Deprem Tanıklık Verilerinin Analizi ve Riskli Alanların Belirlenmesi

-

Deprem Tanıklık Verilerinin Analizi ve Riskli Alanların Belirlenmesi

Türkiye, tektonik yapısı nedeniyle sık sık depremlerle karşı karşıya kalan bir ülkedir. Bu durum, risk yönetimi ve şehir planlama süreçlerinde doğru ve zamanında bilgiye olan ihtiyacı artırmaktadır. Bu bağlamda, vatandaşların deprem anında yaşadıkları deneyimleri paylaşmaları, yalnızca kişisel ifadeler değil, aynı zamanda bilimsel çalışmalara katkı sağlayan değerli verilerdir.

Bu yazıda, vatandaş bilimi (citizen science) yaklaşımıyla toplanan deprem tanıklık verilerinin nasıl analiz edildiği, bu verilere nasıl erişilebileceği ve riskli alanların tespitinde bu verilerin nasıl kullanıldığı ele alınacaktır. Ayrıca, Doğu Akdeniz Sismoloji Merkezi (EMSC) tarafından geliştirilen teknolojilerin bu süreçteki rolü değerlendirilecektir.

🌍 Vatandaş Katılımının Önemi

Vatandaşların deprem tanıklıkları, depremin hissedilme şiddeti, etkilenen bölgeler ve yapıların durumu hakkında kritik bilgiler sağlar.

EMSC tarafından geliştirilen MyShake ve LastQuake gibi uygulamalar, kullanıcıların cep telefonları aracılığıyla depremler hakkında hızlı ve etkili bir şekilde bilgi paylaşmasına olanak tanır. Bu sayede, bireysel gözlemler bilimsel verilere dönüşmektedir.

📲 Veri Toplama Süreci

  • Vatandaşlar, EMSC uygulamaları üzerinden bulundukları konumda hissettikleri sarsıntının şiddetini rapor eder.

  • Bu raporlar, zaman ve konum etiketli olarak sistemde toplanır.

  • Toplanan veriler, deprem etkisinin haritalandırılması için kullanılır.

🧭 Vatandaş Verilerinin Katkısı

  • Bu veriler sayesinde, riskli zeminler ve riskli yapılar hakkında bilgi elde edilir.

  • Özellikle yoğun nüfuslu bölgelerde, verilerin sayısı arttıkça depremin etkileri daha net anlaşılır.

💡 Not: "Riskli yapı" ve "riskli zemin" terimleri halk arasında sıkça karıştırılsa da, bu analizlerde verilerin genel katkısına odaklanmak daha doğru bir yaklaşımdır.

📈 Verilere Erişim ve Analiz Yöntemleri

EMSC veritabanı, deprem tanıklık verilerine erişim için kullanıcı dostu bir platform sunar. Araştırmacılar ve yerel yönetimler, bu platformu kullanarak belirli bölgelerdeki depremlerin etkisini analiz edebilir.

🔍 Veri Tabanına Erişim

  • Kullanıcılar, belirli bir bölge ve zaman aralığını seçerek tanıklık verilerini indirebilir.

  • Veriler genellikle CSV formatında sağlanır.

  • Bu veriler, coğrafi bilgi sistemleri (GIS) ile görselleştirilebilir.

🗺️ Örnek Uygulama: İstanbul

  • İstanbul merkezli analizlerde, 2 derece yarıçap içerisinde en az 2.000 tanıklık içeren depremler listelenebilir.

  • Tanıklık sayısı 3.000’e çıkarıldığında, daha yüksek şiddetteki depremler öne çıkar.

  • Örneğin, 23 Nisan 2025 ve 23 Kasım 2022 depremleri, İstanbul’u en fazla etkileyen olaylar arasında yer almıştır.

📊 Analiz Süreci ve Yöntemler

⚠️ Kırılma Mekanizması

  • İstanbul’u etkileyen depremlerde sıkça görülen yanal atımlı faylar (örneğin Kuzey Anadolu Fayı) incelenir.

🧮 Moment Tensor Çözümleri

  • Depremin fiziksel özelliklerini anlamak için kullanılır:
    büyüklük, derinlik, fay türü, enerji salınımı gibi parametreler analiz edilir.

🎨 Renk Kodlaması ile Risk Analizi

  • Depremin şiddeti sarı (düşük), yeşil (orta), kırmızı (yüksek) renklerle haritalandırılır.

  • Böylece hangi bölgelerin daha fazla etkilendiği kolayca anlaşılır.

🏙 İstanbul ve Marmara Bölgesi Örneği

İstanbul, özellikle Marmara Denizi kaynaklı depremler nedeniyle risk altındadır.

🔴 Deprem Etkileri

  • 23 Nisan 2025 ve 23 Kasım 2022 depremleri İstanbul’da yüksek şiddette hissedilmiştir.

  • Özellikle Esenyurt ve Beylikdüzü ilçelerinde, tanıklık haritalarında yoğun kırmızı bölgeler görülmektedir.

🌐 Bölgesel Yayılım

  • İstanbul’u etkileyen depremler aynı zamanda Bursa, Tekirdağ, Yalova gibi çevre illerde de hissedilmektedir.

  • Bu durum, bölgesel risk analizlerinin önemini artırır.

🧱 Riskli Alan ve Yapıların Tespiti

Vatandaşlardan gelen tanıklık verileri, imar ve şehir planlama müdürlükleri için öncelikli veri kaynağıdır.

Yerel yönetimler bu verilerle:

✔️ Depremin en çok hissedildiği bölgeleri tespit edebilir.
✔️ Zemin ve yapı açısından riskli alanları belirleyebilir.
✔️ Deprem hazırlık stratejilerini geliştirebilir.

📍 Esenyurt ve Beylikdüzü örneği, yoğun nüfuslu ve yüksek şiddetli etki görülen bölgelerin acil müdahale ve kentsel dönüşüm açısından öncelikli olduğunu gösterir.

✅ Sonuç ve Öneriler

Deprem tanıklık verileri, yalnızca bilimsel analizler için değil, aynı zamanda toplumsal hazırlık ve dayanıklılık politikalarının oluşturulmasında da kilit rol oynamaktadır.

  • EMSC uygulamaları, vatandaşların katkısını kolaylaştırır.

  • Yerel yönetimler, bu verileri planlama süreçlerinde etkin şekilde kullanmalıdır.

  • Vatandaş katılımı teşvik edilmeli, böylece daha kapsamlı ve gerçekçi veri kümeleri elde edilmelidir.

💡 Gelecekte bu tür verilerin daha sistematik kullanımı, Türkiye’nin deprem riskine karşı daha dirençli bir toplum haline gelmesine büyük katkı sağlayacaktır.

📚 Kaynakça (APA 7 Formatı)

Bosse, M., Bossu, R., & Steed, R. (2022). Citizen seismology: How the Earthquake Tweet Analysis Tool (ETAT) improves seismic intensity mapping. Seismological Research Letters, 93(5), 2456–2467. https://doi.org/10.1785/0220220056

Bossu, R., Laurin, M., Mazet-Roux, G., Roussel, F., & Steed, R. (2018). The importance of smartphones as public earthquake-information tools and tools for the rapid engagement with eyewitnesses: A case study of the 2015 Nepal earthquake sequence. Seismological Research Letters, 89(4), 1587–1592. https://doi.org/10.1785/0220180038

Hough, S. E., & Pande, P. (2020). Quantifying the value of citizen science in earthquake research: Lessons from the 2019 Ridgecrest sequence. Bulletin of the Seismological Society of America, 110(4), 1567–1578. https://doi.org/10.1785/0120200052


Comments

Post a Comment