Deprem Mühendisliğinde İstatistiksel Sismoloji: Temel İlkeler ve Uygulamalar

Bu yazı, deprem verilerini istatistiksel yöntemlerle analiz eden ve özellikle inşaat ile jeofizik mühendisliği alanlarında önemli olan istatistiksel sismoloji disiplinine kapsamlı bir bakış sunmaktadır. İçerik, bir ders transkriptinden akademik bir formata dönüştürülmüş olup, mühendislik öğrencileri için uygun hale getirilmiştir. Anahtar kavramlar, uygulamalar ve bunların deprem mühendisliğindeki önemi ele alınmaktadır. Yazı, SCI indeksli referanslarla desteklenmiş, öğrenmeyi kolaylaştırmak için önerilen grafikler, tablolar ve quiz soruları içermektedir. Ayrıca, ilgili standartlar için bilgi kutuları bulunmaktadır.

---

Giriş

İstatistiksel sismoloji, depremlerin oluşum örüntülerini, büyüklüklerini ve bu verilerin sismik risk değerlendirmesine etkilerini inceleyen bir jeofizik alt dalıdır. Deprem riski yüksek bölgelerde, örneğin Türkiye’de, bu örüntülerin anlaşılması, dayanıklı yapıların tasarımı ve risklerin azaltılması açısından hayati öneme sahiptir. Bu yazıda, istatistiksel sismolojinin temel prensipleri ve özellikle deprem mühendisliği bağlamındaki uygulamaları incelenmektedir. Deprem mühendisliği, yapıları sismik kuvvetlere dayanıklı şekilde tasarlamayı amaçlar ve bu süreçte istatistiksel verilerin entegrasyonu, güvenliği artırmak ve ekonomik kayıpları azaltmak için kritik rol oynar.

Ders kapsamında ayrıca, büyüklük, konum ve zaman gibi parametreleri içeren deprem kataloglarına değinilmektedir. Bu kataloglar, deprem aktivitesinin analizinde ve gelecekteki depremlerin tahmininde temel veri kaynağıdır. Ana şok, artçı ve öncü depremlerin ayrılması gibi veri işleme zorlukları ile istasyon yoğunluğunun veri doğruluğuna etkisi de tartışılmıştır. İstatistiksel sismolojinin gerçek mühendislik uygulamalarıyla ilişkilendirilmesi, öğrencilere bu bilgileri yapısal tasarım ve risk yönetiminde kullanma becerisi kazandırmayı amaçlamaktadır.

---

İstatistiksel Sismolojide Temel Kavramlar

Deprem Katalogları ve Veri İşleme

Deprem katalogu, deprem olaylarının büyüklük, derinlik ve zaman gibi parametrelerinin sistematik olarak kaydedildiği veri setidir. İstatistiksel analiz için kritik olan bu kataloglar, tutarlılık sağlamak amacıyla işlemden geçirilmelidir. Ham veride (işlenmemiş kayıtlar) ana şoklar, öncü ve artçı depremler birlikte yer alır; doğru risk değerlendirmesi için bunların ayrılması gerekir. Örneğin, artçı depremler, ana şoku takip eden ikincil sarsıntılar olup, filtrelenmezse analizlerde yanlılığa sebep olabilir (Gutenberg & Richter, 1954).

Veri işleme aşamasında, farklı büyüklük ölçekleri arasında tutarlılık sağlamak için normalizasyon ve moment büyüklüğüne (Mw) dönüştürme yapılır. Yerel büyüklük (ML) veya cisim dalgası büyüklüğü (mb) gibi ölçekler yüksek büyüklüklerde doygunluğa ulaşırken, Mw büyüklüğünün kullanılmasının önemi büyüktür (Kanamori, 1977). Örneğin, cisim dalgası büyüklükleri Mw 7'nin üzerinde güvenilir değildir, bu yüzden yüzey dalgası veya moment büyüklükleri tercih edilir.

Gutenberg-Richter Kanunu

Gutenberg-Richter kanunu, deprem büyüklüklerinin frekans dağılımını tanımlayan temel bir ilişkidir:

$\log_{10}(N) = a - bM$

log10​(N)=a−bM

Burada;

• N, büyüklüğü M veya daha büyük olan depremlerin sayısıdır,

• a bölgedeki toplam sismisite oranını,

• b ise küçük ve büyük depremlerin göreceli sıklığını gösterir (genellikle ~1 değerindedir).

Bu kanuna göre küçük depremler, büyük depremlerden çok daha sık görülür. Örneğin, bir bölgede yılda Mw 1-2 büyüklüğünde 1 milyon deprem olabilirken, Mw 7-8 büyüklüğünde sadece 10 deprem yaşanır (Gutenberg & Richter, 1954). b-değeri, bölgenin tektonik özelliklerini yansıtması açısından sismik risk değerlendirmede kritik öneme sahiptir.

Korelasyon ve Sismik Parametreler

Korelasyon analizi, deprem frekansı ve büyüklüğü gibi sismik değişkenler arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanılır. Örneğin, pandemi vakaları ve ölümleri arasındaki pozitif korelasyon depremde büyüklük ve frekans ilişkisine benzetilebilir. Deprem verilerinde ise genellikle büyüklük arttıkça frekans azalır (ters korelasyon). Ayrıca, a-parametresi genel sismisite oranını nicelerken, tektonik bölgelerdeki gerilim birikimi deprem sıklığını etkiler.

Veri Tamlığı ve İstasyon Yoğunluğu

Veri tamlığı, deprem kataloglarının zaman içinde ne kadar güvenilir ve eksiksiz olduğunu ifade eder. Özellikle 1970 öncesi dönemlerde istasyon sayısının azlığı nedeniyle küçük büyüklükteki depremler tam olarak kaydedilememiştir. Günümüzde gelişmiş sismik ağlar sayesinde Mw < 4 büyüklüğündeki küçük depremler bile tespit edilmekte, ancak bu durum eski ve yeni veri setleri arasında karşılaştırma zorluğu yaratmaktadır (Wiemer & Wyss, 2000).

Bilgi Kutusu: NEHRP Protokolleri

ABD’de uygulanan Ulusal Deprem Risk Azaltma Programı (NEHRP), sismik tasarımda istatistiksel sismoloji kullanımını teşvik eder. NEHRP, Gutenberg-Richter parametreleri ve olasılıksal deprem tehlike analizlerini (PSHA) zemin hareketi tahmininde kullanmayı önerir (FEMA, 2020).

Quiz Soruları:

1. Gutenberg-Richter kanununun sismik tehlike değerlendirmesindeki önemi nedir?

2. Neden büyüklüklerin Mw ölçeğine dönüştürülmesi gereklidir?

3. İstasyon yoğunluğu deprem kataloglarının tamlığını nasıl etkiler?

---

Deprem Mühendisliğinde Uygulamalar

Sismik Tehlike Değerlendirmesi

Sismik tehlike değerlendirmesi (SHA), bir bölgede belirli zaman aralıklarında deprem oluşma olasılığı ve yer hareketlerinin büyüklüğünü tahmin etmek için istatistiksel sismolojiyi kullanır. Ders kapsamında Türkiye’nin Balıkesir, Manisa ve Çanakkale gibi bölgelerindeki analizlere değinilmiştir. SHA aşağıdaki yöntemleri içerir:

• Olasılıksal Sismik Tehlike Analizi (PSHA): Belirli bir sürede belirli şiddeti aşma olasılığını hesaplar (Cornell, 1968).

• Deterministik Sismik Tehlike Analizi (DSHA): Maksimum güvenilir deprem senaryolarına odaklanır.

Bu analizler, zirve yer ivmesi (PGA) gibi tasarım yer hareketlerini belirler. Örneğin, Kuzey Anadolu Fay Hattı için istatistiksel veriler büyük depremlerin (Mw > 7) tekrar aralıklarını tahmin etmeye yardımcı olur.

Önerilen Grafik: Zemin Hareketi Haritası

Türkiye’de PSHA’dan elde edilen PGA değerlerini gösteren renk kodlu bir harita; yüksek riskli bölgeler (örneğin İstanbul, İzmit) ve ana fay hatları açıklamalarla gösterilebilir.

Yapısal Tasarım ve Kentsel Planlama

İstatistiksel sismoloji, tepki spektrumları aracılığıyla yapıların farklı frekanslarda yer hareketlerine nasıl tepki vereceğini belirler. Mühendisler, bu spektrumları kullanarak binaları sismik kuvvetlere dayanıklı şekilde tasarlar ve Eurocode 8 gibi standartlara uygunluk sağlar (CEN, 2004). Ders, kritik tesislerin (hastane, okul vb.) güvenli yerleşim alanlarının belirlenmesinde ve fay zonlarından kaçınılmasında sismik verilerin önemini vurgular.

1999 İzmit depremi (Mw 7.6) analizleri, Türkiye’de sismik bölgeleme ve yapı yönetmeliklerinin güncellenmesi gerekliliğini ortaya koymuştur (Barka, 1999). İstatistiksel sismoloji ayrıca, deprem sigortasında potansiyel zararların tahmini için kullanılarak, sigorta primlerinin belirlenmesine yardımcı olur.

Önerilen Tablo: Deprem Tekrarlanma Aralıkları

Farklı büyüklük aralıklarında (Mw 4–5, 5–6, 6–7) Marmara, Doğu Anadolu gibi bölgelerdeki ortalama tekrar sürelerinin karşılaştırılması, mühendislik kararlarını destekler.

Artçı Deprem Yönetimi

Artçı depremler kataloglardan çıkarılmalıdır; aksi halde küçük deprem sıklığı abartılır ve risk fazla tahmin edilir. Örneğin, 1999 İzmit depremi sonrası Mw < 5 olaylarının sayısı artçıları dahil edilince %150’ye varan artış göstermiştir, bu da verilerin dikkatli işlenmesini zorunlu kılar (Barka, 1999).

Bilgi Kutusu: Eurocode 8

Eurocode 8 (Depreme Dayanıklı Yapı Tasarımı) Avrupa’da sismik tasarım standartlarını belirler ve PSHA’dan türetilen zemin hareketi parametrelerinin kullanılmasını şart koşar. Yapıların güvenliği için tepki spektrumları ve tasarım prosedürlerini içerir (CEN, 2004).

Quiz Soruları:

1. PSHA ile DSHA arasındaki fark nedir?

2. Artçı depremlerin kataloglardan çıkarılması neden kritiktir?

3. Tepki spektrumları, depreme dayanıklı yapı tasarımına nasıl katkı sağlar?

---

Özet

İstatistiksel sismoloji, deprem mühendisliğinin temel taşlarından biridir. Deprem frekansı ve büyüklüğünü öngörmek için Gutenberg-Richter kanunu ve deprem katalogları kullanılır. Büyüklük dönüşümleri ve veri tamlığı analizlerin güvenilirliğini artırır. Sismik tehlike değerlendirmesi, yapısal tasarım ve kentsel planlama gibi alanlarda istatistiksel sismoloji verileri büyük önem taşır. NEHRP ve Eurocode 8 gibi standartlar uygulamaları yönlendirir. Türkiye gibi deprem kuşağındaki ülkelerde, bu yöntemlerin entegrasyonu dayanıklı altyapıların kurulması ve risklerin azaltılması için hayati önemdedir.

Gelecekte, modern sismik ağlardan güncel katalogların elde edilmesi ve Kuzey Anadolu Fay Hattı gibi çoklu fay sistemlerini dikkate alan istatistiksel modellerin geliştirilmesi gerekmektedir. Uluslararası standartlara uyum ve sürekli araştırma, deprem tehlike analizlerinin doğruluğunu artıracak ve afet hazırlığını güçlendirecektir.

---

Kaynakça

Barka, A. (1999). The 17 August 1999 Izmit earthquake. Science, 285(5435), 1858–1861. https://doi.org/10.1126/science.285.5435.1858

CEN. (2004). Eurocode 8: Design of structures for earthquake resistance—Part 1: General rules, seismic actions and rules for buildings (EN 1998-1). European Committee for Standardization.

Cornell, C. A. (1968). Engineering seismic risk analysis. Bulletin of the Seismological Society of America, 58(5), 1583–1606. https://doi.org/10.1785/BSSA0580051583

FEMA. (2020). NEHRP recommended seismic provisions for new buildings and other structures (FEMA P-2082). Federal Emergency Management Agency. https://doi.org/10.6028/NIST.SP.1254

Gutenberg, B., & Richter, C. F. (1954). Seismicity of the Earth and associated phenomena (2nd ed.). Princeton University Press.

Kanamori, H. (1977). The energy release in great earthquakes. Journal of Geophysical Research, 82(20), 2981–2987. https://doi.org/10.1029/JB082i020p02981

Wiemer, S., & Wyss, M. (2000). Minimum magnitude of completeness in earthquake catalogs: Examples from Alaska, the western United States, and Japan. Bulletin of the Seismological Society of America, 90(4), 859–869. https://doi.org/10.1785/0119990114