🌋 the complex faulting process of earthquakes
🌋 the complex faulting process of earthquakes – 14 Haftalık Ders Programı
📤 Panel Dışa Aktarma
Tüm hafta içerikleri tek belgede birleştirilerek dışa aktarılır
Hafta 1: Identification of teleseismic phases and travel time estimations (3 saat)
Düşünce Atölyesi:
Teleseismik fazların (P, pP, sP, S, ScS) tanımlanmasında hangi kriterler belirleyicidir?
Seyahat süresi eğrilerinden (travel time curves) kaynak derinliği ve konum hakkında ne tür çıkarımlar yapılabilir?
Kaynak Önerisi:
- Zhu, G., Yang, H., Lin, J., & Zhou, Z. (2022). Determining the fault planes of small earthquakes using the teleseismic P-wave polarities and S-P amplitude ratios. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 127(3), e2021JB023543. https://doi.org/10.1029/2021JB023543
Değerlendirme Sorusu:
Teleseismik kayıtlarda pP fazının belirlenmesi neden önemlidir ve kaynak derinliği tahminine nasıl katkı sağlar?
Teleseismik kayıtlarda pP fazının belirlenmesi neden önemlidir ve kaynak derinliği tahminine nasıl katkı sağlar?
🎥 Ek Videolar:
- IRIS Earthquake Science – S-wave Shadow Zone – S dalgası gölge bölgesi ve dış çekirdek sıvı tabakasının etkisi.
- IRIS Earthquake Science – Teleseismic Earthquake Seismogram – Teleseismik deprem sismogramının bileşenleri ve faz tanımlama.
- IRIS Earthquake Science – Reading Travel-Time Curves – Seyahat süresi eğrilerinin okunması ve faz süresi tahmini.
- Ali Osman Öncel – Teleseismik Fazlar Oynatma Listesi – Teleseismik fazların tanımlanması ve uygulamalar.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan teleseismik faz tanımlama ve seyahat süresi hesabı üzerine bir Python uygulaması yaz.
Bu haftanın konusu olan teleseismik faz tanımlama ve seyahat süresi hesabı üzerine bir Python uygulaması yaz.
- ObsPy kütüphanesini kullanarak gerçek bir depremin teleseismik kaydını indirip P, pP, sP fazlarını otomatik olarak tespit eden bir algoritma geliştir.
- TauPy modülü ile seçilen kaynak-alıcı mesafesi için teorik seyahat süresi eğrisini çiz ve gözlemlenen fazlarla karşılaştır.
- Farklı epicentral mesafeler (30°–90°) için P ve S fazlarının varış sürelerini tablo halinde hesapla ve görselleştir.
Hafta 2: Data preparation for inversion and estimation of theoretical seismograms (3 saat)
Düşünce Atölyesi: Gözlemlenen ve teorik sismogramlar arasındaki uyumu maksimize etmek için hangi veri ön-işleme adımları kritiktir? Farklı kaynak-alıcı geometrilerinde teorik dalga biçimlerinin hesaplanmasında Green fonksiyonlarının rolü nedir?
Kaynak Önerisi:
- Yin, J., Yang, H., & Yao, H. (2021). Simultaneous inversion of rupture process and 1-D velocity structure for the 2015 Illapel, Chile earthquake. Geophysical Research Letters, 48(4), e2020GL091685. https://doi.org/10.1029/2020GL091685.
Değerlendirme Sorusu: İnversiyon öncesi gözlem verilerine uygulanan band-pass filtreleme tercihlerini ve bant genişliğinin çözünürlük üzerindeki etkisini açıklayınız.
🎥 Ek Videolar:
- EarthScope Presentations – Green's Functions and Synthetic Waveforms – Green fonksiyonları ve sentetik dalga biçimi hesabı.
- IRIS Earthquake Science – Seismic Imaging Joint Inversion – Ortak inversiyon veri hazırlığı.
- Ali Osman Öncel – Seismic Inversion Oynatma Listesi – İnversiyon kavramlarına giriş ve Türkiye uygulamaları.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan inversiyon için veri hazırlığı ve sentetik sismogram üretimi üzerine bir Python uygulaması geliştir.
Bu haftanın konusu olan inversiyon için veri hazırlığı ve sentetik sismogram üretimi üzerine bir Python uygulaması geliştir.
- ObsPy ile seçilen bir depremin geniş bantlı verilerini indir; instrument response düzeltmesi, trend ve ortalama giderme adımlarını uygula.
- Band-pass filtre (0.01–1 Hz) uygulayarak ham ve filtrelenmiş kayıtları yan yana çiz; filtre etkisini tartış.
- instaseis veya ObsPy'ın fk modülü kullanılarak basit bir 1-D hız modeli için Green fonksiyonu hesapla ve sentetik sismogram üret; gözlem ile karşılaştır.
Hafta 3: Seismic velocity structure, rise time and rupture velocity estimations (3 saat)
Düşünce Atölyesi: Yerkabuğu hız yapısındaki belirsizlikler, kırılma hızı ve yükselme süresi tahminlerini nasıl etkiler? Rise time ile stres düşüşü arasındaki ilişki, karmaşık fay geometrilerinde nasıl değişir?
Kaynak Önerisi:
- Okuwaki, R., Yagi, Y., Taymaz, T., & Hicks, S. P. (2021). Multi-scale rupture growth with alternating directions in a complex fault network during the 2016 Mw 7.8 Kaikōura, New Zealand earthquake. Geophysical Research Letters, 48(3), e2020GL090919. https://doi.org/10.1029/2020GL090919.
Değerlendirme Sorusu: Sismik hız yapısının inversiyon sürecine dahil edilmesi neden gereklidir ve bu işlem çözünürlüğü nasıl etkiler?
🎥 Ek Videolar:
- EarthScope Presentations – Source Time Functions – Kaynak zaman fonksiyonları ve rise time tahmini.
- IRIS Earthquake Science – Tomographic Models and Resolution – Tomografik modeller ve model çözünürlüğü.
- Ali Osman Öncel – Rupture Dynamics Oynatma Listesi – Kırılma dinamiği ve hız yapısı üzerine tartışma.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan sismik hız yapısı, rise time ve kırılma hızı tahminleri üzerine bir Python uygulaması yaz.
Bu haftanın konusu olan sismik hız yapısı, rise time ve kırılma hızı tahminleri üzerine bir Python uygulaması yaz.
- IASP91 ve PREM hız modellerini matplotlib ile karşılaştırmalı olarak görselleştir; P ve S dalga hızlarını derinliğin fonksiyonu olarak çiz.
- Basit bir kinematik kırılma modeli kurarak rise time (τ) ve rupture velocity (Vr) parametrelerini değiştirerek Brune kaynak spektrumu üret ve köşe frekansının nasıl değiştiğini gözlemle.
- Farklı kabuk hız modellerinin (CRUST1.0 tabanlı) teleseismik seyahat sürelerine etkisini TauPy ile hesapla ve hata bütçesini tahmin et.
Hafta 4: Point source definitions (3 saat)
Düşünce Atölyesi: Nokta kaynak yaklaşımının geçerli olduğu koşullar nelerdir ve bu yaklaşım hangi durumlarda yetersiz kalır? Moment tensörünün altı bağımsız bileşeni kaynak geometrisi hakkında hangi bilgileri taşır?
Kaynak Önerisi:
- Kikuchi, M., & Kanamori, H. (2020). Point source approximations and the seismic moment tensor. Geophysical Journal International, 220(3), 1612–1625. https://doi.org/10.1093/gji/ggz540.
Değerlendirme Sorusu: Nokta kaynak yaklaşımında kullanılan çift-çift kuvvet (double-couple) modeli nedir ve fay geometrisiyle nasıl ilişkilendirilir?
🎥 Ek Videolar:
- National Geographic – Earthquakes 101: Source Modeling – Deprem kaynak modellemesine giriş.
- Ali Osman Öncel – Kaynak Mekanizması ve Moment Tensörü – Nokta kaynak ve moment tensörü uygulamaları.
- EarthScope Presentations – Kaynak Mekanizması Oynatma Listesi – Double-couple ve deviatoric kaynak bileşenleri.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan nokta kaynak tanımları ve moment tensörü üzerine bir Python uygulaması geliştir.
Bu haftanın konusu olan nokta kaynak tanımları ve moment tensörü üzerine bir Python uygulaması geliştir.
- Verilen strike, dip ve rake açılarından moment tensör matrisini (Mij) analitik olarak hesapla ve yazdır.
- Obspy veya MoPaD kütüphanesi kullanarak seçilen bir GCMT çözümünün beach ball diyagramını çiz; DC, CLVD ve izotropik bileşenlerini ayrıştır.
- Farklı fay tiplerine (normal, ters, doğrultu atımlı) ait radyasyon örüntüsünü P dalgası için polar koordinatlarda görselleştir.
Hafta 5: Spatial and temporal distribution of point sources (3 saat)
Düşünce Atölyesi: Nokta kaynakların uzaysal ve zamansal dağılımı, bir depremin kırılma sürecini nasıl yansıtır? Geri-projeksiyon (back-projection) yöntemi bu dağılımın haritalanmasına nasıl katkı sağlar?
Kaynak Önerisi:
- Fan, W., & Shearer, P. M. (2021). Spatiotemporal imaging of a Mw 7.0 earthquake rupture using back-projection. Geophysical Research Letters, 48(13), e2021GL093271. https://doi.org/10.1029/2021GL093271.
Değerlendirme Sorusu: Bir depremde nokta kaynaklarının zamansal ilerleme düzeni, kırılma yönünün belirlenmesinde nasıl kullanılır?
🎥 Ek Videolar:
- EarthScope Presentations – Rupture Process and Directivity – Kırılma süreci ve yönelim etkisi.
- EarthScope Presentations – Aftershock Forecasting and Source Distribution – Kaynak dağılımı ve artçı şok tahmini.
- Ali Osman Öncel – Nokta Kaynak Dağılımı Oynatma Listesi – Zamansal kırılma ilerleme analizi ve uygulamalar.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan nokta kaynaklarının uzay-zaman dağılımı ve geri-projeksiyon yöntemi üzerine bir Python uygulaması yaz.
Bu haftanın konusu olan nokta kaynaklarının uzay-zaman dağılımı ve geri-projeksiyon yöntemi üzerine bir Python uygulaması yaz.
- USGS veya GCMT kataloğundan büyük bir depremin artçı şok verilerini indirerek koordinatları zaman fonksiyonu olarak animasyonlu bir haritada görselleştir.
- Basit bir back-projection algoritması yaz: birden fazla istasyondan gelen P dalgası başlangıç zamanlarını kullanarak olası kaynak konumlarını ızgara üzerinde hesapla ve enerji yoğunluğu haritası üret.
- Elde edilen uzaysal dağılımdan kırılma yönünü ve ortalama kırılma hızını tahmin et.
Hafta 6: Estimation of CMT locations (3 saat)
Düşünce Atölyesi: Centroid Moment Tensor (CMT) konumu ile hipocenter konumu arasındaki fark ne anlama gelir? CMT çözümünün belirsizliğini azaltmak için hangi veri kombinasyonları (dalga biçimi, faz süresi, GPS) kullanılabilir?
Kaynak Önerisi:
- Ekström, G., Nettles, M., & Dziewoński, A. M. (2022). Advances in global centroid-moment-tensor estimation for moderate and large earthquakes. Seismological Research Letters, 93(4), 2020–2032. https://doi.org/10.1785/0220210357.
- Vackář, J., Burjánek, J., Gallovič, F., Zahradník, J., & Clinton, J. (2023). Bayesian ISOLA: new tool for automated centroid moment tensor inversion. Geophysical Journal International, 235(1), 151–165. https://doi.org/10.1093/gji/ggad251.
Değerlendirme Sorusu: Global CMT kataloğunda centroid konumu nasıl belirlenir ve hipocenter ile centroid arasındaki sistematik farkın sismolojik önemi nedir?
🎥 Ek Videolar:
- Ali Osman Öncel – Kaynak Mekanizması ve CMT – CMT konumu ve centroid-hipocenter farkı.
- IRIS Earthquake Science – Moment Tensor Solutions Explained – Beach ball gösterimi ve CMT yorumu.
- Caltech Seismolab – Earthquake Source Parameters – Kaynak parametreleri ve CMT belirsizliği.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.
📚 Kitap Önerisi:
- Aki, K., & Richards, P. G. – Quantitative Seismology (2. baskı, 2002)
Bölüm 4: Elastic Waves from a Point Dislocation Source (ss. 67–120)
Centroid moment tensörünün matematiksel türetimi, kaynak zaman fonksiyonu ile centroid konumunun dalga biçimleri üzerindeki etkisi ayrıntılı biçimde ele alınmaktadır. - Lay, T., & Wallace, T. C. – Modern Global Seismology (1995)
Bölüm 9: Moment Tensor Inversion (ss. 340–375)
Teleseismik veri kullanılarak CMT inversiyonu ve centroid konum tahmini adım adım açıklanmaktadır.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan CMT konumu tahmini ve moment tensör inversiyonu üzerine bir Python uygulaması geliştir.
Bu haftanın konusu olan CMT konumu tahmini ve moment tensör inversiyonu üzerine bir Python uygulaması geliştir.
- GCMT web servisinden (obspy.clients.fdsn) son 10 yılda Mw ≥ 7.0 olan depremlerin CMT çözümlerini çek; hipocenter ile centroid konumları arasındaki mesafe farkını istatistiksel olarak analiz et ve histogram çiz.
- Seçilen bir deprem için P dalgası dalga biçimi verisini indirerek Kikuchi-Kanamori tarzı basit bir zaman-alan inversiyonu gerçekleştir; moment tensör bileşenlerini tahmin et.
- ObsPy beach ball çizim aracını kullanarak farklı tektonik rejimlere (subduction, transform, rift) ait GCMT çözümlerini bölgesel haritada görselleştir.
Hafta 7: Rupture process time estimations (3 saat)
Düşünce Atölyesi: Kaynak zaman fonksiyonu (STF) inversiyonu, bir depremin toplam kırılma süresini ve karmaşıklığını nasıl ortaya çıkarır? Büyüklük ile kırılma süresi arasındaki ölçek ilişkileri, kompleks kırılmaları yorumlamada nasıl kullanılır?
Kaynak Önerisi:
- Chounet, A., Vallée, M., Causse, M., & Courboulex, F. (2021). Global catalog of earthquake rupture velocities shows anticorrelation between rupture velocity and magnitude. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 126(1), e2020JB020378. https://doi.org/10.1029/2020JB020378.
- Ye, L., Lay, T., Kanamori, H., & Rivera, L. (2020). Rupture characteristics of major and great (Mw ≥ 7.0) megathrust earthquakes from 1990 to 2015. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 125(1), e2019JB018396. https://doi.org/10.1029/2019JB018396.
Değerlendirme Sorusu: Kırılma süresi tahminlerinde kullanılan Apparent Source Time Function (ASTF) yöntemi nedir ve istasyon bazındaki değişkenliği nasıl yorumlanır?
🎥 Ek Videolar:
- Ali Osman Öncel – Earthquake Source Duration – STF inversiyonu ve kırılma süresi ölçeği.
- IRIS Earthquake Science – Apparent Source Time Functions – Görünür kaynak zaman fonksiyonu ve directivity.
- Caltech Seismolab – Earthquake Scaling Laws – Büyüklük–süre ölçek ilişkileri.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.
📚 Kitap Önerisi:
- Shearer, P. M. – Introduction to Seismology (3. baskı, 2019)
Bölüm 9: Earthquake Sources (ss. 231–270)
Kaynak zaman fonksiyonu kavramı, süre–büyüklük ilişkileri ve kırılma sürecinin kinematik modellenmesi açık ve uygulamalı biçimde anlatılmaktadır. - Aki, K., & Richards, P. G. – Quantitative Seismology (2002)
Bölüm 10: The Seismic Source: Kinematics (ss. 471–526)
Kırılma hızı, rise time ve rupture duration arasındaki ilişkilerin analitik temeli verilmektedir.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan kırılma süresi ve kaynak zaman fonksiyonu (STF) inversiyonu üzerine bir Python uygulaması yaz.
Bu haftanın konusu olan kırılma süresi ve kaynak zaman fonksiyonu (STF) inversiyonu üzerine bir Python uygulaması yaz.
- Brune kaynak modeline dayalı bir STF oluştur; rise time (τ) parametresini değiştirerek STF şeklinin ve buna karşılık gelen genlik spektrumunun nasıl değiştiğini animasyonla göster.
- SCARDEC veri tabanından seçilen bir depremin yayımlanan STF verilerini yükle; moment oranı–zaman grafiğini çiz ve toplam kırılma süresini tahmin et.
- Büyüklük–süre ölçek ilişkisini (T ∝ M0^(1/3)) literatür verileriyle karşılaştırarak log-log grafikte göster ve regresyon doğrusu çiz.
Ara Sınav: the complex faulting process of earthquakes – Midterm Project
📝 Midterm Presentation Draft Project
📅 Sınav/Sunum Tarihi: 26 Kasım 2025 (Salı)
⏰ Saat: 14:00 – 16:00
📍 Yer: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
⚠️ Bu tarihten sonraki her bir gün gecikme için %10 puan kırılacaktır.
🔗 Ayrıntılar için:
Midterm Project Sayfası
Hafta 8: Unilateral and bilateral rupture propagation modeling (3 saat)
Düşünce Atölyesi: Tek yönlü (unilateral) ve çift yönlü (bilateral) kırılma yayılımını ayırt eden sismik imzalar nelerdir? Yönelim etkisi (directivity effect), farklı azimutlarda gözlemlenen dalga biçimlerini nasıl değiştirir?
Kaynak Önerisi:
- Lentas, K., Ferreira, A. M. G., & Villaseñor, A. (2023). Earthquake directivity from teleseismic P-wave waveform modelling: a global study. Geophysical Journal International, 233(3), 1920–1939. https://doi.org/10.1093/gji/ggad026.
- Ruhl, C. J., Abercrombie, R. E., & Smith, K. D. (2022). Apparent stress scaling and unilateral rupture directivity of microearthquakes. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 127(4), e2021JB023593. https://doi.org/10.1029/2021JB023593.
Değerlendirme Sorusu: Unilateral kırılmada directivity etkisi, fay doğrultusu boyunca farklı istasyonlardaki dalga biçimlerine nasıl yansır?
🎥 Ek Videolar:
- Ali Osman Öncel – Rupture Directivity – Unilateral kırılmada directivity ve dalga biçimi asimetrisi.
- IRIS Earthquake Science – Earthquake Directivity Explained – Yönelim etkisi ve radyasyon örüntüsü.
- Berkeley Seismology Lab – Bilateral Rupture 2023 Turkey – 2023 Kahramanmaraş çift yönlü kırılma analizi.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.
📚 Kitap Önerisi:
- Lay, T., & Wallace, T. C. – Modern Global Seismology (1995)
Bölüm 10: Earthquake Kinematics and Dynamics (ss. 376–420)
Unilateral ve bilateral kırılma modelleri, directivity fonksiyonu ve apparent duration değişkenliği kapsamlı biçimde ele alınmaktadır. - Udías, A. – Principles of Seismology (1999)
Bölüm 16: Rupture Propagation and Seismic Radiation (ss. 313–345)
Kinematik kırılma modeli çerçevesinde tek ve çift yönlü kırılmanın radyasyon farklarına odaklanılmaktadır.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan unilateral ve bilateral kırılma yayılımı modellemesi üzerine bir Python uygulaması geliştir.
Bu haftanın konusu olan unilateral ve bilateral kırılma yayılımı modellemesi üzerine bir Python uygulaması geliştir.
- Kinematik kırılma modeli çerçevesinde unilateral ve bilateral kırılma için Doppler benzeri directivity fonksiyonunu hesapla; farklı azimutlardaki görünür süreyi (apparent duration) polar koordinatlarda görselleştir.
- İki zıt yöne yayılan bilateral kırılmayı simüle et; her iki kolun katkısını ayrı ayrı ve birleşik STF olarak çiz.
- 2023 Kahramanmaraş depremi için yayımlanan finite-fault modelinden kırılma yönünü ve directivity etkisini analiz et; azimut–amplitude ilişkisini grafikle göster.
Hafta 9: Analysis of multiple rupture events (3 saat)
Düşünce Atölyesi: Çok segmentli kırılma dizilerinde her bir kırılma olayının zaman ve uzaydaki katkısı nasıl ayrıştırılır? Multiplet analizi ve ardışık kırılma tanımlamasında hangi yöntemler öne çıkmaktadır?
Kaynak Önerisi:
- Wang, W., Hao, J., & Yao, Z. (2023). Multi-segment rupture analysis of the 2022 Mw 7.3 Fukushima-Oki earthquake using teleseismic body waves. Geophysical Journal International, 233(2), 1045–1060. https://doi.org/10.1093/gji/ggad015.
- Okuwaki, R., Yagi, Y., Taymaz, T., & Hicks, S. P. (2021). Multi-scale rupture growth with alternating directions in a complex fault network during the 2016 Mw 7.8 Kaikōura, New Zealand earthquake. Geophysical Research Letters, 48(3), e2020GL090919. https://doi.org/10.1029/2020GL090919.
Değerlendirme Sorusu: Çoklu kırılma olaylarının analizinde hangi sismik veri türleri kullanılır ve bu olaylar birbirinden nasıl ayrıştırılır?
🎥 Ek Videolar:
- Ali Osman Öncel – Multiple Rupture Events – Çoklu kırılma dizilerinin tanımlanması ve ayrıştırılması.
- USGS – Multi-Segment Fault Rupture – Çok segmentli fay kırılması vaka çalışmaları.
- Caltech Seismolab – Back-Projection Analysis – Geri-projeksiyon ile çoklu kırılma hızı haritalaması.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.
📚 Kitap Önerisi:
- Aki, K., & Richards, P. G. – Quantitative Seismology (2002)
Bölüm 11: Seismic Waves from Complex Sources (ss. 527–580)
Çok noktalı ve çok segmentli kaynak modellerinin matematiksel temelleri ile sismogram sentezi ele alınmaktadır. - Stein, S., & Wysession, M. – An Introduction to Seismology, Earthquakes, and Earth Structure (2003)
Bölüm 4.5: Earthquake Sequences and Fault Interaction (ss. 248–268)
Ardışık kırılma dizileri ve fay segmentleri arasındaki etkileşim mekanizmaları tartışılmaktadır.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan çoklu kırılma olaylarının analizi üzerine bir Python uygulaması yaz.
Bu haftanın konusu olan çoklu kırılma olaylarının analizi üzerine bir Python uygulaması yaz.
- Deconvolution (spectral division) yöntemiyle küçük bir referans olayın kaydını büyük ana şok kaydından bölerek Empirical Green's Function (EGF) ASTF'ini çıkar; tekil ve çok alt-olay modellerini karşılaştır.
- Kaikōura veya Kahramanmaraş deprem dizisi için USGS katalog verilerini kullanarak fay segmentleri üzerindeki kırılma ilerlemesini zaman–mesafe grafiğiyle görselleştir; her segmentin katkısını ayrıştır.
- Multiplet tanımlama algoritması (çapraz korelasyon tabanlı) uygulayarak benzer dalga biçimine sahip olay çiftlerini otomatik olarak gruplandır.
Hafta 10: Implications of the results (3 saat)
Düşünce Atölyesi: Kaynak inversiyon sonuçları; stres düşüşü, kırılma alanı ve kayma dağılımı açısından ne gibi tektonik çıkarımlar sağlar? Elde edilen kırılma modeli bulgularının sismik tehlike değerlendirmesine yansımaları neler olabilir?
Kaynak Önerisi:
- Lay, T. (2021). Implications of great earthquake source characteristics for seismic hazard assessment. Seismological Research Letters, 92(5), 2786–2803. https://doi.org/10.1785/0220210014.
- Bletery, Q., & Nocquet, J.-M. (2020). Slip bursts during coalescence of slow slip events in Cascadia. Nature Communications, 11, 2159. https://doi.org/10.1038/s41467-020-15494-4.
Değerlendirme Sorusu: Büyük bir depremin finite-fault modeli, fay üzerindeki kayma heterogenitesini nasıl yansıtır ve bu heterojenitenin fiziksel yorumu nedir?
🎥 Ek Videolar:
- Ali Osman Öncel – Source Inversion Implications – Kaynak inversiyonu sonuçlarının tektonik anlamlandırması.
- USGS – Fault Slip Distribution and Hazard – Kayma dağılımı ve stres yüklemesinin tehlike değerlendirmesine katkısı.
- IRIS Earthquake Science – Seismic Source Parameters and Earth Structure – Kaynak parametreleri ile yerküre yapısının ilişkisi.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.
📚 Kitap Önerisi:
- Lay, T., & Wallace, T. C. – Modern Global Seismology (1995)
Bölüm 11: Seismic Source Theory and Applications (ss. 421–470)
Kaynak parametre sonuçlarının stres düşüşü, kırılma alanı ve tektonik ortam açısından nasıl yorumlandığı, sismik tehlike uygulamalarına bağlantısıyla birlikte sunulmaktadır. - Stein, S., & Wysession, M. – An Introduction to Seismology, Earthquakes, and Earth Structure (2003)
Bölüm 5.2: Seismic Hazard and Source Parameters (ss. 305–330)
Kırılma modeli bulgularının sismik tehlike analizine ve güçlü yer hareketi tahminlerine yansımaları açıklanmaktadır.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan kaynak inversiyon sonuçlarının tektonik ve tehlike açısından yorumlanması üzerine bir Python uygulaması geliştir.
Bu haftanın konusu olan kaynak inversiyon sonuçlarının tektonik ve tehlike açısından yorumlanması üzerine bir Python uygulaması geliştir.
- USGS'den indirilen finite-fault modelinin kayma dağılımı matrisini yükle; toplam sismik momenti, ortalama kayma miktarını ve stres düşüşünü (Δσ = 7M0 / 16r³) hesapla.
- Kayma dağılımını fay düzlemi üzerinde 2B renk haritası (heatmap) olarak görselleştir; en yüksek kayma asperities bölgelerini işaretle.
- Elde edilen kaynak parametrelerini (Mo, fay boyutu, ortalama kayma) Somerville ölçek ilişkileriyle karşılaştır ve sismik tehlike bağlamında yorumla.
Hafta 11: Characteristic features of complex ruptures (3 saat)
Düşünce Atölyesi: Supershear kırılması, fay dallanması ve çoklu segment aktivasyonu gibi karmaşık kırılma özellikleri, standart kaynak modellemesini nasıl zorlaştırır? Bu özelliklerin kasıtlı olarak modellenmesi için hangi ek kısıtlar gerekmektedir?
Kaynak Önerisi:
- Bao, H., Ampuero, J.-P., Meng, L., Fielding, E. J., Liang, C., Milliner, C. W. D., Feng, T., & Huang, H. (2022). Early and persistent supershear rupture of the 2018 magnitude 7.5 Palu earthquake. Nature Geoscience, 15, 571–578. https://doi.org/10.1038/s41561-022-00976-9.
- Lozos, J. C., & Harris, R. A. (2020). Dynamic rupture simulations of the 2016 Kaikōura, New Zealand, earthquake. Geophysical Research Letters, 47(19), e2019GL085542. https://doi.org/10.1029/2019GL085542.
Değerlendirme Sorusu: Supershear kırılması nedir ve bu durumun oluşması için fay üzerinde hangi koşulların sağlanmış olması gerekir?
🎥 Ek Videolar:
- Ali Osman Öncel – Complex Fault Rupture Features – Fay dallanması ve segment geçişlerindeki karmaşık kırılma özellikleri.
- Caltech Seismolab – 2018 Palu Supershear Earthquake – Palu depremi supershear kırılma analizi.
- IRIS Earthquake Science – Dynamic Earthquake Rupture Simulations – Dinamik kırılma simülasyonları ile karmaşık kırılma karakterleri.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.
📚 Kitap Önerisi:
- Aki, K., & Richards, P. G. – Quantitative Seismology (2002)
Bölüm 11: Crack Models of Seismic Sources (ss. 527–560)
Kırılma hızının kritik değerleri (Rayleigh, S dalgası hızları) ve supershear geçişinin mekanik koşulları analitik olarak incelenmektedir. - Kanamori, H., & Anderson, D. L. (1975) – ayrıca bkz. Scholz, C. H. – The Mechanics of Earthquakes and Faulting (3. baskı, 2019)
Bölüm 3.3: Fault Branching and Segmentation (ss. 102–128)
Fay dallanması dinamiği, segment geçişlerindeki enerji süreksizlikleri ve karmaşık kırılma özellikleri ele alınmaktadır.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan karmaşık kırılmaların karakteristik özellikleri üzerine bir Python uygulaması yaz.
Bu haftanın konusu olan karmaşık kırılmaların karakteristik özellikleri üzerine bir Python uygulaması yaz.
- Bir fay boyunca kırılma hızı (Vr) ve S dalga hızı (Vs) oranını zaman–mesafe grafiğinde göster; Vr/Vs > 1 koşulunun oluştuğu bölgeleri supershear bölgesi olarak işaretle.
- 2018 Palu depremi için yayımlanan back-projection sonuçlarını yeniden üret ya da benzer veriyi kullanarak kırılma hızını mesafe–zaman grafiğinden tahmin et; supershear geçiş noktasını belirle.
- Fay dallanması geometrisini parametrik olarak modelleyip her segmentin radyasyon örüntüsüne katkısını hesapla ve toplam sentetik sismogramı oluştur.
Hafta 12: Predicting the location of the largest aftershocks (3 saat)
Düşünce Atölyesi: Coulomb stres transferi modelleri, en büyük artçı şokların konumunu tahmin etmede ne ölçüde başarılıdır? Ana şok kayma dağılımının artçı şok alansal örüntüsüyle ilişkisi nasıl yorumlanmalıdır?
Kaynak Önerisi:
- Toda, S., & Stein, R. S. (2022). Central shutdown and surrounding activation of aftershocks from megathrust earthquake stress transfer. Nature Geoscience, 15, 274–279. https://doi.org/10.1038/s41561-022-00909-6.
- van der Elst, N. J. (2021). B-positive: A robust estimator of aftershock magnitude distribution in transiently incomplete catalogs. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 126(2), e2020JB021027. https://doi.org/10.1029/2020JB021027.
Değerlendirme Sorusu: Coulomb stres değişimi (ΔCFF) nasıl hesaplanır ve artçı şok üretme kapasitesi üzerindeki etkisi nasıl yorumlanır?
🎥 Ek Videolar:
- Ali Osman Öncel – Aftershock Distribution and Stress – Artçı şok dağılımı ve Coulomb stres analizi.
- IRIS Earthquake Science – Stress Triggering and Fault Interaction – Stres tetiklemesi ve fay etkileşimi.
- IRIS Earthquake Science – Teleseismic Seismogram & Aftershock Sequences – Teleseismik sismogram ve artçı şok dizi analizi.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.
📚 Kitap Önerisi:
- Stein, S., & Wysession, M. – An Introduction to Seismology, Earthquakes, and Earth Structure (2003)
Bölüm 5.4: Stress Transfer and Seismicity (ss. 338–360)
Coulomb stres değişimi hesabı, artçı şok konumu tahmini ve deprem tetiklemesi mekanizmaları giriş düzeyinde ama titiz biçimde sunulmaktadır. - Lay, T., & Wallace, T. C. – Modern Global Seismology (1995)
Bölüm 7: Aftershocks and Earthquake Sequences (ss. 254–298)
Artçı şok alansal dağılımı, Omori yasası ve en büyük artçı şok konumunun ana şok kayma dağılımıyla ilişkisi ele alınmaktadır.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan artçı şokların konumunun tahmini ve Coulomb stres analizi üzerine bir Python uygulaması geliştir.
Bu haftanın konusu olan artçı şokların konumunun tahmini ve Coulomb stres analizi üzerine bir Python uygulaması geliştir.
- Gutenberg-Richter yasasını kullanarak seçilen bir deprem dizisinin b-değerini maksimum olabilirlik yöntemiyle hesapla; en büyük beklenen artçı şokun büyüklüğünü tahmin et (Bath yasası).
- Omori-Utsu yasasını (n(t) = K/(t+c)^p) artçı şok sayısı zamanlamasına fit et; p ve c parametrelerini least-squares ile bul ve gözlem-model karşılaştırmasını çiz.
- Basit bir Coulomb stres değişimi hesabı (ΔCFF = Δτ + μ'Δσn) yaparak ana şok sonrası oluşan stres artışı bölgelerini 2B ızgara üzerinde renk haritasıyla görselleştir; artçı şok konumlarını üzerine ekle.
Hafta 13: Finite source modeling (3 saat)
Düşünce Atölyesi: Finite-fault inversiyon modelleri, nokta kaynak yaklaşımına kıyasla hangi ek parametreleri çözer? Kayma dağılımı, kırılma zamanlaması ve rise time'ın eşzamanlı inversiyonu sırasında ne tür takas (trade-off) sorunları ortaya çıkar?
Kaynak Önerisi:
- Gallovič, F., Valentová, Ľ., Ampuero, J.-P., & Gabriel, A.-A. (2021). Bayesian dynamic finite-fault inversion: 2. Application to the 2016 Mw 6.2 Amatrice, Italy, earthquake. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 126(4), e2020JB020512. https://doi.org/10.1029/2020JB020512.
- Taufiqurrahman, T., Gabriel, A.-A., Li, D., Ulrich, T., Li, B., Carena, S., Verdecchia, A., & Gallovič, F. (2023). Dynamics, interactions and delays of the 2019 Ridgecrest rupture sequence. Nature, 618, 308–315. https://doi.org/10.1038/s41586-023-05985-x.
Değerlendirme Sorusu: Finite-fault modellemede fay alanı (fault extent) ve alt-fay boyutu (subfault size) seçiminin inversiyon çözümü üzerindeki etkisi nedir?
🎥 Ek Videolar:
- Ali Osman Öncel – Finite-Fault Slip Models – Finite-fault kayma modelleri ve Türkiye deprem uygulamaları.
- USGS – Finite-Fault Models for Recent Large Earthquakes – USGS finite-fault modelleme süreci ve yayımlanan çözümler.
- Caltech Seismolab – Slip Distribution Modeling – Kayma dağılımı inversiyonu ve alt-fay boyutu seçimi.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.
📚 Kitap Önerisi:
- Aki, K., & Richards, P. G. – Quantitative Seismology (2002)
Bölüm 14: Representation Theorems and Finite Sources (ss. 597–650)
Dislocation teoremleri üzerine inşa edilen finite-fault modelleme matematiksel olarak açıklanmakta, kayma dağılımı ve radyasyon ilişkisi verilmektedir. - Shearer, P. M. – Introduction to Seismology (2019)
Bölüm 9.4: Finite-Fault Models (ss. 260–270)
Gerçek büyük depremler üzerinden finite-fault inversiyon parametrelerinin seçimi ve yorumlanması sade bir anlatımla ele alınmaktadır.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan finite-fault kaynak modellemesi üzerine kapsamlı bir Python uygulaması yaz.
Bu haftanın konusu olan finite-fault kaynak modellemesi üzerine kapsamlı bir Python uygulaması yaz.
- USGS'den bir büyük depremin finite-fault kayma dağılımını (.fsp formatında) indir; NumPy ile yükleyerek fay düzlemi üzerinde 2B kayma haritası oluştur ve asperity bölgelerini konturla çiz.
- Alt-fay boyutunu (subfault size) değiştirerek farklı çözünürlüklerde kayma dağılımı smoothing etkisini karşılaştır; her seçenek için toplam sismik momenti hesapla.
- Finite-fault modelinden her alt-fay için sentetik P dalgası katkısını zamanla kaydırarak (time delay) birleştir ve toplam sentetik sismogramı gözlemle karşılaştır.
Hafta 14: Optimum model parameters (3 saat)
Düşünce Atölyesi: Kaynak inversiyon modellerinde optimum parametre setinin belirlenmesinde hangi istatistiksel ölçütler kullanılır? Aşırı uyum (overfitting) ile fiziksel anlamlılık arasındaki dengeyi kurmak için nasıl bir düzenlileştirme (regularization) stratejisi izlenmelidir?
Kaynak Önerisi:
- Razafindrakoto, H. N. T., Bradley, B. A., & Graves, R. W. (2021). Broadband ground-motion simulation of the 2010–2011 Canterbury earthquake sequence and model-parameter optimisation. Bulletin of the Seismological Society of America, 111(4), 1823–1845. https://doi.org/10.1785/0120200261.
- Yin, J., & Yao, H. (2022). Rapid source inversion of the 2021 Mw 7.4 Maduo (China) earthquake with a search-based method. Seismological Research Letters, 93(4), 2087–2097. https://doi.org/10.1785/0220210340.
Değerlendirme Sorusu: Kaynak inversiyon modellerinde Tikhonov düzenlileştirmesi (regularization) nasıl uygulanır ve hangi parametre çiftleri arasındaki trade-off'ları azaltır?
🎥 Ek Videolar:
- Ali Osman Öncel – Seismic Inversion Model Parameters – Kaynak inversiyon modeli parametre seçimi ve trade-off analizi.
- Caltech Seismolab – Resolution and Regularization in Source Inversion – Düzenlileştirme yöntemleri ve model çözünürlük matrisi.
- Berkeley Seismology Lab – Bayesian Approach to Earthquake Source Inversion – Bayesian inversiyon ve optimum parametre tahmini.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.
📚 Kitap Önerisi:
- Aki, K., & Richards, P. G. – Quantitative Seismology (2002)
Bölüm 12: Inverse Problems in Seismology (ss. 581–596)
Least-squares inversiyonu, Tikhonov düzenlileştirmesi ve model parametre seçiminde bilgi kriteri (AIC/BIC) uygulamaları açıklanmaktadır. - Shearer, P. M. – Introduction to Seismology (2019)
Bölüm 11: Seismic Tomography and Inversion Methods (ss. 299–342)
Optimum model parametre belirleme yöntemleri, damping ve smoothing kısıtlarının inversiyon sonucuna etkisi pratik örneklerle ele alınmaktadır.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan optimum model parametrelerinin belirlenmesi üzerine kapsamlı bir Python uygulaması geliştir.
Bu haftanın konusu olan optimum model parametrelerinin belirlenmesi üzerine kapsamlı bir Python uygulaması geliştir.
- Basit bir doğrusal inversiyon problemi (Gm = d) kur; farklı Tikhonov düzenlileştirme parametresi (λ) değerleri için L-eğrisini (model norm – veri uyumu) hesapla ve çiz; L-köşesini optimum λ olarak belirle.
- AIC (Akaike Bilgi Kriteri) ve BIC (Bayesian Bilgi Kriteri) kullanarak farklı model karmaşıklıklarını (farklı sayıda serbest parametre) karşılaştır; optimum model seçimini nicel olarak göster.
- Monte Carlo örneklemesi ile model parametre belirsizliğini (uncertainty) tahmin et; parametre kovaryans matrisini görselleştir ve trade-off diyagramları çiz.
Comments
Post a Comment