🌋 The complex faulting process of earthquakes
🌋 The Complex Faulting Process of Earthquakes
14 Haftalık Ders Programı
🌋 The Complex Faulting Process of Earthquakes
14-Week Course Syllabus
📤 Panel Dışa AktarmaExport Panel
Tüm hafta içerikleri tek belgede birleştirilerek dışa aktarılırAll weekly content is merged and exported as a single document
Hafta 1: Teleseismik Fazların Tanımlanması ve Seyahat Süresi Tahminleri (3 saat)Week 1: Identification of Teleseismic Phases and Travel Time Estimations (3 hours)
💭 Düşünce Atölyesi:
Teleseismik fazların (P, pP, sP, S, ScS) tanımlanmasında hangi kriterler belirleyicidir? Seyahat süresi eğrilerinden kaynak derinliği ve konum hakkında ne tür çıkarımlar yapılabilir?💭 Workshop Question:
What criteria are decisive in identifying teleseismic phases (P, pP, sP, S, ScS)? What inferences about source depth and location can be drawn from travel time curves?
📖 Kaynak Önerisi:📖 Recommended Reading:
- 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?❓ Assessment Question: Why is identifying the pP phase in teleseismic records important, and how does it contribute to estimating source depth?
🎥 Ek Videolar:Additional Videos:
- IRIS Earthquake Science – S-wave Shadow Zone – S dalgası gölge bölgesi ve dış çekirdek sıvı tabakasının etkisi. – Effect of the S-wave shadow zone and the liquid outer core layer.
- IRIS Earthquake Science – Teleseismic Earthquake Seismogram – Teleseismik deprem sismogramının bileşenleri ve faz tanımlama. – Components of a teleseismic earthquake seismogram and phase identification.
- IRIS Earthquake Science – Reading Travel-Time Curves – Seyahat süresi eğrilerinin okunması ve faz süresi tahmini. – Reading travel time curves and estimating phase arrival times.
- Ali Osman Öncel – Teleseismik Fazlar Oynatma Listesi – Teleseismik fazların tanımlanması ve uygulamalar. – Identification of teleseismic phases and applications.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.All videos are shared for educational purposes.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan teleseismik faz tanımlama ve seyahat süresi hesabı üzerine bir Python uygulaması yaz.
Write a Python application on the week's topic: teleseismic phase identification and travel time computation.
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.
Write a Python application on the week's topic: teleseismic phase identification and travel time computation.
- Using ObsPy, download the teleseismic record of a real earthquake and develop an algorithm to automatically detect P, pP, and sP phases.
- Use the TauPy module to plot the theoretical travel time curve for a chosen source–receiver distance and compare it with observed phases.
- Compute and visualize a table of P and S phase arrival times for different epicentral distances (30°–90°).
Hafta 2: İnversiyon için Veri Hazırlığı ve Teorik Sismogram Tahmini (3 saat)Week 2: Data Preparation for Inversion and Estimation of Theoretical Seismograms (3 hours)
💭 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?💭 Workshop Question: What data pre-processing steps are critical to maximizing the fit between observed and theoretical seismograms? What is the role of Green's functions in computing theoretical waveforms for different source-receiver geometries?
📖 Kaynak Önerisi:📖 Recommended Reading:
- 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.❓ Assessment Question: Explain the band-pass filter choices applied to observational data before inversion and the effect of bandwidth on resolution.
🎥 Ek Videolar:Additional Videos:
- EarthScope Presentations – Green's Functions and Synthetic Waveforms – Green fonksiyonları ve sentetik dalga biçimi hesabı. – Green's functions and synthetic waveform computation.
- IRIS Earthquake Science – Seismic Imaging Joint Inversion – Ortak inversiyon veri hazırlığı. – Data preparation for joint inversion.
- Ali Osman Öncel – Seismic Inversion Oynatma Listesi – İnversiyon kavramlarına giriş ve Türkiye uygulamaları. – Introduction to inversion concepts and Turkey applications.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.All videos are shared for educational purposes.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan inversiyon için veri hazırlığı ve sentetik sismogram üretimi üzerine bir Python uygulaması geliştir.
Develop a Python application on the week's topic: data preparation for inversion and synthetic seismogram generation.
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.
Develop a Python application on the week's topic: data preparation for inversion and synthetic seismogram generation.
- Download broadband data of a chosen earthquake with ObsPy; apply instrument response correction, detrending, and mean removal.
- Apply a band-pass filter (0.01–1 Hz), plot raw and filtered records side-by-side, and discuss the filter effect.
- Compute a Green's function for a simple 1-D velocity model using instaseis or ObsPy's fk module and generate a synthetic seismogram; compare with observations.
Hafta 3: Sismik Hız Yapısı, Rise Time ve Kırılma Hızı Tahminleri (3 saat)Week 3: Seismic Velocity Structure, Rise Time and Rupture Velocity Estimations (3 hours)
💭 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?💭 Workshop Question: How do uncertainties in crustal velocity structure affect estimates of rupture velocity and rise time? How does the relationship between rise time and stress drop change in complex fault geometries?
📖 Kaynak Önerisi:📖 Recommended Reading:
- 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?❓ Assessment Question: Why is it necessary to incorporate seismic velocity structure into the inversion process, and how does this affect resolution?
🎥 Ek Videolar:Additional Videos:
- EarthScope Presentations – Source Time Functions – Kaynak zaman fonksiyonları ve rise time tahmini. – Source time functions and rise time estimation.
- IRIS Earthquake Science – Tomographic Models and Resolution – Tomografik modeller ve model çözünürlüğü. – Tomographic models and model resolution.
- Ali Osman Öncel – Rupture Dynamics Oynatma Listesi – Kırılma dinamiği ve hız yapısı üzerine tartışma. – Discussion on rupture dynamics and velocity structure.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.All videos are shared for educational purposes.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan sismik hız yapısı, rise time ve kırılma hızı tahminleri üzerine bir Python uygulaması yaz.
Write a Python application on the week's topic: seismic velocity structure, rise time, and rupture velocity estimations.
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.
Write a Python application on the week's topic: seismic velocity structure, rise time, and rupture velocity estimations.
- Comparatively visualize the IASP91 and PREM velocity models with matplotlib; plot P and S wave velocities as a function of depth.
- Build a simple kinematic rupture model, vary the rise time (τ) and rupture velocity (Vr) parameters, generate the Brune source spectrum, and observe how the corner frequency changes.
- Use TauPy to compute the effect of different crustal velocity models (CRUST1.0-based) on teleseismic travel times and estimate the error budget.
Hafta 4: Nokta Kaynak Tanımları (3 saat)Week 4: Point Source Definitions (3 hours)
💭 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?💭 Workshop Question: Under what conditions is the point source approximation valid, and in what situations does it become inadequate? What information about source geometry is carried by the six independent components of the moment tensor?
📖 Kaynak Önerisi:📖 Recommended Reading:
- 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?❓ Assessment Question: What is the double-couple force model used in the point source approach, and how is it related to fault geometry?
🎥 Ek Videolar:Additional Videos:
- National Geographic – Earthquakes 101: Source Modeling – Deprem kaynak modellemesine giriş. – Introduction to earthquake source modeling.
- Ali Osman Öncel – Kaynak Mekanizması ve Moment Tensörü – Nokta kaynak ve moment tensörü uygulamaları. – Point source and moment tensor applications.
- EarthScope Presentations – Kaynak Mekanizması Oynatma Listesi – Double-couple ve deviatoric kaynak bileşenleri. – Double-couple and deviatoric source components.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.All videos are shared for educational purposes.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan nokta kaynak tanımları ve moment tensörü üzerine bir Python uygulaması geliştir.
Develop a Python application on the week's topic: point source definitions and the moment tensor.
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.
Develop a Python application on the week's topic: point source definitions and the moment tensor.
- Analytically compute the moment tensor matrix (Mij) from given strike, dip, and rake angles and print the result.
- Use ObsPy or the MoPaD library to plot the beach ball diagram of a chosen GCMT solution; decompose it into DC, CLVD, and isotropic components.
- Visualize the P-wave radiation pattern for different fault types (normal, reverse, strike-slip) in polar coordinates.
Hafta 5: Nokta Kaynakların Uzaysal ve Zamansal Dağılımı (3 saat)Week 5: Spatial and Temporal Distribution of Point Sources (3 hours)
💭 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?💭 Workshop Question: How does the spatial and temporal distribution of point sources reflect the rupture process of an earthquake? How does the back-projection method contribute to mapping this distribution?
📖 Kaynak Önerisi:📖 Recommended Reading:
- 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?❓ Assessment Question: How is the temporal progression pattern of point sources in an earthquake used to determine rupture direction?
🎥 Ek Videolar:Additional Videos:
- EarthScope Presentations – Rupture Process and Directivity – Kırılma süreci ve yönelim etkisi. – Rupture process and directivity effect.
- EarthScope Presentations – Aftershock Forecasting and Source Distribution – Kaynak dağılımı ve artçı şok tahmini. – Source distribution and aftershock forecasting.
- Ali Osman Öncel – Nokta Kaynak Dağılımı Oynatma Listesi – Zamansal kırılma ilerleme analizi ve uygulamalar. – Temporal rupture progression analysis and applications.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.All videos are shared for educational purposes.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan nokta kaynaklarının uzay-zaman dağılımı ve geri-projeksiyon yöntemi üzerine bir Python uygulaması yaz.
Write a Python application on the week's topic: spatiotemporal distribution of point sources and the back-projection method.
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.
Write a Python application on the week's topic: spatiotemporal distribution of point sources and the back-projection method.
- Download aftershock data of a large earthquake from the USGS or GCMT catalog and visualize the coordinates as an animated map over time.
- Write a simple back-projection algorithm: using P-wave onset times from multiple stations, compute possible source locations on a grid and generate an energy density map.
- Estimate the rupture direction and average rupture velocity from the resulting spatial distribution.
Hafta 6: CMT Konumlarının Tahmini (3 saat)Week 6: Estimation of CMT Locations (3 hours)
💭 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?💭 Workshop Question: What is the significance of the difference between the Centroid Moment Tensor (CMT) location and the hypocenter? What data combinations (waveforms, phase timing, GPS) can reduce uncertainties in CMT solutions?
📖 Kaynak Önerisi:📖 Recommended Reading:
- 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?❓ Assessment Question: How is the centroid location determined in the Global CMT catalog, and what is the seismological significance of the systematic difference between hypocenter and centroid?
🎥 Ek Videolar:Additional Videos:
- Ali Osman Öncel – Kaynak Mekanizması ve CMT – CMT konumu ve centroid-hipocenter farkı. – CMT location and the centroid–hypocenter difference.
- IRIS Earthquake Science – Moment Tensor Solutions Explained – Beach ball gösterimi ve CMT yorumu. – Beach ball representation and CMT interpretation.
- Caltech Seismolab – Earthquake Source Parameters – Kaynak parametreleri ve CMT belirsizliği. – Source parameters and CMT uncertainty.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.All videos are shared for educational purposes.
📚 Kitap Önerisi:Book Recommendation:
- Aki, K., & Richards, P. G. – Quantitative Seismology (2nd ed., 2002)
Chapter 4: Elastic Waves from a Point Dislocation Source (pp. 67–120)
Centroid moment tensörünün matematiksel türetimi, kaynak zaman fonksiyonu ile centroid konumunun dalga biçimleri üzerindeki etkisi ayrıntılı biçimde ele alınmaktadır.The mathematical derivation of the centroid moment tensor and the effect of the source time function and centroid location on waveforms are treated in detail. - Lay, T., & Wallace, T. C. – Modern Global Seismology (1995)
Chapter 9: Moment Tensor Inversion (pp. 340–375)
Teleseismik veri kullanılarak CMT inversiyonu ve centroid konum tahmini adım adım açıklanmaktadır.CMT inversion using teleseismic data and centroid location estimation are explained step by step.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan CMT konumu tahmini ve moment tensör inversiyonu üzerine bir Python uygulaması geliştir.
Develop a Python application on the week's topic: CMT location estimation and moment tensor inversion.
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.
Develop a Python application on the week's topic: CMT location estimation and moment tensor inversion.
- Retrieve CMT solutions for Mw ≥ 7.0 earthquakes over the past 10 years from the GCMT web service (obspy.clients.fdsn); statistically analyze the distance difference between hypocenter and centroid locations and plot a histogram.
- Download P-wave waveform data for a chosen earthquake and perform a simple Kikuchi–Kanamori-style time-domain inversion; estimate moment tensor components.
- Use ObsPy's beach ball plotting tool to visualize GCMT solutions from different tectonic regimes (subduction, transform, rift) on a regional map.
Hafta 7: Kırılma Süreci Zaman Tahminleri (3 saat)Week 7: Rupture Process Time Estimations (3 hours)
💭 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?💭 Workshop Question: How does Source Time Function (STF) inversion reveal the total rupture duration and complexity of an earthquake? How are magnitude–duration scaling relations used to interpret complex ruptures?
📖 Kaynak Önerisi:📖 Recommended Reading:
- 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?❓ Assessment Question: What is the Apparent Source Time Function (ASTF) method used in rupture duration estimation, and how is station-to-station variability interpreted?
🎥 Ek Videolar:Additional Videos:
- Ali Osman Öncel – Earthquake Source Duration – STF inversiyonu ve kırılma süresi ölçeği. – STF inversion and the rupture duration scale.
- IRIS Earthquake Science – Apparent Source Time Functions – Görünür kaynak zaman fonksiyonu ve directivity. – Apparent source time function and directivity.
- Caltech Seismolab – Earthquake Scaling Laws – Büyüklük–süre ölçek ilişkileri. – Magnitude–duration scaling relations.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.All videos are shared for educational purposes.
📚 Kitap Önerisi:Book Recommendation:
- Shearer, P. M. – Introduction to Seismology (3rd ed., 2019)
Chapter 9: Earthquake Sources (pp. 231–270)
Kaynak zaman fonksiyonu kavramı, süre–büyüklük ilişkileri ve kırılma sürecinin kinematik modellenmesi açık ve uygulamalı biçimde anlatılmaktadır.The concept of source time function, duration–magnitude relations, and kinematic modeling of the rupture process are presented in a clear, applied manner. - Aki, K., & Richards, P. G. – Quantitative Seismology (2002)
Chapter 10: The Seismic Source: Kinematics (pp. 471–526)
Kırılma hızı, rise time ve rupture duration arasındaki ilişkilerin analitik temeli verilmektedir.The analytical foundation of the relationships among rupture velocity, rise time, and rupture duration is provided.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan kırılma süresi ve kaynak zaman fonksiyonu (STF) inversiyonu üzerine bir Python uygulaması yaz.
Write a Python application on the week's topic: rupture duration and Source Time Function (STF) inversion.
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.
Write a Python application on the week's topic: rupture duration and Source Time Function (STF) inversion.
- Build a Brune source model-based STF; animate how the STF shape and the corresponding amplitude spectrum change as the rise time (τ) parameter varies.
- Load the published STF data for a chosen earthquake from the SCARDEC database; plot the moment rate–time graph and estimate the total rupture duration.
- Compare the magnitude–duration scaling relation (T ∝ M0^(1/3)) with literature data in a log–log plot and draw a regression line.
Ara Sınav: Depremlerin Kompleks Faylanma Süreci – Dönem Ortası ProjesiMidterm Examination: The Complex Faulting Process of Earthquakes – Midterm Project
📝 Midterm Presentation Draft Project
📅 Sınav/Sunum Tarihi:Exam / Presentation Date: 26 Kasım / November 2025 (Tuesday)
⏰ Saat:Time: 14:00 – 16:00
📍 Yer:Venue: Istanbul University-Cerrahpaşa
⚠️ Bu tarihten sonraki her bir gün gecikme için %10 puan kırılacaktır.A 10% penalty will be applied for each day of late submission after this date.
🔗 Ayrıntılar için:For details:
Midterm Project SayfasıMidterm Project Page
Hafta 8: Tek ve Çift Yönlü Kırılma Yayılım Modellemesi (3 saat)Week 8: Unilateral and Bilateral Rupture Propagation Modeling (3 hours)
💭 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?💭 Workshop Question: What seismic signatures distinguish unilateral from bilateral rupture propagation? How does the directivity effect alter observed waveforms at different azimuths?
📖 Kaynak Önerisi:📖 Recommended Reading:
- 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?❓ Assessment Question: How does the directivity effect in unilateral rupture manifest in waveforms recorded at different stations along the fault strike?
🎥 Ek Videolar:Additional Videos:
- Ali Osman Öncel – Rupture Directivity – Unilateral kırılmada directivity ve dalga biçimi asimetrisi. – Directivity and waveform asymmetry in unilateral rupture.
- IRIS Earthquake Science – Earthquake Directivity Explained – Yönelim etkisi ve radyasyon örüntüsü. – Directivity effect and radiation pattern.
- Berkeley Seismology Lab – Bilateral Rupture 2023 Turkey – 2023 Kahramanmaraş çift yönlü kırılma analizi. – Bilateral rupture analysis of the 2023 Kahramanmaraş earthquake.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.All videos are shared for educational purposes.
📚 Kitap Önerisi:Book Recommendation:
- Lay, T., & Wallace, T. C. – Modern Global Seismology (1995)
Chapter 10: Earthquake Kinematics and Dynamics (pp. 376–420)
Unilateral ve bilateral kırılma modelleri, directivity fonksiyonu ve apparent duration değişkenliği kapsamlı biçimde ele alınmaktadır.Unilateral and bilateral rupture models, the directivity function, and variability of apparent duration are treated comprehensively. - Udías, A. – Principles of Seismology (1999)
Chapter 16: Rupture Propagation and Seismic Radiation (pp. 313–345)
Kinematik kırılma modeli çerçevesinde tek ve çift yönlü kırılmanın radyasyon farklarına odaklanılmaktadır.Radiation differences between unilateral and bilateral rupture within the kinematic rupture model framework are the focus.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan unilateral ve bilateral kırılma yayılımı modellemesi üzerine bir Python uygulaması geliştir.
Develop a Python application on the week's topic: modeling of unilateral and bilateral rupture propagation.
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.
Develop a Python application on the week's topic: modeling of unilateral and bilateral rupture propagation.
- Within a kinematic rupture model framework, compute the Doppler-like directivity function for unilateral and bilateral rupture; visualize the apparent duration at different azimuths in polar coordinates.
- Simulate bilateral rupture propagating in two opposite directions; plot the contribution of each arm separately and as a combined STF.
- Analyze the rupture direction and directivity effect from the published finite-fault model of the 2023 Kahramanmaraş earthquake; show the azimuth–amplitude relationship graphically.
Hafta 9: Çoklu Kırılma Olaylarının Analizi (3 saat)Week 9: Analysis of Multiple Rupture Events (3 hours)
💭 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?💭 Workshop Question: How is the temporal and spatial contribution of each rupture event separated in multi-segment rupture sequences? Which methods stand out in multiplet analysis and sequential rupture identification?
📖 Kaynak Önerisi:📖 Recommended Reading:
- 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?❓ Assessment Question: What types of seismic data are used in the analysis of multiple rupture events, and how are these events separated from one another?
🎥 Ek Videolar:Additional Videos:
- Ali Osman Öncel – Multiple Rupture Events – Çoklu kırılma dizilerinin tanımlanması ve ayrıştırılması. – Identification and separation of multiple rupture sequences.
- USGS – Multi-Segment Fault Rupture – Çok segmentli fay kırılması vaka çalışmaları. – Case studies of multi-segment fault rupture.
- Caltech Seismolab – Back-Projection Analysis – Geri-projeksiyon ile çoklu kırılma hızı haritalaması. – Mapping multiple rupture velocities with back-projection.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.All videos are shared for educational purposes.
📚 Kitap Önerisi:Book Recommendation:
- Aki, K., & Richards, P. G. – Quantitative Seismology (2002)
Chapter 11: Seismic Waves from Complex Sources (pp. 527–580)
Çok noktalı ve çok segmentli kaynak modellerinin matematiksel temelleri ile sismogram sentezi ele alınmaktadır.The mathematical foundations of multi-point and multi-segment source models and seismogram synthesis are covered. - Stein, S., & Wysession, M. – An Introduction to Seismology, Earthquakes, and Earth Structure (2003)
Section 4.5: Earthquake Sequences and Fault Interaction (pp. 248–268)
Ardışık kırılma dizileri ve fay segmentleri arasındaki etkileşim mekanizmaları tartışılmaktadır.Sequential rupture sequences and the interaction mechanisms between fault segments are discussed.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan çoklu kırılma olaylarının analizi üzerine bir Python uygulaması yaz.
Write a Python application on the week's topic: analysis of multiple rupture events.
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.
Write a Python application on the week's topic: analysis of multiple rupture events.
- Extract the Empirical Green's Function (EGF) ASTF by dividing the record of a small reference event from that of the large mainshock using spectral deconvolution; compare single- and multi-subevent models.
- Using USGS catalog data for the Kaikōura or Kahramanmaraş earthquake sequence, visualize rupture progression on fault segments in a time–distance plot and separate each segment's contribution.
- Apply a cross-correlation-based multiplet identification algorithm to automatically group event pairs with similar waveforms.
Hafta 10: Sonuçların Yorumlanması (3 saat)Week 10: Implications of the Results (3 hours)
💭 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?💭 Workshop Question: What tectonic inferences can source inversion results provide in terms of stress drop, rupture area, and slip distribution? What are the implications of rupture model findings for seismic hazard assessment?
📖 Kaynak Önerisi:📖 Recommended Reading:
- 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?❓ Assessment Question: How does the finite-fault model of a large earthquake reflect slip heterogeneity on the fault, and what is the physical interpretation of this heterogeneity?
🎥 Ek Videolar:Additional Videos:
- Ali Osman Öncel – Source Inversion Implications – Kaynak inversiyonu sonuçlarının tektonik anlamlandırması. – Tectonic interpretation of source inversion results.
- USGS – Fault Slip Distribution and Hazard – Kayma dağılımı ve stres yüklemesinin tehlike değerlendirmesine katkısı. – Contribution of slip distribution and stress loading to hazard assessment.
- IRIS Earthquake Science – Seismic Source Parameters and Earth Structure – Kaynak parametreleri ile yerküre yapısının ilişkisi. – Relationship between source parameters and Earth structure.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.All videos are shared for educational purposes.
📚 Kitap Önerisi:Book Recommendation:
- Lay, T., & Wallace, T. C. – Modern Global Seismology (1995)
Chapter 11: Seismic Source Theory and Applications (pp. 421–470)
Kaynak parametre sonuçlarının stres düşüşü, kırılma alanı ve tektonik ortam açısından nasıl yorumlandığı, sismik tehlike uygulamalarına bağlantısıyla birlikte sunulmaktadır.How source parameter results are interpreted in terms of stress drop, rupture area, and tectonic setting is presented together with links to seismic hazard applications. - Stein, S., & Wysession, M. – An Introduction to Seismology, Earthquakes, and Earth Structure (2003)
Section 5.2: Seismic Hazard and Source Parameters (pp. 305–330)
Kırılma modeli bulgularının sismik tehlike analizine ve güçlü yer hareketi tahminlerine yansımaları açıklanmaktadır.The implications of rupture model findings for seismic hazard analysis and strong ground motion prediction are explained.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan kaynak inversiyon sonuçlarının tektonik ve tehlike açısından yorumlanması üzerine bir Python uygulaması geliştir.
Develop a Python application on the week's topic: tectonic and hazard interpretation of source inversion results.
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.
Develop a Python application on the week's topic: tectonic and hazard interpretation of source inversion results.
- Load the slip distribution matrix of a finite-fault model downloaded from USGS; compute the total seismic moment, average slip, and stress drop (Δσ = 7M0 / 16r³).
- Visualize the slip distribution as a 2-D heatmap on the fault plane; mark the highest-slip asperity zones.
- Compare the obtained source parameters (Mo, fault dimensions, average slip) with Somerville scaling relations and interpret in the context of seismic hazard.
Hafta 11: Karmaşık Kırılmaların Karakteristik Özellikleri (3 saat)Week 11: Characteristic Features of Complex Ruptures (3 hours)
💭 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?💭 Workshop Question: How do complex rupture features such as supershear rupture, fault branching, and multi-segment activation complicate standard source modeling? What additional constraints are needed to deliberately model these features?
📖 Kaynak Önerisi:📖 Recommended Reading:
- 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?❓ Assessment Question: What is supershear rupture, and what conditions must be met on the fault for this phenomenon to occur?
🎥 Ek Videolar:Additional Videos:
- Ali Osman Öncel – Complex Fault Rupture Features – Fay dallanması ve segment geçişlerindeki karmaşık kırılma özellikleri. – Complex rupture features at fault branches and segment junctions.
- Caltech Seismolab – 2018 Palu Supershear Earthquake – Palu depremi supershear kırılma analizi. – Supershear rupture analysis of the Palu earthquake.
- IRIS Earthquake Science – Dynamic Earthquake Rupture Simulations – Dinamik kırılma simülasyonları ile karmaşık kırılma karakterleri. – Complex rupture characteristics from dynamic rupture simulations.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.All videos are shared for educational purposes.
📚 Kitap Önerisi:Book Recommendation:
- Aki, K., & Richards, P. G. – Quantitative Seismology (2002)
Chapter 11: Crack Models of Seismic Sources (pp. 527–560)
Kırılma hızının kritik değerleri (Rayleigh, S dalgası hızları) ve supershear geçişinin mekanik koşulları analitik olarak incelenmektedir.Critical rupture velocity values (Rayleigh and S-wave speeds) and the mechanical conditions for supershear transition are examined analytically. - Kanamori, H., & Anderson, D. L. (1975) – see also Scholz, C. H. – The Mechanics of Earthquakes and Faulting (3rd ed., 2019)
Section 3.3: Fault Branching and Segmentation (pp. 102–128)
Fay dallanması dinamiği, segment geçişlerindeki enerji süreksizlikleri ve karmaşık kırılma özellikleri ele alınmaktadır.Fault branching dynamics, energy discontinuities at segment junctions, and complex rupture characteristics are treated.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan karmaşık kırılmaların karakteristik özellikleri üzerine bir Python uygulaması yaz.
Write a Python application on the week's topic: characteristic features of complex ruptures.
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.
Write a Python application on the week's topic: characteristic features of complex ruptures.
- Plot the ratio of rupture velocity (Vr) to S-wave velocity (Vs) along a fault in a time–distance graph; mark zones where Vr/Vs > 1 as supershear regions.
- Reproduce published back-projection results for the 2018 Palu earthquake, or estimate rupture velocity from a distance–time graph using similar data; identify the supershear transition point.
- Parametrically model fault branching geometry, compute each segment's contribution to the radiation pattern, and construct the total synthetic seismogram.
Hafta 12: En Büyük Artçı Şokların Konumunun Tahmini (3 saat)Week 12: Predicting the Location of the Largest Aftershocks (3 hours)
💭 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?💭 Workshop Question: How successful are Coulomb stress transfer models in predicting the locations of the largest aftershocks? How should the relationship between mainshock slip distribution and the spatial pattern of aftershocks be interpreted?
📖 Kaynak Önerisi:📖 Recommended Reading:
- 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?❓ Assessment Question: How is Coulomb failure stress change (ΔCFF) calculated, and how is its effect on aftershock generation capacity interpreted?
🎥 Ek Videolar:Additional Videos:
- Ali Osman Öncel – Aftershock Distribution and Stress – Artçı şok dağılımı ve Coulomb stres analizi. – Aftershock distribution and Coulomb stress analysis.
- IRIS Earthquake Science – Stress Triggering and Fault Interaction – Stres tetiklemesi ve fay etkileşimi. – Stress triggering and fault interaction.
- IRIS Earthquake Science – Teleseismic Seismogram & Aftershock Sequences – Teleseismik sismogram ve artçı şok dizi analizi. – Teleseismic seismogram and aftershock sequence analysis.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.All videos are shared for educational purposes.
📚 Kitap Önerisi:Book Recommendation:
- Stein, S., & Wysession, M. – An Introduction to Seismology, Earthquakes, and Earth Structure (2003)
Section 5.4: Stress Transfer and Seismicity (pp. 338–360)
Coulomb stres değişimi hesabı, artçı şok konumu tahmini ve deprem tetiklemesi mekanizmaları giriş düzeyinde ama titiz biçimde sunulmaktadır.Coulomb failure stress change computation, aftershock location prediction, and earthquake triggering mechanisms are presented at an introductory but rigorous level. - Lay, T., & Wallace, T. C. – Modern Global Seismology (1995)
Chapter 7: Aftershocks and Earthquake Sequences (pp. 254–298)
Artçı şok alansal dağılımı, Omori yasası ve en büyük artçı şok konumunun ana şok kayma dağılımıyla ilişkisi ele alınmaktadır.Spatial distribution of aftershocks, Omori's law, and the relationship between the location of the largest aftershock and the mainshock slip distribution are covered.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan artçı şokların konumunun tahmini ve Coulomb stres analizi üzerine bir Python uygulaması geliştir.
Develop a Python application on the week's topic: predicting aftershock locations and Coulomb stress analysis.
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.
Develop a Python application on the week's topic: predicting aftershock locations and Coulomb stress analysis.
- Use the Gutenberg–Richter law to compute the b-value of a chosen earthquake sequence by maximum likelihood; estimate the magnitude of the largest expected aftershock (Båth's law).
- Fit the Omori–Utsu law (n(t) = K/(t+c)^p) to the aftershock rate timing; find p and c parameters by least squares and plot the observation–model comparison.
- Perform a simple Coulomb failure stress change calculation (ΔCFF = Δτ + μ'Δσn), visualize post-mainshock stress increase zones on a 2-D grid with a color map, and overlay the aftershock locations.
Hafta 13: Sonlu Kaynak Modellemesi (3 saat)Week 13: Finite Source Modeling (3 hours)
💭 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?💭 Workshop Question: What additional parameters do finite-fault inversion models resolve compared to the point source approach? What trade-off problems arise during simultaneous inversion of slip distribution, rupture timing, and rise time?
📖 Kaynak Önerisi:📖 Recommended Reading:
- 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?❓ Assessment Question: What is the effect of fault extent and subfault size selection on the inversion solution in finite-fault modeling?
🎥 Ek Videolar:Additional Videos:
- Ali Osman Öncel – Finite-Fault Slip Models – Finite-fault kayma modelleri ve Türkiye deprem uygulamaları. – Finite-fault slip models and Turkey earthquake applications.
- USGS – Finite-Fault Models for Recent Large Earthquakes – USGS finite-fault modelleme süreci ve yayımlanan çözümler. – USGS finite-fault modeling process and published solutions.
- Caltech Seismolab – Slip Distribution Modeling – Kayma dağılımı inversiyonu ve alt-fay boyutu seçimi. – Slip distribution inversion and subfault size selection.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.All videos are shared for educational purposes.
📚 Kitap Önerisi:Book Recommendation:
- Aki, K., & Richards, P. G. – Quantitative Seismology (2002)
Chapter 14: Representation Theorems and Finite Sources (pp. 597–650)
Dislocation teoremleri üzerine inşa edilen finite-fault modelleme matematiksel olarak açıklanmakta, kayma dağılımı ve radyasyon ilişkisi verilmektadır.Finite-fault modeling built on dislocation theorems is explained mathematically; the relationship between slip distribution and radiation is provided. - Shearer, P. M. – Introduction to Seismology (2019)
Section 9.4: Finite-Fault Models (pp. 260–270)
Gerçek büyük depremler üzerinden finite-fault inversiyon parametrelerinin seçimi ve yorumlanması sade bir anlatımla ele alınmaktadır.Selection and interpretation of finite-fault inversion parameters using real large earthquakes are treated in a straightforward narrative.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan finite-fault kaynak modellemesi üzerine kapsamlı bir Python uygulaması yaz.
Write a comprehensive Python application on the week's topic: finite-fault source modeling.
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.
Write a comprehensive Python application on the week's topic: finite-fault source modeling.
- Download the finite-fault slip distribution (.fsp format) of a large earthquake from USGS; load it with NumPy, create a 2-D slip map on the fault plane, and draw contours around asperity zones.
- Compare the smoothing effect on slip distribution at different resolutions by varying the subfault size; compute the total seismic moment for each option.
- Combine the synthetic P-wave contribution of each subfault from the finite-fault model by applying time delays and compare the total synthetic seismogram with observations.
Hafta 14: Optimum Model Parametreleri (3 saat)Week 14: Optimum Model Parameters (3 hours)
💭 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?💭 Workshop Question: What statistical criteria are used to determine the optimum parameter set in source inversion models? What regularization strategy should be adopted to balance overfitting against physical meaningfulness?
📖 Kaynak Önerisi:📖 Recommended Reading:
- 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?❓ Assessment Question: How is Tikhonov regularization applied in source inversion models, and which parameter pair trade-offs does it reduce?
🎥 Ek Videolar:Additional Videos:
- Ali Osman Öncel – Seismic Inversion Model Parameters – Kaynak inversiyon modeli parametre seçimi ve trade-off analizi. – Source inversion model parameter selection and trade-off analysis.
- Caltech Seismolab – Resolution and Regularization in Source Inversion – Düzenlileştirme yöntemleri ve model çözünürlük matrisi. – Regularization methods and model resolution matrix.
- Berkeley Seismology Lab – Bayesian Approach to Earthquake Source Inversion – Bayesian inversiyon ve optimum parametre tahmini. – Bayesian inversion and optimum parameter estimation.
Tüm videolar eğitim amaçlı paylaşılmıştır.All videos are shared for educational purposes.
📚 Kitap Önerisi:Book Recommendation:
- Aki, K., & Richards, P. G. – Quantitative Seismology (2002)
Chapter 12: Inverse Problems in Seismology (pp. 581–596)
Least-squares inversiyonu, Tikhonov düzenlileştirmesi ve model parametre seçiminde bilgi kriteri (AIC/BIC) uygulamaları açıklanmaktadır.Least-squares inversion, Tikhonov regularization, and information criterion (AIC/BIC) applications in model parameter selection are explained. - Shearer, P. M. – Introduction to Seismology (2019)
Chapter 11: Seismic Tomography and Inversion Methods (pp. 299–342)
Optimum model parametre belirleme yöntemleri, damping ve smoothing kısıtlarının inversiyon sonucuna etkisi pratik örneklerle ele alınmaktadır.Optimum model parameter determination methods and the effect of damping and smoothing constraints on inversion results are covered with practical examples.
🧪 Python Ödevi:
Bu haftanın konusu olan optimum model parametrelerinin belirlenmesi üzerine kapsamlı bir Python uygulaması geliştir.
Develop a comprehensive Python application on the week's topic: determining optimum model parameters.
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.
Develop a comprehensive Python application on the week's topic: determining optimum model parameters.
- Set up a simple linear inversion problem (Gm = d); compute and plot the L-curve (model norm vs. data misfit) for different Tikhonov regularization parameter (λ) values; identify the L-corner as the optimum λ.
- Use AIC (Akaike Information Criterion) and BIC (Bayesian Information Criterion) to compare models of different complexity (different numbers of free parameters); demonstrate optimum model selection quantitatively.
- Estimate model parameter uncertainty via Monte Carlo sampling; visualize the parameter covariance matrix and draw trade-off diagrams.
Comments
Post a Comment