ÇOK DİSİPLİNLİ BÜYÜK VERİ ANALİTİĞİ İLE GERÇEK ZAMANLI DEPREM RİSK DEĞERLENDİRMESİ

Ülkemizde afet anlayışı, 1999 yılında yaşanan Gölcük ve Düzce, Depremlerinden bu yana değişmiş ve karşılaşılan sorunlar farklılaşmıştır. Planlama ve önlemlerin içerikleri yeniden gözden geçirilmek zorunda kalınmıştır. Bu yaşanan kent depremleri, sonuçları açısından farklı bir dönemi başlatmıştır. Bu bağlamda, Afet Yönetiminin zarar azaltma ve hazırlık aşamalarını kapsayan,  risk yönetimi aşaması, daha çok önem kazanmıştır. Depremin önceden belirlenmesi de afet zararlarının azaltılması stratejileri içinde değerlendirilmelidir. Afetlerde kullanılan terim ve kavramlarla, ilgili, afet aktörlerinin aynı dili konuşması önemlidir. Bununla birlikte; depremi önceden belirleme, erken uyarı, deprem tahmini kavramları sıklıkla karıştırılmaktadır. Erken Uyarı, gelmekte olan tehlike veya tehdidin, kaynağı, yeri, zamanı, şiddeti veya büyüklüğü, belirlenerek, yapılan duyurulardır.

Bunun yanında Depremin önceden belirlenmesinde temel amaç, mümkün olduğu kadar çok sayıda insana hızla ulaşarak onları tehlikelere karşı, zamanında ve gerektiği gibi davranmalarına imkân tanıyacak şekilde haberdar etmek, can kayıpları, yaralanmalar ve ekonomik kayıpları azaltabilmektir. Sismik risklerin uzun vadede yönetiminde fayların istatistiki depremsellik periyotları ve uzun yıllar içindeki enerji birikiminin jeofizik etüdüne dayalı yöntemler göreceli olarak güvenle kullanılabilmektedir. Bu veriler afete dayanıklı altyapı planlaması ve uzun vadeli hazırlık planlamasında fayda göstermektedir. Ancak diğer yandan endüstriyel üretim süreçlerinden yoğun trafik akışlarına kadar güncel yaşam süreçlerinin de deprem afetine dayanıklı olması için gerçek zamanlı erken uyarı ve risk tahmin sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır.

Sismik ölçümlerde işaret işleme ve hızlı iletişim yöntemleri ile sığ olmayan depremlerin erken uyarısında kısmen kabul görmüş bir başarı seviyesi bulunmakla birlikte gerçek zamanlı deprem risk tahmini tartışma konusu olmuştur. Deprem Tahmini (Earthquake Forecasting)belirli bir bölgede, belirli büyüklükteki bir depremin öngörülen belirli bir zaman içerisinde meydana gelme olasılığının bilimsel olarak kabul gören yaklaşım ve yöntemlerle tahmin edilmesi sürecidir (Afad Sözlük 2014). Yeryüzü kayaç ve fay yapılarının her bölgede farklılık göstermesi deprem öncesi anomali olarak değerlendirebilecek gözlem verilerinin tahmin niteliğinde risk ile ilişkilendirilmesinde önemli bir bilimsel sorun olarak ortaya konulmuştur. Burada gerçek zamanlılık, saatler ve hatta günler seviyesindeki zaman penceresi içindeki olaylara karşılık düşmektedir. Geçmişte, bu zaman aralıklarında depremlerin tahmin edilmesinin asla mümkün olmayacağı iddiasında bulunan itibarlı bilim insanları da olmuştur. Diğer yandan artık teknoloji hem sensör çeşit ve hassasiyetleri hem de veri işleme teknikleri bakımından hızlı bir gelişim göstermektedir.  

İstanbul Teknik Üniversitesi ve gönüllü bir kuruluş olan Doğa Hareketleri Araştırma Derneği’nin işbirliği ile depremi önceden belirleme çalışmalarında, çok disiplinli veri toplamaya dayalı gözlem sistemlerinden alınan veriler günümüz büyük veri analitiği yöntemleri ile değerlendirildiğinde, olay bazında örüntü ilişkilendirmenin dışında, istatistiki olarak da başarımın arttırılabildiği görülmüştür. Bu çalışmada uzun süreli yöreye özgün çok disiplinli veri toplandığında depremlerin büyüklüğüne göre istatistiki sıklığı ile ters orantılı sürede tahmin başarımının, büyük veri analitiği ile asimptotik olarak belirlenebildiği gösterilmiştir. Bu da ileriye yönelik olarak gerçek zamanlı deprem risk yönetiminde çok disiplinli uzun süreli gözlem verilerinin önemini ortaya koymaktadır.

Fuat Agalday1 BerkÜstündağ2 Oğuz Gündoğdu1Özden Işık1Bülent Doruker1Selma Koç Akgül3

1DOHAD Yönetim Kurulu Başkanı

2İstanbul Teknik Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Fakültesi

1Doğa Hareketleri Araştırma Derneği (DOHAD) Yönetim Kurulu Üyesi

1Doğa Hareketleri Araştırma Derneği (DOHAD)Yönetim Kurulu 2. Başkanı

1Doğa Hareketleri Araştırma Derneği (DOHAD) Yönetim Kurulu Üyesi

3Kocaeli Üniversitesi İletişim Fakültesi