MÜHENDISLIK UYGULAMALARI İÇİN GENLİK VE AĞ TABANLI DEPREM ERKEN UYARI VE ALARM SISTEMİ (GETAlarm) GELİŞTİRİLMESİ

Transkript

1 MÜHENDISLIK UYGULAMALARI İÇİN GENLİK VE AĞ TABANLI DEPREM ERKEN UYARI VE ALARM SISTEMİ (GETAlarm) GELİŞTİRİLMESİ ÖZET: H. S. Küyük 1 1 Yrd. Doç. Dr., İnşaat Müh. Bölümü, Sakarya Üniversitesi, Serdivan, Sakarya Emaıl; serdarkuyuk@gmail.com Deprem Erken Uyarı Sistemleri (DEUS), P ve S dalgalarının hız farklarına dayanmaktadır. Meydana gelen depremin odağı, P dalgalarının hatasız bir şekilde tespit edilmesine bağlı olarak belirlenir. Depremin büyüklüğü ise P-dalgasının pik yer değiştirme genliğine bağlı olarak hesaplanır. Ardından herhangi bir konumdaki depremin şiddeti, kuvvetli yer hareketi azalım ilişkileriyle kestirilir. Bu süreç birçok ön kabul içerdiği ve hatalı uyarımlar yaptığı için, kamu kurumları veya özel şirketler mevcut P-dalgası tabanlı deprem erken uyarı sistemlerini uygulama noktasında çekingen kalmaktadırlar. Bu kurumlar, ön kabullerin minimum olduğu, ölçülebilir titreşim genliklerine bağlı, sadece korunacak yapıda uygulanacak DEUS ları kullanmayı tercih etmektedirler. Hâlbuki ağ tabanlı olmayan bu sistemler, sadece bir istasyonun genliğinin belirli bir eşik değeri geçmesine dayanır, sensörün bozulması veya ortam gürültüsünün ani artması gibi sebeplerden dolayı güvenilir sonuçlar verememektedir. Bu yüzden bu çalışmada sadece P-dalgası bilgisine dayanmayan bir DEUS geliştirilmiştir. GEnlik ve Ağ Tabanli Deprem Erken Uyari ve Alarm Sistemi (GETAlarm) gerçek zamanlı çalışabilecek MATLAB programlama dilinde yazılmıştır. GETAlarm öncelikle, mevcut sismik ağlarda bulunan istasyonlarda ölçülen aletsel deprem şiddetini, kuvvetli yer hareketi genlik seviyelerine bağlı olarak belirlemektedir. Depremin odak şiddeti, istasyonların coğrafi konumlarına bağlı olarak bulunur ve şiddetin coğrafi dağılımı, direk olarak şiddet azalım ilişkileri aracılığıyla hesaplanır. GETAlarm 2009 (M w6,3) L Aquila deprem verileri kullanarak test edilmiş ve performansı Napoli Üniversitesi nde geliştirilmiş PRobabilistic and Evolutionary early warning SysTem (PRESTo) ile kıyaslanmıştır. GETAlarm, PRESTo dan üç saniye daha önce bilgi üretmiş, kör alan çapının 9 km daha azalmasına olanak sağlamıştır. Simülasyon sonuçları elde edilen şiddet dağılım haritası, hem PRESTo hem de İtalya Jeofizik ve Volkanoloji Enstitüsü nün hazırlamış olduğu sismik tehlike haritası ile uyumludur. ANAHTAR KELİMELER: deprem erken uyarı sistemleri, P ve S dalga hızları, şiddet azalım ilişkileri, 2009 L Aquila depremi 1. GİRİŞ Deprem gibi doğal afetlerde, insanların bina göçmesi sonucu can kaybını önlemek için en etkili önlem, tabiki depremlere karşı tasarlanmış yapıların kullanımlarını sağlamaktır. Ancak deprem sırasında oluşan ölüm ve yaralanmaların önemli bir kısmı yapı taşıyıcı eleman göçmesinden değil, eşya düşmesi/devrilmesi sonucu insanların yaralanması veya yaşam alanlarında depremi takip eden yangın gibi ikincil afetlerin sonucunda olmaktadır. Ayrıca büyük deprem esnasında, yüksek hızlı trenlerin yer titreşimleri sonucunda devrilmesi, ameliyat esnasında titreşimler sonucunda hastaların riske edilmesi, çok hassas endüstri üretim bantlarının titreşimlerden etkilenerek oluşacak büyük ekonomik kayıplar, uçakların iniş kalkışlarında doğacak tehlikeler gibi birçok durum depremin olumsuz etkisi olarak sıralanabilir (Gasparini vd, 2007, Nakamura ve Saita, 2007, Zollo vd. 2009, Picozzi vd. 2015).

2 Şekil 1. Geleneksel deprem erken uyarı sisteminin bileşenleri, a) deprem kaynağı, b) sismik istasyonlardan oluşan ağ, c) deprem erken uyarı merkezi Depremin kuvvetli sarsıntısının ne zaman geleceğinin bilinmesiyle otomasyon sistemleri vasıtasıyla şehirlerin elektrik ve doğalgaz bağlantıları kesilebilir, hızlı trenler yavaşlatılabilir, fabrikalar üretim bantlarını stabilize edebilir, görsel ve işitsel uyarılarla insanların kendilerini yaralaması engellenebilir (Erdik vd. 2003; Kuyuk 2010; Aktas vd. 2010; Kuyuk vd. 2013b). Özellikle bu ikincil etkilerin en aza indirilebilmesi için depremin kuvvetli sarsıntıları yapılara ulaşmadan önce, titreşimlerin ne zaman geleceğinin bilinmesi gerekmektedir. DEUS olarak adlandırılan bu sistemler, deprem tahmini yapmayıp, deprem oluştuktan sonra kaydedilen öncül titreşimler vasıtası ile deprem büyüklüğü ve odağı hakkında kestirim yapmaktadırlar. Dünyada deprem erken uyarı sistemleri konusunda yoğun araştırma yapan Japonya, Amerika, İtalya, Tayvan, Romanya ve Meksika gibi ülkeler, deprem erken uyarı sistemi kullanarak depremden dolayı yaklaşan kuvvetli sarsıntıları 60 saniye öncesine kadar haber verebilmektedirler (Kamigaichi vd. 2009, Kuyuk vd. 2014, Wu vd. 2011, Espinosa-Aranda vd. 2011, Allen vd. 2009, Weber vd, 2007, Picozzi vd. 2015). Geleneksel bir DEUS üç temel bileşenden oluşur; hassas ivmeölçerler, veri toplama cihazları ve GPS anteninden oluşan sismik istasyonlar (Şekil 1b) ve verileri işleyen bir merkez (Şekil 1c). Earthquake Alarm Systems (ElarmS), Virtual Seismolgist (VS), Onsite, PRobabilistic and Evolutionary early warning SysTem (PRESTo) gibi geleneksel DEUS larda, deprem büyüklüğünü ve yerini bulabilmek için P dalgasının, 2 ila 3 saniyelik ivme verilerine ihtiyaç vardır (Allen vd. 2009; Cua vd. 2009; Bose vd. 2009; Satrino vd. 2011; Alcik 2011). Mevcut sismik ağlardaki istasyonlar arası mesafe ortalama 18 km olduğu için, depremin kaynak parametreleri (büyüklüğü ve yeri) deprem oluştuktan sonra ortalama olarak 8 saniye içerisinde belirlenir (Kuyuk vd. 2013a, 2013b, 2014; Kuyuk vd. 2011). Bu da teorik olarak bakıldığında deprem odağına 20 km çapındaki bir alana deprem bilgisinin ulaştırılamaması anlamına gelir ve bu alana kör alan denir. Sismik istasyonlar aktif fayların üzerine ve etrafına sıkça yerleştirilmişler ise, P ve S dalgalarının hız farkına dayanan klasik algoritmalar istenen çözümü üretemezler (Colombelli vd. 2015). Çünkü bu alanda P ve S dalgaları henüz birbirlerinden ayrışmamış olacaktır (Şekil 2 a-b). Deprem odağına çok yakın (~6km) ve orta yakınlıktaki (~23km) istasyonlar tarafından kaydedilmiş dört farklı deprem için düşey ivme kayıtları Şekil 2 de gösterilmiştir. Bu yüzden P dalgasına bağlı olmayan genlik tabanlı yeni bir algoritmaya ihtiyaç vardır (Zollo, 2009, Kuyuk ve Allen, 2014, Durgun ve Kuyuk, 2014). Günümüzde sadece genlik eşik seviyesine bağlı ve ağ tabanlı olmayan uygulamalar mevcuttur. Japonya Sendai de bulunan Miyagi-Oki elektrik şirketi ve Bay-Area Rapid Transportation / San Fransisko raylı yeraltı treni sisteminin kullandığı erken uyarı algoritması bu yaklaşıma örnek olarak verilebilir (Homma ve Ichıkawa, 2008; Kevin 2013). Ayrıca İstanbul İGDAŞ ve Kandilli Deprem Araştırma Enstitüsünün ortak geliştirmiş olduğu, ağa bağlı olmayan bir sistem de ülkemizde mevcuttur (Zülfikar vd. 2014). Bu sistem sadece doğalgaz

3 boru hatlarının kesişim noktaları olan 100 adet vanada, her biri için ayrı ayrı titreşim genlik seviyesi belirli bir değeri geçtiğinde vanayı kapatmak şeklinde tasarlanmıştır. Şekil 2. Farklı depremden dolayı oluşan istasyonlarda kayıt altına alınan ivme kayıtları, a) M4.3 depreminin 6.4 km uzaklığındaki istasyon kaydı, b) M5.0 depreminin 4 km uzaklığındaki istasyon kaydı, c) M4.6 depreminin 24.1 km uzaklığındaki istasyon kaydı, d) M4.7 depreminin 22.2 km uzaklığındaki istasyon kaydı Bu çalışmada, P-dalgası tespitine dayanmayan, bir deprem erken uyarı sistemi geliştirilmiştir. GEnlik ve Ağ Tabanli Deprem Erken Uyari ve Alarm Sistemi (GETAlarm) gerçek zamanlı çalışabilecek, MATLAB programlama dilinde yazılmıştır (Matlab, 2009). GETAlarm öncelikle, mevcut sismik ağlarda bulunan istasyonlarda ölçülen aletsel deprem şiddetini, kuvvetli yer hareketini genlik seviyelerine bağlı olarak, bulundukları konumlarda belirlemektedir. Depremin odak şiddeti, istasyonların coğrafi konumlarına bağlı olarak bulunur ve şiddetin coğrafi dağılımı, direk olarak şiddet azalım ilişkileri aracılığıyla hesaplanır. GETAlarm 2009 L Aquila deprem verilerini kullanarak test edilmiş ve performansı değerlendirilmiştir. Tablo 1. İstasyonlardaki şiddetlerin belirlendiği değerler. İstasyonlar Tablodaki değerleri geçme durumlarına göre farklı bayraklar ile şekillenir (Wald vd (1999) dan değiştirilmiştir). Algılanan Sarsıntı Yok Zayıf Hafif Orta Güçlü Çok Güçlü Ağır Şiddetli Aşırı Olası Hasar Yok Yok Yok Pik İvme (% g) Pik ivme (cm/s 2 ) < Çok Hafif Hafif Orta Orta/Ağır Ağır Çok Ağır >124 < Şiddet I II-III IV V VI VII VIII IX X+ İlgili Renk 1216

4 2. YÖNTEM GETAlarmın dizayn edilmesinde mümkün olduğunca modüler olmasına dikkat edilmiştir. Böylece her parça güncellendiğinde sistemi yenilenmesi daha kolay olmaktadır. Yazılım başlıca iki modülden oluşmaktadır, 2.1. Modül 1: Sinyal İşleme Modülü Bu modül istasyonlardan gelen 3 eksenli ivme değerlerini 1 saniyelik paketlere çevirir. Bu genlikler öncelikli olarak istasyonların çalışıp çalışmadığı hakkında karar vermek için kullanılır. Böylece hangi istasyonların canlı olduğu gözlemlenebilir. İstasyonlardan ulaşacak olan 3 bileşen (x, y, z) değerinden mutlak olarak en büyük olan, o istasyondan gelen değer olarak seçilir. Ayrıca bu aşamada ortam gürültüsü de filtrelenir. Sinyal işleme modülü GETAlarm merkezinden bağımsız olarak farklı serverlarda çalışabilir. Böylece farklı sismik ağlarından gelen sinyaller sinyal işleme modülü ile değerlendirici modüle aktarılır Modül 2: Değerlendirici Modülü Bu modülün amacı, sinyal işleme modülünden gelen ham genlik verilerini değerlendirerek direk integrasyon yoluyla yer ivmesi, hızı ve bunlara bağlı aletsel şiddet gibi deprem yer parametrelerinin haritalarını oluşturmaktır. Program, her bir istasyon için elde edilen genlik değerini Tablo 1 de verilen eşik değerleri ile kıyaslayarak ilgili şiddet değerini belirler. Aynı zamanda GETAlarm programı harita üzerinde söz konusu istasyonları şekilde belirtilen renkte gösterir. Bu modülün herhangi bir istasyondan P dalgası tespit etmesi durumunda ve ardından en yakın iki istasyonun da P dalgası bilgisinin gelmesiyle birlikte depremin odak noktası grid-search algoritması ile belirler. Bu üç istasyon dışında genlik bilgisi ulaşmayan istasyonların konumları da odak noktasının kestiriminde kullanılır. Depremin merkez odak yer parametereleri yine bu üç istasyonun ortalama pik yer parametreleri ile belirlenir. Birinci uyarıdan sonra yeni gelen P-dalgası bilgileri kullanılarak konum bilgisi güncellenir. Bu modül daha sonra, deprem azalım ilişkilerini kullanarak deprem yer ivmesi gibi parametrelerin dağılımını kestirir. Böylece deprem odak merkezinden uzaktaki kullanıcıya depremin odak konumu ve kuvvetli yer hareketinin geliş zaman bilgisi gönderilir. Genlik seviyelerine ve istasyon konumlarına göre birleştirilen bilgiler depremin merkezini ve merkezdeki ortalama şiddet bilgisini üretirler. Merkez şiddeti bilinen bir depremin şiddet dağılımı direk olarak var olan ilişkiler ile hesaplanır. Bu çalışmada Pasolini vd. (2008) nin geliştirmiş oldukları azalım ilişkisi kullanılmıştır. Herhangi bir noktadaki şiddet, odak uzaklığına (R) bağlı olarak; I = I e ( ± )(D h) (1.037 ± 0.027)[ln(D) ln(h)] (1) burada D = R 2 h 2, h = (3.91 ± 0.27) ve I e belirli bir depremin odak noktasındaki beklenen ortalama şiddettir ve moment büyüklük veya odak şiddetine (I o ) bağlı olarak aşağıdaki formüller ile hesaplanabilir; I e = (5.862 ± 0.301) + (2.460 ± 0.055)M w (2) I e = (0.893 ± 0.254) + (1.118 ± 0.033)I o (3) Azalım ilişkisinin odak mesafesi ile azılımı Şekil 3 de farklı odak şiddetlerine göre gösterilmiştir. 3. SONUÇLAR İtalya da meydana gelen 6.3 M w 2009 L Aquila depreminin 19 adet Ulusal İvme Ağı (National Accelerometric Network, RAN) istasyon kayıtları kullanılarak algoritma test edilmiştir. L Aquila depremi, odak noktasının yakınında yoğun istasyon dağılımından ötürü analiz için tercih edilir bir örnektir. İki istasyon odak noktasından 2

5 km uzaklıkta ve diğer 4 farklı istasyon ise odak noktasına 4 km uzaklıktadır. Bu istasyonlardaki 3 eksenli deprem kayıtları deprem odak zamanına göre senkronize edildikten sonra her saniye için, istasyondaki genlik değerleriyle sinyal işleme modülüne beslenmiştir. Dolayısıyla deprem verilerinin gerçek zamanlı simülasyonu, veri kayıtların eşzamanlı GETAlarm a akıtılarak yapılmıştır. Sonuç olarak değerlendirici modülden çıkan veriler (odak noktası, odak yer parametreleri gibi kuvvetli yer parametreleri) elde edilmiştir. Şekil 3. Bu çalışmada kullanılan şiddet azalım ilişkisinin mesafe ile azalımı Deprem kayıtları aynı zamanda, İtalya da geliştirilen PRobabilistic and Evolutionary early warning SysTem (PRESTo) adlı deprem erken uyarı sistemi kullanılarak işlenmiştir (Satrino vd, 2010). Deprem, PRESTo nun tekrar işleme özelliğine tabi tutularak ve üç bileşenli istasyon kayıtları kullanılarak simüle edilmiştir. Bu benzetimde telemetri ve iletişimden dolayı gecikmeler sistemin gecikmesiz tepkisini anlamak için dikkate alınmamıştır. İlk deprem büyüklüğü ve yer bilgisi, depremin başlangıç zamanında yedi saniye sonra hesaplanmıştır. Bir başka deyişle bu bilgiler ilk istasyona (AQU) ulaşan P-dalgasından 4.5 saniye sonra tespit edilmiştir. İlk alarm verildiğinde PRESTo nun büyüklük hesabındaki belirsizlik yüksek iken, bir saniye sonraki ikinci güncellemeden sonra hesaplanan büyüklük ve odak, katalog değerleri ile uyum içindedir. (Şekil 4 a-b) Bundan sonraki güncellemelerde odak noktasındaki ve büyüklükteki hatalar sırası ile 1 km ve 0.1 e yakınsamaktadır. Şekil 5 te en yakın 7 istasyonun normalize edilmiş dalga formları gösterilmiştir. Şekildeki açık gri alan, P-tabanlı PRESTo algoritmasının ilk alarmı vermesinden önceki zamanı göstermektedir. PRESTo algoritmasının ilk alarmı vermesinden üç saniye önce GETAlarm ilk hesaplamasını yapmış, odak noktası etrafında dairesel çemberler çizerek şiddet dağılımını hesaplamıştır (Şekil 6a). Şiddet değerleri odak ve yakın çevresinde altıdan başlayarak mesafe ile azalmaktadır. İstasyon bilgileri arttıkça, bir saniye sonra verilen ikinci alarmda odak şiddet değeri yediye çıkmıştır (Şekil 6b). Odak zamanında 6 saniye sonra GETAlarm hesapların güncellemiş ve üçüncü alarmı üretmiştir. Buna göre odak etrafında şiddeti MMI 8 olarak hesaplanmıştır. 8 şiddetinde hesaplanan alan, ilk 6 istasyonu da içine almaktadır (Şekil 6c). Üçüncü alarm verildiğinde altı istasyondan üçüne (AQU, AQK ve AQA) pik yer ivmesi ulaşmıştır. Diğer üç istasyona ise pik yer ivmesi bir saniye sonra ulaşmaktadır. Öte yandan PRESTo ilk alarmı verdiğinde altı istasyonda da pik yer ivmesi önceden bulunmuştur.

6 Şekil 4. L Aquila deprem için PRESTo deprem erken uyarı sisteminin a) ilk odak çözümü b) son odak çözümü (Zollo vd. (2014) den değiştirilmiştir) PRESTo şiddet hesabını, deprem büyüklüğü ve odağını hesapladıktan sonra azalım ilişkileri vasıtası ile hesaplamaktadır. Odak zamanından 7 saniye sonra, ilk alarmı verdiğinde merkezdeki şiddet değeri de GETAlarm gibi sekiz olarak hesaplanmıştır. İki sistemde Roma da şiddeti 4 olarak hesaplanmıştır. Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) nun hazırlamış olduğu sismik tehlike haritası Şekil 7 de gösterilmektedir. Bu harita deprem olduktan ve bütün istasyonlardaki kayıtların alınmasından sonra elde edilmiş şiddet dağılımını göstermektedir. Haritadan merkez üstünde aletsel şiddet 7-8, Roma da 3-4 olarak okunmaktadır. Bu değerler hem PRESTo hemde GETAlarm ile uyum içerisindedir. Zemin koşulları bu iki deprem uyarı sisteminde dikkate alınmadığı için şiddet haritaları jeolojik farklılıkları içermemektedir. Şekil 5. L Aquila depreminin odak noktasına en yakın 7 istasyonun ivme kayıtları ile GETAlarm ve PRESTo deprem erken uyarı sistemlerinin alarm verdikleri zamanlar (Kuyuk vd. (2015) den değiştirilmiştir)

7 4. TARTIŞMA Şekil 6. GETAlarm ın 4, 5, 6. saniyelerde ürettiği şiddet azalım haritası Ülkemiz dünyanın en etkin deprem kuşaklarından biri olan Kuzey ve Güney Anadolu Fay Hatları üzerinde bulunmaktadır. Son 58 yıl içinde depremlerden vatandaşımız hayatını kaybetmiş, bina yıkılmıştır ( Depremlerin ülkemize verdiği zararlar yadsınmayacak kadar çoktur. Deprem erken uyarı sistemleri bu zararın azalmasında katkıda olacağı âşıklardır. Fakat klasik deprem erken uyarı sistemlerinin %8 mertebesinde yanlış alarm üretmekte bu da mühendislik firmalarının bu sistemleri kullanmasında çekingen olmasına yol açmaktadır. GETAlarm klasik deprem erken uyarı sistemlerinde bulunan karmaşık algoritmalardan ziyade ölçülen genlik değerlerine dayandığından dolayı, hata üretmeyeceği düşünülmektedir. GETAlarm, sanayi merkezlerinin %98 i deprem bölgesinde bulunan ülkemizde bilişim veya otomobil fabrikalarında ya da insan hayatı için önemli olan operasyonların yapıldığı hastaneler gibi özel ve kamu işletmelerinde deprem zararlarının azaltılmasında yardımcı olacaktır. Ayrıca, deprem sırasında veya depremden hemen sonra oluşacak ikincil zararların azaltılmasına, acil müdahale ekiplerinin zaman kaybetmeden deprem bölgesindeki kritik bölgelere daha hızlı ulaşmasına imkân sağlayacaktır. Bu ve benzeri önemli sebeplerden dolayı ülkemizin, sismik ağ tabanlı mühendislik uygulamaları için geliştirilmiş bir erken uyarı sistemine acil ihtiyacı bulunmaktadır. GETAlarm ı PRESTo ve ElarmS gibi klasik deprem erken uyarı sistemlerinden ayıran en büyük özelliklerden bir tanesi, sadece P-dalgasının taşımış olduğu bilgiyi kullanmamasıdır. Çünkü P-dalga formuna dayalı sistemler, ancak istasyonlardaki P ve S-dalgalarının birbirlerinden ayışmışlar ise faydalıdır. Aksi takdirde eğer istasyon, deprem odak noktasına çok yakın ise, yani P ve S-dalgaları üst üste binmişler ise bu istasyondaki bilgi kullanılamaz. ElarmS, VS gibi birçok deprem erken uyarı sisteminde P ve S-dalgasını gerçek zamanlı bir birinden ayıran algoritmalar yoktur ya da PRESTo gibi sistemlerde mesafeye göre yaklaşık bir hesaba dayanarak S-dalgasının başlangıcı bulunmaktadır. Buda S-dalgasının genliklerinin algoritmayı kirletmesinden dolayı deprem büyüklüğünde aşırı tahmin hatası gibi birçok hataya sebep olabilmektedir. Hâlbuki GETAlarm sismik dalgaların sadece genlik değerine dayandığından yukarıdaki hataları üretmez. GETAlarm ın ikinci en büyük farkı şiddet hesabını odak çözümüne ihtiyaç duymadan hesaplamasıdır. Ağ tabanlı deprem erken uyarı sistemleri P-dalgasından elde ettikleri bilgiyi kullanarak depremin büyüklüğü gibi, odak çözümünü yapmak için ekstra zamana ihtiyaç duymalarıdır. Bu sistemlerde, şiddet dağılımı ancak depremin yeri ve büyüklüğü hesaplandıktan sonra azalım ilişkileri yardımı ile bulunabilir. GETAlarm ise

8 depremin büyüklüğünden ziyade depremin odaktaki şiddetini istasyonlardaki direk kayıtlardan hesaplar ve buna bağlı olarak şiddet dağılımını belirler. Dolayısıyla odak çözümü için zaman kaybetmez. Şekil 7. 6 Nisan 2009, 01:32:39 UTC da M 5.8 (M w6,3), L Aquila depremi şiddet dağılımı haritası (42.33 o K o D, derinliği 8.8 km), Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (2009) den değiştirilmiştir. GETAlarm avantajı olan bu iki özellik istasyon dağılımı dağınık olmayan ağlarda geçerlidir. Eğer sismik istasyon dağılımı seyrek ise ağ tabanlı klasik deprem erken uyarı sistemleri daha avantajlı olacaktır. Diğer yandan, eğer seyreklik çok çok fazla ise kör alan büyük olacağından depremin merkezine her hâlükârda uyarı verilemeyecektir. L Aquila depremi simülasyonunda görüldüğü gibi ilk GETAlarm uyarısı PRESTo dan üç saniye, ikinci alarm 2 saniye önce verilmektedir. Bu iki alarm mükemmel sonuçlar üretmese de PRESTo ya göre zaman olarak çok avantaj sağlamaktadır. GETAlarm ın son olan üçüncü alarmı PRESTo ile yaklaşık aynı sonuçları üretmesinin yanı sıra, bir saniye öncesinde gerçekleşmektedir. Üç saniyelik bu avantaj, odak merkezi etrafındaki deprem alarmının işe yaramayacağı kör alan çapında 9 km lik azalmaya olanak sağlayacaktır. Bu da, GETAlarm ın bu tarz sık sismik istasyonlara sahip sismik ağlardaki paha biçilmez avantajını ortaya çıkarmaktadır. 3. SONUÇ Bu çalışmada sadece P-dalgası bilgisine dayanmayan, ağ tabanlı bir deprem erken uyarı sistemi geliştirilmiştir. P ve S-dalga genliklerine bağlı GETAlarm yüksek hızlı trenler, barajlar ve havalimanları gibi kritik altyapıların depreme karşı güvenliğinde kullanılacak bilgiyi üretecek şekilde MATLAB programlama dilinde yazılmıştır. GETAlarm 2009 M w 6.3 L Aquila deprem verileri kullanarak test edilmiş ve performansı değerlendirilmiştir. GETAlarm, ağ tabanlı deprem erken uyarı sistemlerinden olan PRESTo ile kıyaslanmış ve PRESTo dan üç saniye önce aletsel şiddet dağılımı bilgisini üretmiştir. GETAlarm ın klasik deprem erken uyarı sistemlerinden temel farkları ortaya konulmuştur. GETAlarm, ulusal deprem uyarı sistemlerinin veya sadece genlik değerlerine bağlı sistemlerin dezavantajlarını ortadan kaldırarak, daha sağlam, güvenilir ve istikrarlı bir acil müdahale platformu oluşturacağı düşünülmektedir.

9 4. TEŞEKKÜR Çalışma sırasında yardımlarından dolayı özellikle Muharrem Aktaş a, Murat Utkucu, Ferhat Dikbıyık, Zeynep Yaman ve Elif Ağcakoca ya teşekkür ederim. Bu çalışma AFAD tararafından UDAP-Ç projesi kapsamında desteklenmiştir. KAYNAKLAR Aktas M., Kuyuk H.S. Aslan H., (2010). Traffic Management for Bosphorus Suspended Bridge, Istanbul information based on earthquake real-time information 14th European Conference on Earthquake Engineering, Ohrid, Republic of Macedonia, 30th August 3rd September, Alcik, H., Ozel, O., Wu, Y.M., Ozel, N.M., Erdik, M. (2011). An alternative approach for the Istanbul EarthquakeEarly Warning system, Soil Dynamics and Earthquake Engineering 31(2), Allen, R. M., Gasparini, P., Kamigaichi, O., ve Böse, M. (2009). The status of earthquake early warning around the world: an introductory overview. Seismological Research Letters, 80(5), Böse, M., Hauksson, E., Solanki, K., Kanamori, H., & Heaton, T. H. (2009). Real time testing of the on site warning algorithm in southern California and its performance during the July Mw5. 4 Chino Hills earthquake, Geophysical Research Letters, 36(5). Böse, M., R. Allen, H. Brown, G. Cua, M. Fischer, E. Hauksson, T. Heaton, M. Hellweg, M. Liukis, D. Neuhauser, P. Maechling, and CISN EEW Group, (2013). CISN ShakeAlert: An Earthquake Early Warning Demonstration System for California, in Early Warning for Geological Disasters Scientific Methods and Current Practice Earthquake Early Warning Systems, F. Wenzel and J. Zschau (Editors), Springer, Berlin, Heidelberg, New York, ISBN: Colombelli, S., Caruso, A., Zollo, A., Festa, G., ve Kanamori, H. (2015). A P wave based, on site method for Earthquake Early Warning, Geophysical Research Letters Cua, G., Fischer, M., Heaton, T. and Wiemer, S., (2009). Real-time Performance of the Virtual Seismologist Eartquake Early Warning Algorithm in Southern California Seismological Research Letters 80(5), Durgun G.Y. ve Kuyuk H.S. (2014). "Investigation on Threshold Based Early Warning System" Second European Conference on Earthquake Engineering and Seismology, Istanbul, Turkey, August Erdik, M., Fahjan, Y., Ozel, O., Alcik, H., Mert, A. and Gul, M. (2003). Istanbul Earthquake Rapid Response and the Early Warning System, Bulletin of Earthquake Engineering 1, Espinosa-Aranda, J.M., Cuellar, A., Rodriguez, F.H., Frontana, B., Ibarrola G., Islas, R. and Garcia, A. (2011). The Seismic Alert System of Mexico (SASMEX): Progress and its current applications Soil Dynamics and Earthquake Engineering 31, Gasparini, P., Manfredi, G., ve Zschau, J. (2007). Earthquake early warning systems (p. 350). Berlin: Springer-Verlag. Homma, F., ve Ichikawa, F. (2008). Earthquake Early Warning Disaster Mitigation System for Protecting Semiconductor Plant in Japan, In 14th World Conference on Earth quake Engineering, Beijing, China. Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia, (2009) Kamigaichi, O., Saito,M., Doi, K., Matsumori,T., Tsukada, S., Takeda,K., Shimoyama,T., Nakamura,K., Kiyomoto, M. and Watanabe, Y. (2009). Earthquake Early Warning in Japan: Warning the General Public and Future Prospects, Seismological Research Letters 80(5), Kevin Copley. (2013). Kişisel iletişim Kuyuk H.S. (2010). Available Warning Time for Emergency Response in Sakarya City, Turkey against Possible Marmara Earthquake 9th International Congress on Advances in Civil Engineering, Trabzon, Turkey, September

10 Kuyuk, H. S., Colombelli, S., Zollo, A., Allen, R. M., & Erdik, M. O. (2015). Automatic earthquake confirmation for early warning system. Geophysical Research Letters, 42(13), Kuyuk, H. S., R. M. Allen, H. Brown, M. Hellweg, I. Henson, ve D. Neuhauser, (2014). Designing a network-based earthquake early warning algorithm for California: ElarmS-2, Bull. Seismol. Soc. Am., 104(1), pp: doi: / Kuyuk, H. S., ve R. M. Allen, (2013a). A global approach to provide magnitude estimates for earthquake early warning alerts, Geophys. Res. Lett. 40, doi: /2013GL Kuyuk, H. S., ve R. M. Allen, (2013b). Optimal seismic network density for earthquake early warning: A case study from California, Seismol. Res. Lett. 84, no. 6, Kuyuk, H. S., S. Colombelli, A. Zollo, R. M. Allen, ve M. O. Erdik (2015), Automatic earthquake confirmation for early warning system, Geophys. Res. Lett., 42, , doi: /2015gl Kuyuk, H.S. ve M. Motosaka, (2009), Real-time ground motion forecasting using front-site waveform data based on artificial neural network, Journal of Disaster Research, 4, Matlab, (2012) Mathworks Inc. Nakamura, Y., ve Saita, J. (2007). UrEDAS, The Earthquake Warning System: Today and tomorrow. In Earthquake Early Warning Systems (pp ). Berlin: Springer-Verlag. Pasolini, C., Albarello, D., Gasperini, P., D Amico, V., ve Lolli, B. (2008). The attenuation of seismic intensity in Italy, Part II: Modeling and validation. Bulletin of the Seismological Society of America, 98(2), Pasolini, C., Gasperini, P., Albarello, D., Lolli, B., ve D Amico, V. (2008). The attenuation of seismic intensity in Italy, part I: Theoretical and empirical backgrounds. Bulletin of the Seismological Society of America, 98(2), Picozzi, M., Zollo, A., Brondi, P., Colombelli, S., Elia, L., & Martino, C. (2015). Exploring the feasibility of a nationwide earthquake early warning system in Italy. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 120(4), Satriano, C., Elia, L., Martino, C., Lancieri, M., Zollo, A. and Iannaccone, G. (2011). PRESTo, the earthquake early warning system for Southern Italy: Concepts, capabilities and future perspectives Soil Dynamics and Earthquake Engineering 31, Satriano, C., L. Elia, C. Martino, M. Lancieri, A. Zollo, ve G. Iannaccone (2010), PRESTo, the earthquake early warning system for southern Italy: Concepts, capabilities and future perspectives, Soil Dynamic. Earthquake Eng., doi: /j.soildyn Wald, D. J., V. Quitoriano, T. H. Heaton, ve Hiroo Kanamori (1999), Relationships between Peak Ground Acceleration, Peak Ground Velocity, and Modified Mercalli Intensity in California, Earthquake Spectra, 15(3), , doi: / Weber, E., Iannaccone, G., Zollo, A., Bobbio, A., Cantore, L., Corciulo, M. ve Satriano, C. (2007). Development and testing of an advanced monitoring infrastructure (ISNet) for seismic early-warning applications in the Campania region of southern Italy In Earthquake Early Warning Systems (pp ). Berlin: Springer-Verlag. Wu, Y. M., T. L. Lin, W. A. Chao, H. H. Huang, N. C. Hsiao, and C. H. Chang, (2011): Faster short-distance earthquake early warning using continued monitoring of filtered vertical displacement: A case study for the 2010 Jiasian, Taiwan, earthquake Bull. Seismol. Soc. Am., 101, , doi: / Zollo, A., Colombelli, S., Elia, L., Emolo, A., Festa, G., Iannaccone, G., & Gasparini, P. (2014). An integrated regional and on-site Earthquake Early Warning system for southern Italy: concepts, methodologies and performances In Early Warning for Geological Disasters (pp ). Springer Berlin Heidelberg. Zollo, A., Iannaccone, G., Lancieri, M., Cantore, L., Convertito,V., Emolo, A., Festa, G., Gallovic, F., Vassallo, M., Martino, C., Satriano, C. and Gasparini, P. (2009). Earthquake early warning system in southern Italy: Methodologies and performance evaluation, Geophysical Research Letters 36, L00B07. Zulfikar C., Pinar A., Safak E., Erdik MO. (2014). Implementation of EEWS to Istanbul natural gas network, Third International Conference on Earthquake Early Warning: Implementing Earthquake Alerts, Berkeley, California, USA