Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Jeoloji Mühendisliği Bölümü, Kampüs-Van

Transkript

1 Yerbilimleri, 34 (1), 1-22 Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi Bülteni Bulletin of the Earth Sciences Application and Research Centre of Hacettepe University Germik Formasyonu Oligosen Evaporitlerinin (Kurtalan, GB Siirt) Diyajenezi ve Paleocoğrafik Gelişimi, Türkiye Diagenesis and Paleogeographic Development of Oligocene Evaporites of the Germik Formation (Kurtalan, SW Siirt), Turkey PELİN GÜNGÖR YEŞİLOVA 1 *, CAHİT HELVACI 2 1 Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Jeoloji Mühendisliği Bölümü, Kampüs-Van 2 Dokuz Eylül Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Jeoloji Mühendisliği Bölümü, Tınaztepe, Buca- İzmir Geliş (received) : 19 Aralık (December) 2012 Kabul (accepted) : 27 Mart (March) 2013 ÖZ Bu çalışma, Siirt in güneybatısında, Kurtalan civarında bulunan Oligosen yaşlı Germik Formasyonu evaporitlerini içermektedir. Evaporitlerin diyajenetik aşama (erken-geç) ve süreçleri (sıkışma, çimentolanma, hidratasyon ve ornatma gibi) belirlenmiş, bölgenin paleocoğrafyası aydınlatılmıştır. Stratigrafik ve sedimantolojik çalışmalara göre evaporitik mineraller ve bunların birlikte bulunduğu kayaçlar incelenmiş, jips ile anhidritlerin doku, litoloji ve sedimanter yapı gibi özellikleri incelenerek litofasiyeslere ayrılmıştır. Litofasiyeslerin birbirleriyle olan yatay ve dikey devamlılıkları, ölçülü stratigrafik kesitlere göre yorumlanarak bu jips ve anhidrit oluşumlarının iklim ve tektonizma şartlarındaki değişimleri ortaya konulmuştur. Arazi çalışmaları ile beraber evaporitlerin petrografik ve mineralojik özellikleri incelenerek evaporitlerin tiplerinin ilksel fabrikleri, sedimanter yapıları (laminalanma, stromatolitik yapılar, yumrulu ve kümesteli) belirlenmiş ve burada oluşan evaporitlerin genel olarak diyajenez ile değişim geçirdikleri ve ikincil oldukları saptanmıştır. Germik Formasyonu evaporitlerinin erken diyajenez (birincil anhidrit, anhidrit yumrularının oluşumu) ve geç diyajenez (gömülme-yükselme: anhidrit-jips dönüşümü, kalsit, dolomit ve sölestin kristallenmesi ve anhidritin zemin veya yer altı suyu ile temasa geçerek alabastrin, porfiroblastik ve satin spar gibi ikincil jipsleri oluşturması) süreçlerinde kıyısal sabkadan-sığ denize kadar değişen ortamlarda çökeldikleri belirlenmiştir. Germik Formasyonu ndan alınan ölçülü stratigrafik kesitlerin B-D ile K-G doğrultulu korelasyonları sonucunda bölgede Oligosen döneminde kuzeybatıdan güneydoğuya doğru derinleşen bir denizin varlığı ortaya konmuştur. Anahtar Kelimeler: Anhidrit, diyajenez, Germik Formasyonu, ikincil jips, Kurtalan, sabka, sığ deniz. ABSTRACT This study deals with the Oligocene evaporites of Germik Formation near Kurtalan to the SWof Siirt. The diagenetic phases (early-late) and processes (compaction, cementation, hydration and substitution) of evaporites were determined and paleogeography of the region was revealed. According to stratigraphic and sedimentological rocks and constituent studies, evaporitic minerals were investigated together with their textures, lithologies and sedimentary structures and a lithofacies classification is proposed. The lateral and vertical continuity of lithofacies with regards to each other was interpreted considering stratigraphic sections and the variation of gypsum and anhydrite formation in various climatic and tectonic conditions was in- P. Güngör Yeşilova e-posta: pelingungor@yyu.edu.tr

2 2 Yerbilimleri troduced. Besides field studies, the petrographic and minerologic properties of evaporites were also investigated and the primary fabric and sedimentary structures (such as lamination, stromatolitic, nodular and chicken-wire structures) of evaporite types were determined. Eventually, it was identified that the evaporites in the region were generally altered by diagenesis and are secondary in origin. The evaporites of Germik Formation were formed during early diagenesis (primary anhydrite, formation of anhydrite nodules) and late diagenesis (burial-exhumation: anhydrite-gypsum transformation, calcite, dolomite and celestite crystallization and formation of secondary gypsum such as alabastrine, porphyroblastic and satin spar by the interaction of anhydrite with soil or ground water) processes in an environment changing from coastal sabkha to shallow sea. In the region, a deepening sea environment from NW to SE during Oligocene period was revealed according to the correlations of the W-E and N-S trending measured stratigraphic sections taken from the Germik Formation. Keywords: Anhydrite, diagenesis, Germik Formation, Kurtalan, sabkha, secondary gypsum, shallow sea. GİRİŞ Amaç Bu çalışmada, Siirt in güneybatısında bulunan Kurtalan ve civarındaki bölgeler içindeki Oligosen yaşlı Germik Formasyonu incelenmiş ve formasyona ait Germik jips üyesi içinde ayırtlanan evaporit (jips, anhidrit) oluşumlarının sedimantolojik özellikleri, diyajenez süreçleri ve oluşum ortamları ayrıntılı şekilde ortaya konmuştur. Diyajenetik aşamalar detaylı sedimanter, petrografik ve mineralojik çalışmalar ile belirlenmiştir. Güneydoğu Anadolu Bölgesi, Oligosen dönemi ve sonunda yoğun tektonizmanın etkisi altında kalmış ve bölgede önemli paleocoğrafik değişimler yaşanmıştır. Bölgedeki çeşitli yapısal unsurlar, bu hareketlenmelere bağlı olarak gelişmiş ve Orta Eosen sonrası tektonizma regresyona neden olup Eosen-Oligosen denizinin geometrisini değiştirmiştir (Perinçek, 1980). Oligosen döneminde deniz seviyesinin göze çarpan bir şekilde alçaldığı Neotetis in hızlı bir şekilde kapanması ve sığ denizel şartların hüküm sürmesi sonucu gelişen yarı kapalı havzalarda karbonatlarla ardalanmalı evaporitler çökelmiştir (Ziegler, 2001). Güneydoğu Anadolu Bölgesi, Siirt-Baykan, Kurtalan, Batman-Beşiri, Diyarbakır-Çınar ve Bismil sahalarını içeren geniş bir alandaki Oligo-Miyosen yaşlı karasal ve denizel büyük jips-anhihrit havzalarını içermekte, bu evaporit havzaları ile birlikte petrol oluşumları izlenmektedir. Germik Formasyonu içindeki evaporitler yüzeyde geniş mostralar verdikleri ve kalın yataklar oluşturdukları için açık işletme imkânlarına sahiptirler. Denizel (lagün-kıyısal sabka) birikintilerin yaygın olduğu Siirt-Kurtalan çevresinde bulunan Germik Formasyonu na ait jips-anhidrit (alçıtaşı) ocakları uzun yıllardır ekonomik olarak işletilmektedir. Germik Formasyonu birçok araştırıcı (Özkaya, 1974; Perinçek vd., 1992; Gilmour and Makel, 1996; Yılmaz ve Duran, 1997; Günay, 1998; Ziegler, 2001; Coşkun, 2004; Önenç, 2004; Dağıstan ve Şimşek, 2005; Öztürk ve Çelik, 2008; Tonbul ve Sunkar, 2008; Okay et al. 2010; Türkmen vd., 2010 vb gibi) tarafından incelenmiş, fakat formasyonda bulunan jipsanhidritli birimlerinin ayrıntılı fasiyes analizi, oluşum koşulları ve diyajenetik süreçlerinin değerlendirilmesi açısından bir çalışma yapılmamıştır. Kıyısal sabka ortamını temsil eden bu evaporitli birimlerin sedimantolojik ve petrografik özelliklerinin tanımlanarak diyajenetik ve paleocoğrafik tarihçesinin aydınlatılması önem taşımaktadır. Materyal ve Yöntem Germik jips üyesi ve üye içinde işletilen jips (alçıtaşı) ocaklarından (Şenköy, Veysi Erdem, Mehmet Sever, Birsöz jips ocağı) ve üyenin tip kesit gösteren yerlerden ölçülü stratigrafik kesitler alınarak evaporitler değişik tipte litofasiyeslere ayrılmıştır. Evaporitler ve çevre kayaç ilişkileri ortaya konularak farklı kaya gruplarının ayırtlanması için çalışma alanındaki kayaç grupları ve jips-anhidritlerden toplam 250 adet sistematik örnekleme yapılarak bölgenin genelleştirilmiş stratigrafik kolon kesiti ve jeolojik haritası yapılmıştır. Laboratuvar çalışmalarında, yaklaşık 215 adet evaporit ve diğer kayaç örneklerinin petrografisinin ortaya konulması amacıyla Dokuz

3 Yeşilova ve Helvacı 3 Eylül Üniversitesi İncekesit Laboratuvarı nda ince kesitleri yapılıp, polarizan mikroskop altında incelenmiş, diyajenetik süreçlerin açıklanmasına yardımcı olacak mineral grupları, doku ve yapıları (sölestin, simektit, hematit, alabastrin, porfiroblastik doku, stromatolitik algal yapılar) ortaya konmuştur. Evaporit örneklerinin mikrodokusal ve mineralojik olarak tanımlanabilmesi için 15 jips örneği üzerinde İspanya Barcelona Üniversitesi nde Quanta 200 marka Taramalı Elektron Mikroskobu üzerinde SEM çalışmaları yürütülmüştür. Bu çalışmaların ışığında Germik Formasyonu jips-anhidrit birimlerinin anhidritleşme, çimentolanma, sıkışma, hidratasyon, ornatma ve yeniden kristallenme gibi diyajenetik süreçler sonucunda oluştukları saptanmıştır. JEOLOJİK VE STRATİGRAFİK KONUM Çalışma alanının temelini, Maxon (1936) tarafından adlandırılan denizel kökenli klastiklerden oluşan Paleosen yaşlı Germav Formasyonu oluşturmaktadır (Şekil 1 ve 2). Germav Formasyonu ince-orta tabakalı, yeşilimsi-gri renkli çamurtaşları ile ardalanan silt ve kumtaşlarından oluşmakta, yer yer çakıltaşları da içermektedir (Yeşilova ve Helvacı, 2012). Bu birim üzerine uyumsuz olarak Alt Eosen yaşlı karasal Gercüş Formasyonu gelmektedir. Gercüş Formasyonu bordo-kırmızı renkli kumtaşı ve çakıltaşları içerip üzerine uyumsuz olarak karbonatlardan oluşan Orta Üst Eosen yaşlı denizel Hoya (Midyat) Formasyonu gelmektedir. Hoya Formasyonu ile düşey ve yanal yönde geçişli, sığ denizel ve Oligosen yaşlı olan Germik Formasyonu, Siirt in güney-güneybatısında yaklaşık 400 km 2 lik bir alanı kapsamakta ve evaporitlerle ardalanmalı karbonatlardan oluşmaktadır (Şekil 1). Germik Formasyonu nu üzerine uyumsuz olarak Orta- Üst Miyosen yaşlı sığ denizel-karasal ortamı temsil eden tuzlu birimler ile killi siltli jipslerden oluşan Lice Formasyonu gelmektedir. Lice Formasyonu nun üzerine uyumlu olarak Üst Miyosen yaşlı karasal Şelmo Formasyonu ve bu formasyonun da üzerine inceleme alanının bazı kesimlerinde Üst Miyosen döneminde bindirmelerle yerleşmiş olan Ofiyolitik Karmaşık gelmektedir. Üst Kretase oluşum yaşlı ofiyolitik istifin büyük bölümü; serpantinitler, radyolaritler, kireçtaşları ve kumtaşlarından meydana gelmektedir. Ayrıca, çalışma alanının bazı kesimlerinde ise Şelmo Formasyonu nun üzerine açısal uyumsuzlukla Pliyosen yaşlı Lahti Formasyonu gelmektedir. Yöredeki istif, Pliyosen- Pleyistosen yaşlı volkanitler ve bunların üzerine uyumsuz olarak gelen Kuvaterner yaşlı eski ve yeni alüvyonlarla son bulmaktadır (Şekil 1 ve 2) (Yeşilova ve Helvacı, 2012). Stratigrafi Germik Formasyonu, Orta Üst Eosen yaşlı denizel Hoya Formasyonu ile yanal ve düşey geçişli olup, üzerine gelen Orta-Üst Miyosen yaşlı sığ denizel-karasal Lice Formasyonu ile uyumsuzluk sunar (Şekil 3 ve 4). Germik Formasyonu yaklaşık 220 m kalınlığında olup, formasyondaki istifin en iyi görüldüğü yer, Yeniköprü ve Ağaçlıpınar mevkileri civarındadır (Şekil 6a). Formasyon alttan üste doğru genel olarak, ikincil jipsler (yer yer anhidrit) ve karbonatların (dolomit ve kireçtaşı) ardalanması ile yer yer çamurlu ve marn ara katkılı seviyeler şeklinde oluşmakta, Germik kireçtaşı üyesi ve Germik jips üyesi olarak 2 üyeye ayrılmaktadır (Şekil 6a). Altta bulunan Germik kireçtaşı üyesi, tabanda yaklaşık 12 m kalınlıkta, krem-bej renkli, orta-kalın tabakalı, bol gözenekli tamamen altere olmuş mikritik kireçtaşlarından oluşmaktadır. Kireçtaşları üzerine 8 m kalınlıkta, sarı-kahverengi ve iyi pekleşmiş kalkarenitler gelmektedir. Kireçtaşı üyesi en üstte m kalınlıkta, orta-kalın tabakalı, sarı-sütlü kahve renkli ve iyi pekleşmiş kireçtaşları ile son bulmaktadır. Kireçtaşları yer yer altere olmuş, 1 cm den 50 cm ye değişen kalınlıklarda katmanlanma gösteren killi ara seviyeler içermektedir. Kireçtaşı üyesi üzerine gelen Germik jips üyesi; 6 litofasiyese ayrılmış ve bu litofasiyesler genel olarak; masif, laminalı, laminalı-bantlı, bantlı, yumrulu veya yumrulu-breşik ve yumrulu-bantlı jips şeklinde izlenmektedir. Litofasiyes dizilimlerinin en iyi gözlendiği yer, Germik jips üyesi içinde açılan alçıtaşı ocaklarıdır (Şenköy, Mehmet Sever, Veysi Erdem ve Birsöz ocakları). Bu jipsler tabandan tavana doğru incelendiğinde anhidritin alterasyona uğramasıyla oluşan ikincil

4 4 Yerbilimleri Şekil 1. Çalışma alanının jeolojik haritası (Yeşilova and Helvacı, 2012). Figure 1. Geology map of the study area (Yeşilova and Helvacı, 2012). alabastrin ve porfiroblastik dokulu jipslerden oluştuğu gözlenmektedir. İkincil olarak gelişmiş jipsler içinde killi, karbonatlı ve çamurlu seviyeler ile yer yer gri renkli anhidrit ara tabakaları ile anhidrit yumruları gözlenmektedir (Şekil 5). Germik jips üyesi tabanda; 50 m kalınlıkta, tamamen altere olmuş, yer yer kireçtaşı bloklu ve ilksel fabriği tanımlanamayan beyaz renkli ikincil alabastrin dokulu jipslerden oluşmaktadır. Jipslerin üzerine 1 m kalınlıkta sarı-bej renkte, altere

5 Yeşilova ve Helvacı 5 Şekil 2. Çalışma alanı genelleştirilmiş stratigrafik kesiti (Yeşilova and Helvacı, 2012). Figure 2. Genelarized columnar section of the study area (Yeşilova and Helvacı, 2012).

6 6 Yerbilimleri Şekil 3. Germik Formasyonu ile Lice Formasyonu arasındaki dokanak. Figure 3. The contact between the Germik Formation and the Lice Formation. olmuş, bol çatlaklı ve gözenekli dolomitler gelmektedir (Şekil 6b). Bu birimleri 5 m kalınlıkta, gri-bej renkte, orta-kalın tabakalı laminalı-bantlı porfiroblastik jipsler ile yine bunların üzerine gelen yarım metre kalınlıktaki dolomitler takip etmektedir. Dolomitlerin üzerine alt kısımları beyaz-krem renkli masif, üstlere doğru laminalı ikincil jips şeklinde gelişen ve jipsler içinde dolomit gözlenen düzeyler gelmektedir. İkincil jipsleri yaklaşık 45 m kalınlıkta beyaz-krem renkli masif jipsler ve laminalı-bantlı ikincil jips-anhidrit ardalanması takip etmektedir (Şekil 6c). Laminalı ikincil jipsler, arazide, yer yer kıvrımlı, ondülasyonlu, mikroçatlaklı ve faylı bir yapıya sahip olup laminalar birkaç milimetre kalınlığındadır (Şekil 6d). Laminalar arasında bazen merceksi yapılar şeklinde bazende lifsi şekilde gelişmiş satin spar jipsler gözlenmektedir. Bu satin spar damarlar jips anhidrit dönüşümüne bağlı olarak tabaka ve çatlaklar arasında oluşmuş ikincil jips yapılarıdır. Bazı laminalı ve bantlı jipsler, karbonat-kil bileşimli malzeme ile ardalanmış şekilde gözlenmektedir. İstif üstlere doğru; yaklaşık 75 m kalınlıktaki dolomit, dolomitik kireçtaşı ve marn ara bantları içeren sütlü kahve-bej-gri renkli, iyi pekleşmiş tabakalı masif, masif-yumrulu alabastrin ve porfiroblastik jipsler ve yer yer anhidritler ile devam etmektedir (Şekil 5). Sedimantoloji Germik jips üyesi içinde açılan 6 tane alçıtaşı ocağı (Şenköy 1 2 3; Kesit 1, 2, 3; Veysi Erdem, Birsöz ve Mehmet Sever) ile jips ve kireçtaşı üyesini kapsayan lokalitelerden alınan 4 stratigrafik kesit ayrıntılı olarak çalışılmıştır (Şekil 1).

7 Yeşilova ve Helvacı 7 Şekil 4. Hoya Formasyonu ve Germik Formasyonu kireçtaşı üyesi arasındaki dokanak. Figure 4. The contact between the Germik Formation Limestone Member and the Hoya Formation Germik Formasyonunun sedimantolojik incelemelerinde birincil anhidritlerin bünyesine su alması ile ikincil jipslere dönüşmüş 6 litofasiyes tanımlanmıştır. Bu litofasiyesler genel olarak; 1- Masif jips 2- Laminalı jips 3- Laminalı-bantlı jips 4- Bantlı jips 5- Yumrulu veya yumrulu-breşik jips 6- Yumrulu-bantlı jips litofasiyesleri şeklinde gözlenmektedir (Şekil 7, 8a ve 8b). Bu jipslerin çoğu sütlü kahve-bej renkli, genellikle dolomit, kil, marn ara katkılı şekilde gözlenmektedir. Laminalı veya bantlı jipsler, genellikle sığ su ortamını ifade etmektedir (Hardie and Eugster, 1971; Schreiber vd., 1976). Arazi çalışmalarında laminalı jipslerin ince kiltaşları ile ardalanması bunların sığ sualtı oluşumlarını desteklemektedir (Schreiber et al. 1976). Yumrulu jipsler sabka ortamlarını ifade etmekte (Shearman, 1966; Mossop and Shearman, 1973; Kendall, 1981; Smoot and Lowenstein, 1991; Warren, 1991) ve erken diyajenez safhasında sabkanın kenar kısımlarında gelişmektedir. Yumruların çapları 5 mm ile 3 cm arasında değişmekte, görünümleri yuvarlaktan ovale, yassıya ve düzensize kadar değişen şekillerde değişmektedir (Şekil 8c ve 8d). Kurak iklim kuşağındaki bu tip yumruların varlığı deniz kıyısı sabkasınının belirtecidir (Butler, 1969; Butler et al. 1964;.Curtis et al. 1963; Kinsman, 1969; Shearman, 1963, 1966). Hardie (1984) ile Varol vd. (2002), tektonik olaylarla havzanın derinleşmesi ve bu alanlara aşırı miktarda suyun ilerlemesi sonucu

8 8 Yerbilimleri Şekil 5. Germik Formasyonu nun genelleştirilmiş stratigrafik kolon kesiti. Figure 5. Generalized columnar section of the Germik Formation.

9 Yeşilova ve Helvacı 9 Şekil 6. Germik Formasyonu; a. jips-anhidritlerin ve karbonatların ardalanması (Yeniköprü civarı); b. Şenköy jips ocağında ait karstik alabastrin ikincil jipslerle ardalanmalı dolomitik kireçtaşları; c. Germik jips üyesine ait masiv jips ile laminalı-bantlı jips-anhidritlerin ardalanması; d. Germik jips üyesine ait bantlı-ondüleli ve kıvrımlı yapılar (Ölçek: 15 cm). Figure 6. Germik Formation; a. gypsum-anhydrite and carbonates alternations (around of Yeniköprü); b. alternations of dolomitic limestone with karstic alabastrine secondary gypsum in the Şenköy gypsum quarry; c. alteration of massive gypsum and laminated-banded gypsum-anhydrite in the Germik gypsum member; d. banded-undulated and folded structures in the Germik gypsum member (Scale: 15 cm). masif jipslerin çökeldiğini belirtmişlerdir. Çalışma alanındaki masif jipsler daha kalın ve yoğun bir sualtı jips çökeliminin ürünü olup, bunların oluşumunda tektonizma ve diyajenez süreçlerinin etkileri olduğundan havzanın daha derin kısımlarını ifade etmektedirler. Ancak masif jipslerin üzerinde gözlenen yumrulu ve kümesteli yapıları su derinliğinin giderek azaldığını ve ortamın tuzlu çamur düzlüklerine dönüştüğünün bir göstergesi sayılmaktadır (Hardie and Eugster, 1971; Schreiber et al. 1976). Stratigrafik kesitlerin bazı kesimlerinde ise anhidrit yumruları ve gri renkli anhidrit ile dolomit ve kalsit ara bantlarına rastlamak mümkündür. Anhidrit yumrularının çoğunluğu sıkışmadan önceki erken diyajenez safhası sırasında oluşmakta, daha sonra su ile temasa geçerek yüzey

10 10 Yerbilimleri Şekil 7. Mehmet Sever jips ocağı ölçülü stratigrafik kesitindeki litofasiyesler. Figure 7. Lithofacies of the mesurred stratigraphic section of the Mehmet Sever gypsum quarry.

11 Yeşilova ve Helvacı 11 Şekil 8. Germik Formasyonu jips üyesine ait; a: masiv jipsler; b: yumrulu bantlı jipsler; c: yumrulu jips; d: breşik yassılaşmış jips; e: ondüleli laminalı-bantlı jips; f: kümesteli yapısı; g: bağırsaksı yapı; h: dalgalı stromatolitik alg hasırları; k: organik malzemeli bantlı jipsler; l: alabastrin jipsler içindeki dolomit taneleri. Figure 8. Germik Formation gypsum member; a: massive gypsums; b: nodular banded gypsums; c: nodular gypsum; d: brecciated flattened gypsum; e: undulated laminated-banded gypsum; f: chicken-wire structure; g: enterolithic structure; h: wavy stromatolitic alga mats; k: organic material- bearing banded gypsum; l: dolomite grains in alabastrine gypsums.

12 12 Yerbilimleri veya yüzeye yakın kesimlerde yumrulu ikincil jipslere dönüşmektedir. İklimin ve diyajenezin etkilerinin sonucunda oluşan tabakalar içerisinde ondüleli yapılar, kümesteli yapıları, bağırsak yapıları gibi sedimanter yapılar jips-anhidrit birimleri içerisinde sıkça gözlenmektedir (Şekil 8e, 8f, 8g). Bu yapıların yanında laminalı-karbonatlı jips seviyelerinde organik maddenin yüksek konsantrasyonuna bağlı olarak oluşan yer yer dalgalı şekilli stromatolitik alg hasırları mevcuttur (Şekil 8h, 8k). Bu algal hasırların olması ortamın kıyı şeridine yakın olduğunu göstermektedir. Arazide çıplak gözle kolayca ayırt edilebilen ve genellikle bir arada bulunan alabastrin ve porfiroblastik dokulu ikincil jipslerin içinde dolomit tanelerine rastlanılmaktadır. Alabastrin jipsler beyaz, süt beyaz renkte homojen ve çok ince taneli, porfiroblastik jipsler ise genellikle ikincil jipslerin rekristalizasyon süreçleri sonucunda oluşmuşlardır (Şekil 8l). Tüm bu sedimantolojik çalışmalara göre Germik Formasyonu evaporitli serilerin deniz etkili kıyısal sabka veya denizden izolasyonu sağlayan bir bariyer ile ayrılan sığ lagün ortamında çökeldiği belirlenmiştir. Genelleştirilmiş ölçülü stratigrafik kesitlerdeki evaporitik (jips-anhidrit ağırlıklı) ve karbonat-marn-kil ağırlıklı çökel istifinin, iklimsel ve tektonik faaliyetlere bağlı olarak sürekli değişen deniz seviyesinden dolayı dikey ve yanal ölçekte birkaç defa tekrarlanıp değiştiği izlenmiştir (Şekil 9). Mineraloji ve Petrografi Kurtalan ve civarındaki Germik jips üyesinden 215 adet evaporit örneği alınmış ve ince kesitler hazırlanarak polarizan mikroskopta incelenmiştir. Polarizan mikroskopta ayırt edilemeyen jipsli örneklerin ise Taramalı Elektron Mikroskobunda (SEM) analizi yapılmıştır. Jips ve anhidritlere eşlik eden minerallerin kalsit, dolomit, sölestin ve bazı kırıntılı mineraller (kuvars, feldispat, mika mineralleri, kil mineraleri gibi) olduğu ve bu minerallerin sıkışma, ornatma ve çimentolanma gibi diyajenez süreçlerinden etkilendikleri tespit edilmiştir. Germik Formasyonu içinde bulunan Germik jips üyesi genel olarak ikincil jipslerden ibaret olup, Şekil 9. Germik jips üyesindeki ocakların deneştirilmesi. Figure 9. Correlation of quarries of the Germik gypsum member.

13 Yeşilova ve Helvacı 13 ilksel anhidrit kayaçlarının hidratasyonundan oluşmuştur. Hidratasyon sonucunda anhidritlerin, ilksel sedimanter ve kristalin özellikleri kaybolmamış, sadece anhidritlerin mikroyapı ve kristal yüzeyleri kısmen silinmiştir. İnce kesitlerde anhidrit latları ile anhidrit kalıntılarının gözlenmesi, bunun en güzel kanıtıdır (Şekil 10a ve 10b). Hidratasyon kanalları ikincil jipslerde yaygın bir şekilde gözlenmiş, kanallar ve çatlaklar satin spar jipslerle doldurulmuştur. Satin spar jipsler anhidritin jipse dönüşmesi sırasında hacmin büyümesine bağlı olarak oluşup (Shearman et al. 1972), ortamda etkin bir çözünmenin olduğunu göstermektedir. Germik Formasyonu ndan alınan örneklerden yapılan ince kesitlerde, optik özellikleri dikkate alınarak en çok gözlenen jips ve anhidritlere ait ikincil dokulardan porfiroblastik doku ve alabastrin doku gelişimleri (eş boyutlu veya suturlu sınırlı, mikrokristalen gibi) yaygın olarak izlenmektedir (Şekil 10c ve 10d). Porfiroblastik dokulu jipsler oldukça büyük ve ikizlenmeli olup, yaygın şekilde anhidrit kalıntılarını içerirler. Alabastrin jipsler ise genellikle porfiroblastikların yerini almış bir şekilde ince kesitlerde gözlenmektedir (Şekil 10d). İstifteki bazı kesitlerde ise; anhidrit latlarının oluşturduğu yumrulu (mozaik) doku ve kümesteli gibi dokular da tespit edilmiştir (Şekil 10e). Masif jipsler ince-orta taneli, yer yer de kaba taneli olup tümüyle prizmatik kristallerden oluşmuş ve porfiroblastik doku göstermektedirler. Jipslerin yanında öz şekilli anhidrit kristalleri ve kapanımları da mevcuttur. Jipslerdeki mikro çatlak ve boşluklarına yerleşmiş satin spar jipsler bulunmaktadır (Şekil 10f). Satin spar jipsler genelde bir kaç mm den cm ye kadar değişen bir birine paralel gelişmiş liflerden oluşurlar. Bunlarla beraber polarizan mikroskop çalışmalarında geç diyajenetik evrede ikincil jipslerin ornattığı stromatolitik yapılar (Şekil 10g ve 10h), bazı jips kristallerinin yerini alan özşekilli, yarı özşekilli ve özşekilsiz karbonat oluşumları (kalsitler ve dolomitler gibi) (Şekil 10j), ikincil jipslerin yerini alan geç zamanlı yarı özşekilli ve özşekilsiz sölestin mineralleri (Şekil 10k ve 10m) ve killlere, bitümlara ve organik pelloidal malzemelere rastlanmıştır (Şekil 10n). Bitümlu ara seviyeler, akıntı ya da dalga hareketleri ile sabkaya taşınan organik madde ile oluşmuştur. Bazı seviyelerden yapılan SEM çalışmalarında ise, jips, karbonat ve sölestin minerallerine eşlik eden bazı kırıntılı (kuvars, feldispat ve montmorillonit gibi) mineraller saptanmıştır (Şekil 11a, 11b ve 11c). Sölestinin sülfatlarla yer değiştirmesi evaporitlerde yaygın olup, sölestin, evaporit kristallerini erken veya geç diyajenezde ornatarak oluşabilmektedir (Gündoğan et al. 2005). Özellikle Germik Formasyonu nun alçıtaşı ocaklarından yapılan incekesitlerde gözlenen sölestinler, geç diyajenez safhasının yükselme evresinde yüzey sularının vasıtasıyla jipsin ve karbonatın çözünmesinden elde edilen Sr ca zengin çözeltiler sayesinde ortama katılmıştır. Deniz etkili bu sabka ortamında Sr içeriğinin ve aynı zamanda tuzlu suların etkisi, sölestin oluşumuna sebep olmuştur. Dolayısıyla birçok örnekte sölestinler, ikincil alabastrin jipslerle ve karbonat oluşumları ile beraber ve yer yer onları ornatmış şekilde gözlenmektedir (Şekil 11d ve 11e). Bunlarla beraber SEM çalışmalarında rekristalize dolomit ve aragonit kristallerine de rastlanılmıştır (Şekil 11f). Diyajenez Germik Formasyonu evaporitleri üzerinde yapılan sedimantolojik, petrografik- mineralojik çalışmalar, evaporitlerin diyajenezini ve oluşumlarında sıcaklık, tuzluluk ve basınç etkilerini açıklığa kavuşturmuştur. Germik Formasyonu ndaki evaporitlerin diyajenetik gelişimi; kalsit ve aragonit dolomit birincil anhidrit porfiroblastik ikincil jips alabastrin ikincil jips ikincil kalsit ve/veya dolomit sölestin şeklinde sıralanmaktadır (Şekil 12). Germik Formasyonu diyajenetik jips litofasiyesleri, (anhidrit ve ikincil jipsler), birbirini takip eden süreçlerde oluşmuştur. Bu süreçler sinsedimanter depolanma (depolanma safhası), erken diyajenetik (yüzeyde ve sığ gömülme boyunca) ve geç diyajenetik (daha derin gömülme ve yükselme) evreleridir. Evaporitlerde gözlenen en önemli diyajenez süreçleri ise sıkışma, çimentolanma, hidratasyon, yerini alma ve rekristalizasyonu içermektedir. Depolanma ve diyajenetik süreçler kökeni belirtmektedir. Germik Formasyonu nda yüzeyde yaygın olarak gözlenen ikincil jips oluşumları da önceden var

14 14 Yerbilimleri Şekil 10. Germik Formasyonu jips üyesine ait; a: porfiroblastik jipsler içerisindeki anhidrit kalıntıları (An: Anhidrit kalıntıları; P: Porfiroblastik jips); b: karbonat matriks içindeki prizmatik anhidrit latları; c: suturlu sınırlı porfiroblastik jipsler; d: alabastrin ve porfiroblastik dokulu jipsler (P: Porfiroblastik jipsler; Al: Alabastrin dokulu jipsler); e: yumrulu ikincil jipslerin tek nikol görüntüsü (Y: Yumru).; f: Alabastrin ve porfiroblastik jipslerin çatlaklarını dolduran satin spar jipsler; g: stromatolitik yapılı karbonat tanesinin tek nikol görüntüsü Str: Stromatolitik yapı); h: stromatolitik yapı içindeki diyajenetik jips mineralinin çift nikol görüntüsü (J: İkincil jips, Str: Stromatolitik yapı) j: Alabastrin jipsler içindeki özşekilli kalsit taneleri ve karbonatlaşmalar (Al: Alabastrin jipsler; K: Kalsit); k: Geç diyajenetik sölestin ve karbonat minerallerinin tek nikol görüntüsü (Sö: Sölestin; K: Karbonat); m: ikincil jipsi ornatan kalsit ve sölestinlerin çift nikol görüntüsü (K: Kalsit, Sö: Sölestin, J: Jips); n: jipsler içerisindeki pellet ve bitumlar (B: Bitum, P: Pellet). Figure 10. Gypsum member of the Germik Formation; a: anhydrite relics in porphyroblastic gypsums (An: Anhydrite relics; P: Porphyroblastic gypsum); b: prismatic anhydrite lats in carbonate matrix; c: sutured porphyroblastic gypsums; d: alabastrine and porphyroblastic textured gypsums (P: Porphyroblastic gypsums; Al: Alabastrine textured gypsums); e: Plane light image of nodular secondary gypsums (N:Nodule); f: Satinspar gypsums filled fructures of alabastrine and porphyroblastic gypsums; g: plane light image of stromatolitic carbonate grain. (Str: Stromatolitic structure,). h: crossed polars image of diagenetic gypsum minerals in stromatolitic structure. (J: Secondary gypsum; Str: Stromatolitic structure); j: euhedral calcite grains and carbonations in alabastrine gypsums (Al: Alabastrine gypsums; K: Calcite); k: plane light image of late diagenetic celestine and carbonate minerals (Sö: Celestite, K: Carbonate); m: crossed light image of calcite and celestites replaced by secondary gypsums (K: Calcite; Sö: Celestite, J: Gypsum); n: bitumen and pellets in gypsums (B: Bitumen, P: Pellets).

15 Yeşilova ve Helvacı 15 Şekil 11. Germik Formasyonu jips üyesine ait SEM görüntüsü; a: ikincil jipslerle beraber bulunan kil minerali (simektit) ve özşekilsiz kalsitler (J: ikincil jipsler; Sm: Simektit; K: Kalsit); b: İkincil jipsleri ornatan otijenik biyotit mineralleri (Bi: Biyotit; J: İkincil jips); c: İkincil jipslerle beraber bulunan sölestin ve kuvars mineralleri (Ku: Kuvars; Sö: Sölestin; J; İkincil jips); d: İkincil jipslerle yerdeğiştiren özşekilli kalsit taneleri ve sölestinler (K: Kalsit; Sö: Sölestin; J: İkincil jips); e: İkincil jipslerin yerini alan sölestin mineralleri (Sö: Sölestin; J; İkincil jips); f: rekristalize dolomit. Şekil 11. SEM image of Gypsum member of the Germik Formation; a: clay mineral (smectite) and anhedral calcite coexist with secondary gypsums (J: Secondary gypsums; Sm: Smectite; K: Calcite); b:otogenic biotite minerals substituted secondary gypsums (Bi: Biotite; J: Secondary gypsum); c: celestite and quartz minerlas coexist with secondary gypsums (Ku: Quartz; Sö: Celestite; J: Secondary gypsums); d: euhedral calcite grains and celestite displaced with secondary gypsums (K: Calcite; Sö: Celestite; J: Secondary gypsum): e: Celestite minerals replaced secondary gypsums (Sö: Celestite; J: Secondary gypsum); f: recrystallized dolomite.

16 16 Yerbilimleri Şekil 12. Germik Formasyonu evaporitlerinin diyajenetik gelişimini gösteren diyagram. Figure 12. Diagram showing the diagenetic development of the Germik Formation evaporites. olan anhidritin değişik diyajenetik süreçlerden geçerek altere olması ile oluşmaktadır. Germik Formasyonu nda kalsitle beraber aragonit, ilksel evrede oluşmuş olup sinsedimanter (sedimantasyonla eş zamanlı) kökenlidir. Bu mineraller çok erken diyajenez boyunca daha sonra gelen sıvıların sonucunda dolomitlerle ile yer değiştirmiştir (Şekil 12). İlksel karbonat

17 Yeşilova ve Helvacı 17 mineralleri, yüksek sıcaklık koşulları ve Mg 2+ / Ca 2+ oranlarına bağlı olarak suda Mg +2 ve SO 4 2 iyonları ile reaksiyona geçerek dolomit ve jipsleri oluşturmuştur. Dolomit minerali Mg 2+ /Ca 2+ oranının artması sonucunda yeraltı sularında oluşmaktadır. Bu oran arttığında sulardaki Mg +2 değeri, CaCO 3 ca zengin sedimanları etkileyerek dolomite dönüştürmektedir (Gündoğan et al. 2005). Germik Formasyonu nda ana sediman (kalsit) depolandıktan sonra ilksel prizmatik-çubuksu anhidrit mineralleri önceden oluşan evaporitik olmayan sediman içinde büyümekte, yerini alma ve yer değiştirme süreçlerinde sabka ortamında oluşmaktadır (Şekil 10b). Germik Formasyonu ndaki benzer çalışmalara örnek olarak; Shearman (1966); Kinsman (1969); Caldwell (1976); Schreiber et al. (1976) ve Kasprzyk and Ortí (1998), erken diyajenetik anhidrit tanımlamasının, ana (host) sediman depolandıktan sonra ve gömülme şartlarında sığda tamamen sıkışmadan önce oluşan anhidriti ifade ettiğini belirtmişlerdir. Germik Formasyonu nda erken diyajenetik safhada sediman sıkışması olmakta ve bu safhada ilksel anhidrit dokularında bazı deformasyonlar (kıvrımlar ve ondüleler gibi) meydana gelmektedir. Geç diyajenetik safhada tektonik hareketlerle anhidritin yükselmesi, yüzeye çıkması ve erozyonu yer değiştirmeye yol açmakta anhidritler yeraltı suları ve meteorik sularla temasa geçerek alabastrin, porfiroblastik gibi ikincil jipsleri oluşturmaktadır (Şekil 10d). Düşük tuzluluktaki yeraltı sularının veya meteorik suların katkısı su-kayaç etkileşiminde önemli faktörlerdir. Çözünme ve yeniden çökelme süreçleri ile anhidrit-jips dönüşümü sırasındaki serbest kalan sular, satin spar damarların ve diğer minerallerin (sölestin, silika ve kalsit) geç diyajenetik safhada jipslerle yer değiştirmesine neden olmaktadır (Şekil 11b ve 11c). Germik Formasyonu nda anhidritin bünyesine su alması ile oluşan hacim artışının kırık ve çatlaklara sebep olup, bu kırıkların satin spar tipi jipsler ile doldurulduğu; ayrıca bu çatlak ve kırıkların kalsit ile çimentolanıp geç diyajenezde çatlakların yakın kısımlarında jipsle yer değiştirdikleri arazi ve labaratuvar çalışmalarında gözlenmektedir (Şekil 11d). Ayrıca SEM çalışmalarında sıkça gözlenen beyaz renkteki sölestinlerin Sr lu akışkanların artmasına bağlı olarak ikincil jipsleri kenarlarından itibaren ornattıkları izlenmiştir (Şekil 11d ve 11e). Bunlarla beraber geç diyajenezde dolomit ve aragonit kristalleri rekristalizasyona uğramıştır (Şekil 11f). Back et al. (1983), freyatik veya vadoz şartlar altında sülfata doymamış boşluk sularında jips veya anhidritin çözündüğünü, serbest kalan Ca +2 nin kalsitin çökelebilmesi için CO 3-2 ile birleştiğini ifade etmiştir. Olaussen (1981) ve Taberner et al. (2002) ise bu süreçlerin serbest Sr +2 nin oluşmasına katkı sağladığını ve Sr +2 nin SO 4-2 ile birleşerek sölestini oluşturduğunu belirtmişlerdir. Bu sölestin oluşumları Ca +2 nin serbest bırakılması ile Ca/Mg oranını artmasına ve dolayısıyla dolomitin çözünmesine ve yenilenen kalsit çökelimine neden olmaktadır (Şekil 12). Bunlarla beraber Germik Formasyonu nda sıkça gözlenen kuvars, feldispat, mika ve kil minerallerinin bir kısmı sedimantasyon ile eş zamanlı oluşurken, diğer bir kısmı sonradan yüzey suları (karasal sular) ile taşınarak ortama gelmiştir. Ortamda bulunan otijenik taneler (kuvars, feldispat gibi), geç diyajenezde jips, dolomit ve kalsit mineralleriyle yer değiştirmişlerdir. (Şekil 12). ÇALIŞMA ALANININ PALEOCOĞRAFYASI Germik evaporitlerinin oluşum ortamı ve havza geometrisini belirlemek amacıyla çalışma alanından 10 adet ölçülü stratigrafik kesit alınmıştır. Bu kesitler K G ve B D yönlü olarak deneştirilmiştir. Kesitlerin alındığı lokasyonlar Şekil 1 de, kesitlerin litolojik özellikleri ise Şekil 13 de verilmiştir. K-G yönlü kesitlerin korelasyon sonucuna göre; güney kesimler, daha çok sığ lagün ortamını temsil eden laminalı bantlı-masif jips litofasiyesleri ile başlarken, kuzey kesimler, lagün-sabka ortamını temsil eden killi jipsli birimlerden oluşmaktadır (Şekil 13 ve 14a). K-G hattı boyunca bütün kesitlerin yumrulu fasiyesteki jipsler ile örtülmesi bölgenin sığlaştığını ve hattın tamamında yumrulu jipsler üzerine dolomitlerin ve bunların üzerine gelen masif jips litofasiyeslerinin gözlenmesi, bölgesel ölçekte bir transgresyona işaret etmektedir (Şekil 14b). Bölgenin kuzeyinde yumrulu, yumrulu bantlı litofasiyes

18 18 Yerbilimleri Şekil 13. Germik Formasyonu K-G ve B-D yönlü ölçülü stratigrafik kesitlerdeki litofasiyesler ve depolanma ortamları Figure 13. Germik Formation N-S and W-E direction lithofacies and depositional environments in the stratigraphic cross. ve ondüleli jipsli yapıların olması bu kesimlerde lagün-sabka ortamına geçildiğini göstermektedir (Şekil 13 ve 14c). Tüm kesitlerin üst kesimlerinin dolomitlerle sonlanması ise bölgede ikinci bir transgresyonu göstermektedir (Şekil 14d). Bölgenin kuzey ve güneyde kalan uç kesimlerinin Lice Formasyonu Sulha Üyesi ne ait sabka çökellerini belirten killi jipsli birimler ile örtülmesi denizin etkisinin bu kesimlerde devam ettiğini göstermektedir. Tektonizmadan etkilenmiş kuzey bölgeler ters faylarla yükselime uğramıştır. Bu bölge tabandan tavana doğru; Hoya Formasyonu na ait sarı-bej renkli kireçtaşı, bej renkli çakıltaşı ve beyaz-gri renkli tebeşirleşmiş kireçtaşlarından oluşmaktadır. Bunların üzerine Germik Formasyonu na ait bol gözenekli sarı-bej renkli kireçtaşları ile kalkarenitler gelmektedir. Bölgenin üst kesimleri, Sulha Üyesi ne ait killi jipsli birimler ile Yapılar Üyesi ne ait kırıntılılarla beraber bulunan yumrulu ve ışınsal jipsler ile devam etmektedir. Dizilim en son Sulha Üyesi ne ait killi jipsli birimler ve Uzunyazı Üyesi ne ait karasal kırıntılılarla son bulmaktadır (Yeşilova ve Helvacı, 2012) (Şekil 13, 14e ve 14f). Kuzeydeki faylı yükselim bölgenin doğusunda da gözlenmektedir (Şekil 14a). Ancak doğu kesimlerde Germik Formasyonu na ait kireçtaşı üyesinin üzerine jips üyesinin gelmesi, kuzeyde jips üyesinin gözlenmemesi, burada hızlı bir erozyonu düşündürmektedir. Germik Formasyonu K-G deneştirilmesinde jips litofasiyeslerinin güneyden başlayarak kuzeye doğru sığ deniz-lagün-sabka ortamında çökeldiği belirlenmiştir (Şekil 13). Sığ denizin en son kalıntıları çok ince bir şekilde bölgenin kuzey ve güneyinde gözlenmektedir. Bölgenin genelinde dolomitlerin üzerine uyumsuz olarak akarsu ve taşkın ovası çökelleri ile temsil edilen Uzunyazı

19 Yeşilova ve Helvacı 19 Şekil 14. Çalışma alanının paleocoğrafik gelişimi. Figure 14. Pelogeographic evolution of the study area.

20 20 Yerbilimleri Üyesi nin gelmesi, bu kesimlerde artık karasal faaliyetin başladığını göstermektedir (Şekil 14e ve 14f). B-D yönlü ölçülü stratigrafik kesitlerin deneştirilmesi sonucunda bölgenin doğu kesimleri, ters bir fayla yükselmektedir. Bölgenin batısını temsil eden kesimin tabanı lagün-sabka ortamını işaret eden laminalı-bantlı ve yumrulu jipslerle başlamakta ve üzerlerine dolomitler ve masif jipslerin gelmesi ise bölgede bir transgresyonu göstermektedir (Şekil 13, 14a ve 14b). Bunların üzerine sığ deniz ve lagünü ifade eden laminalı bantlı ve yumrulu jipsler gelmektedir (Şekil 13 ve 14c). Bu jipslerin üzerine batı kesimleri oluşturan laminalı bantlı ve yumrulu jipsler gelirken doğu tarafta faylı bir yükselime uğrayan masif jipsler çökelmektedir (Şekil 13). Deneştirmenin batı kesimi dolomitler ve bunların üzerine gelen Uzunyazı Üyesi ile son bulmaktadır. Bu kesimde jipslerin üzerine dolomitlerin gelmesi ikinci bir transgresyona işaret etmektedir (Şekil 14d). Germik Formasyonu batı kesimi fasiyes bazında incelendiğinde; sabkadan lagünel bir ortama geçmektedir (Şekil 13). Havzanın doğu kesimleri Hoya Formasyonu na ait kireçtaşı bileşenli çakıltaşı ve beyaz-gri renkli tebeşirleşmiş kireçtaşlarından oluşmaktadır. Bunların üzerine bölgenin tamamında olduğu gibi Germik Formasyonu kireçtaşı üyesi gelmektedir. Bölgedeki jips üyesi genel olarak laminalı-bantlı jips, masif jips ve dolomitlerden oluşmaktadır. Jips üyesi en son çamur içinde yeniden işlenmiş yumrulu jipsler ile son bulmaktadır. Bu birimlerin üzerine sırasıyla Lice Formasyonu na ait Yapılar Üyesi, Sulha Üyesi ve Şelmo Formasyonu na ait Uzunyazı Üyesi nin çökelleri gelmektedir (Şekil 13, 14e ve 14f). B-D korelasyonu, bölgenin batı kesimlerinde sabka-lagün, doğu kesimlerinde sığ denizel bir ortamı yansıtmaktadır. K-G korelasyonu ise kuzeyde sabka-lagün, güneyde sığ denizel ortam koşullarını göstermektedir. Sonuç olarak, bölgede Oligosen döneminde KB dan GD ya doğru derinleşen bir denizel ortamın varlığı ortaya konulmuştur. Hoya ve Germik Formasyonları nı oluşturan deniz, zamanla evaporasyonunun artması ve aşırı miktarda malzeme birikmesi sonucu gittikçe sığlaşan bir ortama geçmektedir (Şekil 14). Bu sığ ortam yer yer akarsuların egemen olduğu çamur düzlüklerine dönüşmektedir. Lice Formasyonu Yapılar Üyesi ne ait yumrulu ve lifsi-satin spar jipsler ile pembe renkli çamur ve bordo renkli kumtaşları böyle bir ortamda çökelmiştir. Sığlaşan sistemin en son ürünlerini, Lice Formasyonu Yapılar Üyesi ne ait kireçtaşı ve Sulha Üyesi ne ait killi jipsli birimler ile tuzlar oluşturmaktadır. Çalışma alanının K-KD kesimlerini oluşturan bu birimler, denize ait son ürünlerin bu kesimlerde çökeldiğini göstermektedir. Sistem bundan sonra tamamen karasal ortama dönüşmüş ve bu dönem aralığında volkanik faaliyet ve daha sonra akarsu çökelleri gelişmiştir (Şekil 14e ve 14f). SONUÇLAR Siirt ve civarındaki Oligosen yaşlı Germik Formasyonu evaporitlerin litofasiyesleri tanımlanmıştır ve evaporitlerin esas olarak ikincil jips litofasiyeslerinden oluştukları saptanmıştır. İkincil jipslerin ilksel kayacının, anhidrit olduğu belirlenmiş, ilksel anhidritin erken ve geç diyajenetik aşamalardan geçip, meteorik ve yer altı suları ile teması sonucunda bu ikincil jipsleri oluşturduğu tespit edilmiştir. İkincil jipsler ve birincil anhidritlere eşlik eden esas minerallerin sölestin, kalsit ve dolomit mineralleri olduğu ve bazı detritik ve kırıntılı minerallerin varlığı tespit edilmiştir. Evaporit mineralleri üzerinde sıcaklık, tuzluluk ve basınç faktörlerinin etkin bir rol oynadığı saptanmış, erken ve geç diyajenetik evrede geçirdikleri diyajenez süreçleri (hidratasyon, yerini alma, yer değiştirme ve rekristalizasyon gibi) ortaya çıkarılmıştır. Germik Formasyonu nun oluşum ortamı ve paleocoğrafik evriminin ortaya çıkarılması açısından K-G ve B-D yönlü ölçülü stratigrafik kesitler deneştirilmiştir. Korelasyonlar sonucunda Germik Formasyonu nda tanımlanan evaporitik litofasiyesler (laminalı, bantlı masif ve yumrulu) ile ardalanmalı birimler (karbonatlar, çamurtaşı ve marn) ve bu fasiyeslerdeki sedimanter yapılar, (ondüleli, kıvrımlı stromatolitik algal yapı gibi) birimlerin kıyısal sabkadan sığ denizele kadar değişen ortamlarda çökeldiğini göstermiştir. Korelasyonlara göre Hoya ve Germik Formasyonları nı oluşturan deniz, evaporasyonun artması ve malzeme birikmesi sonucu gittikçe sığlaşan, daha sonra sığ ortam, sonuçta

21 Yeşilova ve Helvacı 21 akarsuların egemen olduğu çamur düzlükleri gelişmiş ve tamamen karasal ortama dönüşmüştür. KATKI BELİRTME Petrografik ince kesitlerin hazırlanmasında ve ince kesitlerin yorumlarına katkıda bulunan İbrahim Gündoğan a (Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi), arazi çalışmalarında katkıda bulunan, kesit ve haritaların çizimlerinde yardım eden Çetin Yeşilova ya (Yüzüncü Yıl Üniversitesi); SEM ve XRD analizleri ile izotop analizlerinin yapılmasında yardımcı olan Emilio Carillo Alvarez e (Barcelona Üniversitesi) teşekkür ederiz. Ayrıca makalenin gelişmesindeki yorumu ve katkılarından dolayı Attila Çiner e (Hacettepe Üniversitesi Mühendislik Fakültesi) teşekkür ederiz. KAYNAKLAR Back, W., Hanshaw, B.B., Plummer, L.N., Tahn, P.H., Rightmire, C.T., and Rubin, M., Process and rate of dedolomitization: Mass transfer and 14 C dating in a regional carbonate aquifer. Geol. Surv. Amer. Bull., 94, Butler, G. P., Kendall, C. G. St. C., Kinsman, D. J. J., Shearman, D. J., and Skipwith, A. d E., Recent anhydrite from the Trucial Coast of the Arabian Gulf. Geological Society of London, Circular, 120, 3. Butler, G. P.,1969. Modern evaporite deposition and geochemistry of coexisting brines, the sabkha, Trucial Coast, Arabian Gulf. Journal of Sedimentary Petrology, 39, Caldwell, R. H., Holocene gypsum deposits of the Bullara Sunkland, Carnarvon Basin, Western Australia (PhD Thesis). Univ. Western, Australia (unpublished). Coşkun, B., Arabian-Anatolian plate movements and related trends in southeast Turkey s oilfields. Energy Sources, 26, Curtis, R., Evans, G., Kinsman, D. J. J., and Shearman, D. J., Association of dolomite and anhydrite in recent sediments of the Persian Gulf. Nature, l97, Dağıstan, H., and Şimşek, S., Geological and hydrogeological investigation of Kozluk-Taşlıdere (Batman) geothermal field. Proceedings World Geothermal Congress, (eds.) 1 8. Gilmour, N., and Makel, G., D Geometry and kinematics of the N.V. Turkse Shell thrust belt oil fields, Southeast Turkey. Musee National d Historie Naturella, 170, Günay, Y., Güneydoğu Anadolu nun jeolojisi. TPAO, 3939., Ankara (Türkçe). Gündoğan, İ., Önal, M., and Depçi, T., Sedimentology, petrography and diagenesis of Eocene-Oligocene evaporites: the Tuzhisar Formation, SW Sivas Basin, Turkey. Journal of Asian Earth Science, 25, Hardie, L. A., and Eugster, H. P., The depositional environment of marine evaporites a case for shallow, clastic accumulation. Sedimentology, 16, Hardie, L.A., Evaporites: Marine or nonmarine? American Journal of Science, 284, Kasprzyk., A., and Orti., F., Paleogeographic and burial controls on anhydrite genesie: a case study from the badenian evaporite basine of the carpathian fordeep (southern Poland, western Ukraine). Sedimentology, 45, Kendall, A. C., Continental and supratidal (sabkha) evaporites. İn: Facies Models. Geoscience, 1, Kinsman, D. J. J., Models of formation, sedimentary associations and diagnositic features of shallowwater and supratidal evaporites. Am. Assoc. Petr. Geol., 53, Maxon, J. H., Geology of petroleum possibilities of the Hermis dome. MTA, 255., Ankara (İngilizce). Mossop, G. D., and Shearman, D.J., Origins of secondary gypsum rocks. Trans. İnst. Min. Metal, 82,

22 22 Yerbilimleri Okay, A. İ., Zattin, M., and Cavazza, W., Apatite fission-track data for the Miocene Arabia-Eurasia collision. Geology, 38, Olaussen, S., Marine incursion in Upper Paleozoic sedimentary rocks of the Oslo Region, Southern Norway. Geol. Mag., 118, Önenç, D. İ., MTA Genel Müdürlüğü nün Türkiye potas tuzu aramalarına yönelik çalışmaları. TMMOB JMO Yayınları, 81, Özkaya, İ., Güneydogu Anadolu Sason ve Baykan yöresinin stratigrafisi. TMMOB JMO Yayınları, 17, Öztürk, M., ve Çelik, R., Diyarbakır Ovası nın yeraltı su seviye haritalarının coğrafik bilgi sistemi (Cbs) ile tespiti. TMMOB 2. Su Politikaları Kongresi Bildirileri, (eds.) Perinçek, D., GD Anadolu da allokton birimler. TJK Bilimsel ve Teknik Kurultayı Bildiri Özetleri, (eds.) Perinçek, D., Duran, O., Bozdogan, N., ve Çoruh, T., Güneydoğu Türkiye de otokton sedimanter kayaların stratigrafisi ve paleocoğrafik evrimi: Türkiye ve çevresinin tektoniği, petrol potansiyeli. Ozan Sungurlu Sempozyumu Bildirileri, (eds.), Schreiber, B. C., Freidman, G. M., Decima, A., Schreiber, E., Depositional environments of Upper Miocene (Messinien) evaporite deposites of the Silician Basin. Sedimentology, 23, Shearman, D. J., Recent anhydrite, gypsum, dolomite, and halite from the coastal flats of the Persian Gulf: Proceedings. Geological Society of London, 1607, Shearman, D. J., Origin of marine evaporites by diagenesis. Trans. Inst. Min. Metal., 75, Shearman, D. J., Mossop, G. D., Dunsmore, H., and Martin, M., Origin of gypsum veins by hydrolic fracture. Institution of Mining and Metallurgy Transactions, 81, Smoot, J. P., and Lowenstein, T. K., Depositional environments of nonmarine evaporites. Developments in Sedimentology, 50, Taberner, C., Marshall, J.D., Hendry, J.P., Pierre, C., and Thirlwall, M.F., Celestite formation, bacterial sulphate reduction and carbonate cementation of Eocene reefs and basinal sediments (Igualada, NE Spain). Sedimentology, 49, Tonbul, S., ve Sunkar, M., Batman şehrinde yer seçiminin jeomorfolojik özellikler ve doğal risk açısından değerlendirilmesi. Ulusal Jeomorfoloji Sempozyumu Bildirileri, (eds.) Türkmen, İ., Aksoy, E., Orhan, H., Nazik, A., ve Koç Taşgın, C., Şelmo Formasyonu nun Adıyaman dolayındaki yüzeylemelerinin sedimantolojik özellikleri ve yöresel tektonikle ilişkisi. TUBİ- TAK, 107Y291., Ankara (Türkçe). Varol, B., Araz, H., Karadenizli, L., Kazancı, N., Seyitoğlu, G., Şen, Ş., Sedimentology and paleogeography of Miocene evaporitic succession in the North of Çankırı-Çorum basin, Central Anatolia, Turkey. Carbonates and Evaporites, 17, Warren, J. K., Sulfate dominated sea-marginal and platform evaporitive settings: Sabkhas and salinas, mudflats and salterns. Developments in Sedimentology, 50, Yeşilova, Ç., ve Helvacı, C., Batman-Siirt kuzeyi stratigrafisi ve sedimantolojisi, Türkiye. Türkiye Petrol Jeologları Dergisi, 23, Yılmaz, E., ve Duran, O., Güneydoğu Bölgesi Otokton ve Allokton Birimleri Stratigrafisi Adlama Sözlüğü. Türkiye Petrolleri A.O. Araştırma Merkezi Grubu Başkanlığı, 31., Ankara (Türkçe). Ziegler, M. A., Late Permian to Holocene paleofacies evolution of the Arabian Plate and İts hydrocarbon occurrences. GeoArabia, 6, 445.

23 Yerbilimleri, 34 (1), Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi Bülteni Bulletin of the Earth Sciences Application and Research Centre of Hacettepe University Ankara için Deprem Olasılığı Tahminleri Probability of Earthquake Occurrences to Ankara BÜLENT ÖZMEN* Gazi Üniversitesi, Deprem Mühendisliği Uygulama ve Araştırma Merkezi, 06570, Maltepe-Ankara Geliş (received) : 06 Eylül (September) 2012 Kabul (accepted) : 27 Mart March 2013 ÖZ Ankara ili genel olarak depremsellik ve deprem tehlikesi açısından güvenli bir yer olarak bilinir. Fakat son yıllarda meydana gelmiş olan depremler bunun böyle olmayabileceğini göstermeye başlamıştır. Bu nedenle güncel verilerin ışığı altında bölgenin depremselliğinin, deprem tehlikesinin yeniden gözden geçirilmesi gerekmektedir. Çalışmanın amacı, Ankara kent merkezini 50, 100 ve 150 km çevreleyecek şekilde çizilen ve sismotektonik bölge olarak kabul edilen yerlerde meydana gelmiş M >= 4.0 olan deprem verilerinden yararlanarak her bölge için Gutenberg Richter büyüklük sıklık bağıntısındaki a ve b parametrelerini bulmak, bu parametrelerden yararlanarak ve Poisson yöntemini kullanarak farklı büyüklükteki depremlerin meydana gelme olasılıklarını ve dönüş periyotlarını tahmin ederek Ankara nın deprem tehlikesini belirleme çalışmalarına katkı sağlamaktır. Anahtar Kelimeler: Ankara, depremsellik, büyüklük-sıklık ilişkisi, Poisson yöntemi ABSTRACT Ankara is generally known to be a safe place in terms of seismicity and earthquake hazard. But the earthquakes that have occurred in recent years has begun to show us it may not be. Therefore, using new and updated data, seismicity of the region, the seismic hazard should be revised. The aim of this study is to determine the a and b parameters in a Gutenberg-Richter magnitude-frequency relationship using data from earthquakes of Mw >= 4.0 that have occurred in regions with 50, 100 and 150 km radius between ; and based on these parameters and a Poisson Model, to predict the probability of occurrence of further earthquakes of different magnitudes and their return periods and to contribute to the determination of earthquake hazard studies. Keywords: Ankara, seismicity, magnitude-frequency relation, Poisson method B Özmen e-posta: bulentozmen@gazi.edu.tr

24 24 Yerbilimleri GİRİŞ Ankara, İç Anadolu bölgesinde yer alır ve dört tarafı kuzeyden Kuzey Anadolu fay zonu, güneydoğudan Seyfe fay zonu (Koçyiğit, 2000), güneyden Tuz Gölü fay zonu (Şaroğlu vd., 1987), doğudan Ezinepazarı fayı (Şaroğlu vd., 1987) ve güneybatıdan Eskişehir fay zonu (Şaroğlu vd., 1987) tarafından çevrelenmiş durumdadır. Ankara kent merkezi adı geçen bu faylara km uzaklıktadır. Ankara nın Çamlıdere ve Kızılcahamam ilçeleri Kuzey Anadolu fay zonuna, Elmadağ ve Kalecik gibi ilçeleri Ezinepazarı fayına, Şereflikoçhisar, Evren, Bala ve Haymana gibi ilçeleri de Tuz Gölü fay zonuna çok yakın km uzaklıktadır. Adı geçen bu faylar yedi (M >= 7.0) den büyük deprem üretme potansiyeline sahiptir ve Ankara için önemli bir tehdit kaynağıdır. Bu faylara ilave olarak, Ankara kent merkezi de dahil olmak üzere, Ankara il sınırları içinde bir çok aktif fay bulunmaktadır. Ancak uzunlukları kısa olan bu faylar yukarıda sayılan faylara göre daha küçük orta büyüklükte (5.0 < M < 6.0) fakat hasara neden olabilecek şiddette deprem üretme potansiyeline sahiptir. Ankara kent merkezi Mülga Bayındırlık ve İskân Bakanlığı tarafından 1996 yılında yayımlanan, bakanlar kurulu kararı ile yürürlüğe giren ve halen geçerli bulunan resmi deprem bölgeleri haritasına göre IV. derece deprem bölgesinde yer almaktadır. Yani 50 yılda %90 ihtimalle aşılmayacak yer ivmesi 0.1 g dir. Ankara il sınırlarının ise %8 i I. Derece, % 21 i II. Derece, %32 si III. Derece ve %38 i IV. Derece deprem bölgesinde yer almaktadır (Şekil 1). Ankara nın deprem tehlikesine yönelik bugüne kadar yapılan çalışmaların önemlileri aşağıdaki gibidir: Tabban (1976), 1938 ve 1944 yıllarındaki şehir yerleşimi ile, bugünkü yerleşimin çok farklı olduğunu, Ankara nın alüvyon sahalara doğru genişlediğini ve bu nedenle civarında oluşabilecek bir depremden geçmişe göre çok daha fazla hasar görebileceğini belirtmiştir. Ergünay (1978) a göre Ankara, kent merkezini 50 km çevreleyen bir alan içerisinde oluşacak küçük depremlerin (M 5.0) ve km lik uzaklıklar arasında oluşacak büyük depremlerin (M 7.0) etkisinde kalan bir kenttir. Çetinkaya vd., (1993), Ankara için sismotektonik bölge olarak; Kuzey enlemleri ile Doğu boylamları arasında kalan yaklaşık 220 x 250 km 2 lik bir alanı kabul etmiş, bu bölgeye düşen depremlerden yararlanarak ve Gumbel (1958) tarafından önerilen Yıllık Uç Değerler Yöntemini kullanarak Ankara bölgesi için 99 yıl içinde meydana gelebilecek maksimum deprem büyüklüğünü 7.8 olarak tahmin etmiştir. Pampal (2000), Ankara ve çevresinin tarihsel ve güncel deprem aktivitesi incelendiğinde bölgenin yüksek deprem tehlikesi altında olduğunu ve kent merkezinin jeolojik özellikleri bakımından da deprem hasarlarını artırıcı özelliklere sahip olduğunu vurgulamaktadır. Koçyiğit (2000, 2008), Ankara ve bağlı yerleşim birimlerinin, Kuzey Anadolu fay sistemi gibi çok aktif ve plaka sınırı niteliğinde bir deprem kaynağı ile Çeltikçi, Ayaş, İnönü Eskişehir, Tuzgölü, Seyfe, Salanda, Kesikköprü, Küredağ, Balaban ve Afşar fay zonları gibi aktif, yinelenme aralığı oldukça uzun fakat yıkıcı deprem üreten/ üretme potansiyeli bulunan fay ve fay sistemlerinden dolayı deprem tehlikesine açık olduğu ve bu bağlamda, Ankara bölgesinin yeni deprem tehlike haritasının hazırlanması, ayrıntılı mikrobölgeleme çalışmalarının yapılması ve bunları baz alan deprem risk değerlendirmelerine geçilmesinin bir zorunluluk olduğunu belirtmiştir. Kasapoğlu (2000) ise kenti etkileyebilecek deprem kaynak zonlarında meydana gelebilecek büyük bir depremde, 1938 ve 1944 yıllarında oluşan depremlerin neden olduğu hasarlardan çok daha farklı hasarlar olabileceğini vurgulamıştır. Seyitoğlu vd., (2006), Ankara bölgesinin şimdiye kadar çok fazla hasar yapacak şekilde büyük depremlerin merkezi olmadığını, ancak bölgenin kuzeyinden geçen ve günümüzde aktif olan Kuzey Anadolu fayı ile güneyinde yer alan ve birbirini kesen genç fay zonları boyunca oluşan depremlerden önemli derecede etkilendiğini belirtmiştir. Kalafat vd., (2008), Ankara ilinin gerek tarihsel, gerekse aletsel dönemde çok büyük bir sismik tehlike oluşturacak kaynaklara sahip olmadığını,

25 Özmen 25 Şekil 1. Ankara nın deprem bölgeleri haritası Figure 1. Earthquake zoning map of Ankara fakat kentin çok hızlı ve denetimsiz büyümesi, yapıların kalitesinin deprem güvenli olmayışı, uygun yapı tarzının yer-zemin özelliklerini dikkate almadan yapılması ve yeni imara açılan alanlarda yerbilimleri kriterlerine dikkat edilmemesi nedeniyle kentin deprem riskinin yükseldiğini belirtmiştir. Gökten ve Varol (2010), Ankara kenti ve dolayında çeşitli faylar bulunmakla birlikte bugüne kadar bunların üretebileceği depremin ne olacağı konusunda yapılan çalışmaların sınırlı olduğunu, kentin Orta Anadolu bölgesini çevreleyen tektonik unsurların etkisi altında olduğunu, bunların oluşturabileceği bir depremden de Ankara nın kaçınılmaz bir şekilde etkileneceğini; bunun en belirgin örneğinin 12 Kasım 1999 depreminde görüldüğünü ve kentin özellikle batı kesiminde alüvyonlar üzerinde yer alan bazı yapılarda hasarlar meydana geldiğini belirtmiştir. Yukarıdaki çalışmalara ilave olarak bu çalışmada, Ankara kent merkezini 50, 100 ve 150 km çevreleyecek şekilde çizilen ve sismotektonik bölge olarak kabul edilen yerlerde meydana gelmiş büyüklüğü M >= 4.0 olan deprem verilerinden yararlanarak her bölge için Gutenberg Richter büyüklük sıklık bağıntısındaki a ve b parametreleri bulunacak, bu parametrelerden yararlanarak ve Poisson yöntemi kullanılarak her sismotektonik bölge için değişik büyüklüklerdeki depremlerin meydana gelme olasılıkları ve bunların dönüş periyotları hesaplanacaktır. Dünyanın değişik bölgelerinde depremlerin meydana gelme olasılıkları ve dönüş periyotlarını belirleyebilmek için birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalara Türkiye nin farklı bölgeleri için Sayıl ve Osmanşahin (2003); Kahraman vd., (2004); Sayıl ve Osmanşahin (2005); Bayrak vd., (2005); Çobanoğlu vd., (2006); Sayıl ve Osmanşahin (2008); Firuzan (2008); Kahraman

26 26 Yerbilimleri vd., (2008); Bayrak (2009); Sayıl (2009); Bayrak vd., (2009); Genç ve Yürür (2010), Çobanoğlu ve Alkaya (2011) ve Bayrak ve Bayrak (2011) tarafından yapılan çalışmalar ve diğer bölgeler içinde Manakou ve Tsapanos (2000); Lee ve Tsai (2005) ve Rafi (2005) tarafından yapılan çalışmalar örnek olarak verilebilir. ANKARA ve YAKIN ÇEVRESİNİN DEPREM ETKİNLİĞİ ve AKTİF FAYLARI Ankara ve yakın civarının deprem etkinliği Ankara kent merkezini 150 km çevreleyecek şekilde çizilen bölge içine düşen ve yılları arasında meydana gelmiş büyüklüğü M >= 2.0 olan deprem verilerinden yararlanarak belirlenmiştir (Şekil 2). Depremler, deprem verileri bölümün de detayları verilen deprem kataloglarından alınmıştır. Şekil 2 deki aktif faylar ise Şaroğlu vd., (1992); Özsayın ve Dirik (2007); Koçyiğit (2008) ve Seyitoğlu (2007) dan derlenmiştir. Depremlerin büyük bir çoğunluğunun Kuzey Anadolu fay zonu ve yakın çevresinde yer aldığı ve büyük depremlerin bu bölgede olduğu görülmektedir. Diğer bir yoğunlaşmada Ankara nın GD sunda Tuzgölü ve Seyfe fay zonu civarındadır. Orta ve Bala civarındaki deprem kümelenmeleri de tarihinde meydana gelen Orta - Çankırı ve , ve tarihlerinde meydana gelen Bala depremleri nedeniyledir. Deprem verileri Bu çalışmada Ergin vd., (1967); Ergin vd., (1971); Öcal (1968a, b); Alsan vd., (1975); Pınar ve Lahn (1952); Gencoğlu ve Tabban (1988) ve Gencoğlu vd., (1990), Başbakanlık Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı Deprem Dairesi Başkanlığı, Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi Deprem Araştırma Enstitüsü ve Gazi Üniversitesi Deprem Mühendisliği Uygulama ve Araştırma Merkezi tarafından hazırlanmış olan 11 ayrı katalogdan yararlanılmıştır. Birçok katalogun detaylı bir şekilde incelenmesi, deprem verilerinin karşılaştırılması, birbirlerindeki eksiklikleri giderecek şekilde revize edilmesi gibi çalışmalar yapılarak inceleme bölgesi için mümkün olabilecek en kapsamlı ve en doğru deprem veri tabanı elde edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada kataloglardaki büyüklük değerleri olduğu gibi alınmış, sadece şiddet değeri (Io) verilen depremlerin büyüklüğü (M) ise M = Io bağıntısı (İpek vd., (1965)) kullanılarak hesaplanmıştır. Katalogda yeknesaklık sağlamak için farklı büyüklük ölçeğindeki (Ms, Md, Mb) depremler Mw = Ms ; Mw = Mb ; Mw = Md ve Mw = M L ilişkiler kullanılarak Mw ye dönüştürülmüştür (Ulusay vd., 2004). Poisson yönteminin bağımsızlık koşulunun sağlanması için öncü ve artçı depremlerin katalogdan ayıklanması gerekmektedir. 5.5 ve daha büyük depremlerin öncü ve artçı şoklarının olabileceği varsayılarak ve aktif fay haritalarından yararlanarak ana şoktan altı ay önce ve sonra fay doğrultusu boyunca meydana gelmiş depremler öncü ve/veya artçı şok kabul edilerek ayıklanmıştır. Aktif Faylar İnceleme alanında Kuzey Anadolu, Eskişehir, Tuzgölü, Seyfe, Dodurga fay zonları, Ezinepazarı, Afşar ve Karakeçili fayları ve Eldivan Elmadağ tektonik kaması gibi aktif faylar yer almaktadır. Kuzey Anadolu Fay Zonu: Yaklaşık 1700 km uzunlukta, km genişlikte, kuzeyde Avrasya levhası ile güneyde Anadolu levhacığını ayıran sağ yanal doğrultu atımlı birkaç fay kuşağı, çok sayıda fay takımı ve tekil faylardan oluşur (Rojay ve Koçyiğit, 2009). Jeodezik veriler KAFS üzerinde yılda 24 ± 1 mm sağ yanal harekete işaret eder (Erturaç ve Tüysüz, 2009). Türkiye nin en önemli, en aktif diri faylarından biridir. Eskişehir Fay Zonu: Şaroğlu vd., (1987 ve 1992), Eskişehir Bursa arasında genel gidişi KB-GD olan ve birbirinden kopuk birçok fayı; doğrultularının birbirlerinin devamı olacak şekilde uyumluluk göstermeleri, Kuzey Anadolu fay zonu ve Ege grabenlerinin tektonik rejimi arasında bir ara zon oluşturmaları nedeniyle Eskişehir Bursa fay zonu altında toplamış ve bunları İnönü Dodurga fay zonu, Eskişehir fay zonu ve Kaymaz fayı olarak isimlendirerek alt bölümler halinde incelemiştir. Aynı yazarlar bu fayların diri olduğunu vurgulamış ve KB gidişli olan fay segmentlerini doğrultu atımlı, D-B ve BKB gidişli fayları da normal faylar olarak

27 Özmen 27 Şekil 2. Bölgede meydana gelmiş depremlerin dağılımı Figure 2. Spatial distribution of earthquakes in the region yorumlamışlardır. Özsayın ve Dirik (2007) tarafından bu fay zonu; tip lokalitesinin İnönü ilçesi olması, geniş makaslama zonunun özelliklerinin batıdan doğuya doğru değişmesi ve farklı birçok fay zonundan oluşması nedeniyle yeniden değerlendirilmiş ve İnönü Eskişehir fay sistemi olarak isimlendirilmiştir. Aynı yazarlar bu sistemin Batı da Uludağ dan (Bursa) güneydoğu da Sultanhanı na (Konya) kadar yaklaşık KB-GD yönünde uzandığını ve bu sistemin Eskişehir, Ilıca, Yeniceoba, Cihanbeyli ve Sultanhanı fay zonlarından oluştuğunu belirtmişlerdir. Tuz Gölü Fay Zonu: Tuz Gölü fay zonu Paşadağ ile Bor arasında uzanır ve genel gidişi KB - GD dur. Yaklaşık 220 km uzunluğunda, 5-25 km genişliğindedir ve Orta Anadolu nun en önemli kıta içi aktif fay zonlarından birisidir. Ezine Pazarı Fayı: Niksar ın 10 km güneyinde, Kuzey Anadolu Fayından ayrılarak GB ya doğru uzanan Ezinepazarı, Amasya, Sungurlu yörelerinden geçen ve Delice güneyinde sönümlenen, yaklaşık 250 km uzunluğunda sağ yönlü doğrultu atımlı bir faydır (Şaroğlu vd., 1987). Seyfe Fay Zonu: Yaklaşık 120 km uzunluğunda, KB GD uzanımlı ve bir kaç km genişliğinde sağ yanal doğrultu atımlı bir fay zonudur, güneydoğuda Hasanlar beldesi ile kuzeybatıda Kırıkkale arasında uzanır ve bir kaç yüz metre ile 20 km uzunluğunda, birbirine koşut uzanımlı faylardan oluşur (Koçyiğit, 2000).

28 28 Yerbilimleri Eldivan Elmadağ Tektonik Kaması: Seyitoğlu vd., (2006 ve 2007) na göre Eldivan Elmadağ tektonik kaması Ankara ile Çankırı arasında KKD gidişli doğu kenarı bindirmeli, batı kenarı ise normal faylı, Kuzey Anadolu fayı ve onun bir kolu olan Kırıkkale Erbaa fayı arasındaki KB- GD sıkışma sonucu ortaya çıkmış bir neoteknik yapıdır. Dodurga Fayı: Emre vd., (2001), Orta ilçesinin 10 km. batısında yer alan fayın toplam uzunluğunun 22 km., genel doğrultusunun K10 0 D olduğunu, kuzeye doğru gidildikçe diri faylara özgü morfolojik bulguların arttığını ve Dodurga nın yaklaşık 750 metre kuzeyindeki küçük bir sel kanalında ölçtükleri metrelik sol yönlü ötelenmeye dayanarak fayın sol yönlü doğrultu atımlı bir fay olduğunu belirtmişlerdir. Afşar ve Karakeçili Fayları: Kasapoğlu (2008) tarafından bu fayların genelde düşey hareketlerin egemen olduğu normal fay karakterinde olmakla birlikte hemen hepsinde, çok küçük de olsa doğrultu atımlı harekete neden olan bir yatay bileşenin de söz konusu olduğu ve bu fayların üretebileceği maksimum deprem büyüklüğünün M = 6.0 olacağı belirtilmiştir. Bu fayların aktif olduğu Şaroğlu vd., (1987) tarafından da belirtilmiştir. YÖNTEM Olasılık tahminlerinde en yaygın olarak Poisson yöntemi kullanılır. Bu yöntem deprem oluşumlarının hafızasız olduğunu ve bir kaynak bölgesi içinde depremlerin gerek konum ve gerekse zaman açısından birbirinden bağımsız olarak meydana geldiğini kabul eder. Deprem oluşumunun Poisson yöntemine uygun olabilmesi için şu varsayımların geçerli olması gerekir (Gülkan ve Gürpınar (1977)): (1) Depremler zamanda bağımsızdır, yani bu yıl olacak bir deprem gelecek yıl olabilecek bir depremin oluşunu önceden etkilemez, (2) Depremler uzayda bağımsızdır, yani belirli bir kaynaktan oluşacak deprem başka bir kaynakta meydana gelecek bir depremi etkilemez, (3) Aynı an ve aynı yerde iki ayrı depremin olma olasılığı sıfırdır. İncelenilen bir bölgede, t zaman süresinde, mühendislik yapılarını etkileyebilecek büyüklükte (M > M 0 ), n sayıda deprem olma olasılığı Poisson yöntemine göre şöyledir: e P ( t) = x υt ( υt) x! x Burada; P x (t) = t zaman süresinde x adet deprem olma olasılığı, x = olay sayısı, υ = birim zaman süresinde (genellikle bir yıl) meydana gelen büyüklüğü M 0 a eşit veya M 0 dan büyük depremlerin ortalama sayısıdır. Yücemen ve Akkaya (1995), Kuzey Anadolu fay zonu için stokastik modellerden en yaygın kullanımı olan Poisson, Uç Değer ve Markov modellerini kullanarak elde ettikleri sonuçların karşılaştırmalı bir incelemesini yapmış ve Poisson yönteminin yeterli olacağı sonucuna varmıştır. Büyüklük Sıklık ilişkisi Deprem istatistiğinin temel bağıntısı olan ve Gutenberg-Richter tarafından geliştirilen deprem büyüklüğü M yi, bir yıldaki tüm depremlerin adedi N ye bağlayan LogN = a bm (1) bağıntısı depremsellik ve deprem büyüklüklerinin olasılık dağılımlarını belirlemek için kullanılmaktadır (Gutenberg ve Richter (1956)). Bu bağıntıdaki a ve b parametreleri, her bölgenin birbirinden farklı tektonik özellikler göstermesi nedeniyle farklı değerler almaktadır. İncelenilen bölgenin büyüklüğüne, gözlem süresine ve gözlem süresindeki deprem etkinliğine bağlı olan a parametresi Ortalama Yıllık Sismik Aktivite İndeksi, incelenilen bölgenin tektonik özelliklerine göre farklılık gösteren b parametresi ise Sismotektonik Parametre olarak tanımlanmaktadır (Tabban ve Gencoğlu (1975)). Yapılan incelemelerle büyük b değerinin zayıf bir gerilim düşmesini, küçük b değerinin ise büyük bir gerilim düşmesini gösterdiği saptanmıştır. Büyüklük - Sıklık ilişkisi ve Poisson yönteminden yararlanarak farklı büyüklükteki depremlerin gelecekte belirli zaman aralıklarında meydana gelme olasılıkları, diğer bir deyişle deprem tehlikesinin belirlenmesine yönelik hesaplamalar, olasılık yöntemleriyle yapılabilmektedir. Aşağıdaki bağıntılar yardımıyla verilen bir zamanda M 1 değerinden büyük veya ona eşit

29 Özmen 29 depremlerin yıllık ortalama oluş sayısı n(m M 1 ) hesaplanabilir (Tuksal (1976); Alptekin (1978), Sayıl ve Osmanşahin (2008)).Yığınsal (kümülatif) frekans ile normal frekans arasındaki bağıntıdan a = a Log ( bln10 ) elde edilir. Gutenberg- Richter büyüklük-sıklık bağıntısı (1); N(M) = 10 a- bm şeklinde yazılabilir. Bunun inceleme zaman periyodu T 1 e bölünmesi ile N(M)/T 1 = 10 a-bm /(T 1 ) elde edilir. Her iki tarafın logaritması alınarak; Log(N(M)/T 1 ) = a-bm-logt 1 ve n(m>m 1 ) = 10 a-bm- LogT 1 bulunur. Son ifadeden, a 1 = a LogT 1 ve n(m) = 10 a 1 -bm elde edilir. Yıllık ortalama oluş sayıları n(m) ve Poisson yöntemi kullanılarak R(M) = 1 - e - n (M) T eşitliğinden belirli yıllar için depremlerin meydana gelme olasılıkları ve Q = 1/ n(m) eşitliğinden de dönüş periyotları hesaplanır (Gencoğlu, (1972)). BULGULAR Büyüklük Sıklık ilişkisi, Ankara kenti merkez olmak üzere çizilen 50, 100 ve 150 km yarıçaplı bölgeler içinde meydana gelmiş büyüklüğü Mw 4.0 olan ve öncü-artçı depremlerden ayıklanarak hazırlanmış deprem katalogu kullanılarak bulunmuştur. Deprem büyüklükleri 0.5 birim aralık içeren sınıflara ayrılarak her bir aralığa karşılık gelen normal ve yığınsal frekanslar, LogN değerleri belirlenmiştir (Çizelge 1). Çizelge 1 deki değerlerden yararlanarak ve en küçük kareler yöntemi kullanılarak M - LogN eğrilerinden her bölge için LogN = a bm bağıntısındaki a ve b parametreleri bulunmuştur (Şekil 3). Büyüklük Sıklık ilişkisi 50, 100 ve 150 km lik bölgeler için sırasıyla LogN = M, LogN = M ve LogN = M olarak bulunmuştur. Küçük b katsayısı, bölgede sismik faaliyetin yüksek olduğunu, gerilimin sürekli olarak boşaldığını göstermektedir. Ankara için yukarıda verilmiş olan bağıntılardan yararlanarak 50, 100 ve 150 km. yarıçaplı bölgeler için farklı büyüklükteki depremlerin değişik yıllarda meydana gelme olasılıkları ve dönüş periyotları hesaplanarak Çizelge 2 de gösterilmiştir. SONUÇLAR Deprem istatistiğinin temel bağıntısı olan ve büyüklüğü bir yıldaki tüm depremlerin adedi N ye bağlayan büyüklük-sıklık ilişkisinden a parametresi ve incelenilen bölgenin tektonik özelliklerine bağlı olarak farklılıklar gösteren b parametresi 50, 100 ve 150 km yarıçaplı bölgeler için hesaplanmış ve a parametresinin arasında, b parametresinin ise arasında değiştiği saptanmıştır. Küçük b değeri bölgede sismik faaliyetin yüksek olduğunu, gerilimin sürekli olarak boşaldığını göstermektedir. 50 km yarıçaplı bölge için Büyüklük sıklık ilişkisi, LogN = M olarak bulunmuştur. Bu bölge için gelecek 100 yıl içerisinde 5.0 büyüklüğünde bir depremin meydana gelme olasılığı %68, dönüş periyodu ise 87 yıl olarak hesaplanmıştır. Ayrıca bu bölgede 5.5 tan daha büyük bir depremin meydana gelme olasılığının yok denecek kadar az olduğu bulunmuştur. 100 km yarıçaplı bölge için Büyüklük sıklık ilişkisi, LogN = M olarak bulunmuştur. Bu bölge için gelecek 100 yıl içerisinde 6.0 büyüklüğünde bir depremin meydana gelme olasılığı %88, dönüş periyodu ise 48 yıl olarak, 6.5 büyüklüğünde bir depremin meydana gelme olasılığı %47, dönüş periyodu ise 159 yıl ve 7.0 büyüklüğünde bir depremin meydana gelme olasılığı %17, dönüş periyodu ise 528 yıl olarak hesaplanmıştır. 150 km yarıçaplı bölge için Büyüklük sıklık ilişkisi, LogN = M olarak bulunmuştur. Bu bölge için gelecek 100 yıl içerisinde 7.0 büyüklüğünde bir depremin meydana gelme olasılığı %79, dönüş periyodu ise 64 yıl, 6.5 büyüklüğünde bir depremin meydana gelme olasılığı %98, dönüş periyodu ise 24 yıl ve 7.0 büyüklüğünde bir depremin meydana gelme olasılığı %79, dönüş periyodu ise 64 yıl olarak hesaplanmıştır. Halen yürürlükte olan 1996 tarihli resmi Türkiye Deprem Bölgeleri haritasına göre Ankara ilinin %38 inde 50 yılda %10 aşılma olasılığına sahip maksimum yer ivmesi değerleri 0.1 g 0.2 g, %33 ünde 0.2 g 0.3 g, %21 inde 0.3 g 0.4 g ve %8 inde >= 0.4 arasında değişmektedir.

30 30 Yerbilimleri Şekil 3. Büyüklük-Sıklık ilişkisi: a) 50 km yarıçaplı bölge için, b) 100 km yarıçaplı bölge için, c) 150 km yarıçaplı bölge için Figure 3. Magnitude-frequency relations: a) for a region with 50 km radius, b) for a region with 100 km radius, c) for a region with 150 km radius

31 Özmen 31 Çizelge 1. 50, 100 ve 150 km yarıçaplı bölge içinde 0.5 birim büyüklük aralıkları ile sıralanan depremlerin LogN, normal ve yığınsal frekans değerleri Table 1. Normal and cumulative frequency values and LogN with the 0.5 magnitude increment of earthquakes that occurred in a region with 50, 100 and 150 km radius 50 km yarı çaplı bölge için M=0.5 Ortalama Aralık Frekans LogN Yığınsal Frekans LogN km yarıçaplı bölge için M=0.5 Ortalama Aralık Frekans LogN Yığınsal Frekans LogN km yarıçaplı bölge için M=0.5 Ortalama Aralık Frekans LogN Yığınsal Frekans LogN Ankara ili ve yakın civarında gelecek 100 yıl içinde 6.5 veya daha büyük bir depremin meydana gelme ihtimalinin çok yüksek olması, olası depremlerin Ankara yı haritanın öngörülerinden daha şiddetli derecede etkileyebileceğini düşündürmektedir. Poisson yöntemine göre hesaplanan depremlerin meydana gelme olasılıklarından ve inceleme bölgesindeki aktif faylardan yararlanarak; 50 km yarıçaplı bölgede 5.5 büyüklüğe kadar oluşabilecek depremlerin küçük boyutlu faylardan, 100 km yarıçaplı bölgede gelecek 100 yıl içinde olma olasılığı %47 olan 6.5 büyüklüğündeki depremin Dodurga, Afşar ve Karakeçili faylarından, olma olasılığı %17 olan 7.0 büyüklüğündeki depremin Eldivan Elmadağ Tektonik kamasından, 150 km yarıçaplı bölgede gelecek 100 yıl içinde olma olasılığı %79 olan 7.0 büyüklüğündeki depremin Eskişehir, Tuzgölü, Seyfe ve Ezinepazarı faylarından, olma olasılığı %45 olan 7.5 büyüklüğündeki depreminde Kuzey Anadolu fay zonundan kaynaklanabileceği düşünülmüştür.

32 32 Yerbilimleri Çizelge 2. 50, 100 ve 150 km yarıçaplı bölge için farklı büyüklükteki depremlerin meydana gelme olasılıkları ve dönüş periyotları Table 2. The probability of occurrence of earthquakes of different magnitude and return periods for a region with 50, 100 and 150 km radius 50 km yarıçaplı bölge için Yıllar M n(m) Dönüş Periyodu % 11% 21% 29% 37% 44% 58% 68% % 2% 3% 5% 6% 8% 12% 15% % 0% 0% 1% 1% 1% 2% 2% % 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% % 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% % 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% km yarıçaplı bölge için Yıllar M n(m) Dönüş Periyodu % 90% 99% 100% 100% 100% 100% 100% % 50% 75% 87% 94% 97% 99% 100% % 19% 34% 47% 57% 65% 79% 88% % 6% 12% 17% 22% 27% 38% 47% % 2% 4% 6% 7% 9% 13% 17% % 1% 1% 2% 2% 3% 4% 6% km yarıçaplı bölge için Yıllar M N(M) Dönüş Periyodu % 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% % 94% 100% 100% 100% 100% 100% 100% % 66% 88% 96% 99% 100% 100% 100% % 34% 56% 71% 81% 87% 95% 98% % 15% 27% 38% 47% 54% 69% 79% % 6% 11% 17% 21% 26% 36% 45% 165.9

33 Özmen 33 KAYNAKLAR Alptekin, Ö., Türkiye ve Çevresindeki Depremlerde Manyitüd-Frekans Bağıntıları ve Deformasyon Boşalımı. Doçentlik Tezi, Karadeniz Üniversitesi, Trabzon. Alsan, E., Tezuçan, L., and Bath, M., An Earthquake Catalogue for Turkey for the Interval Kandilli Observatory Seismological Department and Sweden Seismological Institute, Report No 7-75, İstanbul. Bayrak, Y., Yılmaztürk, A., ve Öztürk, S., Relationships Between Fundamental Seismic Hazard Parameters for the Different Source Regions in Turkey. Natural Hazards, 36, Bayrak, Y., Comments on Investigation of Seismicity for Western Anatolia by Sayıl and Osmanşahin. Natural Hazards, 48: Bayrak, Y., Öztürk, S., Çınar, H., Kalafat, D., Tsapanos, T.M., Koravos, G.C., and Leventakis, G.A., Estimating Earthquake Hazard Parameters from Instrumental Data for Different Regions in and around Turkey. Engineering Geology, 105, Bayrak, Y., and Bayrak, E., An Evaluation of Earthquake Hazard Potential for Different Regions in Western Anatolia Using the Historical and Instrumental earthquake Data. Pure Appl., Geophys., DOI /s Çetinkaya, N.N., Durgunoğlu, H.T., Kulaç, H.F., ve Karadayılar, T., Ankara, İstanbul ve İzmir Bölgeleri Deprem Riski Analizi Karşılaştırmaları. İkinci Uusal Deprem Mühendisliği Konferansı, TMMOB İnşaat Mühendisleri Odası İstanbul Şubesi, Bildiriler Kitabı, sayfa Çobanoğlu, İ., Bozdağ, Ş., Dinçer, İ., and Erol, H., Statistical Approaches to Estimating the Recurrence of Earthquakes in the Eastern Mediterranean Region. İstanbul Univ. Eng. Fac. Earth Sciences Journal, 19(1), Çobanoğlu, İ., and Alkaya, D., Seismic Risk Analysis of Denizli (Southwest Turkey) Region Using Different Statistical Models. International Journal of the Physical Sciences, 6(11), Emre, Ö., Duman, T.Y., Doğan, A., Özalp, S., Haziran 2000 Orta (Çankırı) Depremi: Kaynak Fay ve Hasar Dağılımına Etki Eden Jeolojik Faktörler. 54. Türkiye Jeoloji Kurultayı, Ankara. Ergin, K., Güçlü, U., ve Uz, Z., Türkiye ve Civarının Deprem Kataloğu (Milattan Sonra 11 yılından 1964 sonuna kadar). İstanbul Teknik Üniversitesi Maden Fakültesi Arz Fiziği Enstitüsü Yayınları No:24, İstanbul. Ergin, K., Güçlü, U., ve Aksay, G., Türkiye ve Dolaylarının Deprem Kataloğu ( ). İstanbul Teknik Üniversitesi Maden Fakültesi Arz Fiziği Enstitüsü Yayınları No:28, 93 sayfa, İstanbul. Ergünay, O., Sismik Tehlike Açısından Ankara ya Genel Bakış, Yerbilimleri Açısından Ankara nın Sorunları Simpozyumu. Türkiye Jeoloji Kurumu, Erturaç, M.K., Tüysüz, O., Amasya ve Çevresinin Neojen Stratigrafisi ve Neotektonik Evrimi: Kuzey Anadolu Fay Sistemi nin Orta Kesimi. 62.Türkiye Jeoloji Kurultayı, Nisan, Bildiri Özleri Kitabı, II: Firuzan, E., Statistical Earthquake Frequency Analysis for Western Anatolia. Turkish Journal of Earth Sciences, 17, Gencoğlu, S., Tabban, A., A Catalog of Earthquakes in Turkey (Yayınlanmamış). Gencoğlu, S., İnan, E., ve Güler, H., Türkiye nin Deprem Tehlikesi. TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Ankara. Gencoğlu, S., Kuzey Anadolu Fay Hattının Sismisitesi ve Bu Zon Üzerinde Sismik Risk Çalışmaları. Kuzey Anadolu Fayı ve Deprem Kuşağı Simpozyumu, MTA, Ankara. Genç, Y., Yürür, T., Coeval Extension and Compression in Late Mesozoic-Recent thin-skinned Extensional Tectonics in Central Anatolia, Turkey. Journal

34 34 Yerbilimleri of Structural Geology, Volume 32, Issue 5, pages DOI: /j. jsg Gökten, E., ve Varol, B., Bölgenin Genel Jeolojisi ve Sismik Kaynakları, Ankara Kenti Batısındaki Zeminlerin Jeolojik-Jeofizik-Jeoteknik Özellikleri ve Dinamik Davranışı. Ankara Üniversitesi Deprem Araştırma ve Uygulama Merkezi, Yayın No:270, (Editör: Ahmet Tuğrul Başokur), sayfa Gumbel, E.J., Statistics of Extremes. Colombia University Pres, N.Y., U.S.A. Gutenberg, B., and Richter, C.F., Magnitude and Energy of Earthquakes, Ann. Geofis., 9, 1-15, Gülkan, P., ve Gürpınar, A., Kuzeybatı Anadolu Deprem Riski. T.C.Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı Türkiye Elektrik Kurumu Nükleer Enerji Dairesi Başkanlığına Sunulan rapor, ODTÜ Rapor No.77-05, Ankara. İpek, M., Uz, Z., ve Güçlü, U., Sismolojik Donelere Göre Türkiye Deprem Bölgeleri. Deprem Yönetmeliği Toplantısına Takdim Edilen Rapor, Ankara (Yayınlanmamış). Kahraman, S., Baran, T., and Şalk, M., Frequency and Risk Analyses for İzmir and its Surrounding Region Earthquake (in Turkish). İstanbul VI th International Conference on Advances in Civil Engineering. Kahraman, S., Baran, T., Saatçı, İ.A., and Şalk, M., The Effect of Regional Borders when Using the Gutenberg-Richter Model, Case Study: Western Anatolia. Pure Appl. Geophys., 165, Kalafat, D., Kekovalı, D., Deniz, P., Güneş, Y., Pınar, A., ve Horosan, G., Temmuz Ağustos 2005 ve Aralık 2007 Afşar-Bala (Ankara) Deprem Dizisi. İstanbul Yerbilimleri Dergisi, C.21, S.2, SS Kasapoğlu, K.E., Ankara Kenti Zeminlerinin Jeoteknik Özellikleri ve Depremselliği. TMMOB Jeoloji Mühendisleri Odası Yayınları:54, ISBN: , Ankara. Kasapoğlu, K.E., Bala Depremleri ve Yapılar Üzerindeki Etkileri. Yapı Dünyası Aylık Mesleki Bilim Teknik Haber Dergisi, Mart(144): Koçyiğit, A., Orta Anadolu nun Genel Neotektonik Özellikleri ve Depremselliği. Haymana-Tuzgölü-Ulukışla Basenleri Uygulamalı Çalışma (Workshop), Türkiye Petrol Jeologları Özel Sayı 5, Koçyiğit, A., Ankara ve Çevresinin Deprem Kaynakları. Ankara nın Deprem Tehlikesi ve Riskleri Çalıştayı Bildiriler Kitabı (Editörler: Prof.Dr.Süleyman PAMPAL, Bülent ÖZMEN), 33-53, Ankara. Koçyiğit, A., Ankara nın Depremselliği ve Afşar (Bala-Ankara) Depremlerinin Kaynağı. MTA Doğal Kaynaklar ve Ekonomi Bülteni, 6, 1-7. Lee, C.P., and Tsai, Y.B., A Study of Recurrence Models of Earthquakes in Taiwan. TAO, 16(1), Manakou, M.V., and Tsapanos, T.M., Seismicity and Seismic Hazard Parameters Evaluation in the Island of Crete and the Surrounding Area Inferred from Mixed Data Files. Tectonophysics, 321, Öcal, N., 1968(a). Türkiye nin Sismisitesi ve Zelzele Coğrafyası Yılları İçin Türkiye Zelzele Kataloğu. Milli Eğitim Bakanlığı İstanbul Kandilli Rasathanesi Sismoloji Yayınları:8, İstanbul. Öcal, N., 1968(b). Beş Yıllık Türkiye Zelzeleleri Kataloğu Milli Eğitim Bakanlığı İstanbul Kandilli Rasathanesi Sismoloji Yayınları:9, İstanbul. Özsayın, E., ve Dirik, K., Quaternery Activity of the Cihanbeyli and Yeniceoba Fault Zones: İnönü Eskişehir Fault System, Central Anatolia. Turkish Journal of Earth Sciences, Vol.16, pp Pampal, S., ve Kozlu, B., Ankara nın Depremselliği. Türkiye Mühendislik Haberleri, Sayı:409, Pınar, N., ve Lahn, E., Türkiye Depremleri İzahlı Kataloğu. Bayındırlık Bakanlığı

35 Özmen 35 Yapı ve İmar İşleri Reisliği Yayınlarından seri:6, sayı:36, Ankara. Poisson, S.D., Recherches Sur la Probabilite des Jugements en Matieres Criminelles et Matiere Civile, Elibron Classic Series, Paris, 55. Rafi, Z., Analysis of Seismicity in Arabian Sea Based on Statistical Model. Pakistan Journal of Meteorology, 2(4), Rojay, B., Koçyiğit, A., Kuzey Anadolu Fay Sistemi nin Orta Kesimi İçinde Aktif Bir Birleşik Çek-Ayır Havza: Merzifon-Suluova Havzası, Türkiye. 62. Türkiye Jeoloji Kurultayı Bildiri Özleri Kitabı II, , Ankara. Sayıl, N., ve Osmanşahin, İ., Doğu Anadolu nun Depremselliğinin İncelenmesi. Kocaeli 2003 Deprem Sempozyumu Bildiriler Kitabı, Sayıl, N., ve Osmanşahin, İ., Marmara Bölgesinin Depremselliğinin İncelenmesi. Kocaeli 2005 Deprem Sempozyumu Bildiriler Kitabı, Sayıl, N., and Osmanşahin, İ., An Investigation of Seismicity for Western Anatolia. Natural Hazards, 44, Sayıl, N., An Investigation of Seismicity for the Aegean and Mediterranean Regions. International Journal of Geology, 2(3), Seyitoğlu, G., Işık, V., Kırman, E., ve İleri, İ., Gölbaşı Elmadağ Güneyinin Neotektonik Özellikleri. Ankara Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projesi Kesin Raporu, Ankara. Seyitoğlu, G., Ankara Civarındaki Neotektonik Yapılar: Eldivan Elmadağ Tektonik Kaması ve Kırıkkale Erbaa Fayı. TMMOB Jeoloji Mühendisleri Odası Teknik Geziler Serisi 4. Şaroğlu, F., Emre, Ö., Boray, A., Türkiye Diri Fayları ve Depremsellikleri. Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü Jeoloji Etütleri Dairesi Rapor No:8174, Ankara. Şaroğlu, F., Emre, Ö., ve Kuşçu, İ., Türkiye Diri Fay Haritası. Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü. Tabban, A., Ankara nın Deprem Bölgesinde Bulunmasının Nedenleri. Deprem Araştırma Enstitüsü Bülteni, Sayı 14, 1-33, Ankara. Tabban, A., ve Gencoğlu, S., Deprem ve Parametreleri. Deprem Araştırma Bülteni, 11:7-83. Tuksal, İ., Seismicity of the North Anatolia Fault System in the Domain of Space, Time and Magnitüde. M.S.Thesis, Saint- Louis University, Saint-Louis, Missouri. Ulusay, R., Tuncay, E., Sönmez, H., and Gökçeoğlu, C., An Attenuation Relationship Based on Turkish Strong Motion Data and Iso-Acceleration Map of Turkey. Engineering Geology, Science Direct, Elsevier, 74, Yücemen, S., and Akkaya, A., A Comparative Study of Stochastic Models for Seismic Hazard Estimation. Natural Hazards, 5-24.

36

37 Yerbilimleri, 34 (1), Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi Bülteni Bulletin of the Earth Sciences Application and Research Centre of Hacettepe University Van Gölü Geç Holosen Polenleri Late Holocene Pollen Grains of Lake Van GÜLDEM KAPLAN* Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Jeoloji Mühendisliği Bölümü,65080 Van Geliş (received) : 28 Eylül (September) 2012 Kabul (accepted) : 18 Aralık (December) 2012 ÖZ Bu çalışma, Geç Holosen boyunca Van Gölü çevresinde hakim olan step-orman vejetasyonuna ait polenlerin sınıflamasını içermektedir. Geç Holosen ılıman karışık orman vejetasyonu yaprak döken ve herdem yeşil Quercus, Fraxinus, Ulmus, Carpinus, Corylus, Juglans ve Vitis gibi odunsu bitkilerden oluşmaktadır. Step vejetasyonu ise çoğunlukla açık alan step elementleri olan Artemisia, Chenopodiaceae, Compositeae (Ligulifloreae-tip ve Tubulifloreae-tip), Apiaceae, Caryophyllaceae, Rubiaceae, Plantago, Centaurea, Brassicaceae ve Poaceae ile temsil edilmektedir. Özellikle step alanlarında, Geç Holosen sonlarında bol miktardaki Cerealia (ceral-tahıl) varlığı step alanlarının bitki örtüsü gelişiminde insan etkisinin varlığına işaret etmektedir. Tanımlanan polenler morfolojik özelliklerine göre; 1. Vesiculate 2. Poliplicate 3. Inaperturate 4. Monoporate 5. Monocolpate 6. Tricolpate 7. Triporate 8. Tricolporate 9. Stephanocolpate 10. Stephanoporate 11. Periporate ve 12. Fenestrate olmak üzere 12 grupta sınıflandırılmış ve botanik olarak adlandırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Geç Holosen, Paleovejetasyon, Polen sınıflaması, Van Gölü ABSTRACT This study includes the classification of pollen grains belonging to steppe-forest vegetation prevailing surrounding of Lake Van during the Late Holocene. Late Holocene temperate mixed forest vegetation consists ofwoody plants such as evergreen and deciduous Quercus, Fraxinus, Ulmus, Carpinus, Corylus, Juglans and Vitis. Steppe vegetation is characterized by open vegetation steppe elements such as Artemisia, Chenopodiaceae, Compositeae (Ligulifloreae-type and Tubulifloreae-type), Apiaceae, Caryophyllaceae, Rubiaceae, Plantago, Centaurea, Brassicaceae and Poaceae. Abundantly presence of cereal pollen grains (Cerealia) at the end of Late Holocene indicates human impact on plant cover development especially in open lowlands. Pollen grains have been classified according to morphological features ; 1. Vesiculate 2. Poliplicate 3. Inaperturate 4. Monoporate 5. Monocolpate 6. Tricolpate 7. Triporate 8. Tricolporate 9. Stephanocolpate 10. Stephanoporate 11. Periporate and 12. Fenestrate. Their botanical affinities have been referred Keywords: Late Holocene, Lake Van, Paleovegetation, Pollen classification G. Kaplan e-posta: gkamar@gmail.com; guldemkamar@yyu.edu.tr

38 38 Yerbilimleri GİRİŞ Fosil polen analizleri yapılırken temel alınan özellik polenlerin morfolojik özellikleridir. Bazı bitkilerin nesillerinin tükenmiş olması polen ve spor tanımlamalarında yapay sınıflandırmaların ortaya çıkışına neden olmuştur. Yapay sınıflandırmada kullanılan adlamalar Kuvaterner öncesinde sıklıkla kullanılmıştır. Polen sınıflamaları ilk olarak 1933 yılında A.C. İbrahim tarafından gerçekleştirilmiştir (İbrahim, 1933). Daha sonra 1935 yılında Raistrick sproromorfları A dan G ye kadar giden ve A 1, A 2 gibi alt gruplara bölünen 7 gruba ayırmıştır (Akyol, 1978). Ardından Naumova (1937), Thomson ve Pflug (1953), Potonié ve Kremp (1956), Corsin vd. (1962) Tersiyer polenleri için sınıflamalar geliştirmişlerdir. Kuvaterner palinolojisi için kullanılan sınıflamada ise, polenler morfolojik özellikleri temel alınarak sınıflandırılıp en yakın botanik bağlılıklarının olduğu bitki isimleri ile anılmaktadır. Kuvaterner de Wodehouse (1935), Erdman (1943), Faegri ve Iversen (1989), Moore vd. (1991) ve Beug (2004) sınıflamaları sıklıkla kullanılmaktadır. Bu sınıflamalarda polen açıklık sayısı ve konumu dikkate alınmaktadır. Bu sınıflamalar kapsamında kullanılan tip tanımı Birks (1973) e göre -üç veya daha fazla taksa tarafından üretilen- bir polenin morfolojik sınıflamasıdır. Bir fosil polen tipi aynı türde polen üreten güncel ve yerel bir takson ile ilişkilendirilemez. Bu nedenle bir fosil polen tipi bir taksonun poleni olarak değil de derlenmiş sınırlı morfolojik özelliklerle tanımlanmalıdır (Joosten ve Klerk, 2002). Botanik adlama kurallarına göre adlandırılmış polenler en yakın yaşayan bitki taksonlarının yaşam koşulları göz önünde bulundurularak paleovejetasyon yapılandırmasında kullanılmaktadır (Prentice vd., 1996; Tarasov vd., 1998). Çalışma alanında ve yakın çevresinde günümüzden önce (GÖ) yıldan bugüne bazı vejetasyon değişimleri tanımlanmıştır. Kaplan ve Örçen (2011), polen analizinde Van Gölü çökelleri için GÖ 4000 yıllık süreçte üç polen zonu ayırt etmiş, bu zonları step ve antropojenik step olarak tanımlamıştır. Wick vd. (2003), GÖ yılları arasında step, çöl-step, aşırı kurak çöl benzeri koşullar, GÖ yılları arasında orman-step vejetasyonunda maksimum yayılım tanımlamıştır. Litt vd. (2009), GÖ yılları arasında Van Gölü çevresinde Chenopodiaceae ve Artemisia cinsine ait taksonların yoğunlukta olduğu soğuk ve yarı-çöl bir step vejetasyonu tanımlamışlardır. Ayrıca Holosen başlangıcıyla beraber nem oranında belirgin bir artış ile Artemisia-Chenopodiaceae steplerinin yerini otsul steplere bıraktığını belirtmişleridir. Bu çalışmanın amacı, Üst Holosen de çökelmiş tortullardaki polenlerin oluşturduğu vejetasyon tipini tanımlamak (biyom bazında sınıflandırmak) ve vejetasyonu oluşturan polenleri sınıflandırmaktır. Bu çalışmanın sınıflama ve tanımlama konusunda araştırıcılara katkı sağlayacağı düşünülmektedir. MATERYAL ve YÖNTEM Örnekler 2004 yılında Kullenberg piston sondajlama (Kelts vd., 1986) yöntemi ile Van Gölü nden alınmıştır (Şekil 1). Karotlardan örnek alma ve hazırlama çalışmalarının tamamı ve palinolojik çalışmaların bir bölümü Bonn Üniversitesi Paleontoloji Enstitüsü nde (Almanya) gerçekleştirilmiştir. Polen analizi yapmak için alınan örnekler (Şekil 2), Faegri ve Iversen (1989) tarafından tanımlanan, polen analizlerinde standart olarak kullanılan ve uluslararası geçerliliği olan asetoliz yöntemine göre hazırlanmıştır. Örnekler sırasıyla, %10 luk hidroklorik asit ve %10 luk potasyum hidroksit ile işleme tabi tutulduktan sonra kalan malzeme 200 mikronluk elekten süzüldü. Ardından %40 lık hidroflorik asit ve sonra %10 luk hidroklorik asit ile yıkandı. Daha sonra, % 96 lık sülfürik asit ve % 99 luk asetik asit anhidrit karıştırılarak asetoliz sıvısı hazırlandı ve örnekler bu sıvı ile yıkandı. Son olarak örnekler 10 mikron ultrasonik elekten geçirildi. Polen fotoğrafları TPAO (Türkiye Petrolleri Anonim Ortaklığı) araştırma dairesinden yararlanılarak dijital ortama aktarılıp levhalar oluşturulmuştur. SONUÇLAR ve TARTIŞMA Polen sınıflandırması Step-orman vejetasyonunu oluşturan polen tanımlamaları için Wodehouse (1935), Erdtman (1943), Faegri ve Iversen (1989), Moore vd.

39 Kaplan 39 Şekil 1. Çalışma alanı (Litt vd dan düzenlenerek alınmıştır). Figure 1. Study area (modified after Litt et al., 2009) (1991) ve Beug (2004) polen tanımlamaları, levhaları ve çizimlerinden yararlanılmıştır. Polenler tanımlanırken herhangi bir takson mertebesinde sınıflandırılma yapılmamış ancak Faegri ve Iversen (1989), sınıflaması temel alınarak morfolojik özelliklerine göre; 1. Vesiculate 2. Polyplicate 3. Inaperturate 4. Monoporate 5. Monocolpate 6. Tricolpate 7. Triporate 8. Tricolporate 9. Stephanocolpate 10. Stephanoporate 11. Periporate ve 12. Fenestrate olmak üzere gruplandırılmıştır. Her grup içinde yer alan polen isimleri alfabetik olarak sıralanmıştır. 1. Vesiculate (Sakkat veya Hava Keseli) polen Bu gruba dahil olan polenler bir gövde ile bu gövdeye bağlı iki veya 3 ayrı hava kesesinden oluşmaktadır (Faegri ve Iversen, 1989). Hava keseli polenlerin ayrımı için gövde ve sakkuslar üzerindeki süs yapıları (reticulat, rugulat, psilat, granulat gibi), hava keseleri ile gövde arasındaki bağlantı durumu (gövde ile sakkuslar arasındaki dereceli ve/veya keskin geçiş, leptoma gibi özellikler), saccus şekli (yarı küresel, küresel), sakkus-gövde büyüklük oranı, eksinin proksimal kısmındaki kalınlık gibi özellikler kullanılmaktadır. Pinus sp. (Levha 1, Şekil 1-9) 2. Polyplicate polen Belirgin açıklığı olmayan ancak meridyonel kanal ve sırtlara sahip polenler poliplikat polen olarak adlandırılmıştır (Faegri ve Iversen, 1989). Meridyonel kanallar 10 dan fazla veya daha az olabilmektedir. Bu grup içerinde temel alınan ayrım, kanalların dallanmalı yapı gösterip göstermediklerine göre yapılmaktadır. Bu çalışma kapsamında poliplikat polenlere ait olan 3 adet takson ayırt edilmiştir: Ephedra sp. Ephedra distachya-tip Ephedra fragilis-tip

40 40 Yerbilimleri 4. Monoporate polen Bu gruba ait polenler tek bir porusa sahiptir. Monoporat polenler porus özellikleri (anulus varlığı-yokluğu ve çapı), polen boyutu, eksin süsleri (retikülat, psilat, scabrat gibi) dikkate alınarak ayırt edilmektedirler. Bu çalışma kapsamında monoporat 3 takson tanımlanmıştır. Sparganium sp. (Levha 2, Şekil 1,2) Poaceae (Levha 2, Şekil 3-15) Cerealia-tip (Levha 2, Şekil 16-27) 5. Monocolpate polen Bir colpaya sahip polenleri içeren polen grubudur. Polen boyutları, eksin üzerindeki süs yapıları (reticulate, psilate gibi) polen boyutları ve şekli (oval, karemsi gibi), kolpa şekli gibi özelliklere göre ayırt edilmektedirler. Sisyrinchium sp. 6. Tricolpate polen Şekil 2. Karotlardaki örnek lokasyonları. Figure 2. Sample location on cores. 3. Inaperturate polen Porus veya kolpa gibi belirgin bir açıklığı olmayan polenler inaperturat polen olarak tanımlanır. Bu grupta yer alan polenler süs yapıları (reticulat, echinate, scabrate, psilate gibi), boyutları, eksin kalınlıkları, lumina çapı ve papillanın varlığı gibi özellikler ile ayırt edilmektedirler. Juniperus sp. Populus sp. Üç kolpaya sahip olan polenler tricolpat polen olarak adlandırılmaktadır. Tricolpat polenler boyutları, eksin kalınlığı (bazı polenlerde eksin kalınlığı kutuplarda incelme veya kalınlaşma gösterebilmektedir), eksin üzerindeki süs yapıları (striate, psilate, reticulate, scabrate, echinate gibi), süs yapılarında gözlenen farklılıklar (echinate olanlarda spines uzunluğu, reticulate olanlarda murus ve lumina özellikleri, striate olanlarda enlem veya boylam yönünde gelişen striate yapı gibi özellikler) temel alınarak polenler ayırt edilmektedir. Fraxinus sp. (Levha 5, Şekil 1-4) Olea sp. (Levha 5, Şekil 5-8) Quercus sp. (Levha 3, Şekil 1-23) Rannunculus acris tip. (Levha 3, Şekil 37-41) Salix sp. (Levha 5, Şekil 9-11) 7. Triporate polen Üç porusa sahip olan polenler bu grubu oluşturur. Üç porusa sahip polenleri birbirlerinden ayırt etmek için; porusların polen üzerinde ko-

41 Kaplan 41 nuşlandığı bölge (ekvatoral düzlem gibi), vestibulumun varlığı, şekli ve büyüklüğü, polen üzerindeki süs yapısı ve polenin boyutları gibi özelliklerinden yararlanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında triporat polenlere ait 3 takson ayırt edilmiştir; Betula sp. (Levha 6, Şekil 15-20) Corylus sp. (Levha 6, Şekil 21,22) Scabiosa sp. (Levha 6, Şekil 13,14) 8. Tricolporate polen Üç adet porus ve üç adet kolpaya sahip olan polen grubudur. Bu gruba dahil polenlerin ayırt edilmesi için polen şekli (dikdörtgenimsi, oval, kemik şekilli gibi) ve boyutu, porus şekli (yuvarlak, oval, ekvatoral olarak uzamış gibi) ve büyüklüğü, kolpa şekli ve büyüklüğü, eksin üzerindeki süs yapısı (reticulate, striate, echinate, verrucate, baculate gibi) ve kutupsal veya ekvatoral düzlemde eksinde gözlenen kalınlaşma ve incelme gibi özelliklerden yararlanılmaktadır. Apiaceae (Levha 4, Şekil 31,40) Artemisia sp. (Levha 4, Şekil 1-9) Centaurea solstitiales-tip (Levha 4, Şekil 14-18) Helianthemum sp. (Levha4, Şekil 41-46) Polygonum aviculare-tip (Levha 4, Şekil 10-13) Sanguisorba minor (Levha 3, Şekil 37-41) Compositae Tubuliflorae-tip (Levha 4, Şekil 19-30) Vitis sp. (Levha 5, Şekil 17-19) 9. Stephanocolpate polen Bu gruba dahil polenlerdeki açıklık sayısı (kolpa) 3 den fazladır ve boylam yönünde gelişmiştir. Polen boyutları, süs yapıları, kolpa sayıları gibi özellikler polen grubu içerisinde ayrım yapmak için kullanılan özelliklerdir. Mentha-tip (Levha 6, Şekil 7-10) Rubiaceae (Levha 6, Şekil 1-6) Salvia-tip (Levha 6, Şekil 11,12) 10. Stephanoporate polen Bu gruba dahil polenlerdeki açıklık sayısı (porus) 3 den fazladır ve dairesel olarak ekvatoral kuşak üzerinde bulunmaktadırlar. Grup içerisindeki ayrım poruslarda gözlenen anulus, vestibulum gibi özelliklerin varlığı ve yokluğu ile poruslar arasında gözlenen yapılar, polen şekli (küresel, köşeli gibi) ve boyutu, eksin kalınlığı ve süs yapısı (rugulat, psilat, reticulat gibi) gibi özelliklere göre yapılmaktadır. Alnus sp. (Levha 6, Şekil 25-31) Cannabis-tip (Levha 8, Şekil 11,12) Carpinus sp. (Levha 6, Şekil 23,24) Juglans sp. (Levha 7, Şekil 1-8) Ulmus sp. (Levha 6, Şekil 32) 11. Periporat polen Bu gruba dahil polenlerdeki açıklık sayısı (porus) 3 den fazladır ve poruslar düzenli bir şekilde polen yüzeyine yayılmıştır. Porus özellikleri (porus büyüklüğü, anulus varlığı veya yokluğu, porusun içeriye çökük yapısı gibi), eksin üzerinde gözlenen süs yapısı (scabrate, echinate, verrucate, scabrate gibi), polen boyutu gibi özellikler kullanılarak periporat polenler ayırt edilmektedir. Caryophyllaceae (Levha 7, Şekil 25-31) Chenopodiaceae (Levha 8, Şekil 13-27) Plantago lanceolata (Levha 7, Şekil 14-17) 12. Fenestrate polen Karışık geometrik düzende lacunae sahip polenlerdir. Eksin üzerindeki süs yapıları (echinate, psilate gibi), polen şekli ve boyutu, lacunae boyutu gibi özellikler ile polenler içerisinde ayrım yapmak olanaklıdır. Ligulifloreae-tip (Levha 8, Şekil 28-36) Geç Holosen Paleovejetasyonu Van Gölü nden elde edilen polenlere göre Geç Holosen süresince göl çevresinde genel olarak step vejetasyonu hakimdir (Kaplan ve Heumann, 2010; Kaplan ve Örçen, 2011).

42 42 Yerbilimleri Bu çalışmada step vejetasyonunun yanı sıra florayı oluşturan odunsuların oluşturduğu ormana ait paleovejetasyon tanımlaması yapılmıştır. Tanımlanan odunsu polen verilerine göre, Geç Holosen süresince ormanlık alanı oluşturan ana eleman yaprak döken ve herdem yeşil Quercus dur. Fraxinus, Ulmus, Carpinus, Corylus, Juglans, Vitis, Betula ve Alnus düşük oranda gözlenen diğer odunsulardır. Tarasov vd. (1998) biyom sınıflaması kullanılarak tanımlanan bu polenlerin oluşturduğu vejetasyon tipinin ılıman karışık orman olduğu belirlenmiştir. Geç Holosen süresince step alanları çoğunlukla Compositeae (Artemisia, Ligulifloreae-tip, Tubulifloreae-tip) Chenopodiaceae, Apiaceae, Poaceae, Caryophyllaceae ile karakterize edilmektedir. Bu taksonlar Van Gölü çevresinde yer yer halofitik vejetasyon (Chenopodiaceae, Caryophyllaceae), sulak alan (Poaceae, Cyperaceae, Sparganium), kumul vejetasyonu (Ephedra distachya) ve alpinik (Poaceae, Plantago, Rumex) bölgede yer almışlardır. Kaynaklar Akyol, E., Palinoloji Ders Notları. Ege Üniversitesi Yer Bilimleri Fakültesi Yayınları, İzmir. Beug, H. J., Leitfaden der Pollenbestimmung. Germany,542 s. Birks, H.J.B., Past and Present Vegetation of the Isle of Skye: a Palaeoecological Study. Cambridge University Press, Cambridge. Corsin, P. M., Carette, J., Danze, J., and Laveine, J. P., 1962, Classification des spores et des pollen du Carbonifere au Lias. C. R. Academy Sciences. France, 25: Erdtman, G., An Introduction to Pollen Analysis. USA. Choronica Botanica Company. 238 s. Faegri, K., and Iversen, J., Textbook of pollen analysis. 4th edition. John Wiley &Sons Norway. 328 s. İbrahim, A. C., Sporenformen des Aegirhorizontes des Ruhrreviers, Dissertation Technische, Berlin, 47 pp. Joosten, H., and Klerk, P., What s in a name? Some thoughts on pollen classification, identification, and nomenclature in Quaternary palynology. Review of Palaeobotany and Palynology, (122), Kaplan, G., ve Heumann, G., Pollen profile of the last 1000 years of Lake Van Northern Basin: Preliminarily results. Journal of the Institute of Natural and Applied Sciences 15 (2), 115e120. Kaplan, G., ve Örçen, S., Van Gölü Kuzey Havzasının Geç Holosen Paleoflorası. Yerbilimleri, Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Araştırma ve Uygulama Merkezi Bülteni. 32(2), Kelts, K., Briegel, U., Ghilardi, K., and Hsu, K., The limnogeology-eth coring system. Aquatic Sciences Research Across Boundaries 48, Litt, T., Krastel, S., Sturm, M., Kipfer, R., Örcen, S., Heumann, G., Franz, S. O., Ülgen, U., and B., Niessen, F., PALEO- VAN, International Continental Scientific Drilling Program (ICDP): site survey results and perspectives. Quaternary Science Reviews (28), Moore, P. D., Webb, J. A. and Collinson, M. E., Pollen analysis. 2nd edition. Naumova, S. N., Spores and Pollen from the USSR, International Geology Congress., 17 (1): Potonié, R., and Kremp, G., Die Gattungen der paläzoichen Sporae dispersae und ihre Stratigraphie, Geologisches Jahrbuch, 69: Prentice, I. C., Guiot, J., Huntley, B., Jolly, D., and Cheddadi, R., Reconstructing biomes from palaeoecological data: a general method and its application to European pollen data at 0 and 6 ka. Climate Dynamics, 12, Tarasov, P. E., Webb III, T., Andreev, A. A., Afanas eva, N. B., Berezina, N. A., Bezusko, L. G., Blyakharchuk, T. A., Bolikhovskaya, N. S., Cheddadi, R., Chernavskaya, M. M., Chernova, G. M., Dorofeyuk, N. I., Dirksen, V. G., Elina, G. A., Filimonova,

43 Kaplan 43 L. V., Glebov, F. Z., Guiot, J., Gunova, V. S., Harrison, S. P., Jolly, D., Khomutova, V. I., Kvavadze, E. V., Osipova, I. M., Panova, N. K., Prentice, I. C., Saarse, L., Sevastyanov, D. V., Volkova, V. S., and Zernitskaya, V. P., Present-day and mid-holocene biomes reconstructed from pollen and plant macrofossil data from the former Soviet Union and Mongolia. Journal of Biogeography, 25, Thomson, P. W., and Pflug, H., Pollen und sporen des Mitteleuropaischen Tertiars. Palaeontographica Abteilung B Ioannides, B, 91: (1-4), Wick, L., Lemcke, G., and Strum, M., Evidence of Lateglacial and Holocene climatic change and human impact in eastern anatolia: high resolution polen, charcoal, isotopic and geochemical records from the laminated sediments of Lake Van, Turkey. The Holocene, 13 (5): Blackwell Scientific Publications. Wodehouse, R.P., Pollen Grains. Their Structure, Identification and Significance in Science and Medicine. McGraw- Hill Book Company. NewYork and London. 574 p.

44 44 Yerbilimleri LEVHA 1 (Ölçek 10 mikron) (Vesiculate) 1-9 Pinus sp.

45 Kaplan 45 LEVHA 2 (Ölçek 10 mikron) (Monoporate) 1,2 Sparganium sp Poaceae Cerealia

46 46 Yerbilimleri LEVHA 3 (Ölçek 10 mikron) (Tricolpate) 1-23 Quercus sp Sanguisorba minor Rannunculus acris-tip

47 Kaplan 47 LEVHA 4 (Ölçek 10 mikron) (Tricolporate) 1-9 Artemisia sp Polygonum aviculare-tip Centaurea solstitiales-tip Tubulifloreae Apiaceae Helianthemum sp.

48 48 Yerbilimleri LEVHA 5 (Ölçek 10 mikron) (Tricolpate, Tricolporate, Stephanocolpate) 1-4 Fraxinus sp. 5-8 Olea sp Salix sp Brassicaceae Vitis sp Rumex 31,32 Hypericum Rubiaceae

49 Kaplan 49 LEVHA 6 (Ölçek 10 mikron) (Stephanocolpate, Triporate, Stephanoporate) 1-6 Rubiaceae 7-10 Mentha-tip Salvia-tip 13,14 Scabiosa sp Betula sp. 21,22 Corylus sp. 23,24 Carpinus sp Alnus sp. 32 Ulmus sp.

50 50 Yerbilimleri LEVHA 7 (Ölçek 10 mikron) (Stephanoporate, Periporate) 1-8 Juglans sp Pistacia Plantago lanceolata Plantago sp Caryophyllaceae

51 Kaplan 51 LEVHA 8 (Ölçek 10 mikron) (Periporate, Fenestrate) 1-5 Cyperaceae 6-10 Thalictrum Cannabis-tip Chenopodiaceae Ligulifloreae

52

53 Yerbilimleri, 34 (1), Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi Bülteni Bulletin of the Earth Sciences Application and Research Centre of Hacettepe University Yapay Sinir Ağı Yöntemi ile Manyetotellürik Veride Sinyal ve Gürültü Ayırımı Signal and Noise Detection in Magnetotelluric Data by the Artificial Neural Network Method EBRU ŞENGÜL ULUOCAK 1, EMİN U. ULUGERGERLİ 2, HİLAL GÖKTAŞ 3 * 1 Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Jeofizik Mühendisliği Bölümü Çanakkale 2 Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Jeofizik Mühendisliği Bölümü Çanakkale 3 Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Fizik Bölümü Çanakkale Geliş (received) : 05 Temmuz (July) 2012 Kabul (accepted) : 27 Mart (March) 2013 ÖZ Bu çalışma kapsamında manyetotellürik yöntem verisindeki gürültü bileşenlerini sınıflamak için yapay sinir ağı yöntemi kullanılmıştır. Bu amaçla çok katmanlı, ileri beslemeli ve geri yayılımlı bir model oluşturulmuştur. Seçilen eğitim setine bağlı olarak gürültülü zaman pencereleri % 89 doğrulukla belirlenmiştir. Ayrıca verideki gürültü türlerinin hepsi tanımlandığında (yapay veri), tüm gürültülü pencereler yapay sinir ağı yöntemi ile seçilip elenebilmektedir. Yapay veri ve arazi verisi ile yapılan uygulamalar sonucunda, hem görsel denetlemeye hem de geleneksel değerlendirme yöntemlerine göre, gürültülü veri pencerelerini sınıflayıp elemede yapay sinir ağı yönteminin daha başarılı oldugu gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler: Manyetotellürik, Yapay Sinir Ağı, Zaman Serisi, Sinyal-Gürültü Tanıma ABSTRACT In this study artificial neural network method was used to classify noisy components in the MT method data. For this purpose a multi-layered, feed-foorward and back propagation model was employed. Noisy time windows were determined to an accuracy of 89 % depending on the training data set. In addition, when all types of noise in the data are defined (synthetic data), all noisy time windows can be sellected and eliminated by artificial neural network method.test results from synthetic and field data indicate that artificial neural network classification is succesfull in identifying and eliminating the noisy data windows compared to both visual inspection and conventional assessment methods. Keywords: Magnetotelluric, Artificial Neural Network, Time Series, Signal-Noise Detection H. Göktaş e-posta: hilal.goktas@comu.edu.tr

54 54 Yerbilimleri GİRİŞ Manyetotellürik (MT) yöntemde doğal elektromanyetik alanın birbirine dik elektrik ve manyetik bileşenleri zaman serileri biçiminde kaydedilir. Kaydedilen elektrik alanın birimi mv/km ve manyetik alanın birimi ise nt dır. Bu bileşenler arasındaki doğrusal ilişki frekans ortamında; X( ω ) = Z( ω)y( ω ) (1) olarak genellenebilir. Eşitlik (1) de X; doğal elektromanyetik alanın yatay elektrik alan bileşenlerini (E x, E y ) veya manyetik alanın düşey bileşenini (H z ), Y ise yatay manyetik alan bileşenlerini (H, x H y ) göstermektedir. Ayrıca eşitlikte ω; açısal frekans (radian), X ve Y anılan değişkenlerin Foruier dönüşümleri ve Z; karmaşık elektromanyetik empedanstır. Genellikle empedanstaki değişim görünür özdirenç ( ρ ij ) ve empedans fazı ( φ ij ) ile incelenmektedir (basitlik için aşagıdaki deklemlerde ω yazılmamıştır): P xy 0.2T Z xy 2 1 xy xy xy (2.a) φ = tan Im(Z ) Re(Z ) (2.b) Burada T; saniye cinsinden dönemdir (periyoddur) (Vozoff, 1991). MT yöntemde sinyal ve gürültü bileşenleri birlikte kaydedilmektedir. X=ZY+ ε (3) burada ε; karmaşık ve rastgele gürültü dizeylerini ifade eder. Eşitlik (3) ün en küçük kareler yaklaşımı ile çözümünden empedans dizeyi Z ( * karmaşık eşlenik olmak üzere); Z=(Y * Y) -1 (Y * X) (4) elde edilir (Swift, 1967; Sims ve diğ. 1971). MT verisinden en küçük kareler yöntemiyle ile empedans kestirimi Gauss Markov istatistik modeline dayanmaktadır. Bu yaklaşıma göre manyetik alan bileşenlerindeki ilişkisiz gürültüden fazla etkilenmedigi varsayılmaktadır. Uygulamada bu varsayım empedans kestiriminde hatalara (kaymalara) neden olmaktadır (örn. Egbert ve Booker, 1986; Chave ve Thomson, 1989; Smirnov, 2003; Chave ve Thomson, 2004). Bu nedenle özellikle manyetik bileşenlerdeki gürültüyü yok etmek için ölçü alanındaki yerel gürültülerden etkilenmeyen uzak bir bölgede- Vozoff (1991) a göre yerel alandan birkaç yüz metreden birkaç km ye kadar uzaklıkta- alınan kaydın (uzak istasyon) yerel istasyon kaydı ile birlikte en küçük kareler hesaplamalarında kullanılması yoluna gidilmiştir (Goubau ve diğ., 1978; Gamble ve diğ., 1979). Ancak yapılan araştırmalar uzak istasyon ile yerel alan kayıtlarında aynı bandlarda, gürültü olabileceğini göstermiştir (örn. Rittler ve diğ., 1998). Bu soruna çözüm olarak da elektrik ve manyetik bileşenlerdeki gürültü içeriğine bağlı olarak verinin ağırlıklandırılması temeline dayanan bir yaklaşımla (robust yöntemi) empedans kestirimi yapılmaya başlanmıştır (örn. Egbert ve Booker, 1986; Sutarno ve Vozoff, 1989; Smirnov, 2003). Günümüzde eğer uzak istasyon kaydı varsa, uzak istasyon ve ağırlıklandırma yöntemlerinin birlikte kullanımı empedansın hesaplanmasındaki en genel yaklaşımdır (örn. Larsen ve diğ., 1996). Empedansın anılan farklı yollarla elde edilmesine ilişkin ayrıntılı bilgi Jones ve diğ. (1989) de verilmiştir. Uzak istasyon verisinin bulunmaması ve/veya baskın gürültü içeriği gibi uygulamada karşılaşılan sorunlar nedeniyle, MT yöntemde sinyalgürültü ayrımı bizce hala önemli bir sorundur. Bu konudaki yaklaşımlar genel olarak, verideki gürültüye duyarlı farklı ağırlıklandırma yöntemlerinin geliştirilmesi ile seçilen nitelik ve sınır değerlerine göre verinin sınıflanarak ön-elenmesi çalışmalarına odaklanmıştır (örn. Manoj ve Nagarajan, 2003; Weckmann ve diğ. 2005). Bu çalışmada karasal MT verisinin zaman ve frekans ortamı niteliklerine dayanan bir gürültü tanımı yapılarak, yapay sinir ağı (YSA) yöntemi ile sinyal-gürültü ayrımına yönelik bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Empedans kestirimi gü-

55 Uluocak vd 55 rültü sınıflaması ve tanımlaması sonucunda temiz olarak belirlenen güvenilir veri kullanılarak yapılmaktadır. Segmentin güvenilirliği ise YSA yönteminde kullanılan model tarafından belirlenmektedir. İzleyen metinde anılan yöntem ile ilgili kuramsal bilgi verildikten sonra yapay ve gerçek veri üzerinde yapılan deneme sonuçları sunulacaktır. Uygulamada karsılaşılan sorun ve çözüm önerilerine ilgili bölümlerde değinilecektir. YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YÖNTEMİ Zurada (1992) ye göre YSA fiziksel bir hücre sistemidir ve YSA yönteminde bilgi, elde edilebilir, saklanabilir ve sonra yeniden kullanılabilir. YSA nın sağladığı en önemli yenilik; ilgilenilen probleme yönelik öğrenme becerisi geliştirilebilmesi ve çözüme ilişkin karar verme-genelleme yeteneklerinin kullanılabilmesidir. Bunun için ağın eğitilmesi gerekir. Farklı öğrenme algoritmaları kullanılarak modelin hatasını en küçük yapan değişkenlerin yinelemeli biçimde hesaplanması sürecine eğitim denir. YSA öğrendikten sonra, daha önce eğitimde kullanılmayan veri grubu giriş verisi olarak kullanılıp ağın karar vermesi istenir. Macias ve diğ. (2000) de de belirtildiği gibi öğrenme yeteneği ve farklı problemlere kolay uyarlanabilme özeliği ile YSA yöntemi, arama jeofiziğinin birçok probleminin çözümünde kullanılmaktadır. YSA yönteminin jeofizik problemlere uygulanması ilk olarak 1980 lerden itibaren başlamıştır (Rumelhart ve diğ., 1986). YSA nın hızlı ve güvenilir sonuçlarından iki ve üç boyutlu MT ters çözüm çalışmalarında (Zhang ve Paulson, 1997; Spichak ve Popova, 2000; Spichak ve diğ., 2002), doğru akım özdirenç verilerinin ters çözüm çalışmalarında (El-Qady ve Ushijima, 2001), görüntü ve sinyal işleme ile desen tanıma uygulamalarında (Raiche, 1991; elektromanyetik yöntem için; Poulton ve diğ., 1992; GPR verilerinde; Al-Nuaimy ve diğ., 2000; Ehret, 2009), kuyu logu verilerinden litoloji sınırlarının sınıflanmasından formasyon özelliklerinin (porozite, tuzluluk, sıvı doygunluğu gibi) tahmin edilmesine kadar birçok kuyu logu probleminde (örn. Ardjmandpour ve diğ., 2011) yararlanılmıştır. MT gürültü yok etme uygulamalarında ise YSA nın kullanımı oldukça sınırlıdır ve genellikle veri sınıflama ve desen tanıma çalışmaları kapsamında uygulanmaktadır (örn. Manoj ve Nagarajan, 2003). Bahsedilen YSA uygulamalarında araştırmacılar, organik hücre sistemi temeline dayanan YSA yönteminin jeofizik problemlere uygulanabilirliğini göstermenin yanısıra, yöntemin elle yapılan sinyal sınıflama çalışmalarının tersine öznellikten uzak, otomasyona yönelik becerilerini de vurgulamaktadırlar. Ayrıca uygulamalar, YSA model değişkenlerinin seçiminde bir standartın olmayıp, veriye ve probleme yönelik yaklaşımlar yapıldığı göstermektedir. YSA Modeli YSA nın tarihsel gelişimi içinde birçok model geliştirilmiştir (örn. van der Baan ve Jutten, 2000 ve kaynakları). Bu çalışmada kullanılan YSA modeline ilişkin temel bilgiler verilecektir. YSA modelleri genel olarak; 1. Ağ topolojisine (kaç katman, kaç nöron) 2. Bağlantı biçimine (katmanlar arası ve sinirler arası bağlantı vb.) 3. Öğrenme yöntemine (danışmalıdanışmasız öğrenme vb.) bağlı olarak değişmektedir. Doğrusal olmayan problemlerin çözümünde çok katmanlı ileri beslemeli ağlar en çok tercih edilen YSA modelleridir. Ayrıca bu YSA modellerinin uygulama kolaylığı ve probleme kolay uyarlanabilmesi uygulanabilirliğini arttırmaktadır (Şahin, 2005). Bu tür ağlarda veri akışı girişten çıkışa doğru tek yönlüdür ve aynı katmandaki nöronlar arası bağ bulunmamaktadır (Şekil 1). Şekil 1 de sunulan modele göre; X; giriş verisi, W; ağırlık değerleri, k; katman (tabaka) sayısı, i; nöron sayısı ve b; eşik (veya sapma) değeri olmak üzere net giriş T; n k (5) T = (x w ) + b k i j ji i j1 = dir. T net girişi, φ; etkinleştirme fonksiyonunun serbest değişkenidir ve Ç çıkış;

56 56 Yerbilimleri Şekil 1. Bir gizli katmandan oluşan ileri beslemeli ağ mimarisi. Figure 1. Feed-forward network topology consisting of one hidden layer. Ç = ϕ (T ) (6) k i k i olarak ifade edilir. Eşik değeri giriş verisinden bağımsız olarak etkinleştirme fonksiyonunun konumunu kaydırmak için sabit bir sayı olarak toplam değere eklenir. YSA modellerinde sadece 0 ve 1 veya -1 ve 1 çıkışlarını üreten, doğrusal ve doğrusal olmayan fonksiyonlar gibi farklı etkinleştirme fonksiyonları kullanılmaktadır (örn. van der Baan ve Jutten, 2000 de Şekil 1d). Eğrisel etkinleştirme fonksiyonları, öğrenen modellerde en çok kullanılan fonksiyonlardır (örn. Haykin, 1999; van der Baan ve Jutten, 2000; Kaftan ve diğ., 2011). Ayrıca aynı model içindeki farklı katmanlarda aynı fonksiyonunun kullanılması zorunluluğu olmayıp, farklı fonksiyonların birlikte kullanımı da mümkündür. YSA işlem akışında sonraki aşama ağın eğitilmesi ile ağ değişkenlerinin güncellenmesidir. Bu tür ağ modellerinde genellikle danışmalı öğrenme algoritması olan geri yayılım algoritması kullanılmakta ve bu ağlara geriye yayılım ağları da denmektedir. Ayrıca özellikle sınıflama problemlerinde van der Baan ve Jutten (2000) de de vurgulandığı gibi çoğunlukla öğretmenli (denetlemeli) YSA modelleri kullanılanmaktadır. Bu yöntemde değişkenler genel olarak hatanın çıkıştan girişe doğru dağıtılması biçiminde güncellenir. Bu nedenle türevlenebilir bir etkinleştirme fonksiyonu seçilmelidir. Örnekler ve beklenen çıkışlar (hedef) verilerek eğitilen ağ (öğretmenli öğrenme işlemi), bu örneklerden yola çıkarak bir genelleme yapabilmektedir. Eğitim için özetle; i. nöron için hesaplanan; h i hedef ve Ç i çıkış değerleri arasındaki toplam karesel hatanın (E r ) geriye yayılması; E r nin en küçük değerini aldığı noktanın yinelemeli olarak bulunabilmesine dayanmaktadır. W ij ; i. ve j. nöronların bağlantısının ağırlık değeri (Karnin, 1990);

57 Uluocak vd 57 E W = η (7) W r k ij η; öğrenme oranını ifade etmektedir. Öğrenme hızı öğrenme oranına (ağırlıkların değişiminde adım büyüklüğüne) bağlı olarak değişir. Bu oranın belirlenmesinde ise bir kural olmayıp, küçük öğrenme oranı için hatanın en küçük değerinin bulunması fazla zaman alırken, çok büyük değerlerde tehlikeli biçimde ıraksama oluşabilmektedir. Bu değer genellikle pozitif ve [0, 2] aralığında bir sayı seçilmektedir (van der Baan ve Jutten, 2000). Türev zincir kuralı ile çözüldüğünde; E Ç T(net) W = η = Ç T(net) W k+ 1 k+ 1 r i i k+ 1 k+ 1 k i i ij d ϑ(t(net) ) η(h Ç ) ( W Ç ) (8.a) k+ 1 k+ 1 i k k i i k+ 1 k ij i dt(net) i Wij W = η(h Ç ) ϑ (T(net) )Ç (8.b) k+ 1 ' k+ 1 k i i i i elde edilir (Efe ve Kaynak, 2000). Burada E ri ϑ (net) =δ ifadesi; (k+1). katmandaki ' k+ 1 i hata için (k+1. katman çıkış katmanı ise, k. katman gizli katman olarak düşünülebilir). Her bir çıkış nöronundan gelen hatanın kullanılması ile ağırlıklardaki değişim; W = ηδ Ç (9) k k 1 i i i olur. Bu aşamada gizli katman ile çıkış katmanı arasında değişken güncelleme; a. yinelemede; W (a) = W (a 1) + W (a) ve k k+ 1 k ij ij ij b (a) = b (a 1) + b (a) (10) k k+ 1 k i i i dır (örn. Efe ve Kaynak, 2000). Hatanın çıkıştan geriye doğru dağıtılması sırasında karşılaşılan türev değerlerindeki ani sıçramalar µ; momentum çarpanı ile düzeltilebilmektedir. Momentum katsayısı ağın öğrenme sırasında yerel bir en küçük değere takılıp kalmasını engeller (Öztemel, 2003). Genellikle [0, 1] aralığında seçilen momentum katsayısı (örneğin Karnin, 1990 çalışması örnek 1 de µ= 0.5 ve Leung ve diğ., 2003 te µ=0.9 gibi) bellek gereksinimini arttırırken, hata yüzeyindeki küçük değişimler süzgeçlenmiş olmaktadır. Momentumlu ağırlıklar ise; W (a) =µ W (a 1) W (a) (11) k k+ 1 k ij ij ij biçiminde elde edilir. Ağın eğitimi (değişkenlerin güncellenmesi) hatanın en küçük değerinde veya yakınsama oranı çok yavaşladığında durdurulmaktadır. Giriş verisinin seçimi ağın eğitimini etkileyen önemli bir olgudur. Eğitim ve denetleme işlemi için tüm veri kümesini tanımlayacak en uygun örneklerin giriş verisi olarak belirlenmesi YSA nın başarısını doğrudan etkilemektedir. Ayrıca giriş, çıkış ve ağırlıkların ölçeklenmesi farklı ortamlardan gelen verilerin aynı ölçekte birlikte değerlendirilmelerine olanak sağlayabilmektedir (Manoj ve Nagarajan, 2003; van der Baan ve Jutten, 2000). YSA modelerinde gizli katmanların ve nöronların sayısına ilişkin bir kısıtlama olmayıp, genellikle deneme yanılma yoluyla, probleme yönelik en uygun topoloji belirlenmektedir. Uygulamada az sayıda seçilen nöronların ağın öğrenme yeteneğini olumsuz yönde etkilediği, nöronların sayısındaki aşırı artışın ise ağın ezberlemesine neden olduğu görülmüştür. Bu durum sadece o veri için doğru tahmin yapan modelin, bir sonraki veri için yetersiz kalmasına yol açmaktadır. van der Baan ve Jutten (2000), gizli katmandaki nöron sayısının eğitim veri sayısından büyük olmaması gerektiğini söylemişlerdir. Araştırmacılar ağın hata değişimine bakarak, deneme yanılma yoluyla küçük nöron sayısından başlanarak, en uygun sayıyı bulmayı önermişlerdir. Dahası bir gizli katmanlı modellerle, iki gizli katmandan oluşan modellerin benzer sonuçlar ürettiği uygulamalar bulunmaktadır (örn. van der Baan ve Jutten, 2000). Bu nedenle örneğin daha az karmaşık YSA modellerinde ağırlıkların optimizasyonu ve dolayısıyla eğitim daha kolaylıkla yapılabilmektedir.

58 58 Yerbilimleri YSA Sınıflaması İçin MT Verisinde Gürültü Tanımı MT verisinde YSA ile gürültü tanıma/sınıflama çalışması için, öncelikle eşit değerli alt zaman segmentlerine ayrılan kayıtta segmentlerin zaman ve frekans ortamı niteliklerindeki saçılmalara, diğer bir ifadeyle anılan niteliklere göre segmentlerin durağanlığının bozulmasına neden olan olgulara bağlı olarak gürültü tanımı yapılmıştır. Bu olgular; güç yoğunluğu spektrumundaki saçılmalar, iğnecik gürültüsü ve zaman serisi genliklerindeki (sinyal dokusundaki) değişimler olarak ifade edilebilir. 1-MT zaman serisindeki farklı gürültü bileşenleri verinin öz ve çapraz güç spektrumunda saçılmaya ve dolayısıyla da empedansta hatalara neden olmaktadır (Goubau ve diğ., 1978). Bu nedenle tüm kaydın güç yoğunluğu spektrumunun durağanlığını bozan segmentlerin belirlenmesi ile güç yoğunluğu spektrumuna bağlı indeks oluşturulmuştur. Güç yoğunluğu spektrumu hesaplamaları spektrumun non-parametrik kesitirimi olan periodogram ile yapılmıştır. Bu yöntem de her bir segmentin Fourier dönüşümlerinin karesel genliklerinin ortalamaları, segment örnek sayısının toplamının karesi ile normalleştirilerek spektral ortalamalar elde edilir. (Proakis ve diğ., 1992). Herhangi bir f frekans değeri (veya [f i f i+n ] aralığı) için bir X bileşeninin, i; segment numarası, S ; i. seg- f igys f mentin güç yoğunluğu spektrumu ve K GYS ; bütün kaydın güç yoğunluğu spektrumunu göstermek üzere, segmentin güç yoğunluğu spektrumundaki saçılım 0/1 (gürültü/gürültüsüz) olarak işaretlenmiştir (eşitlik (12)). Indeks Ýndeks GYSi 1, S medyan(k ) ± std = 0, S < medyan(k ) ± std f f igys GYS medyan f f igys GYS medyan (12) Eşitlikte std medyan medyandan sapmayı göstermektedir. Birinci gürültü indeksi 0 olan segmentler burada örneklendirilen MT verisinin E y bileşeni, 3. frekans değeri için Şekil 2 de oklarla gösterilmiştir. 2-Diğer bir gürültü indeksi için zaman serisi dokusunu bozan iğnecikler ile zaman serisinin genliğindeki sapmalar berlirlenmiştir. İğnecik, doğrusal yönsemesi giderilmiş zaman segmentlerindeki mutlak genliğin kısa zaman aralıklarındaki ani artışlarıdır. Zaman serisindeki iğnecikler Mori ve diğ. (2007) tarafından düzenlenen, Akustik Doppler Velosimetri verisinin iğnecik gürültülerini yok etmek için tasarlanmış faz-uzay yöntemi ile belirlenmiştir. Bu yaklaşım 3 aşamalı olarak verideki iğnecikleri tanımlamaktadır. Birinci aşamada serinin birinci ve ikinci türevleri hesaplanır. İkinci aşamada evrensel kesme değeri ile verinin maksimumları belirlenir (diğer bir ifadeyle türevlerin standart sapmaları hesaplanır). Üçüncü aşamada ise gürültüsüz veri faz-uzay veya Poincaré haritaları ile gruplanır (Goring ve Nikora, 2002). Segmentin iğnecik indeksinin 0 olması (gürültülü segment) için belirlenen iğneciklerin mutlak genliğinin, iğneciksiz segmentin mutlak genlik+standart sapma değerinden büyük olması gerekmektedir (Şekil 3). 3- Son olarak iğnecik ve/veya daha uzun zaman aralıklı basamak türü gürültüler gibi zaman serisi dokusunu bozan değişimler, basit tanımlayıcı istatistik yaklaşımla, segmentin her bir değerinin, o segmentin ortalama genliğinden sapmasını hesaplayarak belirlenmiştir. Burada i; segment numarası ve her bir segmentin genliğe göre standart sapmasının yüzde değişimi ( σ i ) olmak N üzere, N segment sayısı için σ i değerleri N N hesaplanmıştır. σi ort( σ i ) + std( σi ) koşulunu sağlayan segment 0; gürültülü olarak işaretlenmiştir. Böylelikle incelenen frekans aralığında baskın gürültü sunan segmentler ile tek bir frekansta baskın bile olsa- zaman serisi genliğindeki ani değişimler ve zaman serisi dokusunu bozan iğnecik gibi etkiler her bir segment için gürültü olarak tanımlamıştır. UYGULAMA Uygulamada kullanılan işlem basamakları özetle aşağıdaki gibidir: 1. Tüm kayıt zaman ortamında, her biri sabit değerli (512 veya 1024) alt segmentlere

59 Uluocak vd 59 Şekil 2 (a) Ey bileşeninin segment ve frekans sayısına bağlı güç yoğunluğu spektrumu (GYS) değişimi (b) 3. frekans için GYS değişimi (o orjinal veriyi, noktalı çizgi sınır değerlerini göstermektedir). Figure 2 (a) Power spectral density (PSD) values of Ey component depending on segment and frequency numbers (b) PSD change for the 3rd frequency (circles indicate original data, dotted lines indicate limit values). Şekil 3. Arazi verisi, Ey bileşenindeki iğnecik gürültüsü örneği. Figure 3. Field MT data, spike noise in Ey component. ayrılmış ve her segmentten doğrusal yönseme yok edilerek, 0 ortalamalı zaman serisi elde edilmiştir. 2. Daha sonra YSA eğitim verisinin her segmenti zaman serisi genliğine ve iğnecik gürültüsüne göre 0/1 olarak işaretlenmiştir. 3. Zaman serisi frekans dönüşümü öncesi zaman ortamında pencerelenmiştir. Bu amaçla kullanılan Hamming fonksiyonu; a=0.5 katsayısı, N veri boyu olmak üzere (0 n N/12) w(n)=a(1+(cos(-π-π/n)) biçimindedir. x; giriş verisi ve pencereleme işlemi y(n)=w(n) x(n) dir. Ardından ayrık Fourier dönüşümü (FD) ile her bir segmentin frekans bilgisi elde edilmiştir. 4. Frekans ortamındaki hesaplamalar -logaritmik artan aralıklar için- ortalama alınarak gerçekleştirilmiştir. Uygulanan ortalama alma işlemi zaman ortamı pencereleme ve örnekleme aralığına bağlı olarak tanımlanan ve kesme frekansı değerine göre seçilen frekans aralıkları için yapılmıştır (Simpson ve Bahr, 2005). 5. Bundan sonraki aşamada Vozoff (1991) da belirtildiği gibi farklı MT bileşenlerinden öz ve çapraz güç yoğunluğu spektrumları hesaplanmıştır. Çapraz güç hesaplamalarında geleneksel yaklaşımla, elektrik alandan daha az gürültülü yatay manyetik alan bileşenleri kullanılmıştır. 6. Görünür özdirenç ve faz değerleri iki farklı yöntem kullanarak hesaplanmıştır. Öncelikle

60 60 Yerbilimleri MT değerlendirme çalışmalarında ilk yaklaşım olan en küçük kareler yöntemi ile (4) eşitliğinin çözümünden empedans hesaplanmıştır. İkinci yöntem olarak da ağırlıklandırma yöntemini uygulanmıştır. Empedansın anılan farklı yaklaşımlarla elde edilmesi bu makalenin kapsamı dışındadır. Ancak özetle ağırlıklandırma yönteminde Chave ve Thomson (2004) te önerildiği gibi en küçük kareler kestirim hatasının bir ölçüsü olan verinin çoklu karesel uyumun gerçel değerleri başlangıç ağırlıkları olarak kullanılmıştır. X ve X ; sırasıyla ölçülen ve kestirilen manyetik alan bileşenleri (benzer olarak Y ve Y elektrik alan bileşenleri), * karmaşık eşlenik, S XY ; çapraz güç yoğunluğu spektrumu (S XX ; öz güç yoğunluğu) olmak üzere çoklu uyum; S (S ) S γ = (13) YY S S (S ) S (S ) S 1 2 YX XX XY * * 1 1 YY XX XY XX XX XY bagıntısı ile verilir (Chave ve Thomson, 2004). Ayrıca kestirim hatasını yok etmek için farklı ağırlık fonksiyonları birlikte kullanılarak (karma ağırlık fonksiyonu), yinelemeli olarak ağırlıklar güncellenmiştir. Bu yaklaşıma ilişkin ayrıntılı bilgi Chave ve Thomson (2004) da yeralmaktadır. 7. YSA modeli için geri yayılım algoritması bir giriş katmanı, iki gizli katman ve bir çıkış katmanı olacak biçimde oluşturulmuştur. Ayrıca en uygun ağ topolojisi için denemeyanılma çalışmalarında en küçük katman ve nöron sayısı ile, en kısa eğitim süresinde en doğru tahmini yapacak ağın belirlenmesi hedeflenmiştir. Buna göre gizli katmanlardaki nöron sayıları sırasıyla 50 ve 15 olarak belirlenmiş ve bu katmanlarda hiperbolik tanjant sigmoid etkinleştirme fonksiyonu kullanılmıştır. Çıkış için ise, logaritmik sigmoid etkinleştirme fonksiyonu kullanılarak, 0 veya 1 çıkışını üreten bir nöronlu bir katman tasarlanmıştır. Momentum değişkeni 0.8, öğrenme oranı 0.2 olarak belirlenmiştir. Ağın, tüm kaydın en az yarısındaki gürültüyü tahmin etmesini beklediğimizden, eğitim verisi olarak empedans kestirminde kullanılan dört bileşen verisinin sadece ikisi kullanılmıştır. Bunun için aynı nitelikteki veri çifti seçilmiş, E x ile eğitilen ağda E y ve H x ile eğitilen ağda ise H y bileşenindeki gürültü tanımlanıp sınıflanmıştır. 8. Seçilen gürültü indeksine bağlı olarak YSA yöntemi ile yapılan sınıflama ve değerlendirme ile geleneksel MT empedans hesaplamasına ilişkin sonuçlar (yapay veri için; ağırlıklandırma yöntemi ve arazi verisi için; uzak istasyon+ağırlıklandırma yöntemi), aynı değişkenler aynı ölçekte olacak biçimde grafiklenerek sunulmuştur. 9. Veriye zaman veya frekans ortamında herhangi bir görsel düzeltme yapılmamıştır. Örnek 1: Yapay Veri YSA modelini denemek için ilk uygulama verisi olarak zaman ortamında [-1, 1] genlikli, rastgele değerlerden oluşan iki manyetik alan bileşeni (H x ve H y ) oluşturulmuştur. Kuramsal Z köşegen elemanları, Goubau ve diğ. (1978) da da önerildiği gibi Z xy ~ Z yx olarak belirlenmiştir. Ayrıca bütün empedans bileşenleri birbirinden farklı ve frekanstan bağımsız seçilmiştir. Kuramsal değişkenlerden (1) doğrusal ilişkisi kullanılarak elektrik alan verisi oluşturulmuştur. Yapay veri örnekleme frekansı 20 Hz, bir segment için veri sayısı 1024 olarak tanımlanmıştır. Değişkenler 12 farklı frekans değeri için hesaplanmıştır. Gürültü yok etme uygulaması için manyetik alan (H) bileşenlerine farklı frekans ve zaman ölçeğinde, farklı genliklerde, iğnecik (örn. Ricker dalgacığı) ve dönemsel gürültü (sinüs fonksiyonu) eklenmiştir (Çizelge 1). Gürültü bileşenlerinin hangi segmentleri etkilediği Şekil 4 te sunulmuştur. H bileşenleri incelendiğinde, verinin gürültülü segmentlerinin güç yoğunluğu spektrumunda genel yönelimden sapmaya neden olduğu Şekil 5a da gözlenebilmektedir (okla belirtilen). Ayrıca Şekil 5b de yatay eksen gerçel bileşen, düşey eksen ise sanal bileşen olmak üzere empedanstaki değişim Argand diyagramı biçiminde sunulmuştur. Şekilden de izlenebileceği gibi Argand diyagramında saçılım ve kümelenmeler gürültü etkisiyle oluşmuştur (örn. Weckmann ve diğ. 2005). Ek olarak Şekil 5c de gürültü aynı frekans değeri için bazı segmentlerin uyum

61 Uluocak vd 61 Çizelge 1. Yapay veri için kullanılan gürültü türleri Table 1. Noise types used for synthetic data g-1: Hx ve Hy bileşenleri ilişkili, [-1, 1] genlikli rastgele gürültü g-2: [-1, 1] genlikli, dönemsel gürültü; f1= Hz, Sin(2πf1t) 2 2 g-3: İğnecik gürültüsü; f2= Hz, ( π 3(1-2( πf )(t 100dt) e f ) 2 2 (t 100dt) ) 2 g-4: g-5: dt: örnekleme zamanı, t: zaman İğnecik ve dönemsel gürültü; f3= ve f4= Hz ( π f 3 ) 3(1-2( πf )(t 356dt) e (t 356dt) 2 + sin(2πf t)) 3 4 Hx ve Hy bileşenleri ilişkili iğnecik gürültüsü; Hy=Hx+n3 (a) (b) Şekil 4. Gürültü türleri ve gürültülü segment numaraları (a) Hx bileşeni (60, 61 ve 62. segmentlerde tüm gürültü türleri baskındır (b) Hy bileşeni. Figure 4. Noise types and noisy segments (a) Hx component (all noise types are active in the 60th, 61st, and 62nd segments) (b) Hy component. değerlerinde (E x -H x H y ve E y -H x H y ) düşüş ve düzensizliğe neden olmuştur (okla işaret edilen). H bileşenlerinin zaman serisi genlik değişimleri % olarak Şekil 6 da yer almaktadır. Sürekli çizgiler genlikteki sapmaların gürültü olarak tanımlanmasında kullanılan kabul aralığını ifade etmektedir. YSA eğitimi için kullanılan H x bileşeni Şekil 7a da yer almaktadır. Şekil 7b ve c de gürültülü segment örnekleri, Şekil 7d, e ve f de ise gürültü türlerine göre sınıflamada kullanılan indeksler sunulmuştur. Üç gürültü türünden de etkilenen segmentler, yok edilmesi hedeflenen gürültülü veriyi tanımlamaktadır. Bu nedenle YSA

62 62 Yerbilimleri Şekil 5. Gürültülü yapay veri (a) H bileşenleri güç yoğunluğu spektrumları (GYS) (b) ağırlıklandırma yöntemi ile hesaplanan empedansın Argand diyagramı (c) Ex-HxHy ve Ey-HxHy uyumunun segment ve frekans sayısına bağlı değişimleri. Figure 5. Noisy synthetic data (a) power spectral densities (PSD) of H components (b) Argand diagram of impedance calculated by robust method (c) changes in Ex-HxHy and Ey-HxHy coherence based on segment and frequency number. modelinde gürültüsüz verinin hedef çıktısı olarak bu niteliklerin 1 olduğu segmentler dikkate alınmıştır (Şekil 8a kırmızı işaretle gösterilen YSA hedef sınıfları). Böylelikle üç gürültü türü için, gürültü seçiminde yapılan kabul kriterlerinin olumsuzluklarından etkilenmeden, verideki tüm gürültü tanımlanmış olmaktadır. Hedef sınıflar kırmızı ve ağın ürettiği sonuçlar yeşil olmak üzere, eğitim sonucu Şekil 8a da yer almaktadır. Ağın eğitimi basit bir dizüstü bilgisayarda (Intel Core 2 CPU, 2 GHz, 1.99 GB RAM), örneğin 73. segment için 2.7 s (Şekil 8b), tüm verinin eğitimi ise 65.8 s de tamamlanmıştır. Şekil 8b de kesikli çizgi, ağ değişkenleri güncellenirken ortalama karesel hatanın değişimini, diğer bir ifadeyle eğitimin durma zamanını ifade etmektedir. H x ile eğitilen ağa H y verisi giriş verisi olarak tanıtılıp, verideki gürültü 1.6 s de %100 doğrulukla sınıflanmıştır (Şekil 9). YSA sınıflaması ardından gürültülü segmentlerin elenmesiyle Şekil 5 te izlenen saçılımların yok edilebildiği gözlenmiştir (Şekil 10). Gürültüsüz veriden en küçük kareler yöntemi ile empedans değerleri hesaplanmış ve başlangıçta atanan kuramsal empedans değerlerine ulaşılmıştır 2+2i 3+3i ([, Şekil 10b). Ayrıca gürültülü 5+5i -1-1i veriden geleneksel yaklaşımla hesaplanan görünür özdirenç ve faz değerlerinde eğri yönelimi ve hata aralığı bakımından saçılımlar varken (Şekil 11a ve b, mavi ve kırmızı renklerle gös- [

63 Uluocak vd 63 Şekil 6. Zaman serisi genliğindeki sapmaların segmentlere göre değişimi. Figure 6. Change of the amplitude of time series deviations as per segments. terilen değişimler), gürültüsüz veriden en küçük kareler yöntemi ile elde edilen değerlerde bu hataların düzeldiği gözlenmiştir (Şekil 11). Örnek 2: Arazi Verisi Örnek 2 de sunulan arazi verisi Kuzey Dogu Brezilya da yürütülen yerel projen alınmıştır (Ulugergerli ve diğ., 2011). Sao Joaquim do Pacui (SJP) istasyonu ile uzak istasyon verisi olarak da Tatuoca (TTA) istasyonu uzun dönemli MT kayıtları kullanılmıştır. Kayıt 1 Hz frekans örneklemeli ve herbiri 1024 veri içeren 84 segmentten oluşmaktadır. Veri bileşenlerinin güç yoğunluğu spektrumlarındaki değişimler ve geleneksel gürültü yok etme yaklaşımı (uzak istasyon+ağırlıklandırma yöntemi) ile hesaplanan empedans bileşenlerinin segmentlere göre değişimleri -rastgele seçilen 5. frekans için- Şekil 12 de yer almaktadır. Gürültü, bazı frekanslar için E ve H bileşenleri arasında yüksek ilişki gösterir biçimde, segmentlerin spektrum değerlerinde sapmalara neden olmuştur (Şekil 12a). Ayrıca Şekil 12c de gürültülü verinin uyum değerlerindeki değişim yer almaktadır. Okla işaret edilen sapmalar, izleyen bölümlerde açıklanan YSA gürültü yok etme uygulamasıyla düzeltilmiştir. YSA eğitiminde kullanılan E x ve H x zaman serileri sırasıyla, Şekil 13a ve Şekil 14a da yer almaktadır. Şekil 13a da okla gösterilen zaman aralığındaki iğnecik gürültüsü, Şekil 13b de ayrıntılı olarak gösterilmiştir. Şekil 14b de ise H x bileşeninin güç yoğunluğu spektrumundaki gürültü örneği bulunmaktadır. Her iki bileşenin YSA hedef sınıfları sırasıyla Şekil 13c ve Şekil 14c de sunulmuştur. YSA eğitimi sonucunda ağ tüm verideki gürültüyü bir kaç dakikada % 89 doğrulukla sınıflamıştır (Şekil 15). Sınıflanan gürültülü segmentlerin elenmesi ile hesaplanan güç yoğunluğu spektrumlarında Şekil 12a daki sapmaların yok edildiği gözlenmektedir (Şekil 16a). Ayrıca gürültüsüz veriden en küçük kareler ile hesaplanan empedans, geleneksel yolla hesaplanan değerlere göre Argand diyagramında Şekil 12b deki saçılımları göstermez (Şekil 16b). Dahası uyumdaki düzensiz değişimlerin Şekil 12c ile karşılaştırıldığında yok edildiği söylenebilir (Şekil 16c). Gürültülü verinin en küçük kareler ile hesaplanan görünür özdirenç değerlerinde xy yönünde ve özellikle 3. frekansta eğrinin yöneliminde sapma (Şekil 17a), görünür özdirenç ve fazın yx

64 64 Yerbilimleri Şekil 7. Sentetik veri Hx bileşeni (a) zaman serisi (ZS) (b) [3020.8, 3072] s zaman aralığındaki 60.segment, tüm gürültü türleri (c) [3686.4, ] s zaman aralığındaki 73. segment, iğnecik gürültüsü (d) güç yoğunluğu spektrumuna (GYS) bağlı indeks (e) iğnecik indeksi ve (f) zaman serisi genlik değişimlerine bağlı gürültü indeksi. Figure 7. Synthetic data Hx component (a) time series (TS) (b) 60th segment in [3020.8, 3072] s time frame, all noise types 73rd segment in (c) [3686.4, ] s time frame, spike noise, index of (d) power spectral density (e) spike and (f) the amplitude of TS. Şekil 8 (a) Eğitim sonucu (kırmızı hedef sınıflar, yeşil ağ sonucu elde edilen sınıflar) (b) 73. segment için ağ verimi (kesikli çizgi eğitimin durma kriteri). Figure 8 (a) Training result (target classes are red and classes generated by the network are green) (b) Network performance for 73rd segment (intermittent line is training stop criteria).

65 Uluocak vd 65 Şekil 9. Hy bileşeni, YSA sınıflama sonucu (kırmızı hedef sınıflar, yeşil ağ sonucu elde edilen sınıflar). Figure 9. Hy component, ANN classification result (target classes are red and classes generated by the network are green). Şekil 10. Gürültüsüz yapay veri (a) H bileşenleri güç yoğunluğu spektrumları (GYS) (b) en küçük kareler yöntemi ile hesaplanan empedansın Argand diyagramı (c) E x -H x H y ve E y -H x H y uyumunun segment ve frekans sayısına bağlı değişimleri. Figure 10. Noise-free synthetic data (a) power spectral densities (PSD) of H components (b) Argand diagram of impedance calculated by least squares method (c) Ex-HxHy and Ey-HxHy coherence changes as per segment and frequency number. bileşeni 2. frekansta geniş hata aralığı gibi düzensizlikler vardır (Şekil 17b). Uzak istasyon verisi kullanılarak uygulanan ağırlıklandırma yaklaşımı ise, gerek eğri yönelimi gerekse de hata aralıklarının genişliği bakımından gürültü etkilerini düzeltme konusunda zayıf kalmıştır (Şekil 17, kırmızı renkle gösterilen değişimler). Oysa YSA sınıflaması ardından gürültüsüz veriden en

66 66 Yerbilimleri Figure 11. Yapay verinin görünür özdirenç ve faz değerleri (a) xy (b) yx yönleri (mavi; en küçük kareler yöntemi, kırmızı; ağırlıklandırma yöntemi ve yeşil; YSA sınıflaması sonrası en küçük kareler yöntemi). Figure 11. Apperant resistivity and phase curves of synthetic data (a) xy (b) yx directions (blue; least squares method, red; robust method, green; least squares method after ANN classification). Şekil 12. Gürültülü arazi verisi (a) 4 bileşenin güç yoğunluğu spektrumları (GYS) (b) geleneksel yaklaşımla (uzak istasyon+ağırlıklandırma yöntemi) hesaplanan empedansın Argand diyagramı (5. frekans için) (c) Ex-Hx- Hy ve Ey-HxHy uyumunun segment ve frekans sayısına bağlı değişimleri. Figure 12. Noisy MT data (a) power spectral densities (PSD) of 4 components (b) Argand diagram of impedance calculated as conventional approach (remote reference+robust method) (for 5th frequency) (c) changes of Ex-HxHy and Ey-HxHy coherence on basis of segment and frequency number.

67 Uluocak vd 67 c Şekil 13. YSA eğitim verisi, Ex bileşeni (a) tüm kayıt (ok işareti 11. segmenti göstermektedir), (b) 11. segment, iğnecik gürültüsü örneği (c) YSA hedef sınıflar. Figure 13. ANN training data, Ex component (a) entire record( the arrow indicates 11th segment ) (b) 11th segment, sample of spike noise (c) ANN target classes. c Şekil 14. YSA eğitim verisi, Hx bileşeni (a) tüm kayıt (ok işareti 10. segmenti göstermektedir), (b) 10. segment, güç yoğunluğu spektrumu gürültüsü örneği (c) YSA hedef sınıflar. Figure 14. ANN training data, Hx component (a) entire record(the arrow indicates 10th segment ) (b) 10th segment, sample of power spectral density noise (c) ANN target classes.

68 68 Yerbilimleri Şekil 15. Eğitim sonucu (ağ % 89 oranla doğru sınıflamıştır, kırmızı; hedef, yeşil; sınıflanmış veri). Figure 15. Training result (network was classified with 89 % accuracy; target is red while classified data is green). Şekil 16. Gürültüsüz arazi verisi (a) 4 bileşenin güç yoğunluğu spektrumları (GYS) (b) en küçük kareler yöntemi ile hesaplanan empedansın Argand diyagramı (5. frekans için) (c) Ex-HxHy ve Ey-HxHy uyumunun segment ve frekans sayısına bağlı değişimleri. Figure 16. Noise-free field data (a) power spectral densities (PSD) of 4 components (b) Argand diagram of impedance calculated using least squares method (for 5th frequency) (c) changes of Ex-HxHy and Ey-HxHy coherence in accordance with segment and frequency number. küçük kareler yöntemi ile hesaplanan görünür özdirenç ve faz, hem en küçük kareler yöntemi ve hem de geleneksel hesaplamayla elde edilen değerlere göre -eğri yönelimi ve hata aralıkları bakımlarından- düzelme göstermektedir (Şekil 17, yeşil renkle gösterilen değerler). SONUÇLAR VE TARTIŞMA MT yöntemde gürültünün çeşitliliği, gürültü ve sinyalin benzer spektral özellikler göstermesi, uzak istasyon kaydının hiç olmaması ve/veya yerel gürültüden etkilenmesi, sinyal uyumunun düşük olması veya gürültü etkisiyle yanıltıcı ol-

69 Uluocak vd 69 Şekil 17. MT verisi, görünür özdirenç ve faz değerleri (a) xy (b) yx yönleri (mavi; en küçük kareler yöntemi, kırmızı; uzak istasyon+ağırlıklandırma yöntemi ve yeşil; YSA sınıflaması sonrası en küçük kareler yöntemi). Figure 17. Apperant resistivity and phase curves of MT data (a) xy (b) yx directions (blue; least squares method, red; remote references+robust method, green; least squares method after ANN classification). ması (ilişkili gürültü) gibi nedenlerle, geleneksel yaklaşımlar verideki gürültüyü tanımlamada ve elemede zayıf kalmaktadır. Bu nedenle bu çalışmada YSA yöntemi kullanılarak, farklı gürültü türlerinden etkilenen MT verisinin zaman ve frekans ortamı niteliklerine bağlı olarak sınıflanması ve gürültülü segmetlerin tanımlamasına ilişkin bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Çalışmada gürültü tanıma/sınıflama için mühendislik çalışmalarında yaygın olarak uygulanan momentumlu geri yayılımlı YSA modeli kullanılmıştır. Ağ topolojisini belirlerken ağın eğitiminin başarısı ve eğitim süresi bir kıstas olarak dikkate alınmıştır. Ağ modeli, yapay veri kullanılarak denetlenmiş ve ardından arazi verisine uygulanmıştır. Uygulamada sadece eğitim verisi için gürültü indeksi oluşturulmuş, diğer bileşenlerdeki gürültü YSA ile tanımlanmıştır. Sonuç olarak YSA yöntemi ile yapay veride % 100, arazi verisinde % 89 doğrulukla gürültülü veri sınıflanmıştır. Bileşenlerde gürültülü olarak tanımlanan segmentlerin elenmesi ile de güç yoğunluğu spektrumları ve uyum değerlerindeki saçılımların asıl veriden elde edilenlere göre düzeldiği gözlenmiştir. Dahası en küçük kareler yöntemi ile hesaplanan görünür özdirenç ve faz, asıl veriden en küçük kareler ve geleneksel yolla hesaplananlara oranla, eğri yönelimi ve hata oranları bakımından iyileşme göstermiştir. YSA yöntemi kullanılarak MT verisindeki gürültüyü yok etmeye yönelik bu uygulama, işlem yükü ve zamanı bakımından elle yapılan görsel denetlemeye göre bir üstünlük sağladığı gibi, MT yöntemde geleneksel gürültü yok etme çalışmalarına bir seçenek (alternatif) olacak biçimde durağan sonuçlar üretmiştir. TEŞEKKÜR Bu çalışmada kullanılan MT verisini sağlayan Segio FONTES ve jeofizik birimi çalışanlarına (Observatorio Nacional-Brezilya) teşekkür ederiz. KAYNAKLAR Al-Nuaimy, W., Huang, Y., Nakhkash, M., Fang, M.T.C., Nguyen, V.T. ve Eriksen, A., Automatic detection of buried utilities and solid objects with GPR using neural networks and pattern recognition: Journal of Applied Geophysics, v. 43, Issues 2-4, Ardjmandpour, N., Pain C, Singer J., Saunders J., Aristodemou E. ve Carter, J., 2011.

70 70 Yerbilimleri Artificial neural network forward modelling and inversion of electrokinetic logging data, Geophysical Prospecting, 59, Chave A. D. ve Thomson D. J., Some comments on magnetotelluric response function estimation. J. Geophys. Res., 94: Chave A. D. ve Thomson D. J., Bounded influence magnetotelluric response function estimation. Geophys. J. Int., 157: Efe M. ve Kaynak O., Yapay sinir ağları ve uygulamaları. Boğaziçi Üniv. Yay., 148 s. Egbert G. D. ve Booker J. R., Robust estimation of geomagnetic transfer functions. Geophys. J. Roy Astr. Soc., 87: Ehret, B., Leibniz Institute for Applied Geophysics, Stilleweg 2, Hannover, Germany, Geoderma 160 (2010) El-Qady G. ve Ushijima K., Inversion of DC resistivity data using neural networks. Geophysical Prospecting, 49: Gamble T. D., Goubau W. M. ve Clarke J., Magnetotelluric with a remote magnetic reference. Geophysics, 44 (1): Goring D. G ve Nikora V. I, Despiking acoustic doppler velocimeter data, J. Hydraul. Eng. 128, 117. Goubau W. M., Gamble T. D. ve Clarke J., Magnetotelluric data analysis: removal of bias. Geophysics, 43: Haykin S., Neural network: a comprehensive foundation, Second ed. Prentice Hall, New Jersey, USA. Jones A.G., Chave A. D., Egbert G., Auld D. ve Ahr K., A comparison of techniques for magnetotelluric response function estimation. Journal of Geophysical Research, 94 (10): Kaftan I., Salk M ve Senol Y., Evaluation of gravity data by using artificial neural networks case study: Seferihisar geothermal area (Western Turkey), Journal of Applied Geophysics, 75, Karnin, E. D., A simple procedure for pruning back-propagation trained neural networks, IEEE IEEE Transaction on Neural Networks, 1, 2, Larsen J. C., Mackie R. L., Manzella A., Fiordelisi A. ve Rieven S., Robust smooth magnetotelluric transfer function. Geophys. J. Int., 124: Leung F.H.F, Lam H. K., Ling S. H. ve Peter K. S. Tam, Tuning of the structure and parameters of a neural network using an improved genetic algorithm, IEEE Transaction on Neural Networks, 14, 1, Macias C.C., Sen M.K. ve Stoffa P.L., Artificial neural networks for parameter estimation in geophysics. Geophysical Prospecting 48, Manoj C. ve Nagarajan N., The Application of artificial neural networks to magnetotelluric time-series analysis. Geophys. J. Int., 153, Mori N, Suzuki T. ve Kakuno S., Noise of acoustic doppler velocimeter data in bubbly flows, J. Eng. Mech. 133, 122. Öztemel E., Yapay Sinir Ağları. Papatya Yay., 232 s. Proakis J.G., Rader C.M., Fuyun L. ve ChrysostomosL., Advanced digital signal processing; Macmillan, New York. Poulton M., Stenberg B. ve Glass C., Location of subsurface targets in geophysical data using neural networks, Geophysics, 57, Raiche A., A pattern recognition approach to geophysical inversion using neural nets. Geophys. J. Int., 105, Rittler O., Junge A. ve Dawes G. J. K., New equipment and processing for magnetotelluric remote reference observations. Geophys. J. Int., 132, Rumelhart D.E., Hinton, G.E. ve Williams, R.J., Parallel distributed processing: explorations in microstructure of cognition. MIT Press Cambridge, MA, USA, 1,

71 Uluocak vd pp. Simpson F. ve Bahr K., Practical Magnetotellurics. Cambridge University Pres., 254 pp. Sims W., Bostick F. ve Smith H., The estimation of magnetotelluric impedance tensor eelements from measured data. Geophysics, 36, Smirnov M. Y., Magnetotelluric data processing with a robust statistical procedure having a high breakdown point. Geophys. J. Int., Spichak, V.V., Fukuoka, K., Kobayashi, T., Mogi, T., Popova, I., ve Shima, H., Artificial neural network reconstruction of geoelectrical parameters of the Minou fault zone by scalar CSAMT data. J. Appl. Geoph., 49 (1/2), Spichak V. ve Popova I., Artificial neural network inversion of magnetotelluric data in terms of three-dimensional Earth macroparameters. Geophys. J. Int., 142, Swift C. M., A Magnetotelluric investigation of an electrical conductivity anomaly in the Southwestern United States. (Ph.D. dissertation), Mass. Institute of Technology. Şahin M., Çeşitli Geriye Yayılım Yapay Sinir Ağı Algoritmalarının Karşılaştırılması ve Bazı Uygulamaları. (Yüksek Lisans Tezi), Çanakkale. Ulugergerli E.U., Fontes S. L., Carvalho R. M, Germano C. R. ve Carrasquilla A., Magnetotelluric response estimates under the equatorial electrojet in Brazil, 12th International Congress of the Brazilian Geophysical Society August 15-18, 2011, Rio de Janeiro, Brazil. van der Baan M. ve Jutten C., Neural networks in geophysical applications. Geophysics, 65: Vozoff K., The magnetotelluric method. In: M.N. Nabighian (Ed). Electromagnetic Methods in Applied Geophysics, SEG, Tulsa, OK, 2: Weckmann U., Magunia A. ve Ritter O., Effective noise separation for magnetotelluric single site data processing using a frequency domain selection sheme. Geophys. J. Int., 161, Zhang Y. ve Paulson K. V., magnetotelluric inversion using regularized hopfield neural networks. Geophysical Prospecting, 45, Zurada J.M., Introduction to artificial neural systems. West Pub. Comp., 679 pp.

72

73 Yerbilimleri, 34 (1), Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi Bülteni Bulletin of the Earth Sciences Application and Research Centre of Hacettepe University Edge Detection of Magnetic Sources Using Enhanced Total Horizontal Derivative of the Tilt Angle Geliştirilmiş Eğim Açısı Toplam Yatay Türevi ile Manyetik Kaynakların Sınırlarının Belirlenmesi MUZAFFER ÖZGÜ ARISOY 1 *, ÜNAL DİKMEN 2 1 Cumhuriyet Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Jeofizik Mühendisliği Bölümü, Merkez Kampüs, Sivas 2 Ankara Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Jeofizik Mühendisliği Bölümü, Tandoğan, Ankara ABSTRACT Geliş (received) : 11 Nisan (April) 2012 Kabul (accepted) : 27 Mart (March) 2013 This study suggests a new edge-detection filter, called enhanced total horizontal derivative of the tilt angle (ETHDR). ETHDR is the total horizontal derivative of the ratio of the vertical derivative to the total horizontal derivative of the first order analytical signal amplitude. This paper compares the results of ETHDR and other normalized derivative filters. The feasibility and capability of the ETHDR method is demonstrated using a theoretical data and a real magnetic dataset. Compared with the other derivative based filters, the ETHDR produces more detailed results for deeper magnetized structures and gives sharp response over edges of sources. Anahtar Kelimeler: Edge detection, imaging, magnetic anomalies ÖZ Bu çalışmada, geliştirilmiş eğim açısı toplam yatay türevi (ETHDR) olarak anılan yeni bir kenar belirleme süzgeci önerilmiştir. ETHDR düşey türevin analitik sinyal genliğinin toplam yatay türevine oranının toplam yatay türevi olarak verilmektedir. Bu çalışmada, ETHDR yöntemi ile diğer türev tabanlı süzgeçlerin sonuçları karşılaştırılmıştır. ETHDR yönteminin uygulanabilirlik ve yetenekleri sentetik ve gerçek arazi verisi üzerinde sınanmıştır. Diğer türev tabanlı süzgeçlerle karşılaştırıldığı zaman ETHDR yönteminin derin mıknatıslanmış yapılar için daha detaylı sonuçlar ürettiği ve kaynak yapılar üzerinde keskin bir cevap verdiği görülmüştür. Keywords: Kenar belirleme, görüntüleme, manyetik belirtiler M. Arısoy e-posta: arisoy@cumhuriyet.edu.tr

74 74 Yerbilimleri INTRODUCTION Delineating edges of magnetized structures is a common application of magnetic data to geological interpretation. Horizontal and vertical derivatives are routinely used to enhance details in magnetic data. The total horizontal derivative and analytical signal are two effective tools that are used to detect the edges of magnetized structures (Pilkington and Keating, 2004; Cooper and Cowan, 2008; Cooper, 2009). However, if the dataset contains features with a large variation in amplitude, then the features with small amplitudes may be difficult to outline. In recent years, a number of methods, called balanced or normalized derivative methods, were introduced to overcome this problem (Cooper and Cowan, 2006). As a result of the exponential increase in computing power and the widespread use of geophysical commercial software packages, these methods are being used more effectively. EDGE DETECTION A commonly used edge detection filter is the total horizontal derivative (THDR) and is given by (Cordell and Grauch, 1985) as: T T THDR = + x y 2 where T is the magnetic field, T/ x and T/ y are the two orthogonal horizontal derivatives of the magnetic field. Figure 1a shows the magnetic response of three vertical-sided prisms with depths to the top of 1, 3 and 5 km from northwest corner to south-east corner, respectively. Uniformly distributed random noise of amplitude equal to 0.5% of the maximum magnetic data amplitude is added to the magnetic data. In terms of similarity, the magnetization intensity of all bodies is set at 1 A/m, and all bodies have a 5km depth extent. It is clear that all magnetized bodies produce a visible anomaly (Figure 1a), but the edges of the third body in the southeast region, the deepest, are difficult to delineate. Figure 1b shows the THDR of magnetic anomaly in Figure 1a. Imaging edges 2 (1) of the deeper prism is poor while edges of the shallower bodies are well mapped. Thus, one can concluded that THDR is more effective in imaging shallower bodies than deeper one. The expression of the amplitude of the analytical signal (AS) for 3D structures is given by Roest et al (1992) as: T T T AS = + + x y z where T/ z is the vertical derivative of the magnetic field. The maxima of AS is very useful for delineating edges of magnetic sources because of the amplitude of the analytical signal peaks over magnetic sources. The most important benefit of the analytical signal is that, in the 2D case, it is independent of the magnetization direction, but this is not true in the 3D case (Li, 2006). However, if more than one magnetic source is present, the result of the analytical signal is dominated by shallow sources. Figure 1c shows an AS map of the magnetic data in Figure 1a. The maxima of AS of the magnetic data produce clear resolution of the shallower bodies, but do not delineate the deeper body very well. A number of methods have been proposed to make subtle anomalies more visible. The first filter developed for this purpose was the tilt angle (Miller and Singh, 1994), which is the ratio of the vertical derivative to the absolute value of the horizontal derivative of the magnetic field: T 1 Tilt tan z = (3) THDR The tilt angle amplitudes are restricted to values between π/2 and +π/2; thus the method delimitates the amplitude variations into a certain range. Tilt angle therefore functions like an automatic-gain-control filter, and therefore responds equally well to shallow and deep sources. The amplitude of the tilt angle is positive over the magnetic sources, crosses through zero at or near the edge of the source, and is negative outside the source. Figure 1d shows the tilt angle of the magnetic data in Figure 1a. (2)

75 Arısoy ve Dikmen 75 Figure 1. A comparison of derivative-based filters: (a) Synthetic magnetic data resulted from three prismatic bodies with depths of 1, 3 and 5 km from north-west corner to south-east corner, respectively. Image covers km area. Uniformly distributed random noise of amplitude equal to 0.5% of the maximum magnetic data amplitude is added to the magnetic data. (b) Total horizontal derivative of magnetic data in (a). (c) Analytical signal of magnetic data in (a). (d) Tilt angle of magnetic data in (a). (e) Total horizontal derivative of the tilt angle (THDR_Tilt) of magnetic data in (a). (f) Theta map of magnetic data in (a). (g) Horizontal tilt angle (TDX) of magnetic data in (a). (h) Enhanced total horizontal derivative of the tilt angle (ETHDR) of magnetic data in (a). Şekil 1. Türev tabanlı süzgeçlerin karşılaştırılması: (a) Kuzey-batıdan güney doğuya doğru sırasıyla derinlikleri 1, 3 ve 5 km olan üç prizmatik yapıdan hesaplanan yapay manyetik veri. Görüntü km lik bir alanı göstermektedir. Manyetik veriye, manyetik verinin en büyük genlik değerinin 0.5% i kadar gelişigüzel rastsal gürültü eklenmiştir. (b) (a) da verilen manyetik verinin toplam yatay türevi. (c) (a) da verilen manyetik verinin analitik sinyali. (d) (a) da verilen manyetik verinin eğim açısı. (e) (a) da verilen manyetik verinin eğim açısı toplam yatay türevi (THDR_Tilt). (f) (a) da verilen manyetik verinin Theta haritası. (g) (a) da verilen manyetik verinin yatay eğim açısı (TDX). (h) (a) da verilen manyetik verinin geliştirilmiş eğim açısı toplam yatay türevi (ETHDR).

76 76 Yerbilimleri The tilt angle is relatively smooth and positive over the bodies. It can be followed that the response of the tilt angle is blurred due to the model depth. The tilt angle produces a zero value over the source edges. Verduzco et al (2004) presented an edge detector, which is the total horizontal derivative of the tilt angle (THDR_Tilt): Tilt Tilt THDR _ Tilt = + x y THDR_Tilt is independent of the geomagnetic field and generates maximum values over the edges of the magnetized bodies. Figure 1e shows the THDR_Tilt of the magnetic data in Figure 1a. The THDR_Tilt delineates model edges well, as the amplitude of the THDR_Tilt peaks over magnetic sources, but the results for the deeper bodies are not so effective. Moreover, in the presence of noise, the THDR_Tilt strongly amplifies noise in the data (Figure 1e). 2 2 (4) Wijns et al (2005) introduced the Theta map (θ), which is the normalization of the THDR by the AS: THDR cosθ = AS Figure 1f shows the theta map of the magnetic data in Figure 1a. The theta map delineates model edges well, but the response of deeper bodies is diffused; consequently, it does not produce the expected sharp gradient over the edges. Recently, Cooper and Cowan (2006) presented the horizontal tilt angle method (TDX) as an edge detector: TDX = tan 1 THDR T z (5) (6) The horizontal tilt angle is the normalization of the amplitude of the total horizontal derivative by the vertical derivative. Figure 1g shows the TDX of the magnetic data in Figure 1a. TDX responds equally well to shallow and deep bodies, and also delineates the edges of all the bodies well. TDX has a much sharper gradient over the edges of the magnetized bodies. The geometric illustrations of the THDR, AS, Tilt and TDX are shown in Figure 2. EDGE ENHANCEMENT USING THE ENHANCED TOTAL HORIZONTAL GRADIENT OF THE TILT ANGLE The use of THDR and AS filters in magnetic data interpretation is traditional. However, when the data contain magnetic anomalies with a wide range of amplitudes, the results of THDR and AS filters are frequently dominated by high-amplitude anomalies, obscuring subtle anomalies. Balanced or normalized derivative methods have been introduced to overcome this problem. However, the results of the normalized derivative methods for the deeper bodies are not so effective, as response is blurred due to the source depth. In this study a new edge detector is introduced to overcome this problem. The proposed ETilt filter is the ratio of the vertical derivative to the total horizontal derivative of the AS: ETilt k T z 1 = tan 2 2 where 1 k = dx + dy 2 2 A A + x y k is the dimensional correction factor. dx and dy are sampling intervals in the x and y directions, respectively. The dimensional correction factor, k, does not have an effect on the Etilt response. We suggest the use of the total (7) (8)

77 Arısoy ve Dikmen 77 Figure 2. The geometric definitions of the THDR, AS, Tilt and TDX. Şekil 2. THDR, AS, Tilt ve TDX nın geometrik anlamları. horizontal derivative of the ETilt as an edge detector (enhanced total horizontal derivative of the tilt angle-ethdr): ETilt ETilt ETHDR = + x y 2 Figure 1h shows the ETHDR of the magnetic data in Figure 1a. The ETHDR delineates the edges of the all bodies better than the filters discussed above, as it produces a very sharp gradient over the edges of the bodies. Thus, structural interpretation is very easy and powerful using the presented method. Most normalized derivative methods are so effective not only shallow bodies but also deeper bodies (see Figure 1d-g), but all normalized derivative methods present a diffuse response to deeper 2 (9) structures. However, the presented method produces very clear resolution, not only in shallow bodies but also deeper bodies. Thus, if more than one magnetic source is present, and some of the sources are very close to each other, the ETHDR filter outlines the edges of bodies very well. The responses of existing filters, ETilt and ETHDR filters to 2D prism and vertical contact models are given in Figure 3. Figure 3 gives readers a much better idea of the behavior of the ETHDR method. The ETHDR peaks over the edges of the model and the distance of the drop to half of the peak amplitude is very narrow, as expected from an edge detector (see Figure 3). The method is dependent of geomagnetic inclination. For this reason, the data should be previously reduced to pole. A disadvantage of the presented method is that, because the ETHDR filter uses derivatives of a derivative-based filter, it strongly amplifies noise

78 78 Yerbilimleri Figure 3. Magnetic, THDR, AS, Tilt, THDR_Tilt, Theta, TDX, ETilt and ETHDR responses resulted from 2D prism and vertical contact models. All bodies are magnetized in a vertical field. Şekil 3. 2B prizma ve düşey kontak modellerinin manyetik, THDR, AS, Tilt, THDR_Tilt, Theta, TDX, ETilt ve ETHDR cevapları. Tüm yapılar düşey alanda mıknatıslanmıştır. in the data. Figure 4a-d show the ETHDR images of the synthetic magnetic data in Figure 1a that have been corrupted with random noise of amplitude equal to 1%, 2%, 3% and 5% of the maximum magnetic data amplitude, respectively. The results show that the noise should be smaller in amplitude than the actual edges of sources (e.g., noise levels of %1 and %2). In this case, the edges are clearly resolved. For relatively high levels of noise, the method will not be able to discriminate between edges and noise (see the response of south-east body in Figure 4d). APPLICATION TO AEROMAGNETIC DATASET For comparison, the present and previous methods are demonstrated on an aeromagnetic

79 Arısoy ve Dikmen 79 Figure 4. A comparison of different amounts of noise effects on the ETHDR responses. (a) ETHDR image map of magnetic data in Figure 1a. Random noise of amplitude equal to 1% of the maximum magnetic data amplitude is added to the magnetic data. (b) ETHDR image map of magnetic data in Figure 1a. Random noise of amplitude equal to 2% of the maximum magnetic data amplitude is added to the magnetic data. (c) ETHDR image map of magnetic data in Figure1a. Random noise of amplitude equal to 3% of the maximum magnetic data amplitude is added to the magnetic data. (d) ETHDR image map of magnetic data in Figure 1a. Random noise of amplitude equal to 5% of the maximum magnetic data amplitude is added to the magnetic data. Şekil 4. Farklı miktarlarda gürültünün ETHDR sonuçları üzerine etkileri. (a) Şekil 1 de verilen manyetik verinin ETH- DR görüntü haritası. Manyetik veriye, manyetik verinin en büyük genlik değerinin 1% i kadar gelişigüzel rastsal gürültü eklenmiştir. (b Şekil 1 de verilen manyetik verinin ETHDR görüntü haritası. Manyetik veriye, manyetik verinin en büyük genlik değerinin 2% si kadar gelişigüzel rastsal gürültü eklenmiştir. (c) Şekil 1 de verilen manyetik verinin ETHDR görüntü haritası. Manyetik veriye, manyetik verinin en büyük genlik değerinin 2% ü kadar gelişigüzel rastsal gürültü eklenmiştir. (d) Şekil 1 de verilen manyetik verinin ETHDR görüntü haritası. Manyetik veriye, manyetik verinin en büyük genlik değerinin 5% i kadar gelişigüzel rastsal gürültü eklenmiştir. data from Eskisehir and surrounding region. The tectonic map and the original aeromagnetic data of the Eskisehir and surrounding region is shown in Figure 5a and Figure 5b, respectively. The aeromagnetic data is km in size and has a grid resolution of 1 km in both horizontal directions. The data mostly covers the Eskisehir fault zone, which comprises of successive fault segments (Koçyiğit, 2000). The Eskisehir fault and its segments extend in a Northwest to Southeast direction. Figure 5c shows reduction to pole (Baranov, 1957; Baranov and Naudy, 1964) applied aeromagnetic data. Figure 5d is the total horizontal derivative and Figure 5e is the analytical signal of the magnetic data in Figure 5c, respectively. The

80 80 Yerbilimleri Figure 5. Application to aeromagnetic data: (a) Tectonic map of the Eskisehir and surrounding region (modified from Özsayın and Dirik, 2007). (b) Original aeromagnetic image from the Eskisehir region. Aeromagnetic data covers a km area. Grid interval is 1 km in both horizontal directions. (c) Reduced to magnetic pole aeromagnetic image from the Eskisehir region in (b). (d) Total horizontal derivative of magnetic data in (c). (e) Analytical signal of magnetic data in (c). (f) Tilt angle of magnetic data in (c). (g) Total horizontal derivative of the tilt angle (THDR_Tilt) of magnetic data in (c). (h) Theta map of magnetic data in (c). (i) Horizontal tilt angle (TDX) of magnetic data in (c). (j) Enhanced total horizontal derivative of the tilt angle (ETHDR) of magnetic data in (c). Şekil 5. Havadan manyetik veri üzerinde uygulama: (a) Eskişehir bölgesi ve civarının tektonik haritası (Özsayın ve Dirik, 2007 den değiştirilerek alınmıştır). (b) Eskişehir bölgesi havadan manyetik veri görüntü haritası. Veri km lik bir alanı göstermektedir. Grid aralığı her iki yatay yönde 1 km dir. (c) (b) de verilen Eskişehir bölgesi manyetik verisinin kutba indirgenmiş görüntü haritası. (d) (c) de verilen manyetik verinin toplam yatay türevi. (e) (c) de verilen manyetik verinin analitik sinyali. (f) (c) de verilen manyetik verinin eğim açısı. (g) (c) de verilen manyetik verinin eğim açısı toplam yatay türevi (THDR_Tilt). (h) (c) de verilen manyetik verinin Theta haritası. (i) (c) de verilen manyetik verinin yatay eğim açısı (TDX). (j) (c) de verilen manyetik verinin geliştirilmiş eğim açısı toplam yatay türevi (ETHDR).