KÜRESEL SEYRÜSEFER UYDU SİSTEMİ (GNSS) VERİLERİ İLE DEPREM TAHMİNİ YAPMAK

Transkript

1 KÜRESEL SEYRÜSEFER UYDU SİSTEMİ (GNSS) VERİLERİ İLE DEPREM TAHMİNİ YAPMAK ÖZET: Osman Topçu 1, Tahsin Kara 2, Ahmet A. Bulut 3, Ömer Salgın 4, Sedat Bakıcı 5 1 Başuzman Araş., Görüntü İşleme Grubu, Tübitak UZAY, Ankara osman.topcu@tubitak.gov.tr 2 Harita Yük.Müh., TUSAGA-Aktif Jeodezi Birimi, Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü, Ankara tahsinkara77@gmail.com 3 Öğr., Math. Dpt., Univ. Brit. Col., Kanada aabulut@math.ubc.ca 4 Harita Yük.Müh., TUSAGA-Aktif Jeodezi Birimi, Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü, Ankara osalgin@gmail.com 5 Harita Dairesi Başkanı., Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü, Ankara sbakici@tkgm.gov.tr Şiddetli depremler olacaklarını günler öncesinden çeşitli yollarla haber verebilirler. Bugüne kadar, çeşitli bilim dallarından pek çok araştırmacı, deprem öncesinde kaydedilmiş anormal ölçümler yayınlamıştır. Bu ölçümler arasında; topraktan sızan Radon gazı, depreme özgü bulutlanma, elektrik ve manyetik alanlar, atmosferdeki toz kalınlığı, iyonosfer toplam elektron içeriği, atmosfer sıcaklığı, bağıl nem, çok alçak frekans (VLF) sinyalleri ve anormal hayvan davranışları yer almaktadır. Etkili deprem tahmini yapabilmek için; çeşitli bilim dallarında uzmanlaşmış araştırmacılardan oluşan araştırma gruplarının kurulması ve desteklenmesi gerekmektedir. Bu bildiri, bu amaçla, depremi haber veren sinyalleri tanıtmayı, bu konuda ülkemizde ve dünyada yapılmış çalışmaları anlatmayı amaçlarken; yazarların kendi çalışmalarına ve kullandıkları veri kaynaklarına yer vermektedir. Bu çalışmada yazarlar, iyonosfer toplam elektron içeriği, atmosfer sıcaklığı, bağıl nem ve TUSAGA-Aktif konumlama sistemi istasyonlarının kinematik verilerini; deprem tahmini yapmak amacıyla incelemektedir. ANAHTAR KELİMELER: Deprem Tahmini, Depremleri Haber Veren Sinyaller, İyonosfer Toplam Elektron İçeriği, CORS-TR, TUSAGA-Aktif, GNSS ABSTRACT: EARTHQUAKE FORECASTING USING DATA FROM GLOBAL NAVIGATION SATELLITE SYSTEM (GNSS) Major earthquakes might forewarn us days before they happen in various ways. Up until now, many researchers from various scientific fields have published abnormal signal recordings before major earthquakes. Among these signals are Radon emission from soil, cloud formation specific to earthquakes, electric and magnetic fields, atmospheric aerosol thickness, ionospheric total electron content, atmospheric temperature, relative humidity, very low frequency (VLF) signals and abnormal animal behaviour. In order to make effective earthquake forecasting, research groups involving many researchers, who are specialized in various fields, should be set up and supported. For this purpose, this paper not only aims to introduce pre-earthquake signals and to mention work done both in Turkey and worldwide, but also contains authors own work and data resources. In this work, the authors investigate ionospheric total electron content, atmospheric temperature, relative humidity and kinematic data of TUSAGA-Aktif positioning system stations for the purpose of earthquake forecasting.

2 KEYWORDS: Earthquake Forecasting; Pre-Earthquake Signals; İonospheric Total Electron Content; TUSAGA-Aktif 1. GİRİŞ Deprem tahmini yapmak; depremin yeri, zamanı ve şiddetini belli bir belirsizlik dahilinde tespit etmektir. Bu kavram, deprem erken uyarı sistemlerinin (Japan Meteorological Agency, 2016) temel aldığı, sismik dalgalar arasındaki yayılma farkı ile karıştırılmamalıdır. Deprem erken uyarı sistemleri, deprem olduktan hemen sonra sismik dalgaların yayılım farkından dolayı, saniyeler öncesinden yıkıcı dalganın geleceğini haber verirken; deprem tahmini sistemleri, depremin olabileceğini saatler veya günler öncesinden tespit edebilmektedir. Deprem tahminleri, deprem öncesinde yerkabuğunda oluşan devasa basınçların etkisiyle tetiklenen bir dizi fiziksel olayın gözlemlenmesine dayanır. Bu fiziksel olaylar; yerkabuğu deformasyonu, jeoelektriklenme, jeomanyetiklenme, sesötesi dalgalar, iyonosfer toplam elektron içeriğinde değişiklikler, sıcaklığın artması, nemin azalması, yeraltı sularının kimyasının değişmesi ve topraktan Radon gazı salınımında artış olarak sıralanabilir. Deprem tahminine yönelik bilinen bilimsel çalışmalar 1960 lara kadar gitmektedir (Rikitake, 1968). Bu çalışmaların ortak özellikleri; deneysel olması, tekrarlanabilirliğinin bilinmemesi, zamana ve mekana bağlı farklılıklar göstermesidir. Dolayısıyla, deprem tahminine kuşkuyla yaklaşan bilim çevrelerinin olması doğaldır. Rikitake (Rikitake, 1968) jeomanyetik ve jeoelektrik ölçümler ile kayaların basınç altında elektriksel özelliklerindeki değişiklikleri raporlamıştır. Rikitake (Rikitake, 2001) 2001 yılındaki yayınında deprem öncülü sinyalleri yerkabuğu deformasyonu, eğiklik ve gerilme, sismik aktivite, jeoelektriklenme, jeomanyetiklenme ve sesötesi dalgalar ve yeraltı suları başlıkları altında incelemiştir. Rikitake Japonya daki deprem öncülü sinyal kayıtlarından, deprem öncülü sinyallerden bazıları için sinyal süresinin uzunluğu ile depremin şiddetinin arttığı sonucuna varmıştır. Ayrıca, deprem şiddeti ne kadar yüksek olursa, deprem nedeniyle deforme olan yeryüzü bölgesi de o kadar geniş olur, dolayısıyla sinyaller geniş bir alandaki sensörler tarafından tespit edilebilir. Rikitake gürleme, patlama sesleri, anormal hayvan davranışları ve deprem ışıkları gibi insanların hissedebileceği deprem öncülleri de olduğunu savunmaktadır. Varotsos ve Alexopoulos (Varotsos ve Alexopoulos, 1986) 1970 ile 1980 yılları arasında yaptıkları çalışmalar sonucunda; katı bir cisme kritik bir değerin üzerinde basınç uygulandığında, cismin moleküler yapısındaki kusurlardan dolayı oluşan elektrik dipolleri aynı yönelime sahip olur ve bu da, depremden önce kısa süreliğine düşük şiddetli bir elektrik sinyalinin yayılmasına sebep olur. yargısına varmışlardır. Varotsos ve Alexopoulos (Varotsos ve Alexopoulos, 1984a) sismik elektrik sinyaller adını verdikleri bu sinyalleri ölçmek için Yunanistan genelinde 18 istasyon kurmuşlardır. Bu istasyonlarda pirinçten yapılmış 4 elektrot doğu-batı ve kuzey-güney yönlerinde birbirine göre 30 ila 200 metre uzaklıkta, yerden 2 metre derine gömülmüşlerdir. Yaptıkları çalışmalardan sonra, deprem öncülü sismik elektrik sinyallerin depremden 6 ila 115 saat öncesinde 1 dakika ila 1 buçuk saat arasında değişen süreler boyunca ölçüldüğünü raporlamışlardır (Varotsos ve Alexopoulos, 1984a). Varotsos ve Alexopoulos aynı çalışmada, ölçtükleri en büyük potansiyel farkın depremin şiddetiyle orantılı olduğu sonucuna varmıştır. Varotsos ve Alexopoulos (Varotsos ve Alexopoulos, 1984b) Apollon çemberlerini kesiştirerek deprem merkezini 100km lik doğrulukla tahmin ettiklerini raporlamıştır. Deprem merkezini belirledikten sonra, deprem şiddetini 0.5 birim belirsizlik dahilinde tahmin ettiklerini öne sürmüşlerdir. Varotsos ve Alexopoulos un yönteminin günümüzde uygulanmasının önündeki en önemli engellerden biri; şehirleşmenin artmasıyla birlikte, demiryolları, enerji nakil hatları ve binalardan topraklama ile kaçak akımın yerkabuğuna sızıntı yapmasıdır (Hayakawa, 2015). Ayrıca, mevsime bağlı olarak, nemin etkisiyle, yerkabuğunun elektriksel direncinin değiştiği bilinmektedir (Hayakawa, 2015). Varotsos ve Alexopoulos sismik elektrik sinyalleri gözlemi sırasında herhangi bir jeomanyetik ölçüm yapmadıklarını raporlarken, Williams, Johnston, Castle, ve Wood (Williams, Johnston, Castle & Wood, 1977) Güney Kalifornia da 10 gamma değerini aşan manyetik değişim gözlemlemiştir. Sedat İnan vd. (İnan, Akgül, Seyis, Saatçılar, Baykut, Ergintav, Baş, 2008) topraktan Radon gazı salınımıyla depremler arasındaki ilişkiyi incelemek üzere Marmara bölgesini kapsayan bir çalışma yapmıştır. Çalışmada, su

3 kaynakları ve termal kaynakları da içerecek şekilde Marmara bölgesi geneline Radon ölçüm istasyonları kurulmuştur. İnan vd. depremlerden önce topraktan Radon gazı salınımında artış olduğu sonucuna varmıştır. Pulinets ve Ouzounov (Pulinets ve Ouzounov, 2011) Litosfer-Atmosfer-İyonosfer bağlaşım mekanizması ile deprem öncesinde raporlanan anormal gözlemleri birbirini tetikleyen bir dizi elektriksel ve kimyasal süreçle açıklamaya çalışmıştır. Anormal gözlemlerin ana sebebi olarak topraktan sızan radyoaktif Radon gazı olduğunu iddia etmişlerdir. Freund (Freund, 2013) ise Radon gazının tek başına geniş bölgeleri etkileyen süreçlerin sebebi olamayacağını öne sürmüş ve asıl sebebin kayaları oluşturan kristallerin moleküler yapısında yer alan peroksi (çift oksijen atomu) kusurları olduğunu deneylerle göstermiştir. Freund, laboratuarda aylarca 4m lik granit çubuğu basınca maruz bırakmış ve her defasında oksijen, elektrik alan (akım) ve manyetik alan ölçmüştür. Bu çalışma ile Varotsos ve Alexopoulos un çalışmasındaki eksiklikler ve yanlışlar da giderilmiştir. Freund ayrıca (TEDx Talks, 2016), çok sayıda artı yüklü oksijen iyonunun kaya yüzeylerinden serbest kaldığını ve iyonosfere kadar uzanan bir dizi elektriksel ve kimyasal süreci tetiklediğini öne sürmüştür. Straub vd. (Straub, 1997) yılları arasında GPS verileriyle Marmara bölgesinde tektonik hareketlilik çalışması yapmıştır. Mudurnu vadisinden Saros körfezine uzanan fay hattının en aktif bölge olduğu sonucuna varmıştır ki; 1999 yılında bu fay hattında önce Gölcük sonra Düzce depremleri meydana gelmiştir. Literatürde bunlardan başka çok çeşitli çalışmalar vardır. Bu bildiride, TUSAGA-Aktif konumlama sistemi verileriyle, 6 Şubat 2017 Çanakkale depremi ve sonrasında meydana gelen tektonik aktiviteler boyunca atmosfer koşulları, yerkabuğu hareketleri, iyonosfer toplam elektron içeriğinde anormallikler incelenmiştir. İncelemeye geçmeden önce, TUSAGA-Aktif sistemi ilerleyen sayfalarda kısaca tanıtılmaktadır. 2. TUSAGA-AKTİF (CORS-TR) SİSTEMİ Sürekli Gözlem Yapan GNNS İstasyonları Ağı ve Ulusal Datum Dönüşümü Projesi (TUSAGA-Aktif / CORS- TR) İstanbul Kültür Üniversitesi (İKÜ) yürütücülüğünde, Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü (TKGM) ve Harita Genel Komutanlığı (HGK) müşterek müşteri olmak üzere, 08 Mayıs 2006 tarihinde başlamış olup, Aralık 2008 itibariyle tamamlanmasıyla faaliyete geçmiştir. TKGM ile HGK ca müşterek olarak işletilen sistem, 15 Haziran 2011 tarihine kadar test amacıyla ücretsiz olarak işletilmiş olup, bu tarihten itibaren Bakanlıklar Arası Harita İşlerini Koordinasyon ve Planlama Kurulunca belirlenen Birim Fiyatlar üzerinden ücretli olarak işletilmeye başlanmıştır TUSAGA-Aktif Sistemi Yapısı TUSAGA-Aktif Sistemi; TKGM ve HGK da bulunan 2 adet kontrol merkezi ile 4 adet sabit GNSS istasyonu Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyetinde (K.K.T.C.) olmak üzere toplam 146 adet Sabit GNSS istasyonundan oluşmaktadır (Şekil 1). Şekil 1. TUSAGA-Aktif istasyonları (146 İstasyon, km mesafelerde) 2.2 TUSAGA-Aktif Sistemi Çalışma Prensibi TUSAGA-Aktif sisteminde, tüm ülkeyi kaplayan koordinatları bilinen referans istasyonlarına yerleştirilen GNSS alıcılarının gözlemleri, bir kontrol merkezine VPN veya GPRS/EDGE üzerinden iletilmekte; kontrol merkezinde

4 atmosfer ve diğer hatalar modellenerek RTK/DGPS düzeltmeleri gerçek zamanda hesaplanıp, RTCM formatında GPRS/EDGE üzerinden konumlama için gezici GNSS alıcılarına gönderilmektedir. (Gezer ve Karan, 2014) Gerçek Zamanlı Kinematik (RTK) düzeltme verileri RTCM (Radio Technical Commission for Aeronautics) iletişim formatında olup GPRS/EDGE üzerinden TUSAGA-Aktif sistemi kullanıcılarına NTRIP (Internet Protokolü Üzerinden RTCM Verisinin Ağ Dağıtımı) ile gönderilmektedir. Kontrol merkezlerinde bulunan sunucular (server) tüm istasyonlardan gelen anlık verilerden yararlanarak atmosferik modelleme yapmakta ve DGPS/RTK düzeltme verileri hesaplamaktadır. Söz konusu düzeltme verileri ise arazide bulunan gezici alıcılara NTRIP formatında, GPRS/EDGE üzerinden aktarılmaktadır. Bu şekilde GNSS alıcıları DGPS verisini kullanarak metre altı hassasiyette, RTK verisini kullanarak da santimetre hassasiyetinde konum belirlemektedir. 3 TUSAGA-Aktif SİSTEMİ YAZILIMI TRIMBLE PIVOT PLATFORM Trimble Pivot Platform (TPP) jeodezik altyapı, RTK ağları, Tektonik izleme, deformasyon izleme gibi birçok uygulamanın ortak çalışma platformudur. Platfomda bulunan atmosfer uygulaması sayesinde TUSAGA-Aktif istasyonlarına ve istasyonların oluşturduğu jeodezik ağın geneli için istatistiki bilgi ve grafikleri kullanıcıya sunmaktadır. Bu bilgiler, her bir TUSAGA-Aktif istasyonu için atmosferik koşullar, istasyonların oluşturduğu jeodezik ağın tamamı için iyonosfer grafikleri ve iyonosferden kaynaklanan geometrik hatalar, yağışa dönüşebilir su buharı ve ayrıca istasyonların saniyelik olarak kaydettiği konum verilerini kapsamaktadır. 3.1 Çanakkale (CANA) ve Ayvalık (AYVL) İstasyonları Atmosferik Koşulları TUSAGA-Aktif sistemi yazılımı trimble pivot platform atmosfer uygulamasından edinilen istasyonlara ait atmosferik koşul durum grafiğine incelendiğinde, CANA ve AYVL istasyonlarının tarihinden geri son bir yıl içerisinde yapmış oldukları atmosferik durum ve sıcaklık durumlarını barındıran grafiklerinden mevsimsel sıcaklık değişimleri ve atmosferik duruma göre de hareketleri görülmektedir (Şekil 2). Şekil 2. TUSAGA-Aktif Sistemi CANA ve AYVL İstasyonu Atmosferik Koşul Grafiği 3.2 TUSAGA-Aktif Sistemi İyonosfer Grafikleri Atmosfer tabakasındaki kırılma indisindeki farklılık uydu sinyallerinin hem izlediği yolda hem de hızında değişimlere neden olur. TUSAGA-aktif sistemi mevcut istasyonlarına uydulardan gelen sinyaller saniyelik gelmekte ve kayıtları yapılmaktadır. Kaydedilen istasyon verileri yardımıyla saatlik olarak iyonosferik modelleme gerçekleştrilmekte ve kullanıcılara sunulmaktadır. Iyonosfer grafiği incelendiğinde, sahada kullanıcıların konum belirleme uyduları vasıtasıyla elde ettikleri santimetre hassasiyetindeki ölçüm sonuçlarını etkileyebilecek sınır değerler görülmektedir. İyonlaşma güneş ışımasına bağlı olmakla beraber tektonik hareketler esnasında yer altından da atmosfere elektronlar boşalabilmektedir. Dolayısıyla iyonosfer grafikleri incelendiğinde gece gerçekleşen depremler için bu değerler dikkate alınabilir. Örneğin; 1 Mart 2017 tarihinde

5 saat gece 2 civarı Çanakkale de gerçekleşen 4.7 şiddetindeki depremde iyonosfer grafiğine dikkat edilecek olursa eğer, gece saatlerinde iyonlaşmanın arttığı görülmektedir (Şekil 3). TUSAGA-Aktif istasyonları, uydulardan gelen sinyallerin atmosferik katmanlardan geçerek istasyonlara ulaşması esnasında iyonlaşmadan dolayı belirli bir geometrik hata yapmaktadır. 28 Şubat ve 1 Mart 2017 tarihli iyonosferden kaynaklı geometrik hatalara bakıldığında gece saatlerinde ortalama 1 cm olması gerekirken yaklaşık 2 cm civarı olduğu görülmektedir (Şekil 4). 3.3 TUSAGA-Aktif CANA ve AYVL İstasyonları Zaman Serileri Grafikleri TUSAGA-Aktif Sistemi Trimble Pivot Platformunda, saniyelik olarak kayıtları gerçekleşen istasyonların frekans verilerinin, yine istasyonların gerçek konum bilgileriyle olan farklılıkları ile geçmişe dönük olarak zaman içerisinde yapmış oldukları hareketler grafiksel olarak irdelenebilmektedir. Dolayısıyla bu durum, istasyonun bulunduğu bölgede gerçekleşen tektonik hareketleri, geçmişe dönük doğru çalışmalar ve analiz yapmaya olanak sağlamaktadır. İstasyon verilerinin yıllar geçtikçe, yapılacak zaman serileri ve trend kontrollerinde ileriye yönelik deprem tahminlerine fayda sağlayabileceği düşünülebilir. Şekil 3. TUSAGA-Aktif Sistemi 1 ve 2 Mart 2017 Tarihli İyonosfer Grafikleri Şekil 4. TUSAGA-Aktif Sistemi 28 Şubat, 1 Mart 2017 Tarihli İyonosferden Kaynaklı geometrik Hata Grafikleri TUSAGA-Aktif CANA ve AYVL istasyonlarının 20 Nisan 2017 tarihinden önceki son iki ayına ait zaman serileri grafikleri ile istasyonların sağa, yukarı ve yükseklik yönlerine ait zaman serileri grafikleri incelendiğinde, bölgede 2017 yılının başından beri yaşanan tektonik hareketler anlaşılabilmektedir (Şekil 5). Şiddeti büyük olan depremler özellikle iki ayrı istasyon verilerinin birbirleriyle yapmış oldukları sağa, yukarı ve yükseklik yönündeki haftalık baz düzeltmeleri grafiklerinde daha net görülmektedir (Şekil 6 ve Şekil 7). Zaman serileri ve diğer grafikleri incelediğimizde Çanakkale bölgesi için tektonik hareketlerin dikkat çekici olduğunu söyleyebiliriz. TUSAGA-Aktif istasyon verilerinin ve sonuç ürünlerinin tektonik hareketlerin sağlaması için hareketliliğin daha az ve daha durağan olduğu Karaman (KAMN) ve Kırşehir (KIRS) istasyonlarının zaman serileri grafiklerine ve sağa, yukarı ve yükseklik yönlerindeki konum duyarlılıklarına

6 bakıldığında CANA ve AYVL istasyon verilerinin o bölgede gerçekleşen depremleri yansıtabildiği görülmektedir (Şekil 8 ve Şekil 9). 4 SONUÇLAR Büyük depremler öncesinde yapılan anormal ölçümler deprem tahmini yapmak için kullanılabilir. Anormal ölçümlere sebep olan elektriksel ve kimyasal süreçlerin iyi bilinmesi, mekana ve zamana olan bağımlılığının ortaya konması gereklidir. Ölçüm istasyonları şehirleşmeden en az etkilenecek şekilde yerleştirilmeli, sürekli işletimi ve bakımı yapılabilmelidir. Bu gereksinimlerden dolayı, farklı bilim dallarında uzmanlaşmış araştırmacılar birarada çalışmalıdır. Ayrıca, yerkabuğu deformasyonu, iyonosferdeki toplam elektron içeriği ve atmosferdeki yağışa dönüşebilir su buharı miktarı TUSAGA-Aktif sisteminden elde edilebilmektedir. Sürekli işletimi ve bakımı yapılan TUSAGA-Aktif sistemi, deprem tahmini yapmak amacıyla kullanılabilinir. Şekil 5. TUSAGA-Aktif CANA İstasyonu tarihinden önceki son iki ay a ait zaman serileri grafiği Şekil 6. TUSAGA-Aktif CANA ve AYVL İstasyonlarının Sağa Değeri için tarihinden önceki haftalık baz düzeltmelerine ait zaman serileri grafiği Şekil 7. TUSAGA-Aktif CANA ve AYVL İstasyonlarının Yukarı Değeri için tarihinden önceki haftalık baz düzeltmelerine ait zaman serileri grafiği

7 Şekil 8. TUSAGA-Aktif KAMN İstasyonu tarihinden önceki son 6 ay a ait zaman serileri grafiği Şekil 9. TUSAGA-Aktif KIRS İstasyonu tarihinden önceki son 6 ay a ait zaman serileri grafiği KAYNAKLAR Japan Meteorological Agency. (2016, January 28). What is an Earthquake Early Warning? Retrieved from Rikitake, T. (1968). Earthquake prediction. Earth-Science Reviews, 4, Rikitake, T. ve Hamada, K. (2001). Earthquake prediction. Encyclopedia of physical science and technology, 3, Varotsos, P. ve Alexopoulos, K. (1986). Thermodynamics of Point Defects and Their Relation with Bulk Properties, North-Holland Physics Publishing, Holland. Varotsos, P. ve Alexopoulos, K. (1984a). Physical properties of the variations of the electric field of the earth preceeding earthquakes I, Tectonophysics, 110(1-2), Varotsos, P. ve Alexopoulos, K. (1984b). Physical properties of the variations of the electric field of the earth preceeding earthquakes. II. Determination of epicenter and magnitude. Tectonophysics, 110(1-2), Williams, F., Johnston, M. J. S., Castle, R. O. ve Wood, S. H. (1977). Local magnetic-field measurements in Southern California comparison wıth leveling data and mnoderate magnitude earthquakes. Transactions American Geophysical Union 58:12,

8 Hayakawa, M. (2015). Earthquake prediction with radio techniques. John Wiley & Sons. İnan, S., Akgül, T., Seyis, C., Saatçılar, R., Baykut, S., Ergintav, S. ve Baş, M. (2008). Geochemical monitoring in the Marmara region (NW Turkey): A search for precursors of seismic activity. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 113(B3). Pulinets, S., ve Ouzounov, D., (2011). Lithosphere-Atmosphere-Ionosphere Coupling (LAIC) model An unified concept for earthquake precursors validation. Journal of Asian Earth Sciences, 41(4), Straub, C., Kahle, H. G. Ve Schindler, C. (1997). GPS and geologic estimates of the tectonic activity in the Marmara Sea region, NW Anatolia. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 102(B12), Freund, F., (2013). Earthquake forewarning A multidisciplinary challenge from the ground up to space. Acta Geophysica, 61(4), TEDx Talks, (2016, December 12). Using Semiconductor Physics to Forecast Earthquakes. Retrieved from Sayılı ve 09 Temmuz 1987 Tarihli Resmi Gazetede yayımlanmış 3402 Kanun Numaralı Kadastro Kanunu. Mekik, Ç., Salgın, Ö., Cankurt, İ., Ergüner, S., Ateş, H.B. ve Kara, T., (2011). GPS/IMU Verilerinin TUSAGA- Aktif Sisteminin Sabit İstasyon Verileri ile Process Edilerek Resim Orta Noktası Koordinat Değerlerinin Belirlenmesi, TUFUAB VI. Teknik Sempozyumu. Ayyıldız, E., Gezer, M. V., Karan, Z. S., Kulaksız, E., Erkek, B. ve Bakıcı, S. (2014). TUSAGA-Aktif Sistemi ve Kullanıcı Profili Analizi, 7.Mühendislik Ölçmeleri Sempozyumu. Eren, K. ve Uzel, T., (2008). Ulusal Cors Sisteminin Kurulması ve Datum Dönüşümü Projesi, TUSAGA-Aktif (CORS-TR), 3. Çalıştay. Kara, T., (2009). Sabit GPS İstasyonlarında Zaman Serileri Analizi. Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Selçuk Üniversitesi, Konya. Ateş, H. B., (2011). TUSAGA-Aktif Gps Ağ Verileri ile Bölgesel Iyonosferik Modelin Oluşturulmasi. Yüksek Lisans Tezi, Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü, Kocaeli. Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü Harita Dairesi Başkanlığı TUSAGA-Aktif Sistemi Trimble Pivot Platform Yazılımı, Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü Harita Dairesi Başkanlığı Eğitim Notları, Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü TKGM 2014 Yılı Kurumsal Mali Durum ve Beklentiler Raporu, Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü Kadastro İşlemleri Rehberi 2011,