ÖZET: TÜRKİYE DE MEYDANA GELEN DEPREMLERİN MEKÂNSAL İSTATİSTİKSEL ANALİZİ Hasan Burak ÖZMEN 2, Tunzale HUSEYNOVA 2, Emrah PEKKAN 1, Muammer TÜN 1 1 Yrd. Doç. Dr., Anadolu Üniversitesi Yer ve Uzay Bilimleri Enstitüsü 2 Araştırmacı, Anadolu Üniversitesi Yer ve Uzay Bilimleri Enstitüsü Email: epekkan@anadolu.edu.tr Bu çalışmanın amacı, Türkiye de 1900-2017 yılları arasında meydana gelen depremlerin mekânsal dağılımlarının belirlenmesi ve Türkiye Sismik Kaynak Bölgeleri için bu dağılımların karşılaştırılmasıdır. Sismik Kaynak bölgelerinde yapılan nokta patern analizleri, Türkiye nin neotektonik bölgelerinin özelliklerine göre değerlendirilmiştir. Kullanılan Nokta Patern Analiz Metotları, Quadrat Sayısı Analizi, En Yakın Komşu Analizi, Kolmogorov-Smirnov Yöntemi ve Kernel Yoğunluk Analizidir. Bu analizler Coğrafi Bilgi Sistemleri programı olan ArcGIS yazılımının Mekânsal İstatistik ara yüzünde gerçekleştirilmiştir. Yapılan analizler sonucunda Türkiye nin Sismik Kaynak Bölgelerinde meydana gelen depremlerin nokta paternlerinin, bölgelerin neotektonik özeliklerini yansıttığı belirlenmiştir. Bu çalışmada; deprem dış merkezlerinin oluşturduğu konumsal paternlerin, sismik, tektonik ve diğer süreçler ile ilişkili karmaşık süreçlerin tanımlanmasında kullanılabileceği gösterilmektedir. ANAHTAR KELİMELER: Depremler, Mekânsal İstatistik, CBS SPATIAL STATISTICAL ANALYSIS OF EARTHQUAKES FROM TURKEY ABSTRACT: The aim of this study is to determine and compare the spatial distributions of the earthquakes occurred in Turkey between 1900-2017. The analysis has made within Turkey Seismological Source Regions separately. The point pattern analysis within seismic source regions was evaluated according to the characteristics of the neotectonic regions of Turkey. Quadrat Number Analysis, Mean Nearest Neighbor Analysis, Kolmogorov-Smirnov method and Kernel Density Analysis have been used in this study. These analyzes were performed at the Spatial Statistics Interface of ArcGIS software. As a result of these analyzes, it has been determined that the point patterns of the earthquakes occurred within the Seismic Source Areas of Turkey, represents the neotectonic properties of the regions. In this study; it has shown that the spatial patterns performed by earthquake epicenters can be used to describe the complexity related to seismic, tectonic and the other processes. KEYWORDS: Earthquakes, Spatial Statistics, GIS
1. GİRİŞ Türkiye, bulunduğu coğrafi konumu nedeni ile depremsellik açısından aktif bir bölgede yer almaktadır. Türkiye nin kuzeyinde sıkışma rejimlerinin etkisi ile Kuzey Anadolu Fay Zonu, batısında açılma rejimlerinin etkisi ile Ege Graben Sistemi ve doğusunda ise sıkışma rejimlerinin etkisi ile Doğu Anadolu Fay Zonu depremsellik olarak oldukça aktif bölgelerdir. Ege Graben Sisteminin doğusunda ise Orta Anadolu Ovalar Bölgesi depremsellik olarak diğer bölgelere göre kıyasla daha az aktif olan bir bölgedir. Sıkışma ve açılma rejimleri ile Türkiye de farklı büyüklüklerde depremler meydana gelmektedir. Depremlerin tektonik bölgelerin özelliklerine göre farklı büyüklük, sıklık ve konumsal dağılım özellikleri göstermesi beklenir. Bu çalışma kapsamında depremlerin sismik kaynaklar içerisindeki nokta patern analizleri ve kernel yoğunluk analizi, Türkiye nin neotektonik alanlarının özellikleri ile birlikte değerlendirilmiştir. Nokta Patern Dağılımı depremlerin sadece konumlarını dikkate alırken Kernel yoğunluk analizi, depremlerin hem büyüklüklerini hem de birbirine yakınlıklarını dikkate almaktadır. 2. MATERYAL VE YÖNTEM Bu çalışmada, Türkiye de 1900-2017 yılları arasında meydana gelen Mw: 2.8 ve daha büyük depremler kullanılmıştır. Haritalandırmalarda yapılan gösterimlerde ise Mw: 4.0 ve daha büyük depremler haritalandırılmıştır (Şekil 4.a., b., c. ve Şekil 5.a.). Bu depremlerin noktasal olarak dağılımı nokta patern analizleri ve kernel yoğunluk fonksiyonları kullanılarak değerlendirilmiştir. Değerlendirmede kullanılacak alanlar Türkiye Sismik Tehlike Haritasının Güncellenmesi Projesinden (Şekil 1., Akkar, vd. 2014), deprem verileri ise Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi Deprem Araştırma Enstitüsü deprem kataloğundan alınarak kullanılmıştır (İnt. 1.). 2.1. Çalışma Alanı Çalışma alanı olarak tüm Türkiye seçilmiş ve Türkiye için aktif sığ kabuk içi alansal kaynak modeli (Şekil 1.) ArcGIS ortamında sayısallaştırılmış ve yapılan tüm mekânsal istatistiksel analizlerde bu alanlar kullanılmıştır (Şekil 1.). Çalışmada kullanılan alanlar Türkiye Sismik Tehlike Haritasının Güncellenmesi Projesinden (Akkar vd., 2014) alınmış ve projede kullanılan alan isimleri yeniden adlandırılmıştır (Şekil 1.). Mekânsal İstatistiksel Analiz hesaplarının doğru şekilde yapılabilmesi için haritanın projekte edilmiş bir koordinat sistemine getirilmesi gerekmektedir. Bu nedenle analizlerde kullanılan harita ve veriler WGS 1984 World Mercator Projeksiyon sistemine dönüştürülmüştür (Şekil 1.). Şekil 1. Türkiye için aktif sığ kabuk içi alansal kaynak modelinden sayısallaştırılmıştır (Akkar, vd. 2014)
Türkiye, bulunduğu konumun neotektonik özellikleri ile dünyada diri fayların en yoğun olduğu ülkelerden biridir ve önemli deprem kuşaklarından birisi olan Alp-Himalaya Dağoluşum Kuşağı üzerinde yer alır (A.B.S.K.R, 2004). Alp-Himalaya Dağoluşum Kuşağının Doğu Akdeniz kesimindeki neotektonik olaylar Türkiye ye özgü neotektonik rejimlerin gelişmesine yol açmıştır (A.B.S.K.R., 2004). Anadolu yarımadası, Arap-Afrika levhaları ile Avrasya levhaları arasında sıkışan ve Arap-Afrika levhaları arasındaki yakınlaşmanın sonucunda, önce Doğu Anadolu da kıta-kıta çarpışması gerçekleşmiş daha sonra da Türkiye yi günümüzde halen etkileyen neotektonik rejimler ortaya çıkmıştır. Türkiye de meydana gelen güncel depremler bu neotektonik rejimlerin sonucu olarak gerçekleşmektedir (A.B.S.K.R., 2004). Türkiye de sıkışmalı neotektonik rejim, sıkışmalı-genişlemeli (doğrultu atımlı) neotektonik rejim ve genişlemeli neotektonik rejimlerinin üçü de aynı zaman diliminde fakat farklı neotektonik bölgelerde etkinliklerini sürdürmektedir (A.B.S.K.R., 2004). Türkiye ve yakın çevresi; neotektonik rejimlerin türü, bu rejimleri temsil eden neotektonik yapıların özelliklerine göre altı neotektonik bölgeye ayrılmıştır (A.B.S.K.R., 2004; Şekil 2.). Şekil 2. Türkiye ve yakın çevresi neotektonik rejim sınıflandırması (A.B.S.K.R., 2004) Güneybatı Türkiye neotektonik bölgesi, eğim atımlı ve verev atımlı faylanmalar sonucu oluşmuştur. Bu bölgedeki depremselliğin nedeni yapısal düzensizliklerin dışında normal faylanmalardan kaynaklanmaktadır. Sığ odaklı ve normal faylanmalara bağlı depremlerin bu bölgede yoğunlaşması genişlemeli sistemin en önemli kanıtlarındandır (A.B.S.K.R., 2004). Karadeniz ve Kafkaslar neotektonik bölgesi, Türkiye nin Karadeniz kıyı bölgeleri ile Kafkasları içine alır ve bu bölgede depremselliğin nedeni bölgeye hâkim olan kıvrımlanma ve ters faylanmalardır. Bölgede sıkışmanın etkisi ile yer kabuğu kalınlığı daha fazladır (A.B.S.K.R., 2004). Güney Ege-Kıbrıs Neotektonik bölgesi, aktif yitime bağlı sıkışma ve sıkışma sonucu oluşan ters faylarla temsil edilir. Bu bölgede depremselliğin kaynağı eğim ve verev atımlı ters faylanmalardır (A.B.S.K.R., 2004). Kuzey ve Güneydoğu Anadolu neotektonik bölgesi, en batıda Kuzey Ege, Marmara Bölgesi, Kuzeybatı Anadolu, Kuzey Anadolu ve Güneydoğu Anadolu ile Doğu Akdeniz i içine alır ve bölgede egemen olarak sağ ve sol yanal doğrultu atımlı faylanma ve bu faylanmalara bağlı olarak gelişmiş ve günümüzde de gelişimine devam eden doğrultu atımlı çek-ayır havzalar hakimdir. Bu bölgede depremlerin nedenleri Kuzey Anadolu Sağ Yanal Doğrultu Atımlı Fay Sistemi, Doğu Anadolu Sol Yanal Doğrultu Atımlı Fay Sistemi ve Ölü Deniz Sol Yanal Doğrultu Atımlı Fay Sistemleridir (A.B.S.K.R., 2004).
Doğu Anadolu ve İran ın kuzeybatı kesimlerini içine alan Doğu Anadolu neotektonik bölgesinde doğrultu atım bileşeni olan sağ ve sol yanal doğrultu atımlı faylanma ve bu faylanmaya bağlı gelişen çek-ayır havzaları hakimdir. Depremselliğin nedeni ise bu faylanmalardır (A.B.S.K.R., 2004). İç Anadolu nun doğu yarısını kapsayan Doğu İç Anadolu Neotektonik Bölgesinde normal bileşeni olan sağ ve sol yanal doğrultu atımlı faylanma ve bu faylanma etkisi ile gelişmiş çek-ayır havzalar hakimdir. Bölgedeki depremselliğin nedeni yerel yapısal düzensizlikler dışında sağ ve sol yanal doğrultu atımlı faylanmalardır (A.B.S.K.R., 2004). 2.2. Mekânsal İstatistiksel Analizler Depremler Mekânsal istatistiksel olarak nokta patern analizleri ve kernel yoğunluk analizi ile değerlendirilmiştir. Nokta patern analizleri depremlerin sadece konumlarını dikkate alırken, Kernel yoğunluk analizi depremlerin hem büyüklüğünü hem de konumlarını dikkate alan bir analizdir. Analizlerde Lee ve Wong (2001) de tanımlanan prosedürler kullanılmıştır. Quadrat Sayısı ve En Yakın Komşu Analizleri her bir alana ait deprem dış merkez noktalarının noktasal paternlerini ortaya koymak için çeşitli çalışmalarda (Lee ve Wong, 2001: 62-78; Tağıl ve Alevyakalı, 2013) kullanılmıştır. Quadrat analizi ile alana düşen depremlerin episantr noktaları dikkate alınarak yoğunluk test edilirken, en yakın komşu analizinde ise tam tersi olarak noktaya düşen alan analiz edilmektedir (Tağıl ve Alevyakalı, 2013). Her iki analiz de deprem verilerinin ilgili alansal kaynaklarda mekânsal olarak nasıl dağıldığını belirlemektedir ancak farklı yaklaşımlara sahiptirler. Quadrat Analiz, Frekans dağılımının veya nokta yoğunluğunun gridler için belirlenmesini temel alırken, En Yakın Komşuluk Analizi (Nearest Neighbour Analysis) bir noktanın diğer noktaya uzaklığını temel almaktadır. Bu çalışmada Quadrat analizlerinden, Varyans/Ortalama Oranı yöntemi ve Frekans Dağılımı karşılaştırma yöntemi (Kolmogorov-Smirnov) uygulanırken, uzaklığa bağlı nokta patern analiz yöntemlerinden En Yakın Komşu Yöntemi (NNI) uygulanmıştır. Bu çalışmada varyans/ortalama yöntemi ve Kolmogorov-Smirnov yöntemi, Quadrat analizleri kapsamında, NNI ise uzaklığa bağlı nokta patern analizi yöntemi olarak uygulanmıştır. Kernel yoğunluk yöntemi ise deprem çalışmalarında yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir (Bailey ve Gatrell 1995; Woo, 1996; Tağıl ve Alevyakalı, 2013). Deprem çalışmalarında özellikle tehlike analizi (Woo, 1996; Tağıl ve Alevyakalı, 2013), meydana gelen sismik olayların sıklıklarının belirlenmesinde (Stock ve Smith, 2002; Tağıl ve Alevyakalı, 2013) ve depremlerin etki alanının tespitinde yaygın olarak kullanılmaktadır (Tağıl ve Alevyakalı, 2013). Kernel yoğunluk yöntemi; belirlenen bir yarıçapa sahip çember içerisine düşen noktaların yoğunluğu ile bu kaynaktan uzaklaştıkça değişen noktasal yoğunluğu ifade eder (Gündoğdu, 2010: 23, Tağıl ve Alevyakalı, 2013). Çalışma kapsamında deprem yoğunluğunun Sismik Kaynaklara göre değişimi her bir depremin dış merkez noktaları için bu depremlerin büyüklük (M w) değerleri kullanılarak uygulanmış ve haritalanmıştır (Şekil 11.) Quadrat analizinde alan, kare hücrelere bölünerek hücre içine düşen noktalar sayılmaktadır. Bazı hücreler hiç nokta içermezken, diğerleri farklı sayılarda noktalar içerir. Quadratların içerisine düşen nokta sayısına göre dağılımlar Rassal, Düzgün ve Kümelenmiş olarak tanımlanır (Şekil 3.). Şekil 3. (I) Rassal Dağılım, (II) Düzgün Dağılım, (III) Kümelenmiş Dağılım
Quadratların içerisindeki nokta sayısı quadratın boyutuna göre değiştiği için quadrat boyutunun belirlenmesi gerekmektedir. Greig-Smith deneylerinde (Greig-Smith, 1952) ve Griffith ve Amrherin (1991) çalışmalarında uygun quadrat boyutu için Eşitlik 1 i önermişlerdir. Quadrat Boyutu= 2 AA nn (1) Bu eşitlikte, A quadrat analizinin yapıldığı toplam alanı, n ise toplam nokta sayısını ifade etmektedir. Bu çalışma için tüm sismik kaynak alanları ve sismik kaynak alanlarının içerisine düşen deprem sayıları belirlenerek, her bir sismik kaynak alanı için ayrı quadrat boyutu hesaplanmıştır. Quadrat içeriklerinin ortalamasının varyansına oranlanması ile Varyans/Ortalama analizi yapılmaktadır. Düzgün dağılmış bir dağılımda quadrat içeriklerinin varyansı 0 a yakın olduğu için, Varyans / ortalama oranı, düzgün dağılmış bir dağılım için 0 a yakın çıkmaktayken, rassal bir dağılım için, varyans ve ortalama aynıdır. Bu nedenle, varyans-ortalama oranı 1 çevresinde beklenmektedir. Kümelenmiş dağılım için, varyans ortalamaya göre çok büyük olmakta bu nedenle, varyans-ortalama oranı 1 in üzerinde beklenmektedir. Bu çalışma kapsamında Varyans/ Ortala oranının -1.96 ile +1.96 aralığında olduğu zaman dağılımın rassal dağılmış olduğu kabul edilmiştir (Şekil 4. a.). Kolmogorov-Simirnov nokta patern analizinde quadratlara düşen tüm noktaların sayılması ile hücre sayılarının frekans dağılımı oluşturulur. Gözlenen kümülatif frekansla beklenen kümülatif frekans arasındaki en büyük fark, D, aşağıdaki eşitlikle tanımlanmaktadır: D = max [Cum Göz. Frekans Cum Beklenen Frekans] (2) %5 kritik değer ise D %5 olarak tanımlanır ve aşağıdaki eşitlikle belirlenmektedir ve Q quadrat sayısını ifade eder. DD %5 = 1.36 QQ (3) Rassal konumsal dağılımın beklenen frekansları Poisson frekans dağılımından hesaplanabilmektedir (Eşitlik 4,5). p(0) = e -λ = 1 / (2.71828 P/Q ) (4) p(x) = p(x - 1) * λ /x (5) Eşitliklerdeki, x, quadrattaki nokta sayısı, p(x), noktaların olasılığını, P, toplam nokta sayısını, Q, quadrat sayısını, λ, quadrata düşen ortalama nokta sayısını ifade eder (6). λ = P/Q (6) Yöntem, genel anlamda dağılımın frekans dağılımının, rassal, düzgün dağılımın frekans dağılımı ile karşılaştırılmasından oluşmaktadır. Eğer dağılım rassal veya düzgün dağılmış olarak tanımlanmaz ise kümelenmiş olarak tanımlanmaktadır (Şekil 4. b.). En yakın komşu analizi (Nearest Neighbour Analysis) noktalar arası mesafeyi kullanır. Test, gözlenen ortalama mesafelerin, bilinen paternin noktalarının arasındaki ortalama mesafelerin karşılaştırmasına dayanır. Eğer gözlenen ortalama mesafe, rassal paternin ortalama mesafesinden yüksekse, gözlenen nokta paterni rassal paterne göre düzgün dağılmış, eğer gözlenen ortalama mesafe, rassal paternin ortalamasından düşük ise paternin kümelenmiş olduğu söylenebilmektedir. Diğer bir değişle paternin dağılımı NNI indexi ile belirlenebilir. NNI=Gözlenen Ort. Mesafe / Beklenen Ort. Mesafe (7)
Rassal patern için, NNI, 1 çevresinde, k patern için, NNI, 0 çevresinde, düzgün dağılmış patern için, NNI, 2.149 çevresinde çıkmaktadır. Gözlenen paternin rassal paternden belirgin şekilde ayrıldığı durumda Z testi ile testin anlamlılık düzeyi test edilmektedir. Çalışma kapsamında verilerden elde edilen En Yakın Komşu analizi sonuçları Şekil 4. c. de verilmiştir. Kernel Yoğunluk Fonksiyonu, bölgede meydana gelen olayları saymaktadır, sayıyı büyüklüğü ile ağırlıklandırarak, yüksek ağırlığa sahip bölgelerde daha güçlü yoğunluk etkisi olması sağlanır. Elde edilen harita her bir hücreye düşen tahmin edilen olay sayısı olarak tanımlanmaktadır. Bu Çalışma kapsamında elde edilen Kernel Yoğunluk haritası Şekil 4. d. de verilmektedir. a. b. c. d. Şekil 4. a. Varyans/Ortalama Yöntemi, b. Kolmogorov-Smirnov Analizi Haritası, c. En Yakın Komşuluk Analizi Haritası, d. Kernel Yoğunluk Analizi Haritası
3. SONUÇ ve ÖNERİLER Quadrat analizlerinde varyans/ortalama analizi ile Kolmogorov-Smirnov analizlerinin neotektonik bölgeler ile yorumlandığında depremlerin neotektonik süreçler ile ilişkisini doğrudan yansıtmadığı görülmüştür. Bu nedenle varyans/ortalama analizi, Kolmogorov-Smirnov analizleri ile en yakın komşu analizinden elde edilen sonuçlar birlikte değerlendirilmiştir. Üç analizin sonucunda depremlerin neotektonik süreçlerin şekillenmesine neden olan aktif fayların olduğu alanlarda depremlerin kümelenmiş dağılım gösterdiği ancak Güneybatı Türkiye genişlemeli Neotektonik Bölgesinde bulunan aktif fayların geçiş zonlarında ve Doğu-İç Anadolu normal bileşenli doğrultu atımlı Neotektonik Bölgesinde ise depremlerin rassal dağılım gösterdiği sonucuna varılmıştır. (Şekil 5.a.). Kernel yoğunluk analizi sonucunda deprem konumlarının bölgesel olarak dağılımlarının Türkiye nin etkisi altında bulunduğu neotektonik süreçlerle ilişkili olduğu görülmektedir. Deprem yoğunluğunun fazla olduğu bölgeler aktif fayların yoğunlukta olduğu bölgelerdir. Türkiye için yoğunluğun en fazla olduğu bölge Güneybatı Türkiye genişlemeli Neotektonik bölgesidir. Bu yoğunluğu takip eden bölgelerin ise Kuzey Anadolu Fay Zonu ve Doğu Anadolu Fay Zonunun hakim olduğu Kuzey ve Güneydoğu Anadolu doğrultu atımlı Neotektonik Bölgesi olduğu görülmektedir (Şekil 5.b.). a. b. Şekil 5. a. Quadrat analizi ve en yakın komşu analizinin birlikte değerlendirilmesi, b. Kernel Yoğunluk Analizinin Türkiye ve yakın çevresinde bulunan neotektonik bölgeler ile karşılaştırılması (1. Güneybatı Türkiye genişlemeli Neotektonik Bölgesi, 2. Karadeniz ve Kafkaslar sıkışmalı Neotektonik Bölgesi, 3. Güney Ege-Kıbrıs sıkışmalı Neotektonik Bölgesi, 4. Kuzey ve Güney Doğu Anadolu doğrultu atımlı Neotektonik Bölgesi, 5. Doğu Anadolu bindirme bileşenli doğrultu atımlı Neotektonik Bölgesi, 6. Doğu-İç Anadolu normal bileşenli doğrultu atımlı Neotektonik Bölgesi, A.B.S.K.R., 2004.) Yapılan analizlerin ilerleyen çalışmalarda, Türkiye nin Neotektonik Bölgelerine göre zamansal olarak da değerlendirilmesi uygun olacaktır.
KAYNAKLAR A.B.S.K.R., (2004). Afet Bilgi Sistemi Komisyonu Raporu, Temmuz 2004. Akkar, S., vd. (2014). Türkiye sismik tehlike haritasının güncellenmesi projesi. UDAP-Ç-13-06, AFAD, Ankara, Türkiye. Bailey, Trevor C. ve GATRELL, Anthony C. (1995). Interactive Spatial Data Analysis, Essex: Addison Wesley Longman, Harlow. Greig-Smith, P. (1952). The use of random and contiguous quadrats in the study of the structure of plant communities. Annals of Botany (London), New Series, 16: 312. Griffith, D. A. ve Amrhein, C. G. (1991). Statistical Analysis for Geographers. Englewood Cliffs, NJ: Prentice- Hall. Gündoğdu, G. (2010). Coğrafi Bilgi Teknolojileri Kullanılarak Trafik Kaza Analizi: Adana Örneği, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Uzaktan Algılama Ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Anabilim Dalı, Adana: Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. İnt. 1. http://www.koeri.boun.edu.tr/sismo/zeqdb/ Lee, J. ve Wong, D. W. (2001) Statistical analysis with ArcView GIS John Wiley & Sons. Stock, C. ve Smith, E.G.C. (2002). Adaptive kernel estimation ve continuous probability representation of historical earthquake catalogs, Bulletin of the Seismological Society of America, S. 92(3), s. 904-912. Tağıl, Ş. ve Alevkayalı, Ç. (2013). Ege Bölgesi nde depremlerin mekânsal dağılımı: jeoistatistiksel yaklaşım. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 6 (28), 369-379. Woo, G. (1996). Kernel estimation methods for seismic hazard area source modeling, Bulletin of the Seismological Society of America, S. 86(2), s. 353-362.