Doğu Marmara'da deprem ve patlatma verilerinin ayırt edilmesi ve istasyon bazlı ayrım denklemlerinin elde edilmesi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Kocaeli Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, JEOFİZİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: MUSTAFA BİRDEM

Danışman: Fadime Sertçelik

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmanın amacı; Doğu Marmara Bölgesi için doğal kaynaklı olaylar ile yapay kaynaklı olayların birbirinden ayırt edilmesidir. Çalışmada, 40,38°-41,18° K enlem ve 29,42°-32,14° D boylamları arasında İçişleri Bakanlığı Afet ve Acil Yönetim Başkanlığı (AFAD), Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü (KRDAE) tarafından kurulan geniş bant istasyonlar kullanılarak 2017 yılında meydana gelmiş süreye bağlı (Md) büyüklüğü 1,3≤Md≤2 olan 258 olay için 15 istasyona ait 740 sayısal düşey hız sismogramları kullanılmıştır. Ayırt etme işleminde, basit yöntemlerin yanısıra, S dalga genliğinin P dalgası genliğine oranı kullanılarak geliştirilen Genlik oranı yöntemi (As/Ap), Karmaşıklık oran yöntemi (C-Sr) ve Sürekli Dalgacık Dönüşümü (SDD) yöntemi ile ayrıştırma yöntemleri kullanılmıştır. As/Ap genlik oranının logS'e ve C'nin Sr'ye karşılık çiziminden elde edilen grafiklerden lineer ayrımlaştırma fonksiyonu (LAF) ve karesel ayrımlaştırma fonksiyonu (KAF) ile deprem ve patlatma olayları ayırt edilmiştir. Her bir istasyona ait ayrımlaştırma fonksiyonları elde edilmiştir. Her bir istasyona ait elde edilen başarı oranları, As/Ap-logS yöntemi için LAF'da %63,89 ile %100, KAF'da ise %55,56 ile %100 arasında değişmektedir. C-Sr yönteminde LAF başarı oranı %61,11 ile %100, KAF'da ise %52,78 ile %100 arasında değişmektedir. SDD yönteminde ise başarı oranı %77,36 ile %100 arasında değişmektedir. Yapılan ayrım analizi sonucunda toplam 258 adet sismik olayın 154 tanesi deprem, 104 tanesi ise patlatma olarak belirlenmiştir. Tektonik ve yapay kaynaklı aktivitelerin olduğu bölgelerde, farklı ayrımlaştırma yöntemlerin uygulanması sonuçların güvenilirliğini artıracaktır.