Yapay Zeka Sayesinde Büyük Depremler Aylar Öncesinden Tahmin Edilebilecek
Yeni araştırma, sismik aktivitenin erken belirtilerini tespit etmek için makine öğrenimini kullanarak büyük depremleri aylar öncesinden tahmin etme potansiyelini vurguluyor. Ancak bu tür bir öngörü teknolojisinin etkinliği ve etik sonuçları tartışma konusu olmaya devam ediyor.
Alaska Fairbanks Üniversitesi’nden bir bilim adamının yaptığı araştırma, geniş alanlarda önceki düşük seviyeli tektonik aktivitenin tanımlanmasına dayanarak, halkın büyük bir depremden birkaç gün ila aylar önce haber alabileceğini öne sürüyor. Bu analiz Alaska ve Kaliforniya’daki iki önemli depreme odaklanmıştır.
Çalışma, UAF Jeofizik Enstitüsü’nden araştırma görevlisi profesör Társilo Girona tarafından yönetildi.
Jeofizikçi ve veri bilimci olan Girona, volkanik patlamalar ve depremlerin öncül faaliyetlerini inceliyor. Almanya’nın Münih kentindeki Ludwig-Maximilians Üniversitesi’nden jeolog Kyriaki Drymoni de çalışmanın ortak yazarları arasında yer alıyor.
Makine öğrenimine dayanan tespit yöntemi 28 Ağustos’ta Nature Communications dergisinde yayımlandı.
Girona, “Makalemiz, gelişmiş istatistiksel tekniklerin, özellikle de makine öğreniminin, deprem kataloglarından elde edilen veri kümelerini analiz ederek büyük depremlerin öncüllerini belirleme potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir” dedi.
Yazarlar, anormal sismik aktivite aramak üzere verileri araştırmak için bir bilgisayar algoritması yazdılar. Algoritmalar, bir programa verileri yorumlamayı, onlardan öğrenmeyi ve bilinçli tahminler veya kararlar almayı öğreten bir dizi bilgisayar talimatlarıdır.
Vaka Çalışmaları: Anchorage ve Ridgecrest Depremleri
İki büyük depreme odaklandılar: 2018’deki 7,1 büyüklüğündeki Anchorage depremi ve 2019’daki 6,4 ila 7,1 büyüklüğündeki Ridgecrest, Kaliforniya deprem dizisi.
Araştırmacılar, incelenen iki depremden önce Güney Merkez Alaska ve Güney Kaliforniya’nın yaklaşık %15 ila %25’inde yaklaşık üç ay boyunca anormal düşük büyüklükte bölgesel sismisite meydana geldiğini tespit etmiştir.
Araştırmaları, büyük depremlerden önceki huzursuzluğun çoğunlukla 1.5’in altındaki sismik aktivite tarafından yakalandığını ortaya koymaktadır.
Anchorage depremi 30 Kasım 2018’de sabah 8:29’da meydana gelmiş ve merkez üssü şehrin yaklaşık 10,5 mil kuzeyinde yer almıştır. Deprem bazı yol ve otoyollarda büyük hasara yol açmış ve çok sayıda bina hasar görmüştür.
Bulgular ve Çıkarımlar
Girona ve Drymoni, veri eğitimli programlarını kullanarak Anchorage depreminde, 30 Kasım depreminden yaklaşık üç ay önce büyük bir depremin 30 gün veya daha kısa bir süre içinde meydana gelme olasılığının aniden yaklaşık %80’e yükseldiğini tespit etmiştir. Olasılık, depremin meydana gelmesinden sadece birkaç gün önce yaklaşık %85’e yükselmiştir. Deprem dizisinin başlamasından yaklaşık 40 gün önce başlayan bir dönem için Ridgecrest deprem dizisi için de benzer olasılık bulguları elde etmişlerdir.
Girona ve Drymoni düşük büyüklükteki öncü aktivite için jeolojik bir neden önermektedir: Bir fay içindeki gözenek sıvısı basıncında önemli bir artış.
Gözenek sıvısı basıncı, bir kayanın içindeki sıvının basıncını ifade eder. Yüksek gözenek sıvısı basınçları, eğer basınç fayın her iki tarafındaki kaya blokları arasındaki sürtünme direncinin üstesinden gelmeye yetiyorsa potansiyel olarak fay kaymasına yol açabilir.
Drymoni, “Büyük depremlere yol açan faylarda artan gözenek sıvısı basıncı, fayların mekanik özelliklerini değiştirmekte ve bu da bölgesel stres alanında düzensiz değişimlere yol açmaktadır” dedi. “Bu düzensiz değişimlerin… anormal, öncül düşük büyüklükteki sismisiteyi kontrol ettiğini öne sürüyoruz.”
Girona, makine öğreniminin deprem araştırmaları üzerinde büyük bir olumlu etkisi olduğunu söyledi.
“Modern sismik ağlar, doğru analiz edildiğinde sismik olayların öncülleri hakkında değerli bilgiler sunabilecek muazzam veri kümeleri üretiyor” dedi. “Makine öğrenimi ve yüksek performanslı bilgi işlem alanındaki gelişmeler bu noktada dönüştürücü bir rol oynayabilir ve araştırmacıların yaklaşan bir depremin sinyalini verebilecek anlamlı örüntüleri belirlemelerini sağlayabilir.”
Deprem Tahmininde Karşılaşılan Zorluklar
Yazarlar, algoritmalarının deprem tahminindeki potansiyel zorlukları belirlemek ve ele almak için gerçek zamanlıya yakın durumlarda test edileceğini belirtiyor. Yöntemin, algoritmayı o bölgenin tarihsel depremselliği ile eğitmeden yeni bölgelerde kullanılmaması gerektiğini de ekliyorlar.
Girona, güvenilir deprem tahminleri üretmenin “son derece önemli ve çoğu zaman tartışmalı bir boyutu” olduğunu söyledi.
Girona, “Doğru tahmin, zamanında tahliye ve hazırlık yapılmasına olanak tanıyan erken uyarılar sağlayarak hayat kurtarma ve ekonomik kayıpları azaltma potansiyeline sahiptir” dedi. “Ancak, deprem tahminlerinin doğasında var olan belirsizlik, önemli etik ve pratik soruları da beraberinde getirmektedir.”
“Yanlış alarmlar gereksiz paniğe, ekonomik bozulmaya ve kamu güveninin kaybına yol açabilirken, kaçırılan tahminler felaket sonuçlara yol açabilir” dedi.
Kaynak: https://scitechdaily.com
Büyük Depremler Sonrası Uzak Mesafelerde Farklı Depremler Tetikleniyor