Buradasınız

Türkiye'de Deprem Tekrarlanma Zamanının Tahmini ve Neotektonik Bölgelere Göre Depremselliğin Markov Zinciri ile incelenmesi

Journal Name:

Publication Year:

Abstract (2. Language): 
The Markov chain is a probabilistic model used with stochastic processes in many branches of science such as seismology, biology, meteorology and hydrology. This model is utilized to evaluate modeling of an event and allows the use of combinatorial probability estimates including initial and transitional probabilities. These probabilities contain useful information that can be used in earthquake modelling. In this paper, the Markov chain approach is applied to 108 years of earthquake data recorded at Kandilli Observatory since a signicant portion of Turkey is subject to frequent earthquakes.
Abstract (Original Language): 
Markov zinciri , olasılıksal (stokastik) süreçlerde uygulanan bir olasılık modeli olup sismoloji, biyoloji, meteoroloji, hidroloji vb. bilim dallarında olayların meydana gelis olasılıklarının incelenmesinde kullanılmaktadır. Bu model baslangıc ve getis olasılıkları hesaplanarak bir olayın modellenmesi ve tahmini için de kullanılmaktadır. Bu olasılıklar, deprem modellenmesinde kullanılabilecek önemli bilgiler tasımaktadır. Türkiye'nin büyük bir bülumü sıklıkla depreme maruz kaldığı idn bu calısmada Kandilli Rasathanesi kayıtlarına dayanan 108 yıllık deprem verisine Markov zinciri yaklasımı uygulanmıstır. Ayrıca deprem buüyuükluüklerinin ve tekrarlanma yıllarının tahmini de yapılmıçstır
125-138

REFERENCES

References: 

[1] C. A. Cornell, Engineering seismic risk analysis, Bulletin of the Seismological Society of America 58 (1968), 1583-1606.
[2] M. Caputo, Analysis of seismic risk. In: Engineering Seismology and Earthquake Engineering, NATO Advanced Study Institutes Series, Series E: Applied Sciences, 3 (1974), 55-86.
[3] H. C. Shah and M. Movassate, Seismic risk analysis of California State water Project, Proceedings of the 5th European Conference on Earthquake Engineering, Istanbul, Turkey 3 (1975),
99-106.
[4] M. Bath, Seismic risk in Fennoscandia, Tectonophysics 57 (1979), 285-295.
[5] L. Epstein and C. Lomnitz, A model for the occurrence of large earthquakes, Nature 211
(1966), 954-956.
[6] C. Lomnitz, Global Tectonic and Earthquake Risk, Elsevier Scientific, Amsterdam, Nether¬lands 1974.
[7] L. Knopoff and Y. Kagan, Analysis of the theory of extremes as applied to earthquake problems, Journal of Geophysical Research 82 (1977), 5647-5657.
138
Oze
l ve Solmaz
[8] A. S. Kiremidjian, A minimum stress level model for large high strain energy thresholds
corresponding to earthquakes, Proceeding of 7th ECEE, Athens, Greece (1982), 32-41. [9] S. Suzuki and A. S. Kiremidjian, A random slip rate model for earthquake occurrences with Bayesian parameters, Bulletin of the Seismological Society of America 81 (1991), 781-794.
[10] Y. Hagiwara, A stochastic model of earthquake occurrence and the accompanying horizontal land deformation, Tectonophysics 26 (1975), 91-101.
[11] A. S. Kiremidjian and T. Anagnos, Stochastic slip predictable model for earthquake occur¬rences, Bulletin of the Seismological Society of America 74 (1984), 739-755.
[12] D. Athanasiou-Grivas, R. Dyvik and J. Howland, An engineering analysis of the seismic history of New York State, Proceedings of the Seventh World Conference on Earthquake Engineering, İstanbul, Turkey 1 (1980), 324-331.
[13] V. Gokçe, Seismicity and Earthquake Hazard Analysis in Southwest of Turkey, Master Thesis, Suleyman Demirel University, Isparta, Turkey 2007.
[14] Y.
Altınok
, Semi-Markov modelinin Kuzey Anadolu Fay Zonu'nda deprem riskine uygulanması, Jeofizik 2 (1988), 44-58.
[15] G. Ozel and C. inal, The probability function of the compound Poisson process and an application to aftershock sequences, Environmetrics 19 (2008), 79-85.
[16] G. Oüzel, A bivariate compound Poisson model for the occurrence of foreshock and aftershock sequences in Turkey, Environmetrics 22 (2011), 847-856.
[17] G. Oüzel, On certain properties of a class of bivariate compound Poisson distributions and an application to earthquake data, Revista Colombiana de Estadistica 34 (2011), 545-566.
[18] R.
Pınar
, Z. Akçıg ve F. Demirel, Batı Anadolu depremselliginin Markov yüntemi ile arastırılması, Jeofizik 3 (1999), 56-66.
[19] E. Ulutaçs ve M. F. Oüzer, Markov modeli kullanılarak Cç ukurova Boülgesinin deprem tehlikesinin belirlenmesi, Jeofizik 14 (2000), 104-105.
[20]
S
. Ünal, Türkiye'de Meydana Gelen Depremlerin Markov Zincirleri ile Modellenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Uüniversitesi Sosyal Bilimler Enstituüsuü, Ankara, Turkey 2010.
[21] R. Kasap ve Uü. Guürlen, Deprem magnituüdleri içcin tekrarlanma yıllarının elde edilmesi: Mar¬mara Bülgesi ürneği, Doğuş Üniversitesi Dergisi 4 (2003), 157-166.
[22] C. inal, Olasılıksal Smedere Giriş, Hacettepe Üniversitesi Yayınları, Ankara, 1988.
[23] Oü. Oünalan, Stokastik SuÜrecşler, Avcıol Basım Yayın, Iistanbul 2010.
[24] F. Aparisi and C. J. Diaz, Design and optimization of EWMA control charts for in-control, indifference, and out-of-control regions, Computers & Operations Research 34 (2007), 2096¬2108.
[25] D. A. Serel and H. Moskowitz, Joint economic design of EWMA control charts for mean and
variance, European Journal of Operational Research 184 (2008), 157-168. [26] A. M. C. Sçengoür, TuÜrkiye'nin Neotektoniğgin Esasları, Tuürkiye Jeoloji Kurumu, Ankara 1980.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com