An R Package for AFAD Earthquake Data and Visualizations: AFADEarthQuakeData

Year 2024, , 30 - 45, 30.06.2024

Cenk İçöz Levent Terlemez

https://doi.org/10.46464/tdad.1375464

Abstract

Earthquakes are destructive natural events whose occurrence can be triggered by many different factors. Due to the tangible and intangible damages caused by earthquakes, determination and prediction of earthquake risk is of great importance. Therefore, there is a need for interdisciplinary studies on earthquake data and the processing of these data to draw meaningful conclusions. In this study, it is aimed to transfer the earthquakes in the database of the Republic of Turkey Ministry of Interior Disaster and Emergency Management Presidency (AFAD) to the R environment with the help of a package on R, an open source statistical software, according to certain characteristics. In addition, some simple mapping and visualization functions that provide graphics of basic statistics along with maps for earthquake data are also included in the package. It was thought that transferring the data to the R environment would enable statistical and earthquake analysis to be easily applied and used in earthquake studies with the help of a powerful open source software such as R.

Keywords

AFAD, Earthquake data, Exploratory data analysis, Spatial data, R

AFAD Deprem Veri ve Görselleştirmelerine İlişkin Bir R Paketi: AFADEarthQuakeData

Abstract

Depremler oluşumu birçok farklı etken tarafından tetiklenebilen yıkıcı doğa olaylarıdır. Deprem sonucu oluşan gerek maddi gerek manevi zararlar nedeni ile deprem riskinin belirlenmesi ve tahmini büyük bir önem taşımaktadır. Dolayısı ile ülkemizde deprem verilerine ve bu verilerin işlenerek anlamlı sonuçlar çıkarılmasına ilişkin disiplinler arası çalışmalara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada T.C. İçişleri Bakanlığı Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı (AFAD) veri tabanında yer alan depremlerin belirli özelliklerine göre açık kaynak bir istatistik yazılımı olan R üzerine bir paket yardımı ile R ortamına aktarılması amaçlanmıştır. Ayrıca deprem verisine ilişkin basit birkaç haritalama ve temel istatistiklerine ilişkin grafiklerinin haritalar ile birlikte elde edilmesini sağlayan görselleştirme fonksiyonlarına da pakette yer verilmiştir. Verinin R ortamına aktarılması, R gibi güçlü bir açık kaynak yazılımı yardımı ile istatistiksel ve deprem analizlerinin kolayca uygulanabilmesi ve deprem çalışmalarında kullanılmasına imkân sağlayabileceği düşünülmüştür.

Keywords

AFAD, Deprem verisi, Açıklayıcı veri analizi, Mekânsal veri, R

References

• AFAD, 2023. Deprem Web Servisi, Ankara, Erişim adresi: https://deprem.afad.gov.tr/event-service.
• Ayyildiz N., Karadeniz E., Iskenderoglu O., 2023. Conformıty of Earthquake Magnıtudes to Benford's Law: the Case of Kahramanmaras Earthquakes, Turk Deprem Arastirma Dergisi 5(1), 22-32, https://doi.org/10.46464/tdad.1284689.
• BDTİM, 2017. B.Ü.KRDAE Bölgesel Deprem-Tsunami İzleme Ve Değerlendirme Merkezi, İstanbul, Erişim Adresi: http://www.koeri.boun.edu.tr/sismo/2/tr/.
• Becker R.A., Wilks A.R., 2022. R version by Ray Brownrigg, Enhancements by Thomas P Minka and Alex Deckmyn, 2022, maps: Draw geographical maps, R package version, Erişim adresi: https://CRAN.R-project.org/package=maps.
• Bivand R., Pebesma E., Gomez-Rubio V., 2013. Applied spatial data analysis with R, Second edition, Springer, NY, Erişim adresi: https://asdar-book.org/.
• Brownrigg R., Harte D., 2005. Using R for statistical seismology, R. News, 5(1), 31-35.
• Cressie N.A.C., 1993. Statistics for Spatial Data Revised Edition. Wiley.
• Eryılmaz H., 2010. Mekansal Istatistikte Nokta Örüntü Teknikleri ve Bir Uygulama, Doktora Tezi, Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı, 127s. Erişim adresi: https://earsiv.anadolu.edu.tr/xmlui/bitstream/handle/11421/5545/974290.pdf?sequence=1.
• Fellows I., Stotz J.P., 2019. OpenStreetMap: Access to open street map raster images. R Package Version, 0.3. 3.., Erişim adresi: https://CRAN.R-project.org/package=OpenStreetMap.
• GADM, 2023. Browsw maps by country (GADM version 2.8), Erişim adresi: https://gadm.org/maps.html.
• Gräler B., Pebesma E., Heuvelink G., 2016. Spatio-Temporal Interpolation using gstat. The R Journal, 8, 204-218.
• Harte D., 2004. Package PtProcess: Time Dependent Point Process Modelling. Statistics Research Associates, Wellington, New Zealand, 2004. Erişim adresi: https://cran.r-project.org/web/packages/PtProcess/PtProcess.pdf.
• Harte D., 2005. Package ssEDA: Exploratory Data Analysis for Earthquake Data. Statistics Research Associates, Wellington, New Zealand, 2005, Erişim adresi: https://statsresearch.co.nz/dsh/sslib/manuals/eda.pdf.
• İçöz C., 2018. Kuzey Anadolu Fay Hattı Üzerinde Gerçekleşen Depremlerin Mekansal Ve Mekan-Zamansal Olarak Incelenmesi, Doktora Tezi, Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı, 128s. Erişim adresi: https://earsiv.anadolu.edu.tr/xmlui/bitstream/handle/11421/23699/535394.pdf?sequence=1.
• Jalilian A., 2019. ETAS: An R Package for Fitting the Space-Time ETAS Model to Earthquake Data. Journal of Statistical Software, Code Snippets, 88(1), 1–39, Erişim adresi: https://doi.org/10.18637/jss.v088.c01.
• Lahti L., Huovari J., Kainu M., Biecek P., 2017. Retrieval and Analysis of Eurostat Open Data with the eurostat Package. R J., 9(1), p.385.
• Lee J., Wong D.W., 2001. Statistical Analysis with Arcview GIS. Wiley.
• Levine N., 2021. CrimeStat IV, The Encyclopedia of Research Methods in Criminology and Criminal Justice, 1, pp.28-32.
• Lombardi A., 2017. SEDA: A software package for the Statistical Earthquake Data Analysis. Sci Rep 7, 44171, Erişim adresi: https://doi.org/10.1038/srep44171.
• Pebesma E.J., 2004. Multivariable geostatistics in S: the gstat package. Computers & Geosciences, 30, 683-691.
• Pedersen T.L., 2022. ggforce: Accelerating “ggplot2”’. Erişim adresi: https://CRAN.R-project.org/package=ggforce.
• R Core Team, 2023. R: A Language and Environment for Statistical Computing, Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing, Erişim adresi: https://www.R-project.org/.
• Savran W.H., Bayona J.A., Iturrieta P., Asim K.M., Bao H., Bayliss K., Herrmann M., Schorlemmer D., Maechling P.J., Werner M.J., 2022. pyCSEP: A Python Toolkit for Earthquake Forecast Developers, Seismological Research Letters, 93(5): 2858–2870, https://doi.org/10.1785/0220220033.
• Stein S., Wysession M., 2003. An introduction to seismology, earthquakes, and earth structure. Blackwell Publishing.
• Temple Lang D., 2023. XML: Tools for Parsing and Generating XML Within R and S-Plus, Erişim adresi: https://CRAN.R-project.org/package=XML.
• USGS, 2023. API Documentation–Earthquake Catalog, Erişim Adresi: https://earthquake.usgs.gov/fdsnws/event/1/.
• Wickham H., 2016. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis, Springer-Verlag New York. Erişim adresi: https://ggplot2.tidyverse.org.
• Wickham H., 2022. rvest: Easily Harvest (Scrape) Web Pages, Erişim adresi: https://CRAN.R-project.org/package=rvest.
• Wiemer S., 2001. A software package to analyze seismicity: ZMAP, Seismological Research Letters, 72(3), 373-382.