Investigation of Ionosphere Anomalies due to Earthquakes

Abstract

In this study, ionospheric anomalies associated with earthquakes are analyzed and earthquakes with a magnitude of Mw≥6 between 2017 and 2023 are considered. Earthquake data were obtained from AFAD and KOERI catalogs, while ionospheric data were obtained from data services such as TUSAGA-Aktif, NASA and IGS. Ionospheric changes in 14-day periods before and after the earthquakes were analyzed with the Total Electron Content (TEC) method. After the 1964 Alaska earthquake, the Lithosphere-Atmosphere-Ionosphere Coupling (LAIC) model suggests that changes observed in the ionosphere before earthquakes can be used for earthquake prediction. In the study conducted in line with this model, various rises and falls in the ionosphere were observed before earthquakes. However, it could not be determined whether these anomalies are directly related to earthquakes. The findings suggest that ionospheric anomalies can be used as a potential indicator for earthquake prediction, but more data and analysis are needed. Further research is needed to better understand these changes observed in the ionosphere before earthquakes and to draw definitive conclusions.

Keywords

• Ionosphere
• Earthquake
• GPS
• VTEC
• Earthquake precursor

Project Number

UDAP-Ç-19-32

Deprem Kaynaklı Olabilecek İyonosfer Anomalilerinin Araştırılması

Abstract

Bu çalışmada, depremlerle ilişkili iyonosferik anomaliler incelenmiş ve 2017-2023 yılları arasında gerçekleşmiş Mw≥6 büyüklüğündeki depremler ele alınmıştır. Deprem verileri AFAD ve KRDAE kataloglarından, iyonosfer verileri ise TUSAGA-Aktif, NASA ve IGS gibi veri servislerinden temin edilmiştir. Toplam Elektron İçeriği (TEİ) yöntemi ile depremler öncesi ve sonrası 14 günlük periyotlarda iyonosferik değişiklikler analiz edilmiştir. 1964 Alaska depreminden sonra ortaya atılan Lithosphere-Atmosphere-Ionosphere Coupling (LAIC) modeli, depremler öncesinde iyonosferde gözlemlenen değişikliklerin deprem tahmini için kullanılabileceğini öne sürmektedir. Bu model doğrultusunda yapılan çalışmada, depremler öncesi iyonosferde çeşitli yükselişler ve alçalışlar gözlemlenmiştir. Ancak, bu anomalilerin depremlerle doğrudan bir ilişkisinin olup olmadığı kesin olarak belirlenememiştir. Bulgular, iyonosferik anomalilerin deprem tahmininde potansiyel bir gösterge olarak kullanılabileceğini işaret etmekle birlikte, daha fazla veri ve analiz gerekliliğini ortaya koymaktadır. Deprem öncesi iyonosferde gözlemlenen bu değişikliklerin daha iyi anlaşılması ve kesin sonuçlara varılması için ileri araştırmalara ihtiyaç duyulmaktadır.

Keywords

• İyonosfer
• Deprem
• KKS
• VTEC
• Deprem tahmini

Supporting Institution

AFAD

Project Number

UDAP-Ç-19-32

Ethical Statement

Bu çalışmanın, özgün bir çalışma olduğunu; çalışmanın hazırlık, veri toplama, analiz ve bilgilerin sunumu olmak üzere tüm aşamalarından bilimsel etik ilke ve kurallarına uygun davrandığımı; bu çalışma kapsamında elde edilmeyen tüm veri ve bilgiler için kaynak gösterdiğimi ve bu kaynaklara kaynakçada yer verdiğimi; kullanılan verilerde herhangi bir değişiklik yapmadığımı, çalışmanın etik görev ve sorumluluklarına riayet ettiğimi beyan ederim.

Thanks

Bu çalışmanın tamamlanması, birçok değerli insanın desteği ve katkılarıyla mümkün olmuştur. Bu vesileyle, hepsine en içten teşekkürlerimi sunmak isterim. Başta sayın Prof. Dr. Bahadır AKTUĞ'a, bana bu araştırma projesinin kapılarını açtığı ve her aşamada rehberliği, desteği ve cesaretlendirmesi için minnettarım. Onun engin bilgisi ve tecrübesi olmadan bu çalışmayı tamamlamak mümkün olmazdı. UDAP-Ç-19-32 numaralı "İyonosferik Anomaliler İle Deprem Öncesi Ve Sonrası İlişkisinin İncelenmesi" projesi kapsamında sağlanan destekler için Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı'na (AFAD) teşekkür ederim. Ayrıca, proje sürecinde bana katkıları ve destekleriyle yol gösteren: Prof. Dr. Bülent KAYPAK Dr. Öğr. Üyesi Begüm KOCA Doç. Dr. Kamil TEKE hocalarımıza da şükranlarımı sunuyorum. Görüşleri, önerileri ve ayırdıkları zaman, araştırmamın gelişmesinde ve olgunlaşmasında büyük rol oynadı.

References

1. AFAD, 2023a. Deprem Kataloğu, AFAD Deprem ve Risk Azaltma Genel Müdürlüğü, Ankara, Erişim adresi: https://deprem.afad.gov.tr/.
2. AFAD, 2023b. 06 Şubat 2023 Pazarcık-Elbistan (Kahramanmaraş) Mw: 7.7 – Mw: 7.6 Depremleri Raporu. Deprem ve Risk Azaltma Genel Müdürlüğü, Deprem Dairesi Başkanlığı.
3. AIUB, 2023a. CODE EPH Dosyaları, Ankara, Erişim adresi: ftp://ftp.aiub.unibe.ch/CODE/.
4. AIUB, 2023b. CODE DCB Dosyaları, Ankara, Erişim adresi: ftp://ftp.aiub.unibe.ch/CODE/.
5. Astafyeva E., Lognonne P., Rolland L., 2011. First ionospheric images of the seismic fault slip on the example of the Tohoku-oki earthquake, Geophysical Research Letters, 38(22), 104-110.
6. Davies K., Baker D.M., 1965. Ionospheric effects observed around the time of the Alaskan earthquake of March 28, 1964, J. Geophys. Res., 70(9), 2251–2253.
7. DEÜ, 2017. 12 Haziran 2017 (15:28 TSİ) Mw=6.2 İzmir Karaburun (Ege Denizi) Depremi Değerlendirme Raporu, Buca- İZMİR: Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Jeofizik Mühendisliği Bölümü.
8. Emre Ö., Duman T.Y., Özalp S., Elmacı H., Olgun Ş., Şaroğlu F., 2013. Açıklamalı Türkiye Diri Fay Haritası. Ölçek 1:1.250.000, Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü, Özel Yayın Serisi-30, Ankara-Türkiye.

9. Hunter J.D., 2007. Matplotlib: A 2D Graphics Environment, Computing in Science & Engineering, 9(3), 90-95.
10. IGS, 2023. SP3 Dosyaları, Ankara, Erişim adresi: ftp://gssc.esa.int/gnss/products/.
11. IONEX Working Group, 1998. IONEX: The IONosphere map Exchange Format Version 1. Proceedings of the IGS AC Workshop, Darmstadt, 9-11 February 1998, 233-247.
12. İnyurt S., Mekik Ç., Yıldırım Ö., 2020. Deprem Kaynaklı Olabilecek İyonosferik Değişimlerin Belirlenmesi üzerine yeni bir yaklaşım geliştirilmesi, Geomatik, 5(2) , 127-133 .
13. Jin S., Jin R., Li J.H., 2014. Pattern and evolution of seismo-ionospheric disturbances following the 2011 Tohoku earthquakes from GPS observations, Journal of Geophysical Research: Space Physics, 119(9): 7914-7927.
14. Jin S., Occhipinti G., Jin R., 2015. GNSS ionospheric seismology: Recent observation evidences and characteristics, Earth-Science Reviews, 147, 54–64.
15. Köz İ., 2022. İyonosferik anomalilerin GNSS ile belirlenmesi ve deprem öncülü olarak incelenmesi, Yüksek Lisans tezi, Konya Teknik Üniversitesi, 112 s.
16. KRDAE, 2023. Deprem veri tabanı , Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü, 2023. Ankara, Erişim adresi: http://www.koeri.boun.edu.tr/sismo/zeqdb/.
17. NASA, 2023. IONEX Dosyaları, Ankara, Erişim adresi: ftps://gdc.cddis.eosdis.nasa.gov/pub/gps/products/ionex/.
18. Ozsoz I., 2023. Preliminary results of Detection and Interpretation of Precursory Magnetic Signals Preceding February 06, 2023 Pazarcik Earthquake using ESA Swarm Satellite Data, Turk Deprem Arastirma Dergisi 5(1), 48- 68, https://doi.org/10.46464/tdad.1258315.
19. Pulinets S.A., Legen’ka A.D., Alekseev V.A., 1994. Pre-Earthquake Ionospheric Effects and their Possible Mechanisms, (In: Dusty and Dirty Plasmas, Noise, and Chaos in Space and in the Laboratory), Springer US, 545–557, https://doi.org/10.1007/978-1-4615-1829-7_46.
20. Pulinets S., Ouzounov D., Karelin A., Boyarchuk K., 2022. Earthquake precursors in the atmosphere and ionosphere: New Concepts. Springer.
21. Rolland L.M., Lognonné P., Astafyeva E., Kherani E.A., Kobayashi N., Mann M., Munekane H., 2011. The resonant response of the ionosphere imaged after the 2011 off the Pacific coast of Tohoku Earthquake. Earth Planet Sp, 63, 853–857 (2011). https://doi.org/10.5047/eps.2011.06.020.
22. Sezen U., Arikan F., Arikan O., Ugurlu O., Sadeghimorad A., 2011. Online, automatic, near-real time estimation of GPS-TEC: IONOLAB-TEC, Space Weather, 11, 297–305.
23. TUSAGA-Aktif, 2023. İstasyon Verisi, Türkiye Ulusal Sabit GNSS Ağı-Aktif, Ankara, Erişim adresi: https://www.tusaga-aktif.gov.tr/.
24. Uieda L., Tian D., Leong W.J., Jones M., Schlitzer W., Grund M., Wessel P., 2022. PyGMT: A Python interface for the Generic Mapping Tools (Version 0.8.0).
25. Van Rossum G., De Boer J., 1991. Interactively testing remote servers using the Python programming language, CWI Quarterly, 4(4), 283–304.