Küresel Ölçekte Deprem Erken Uyarı Sistemleri: Algoritmik Yaklaşımlar ve Ülke Uygulamaları

Öz

Şiddetli depremlerin yıkıcı etkileriyle birçok kez sarsılmış ülkemizde, on yılların birikimi ile edinilen bilgilerin yanında teknolojinin de geldiği noktadan faydalanarak insanların deprem anında güvenliğini sağlamak ve can kayıplarının önüne geçmek adına; Deprem Erken Uyarı (DEU) sistemleri alanında çalışmalar devam etmekte ve günbegün farklı gelişmeler kaydedilmektedir. Bu makalede, ülkemizin de bir deprem ülkesi olduğu gerçeği göz önünde bulundurularak bu konuda gelecekte yapılacak çalışmalar için önemli bir boşluğu doldurabilecek kapsamlı bir literatür kaynağı oluşturulmak amaçlanmaktadır. Bu çalışmada, dünya genelinde DEU sistemleri üzerinde en çok çalışma yapmış ülkelerin önde gelen bilim insanlarının bu alanda çok alıntılanan makaleleri derlenerek farklı pencerelerden deprem erken uyarı sistemlerinin gelişimi incelenmiştir. Bu alanda literatürdeki boşluğu doldurmak ve saha çalışmalarında iyi sonuçlar almak için dünya üzerinde DEU sistemleri konusunda yapılan önemli çalışmalar incelenmeli, yöntemler araştırılmalı ve gerekirse güncellenmeli ve bu alanda çalışan diğer ülkelerle de ortak çalışmalar yapılmalıdır. Geçmişten günümüze DEU sistemlerinin gelişimini incelemenin, bu konuda çalışan bilim insanlarına ışık tutabileceği görülmektedir. Genellikle kullanılan yöntem depremin sarsıcı ‘’S’’ (secondary) dalgaları şehirlere ulaşmadan, ‘’P’’ (primary) dalgalarının ilk tespitiyle birlikte tüm hesaplamaları hızlıca yaparak depremin büyüklüğüne göre insanları deprem öncesinde uyarmak şeklinde gelişmiştir. Temeldeki bu benzerlik detaylarda ülkelerin deprem karakteristiğine ve bilimsel geçmişine göre ciddi farklılıklar göstermektedir. Bu makalede hem benzerlikler vurgulanırken hem de DEU sistemlerinin geliştiği ya da gelişmekte olduğu ülkelerdeki yaklaşımlarda ve algoritmalarda oluşmuş farklılıkların akademik düzeyde karşılaştırılması yapılmıştır. Yakın bir gelecekte gelişen yapay zeka teknolojileri ile birlikte daha hızlı tespitte bulunma ve haberleşme ağları sayesinde, dünyada can ve mal kayıplarını minimuma indirecek sistemlerin geliştirileceği ve yaygınlaştırılacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Deprem Erken Uyarı Sistemleri
• Deprem Tehlikesi
• P Dalgaları
• S Dalgaları

Earthquake Early Warning Systems on a Global Scale: Algorithmic Approaches and National Implementations

Abstract

In our country, which has been shaken many times by the devastating effects of severe earthquakes, studies in the field of Earthquake Early Warning (EEW) systems are continuing in order to ensure the safety of people during earthquakes and prevent loss of life by taking advantage of both the knowledge accumulated over decades and the current state of technology. In this article, taking into consideration the fact that our country is also prone to earthquakes, a comprehensive literature source is aimed to be created for future studies in this field. In this study, the development of earthquake early warning systems from different perspectives has been examined by compiling the most cited articles of leading scientists in countries that have conducted the most research on EEW systems worldwide. In order to fill the gap in the literature and achieve successful results in field studies, important studies on EEW systems worldwide should be examined, methods should be researched, updated if necessary, and collaborative studies should be conducted with other countries working in this field. It is seen that examining the development of EEW systems from past to present can illuminate scientists working in this field. The commonly used method of warning people before an earthquake based on the first detection of ‘’P’’ (primary) waves, making all calculations quickly according to the magnitude of the earthquake before the shaking ‘’S’’ (secondary) waves reach the cities, has developed. However, despite this basic similarity, there are significant differences in details according to the earthquake characteristics and scientific history of countries. This article not only emphasizes the similarities, but also compares the differences in approaches and algorithms in countries where EEW systems have developed or are developing at an academic level. It is thought that with the advancement of artificial intelligence technologies in the near future, systems that will minimize human and material losses worldwide will be developed and disseminated through faster detection and communication networks.

Keywords

• Earthquake Hazard
• Earthquake Early Warning Systems
• P Waves
• S Waves

Kaynakça

1. Abdalzaher, M. S., Elsayed, H. A., Fouda, M. M., & Salim, M. M. (2023). Employing machine learning and IoT for earthquake early warning system in smart cities. Energies, 16, 495, https://doi.org/10.3390/en160104965
2. Alçık, H., Özel, O., Apaydın, N., & Erdik, M. (2009). A study on warning algorithms for Istanbul earthquake early warning system. Geophysical Research Letters, Vol. 36, L00B05, doi: 10.1029/gl036659
3. Alçık, H. (2013). İstanbul’da kurulu deprem erken uyarı sistemleri. İstanbul Yerbilimleri Dergisi, S65-S72.
4. Alçık, H., Özel, O., Wu, Y. M., Özel, N. M., & Erdik, M. (2011). An alternative approach for the Istanbul earthquake early warning system. Soil Dynamics and Earthquake Engineering, doi:10.1016/j.soildyn.2010.03.007
5. Allen, R. M., & Kanamori, H. (2003). The potential for earthquake early warning in southern California. Science 300, doi: 10.1126/science.1080912
6. Allen, R. M., Gasparini, P., Kamigaichi, O., & Böse, M. (2009). The status of earthquake early warning around the world: an introductory overview. Seismological Research Letters, doi: 10.1785/gssrl.80.5.682, S682-S693
7. Allen, R. M., & Melgar, D. (2020). Earthquake early warning: advances, scientific challenges, and societal needs. Annual Review of Earth and Planetary Sciences, S361-S388, https://doi.org/10.1146/annurev-earth-053018-060457
8. Böse, M., Hutchinson, A., Manighetti I., Li, J., Massin, J., & Clinton, J. (2021). FinDerS(+): real-time earthquake slip profiles and magnitudes estimated from back projected displacement with consideration of fault source maturity gradient. Frontiers in Earth Science, Volume 9, https://doi.org/10.3389/feart.2021.685879

9. Canpolat, B., & Ahi G. A., (2021). Akıllı telefonda derin öğrenme ile deprem erken uyarı sistemi tasarımı. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, Sayı 23, S23-S27, doi:10.31590/ejosat.891896
10. Clinton, J., Zollo, A., Marmureanu, A., Zulfikar, C., & Parolai, S. (2016). State-of-the art and future of earthquake early warning in the European region. Bull Earthquake Engineering, doi: 10.1007/s10519-016-9922-7
11. Cremen , G., Galasso, C., & Zuccolo, E. (2022). Investigating the potential effectiveness of earthquake early warning across Europe. Nature Communications, https:77doi.org/10.1038/s41467-021-27807-2
12. Espinosa-Aranda, J. M., Cuéllar, A., Ibarrola, G., Islas, R., & García, A. (2022). The seismic alert system of Mexico (SASMEX) and their alert signals broadcast results. Frontiers in Earth Science, doi: 10.3389/feart.2022.827236
13. Fujinawa, Y., Noda, Y. (2013). Japan’s earthquake early warning system on 11 march 2011: performance, shortcomings, and changes. Earthquake Spectra, Volume 29, S341-S368.
14. Hoshiba, M. (2014). Review of the nationwide earthquake early warning in japan during its first five years. Hazards and Disasters Series. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-394848-9.00019-5
15. Kilb, D., Bunn, J. J., Saunders, J. K., Cochran, E. S., Minson, S. E., Baltay, A., O'Rourke, C. T., Hoshiba, M., & Kodera, Y. (2021). The PLUM earthquake early warning algorithm: a retrospective case study of West Coast, USA, data. Advancing Earth and Space Sciences, https://doi.org/10.1029/2020JB021053
16. Kong, Q., Allen, R. M., Schreier, L., Kwon, Y. W. (2016). MyShake: a smartphone seismic network for earthquake early warning and beyond. Science Advances. Doi: 10.1126/sciady.1501055
17. Massin, F., Clinton, J., & Böse, M. (2021). Status of earthquake early warning in Switzerland. Frontiers in Earth Sciences, doi: 10.3389/feart.2021.707645
18. Meier, M. A., Kodera, Y., Böse, M., Chung, A., Hoshiba, M., Cochran, E., Minson, S., Hauksson, E., & Heaton, T. (2020). How often can earthquake early warning systems alert sites with high intensity ground motion?. American Geophysical Union, doi: 10.1029/2019jb017718
19. Nai-Chi Hsiao, N. C. ; Wu, Y. M. ; Shin, T.C. ; Zhao, L. ;Teng T. L. (2009) Development of earthquake early warning system in Taiwan. Geophysical Research Letters, Vol. 36, L00B02, doi: 10.1029/2008gl036596
20. Oshiba, M. H., Amigaichi, O. K., Aito, M. S., Sukada, S. T., & Amada, N. H. (2008). Earthquake early warning starts nationwide in Japan. American Geophysical Union, Vol.89, S73-S80
21. Özgür, N., & Öncü, Z. (2005). Burdur fay zonunda deprem erken uyarı sistemi geliştirilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi, Araştırma Projesi, Proje Numarası: 467
22. Patel, S. C., & Allen, R. M. (2022). The myshake app: user experience of early warning delivery and earthquake shaking. Seismological Research Letters. https://doi.org/10.1785/0220220062
23. Picozzi, M., Zollo, A., Brondi, P., Colombelli, S., Elia, L., & Martino, C. (2015) Exploring the feasibility of a nationwide earthquake early warning system in Italy. Journal of Geophys,cal Research: Solid Earth, S2446-S2465, doi:10.1002/2014jb011669
24. Satriano, C., Elia, L., Martino, C., Lancieri, M., Zollo, A., & Iannaccone, G. (2011) PRESTo, the earthquake early warning system for Southern Italy: concepts, capabilities and future perspectives. Soil Dynamics and Earthquake Engineering, 31, S137-S153, doi:10.1016/j.soildyn.2010.06.008
25. Strauss, J. A., & Allen, R. M. (2016). Benefits and costs of earthquake early warning. Seismological Research Letters, doi: 10.1785/0220150149
26. Suárez, G., Espinosa-Aranda, J. M., Cuéllar, A., Ibarrola, G., García, A., Zavala, M., Maldonado, S., & Roberto I. (2018). A dedicated seismic early warning network: the Mexican seismic alert system (SASMEX). Seismological Research Letters, doi: 10.1785/0220170184
27. Suárez, G. (2022). The seismic early warning system of Mexico (SASMEX): a retrospective view and future challenges. Frontiers in Earth Science, doi: 10.3389/feart.2022.827236
28. Şentürk, M. D., & Aktuğ, B. (2019), Yerdeğiştirme tabanlı deprem erken uyarı sistemleri. Doğal Afetler ve Çevre Dergisi, 6(2), S218-S227, doi: 10.2134/dacd.574177
29. Tunç, S., Tunç, B., Budakoğlu, E., Çaka, D., Nof, R. N., & Barış, Ş. (2023) Implementation of the EPIC earthquake early warning system in the Bursa province (Türkiye) and its surroundings. Applied Science, 4985, https://doi.org/10.3390/app13084985
30. Tunç, S., Tunç, B., Çaka, D., & Budakoğlu, E. (2024). An overview of traditional and next-generation earthquake early warning systems. Journal of Advanced Research in Natural and Applied Science, Vol.10, S747-S760, doi.org/10.28979/jarnas.1481067
31. URL 1, https://www.researchgate.net/figure/Intensity-scale-used-by-Japan-Meteorological-Agency-JMA-since-1948-JMA- Intensity_tbl2_240675686
32. URL 2, https://seismo.berkeley.edu/research/eew_elarms.html
33. URL 3, koeri.boun.edu.tr/sismo/2/deprem-bilgileri/buyuk-depremler/
34. Wu,. Y. M., Mittal, H., Chen, D. Y., Hsu, T. Y. & Lin, P. Y. (2021). Earthquake early warning systems in taiwan: current status. Journal Geological Society of India. Vol:97, S1525-S1532. DOI: 10.1007/s12594-021-1909-6
35. Ye, S., Zhai, G. & Hu, J. (2011). Damages and lessons from the wenchuan earthquake in china. Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal. , Vol:17, S598-S612 https://doi.org/10.1080/108070309.2011.571086
36. Zhang, H., Jin, X., Wei, Y., Li, J., Kang, L., Wang, S., Huang, L., & Yu, P. (2016). An earthquake early warning system in Fujian, China. Bulletin of the Seismological Society of America, Vol.160, doi: 10.178/0120150143
37. Zollo, A., Iannaccone, G., Lancieri, M., Cantore, L., Convertito, V., Emolo, A., Festa, G., Gallovič, F., Vassallo, Martino, C., Satriano, C., & Gasparini, P. (2009) Earthquake early warning system in Southern Italy: methodologies and performance evaluation. Geophysical Research Letters, Vol. 36, L00B07, doi: 10.1029/2008gl036689