AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThus, the probability of having an earthquake of 5.1 is determined as 10% in the next 10 years.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, the performance of Nakagami distribution which is previously not used in the model of siesmic data is compared with known Generalized extreme value, Gumbel, Weibull distributions. The comparison criterion is the coefficient of determination and root mean square error. The siesmic magnitude data are analyzed separately and maximum siesmic magnitudes are obtained for each year and also block maxima (annual maximums) data set is determined. Considering the data obtained in the short periods with extreme value theory in the study, long-term probability of an earthquake has been obtained. Parameter estimations of the distributions fitted to the siesmic data and the variance-covariance matrices of these parameter estimates were determined. According to the coefficient of determination and root mean square error, it is determined that Nakagami distribution is also as successful as other known distributions in the modelling of siesmic data. On the other hand; the fitting to the observed siesmic data of the Gumbel distribution is revealed and return levels based on this distribution is estimated. Thus, the probability of having an earthquake of 5.1 is determined as 10% in the next 10 years.
Özet
Bu çalışmada, deprem verilerinin modellemesinde daha önce kullanılmamış olan Nakagami dağılımının performansı, bilinen Genelleştirilmiş uç değer değer, Gumbel, Weibull dağılımları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma kriteri olarak belirleme katsayısı ve hata kareler ortalamasının karekökü ele alınmıştır. Deprem büyüklüğü verileri ayrı ayrı incelenerek her bir yıl için maksimum deprem büyüklükleri elde edilmiş ve blok maksima (yıllık maksimumlar) veri seti belirlenmiştir. Çalışmada uç değer teorisi ile kısa periyotlarda elde edilen veriler göz önünde bulundurularak, uzun periyotlarda deprem olma olasılıkları elde edilmiştir. Deprem verilerine uydurulan dağılımların parametre tahminleri ve bu parametre tahminlerinin varyans-kovaryans matrisleri belirlenmiştir. Belirleme katsayısı ve hata kareler ortalamasının karekökü değerlerine göre, deprem verilerinin modellemesinde Nakagami dağılımının da bilinen diğer dağılımlar kadar başarılı olduğu görülmüştür. Diğer yandan; Gumbel dağılımının gözlenen deprem verilerine uyumu ortaya çıkarılarak bu dağılıma dayalı tekrarlama seviyeleri tahmin edilmiştir. Böylece, önümüzdeki 10 yıl içinde 5.1 şiddetinde deprem olma olasılığının % 10 olduğu belirlenmiştir.