AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn addition, all events were discriminated through the Continuous Wavelet Transform analysis with a success rate as 100%.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Gaziantep-Kahramanmaras region is located on the tectonically active area and the southeastern part of Turkey. In this region, mining and quarry companies are widely scattered and the explosives are being used for material supply. Therefore, not only the tectonic events but also the artificial explosions could have been recorded by the seismic stations in the region. The complexity of the catalogues through the recordings of artificial and natural seismic events is a major problem for the seismological studies. The aim of this study is to distinguish between natural and artificial sources in the investigated area and to provide a clear definition in catalogs. The recorded signals were provided from the earthquake station GAZ, operating by Bogazici University Kandilli Observatory and Earthquake Research Institute Regional Earthquake-Tsunami Monitoring Center (KOERI-RETMC). Only the vertical components of the seismograms of 95 seismic events with up to 3.0 local magnitude in between January 2013-April 2016 were used. The analyses were done with amplitude ratio, complexity and Continuous WaveletTransform (CWT) methods. The statistical approaches that the linear and quadratic discriminant functions (LDFQDF) were used for classification of the events. About an amplitude ratio method, 69 and 70 earthquakes were determined with LDF and QDF, respectively. On the complexity method, 24 quarry blasts were discriminated with the same functions. According to the Continuous Wavelet Transform analysis, all events were categorized with the accuracy of 100%. As the results, QDF could classify the events better than LDF and these functions are more successful in the amplitude ratio method rather than complexity through the comparison with first visual inspection, also CWT is able to classify more successfully than other methods. In addition, all events were discriminated through the Continuous Wavelet Transform analysis with a success rate as 100%.
Özet
Gaziantep-Kahramanmaraş bölgesi, Türkiye'nin güneydoğusunda tektonik yönden aktif bir alanda yer almaktadır.Bölgede, maden ve taş ocakları yaygın bir şekilde bulunmaktadır. Bunlara ait işletmelerde malzeme temini içinpatlayıcılar kullanılmaktadır. Dolayısıyla bölgede sadece tektonik olaylar değil yapay kaynaklı patlatmalar dasismik istasyonlar tarafından kayıt edilebilmektedir. Yapay ve doğal kaynaklı sarsıntı kayıtlarının sismikkataloglarda meydana getirdiği karmaşıklık, sismoloji çalışmaları için büyük sorun teşkil etmektedir. Buçalışmanın amacı, inceleme bölgesindeki doğal ve yapay kaynaklı olayların ayırt edilerek kataloglardakitanımlamanın net olarak ortaya konulmasıdır. Bu çalışmada, Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi DepremAraştırma Enstitüsü Bölgesel Deprem-Tsunami İzleme Merkezi (KRDAE-BDTİM) tarafından işletilen GAZsismik istasyonunun kayıtları kullanılmıştır. Lokal büyüklüğü en fazla 3.0 olan ve Ocak 2013-Nisan 2016 yıllarıarasında meydana gelen 95 adet sismik olay kayıtlarının sadece yatay bileşenleri kullanılmıştır. Genlik oranı,karmaşıklık ve Sürekli Dalgacık Dönüşümü (SDD) yöntemleri ile analizler yapılmıştır. Sınıflandırmadaistatistiksel yaklaşım olarak lineer ve karesel ayrımlaştırma fonksiyonları (LAF-KAF) kullanılmıştır. Genlik oranıyöntemine göre, LAF ile 69 adet ve KAF ile 70 adet deprem ayrımlaştırılmıştır. Karmaşıklık yöntemine göre ise24 patlatma kaydı yine aynı fonksiyonlar ile kategorize edilmiştir. Sürekli Dalgacık Dönüşümü analizine göre isetüm olaylar %100 başarı ile sınıflandırılmıştır. Sonuçlar, ilk gözlem ile kıyaslandığında KAF'ın LAF'a ve genlikoranı yönteminin karmaşıklık yöntemine göre daha iyi bir sınıflandırma sunduğu ve SDD'nin ise diğer yöntemleregöre daha başarılı ayrımlaştırma yaptığı şeklinde yorumlanmıştır. Ayrıca, Sürekli Dalgacık Dönüşümü analizi ilede olaylar %100 başarı ile sınıflandırılmıştır.