Marmara Denizi Bölgesi'nde olası büyük bir depremin sismik öngörüsü için LSTM tabanlı derin öğrenme modellerinin jeofiziksel yöntemlerle uygulanması

Bu tez, Kuzey Anadolu Fayı (KAF) ile karakterize edilen sismik olarak aktif bir bölge olan Marmara bölgesindeki sismik aktivitenin anlaşılmasını ve tahmin edilmesini geliştirmek amacıyla ileri jeofizik analiz ve makine öğrenimi tekniklerini entegre eden kapsamlı bir çalışma sunmaktadır. Çalışma, sismik olayları tahmin etmek ve sismik tehlikeyi daha doğru bir şekilde değerlendirmek için Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağları ve Kapalı Tekrarlayan Birimler (GRU) kullanmayı hedeflemektedir. Çeşitli kaynaklardan alınan tarihsel sismik veriler, sismik desenleri ve stres birikim bölgelerini belirlemek için kümeleme algoritmaları ve Temel Bileşen Analizi (PCA) verileri kullanılarak titizlikle yorumlanmıştır. Bulgular, İstanbul ve Prens Adaları çevresinde, özellikle merkezi Marmara bölgesinde önemli bir stres birikiminin olduğunu vurgulamaktadır. Bu bölgeler, önümüzdeki 30 yıl içinde büyük depremler (M ≥ 7) için yüksek riskli bölgeler olarak tanımlanmaktadır. Aksine, batı Marmara Denizi ve Trakya bölgesi yakınlarında ağırlıklı olarak stres salınımı gözlemlenmiş olup, bu bölgelerde birikmiş stresin hafifletildiği tarihsel sismik aktiviteler olduğu belirtilmiştir. Merkezi Marmara bölgesinde, özellikle Prens Adaları çevresinde ve Doğu Tekirdağ ile Batı İstanbul arasındaki geçiş bölgelerinde dikkate değer bir sismik boşluğun varlığı tespit edilmiştir. Bu durum belirtilen bölgelerde süregelen stres birikimi nedeniyle gelecekteki sismik olaylar için potansiyel bölgeler olduğunu düşündürmektedir. Çalışma, sismik riskleri azaltmak için sıkı izleme, katı bina kodları ve kamu farkındalık kampanyalarının kritik önemini vurgulamaktadır. Tarihsel veriler, jeofizik analiz ve makine öğrenimini entegre ederek, bu tez Marmara bölgesinin tektonik dinamiklerine dair önemli bilgiler sağlamakta olup, sismik tehlike değerlendirmesi ve azaltımı için pratik öneriler sunmaktadır. Bu araştırmada geliştirilen tahmin modelleri, deprem biliminde önemli katkılarda bulunarak, sismik aktiviteyi tahmin etmede ileri AI tekniklerinin potansiyelini göstermektedir.