Türkiye'deki depremlerin büyüklük tahmininde karar ağaçları yönteminin uygulanması

Türkiye'de gelecekte meydana gelebilecek depremlerin büyüklüğünü tahmin etmek amacıyla karar ağaçları yöntemi kullanılmıştır. Yüksek sismik risk taşıyan bölgelerde, enlem, boylam ve derinlik verileri temel alınarak magnitüd tahmini yapılmıştır. Çalışmada, Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi'nin 1900-2024 dönemine ait verileri değerlendirilmiş ve C4.5 karar ağacı algoritması ile bir model oluşturulmuştur. 3.0 ile 8.0 arasındaki depremleri kapsayan veri seti, %80 eğitim ve %20 test olarak ayrılmıştır. Model, %88 doğruluk oranıyla genelleme yeteneği göstermiş olsa da, 6.0 ve üzeri depremleri tahmin etmede zorlanmıştır. Sınıf dengesizliği nedeniyle büyük magnitüdlü olayların öngörüsünde başarı düşerken, küçük ve orta büyüklükteki depremlerin tahmini daha isabetli olmuştur. Derinlik ile büyüklük arasındaki ilişki Chi-Square testi (χ²=5674.81, p=0.0) ile incelenmiş ve istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Özellikle 0-30 km aralığında küçük ve orta büyüklükte depremler yoğunlaşırken, büyük depremlerin %92'sinin aynı derinliklerde gerçekleştiği belirlenmiştir. Coğrafi dağılım analizleri, modelin tahminlerinin Kuzey Anadolu Fay Hattı ve Ege Graben Sistemi gibi aktif sismik bölgelerle uyumlu olduğunu göstermektedir. Karar ağaçlarının şeffaf ve yorumlanabilir bir model sunmasına rağmen, nadir büyük depremlerin öngörülmesindeki sınırlılıklar ortaya çıkmıştır. Gelecek araştırmalar için derin öğrenme tekniklerinin entegrasyonu, jeolojik ve tektonik parametrelerin modele eklenmesi ve bölgesel tahmin merkezlerinin kurulması önerilmektedir. Bu sayede, deprem tahmininde daha hassas ve güvenilir sonuçlara ulaşılması hedeflenmektedir. Ayrıca, farklı makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırılması, tahmin doğruluğunu artırmak adına önemli bir katkı sağlayabilir.