DEPREMLERİ TAHMİN ETMEK MÜMKÜN MÜ ?

Depremleri öngörmek neden zor ?

Kahramanmaraş’ın Pazarcık ve Elbistan ilçelerinde dün (6 Şubat Pazartesi) meydana gelen iki şiddetli deprem, Türkiye ve Suriye’de en az 6 bin kişinin ölümüne neden oldu.

Yerbilimciler, yıllardır bölgedeki deprem riskine dikkat çekiyordu ama kimse depremin tam olarak kaç şiddetinde olacağını veya hangi tarihte meydana geldiğini tahmin edemedi.

Son yıllarda bilim dünyasında deprem tahminlerine yönelik önemli gelişmeler kaydedildi. Ancak halen bu tahminler yeterli kesinlikte değil.

Depremleri öngörmek neden zor?

Pek çok jeolog, bir depremi hassas bir şekilde tahmin etmenin neredeyse imkansız olduğunu söylüyor.

Depremlerin temelini oluşturan plaka hareketleri yavaş gerçekleşiyor. Kırılmalarsa genellikle aniden meydana geliyor ve beklenmedik depremler yaratabiliyor.

ABD Jeoloji Araştırma Kurumu’nun (USGS) Deprem Bilim Merkezi direktörü Christine Goulet, “Bir deprem çok, çok hızlı meydana gelir” diyor.

Washington Post’a konuşan Goulet, şöyle ekliyor:  “Bu noktada, depremleri tahmin etme yeteneğine asla sahip olmadığımızı söylemek doğru.

Depremler, hava tahminleri gibi değil

Jeologlar yanlış tahminleri engellemek için tek tek olayları öngörmeye çalışmak yerine bir depremin olma ihtimaline odaklanmayı tercih ediyor.

Ancak şimdilik yalnızca büyük ölçekli bir deprem olasılığı tahmin edebiliyor ve potansiyel merkez üssü belirlenebiliyor. Zaman tahmini ise mümkün değil.

Deprem riski taşıyan alanları belirlemek için jeolojik ölçümler, sismoloji araçlarından alınan veriler, istatiksel modeller ve tarihsel kayıtlardan yararlanılıyor.

Matematiksel modellerin, drone’ların ve uyduların gelişimiyle atmosferi izleme ve hava olaylarını tahmin etme yeteneği son yıllarda çok gelişti. Ancak gezegenin iç yapısını bu şekilde izlemek ve ölçmek mümkün değil.

Son 50 yıl boyunca, bilim insanları çeşitli yöntemler kullanarak depremleri tahmin etmeye çalıştı ama çok az başarı elde etti.

Hangi ipuçlarına bakılıyor?

Halihazırda deprem olasılıkları iki şekilde tahmin ediliyor: Büyük depremlerin tarihi ve kayaçlardaki gerinim birikimi.

Geçmiştekilere benzer büyük şokların gelecekte meydana gelme olasılığını tahmin etmek için tarihteki büyük depremlerin sıklığı inceleniyor.

Örneğin, bir bölgede 200 yıllık belgelenmiş tarihi boyunca 7 veya daha büyük 4 deprem meydana geldiyle ve bu şoklar zaman içinde rastgele ortaya çıktıysa bilim insanları o bölgede 50 yıl içinde büyük bir depremin olması için yüzde 50’lik bir olasılık atfediyor.

Gerinim birikimi ise bir lastik bandı germeye benziyor. Plaka hareketleri içlerindeki basıncı tıpkı lastik bant gibi artırdığına kayaların kırılacağı ve hızla kayacağı biliniyor.

Bilim insanları, bir fay parçasındaki yıllık gerinim birikimini, parçadaki en son depremden beri geçen süreyi ve bu deprem sırasında salınan gerinim miktarını hesaplayarak olasılık tahminleri yapabiliyor.

ABD’nin erken uyarı sistemi: ShakeAlert

Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe deprem erken uyarı sistemleri de gelişiyor. Öte yandan, jeologlar şimdiye dek uyarı sistemlerini ancak depremden saniyeler öncesine kadar ayarlayabildi.

Bu tür sistemler, sismograflar aracılığıyla sarsıntıları tespit ve analiz ediyor. Bu sayede bir deprem meydana gelmeden birkaç saniye önce insanlara bildirim gönderen bir uygulama ortaya çıktı.

USGS’nin gelişitirdiği ShakeAlert (Sarsıntı Uyarısı) adlı sistem, depremden yaklaşık 20 saniye ila 1 dakika önce insanların telefonuna bildirim gönderebileceğini kanıtladı.

Uygulama yer sarsıntısının yoğunluğunu ölçen USGS saha istasyonu sensörlerinden gelen verileri topluyor. Bir istasyon bir deprem algıladığında, bilgisayarlar istasyon verilerini hesaplıyor ve sarsıntının nereye gideceğini 5 saniye içinde öngörebiliyor.

İnternet ve hücresel sinyaller, ışık hızında hareket ettiği için bu mümkün olabiliyor. Zira ışık hızı, deprem dalgalarının kayaların içinden geçme hızından çok daha yüksek.

“Yanlış alarmlar da riskli”

Öte yandan çok sayıda deprem uzmanı, uyarı süresinin daha erkene çekilmesinin çok zor olduğunu düşünüyor.

Uygulama umut vaat etse de titizlikle test edilmeden piyasaya sürülmesi ve başarısız olması durumunda insanların teknolojiye güvenini sarsabilir.

Kaliforniya Üniversitesi, Davis’te fizik ve jeoloji profesörü John Rundle, “Yanlış alarmlar, doğru tahminlerden daha bile kötü olabilir” diyor.

Washington Post’a konuşan Rundle, şöyle ekliyor: Çünkü o zaman, insanlar sisteme inancını kaybeder.

Yapay zeka işleri değiştirebilir mi?

Deprem uzmanları berileri ve istatiksel analizleri kullanarak işlenebilecek suçları ve hatta yapılabilecek darbeleri bile önceden tahmin edebilen yapay zeka sistemleri üzerine de düşünüyor.

Ancak bu yapay zeka sistemlerinin çalışabilmesi için muazzam miktarda veriye ihtiyaç var. Araştırmacılar, kaydedilebilmiş büyük depremlerin yapay zekanın veri ölçeğinde çok seyrek olduğunu ifade ediyor.

Bunda sismolojinin nispeten yeni bir bilim dalı olmasının da etkisi var.

Depremlerin nedeni bile, ancak 1760’ta sismolojinin ilk uzmanlarından biri olan İngiliz mühendis John Michell tarafından ortaya kondu.

Michell, depremlerin ve meydana getirdikleri enerji dalgalarının “kaya kütlelerinin yerin kilometrelerce altında yer değiştirmesinden” kaynaklandığını hatıratında yazmıştı.

Yapay zekada yenilikçi yaklaşımlar var

Öte yandan ABD’deki Brown Üniversitesi ve Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nden (MIT) bilim insanları, yapay zeka algoritmalarının deprem tahmininde kullanılabilmesi için bir yol bulduklarını söylüyor.

Ekip, büyük veri kümelerine ihtiyaç duymadan nadir olayları yapay zekayla tahmin etmek için bir çerçeve geliştirdiklerini belirtiyor.

Nature Computational Science’ta 7 Şubat’ta yayımlanan araştırmaya göre daha az veri gerektiren istatistiksel algoritmalar, Brown Üniversitesi’nde geliştirilen güçlü bir makine öğrenmesi tekniğiyle birleştirildi.

Ancak bu uygulamanın da hayata geçmesi için önce bir dizi testte ciddi başarı göstermesi gerekiyor.

Kaynakça: https://www.indyturk.com/node/608436/bi%CC%87li%CC%87m/erken-uyar%C4%B1-sistemlerinde-son-at%C4%B1l%C4%B1mlar-depremleri-%C3%B6nceden-tahmin-etmek-m%C3%BCmk%C3%BCn Derleyen: Çağla Üren