Utilising web-based gis application for spatial centrographic analysis of earthquake data

Abstract

İnsanlık tarihiyle birlikte bilim, içinde yaşanılan doğayı ve evreni daha doğru anlama amacı gütmüştür. Bilimin birçok alanda, eldeki veriler ışığında yanlış çıkarımlar yaptığı su götürmez bir gerçek olsa da zaman içerisinde bilim, kendi yanlışlarını da düzeltmiştir ve her geçen gün doğru bilgiye daha çok yakınsamaktadır. Örneğin, önceleri durağanlığın bir gerçeklik olduğu ve bir cismi hareket ettirmek için kuvvetin gerektiğine inanılsa da ileriki bilimsel çalışmalar göstermiştir ki aslolan harekettir ve kuvvet, bir cismi durdurmak için gereklidir. Dünya da evrendeki tüm diğer maddeler gibi hareket ve kuvvet temeliyle oluşmuştur ve hareketini durmaksızın sürdürmüştür. Kıtaların her geçen gün yer değiştirmesi, rüzgarlar, dağların oluşumu ve dalgalar gibi günlük hayatta bulabileceğimiz birçok etkinlik, dünyanın hala aktif olduğuna birer işarettir. Bazıları doğal afet olarak adlandırılan bu hareketlilikler, yine dünyanın oluşumdan itibaren, çoğu insanlık tarafından yıkıcı olarak görülse de içinde yaşadığımız gezegenin bugünkü halini oluşturmuştur ve değiştirmeye de devam etmektedir. Önceleri insanlar, tıpkı diğer canlılar gibi ve evrimin de açıkladığı şekilde doğaya adapte olarak yaşamlarını sürdürmüşlerdir. Daha sonraları yerleşik hayata geçişle birlikte hızlı bir kentleşme başlamıştır. Kentleşme ile birlikte yer hareketlerinin insanlar üzerindeki özellikle yıkıcı etkisi önemli derecede dikkat çekmiştir. Yapılan tüm çalışmalar göstermiştir ki doğal afetleri önlemek mümkün değildir. Çünkü bu doğa olaylarının tamamı dünyanın dinamiğiyle alakalı ve gerçekleşmek durumundadır. Bunun öğrenilmesiyle birlikte insanlık, doğal afetlerin yıkıcı etkilerini en aza indirmek için çalışmalar yapmıştır. Gelişen teknolojiyle birlikte birçok doğal afetin gerçekleşmeden belli bir süre öncesinde fark edilip edilemeyeceği üzerine araştırmalar yapılmıştır. Örneğin, dünyanın herhangi bir yerinde tsunami oluşma ihtimali olduğunda, tsunamiden etkilenecek bölgelerdeki insanlar henüz tsunami ulaşmadan bilgilendirilmekte ve bu da can kayıplarının önüne geçmektedir. Ancak bu tür bir erken uyarı sisteminin geliştirilemediği ya da uyarı ile gerçekleşme süresi arasında yeterli sürenin bulunmadığı doğal afetler için istatiksel analizler büyük önem arz etmektedir. Bu sayede doğal afetlerin nerelerde daha çok gerçekleştiği, nerelerde daha çok yıkıcı etkiye sahip olduğu öngörülebilir duruma gelmektedir. Coğrafi Bilgi Sistemleri, harita üzerinde gösterilebilecek tüm olguları dijital ortamda ele almasından ötürü analiz ve hesaplamalar için çok önemli araçlar haline gelmiştir. Bu çalışmada da dünyanın birçok bölgesine yerleştirilen sensörler sayesinde elde edilen deprem verilerinin web tabanlı Coğrafi Bilgi Sistemi ortamına aktarılarak yoğunlaştığı bölgelerinin tespiti için analiz yapılmıştır. 1900 yılından günümüze kadar her büyüklükten depremin bilgilerini bir veritabanında tutan ve web servisler aracılığıyla paylaşıma açan Amerikan Jeolojik Araştırma Enstitüsü'nden (USGS) deprem verileri farklı parametrelerle sorgulanarak verilerin web tabanlı harita üzerinde görselleştirilmesi yapılmıştır. Bu amaçla, öncelikle bir web tabanlı CBS uygulaması ihtiyacı doğmuştur ve deprem verilerinin yapısına uygun olacak şekilde bir mekansal modelleme yapılmıştır. Daha sonra deprem verilerinin sorgulanacağı web servislerin tasarımı incelenerek, gerekli iletişimi sağlayacak, deprem verilerini uygulamadaki modele dönüştürecek kod blokları hazırlanmıştır. Depremler harita üzerinde gösterilirken büyüklüklerine göre sınıflandırılarak tematik bir harita üzerinden kullanıcılarla paylaşılmıştır. Bu uygulamaya http://centro.boransimsek.com adresinden ulaşılabilmektedir. Tematik haritalar, haritada incelenen olguların, kendine özgü özelliklerine göre sınıflandırılıp, kimi zaman renk skalası, kimi zaman da farklı büyüklükteki işaretlerle temsil edilmesiyle elde edilirler. Bu sayede haritayı inceleyen kişiler farklı değerlere sahip elemanları göz yardımıyla kolaylıkla ayırt edebilirler. Bu çalışmada da depremler büyüklüklerine göre farklı renklerle temsil edilmişlerdir ve uygulamayı kullanan kişilerin depremlerin nerelerde daha şiddetli ve nerelerde daha zayıf etkili olduklarını kolayca görmeleri sağlanmıştır. Her ne kadar insan genel bir bakışla haritadaki yoğunluk noktaları hakkında fikir sahibi olabilse de bunun hiçbir bilimsel ve istatistiksel zemini yoktur. Bu çalışmada da amaçlanan, yoğunluk bölgelerinin tespitini insan gözünün inisiyatifine bırakmak yerine, istatistiksel analizlerle depremlerin kümelendiği bölgeleri bulmaktır. Bu amaç için Coğrafi Bilgi Sistemlerinde çeşitli yöntemler vardır. Bunlardan bazıları ısı haritası, centrography ve kümeleme yöntemleridir. Bu çalışmada depremlerin yoğunlaştığı bölgelerin tayini için centrography yöntemleri kullanılarak iteratif bir algoritma geliştirilmiştir. Centrography, temelde bir olgunun nerelerde kümelendiğini bulmayı amaçlayan ve zaman içerisinde bu yoğunlukta herhangi bir yer değiştirme ya da yönelim olup olmadığını araştıran, sonuçlarıyla da bölge hakkında ileriye dönük yapılacak planlar için doğru karar vermeye yardımcı olan bir istatiksel analiz yöntemidir. Bu çalışmada geliştirilen centrography algoritmasıyla depremlerin hangi bölgelerde sıkça gerçekleştiği bulunmaya çalışılmıştır. Ancak tek başına bu algoritmayı geliştirmek yeterli olmadığından, analizlerde elde edilen sonuçların da doğruluğu araştırılmıştır. Bu amaç doğrultusunda elde edilen sonuçlar, bir başka coğrafi bilgi sistemi yöntemi olan ısı haritası yöntemiyle de karşılaştırılmıştır. Isı haritaları çoğunlukla maviden kırmızıya doğru ilerleyen bir renk skalasıyla, incelenen olguların en seyrek olduğu yerleri mavi, en yoğun olduğu yerleri kırmızıyla gösteren haritalardır. Bu analizde de aynı deprem verileri ısı haritaları üzerine yansıtılarak yoğunlaştığı bölgeler kırmızı renklerle gösterilmiştir. Daha sonra geliştirilen centrography algoritmasıyla üretilen bölgelerin, ısı haritasında kırmızıyla gösterilen bölgelerle üst üste gelip gelmediği karşılaştırılmıştır. Analiz sonucunda görülmüştür ki iki farklı yöntem de aynı bölgeleri yoğunluk bölgeleri olarak belirlemiştir. Bu çalışmada, depremlerin kümelendiği bölgelerin tayini dışında bir başka fikir verici sonuçla da karşılaşılmıştır. Büyüklüğü 7 ve üzeri olan depremler uzun bir zaman aralığında incelendiğinde görülmüştür ki, yıkıcı etkisi çok yüksek olan depremler çoğunluka dünyanın oluşumundan itibaren kıtaların birbirininden ayrılmasına sebep olan ana fay hatlarının çevresinde toplanmıştır. Bu depremler belli bir noktanın etrafında kümelenmedikleri için bu çalışmada geliştirilen yöntemlerle bulunamamışlardır. Ancak bu depremlerin konumları ile eğri uydurma yöntemi kullanıldığında görülmüştür ki, üretilen eğri, deprem verisi arttıkça ana fay hatlarına yakınsamaktadır. Yapılan analizler sonucunda görülmüştür ki, San Francisco ve Alaska eyaletlerinde her gün yaklaşık 300 deprem gerçekleşmekte ve herhangi bir zaman kesiti alındığında, gerçekleşen tüm depremlerin yaklaşık yüzde yetmişinin bu bölgelerde bulunduğu görülmektedir. Ancak bu bölgelerde oluşan çoğu depremin büyüklüğü çok küçük olduğundan henüz yıkıcı etkiye sahip değildir. Bunun yanı sıra, yalnızca büyüklüğü yüksek depremler incelendiğinde görülmektedir ki Kuzey ve Güney Amerika kıtasının batı kıyısı boyunca ana fay hattı çevresinde zaman içerisinde çokça yıkıcı etkiye sahip depremler konumlanmıştır. Bu çalışmanın amacı doğrultusunda, elde edilen sonuçlar da gösteriyor ki San Francisco ve Alaska bölgelerinde depremlerin yoğunlaşması, bölgelerin ana fay hattının yakınında olması ve bölgenin ileride oluşabilecek şiddetli depremlere gebe olması sebebiyle, bu bölgelerde inşa edilmiş ve edilecek tüm binaların bu riskler göz önünde bulundurularak gerekli çalışmaların yapılması ve karşılaşılabilecek hasarların en aza indirilmesi gerekmektedir. Ek olarak, bölgenin okyanus kıyısında olması sebebiyle olası şiddetli bir depremin, arkasından bir tsunamiyi de tetikleyebileceği göz önünde bulundurulmalıdır.

Geographical Information Systems (GIS) have become an essential tool for analyses and calculations because they handle all the events that can be displayed on a map in a digital environment. In this study, the earthquake data obtained by the sensors of the US Geological Survey (USGS) located in many regions of the world have been transferred to the geographical information system and analysed for the detection of the earthquakes' intensified regions via centrography method. The earthquake data of the USGS, which holds the information on earthquakes from the year of 1900 to the present day in a database and shared via web services, has been queried with different parameters and the obtained data has been analysed by using centrography in the geographical information system.In this thesis, a web GIS application was needed in the first place, and modelling was done as to transform the structure of the earthquake data. Later on, the design of the web services to be queried for the earthquake data was investigated, and the code blocks were prepared to provide the necessary communication between the web GIS application and the web services and transform the model to apply the earthquake data. The earthquakes had been classified according to their magnitude while they were shown on the map and they were reflected on a thematic map. Thematic maps are the map types that are generated by classifying the phenomena on the map according to its characteristics and the representation of the phenomena can be based on either a colour scale or a size scale. On this count, the user, who checks the map, can easily distinguish the elements with different values because of the colours and the sizes of the markers. In this study, the earthquakes have been represented with different colours according to their magnitude, and it has been ensured that the users of the application could easily see where the earthquakes are more severe and weaker. Although the human beings may have a general idea of the density points on the map, it has no scientific or statistical significance. The aim of this study is to find the regions where earthquakes are clustered by statistical analysis instead of giving the initiative to the human to define the density regions. There are various methods in geographical information systems for this purpose. Some of them are heat map, centrography and clustering methods. In this study, an iterative algorithm has been developed using the centrography methods to identify the concentration zones of the earthquakes.Centrography is basically a statistical method that aims to find out where a phenomenon is clustered, investigate whether there is any displacement or trend in the density over time and support the decision maker to choose the right decision for the future plans for the region based on the results. The centrography algorithm developed in this study tried to find out the areas, in which the earthquakes occurred frequently. However, since it is not enough to develop only the algorithm, the results obtained in the analyses have also been investigated. The results obtained for this purpose have also been compared with the results of the heat map method, which is another GIS method. The results of the centrography method were expected to show the same zones that are displayed with high temperature value on the heat map. The results show that the centroids generated by the algorithm developed in this study covers the high temperature fields on the heat map.