İYONOSFERİK TOPLAM ELEKTRON İÇERİĞİ VE RADON KONSANTRASYONUNUN DEPREMLERLE OLAN İLİŞKİLERİNİN ARIMA VE MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE İNCELENMESİ

Abstract

Bu çalışmanın amacı, depremler ile Radon (Rn) ve atmosferdeki Toplam Elektron İçeriği (TEİ) arasındaki olası ilişkiyi bulmak ve olası depremlerin önceden tespiti ile can ve mal kayıplarını azaltmaya dönük veri ve bilgi sunmaktır. Depremlerle toprak Rn gazı arasında genellikle doğrusal bir ilişki olduğu bilinmektedir. Ayrıca depremler ile İyonosferik TEİ arasında da korelasyonlar olduğu bilinmektedir. Böylece, depremler ile Rn ve TEİ arasında bir ilişki olduğu varsayılabilir. Bu çalışmada deprem oluş zamanından önce TEİ ve Rn değerlerinde anomalileri belirlemek için Çapraz Korelasyonlar incelendi. ARIMA modeli ile öngörüler yapılabileceği görüldü. Elde edilen modellerle sonuçlarındaki belirsizliği hesaplamak için Monte Carlo Simülasyonu uygulandı. ARIMA ve Monte Carlo Simülasyonları ile öngörü çalışmaları yapılmış, bu çalışmalarda bilinmeyen zaman dilimleri için (Rn ve TEİ verisi mevcut olmayan) Rn ve TEİ verileri elde edilerek yeni modeller, zaman serileri ve algoritmalar elde edilmiştir. Ayrıca, depremlerin meteorolojik parametrelerle ilişkileri incelenmiş ve aralarındaki anlamlı ilişkilere ulaşılmıştır. Son olarak Rn, TEİ ve deprem büyüklüğü verilerinin olasılık yoğunlukları hesaplanarak, büyüklüğe göre araştırma alanı içerisindeki deprem olma yüzdeleri öngörülmüştür.

The aim of this study is to explore the potential relationship between earthquakes, Radon (Rn), and Total Electron Content (TEC) in the atmosphere, and to provide data and information for the early detection of potential earthquakes in order to reduce human and material losses. It is known that there is generally a linear relationship between soil Rn gas and earthquakes. Additionally, correlations between earthquakes and Ionospheric TEC are also known. Thus, it can be assumed that there is a relationship between earthquakes, Rn, and TEC. In this study, Cross Correlations were examined to identify anomalies in TEC and Rn values prior to earthquake occurrences. It was observed that forecasts could be made using the ARIMA model. Monte Carlo Simulation was applied to assess the uncertainty in the obtained models' results. Forecasting studies were conducted using ARIMA and Monte Carlo Simulations, and new models, time series, and algorithms were developed by obtaining radon and TEC data for unknown time periods (where radon and TEC data were not available). Furthermore, the relationships between earthquakes and meteorological parameters were examined, and significant correlations were found. Lastly, by calculating the probability densities of Rn, TEC, and earthquake magnitudes, the probabilities of earthquakes within the research area were predicted based on magnitude.