THE POSSIBILITY OF EARTHQUAKE FORECASTING WITH IONOSPHERIC TOTAL ELECTRON CONTENT AND RADON-222 CONCENTRATIONS USING MONTE CARLO SIMULATIONS

Abstract

Bu çalışma, ileriye dönük olarak deprem öngörülerinde bulunmak için, iki farklı boyutta ele alındı ve tartışıldı. İlk olarak, Radon-222 asal gazının bir deprem kestirim öncüsü olarak rolü tartışıldı ve toprak Rn konsantrasyonunu etkileyen faktörler fizik, yapay zekâ, jeoloji ve jeofiziksel çerçevede çok disiplinli olarak incelendi. Toprak Rn-222 gazının sismo-iyonosferik değişimlerinin belirlenmesi, karışık fizik ve matematik hesaplamalar ve öngörüler gerektirir. İkincil olarak, depremlerin iyonosferik öncüllerinden biri olan Toplam Elektron İçeriği (TEC) ele alındı. Buradaki amacımız, deprem temelli yeryüzü ve atmosfer arasındaki gaz ve iyon değişimleri için sağlam bir fiziksel kanıt elde etmekti. Bu nedenle, yukarıda bahsi geçen değişkenlerin yeraltından dünya atmosferine (iyonosfere) olan yolculuğunun fiziksel değişimlerini görmek için çeşitli toprak derinliklerinde radon, atmosfer basıncı, atmosfer sıcaklığı, toprak sıcaklığı ve bunların etkileşimleri incelendi. Bütün değişkenler için, üç Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) modeli önerildi. Ardından verilerin temel istatistiksel özellikleri belirlendi ve Monte-Carlo Simülasyonları (MCS'ler) kullanılarak değişkenlerin gelecekteki değerleri öngörüldü. Bütün bunlara ilâveten, belirli meteorolojik parametreler kullanılarak Radon-222 için Çoklu Doğrusal Regresyon ve Çoklu Yapay Sinir Ağı modelleri elde edildi. Bütün bu modeller elde edilirken, hesaplamaların güvenirliliğini artırmak için elden geldiği kadar çok değişken kullanıldı ve sonuçlar ilgili alan çerçevesinde geniş bir şekilde tartışıldı.

This study was handled and discussed in two different dimensions in order to make future earthquake forecasting. First, the role of Radon-222 inert gas as an earthquake prediction precursor is discussed, and the factors affecting soil Rn concentration are examined in a multidisciplinary context in physics, artificial intelligence, geology, and geophysical frameworks. Determining the seismo-ionospheric changes of soil Rn-222 gas requires complex physical and mathematical calculations and forecasting. Secondly, the Total Electron Content (TEC), one of the ionospheric precursors of earthquakes, was discussed. Our aim here was to obtain solid physical evidence for earthquake-based gas and ion exchanges between the earth and the atmosphere; therefore, radon, atmospheric pressure, atmospheric temperature, soil temperature and their interactions were examined at various soil depths to see the physical changes in the journey of the above-mentioned variables from the underground to the Earth's atmosphere (Ionosphere). For all variables, three Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models were proposed. Then, the main statistical characteristics of the data were determined and future values of the variables were predicted using Monte-Carlo Simulations (MCSs). In addition to all these, Multiple Linear Regression and Multiple Artificial Neural Network models were obtained for Radon-222 using certain meteorological parameters. While obtaining all these models, as many variables as possible were used to increase the reliability of the calculations and the results were widely discussed within the framework of the relevant field.