ÖZET
Bu çalışmada, DOHAD bünyesinde geliştirilen ve işletilen FERKANS_BAND monopolar elektrik alan izleme ağının 2019-2025 yılları arasında Türkiye'de meydana gelen orta ve büyük ölçekli depremlerdeki öncü anomali tespit performansı değerlendirilmiştir. Monopolar elektrik alan probu, yüzey yakınındaki elektrostatik yer değiştirme değişimlerini ölçerek, fay stresi değişimlerine bağlı piezoelektrik kaynaklı sinyalleri tespit etmektedir. Çalışmada 26 Eylül 2019 Silivri (M5.8), 4 Aralık 2023 Gemlik (M5.3), 18 Nisan 2024 Tokat (M5.6), 16 Ekim 2024 Malatya (M5.9), 23 Nisan 2025 Marmara (M6.2) ve 10 Ağustos 2025 Sındırgı (M6.2) depremleri analiz edilmiştir. Ayrık Dalgacık Dönüşümü (DWT) tabanlı çok bantlı analiz yöntemi ile deprem öncesi dönemlerde istatistiksel olarak anlamlı anomaliler (Z-score > 3σ) tespit edilmiştir. İncelenen depremlerin tamamında deprem öncesi 3-45 gün içinde belirgin enerji artışları gözlemlenmiş olup, sistem M5+ depremler için %100 tespit oranı sergilemiştir.
Anahtar Kelimeler: Deprem öncü anomalisi, monopolar elektrik alan, piezoelektrik etki, elektrostatik izleme, dalgacık dönüşümü, FERKANS_BAND
ABSTRACT
This study evaluates the precursor anomaly detection performance of the FERKANS_BAND monopolar electric field monitoring network for medium and large-scale earthquakes that occurred in Turkey between 2019-2025. The monopolar electric field probe measures electrostatic displacement changes near the surface, detecting piezoelectric-origin signals related to fault stress variations. Using Discrete Wavelet Transform (DWT) based multi-band analysis, statistically significant anomalies (Z-score > 3σ) were detected in pre-earthquake periods. Distinct energy increases were observed 3-45 days before all examined earthquakes, with the system demonstrating 100% detection rate for M5+ earthquakes.
Keywords: Earthquake precursor anomaly, monopolar electric field, piezoelectric effect, electrostatic monitoring, wavelet transform, FERKANS_BAND
1. GİRİŞ
Deprem tahmini, sismolojinin en zorlu araştırma alanlarından birini oluşturmaktadır. Geleneksel sismik izleme yöntemlerinin yanı sıra, elektromanyetik ve elektrostatik anomalilerin deprem öncüsü olarak kullanılabilirliği uzun yıllardır araştırılmaktadır. 17 Ağustos 1999 Kocaeli depreminde gökyüzünde gözlemlenen ışık parlamaları, fay hattı üzerindeki kıvılcımlar ve bazı hayvanların anormal davranışları, elektrik alan değişimlerinin önemli bir öncü parametre olabileceğine işaret etmiştir.
Anizotropik mineraller, özellikle doğada yaygın bulunan SiO₂ (kuvars), piezoelektrik özelliğe sahiptir. Zaman değişkenli mekanik yük altında standart bir test numunesi üzerindeki elektrik potansiyel değişiminin, stres değişimi (dσ/dt) ile doğru orantılı olduğu bilinmektedir. Bu prensibe dayanan VAN yöntemi gibi çeşitli araştırmalar gerçekleştirilmiştir. Ancak VAN yönteminde toprak içine yerleştirilen elektrotlar arasındaki diferansiyel voltaj ölçümü, nem, empedans ve doğal pil etkileri gibi toprak özelliklerindeki değişimlerden etkilenmektedir.
Monopolar Elektrik Alan Ölçümünün Avantajı: VAN yönteminin aksine, monopolar prob yüzey yakınındaki elektrik yükü değişimini doğrudan ölçerek, filtrelenebilir gürültü seviyesi avantajı sağlamaktadır. Diferansiyel voltaj ölçümü toprak özelliklerinden (nem, empedans, doğal pil etkileri) etkilenirken, monopolar ölçüm bu dezavantajlardan arındırılmıştır.
2. MATERYAL VE METOT
2.1. Monopolar Elektrik Alan Probu
Sensör mekanizmasının bir kısmı, önerilen yöntemde monopolar elektrota hava yoluyla bağlanan Dünya'dır. Herhangi bir voltaj kaynağı tarafından yüklenen kürenin yüzeyinde maksimum elektrik alan şiddeti oluşur. Elektrik alan, kaynağın yüzeyinden uzaklığın karesiyle ters orantılı olarak azalır.
Sistem, elektrik yükü toplayıcı olarak küresel bir kapasitör (40 mm çap), monopolar yük/bipolar voltaj dönüştürücü olarak ters bağlı MOSFET devresi, yükseltme ve analog-dijital dönüşüm için gösterge cihazı, sinyal işleme ve veri toplama ünitesi ile desen analizi için kişisel bilgisayardan oluşmaktadır. Ölçüm hassasiyeti 10⁻¹⁴ Coulomb seviyesindedir.
2.2. Sinyal İşleme ve Anomali Tespiti
Ham veriler, Ayrık Dalgacık Dönüşümü (DWT) kullanılarak dört frekans bandına ayrıştırılmaktadır: cA (düşük frekans - yaklaşım katsayıları), cD5 (düşük-orta frekans), cD4 (orta frekans) ve cD3 (orta-yüksek frekans detay katsayıları). Her bant için enerji değerleri hesaplanmakta ve Z-score analizi ile istatistiksel anomaliler tespit edilmektedir.
3. BULGULAR
3.1. Validasyon Depremleri Özeti
| Deprem | Tarih | Mw | İstasyon | Max Z (Önce) | Öncü Süresi | Anomali Sayısı |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Silivri | 26.09.2019 | 5.8 | 34_SLV_MMSN | 9.91σ | 7-14 gün | 52,786 |
| Gemlik | 04.12.2023 | 5.3 | 17_BGA_MRKZ | 36.66σ | 3-10 gün | 45,620 |
| Tokat | 18.04.2024 | 5.6 | 56_TKT_SLSR | >500σ | 5-15 gün | - |
| Malatya | 16.10.2024 | 5.9 | 62_MRK_SOND | 11.32σ | 3-7 gün | 14,033 |
| Marmara | 23.04.2025 | 6.2 | 34_SLV_MMSN | >100σ | 30-45 gün | - |
| Sındırgı | 10.08.2025 | 6.2 | 10_BKS_SNDR | >1000σ | 10-40 gün | - |
3.2. Silivri Depremi (26 Eylül 2019, M5.8)
26 Eylül 2019 tarihinde Silivri açıklarında meydana gelen M5.8 büyüklüğündeki deprem, FERKANS_BAND sisteminin ilk önemli validasyon olaylarından birini oluşturmaktadır. 34_SLV_MMSN istasyonundan elde edilen veriler, depremden 7-14 gün önce başlayan belirgin bir anomali dönemini ortaya koymaktadır. Deprem öncesi maksimum Z-score değeri 9.91σ'ya ulaşmış, toplam 52,786 anomali tespit edilmiştir. Burst Score 23,304,811 olarak hesaplanmıştır.
Şekil 1. 26 Eylül 2019 Silivri (M5.8) depremi öncesi ve sonrası elektrostatik alan anomali analizi. Üst panel: Z-score ısı haritası (ilk 30 frekans). Orta panel: Toplam enerji eğilimi ve baseline karşılaştırması. Alt paneller: Anomali dağılımı ve günlük anomali sayısı.
3.3. Gemlik Depremi (4 Aralık 2023, M5.3)
Gemlik-Mudanya bölgesinde 4 Aralık 2023 tarihinde meydana gelen M5.3 büyüklüğündeki deprem, sistemin en yüksek Z-score değerlerinden birinin kaydedildiği olaydır. 17_BGA_MRKZ istasyonunda deprem öncesi maksimum Z-score değeri 36.66σ'ya ulaşmış olup, bu değer normal dağılım varsayımı altında pratik olarak sıfır olasılığa karşılık gelmektedir. Baseline medyan değeri 4,549 birim olan istasyonda, depremden 3-10 gün önce enerji değerleri 60,000 birime kadar yükselmiştir (>10x artış).
Şekil 2. 4 Aralık 2023 Gemlik (M5.3) depremi validasyon analizi. Depremden 3-10 gün önce başlayan yoğun anomali aktivitesi ve maksimum 36.66σ Z-score değeri görülmektedir.
3.4. Malatya Depremi (16 Ekim 2024, M5.9)
Malatya'da 16 Ekim 2024 tarihinde meydana gelen M5.9 büyüklüğündeki deprem, Doğu Anadolu Fay Zonu üzerinde sistemin performansını test eden önemli bir olaydır. 62_MRK_SOND istasyonunda deprem öncesi maksimum Z-score değeri 11.32σ, deprem sonrası ise 18.30σ olarak kaydedilmiştir. Deprem öncesi 14,033 anomali tespit edilmiş, Burst Score 7,580,795 olarak hesaplanmıştır.
Şekil 3. 16 Ekim 2024 Malatya (M5.9) depremi validasyon analizi. Deprem öncesi (turuncu) ve sonrası (mavi) anomali dağılımı ile Z-score değişimi.
3.5. Marmara Depremi (23 Nisan 2025, M6.2)
23 Nisan 2025 tarihinde Marmara Denizi'nde meydana gelen M6.2 büyüklüğündeki deprem, sistemin en kapsamlı şekilde belgelenen olayıdır. cA (düşük frekans) bandında Z-score değerleri depremden 30-45 gün önce başlayarak 100-200σ seviyelerine ulaşmıştır. Trend analizi, Nisan ayında günlük +3.38σ artış hızı göstermiştir (R² = 0.77).
Şekil 4. 23 Nisan 2025 Marmara (M6.2) depremi DWT çok bantlı analizi. cA, cD5, cD4 ve cD3 bantlarında deprem öncesi anomali gelişimi.
3.6. Sındırgı Depremi (10 Ağustos 2025, M6.2)
10 Ağustos 2025 tarihinde Balıkesir-Sındırgı'da meydana gelen M6.2 büyüklüğündeki deprem, sistemin en dramatik anomali değerlerinin kaydedildiği olaydır. cD4 (orta frekans) bandında 30 Haziran - 5 Temmuz tarihleri arasında Z-score değerleri 1,700σ'ya, cD3 (orta-yüksek frekans) bandında ise 4,500σ değerlerine ulaşmıştır.
Şekil 5. 10 Ağustos 2025 Sındırgı (M6.2) depremi DWT çok bantlı analizi. Temmuz başındaki ekstrem anomali değerleri dikkat çekmektedir.
3.7. Karşılaştırmalı Analiz
Şekil 6. Marmara 6.2, Malatya 5.9 ve Mudanya 5.3 depremlerinin karşılaştırmalı DWT çok bantlı analizi.
4. TARTIŞMA
Gözlemlenen elektrostatik anomaliler, fay zonlarındaki stres değişimlerine bağlı piezoelektrik etki ile açıklanmaktadır. Kuvarsa (SiO₂) mekanik stres uygulandığında, elektrik potansiyel değişimi oluşur. Bu değişim, fay boyunca stres birikimi sürecinde yüzeye ulaşan elektrik alan anomalileri olarak tespit edilmektedir.
Frekans Bant Karakteristikleri: DWT çok bantlı analiz, farklı frekans bantlarının farklı karakteristikler sergilediğini ortaya koymuştur. cA (düşük frekans) bandı uzun vadeli stres birikimini, cD3 ve cD4 (orta-yüksek frekans) bantları kısa vadeli ve ani stres değişimlerini tespit etmektedir. En yüksek Z-score değerleri genellikle cD3 bandında gözlemlenmiştir.
5. SONUÇ
Bu çalışmada, FERKANS_BAND monopolar elektrik alan izleme ağının 2019-2025 yılları arasında Türkiye'de meydana gelen altı orta-büyük ölçekli depremde öncü anomali tespit performansı değerlendirilmiştir. Sonuçlar, sistemin M5+ depremler için %100 tespit oranı sergilediğini göstermektedir.
Kritik Değerlendirme: Anomali tespiti "deprem olacak" demek değildir; ancak risk artışını görmezden gelmek, toplumu savunmasız bırakabilir. Bu nedenle, çoklu parametre izleme (elektrostatik alan, TEC, b-değeri, GPS deformasyon) yaklaşımının benimsenmesi ve bilimsel izleme çalışmalarının şeffaf biçimde sürdürülmesi büyük önem taşımaktadır.
KAYNAKLAR
Agalday, F., & Üstündağ, B. B. (2003). Earthquake Prediction Using a New Monopolar Electric Field Probe. Istanbul Technical University.
Canyaran, L., & Ustundag, B. (1999). Earthquake Forecast System. Turkish Patent Institute, Application no: 1999/02911.
Hadjicontis, V., & Mavromatou, C. (1996). Laboratory Investigation of the Electrical Signals Preceding Earthquakes. In: A critical Review of VAN, World Scientific.
Hayakawa, M., et al. (2018). Atmospheric gravity waves as a possible candidate for seismo-ionospheric perturbations. J. Atmos. Solar-Terr. Phys., 129, 1-12.
Pulinets, S., & Ouzounov, D. (2011). Lithosphere-Atmosphere-Ionosphere Coupling (LAIC) model. NHESS, 11, 3247-3256.
TEŞEKKÜR
Bu çalışma, Doğa Hareketleri Araştırma Derneği (DOHAD) bünyesinde yürütülmüştür. FERKANS_BAND istasyon ağının kurulumu ve işletiminde emeği geçen tüm gönüllülere, İstanbul Teknik Üniversitesi Yüksek Gerilim Laboratuvarı'na ve veri analizi sürecinde katkıda bulunan araştırmacılara teşekkür ederiz.