Gone

Deprem P Dalgası Analizi Mobil Cihazlarda Sismik Aktivite Anlama Kılavuzu İçindekiler 1. P Dalgalarına Giriş 2. P Dalgası Özellikleri 3. Mobil Cihaz Algılama Kapasiteleri 4. Veri Toplama ve Analiz 5. Örnek Vakalar 6. Uygulama Geliştirme Kılavuzu 7. Kaynaklar P Dalgalarına Giriş Primer dalgalar (P dalgaları), bir deprem sırasında oluşan ve en hızlı hareket eden sismik dalgalardır. Bunlar, sıkıştırma dalgaları olup katı, sıvı ve gaz ortamlardan geçebilmeleri sayesinde sismograflar ve mobil cihazlar tarafından ilk algılanan dalgalardır. Bu erken algılama özelliği, deprem erken uyarı sistemlerinin temelini oluşturur. P dalgaları, daha sonra gelen S dalgaları ve yüzey dalgalarına kıyasla minimum hasar oluşturur, ancak erken varışları, daha yıkıcı dalgalar bir bölgeye ulaşmadan önce kritik saniyeler ile dakikalar arasında uyarı süresi sağlar. P Dalgası Özellikleri Özellik Değer Aralığı Notlar Hız 5-8 km/sn Ortam yoğunluğuna göre değişir Frekans 1-20 Hz S dalgalarından daha yüksek Hareket Tipi Sıkıştırma Dalga yayılma yönüne paralel Yayılma Ortamı Katı, sıvı, gaz Tüm ortamlarda yayılabilir Varış Zamanı İlk S dalgalarından saniyeler veya dakikalar önce gelir Farklı Malzemelerde Tipik P Dalgası Hızı • Hava: ~0,3 km/sn 1 • Su: ~1,5 km/sn • Granit: ~5,5 km/sn • Dünya mantosunda: ~8,0 km/sn • Dünya çekirdeğinde: ~11,0 km/sn Mobil Cihaz Algılama Kapasiteleri Modern akıllı telefonlar, sismik dalgaları algılayabilen ivmeölçerler ve jiroskoplar içerir. Bu cihazlar profesyonel sismograflar kadar hassas olmasa da, yaygın olmaları onları dağıtık deprem algılama ağları için değerli kılar. Android Özellikleri •Sensörler: 3 eksenli ivmeölçer, jiroskop •Örnekleme Oranları: Genellikle 100-200 Hz •API Erişimi: SensorManager API •Arka Plan Algılama: Ön plan servisleri aracılığıyla mevcut •Güç Gereksinimleri: Orta (optimizasyon gerekli) iOS Özellikleri •Sensörler: 3 eksenli ivmeölçer, jiroskop •Örnekleme Oranları: 100 Hz’e kadar •API Erişimi: Core Motion framework •Arka Plan Algılama: Arka plan yürütme kısıtlamaları ile sınırlı •Güç Gereksinimleri: CoreMotion optimizasyonları ile düşük ila orta Veri Toplama ve Analiz Ham İvmeölçer Verisi Örneği (Android) { "timestamp":1621345678901, "deviceId":"SM-G973F-89ABCDEF", "location": { "latitude":37.7749, "longitude":-122.4194, "accuracy":15.0 }, "accelerometer": { "x":0.0214, "y":0.0867, "z":9.7865 }, "sampleRate":100 } 2 Ham İvmeölçer Verisi Örneği (iOS) { "timestamp":1621345679023, "deviceId":"iPhone12,3-ABCDEF123456", "location": { "latitude":37.7750, "longitude":-122.4195, "horizontalAccuracy":10.0 }, "accelerometer": { "x":0.0201, "y":0.0912, "z":9.8102 }, "sampleRate":100 } Sinyal İşleme Süreci 1. Veri Toplama: • İvmeölçer verilerinin sürekli izlenmesi • Minimum 100Hz örnekleme 2. Ön İşleme: • Yüksek frekanslı gürültüyü gidermek için alçak geçiren filtre uygulanması • Cihaz hareketi artefaktlarını gidermek için yüksek geçiren filtre uygulanması • Cihaz yönelimi için normalleştirme 3. Özellik Çıkarımı: • P dalgası frekans bantlarında sinyal gücünün hesaplanması • İvme büyüklüğündeki ani değişimlerin tespiti • Kısa dönem/uzun dönem ortalama oranının hesaplanması (STA/LTA) 4. Sınıflandırma: • Bilinen P dalgası imzalarıyla karşılaştırma • Eşik tabanlı tetikleme • Makine öğrenimi modeli değerlendirmesi STA/LTA Algoritması Uygulaması Kısa Dönem Ortalama/Uzun Dönem Ortalama (STA/LTA) algoritması, P dalgası tespiti için yaygın olarak kullanılır: function hesaplaSTALTA(ivmeolcerVerisi,kisaDonemPencere,uzunDonemPencere) { let sta =0; let lta =0; 3 const sonuc =[]; // xyz bileşenlerinden sinyal büyüklüğünü hesapla const buyukluk =ivmeolcerVerisi.map(nokta => Math.sqrt(nokta.x*nokta.x+nokta.y*nokta.y+nokta.z*nokta.z) ); // Ortalama değerlerle başlat for (let i=0;i<uzunDonemPencere;i++) { if (i <kisaDonemPencere) { sta += buyukluk[i] /kisaDonemPencere; } lta += buyukluk[i] /uzunDonemPencere; } // Her nokta için STA/LTA oranını hesapla for (let i=uzunDonemPencere;i<buyukluk.length;i++) { // STA'yı güncelle sta =sta +(buyukluk[i] -buyukluk[i-kisaDonemPencere]) /kisaDonemPencere; // LTA'yı güncelle lta =lta +(buyukluk[i] -buyukluk[i-uzunDonemPencere]) /uzunDonemPencere; // Oranı hesapla const oran =sta /lta; sonuc.push({ timestamp:ivmeolcerVerisi[i].timestamp, staLtaOrani:oran }); } return sonuc; } Örnek Vakalar 2023 Türkiye-Suriye Depremi Mobil cihazlar, merkez üssünden 70-150 km uzaklıktaki konumlarda S dalgaları gelmeden yaklaşık 10-20 saniye önce P dalgalarını tespit etti. 1.200’den fazla Android cihazı ve 800’den fazla iOS cihazından toplanan veriler değerli bilgiler sağladı: 4 Merkez Üssünden Uzaklık P Dalgası Tespit Zamanı S Dalgası Varışı Uyarı Süresi 50 km Başlangıçtan 10 sn sonra Başlangıçtan 25 sn sonra ~15 sn 100 km Başlangıçtan 20 sn sonra Başlangıçtan 50 sn sonra ~30 sn 200 km Başlangıçtan 40 sn sonra Başlangıçtan 100 sn sonra ~60 sn Örnek P Dalgası İmzası (merkez üssünden 100 km uzaklıkta) Zaman (sn) X-İvme (m/s²) Y-İvme (m/s²) Z-İvme (m/s²) 0.00 0.03 0.02 9.81 0.01 0.03 0.02 9.81 ... 10.00 0.03 0.05 9.82 10.01 0.12 0.08 9.85 10.02 0.25 0.14 9.91 10.03 0.32 0.18 9.94 10.04 0.28 0.15 9.92 ... 2022 Kaliforniya Kıyı Açığı Depremi Kaliforniya kıyısı açıklarında meydana gelen orta büyüklükteki bir deprem, yaklaşık 2.000 mobil cihazdan oluşan bir ağ tarafından tespit edildi. Dağıtık ağ, geleneksel sismik istasyonlara göre daha iyi kapsama sağladı: • P dalgası algılama eşiği: 50 km mesafede 4.0 büyüklük • Ortalama uyarı süresi: Önemli sarsıntıdan 8,5 saniye önce • Yanlış pozitif oranı: %0,5 • Doğru pozitif oranı: %92,3 Cihaz Türüne Göre Algılama Performansı Cihaz Türü Algılama Başarı Oranı Ortalama Gecikme Android Üst Segment %95,2 0,8 sn Android Orta Segment %86,7 1,2 sn iOS iPhone 12+ %94,8 0,7 sn iOS Eski Modeller %81,3 1,5 sn 5 Uygulama Geliştirme Kılavuzu Android Uygulaması // Android için Kotlin uygulaması class PDalgasiAlgilayici(context:Context) { private val sensorManager =context.getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE)as SensorManager private val accelerometer =sensorManager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER) private val veriTamponu =ArrayList<IvmeolcerVerisi>() private val tamponBoyutu =3000 // 100Hz'de 30 saniye // Yapılandırma parametreleri private val kisaDonemPencere =50 // 100Hz'de 0,5 saniye private val uzunDonemPencere =500 // 100Hz'de 5 saniye private val tespitEsigi =3.0 // STA/LTA oranı eşiği fun izlemeyiBaslat() { sensorManager.registerListener( ivmeolcerDinleyici, accelerometer, SensorManager.SENSOR_DELAY_GAME // ~20ms gecikme (~50Hz) ) } private val ivmeolcerDinleyici =object :SensorEventListener { override fun onSensorChanged(event:SensorEvent) { val timestamp =System.currentTimeMillis() val veri =IvmeolcerVerisi( timestamp =timestamp, x=event.values[0], y=event.values[1], z=event.values[2] ) // Tampona ekle veriTamponu.add(veri) if (veriTamponu.size >tamponBoyutu) { veriTamponu.removeAt(0) } // Tampon yeterli veriye sahip olduğunda işle if (veriTamponu.size >= uzunDonemPencere +1) { tamponuIsle() } } 6 override fun onAccuracyChanged(sensor:Sensor,accuracy:Int) { // Gerekirse doğruluk değişikliklerini ele al } } private fun tamponuIsle() { // STA/LTA hesapla val staLta =hesaplaSTALTA(veriTamponu,kisaDonemPencere,uzunDonemPencere) // Son değer eşiği aşıyor mu kontrol et if (staLta.isNotEmpty() && staLta.last() > tespitEsigi) { // P dalgası potansiyel olarak tespit edildi pDalgasiTespitEdildi() } } private fun pDalgasiTespitEdildi() { // Tespit yanıtını uygula // - Ek algoritmalarla doğrula // - Sunucuya uyarı gönder // - Kullanıcıyı bilgilendir } fun izlemeyiDurdur() { sensorManager.unregisterListener(ivmeolcerDinleyici) } data class IvmeolcerVerisi( val timestamp:Long, val x:Float, val y:Float, val z:Float ) } iOS Uygulaması // iOS için Swift uygulaması import CoreMotion import Foundation class PDalgasiAlgilayici { private let motionManager =CMMotionManager() private var veriTamponu: [IvmeolcerVerisi] = [] private let tamponBoyutu =3000 // 100Hz'de 30 saniye 7 // Yapılandırma parametreleri private let kisaDonemPencere =50 // 100Hz'de 0,5 saniye private let uzunDonemPencere =500 // 100Hz'de 5 saniye private let tespitEsigi:Double =3.0 // STA/LTA oranı eşiği func izlemeyiBaslat() { guard motionManager.isAccelerometerAvailable else { print("İvmeölçer mevcut değil") return } motionManager.accelerometerUpdateInterval =0.01 // 100Hz motionManager.startAccelerometerUpdates(to: .main){[weak self] (data,error)in guard let self =self, let acceleration =data?.acceleration, error == nil else {return } let timestamp =Date().timeIntervalSince1970 let ivmeolcerVerisi =IvmeolcerVerisi( timestamp:timestamp, x:acceleration.x, y:acceleration.y, z:acceleration.z ) // Tampona ekle self.veriTamponu.append(ivmeolcerVerisi) if self.veriTamponu.count >self.tamponBoyutu { self.veriTamponu.removeFirst() } // Tampon yeterli veriye sahip olduğunda işle if self.veriTamponu.count >= self.uzunDonemPencere +1{ self.tamponuIsle() } } } private func tamponuIsle() { // STA/LTA hesapla let staLta =hesaplaSTALTA( ivmeolcerVerisi:veriTamponu, kisaDonemPencere:kisaDonemPencere, uzunDonemPencere:uzunDonemPencere ) 8 // Son değer eşiği aşıyor mu kontrol et if let sonDeger =staLta.last,sonDeger >tespitEsigi { // P dalgası potansiyel olarak tespit edildi pDalgasiTespitEdildi() } } private func pDalgasiTespitEdildi() { // Tespit yanıtını uygula // - Ek algoritmalarla doğrula // - Sunucuya uyarı gönder // - Kullanıcıyı bilgilendir } func izlemeyiDurdur() { motionManager.stopAccelerometerUpdates() } struct IvmeolcerVerisi { let timestamp:TimeInterval let x:Double let y:Double let z:Double } } Örnek Vaka Analizi: 2023 Kahramanmaraş Depremi 6 Şubat 2023 tarihinde meydana gelen Kahramanmaraş merkezli 7.8 büyüklüğündeki deprem, mobil cihaz tabanlı erken uyarı sistemlerinin önemini vurguladı. Depremin ardından yapılan analizler aşağıdaki bulgulara ulaştı: Merkez Üssünden Uzaklık İlk P Dalgası Tespiti Yıkıcı Dalgaların Varışı Potansiyel Uyarı Süresi Gaziantep (80 km) Başlangıçtan 16 sn sonra Başlangıçtan 40 sn sonra ~24 sn Adana (200 km) Başlangıçtan 40 sn sonra Başlangıçtan 100 sn sonra ~60 sn Ankara (600 km) Başlangıçtan 120 sn sonra Başlangıçtan 300 sn sonra ~180 sn Bu veriler, yoğun nüfuslu şehirlerde bulunan akıllı telefonların yaygın bir deprem erken uyarı ağı olarak kullanılabilme potansiyelini göstermektedir. Özellikle 9