Farklı İstatistiksel Dağılımlar ile Deprem Verilerinin Modellenmesi ve Performans Karşılaştırması

Abstract

Bu calismada, deprem verilerinin modellemesinde daha once kullanilmamis olan Nakagami dagiliminin performansi, bilinen Genellestirilmis uc deger deger, Gumbel, Weibull dagilimlari ile karsilastirilmistir. Karsilastirma kriteri olarak belirleme katsayisi ve hata kareler ortalamasinin karekoku ele alinmistir. Deprem buyuklugu verileri ayri ayri incelenerek her bir yil icin maksimum deprem buyuklukleri elde edilmis ve blok maksima (yillik maksimumlar) veri seti belirlenmistir. Calismada uc deger teorisi ile kisa periyotlarda elde edilen veriler goz onunde bulundurularak, uzun periyotlarda deprem olma olasiliklari elde edilmistir. Deprem verilerine uydurulan dagilimlarin parametre tahminleri ve bu parametre tahminlerinin varyans-kovaryans matrisleri belirlenmistir. Belirleme katsayisi ve hata kareler ortalamasinin karekoku degerlerine gore, deprem verilerinin modellemesinde Nakagami dagiliminin da bilinen diger dagilimlar kadar basarili oldugu gorulmustur. Diger yandan; Gumbel dagiliminin gozlenen deprem verilerine uyumu ortaya cikarilarak bu dagilima dayali tekrarlama seviyeleri tahmin edilmistir. Boylece, onumuzdeki 10 yil icinde 5.1 siddetinde deprem olma olasiliginin % 10 oldugu belirlenmistir.