Depremleri Önceden Tespit Etmek Mümkün mü?

Depremler aniden ve uyarı vermeden meydana gelir. Türkiye'nin güneydoğusunu ve Suriye'nin kuzeyini etkileyen iki yıkıcı deprem binlerce can aldı; çok sayıda insan yaralandı, çok daha fazlası evsiz kaldı.

6 Şubat gününün ilk saatlerinde meydana gelen 7,8 büyüklüğündeki ilk deprem insanları uykuda yakaladı.

Sismologların bu büyük afete dair gördüğü ilk işaretler, depremin ürettiği sismik dalgaların hassas cihazlarda yarattığı ani hareketlenmelerdi. Saatler sonra bunu 7,5 büyüklüğünde ikinci bir büyük deprem izledi.

Her iki depremin de göreceli olarak yüzeye yakın gerçekleşmesi, sarsıntının şiddetli olmasına yol açtı. Bölge artçı şoklarla sarsılmaya devam ederken, Amerika Birleşik Devletleri Jeolojik Araştırmalar Kurumu uzmanları, hayatta kalanların ve yardım için bölgeye akın eden kurtarma görevlilerinin, sarsıntının bir sonucu olarak toprak kayması ve zemin sıvılaşması gibi önemli risklerle karşı karşıya olduğu uyarısında bulundu.

Dünya, Türkiye ile Suriye arasındaki sınırın iki tarafında depremden etkilenenlere yardım sağlamaya çalışırken, depremleri neden önceden tespit edemediğimiz sorusu gündeme geliyor.

Depremlerin meydana geldiği Doğu Anadolu fay hattı, üç tektonik levhanın - Anadolu, Arabistan ve Afrika levhaları - birbirine sürtündüğü tektonik bir "üçlü kavşağın" parçası. 1970 yılından bu yana bölgede büyüklüğü 6 ve üzerinde meydana gelen deprem sayısı fazla değil ve birçok jeolog (yerbilimci) burada büyük bir deprem bekliyordu zaten .
Peki, neden bunun zamanını önceden tahmin edemediler?

Aslında, depremleri tahmin etmek bilimsel olarak çok zor. Bir olay meydana geldikten sonra sismik verilerde tespit edilebilecek çok küçük sinyaller olsa da, neye bakılacağını bilmek ve bunu önceden tahmin yapmak için kullanmak çok daha zor.

İtalya'daki Roma Sapienza Üniversitesi ve ABD'nin Pennsylvania eyaletindeki Penn State Üniversitesi'nde yerbilimleri profesörü olan Chris Marone, "Depremleri laboratuvarda simüle ettiğimizde tüm bu küçük arızaların meydana geldiğini görebiliyoruz: önce bazı çatlamalar ve yarıklar ortaya çıkıyor" diyor. "Ancak doğada neden genellikle büyük bir deprem olacağına dair ön belirtiler görmediğimiz konusunda çok fazla belirsizlik var."

Jeologlar en azından 1960'lardan bu yana depremleri tahmin etmek için modern bilimsel yöntemleri kullanmaya çalışıyor ama pek başarılı olamıyorlar. Marone'a göre bunun en önemli nedeni, yerküreyi boydan boya kat eden fay hatlarının karmaşıklığı. Ayrıca çok fazla sismik gürültü var; Dünya sürekli homurdanıyor ve gürlüyor, bu da trafik, inşaat işleri ve günlük yaşamın insan kaynaklı gürültüsüyle birleştiğinde net sinyallerin seçilmesini zorlaştırıyor.

ABD Jeolojik Araştırmalar Kurumu'na göre, gerçekten faydalı bir deprem tahmini yapabilmek için üç şey gerekiyor: depremin nerede olacağı, ne zaman olacağı ve ne kadar büyük olacağı. Şimdiye kadar hiç kimsenin bunu kesin olarak yapamadığını söylüyorlar.

Ancak jeologlar, birkaç yıllık bir zaman dilimi içinde bir deprem olasılığını hesapladıkları "tehlike haritalarında" tahminlerde bulunuyorlar. Bunlar ise en fazla risk altındaki bölgelerde bina standartlarının iyileştirilmesi gibi bir dereceye kadar planlamaya yardımcı olabiliyor; halka tahliye veya sığınma imkanı sağlayacak erken uyarıları olanaklı kılmıyor. Ayrıca bir deprem bölgesinde yaşayan herkesin büyük sarsıntılara dayanacak türden bir altyapıyı karşılama olanağı olmayabilir.

'Türkiye'de binalar çökmeye hazırdı'

Marone, "Türkiye ve Suriye'de binaların çökmeye hazır bir durumda olduğu anlamına gelen pek çok faktör vardı" diyor. "Batı dünyasının pek çok yerinde 1970'lerde ve 1980'lerde uygulanan sismik güçlendirme kodları var. Ancak binaları inşa etmek ve güçlendirmek çok maliyetli."

Bu yüzden bilim insanları bunun yerine deprem tahminlerini daha doğru hale getirmenin yollarını arıyor. Sismik sinyallerin yanı sıra, araştırmacılar hayvanların davranışlarından Dünya'nın üst atmosferindeki elektriksel bozulmalara kadar çok çeşitli yerlerde ipuçları aradılar.

Ancak son zamanlarda, yapay zekanın insanların gözden kaçırdığı türden küçük işaretleri tespit etmesi konusunda beklentiler giderek artıyor. Makine öğrenimi ile geliştirilen algoritmalar, gelecekteki olayları tahminde kullanılabilecek kalıpları aramak üzere geçmiş depremlerden elde edilen bol miktarda veriyi analiz edebilir.

Marone, "Bu tür makine öğrenimi temelli tahminler çok ilgi gördü" diyor. Kendisi ve meslektaşları son beş yıldır laboratuvarda simüle edilmiş deprem faylarındaki arızaları tespit edebilen algoritmalar geliştiriyorlar. Yumruk büyüklüğünde granit bloklar kullanarak, bir fay üzerinde oluşabilecek stres birikimini ve sürtünmeyi yeniden yaratabiliyor, fay kayana kadar basınç oluşturarak "laboratuvar depremleri" dedikleri şeyi yaratabiliyorlar.

Marone, "Fay yavaş yavaş kırılırken elastik dalgalar fay boyunca ilerliyor" diyor. "Elastik özelliklerdeki bu değişikliklere ve fay zonlarındaki ön şoklardan gelen gürültüye dayanarak laboratuvarda kırılmanın ne zaman gerçekleşeceğini tahmin edebiliyoruz. Bunu Dünya için de yapabilmeyi çok isterdik ama henüz o noktada değiliz."

Yapay zekanın bu öngörü gücünü gerçek dünyadaki fay zonlarının daha büyük ve karmaşık ortamına aktarmak çok daha zor.

Marone, "İnsanların bir depremden sonra bunun nasıl yapılacağını buldukları birkaç vaka var, bu da bunun işe yarayabileceğini gösteriyor. Ancak henüz büyük bir ilerleme kaydedilmiş değil" diyor.

İyonosferdeki bozulmalar işaret olabilir mi?

Örneğin Çin'deki bilim insanları, fay bölgelerinin üzerindeki manyetik alanda meydana gelen değişikliklerin neden olduğu depremlerden önceki günlerde Dünya'nın iyonosfer tabakasındaki (atmosferin elektromanyetik dalgaları yansıtacak miktarda iyonların ve serbest elektronların bulunduğu 70 km ile 400 km'lik kısmı) elektrik yüklü parçacıklarda dalgalanmalara bakıyorlar. Örneğin Pekin'deki Deprem Tahmin Enstitüsü'nden Jing Liu liderliğindeki bir grup, Nisan 2010'un başlarında California'daki Baja'daki depremin merkez üssünün üzerindeki atmosferik elektronlarda, depremden 10 gün önce meydana gelen bozulmaları görebildiklerini söyledi.

İsrail'deki bir başka grup ise kısa bir süre önce iyonosferdeki elektron içeriğinde son 20 yılda meydana gelen değişiklikleri inceleyerek büyük depremleri 48 saat öncesinden % 83 doğrulukla tahmin etmek için makine öğrenimini kullanabileceğini iddia etti.

Çin'in iyonosferdeki bu ipuçlarına umut bağladığı açık. Çin 2018 yılında, Dünya'nın iyonosferindeki elektriksel anomalileri izlemek üzere Çin Sismo-Elektromanyetik Uydusunu (CSES) fırlattı. Geçen yıl, Pekin'deki Çin Deprem Merkezi'ndeki bilim insanları, Mayıs 2021 ve Ocak 2022'de Çin anakarasını vuran depremlerden iki hafta ve bir hafta önce iyonosferdeki elektron yoğunluğunda düşüşler bulduklarını iddia ettiler. Ancak, geriye dönük verileri kullandıkları için geriye dönük görüş avantajına sahiptiler. Araştırmacılar, uydu verileriyle bile, bulgularının yaklaşan bir depremi tahmin etmekten hâlâ çok uzak olduğu konusunda uyarıda bulunuyor.

"Yaklaşan bir olayın gerçekleşeceği yeri tam olarak belirleyemiyoruz" diyen araştırmacılar, kısmen büyük depremlerin merkez üssünden çok uzakta akımlara neden olabildiğini, bunun da kesin yerin tespitini zorlaştırdığını belirtiyorlar.

Su buharına değişiklikler

Diğer araştırmacılar umutlarını farklı sinyallere bağlıyor. Japonya'da bazıları deprem bölgelerinin üzerindeki su buharında meydana gelen değişiklikleri kullanarak tahminlerde bulunabileceklerini iddia ediyor. Testler bu tahminler için % 70 doğruluk payı gösteriyor; ancak sadece önümüzdeki ay içinde bir noktada deprem olabileceğini söyleyebiliyorlar.

Bazıları da Dünya'nın yerçekiminde depremden önce meydana gelebilecek küçük dalgalanmaları kullanarak öngörüde bulunmaya çalışıyor.

Ancak tüm bu iddialara rağmen, hiçbiri bir depremin nerede ve ne zaman meydana geleceğini gerçekleşmeden önce başarılı bir şekilde tahmin edemedi.

Morone, "İhtiyacımız olan türde bir izleme yapmak için gerekli altyapıya sahip değiliz" diyor. "Bir fayı izlemek için laboratuvarda kullandığımız türden bir dizi sismometre kurmak için kim 100 milyon dolar verecek? Laboratuvar depremlerini nasıl tahmin edeceğimizi biliyoruz, ancak bilmediğimiz şey, bunların gerçek dünyadaki fayların karmaşıklığına aktarılıp aktarılamayacağı. Örneğin Doğu Anadolu fayı dünyanın karmaşık bir bölgesinde yer alıyor - basit bir fay düzlemi değil, bir araya gelen bir sürü şey var."

Ve daha iyi tahminler yapılabilse bile, bu bilgilerle ne yapılacağı sorusu hala ortada duruyor. Doğruluk oranı artana kadar, tüm şehirleri tahliye etmek ya da insanlardan risk altındaki binalardan uzak durmalarını istemek, hata yapılması halinde maliyetli olabilir. Ancak Marone, verilerin iyileşmesi halinde neler olabileceğine dair bazı göstergeler için meteorolojik tahmin dünyasına bakıyor.

Marone, "Büyük hava olaylarını zaten önceden bir miktar doğrulukla tahmin ediyorlar" diyor. Bu sayede devlet kurumları kasırga gibi olaylara acil müdahale için hazırlık yapabiliyor ve halkı güvende tutmaya yardımcı olabilecek uyarılarda bulunabiliyor. Marone, depremler için benzer bir şeyi yapabilmenin hala yıllar alabileceğini söylüyor: "Şu anda buna yakın değiliz."

Hasar tespitleri için yapay zeka kullanımı

Yapay zekanın daha acil bir rol oynayabileceği bir alan da depremden hemen sonra meydana gelen olaylara ilişkin. Tohoku Üniversitesi ve Çin Renmin Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, doğal afetlerin yol açtığı hasarı uydu görüntülerinden sınıflandırmak için yapay zekayı kullanan araçlar geliştiriyor; böylece hükümetler ve kurtarma ekipleri en çok ihtiyaç duyulan yerlere gönderilebiliyor. Bu araçlar, bina hasarını değerlendirmek ve tamamen yıkılmış ya da potansiyel olarak tehlikeli olan yapıları belirlemek için algoritmalar kullanıyor.

Makine öğrenimiyle geliştirilen algoritmaların, büyük bir depremi takip eden artçı sarsıntıların daha iyi tahmini ve böylece kurtarma görevlilerinin ve depremden sağ kurtulanların güvende kalmasına yardımcı olabileceği de umuluyor. Bunlar, ilk depremle dengesi sarsılan binaların kaymasına ve daha fazla yıkıma neden olarak büyük bir risk oluşturabilir.

Örneğin Harvard Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, tahmin edilebilecekleri umuduyla artçı şokların modellerini incelemek için bir tür makine öğrenimi olan derin öğrenmeyi kullanıyor.

Marone'a göre, "Büyük bir olaydan sonra ne olduğunu ve artçı şokların neden meydana geldiğini çok iyi anlıyoruz" diyor. "Ama hala tam değil. Bilim toplumu olarak daha küçük şokların daha büyük bir şoka yol açıp açmayacağını bilme konusunda daha iyi hale geldik ama her zaman belirsizlik var.

"Türkiye'de art arda iki büyük deprem oldu. İkincisini bir önceki tetikledi ama bunlar iki büyük ana şoktu. Bunun çok sıra dışı bir durum olduğunu fark etmek için depremler ve artçı sarsıntılarla ilgili çok şey bilmenize gerek yok."

Deprem bölgesinde hasarlı binalar nasıl tespit ediliyor?

Hayvanlar depremi önceden sezebilir mi?

Depremlerden önce hayvanların ürküp panik halinde kaçtıklarına dair bildirimler binlerce yıl öncesine dayanıyor, ancak bu gözlemleri anlamlı bir şekilde kullanmak zor.

Hayvanların davranışları her zaman doğru tahminde bulunmayı mümkün kılmaz. On yıllar önce Çin'de bir depremin olağandışı hayvan davranışları yardımıyla tahmin edildiğine dair haberler var, ancak bu yeniden tekrarlanmadı.

Almanya'daki Max Planck Hayvan Davranışları Enstitüsü'nden bilim insanları, İtalya'nın deprem bölgelerindeki inek, koyun ve köpeklerin davranışlarını kaydedip inceliyor. Araştırmacılar, hayvanların yaklaşan sarsıntıların ve depremlerin merkez üssüne yaklaştıkça davranışlarını daha erken değiştirdiklerini söylüyor.

BBC Türkçe