Yazar "Bekler, Feyza Nur" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • [ X ]
    Öğe
    Canakkale Settlement Risk Reduction Studies and Evaluation of Disaster Awareness
    (Afet ve Acil Durum Yonetimi Baskanligi (AFAD), 2022) Bekler, Tolga; Cifci, Sait; Bekler, Feyza Nur; Demirci, Alper
    Taking precautions against disasters and implementing tasks is possible with a good planning. In cases where there is no planning, there is the risk of being damaged by disasters. Losses due to disasters in Turkey are quite high. For this reason, one of the necessary elements to reduce losses and take precautions to take measures is to raise awareness of the public. Although earthquake comes to mind first when the concept of disaster is mentioned, it is seen in different types of disasters in our country. The most common natural disasters in Canakkale are earthquakes, floods, lightning strikes, landslides and forest fires. In this study, it is aimed to define the natural disasters that occurred in Canakkale and its vicinity and to minimize the loss of life and property in these natural disasters with risk reduction studies with respect the surveys. To achieve this aim, disaster awareness level was evaluated by statistical surveys of the disaster management system in Canakkale based on basic definitions and concepts related to disaster management and risk reduction. © 2022 Turk Deprem Arastirma Dergisi. All rights reserved.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Türkiye Depremlerinde P ve S Fazlarının Belirlenmesindeki Etkinliği
    (Afet ve Acil Durum Yonetimi Baskanligi (AFAD), 2025) Ünal, Utku; Bekler, Tolga; Bekler, Feyza Nur
    Depremlerin dinamik parametrelerinin belirlenmesine yönelik analizlerde sismik cisim dalgalarının (P ve S fazları) varış zamanlarının doğru tespiti, sismolojik problemlerin çözümünde bir ön koşuldur ve varış zamanlarını temel alan çalışmalara, örneğin yer içi kabuk/manto yapısının anlaşılması gibi ve çeşitli araştırma alanlarına katkıda bulunur. Makine öğrenimi veya daha geniş ve bilinen uygulaması ile yapay zekâ teknolojilerindeki son gelişmeler, sismogramlar kullanılarak cisim dalgalarının varış zamanlarının otomatik olarak tespit edilmesini mümkün kılmaktadır. Türkiye, Avrasya, Afrika ve Arap levhalarının kesişim noktasında yer aldığı için karmaşık tektonik yapısı nedeniyle yüksek sismik aktiviteye sahiptir. Bu çalışmada, KRDAE (Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü) ağına ait 2013-2019 yılları arasındaki Türkiye’de meydana gelen deprem kayıtlarında P ve S fazlarının geliş zamanlarını otomatik olarak tespit eden derin öğrenme algoritmasının başarımı değerlendirilmiştir. Sonuçlar, makine öğrenmesinin geleneksel istatistiksel yöntemlere kıyasla daha doğru tahminler yapabildiğini ve insan kaynaklı hataların azaltılmasında etkili olduğunu göstermektedir. Çalışmada elde edilen bulgular, büyük veri tabanlarıyla eğitilmiş derin öğrenme tabanlı sismik faz tespit algoritmalarının, yerel ihtiyaçlara uygun hale getirilmesiyle sismolojik analizlerde doğruluk ve hız artışı sağlayabileceğini ortaya koymaktadır. Gelecekteki çalışmalarda, yerel veriyle de eğitilmiş modellerin karşılaştırmalı olarak incelenmesi ve faz tespitinde uzman müdahalesine ihtiyaç duymayan algoritmaların geliştirilmesi önerilmektedir.