Afyon Kocatepe Üniversitesinden Doç. Dr. Halil İbrahim Solak ve Prof. Dr. İbrahim Tiryakioğlu’nun yer aldığı araştırma ekibi, Anadolu Levhası genelinde deprem olasılığının mekânsal dağılımını açıklanabilir makine öğrenmesi yöntemleriyle modelledi.
Çalışmada, Random Forest, Extra Trees, XGBoost ve LightGBM olmak üzere dört farklı ağaç tabanlı makine öğrenmesi modeli karşılaştırmalı olarak analiz edildi ve sınıflandırma sürecine toplam 11 mekânsal değişken dahil edildi. Araştırmanın dikkat çeken yönlerinden biri ise Küresel Navigasyon Uydu Sistemleri (GNSS) verilerinden elde edilen jeodezik gerinim bilgisinin ilk kez deprem olasılığı modellemesine entegre edilmesi oldu. Bu sayede yer kabuğundaki deformasyonun dinamik etkisi modele yansıtıldı.
Elde edilen bulgular, özellikle fay hatlarına yakınlık, tepe yer ivmesi (PGA) ve jeodezik gerinim değişkenlerinin deprem olasılığının belirlenmesinde kritik rol oynadığını ortaya koydu. Üretilen mekânsal dağılım haritalarının Anadolu’daki başlıca tektonik yapılarla yüksek düzeyde uyum gösterdiği belirlendi.
Araştırmacılar, geliştirilen açıklanabilir yapay zekâ yaklaşımının yalnızca Anadolu için değil, farklı coğrafyalarda yürütülecek sismik tehlike analizlerinde de güvenilir ve şeffaf bir karar destek aracı olarak kullanılabileceğini vurguluyor. Çalışma, deprem riskinin daha doğru değerlendirilmesine katkı sunarak afet yönetimi ve planlama süreçlerine bilimsel bir altyapı sağlamayı hedefliyor.
DOI: 10.1007/s00477-025-03145-3