Germik Formasyonu Oligosen Evaporitlerinin (Kurtalan, GB Siirt) … · 2019-01-10 ·...

Yerbilimleri, 34 (1), 1-22Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi BülteniBulletin of the Earth Sciences Application and Research Centre of Hacettepe University

Germik Formasyonu Oligosen Evaporitlerinin (Kurtalan, GB Siirt) Diyajenezi ve Paleocoğrafik Gelişimi, Türkiye

Diagenesis and Paleogeographic Development of Oligocene Evaporites of the Germik Formation (Kurtalan, SW Siirt), Turkey

PELİN GÜNGÖR YEŞİLOVA1*, CAHİT HELVACI2

1Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi, Jeoloji Mühendisliği Bölümü, 65080 Kampüs-Van2Dokuz Eylül Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Jeoloji Mühendisliği Bölümü, Tınaztepe, 35160 Buca- İzmir

Geliş (received) : 19 Aralık (December) 2012 Kabul (accepted) : 27 Mart (March) 2013

ÖZBu çalışma, Siirt’in güneybatısında, Kurtalan civarında bulunan Oligosen yaşlı Germik Formasyonu evaporitle-rini içermektedir. Evaporitlerin diyajenetik aşama (erken-geç) ve süreçleri (sıkışma, çimentolanma, hidratasyon ve ornatma gibi) belirlenmiş, bölgenin paleocoğrafyası aydınlatılmıştır. Stratigrafik ve sedimantolojik çalışmalara göre evaporitik mineraller ve bunların birlikte bulunduğu kayaçlar incelenmiş, jips ile anhidritlerin doku, litoloji ve sedimanter yapı gibi özellikleri incelenerek litofasiyeslere ayrılmıştır. Litofasiyeslerin birbirleriyle olan yatay ve dikey devamlılıkları, ölçülü stratigrafik kesitlere göre yorumlanarak bu jips ve anhidrit oluşumlarının iklim ve tektonizma şartlarındaki değişimleri ortaya konulmuştur. Arazi çalışmaları ile beraber evaporitlerin petrografik ve mineralojik özellikleri incelenerek evaporitlerin tiplerinin ilksel fabrikleri, sedimanter yapıları (laminalanma, stromatolitik yapılar, yumrulu ve kümesteli) belirlenmiş ve bu-rada oluşan evaporitlerin genel olarak diyajenez ile değişim geçirdikleri ve ikincil oldukları saptanmıştır. Germik Formasyonu evaporitlerinin erken diyajenez (birincil anhidrit, anhidrit yumrularının oluşumu) ve geç diyajenez (gö-mülme-yükselme: anhidrit-jips dönüşümü, kalsit, dolomit ve sölestin kristallenmesi ve anhidritin zemin veya yer altı suyu ile temasa geçerek alabastrin, porfiroblastik ve satin spar gibi ikincil jipsleri oluşturması) süreçlerinde kıyısal sabkadan-sığ denize kadar değişen ortamlarda çökeldikleri belirlenmiştir. Germik Formasyonu’ndan alınan ölçülü stratigrafik kesitlerin B-D ile K-G doğrultulu korelasyonları sonucunda bölgede Oligosen döneminde kuzeybatıdan güneydoğuya doğru derinleşen bir denizin varlığı ortaya konmuştur.

Anahtar Kelimeler: Anhidrit, diyajenez, Germik Formasyonu, ikincil jips, Kurtalan, sabka, sığ deniz.

ABSTRACT

This study deals with the Oligocene evaporites of Germik Formation near Kurtalan to the SWof Siirt. The diagenetic phases (early-late) and processes (compaction, cementation, hydration and substitution) of evaporites were deter-mined and paleogeography of the region was revealed.

According to stratigraphic and sedimentological rocks and constituent studies, evaporitic minerals were investigat-ed together with their textures, lithologies and sedimentary structures and a lithofacies classification is proposed. The lateral and vertical continuity of lithofacies with regards to each other was interpreted considering stratigraphic sections and the variation of gypsum and anhydrite formation in various climatic and tectonic conditions was in-

P. Güngör Yeşilovae-posta: [email protected]

GİRİŞ

Amaç

Bu çalışmada, Siirt’in güneybatısında bulunan Kurtalan ve civarındaki bölgeler içindeki Oligo-sen yaşlı Germik Formasyonu incelenmiş ve for-masyona ait Germik jips üyesi içinde ayırtlanan evaporit (jips, anhidrit) oluşumlarının sediman-tolojik özellikleri, diyajenez süreçleri ve oluşum ortamları ayrıntılı şekilde ortaya konmuştur. Di-yajenetik aşamalar detaylı sedimanter, petrog-rafik ve mineralojik çalışmalar ile belirlenmiştir.

Güneydoğu Anadolu Bölgesi, Oligosen dönemi ve sonunda yoğun tektonizmanın etkisi altında kalmış ve bölgede önemli paleocoğrafik deği-şimler yaşanmıştır. Bölgedeki çeşitli yapısal unsurlar, bu hareketlenmelere bağlı olarak ge-lişmiş ve Orta Eosen sonrası tektonizma reg-resyona neden olup Eosen-Oligosen denizinin geometrisini değiştirmiştir (Perinçek, 1980). Oli-gosen döneminde deniz seviyesinin göze çar-pan bir şekilde alçaldığı Neotetis’in hızlı bir şe-kilde kapanması ve sığ denizel şartların hüküm sürmesi sonucu gelişen yarı kapalı havzalarda karbonatlarla ardalanmalı evaporitler çökelmiş-tir (Ziegler, 2001).

Güneydoğu Anadolu Bölgesi, Siirt-Baykan, Kur-talan, Batman-Beşiri, Diyarbakır-Çınar ve Bismil sahalarını içeren geniş bir alandaki Oligo-Miyo-sen yaşlı karasal ve denizel büyük jips-anhihrit havzalarını içermekte, bu evaporit havzaları ile birlikte petrol oluşumları izlenmektedir. Ger-mik Formasyonu içindeki evaporitler yüzey-de geniş mostralar verdikleri ve kalın yataklar

troduced. Besides field studies, the petrographic and minerologic properties of evaporites were also investigated and the primary fabric and sedimentary structures (such as lamination, stromatolitic, nodular and chicken-wire structures) of evaporite types were determined. Eventually, it was identified that the evaporites in the region were generally altered by diagenesis and are secondary in origin. The evaporites of Germik Formation were formed dur-ing early diagenesis (primary anhydrite, formation of anhydrite nodules) and late diagenesis (burial-exhumation: anhydrite-gypsum transformation, calcite, dolomite and celestite crystallization and formation of secondary gyp-sum such as alabastrine, porphyroblastic and satin spar by the interaction of anhydrite with soil or ground water) processes in an environment changing from coastal sabkha to shallow sea. In the region, a deepening sea envi-ronment from NW to SE during Oligocene period was revealed according to the correlations of the W-E and N-S trending measured stratigraphic sections taken from the Germik Formation.

Keywords: Anhydrite, diagenesis, Germik Formation, Kurtalan, sabkha, secondary gypsum, shallow sea.

oluşturdukları için açık işletme imkânlarına sa-hiptirler. Denizel (lagün-kıyısal sabka) birikin-tilerin yaygın olduğu Siirt-Kurtalan çevresinde bulunan Germik Formasyonu’na ait jips-anhidrit (alçıtaşı) ocakları uzun yıllardır ekonomik olarak işletilmektedir. Germik Formasyonu birçok araş-tırıcı (Özkaya, 1974; Perinçek vd., 1992; Gilmour and Makel, 1996; Yılmaz ve Duran, 1997; Gü-nay, 1998; Ziegler, 2001; Coşkun, 2004; Önenç, 2004; Dağıstan ve Şimşek, 2005; Öztürk ve Çelik, 2008; Tonbul ve Sunkar, 2008; Okay et al. 2010; Türkmen vd., 2010 vb gibi) tarafından incelenmiş, fakat formasyonda bulunan jips-anhidritli birimlerinin ayrıntılı fasiyes analizi, olu-şum koşulları ve diyajenetik süreçlerinin değer-lendirilmesi açısından bir çalışma yapılmamıştır. Kıyısal sabka ortamını temsil eden bu evaporitli birimlerin sedimantolojik ve petrografik özellik-lerinin tanımlanarak diyajenetik ve paleocoğrafik tarihçesinin aydınlatılması önem taşımaktadır.

Materyal ve Yöntem

Germik jips üyesi ve üye içinde işletilen jips (alçı-taşı) ocaklarından (Şenköy, Veysi Erdem, Meh-met Sever, Birsöz jips ocağı) ve üyenin tip kesit gösteren yerlerden ölçülü stratigrafik kesitler alınarak evaporitler değişik tipte litofasiyeslere ayrılmıştır. Evaporitler ve çevre kayaç ilişkileri ortaya konularak farklı kaya gruplarının ayırtlan-ması için çalışma alanındaki kayaç grupları ve jips-anhidritlerden toplam 250 adet sistematik örnekleme yapılarak bölgenin genelleştirilmiş stratigrafik kolon kesiti ve jeolojik haritası yapıl-mıştır. Laboratuvar çalışmalarında, yaklaşık 215 adet evaporit ve diğer kayaç örneklerinin pet-rografisinin ortaya konulması amacıyla Dokuz

Yerbilimleri2

Eylül Üniversitesi İncekesit Laboratuvarı’nda ince kesitleri yapılıp, polarizan mikroskop altın-da incelenmiş, diyajenetik süreçlerin açıklanma-sına yardımcı olacak mineral grupları, doku ve yapıları (sölestin, simektit, hematit, alabastrin, porfiroblastik doku, stromatolitik algal yapılar) ortaya konmuştur. Evaporit örneklerinin mikro-dokusal ve mineralojik olarak tanımlanabilmesi için 15 jips örneği üzerinde İspanya Barcelona Üniversitesi’nde Quanta 200 marka Taramalı Elektron Mikroskobu üzerinde SEM çalışmaları yürütülmüştür.

Bu çalışmaların ışığında Germik Formasyonu jips-anhidrit birimlerinin anhidritleşme, çimen-tolanma, sıkışma, hidratasyon, ornatma ve ye-niden kristallenme gibi diyajenetik süreçler so-nucunda oluştukları saptanmıştır.

JEOLOJİK VE STRATİGRAFİK KONUM

Çalışma alanının temelini, Maxon (1936) tara-fından adlandırılan denizel kökenli klastiklerden oluşan Paleosen yaşlı Germav Formasyonu oluşturmaktadır (Şekil 1 ve 2). Germav Formas-yonu ince-orta tabakalı, yeşilimsi-gri renkli ça-murtaşları ile ardalanan silt ve kumtaşlarından oluşmakta, yer yer çakıltaşları da içermektedir (Yeşilova ve Helvacı, 2012). Bu birim üzerine uyumsuz olarak Alt Eosen yaşlı karasal Gercüş Formasyonu gelmektedir. Gercüş Formasyonu bordo-kırmızı renkli kumtaşı ve çakıltaşları içe-rip üzerine uyumsuz olarak karbonatlardan olu-şan Orta–Üst Eosen yaşlı denizel Hoya (Midyat) Formasyonu gelmektedir. Hoya Formasyonu ile düşey ve yanal yönde geçişli, sığ denizel ve Oligosen yaşlı olan Germik Formasyonu, Siirt’in güney-güneybatısında yaklaşık 400 km2’lik bir alanı kapsamakta ve evaporitlerle ardalanmalı karbonatlardan oluşmaktadır (Şekil 1). Germik Formasyonu’nu üzerine uyumsuz olarak Orta-Üst Miyosen yaşlı sığ denizel-karasal ortamı temsil eden tuzlu birimler ile killi siltli jipsler-den oluşan Lice Formasyonu gelmektedir. Lice Formasyonu’nun üzerine uyumlu olarak Üst Miyosen yaşlı karasal Şelmo Formasyonu ve bu formasyonun da üzerine inceleme alanının bazı kesimlerinde Üst Miyosen döneminde bin-dirmelerle yerleşmiş olan Ofiyolitik Karmaşık gelmektedir. Üst Kretase oluşum yaşlı ofiyolitik

istifin büyük bölümü; serpantinitler, radyola-ritler, kireçtaşları ve kumtaşlarından meydana gelmektedir. Ayrıca, çalışma alanının bazı ke-simlerinde ise Şelmo Formasyonu’nun üzerine açısal uyumsuzlukla Pliyosen yaşlı Lahti For-masyonu gelmektedir. Yöredeki istif, Pliyosen-Pleyistosen yaşlı volkanitler ve bunların üzerine uyumsuz olarak gelen Kuvaterner yaşlı eski ve yeni alüvyonlarla son bulmaktadır (Şekil 1 ve 2) (Yeşilova ve Helvacı, 2012).

Stratigrafi

Germik Formasyonu, Orta–Üst Eosen yaşlı de-nizel Hoya Formasyonu ile yanal ve düşey ge-çişli olup, üzerine gelen Orta-Üst Miyosen yaşlı sığ denizel-karasal Lice Formasyonu ile uyum-suzluk sunar (Şekil 3 ve 4). Germik Formasyonu yaklaşık 220 m kalınlığında olup, formasyondaki istifin en iyi görüldüğü yer, Yeniköprü ve Ağaçlı-pınar mevkileri civarındadır (Şekil 6a).

Formasyon alttan üste doğru genel olarak, ikin-cil jipsler (yer yer anhidrit) ve karbonatların (dolo-mit ve kireçtaşı) ardalanması ile yer yer çamurlu ve marn ara katkılı seviyeler şeklinde oluşmakta, Germik kireçtaşı üyesi ve Germik jips üyesi ola-rak 2 üyeye ayrılmaktadır (Şekil 6a). Altta bulu-nan Germik kireçtaşı üyesi, tabanda yaklaşık 12 m kalınlıkta, krem-bej renkli, orta-kalın tabaka-lı, bol gözenekli tamamen altere olmuş mikritik kireçtaşlarından oluşmaktadır. Kireçtaşları üze-rine 8 m kalınlıkta, sarı-kahverengi ve iyi pek-leşmiş kalkarenitler gelmektedir. Kireçtaşı üyesi en üstte 25–28 m kalınlıkta, orta-kalın tabakalı, sarı-sütlü kahve renkli ve iyi pekleşmiş kireç-taşları ile son bulmaktadır. Kireçtaşları yer yer altere olmuş, 1 cm’den 50 cm’ye değişen kalın-lıklarda katmanlanma gösteren killi ara seviyeler içermektedir.

Kireçtaşı üyesi üzerine gelen Germik jips üyesi; 6 litofasiyese ayrılmış ve bu litofasiyesler genel olarak; masif, laminalı, laminalı-bantlı, bantlı, yumrulu veya yumrulu-breşik ve yumrulu-bantlı jips şeklinde izlenmektedir. Litofasiyes dizilim-lerinin en iyi gözlendiği yer, Germik jips üyesi içinde açılan alçıtaşı ocaklarıdır (Şenköy, Meh-met Sever, Veysi Erdem ve Birsöz ocakları). Bu jipsler tabandan tavana doğru incelendiğinde anhidritin alterasyona uğramasıyla oluşan ikincil

Yeşilova ve Helvacı 3

alabastrin ve porfiroblastik dokulu jipslerden oluştuğu gözlenmektedir. İkincil olarak gelişmiş jipsler içinde killi, karbonatlı ve çamurlu seviye-ler ile yer yer gri renkli anhidrit ara tabakaları ile anhidrit yumruları gözlenmektedir (Şekil 5).

Germik jips üyesi tabanda; 50 m kalınlıkta, ta-mamen altere olmuş, yer yer kireçtaşı bloklu ve ilksel fabriği tanımlanamayan beyaz renkli ikincil alabastrin dokulu jipslerden oluşmaktadır. Jips-lerin üzerine 1 m kalınlıkta sarı-bej renkte, altere

Şekil 1. Çalışma alanının jeolojik haritası (Yeşilova and Helvacı, 2012). Figure 1. Geology map of the study area (Yeşilova and Helvacı, 2012).

Yerbilimleri4

Şekil 2. Çalışma alanı genelleştirilmiş stratigrafik kesiti (Yeşilova and Helvacı, 2012).Figure 2. Genelarized columnar section of the study area (Yeşilova and Helvacı, 2012).


olmuş, bol çatlaklı ve gözenekli dolomitler gel-mektedir (Şekil 6b). Bu birimleri 5 m kalınlıkta, gri-bej renkte, orta-kalın tabakalı laminalı-bant-lı porfiroblastik jipsler ile yine bunların üzerine gelen yarım metre kalınlıktaki dolomitler takip etmektedir. Dolomitlerin üzerine alt kısımları beyaz-krem renkli masif, üstlere doğru laminalı ikincil jips şeklinde gelişen ve jipsler içinde dolo-mit gözlenen düzeyler gelmektedir. İkincil jipsleri yaklaşık 45 m kalınlıkta beyaz-krem renkli masif jipsler ve laminalı-bantlı ikincil jips-anhidrit ar-dalanması takip etmektedir (Şekil 6c). Laminalı ikincil jipsler, arazide, yer yer kıvrımlı, ondülas-yonlu, mikroçatlaklı ve faylı bir yapıya sahip olup laminalar birkaç milimetre kalınlığındadır (Şekil 6d). Laminalar arasında bazen merceksi yapılar şeklinde bazende lifsi şekilde gelişmiş satin spar jipsler gözlenmektedir. Bu satin spar damarlar

jips anhidrit dönüşümüne bağlı olarak tabaka ve çatlaklar arasında oluşmuş ikincil jips yapıla-rıdır. Bazı laminalı ve bantlı jipsler, karbonat-kil bileşimli malzeme ile ardalanmış şekilde gözlen-mektedir. İstif üstlere doğru; yaklaşık 75 m ka-lınlıktaki dolomit, dolomitik kireçtaşı ve marn ara bantları içeren sütlü kahve-bej-gri renkli, iyi pek-leşmiş tabakalı masif, masif-yumrulu alabastrin ve porfiroblastik jipsler ve yer yer anhidritler ile devam etmektedir (Şekil 5).

Sedimantoloji

Germik jips üyesi içinde açılan 6 tane alçıtaşı ocağı (Şenköy 1–2–3; Kesit 1, 2, 3; Veysi Erdem, Birsöz ve Mehmet Sever) ile jips ve kireçtaşı üyesini kapsayan lokalitelerden alınan 4 stratig-rafik kesit ayrıntılı olarak çalışılmıştır (Şekil 1).

Şekil 3. Germik Formasyonu ile Lice Formasyonu arasındaki dokanak.Figure 3. The contact between the Germik Formation and the Lice Formation.

Yerbilimleri6

Germik Formasyonunun sedimantolojik ince-lemelerinde birincil anhidritlerin bünyesine su alması ile ikincil jipslere dönüşmüş 6 litofasiyes tanımlanmıştır. Bu litofasiyesler genel olarak;

1- Masif jips

2- Laminalı jips

3- Laminalı-bantlı jips

4- Bantlı jips

5- Yumrulu veya yumrulu-breşik jips

6- Yumrulu-bantlı jips litofasiyesleri şeklinde gözlenmektedir (Şekil 7, 8a ve 8b).

Bu jipslerin çoğu sütlü kahve-bej renkli, genel-likle dolomit, kil, marn ara katkılı şekilde gözlen-mektedir. Laminalı veya bantlı jipsler, genellikle sığ su ortamını ifade etmektedir (Hardie and

Eugster, 1971; Schreiber vd., 1976). Arazi çalış-malarında laminalı jipslerin ince kiltaşları ile ar-dalanması bunların sığ sualtı oluşumlarını des-teklemektedir (Schreiber et al. 1976). Yumrulu jipsler sabka ortamlarını ifade etmekte (Shear-man, 1966; Mossop and Shearman, 1973; Ken-dall, 1981; Smoot and Lowenstein, 1991; War-ren, 1991) ve erken diyajenez safhasında sab-kanın kenar kısımlarında gelişmektedir . Yumru-ların çapları 5 mm ile 3 cm arasında değişmekte, görünümleri yuvarlaktan ovale, yassıya ve dü-zensize kadar değişen şekillerde değişmek-tedir (Şekil 8c ve 8d). Kurak iklim kuşağındaki bu tip yumruların varlığı deniz kıyısı sabkasını-nın belirtecidir (Butler, 1969; Butler et al. 1964; .Curtis et al. 1963; Kinsman, 1969; Shearman, 1963, 1966). Hardie (1984) ile Varol vd. (2002), tektonik olaylarla havzanın derinleşmesi ve bu alanlara aşırı miktarda suyun ilerlemesi sonucu

Şekil 4. Hoya Formasyonu ve Germik Formasyonu kireçtaşı üyesi arasındaki dokanak.Figure 4. The contact between the Germik Formation Limestone Member and the Hoya Formation


Şekil 5. Germik Formasyonu’nun genelleştirilmiş stratigrafik kolon kesiti.Figure 5. Generalized columnar section of the Germik Formation.

Yerbilimleri8

masif jipslerin çökeldiğini belirtmişlerdir. Çalış-ma alanındaki masif jipsler daha kalın ve yoğun bir sualtı jips çökeliminin ürünü olup, bunların oluşumunda tektonizma ve diyajenez süreçle-rinin etkileri olduğundan havzanın daha derin kısımlarını ifade etmektedirler. Ancak masif jips-lerin üzerinde gözlenen yumrulu ve kümesteli yapıları su derinliğinin giderek azaldığını ve or-tamın tuzlu çamur düzlüklerine dönüştüğünün

bir göstergesi sayılmaktadır (Hardie and Eugs-ter, 1971; Schreiber et al. 1976).

Stratigrafik kesitlerin bazı kesimlerinde ise an-hidrit yumruları ve gri renkli anhidrit ile dolomit ve kalsit ara bantlarına rastlamak mümkündür. Anhidrit yumrularının çoğunluğu sıkışmadan önceki erken diyajenez safhası sırasında oluş-makta, daha sonra su ile temasa geçerek yüzey

Şekil 6. Germik Formasyonu; a. jips-anhidritlerin ve karbonatların ardalanması (Yeniköprü civarı); b. Şenköy jips ocağında ait karstik alabastrin ikincil jipslerle ardalanmalı dolomitik kireçtaşları; c. Germik jips üyesine ait masiv jips ile laminalı-bantlı jips-anhidritlerin ardalanması; d. Germik jips üyesine ait bantlı-ondüleli ve kıv-rımlı yapılar (Ölçek: 15 cm).

Figure 6. Germik Formation; a. gypsum-anhydrite and carbonates alternations (around of Yeniköprü); b. alterna-tions of dolomitic limestone with karstic alabastrine secondary gypsum in the Şenköy gypsum quarry; c. alteration of massive gypsum and laminated-banded gypsum-anhydrite in the Germik gypsum member; d. banded-undulated and folded structures in the Germik gypsum member (Scale: 15 cm).


Şekil 7. Mehmet Sever jips ocağı ölçülü stratigrafik kesitindeki litofasiyesler.Figure 7. Lithofacies of the mesurred stratigraphic section of the Mehmet Sever gypsum quarry.

Yerbilimleri10

Şekil 8. Germik Formasyonu jips üyesine ait; a: masiv jipsler; b: yumrulu bantlı jipsler; c: yumrulu jips; d: breşik yassılaşmış jips; e: ondüleli laminalı-bantlı jips; f: kümesteli yapısı; g: bağırsaksı yapı; h: dalgalı stromatolitik alg hasırları; k: organik malzemeli bantlı jipsler; l: alabastrin jipsler içindeki dolomit taneleri.

Figure 8. Germik Formation gypsum member; a: massive gypsums; b: nodular banded gypsums; c: nodular gyp-sum; d: brecciated flattened gypsum; e: undulated laminated-banded gypsum; f: chicken-wire structure; g: enterolithic structure; h: wavy stromatolitic alga mats; k: organic material- bearing banded gypsum; l: dolomite grains in alabastrine gypsums.


veya yüzeye yakın kesimlerde yumrulu ikincil jipslere dönüşmektedir. İklimin ve diyajenezin etkilerinin sonucunda oluşan tabakalar içerisin-de ondüleli yapılar, kümesteli yapıları, bağırsak yapıları gibi sedimanter yapılar jips-anhidrit bi-rimleri içerisinde sıkça gözlenmektedir (Şekil 8e, 8f, 8g). Bu yapıların yanında laminalı-karbonatlı jips seviyelerinde organik maddenin yüksek konsantrasyonuna bağlı olarak oluşan yer yer dalgalı şekilli stromatolitik alg hasırları mevcut-tur (Şekil 8h, 8k). Bu algal hasırların olması orta-mın kıyı şeridine yakın olduğunu göstermektedir. Arazide çıplak gözle kolayca ayırt edilebilen ve genellikle bir arada bulunan alabastrin ve por-firoblastik dokulu ikincil jipslerin içinde dolomit tanelerine rastlanılmaktadır. Alabastrin jipsler beyaz, süt beyaz renkte homojen ve çok ince taneli, porfiroblastik jipsler ise genellikle ikincil jipslerin rekristalizasyon süreçleri sonucunda oluşmuşlardır (Şekil 8l).

Tüm bu sedimantolojik çalışmalara göre Ger-mik Formasyonu evaporitli serilerin deniz etkili kıyısal sabka veya denizden izolasyonu sağla-yan bir bariyer ile ayrılan sığ lagün ortamında

çökeldiği belirlenmiştir. Genelleştirilmiş ölçülü stratigrafik kesitlerdeki evaporitik (jips-anhidrit ağırlıklı) ve karbonat-marn-kil ağırlıklı çökel is-tifinin, iklimsel ve tektonik faaliyetlere bağlı ola-rak sürekli değişen deniz seviyesinden dolayı dikey ve yanal ölçekte birkaç defa tekrarlanıp değiştiği izlenmiştir (Şekil 9).

Mineraloji ve Petrografi

Kurtalan ve civarındaki Germik jips üyesinden 215 adet evaporit örneği alınmış ve ince kesitler hazırlanarak polarizan mikroskopta incelenmiş-tir. Polarizan mikroskopta ayırt edilemeyen jipsli örneklerin ise Taramalı Elektron Mikroskobunda (SEM) analizi yapılmıştır. Jips ve anhidritlere eş-lik eden minerallerin kalsit, dolomit, sölestin ve bazı kırıntılı mineraller (kuvars, feldispat, mika mineralleri, kil mineraleri gibi) olduğu ve bu mi-nerallerin sıkışma, ornatma ve çimentolanma gibi diyajenez süreçlerinden etkilendikleri tespit edilmiştir.

Germik Formasyonu içinde bulunan Germik jips üyesi genel olarak ikincil jipslerden ibaret olup,

Şekil 9. Germik jips üyesindeki ocakların deneştirilmesi.Figure 9. Correlation of quarries of the Germik gypsum member.

Yerbilimleri12

ilksel anhidrit kayaçlarının hidratasyonundan oluşmuştur. Hidratasyon sonucunda anhidrit-lerin, ilksel sedimanter ve kristalin özellikleri kaybolmamış, sadece anhidritlerin mikroyapı ve kristal yüzeyleri kısmen silinmiştir. İnce kesitler-de anhidrit latları ile anhidrit kalıntılarının gözlen-mesi, bunun en güzel kanıtıdır (Şekil 10a ve 10b). Hidratasyon kanalları ikincil jipslerde yaygın bir şekilde gözlenmiş, kanallar ve çatlaklar satin spar jipslerle doldurulmuştur. Satin spar jipsler anhidritin jipse dönüşmesi sırasında hacmin bü-yümesine bağlı olarak oluşup (Shearman et al. 1972), ortamda etkin bir çözünmenin olduğunu göstermektedir. Germik Formasyonu’ndan alı-nan örneklerden yapılan ince kesitlerde, optik özellikleri dikkate alınarak en çok gözlenen jips ve anhidritlere ait ikincil dokulardan porfiroblas-tik doku ve alabastrin doku gelişimleri (eş boyut-lu veya suturlu sınırlı, mikrokristalen gibi) yaygın olarak izlenmektedir (Şekil 10c ve 10d). Porfi-roblastik dokulu jipsler oldukça büyük ve ikiz-lenmeli olup, yaygın şekilde anhidrit kalıntılarını içerirler. Alabastrin jipsler ise genellikle porfirob-lastikların yerini almış bir şekilde ince kesitlerde gözlenmektedir (Şekil 10d).

İstifteki bazı kesitlerde ise; anhidrit latlarının oluşturduğu yumrulu (mozaik) doku ve kümes-teli gibi dokular da tespit edilmiştir (Şekil 10e). Masif jipsler ince-orta taneli, yer yer de kaba taneli olup tümüyle prizmatik kristallerden oluş-muş ve porfiroblastik doku göstermektedirler. Jipslerin yanında öz şekilli anhidrit kristalleri ve kapanımları da mevcuttur. Jipslerdeki mikro çatlak ve boşluklarına yerleşmiş satin spar jips-ler bulunmaktadır (Şekil 10f). Satin spar jipsler genelde bir kaç mm’den cm’ye kadar değişen bir birine paralel gelişmiş liflerden oluşurlar. Bunlarla beraber polarizan mikroskop çalış-malarında geç diyajenetik evrede ikincil jipsle-rin ornattığı stromatolitik yapılar (Şekil 10g ve 10h), bazı jips kristallerinin yerini alan özşekilli, yarı özşekilli ve özşekilsiz karbonat oluşumları (kalsitler ve dolomitler gibi) (Şekil 10j), ikincil jipslerin yerini alan geç zamanlı yarı özşekilli ve özşekilsiz sölestin mineralleri (Şekil 10k ve 10m) ve killlere, bitümlara ve organik pelloidal malzemelere rastlanmıştır (Şekil 10n). Bitümlu ara seviyeler, akıntı ya da dalga hareketleri ile sabkaya taşınan organik madde ile oluşmuştur.

Bazı seviyelerden yapılan SEM çalışmalarında ise, jips, karbonat ve sölestin minerallerine eşlik eden bazı kırıntılı (kuvars, feldispat ve montmo-rillonit gibi) mineraller saptanmıştır (Şekil 11a, 11b ve 11c). Sölestinin sülfatlarla yer değiştir-mesi evaporitlerde yaygın olup, sölestin, eva-porit kristallerini erken veya geç diyajenezde ornatarak oluşabilmektedir (Gündoğan et al. 2005). Özellikle Germik Formasyonu’nun alçıta-şı ocaklarından yapılan incekesitlerde gözlenen sölestinler, geç diyajenez safhasının yükselme evresinde yüzey sularının vasıtasıyla jipsin ve karbonatın çözünmesinden elde edilen Sr’ca zengin çözeltiler sayesinde ortama katılmıştır. Deniz etkili bu sabka ortamında Sr içeriğinin ve aynı zamanda tuzlu suların etkisi, sölestin oluşumuna sebep olmuştur. Dolayısıyla birçok örnekte sölestinler, ikincil alabastrin jipslerle ve karbonat oluşumları ile beraber ve yer yer on-ları ornatmış şekilde gözlenmektedir (Şekil 11d ve 11e). Bunlarla beraber SEM çalışmalarında rekristalize dolomit ve aragonit kristallerine de rastlanılmıştır (Şekil 11f).

Diyajenez

Germik Formasyonu evaporitleri üzerinde ya-pılan sedimantolojik, petrografik- mineralojik çalışmalar, evaporitlerin diyajenezini ve olu-şumlarında sıcaklık, tuzluluk ve basınç etkilerini açıklığa kavuşturmuştur. Germik Formasyo-nu’ndaki evaporitlerin diyajenetik gelişimi; kal-sit ve aragonit → dolomit → birincil anhidrit → porfiroblastik ikincil jips → alabastrin ikincil jips → ikincil kalsit ve/veya dolomit → sölestin şek-linde sıralanmaktadır (Şekil 12).

Germik Formasyonu diyajenetik jips litofasi-yesleri, (anhidrit ve ikincil jipsler), birbirini ta-kip eden süreçlerde oluşmuştur. Bu süreçler sinsedimanter depolanma (depolanma safha-sı), erken diyajenetik (yüzeyde ve sığ gömülme boyunca) ve geç diyajenetik (daha derin gö-mülme ve yükselme) evreleridir. Evaporitlerde gözlenen en önemli diyajenez süreçleri ise sı-kışma, çimentolanma, hidratasyon, yerini alma ve rekristalizasyonu içermektedir. Depolanma ve diyajenetik süreçler kökeni belirtmektedir. Germik Formasyonu’nda yüzeyde yaygın olarak gözlenen ikincil jips oluşumları da önceden var


Şekil 10. Germik Formasyonu jips üyesine ait; a: porfiroblastik jipsler içerisindeki anhidrit kalıntıları (An: Anhidrit kalıntıları; P: Porfiroblastik jips); b: karbonat matriks içindeki prizmatik anhidrit latları; c: suturlu sınırlı porfi-roblastik jipsler; d: alabastrin ve porfiroblastik dokulu jipsler (P: Porfiroblastik jipsler; Al: Alabastrin dokulu jipsler); e: yumrulu ikincil jipslerin tek nikol görüntüsü (Y: Yumru).; f: Alabastrin ve porfiroblastik jipslerin çatlaklarını dolduran satin spar jipsler; g: stromatolitik yapılı karbonat tanesinin tek nikol görüntüsü Str: Stromatolitik yapı); h: stromatolitik yapı içindeki diyajenetik jips mineralinin çift nikol görüntüsü (J: İkincil jips, Str: Stromatolitik yapı) j: Alabastrin jipsler içindeki özşekilli kalsit taneleri ve karbonatlaşmalar (Al: Alabastrin jipsler; K: Kalsit); k: Geç diyajenetik sölestin ve karbonat minerallerinin tek nikol görüntüsü (Sö: Sölestin; K: Karbonat); m: ikincil jipsi ornatan kalsit ve sölestinlerin çift nikol görüntüsü (K: Kalsit, Sö: Sö-lestin, J: Jips); n: jipsler içerisindeki pellet ve bitumlar (B: Bitum, P: Pellet).

Figure 10. Gypsum member of the Germik Formation; a: anhydrite relics in porphyroblastic gypsums (An: Anhydrite relics; P: Porphyroblastic gypsum); b: prismatic anhydrite lats in carbonate matrix; c: sutured porphyro-blastic gypsums; d: alabastrine and porphyroblastic textured gypsums (P: Porphyroblastic gypsums; Al: Alabastrine textured gypsums); e: Plane light image of nodular secondary gypsums (N:Nodule); f: Satin-spar gypsums filled fructures of alabastrine and porphyroblastic gypsums; g: plane light image of stro-matolitic carbonate grain. (Str: Stromatolitic structure,). h: crossed polars image of diagenetic gypsum minerals in stromatolitic structure. (J: Secondary gypsum; Str: Stromatolitic structure); j: euhedral calcite grains and carbonations in alabastrine gypsums (Al: Alabastrine gypsums; K: Calcite); k: plane light image of late diagenetic celestine and carbonate minerals (Sö: Celestite, K: Carbonate); m: crossed light image of calcite and celestites replaced by secondary gypsums (K: Calcite; Sö: Celestite, J: Gypsum); n: bitu-men and pellets in gypsums (B: Bitumen, P: Pellets).

Yerbilimleri14

Şekil 11. Germik Formasyonu jips üyesine ait SEM görüntüsü; a: ikincil jipslerle beraber bulunan kil minerali (simek-tit) ve özşekilsiz kalsitler (J: ikincil jipsler; Sm: Simektit; K: Kalsit); b: İkincil jipsleri ornatan otijenik biyotit mineralleri (Bi: Biyotit; J: İkincil jips); c: İkincil jipslerle beraber bulunan sölestin ve kuvars mineralleri (Ku: Kuvars; Sö: Sölestin; J; İkincil jips); d: İkincil jipslerle yerdeğiştiren özşekilli kalsit taneleri ve sölestinler (K: Kalsit; Sö: Sölestin; J: İkincil jips); e: İkincil jipslerin yerini alan sölestin mineralleri (Sö: Sölestin; J; İkincil jips); f: rekristalize dolomit.

Şekil 11. SEM image of Gypsum member of the Germik Formation; a: clay mineral (smectite) and anhedral calcite coexist with secondary gypsums (J: Secondary gypsums; Sm: Smectite; K: Calcite); b:Otogenic biotite minerals substituted secondary gypsums (Bi: Biotite; J: Secondary gypsum); c: celestite and quartz min-erlas coexist with secondary gypsums (Ku: Quartz; Sö: Celestite; J: Secondary gypsums); d: euhedral calcite grains and celestite displaced with secondary gypsums (K: Calcite; Sö: Celestite; J: Secondary gypsum): e: Celestite minerals replaced secondary gypsums (Sö: Celestite; J: Secondary gypsum); f: re-crystallized dolomite.


olan anhidritin değişik diyajenetik süreçlerden geçerek altere olması ile oluşmaktadır.

Germik Formasyonu’nda kalsitle beraber ara-gonit, ilksel evrede oluşmuş olup sinsediman-

ter (sedimantasyonla eş zamanlı) kökenlidir. Bu mineraller çok erken diyajenez boyunca daha sonra gelen sıvıların sonucunda dolomitlerle ile yer değiştirmiştir (Şekil 12). İlksel karbonat

Şekil 12. Germik Formasyonu evaporitlerinin diyajenetik gelişimini gösteren diyagram.Figure 12. Diagram showing the diagenetic development of the Germik Formation evaporites.

Yerbilimleri16

mineralleri, yüksek sıcaklık koşulları ve Mg2+/Ca2+ oranlarına bağlı olarak suda Mg+2 ve SO4

–2 iyonları ile reaksiyona geçerek dolomit ve jips-leri oluşturmuştur. Dolomit minerali Mg2+/Ca2+ oranının artması sonucunda yeraltı sularında oluşmaktadır. Bu oran arttığında sulardaki Mg+2 değeri, CaCO3’ca zengin sedimanları etkileye-rek dolomite dönüştürmektedir (Gündoğan et al. 2005).

Germik Formasyonu’nda ana sediman (kalsit) depolandıktan sonra ilksel prizmatik-çubuksu anhidrit mineralleri önceden oluşan evapori-tik olmayan sediman içinde büyümekte, yerini alma ve yer değiştirme süreçlerinde sabka or-tamında oluşmaktadır (Şekil 10b). Germik For-masyonu’ndaki benzer çalışmalara örnek ola-rak; Shearman (1966); Kinsman (1969); Caldwell (1976); Schreiber et al. (1976) ve Kasprzyk and Ortí (1998), erken diyajenetik anhidrit tanım-lamasının, ana (host) sediman depolandıktan sonra ve gömülme şartlarında sığda tamamen sıkışmadan önce oluşan anhidriti ifade ettiğini belirtmişlerdir.

Germik Formasyonu’nda erken diyajenetik saf-hada sediman sıkışması olmakta ve bu safhada ilksel anhidrit dokularında bazı deformasyonlar (kıvrımlar ve ondüleler gibi) meydana gelmek-tedir. Geç diyajenetik safhada tektonik hare-ketlerle anhidritin yükselmesi, yüzeye çıkması ve erozyonu yer değiştirmeye yol açmakta an-hidritler yeraltı suları ve meteorik sularla tema-sa geçerek alabastrin, porfiroblastik gibi ikincil jipsleri oluşturmaktadır (Şekil 10d). Düşük tuz-luluktaki yeraltı sularının veya meteorik suların katkısı su-kayaç etkileşiminde önemli faktör-lerdir. Çözünme ve yeniden çökelme süreçleri ile anhidrit-jips dönüşümü sırasındaki serbest kalan sular, satin spar damarların ve diğer mi-nerallerin (sölestin, silika ve kalsit) geç diyaje-netik safhada jipslerle yer değiştirmesine neden olmaktadır (Şekil 11b ve 11c).

Germik Formasyonu’nda anhidritin bünyesi-ne su alması ile oluşan hacim artışının kırık ve çatlaklara sebep olup, bu kırıkların satin spar tipi jipsler ile doldurulduğu; ayrıca bu çatlak ve kırıkların kalsit ile çimentolanıp geç diyaje-nezde çatlakların yakın kısımlarında jipsle yer değiştirdikleri arazi ve labaratuvar çalışmala-rında gözlenmektedir (Şekil 11d). Ayrıca SEM

çalışmalarında sıkça gözlenen beyaz renkteki sölestinlerin Sr’lu akışkanların artmasına bağlı olarak ikincil jipsleri kenarlarından itibaren or-nattıkları izlenmiştir (Şekil 11d ve 11e). Bunlarla beraber geç diyajenezde dolomit ve aragonit kristalleri rekristalizasyona uğramıştır (Şekil 11f). Back et al. (1983), freyatik veya vadoz şartlar altında sülfata doymamış boşluk sularında jips veya anhidritin çözündüğünü, serbest kalan Ca+2’nin kalsitin çökelebilmesi için CO3

-2 ile bir-leştiğini ifade etmiştir. Olaussen (1981) ve Ta-berner et al. (2002) ise bu süreçlerin serbest Sr+2’nin oluşmasına katkı sağladığını ve Sr+2’nin SO4

-2 ile birleşerek sölestini oluşturduğunu be-lirtmişlerdir. Bu sölestin oluşumları Ca+2 nin ser-best bırakılması ile Ca/Mg oranını artmasına ve dolayısıyla dolomitin çözünmesine ve yenilenen kalsit çökelimine neden olmaktadır (Şekil 12).

Bunlarla beraber Germik Formasyonu’nda sık-ça gözlenen kuvars, feldispat, mika ve kil mine-rallerinin bir kısmı sedimantasyon ile eş zamanlı oluşurken, diğer bir kısmı sonradan yüzey suları (karasal sular) ile taşınarak ortama gelmiştir. Or-tamda bulunan otijenik taneler (kuvars, feldis-pat gibi), geç diyajenezde jips, dolomit ve kalsit mineralleriyle yer değiştirmişlerdir. (Şekil 12).

ÇALIŞMA ALANININ PALEOCOĞRAFYASI

Germik evaporitlerinin oluşum ortamı ve havza geometrisini belirlemek amacıyla çalışma ala-nından 10 adet ölçülü stratigrafik kesit alınmıştır. Bu kesitler K–G ve B–D yönlü olarak deneştiril-miştir. Kesitlerin alındığı lokasyonlar Şekil 1’de, kesitlerin litolojik özellikleri ise Şekil 13’de ve-rilmiştir.

K-G yönlü kesitlerin korelasyon sonucuna göre; güney kesimler, daha çok sığ–lagün ortamını temsil eden laminalı bantlı-masif jips litofasiyes-leri ile başlarken, kuzey kesimler, lagün-sabka ortamını temsil eden killi jipsli birimlerden oluş-maktadır (Şekil 13 ve 14a). K-G hattı boyunca bütün kesitlerin yumrulu fasiyesteki jipsler ile örtülmesi bölgenin sığlaştığını ve hattın tama-mında yumrulu jipsler üzerine dolomitlerin ve bunların üzerine gelen masif jips litofasiyesleri-nin gözlenmesi, bölgesel ölçekte bir transgres-yona işaret etmektedir (Şekil 14b). Bölgenin kuzeyinde yumrulu, yumrulu bantlı litofasiyes


ve ondüleli jipsli yapıların olması bu kesimlerde lagün-sabka ortamına geçildiğini göstermek-tedir (Şekil 13 ve 14c). Tüm kesitlerin üst ke-simlerinin dolomitlerle sonlanması ise bölgede ikinci bir transgresyonu göstermektedir (Şekil 14d). Bölgenin kuzey ve güneyde kalan uç ke-simlerinin Lice Formasyonu Sulha Üyesi’ne ait sabka çökellerini belirten killi jipsli birimler ile örtülmesi denizin etkisinin bu kesimlerde de-vam ettiğini göstermektedir. Tektonizmadan etkilenmiş kuzey bölgeler ters faylarla yükse-lime uğramıştır. Bu bölge tabandan tavana doğru; Hoya Formasyonu’na ait sarı-bej renkli kireçtaşı, bej renkli çakıltaşı ve beyaz-gri renk-li tebeşirleşmiş kireçtaşlarından oluşmaktadır. Bunların üzerine Germik Formasyonu’na ait bol gözenekli sarı-bej renkli kireçtaşları ile kal-karenitler gelmektedir. Bölgenin üst kesimleri, Sulha Üyesi’ne ait killi jipsli birimler ile Yapılar

Üyesi’ne ait kırıntılılarla beraber bulunan yumru-lu ve ışınsal jipsler ile devam etmektedir. Dizilim en son Sulha Üyesi’ne ait killi jipsli birimler ve Uzunyazı Üyesi’ne ait karasal kırıntılılarla son bulmaktadır (Yeşilova ve Helvacı, 2012) (Şekil 13, 14e ve 14f). Kuzeydeki faylı yükselim böl-genin doğusunda da gözlenmektedir (Şekil 14a). Ancak doğu kesimlerde Germik Formasyonu’na ait kireçtaşı üyesinin üzerine jips üyesinin gel-mesi, kuzeyde jips üyesinin gözlenmemesi, bu-rada hızlı bir erozyonu düşündürmektedir.

Germik Formasyonu K-G deneştirilmesinde jips litofasiyeslerinin güneyden başlayarak kuzeye doğru sığ deniz-lagün-sabka ortamında çökel-diği belirlenmiştir (Şekil 13). Sığ denizin en son kalıntıları çok ince bir şekilde bölgenin kuzey ve güneyinde gözlenmektedir. Bölgenin genelinde dolomitlerin üzerine uyumsuz olarak akarsu ve taşkın ovası çökelleri ile temsil edilen Uzunyazı

Şekil 13. Germik Formasyonu K-G ve B-D yönlü ölçülü stratigrafik kesitlerdeki litofasiyesler ve depolanma ortam-ları

Figure 13. Germik Formation N-S and W-E direction lithofacies and depositional environments in the stratigraphic cross.

Yerbilimleri18

Şekil 14. Çalışma alanının paleocoğrafik gelişimi.Figure 14. Pelogeographic evolution of the study area.


Üyesi’nin gelmesi, bu kesimlerde artık karasal faaliyetin başladığını göstermektedir (Şekil 14e ve 14f).

B-D yönlü ölçülü stratigrafik kesitlerin deneş-tirilmesi sonucunda bölgenin doğu kesimleri, ters bir fayla yükselmektedir. Bölgenin batısını temsil eden kesimin tabanı lagün-sabka ortamı-nı işaret eden laminalı-bantlı ve yumrulu jipsler-le başlamakta ve üzerlerine dolomitler ve masif jipslerin gelmesi ise bölgede bir transgresyonu göstermektedir (Şekil 13, 14a ve 14b). Bunların üzerine sığ deniz ve lagünü ifade eden laminalı bantlı ve yumrulu jipsler gelmektedir (Şekil 13 ve 14c). Bu jipslerin üzerine batı kesimleri oluş-turan laminalı bantlı ve yumrulu jipsler gelirken doğu tarafta faylı bir yükselime uğrayan masif jipsler çökelmektedir (Şekil 13). Deneştirme-nin batı kesimi dolomitler ve bunların üzerine gelen Uzunyazı Üyesi ile son bulmaktadır. Bu kesimde jipslerin üzerine dolomitlerin gelmesi ikinci bir transgresyona işaret etmektedir (Şekil 14d). Germik Formasyonu batı kesimi fasiyes bazında incelendiğinde; sabkadan lagünel bir ortama geçmektedir (Şekil 13). Havzanın doğu kesimleri Hoya Formasyonu’na ait kireçtaşı bi-leşenli çakıltaşı ve beyaz-gri renkli tebeşirleşmiş kireçtaşlarından oluşmaktadır. Bunların üzerine bölgenin tamamında olduğu gibi Germik For-masyonu kireçtaşı üyesi gelmektedir. Bölgedeki jips üyesi genel olarak laminalı-bantlı jips, masif jips ve dolomitlerden oluşmaktadır. Jips üyesi en son çamur içinde yeniden işlenmiş yumrulu jipsler ile son bulmaktadır. Bu birimlerin üzerine sırasıyla Lice Formasyonu’na ait Yapılar Üyesi, Sulha Üyesi ve Şelmo Formasyonu’na ait Uzun-yazı Üyesi’nin çökelleri gelmektedir (Şekil 13, 14e ve 14f).

B-D korelasyonu, bölgenin batı kesimlerinde sabka-lagün, doğu kesimlerinde sığ denizel bir ortamı yansıtmaktadır. K-G korelasyonu ise ku-zeyde sabka-lagün, güneyde sığ denizel ortam koşullarını göstermektedir. Sonuç olarak, böl-gede Oligosen döneminde KB’dan GD’ya doğ-ru derinleşen bir denizel ortamın varlığı ortaya konulmuştur. Hoya ve Germik Formasyonları’nı oluşturan deniz, zamanla evaporasyonunun art-ması ve aşırı miktarda malzeme birikmesi sonu-cu gittikçe sığlaşan bir ortama geçmektedir (Şe-kil 14). Bu sığ ortam yer yer akarsuların egemen

olduğu çamur düzlüklerine dönüşmektedir. Lice Formasyonu Yapılar Üyesi’ne ait yumrulu ve lif-si-satin spar jipsler ile pembe renkli çamur ve bordo renkli kumtaşları böyle bir ortamda çö-kelmiştir. Sığlaşan sistemin en son ürünlerini, Lice Formasyonu Yapılar Üyesi’ne ait kireçtaşı ve Sulha Üyesi’ne ait killi jipsli birimler ile tuzlar oluşturmaktadır. Çalışma alanının K-KD kesim-lerini oluşturan bu birimler, denize ait son ürün-lerin bu kesimlerde çökeldiğini göstermektedir. Sistem bundan sonra tamamen karasal ortama dönüşmüş ve bu dönem aralığında volkanik fa-aliyet ve daha sonra akarsu çökelleri gelişmiştir (Şekil 14e ve 14f).

SONUÇLAR

Siirt ve civarındaki Oligosen yaşlı Germik For-masyonu evaporitlerin litofasiyesleri tanımlan-mıştır ve evaporitlerin esas olarak ikincil jips litofasiyeslerinden oluştukları saptanmıştır. İkincil jipslerin ilksel kayacının, anhidrit olduğu belirlenmiş, ilksel anhidritin erken ve geç diya-jenetik aşamalardan geçip, meteorik ve yer altı suları ile teması sonucunda bu ikincil jipsleri oluşturduğu tespit edilmiştir. İkincil jipsler ve birincil anhidritlere eşlik eden esas minerallerin sölestin, kalsit ve dolomit mineralleri olduğu ve bazı detritik ve kırıntılı minerallerin varlığı tespit edilmiştir. Evaporit mineralleri üzerinde sıcak-lık, tuzluluk ve basınç faktörlerinin etkin bir rol oynadığı saptanmış, erken ve geç diyajenetik evrede geçirdikleri diyajenez süreçleri (hidratas-yon, yerini alma, yer değiştirme ve rekristalizas-yon gibi) ortaya çıkarılmıştır.

Germik Formasyonu’nun oluşum ortamı ve paleocoğrafik evriminin ortaya çıkarılması açı-sından K-G ve B-D yönlü ölçülü stratigrafik ke-sitler deneştirilmiştir. Korelasyonlar sonucunda Germik Formasyonu’nda tanımlanan evaporitik litofasiyesler (laminalı, bantlı masif ve yumrulu) ile ardalanmalı birimler (karbonatlar, çamurtaşı ve marn) ve bu fasiyeslerdeki sedimanter ya-pılar, (ondüleli, kıvrımlı stromatolitik algal yapı gibi) birimlerin kıyısal sabkadan sığ denizele kadar değişen ortamlarda çökeldiğini göster-miştir. Korelasyonlara göre Hoya ve Germik Formasyonları’nı oluşturan deniz, evaporasyo-nun artması ve malzeme birikmesi sonucu git-tikçe sığlaşan, daha sonra sığ ortam, sonuçta

Yerbilimleri20

akarsuların egemen olduğu çamur düzlükleri gelişmiş ve tamamen karasal ortama dönüş-müştür.

KATKI BELİRTME

Petrografik ince kesitlerin hazırlanmasında ve ince kesitlerin yorumlarına katkıda bulunan İbrahim Gündoğan’a (Dokuz Eylül Üniversite-si Mühendislik Fakültesi), arazi çalışmalarında katkıda bulunan, kesit ve haritaların çizimlerin-de yardım eden Çetin Yeşilova’ya (Yüzüncü Yıl Üniversitesi); SEM ve XRD analizleri ile izotop analizlerinin yapılmasında yardımcı olan Emilio Carillo Alvarez’e (Barcelona Üniversitesi) te-şekkür ederiz. Ayrıca makalenin gelişmesinde-ki yorumu ve katkılarından dolayı Attila Çiner’e (Hacettepe Üniversitesi Mühendislik Fakültesi) teşekkür ederiz.

KAYNAKLAR

Back, W., Hanshaw, B.B., Plummer, L.N., Tahn, P.H., Rightmire, C.T., and Rubin, M., 1983. Process and rate of dedolomiti-zation: Mass transfer and 14C dating in a regional carbonate aquifer. Geol. Surv. Amer. Bull., 94, 1415-1429.

Butler, G. P., Kendall, C. G. St. C., Kinsman, D. J. J., Shearman, D. J., and Skipwith, A. d’E., 1964. Recent anhydrite from the Trucial Coast of the Arabian Gulf. Geolo-gical Society of London, Circular, 120, 3.

Butler, G. P.,1969. Modern evaporite deposition and geochemistry of coexisting brines, the sabkha, Trucial Coast, Arabian Gulf. Journal of Sedimentary Petrology, 39, 70–89.

Caldwell, R. H., 1976. Holocene gypsum depo-sits of the Bullara Sunkland, Carnarvon Basin, Western Australia (PhD Thesis). Univ. Western, Australia (unpublished).

Coşkun, B., 2004. Arabian-Anatolian plate mo-vements and related trends in southe-ast Turkey’s oilfields. Energy Sources, 26, 987–1003.

Curtis, R., Evans, G., Kinsman, D. J. J., and Shearman, D. J., 1963. Association of dolomite and anhydrite in recent sedi-

ments of the Persian Gulf. Nature, l97, 679–680.

Dağıstan, H., and Şimşek, S., 2005. Geological and hydrogeological investigation of Kozluk-Taşlıdere (Batman) geothermal field. Proceedings World Geothermal Congress, (eds.) 1–8.

Gilmour, N., and Makel, G., 1996. 3D Geometry and kinematics of the N.V. Turkse Shell thrust belt oil fields, Southeast Turkey. Musee National d’Historie Naturella, 170, 524–547.

Günay, Y., 1998. Güneydoğu Anadolu’nun jeo-lojisi. TPAO, 3939., Ankara (Türkçe).

Gündoğan, İ., Önal, M., and Depçi, T., 2005. Sedimentology, petrography and dia-genesis of Eocene-Oligocene evapori-tes: the Tuzhisar Formation, SW Sivas Basin, Turkey. Journal of Asian Earth Science, 25, 791–803.

Hardie, L. A., and Eugster, H. P., 1971. The de-positional environment of marine eva-porites a case for shallow, clastic accu-mulation. Sedimentology, 16, 187–220.

Hardie, L.A., 1984. Evaporites: Marine or non-marine? American Journal of Science, 284, 193–240.

Kasprzyk., A., and Orti., F., 1998. Paleogeog-raphic and burial controls on anhydrite genesie: a case study from the bade-nian evaporite basine of the carpathian fordeep (southern Poland, western Uk-raine). Sedimentology, 45, 889-907.

Kendall, A. C., 1981. Continental and supratidal (sabkha) evaporites. İn: Facies Models. Geoscience, 1, 145–157.

Kinsman, D. J. J., 1969. Models of formation, sedimentary associations and diag-nositic features of shallowwater and supratidal evaporites. Am. Assoc. Petr. Geol., 53, 830-840.

Maxon, J. H., 1936. Geology of petroleum pos-sibilities of the Hermis dome. MTA, 255., Ankara (İngilizce).

Mossop, G. D., and Shearman, D.J., 1973. Ori-gins of secondary gypsum rocks. Trans. İnst. Min. Metal, 82, 147–154.


Okay, A. İ., Zattin, M., and Cavazza, W., 2010. Apatite fission-track data for the Mio-cene Arabia-Eurasia collision. Geology, 38, 35–38.

Olaussen, S., 1981. Marine incursion in Upper Paleozoic sedimentary rocks of the Oslo Region, Southern Norway. Geol. Mag., 118, 381–388.

Önenç, D. İ., 2004. MTA Genel Müdürlüğü’nün Türkiye potas tuzu aramalarına yönelik çalışmaları. TMMOB JMO Yayınları, 81, 285–305.

Özkaya, İ., 1974. Güneydogu Anadolu Sason ve Baykan yöresinin stratigrafisi. TMMOB JMO Yayınları, 17, 51-72.

Öztürk, M., ve Çelik, R., 2008. Diyarbakır Ovası’nın yeraltı su seviye haritalarının coğrafik bilgi sistemi (Cbs) ile tespiti. TMMOB 2. Su Politikaları Kongresi Bil-dirileri, (eds.) 125–134.

Perinçek, D., 1980. GD Anadolu’da allokton bi-rimler. TJK Bilimsel ve Teknik Kurultayı Bildiri Özetleri, (eds.) 115–116.

Perinçek, D., Duran, O., Bozdogan, N., ve Ço-ruh, T., 1992. Güneydoğu Türkiye’de otokton sedimanter kayaların stratigra-fisi ve paleocoğrafik evrimi: Türkiye ve çevresinin tektoniği, petrol potansiyeli. Ozan Sungurlu Sempozyumu Bildirileri, (eds.), 274–305.

Schreiber, B. C., Freidman, G. M., Decima, A., Schreiber, E., 1976. Depositional envi-ronments of Upper Miocene (Messini-en) evaporite deposites of the Silician Basin. Sedimentology, 23, 729–760.

Shearman, D. J., 1963. Recent anhydrite, gypsum, dolomite, and halite from the coastal flats of the Persian Gulf: Proce-edings. Geological Society of London, 1607, 63–65.

Shearman, D. J., 1966. Origin of marine evapori-tes by diagenesis. Trans. Inst. Min. Me-tal., 75, 208-215.

Shearman, D. J., Mossop, G. D., Dunsmore, H., and Martin, M., 1972. Origin of gypsum veins by hydrolic fracture. Institution of Mining and Metallurgy Transactions, 81, 149–155.

Smoot, J. P., and Lowenstein, T. K., 1991. De-positional environments of nonmarine evaporites. Developments in Sedimen-tology, 50, 189–347.

Taberner, C., Marshall, J.D., Hendry, J.P., Pierre, C., and Thirlwall, M.F., 2002. Celestite formation, bacterial sulphate reduction and carbonate cementation of Eocene reefs and basinal sediments (Igualada, NE Spain). Sedimentology, 49, 171 – 190.

Tonbul, S., ve Sunkar, M., 2008. Batman şehrin-de yer seçiminin jeomorfolojik özellikler ve doğal risk açısından değerlendirilme-si. Ulusal Jeomorfoloji Sempozyumu Bildirileri, (eds.) 103–114.

Türkmen, İ., Aksoy, E., Orhan, H., Nazik, A., ve Koç Taşgın, C., 2010. Şelmo Formasyonu’nun Adıyaman dolayındaki yüzeylemelerinin sedimantolojik özellik-leri ve yöresel tektonikle ilişkisi. TUBİ-TAK, 107Y291., Ankara (Türkçe).

Varol, B., Araz, H., Karadenizli, L., Kazancı, N., Seyitoğlu, G., Şen, Ş., 2002. Sedimen-tology and paleogeography of Miocene evaporitic succession in the North of Çankırı-Çorum basin, Central Anatolia, Turkey. Carbonates and Evaporites, 17, 197–209.

Warren, J. K., 1991. Sulfate dominated sea-mar-ginal and platform evaporitive settings: Sabkhas and salinas, mudflats and sal-terns. Developments in Sedimentology, 50, 69–187.

Yeşilova, Ç., ve Helvacı, C., 2012. Batman-Si-irt kuzeyi stratigrafisi ve sedimantolojisi, Türkiye. Türkiye Petrol Jeologları Dergi-si, 23, 7 - 49.

Yılmaz, E., ve Duran, O., 1997. Güneydoğu Bölgesi Otokton ve Allokton Birimleri Stratigrafisi Adlama Sözlüğü. Türkiye Petrolleri A.O. Araştırma Merkezi Grubu Başkanlığı, 31., Ankara (Türkçe).

Ziegler, M. A., 2001. Late Permian to Holoce-ne paleofacies evolution of the Arabian Plate and İts hydrocarbon occurrences. GeoArabia, 6, 445.

Yerbilimleri22


Ankara için Deprem Olasılığı Tahminleri

Probability of Earthquake Occurrences to Ankara

BÜLENT ÖZMEN*

Gazi Üniversitesi, Deprem Mühendisliği Uygulama ve Araştırma Merkezi, 06570, Maltepe-Ankara

Geliş (received) : 06 Eylül (September) 2012 Kabul (accepted) : 27 Mart March 2013

ÖZAnkara ili genel olarak depremsellik ve deprem tehlikesi açısından güvenli bir yer olarak bilinir. Fakat son yıllar-da meydana gelmiş olan depremler bunun böyle olmayabileceğini göstermeye başlamıştır. Bu nedenle güncel verilerin ışığı altında bölgenin depremselliğinin, deprem tehlikesinin yeniden gözden geçirilmesi gerekmektedir. Çalışmanın amacı, Ankara kent merkezini 50, 100 ve 150 km çevreleyecek şekilde çizilen ve sismotektonik bölge olarak kabul edilen yerlerde meydana gelmiş M >= 4.0 olan deprem verilerinden yararlanarak her bölge için Guten-berg – Richter büyüklük – sıklık bağıntısındaki a ve b parametrelerini bulmak, bu parametrelerden yararlanarak ve Poisson yöntemini kullanarak farklı büyüklükteki depremlerin meydana gelme olasılıklarını ve dönüş periyotlarını tahmin ederek Ankara’nın deprem tehlikesini belirleme çalışmalarına katkı sağlamaktır.

Anahtar Kelimeler: Ankara, depremsellik, büyüklük-sıklık ilişkisi, Poisson yöntemi

ABSTRACT

Ankara is generally known to be a safe place in terms of seismicity and earthquake hazard. But the earthquakes that have occurred in recent years has begun to show us it may not be. Therefore, using new and updated data, seismicity of the region, the seismic hazard should be revised. The aim of this study is to determine the a and b parameters in a Gutenberg-Richter magnitude-frequency relationship using data from earthquakes of Mw >= 4.0 that have occurred in regions with 50, 100 and 150 km radius between 1900–2011; and based on these parameters and a Poisson Model, to predict the probability of occurrence of further earthquakes of different magnitudes and their return periods and to contribute to the determination of earthquake hazard studies.

Keywords: Ankara, seismicity, magnitude-frequency relation, Poisson method

B Özmene-posta: [email protected]

GİRİŞ

Ankara, İç Anadolu bölgesinde yer alır ve dört tarafı kuzeyden Kuzey Anadolu fay zonu, gü-neydoğudan Seyfe fay zonu (Koçyiğit, 2000), güneyden Tuz Gölü fay zonu (Şaroğlu vd., 1987), doğudan Ezinepazarı fayı (Şaroğlu vd., 1987) ve güneybatıdan Eskişehir fay zonu (Şa-roğlu vd., 1987) tarafından çevrelenmiş durum-dadır. Ankara kent merkezi adı geçen bu faylara 60 - 80 km uzaklıktadır. Ankara’nın Çamlıdere ve Kızılcahamam ilçeleri Kuzey Anadolu fay zonuna, Elmadağ ve Kalecik gibi ilçeleri Ezine-pazarı fayına, Şereflikoçhisar, Evren, Bala ve Haymana gibi ilçeleri de Tuz Gölü fay zonuna çok yakın 20 – 30 km uzaklıktadır. Adı geçen bu faylar yedi (M >= 7.0) den büyük deprem üret-me potansiyeline sahiptir ve Ankara için önemli bir tehdit kaynağıdır. Bu faylara ilave olarak, An-kara kent merkezi de dahil olmak üzere, Ankara il sınırları içinde bir çok aktif fay bulunmaktadır. Ancak uzunlukları kısa olan bu faylar yukarıda sayılan faylara göre daha küçük orta büyüklükte (5.0 < M < 6.0) fakat hasara neden olabilecek şiddette deprem üretme potansiyeline sahiptir. Ankara kent merkezi Mülga Bayındırlık ve İskân Bakanlığı tarafından 1996 yılında yayımlanan, bakanlar kurulu kararı ile yürürlüğe giren ve ha-len geçerli bulunan resmi deprem bölgeleri ha-ritasına göre IV. derece deprem bölgesinde yer almaktadır. Yani 50 yılda %90 ihtimalle aşılma-yacak yer ivmesi 0.1 g dir. Ankara il sınırlarının ise %8’i I. Derece, % 21’i II. Derece, %32’si III. Derece ve %38’i IV. Derece deprem bölgesinde yer almaktadır (Şekil 1).

Ankara’nın deprem tehlikesine yönelik bugüne kadar yapılan çalışmaların önemlileri aşağıdaki gibidir:

Tabban (1976), 1938 ve 1944 yıllarındaki şehir yerleşimi ile, bugünkü yerleşimin çok farklı oldu-ğunu, Ankara’nın alüvyon sahalara doğru geniş-lediğini ve bu nedenle civarında oluşabilecek bir depremden geçmişe göre çok daha fazla hasar görebileceğini belirtmiştir.

Ergünay (1978)’a göre Ankara, kent merkezini 50 km çevreleyen bir alan içerisinde oluşacak küçük depremlerin (M ≤ 5.0) ve 70 - 100 km lik uzaklıklar arasında oluşacak büyük depremlerin (M ≥ 7.0) etkisinde kalan bir kenttir.

Çetinkaya vd., (1993), Ankara için sismotekto-nik bölge olarak; 390 – 410 Kuzey enlemleri ile 31.50 – 34.50 Doğu boylamları arasında kalan yaklaşık 220 x 250 km2’lik bir alanı kabul etmiş, bu bölgeye düşen depremlerden yararlanarak ve Gumbel (1958) tarafından önerilen Yıllık Uç Değerler Yöntemini kullanarak Ankara bölgesi için 99 yıl içinde meydana gelebilecek maksi-mum deprem büyüklüğünü 7.8 olarak tahmin etmiştir.

Pampal (2000), Ankara ve çevresinin tarihsel ve güncel deprem aktivitesi incelendiğinde bölge-nin yüksek deprem tehlikesi altında olduğunu ve kent merkezinin jeolojik özellikleri bakımın-dan da deprem hasarlarını artırıcı özelliklere sa-hip olduğunu vurgulamaktadır.

Koçyiğit (2000, 2008), Ankara ve bağlı yerleşim birimlerinin, Kuzey Anadolu fay sistemi gibi çok aktif ve plaka sınırı niteliğinde bir deprem kay-nağı ile Çeltikçi, Ayaş, İnönü – Eskişehir, Tuz-gölü, Seyfe, Salanda, Kesikköprü, Küredağ, Ba-laban ve Afşar fay zonları gibi aktif, yinelenme aralığı oldukça uzun fakat yıkıcı deprem üreten/üretme potansiyeli bulunan fay ve fay sistemle-rinden dolayı deprem tehlikesine açık olduğu ve bu bağlamda, Ankara bölgesinin yeni deprem tehlike haritasının hazırlanması, ayrıntılı mikro-bölgeleme çalışmalarının yapılması ve bunları baz alan deprem risk değerlendirmelerine geçil-mesinin bir zorunluluk olduğunu belirtmiştir.

Kasapoğlu (2000) ise kenti etkileyebilecek dep-rem kaynak zonlarında meydana gelebilecek büyük bir depremde, 1938 ve 1944 yıllarında oluşan depremlerin neden olduğu hasarlardan çok daha farklı hasarlar olabileceğini vurgula-mıştır.

Seyitoğlu vd., (2006), Ankara bölgesinin şimdi-ye kadar çok fazla hasar yapacak şekilde büyük depremlerin merkezi olmadığını, ancak bölge-nin kuzeyinden geçen ve günümüzde aktif olan Kuzey Anadolu fayı ile güneyinde yer alan ve birbirini kesen genç fay zonları boyunca oluşan depremlerden önemli derecede etkilendiğini belirtmiştir.

Kalafat vd., (2008), Ankara ilinin gerek tarihsel, gerekse aletsel dönemde çok büyük bir sismik tehlike oluşturacak kaynaklara sahip olmadığını,

Yerbilimleri24

fakat kentin çok hızlı ve denetimsiz büyümesi, yapıların kalitesinin deprem güvenli olmayışı, uygun yapı tarzının yer-zemin özelliklerini dikka-te almadan yapılması ve yeni imara açılan alan-larda yerbilimleri kriterlerine dikkat edilmemesi nedeniyle kentin deprem riskinin yükseldiğini belirtmiştir.

Gökten ve Varol (2010), Ankara kenti ve dolayın-da çeşitli faylar bulunmakla birlikte bugüne ka-dar bunların üretebileceği depremin ne olacağı konusunda yapılan çalışmaların sınırlı olduğunu, kentin Orta Anadolu bölgesini çevreleyen tekto-nik unsurların etkisi altında olduğunu, bunların oluşturabileceği bir depremden de Ankara’nın kaçınılmaz bir şekilde etkileneceğini; bunun en belirgin örneğinin 12 Kasım 1999 depreminde görüldüğünü ve kentin özellikle batı kesiminde alüvyonlar üzerinde yer alan bazı yapılarda ha-sarlar meydana geldiğini belirtmiştir.

Yukarıdaki çalışmalara ilave olarak bu çalışma-da, Ankara kent merkezini 50, 100 ve 150 km çevreleyecek şekilde çizilen ve sismotektonik bölge olarak kabul edilen yerlerde meydana gelmiş büyüklüğü M >= 4.0 olan deprem veri-lerinden yararlanarak her bölge için Gutenberg – Richter büyüklük – sıklık bağıntısındaki a ve b parametreleri bulunacak, bu parametrelerden yararlanarak ve Poisson yöntemi kullanılarak her sismotektonik bölge için değişik büyüklük-lerdeki depremlerin meydana gelme olasılıkları ve bunların dönüş periyotları hesaplanacaktır.

Dünyanın değişik bölgelerinde depremlerin meydana gelme olasılıkları ve dönüş periyot-larını belirleyebilmek için birçok çalışma yapıl-mıştır. Bu çalışmalara Türkiye’nin farklı bölge-leri için Sayıl ve Osmanşahin (2003); Kahraman vd., (2004); Sayıl ve Osmanşahin (2005); Bay-rak vd., (2005); Çobanoğlu vd., (2006); Sayıl ve Osmanşahin (2008); Firuzan (2008); Kahraman

Şekil 1. Ankara’nın deprem bölgeleri haritası Figure 1. Earthquake zoning map of Ankara

Özmen 25

vd., (2008); Bayrak (2009); Sayıl (2009); Bayrak vd., (2009); Genç ve Yürür (2010), Çobanoğlu ve Alkaya (2011) ve Bayrak ve Bayrak (2011) tarafından yapılan çalışmalar ve diğer bölgeler içinde Manakou ve Tsapanos (2000); Lee ve Tsai (2005) ve Rafi (2005) tarafından yapılan ça-lışmalar örnek olarak verilebilir.

ANKARA ve YAKIN ÇEVRESİNİN DEPREM ETKİNLİĞİ ve AKTİF FAYLARI

Ankara ve yakın civarının deprem etkinliği Anka-ra kent merkezini 150 km çevreleyecek şekilde çizilen bölge içine düşen ve 1900 - 2011 yılları arasında meydana gelmiş büyüklüğü M >= 2.0 olan deprem verilerinden yararlanarak belirlen-miştir (Şekil 2). Depremler, deprem verileri bö-lümün de detayları verilen deprem katalogların-dan alınmıştır. Şekil 2’deki aktif faylar ise Şaroğ-lu vd., (1992); Özsayın ve Dirik (2007); Koçyiğit (2008) ve Seyitoğlu (2007) dan derlenmiştir.

Depremlerin büyük bir çoğunluğunun Kuzey Anadolu fay zonu ve yakın çevresinde yer aldığı ve büyük depremlerin bu bölgede olduğu gö-rülmektedir. Diğer bir yoğunlaşmada Ankara’nın GD’ sunda Tuzgölü ve Seyfe fay zonu civarın-dadır. Orta ve Bala civarındaki deprem küme-lenmeleri de 06.06.2000 tarihinde meydana gelen Orta - Çankırı ve 31.07.2005, 20.12.2007 ve 27.12.2007 tarihlerinde meydana gelen Bala depremleri nedeniyledir.

Deprem verileri

Bu çalışmada Ergin vd., (1967); Ergin vd., (1971); Öcal (1968a, b); Alsan vd., (1975); Pı-nar ve Lahn (1952); Gencoğlu ve Tabban (1988) ve Gencoğlu vd., (1990), Başbakanlık Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı Deprem Dai-resi Başkanlığı, Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi Deprem Araştırma Enstitüsü ve Gazi Üniversitesi Deprem Mühendisliği Uygula-ma ve Araştırma Merkezi tarafından hazırlanmış olan 11 ayrı katalogdan yararlanılmıştır. Birçok katalogun detaylı bir şekilde incelenmesi, dep-rem verilerinin karşılaştırılması, birbirlerindeki eksiklikleri giderecek şekilde revize edilmesi gibi çalışmalar yapılarak inceleme bölgesi için mümkün olabilecek en kapsamlı ve en doğru deprem veri tabanı elde edilmeye çalışılmıştır.

Bu çalışmada kataloglardaki büyüklük değerle-ri olduğu gibi alınmış, sadece şiddet değeri (Io) verilen depremlerin büyüklüğü (M) ise M = 0.592 Io + 1.63 bağıntısı (İpek vd., (1965)) kullanılarak hesaplanmıştır. Katalogda yeknesaklık sağla-mak için farklı büyüklük ölçeğindeki (Ms, Md, Mb) depremler Mw = 0.6798Ms + 2.0402; Mw = 1.2413Mb – 0.8994; Mw = 0.9495Md + 0.4181 ve Mw = 0.7768ML + 1.5921 ilişkiler kullanılarak Mw’ye dönüştürülmüştür (Ulusay vd., 2004).

Poisson yönteminin bağımsızlık koşulunun sağ-lanması için öncü ve artçı depremlerin katalog-dan ayıklanması gerekmektedir. 5.5 ve daha büyük depremlerin öncü ve artçı şoklarının ola-bileceği varsayılarak ve aktif fay haritalarından yararlanarak ana şoktan altı ay önce ve sonra fay doğrultusu boyunca meydana gelmiş dep-remler öncü ve/veya artçı şok kabul edilerek ayıklanmıştır.

Aktif Faylar

İnceleme alanında Kuzey Anadolu, Eskişehir, Tuzgölü, Seyfe, Dodurga fay zonları, Ezinepaza-rı, Afşar ve Karakeçili fayları ve Eldivan Elmadağ tektonik kaması gibi aktif faylar yer almaktadır.

Kuzey Anadolu Fay Zonu: Yaklaşık 1700 km uzunlukta, 1-110 km genişlikte, kuzeyde Avras-ya levhası ile güneyde Anadolu levhacığını ayıran sağ yanal doğrultu atımlı birkaç fay kuşağı, çok sayıda fay takımı ve tekil faylardan oluşur (Rojay ve Koçyiğit, 2009). Jeodezik veriler KAFS üze-rinde yılda 24 ± 1 mm sağ yanal harekete işaret eder (Erturaç ve Tüysüz, 2009). Türkiye’nin en önemli, en aktif diri faylarından biridir.

Eskişehir Fay Zonu: Şaroğlu vd., (1987 ve 1992), Eskişehir – Bursa arasında genel gidişi KB-GD olan ve birbirinden kopuk birçok fayı; doğrultularının birbirlerinin devamı olacak şe-kilde uyumluluk göstermeleri, Kuzey Anadolu fay zonu ve Ege grabenlerinin tektonik rejimi arasında bir ara zon oluşturmaları nedeniy-le Eskişehir – Bursa fay zonu altında toplamış ve bunları İnönü – Dodurga fay zonu, Eskişehir fay zonu ve Kaymaz fayı olarak isimlendirerek alt bölümler halinde incelemiştir. Aynı yazarlar bu fayların diri olduğunu vurgulamış ve KB gi-dişli olan fay segmentlerini doğrultu atımlı, D-B ve BKB gidişli fayları da normal faylar olarak

Yerbilimleri26

yorumlamışlardır. Özsayın ve Dirik (2007) tara-fından bu fay zonu; tip lokalitesinin İnönü ilçesi olması, geniş makaslama zonunun özelliklerinin batıdan doğuya doğru değişmesi ve farklı birçok fay zonundan oluşması nedeniyle yeniden de-ğerlendirilmiş ve İnönü – Eskişehir fay sistemi olarak isimlendirilmiştir. Aynı yazarlar bu siste-min Batı’da Uludağ’dan (Bursa) güneydoğu’da Sultanhanı’na (Konya) kadar yaklaşık KB-GD yönünde uzandığını ve bu sistemin Eskişehir, Ilıca, Yeniceoba, Cihanbeyli ve Sultanhanı fay zonlarından oluştuğunu belirtmişlerdir.

Tuz Gölü Fay Zonu: Tuz Gölü fay zonu Paşadağ ile Bor arasında uzanır ve genel gidişi KB - GD dur. Yaklaşık 220 km uzunluğunda, 5-25 km ge-

nişliğindedir ve Orta Anadolu’nun en önemli kıta içi aktif fay zonlarından birisidir.

Ezine Pazarı Fayı: Niksar’ın 10 km güneyinde, Kuzey Anadolu Fayından ayrılarak GB’ya doğru uzanan Ezinepazarı, Amasya, Sungurlu yörele-rinden geçen ve Delice güneyinde sönümlenen, yaklaşık 250 km uzunluğunda sağ yönlü doğrul-tu atımlı bir faydır (Şaroğlu vd., 1987).

Seyfe Fay Zonu: Yaklaşık 120 km uzunluğunda, KB – GD uzanımlı ve bir kaç km genişliğinde sağ yanal doğrultu atımlı bir fay zonudur, gü-neydoğuda Hasanlar beldesi ile kuzeybatıda Kırıkkale arasında uzanır ve bir kaç yüz metre ile 20 km uzunluğunda, birbirine koşut uzanımlı faylardan oluşur (Koçyiğit, 2000).

21

Şekil 2

Şekil 2. Bölgede meydana gelmiş depremlerin dağılımı Figure 2. Spatial distribution of earthquakes in the region

Özmen 27

Eldivan – Elmadağ Tektonik Kaması: Seyitoğ-lu vd., (2006 ve 2007)’na göre Eldivan – Elma-dağ tektonik kaması Ankara ile Çankırı arasında KKD gidişli doğu kenarı bindirmeli, batı kenarı ise normal faylı, Kuzey Anadolu fayı ve onun bir kolu olan Kırıkkale – Erbaa fayı arasındaki KB-GD sıkışma sonucu ortaya çıkmış bir neoteknik yapıdır.

Dodurga Fayı: Emre vd., (2001), Orta ilçesinin 10 km. batısında yer alan fayın toplam uzunlu-ğunun 22 km., genel doğrultusunun K100D oldu-ğunu, kuzeye doğru gidildikçe diri faylara özgü morfolojik bulguların arttığını ve Dodurga’nın yaklaşık 750 metre kuzeyindeki küçük bir sel kanalında ölçtükleri 12-15 metrelik sol yönlü ötelenmeye dayanarak fayın sol yönlü doğrultu atımlı bir fay olduğunu belirtmişlerdir.

Afşar ve Karakeçili Fayları: Kasapoğlu (2008) ta-rafından bu fayların genelde düşey hareketlerin egemen olduğu normal fay karakterinde olmak-la birlikte hemen hepsinde, çok küçük de olsa doğrultu atımlı harekete neden olan bir yatay bileşenin de söz konusu olduğu ve bu fayların üretebileceği maksimum deprem büyüklüğü-nün M = 6.0 olacağı belirtilmiştir. Bu fayların aktif olduğu Şaroğlu vd., (1987) tarafından da belirtilmiştir.

YÖNTEM

Olasılık tahminlerinde en yaygın olarak Poisson yöntemi kullanılır. Bu yöntem deprem oluşum-larının hafızasız olduğunu ve bir kaynak bölge-si içinde depremlerin gerek konum ve gerekse zaman açısından birbirinden bağımsız olarak meydana geldiğini kabul eder.

Deprem oluşumunun Poisson yöntemine uygun olabilmesi için şu varsayımların geçerli olması gerekir (Gülkan ve Gürpınar (1977)): (1) Deprem-ler zamanda bağımsızdır, yani bu yıl olacak bir deprem gelecek yıl olabilecek bir depremin olu-şunu önceden etkilemez, (2) Depremler uzayda bağımsızdır, yani belirli bir kaynaktan oluşacak deprem başka bir kaynakta meydana gelecek bir depremi etkilemez, (3) Aynı an ve aynı yerde iki ayrı depremin olma olasılığı sıfırdır.

İncelenilen bir bölgede, t zaman süresinde, mü-hendislik yapılarını etkileyebilecek büyüklükte

(M > M0), n sayıda deprem olma olasılığı Pois-son yöntemine göre şöyledir:

!)()(

xtetP

xt

xυυ−

=

Burada; Px(t) = t zaman süresinde x adet dep-rem olma olasılığı, x = olay sayısı, υ = birim zaman süresinde (genellikle bir yıl) meydana gelen büyüklüğü M0’a eşit veya M0’dan büyük depremlerin ortalama sayısıdır.

Yücemen ve Akkaya (1995), Kuzey Anadolu fay zonu için stokastik modellerden en yaygın kul-lanımı olan Poisson, Uç Değer ve Markov mo-dellerini kullanarak elde ettikleri sonuçların kar-şılaştırmalı bir incelemesini yapmış ve Poisson yönteminin yeterli olacağı sonucuna varmıştır.

Büyüklük – Sıklık ilişkisi

Deprem istatistiğinin temel bağıntısı olan ve Gutenberg-Richter tarafından geliştirilen dep-rem büyüklüğü M’yi, bir yıldaki tüm depremlerin adedi N’ye bağlayan LogN = a – bM (1) bağıntısı depremsellik ve deprem büyüklüklerinin olası-lık dağılımlarını belirlemek için kullanılmaktadır (Gutenberg ve Richter (1956)). Bu bağıntıdaki a ve b parametreleri, her bölgenin birbirinden farklı tektonik özellikler göstermesi nedeniyle farklı değerler almaktadır. İncelenilen bölgenin büyüklüğüne, gözlem süresine ve gözlem sü-resindeki deprem etkinliğine bağlı olan a para-metresi “Ortalama Yıllık Sismik Aktivite İndeksi”, incelenilen bölgenin tektonik özelliklerine göre farklılık gösteren b parametresi ise “Sismotek-tonik Parametre” olarak tanımlanmaktadır (Tab-ban ve Gencoğlu (1975)). Yapılan incelemelerle büyük b değerinin zayıf bir gerilim düşmesini, küçük b değerinin ise büyük bir gerilim düşme-sini gösterdiği saptanmıştır.

Büyüklük - Sıklık ilişkisi ve Poisson yöntemin-den yararlanarak farklı büyüklükteki depremle-rin gelecekte belirli zaman aralıklarında meyda-na gelme olasılıkları, diğer bir deyişle deprem tehlikesinin belirlenmesine yönelik hesaplama-lar, olasılık yöntemleriyle yapılabilmektedir.

Aşağıdaki bağıntılar yardımıyla verilen bir za-manda M1 değerinden büyük veya ona eşit

Yerbilimleri28

depremlerin yıllık ortalama oluş sayısı n(M≥M1) hesaplanabilir (Tuksal (1976); Alptekin (1978), Sayıl ve Osmanşahin (2008)).Yığınsal (kümülatif) frekans ile normal frekans arasındaki bağıntıdan a’ = a – Log ( bLn10 ) elde edilir. Gutenberg-Richter büyüklük-sıklık bağıntısı (1); N(M) = 10a-

bM şeklinde yazılabilir. Bunun inceleme zaman periyodu T1’e bölünmesi ile N(M)/T1 = 10a-bM /(T1) elde edilir. Her iki tarafın logaritması alınarak; Log(N(M)/T1) = a-bM-LogT1 ve n(M>M1) = 10a-bM-

LogT1 bulunur. Son ifadeden, a1’ = a’ – LogT1 ve

n(M) = 10a1

’-bM elde edilir.

Yıllık ortalama oluş sayıları n(M) ve Poisson yön-temi kullanılarak R(M) = 1 - e- n (M) T eşitliğinden belirli yıllar için depremlerin meydana gelme olasılıkları ve Q = 1/ n(M) eşitliğinden de dönüş periyotları hesaplanır (Gencoğlu, (1972)).

BULGULAR

Büyüklük – Sıklık ilişkisi, Ankara kenti merkez olmak üzere çizilen 50, 100 ve 150 km yarıçaplı bölgeler içinde meydana gelmiş büyüklüğü Mw ≥ 4.0 olan ve öncü-artçı depremlerden ayıkla-narak hazırlanmış deprem katalogu kullanılarak bulunmuştur. Deprem büyüklükleri 0.5 birim aralık içeren sınıflara ayrılarak her bir aralı-ğa karşılık gelen normal ve yığınsal frekanslar, LogN değerleri belirlenmiştir (Çizelge 1).

Çizelge 1 deki değerlerden yararlanarak ve en küçük kareler yöntemi kullanılarak M - LogN eğrilerinden her bölge için LogN = a – bM ba-ğıntısındaki a ve b parametreleri bulunmuştur (Şekil 3).

Büyüklük – Sıklık ilişkisi 50, 100 ve 150 km lik bölgeler için sırasıyla LogN = 9.09 – 1.6902M, LogN = 6.9386 – 1.0426M ve LogN = 6.2909 – 0.8322M olarak bulunmuştur. Küçük b katsa-yısı, bölgede sismik faaliyetin yüksek olduğunu, gerilimin sürekli olarak boşaldığını göstermek-tedir.

Ankara için yukarıda verilmiş olan bağıntılardan yararlanarak 50, 100 ve 150 km. yarıçaplı böl-geler için farklı büyüklükteki depremlerin deği-şik yıllarda meydana gelme olasılıkları ve dönüş periyotları hesaplanarak Çizelge 2’de gösteril-miştir.

SONUÇLAR

Deprem istatistiğinin temel bağıntısı olan ve büyüklüğü bir yıldaki tüm depremlerin adedi N’ye bağlayan büyüklük-sıklık ilişkisinden “a” parametresi ve incelenilen bölgenin tektonik özelliklerine bağlı olarak farklılıklar gösteren “b” parametresi 50, 100 ve 150 km yarıçaplı böl-geler için hesaplanmış ve “a” parametresinin 6.29 – 9.09 arasında, “b” parametresinin ise 0.83 – 1.69 arasında değiştiği saptanmıştır. Kü-çük “b” değeri bölgede sismik faaliyetin yüksek olduğunu, gerilimin sürekli olarak boşaldığını göstermektedir.

50 km yarıçaplı bölge için Büyüklük – sıklık iliş-kisi, LogN = 9.09 – 1.6902M olarak bulunmuş-tur. Bu bölge için gelecek 100 yıl içerisinde 5.0 büyüklüğünde bir depremin meydana gelme olasılığı %68, dönüş periyodu ise 87 yıl olarak hesaplanmıştır. Ayrıca bu bölgede 5.5 tan daha büyük bir depremin meydana gelme olasılığının yok denecek kadar az olduğu bulunmuştur.

100 km yarıçaplı bölge için Büyüklük – sıklık ilişkisi, LogN = 6.9386 – 1.0426M olarak bu-lunmuştur. Bu bölge için gelecek 100 yıl içeri-sinde 6.0 büyüklüğünde bir depremin meydana gelme olasılığı %88, dönüş periyodu ise 48 yıl olarak, 6.5 büyüklüğünde bir depremin meyda-na gelme olasılığı %47, dönüş periyodu ise 159 yıl ve 7.0 büyüklüğünde bir depremin meydana gelme olasılığı %17, dönüş periyodu ise 528 yıl olarak hesaplanmıştır.

150 km yarıçaplı bölge için Büyüklük – sıklık ilişkisi, LogN = 6.2909 – 0.8322M olarak bu-lunmuştur. Bu bölge için gelecek 100 yıl içeri-sinde 7.0 büyüklüğünde bir depremin meydana gelme olasılığı %79, dönüş periyodu ise 64 yıl, 6.5 büyüklüğünde bir depremin meydana gel-me olasılığı %98, dönüş periyodu ise 24 yıl ve 7.0 büyüklüğünde bir depremin meydana gelme olasılığı %79, dönüş periyodu ise 64 yıl olarak hesaplanmıştır.

Halen yürürlükte olan 1996 tarihli resmi Türkiye Deprem Bölgeleri haritasına göre Ankara ilinin %38’inde 50 yılda %10 aşılma olasılığına sahip maksimum yer ivmesi değerleri 0.1 g – 0.2 g, %33’ünde 0.2 g – 0.3 g, %21’inde 0.3 g – 0.4 g ve %8’inde >= 0.4 arasında değişmektedir.

Özmen 29

Şekil 3. Büyüklük-Sıklık ilişkisi: a) 50 km yarıçaplı bölge için, b) 100 km yarıçaplı bölge için, c) 150 km yarıçaplı bölge için

Figure 3. Magnitude-frequency relations: a) for a region with 50 km radius, b) for a region with 100 km radius, c) for a region with 150 km radius

Yerbilimleri30

Ankara ili ve yakın civarında gelecek 100 yıl içinde 6.5 veya daha büyük bir depremin mey-dana gelme ihtimalinin çok yüksek olması, olası depremlerin Ankara’yı haritanın öngörülerinden daha şiddetli derecede etkileyebileceğini dü-şündürmektedir.

Poisson yöntemine göre hesaplanan deprem-lerin meydana gelme olasılıklarından ve ince-leme bölgesindeki aktif faylardan yararlanarak; 50 km yarıçaplı bölgede 5.5 büyüklüğe kadar oluşabilecek depremlerin küçük boyutlu fay-lardan, 100 km yarıçaplı bölgede gelecek 100

yıl içinde olma olasılığı %47 olan 6.5 büyüklü-ğündeki depremin Dodurga, Afşar ve Karakeçili faylarından, olma olasılığı %17 olan 7.0 büyük-lüğündeki depremin Eldivan Elmadağ Tektonik kamasından, 150 km yarıçaplı bölgede gele-cek 100 yıl içinde olma olasılığı %79 olan 7.0 büyüklüğündeki depremin Eskişehir, Tuzgölü, Seyfe ve Ezinepazarı faylarından, olma olasılığı %45 olan 7.5 büyüklüğündeki depreminde Ku-zey Anadolu fay zonundan kaynaklanabileceği düşünülmüştür.

Çizelge 1. 50, 100 ve 150 km yarıçaplı bölge içinde 0.5 birim büyüklük aralıkları ile sıralanan depremlerin LogN, normal ve yığınsal frekans değerleri Table 1. Normal and cumulative frequency values and LogN with the 0.5 magnitude increment of earthquakes that occurred in a region with 50, 100 and 150 km radius

50 km yarı çaplı bölge için

M=0.5 Ortalama Aralık Frekans LogN Yığınsal Frekans LogN

4.5-5.0 4.7 12 1.07918 14 1.14613

5.0-5.5 5.2 2 0.30103 2 0.30103

100 km yarıçaplı bölge için


4.5-5.0 4.7 66 1.81954 108 2.03342

5.0-5.5 5.2 35 1.54407 42 1.62325

5.5-6.0 5.7 4 0.60206 7 0.8451

6.0-6.5 6.2 2 0.30103 3 0.47712

6.5-7.0 6.7 1 0 1 0



4.5-5.0 4.7 125 2.09691 248 2.39445

5.0-5.5 5.2 92 1.96379 123 2.08991

5.5-6.0 5.7 20 1.30103 31 1.49136

6.0-6.5 6.2 7 0.8451 11 1.04139

6.5-7.0 6.7 2 0.30103 4 0.60206

7.0-7.5 7.2 1 0 2 0.30103

7.5-8.0 7.7 1 0 1 0

Özmen 31

Çizelge 2. 50, 100 ve 150 km yarıçaplı bölge için farklı büyüklükteki depremlerin meydana gelme olasılıkları ve dönüş periyotları Table 2. The probability of occurrence of earthquakes of different magnitude and return periods for a region with 50, 100 and 150 km radius


Yıllar

M n(M) 1 10 20 30 40 50 75 100 Dönüş Periyodu

5.0 0.0115 1% 11% 21% 29% 37% 44% 58% 68% 86.7

5.5 0.0016 0% 2% 3% 5% 6% 8% 12% 15% 606.8

6.0 0.0002 0% 0% 0% 1% 1% 1% 2% 2% 4247.4

6.5 0.0000 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 29732.1

7.0 0.0344 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 208125.6

7.5 0.0182 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 1456885.8


Yıllar

M n(M) 1 10 20 30 40 50 75 100 Dönüş Periyodu

5.0 0.2300 21% 90% 99% 100% 100% 100% 100% 100% 4.3

5.5 0.0693 7% 50% 75% 87% 94% 97% 99% 100% 14.4

6.0 0.0209 2% 19% 34% 47% 57% 65% 79% 88% 47.9

6.5 0.0063 1% 6% 12% 17% 22% 27% 38% 47% 158.9

7.0 0.0019 0% 2% 4% 6% 7% 9% 13% 17% 527.5

7.5 0.0006 0% 1% 1% 2% 2% 3% 4% 6% 1750.9


Yıllar

M N(M) 1 10 20 30 40 50 75 100 Dönüş Periyodu

5.0 0.7256 52% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 1.4

5.5 0.2783 24% 94% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 3.6

6.0 0.1068 10% 66% 88% 96% 99% 100% 100% 100% 9.4

6.5 0.0410 4% 34% 56% 71% 81% 87% 95% 98% 24.4

7.0 0.0157 2% 15% 27% 38% 47% 54% 69% 79% 63.6

7.5 0.0060 1% 6% 11% 17% 21% 26% 36% 45% 165.9

Yerbilimleri32

KAYNAKLAR

Alptekin, Ö., 1978. Türkiye ve Çevresindeki Dep-remlerde Manyitüd-Frekans Bağıntıları ve Deformasyon Boşalımı. Doçentlik Tezi, Karadeniz Üniversitesi, Trabzon.

Alsan, E., Tezuçan, L., and Bath, M., 1975. An Earthquake Catalogue for Turkey for the Interval 1913-1970. Kandilli Obser-vatory Seismological Department and Sweden Seismological Institute, Report No 7-75, İstanbul.

Bayrak, Y., Yılmaztürk, A., ve Öztürk, S., 2005. Relationships Between Fundamental Seismic Hazard Parameters for the Dif-ferent Source Regions in Turkey. Natu-ral Hazards, 36, 445-462.

Bayrak, Y., 2009. Comments on “Investigation of Seismicity for Western Anatolia” by Sayıl and Osmanşahin. Natural Ha-zards, 48:137-143.

Bayrak, Y., Öztürk, S., Çınar, H., Kalafat, D., Tsapanos, T.M., Koravos, G.C., and Leventakis, G.A., 2009. Estimating Earthquake Hazard Parameters from Instrumental Data for Different Regions in and around Turkey. Engineering Ge-ology, 105, 200-210.

Bayrak, Y., and Bayrak, E., 2011. An Evaluati-on of Earthquake Hazard Potential for Different Regions in Western Anatolia Using the Historical and Instrumental earthquake Data. Pure Appl., Geophys., DOI 10.1007/s00024-011-0439-3.

Çetinkaya, N.N., Durgunoğlu, H.T., Kulaç, H.F., ve Karadayılar, T., 1993. Ankara, İstan-bul ve İzmir Bölgeleri Deprem Riski Ana-lizi Karşılaştırmaları. İkinci Uusal Dep-rem Mühendisliği Konferansı, TMMOB İnşaat Mühendisleri Odası İstanbul Şu-besi, Bildiriler Kitabı, sayfa 539-546.

Çobanoğlu, İ., Bozdağ, Ş., Dinçer, İ., and Erol, H., 2006. Statistical Approaches to Es-timating the Recurrence of Earthquakes in the Eastern Mediterranean Region. İstanbul Univ. Eng. Fac. Earth Sciences Journal, 19(1), 91-100.

Çobanoğlu, İ., and Alkaya, D., 2011. Seismic Risk Analysis of Denizli (Southwest

Turkey) Region Using Different Statisti-cal Models. International Journal of the Physical Sciences, 6(11), 2662-2670.

Emre, Ö., Duman, T.Y., Doğan, A., Özalp, S., 2001. 06 Haziran 2000 Orta (Çankırı) Depremi: Kaynak Fay ve Hasar Dağı-lımına Etki Eden Jeolojik Faktörler. 54. Türkiye Jeoloji Kurultayı, Ankara.

Ergin, K., Güçlü, U., ve Uz, Z., 1967. Türkiye ve Civarının Deprem Kataloğu (Milattan Sonra 11 yılından 1964 sonuna kadar). İstanbul Teknik Üniversitesi Maden Fakültesi Arz Fiziği Enstitüsü Yayınları No:24, İstanbul.

Ergin, K., Güçlü, U., ve Aksay, G., 1971. Türkiye ve Dolaylarının Deprem Kataloğu (1965-1970). İstanbul Teknik Üniversitesi Ma-den Fakültesi Arz Fiziği Enstitüsü Yayın-ları No:28, 93 sayfa, İstanbul.

Ergünay, O., 1978. Sismik Tehlike Açısından Ankara’ya Genel Bakış, Yerbilimleri Açı-sından Ankara’nın Sorunları Simpozyu-mu. Türkiye Jeoloji Kurumu, 88-94.

Erturaç, M.K., Tüysüz, O., 2009. Amasya ve Çevresinin Neojen Stratigrafisi ve Ne-otektonik Evrimi: Kuzey Anadolu Fay Sistemi’nin Orta Kesimi. 62.Türkiye Je-oloji Kurultayı, 13-17 Nisan, Bildiri Özle-ri Kitabı, II: 824-825.

Firuzan, E., 2008. Statistical Earthquake Fre-quency Analysis for Western Anatolia. Turkish Journal of Earth Sciences, 17, 741-762.

Gencoğlu, S., Tabban, A., 1988. A Catalog of Earthquakes in Turkey 1881 – 1986 (Ya-yınlanmamış).

Gencoğlu, S., İnan, E., ve Güler, H., 1990. Türkiye’nin Deprem Tehlikesi. TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Ankara.

Gencoğlu, S., 1972. Kuzey Anadolu Fay Hattının Sismisitesi ve Bu Zon Üzerinde Sismik Risk Çalışmaları. Kuzey Anadolu Fayı ve Deprem Kuşağı Simpozyumu, MTA, Ankara.

Genç, Y., Yürür, T., 2010. Coeval Extension and Compression in Late Mesozoic-Recent thin-skinned Extensional Tectonics in Central Anatolia, Turkey. Journal

Özmen 33

of Structural Geology, Volume 32, Is-sue 5, pages 623-640. DOI:10.1016/j.jsg.2010.03.011.

Gökten, E., ve Varol, B., 2010. Bölgenin Genel Jeolojisi ve Sismik Kaynakları, Anka-ra Kenti Batısındaki Zeminlerin Jeo-lojik-Jeofizik-Jeoteknik Özellikleri ve Dinamik Davranışı. Ankara Üniversitesi Deprem Araştırma ve Uygulama Merke-zi, Yayın No:270, (Editör: Ahmet Tuğrul Başokur), sayfa 12-32.

Gumbel, E.J., 1958. Statistics of Extremes. Co-lombia University Pres, N.Y., U.S.A.

Gutenberg, B., and Richter, C.F., 1956. Magni-tude and Energy of Earthquakes, Ann.Geofis., 9, 1-15, 1956.

Gülkan, P., ve Gürpınar, A., 1977. Kuzeybatı Anadolu Deprem Riski. T.C.Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı Türkiye Elekt-rik Kurumu Nükleer Enerji Dairesi Baş-kanlığına Sunulan rapor, ODTÜ Rapor No.77-05, Ankara.

İpek, M., Uz, Z., ve Güçlü, U., 1965. Sismolojik Donelere Göre Türkiye Deprem Bölge-leri. Deprem Yönetmeliği Toplantısına Takdim Edilen Rapor, Ankara (Yayınlan-mamış).

Kahraman, S., Baran, T., and Şalk, M., 2004. Frequency and Risk Analyses for İzmir and its Surrounding Region Earthquake (in Turkish). İstanbul VI th International Conference on Advances in Civil Engi-neering.

Kahraman, S., Baran, T., Saatçı, İ.A., and Şalk, M., 2008. The Effect of Regional Bor-ders when Using the Gutenberg-Richter Model, Case Study: Western Anatolia. Pure Appl. Geophys., 165, 331-347.

Kalafat, D., Kekovalı, D., Deniz, P., Güneş, Y., Pınar, A., ve Horosan, G., 2008. 31 Temmuz 2005 – 1 Ağustos 2005 ve 20 - 27 Aralık 2007 Afşar-Bala (Ankara) Dep-rem Dizisi. İstanbul Yerbilimleri Dergisi, C.21, S.2, SS.47-60.

Kasapoğlu, K.E., 2000. Ankara Kenti Zeminleri-nin Jeoteknik Özellikleri ve Depremsel-liği. TMMOB Jeoloji Mühendisleri Odası Yayınları:54, ISBN:975-96975-1-3, An-kara.

Kasapoğlu, K.E., 2008. Bala Depremleri ve Ya-pılar Üzerindeki Etkileri. Yapı Dünyası Aylık Mesleki Bilim Teknik Haber Dergi-si, Mart(144): 48 – 53.

Koçyiğit, A., 2000. Orta Anadolu’nun Genel Ne-otektonik Özellikleri ve Depremselliği. Haymana-Tuzgölü-Ulukışla Basenleri Uygulamalı Çalışma (Workshop), Tür-kiye Petrol Jeologları Özel Sayı 5, 1-26.

Koçyiğit, A., 2008. Ankara ve Çevresinin Deprem Kaynakları. Ankara’nın Deprem Tehlike-si ve Riskleri Çalıştayı Bildiriler Kitabı (Editörler: Prof.Dr.Süleyman PAMPAL, Bülent ÖZMEN), 33-53, Ankara.

Koçyiğit, A., 2008. Ankara’nın Depremselliği ve 2005-2007 Afşar (Bala-Ankara) Dep-remlerinin Kaynağı. MTA Doğal Kaynak-lar ve Ekonomi Bülteni, 6, 1-7.

Lee, C.P., and Tsai, Y.B., 2005. A Study of Re-currence Models of Earthquakes in Tai-wan. TAO, 16(1), 251-271.

Manakou, M.V., and Tsapanos, T.M., 2000. Se-ismicity and Seismic Hazard Parame-ters Evaluation in the Island of Crete and the Surrounding Area Inferred from Mixed Data Files. Tectonophysics, 321, 157-178.

Öcal, N., 1968(a). Türkiye’nin Sismisitesi ve Zel-zele Coğrafyası 1850 – 1960 Yılları İçin Türkiye Zelzele Kataloğu. Milli Eğitim Bakanlığı İstanbul Kandilli Rasathanesi Sismoloji Yayınları:8, İstanbul.

Öcal, N., 1968(b). Beş Yıllık Türkiye Zelzeleleri Kataloğu 1960 – 1964. Milli Eğitim Ba-kanlığı İstanbul Kandilli Rasathanesi Sismoloji Yayınları:9, İstanbul.

Özsayın, E., ve Dirik, K., 2007. Quaternery Ac-tivity of the Cihanbeyli and Yeniceoba Fault Zones: İnönü – Eskişehir Fault System, Central Anatolia. Turkish Jour-nal of Earth Sciences, Vol.16, pp. 471-492.

Pampal, S., ve Kozlu, B., 2000. Ankara’nın Dep-remselliği. Türkiye Mühendislik Haber-leri, Sayı:409, 25-31.

Pınar, N., ve Lahn, E., 1952. Türkiye Deprem-leri İzahlı Kataloğu. Bayındırlık Bakanlığı

Yerbilimleri34

Yapı ve İmar İşleri Reisliği Yayınlarından seri:6, sayı:36, Ankara.

Poisson, S.D., 1838. Recherches Sur la Proba-bilite des Jugements en Matieres Crimi-nelles et Matiere Civile, Elibron Classic Series, Paris, 55.

Rafi, Z., 2005. Analysis of Seismicity in Arabian Sea Based on Statistical Model. Pakis-tan Journal of Meteorology, 2(4), 109-119.

Rojay, B., Koçyiğit, A., 2009. Kuzey Anadolu Fay Sistemi’nin Orta Kesimi İçinde Aktif Bir Birleşik Çek-Ayır Havza: Merzifon-Sulu-ova Havzası, Türkiye. 62. Türkiye Jeoloji Kurultayı Bildiri Özleri Kitabı II, 822-823, Ankara.

Sayıl, N., ve Osmanşahin, İ., 2003. Doğu Anadolu’nun Depremselliğinin İncelen-mesi. Kocaeli 2003 Deprem Sempozyu-mu Bildiriler Kitabı, 580-589.

Sayıl, N., ve Osmanşahin, İ., 2005. Marmara Bölgesinin Depremselliğinin İncelenme-si. Kocaeli 2005 Deprem Sempozyumu Bildiriler Kitabı, 1417-1426.

Sayıl, N., and Osmanşahin, İ., 2008. An Investi-gation of Seismicity for Western Anato-lia. Natural Hazards, 44, 51-64.

Sayıl, N., 2009. An Investigation of Seismicity for the Aegean and Mediterranean Re-gions. International Journal of Geology, 2(3), 44-47.

Seyitoğlu, G., Işık, V., Kırman, E., ve İleri, İ., 2006. Gölbaşı – Elmadağ Güneyinin Neotektonik Özellikleri. Ankara Üniver-sitesi Bilimsel Araştırma Projesi Kesin Raporu, Ankara.

Seyitoğlu, G., 2007. Ankara Civarındaki Neotek-tonik Yapılar: Eldivan – Elmadağ Tek-tonik Kaması ve Kırıkkale – Erbaa Fayı. TMMOB Jeoloji Mühendisleri Odası Teknik Geziler Serisi – 4.

Şaroğlu, F., Emre, Ö., Boray, A., 1987. Türkiye Diri Fayları ve Depremsellikleri. Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü Jeolo-ji Etütleri Dairesi Rapor No:8174, Ankara.

Şaroğlu, F., Emre, Ö., ve Kuşçu, İ., 1992. Tür-kiye Diri Fay Haritası. Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü.

Tabban, A., 1976. Ankara’nın Deprem Bölge-sinde Bulunmasının Nedenleri. Deprem Araştırma Enstitüsü Bülteni, Sayı 14, 1-33, Ankara.

Tabban, A., ve Gencoğlu, S., 1975. Deprem ve Parametreleri. Deprem Araştırma Bülte-ni, 11:7-83.

Tuksal, İ., 1976. Seismicity of the North Anatolia Fault System in the Domain of Space, Time and Magnitüde. M.S.Thesis, Saint-Louis University, Saint-Louis, Missouri.

Ulusay, R., Tuncay, E., Sönmez, H., and Gök-çeoğlu, C., 2004. An Attenuation Rela-tionship Based on Turkish Strong Mo-tion Data and Iso-Acceleration Map of Turkey. Engineering Geology, Science Direct, Elsevier, 74, 265-291.

Yücemen, S., and Akkaya, A., 1995. A Compa-rative Study of Stochastic Models for Seismic Hazard Estimation. Natural Ha-zards, 5-24.

Özmen 35


Van Gölü Geç Holosen Polenleri

Late Holocene Pollen Grains of Lake Van

GÜLDEM KAPLAN*

Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Jeoloji Mühendisliği Bölümü,65080 Van

Geliş (received) : 28 Eylül (September) 2012 Kabul (accepted) : 18 Aralık (December) 2012

ÖZBu çalışma, Geç Holosen boyunca Van Gölü çevresinde hakim olan step-orman vejetasyonuna ait polenlerin sınıflamasını içermektedir. Geç Holosen ılıman karışık orman vejetasyonu yaprak döken ve herdem yeşil Quer-cus, Fraxinus, Ulmus, Carpinus, Corylus, Juglans ve Vitis gibi odunsu bitkilerden oluşmaktadır. Step vejetas-yonu ise çoğunlukla açık alan step elementleri olan Artemisia, Chenopodiaceae, Compositeae (Ligulifloreae-tip ve Tubulifloreae-tip), Apiaceae, Caryophyllaceae, Rubiaceae, Plantago, Centaurea, Brassicaceae ve Poaceae ile temsil edilmektedir. Özellikle step alanlarında, Geç Holosen sonlarında bol miktardaki Cerealia (ceral-tahıl) varlığı step alanlarının bitki örtüsü gelişiminde insan etkisinin varlığına işaret etmektedir. Tanımlanan polenler morfolojik özelliklerine göre; 1. Vesiculate 2. Poliplicate 3. Inaperturate 4. Monoporate 5. Monocolpate 6. Tricolpate 7. Tri-porate 8. Tricolporate 9. Stephanocolpate 10. Stephanoporate 11. Periporate ve 12. Fenestrate olmak üzere 12 grupta sınıflandırılmış ve botanik olarak adlandırılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Geç Holosen, Paleovejetasyon, Polen sınıflaması, Van Gölü

ABSTRACT

This study includes the classification of pollen grains belonging to steppe-forest vegetation prevailing surrounding of Lake Van during the Late Holocene. Late Holocene temperate mixed forest vegetation consists ofwoody plants such as evergreen and deciduous Quercus, Fraxinus, Ulmus, Carpinus, Corylus, Juglans and Vitis. Steppe vegeta-tion is characterized by open vegetation steppe elements such as Artemisia, Chenopodiaceae, Compositeae (Ligu-lifloreae-type and Tubulifloreae-type), Apiaceae, Caryophyllaceae, Rubiaceae, Plantago, Centaurea, Brassicaceae and Poaceae. Abundantly presence of cereal pollen grains (Cerealia) at the end of Late Holocene indicates human impact on plant cover development especially in open lowlands. Pollen grains have been classified according to morphological features ; 1. Vesiculate 2. Poliplicate 3. Inaperturate 4. Monoporate 5. Monocolpate 6. Tricolpate 7. Triporate 8. Tricolporate 9. Stephanocolpate 10. Stephanoporate 11. Periporate and 12. Fenestrate. Their botani-cal affinities have been referred

Keywords: Late Holocene, Lake Van, Paleovegetation, Pollen classification

G. Kaplane-posta: [email protected]; [email protected]

GİRİŞ

Fosil polen analizleri yapılırken temel alınan özellik polenlerin morfolojik özellikleridir. Bazı bitkilerin nesillerinin tükenmiş olması polen ve spor tanımlamalarında yapay sınıflandırmaların ortaya çıkışına neden olmuştur. Yapay sınıflan-dırmada kullanılan adlamalar Kuvaterner önce-sinde sıklıkla kullanılmıştır. Polen sınıflamaları ilk olarak 1933 yılında A.C. İbrahim tarafından gerçekleştirilmiştir (İbrahim, 1933). Daha sonra 1935 yılında Raistrick sproromorfları A’dan G’ye kadar giden ve A1, A2 gibi alt gruplara bölünen 7 gruba ayırmıştır (Akyol, 1978). Ardından Nau-mova (1937), Thomson ve Pflug (1953), Potonié ve Kremp (1956), Corsin vd. (1962) Tersiyer po-lenleri için sınıflamalar geliştirmişlerdir.

Kuvaterner palinolojisi için kullanılan sınıflamada ise, polenler morfolojik özellikleri temel alınarak sınıflandırılıp en yakın botanik bağlılıklarının ol-duğu bitki isimleri ile anılmaktadır. Kuvaterner’de Wodehouse (1935), Erdman (1943), Faegri ve Iversen (1989), Moore vd. (1991) ve Beug (2004) sınıflamaları sıklıkla kullanılmaktadır. Bu sınıfla-malarda polen açıklık sayısı ve konumu dikkate alınmaktadır. Bu sınıflamalar kapsamında kulla-nılan “tip” tanımı Birks (1973)’e göre -üç veya daha fazla taksa tarafından üretilen- bir polenin morfolojik sınıflamasıdır. Bir fosil polen tipi aynı türde polen üreten güncel ve yerel bir takson ile ilişkilendirilemez. Bu nedenle bir fosil polen tipi bir taksonun poleni olarak değil de derlenmiş sı-nırlı morfolojik özelliklerle tanımlanmalıdır (Joos-ten ve Klerk, 2002).

Botanik adlama kurallarına göre adlandırılmış polenler en yakın yaşayan bitki taksonlarının ya-şam koşulları göz önünde bulundurularak pale-ovejetasyon yapılandırmasında kullanılmaktadır (Prentice vd., 1996; Tarasov vd., 1998). Çalış-ma alanında ve yakın çevresinde günümüzden önce (GÖ) 20.000 yıldan bugüne bazı vejetas-yon değişimleri tanımlanmıştır. Kaplan ve Örçen (2011), polen analizinde Van Gölü çökelleri için GÖ 4000 yıllık süreçte üç polen zonu ayırt etmiş, bu zonları step ve antropojenik step olarak ta-nımlamıştır. Wick vd. (2003), GÖ 12.700-8.250 yılları arasında step, çöl-step, aşırı kurak çöl benzeri koşullar, GÖ 6950-3950 yılları arasında orman-step vejetasyonunda maksimum yayılım tanımlamıştır. Litt vd. (2009), GÖ 20.000-14.500

yılları arasında Van Gölü çevresinde Chenopo-diaceae ve Artemisia cinsine ait taksonların yoğunlukta olduğu soğuk ve yarı-çöl bir step vejetasyonu tanımlamışlardır. Ayrıca Holosen başlangıcıyla beraber nem oranında belirgin bir artış ile Artemisia-Chenopodiaceae steplerinin yerini otsul steplere bıraktığını belirtmişleridir. Bu çalışmanın amacı, Üst Holosen’de çökelmiş tortullardaki polenlerin oluşturduğu vejetasyon tipini tanımlamak (biyom bazında sınıflandır-mak) ve vejetasyonu oluşturan polenleri sınıf-landırmaktır. Bu çalışmanın sınıflama ve tanım-lama konusunda araştırıcılara katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

MATERYAL ve YÖNTEM

Örnekler 2004 yılında Kullenberg piston sondaj-lama (Kelts vd., 1986) yöntemi ile Van Gölü’nden alınmıştır (Şekil 1).

Karotlardan örnek alma ve hazırlama çalışmala-rının tamamı ve palinolojik çalışmaların bir bölü-mü Bonn Üniversitesi Paleontoloji Enstitüsü’nde (Almanya) gerçekleştirilmiştir. Polen analizi yap-mak için alınan örnekler (Şekil 2), Faegri ve Iver-sen (1989) tarafından tanımlanan, polen analiz-lerinde standart olarak kullanılan ve uluslararası geçerliliği olan asetoliz yöntemine göre hazır-lanmıştır. Örnekler sırasıyla, %10’luk hidroklorik asit ve %10’luk potasyum hidroksit ile işleme tabi tutulduktan sonra kalan malzeme 200 mik-ronluk elekten süzüldü. Ardından %40’lık hid-roflorik asit ve sonra %10’luk hidroklorik asit ile yıkandı. Daha sonra, % 96’lık sülfürik asit ve % 99’luk asetik asit anhidrit karıştırılarak asetoliz sıvısı hazırlandı ve örnekler bu sıvı ile yıkandı. Son olarak örnekler 10 mikron ultrasonik elek-ten geçirildi. Polen fotoğrafları TPAO (Türkiye Petrolleri Anonim Ortaklığı) araştırma dairesin-den yararlanılarak dijital ortama aktarılıp levha-lar oluşturulmuştur.

SONUÇLAR ve TARTIŞMA

Polen sınıflandırması

Step-orman vejetasyonunu oluşturan polen ta-nımlamaları için Wodehouse (1935), Erdtman (1943), Faegri ve Iversen (1989), Moore vd.

Yerbilimleri38

(1991) ve Beug (2004) polen tanımlamaları, lev-haları ve çizimlerinden yararlanılmıştır. Polenler tanımlanırken herhangi bir takson mertebesinde sınıflandırılma yapılmamış ancak Faegri ve Iver-sen (1989), sınıflaması temel alınarak morfolojik özelliklerine göre; 1. Vesiculate 2. Polyplicate 3. Inaperturate 4. Monoporate 5. Monocolpate 6. Tricolpate 7. Triporate 8. Tricolporate 9. Step-hanocolpate 10. Stephanoporate 11. Peripora-te ve 12. Fenestrate olmak üzere gruplandırıl-mıştır. Her grup içinde yer alan polen isimleri alfabetik olarak sıralanmıştır.

1. Vesiculate (Sakkat veya Hava Keseli) polen

Bu gruba dahil olan polenler bir gövde ile bu gövdeye bağlı iki veya 3 ayrı hava kesesinden oluşmaktadır (Faegri ve Iversen, 1989). Hava keseli polenlerin ayrımı için gövde ve sakkuslar üzerindeki süs yapıları (reticulat, rugulat, psi-lat, granulat gibi), hava keseleri ile gövde ara-sındaki bağlantı durumu (gövde ile sakkuslar arasındaki dereceli ve/veya keskin geçiş, lep-

toma gibi özellikler), saccus şekli (yarı küresel, küresel), sakkus-gövde büyüklük oranı, eksinin proksimal kısmındaki kalınlık gibi özellikler kul-lanılmaktadır.

Pinus sp. (Levha 1, Şekil 1-9)

2. Polyplicate polen

Belirgin açıklığı olmayan ancak meridyonel ka-nal ve sırtlara sahip polenler poliplikat polen olarak adlandırılmıştır (Faegri ve Iversen, 1989). Meridyonel kanallar 10’dan fazla veya daha az olabilmektedir. Bu grup içerinde temel alınan ayrım, kanalların dallanmalı yapı gösterip gös-termediklerine göre yapılmaktadır. Bu çalışma kapsamında poliplikat polenlere ait olan 3 adet takson ayırt edilmiştir:

Ephedra sp.

Ephedra distachya-tip

Ephedra fragilis-tip

Şekil 1. Çalışma alanı (Litt vd. 2009’dan düzenlenerek alınmıştır).Figure 1. Study area (modified after Litt et al., 2009)

Kaplan 39

3. Inaperturate polen

Porus veya kolpa gibi belirgin bir açıklığı olma-yan polenler inaperturat polen olarak tanımlanır. Bu grupta yer alan polenler süs yapıları (reticu-lat, echinate, scabrate, psilate gibi), boyutları, eksin kalınlıkları, lumina çapı ve papillanın varlı-ğı gibi özellikler ile ayırt edilmektedirler.

Juniperus sp.

Populus sp.

4. Monoporate polen

Bu gruba ait polenler tek bir porusa sahiptir. Monoporat polenler porus özellikleri (anulus varlığı-yokluğu ve çapı), polen boyutu, eksin süsleri (retikülat, psilat, scabrat gibi) dikkate alı-narak ayırt edilmektedirler. Bu çalışma kapsa-mında monoporat 3 takson tanımlanmıştır.

Sparganium sp. (Levha 2, Şekil 1,2)

Poaceae (Levha 2, Şekil 3-15)

Cerealia-tip (Levha 2, Şekil 16-27)

5. Monocolpate polen

Bir colpaya sahip polenleri içeren polen grubu-dur. Polen boyutları, eksin üzerindeki süs yapı-ları (reticulate, psilate gibi) polen boyutları ve şekli (oval, karemsi gibi), kolpa şekli gibi özellik-lere göre ayırt edilmektedirler.

Sisyrinchium sp.

6. Tricolpate polen

Üç kolpaya sahip olan polenler tricolpat polen olarak adlandırılmaktadır. Tricolpat polenler bo-yutları, eksin kalınlığı (bazı polenlerde eksin ka-lınlığı kutuplarda incelme veya kalınlaşma gös-terebilmektedir), eksin üzerindeki süs yapıları (striate, psilate, reticulate, scabrate, echinate gibi), süs yapılarında gözlenen farklılıklar (echi-nate olanlarda spines uzunluğu, reticulate olan-larda murus ve lumina özellikleri, striate olanlar-da enlem veya boylam yönünde gelişen striate yapı gibi özellikler) temel alınarak polenler ayırt edilmektedir.

Fraxinus sp. (Levha 5, Şekil 1-4)

Olea sp. (Levha 5, Şekil 5-8)

Quercus sp. (Levha 3, Şekil 1-23)

Rannunculus acris tip. (Levha 3, Şekil 37-41)

Salix sp. (Levha 5, Şekil 9-11)

7. Triporate polen

Üç porusa sahip olan polenler bu grubu oluş-turur. Üç porusa sahip polenleri birbirlerinden ayırt etmek için; porusların polen üzerinde ko-

Şekil 2. Karotlardaki örnek lokasyonları.Figure 2. Sample location on cores.

Yerbilimleri40

nuşlandığı bölge (ekvatoral düzlem gibi), ves-tibulumun varlığı, şekli ve büyüklüğü, polen üzerindeki süs yapısı ve polenin boyutları gibi özelliklerinden yararlanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında triporat polenlere ait 3 takson ayırt edilmiştir;

Betula sp. (Levha 6, Şekil 15-20)

Corylus sp. (Levha 6, Şekil 21,22)

Scabiosa sp. (Levha 6, Şekil 13,14)

8. Tricolporate polen

Üç adet porus ve üç adet kolpaya sahip olan polen grubudur. Bu gruba dahil polenlerin ayırt edilmesi için polen şekli (dikdörtgenimsi, oval, kemik şekilli gibi) ve boyutu, porus şekli (yuvar-lak, oval, ekvatoral olarak uzamış gibi) ve bü-yüklüğü, kolpa şekli ve büyüklüğü, eksin üze-rindeki süs yapısı (reticulate, striate, echinate, verrucate, baculate gibi) ve kutupsal veya ek-vatoral düzlemde eksinde gözlenen kalınlaşma ve incelme gibi özelliklerden yararlanılmaktadır.

Apiaceae (Levha 4, Şekil 31,40)

Artemisia sp. (Levha 4, Şekil 1-9)

Centaurea solstitiales-tip (Levha 4, Şekil 14-18)

Helianthemum sp. (Levha4, Şekil 41-46)

Polygonum aviculare-tip (Levha 4, Şekil 10-13)

Sanguisorba minor (Levha 3, Şekil 37-41)

Compositae Tubuliflorae-tip (Levha 4, Şekil 19-30)

Vitis sp. (Levha 5, Şekil 17-19)

9. Stephanocolpate polen

Bu gruba dahil polenlerdeki açıklık sayısı (kolpa) 3’den fazladır ve boylam yönünde gelişmiştir. Polen boyutları, süs yapıları, kolpa sayıları gibi özellikler polen grubu içerisinde ayrım yapmak için kullanılan özelliklerdir.

Mentha-tip (Levha 6, Şekil 7-10)

Rubiaceae (Levha 6, Şekil 1-6)

Salvia-tip (Levha 6, Şekil 11,12)

10. Stephanoporate polen

Bu gruba dahil polenlerdeki açıklık sayısı (po-rus) 3’den fazladır ve dairesel olarak ekvatoral kuşak üzerinde bulunmaktadırlar. Grup içeri-sindeki ayrım poruslarda gözlenen anulus, ves-tibulum gibi özelliklerin varlığı ve yokluğu ile poruslar arasında gözlenen yapılar, polen şekli (küresel, köşeli gibi) ve boyutu, eksin kalınlığı ve süs yapısı (rugulat, psilat, reticulat gibi) gibi özelliklere göre yapılmaktadır.

Alnus sp. (Levha 6, Şekil 25-31)

Cannabis-tip (Levha 8, Şekil 11,12)

Carpinus sp. (Levha 6, Şekil 23,24)

Juglans sp. (Levha 7, Şekil 1-8)

Ulmus sp. (Levha 6, Şekil 32)

11. Periporat polen

Bu gruba dahil polenlerdeki açıklık sayısı (po-rus) 3’den fazladır ve poruslar düzenli bir şekil-de polen yüzeyine yayılmıştır. Porus özellikleri (porus büyüklüğü, anulus varlığı veya yokluğu, porusun içeriye çökük yapısı gibi), eksin üze-rinde gözlenen süs yapısı (scabrate, echina-te, verrucate, scabrate gibi), polen boyutu gibi özellikler kullanılarak periporat polenler ayırt edilmektedir.

Caryophyllaceae (Levha 7, Şekil 25-31)

Chenopodiaceae (Levha 8, Şekil 13-27)

Plantago lanceolata (Levha 7, Şekil 14-17)

12. Fenestrate polen

Karışık geometrik düzende lacunae sahip po-lenlerdir . Eksin üzerindeki süs yapıları (echina-te, psilate gibi), polen şekli ve boyutu, lacunae boyutu gibi özellikler ile polenler içerisinde ay-rım yapmak olanaklıdır.

Ligulifloreae-tip (Levha 8, Şekil 28-36)

Geç Holosen Paleovejetasyonu

Van Gölü’nden elde edilen polenlere göre Geç Holosen süresince göl çevresinde genel olarak step vejetasyonu hakimdir (Kaplan ve Heumann, 2010; Kaplan ve Örçen, 2011).

Kaplan 41

Bu çalışmada step vejetasyonunun yanı sıra florayı oluşturan odunsuların oluşturduğu or-mana ait paleovejetasyon tanımlaması yapıl-mıştır. Tanımlanan odunsu polen verilerine göre, Geç Holosen süresince ormanlık alanı oluştu-ran ana eleman yaprak döken ve herdem yeşil Quercus’dur. Fraxinus, Ulmus, Carpinus, Cory-lus, Juglans, Vitis, Betula ve Alnus düşük oran-da gözlenen diğer odunsulardır. Tarasov vd. (1998) biyom sınıflaması kullanılarak tanımlanan bu polenlerin oluşturduğu vejetasyon tipinin ılı-man karışık orman olduğu belirlenmiştir.

Geç Holosen süresince step alanları çoğun-lukla Compositeae (Artemisia, Ligulifloreae-tip, Tubulifloreae-tip) Chenopodiaceae, Apiaceae, Poaceae, Caryophyllaceae ile karakterize edil-mektedir. Bu taksonlar Van Gölü çevresinde yer yer halofitik vejetasyon (Chenopodiaceae, Car-yophyllaceae), sulak alan (Poaceae, Cyperace-ae, Sparganium), kumul vejetasyonu (Ephedra distachya) ve alpinik (Poaceae, Plantago, Ru-mex) bölgede yer almışlardır.

Kaynaklar

Akyol, E., 1978. Palinoloji Ders Notları. Ege Üni-versitesi Yer Bilimleri Fakültesi Yayınları, İzmir.

Beug, H. J., 2004. Leitfaden der Pollenbestim-mung. Germany,542 s.

Birks, H.J.B., 1973. Past and Present Vegetati-on of the Isle of Skye: a Palaeoecologi-cal Study. Cambridge University Press, Cambridge.

Corsin, P. M., Carette, J., Danze, J., and La-veine, J. P., 1962, Classification des spores et des pollen du Carbonifere au Lias. C. R. Academy Sciences. France, 25: 3062-3065.

Erdtman, G., 1943. An Introduction to Pollen Analysis. USA. Choronica Botanica Company. 238 s.

Faegri, K., and Iversen, J., 1989. Textbook of pollen analysis. 4th edition. John Wiley &Sons Norway. 328 s.

İbrahim, A. C., 1933. Sporenformen des Aegir-horizontes des Ruhrreviers, Dissertati-on Technische, Berlin, 47 pp.

Joosten, H., and Klerk, P., 2002. What’s in a name? Some thoughts on pollen clas-sification, identification, and nomencla-ture in Quaternary palynology. Review of Palaeobotany and Palynology, (122), 29-45.

Kaplan, G., ve Heumann, G., 2010. Pollen pro-file of the last 1000 years of Lake Van Northern Basin: Preliminarily results. Journal of the Institute of Natural and Applied Sciences 15 (2), 115e120.

Kaplan, G., ve Örçen, S., 2011. Van Gölü Kuzey Havzasının Geç Holosen Paleoflorası. Yerbilimleri, Hacettepe Üniversitesi Yer-bilimleri Araştırma ve Uygulama Merke-zi Bülteni. 32(2), 139-150.

Kelts, K., Briegel, U., Ghilardi, K., and Hsu, K., 1986. The limnogeology-ETH coring system. Aquatic Sciences – Research Across Boundaries 48, 104-115.

Litt, T., Krastel, S., Sturm, M., Kipfer, R., Örcen, S., Heumann, G., Franz, S. O., Ülgen, U., and B., Niessen, F., 2009. ‘PALEO-VAN’, International Continental Scienti-fic Drilling Program (ICDP): site survey results and perspectives. Quaternary Science Reviews (28), 1555-1567.

Moore, P. D., Webb, J. A. and Collinson, M. E., 1991. Pollen analysis. 2nd edition.

Naumova, S. N., 1937. Spores and Pollen from the USSR, International Geology Cong-ress., 17 (1): 353-364.

Potonié, R., and Kremp, G., 1956. Die Gattun-gen der paläzoichen Sporae dispersae und ihre Stratigraphie, Geologisches Jahrbuch, 69: 111-194.

Prentice, I. C., Guiot, J., Huntley, B., Jolly, D., and Cheddadi, R., 1996. Reconstruc-ting biomes from palaeoecological data: a general method and its applica-tion to European pollen data at 0 and 6 ka. Climate Dynamics, 12, 185-194.

Tarasov, P. E., Webb III, T., Andreev, A. A., Afa-nas’eva, N. B., Berezina, N. A., Bezusko, L. G., Blyakharchuk, T. A., Bolikhovska-ya, N. S., Cheddadi, R., Chernavskaya, M. M., Chernova, G. M., Dorofeyuk, N. I., Dirksen, V. G., Elina, G. A., Filimonova,

Yerbilimleri42

L. V., Glebov, F. Z., Guiot, J., Gunova, V. S., Harrison, S. P., Jolly, D., Khomuto-va, V. I., Kvavadze, E. V., Osipova, I. M., Panova, N. K., Prentice, I. C., Saarse, L., Sevastyanov, D. V., Volkova, V. S., and Zernitskaya, V. P., 1998. Present-day and mid-Holocene biomes reconstruc-ted from pollen and plant macrofossil data from the former Soviet Union and Mongolia. Journal of Biogeography, 25, 1029-1053.

Thomson, P. W., and Pflug, H., 1953. Pollen und sporen des Mitteleuropaischen Tertiars. Palaeontographica Abteilung B Ioanni-des , B, 91: (1-4), 1-138.

Wick, L., Lemcke, G., and Strum, M., 2003. Evidence of Lateglacial and Holocene climatic change and human impact in eastern anatolia: high resolution polen, charcoal, isotopic and geochemical re-cords from the laminated sediments of Lake Van, Turkey. The Holocene, 13 (5): 665-675. Blackwell Scientific Publicati-ons.

Wodehouse, R.P., 1935. Pollen Grains. Their Structure, Identification and Significan-ce in Science and Medicine. McGraw-Hill Book Company. NewYork and Lon-don. 574 p.

Kaplan 43

LEVHA 1 (Ölçek 10 mikron)

(Vesiculate)

1-9 Pinus sp.

Yerbilimleri44


(Monoporate)

1,2 Sparganium sp.

3-15 Poaceae

16-27 Cerealia

Kaplan 45


(Tricolpate)

1-23 Quercus sp.

24-36 Sanguisorba minor

37-41 Rannunculus acris-tip

Yerbilimleri46


(Tricolporate)

1-9 Artemisia sp.

10-13 Polygonum aviculare-tip

14-18 Centaurea solstitiales-tip

19-30 Tubulifloreae

31-40 Apiaceae

41-46 Helianthemum sp.

Kaplan 47


(Tricolpate, Tricolporate, Stephanocolpate)

1-4 Fraxinus sp.

5-8 Olea sp.

9-11 Salix sp.

12-16 Brassicaceae

17-19 Vitis sp.

20-30 Rumex

31,32 Hypericum

33-36 Rubiaceae

Yerbilimleri48


(Stephanocolpate, Triporate, Stephanoporate)

1-6 Rubiaceae

7-10 Mentha-tip

11-12 Salvia-tip

13,14 Scabiosa sp.

15-20 Betula sp.

21,22 Corylus sp.

23,24 Carpinus sp.

25-31 Alnus sp.

32 Ulmus sp.

Kaplan 49


(Stephanoporate, Periporate)

1-8 Juglans sp.

9-13 Pistacia

14-17 Plantago lanceolata

18-24 Plantago sp.

25-31 Caryophyllaceae

Yerbilimleri50


(Periporate, Fenestrate)

1-5 Cyperaceae

6-10 Thalictrum

11-12 Cannabis-tip

13-27 Chenopodiaceae

28-36 Ligulifloreae

Kaplan 51


Yapay Sinir Ağı Yöntemi ile Manyetotellürik Veride Sinyal ve Gürültü Ayırımı

Signal and Noise Detection in Magnetotelluric Data by the Artificial Neural Network Method

EBRU ŞENGÜL ULUOCAK1, EMİN U. ULUGERGERLİ2, HİLAL GÖKTAŞ3*1Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Jeofizik Mühendisliği Bölümü Çanakkale2Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Jeofizik Mühendisliği Bölümü Çanakkale3Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Fizik Bölümü Çanakkale

Geliş (received) : 05 Temmuz (July) 2012 Kabul (accepted) : 27 Mart (March) 2013

ÖZBu çalışma kapsamında manyetotellürik yöntem verisindeki gürültü bileşenlerini sınıflamak için yapay sinir ağı yöntemi kullanılmıştır. Bu amaçla çok katmanlı, ileri beslemeli ve geri yayılımlı bir model oluşturulmuştur. Seçilen eğitim setine bağlı olarak gürültülü zaman pencereleri % 89 doğrulukla belirlenmiştir. Ayrıca verideki gürültü türleri-nin hepsi tanımlandığında (yapay veri), tüm gürültülü pencereler yapay sinir ağı yöntemi ile seçilip elenebilmektedir.Yapay veri ve arazi verisi ile yapılan uygulamalar sonucunda, hem görsel denetlemeye hem de geleneksel değer-lendirme yöntemlerine göre, gürültülü veri pencerelerini sınıflayıp elemede yapay sinir ağı yönteminin daha başarılı oldugu gösterilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Manyetotellürik, Yapay Sinir Ağı, Zaman Serisi, Sinyal-Gürültü Tanıma

ABSTRACT

In this study artificial neural network method was used to classify noisy components in the MT method data. For this purpose a multi-layered, feed-foorward and back propagation model was employed. Noisy time windows were determined to an accuracy of 89 % depending on the training data set. In addition, when all types of noise in the data are defined (synthetic data), all noisy time windows can be sellected and eliminated by artificial neural network method.Test results from synthetic and field data indicate that artificial neural network classification is succesfull in identifying and eliminating the noisy data windows compared to both visual inspection and conventional assess-ment methods.

Keywords: Magnetotelluric, Artificial Neural Network, Time Series, Signal-Noise Detection

H. Göktaşe-posta: [email protected]

GİRİŞ

Manyetotellürik (MT) yöntemde doğal elektro-manyetik alanın birbirine dik elektrik ve manye-tik bileşenleri zaman serileri biçiminde kaydedi-lir. Kaydedilen elektrik alanın birimi mV/km ve manyetik alanın birimi ise nT’ dır. Bu bileşenler arasındaki doğrusal ilişki frekans ortamında;

X( ) Z( )Y( )ω = ω ω (1)

olarak genellenebilir. Eşitlik (1)’de X; doğal elekt-romanyetik alanın yatay elektrik alan bileşenleri-ni (Ex, Ey) veya manyetik alanın düşey bileşenini (Hz), Y ise yatay manyetik alan bileşenlerini (Hx, Hy) göstermektedir. Ayrıca eşitlikte ω; açısal fre-kans (radian), X ve Y anılan değişkenlerin Foru-ier dönüşümleri ve Z; karmaşık elektromanyetik empedanstır. Genellikle empedanstaki değişim görünür özdirenç ( ijρ ) ve empedans fazı ( ijφ ) ile incelenmektedir (basitlik için aşagıdaki deklem-lerde ω yazılmamıştır):

Pxy≈rxy r 0.2T Zxy

2 (2.a)

1xy xy xytan Im(Z ) Re(Z )− φ = (2.b)

Burada T; saniye cinsinden dönemdir (periyod-dur) (Vozoff, 1991). MT yöntemde sinyal ve gü-rültü bileşenleri birlikte kaydedilmektedir.

X=ZY+ ε (3)

burada ε; karmaşık ve rastgele gürültü dizey-lerini ifade eder. Eşitlik (3)’ün en küçük kareler yaklaşımı ile çözümünden empedans dizeyi Z ( ‘*’ karmaşık eşlenik olmak üzere);

Z=(Y*Y)-1(Y*X) (4)

elde edilir (Swift, 1967; Sims ve diğ. 1971).

MT verisinden en küçük kareler yöntemiyle ile empedans kestirimi Gauss–Markov istatistik modeline dayanmaktadır. Bu yaklaşıma göre manyetik alan bileşenlerindeki ilişkisiz gürültü-den fazla etkilenmedigi varsayılmaktadır. Uygu-lamada bu varsayım empedans kestiriminde ha-talara (kaymalara) neden olmaktadır (örn. Egbert ve Booker, 1986; Chave ve Thomson, 1989; Smirnov, 2003; Chave ve Thomson, 2004). Bu nedenle özellikle manyetik bileşenlerdeki gürül-tüyü yok etmek için ölçü alanındaki yerel gürül-tülerden etkilenmeyen uzak bir bölgede- Vozoff (1991)’a göre yerel alandan birkaç yüz metre-den birkaç km’ye kadar uzaklıkta- alınan kaydın (uzak istasyon) yerel istasyon kaydı ile birlikte en küçük kareler hesaplamalarında kullanıl-ması yoluna gidilmiştir (Goubau ve diğ., 1978; Gamble ve diğ., 1979). Ancak yapılan araştır-malar uzak istasyon ile yerel alan kayıtlarında aynı bandlarda, gürültü olabileceğini göstermiş-tir (örn. Rittler ve diğ., 1998). Bu soruna çözüm olarak da elektrik ve manyetik bileşenlerdeki gürültü içeriğine bağlı olarak verinin ağırlıklandı-rılması temeline dayanan bir yaklaşımla (robust yöntemi) empedans kestirimi yapılmaya başlan-mıştır (örn. Egbert ve Booker, 1986; Sutarno ve Vozoff, 1989; Smirnov, 2003). Günümüzde eğer uzak istasyon kaydı varsa, uzak istasyon ve ağırlıklandırma yöntemlerinin birlikte kullanımı empedansın hesaplanmasındaki en genel yak-laşımdır (örn. Larsen ve diğ., 1996). Empedan-sın anılan farklı yollarla elde edilmesine ilişkin ayrıntılı bilgi Jones ve diğ. (1989)’de verilmiştir.

Uzak istasyon verisinin bulunmaması ve/veya baskın gürültü içeriği gibi uygulamada karşıla-şılan sorunlar nedeniyle, MT yöntemde sinyal-gürültü ayrımı bizce hala önemli bir sorundur. Bu konudaki yaklaşımlar genel olarak, verideki gürültüye duyarlı farklı ağırlıklandırma yöntem-lerinin geliştirilmesi ile seçilen nitelik ve sınır de-ğerlerine göre verinin sınıflanarak ön-elenmesi çalışmalarına odaklanmıştır (örn. Manoj ve Na-garajan, 2003; Weckmann ve diğ. 2005).

Bu çalışmada karasal MT verisinin zaman ve frekans ortamı niteliklerine dayanan bir gürültü tanımı yapılarak, yapay sinir ağı (YSA) yöntemi ile sinyal-gürültü ayrımına yönelik bir uygulama gerçekleştirilmiştir. Empedans kestirimi gü-

Yerbilimleri54

rültü sınıflaması ve tanımlaması sonucunda temiz olarak belirlenen güvenilir veri kullanıla-rak yapılmaktadır. Segmentin güvenilirliği ise YSA yönteminde kullanılan model tarafından belirlenmektedir.

İzleyen metinde anılan yöntem ile ilgili kuramsal bilgi verildikten sonra yapay ve gerçek veri üze-rinde yapılan deneme sonuçları sunulacaktır. Uygulamada karsılaşılan sorun ve çözüm öne-rilerine ilgili bölümlerde değinilecektir.

YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YÖNTEMİ

Zurada (1992)’ye göre YSA fiziksel bir hücre sistemidir ve YSA yönteminde bilgi, elde edile-bilir, saklanabilir ve sonra yeniden kullanılabilir. YSA’nın sağladığı en önemli yenilik; ilgilenilen probleme yönelik öğrenme becerisi geliştirile-bilmesi ve çözüme ilişkin karar verme-genel-leme yeteneklerinin kullanılabilmesidir. Bunun için ağın eğitilmesi gerekir. Farklı öğrenme algo-ritmaları kullanılarak modelin hatasını en küçük yapan değişkenlerin yinelemeli biçimde hesap-lanması sürecine eğitim denir. YSA öğrendik-ten sonra, daha önce eğitimde kullanılmayan veri grubu giriş verisi olarak kullanılıp ağın karar vermesi istenir.

Macias ve diğ. (2000)’de de belirtildiği gibi öğ-renme yeteneği ve farklı problemlere kolay uyarlanabilme özeliği ile YSA yöntemi, arama jeofiziğinin birçok probleminin çözümünde kul-lanılmaktadır. YSA yönteminin jeofizik problem-lere uygulanması ilk olarak 1980’lerden itibaren başlamıştır (Rumelhart ve diğ., 1986). YSA’nın hızlı ve güvenilir sonuçlarından iki ve üç boyutlu MT ters çözüm çalışmalarında (Zhang ve Paul-son, 1997; Spichak ve Popova, 2000; Spichak ve diğ., 2002), doğru akım özdirenç verilerinin ters çözüm çalışmalarında (El-Qady ve Ushijima, 2001), görüntü ve sinyal işleme ile desen tanıma uygulamalarında (Raiche, 1991; elektromanyetik yöntem için; Poulton ve diğ., 1992; GPR veri-lerinde; Al-Nuaimy ve diğ., 2000; Ehret, 2009), kuyu logu verilerinden litoloji sınırlarının sınıf-lanmasından formasyon özelliklerinin (porozite, tuzluluk, sıvı doygunluğu gibi) tahmin edilme-sine kadar birçok kuyu logu probleminde (örn. Ardjmandpour ve diğ., 2011) yararlanılmıştır.

MT gürültü yok etme uygulamalarında ise

YSA’nın kullanımı oldukça sınırlıdır ve genellikle veri sınıflama ve desen tanıma çalışmaları kap-samında uygulanmaktadır (örn. Manoj ve Naga-rajan, 2003).

Bahsedilen YSA uygulamalarında araştırmacılar, organik hücre sistemi temeline dayanan YSA yönteminin jeofizik problemlere uygulanabilirli-ğini göstermenin yanısıra, yöntemin elle yapılan sinyal sınıflama çalışmalarının tersine öznellik-ten uzak, otomasyona yönelik becerilerini de vurgulamaktadırlar. Ayrıca uygulamalar, YSA model değişkenlerinin seçiminde bir standartın olmayıp, veriye ve probleme yönelik yaklaşımlar yapıldığı göstermektedir.

YSA Modeli

YSA’nın tarihsel gelişimi içinde birçok model geliştirilmiştir (örn. van der Baan ve Jutten, 2000 ve kaynakları). Bu çalışmada kullanılan YSA modeline ilişkin temel bilgiler verilecektir.

YSA modelleri genel olarak;

1. Ağ topolojisine (kaç katman, kaç nöron)

2. Bağlantı biçimine (katmanlar arası ve si-nirler arası bağlantı vb.)

3. Öğrenme yöntemine (danışmalı-danışmasız öğrenme vb.)

bağlı olarak değişmektedir. Doğrusal olmayan problemlerin çözümünde çok katmanlı ileri beslemeli ağlar en çok tercih edilen YSA mo-delleridir. Ayrıca bu YSA modellerinin uygulama kolaylığı ve probleme kolay uyarlanabilmesi uy-gulanabilirliğini arttırmaktadır (Şahin, 2005). Bu tür ağlarda veri akışı girişten çıkışa doğru tek yönlüdür ve aynı katmandaki nöronlar arası bağ bulunmamaktadır (Şekil 1).

Şekil 1’de sunulan modele göre; X; giriş verisi, W; ağırlık değerleri, k; katman (tabaka) sayısı, i; nöron sayısı ve b; eşik (veya sapma) değeri ol-mak üzere net giriş T;

knki j ji i

j 1T (x w ) b

=

= +∑ (5)

dir. T net girişi, φ; etkinleştirme fonksiyonunun serbest değişkenidir ve Ç çıkış;

Uluocak vd 55

k ki iÇ (T )= ϕ (6)

olarak ifade edilir. Eşik değeri giriş verisinden bağımsız olarak etkinleştirme fonksiyonunun konumunu kaydırmak için sabit bir sayı ola-rak toplam değere eklenir. YSA modellerinde sadece 0 ve 1 veya -1 ve 1 çıkışlarını üreten, doğrusal ve doğrusal olmayan fonksiyonlar gibi farklı etkinleştirme fonksiyonları kullanılmakta-dır (örn. van der Baan ve Jutten, 2000’de Şekil 1d). Eğrisel etkinleştirme fonksiyonları, öğrenen modellerde en çok kullanılan fonksiyonlardır (örn. Haykin, 1999; van der Baan ve Jutten, 2000; Kaftan ve diğ., 2011). Ayrıca aynı model içindeki farklı katmanlarda aynı fonksiyonunun kullanılması zorunluluğu olmayıp, farklı fonksi-yonların birlikte kullanımı da mümkündür.

YSA işlem akışında sonraki aşama ağın eğitilmesi ile ağ değişkenlerinin güncellenmesidir. Bu tür

ağ modellerinde genellikle danışmalı öğrenme algoritması olan geri yayılım algoritması kulla-nılmakta ve bu ağlara geriye yayılım ağları da denmektedir. Ayrıca özellikle sınıflama prob-lemlerinde van der Baan ve Jutten (2000)’de de vurgulandığı gibi çoğunlukla öğretmenli (denetlemeli) YSA modelleri kullanılanmaktadır. Bu yöntemde değişkenler genel olarak hatanın çıkıştan girişe doğru dağıtılması biçiminde gün-cellenir. Bu nedenle türevlenebilir bir etkinleş-tirme fonksiyonu seçilmelidir. Örnekler ve bek-lenen çıkışlar (hedef) verilerek eğitilen ağ (öğ-retmenli öğrenme işlemi), bu örneklerden yola çıkarak bir genelleme yapabilmektedir.

Eğitim için özetle; i. nöron için hesaplanan; hi hedef ve Çi çıkış değerleri arasındaki toplam karesel hatanın (Er) geriye yayılması; Er’nin en küçük değerini aldığı noktanın yinelemeli ola-rak bulunabilmesine dayanmaktadır. Wij; i. ve j. nöronların bağlantısının ağırlık değeri (Karnin, 1990);

Şekil 1. Bir gizli katmandan oluşan ileri beslemeli ağ mimarisi. Figure 1. Feed-forward network topology consisting of one hidden layer.

Yerbilimleri56

rkij

EWW∂

∆ = −η∂

(7)

η; öğrenme oranını ifade etmektedir. Öğrenme hızı öğrenme oranına (ağırlıkların değişiminde adım büyüklüğüne) bağlı olarak değişir. Bu oranın belirlenmesinde ise bir kural olmayıp, küçük öğrenme oranı için hatanın en küçük değerinin bulunması fazla zaman alırken, çok büyük değerlerde tehlikeli biçimde ıraksama oluşabilmektedir. Bu değer genellikle pozitif ve [0, 2] aralığında bir sayı seçilmektedir (van der Baan ve Jutten, 2000).

Türev zincir kuralı ile çözüldüğünde;

k 1 k 1 k 1k 1 k kr i i i

i i ij ik 1 k 1 k k 1 ki i ij i ij

E Ç T(net) d (T(net) )W (h Ç ) ( W Ç )Ç T(net) W dT(net) W

+ + ++

+ + +

∂ ∂ ∂ ϑ ∂∆ = −η = −η −

∂ ∂ ∂ ∂ ∑

k 1 k 1 k 1k 1 k kr i i i

i i ij ik 1 k 1 k k 1 ki i ij i ij

E Ç T(net) d (T(net) )W (h Ç ) ( W Ç )Ç T(net) W dT(net) W

+ + ++

+ + +

∂ ∂ ∂ ϑ ∂∆ = −η = −η −

∂ ∂ ∂ ∂ ∑ (8.a)

k 1 ' k 1 ki i i iW (h Ç ) (T(net) )Ç+ +∆ = −η − ϑ (8.b)

elde edilir (Efe ve Kaynak, 2000). Burada ' k 1

ri iE (net) +ϑ = δ ifadesi; (k+1). katmandaki hata için (k+1. katman çıkış katmanı ise, k. kat-man gizli katman olarak düşünülebilir). Her bir çıkış nöronundan gelen hatanın kullanılması ile ağırlıklardaki değişim;

k k 1i i iW Ç+∆ = ηδ (9)

olur. Bu aşamada gizli katman ile çıkış katmanı arasında değişken güncelleme; a. yinelemede;

k k 1 kij ij ijW (a) W (a 1) W (a)+= − + ∆

ve

k k 1 ki i ib (a) b (a 1) b (a)+= − + ∆ (10)

dır (örn. Efe ve Kaynak, 2000). Hatanın çıkıştan geriye doğru dağıtılması sırasında karşılaşılan türev değerlerindeki ani sıçramalar µ; momen-tum çarpanı ile düzeltilebilmektedir. Momentum

katsayısı ağın öğrenme sırasında yerel bir en küçük değere takılıp kalmasını engeller (Özte-mel, 2003). Genellikle [0, 1] aralığında seçilen momentum katsayısı (örneğin Karnin, 1990 çalışması örnek 1’de µ= 0.5 ve Leung ve diğ., 2003’te µ=0.9 gibi) bellek gereksinimini arttırır-ken, hata yüzeyindeki küçük değişimler süzgeç-lenmiş olmaktadır. Momentumlu ağırlıklar ise;

k k 1 kij ij ijW (a) W (a 1) W (a)+= µ − −∆ (11)

biçiminde elde edilir. Ağın eğitimi (değişkenle-rin güncellenmesi) hatanın en küçük değerinde veya yakınsama oranı çok yavaşladığında durdurulmaktadır.

Giriş verisinin seçimi ağın eğitimini etkile-yen önemli bir olgudur. Eğitim ve denetleme işlemi için tüm veri kümesini tanımlayacak en uygun örneklerin giriş verisi olarak belirlenmesi YSA’nın başarısını doğrudan etkilemektedir. Ay-rıca giriş, çıkış ve ağırlıkların ölçeklenmesi farklı ortamlardan gelen verilerin aynı ölçekte birlikte değerlendirilmelerine olanak sağlayabilmekte-dir (Manoj ve Nagarajan, 2003; van der Baan ve Jutten, 2000).

YSA modelerinde gizli katmanların ve nöronların sayısına ilişkin bir kısıtlama olmayıp, genellikle deneme yanılma yoluyla, probleme yönelik en uygun topoloji belirlenmektedir. Uygulamada az sayıda seçilen nöronların ağın öğrenme ye-teneğini olumsuz yönde etkilediği, nöronların sayısındaki aşırı artışın ise ağın ezberlemesine neden olduğu görülmüştür. Bu durum sadece o veri için doğru tahmin yapan modelin, bir sonraki veri için yetersiz kalmasına yol açmaktadır. van der Baan ve Jutten (2000), gizli katmandaki nö-ron sayısının eğitim veri sayısından büyük olma-ması gerektiğini söylemişlerdir. Araştırmacılar ağın hata değişimine bakarak, deneme yanılma yoluyla küçük nöron sayısından başlanarak, en uygun sayıyı bulmayı önermişlerdir. Dahası bir gizli katmanlı modellerle, iki gizli katmandan oluşan modellerin benzer sonuçlar ürettiği uy-gulamalar bulunmaktadır (örn. van der Baan ve Jutten, 2000). Bu nedenle örneğin daha az karmaşık YSA modellerinde ağırlıkların optimi-zasyonu ve dolayısıyla eğitim daha kolaylıkla yapılabilmektedir.

Uluocak vd 57

YSA Sınıflaması İçin MT Verisinde Gürültü Tanımı

MT verisinde YSA ile gürültü tanıma/sınıflama çalışması için, öncelikle eşit değerli alt zaman segmentlerine ayrılan kayıtta segmentlerin zaman ve frekans ortamı niteliklerindeki sa-çılmalara, diğer bir ifadeyle anılan niteliklere göre segmentlerin durağanlığının bozulma-sına neden olan olgulara bağlı olarak gürültü tanımı yapılmıştır. Bu olgular; güç yoğunluğu spektrumundaki saçılmalar, iğnecik gürültüsü ve zaman serisi genliklerindeki (sinyal dokusun-daki) değişimler olarak ifade edilebilir.

1-MT zaman serisindeki farklı gürültü bile-şenleri verinin öz ve çapraz güç spektrumun-da saçılmaya ve dolayısıyla da empedansta hatalara neden olmaktadır (Goubau ve diğ., 1978). Bu nedenle tüm kaydın güç yoğunlu-ğu spektrumunun durağanlığını bozan seg-mentlerin belirlenmesi ile güç yoğunluğu spektrumuna bağlı indeks oluşturulmuştur. Güç yoğunluğu spektrumu hesaplamaları spektrumun non-parametrik kesitirimi olan periodogram ile yapılmıştır. Bu yöntem de her bir segmentin Fourier dönüşümlerinin karesel genliklerinin ortalamaları, segment örnek sayısının toplamının karesi ile normal-leştirilerek spektral ortalamalar elde edilir. (Proakis ve diğ., 1992). Herhangi bir f fre-kans değeri (veya [fi fi+n] aralığı) için bir X bile-şeninin, i; segment numarası, f

iGYSS ; i. seg-mentin güç yoğunluğu spektrumu ve f

GYSK; bütün kaydın güç yoğunluğu spektrumunu göstermek üzere, segmentin güç yoğunluğu spektrumundaki saçılım 0/1 (gürültü/gürül-tüsüz) olarak işaretlenmiştir (eşitlik (12)).

i

f fiGYS GYS medyan

GYSf fiGYS GYS medyan

S medyan(K ) std1,Ýndeks

0, S medyan(K ) std

≥ ±

= < ±

(12)

Eşitlikte stdmedyan medyandan sapmayı göster-mektedir. Birinci gürültü indeksi 0 olan seg-mentler burada örneklendirilen MT verisinin Ey bileşeni, 3. frekans değeri için Şekil 2’de oklarla gösterilmiştir.

2-Diğer bir gürültü indeksi için zaman se-risi dokusunu bozan iğnecikler ile zaman serisinin genliğindeki sapmalar berlirlenmiştir.

İğnecik, doğrusal yönsemesi giderilmiş za-man segmentlerindeki mutlak genliğin kısa zaman aralıklarındaki ani artışlarıdır. Zaman serisindeki iğnecikler Mori ve diğ. (2007) ta-rafından düzenlenen, Akustik Doppler Velosi-metri verisinin iğnecik gürültülerini yok etmek için tasarlanmış faz-uzay yöntemi ile belirlen-miştir. Bu yaklaşım 3 aşamalı olarak verideki iğnecikleri tanımlamaktadır. Birinci aşama-da serinin birinci ve ikinci türevleri hesapla-nır. İkinci aşamada evrensel kesme değeri ile verinin maksimumları belirlenir (diğer bir ifadeyle türevlerin standart sapmaları hesap-lanır). Üçüncü aşamada ise gürültüsüz veri faz-uzay veya Poincaré haritaları ile gruplanır (Goring ve Nikora, 2002). Segmentin iğnecik indeksinin 0 olması (gürültülü segment) için belirlenen iğneciklerin mutlak genliğinin, ‘iğ-neciksiz segmentin mutlak genlik+standart sapma’ değerinden büyük olması gerekmek-tedir (Şekil 3).

3- Son olarak iğnecik ve/veya daha uzun zaman aralıklı basamak türü gürültüler gibi zaman serisi dokusunu bozan değişimler, basit tanımlayıcı istatistik yaklaşımla, seg-mentin her bir değerinin, o segmentin orta-lama genliğinden sapmasını hesaplayarak belirlenmiştir. Burada i; segment numara-sı ve her bir segmentin genliğe göre stan-dart sapmasının yüzde değişimi ( iσ ) olmak üzere, N segment sayısı için N

iσ değerleri hesaplanmıştır. N N

i i iort( ) std( )σ ≥ σ + σ ko-şulunu sağlayan segment 0; gürültülü olarak işaretlenmiştir.

Böylelikle incelenen frekans aralığında baskın gürültü sunan segmentler ile tek bir frekansta baskın bile olsa- zaman serisi genliğindeki ani değişimler ve zaman serisi dokusunu bozan iğnecik gibi etkiler her bir segment için gürültü olarak tanımlamıştır.

UYGULAMA

Uygulamada kullanılan işlem basamakları özet-le aşağıdaki gibidir:

1. Tüm kayıt zaman ortamında, her biri sa-bit değerli (512 veya 1024) alt segmentlere

Indeks

Yerbilimleri58

ayrılmış ve her segmentten doğrusal yönse-me yok edilerek, 0 ortalamalı zaman serisi elde edilmiştir.

2. Daha sonra YSA eğitim verisinin her seg-menti zaman serisi genliğine ve iğnecik gü-rültüsüne göre 0/1 olarak işaretlenmiştir.

3. Zaman serisi frekans dönüşümü öncesi zaman ortamında pencerelenmiştir. Bu amaçla kullanılan Hamming fonksiyonu; a=0.5 katsayısı, N veri boyu olmak üzere (0≤n≤N/12)

w(n)=a(1+(cos(-π-π/n)) biçimindedir. x; gi-riş verisi ve pencereleme işlemi y(n)=w(n)x(n)’dir. Ardından ayrık Fourier dönüşümü (FD) ile her bir segmentin frekans bilgisi elde edilmiştir.

4. Frekans ortamındaki hesaplamalar -lo-garitmik artan aralıklar için- ortalama alına-rak gerçekleştirilmiştir. Uygulanan ortalama alma işlemi zaman ortamı pencereleme ve örnekleme aralığına bağlı olarak tanımlanan ve kesme frekansı değerine göre seçilen fre-kans aralıkları için yapılmıştır (Simpson ve Bahr, 2005).

5. Bundan sonraki aşamada Vozoff (1991)’da belirtildiği gibi farklı MT bileşenle-rinden öz ve çapraz güç yoğunluğu spekt-rumları hesaplanmıştır. Çapraz güç hesap-lamalarında geleneksel yaklaşımla, elektrik alandan daha az gürültülü yatay manyetik alan bileşenleri kullanılmıştır.

6. Görünür özdirenç ve faz değerleri iki farklı yöntem kullanarak hesaplanmıştır. Öncelikle

Şekil 2 (a) Ey bileşeninin segment ve frekans sayısına bağlı güç yoğunluğu spektrumu (GYS) değişimi (b) 3. frekans için GYS değişimi (o orjinal veriyi, noktalı çizgi sınır değerlerini göstermektedir).

Figure 2 (a) Power spectral density (PSD) values of Ey component depending on segment and frequency num-bers (b) PSD change for the 3rd frequency (circles indicate original data, dotted lines indicate limit values).

Şekil 3. Arazi verisi, Ey bileşenindeki iğnecik gürültüsü örneği.Figure 3. Field MT data, spike noise in Ey component.

Uluocak vd 59

MT değerlendirme çalışmalarında ilk yak-laşım olan en küçük kareler yöntemi ile (4) eşitliğinin çözümünden empedans hesap-lanmıştır. İkinci yöntem olarak da ağırlıklan-dırma yöntemini uygulanmıştır. Empedansın anılan farklı yaklaşımlarla elde edilmesi bu makalenin kapsamı dışındadır. Ancak özet-le ağırlıklandırma yönteminde Chave ve Thomson (2004)’te önerildiği gibi en küçük kareler kestirim hatasının bir ölçüsü olan ve-rinin çoklu karesel uyumun gerçel değerleri başlangıç ağırlıkları olarak kullanılmıştır. X ve X−

; sırasıyla ölçülen ve kestirilen manyetik alan bileşenleri (benzer olarak Y ve Y

−

elekt-rik alan bileşenleri), ‘*’ karmaşık eşlenik, SXY ; çapraz güç yoğunluğu spektrumu (SXX ; öz güç yoğunluğu) olmak üzere çoklu uyum;

X Y X Y

1 2YX

XX XY* * 1 1YY YY XX

XX XX

| S (S ) S |

S S (S ) S (S ) S

− −

−

− −− −

−

− −γ = (13)

bagıntısı ile verilir (Chave ve Thomson, 2004). Ayrıca kestirim hatasını yok etmek için farklı ağırlık fonksiyonları birlikte kulla-nılarak (karma ağırlık fonksiyonu), yinelemeli olarak ağırlıklar güncellenmiştir. Bu yaklaşı-ma ilişkin ayrıntılı bilgi Chave ve Thomson (2004)’da yeralmaktadır.

7. YSA modeli için geri yayılım algoritması

bir giriş katmanı, iki gizli katman ve bir çıkış katmanı olacak biçimde oluşturulmuştur. Ayrıca en uygun ağ topolojisi için deneme-yanılma çalışmalarında en küçük katman ve nöron sayısı ile, en kısa eğitim süresinde en doğru tahmini yapacak ağın belirlenmesi he-deflenmiştir. Buna göre gizli katmanlardaki nöron sayıları sırasıyla 50 ve 15 olarak belir-lenmiş ve bu katmanlarda hiperbolik tanjant sigmoid etkinleştirme fonksiyonu kullanıl-mıştır. Çıkış için ise, logaritmik sigmoid et-kinleştirme fonksiyonu kullanılarak, 0 veya 1 çıkışını üreten bir nöronlu bir katman ta-sarlanmıştır. Momentum değişkeni 0.8, öğ-renme oranı 0.2 olarak belirlenmiştir. Ağın, tüm kaydın en az yarısındaki gürültüyü tah-min etmesini beklediğimizden, eğitim verisi olarak empedans kestirminde kullanılan dört bileşen verisinin sadece ikisi kullanılmıştır.

Bunun için aynı nitelikteki veri çifti seçilmiş, Ex ile eğitilen ağda Ey ve Hx ile eğitilen ağda ise Hy bileşenindeki gürültü tanımlanıp sınıf-lanmıştır.

8. Seçilen gürültü indeksine bağlı olarak YSA yöntemi ile yapılan sınıflama ve de-ğerlendirme ile geleneksel MT empedans hesaplamasına ilişkin sonuçlar (yapay veri için; ağırlıklandırma yöntemi ve arazi verisi için; uzak istasyon+ağırlıklandırma yöntemi), aynı değişkenler aynı ölçekte olacak biçim-de grafiklenerek sunulmuştur.

9. Veriye zaman veya frekans ortamında herhangi bir görsel düzeltme yapılmamıştır.

Örnek 1: Yapay Veri

YSA modelini denemek için ilk uygulama verisi olarak zaman ortamında [-1, 1] genlikli, rastge-le değerlerden oluşan iki manyetik alan bileşeni (Hx ve Hy) oluşturulmuştur. Kuramsal Z köşegen elemanları, Goubau ve diğ. (1978)’da da öne-rildiği gibi Zxy~ Zyx olarak belirlenmiştir. Ayrıca bütün empedans bileşenleri birbirinden farklı ve frekanstan bağımsız seçilmiştir. Kuramsal değişkenlerden (1) doğrusal ilişkisi kullanılarak elektrik alan verisi oluşturulmuştur. Yapay veri örnekleme frekansı 20 Hz, bir segment için veri sayısı 1024 olarak tanımlanmıştır. Değişkenler 12 farklı frekans değeri için hesaplanmıştır. Gü-rültü yok etme uygulaması için manyetik alan (H) bileşenlerine farklı frekans ve zaman ölçeğinde, farklı genliklerde, iğnecik (örn. Ricker dalgacığı) ve dönemsel gürültü (sinüs fonksiyonu) eklen-miştir (Çizelge 1). Gürültü bileşenlerinin hangi segmentleri etkilediği Şekil 4’te sunulmuştur.

H bileşenleri incelendiğinde, verinin gürültülü segmentlerinin güç yoğunluğu spektrumun-da genel yönelimden sapmaya neden olduğu Şekil 5a’da gözlenebilmektedir (okla belirtilen). Ayrıca Şekil 5b’de yatay eksen gerçel bileşen, düşey eksen ise sanal bileşen olmak üzere em-pedanstaki değişim Argand diyagramı biçimin-de sunulmuştur. Şekilden de izlenebileceği gibi Argand diyagramında saçılım ve kümelenmeler gürültü etkisiyle oluşmuştur (örn. Weckmann ve diğ. 2005). Ek olarak Şekil 5c’de gürültü aynı frekans değeri için bazı segmentlerin uyum

Yerbilimleri60

değerlerinde (Ex-HxHy ve Ey-HxHy) düşüş ve dü-zensizliğe neden olmuştur (okla işaret edilen).

H bileşenlerinin zaman serisi genlik değişimle-ri % olarak Şekil 6’da yer almaktadır. Sürekli çizgiler genlikteki sapmaların gürültü olarak ta-nımlanmasında kullanılan kabul aralığını ifade etmektedir.

YSA eğitimi için kullanılan Hx bileşeni Şekil 7a’da yer almaktadır. Şekil 7b ve c’de gürültülü segment örnekleri, Şekil 7d, e ve f’de ise gürül-tü türlerine göre sınıflamada kullanılan indeksler sunulmuştur. Üç gürültü türünden de etkilenen segmentler, yok edilmesi hedeflenen gürül-tülü veriyi tanımlamaktadır. Bu nedenle YSA

g-1: Hx ve Hy bileşenleri ilişkili, [-1, 1] genlikli rastgele gürültü

g-2: [-1, 1] genlikli, dönemsel gürültü; f1= 0.48828 Hz, 1Sin(2 f t)π

g-3: İğnecik gürültüsü; f2=6.8945 Hz ,2 2

2( f )2 2 2 223(1-2( f )(t 100dt) e (t 100dt) )−ππ − −

g-4: İğnecik ve dönemsel gürültü; f3=1.1328 ve f4=2.4023 Hz2 2

3( f )2 2 2 23 43(1-2( f )(t 356dt) e (t 356dt) sin(2 f t))−ππ − − + π

g-5: Hx ve Hy bileşenleri ilişkili iğnecik gürültüsü; Hy=Hx+n3

dt: örnekleme zamanı, t: zaman

Çizelge 1. Yapay veri için kullanılan gürültü türleriTable 1. Noise types used for synthetic data

Şekil 4. Gürültü türleri ve gürültülü segment numaraları (a) Hx bileşeni (60, 61 ve 62. segmentlerde tüm gürültü türleri baskındır (b) Hy bileşeni.

Figure 4. Noise types and noisy segments (a) Hx component (all noise types are active in the 60th, 61st, and 62nd segments) (b) Hy component.

(a)

(b)

Uluocak vd 61

modelinde gürültüsüz verinin hedef çıktısı ola-rak bu niteliklerin “1” olduğu segmentler dikka-te alınmıştır (Şekil 8a kırmızı işaretle gösterilen YSA hedef sınıfları). Böylelikle üç gürültü türü için, gürültü seçiminde yapılan kabul kriterleri-nin olumsuzluklarından etkilenmeden, verideki tüm gürültü tanımlanmış olmaktadır.

Hedef sınıflar kırmızı ve ağın ürettiği sonuçlar yeşil olmak üzere, eğitim sonucu Şekil 8a’da yer almaktadır. Ağın eğitimi basit bir dizüstü bil-gisayarda (Intel Core 2 CPU, 2 GHz, 1.99 GB RAM), örneğin 73. segment için 2.7 s (Şekil 8b), tüm verinin eğitimi ise 65.8 s’de tamamlanmış-tır. Şekil 8b’de kesikli çizgi, ağ değişkenleri gün-cellenirken ortalama karesel hatanın değişimini, diğer bir ifadeyle eğitimin durma zamanını ifade

etmektedir.

Hx ile eğitilen ağa Hy verisi giriş verisi olarak ta-nıtılıp, verideki gürültü 1.6 s’de %100 doğruluk-la sınıflanmıştır (Şekil 9).

YSA sınıflaması ardından gürültülü segmentlerin elenmesiyle Şekil 5’te izlenen saçılımların yok edilebildiği gözlenmiştir (Şekil 10). Gürültüsüz veriden en küçük kareler yöntemi ile empedans değerleri hesaplanmış ve başlangıçta atanan kuramsal empedans değerlerine ulaşılmıştır

( 2+2i 3+3i5+5i -1-1i[ [

, Şekil 10b). Ayrıca gürültülü

veriden geleneksel yaklaşımla hesaplanan gö-rünür özdirenç ve faz değerlerinde eğri yöneli-mi ve hata aralığı bakımından saçılımlar varken (Şekil 11a ve b, mavi ve kırmızı renklerle gös-

Şekil 5. Gürültülü yapay veri (a) H bileşenleri güç yoğunluğu spektrumları (GYS) (b) ağırlıklandırma yöntemi ile hes-aplanan empedansın Argand diyagramı (c) Ex-HxHy ve Ey-HxHy uyumunun segment ve frekans sayısına bağlı değişimleri.

Figure 5. Noisy synthetic data (a) power spectral densities (PSD) of H components (b) Argand diagram of imped-ance calculated by robust method (c) changes in Ex-HxHy and Ey-HxHy coherence based on segment and frequency number.

Yerbilimleri62

Şekil 6. Zaman serisi genliğindeki sapmaların segmentlere göre değişimi.Figure 6. Change of the amplitude of time series deviations as per segments.

terilen değişimler), gürültüsüz veriden en küçük kareler yöntemi ile elde edilen değerlerde bu hataların düzeldiği gözlenmiştir (Şekil 11).

Örnek 2: Arazi Verisi

Örnek 2’de sunulan arazi verisi Kuzey Dogu Brezilya’da yürütülen yerel projen alınmıştır (Ulugergerli ve diğ., 2011). Sao Joaquim do Pacui (SJP) istasyonu ile uzak istasyon verisi olarak da Tatuoca (TTA) istasyonu uzun dö-nemli MT kayıtları kullanılmıştır. Kayıt 1 Hz fre-kans örneklemeli ve herbiri 1024 veri içeren 84 segmentten oluşmaktadır. Veri bileşenlerinin güç yoğunluğu spektrumlarındaki değişimler ve geleneksel gürültü yok etme yaklaşımı (uzak istasyon+ağırlıklandırma yöntemi) ile hesap-lanan empedans bileşenlerinin segmentlere göre değişimleri -rastgele seçilen 5. frekans için- Şekil 12’de yer almaktadır. Gürültü, bazı frekanslar için E ve H bileşenleri arasında yük-sek ilişki gösterir biçimde, segmentlerin spekt-rum değerlerinde sapmalara neden olmuştur (Şekil 12a). Ayrıca Şekil 12c’de gürültülü veri-nin uyum değerlerindeki değişim yer almaktadır. Okla işaret edilen sapmalar, izleyen bölümlerde açıklanan YSA gürültü yok etme uygulamasıyla düzeltilmiştir.

YSA eğitiminde kullanılan Ex ve Hx zaman seri-leri sırasıyla, Şekil 13a ve Şekil 14a’da yer al-maktadır. Şekil 13a’da okla gösterilen zaman aralığındaki iğnecik gürültüsü, Şekil 13b’de ayrıntılı olarak gösterilmiştir. Şekil 14b’de ise Hx bileşeninin güç yoğunluğu spektrumundaki gürültü örneği bulunmaktadır. Her iki bileşenin YSA hedef sınıfları sırasıyla Şekil 13c ve Şekil 14c’de sunulmuştur.

YSA eğitimi sonucunda ağ tüm verideki gürültüyü bir kaç dakikada % 89 doğrulukla sınıflamıştır (Şekil 15). Sınıflanan gürültülü seg-mentlerin elenmesi ile hesaplanan güç yoğun-luğu spektrumlarında Şekil 12a’daki sapmaların yok edildiği gözlenmektedir (Şekil 16a). Ayrıca gürültüsüz veriden en küçük kareler ile hesap-lanan empedans, geleneksel yolla hesaplanan değerlere göre Argand diyagramında Şekil 12b’deki saçılımları göstermez (Şekil 16b). Da-hası uyumdaki düzensiz değişimlerin Şekil 12c ile karşılaştırıldığında yok edildiği söylenebilir (Şekil 16c).

Gürültülü verinin en küçük kareler ile hesapla-nan görünür özdirenç değerlerinde xy yönün-de ve özellikle 3. frekansta eğrinin yöneliminde sapma (Şekil 17a), görünür özdirenç ve fazın yx

Uluocak vd 63

Şekil 7. Sentetik veri Hx bileşeni (a) zaman serisi (ZS) (b) [3020.8, 3072] s zaman aralığındaki 60.segment, tüm gürültü türleri (c) [3686.4, 3737.6] s zaman aralığındaki 73. segment, iğnecik gürültüsü (d) güç yoğunluğu spektrumuna (GYS) bağlı indeks (e) iğnecik indeksi ve (f) zaman serisi genlik değişimlerine bağlı gürültü indeksi.

Figure 7. Synthetic data Hx component (a) time series (TS) (b) 60th segment in [3020.8, 3072] s time frame, all noise types 73rd segment in (c) [3686.4, 3737.6] s time frame, spike noise, index of (d) power spectral density (e) spike and (f) the amplitude of TS.

Şekil 8 (a) Eğitim sonucu (kırmızı hedef sınıflar, yeşil ağ sonucu elde edilen sınıflar) (b) 73. segment için ağ verimi (kesikli çizgi eğitimin durma kriteri).

Figure 8 (a) Training result (target classes are red and classes generated by the network are green) (b) Net-work performance for 73rd segment (intermittent line is training stop criteria).

Yerbilimleri64

bileşeni 2. frekansta geniş hata aralığı gibi dü-zensizlikler vardır (Şekil 17b). Uzak istasyon ve-risi kullanılarak uygulanan ağırlıklandırma yak-laşımı ise, gerek eğri yönelimi gerekse de hata

aralıklarının genişliği bakımından gürültü etkile-rini düzeltme konusunda zayıf kalmıştır (Şekil 17, kırmızı renkle gösterilen değişimler). Oysa YSA sınıflaması ardından gürültüsüz veriden en

Şekil 9. Hy bileşeni, YSA sınıflama sonucu (kırmızı hedef sınıflar, yeşil ağ sonucu elde edilen sınıflar).Figure 9. Hy component, ANN classification result (target classes are red and classes generated by the network are

green).

Şekil 10. Gürültüsüz yapay veri (a) H bileşenleri güç yoğunluğu spektrumları (GYS) (b) en küçük kareler yöntemi ile hesaplanan empedansın Argand diyagramı (c) Ex-HxHy ve Ey-HxHy uyumunun segment ve frekans sa-yısına bağlı değişimleri.

Figure 10. Noise-free synthetic data (a) power spectral densities (PSD) of H components (b) Argand diagram of impedance calculated by least squares method (c) Ex-HxHy and Ey-HxHy coherence changes as per seg-ment and frequency number.

Uluocak vd 65

Figure 11. Yapay verinin görünür özdirenç ve faz değerleri (a) xy (b) yx yönleri (mavi; en küçük kareler yöntemi, kırmızı; ağırlıklandırma yöntemi ve yeşil; YSA sınıflaması sonrası en küçük kareler yöntemi).

Figure 11. Apperant resistivity and phase curves of synthetic data (a) xy (b) yx directions (blue; least squares method, red; robust method, green; least squares method after ANN classification).

Şekil 12. Gürültülü arazi verisi (a) 4 bileşenin güç yoğunluğu spektrumları (GYS) (b) geleneksel yaklaşımla (uzak istasyon+ağırlıklandırma yöntemi) hesaplanan empedansın Argand diyagramı (5. frekans için) (c) Ex-Hx-Hy ve Ey-HxHy uyumunun segment ve frekans sayısına bağlı değişimleri.

Figure 12. Noisy MT data (a) power spectral densities (PSD) of 4 components (b) Argand diagram of impedance calculated as conventional approach (remote reference+robust method) (for 5th frequency) (c) changes of Ex-HxHy and Ey-HxHy coherence on basis of segment and frequency number.

Yerbilimleri66

Şekil 13. YSA eğitim verisi, Ex bileşeni (a) tüm kayıt (ok işareti 11. segmenti göstermektedir), (b) 11. segment, iğnecik gürültüsü örneği (c) YSA hedef sınıflar.

Figure 13. ANN training data, Ex component (a) entire record( the arrow indicates 11th segment ) (b) 11th seg-ment, sample of spike noise (c) ANN target classes.

Şekil 14. YSA eğitim verisi, Hx bileşeni (a) tüm kayıt (ok işareti 10. segmenti göstermektedir), (b) 10. segment, güç yoğunluğu spektrumu gürültüsü örneği (c) YSA hedef sınıflar.

Figure 14. ANN training data, Hx component (a) entire record(the arrow indicates 10th segment ) (b) 10th segment, sample of power spectral density noise (c) ANN target classes.

c

c

Uluocak vd 67

küçük kareler yöntemi ile hesaplanan görünür özdirenç ve faz, hem en küçük kareler yöntemi ve hem de geleneksel hesaplamayla elde edilen değerlere göre -eğri yönelimi ve hata aralıkları bakımlarından- düzelme göstermektedir (Şekil 17, yeşil renkle gösterilen değerler).

SONUÇLAR VE TARTIŞMA

MT yöntemde gürültünün çeşitliliği, gürültü ve sinyalin benzer spektral özellikler göstermesi, uzak istasyon kaydının hiç olmaması ve/veya yerel gürültüden etkilenmesi, sinyal uyumunun düşük olması veya gürültü etkisiyle yanıltıcı ol-

Şekil 15. Eğitim sonucu (ağ % 89 oranla doğru sınıflamıştır, kırmızı; hedef, yeşil; sınıflanmış veri).Figure 15. Training result (network was classified with 89 % accuracy; target is red while classified data is green).

Şekil 16. Gürültüsüz arazi verisi (a) 4 bileşenin güç yoğunluğu spektrumları (GYS) (b) en küçük kareler yöntemi ile hesaplanan empedansın Argand diyagramı (5. frekans için) (c) Ex-HxHy ve Ey-HxHy uyumunun segment ve frekans sayısına bağlı değişimleri.

Figure 16. Noise-free field data (a) power spectral densities (PSD) of 4 components (b) Argand diagram of im-pedance calculated using least squares method (for 5th frequency) (c) changes of Ex-HxHy and Ey-HxHy coherence in accordance with segment and frequency number.

Yerbilimleri68

ması (ilişkili gürültü) gibi nedenlerle, geleneksel yaklaşımlar verideki gürültüyü tanımlamada ve elemede zayıf kalmaktadır. Bu nedenle bu çalışmada YSA yöntemi kullanılarak, farklı gü-rültü türlerinden etkilenen MT verisinin zaman ve frekans ortamı niteliklerine bağlı olarak sınıf-lanması ve gürültülü segmetlerin tanımlamasına ilişkin bir uygulama gerçekleştirilmiştir.

Çalışmada gürültü tanıma/sınıflama için mühen-dislik çalışmalarında yaygın olarak uygulanan momentumlu geri yayılımlı YSA modeli kullanıl-mıştır. Ağ topolojisini belirlerken ağın eğitiminin başarısı ve eğitim süresi bir kıstas olarak dikka-te alınmıştır. Ağ modeli, yapay veri kullanılarak denetlenmiş ve ardından arazi verisine uygulan-mıştır. Uygulamada sadece eğitim verisi için gü-rültü indeksi oluşturulmuş, diğer bileşenlerdeki gürültü YSA ile tanımlanmıştır.

Sonuç olarak YSA yöntemi ile yapay veride % 100, arazi verisinde % 89 doğrulukla gürültülü veri sınıflanmıştır. Bileşenlerde gürültülü olarak tanımlanan segmentlerin elenmesi ile de güç yoğunluğu spektrumları ve uyum değerlerinde-ki saçılımların asıl veriden elde edilenlere göre düzeldiği gözlenmiştir. Dahası en küçük kareler yöntemi ile hesaplanan görünür özdirenç ve faz, asıl veriden en küçük kareler ve geleneksel yol-

la hesaplananlara oranla, eğri yönelimi ve hata oranları bakımından iyileşme göstermiştir.

YSA yöntemi kullanılarak MT verisindeki gürültüyü yok etmeye yönelik bu uygulama, işlem yükü ve zamanı bakımından elle yapılan görsel denetlemeye göre bir üstünlük sağladığı gibi, MT yöntemde geleneksel gürültü yok etme çalışmalarına bir seçenek (alternatif) olacak bi-çimde durağan sonuçlar üretmiştir.

TEŞEKKÜR

Bu çalışmada kullanılan MT verisini sağlayan Se-gio FONTES ve jeofizik birimi çalışanlarına (Ob-servatorio Nacional-Brezilya) teşekkür ederiz.

KAYNAKLAR

Al-Nuaimy, W., Huang, Y., Nakhkash, M., Fang, M.T.C., Nguyen, V.T. ve Eriksen, A., 2000. Automatic detection of buried utilities and solid objects with GPR using neural networks and pattern re-cognition: Journal of Applied Geoph-ysics, v. 43, Issues 2-4, 157-165.

Ardjmandpour, N., Pain C, Singer J., Saunders J., Aristodemou E. ve Carter, J., 2011.

Şekil 17. MT verisi, görünür özdirenç ve faz değerleri (a) xy (b) yx yönleri (mavi; en küçük kareler yöntemi, kırmızı; uzak istasyon+ağırlıklandırma yöntemi ve yeşil; YSA sınıflaması sonrası en küçük kareler yöntemi).

Figure 17. Apperant resistivity and phase curves of MT data (a) xy (b) yx directions (blue; least squares method, red; remote references+robust method, green; least squares method after ANN classification).

Uluocak vd 69

Artificial neural network forward model-ling and inversion of electrokinetic log-ging data, Geophysical Prospecting, 59, 721–748.

Chave A. D. ve Thomson D. J., 1989. Some comments on magnetotelluric respon-se function estimation. J. Geophys. Res., 94: 14215–14225.

Chave A. D. ve Thomson D. J., 2004. Bounded influence magnetotelluric response function estimation. Geophys. J. Int., 157: 988–1006.

Efe M. ve Kaynak O., 2000. Yapay sinir ağları ve uygulamaları. Boğaziçi Üniv. Yay., 148 s.

Egbert G. D. ve Booker J. R., 1986. Robust es-timation of geomagnetic transfer func-tions. Geophys. J. Roy Astr. Soc., 87: 173-194.

Ehret, B., Leibniz Institute for Applied Geoph-ysics, Stilleweg 2, 30655 Hannover, Germany, Geoderma 160 (2010) 111–125.

El-Qady G. ve Ushijima K., 2001. Inversion of DC resistivity data using neural net-works. Geophysical Prospecting, 49: 417-430.

Gamble T. D., Goubau W. M. ve Clarke J., 1979. Magnetotelluric with a remote magnetic reference. Geophysics, 44 (1): 53-68.

Goring D. G ve Nikora V. I, 2002. Despiking acoustic doppler velocimeter data, J. Hydraul. Eng. 128, 117.

Goubau W. M., Gamble T. D. ve Clarke J., 1978. Magnetotelluric data analysis: removal of bias. Geophysics, 43: 1157-1166.

Haykin S., 1999. Neural network: a comprehen-sive foundation, Second ed. Prentice Hall, New Jersey, USA.

Jones A.G., Chave A. D., Egbert G., Auld D. ve Ahr K., 1989. A comparison of techniques for magnetotelluric respon-se function estimation. Journal of Ge-ophysical Research, 94 (10): 201-213.

Kaftan I., Salk M ve Senol Y., 2011. Evaluation of gravity data by using artificial neural networks case study: Seferihisar geot-

hermal area (Western Turkey), Journal of Applied Geophysics, 75, 711-718.

Karnin, E. D., 1990. A simple procedure for pru-ning back-propagation trained neural networks, IEEE IEEE Transaction on Neural Networks, 1, 2, 239-242.

Larsen J. C., Mackie R. L., Manzella A., Fiorde-lisi A. ve Rieven S., 1996. Robust smo-oth magnetotelluric transfer function. Geophys. J. Int., 124: 801-819.

Leung F.H.F, Lam H. K., Ling S. H. ve Peter K. S. Tam, 2003. Tuning of the structure and parameters of a neural network using an improved genetic algorithm, IEEE Transaction on Neural Networks, 14, 1, 79-88.

Macias C.C., Sen M.K. ve Stoffa P.L., 2000. Ar-tificial neural networks for parameter estimation in geophysics. Geophysical Prospecting 48, 21–47.

Manoj C. ve Nagarajan N., 2003. The Applicati-on of artificial neural networks to mag-netotelluric time-series analysis. Ge-ophys. J. Int., 153, 409–423.

Mori N, Suzuki T. ve Kakuno S., 2007. Noise of acoustic doppler velocimeter data in bubbly flows, J. Eng. Mech. 133, 122.

Öztemel E., 2003. Yapay Sinir Ağları. Papatya Yay., 232 s.

Proakis J.G., Rader C.M., Fuyun L. ve Chrysos-tomosL., 1992. Advanced digital signal processing; Macmillan, New York.

Poulton M., Stenberg B. ve Glass C., 1992. Lo-cation of subsurface targets in geoph-ysical data using neural networks, Ge-ophysics, 57, 1534–1544.

Raiche A., 1991. A pattern recognition appro-ach to geophysical inversion using neu-ral nets. Geophys. J. Int., 105, 629–648.

Rittler O., Junge A. ve Dawes G. J. K., 1998. New equipment and processing for magne-totelluric remote reference observations. Geophys. J. Int., 132,535-548.

Rumelhart D.E., Hinton, G.E. ve Williams, R.J., 1986. Parallel distributed processing: explorations in microstructure of cogni-tion. MIT Press Cambridge, MA, USA, 1,

Yerbilimleri70

318- 362 pp.

Simpson F. ve Bahr K., 2005. Practical Magne-totellurics. Cambridge University Pres., 254 pp.

Sims W., Bostick F. ve Smith H., 1971. The es-timation of magnetotelluric impedance tensor eelements from measured data. Geophysics, 36, 938-942.

Smirnov M. Y., 2003. Magnetotelluric data pro-cessing with a robust statistical proce-dure having a high breakdown point. Geophys. J. Int., 152-1–7.

Spichak, V.V., Fukuoka, K., Kobayashi, T., Mogi, T., Popova, I., ve Shima, H., 2002. Ar-tificial neural network reconstruction of geoelectrical parameters of the Minou fault zone by scalar CSAMT data. J. Appl. Geoph., 49 (1/2), 75-90.

Spichak V. ve Popova I., 2000. Artificial neu-ral network inversion of magnetotellu-ric data in terms of three-dimensional Earth macroparameters. Geophys. J. Int., 142, 15–26.

Swift C. M., 1967. A Magnetotelluric investiga-tion of an electrical conductivity ano-maly in the Southwestern United States. (Ph.D. dissertation), Mass. Institute of Technology.

Şahin M., 2005. Çeşitli Geriye Yayılım Yapay Si-nir Ağı Algoritmalarının Karşılaştırılması ve Bazı Uygulamaları. (Yüksek Lisans Tezi), Çanakkale.

Ulugergerli E.U., Fontes S. L., Carvalho R. M, Germano C. R. ve Carrasquilla A., 2011. Magnetotelluric response estimates under the equatorial electrojet in Bra-zil, 12th International Congress of the Brazilian Geophysical Society August 15-18, 2011, Rio de Janeiro, Brazil.

van der Baan M. ve Jutten C., 2000. Neural networks in geophysical applications. Geophysics, 65: 1032 - 1047.

Vozoff K., 1991. The magnetotelluric method. In: M.N. Nabighian (Ed). Electromagnetic Methods in Applied Geophysics, SEG, Tulsa, OK, 2: 641-711.

Weckmann U., Magunia A. ve Ritter O., 2005.

Effective noise separation for magne-totelluric single site data processing using a frequency domain selection sheme. Geophys. J. Int., 161, 635-652.

Zhang Y. ve Paulson K. V., 1997. magnetotellu-ric inversion using regularized hopfield neural networks. Geophysical Prospec-ting, 45, 725–743.

Zurada J.M., 1992. Introduction to artificial neu-ral systems. West Pub. Comp., 679 pp.

Uluocak vd 71


Edge Detection of Magnetic Sources Using Enhanced Total Horizontal Derivative of the Tilt Angle

Geliştirilmiş Eğim Açısı Toplam Yatay Türevi ile Manyetik Kaynakların Sınırlarının Belirlenmesi

MUZAFFER ÖZGÜ ARISOY1*, ÜNAL DİKMEN2

1Cumhuriyet Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Jeofizik Mühendisliği Bölümü, Merkez Kampüs, Sivas2Ankara Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Jeofizik Mühendisliği Bölümü, 06100 Tandoğan, Ankara

Geliş (received) : 11 Nisan (April) 2012 Kabul (accepted) : 27 Mart (March) 2013

ABSTRACT

This study suggests a new edge-detection filter, called enhanced total horizontal derivative of the tilt angle (ETHDR). ETHDR is the total horizontal derivative of the ratio of the vertical derivative to the total horizontal derivative of the first order analytical signal amplitude. This paper compares the results of ETHDR and other normalized derivative filters. The feasibility and capability of the ETHDR method is demonstrated using a theoretical data and a real magnetic dataset. Compared with the other derivative based filters, the ETHDR produces more detailed results for deeper magnetized structures and gives sharp response over edges of sources.

Anahtar Kelimeler: Edge detection, imaging, magnetic anomalies

ÖZ

Bu çalışmada, geliştirilmiş eğim açısı toplam yatay türevi (ETHDR) olarak anılan yeni bir kenar belirleme süzgeci önerilmiştir. ETHDR düşey türevin analitik sinyal genliğinin toplam yatay türevine oranının toplam yatay türevi olarak verilmektedir. Bu çalışmada, ETHDR yöntemi ile diğer türev tabanlı süzgeçlerin sonuçları karşılaştırılmıştır. ETHDR yönteminin uygulanabilirlik ve yetenekleri sentetik ve gerçek arazi verisi üzerinde sınanmıştır. Diğer türev tabanlı süzgeçlerle karşılaştırıldığı zaman ETHDR yönteminin derin mıknatıslanmış yapılar için daha detaylı sonuçlar ürettiği ve kaynak yapılar üzerinde keskin bir cevap verdiği görülmüştür.

Keywords: Kenar belirleme, görüntüleme, manyetik belirtiler

M. Arısoye-posta: [email protected]

INTRODUCTION

Delineating edges of magnetized structures is a common application of magnetic data to geolo-gical interpretation. Horizontal and vertical de-rivatives are routinely used to enhance details in magnetic data. The total horizontal derivative and analytical signal are two effective tools that are used to detect the edges of magnetized structures (Pilkington and Keating, 2004; Coo-per and Cowan, 2008; Cooper, 2009). However, if the dataset contains features with a large va-riation in amplitude, then the features with small amplitudes may be difficult to outline.

In recent years, a number of methods, called balanced or normalized derivative methods, were introduced to overcome this problem (Cooper and Cowan, 2006). As a result of the exponential increase in computing power and the widespread use of geophysical commercial software packages, these methods are being used more effectively.

EDGE DETECTION

A commonly used edge detection filter is the total horizontal derivative (THDR) and is given by (Cordell and Grauch, 1985) as:

22T TTHDRx y

∂ ∂ = + ∂ ∂ (1)

where T is the magnetic field, ∂T/∂x and ∂T/∂y are the two orthogonal horizontal derivatives of the magnetic field. Figure 1a shows the magne-tic response of three vertical-sided prisms with depths to the top of 1, 3 and 5 km from north-west corner to south-east corner, respectively. Uniformly distributed random noise of ampli-tude equal to 0.5% of the maximum magnetic data amplitude is added to the magnetic data. In terms of similarity, the magnetization inten-sity of all bodies is set at 1 A/m, and all bodi-es have a 5km depth extent. It is clear that all magnetized bodies produce a visible anomaly (Figure 1a), but the edges of the third body in the southeast region, the deepest, are difficult to delineate. Figure 1b shows the THDR of magnetic anomaly in Figure 1a. Imaging edges

of the deeper prism is poor while edges of the shallower bodies are well mapped. Thus, one can concluded that THDR is more effective in imaging shallower bodies than deeper one.

The expression of the amplitude of the analyti-cal signal (AS) for 3D structures is given by Ro-est et al (1992) as:

22 2T T TASx y z

∂ ∂ ∂ = + + ∂ ∂ ∂ (2)

where ∂T/∂z is the vertical derivative of the magnetic field. The maxima of AS is very useful for delineating edges of magnetic sources be-cause of the amplitude of the analytical signal peaks over magnetic sources. The most impor-tant benefit of the analytical signal is that, in the 2D case, it is independent of the magnetizati-on direction, but this is not true in the 3D case (Li, 2006). However, if more than one magnetic source is present, the result of the analytical signal is dominated by shallow sources. Figure 1c shows an AS map of the magnetic data in Figure 1a. The maxima of AS of the magnetic data produce clear resolution of the shallower bodies, but do not delineate the deeper body very well.

A number of methods have been proposed to make subtle anomalies more visible. The first filter developed for this purpose was the tilt angle (Miller and Singh, 1994), which is the ratio of the vertical derivative to the absolute value of the horizontal derivative of the magnetic field:

1tan

TzTilt

THDR−

∂ ∂=

(3)

The tilt angle amplitudes are restricted to va-lues between –π/2 and +π/2; thus the method delimitates the amplitude variations into a cer-tain range. Tilt angle therefore functions like an automatic-gain-control filter, and therefore responds equally well to shallow and deep so-urces. The amplitude of the tilt angle is positi-ve over the magnetic sources, crosses through zero at or near the edge of the source, and is negative outside the source. Figure 1d shows the tilt angle of the magnetic data in Figure 1a.

Yerbilimleri74

Figure 1. A comparison of derivative-based filters: (a) Synthetic magnetic data resulted from three prismatic bod-ies with depths of 1, 3 and 5 km from north-west corner to south-east corner, respectively. Image cov-ers 100×100 km area. Uniformly distributed random noise of amplitude equal to 0.5% of the maximum magnetic data amplitude is added to the magnetic data. (b) Total horizontal derivative of magnetic data in (a). (c) Analytical signal of magnetic data in (a). (d) Tilt angle of magnetic data in (a). (e) Total horizontal derivative of the tilt angle (THDR_Tilt) of magnetic data in (a). (f) Theta map of magnetic data in (a). (g) Horizontal tilt angle (TDX) of magnetic data in (a). (h) Enhanced total horizontal derivative of the tilt angle (ETHDR) of magnetic data in (a).

Şekil 1. Türev tabanlı süzgeçlerin karşılaştırılması: (a) Kuzey-batıdan güney doğuya doğru sırasıyla derinlikleri 1, 3 ve 5 km olan üç prizmatik yapıdan hesaplanan yapay manyetik veri. Görüntü 100×100 km’ lik bir alanı göstermektedir. Manyetik veriye, manyetik verinin en büyük genlik değerinin 0.5%’ i kadar gelişigüzel ras-tsal gürültü eklenmiştir. (b) (a)’ da verilen manyetik verinin toplam yatay türevi. (c) (a)’ da verilen manyetik verinin analitik sinyali. (d) (a)’ da verilen manyetik verinin eğim açısı. (e) (a)’ da verilen manyetik verinin eğim açısı toplam yatay türevi (THDR_Tilt). (f) (a)’ da verilen manyetik verinin Theta haritası. (g) (a)’ da verilen manyetik verinin yatay eğim açısı (TDX). (h) (a)’ da verilen manyetik verinin geliştirilmiş eğim açısı toplam yatay türevi (ETHDR).

Arısoy ve Dikmen 75

The tilt angle is relatively smooth and positive over the bodies. It can be followed that the res-ponse of the tilt angle is blurred due to the mo-del depth. The tilt angle produces a zero value over the source edges.

Verduzco et al (2004) presented an edge detec-tor, which is the total horizontal derivative of the tilt angle (THDR_Tilt):

22

_ Tilt TiltTHDR Tiltx y

∂ ∂ = + ∂ ∂ (4)

THDR_Tilt is independent of the geomagnetic field and generates maximum values over the edges of the magnetized bodies. Figure 1e shows the THDR_Tilt of the magnetic data in Fi-gure 1a. The THDR_Tilt delineates model edges well, as the amplitude of the THDR_Tilt peaks over magnetic sources, but the results for the deeper bodies are not so effective. Moreover, in the presence of noise, the THDR_Tilt strongly amplifies noise in the data (Figure 1e).

Wijns et al (2005) introduced the Theta map (θ), which is the normalization of the THDR by the AS:

cos THDRAS

θ =

(5)

Figure 1f shows the theta map of the magne-tic data in Figure 1a. The theta map delineates model edges well, but the response of deeper bodies is diffused; consequently, it does not produce the expected sharp gradient over the edges.

Recently, Cooper and Cowan (2006) presen-ted the horizontal tilt angle method (TDX) as an edge detector:

1tan THDRTDXTz

−

=

∂ ∂

(6)

The horizontal tilt angle is the normalization of the amplitude of the total horizontal derivative by the vertical derivative. Figure 1g shows the TDX of the magnetic data in Figure 1a. TDX res-ponds equally well to shallow and deep bodies, and also delineates the edges of all the bodies well. TDX has a much sharper gradient over the edges of the magnetized bodies. The geomet-ric illustrations of the THDR, AS, Tilt and TDX are shown in Figure 2.

EDGE ENHANCEMENT USING THE ENHANCED TOTAL HORIZONTAL GRADIENT OF THE TILT ANGLE

The use of THDR and AS filters in magne-tic data interpretation is traditional. However, when the data contain magnetic anomalies with a wide range of amplitudes, the results of THDR and AS filters are frequently dominated by high-amplitude anomalies, obscuring subtle anomalies. Balanced or normalized derivative methods have been introduced to overcome this problem. However, the results of the nor-malized derivative methods for the deeper bo-dies are not so effective, as response is blurred due to the source depth. In this study a new edge detector is introduced to overcome this problem.

The proposed ETilt filter is the ratio of the ver-tical derivative to the total horizontal derivative of the AS:

1

22tan−

∂

∂= ∂ ∂ + ∂ ∂

TzETilt k

A Ax y

(7)

where

2 2

1=

+k

dx dy (8)

k is the dimensional correction factor. dx and dy are sampling intervals in the x and y direc-tions, respectively. The dimensional correc-tion factor, k, does not have an effect on the Etilt response. We suggest the use of the total

Yerbilimleri76

horizontal derivative of the ETilt as an edge de-tector (enhanced total horizontal derivative of the tilt angle-ETHDR):

22 ∂ ∂ = + ∂ ∂

ETilt ETiltETHDRx y

(9)

Figure 1h shows the ETHDR of the magnetic data in Figure 1a. The ETHDR delineates the edges of the all bodies better than the filters discussed above, as it produces a very sharp gradient over the edges of the bodies. Thus, structural interpretation is very easy and po-werful using the presented method. Most nor-malized derivative methods are so effective not only shallow bodies but also deeper bodies (see Figure 1d-g), but all normalized derivative methods present a diffuse response to deeper

structures. However, the presented method produces very clear resolution, not only in shal-low bodies but also deeper bodies. Thus, if more than one magnetic source is present, and some of the sources are very close to each ot-her, the ETHDR filter outlines the edges of bo-dies very well. The responses of existing filters, ETilt and ETHDR filters to 2D prism and vertical contact models are given in Figure 3. Figure 3 gives readers a much better idea of the beha-vior of the ETHDR method. The ETHDR peaks over the edges of the model and the distance of the drop to half of the peak amplitude is very narrow, as expected from an edge detector (see Figure 3). The method is dependent of ge-omagnetic inclination. For this reason, the data should be previously reduced to pole. A disad-vantage of the presented method is that, beca-use the ETHDR filter uses derivatives of a de-rivative-based filter, it strongly amplifies noise

Figure 2. The geometric definitions of the THDR, AS, Tilt and TDX.Şekil 2. THDR, AS, Tilt ve TDX’ nın geometrik anlamları.


in the data. Figure 4a-d show the ETHDR ima-ges of the synthetic magnetic data in Figure 1a that have been corrupted with random noise of amplitude equal to 1%, 2%, 3% and 5% of the maximum magnetic data amplitude, respecti-vely. The results show that the noise should be smaller in amplitude than the actual edges of sources (e.g., noise levels of %1 and %2). In this case, the edges are clearly resolved. For

relatively high levels of noise, the method will not be able to discriminate between edges and noise (see the response of south-east body in Figure 4d).

APPLICATION TO AEROMAGNETIC DATASET

For comparison, the present and previous met-hods are demonstrated on an aeromagnetic

Figure 3. Magnetic, THDR, AS, Tilt, THDR_Tilt, Theta, TDX, ETilt and ETHDR responses resulted from 2D prism and vertical contact models. All bodies are magnetized in a vertical field.

Şekil 3. 2B prizma ve düşey kontak modellerinin manyetik, THDR, AS, Tilt, THDR_Tilt, Theta, TDX, ETilt ve ETHDR cevapları. Tüm yapılar düşey alanda mıknatıslanmıştır.

Yerbilimleri78

data from Eskisehir and surrounding region. The tectonic map and the original aeromagne-tic data of the Eskisehir and surrounding regi-on is shown in Figure 5a and Figure 5b, res-pectively. The aeromagnetic data is 170×170 km in size and has a grid resolution of 1 km in both horizontal directions. The data mostly co-vers the Eskisehir fault zone, which comprises

of successive fault segments (Koçyiğit, 2000). The Eskisehir fault and its segments extend in a Northwest to Southeast direction. Figure 5c shows reduction to pole (Baranov, 1957; Ba-ranov and Naudy, 1964) applied aeromagnetic data. Figure 5d is the total horizontal derivati-ve and Figure 5e is the analytical signal of the magnetic data in Figure 5c, respectively. The

Figure 4. A comparison of different amounts of noise effects on the ETHDR responses. (a) ETHDR image map of magnetic data in Figure 1a. Random noise of amplitude equal to 1% of the maximum magnetic data amplitude is added to the magnetic data. (b) ETHDR image map of magnetic data in Figure 1a. Random noise of amplitude equal to 2% of the maximum magnetic data amplitude is added to the magnetic data. (c) ETHDR image map of magnetic data in Figure1a. Random noise of amplitude equal to 3% of the maximum magnetic data amplitude is added to the magnetic data. (d) ETHDR image map of magnetic data in Figure 1a. Random noise of amplitude equal to 5% of the maximum magnetic data amplitude is added to the magnetic data.

Şekil 4. Farklı miktarlarda gürültünün ETHDR sonuçları üzerine etkileri. (a) Şekil 1’ de verilen manyetik verinin ETH-DR görüntü haritası. Manyetik veriye, manyetik verinin en büyük genlik değerinin 1%’ i kadar gelişigüzel rastsal gürültü eklenmiştir. (b Şekil 1’ de verilen manyetik verinin ETHDR görüntü haritası. Manyetik veriye, manyetik verinin en büyük genlik değerinin 2%’ si kadar gelişigüzel rastsal gürültü eklenmiştir. (c) Şekil 1’ de verilen manyetik verinin ETHDR görüntü haritası. Manyetik veriye, manyetik verinin en büyük genlik değerinin 2%’ ü kadar gelişigüzel rastsal gürültü eklenmiştir. (d) Şekil 1’ de verilen manyetik verinin ETHDR görüntü haritası. Manyetik veriye, manyetik verinin en büyük genlik değerinin 5%’ i kadar gelişigüzel rastsal gürültü eklenmiştir.


Figure 5. Application to aeromagnetic data: (a) Tectonic map of the Eskisehir and surrounding region (modified from Özsayın and Dirik, 2007). (b) Original aeromagnetic image from the Eskisehir region. Aeromagnetic data covers a 170×170 km area. Grid interval is 1 km in both horizontal directions. (c) Reduced to mag-netic pole aeromagnetic image from the Eskisehir region in (b). (d) Total horizontal derivative of magnetic data in (c). (e) Analytical signal of magnetic data in (c). (f) Tilt angle of magnetic data in (c). (g) Total hori-zontal derivative of the tilt angle (THDR_Tilt) of magnetic data in (c). (h) Theta map of magnetic data in (c). (i) Horizontal tilt angle (TDX) of magnetic data in (c). (j) Enhanced total horizontal derivative of the tilt angle (ETHDR) of magnetic data in (c).

Şekil 5. Havadan manyetik veri üzerinde uygulama: (a) Eskişehir bölgesi ve civarının tektonik haritası (Özsayın ve Dirik, 2007’ den değiştirilerek alınmıştır). (b) Eskişehir bölgesi havadan manyetik veri görüntü haritası. Veri 170×170 km’ lik bir alanı göstermektedir. Grid aralığı her iki yatay yönde 1 km’ dir. (c) (b)’ de verilen Eskişehir bölgesi manyetik verisinin kutba indirgenmiş görüntü haritası. (d) (c)’ de verilen manyetik verinin toplam yatay türevi. (e) (c)’ de verilen manyetik verinin analitik sinyali. (f) (c)’ de verilen manyetik verinin eğim açısı. (g) (c)’ de verilen manyetik verinin eğim açısı toplam yatay türevi (THDR_Tilt). (h) (c)’ de verilen manyetik verinin Theta haritası. (i) (c)’ de verilen manyetik verinin yatay eğim açısı (TDX). (j) (c)’ de verilen manyetik verinin geliştirilmiş eğim açısı toplam yatay türevi (ETHDR).

Yerbilimleri80

original aeromagnetic, reduction to pole appli-ed aeromagnetic, total horizontal derivative and analytical signal images are dominated by the high-amplitude anomalies from Eskisehir fault zone and its segments. Figure 5f-i show the Tilt, THDR_Tilt, theta map and TDX, respecti-vely. Figure 5j shows the ETHDR image of the magnetic data in Figure 5c. The results of the normalized derivative methods in Figure 5f-i show greatly improved detail, particularly in the southwest region. Nevertheless, the results are more diffuse than the ETHDR image in Figure 5j.

CONCLUSIONS and RECOMMENDATIONS

A new edge detection filter, ETHDR, has been introduced for interpretation of magnetic data. The filter has been compared with other com-monly used edge detection filters; it gives very sharp response over edges of sources compa-red with the existing filters. The results show that ETHDR is an effective tool for enhancing subtle detail and delineating edges of shallow and deep structures in magnetic data. The fil-ter was demonstrated using both synthetic and an aeromagnetic dataset. Basically the ETHDR produces an image that is close to pi/2 when the vertical derivative is positive and is close to

-pi/2 when vertical derivative is negative. Hence the ETHDR edge detector shows similar beha-vior as zero contour of vertical derivative. The ETHDR filter strongly amplifies noise in the data as it uses derivatives of a derivative-based filter. Before application of the ETHDR filter on the noisy data, an upward continuation of the mag-netic anomaly or low-pass filtering may reduce the noise effect. It is believed that, within the edge enhancement concept, future researchers will introduce many new methods.

REFERENCES

Baranov, V., 1957. A new method for interpre-tation of aeromagnetic maps, Pseudo-gravimetric anomalies. Geophysics, 22, 359–383.

Baranov,V., and H. Naudy, 1964. Numerical calculation of the formula of reduction to the magnetic pole. Geophysics, 29, 67–79.

Cooper, G.R.J., 2009. Balancing images of po-tential-field data. Geophysics, 74(3), L17-L20.

Cooper, G.R.J., and Cowan, D.R., 2006. En-hancing potential field data using filters based on the local phase. Computers & Geosciences, 32(10), 1585-1591.

Cooper, G.R.J., and Cowan, D.R., 2008. Edge enhancement of potential-field data using normalized statistics. Geoph-ysics, 73(3), H1-H4.

Cordell, L., and V.J.S. Grauch, 1985. Mapping basement magnetization zones from aeromagnetic data in the San Juan ba-sin, New Mexico, in W. J. Hinze, ed., The utility of regional gravity and mag-netic anomaly maps: SEG, 181-197.

Koçyiğit, A., 2000. Seismicity of the southwestern part of Turkey. BADSEM 2000-Sympo-sium on Seismicity of the Southwestern part of Turkey, İzmir, 30-39.

Li, X., 2006. Understanding 3D analytic signal amplitude. Geophysics, 71(2), B13-B16.

Miller, H.G., and Singh, V., 1994. Potential field tilt__a new concept for location of po-tential filed sources. Journal of Applied Geophysics, 32, 213-217.

Özsayın, E., and Dirik, K., 2007. Quaternary activity of the Cihanbeyli and Yenice-oba Fault zones: İnönü-Eskişehir fault system, central Anotalia. Turkish Jour-nal of Earth Sciences. 16, 471-492.

Pilkington, M., and Keating, P., 2004. Contact mapping from gridded magnetic data – a comparison of techniques, Explorati-on Geophysics, 35, 206-311.

Roest, W.R., Verhoef, J., and Pilkington, M., 1992. Magnetic interpretation using the 3-D analytic signal. Geophysics, 57(1), 116-125.

Verduzco, B., Fairhead, J.D., Green, C.M., and MacKenzie, C., 2004. New insights into magnetic derivatives for structural map-ping. The Leading Edge, 23(2), 116-119.

Wijns, C., Perez, C., and Kowalczyk, P., 2005. Theta map: edge detection in magnetic data. Geophysics, 70(4), L39-L43.


Germik Formasyonu Oligosen Evaporitlerinin (Kurtalan, GB Siirt) … · 2019-01-10 ·...

Documents

Transcript of Germik Formasyonu Oligosen Evaporitlerinin (Kurtalan, GB Siirt) … · 2019-01-10 ·...