Bir depremin ne zaman olacağını tahmin edecek teknoloji henüz mevcut değil. Araştırmacılar, sarsıntı başlamadan önce erken uyarı görevi görebilecek güvenilir bir haberci olup olmadığını belirlemek için on yıllardır uğraşıyorlar.
Yakın tarihli bir vaka çalışması, halk için erken teşhise bir bakış sunabileceğini umdukları zayıf bir sinyali ayrıştırmak için Kaliforniya’daki on yıllık depremleri araştırıyor.
Bulgular yakın zamanda yayınlandı Amerikan Jeofizik Birliği’nin (AGU) Jeofizik Araştırma Dergisi: Katı Dünya.
Araştırmacılar, California’daki fay hatları boyunca 125 manyetometre sensör istasyonundan gelen verileri analiz ettiler. 2010’dan 2019’a kadar olan 4,5 veya daha büyük 19 depremden günler önce istasyonlara baktılar. Çalışma yazarlarına göre bulgular, depremden 24 ila 72 saat önce bölgelerin yakınındaki manyetik alanda değişiklikler gösterdi.
Veriler yapay zekanın yardımıyla analiz edildi ve araştırmacılar, sensörler tarafından alınmış olabilecek gürültüye (araç trafiği, inşaat veya diğer insan faaliyetleri) karşı korunmak için iki istasyondan gelen verileri eşleştirmek için bir algoritma kullandı. Çalışma yazarlarına göre, manyetik alan her zaman aktif olduğundan, yanlış pozitifleri ortadan kaldırmaya yardımcı olmak için iki istasyondan gelen veriler diğer zaman dilimleriyle de karşılaştırıldı.
Çalışmanın yazarlarına göre, sensörleri manyetik alandaki değişikliklere duyarlı bir mikrofon gibi düşünün. Sensörler tarafından yakalanan “ses”, depremden önceki günlerde biraz “yüksek” olma eğilimindeydi.
Çalışma, Uygulamalı Bilim Ekibi ile Google Research ve 2005’ten beri deprem verilerini toplayan bir firma olan QuakeFinder tarafından yürütüldü. Çalışmaya madencilik teknolojisi şirketi Imdex Technology de yardımcı oldu.
QuakeFinder’ın araştırma ve geliştirme direktörü Dan Schneider yaptığı yazılı açıklamada, “Bu çalışma, depremden önceki günlerde fiziksel bir değişimin gözlenebileceğine dair önemli kanıtlar sunuyor” dedi. “Daha güçlü sinyalleri belirlemek için yapacak çok işimiz olsa da, bu araştırma manyetik alanı kullanarak deprem tahmininin bir gün mümkün olabileceği vizyonumuzu destekliyor.”
Google Uygulamalı Bilim ürün yönetimi direktörü Jason Miller, yaptığı açıklamada, “deprem tahmininde daha önce bilinmeyen fiziksel olaylara” işaret eden verilerden heyecan duyduğunu söyledi.
Ancak araştırmacılar, Kaliforniya’da incelenecek birkaç büyük ölçekli deprem olduğunu ve bunun bir faydaki öncü sinyallerin diğerleri için geçerli olup olmayacağını belirtmeyi zorlaştırdığını söyledi. Bir haberci sinyali bir bölgede mevcut olabilir, ancak eyaletin coğrafyanın farklı olduğu başka bir bölümünde çok farklı olabilir.
Daha fazla çalışmaya ihtiyaç olduğunu söylüyorlar.
Schneider bir e-postada, “Anlamlı bir tahmin sistemi yönünde ilerlemek için, manyetik enerjideki artışa katkıda bulunan sinyallerin nasıl izole edileceğini bulmak gerekiyor” dedi. “İleriye dönük olarak, daha fazla organizasyonu dahil etmek ve bu zorluğa daha fazla kaynak uygulamak, Kaliforniya halkına ve dünyanın dört bir yanında deprem eğilimli bölgelerde yaşayanlara fayda sağlamak için en iyi şansı verecektir.”
Rapor, deprem çalışmasında bulunan zayıf istatistiksel sinyallerin “mütevazı boyutta olduğu, bu da halkı uyarmak için kullanılabilecek bir tahmin sağlayamayacağımız anlamına geliyor” uyarısında bulunuyor. “Bu çalışma, depremden önceki günlerde gözlenebilen fiziksel bir değişim olduğuna dair kanıt sağlıyor, ancak bu süreci anlamak için daha fazla bilimsel çalışmaya ihtiyaç var.”
US Geological Survey şu anda MyShake ve ShakeAlertLA gibi uygulamaları besleyen bir erken uyarı sistemi kullanıyor. Bir deprem habercisi değil, bir depremin başladığını gösterir ve etkileri yerel olarak hissedilmeden önce birkaç saniye erken uyarı sağlar.
2018’de LA County’de kamu uyarıları yayınlamaya başladı, ardından bir yıl sonra Kaliforniya’nın geri kalanına ve daha sonra Oregon ve Washington eyaletlerine yayıldı.
Ancak uzmanlar, deprem erken uyarı sisteminin daha etkili olabilmesi için toplu taşıma sistemleri gibi daha fazla kentsel altyapıyla entegre edilmesi gerektiğini söylüyor.