Kurtalan, GB Siirt

Yerbilimleri, 34 (1), 1-22 Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi Bülteni Bulletin 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-Van 2Dokuz Eylül Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi Jeoloji Mühendisliği Bölümü, Tınaztepe, 35160 Buca- İzmir

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

ÖZ Bu 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 burada 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 determined and paleogeography of the region was revealed. According to stratigraphic and sedimentological rocks and constituent studies, evaporitic minerals were investigated 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 Yeşilova e-posta: [email protected] 2 Yerbilimleri 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 during 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 gypsum 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 environment 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.

GİRİŞ oluşturdukları için açık işletme imkânlarına sa- hiptirler. Denizel (lagün-kıyısal sabka) birikin- tilerin yaygın olduğu Siirt-Kurtalan çevresinde Amaç bulunan Germik Formasyonu’na ait jips-anhidrit Bu çalışmada, Siirt’in güneybatısında bulunan (alçıtaşı) ocakları uzun yıllardır ekonomik olarak Kurtalan ve civarındaki bölgeler içindeki Oligo- işletilmektedir. Germik Formasyonu birçok araş- sen yaşlı Germik Formasyonu incelenmiş ve for- tırıcı (Özkaya, 1974; Perinçek vd., 1992; Gilmour masyona ait Germik jips üyesi içinde ayırtlanan and Makel, 1996; Yılmaz ve Duran, 1997; Gü- evaporit (jips, anhidrit) oluşumlarının sediman- nay, 1998; Ziegler, 2001; Coşkun, 2004; Önenç, tolojik özellikleri, diyajenez süreçleri ve oluşum 2004; Dağıstan ve Şimşek, 2005; Öztürk ve Çelik, 2008; Tonbul ve Sunkar, 2008; Okay et ortamları ayrıntılı şekilde ortaya konmuştur. Di- al. 2010; Türkmen vd., 2010 vb gibi) tarafından yajenetik aşamalar detaylı sedimanter, petrog- incelenmiş, fakat formasyonda bulunan jips- rafik ve mineralojik çalışmalar ile belirlenmiştir. anhidritli birimlerinin ayrıntılı fasiyes analizi, olu- Güneydoğu Anadolu Bölgesi, Oligosen dönemi şum koşulları ve diyajenetik süreçlerinin değer- ve sonunda yoğun tektonizmanın etkisi altında lendirilmesi açısından bir çalışma yapılmamıştır. kalmış ve bölgede önemli paleocoğrafik deği- Kıyısal sabka ortamını temsil eden bu evaporitli şimler yaşanmıştır. Bölgedeki çeşitli yapısal birimlerin sedimantolojik ve petrografik özellik- unsurlar, bu hareketlenmelere bağlı olarak ge- lerinin tanımlanarak diyajenetik ve paleocoğrafik lişmiş ve Orta Eosen sonrası tektonizma reg- tarihçesinin aydınlatılması önem taşımaktadır. resyona neden olup Eosen-Oligosen denizinin geometrisini değiştirmiştir (Perinçek, 1980). Oli- Materyal ve Yöntem gosen döneminde deniz seviyesinin göze çar- pan bir şekilde alçaldığı Neotetis’in hızlı bir şe- Germik jips üyesi ve üye içinde işletilen jips (alçı- kilde kapanması ve sığ denizel şartların hüküm taşı) ocaklarından (Şenköy, Veysi Erdem, Meh- sürmesi sonucu gelişen yarı kapalı havzalarda met Sever, Birsöz jips ocağı) ve üyenin tip kesit karbonatlarla ardalanmalı evaporitler çökelmiş- gösteren yerlerden ölçülü stratigrafik kesitler tir (Ziegler, 2001). alınarak evaporitler değişik tipte litofasiyeslere ayrılmıştır. Evaporitler ve çevre kayaç ilişkileri Güneydoğu Anadolu Bölgesi, Siirt-Baykan, Kur- ortaya konularak farklı kaya gruplarının ayırtlan- talan, Batman-Beşiri, Diyarbakır-Çınar ve Bismil ması için çalışma alanındaki kayaç grupları ve sahalarını içeren geniş bir alandaki Oligo-Miyo- jips-anhidritlerden toplam 250 adet sistematik sen yaşlı karasal ve denizel büyük jips-anhihrit örnekleme yapılarak bölgenin genelleştirilmiş havzalarını içermekte, bu evaporit havzaları ile stratigrafik kolon kesiti ve jeolojik haritası yapıl- birlikte petrol oluşumları izlenmektedir. Ger- mıştır. Laboratuvar çalışmalarında, yaklaşık 215 mik Formasyonu içindeki evaporitler yüzey- adet evaporit ve diğer kayaç örneklerinin pet- de geniş mostralar verdikleri ve kalın yataklar rografisinin ortaya konulması amacıyla Dokuz Yeşilova ve Helvacı 3

Eylül Üniversitesi İncekesit Laboratuvarı’nda istifin büyük bölümü; serpantinitler, radyola- ince kesitleri yapılıp, polarizan mikroskop altın- ritler, kireçtaşları ve kumtaşlarından meydana da incelenmiş, diyajenetik süreçlerin açıklanma- gelmektedir. Ayrıca, çalışma alanının bazı ke- sına yardımcı olacak mineral grupları, doku ve simlerinde ise Şelmo Formasyonu’nun üzerine yapıları (sölestin, simektit, hematit, alabastrin, açısal uyumsuzlukla Pliyosen yaşlı Lahti For- porfiroblastik doku, stromatolitik algal yapılar) masyonu gelmektedir. Yöredeki istif, Pliyosen- ortaya konmuştur. Evaporit örneklerinin mikro- Pleyistosen yaşlı volkanitler ve bunların üzerine dokusal ve mineralojik olarak tanımlanabilmesi uyumsuz olarak gelen Kuvaterner yaşlı eski ve için 15 jips örneği üzerinde İspanya Barcelona yeni alüvyonlarla son bulmaktadır (Şekil 1 ve 2) Üniversitesi’nde Quanta 200 marka Taramalı (Yeşilova ve Helvacı, 2012). Elektron Mikroskobu üzerinde SEM çalışmaları yürütülmüştür. Stratigrafi

Bu çalışmaların ışığında Germik Formasyonu Germik Formasyonu, Orta–Üst Eosen yaşlı de- jips-anhidrit birimlerinin anhidritleşme, çimen- nizel Hoya Formasyonu ile yanal ve düşey ge- tolanma, sıkışma, hidratasyon, ornatma ve ye- çişli olup, üzerine gelen Orta-Üst Miyosen yaşlı niden kristallenme gibi diyajenetik süreçler so- sığ denizel-karasal Lice Formasyonu ile uyum- nucunda oluştukları saptanmıştır. suzluk sunar (Şekil 3 ve 4). Germik Formasyonu yaklaşık 220 m kalınlığında olup, formasyondaki JEOLOJİK VE STRATİGRAFİK KONUM istifin en iyi görüldüğü yer, Yeniköprü ve Ağaçlı- pınar mevkileri civarındadır (Şekil 6a). Çalışma alanının temelini, Maxon (1936) tara- fından adlandırılan denizel kökenli klastiklerden Formasyon alttan üste doğru genel olarak, ikin- oluşan Paleosen yaşlı Germav Formasyonu cil jipsler (yer yer anhidrit) ve karbonatların (dolo- oluşturmaktadır (Şekil 1 ve 2). Germav Formas- mit ve kireçtaşı) ardalanması ile yer yer çamurlu yonu ince-orta tabakalı, yeşilimsi-gri renkli ça- ve marn ara katkılı seviyeler şeklinde oluşmakta, murtaşları ile ardalanan silt ve kumtaşlarından Germik kireçtaşı üyesi ve Germik jips üyesi ola- oluşmakta, yer yer çakıltaşları da içermektedir rak 2 üyeye ayrılmaktadır (Şekil 6a). Altta bulu- (Yeşilova ve Helvacı, 2012). Bu birim üzerine nan Germik kireçtaşı üyesi, tabanda yaklaşık 12 uyumsuz olarak Alt Eosen yaşlı karasal Gercüş m kalınlıkta, krem-bej renkli, orta-kalın tabaka- lı, bol gözenekli tamamen altere olmuş mikritik Formasyonu gelmektedir. Gercüş Formasyonu kireçtaşlarından oluşmaktadır. Kireçtaşları üze- bordo-kırmızı renkli kumtaşı ve çakıltaşları içe- rine 8 m kalınlıkta, sarı-kahverengi ve iyi pek- rip üzerine uyumsuz olarak karbonatlardan olu- leşmiş kalkarenitler gelmektedir. Kireçtaşı üyesi şan Orta–Üst Eosen yaşlı denizel Hoya (Midyat) en üstte 25–28 m kalınlıkta, orta-kalın tabakalı, Formasyonu gelmektedir. Hoya Formasyonu sarı-sütlü kahve renkli ve iyi pekleşmiş kireç- ile düşey ve yanal yönde geçişli, sığ denizel ve taşları ile son bulmaktadır. Kireçtaşları yer yer Oligosen yaşlı olan Germik Formasyonu, Siirt’in altere olmuş, 1 cm’den 50 cm’ye değişen kalın- güney-güneybatısında yaklaşık 400 km2’lik bir lıklarda katmanlanma gösteren killi ara seviyeler alanı kapsamakta ve evaporitlerle ardalanmalı içermektedir. karbonatlardan oluşmaktadır (Şekil 1). Germik Formasyonu’nu üzerine uyumsuz olarak Orta- Kireçtaşı üyesi üzerine gelen Germik jips üyesi; Üst Miyosen yaşlı sığ denizel-karasal ortamı 6 litofasiyese ayrılmış ve bu litofasiyesler genel temsil eden tuzlu birimler ile killi siltli jipsler- olarak; masif, laminalı, laminalı-bantlı, bantlı, den oluşan Lice Formasyonu gelmektedir. Lice yumrulu veya yumrulu-breşik ve yumrulu-bantlı Formasyonu’nun üzerine uyumlu olarak Üst jips şeklinde izlenmektedir. Litofasiyes dizilim- Miyosen yaşlı karasal Şelmo Formasyonu ve lerinin en iyi gözlendiği yer, Germik jips üyesi bu formasyonun da üzerine inceleme alanının içinde açılan alçıtaşı ocaklarıdır (Şenköy, Meh- bazı kesimlerinde Üst Miyosen döneminde bin- met Sever, Veysi Erdem ve Birsöz ocakları). Bu dirmelerle yerleşmiş olan Ofiyolitik Karmaşık jipsler tabandan tavana doğru incelendiğinde gelmektedir. Üst Kretase oluşum yaşlı ofiyolitik anhidritin alterasyona uğramasıyla oluşan ikincil 4 Yerbilimleri

Şekil 1. Çalışma alanının jeolojik haritası (Yeşilova and Helvacı, 2012). Figure 1. Geology map of the study area (Yeşilova and Helvacı, 2012). alabastrin ve porfiroblastik dokulu jipslerden Germik jips üyesi tabanda; 50 m kalınlıkta, ta- oluştuğu gözlenmektedir. İkincil olarak gelişmiş mamen altere olmuş, yer yer kireçtaşı bloklu ve jipsler içinde killi, karbonatlı ve çamurlu seviye- ilksel fabriği tanımlanamayan beyaz renkli ikincil ler ile yer yer gri renkli anhidrit ara tabakaları ile alabastrin dokulu jipslerden oluşmaktadır. Jips- anhidrit yumruları gözlenmektedir (Şekil 5). lerin üzerine 1 m kalınlıkta sarı-bej renkte, altere Yeşilova ve Helvacı 5

Şekil 2. Çalışma alanı genelleştirilmiş stratigrafik kesiti (Yeşilova and Helvacı, 2012). Figure 2. Genelarized columnar section of the study area (Yeşilova and Helvacı, 2012). 6 Yerbilimleri

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

olmuş, bol çatlaklı ve gözenekli dolomitler gel- jips anhidrit dönüşümüne bağlı olarak tabaka mektedir (Şekil 6b). Bu birimleri 5 m kalınlıkta, ve çatlaklar arasında oluşmuş ikincil jips yapıla- gri-bej renkte, orta-kalın tabakalı laminalı-bant- rıdır. Bazı laminalı ve bantlı jipsler, karbonat-kil lı porfiroblastik jipsler ile yine bunların üzerine bileşimli malzeme ile ardalanmış şekilde gözlen- gelen yarım metre kalınlıktaki dolomitler takip mektedir. İstif üstlere doğru; yaklaşık 75 m ka- etmektedir. Dolomitlerin üzerine alt kısımları lınlıktaki dolomit, dolomitik kireçtaşı ve marn ara beyaz-krem renkli masif, üstlere doğru laminalı bantları içeren sütlü kahve-bej-gri renkli, iyi pek- ikincil jips şeklinde gelişen ve jipsler içinde dolo- leşmiş tabakalı masif, masif-yumrulu alabastrin mit gözlenen düzeyler gelmektedir. İkincil jipsleri ve porfiroblastik jipsler ve yer yer anhidritler ile yaklaşık 45 m kalınlıkta beyaz-krem renkli masif devam etmektedir (Şekil 5). jipsler ve laminalı-bantlı ikincil jips-anhidrit ar- dalanması takip etmektedir (Şekil 6c). Laminalı Sedimantoloji ikincil jipsler, arazide, yer yer kıvrımlı, ondülas- yonlu, mikroçatlaklı ve faylı bir yapıya sahip olup Germik jips üyesi içinde açılan 6 tane alçıtaşı laminalar birkaç milimetre kalınlığındadır (Şekil ocağı (Şenköy 1–2–3; Kesit 1, 2, 3; Veysi Erdem, 6d). Laminalar arasında bazen merceksi yapılar Birsöz ve Mehmet Sever) ile jips ve kireçtaşı şeklinde bazende lifsi şekilde gelişmiş satin spar üyesini kapsayan lokalitelerden alınan 4 stratig- jipsler gözlenmektedir. Bu satin spar damarlar rafik kesit ayrıntılı olarak çalışılmıştır (Şekil 1). Yeşilova ve Helvacı 7

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

Germik Formasyonunun sedimantolojik ince- Eugster, 1971; Schreiber vd., 1976). Arazi çalış- lemelerinde birincil anhidritlerin bünyesine su malarında laminalı jipslerin ince kiltaşları ile ar- alması ile ikincil jipslere dönüşmüş 6 litofasiyes dalanması bunların sığ sualtı oluşumlarını des- tanımlanmıştır. Bu litofasiyesler genel olarak; teklemektedir (Schreiber et al. 1976). Yumrulu jipsler sabka ortamlarını ifade etmekte (Shear- 1- Masif jips man, 1966; Mossop and Shearman, 1973; Ken- 2- Laminalı jips dall, 1981; Smoot and Lowenstein, 1991; War- 3- Laminalı-bantlı jips ren, 1991) ve erken diyajenez safhasında sab- kanın kenar kısımlarında gelişmektedir . Yumru- 4- Bantlı jips ların çapları 5 mm ile 3 cm arasında değişmekte, 5- Yumrulu veya yumrulu-breşik jips görünümleri yuvarlaktan ovale, yassıya ve dü- zensize kadar değişen şekillerde değişmek- 6- Yumrulu-bantlı jips litofasiyesleri şeklinde tedir (Şekil 8c ve 8d). Kurak iklim kuşağındaki gözlenmektedir (Şekil 7, 8a ve 8b). bu tip yumruların varlığı deniz kıyısı sabkasını- Bu jipslerin çoğu sütlü kahve-bej renkli, genel- nın belirtecidir (Butler, 1969; Butler et al. 1964; likle dolomit, kil, marn ara katkılı şekilde gözlen- .Curtis et al. 1963; Kinsman, 1969; Shearman, mektedir. Laminalı veya bantlı jipsler, genellikle 1963, 1966). Hardie (1984) ile Varol vd. (2002), sığ su ortamını ifade etmektedir (Hardie and tektonik olaylarla havzanın derinleşmesi ve bu alanlara aşırı miktarda suyun ilerlemesi sonucu 8 Yerbilimleri

Şekil 5. Germik Formasyonu’nun genelleştirilmiş stratigrafik kolon kesiti. Figure 5. Generalized columnar section of the Germik Formation. Yeşilova ve Helvacı 9

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. alternations 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).

masif jipslerin çökeldiğini belirtmişlerdir. Çalış- bir göstergesi sayılmaktadır (Hardie and Eugs- ma alanındaki masif jipsler daha kalın ve yoğun ter, 1971; Schreiber et al. 1976). bir sualtı jips çökeliminin ürünü olup, bunların Stratigrafik kesitlerin bazı kesimlerinde ise an- oluşumunda tektonizma ve diyajenez süreçle- rinin etkileri olduğundan havzanın daha derin hidrit yumruları ve gri renkli anhidrit ile dolomit kısımlarını ifade etmektedirler. Ancak masif jips- ve kalsit ara bantlarına rastlamak mümkündür. lerin üzerinde gözlenen yumrulu ve kümesteli Anhidrit yumrularının çoğunluğu sıkışmadan yapıları su derinliğinin giderek azaldığını ve or- önceki erken diyajenez safhası sırasında oluş- tamın tuzlu çamur düzlüklerine dönüştüğünün makta, daha sonra su ile temasa geçerek yüzey 10 Yerbilimleri

Şekil 7. Mehmet Sever jips ocağı ölçülü stratigrafik kesitindeki litofasiyesler. Figure 7. Lithofacies of the mesurred stratigraphic section of the Mehmet Sever gypsum quarry. Yeşilova ve Helvacı 11

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 gypsum; 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. 12 Yerbilimleri

veya yüzeye yakın kesimlerde yumrulu ikincil çökeldiği belirlenmiştir. Genelleştirilmiş ölçülü jipslere dönüşmektedir. İklimin ve diyajenezin stratigrafik kesitlerdeki evaporitik (jips-anhidrit etkilerinin sonucunda oluşan tabakalar içerisin- ağırlıklı) ve karbonat-marn-kil ağırlıklı çökel is- de ondüleli yapılar, kümesteli yapıları, bağırsak tifinin, iklimsel ve tektonik faaliyetlere bağlı ola- yapıları gibi sedimanter yapılar jips-anhidrit bi- rak sürekli değişen deniz seviyesinden dolayı rimleri içerisinde sıkça gözlenmektedir (Şekil 8e, dikey ve yanal ölçekte birkaç defa tekrarlanıp 8f, 8g). Bu yapıların yanında laminalı-karbonatlı değiştiği izlenmiştir (Şekil 9). jips seviyelerinde organik maddenin yüksek konsantrasyonuna bağlı olarak oluşan yer yer Mineraloji ve Petrografi dalgalı şekilli stromatolitik alg hasırları mevcuttur (Şekil 8h, 8k). Bu algal hasırların olması orta- Kurtalan ve civarındaki Germik jips üyesinden mın kıyı şeridine yakın olduğunu göstermektedir. 215 adet evaporit örneği alınmış ve ince kesitler Arazide çıplak gözle kolayca ayırt edilebilen ve hazırlanarak polarizan mikroskopta incelenmiş- genellikle bir arada bulunan alabastrin ve por- tir. Polarizan mikroskopta ayırt edilemeyen jipsli firoblastik dokulu ikincil jipslerin içinde dolomit örneklerin ise Taramalı Elektron Mikroskobunda tanelerine rastlanılmaktadır. Alabastrin jipsler (SEM) analizi yapılmıştır. Jips ve anhidritlere eş- beyaz, süt beyaz renkte homojen ve çok ince lik eden minerallerin kalsit, dolomit, sölestin ve taneli, porfiroblastik jipsler ise genellikle ikincil bazı kırıntılı mineraller (kuvars, feldispat, mika jipslerin rekristalizasyon süreçleri sonucunda mineralleri, kil mineraleri gibi) olduğu ve bu mi- oluşmuşlardır (Şekil 8l). nerallerin sıkışma, ornatma ve çimentolanma gibi diyajenez süreçlerinden etkilendikleri tespit Tüm bu sedimantolojik çalışmalara göre Ger- edilmiştir. mik Formasyonu evaporitli serilerin deniz etkili kıyısal sabka veya denizden izolasyonu sağla- Germik Formasyonu içinde bulunan Germik jips yan bir bariyer ile ayrılan sığ lagün ortamında üyesi genel olarak ikincil jipslerden ibaret olup,

Şekil 9. Germik jips üyesindeki ocakların deneştirilmesi. Figure 9. Correlation of quarries of the Germik gypsum member. Yeşilova ve Helvacı 13

ilksel anhidrit kayaçlarının hidratasyonundan Bazı seviyelerden yapılan SEM çalışmalarında oluşmuştur. Hidratasyon sonucunda anhidrit- ise, jips, karbonat ve sölestin minerallerine eşlik lerin, ilksel sedimanter ve kristalin özellikleri eden bazı kırıntılı (kuvars, feldispat ve montmo- kaybolmamış, sadece anhidritlerin mikroyapı ve rillonit gibi) mineraller saptanmıştır (Şekil 11a, kristal yüzeyleri kısmen silinmiştir. İnce kesitler- 11b ve 11c). Sölestinin sülfatlarla yer değiştir- de anhidrit latları ile anhidrit kalıntılarının gözlen- mesi evaporitlerde yaygın olup, sölestin, eva- mesi, bunun en güzel kanıtıdır (Şekil 10a ve 10b). porit kristallerini erken veya geç diyajenezde Hidratasyon kanalları ikincil jipslerde yaygın bir ornatarak oluşabilmektedir (Gündoğan et al. şekilde gözlenmiş, kanallar ve çatlaklar satin 2005). Özellikle Germik Formasyonu’nun alçıta- spar jipslerle doldurulmuştur. Satin spar jipsler şı ocaklarından yapılan incekesitlerde gözlenen anhidritin jipse dönüşmesi sırasında hacmin bü- sölestinler, geç diyajenez safhasının yükselme yümesine bağlı olarak oluşup (Shearman et al. evresinde yüzey sularının vasıtasıyla jipsin ve 1972), ortamda etkin bir çözünmenin olduğunu karbonatın çözünmesinden elde edilen Sr’ca göstermektedir. Germik Formasyonu’ndan alı- zengin çözeltiler sayesinde ortama katılmıştır. nan örneklerden yapılan ince kesitlerde, optik Deniz etkili bu sabka ortamında Sr içeriğinin özellikleri dikkate alınarak en çok gözlenen jips ve aynı zamanda tuzlu suların etkisi, sölestin ve anhidritlere ait ikincil dokulardan porfiroblas- oluşumuna sebep olmuştur. Dolayısıyla birçok tik doku ve alabastrin doku gelişimleri (eş boyut- örnekte sölestinler, ikincil alabastrin jipslerle ve lu veya suturlu sınırlı, mikrokristalen gibi) yaygın karbonat oluşumları ile beraber ve yer yer on- olarak izlenmektedir (Şekil 10c ve 10d). Porfi- ları ornatmış şekilde gözlenmektedir (Şekil 11d roblastik dokulu jipsler oldukça büyük ve ikiz- ve 11e). Bunlarla beraber SEM çalışmalarında lenmeli olup, yaygın şekilde anhidrit kalıntılarını rekristalize dolomit ve aragonit kristallerine de içerirler. Alabastrin jipsler ise genellikle porfirob- rastlanılmıştır (Şekil 11f). lastikların yerini almış bir şekilde ince kesitlerde gözlenmektedir (Şekil 10d). Diyajenez İstifteki bazı kesitlerde ise; anhidrit latlarının Germik Formasyonu evaporitleri üzerinde ya- oluşturduğu yumrulu (mozaik) doku ve kümes- pılan sedimantolojik, petrografik- mineralojik teli gibi dokular da tespit edilmiştir (Şekil 10e). çalışmalar, evaporitlerin diyajenezini ve olu- Masif jipsler ince-orta taneli, yer yer de kaba şumlarında sıcaklık, tuzluluk ve basınç etkilerini taneli olup tümüyle prizmatik kristallerden oluş- açıklığa kavuşturmuştur. Germik Formasyo- muş ve porfiroblastik doku göstermektedirler. nu’ndaki evaporitlerin diyajenetik gelişimi; kal- Jipslerin yanında öz şekilli anhidrit kristalleri ve sit ve aragonit → dolomit → birincil anhidrit → kapanımları da mevcuttur. Jipslerdeki mikro porfiroblastik ikincil jips → alabastrin ikincil jips çatlak ve boşluklarına yerleşmiş satin spar jips- → ikincil kalsit ve/veya dolomit → sölestin şek- ler bulunmaktadır (Şekil 10f). Satin spar jipsler linde sıralanmaktadır (Şekil 12). genelde bir kaç mm’den cm’ye kadar değişen bir birine paralel gelişmiş liflerden oluşurlar. Germik Formasyonu diyajenetik jips litofasi- Bunlarla beraber polarizan mikroskop çalış- yesleri, (anhidrit ve ikincil jipsler), birbirini ta- malarında geç diyajenetik evrede ikincil jipsle- kip eden süreçlerde oluşmuştur. Bu süreçler rin ornattığı stromatolitik yapılar (Şekil 10g ve sinsedimanter depolanma (depolanma safha- 10h), bazı jips kristallerinin yerini alan özşekilli, sı), erken diyajenetik (yüzeyde ve sığ gömülme yarı özşekilli ve özşekilsiz karbonat oluşumları boyunca) ve geç diyajenetik (daha derin gö- (kalsitler ve dolomitler gibi) (Şekil 10j), ikincil mülme ve yükselme) evreleridir. Evaporitlerde jipslerin yerini alan geç zamanlı yarı özşekilli gözlenen en önemli diyajenez süreçleri ise sı- ve özşekilsiz sölestin mineralleri (Şekil 10k ve kışma, çimentolanma, hidratasyon, yerini alma 10m) ve killlere, bitümlara ve organik pelloidal ve rekristalizasyonu içermektedir. Depolanma malzemelere rastlanmıştır (Şekil 10n). Bitümlu ve diyajenetik süreçler kökeni belirtmektedir. ara seviyeler, akıntı ya da dalga hareketleri ile Germik Formasyonu’nda yüzeyde yaygın olarak sabkaya taşınan organik madde ile oluşmuştur. gözlenen ikincil jips oluşumları da önceden var 14 Yerbilimleri

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 porfiroblastik 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 porphyroblastic 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 stromatolitic 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: bitumen and pellets in gypsums (B: Bitumen, P: Pellets). Yeşilova ve Helvacı 15

Şekil 11. Germik Formasyonu jips üyesine ait SEM görüntüsü; a: ikincil jipslerle beraber bulunan kil minerali (simektit) 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. 16 Yerbilimleri

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

olan anhidritin değişik diyajenetik süreçlerden ter (sedimantasyonla eş zamanlı) kökenlidir. Bu geçerek altere olması ile oluşmaktadır. mineraller çok erken diyajenez boyunca daha Germik Formasyonu’nda kalsitle beraber ara- sonra gelen sıvıların sonucunda dolomitlerle gonit, ilksel evrede oluşmuş olup sinsediman- ile yer değiştirmiştir (Şekil 12). İlksel karbonat Yeşilova ve Helvacı 17 mineralleri, yüksek sıcaklık koşulları ve Mg2+/ çalışmalarında sıkça gözlenen beyaz renkteki 2+ +2 –2 Ca oranlarına bağlı olarak suda Mg ve SO4 sölestinlerin Sr’lu akışkanların artmasına bağlı iyonları ile reaksiyona geçerek dolomit ve jips- olarak ikincil jipsleri kenarlarından itibaren or- leri oluşturmuştur. Dolomit minerali Mg2+/Ca2+ nattıkları izlenmiştir (Şekil 11d ve 11e). Bunlarla oranının artması sonucunda yeraltı sularında beraber geç diyajenezde dolomit ve aragonit oluşmaktadır. Bu oran arttığında sulardaki Mg+2 kristalleri rekristalizasyona uğramıştır (Şekil 11f). değeri, CaCO3’ca zengin sedimanları etkileye- Back et al. (1983), freyatik veya vadoz şartlar rek dolomite dönüştürmektedir (Gündoğan et al. altında sülfata doymamış boşluk sularında jips 2005). veya anhidritin çözündüğünü, serbest kalan Ca+2’nin kalsitin çökelebilmesi için CO -2 ile bir- Germik Formasyonu’nda ana sediman (kalsit) 3 depolandıktan sonra ilksel prizmatik-çubuksu leştiğini ifade etmiştir. Olaussen (1981) ve Ta- anhidrit mineralleri önceden oluşan evapori- berner et al. (2002) ise bu süreçlerin serbest +2 +2 tik olmayan sediman içinde büyümekte, yerini Sr ’nin oluşmasına katkı sağladığını ve Sr ’nin SO -2 ile birleşerek sölestini oluşturduğunu be- alma ve yer değiştirme süreçlerinde sabka or- 4 +2 tamında oluşmaktadır (Şekil 10b). Germik For- lirtmişlerdir. Bu sölestin oluşumları Ca nin ser- masyonu’ndaki benzer çalışmalara örnek ola- best bırakılması ile Ca/Mg oranını artmasına ve rak; Shearman (1966); Kinsman (1969); Caldwell dolayısıyla dolomitin çözünmesine ve yenilenen (1976); Schreiber et al. (1976) ve Kasprzyk and kalsit çökelimine neden olmaktadır (Şekil 12). Ortí (1998), erken diyajenetik anhidrit tanım- Bunlarla beraber Germik Formasyonu’nda sık- lamasının, ana (host) sediman depolandıktan ça gözlenen kuvars, feldispat, mika ve kil mine- sonra ve gömülme şartlarında sığda tamamen rallerinin bir kısmı sedimantasyon ile eş zamanlı sıkışmadan önce oluşan anhidriti ifade ettiğini oluşurken, diğer bir kısmı sonradan yüzey suları belirtmişlerdir. (karasal sular) ile taşınarak ortama gelmiştir. Or- Germik Formasyonu’nda erken diyajenetik saf- tamda bulunan otijenik taneler (kuvars, feldis- hada sediman sıkışması olmakta ve bu safhada pat gibi), geç diyajenezde jips, dolomit ve kalsit ilksel anhidrit dokularında bazı deformasyonlar mineralleriyle yer değiştirmişlerdir. (Şekil 12). (kıvrımlar ve ondüleler gibi) meydana gelmektedir. Geç diyajenetik safhada tektonik hare- ÇALIŞMA ALANININ PALEOCOĞRAFYASI ketlerle anhidritin yükselmesi, yüzeye çıkması ve erozyonu yer değiştirmeye yol açmakta an- Germik evaporitlerinin oluşum ortamı ve havza hidritler yeraltı suları ve meteorik sularla tema- geometrisini belirlemek amacıyla çalışma ala- sa geçerek alabastrin, porfiroblastik gibi ikincil nından 10 adet ölçülü stratigrafik kesit alınmıştır. jipsleri oluşturmaktadır (Şekil 10d). Düşük tuz- Bu kesitler K–G ve B–D yönlü olarak deneştiril- luluktaki yeraltı sularının veya meteorik suların miştir. Kesitlerin alındığı lokasyonlar Şekil 1’de, katkısı su-kayaç etkileşiminde önemli faktör- kesitlerin litolojik özellikleri ise Şekil 13’de ve- lerdir. Çözünme ve yeniden çökelme süreçleri rilmiştir. ile anhidrit-jips dönüşümü sırasındaki serbest K-G yönlü kesitlerin korelasyon sonucuna göre; kalan sular, satin spar damarların ve diğer mi- güney kesimler, daha çok sığ–lagün ortamını nerallerin (sölestin, silika ve kalsit) geç diyaje- temsil eden laminalı bantlı-masif jips litofasiyes- netik safhada jipslerle yer değiştirmesine neden leri ile başlarken, kuzey kesimler, lagün-sabka olmaktadır (Şekil 11b ve 11c). ortamını temsil eden killi jipsli birimlerden oluş- Germik Formasyonu’nda anhidritin bünyesi- maktadır (Şekil 13 ve 14a). K-G hattı boyunca ne su alması ile oluşan hacim artışının kırık ve bütün kesitlerin yumrulu fasiyesteki jipsler ile çatlaklara sebep olup, bu kırıkların satin spar örtülmesi bölgenin sığlaştığını ve hattın tama- tipi jipsler ile doldurulduğu; ayrıca bu çatlak mında yumrulu jipsler üzerine dolomitlerin ve ve kırıkların kalsit ile çimentolanıp geç diyaje- bunların üzerine gelen masif jips litofasiyesleri- nezde çatlakların yakın kısımlarında jipsle yer nin gözlenmesi, bölgesel ölçekte bir transgres- değiştirdikleri arazi ve labaratuvar çalışmala- yona işaret etmektedir (Şekil 14b). Bölgenin rında gözlenmektedir (Şekil 11d). Ayrıca SEM kuzeyinde yumrulu, yumrulu bantlı litofasiyes 18 Yerbilimleri

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.

ve ondüleli jipsli yapıların olması bu kesimlerde Üyesi’ne ait kırıntılılarla beraber bulunan yumru- lagün-sabka ortamına geçildiğini göstermek- lu ve ışınsal jipsler ile devam etmektedir. Dizilim tedir (Şekil 13 ve 14c). Tüm kesitlerin üst ke- en son Sulha Üyesi’ne ait killi jipsli birimler ve simlerinin dolomitlerle sonlanması ise bölgede Uzunyazı Üyesi’ne ait karasal kırıntılılarla son ikinci bir transgresyonu göstermektedir (Şekil bulmaktadır (Yeşilova ve Helvacı, 2012) (Şekil 14d). Bölgenin kuzey ve güneyde kalan uç ke- 13, 14e ve 14f). Kuzeydeki faylı yükselim böl- simlerinin Lice Formasyonu Sulha Üyesi’ne ait genin doğusunda da gözlenmektedir (Şekil 14a). sabka çökellerini belirten killi jipsli birimler ile Ancak doğu kesimlerde Germik Formasyonu’na örtülmesi denizin etkisinin bu kesimlerde de- ait kireçtaşı üyesinin üzerine jips üyesinin gel- vam ettiğini göstermektedir. Tektonizmadan mesi, kuzeyde jips üyesinin gözlenmemesi, bu- etkilenmiş kuzey bölgeler ters faylarla yükse- rada hızlı bir erozyonu düşündürmektedir. lime uğramıştır. Bu bölge tabandan tavana Germik Formasyonu K-G deneştirilmesinde jips doğru; Hoya Formasyonu’na ait sarı-bej renkli litofasiyeslerinin güneyden başlayarak kuzeye kireçtaşı, bej renkli çakıltaşı ve beyaz-gri renk- doğru sığ deniz-lagün-sabka ortamında çökel- li tebeşirleşmiş kireçtaşlarından oluşmaktadır. diği belirlenmiştir (Şekil 13). Sığ denizin en son Bunların üzerine Germik Formasyonu’na ait kalıntıları çok ince bir şekilde bölgenin kuzey ve bol gözenekli sarı-bej renkli kireçtaşları ile kal- güneyinde gözlenmektedir. Bölgenin genelinde karenitler gelmektedir. Bölgenin üst kesimleri, dolomitlerin üzerine uyumsuz olarak akarsu ve Sulha Üyesi’ne ait killi jipsli birimler ile Yapılar taşkın ovası çökelleri ile temsil edilen Uzunyazı Yeşilova ve Helvacı 19

Şekil 14. Çalışma alanının paleocoğrafik gelişimi. Figure 14. Pelogeographic evolution of the study area. 20 Yerbilimleri

Üyesi’nin gelmesi, bu kesimlerde artık karasal olduğu çamur düzlüklerine dönüşmektedir. Lice faaliyetin başladığını göstermektedir (Şekil 14e Formasyonu Yapılar Üyesi’ne ait yumrulu ve lif- ve 14f). si-satin spar jipsler ile pembe renkli çamur ve bordo renkli kumtaşları böyle bir ortamda çö- B-D yönlü ölçülü stratigrafik kesitlerin deneş- kelmiştir. Sığlaşan sistemin en son ürünlerini, tirilmesi sonucunda bölgenin doğu kesimleri, Lice Formasyonu Yapılar Üyesi’ne ait kireçtaşı ters bir fayla yükselmektedir. Bölgenin batısını ve Sulha Üyesi’ne ait killi jipsli birimler ile tuzlar temsil eden kesimin tabanı lagün-sabka ortamı- oluşturmaktadır. Çalışma alanının K-KD kesim- nı işaret eden laminalı-bantlı ve yumrulu jipsler- lerini oluşturan bu birimler, denize ait son ürün- le başlamakta ve üzerlerine dolomitler ve masif lerin bu kesimlerde çökeldiğini göstermektedir. jipslerin gelmesi ise bölgede bir transgresyonu Sistem bundan sonra tamamen karasal ortama göstermektedir (Şekil 13, 14a ve 14b). Bunların dönüşmüş ve bu dönem aralığında volkanik fa- üzerine sığ deniz ve lagünü ifade eden laminalı aliyet ve daha sonra akarsu çökelleri gelişmiştir bantlı ve yumrulu jipsler gelmektedir (Şekil 13 (Şekil 14e ve 14f). ve 14c). Bu jipslerin üzerine batı kesimleri oluş- turan laminalı bantlı ve yumrulu jipsler gelirken doğu tarafta faylı bir yükselime uğrayan masif SONUÇLAR jipsler çökelmektedir (Şekil 13). Deneştirme- Siirt ve civarındaki Oligosen yaşlı Germik For- nin batı kesimi dolomitler ve bunların üzerine masyonu evaporitlerin litofasiyesleri tanımlan- gelen Uzunyazı Üyesi ile son bulmaktadır. Bu mıştır ve evaporitlerin esas olarak ikincil jips kesimde jipslerin üzerine dolomitlerin gelmesi litofasiyeslerinden oluştukları saptanmıştır. ikinci bir transgresyona işaret etmektedir (Şekil İkincil jipslerin ilksel kayacının, anhidrit olduğu 14d). Germik Formasyonu batı kesimi fasiyes belirlenmiş, ilksel anhidritin erken ve geç diya- bazında incelendiğinde; sabkadan lagünel bir jenetik aşamalardan geçip, meteorik ve yer altı ortama geçmektedir (Şekil 13). Havzanın doğu suları ile teması sonucunda bu ikincil jipsleri kesimleri Hoya Formasyonu’na ait kireçtaşı bi- oluşturduğu tespit edilmiştir. İkincil jipsler ve leşenli çakıltaşı ve beyaz-gri renkli tebeşirleşmiş birincil anhidritlere eşlik eden esas minerallerin kireçtaşlarından oluşmaktadır. Bunların üzerine sölestin, kalsit ve dolomit mineralleri olduğu ve bölgenin tamamında olduğu gibi Germik For- bazı detritik ve kırıntılı minerallerin varlığı tespit masyonu kireçtaşı üyesi gelmektedir. Bölgedeki edilmiştir. Evaporit mineralleri üzerinde sıcak- jips üyesi genel olarak laminalı-bantlı jips, masif lık, tuzluluk ve basınç faktörlerinin etkin bir rol jips ve dolomitlerden oluşmaktadır. Jips üyesi oynadığı saptanmış, erken ve geç diyajenetik en son çamur içinde yeniden işlenmiş yumrulu evrede geçirdikleri diyajenez süreçleri (hidratas- jipsler ile son bulmaktadır. Bu birimlerin üzerine yon, yerini alma, yer değiştirme ve rekristalizas- sırasıyla Lice Formasyonu’na ait Yapılar Üyesi, yon gibi) ortaya çıkarılmıştır. Sulha Üyesi ve Şelmo Formasyonu’na ait Uzun- yazı Üyesi’nin çökelleri gelmektedir (Şekil 13, Germik Formasyonu’nun oluşum ortamı ve 14e ve 14f). paleocoğrafik evriminin ortaya çıkarılması açı- sından K-G ve B-D yönlü ölçülü stratigrafik ke- B-D korelasyonu, bölgenin batı kesimlerinde sitler deneştirilmiştir. Korelasyonlar sonucunda sabka-lagün, doğu kesimlerinde sığ denizel bir Germik Formasyonu’nda tanımlanan evaporitik ortamı yansıtmaktadır. K-G korelasyonu ise ku- litofasiyesler (laminalı, bantlı masif ve yumrulu) zeyde sabka-lagün, güneyde sığ denizel ortam ile ardalanmalı birimler (karbonatlar, çamurtaşı koşullarını göstermektedir. Sonuç olarak, böl- ve marn) ve bu fasiyeslerdeki sedimanter ya- gede Oligosen döneminde KB’dan GD’ya doğ- pılar, (ondüleli, kıvrımlı stromatolitik algal yapı ru derinleşen bir denizel ortamın varlığı ortaya gibi) birimlerin kıyısal sabkadan sığ denizele konulmuştur. Hoya ve Germik Formasyonları’nı kadar değişen ortamlarda çökeldiğini göster- oluşturan deniz, zamanla evaporasyonunun art- miştir. Korelasyonlara göre Hoya ve Germik ması ve aşırı miktarda malzeme birikmesi sonu- Formasyonları’nı oluşturan deniz, evaporasyo- cu gittikçe sığlaşan bir ortama geçmektedir (Şe- nun artması ve malzeme birikmesi sonucu git- kil 14). Bu sığ ortam yer yer akarsuların egemen tikçe sığlaşan, daha sonra sığ ortam, sonuçta Yeşilova ve Helvacı 21 akarsuların egemen olduğu çamur düzlükleri ments of the Persian Gulf. Nature, l97, gelişmiş ve tamamen karasal ortama dönüş- 679–680. müştür. Dağıstan, H., and Şimşek, S., 2005. Geological and hydrogeological investigation of KATKI BELİRTME Kozluk-Taşlıdere (Batman) geothermal field. Proceedings World Geothermal Petrografik ince kesitlerin hazırlanmasında ve Congress, (eds.) 1–8. ince kesitlerin yorumlarına katkıda bulunan Gilmour, N., and Makel, G., 1996. 3D Geometry İbrahim Gündoğan’a (Dokuz Eylül Üniversite- and kinematics of the N.V. Turkse Shell si Mühendislik Fakültesi), arazi çalışmalarında thrust belt oil fields, Southeast Turkey. katkıda bulunan, kesit ve haritaların çizimlerin- Musee National d’Historie Naturella, de yardım eden Çetin Yeşilova’ya (Yüzüncü Yıl 170, 524–547. Üniversitesi); SEM ve XRD analizleri ile izotop Günay, Y., 1998. Güneydoğu Anadolu’nun jeo- analizlerinin yapılmasında yardımcı olan Emilio lojisi. TPAO, 3939., Ankara (Türkçe). Carillo Alvarez’e (Barcelona Üniversitesi) te- şekkür ederiz. Ayrıca makalenin gelişmesinde- Gündoğan, İ., Önal, M., and Depçi, T., 2005. ki yorumu ve katkılarından dolayı Attila Çiner’e Sedimentology, petrography and dia- (Hacettepe Üniversitesi Mühendislik Fakültesi) genesis of Eocene-Oligocene evapori- teşekkür ederiz. tes: the Tuzhisar Formation, SW Sivas Basin, Turkey. Journal of Asian Earth Science, 25, 791–803. KAYNAKLAR Hardie, L. A., and Eugster, H. P., 1971. The de- Back, W., Hanshaw, B.B., Plummer, L.N., Tahn, positional environment of marine eva- P.H., Rightmire, C.T., and Rubin, M., porites a case for shallow, clastic accu- 1983. Process and rate of dedolomiti- mulation. Sedimentology, 16, 187–220. zation: Mass transfer and 14C dating in a Hardie, L.A., 1984. Evaporites: Marine or non- regional carbonate aquifer. Geol. Surv. marine? American Journal of Science, Amer. Bull., 94, 1415-1429. 284, 193–240. Butler, G. P., Kendall, C. G. St. C., Kinsman, D. Kasprzyk., A., and Orti., F., 1998. Paleogeog- J. J., Shearman, D. J., and Skipwith, A. raphic and burial controls on anhydrite d’E., 1964. Recent anhydrite from the genesie: a case study from the bade- Trucial Coast of the Arabian Gulf. Geolo- nian evaporite basine of the carpathian gical Society of London, Circular, 120, 3. fordeep (southern Poland, western Uk- Butler, G. P.,1969. Modern evaporite deposition raine). Sedimentology, 45, 889-907. and geochemistry of coexisting brines, Kendall, A. C., 1981. Continental and supratidal the sabkha, Trucial Coast, Arabian Gulf. (sabkha) evaporites. İn: Facies Models. Journal of Sedimentary Petrology, 39, Geoscience, 1, 145–157. 70–89. Kinsman, D. J. J., 1969. Models of formation, Caldwell, R. H., 1976. Holocene gypsum depo- sedimentary associations and diag- sits of the Bullara Sunkland, Carnarvon nositic features of shallowwater and Basin, Western Australia (PhD Thesis). supratidal evaporites. Am. Assoc. Petr. Univ. Western, Australia (unpublished). Geol., 53, 830-840. Coşkun, B., 2004. Arabian-Anatolian plate mo- Maxon, J. H., 1936. Geology of petroleum pos- vements and related trends in southe- sibilities of the Hermis dome. MTA, 255., ast Turkey’s oilfields. Energy Sources, Ankara (İngilizce). 26, 987–1003. Mossop, G. D., and Shearman, D.J., 1973. Ori- Curtis, R., Evans, G., Kinsman, D. J. J., and gins of secondary gypsum rocks. Trans. Shearman, D. J., 1963. Association of İnst. Min. Metal, 82, 147–154. dolomite and anhydrite in recent sedi- 22 Yerbilimleri

Okay, A. İ., Zattin, M., and Cavazza, W., 2010. Smoot, J. P., and Lowenstein, T. K., 1991. De- Apatite fission-track data for the Mio- positional environments of nonmarine cene Arabia-Eurasia collision. Geology, evaporites. Developments in Sedimen- 38, 35–38. tology, 50, 189–347. Olaussen, S., 1981. Marine incursion in Upper Taberner, C., Marshall, J.D., Hendry, J.P., Pierre, Paleozoic sedimentary rocks of the C., and Thirlwall, M.F., 2002. Celestite Oslo Region, Southern Norway. Geol. formation, bacterial sulphate reduction Mag., 118, 381–388. and carbonate cementation of Eocene Önenç, D. İ., 2004. MTA Genel Müdürlüğü’nün reefs and basinal sediments (Igualada, Türkiye potas tuzu aramalarına yönelik NE Spain). Sedimentology, 49, 171 – çalışmaları. TMMOB JMO Yayınları, 81, 190. 285–305. Tonbul, S., ve Sunkar, M., 2008. Batman şehrin- Özkaya, İ., 1974. Güneydogu Anadolu Sason ve de yer seçiminin jeomorfolojik özellikler Baykan yöresinin stratigrafisi. TMMOB ve doğal risk açısından değerlendirilme- JMO Yayınları, 17, 51-72. si. Ulusal Jeomorfoloji Sempozyumu Öztürk, M., ve Çelik, R., 2008. Diyarbakır Bildirileri, (eds.) 103–114. Ovası’nın yeraltı su seviye haritalarının Türkmen, İ., Aksoy, E., Orhan, H., Nazik, A., coğrafik bilgi sistemi (Cbs) ile tespiti. ve Koç Taşgın, C., 2010. Şelmo TMMOB 2. Su Politikaları Kongresi Bil- Formasyonu’nun Adıyaman dolayındaki dirileri, (eds.) 125–134. yüzeylemelerinin sedimantolojik özellik- Perinçek, D., 1980. GD Anadolu’da allokton bi- leri ve yöresel tektonikle ilişkisi. TUBİ- rimler. TJK Bilimsel ve Teknik Kurultayı TAK, 107Y291., Ankara (Türkçe). Bildiri Özetleri, (eds.) 115–116. Varol, B., Araz, H., Karadenizli, L., Kazancı, N., Perinçek, D., Duran, O., Bozdogan, N., ve Ço- Seyitoğlu, G., Şen, Ş., 2002. Sedimen- ruh, T., 1992. Güneydoğu Türkiye’de tology and paleogeography of Miocene otokton sedimanter kayaların stratigra- evaporitic succession in the North of fisi ve paleocoğrafik evrimi: Türkiye ve Çankırı-Çorum basin, Central Anatolia, çevresinin tektoniği, petrol potansiyeli. Turkey. Carbonates and Evaporites, 17, Ozan Sungurlu Sempozyumu Bildirileri, 197–209. (eds.), 274–305. Warren, J. K., 1991. Sulfate dominated sea-mar- Schreiber, B. C., Freidman, G. M., Decima, A., ginal and platform evaporitive settings: Schreiber, E., 1976. Depositional envi- Sabkhas and salinas, mudflats and sal- ronments of Upper Miocene (Messini- terns. Developments in Sedimentology, en) evaporite deposites of the Silician 50, 69–187. Basin. Sedimentology, 23, 729–760. Yeşilova, Ç., ve Helvacı, C., 2012. Batman-Si- Shearman, D. J., 1963. Recent anhydrite, irt kuzeyi stratigrafisi ve sedimantolojisi, gypsum, dolomite, and halite from the Türkiye. Türkiye Petrol Jeologları Dergi- coastal flats of the Persian Gulf: Proce- si, 23, 7 - 49. edings. Geological Society of London, Yılmaz, E., ve Duran, O., 1997. Güneydoğu 1607, 63–65. Bölgesi Otokton ve Allokton Birimleri Shearman, D. J., 1966. Origin of marine evapori- Stratigrafisi Adlama Sözlüğü. Türkiye tes by diagenesis. Trans. Inst. Min. Me- Petrolleri A.O. Araştırma Merkezi Grubu tal., 75, 208-215. Başkanlığı, 31., Ankara (Türkçe). Shearman, D. J., Mossop, G. D., Dunsmore, H., Ziegler, M. A., 2001. Late Permian to Holoce- and Martin, M., 1972. Origin of gypsum ne paleofacies evolution of the Arabian veins by hydrolic fracture. Institution of Plate and İts hydrocarbon occurrences. Mining and Metallurgy Transactions, 81, GeoArabia, 6, 445. 149–155. Yerbilimleri, 34 (1), 23-36 Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi Bülteni Bulletin of the Earth Sciences Application and Research Centre of Hacettepe University

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

ÖZ Ankara 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 Özmen e-posta: [email protected] 24 Yerbilimleri

GİRİŞ Çetinkaya vd., (1993), Ankara için sismotektonik bölge olarak; 390 – 410 Kuzey enlemleri ile Ankara, İç Anadolu bölgesinde yer alır ve dört 31.50 – 34.50 Doğu boylamları arasında kalan tarafı kuzeyden Kuzey Anadolu fay zonu, gü- yaklaşık 220 x 250 km2’lik bir alanı kabul etmiş, neydoğudan Seyfe fay zonu (Koçyiğit, 2000), bu bölgeye düşen depremlerden yararlanarak güneyden Tuz Gölü fay zonu (Şaroğlu vd., ve Gumbel (1958) tarafından önerilen Yıllık Uç 1987), doğudan Ezinepazarı fayı (Şaroğlu vd., Değerler Yöntemini kullanarak Ankara bölgesi 1987) ve güneybatıdan Eskişehir fay zonu (Şa- için 99 yıl içinde meydana gelebilecek maksi- roğlu vd., 1987) tarafından çevrelenmiş durum- mum deprem büyüklüğünü 7.8 olarak tahmin dadır. Ankara kent merkezi adı geçen bu faylara etmiştir. 60 - 80 km uzaklıktadır. Ankara’nın Çamlıdere ve Kızılcahamam ilçeleri Kuzey Anadolu fay Pampal (2000), Ankara ve çevresinin tarihsel ve zonuna, Elmadağ ve Kalecik gibi ilçeleri Ezine- güncel deprem aktivitesi incelendiğinde bölge- pazarı fayına, Şereflikoçhisar, Evren, Bala ve nin yüksek deprem tehlikesi altında olduğunu Haymana gibi ilçeleri de Tuz Gölü fay zonuna ve kent merkezinin jeolojik özellikleri bakımın- çok yakın 20 – 30 km uzaklıktadır. Adı geçen bu dan da deprem hasarlarını artırıcı özelliklere sa- faylar yedi (M >= 7.0) den büyük deprem üret- hip olduğunu vurgulamaktadır. me potansiyeline sahiptir ve Ankara için önemli Koçyiğit (2000, 2008), Ankara ve bağlı yerleşim bir tehdit kaynağıdır. Bu faylara ilave olarak, An- birimlerinin, Kuzey Anadolu fay sistemi gibi çok kara kent merkezi de dahil olmak üzere, Ankara aktif ve plaka sınırı niteliğinde bir deprem kay- il sınırları içinde bir çok aktif fay bulunmaktadır. nağı ile Çeltikçi, Ayaş, İnönü – Eskişehir, Tuz- Ancak uzunlukları kısa olan bu faylar yukarıda gölü, Seyfe, Salanda, Kesikköprü, Küredağ, Ba- sayılan faylara göre daha küçük orta büyüklükte laban ve Afşar fay zonları gibi aktif, yinelenme (5.0 < M < 6.0) fakat hasara neden olabilecek aralığı oldukça uzun fakat yıkıcı deprem üreten/ şiddette deprem üretme potansiyeline sahiptir. üretme potansiyeli bulunan fay ve fay sistemle- Ankara kent merkezi Mülga Bayındırlık ve İskân rinden dolayı deprem tehlikesine açık olduğu ve Bakanlığı tarafından 1996 yılında yayımlanan, bu bağlamda, Ankara bölgesinin yeni deprem bakanlar kurulu kararı ile yürürlüğe giren ve ha- tehlike haritasının hazırlanması, ayrıntılı mikro- len geçerli bulunan resmi deprem bölgeleri ha- bölgeleme çalışmalarının yapılması ve bunları ritasına göre IV. derece deprem bölgesinde yer baz alan deprem risk değerlendirmelerine geçil- almaktadır. Yani 50 yılda %90 ihtimalle aşılma- mesinin bir zorunluluk olduğunu belirtmiştir. yacak yer ivmesi 0.1 g dir. Ankara il sınırlarının ise %8’i I. Derece, % 21’i II. Derece, %32’si III. Kasapoğlu (2000) ise kenti etkileyebilecek dep- Derece ve %38’i IV. Derece deprem bölgesinde rem kaynak zonlarında meydana gelebilecek yer almaktadır (Şekil 1). büyük bir depremde, 1938 ve 1944 yıllarında oluşan depremlerin neden olduğu hasarlardan Ankara’nın deprem tehlikesine yönelik bugüne çok daha farklı hasarlar olabileceğini vurgula- kadar yapılan çalışmaların önemlileri aşağıdaki mıştır. gibidir: Seyitoğlu vd., (2006), Ankara bölgesinin şimdi- Tabban (1976), 1938 ve 1944 yıllarındaki şehir ye kadar çok fazla hasar yapacak şekilde büyük yerleşimi ile, bugünkü yerleşimin çok farklı oldu- depremlerin merkezi olmadığını, ancak bölge- ğunu, Ankara’nın alüvyon sahalara doğru geniş- nin kuzeyinden geçen ve günümüzde aktif olan lediğini ve bu nedenle civarında oluşabilecek bir Kuzey Anadolu fayı ile güneyinde yer alan ve depremden geçmişe göre çok daha fazla hasar birbirini kesen genç fay zonları boyunca oluşan görebileceğini belirtmiştir. depremlerden önemli derecede etkilendiğini Ergünay (1978)’a göre Ankara, kent merkezini belirtmiştir. 50 km çevreleyen bir alan içerisinde oluşacak Kalafat vd., (2008), Ankara ilinin gerek tarihsel, küçük depremlerin (M ≤ 5.0) ve 70 - 100 km lik gerekse aletsel dönemde çok büyük bir sismik uzaklıklar arasında oluşacak büyük depremlerin tehlike oluşturacak kaynaklara sahip olmadığını, (M ≥ 7.0) etkisinde kalan bir kenttir. Özmen 25

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

fakat kentin çok hızlı ve denetimsiz büyümesi, Yukarıdaki çalışmalara ilave olarak bu çalışma- yapıların kalitesinin deprem güvenli olmayışı, da, Ankara kent merkezini 50, 100 ve 150 km uygun yapı tarzının yer-zemin özelliklerini dikka- çevreleyecek şekilde çizilen ve sismotektonik te almadan yapılması ve yeni imara açılan alan- bölge olarak kabul edilen yerlerde meydana larda yerbilimleri kriterlerine dikkat edilmemesi gelmiş büyüklüğü M >= 4.0 olan deprem veri- nedeniyle kentin deprem riskinin yükseldiğini lerinden yararlanarak her bölge için Gutenberg belirtmiştir. – Richter büyüklük – sıklık bağıntısındaki a ve b parametreleri bulunacak, bu parametrelerden Gökten ve Varol (2010), Ankara kenti ve dolayın- yararlanarak ve Poisson yöntemi kullanılarak da çeşitli faylar bulunmakla birlikte bugüne ka- her sismotektonik bölge için değişik büyüklük- dar bunların üretebileceği depremin ne olacağı lerdeki depremlerin meydana gelme olasılıkları konusunda yapılan çalışmaların sınırlı olduğunu, ve bunların dönüş periyotları hesaplanacaktır. kentin Orta Anadolu bölgesini çevreleyen tektonik unsurların etkisi altında olduğunu, bunların Dünyanın değişik bölgelerinde depremlerin oluşturabileceği bir depremden de Ankara’nın meydana gelme olasılıkları ve dönüş periyot- kaçınılmaz bir şekilde etkileneceğini; bunun en larını belirleyebilmek için birçok çalışma yapıl- belirgin örneğinin 12 Kasım 1999 depreminde mıştır. Bu çalışmalara Türkiye’nin farklı bölge- görüldüğünü ve kentin özellikle batı kesiminde leri için Sayıl ve Osmanşahin (2003); Kahraman alüvyonlar üzerinde yer alan bazı yapılarda ha- vd., (2004); Sayıl ve Osmanşahin (2005); Bay- sarlar meydana geldiğini belirtmiştir. rak vd., (2005); Çobanoğlu vd., (2006); Sayıl ve Osmanşahin (2008); Firuzan (2008); Kahraman 26 Yerbilimleri

vd., (2008); Bayrak (2009); Sayıl (2009); Bayrak Bu çalışmada kataloglardaki büyüklük değerle- vd., (2009); Genç ve Yürür (2010), Çobanoğlu ri olduğu gibi alınmış, sadece şiddet değeri (Io) ve Alkaya (2011) ve Bayrak ve Bayrak (2011) verilen depremlerin büyüklüğü (M) ise M = 0.592 tarafından yapılan çalışmalar ve diğer bölgeler Io + 1.63 bağıntısı (İpek vd., (1965)) kullanılarak içinde Manakou ve Tsapanos (2000); Lee ve hesaplanmıştır. Katalogda yeknesaklık sağla- Tsai (2005) ve Rafi (2005) tarafından yapılan ça- mak için farklı büyüklük ölçeğindeki (Ms, Md, lışmalar örnek olarak verilebilir. Mb) depremler Mw = 0.6798Ms + 2.0402; Mw = 1.2413Mb – 0.8994; Mw = 0.9495Md + 0.4181 ve Mw = 0.7768M + 1.5921 ilişkiler kullanılarak ANKARA ve YAKIN ÇEVRESİNİN DEPREM L ETKİNLİĞİ ve AKTİF FAYLARI Mw’ye dönüştürülmüştür (Ulusay vd., 2004). Poisson yönteminin bağımsızlık koşulunun sağ- Ankara ve yakın civarının deprem etkinliği Anka- lanması için öncü ve artçı depremlerin katalog- ra kent merkezini 150 km çevreleyecek şekilde dan ayıklanması gerekmektedir. 5.5 ve daha çizilen bölge içine düşen ve 1900 - 2011 yılları büyük depremlerin öncü ve artçı şoklarının ola- arasında meydana gelmiş büyüklüğü M >= 2.0 bileceği varsayılarak ve aktif fay haritalarından olan deprem verilerinden yararlanarak belirlen- yararlanarak ana şoktan altı ay önce ve sonra miştir (Şekil 2). Depremler, deprem verileri bö- fay doğrultusu boyunca meydana gelmiş dep- lümün de detayları verilen deprem katalogların- remler öncü ve/veya artçı şok kabul edilerek dan alınmıştır. Şekil 2’deki aktif faylar ise Şaroğ- ayıklanmıştır. lu vd., (1992); Özsayın ve Dirik (2007); Koçyiğit (2008) ve Seyitoğlu (2007) dan derlenmiştir. Aktif Faylar Depremlerin büyük bir çoğunluğunun Kuzey Anadolu fay zonu ve yakın çevresinde yer aldığı İnceleme alanında Kuzey Anadolu, Eskişehir, ve büyük depremlerin bu bölgede olduğu gö- Tuzgölü, Seyfe, Dodurga fay zonları, Ezinepaza- rülmektedir. Diğer bir yoğunlaşmada Ankara’nın rı, Afşar ve Karakeçili fayları ve Eldivan Elmadağ GD’ sunda Tuzgölü ve Seyfe fay zonu civarın- tektonik kaması gibi aktif faylar yer almaktadır. dadır. Orta ve Bala civarındaki deprem küme- Kuzey Anadolu Fay Zonu: Yaklaşık 1700 km lenmeleri de 06.06.2000 tarihinde meydana uzunlukta, 1-110 km genişlikte, kuzeyde Avras- gelen Orta - Çankırı ve 31.07.2005, 20.12.2007 ya levhası ile güneyde Anadolu levhacığını ayıran ve 27.12.2007 tarihlerinde meydana gelen Bala sağ yanal doğrultu atımlı birkaç fay kuşağı, çok depremleri nedeniyledir. sayıda fay takımı ve tekil faylardan oluşur (Rojay ve Koçyiğit, 2009). Jeodezik veriler KAFS üze- Deprem verileri rinde yılda 24 ± 1 mm sağ yanal harekete işaret eder (Erturaç ve Tüysüz, 2009). Türkiye’nin en Bu çalışmada Ergin vd., (1967); Ergin vd., önemli, en aktif diri faylarından biridir. (1971); Öcal (1968a, b); Alsan vd., (1975); Pı- nar ve Lahn (1952); Gencoğlu ve Tabban (1988) Eskişehir Fay Zonu: Şaroğlu vd., (1987 ve ve Gencoğlu vd., (1990), Başbakanlık Afet ve 1992), Eskişehir – Bursa arasında genel gidişi Acil Durum Yönetimi Başkanlığı Deprem Dai- KB-GD olan ve birbirinden kopuk birçok fayı; resi Başkanlığı, Boğaziçi Üniversitesi Kandilli doğrultularının birbirlerinin devamı olacak şe- Rasathanesi Deprem Araştırma Enstitüsü ve kilde uyumluluk göstermeleri, Kuzey Anadolu Gazi Üniversitesi Deprem Mühendisliği Uygula- fay zonu ve Ege grabenlerinin tektonik rejimi ma ve Araştırma Merkezi tarafından hazırlanmış arasında bir ara zon oluşturmaları nedeniy- olan 11 ayrı katalogdan yararlanılmıştır. Birçok le Eskişehir – Bursa fay zonu altında toplamış katalogun detaylı bir şekilde incelenmesi, dep- ve bunları İnönü – Dodurga fay zonu, Eskişehir rem verilerinin karşılaştırılması, birbirlerindeki fay zonu ve Kaymaz fayı olarak isimlendirerek eksiklikleri giderecek şekilde revize edilmesi alt bölümler halinde incelemiştir. Aynı yazarlar gibi çalışmalar yapılarak inceleme bölgesi için bu fayların diri olduğunu vurgulamış ve KB gi- mümkün olabilecek en kapsamlı ve en doğru dişli olan fay segmentlerini doğrultu atımlı, D-B deprem veri tabanı elde edilmeye çalışılmıştır. ve BKB gidişli fayları da normal faylar olarak Şekil 2

Özmen 27

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

yorumlamışlardır. Özsayın ve Dirik (2007) tara- nişliğindedir ve Orta Anadolu’nun en önemli kıta fından bu fay zonu; tip lokalitesinin İnönü ilçesi içi aktif fay zonlarından birisidir. olması, geniş makaslama zonunun özelliklerinin Ezine Pazarı Fayı: Niksar’ın 10 km güneyinde, batıdan doğuya doğru değişmesi ve farklı birçok Kuzey Anadolu Fayından ayrılarak GB’ya doğru fay zonundan oluşması nedeniyle yeniden de- uzanan Ezinepazarı, Amasya, Sungurlu yörele- ğerlendirilmiş ve İnönü – Eskişehir fay sistemi rinden geçen ve Delice güneyinde sönümlenen, olarak isimlendirilmiştir. Aynı yazarlar bu siste- yaklaşık 250 km uzunluğunda sağ yönlü doğrul- min Batı’da Uludağ’dan (Bursa) güneydoğu’da tu atımlı bir faydır (Şaroğlu vd., 1987). Sultanhanı’na (Konya) kadar yaklaşık KB-GD yönünde uzandığını ve bu sistemin Eskişehir, Seyfe Fay Zonu: Yaklaşık 120 km uzunluğunda, Ilıca, Yeniceoba, Cihanbeyli ve Sultanhanı fay KB – GD uzanımlı ve bir kaç km genişliğinde zonlarından oluştuğunu belirtmişlerdir. sağ yanal doğrultu atımlı bir fay zonudur, gü- neydoğuda Hasanlar beldesi ile kuzeybatıda Tuz Gölü Fay Zonu: Tuz Gölü fay zonu Paşadağ Kırıkkale arasında uzanır ve bir kaç yüz metre21 ile Bor arasında uzanır ve genel gidişi KB - GD ile 20 km uzunluğunda, birbirine koşut uzanımlı dur. Yaklaşık 220 km uzunluğunda, 5-25 km ge- faylardan oluşur (Koçyiğit, 2000). 28 Yerbilimleri

Eldivan – Elmadağ Tektonik Kaması: Seyitoğ- (M > M0), n sayıda deprem olma olasılığı Pois- lu vd., (2006 ve 2007)’na göre Eldivan – Elma- son yöntemine göre şöyledir: dağ tektonik kaması Ankara ile Çankırı arasında KKD gidişli doğu kenarı bindirmeli, batı kenarı −υt x ise normal faylı, Kuzey Anadolu fayı ve onun bir e (υt) P (t) = kolu olan Kırıkkale – Erbaa fayı arasındaki KB- x x! GD sıkışma sonucu ortaya çıkmış bir neoteknik

yapıdır. Burada; Px(t) = t zaman süresinde x adet deprem olma olasılığı, x = olay sayısı, υ = birim Dodurga Fayı: Emre vd., (2001), Orta ilçesinin zaman süresinde (genellikle bir yıl) meydana 10 km. batısında yer alan fayın toplam uzunlu- gelen büyüklüğü M ’a eşit veya M ’dan büyük 0 0 0 ğunun 22 km., genel doğrultusunun K10 D oldu- depremlerin ortalama sayısıdır. ğunu, kuzeye doğru gidildikçe diri faylara özgü morfolojik bulguların arttığını ve Dodurga’nın Yücemen ve Akkaya (1995), Kuzey Anadolu fay yaklaşık 750 metre kuzeyindeki küçük bir sel zonu için stokastik modellerden en yaygın kul- kanalında ölçtükleri 12-15 metrelik sol yönlü lanımı olan Poisson, Uç Değer ve Markov mo- ötelenmeye dayanarak fayın sol yönlü doğrultu dellerini kullanarak elde ettikleri sonuçların kar- atımlı bir fay olduğunu belirtmişlerdir. şılaştırmalı bir incelemesini yapmış ve Poisson yönteminin yeterli olacağı sonucuna varmıştır. Afşar ve Karakeçili Fayları: Kasapoğlu (2008) ta- rafından bu fayların genelde düşey hareketlerin Büyüklük – Sıklık ilişkisi egemen olduğu normal fay karakterinde olmak- la birlikte hemen hepsinde, çok küçük de olsa Deprem istatistiğinin temel bağıntısı olan ve doğrultu atımlı harekete neden olan bir yatay Gutenberg-Richter tarafından geliştirilen dep- bileşenin de söz konusu olduğu ve bu fayların rem büyüklüğü M’yi, bir yıldaki tüm depremlerin üretebileceği maksimum deprem büyüklüğü- adedi N’ye bağlayan LogN = a – bM (1) bağıntısı nün M = 6.0 olacağı belirtilmiştir. Bu fayların depremsellik ve deprem büyüklüklerinin olası- aktif olduğu Şaroğlu vd., (1987) tarafından da lık dağılımlarını belirlemek için kullanılmaktadır belirtilmiştir. (Gutenberg ve Richter (1956)). Bu bağıntıdaki a ve b parametreleri, her bölgenin birbirinden YÖNTEM farklı tektonik özellikler göstermesi nedeniyle farklı değerler almaktadır. İncelenilen bölgenin Olasılık tahminlerinde en yaygın olarak Poisson büyüklüğüne, gözlem süresine ve gözlem sü- yöntemi kullanılır. Bu yöntem deprem oluşum- resindeki deprem etkinliğine bağlı olan a para- larının hafızasız olduğunu ve bir kaynak bölge- metresi “Ortalama Yıllık Sismik Aktivite İndeksi”, si içinde depremlerin gerek konum ve gerekse incelenilen bölgenin tektonik özelliklerine göre zaman açısından birbirinden bağımsız olarak farklılık gösteren b parametresi ise “Sismotek- meydana geldiğini kabul eder. tonik Parametre” olarak tanımlanmaktadır (Tab- Deprem oluşumunun Poisson yöntemine uygun ban ve Gencoğlu (1975)). Yapılan incelemelerle olabilmesi için şu varsayımların geçerli olması büyük b değerinin zayıf bir gerilim düşmesini, gerekir (Gülkan ve Gürpınar (1977)): (1) Deprem- küçük b değerinin ise büyük bir gerilim düşme- ler zamanda bağımsızdır, yani bu yıl olacak bir sini gösterdiği saptanmıştır. deprem gelecek yıl olabilecek bir depremin olu- Büyüklük - Sıklık ilişkisi ve Poisson yöntemin- şunu önceden etkilemez, (2) Depremler uzayda den yararlanarak farklı büyüklükteki depremle- bağımsızdır, yani belirli bir kaynaktan oluşacak rin gelecekte belirli zaman aralıklarında meyda- deprem başka bir kaynakta meydana gelecek na gelme olasılıkları, diğer bir deyişle deprem bir depremi etkilemez, (3) Aynı an ve aynı yerde tehlikesinin belirlenmesine yönelik hesaplama- iki ayrı depremin olma olasılığı sıfırdır. lar, olasılık yöntemleriyle yapılabilmektedir. İncelenilen bir bölgede, t zaman süresinde, mü- Aşağıdaki bağıntılar yardımıyla verilen bir za- hendislik yapılarını etkileyebilecek büyüklükte manda M1 değerinden büyük veya ona eşit Özmen 29

depremlerin yıllık ortalama oluş sayısı n(M≥M1) SONUÇLAR hesaplanabilir (Tuksal (1976); Alptekin (1978), Sayıl ve Osmanşahin (2008)).Yığınsal (kümülatif) Deprem istatistiğinin temel bağıntısı olan ve frekans ile normal frekans arasındaki bağıntıdan büyüklüğü bir yıldaki tüm depremlerin adedi a’ = a – Log ( bLn10 ) elde edilir. Gutenberg- N’ye bağlayan büyüklük-sıklık ilişkisinden “a” Richter büyüklük-sıklık bağıntısı (1); N(M) = 10a- parametresi ve incelenilen bölgenin tektonik bM şeklinde yazılabilir. Bunun inceleme zaman özelliklerine bağlı olarak farklılıklar gösteren “b” a-bM parametresi 50, 100 ve 150 km yarıçaplı böl- periyodu T1’e bölünmesi ile N(M)/T1 = 10 /(T1) elde edilir. Her iki tarafın logaritması alınarak; geler için hesaplanmış ve “a” parametresinin a-bM- 6.29 – 9.09 arasında, “b” parametresinin ise Log(N(M)/T1) = a-bM-LogT1 ve n(M>M1) = 10 LogT 0.83 – 1.69 arasında değiştiği saptanmıştır. Kü- 1 bulunur. Son ifadeden, a1’ = a’ – LogT1 ve a ’-bM çük “b” değeri bölgede sismik faaliyetin yüksek n(M) = 10 1 elde edilir. olduğunu, gerilimin sürekli olarak boşaldığını Yıllık ortalama oluş sayıları n(M) ve Poisson yön- göstermektedir. temi kullanılarak R(M) = 1 - e- n (M) T eşitliğinden belirli yıllar için depremlerin meydana gelme 50 km yarıçaplı bölge için Büyüklük – sıklık iliş- olasılıkları ve Q = 1/ n(M) eşitliğinden de dönüş kisi, LogN = 9.09 – 1.6902M olarak bulunmuş- periyotları hesaplanır (Gencoğlu, (1972)). tur. Bu bölge için gelecek 100 yıl içerisinde 5.0 büyüklüğünde bir depremin meydana gelme olasılığı %68, dönüş periyodu ise 87 yıl olarak BULGULAR hesaplanmıştır. Ayrıca bu bölgede 5.5 tan daha Büyüklük – Sıklık ilişkisi, Ankara kenti merkez büyük bir depremin meydana gelme olasılığının olmak üzere çizilen 50, 100 ve 150 km yarıçaplı yok denecek kadar az olduğu bulunmuştur. bölgeler içinde meydana gelmiş büyüklüğü Mw 100 km yarıçaplı bölge için Büyüklük – sıklık 4.0 olan ve öncü-artçı depremlerden ayıkla- ≥ ilişkisi, LogN = 6.9386 – 1.0426M olarak bu- narak hazırlanmış deprem katalogu kullanılarak lunmuştur. Bu bölge için gelecek 100 yıl içeri- bulunmuştur. Deprem büyüklükleri 0.5 birim sinde 6.0 büyüklüğünde bir depremin meydana aralık içeren sınıflara ayrılarak her bir aralı- gelme olasılığı %88, dönüş periyodu ise 48 yıl ğa karşılık gelen normal ve yığınsal frekanslar, olarak, 6.5 büyüklüğünde bir depremin meyda- LogN değerleri belirlenmiştir (Çizelge 1). na gelme olasılığı %47, dönüş periyodu ise 159 Çizelge 1 deki değerlerden yararlanarak ve en yıl ve 7.0 büyüklüğünde bir depremin meydana küçük kareler yöntemi kullanılarak M - LogN gelme olasılığı %17, dönüş periyodu ise 528 yıl eğrilerinden her bölge için LogN = a – bM ba- olarak hesaplanmıştır. ğıntısındaki a ve b parametreleri bulunmuştur 150 km yarıçaplı bölge için Büyüklük – sıklık (Şekil 3). ilişkisi, LogN = 6.2909 – 0.8322M olarak bu- Büyüklük – Sıklık ilişkisi 50, 100 ve 150 km lik lunmuştur. Bu bölge için gelecek 100 yıl içeri- bölgeler için sırasıyla LogN = 9.09 – 1.6902M, sinde 7.0 büyüklüğünde bir depremin meydana LogN = 6.9386 – 1.0426M ve LogN = 6.2909 gelme olasılığı %79, dönüş periyodu ise 64 yıl, – 0.8322M olarak bulunmuştur. Küçük b katsa- 6.5 büyüklüğünde bir depremin meydana gel- yısı, bölgede sismik faaliyetin yüksek olduğunu, me olasılığı %98, dönüş periyodu ise 24 yıl ve gerilimin sürekli olarak boşaldığını göstermek- 7.0 büyüklüğünde bir depremin meydana gelme tedir. olasılığı %79, dönüş periyodu ise 64 yıl olarak Ankara için yukarıda verilmiş olan bağıntılardan hesaplanmıştır. yararlanarak 50, 100 ve 150 km. yarıçaplı böl- Halen yürürlükte olan 1996 tarihli resmi Türkiye geler için farklı büyüklükteki depremlerin deği- Deprem Bölgeleri haritasına göre Ankara ilinin şik yıllarda meydana gelme olasılıkları ve dönüş %38’inde 50 yılda %10 aşılma olasılığına sahip periyotları hesaplanarak Çizelge 2’de gösteril- maksimum yer ivmesi değerleri 0.1 g – 0.2 g, miştir. %33’ünde 0.2 g – 0.3 g, %21’inde 0.3 g – 0.4 g ve %8’inde >= 0.4 arasında değişmektedir. 30 Yerbilimleri

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 Özmen 31

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

M=0.5 Ortalama Aralık Frekans LogN Yığınsal Frekans LogN

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

150 km yarıçaplı bölge için

M=0.5 Ortalama Aralık Frekans LogN Yığınsal Frekans LogN

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

Ankara ili ve yakın civarında gelecek 100 yıl yıl içinde olma olasılığı %47 olan 6.5 büyüklü- içinde 6.5 veya daha büyük bir depremin mey- ğündeki depremin Dodurga, Afşar ve Karakeçili dana gelme ihtimalinin çok yüksek olması, olası faylarından, olma olasılığı %17 olan 7.0 büyük- depremlerin Ankara’yı haritanın öngörülerinden lüğündeki depremin Eldivan Elmadağ Tektonik daha şiddetli derecede etkileyebileceğini dü- kamasından, 150 km yarıçaplı bölgede gele- şündürmektedir. cek 100 yıl içinde olma olasılığı %79 olan 7.0 büyüklüğündeki depremin Eskişehir, Tuzgölü, Poisson yöntemine göre hesaplanan deprem- Seyfe ve Ezinepazarı faylarından, olma olasılığı lerin meydana gelme olasılıklarından ve ince- %45 olan 7.5 büyüklüğündeki depreminde Ku- leme bölgesindeki aktif faylardan yararlanarak; zey Anadolu fay zonundan kaynaklanabileceği 50 km yarıçaplı bölgede 5.5 büyüklüğe kadar düşünülmüştür. oluşabilecek depremlerin küçük boyutlu faylardan, 100 km yarıçaplı bölgede gelecek 100 32 Yerbilimleri

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 50 km yarıçaplı bölge için

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

100 km yarıçaplı bölge için

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

150 km yarıçaplı bölge için

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 Özmen 33

KAYNAKLAR Turkey) Region Using Different Statisti- cal Models. International Journal of the Alptekin, Ö., 1978. Türkiye ve Çevresindeki Dep- Physical Sciences, 6(11), 2662-2670. remlerde Manyitüd-Frekans Bağıntıları Emre, Ö., Duman, T.Y., Doğan, A., Özalp, S., ve Deformasyon Boşalımı. Doçentlik 2001. 06 Haziran 2000 Orta (Çankırı) Tezi, Karadeniz Üniversitesi, Trabzon. Depremi: Kaynak Fay ve Hasar Dağı- Alsan, E., Tezuçan, L., and Bath, M., 1975. An lımına Etki Eden Jeolojik Faktörler. 54. Earthquake Catalogue for Turkey for Türkiye Jeoloji Kurultayı, Ankara. the Interval 1913-1970. Kandilli Obser- Ergin, K., Güçlü, U., ve Uz, Z., 1967. Türkiye ve vatory Seismological Department and Civarının Deprem Kataloğu (Milattan Sweden Seismological Institute, Report Sonra 11 yılından 1964 sonuna kadar). No 7-75, İstanbul. İstanbul Teknik Üniversitesi Maden Bayrak, Y., Yılmaztürk, A., ve Öztürk, S., 2005. Fakültesi Arz Fiziği Enstitüsü Yayınları Relationships Between Fundamental No:24, İstanbul. Seismic Hazard Parameters for the Dif- Ergin, K., Güçlü, U., ve Aksay, G., 1971. Türkiye ferent Source Regions in Turkey. Natu- ve Dolaylarının Deprem Kataloğu (1965- ral Hazards, 36, 445-462. 1970). İstanbul Teknik Üniversitesi Ma- Bayrak, Y., 2009. Comments on “Investigation den Fakültesi Arz Fiziği Enstitüsü Yayın- of Seismicity for Western Anatolia” by ları No:28, 93 sayfa, İstanbul. Sayıl and Osmanşahin. Natural Ha- Ergünay, O., 1978. Sismik Tehlike Açısından zards, 48:137-143. Ankara’ya Genel Bakış, Yerbilimleri Açı- Bayrak, Y., Öztürk, S., Çınar, H., Kalafat, D., sından Ankara’nın Sorunları Simpozyu- Tsapanos, T.M., Koravos, G.C., and mu. Türkiye Jeoloji Kurumu, 88-94. Leventakis, G.A., 2009. Estimating Erturaç, M.K., Tüysüz, O., 2009. Amasya ve Earthquake Hazard Parameters from Çevresinin Neojen Stratigrafisi ve Ne- Instrumental Data for Different Regions otektonik Evrimi: Kuzey Anadolu Fay in and around Turkey. Engineering Ge- Sistemi’nin Orta Kesimi. 62.Türkiye Je- ology, 105, 200-210. oloji Kurultayı, 13-17 Nisan, Bildiri Özle- Bayrak, Y., and Bayrak, E., 2011. An Evaluati- ri Kitabı, II: 824-825. on of Earthquake Hazard Potential for Firuzan, E., 2008. Statistical Earthquake Fre- Different Regions in Western Anatolia quency Analysis for Western Anatolia. Using the Historical and Instrumental Turkish Journal of Earth Sciences, 17, earthquake Data. Pure Appl., Geophys., 741-762. DOI 10.1007/s00024-011-0439-3. Gencoğlu, S., Tabban, A., 1988. A Catalog of Çetinkaya, N.N., Durgunoğlu, H.T., Kulaç, H.F., Earthquakes in Turkey 1881 – 1986 (Ya- ve Karadayılar, T., 1993. Ankara, İstan- yınlanmamış). bul ve İzmir Bölgeleri Deprem Riski Ana- lizi Karşılaştırmaları. İkinci Uusal Dep- Gencoğlu, S., İnan, E., ve Güler, H., 1990. rem Mühendisliği Konferansı, TMMOB Türkiye’nin Deprem Tehlikesi. TMMOB İnşaat Mühendisleri Odası İstanbul Şu- Jeofizik Mühendisleri Odası, Ankara. besi, Bildiriler Kitabı, sayfa 539-546. Gencoğlu, S., 1972. Kuzey Anadolu Fay Hattının Çobanoğlu, İ., Bozdağ, Ş., Dinçer, İ., and Erol, Sismisitesi ve Bu Zon Üzerinde Sismik H., 2006. Statistical Approaches to Es- Risk Çalışmaları. Kuzey Anadolu Fayı timating the Recurrence of Earthquakes ve Deprem Kuşağı Simpozyumu, MTA, in the Eastern Mediterranean Region. Ankara. İstanbul Univ. Eng. Fac. Earth Sciences Genç, Y., Yürür, T., 2010. Coeval Extension and Journal, 19(1), 91-100. Compression in Late Mesozoic-Recent Çobanoğlu, İ., and Alkaya, D., 2011. Seismic thin-skinned Extensional Tectonics Risk Analysis of Denizli (Southwest in Central Anatolia, Turkey. Journal 34 Yerbilimleri

of Structural Geology, Volume 32, Is- Kasapoğlu, K.E., 2008. Bala Depremleri ve Ya- sue 5, pages 623-640. DOI:10.1016/j. pılar Üzerindeki Etkileri. Yapı Dünyası jsg.2010.03.011. Aylık Mesleki Bilim Teknik Haber Dergi- Gökten, E., ve Varol, B., 2010. Bölgenin Genel si, Mart(144): 48 – 53. Jeolojisi ve Sismik Kaynakları, Anka- Koçyiğit, A., 2000. Orta Anadolu’nun Genel Ne- ra Kenti Batısındaki Zeminlerin Jeo- otektonik Özellikleri ve Depremselliği. lojik-Jeofizik-Jeoteknik Özellikleri ve Haymana-Tuzgölü-Ulukışla Basenleri Dinamik Davranışı. Ankara Üniversitesi Uygulamalı Çalışma (Workshop), Tür- Deprem Araştırma ve Uygulama Merke- kiye Petrol Jeologları Özel Sayı 5, 1-26. zi, Yayın No:270, (Editör: Ahmet Tuğrul Koçyiğit, A., 2008. Ankara ve Çevresinin Deprem Başokur), sayfa 12-32. Kaynakları. Ankara’nın Deprem Tehlike- Gumbel, E.J., 1958. Statistics of Extremes. Co- si ve Riskleri Çalıştayı Bildiriler Kitabı lombia University Pres, N.Y., U.S.A. (Editörler: Prof.Dr.Süleyman PAMPAL, Gutenberg, B., and Richter, C.F., 1956. Magni- Bülent ÖZMEN), 33-53, Ankara. tude and Energy of Earthquakes, Ann. Koçyiğit, A., 2008. Ankara’nın Depremselliği ve Geofis., 9, 1-15, 1956. 2005-2007 Afşar (Bala-Ankara) Dep- Gülkan, P., ve Gürpınar, A., 1977. Kuzeybatı remlerinin Kaynağı. MTA Doğal Kaynak- Anadolu Deprem Riski. T.C.Enerji ve lar ve Ekonomi Bülteni, 6, 1-7. Tabii Kaynaklar Bakanlığı Türkiye Elekt- Lee, C.P., and Tsai, Y.B., 2005. A Study of Re- rik Kurumu Nükleer Enerji Dairesi Baş- currence Models of Earthquakes in Tai- kanlığına Sunulan rapor, ODTÜ Rapor wan. TAO, 16(1), 251-271. No.77-05, Ankara. Manakou, M.V., and Tsapanos, T.M., 2000. Se- İpek, M., Uz, Z., ve Güçlü, U., 1965. Sismolojik ismicity and Seismic Hazard Parame- Donelere Göre Türkiye Deprem Bölge- ters Evaluation in the Island of Crete leri. Deprem Yönetmeliği Toplantısına and the Surrounding Area Inferred from Takdim Edilen Rapor, Ankara (Yayınlan- Mixed Data Files. Tectonophysics, 321, mamış). 157-178. Kahraman, S., Baran, T., and Şalk, M., 2004. Frequency and Risk Analyses for İzmir Öcal, N., 1968(a). Türkiye’nin Sismisitesi ve Zel- and its Surrounding Region Earthquake zele Coğrafyası 1850 – 1960 Yılları İçin (in Turkish). İstanbul VI th International Türkiye Zelzele Kataloğu. Milli Eğitim Conference on Advances in Civil Engi- Bakanlığı İstanbul Kandilli Rasathanesi neering. Sismoloji Yayınları:8, İstanbul. Kahraman, S., Baran, T., Saatçı, İ.A., and Şalk, Öcal, N., 1968(b). Beş Yıllık Türkiye Zelzeleleri M., 2008. The Effect of Regional Bor- Kataloğu 1960 – 1964. Milli Eğitim Ba- ders when Using the Gutenberg-Richter kanlığı İstanbul Kandilli Rasathanesi Model, Case Study: Western Anatolia. Sismoloji Yayınları:9, İstanbul. Pure Appl. Geophys., 165, 331-347. Özsayın, E., ve Dirik, K., 2007. Quaternery Ac- Kalafat, D., Kekovalı, D., Deniz, P., Güneş, Y., tivity of the Cihanbeyli and Yeniceoba Pınar, A., ve Horosan, G., 2008. 31 Fault Zones: İnönü – Eskişehir Fault Temmuz 2005 – 1 Ağustos 2005 ve 20 - System, Central Anatolia. Turkish Jour- 27 Aralık 2007 Afşar-Bala (Ankara) Dep- nal of Earth Sciences, Vol.16, pp. 471- rem Dizisi. İstanbul Yerbilimleri Dergisi, 492. C.21, S.2, SS.47-60. Pampal, S., ve Kozlu, B., 2000. Ankara’nın Dep- Kasapoğlu, K.E., 2000. Ankara Kenti Zeminleri- remselliği. Türkiye Mühendislik Haber- nin Jeoteknik Özellikleri ve Depremsel- leri, Sayı:409, 25-31. liği. TMMOB Jeoloji Mühendisleri Odası Pınar, N., ve Lahn, E., 1952. Türkiye Deprem- Yayınları:54, ISBN:975-96975-1-3, An- leri İzahlı Kataloğu. Bayındırlık Bakanlığı kara. Özmen 35

Yapı ve İmar İşleri Reisliği Yayınlarından Tabban, A., 1976. Ankara’nın Deprem Bölge- seri:6, sayı:36, Ankara. sinde Bulunmasının Nedenleri. Deprem Poisson, S.D., 1838. Recherches Sur la Proba- Araştırma Enstitüsü Bülteni, Sayı 14, bilite des Jugements en Matieres Crimi- 1-33, Ankara. nelles et Matiere Civile, Elibron Classic Tabban, A., ve Gencoğlu, S., 1975. Deprem ve Series, Paris, 55. Parametreleri. Deprem Araştırma Bülte- Rafi, Z., 2005. Analysis of Seismicity in Arabian ni, 11:7-83. Sea Based on Statistical Model. Pakis- Tuksal, İ., 1976. Seismicity of the North Anatolia tan Journal of Meteorology, 2(4), 109- Fault System in the Domain of Space, 119. Time and Magnitüde. M.S.Thesis, Saint- Rojay, B., Koçyiğit, A., 2009. Kuzey Anadolu Fay Louis University, Saint-Louis, Missouri. Sistemi’nin Orta Kesimi İçinde Aktif Bir Ulusay, R., Tuncay, E., Sönmez, H., and Gök- Birleşik Çek-Ayır Havza: Merzifon-Sulu- çeoğlu, C., 2004. An Attenuation Rela- ova Havzası, Türkiye. 62. Türkiye Jeoloji tionship Based on Turkish Strong Mo- Kurultayı Bildiri Özleri Kitabı II, 822-823, tion Data and Iso-Acceleration Map of Ankara. Turkey. Engineering Geology, Science Sayıl, N., ve Osmanşahin, İ., 2003. Doğu Direct, Elsevier, 74, 265-291. Anadolu’nun Depremselliğinin İncelen- Yücemen, S., and Akkaya, A., 1995. A Compa- mesi. Kocaeli 2003 Deprem Sempozyu- rative Study of Stochastic Models for mu Bildiriler Kitabı, 580-589. Seismic Hazard Estimation. Natural Ha- Sayıl, N., ve Osmanşahin, İ., 2005. Marmara zards, 5-24. 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.

Yerbilimleri, 34 (1), 37-52 Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi Bülteni Bulletin of the Earth Sciences Application and Research Centre of Hacettepe University

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

ÖZ Bu 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 vejetasyonu 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 vegetation 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. Kaplan e-posta: [email protected]; [email protected] 38 Yerbilimleri

GİRİŞ yılları arasında Van Gölü çevresinde Chenopo- diaceae ve Artemisia cinsine ait taksonların Fosil polen analizleri yapılırken temel alınan yoğunlukta olduğu soğuk ve yarı-çöl bir step özellik polenlerin morfolojik özellikleridir. Bazı vejetasyonu tanımlamışlardır. Ayrıca Holosen bitkilerin nesillerinin tükenmiş olması polen ve başlangıcıyla beraber nem oranında belirgin bir spor tanımlamalarında yapay sınıflandırmaların artış ile Artemisia-Chenopodiaceae steplerinin ortaya çıkışına neden olmuştur. Yapay sınıflan- yerini otsul steplere bıraktığını belirtmişleridir. dırmada kullanılan adlamalar Kuvaterner önce- Bu çalışmanın amacı, Üst Holosen’de çökelmiş sinde sıklıkla kullanılmıştır. Polen sınıflamaları tortullardaki polenlerin oluşturduğu vejetasyon ilk olarak 1933 yılında A.C. İbrahim tarafından tipini tanımlamak (biyom bazında sınıflandır- gerçekleştirilmiştir (İbrahim, 1933). Daha sonra mak) ve vejetasyonu oluşturan polenleri sınıf- 1935 yılında Raistrick sproromorfları A’dan G’ye landırmaktır. Bu çalışmanın sınıflama ve tanım- kadar giden ve A 1, A2 gibi alt gruplara bölünen lama konusunda araştırıcılara katkı sağlayacağı 7 gruba ayırmıştır (Akyol, 1978). Ardından Nau- düşünülmektedir. mova (1937), Thomson ve Pflug (1953), Potonié ve Kremp (1956), Corsin vd. (1962) Tersiyer po- MATERYAL ve YÖNTEM lenleri için sınıflamalar geliştirmişlerdir. Kuvaterner palinolojisi için kullanılan sınıflamada Örnekler 2004 yılında Kullenberg piston sondaj- ise, polenler morfolojik özellikleri temel alınarak lama (Kelts vd., 1986) yöntemi ile Van Gölü’nden sınıflandırılıp en yakın botanik bağlılıklarının ol- alınmıştır (Şekil 1). duğu bitki isimleri ile anılmaktadır. Kuvaterner’de Karotlardan örnek alma ve hazırlama çalışmala- Wodehouse (1935), Erdman (1943), Faegri ve rının tamamı ve palinolojik çalışmaların bir bölü- Iversen (1989), Moore vd. (1991) ve Beug (2004) mü Bonn Üniversitesi Paleontoloji Enstitüsü’nde sınıflamaları sıklıkla kullanılmaktadır. Bu sınıfla- (Almanya) gerçekleştirilmiştir. Polen analizi yap- malarda polen açıklık sayısı ve konumu dikkate mak için alınan örnekler (Şekil 2), Faegri ve Iver- alınmaktadır. Bu sınıflamalar kapsamında kulla- sen (1989) tarafından tanımlanan, polen analiz- nılan “tip” tanımı Birks (1973)’e göre -üç veya lerinde standart olarak kullanılan ve uluslararası daha fazla taksa tarafından üretilen- bir polenin geçerliliği olan asetoliz yöntemine göre hazır- morfolojik sınıflamasıdır. Bir fosil polen tipi aynı lanmıştır. Örnekler sırasıyla, %10’luk hidroklorik türde polen üreten güncel ve yerel bir takson ile asit ve %10’luk potasyum hidroksit ile işleme ilişkilendirilemez. Bu nedenle bir fosil polen tipi tabi tutulduktan sonra kalan malzeme 200 mik- bir taksonun poleni olarak değil de derlenmiş sı- ronluk elekten süzüldü. Ardından %40’lık hid- nırlı morfolojik özelliklerle tanımlanmalıdır (Joos- roflorik asit ve sonra %10’luk hidroklorik asit ile ten ve Klerk, 2002). yıkandı. Daha sonra, % 96’lık sülfürik asit ve % Botanik adlama kurallarına göre adlandırılmış 99’luk asetik asit anhidrit karıştırılarak asetoliz polenler en yakın yaşayan bitki taksonlarının ya- sıvısı hazırlandı ve örnekler bu sıvı ile yıkandı. şam koşulları göz önünde bulundurularak pale- Son olarak örnekler 10 mikron ultrasonik elek- ovejetasyon yapılandırmasında kullanılmaktadır ten geçirildi. Polen fotoğrafları TPAO (Türkiye (Prentice vd., 1996; Tarasov vd., 1998). Çalış- Petrolleri Anonim Ortaklığı) araştırma dairesin- ma alanında ve yakın çevresinde günümüzden den yararlanılarak dijital ortama aktarılıp levha- önce (GÖ) 20.000 yıldan bugüne bazı vejetas- lar oluşturulmuştur. yon değişimleri tanımlanmıştır. Kaplan ve Örçen (2011), polen analizinde Van Gölü çökelleri için SONUÇLAR ve TARTIŞMA GÖ 4000 yıllık süreçte üç polen zonu ayırt etmiş, bu zonları step ve antropojenik step olarak ta- Polen sınıflandırması nımlamıştır. Wick vd. (2003), GÖ 12.700-8.250 yılları arasında step, çöl-step, aşırı kurak çöl Step-orman vejetasyonunu oluşturan polen ta- benzeri koşullar, GÖ 6950-3950 yılları arasında nımlamaları için Wodehouse (1935), Erdtman orman-step vejetasyonunda maksimum yayılım (1943), Faegri ve Iversen (1989), Moore vd. tanımlamıştır. Litt vd. (2009), GÖ 20.000-14.500 Kaplan 39

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

(1991) ve Beug (2004) polen tanımlamaları, lev- toma gibi özellikler), saccus şekli (yarı küresel, haları ve çizimlerinden yararlanılmıştır. Polenler küresel), sakkus-gövde büyüklük oranı, eksinin tanımlanırken herhangi bir takson mertebesinde proksimal kısmındaki kalınlık gibi özellikler kul- sınıflandırılma yapılmamış ancak Faegri ve Iver- lanılmaktadır. sen (1989), sınıflaması temel alınarak morfolojik Pinus sp. (Levha 1, Şekil 1-9) özelliklerine göre; 1. Vesiculate 2. Polyplicate 3. Inaperturate 4. Monoporate 5. Monocolpate 6. Tricolpate 7. Triporate 8. Tricolporate 9. Step- 2. Polyplicate polen hanocolpate 10. Stephanoporate 11. Peripora- Belirgin açıklığı olmayan ancak meridyonel ka- te ve 12. Fenestrate olmak üzere gruplandırıl- nal ve sırtlara sahip polenler poliplikat polen mıştır. Her grup içinde yer alan polen isimleri olarak adlandırılmıştır (Faegri ve Iversen, 1989). alfabetik olarak sıralanmıştır. Meridyonel kanallar 10’dan fazla veya daha az olabilmektedir. Bu grup içerinde temel alınan 1. Vesiculate (Sakkat veya Hava Keseli) ayrım, kanalların dallanmalı yapı gösterip gös- polen termediklerine göre yapılmaktadır. Bu çalışma kapsamında poliplikat polenlere ait olan 3 adet Bu gruba dahil olan polenler bir gövde ile bu takson ayırt edilmiştir: gövdeye bağlı iki veya 3 ayrı hava kesesinden oluşmaktadır (Faegri ve Iversen, 1989). Hava Ephedra sp. keseli polenlerin ayrımı için gövde ve sakkuslar Ephedra distachya-tip üzerindeki süs yapıları (reticulat, rugulat, psilat, granulat gibi), hava keseleri ile gövde ara- Ephedra fragilis-tip sındaki bağlantı durumu (gövde ile sakkuslar arasındaki dereceli ve/veya keskin geçiş, lep- 40 Yerbilimleri

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 grubudur. 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 (echinate olanlarda spines uzunluğu, reticulate olanlarda murus ve lumina özellikleri, striate olanlarda enlem veya boylam yönünde gelişen striate yapı gibi özellikler) temel alınarak polenler ayırt edilmektedir. Şekil 2. Karotlardaki örnek lokasyonları. Fraxinus sp. (Levha 5, Şekil 1-4) Figure 2. Sample location on cores. Olea sp. (Levha 5, Şekil 5-8) 3. Inaperturate polen Quercus sp. (Levha 3, Şekil 1-23) Porus veya kolpa gibi belirgin bir açıklığı olma- Rannunculus acris tip. (Levha 3, Şekil 37-41) yan polenler inaperturat polen olarak tanımlanır. Salix sp. (Levha 5, Şekil 9-11) Bu grupta yer alan polenler süs yapıları (reticulat, echinate, scabrate, psilate gibi), boyutları, eksin kalınlıkları, lumina çapı ve papillanın varlı- 7. Triporate polen ğı gibi özellikler ile ayırt edilmektedirler. Üç porusa sahip olan polenler bu grubu oluş- Juniperus sp. turur. Üç porusa sahip polenleri birbirlerinden ayırt etmek için; porusların polen üzerinde ko- Populus sp. Kaplan 41 nuşlandığı bölge (ekvatoral düzlem gibi), ves- 10. Stephanoporate polen tibulumun varlığı, şekli ve büyüklüğü, polen üzerindeki süs yapısı ve polenin boyutları gibi Bu gruba dahil polenlerdeki açıklık sayısı (po- özelliklerinden yararlanılmaktadır. Bu çalışma rus) 3’den fazladır ve dairesel olarak ekvatoral kuşak üzerinde bulunmaktadırlar. Grup içeri- kapsamında triporat polenlere ait 3 takson ayırt sindeki ayrım poruslarda gözlenen anulus, ves- edilmiştir; tibulum gibi özelliklerin varlığı ve yokluğu ile Betula sp. (Levha 6, Şekil 15-20) poruslar arasında gözlenen yapılar, polen şekli Corylus sp. (Levha 6, Şekil 21,22) (küresel, köşeli gibi) ve boyutu, eksin kalınlığı ve süs yapısı (rugulat, psilat, reticulat gibi) gibi Scabiosa sp. (Levha 6, Şekil 13,14) özelliklere göre yapılmaktadır. Alnus sp. (Levha 6, Şekil 25-31) 8. Tricolporate polen Cannabis-tip (Levha 8, Şekil 11,12) Üç adet porus ve üç adet kolpaya sahip olan Carpinus sp. (Levha 6, Şekil 23,24) polen grubudur. Bu gruba dahil polenlerin ayırt edilmesi için polen şekli (dikdörtgenimsi, oval, Juglans sp. (Levha 7, Şekil 1-8) kemik şekilli gibi) ve boyutu, porus şekli (yuvar- Ulmus sp. (Levha 6, Şekil 32) lak, oval, ekvatoral olarak uzamış gibi) ve bü- yüklüğü, kolpa şekli ve büyüklüğü, eksin üze- rindeki süs yapısı (reticulate, striate, echinate, 11. Periporat polen verrucate, baculate gibi) ve kutupsal veya ek- Bu gruba dahil polenlerdeki açıklık sayısı (po- vatoral düzlemde eksinde gözlenen kalınlaşma rus) 3’den fazladır ve poruslar düzenli bir şekil- ve incelme gibi özelliklerden yararlanılmaktadır. de polen yüzeyine yayılmıştır. Porus özellikleri Apiaceae (Levha 4, Şekil 31,40) (porus büyüklüğü, anulus varlığı veya yokluğu, porusun içeriye çökük yapısı gibi), eksin üze- Artemisia sp. (Levha 4, Şekil 1-9) rinde gözlenen süs yapısı (scabrate, echina- Centaurea solstitiales-tip (Levha 4, Şekil 14-18) te, verrucate, scabrate gibi), polen boyutu gibi özellikler kullanılarak periporat polenler ayırt Helianthemum sp. (Levha4, Şekil 41-46) edilmektedir. Polygonum aviculare-tip (Levha 4, Şekil 10-13) Caryophyllaceae (Levha 7, Şekil 25-31) Sanguisorba minor (Levha 3, Şekil 37-41) Chenopodiaceae (Levha 8, Şekil 13-27) Compositae Tubuliflorae-tip (Levha 4, Şekil 19- Plantago lanceolata (Levha 7, Şekil 14-17) 30)

Vitis sp. (Levha 5, Şekil 17-19) 12. Fenestrate polen

Karışık geometrik düzende lacunae sahip po- 9. Stephanocolpate polen lenlerdir . Eksin üzerindeki süs yapıları (echina- Bu gruba dahil polenlerdeki açıklık sayısı (kolpa) te, psilate gibi), polen şekli ve boyutu, lacunae 3’den fazladır ve boylam yönünde gelişmiştir. boyutu gibi özellikler ile polenler içerisinde ay- Polen boyutları, süs yapıları, kolpa sayıları gibi rım yapmak olanaklıdır. özellikler polen grubu içerisinde ayrım yapmak Ligulifloreae-tip (Levha 8, Şekil 28-36) için kullanılan özelliklerdir.

Mentha-tip (Levha 6, Şekil 7-10) Geç Holosen Paleovejetasyonu

Rubiaceae (Levha 6, Şekil 1-6) Van Gölü’nden elde edilen polenlere göre Geç Salvia-tip (Levha 6, Şekil 11,12) Holosen süresince göl çevresinde genel olarak step vejetasyonu hakimdir (Kaplan ve Heumann, 2010; Kaplan ve Örçen, 2011). 42 Yerbilimleri

Bu çalışmada step vejetasyonunun yanı sıra Joosten, H., and Klerk, P., 2002. What’s in a florayı oluşturan odunsuların oluşturduğu or- name? Some thoughts on pollen clas- mana ait paleovejetasyon tanımlaması yapıl- sification, identification, and nomencla- mıştır. Tanımlanan odunsu polen verilerine göre, ture in Quaternary palynology. Review Geç Holosen süresince ormanlık alanı oluştu- of Palaeobotany and Palynology, (122), ran ana eleman yaprak döken ve herdem yeşil 29-45. Quercus’dur. Fraxinus, Ulmus, Carpinus, Cory- Kaplan, G., ve Heumann, G., 2010. Pollen pro- lus, Juglans, Vitis, Betula ve Alnus düşük oran- file of the last 1000 years of Lake Van da gözlenen diğer odunsulardır. Tarasov vd. Northern Basin: Preliminarily results. (1998) biyom sınıflaması kullanılarak tanımlanan Journal of the Institute of Natural and bu polenlerin oluşturduğu vejetasyon tipinin ılı- Applied Sciences 15 (2), 115e120. man karışık orman olduğu belirlenmiştir. Kaplan, G., ve Örçen, S., 2011. Van Gölü Kuzey Geç Holosen süresince step alanları çoğun- Havzasının Geç Holosen Paleoflorası. lukla Compositeae (Artemisia, Ligulifloreae-tip, Yerbilimleri, Hacettepe Üniversitesi Yer- Tubulifloreae-tip) Chenopodiaceae, Apiaceae, bilimleri Araştırma ve Uygulama Merke- Poaceae, Caryophyllaceae ile karakterize edil- zi Bülteni. 32(2), 139-150. mektedir. Bu taksonlar Van Gölü çevresinde yer Kelts, K., Briegel, U., Ghilardi, K., and Hsu, K., yer halofitik vejetasyon (Chenopodiaceae, Car- 1986. The limnogeology-ETH coring yophyllaceae), sulak alan (Poaceae, Cyperace- system. Aquatic Sciences – Research ae, Sparganium), kumul vejetasyonu (Ephedra Across Boundaries 48, 104-115. distachya) ve alpinik (Poaceae, Plantago, Ru- Litt, T., Krastel, S., Sturm, M., Kipfer, R., Örcen, mex) bölgede yer almışlardır. S., Heumann, G., Franz, S. O., Ülgen, U., and B., Niessen, F., 2009. ‘PALEO- Kaynaklar VAN’, International Continental Scienti- fic Drilling Program (ICDP): site survey Akyol, E., 1978. Palinoloji Ders Notları. Ege Üni- results and perspectives. Quaternary versitesi Yer Bilimleri Fakültesi Yayınları, Science Reviews (28), 1555-1567. İzmir. Moore, P. D., Webb, J. A. and Collinson, M. E., Beug, H. J., 2004. Leitfaden der Pollenbestim- 1991. Pollen analysis. 2nd edition. mung. Germany,542 s. Naumova, S. N., 1937. Spores and Pollen from Birks, H.J.B., 1973. Past and Present Vegetati- the USSR, International Geology Cong- on of the Isle of Skye: a Palaeoecologi- ress., 17 (1): 353-364. cal Study. Cambridge University Press, Cambridge. Potonié, R., and Kremp, G., 1956. Die Gattun- gen der paläzoichen Sporae dispersae Corsin, P. M., Carette, J., Danze, J., and La- und ihre Stratigraphie, Geologisches veine, J. P., 1962, Classification des Jahrbuch, 69: 111-194. spores et des pollen du Carbonifere au Lias. C. R. Academy Sciences. France, Prentice, I. C., Guiot, J., Huntley, B., Jolly, D., 25: 3062-3065. and Cheddadi, R., 1996. Reconstruc- ting biomes from palaeoecological Erdtman, G., 1943. An Introduction to Pollen data: a general method and its applica- Analysis. USA. Choronica Botanica tion to European pollen data at 0 and 6 Company. 238 s. ka. Climate Dynamics, 12, 185-194. Faegri, K., and Iversen, J., 1989. Textbook of Tarasov, P. E., Webb III, T., Andreev, A. A., Afa- pollen analysis. 4th edition. John Wiley nas’eva, N. B., Berezina, N. A., Bezusko, &Sons Norway. 328 s. L. G., Blyakharchuk, T. A., Bolikhovska- İbrahim, A. C., 1933. Sporenformen des Aegir- ya, N. S., Cheddadi, R., Chernavskaya, horizontes des Ruhrreviers, Dissertati- M. M., Chernova, G. M., Dorofeyuk, N. I., on Technische, Berlin, 47 pp. Dirksen, V. G., Elina, G. A., Filimonova, Kaplan 43

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. 44 Yerbilimleri

LEVHA 1 (Ölçek 10 mikron) (Vesiculate) 1-9 Pinus sp. Kaplan 45

LEVHA 2 (Ölçek 10 mikron) (Monoporate) 1,2 Sparganium sp. 3-15 Poaceae 16-27 Cerealia 46 Yerbilimleri

LEVHA 3 (Ölçek 10 mikron) (Tricolpate) 1-23 Quercus sp. 24-36 Sanguisorba minor 37-41 Rannunculus acris-tip Kaplan 47

LEVHA 4 (Ölçek 10 mikron) (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. 48 Yerbilimleri

LEVHA 5 (Ölçek 10 mikron) (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 Kaplan 49

LEVHA 6 (Ölçek 10 mikron) (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. 50 Yerbilimleri

LEVHA 7 (Ölçek 10 mikron) (Stephanoporate, Periporate) 1-8 Juglans sp. 9-13 Pistacia 14-17 Plantago lanceolata 18-24 Plantago sp. 25-31 Caryophyllaceae Kaplan 51

LEVHA 8 (Ölçek 10 mikron) (Periporate, Fenestrate) 1-5 Cyperaceae 6-10 Thalictrum 11-12 Cannabis-tip 13-27 Chenopodiaceae 28-36 Ligulifloreae

Yerbilimleri, 34 (1), 53-72 Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi Bülteni Bulletin of the Earth Sciences Application and Research Centre of Hacettepe University

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 Çanakkale 2Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Jeofizik Mühendisliği Bölümü Çanakkale 3Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Fizik Bölümü Çanakkale

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

ÖZ Bu 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. Göktaş e-posta: [email protected] 54 Yerbilimleri

GİRİŞ MT verisinden en küçük kareler yöntemiyle ile Manyetotellürik (MT) yöntemde doğal elektro- empedans kestirimi Gauss–Markov istatistik manyetik alanın birbirine dik elektrik ve manye- modeline dayanmaktadır. Bu yaklaşıma göre tik bileşenleri zaman serileri biçiminde kaydedi- manyetik alan bileşenlerindeki ilişkisiz gürültü- lir. Kaydedilen elektrik alanın birimi mV/km ve den fazla etkilenmedigi varsayılmaktadır. Uygu- manyetik alanın birimi ise nT’ dır. Bu bileşenler lamada bu varsayım empedans kestiriminde ha- arasındaki doğrusal ilişki frekans ortamında; talara (kaymalara) neden olmaktadır (örn. Egbert ve Booker, 1986; Chave ve Thomson, 1989; Smirnov, 2003; Chave ve Thomson, 2004). Bu X()Z()Y()ω= ω ω (1) nedenle özellikle manyetik bileşenlerdeki gürül- tüyü yok etmek için ölçü alanındaki yerel gürül- tülerden etkilenmeyen uzak bir bölgede- Vozoff olarak genellenebilir. Eşitlik (1)’de X; doğal elekt- (1991)’a göre yerel alandan birkaç yüz metre- romanyetik alanın yatay elektrik alan bileşenleri- den birkaç km’ye kadar uzaklıkta- alınan kaydın ni (E , E ) veya manyetik alanın düşey bileşenini x y (uzak istasyon) yerel istasyon kaydı ile birlikte (H ), Y ise yatay manyetik alan bileşenlerini (H , z x en küçük kareler hesaplamalarında kullanıl- Hy) göstermektedir. Ayrıca eşitlikte ω; açısal fre- ması yoluna gidilmiştir (Goubau ve diğ., 1978; kans (radian), X ve Y anılan değişkenlerin Foru- Gamble ve diğ., 1979). Ancak yapılan araştır- ier dönüşümleri ve Z; karmaşık elektromanyetik malar uzak istasyon ile yerel alan kayıtlarında empedanstır. Genellikle empedanstaki değişim aynı bandlarda, gürültü olabileceğini göstermiş-

görünür özdirenç ( ρij ) ve empedans fazı ( φij ) ile tir (örn. Rittler ve diğ., 1998). Bu soruna çözüm incelenmektedir (basitlik için aşagıdaki deklem- olarak da elektrik ve manyetik bileşenlerdeki lerde ω yazılmamıştır): gürültü içeriğine bağlı olarak verinin ağırlıklandı- rılması temeline dayanan bir yaklaşımla (robust yöntemi) empedans kestirimi yapılmaya başlan- 2 mıştır (örn. Egbert ve Booker, 1986; Sutarno ve rP ≈» 0.2T Z (2.a) xyxy xy Vozoff, 1989; Smirnov, 2003). Günümüzde eğer uzak istasyon kaydı varsa, uzak istasyon ve φ=tan−1  Im(Z ) Re(Z ) (2.b) ağırlıklandırma yöntemlerinin birlikte kullanımı xy xy xy empedansın hesaplanmasındaki en genel yak- laşımdır (örn. Larsen ve diğ., 1996). Empedan- Burada T; saniye cinsinden dönemdir (periyod- sın anılan farklı yollarla elde edilmesine ilişkin dur) (Vozoff, 1991). MT yöntemde sinyal ve gü- ayrıntılı bilgi Jones ve diğ. (1989)’de verilmiştir. rültü bileşenleri birlikte kaydedilmektedir. Uzak istasyon verisinin bulunmaması ve/veya baskın gürültü içeriği gibi uygulamada karşıla- şılan sorunlar nedeniyle, MT yöntemde sinyal- X=ZY+ ε (3) gürültü ayrımı bizce hala önemli bir sorundur. Bu konudaki yaklaşımlar genel olarak, verideki gürültüye duyarlı farklı ağırlıklandırma yöntem- burada ; karmaşık ve rastgele gürültü dizey- ε lerinin geliştirilmesi ile seçilen nitelik ve sınır de- lerini ifade eder. Eşitlik (3)’ün en küçük kareler ğerlerine göre verinin sınıflanarak ön-elenmesi yaklaşımı ile çözümünden empedans dizeyi Z ( çalışmalarına odaklanmıştır (örn. Manoj ve Na- ‘*’ karmaşık eşlenik olmak üzere); garajan, 2003; Weckmann ve diğ. 2005). Bu çalışmada karasal MT verisinin zaman ve Z=(Y*Y)-1(Y*X) (4) frekans ortamı niteliklerine dayanan bir gürültü tanımı yapılarak, yapay sinir ağı (YSA) yöntemi ile sinyal-gürültü ayrımına yönelik bir uygulama elde edilir (Swift, 1967; Sims ve diğ. 1971). gerçekleştirilmiştir. Empedans kestirimi gü- Uluocak vd 55

rültü sınıflaması ve tanımlaması sonucunda YSA’nın kullanımı oldukça sınırlıdır ve genellikle temiz olarak belirlenen güvenilir veri kullanıla- veri sınıflama ve desen tanıma çalışmaları kap- rak yapılmaktadır. Segmentin güvenilirliği ise samında uygulanmaktadır (örn. Manoj ve Naga- YSA yönteminde kullanılan model tarafından rajan, 2003). belirlenmektedir. Bahsedilen YSA uygulamalarında araştırmacılar, İzleyen metinde anılan yöntem ile ilgili kuramsal organik hücre sistemi temeline dayanan YSA bilgi verildikten sonra yapay ve gerçek veri üze- yönteminin jeofizik problemlere uygulanabilirli- rinde yapılan deneme sonuçları sunulacaktır. ğini göstermenin yanısıra, yöntemin elle yapılan Uygulamada karsılaşılan sorun ve çözüm öne- sinyal sınıflama çalışmalarının tersine öznellik- rilerine ilgili bölümlerde değinilecektir. ten uzak, otomasyona yönelik becerilerini de vurgulamaktadırlar. Ayrıca uygulamalar, YSA YAPAY SİNİR AĞI (YSA) YÖNTEMİ model değişkenlerinin seçiminde bir standartın olmayıp, veriye ve probleme yönelik yaklaşımlar Zurada (1992)’ye göre YSA fiziksel bir hücre yapıldığı göstermektedir. sistemidir ve YSA yönteminde bilgi, elde edilebilir, saklanabilir ve sonra yeniden kullanılabilir. YSA Modeli YSA’nın sağladığı en önemli yenilik; ilgilenilen probleme yönelik öğrenme becerisi geliştirile- YSA’nın tarihsel gelişimi içinde birçok model bilmesi ve çözüme ilişkin karar verme-genel- geliştirilmiştir (örn. van der Baan ve Jutten, leme yeteneklerinin kullanılabilmesidir. Bunun 2000 ve kaynakları). Bu çalışmada kullanılan için ağın eğitilmesi gerekir. Farklı öğrenme algo- YSA modeline ilişkin temel bilgiler verilecektir. ritmaları kullanılarak modelin hatasını en küçük YSA modelleri genel olarak; yapan değişkenlerin yinelemeli biçimde hesap- lanması sürecine eğitim denir. YSA öğrendik- 1. Ağ topolojisine (kaç katman, kaç nöron) ten sonra, daha önce eğitimde kullanılmayan 2. Bağlantı biçimine (katmanlar arası ve si- veri grubu giriş verisi olarak kullanılıp ağın karar nirler arası bağlantı vb.) vermesi istenir. 3. Öğrenme yöntemine (danışmalı- Macias ve diğ. (2000)’de de belirtildiği gibi öğ- danışmasız öğrenme vb.) renme yeteneği ve farklı problemlere kolay uyarlanabilme özeliği ile YSA yöntemi, arama bağlı olarak değişmektedir. Doğrusal olmayan jeofiziğinin birçok probleminin çözümünde kul- problemlerin çözümünde çok katmanlı ileri lanılmaktadır. YSA yönteminin jeofizik problem- beslemeli ağlar en çok tercih edilen YSA mo- lere uygulanması ilk olarak 1980’lerden itibaren delleridir. Ayrıca bu YSA modellerinin uygulama başlamıştır (Rumelhart ve diğ., 1986). YSA’nın kolaylığı ve probleme kolay uyarlanabilmesi uy- hızlı ve güvenilir sonuçlarından iki ve üç boyutlu gulanabilirliğini arttırmaktadır (Şahin, 2005). Bu MT ters çözüm çalışmalarında (Zhang ve Paul- tür ağlarda veri akışı girişten çıkışa doğru tek son, 1997; Spichak ve Popova, 2000; Spichak yönlüdür ve aynı katmandaki nöronlar arası bağ ve diğ., 2002), doğru akım özdirenç verilerinin bulunmamaktadır (Şekil 1). ters çözüm çalışmalarında (El-Qady ve Ushijima, Şekil 1’de sunulan modele göre; X; giriş verisi, 2001), görüntü ve sinyal işleme ile desen tanıma W; ağırlık değerleri, k; katman (tabaka) sayısı, i; uygulamalarında (Raiche, 1991; elektromanyetik nöron sayısı ve b; eşik (veya sapma) değeri ol- yöntem için; Poulton ve diğ., 1992; GPR veri- mak üzere net giriş T; lerinde; Al-Nuaimy ve diğ., 2000; Ehret, 2009), kuyu logu verilerinden litoloji sınırlarının sınıf- nk lanmasından formasyon özelliklerinin (porozite, k Ti =∑ (xj w ji ) + b i (5) tuzluluk, sıvı doygunluğu gibi) tahmin edilme- j1= sine kadar birçok kuyu logu probleminde (örn. Ardjmandpour ve diğ., 2011) yararlanılmıştır. dir. T net girişi, φ; etkinleştirme fonksiyonunun MT gürültü yok etme uygulamalarında ise serbest değişkenidir ve Ç çıkış; 56 Yerbilimleri

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

ağ modellerinde genellikle danışmalı öğrenme kk (6) algoritması olan geri yayılım algoritması kulla- Çii= ϕ (T ) nılmakta ve bu ağlara geriye yayılım ağları da denmektedir. Ayrıca özellikle sınıflama prob- olarak ifade edilir. Eşik değeri giriş verisinden lemlerinde van der Baan ve Jutten (2000)’de bağımsız olarak etkinleştirme fonksiyonunun de vurgulandığı gibi çoğunlukla öğretmenli konumunu kaydırmak için sabit bir sayı ola- (denetlemeli) YSA modelleri kullanılanmaktadır. rak toplam değere eklenir. YSA modellerinde Bu yöntemde değişkenler genel olarak hatanın sadece 0 ve 1 veya -1 ve 1 çıkışlarını üreten, çıkıştan girişe doğru dağıtılması biçiminde gün- doğrusal ve doğrusal olmayan fonksiyonlar gibi cellenir. Bu nedenle türevlenebilir bir etkinleş- farklı etkinleştirme fonksiyonları kullanılmakta- tirme fonksiyonu seçilmelidir. Örnekler ve bek- dır (örn. van der Baan ve Jutten, 2000’de Şekil lenen çıkışlar (hedef) verilerek eğitilen ağ (öğ- 1d). Eğrisel etkinleştirme fonksiyonları, öğrenen retmenli öğrenme işlemi), bu örneklerden yola modellerde en çok kullanılan fonksiyonlardır çıkarak bir genelleme yapabilmektedir. (örn. Haykin, 1999; van der Baan ve Jutten, Eğitim için özetle; i. nöron için hesaplanan; h 2000; Kaftan ve diğ., 2011). Ayrıca aynı model i hedef ve Ç çıkış değerleri arasındaki toplam içindeki farklı katmanlarda aynı fonksiyonunun i karesel hatanın (E ) geriye yayılması; E ’nin en kullanılması zorunluluğu olmayıp, farklı fonksi- r r küçük değerini aldığı noktanın yinelemeli ola- yonların birlikte kullanımı da mümkündür. rak bulunabilmesine dayanmaktadır. Wij; i. ve YSA işlem akışında sonraki aşama ağın eğitilmesi j. nöronların bağlantısının ağırlık değeri (Karnin, ile ağ değişkenlerinin güncellenmesidir. Bu tür 1990); Uluocak vd 57

katsayısı ağın öğrenme sırasında yerel bir en ∂E ∆ = −η r (7) küçük değere takılıp kalmasını engeller (Özte- W k ∂Wij mel, 2003). Genellikle [0, 1] aralığında seçilen momentum katsayısı (örneğin Karnin, 1990 η; öğrenme oranını ifade etmektedir. Öğrenme çalışması örnek 1’de µ= 0.5 ve Leung ve diğ., hızı öğrenme oranına (ağırlıkların değişiminde 2003’te µ=0.9 gibi) bellek gereksinimini arttırır- adım büyüklüğüne) bağlı olarak değişir. Bu ken, hata yüzeyindeki küçük değişimler süzgeç- oranın belirlenmesinde ise bir kural olmayıp, lenmiş olmaktadır. Momentumlu ağırlıklar ise; küçük öğrenme oranı için hatanın en küçük değerinin bulunması fazla zaman alırken, çok k k1+ k (11) büyük değerlerde tehlikeli biçimde ıraksama Wij (a)=µ Wij (a − 1) −∆ Wij (a) oluşabilmektedir. Bu değer genellikle pozitif ve [0, 2] aralığında bir sayı seçilmektedir (van der biçiminde elde edilir. Ağın eğitimi (değişkenle- Baan ve Jutten, 2000). rin güncellenmesi) hatanın en küçük değerinde veya yakınsama oranı çok yavaşladığında Türev zincir kuralı ile çözüldüğünde; durdurulmaktadır. Giriş verisinin seçimi ağın eğitimini etkile- ∂∂E Çk1++ ∂ T(net)k1 yendϑ (T(net)önemli k1+bir ) olgudur.∂ Eğitim ve denetleme ∆ = −η ri i= −η − k1+ i k k W k1++k1 k (hi Ç i )işlemi için k1tüm+ veri k kümesini(WÇ)∑ ij itanımlayacak en ∂∂Ç T(net) ∂ W dT(net)∂ W i i ij uygun örneklerini girişij verisi olarak belirlenmesi k1++k1 k1+ ∂∂E Ç ∂ T(net) k1+ dϑ (T(net) ) ∂ k k YSA’nın başarısını doğrudan etkilemektedir. Ay- ∆W = −η ri i= −η(h − Ç ) i (WÇ) (8.a) k1++k1 k i i k1+ k ∑ ij i rıca giriş, çıkış ve ağırlıkların ölçeklenmesi farklı ∂∂Çi T(net)i ∂ Wij dT(net)i ∂ Wij ortamlardan gelen verilerin aynı ölçekte birlikte k1++ ' k1 k (8.b) ∆W = −η (hii − Ç ) ϑ (T(net)i )Ç i değerlendirilmelerine olanak sağlayabilmekte- dir (Manoj ve Nagarajan, 2003; van der Baan ve Jutten, 2000). elde edilir (Efe ve Kaynak, 2000). Burada ' k1+ YSA modelerinde gizli katmanların ve nöronların Eriϑ=δ (net) i ifadesi; (k+1). katmandaki hata için (k+1. katman çıkış katmanı ise, k. kat- sayısına ilişkin bir kısıtlama olmayıp, genellikle man gizli katman olarak düşünülebilir). Her bir deneme yanılma yoluyla, probleme yönelik en çıkış nöronundan gelen hatanın kullanılması ile uygun topoloji belirlenmektedir. Uygulamada ağırlıklardaki değişim; az sayıda seçilen nöronların ağın öğrenme ye- teneğini olumsuz yönde etkilediği, nöronların sayısındaki aşırı artışın ise ağın ezberlemesine k k1+ (9) neden olduğu görülmüştür. Bu durum sadece o ∆WÇi = ηδ ii veri için doğru tahmin yapan modelin, bir sonraki veri için yetersiz kalmasına yol açmaktadır. van olur. Bu aşamada gizli katman ile çıkış katmanı der Baan ve Jutten (2000), gizli katmandaki nö- arasında değişken güncelleme; a. yinelemede; ron sayısının eğitim veri sayısından büyük olma- ması gerektiğini söylemişlerdir. Araştırmacılar ağın hata değişimine bakarak, deneme yanılma Wk (a)= Wk1+ (a − 1) +∆ Wk (a) ve ij ij ij yoluyla küçük nöron sayısından başlanarak, en uygun sayıyı bulmayı önermişlerdir. Dahası bir k k1+ k gizli katmanlı modellerle, iki gizli katmandan bii (a)= b (a − 1) +∆ b i (a) (10) oluşan modellerin benzer sonuçlar ürettiği uygulamalar bulunmaktadır (örn. van der Baan dır (örn. Efe ve Kaynak, 2000). Hatanın çıkıştan ve Jutten, 2000). Bu nedenle örneğin daha az geriye doğru dağıtılması sırasında karşılaşılan karmaşık YSA modellerinde ağırlıkların optimi- türev değerlerindeki ani sıçramalar µ; momen- zasyonu ve dolayısıyla eğitim daha kolaylıkla tum çarpanı ile düzeltilebilmektedir. Momentum yapılabilmektedir. 58 Yerbilimleri

YSA Sınıflaması İçin MT Verisinde Gürültü İğnecik, doğrusal yönsemesi giderilmiş za- Tanımı man segmentlerindeki mutlak genliğin kısa zaman aralıklarındaki ani artışlarıdır. Zaman MT verisinde YSA ile gürültü tanıma/sınıflama serisindeki iğnecikler Mori ve diğ. (2007) ta- çalışması için, öncelikle eşit değerli alt zaman rafından düzenlenen, Akustik Doppler Velosi- segmentlerine ayrılan kayıtta segmentlerin metri verisinin iğnecik gürültülerini yok etmek zaman ve frekans ortamı niteliklerindeki sa- için tasarlanmış faz-uzay yöntemi ile belirlen- çılmalara, diğer bir ifadeyle anılan niteliklere miştir. Bu yaklaşım 3 aşamalı olarak verideki göre segmentlerin durağanlığının bozulma- iğnecikleri tanımlamaktadır. Birinci aşama- sına neden olan olgulara bağlı olarak gürültü da serinin birinci ve ikinci türevleri hesapla- tanımı yapılmıştır. Bu olgular; güç yoğunluğu nır. İkinci aşamada evrensel kesme değeri spektrumundaki saçılmalar, iğnecik gürültüsü ile verinin maksimumları belirlenir (diğer bir ve zaman serisi genliklerindeki (sinyal dokusun- ifadeyle türevlerin standart sapmaları hesap- daki) değişimler olarak ifade edilebilir. lanır). Üçüncü aşamada ise gürültüsüz veri 1-MT zaman serisindeki farklı gürültü bile- faz-uzay veya Poincaré haritaları ile gruplanır şenleri verinin öz ve çapraz güç spektrumun- (Goring ve Nikora, 2002). Segmentin iğnecik da saçılmaya ve dolayısıyla da empedansta indeksinin 0 olması (gürültülü segment) için hatalara neden olmaktadır (Goubau ve diğ., belirlenen iğneciklerin mutlak genliğinin, ‘iğ- 1978). Bu nedenle tüm kaydın güç yoğunlu- neciksiz segmentin mutlak genlik+standart ğu spektrumunun durağanlığını bozan seg- sapma’ değerinden büyük olması gerekmek- mentlerin belirlenmesi ile güç yoğunluğu tedir (Şekil 3). spektrumuna bağlı indeks oluşturulmuştur. 3- Son olarak iğnecik ve/veya daha uzun Güç yoğunluğu spektrumu hesaplamaları zaman aralıklı basamak türü gürültüler gibi spektrumun non-parametrik kesitirimi olan zaman serisi dokusunu bozan değişimler, periodogram ile yapılmıştır. Bu yöntem de basit tanımlayıcı istatistik yaklaşımla, seg- her bir segmentin Fourier dönüşümlerinin mentin her bir değerinin, o segmentin orta- karesel genliklerinin ortalamaları, segment lama genliğinden sapmasını hesaplayarak örnek sayısının toplamının karesi ile normal- belirlenmiştir. Burada i; segment numara- leştirilerek spektral ortalamalar elde edilir. sı ve her bir segmentin genliğe göre stan- (Proakis ve diğ., 1992). Herhangi bir f fre- dart sapmasının yüzde değişimi ( σ ) olmak kans değeri (veya [f f ] aralığı) için bir X bile- i i i+n üzere, N segment sayısı için σN değerleri şeninin, i; segment numarası, f ; i. seg- i SiGYS NN f hesaplanmıştır. σ≥ort()std() σ + σ ko- mentin güç yoğunluğu spektrumu ve K ii i GYS şulunu sağlayan segment 0; gürültülü olarak ; bütün kaydın güç yoğunluğu spektrumunu işaretlenmiştir. göstermek üzere, segmentin güç yoğunluğu spektrumundaki saçılım 0/1 (gürültü/gürül- Böylelikle incelenen frekans aralığında baskın tüsüz) olarak işaretlenmiştir (eşitlik (12)). gürültü sunan segmentler ile tek bir frekansta ff baskın bile olsa- zaman serisi genliğindeki ani 1, S≥± medyan(K ) std  iGYS GYS medyan değişimler ve zaman serisi dokusunu bozan IndeksÝndeks =  (12) GYSi iğnecik gibi etkiler her bir segment için gürültü  ff<± 0, SiGYS medyan(KGYS ) std medyan olarak tanımlamıştır.

Eşitlikte stdmedyan medyandan sapmayı göster- mektedir. Birinci gürültü indeksi 0 olan segmentler burada örneklendirilen MT verisinin E y UYGULAMA bileşeni, 3. frekans değeri için Şekil 2’de oklarla gösterilmiştir. Uygulamada kullanılan işlem basamakları özet- 2-Diğer bir gürültü indeksi için zaman se- le aşağıdaki gibidir: risi dokusunu bozan iğnecikler ile zaman 1. Tüm kayıt zaman ortamında, her biri sa- serisinin genliğindeki sapmalar berlirlenmiştir. bit değerli (512 veya 1024) alt segmentlere Uluocak vd 59

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.

ayrılmış ve her segmentten doğrusal yönse- 4. Frekans ortamındaki hesaplamalar -lo- me yok edilerek, 0 ortalamalı zaman serisi garitmik artan aralıklar için- ortalama alına- elde edilmiştir. rak gerçekleştirilmiştir. Uygulanan ortalama alma işlemi zaman ortamı pencereleme ve 2. Daha sonra YSA eğitim verisinin her seg- örnekleme aralığına bağlı olarak tanımlanan menti zaman serisi genliğine ve iğnecik gü- ve kesme frekansı değerine göre seçilen fre- rültüsüne göre 0/1 olarak işaretlenmiştir. kans aralıkları için yapılmıştır (Simpson ve 3. Zaman serisi frekans dönüşümü öncesi Bahr, 2005). zaman ortamında pencerelenmiştir. Bu 5. Bundan sonraki aşamada Vozoff amaçla kullanılan Hamming fonksiyonu; (1991)’da belirtildiği gibi farklı MT bileşenle- a=0.5 katsayısı, N veri boyu olmak üzere rinden öz ve çapraz güç yoğunluğu spekt- (0≤n≤N/12) rumları hesaplanmıştır. Çapraz güç hesap- w(n)=a(1+(cos(-π-π/n)) biçimindedir. x; gi- lamalarında geleneksel yaklaşımla, elektrik riş verisi ve pencereleme işlemi y(n)=w(n) alandan daha az gürültülü yatay manyetik x(n)’dir. Ardından ayrık Fourier dönüşümü alan bileşenleri kullanılmıştır. (FD) ile her bir segmentin frekans bilgisi elde 6. Görünür özdirenç ve faz değerleri iki farklı edilmiştir. yöntem kullanarak hesaplanmıştır. Öncelikle 60 Yerbilimleri

MT değerlendirme çalışmalarında ilk yak- Bunun için aynı nitelikteki veri çifti seçilmiş,

laşım olan en küçük kareler yöntemi ile (4) Ex ile eğitilen ağda Ey ve Hx ile eğitilen ağda

eşitliğinin çözümünden empedans hesap- ise Hy bileşenindeki gürültü tanımlanıp sınıf- lanmıştır. İkinci yöntem olarak da ağırlıklan- lanmıştır. dırma yöntemini uygulanmıştır. Empedansın 8. Seçilen gürültü indeksine bağlı olarak anılan farklı yaklaşımlarla elde edilmesi bu YSA yöntemi ile yapılan sınıflama ve de- makalenin kapsamı dışındadır. Ancak özet- ğerlendirme ile geleneksel MT empedans le ağırlıklandırma yönteminde Chave ve hesaplamasına ilişkin sonuçlar (yapay veri Thomson (2004)’te önerildiği gibi en küçük için; ağırlıklandırma yöntemi ve arazi verisi kareler kestirim hatasının bir ölçüsü olan ve- için; uzak istasyon+ağırlıklandırma yöntemi), rinin çoklu karesel uyumun gerçel değerleri aynı değişkenler aynı ölçekte olacak biçim- başlangıç ağırlıkları olarak kullanılmıştır. X ve − de grafiklenerek sunulmuştur. X ; sırasıyla ölçülen ve kestirilen manyetik− alan bileşenleri (benzer olarak Y ve Y elekt- 9. Veriye zaman veya frekans ortamında herhangi bir görsel düzeltme yapılmamıştır. rik alan bileşenleri), ‘*’ karmaşık eşlenik, SXY

; çapraz güç yoğunluğu spektrumu (SXX ; öz güç yoğunluğu) olmak üzere çoklu uyum; Örnek 1: Yapay Veri −12 | SYX (S−− ) S | YSA modelini denemek için ilk uygulama verisi γ= XX XY (13) − **1−− 1 olarak zaman ortamında [-1, 1] genlikli, rastge- YY −− SYY S−− (S ) SXX (S ) S XY XX XX XY le değerlerden oluşan iki manyetik alan bileşeni (H ve H ) oluşturulmuştur. Kuramsal Z köşegen bagıntısı ile verilir (Chave ve Thomson, x y elemanları, Goubau ve diğ. (1978)’da da öne- 2004). Ayrıca kestirim hatasını yok etmek rildiği gibi Z ~ Z olarak belirlenmiştir. Ayrıca için farklı ağırlık fonksiyonları birlikte kulla- xy yx bütün empedans bileşenleri birbirinden farklı nılarak (karma ağırlık fonksiyonu), yinelemeli ve frekanstan bağımsız seçilmiştir. Kuramsal olarak ağırlıklar güncellenmiştir. Bu yaklaşı- değişkenlerden (1) doğrusal ilişkisi kullanılarak ma ilişkin ayrıntılı bilgi Chave ve Thomson elektrik alan verisi oluşturulmuştur. Yapay veri (2004)’da yeralmaktadır. örnekleme frekansı 20 Hz, bir segment için veri 7. YSA modeli için geri yayılım algoritması sayısı 1024 olarak tanımlanmıştır. Değişkenler

bir giriş katmanı, iki gizli katman ve bir çıkış 12 farklı frekans değeri için hesaplanmıştır. Gü- katmanı olacak biçimde oluşturulmuştur. rültü yok etme uygulaması için manyetik alan (H) Ayrıca en uygun ağ topolojisi için deneme- bileşenlerine farklı frekans ve zaman ölçeğinde, yanılma çalışmalarında en küçük katman ve farklı genliklerde, iğnecik (örn. Ricker dalgacığı) nöron sayısı ile, en kısa eğitim süresinde en ve dönemsel gürültü (sinüs fonksiyonu) eklen- doğru tahmini yapacak ağın belirlenmesi he- miştir (Çizelge 1). Gürültü bileşenlerinin hangi deflenmiştir. Buna göre gizli katmanlardaki segmentleri etkilediği Şekil 4’te sunulmuştur. nöron sayıları sırasıyla 50 ve 15 olarak belir- H bileşenleri incelendiğinde, verinin gürültülü lenmiş ve bu katmanlarda hiperbolik tanjant segmentlerinin güç yoğunluğu spektrumun- sigmoid etkinleştirme fonksiyonu kullanıl- da genel yönelimden sapmaya neden olduğu mıştır. Çıkış için ise, logaritmik sigmoid et- Şekil 5a’da gözlenebilmektedir (okla belirtilen). kinleştirme fonksiyonu kullanılarak, 0 veya Ayrıca Şekil 5b’de yatay eksen gerçel bileşen, 1 çıkışını üreten bir nöronlu bir katman ta- düşey eksen ise sanal bileşen olmak üzere em- sarlanmıştır. Momentum değişkeni 0.8, öğ- pedanstaki değişim Argand diyagramı biçimin- renme oranı 0.2 olarak belirlenmiştir. Ağın, de sunulmuştur. Şekilden de izlenebileceği gibi tüm kaydın en az yarısındaki gürültüyü tah- Argand diyagramında saçılım ve kümelenmeler min etmesini beklediğimizden, eğitim verisi gürültü etkisiyle oluşmuştur (örn. Weckmann ve olarak empedans kestirminde kullanılan dört diğ. 2005). Ek olarak Şekil 5c’de gürültü aynı bileşen verisinin sadece ikisi kullanılmıştır. frekans değeri için bazı segmentlerin uyum Uluocak vd 61

Çizelge 1. Yapay veri için kullanılan gürültü türleri Table 1. Noise types used for synthetic data g-1: Hx ve Hy bileşenleri ilişkili, [-1, 1] genlikli rastgele gürültü

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

−π22 g-3: İğnecik gürültüsü; f2=6.8945 Hz , 22 2( f)2 2 3(1-2(π− f2 )(t 100dt) e (t − 100dt) )

g-4: İğnecik ve dönemsel gürültü; f3=1.1328 ve f4=2.4023 Hz 22 22 2(−π f)3 2 3(1-2(π f34 )(t − 356dt) e (t − 356dt) +π sin(2 f t))

g-5: Hx ve Hy bileşenleri ilişkili iğnecik gürültüsü; Hy=Hx+n3 dt: örnekleme zamanı, t: zaman

(a)

(b)

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.

değerlerinde (Ex-HxHy ve Ey-HxHy) düşüş ve dü- YSA eğitimi için kullanılan Hx bileşeni Şekil zensizliğe neden olmuştur (okla işaret edilen). 7a’da yer almaktadır. Şekil 7b ve c’de gürültülü segment örnekleri, Şekil 7d, e ve f’de ise gürül- H bileşenlerinin zaman serisi genlik değişimle- tü türlerine göre sınıflamada kullanılan indeksler ri % olarak Şekil 6’da yer almaktadır. Sürekli sunulmuştur. Üç gürültü türünden de etkilenen çizgiler genlikteki sapmaların gürültü olarak ta- segmentler, yok edilmesi hedeflenen gürül- nımlanmasında kullanılan kabul aralığını ifade tülü veriyi tanımlamaktadır. Bu nedenle YSA etmektedir. 62 Yerbilimleri

Şekil 5. Gürültülü yapay veri (a) H bileşenleri güç yoğunluğu spektrumları (GYS) (b) ağırlıklandırma yöntemi ile hesaplanan 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 impedance calculated by robust method (c) changes in Ex-HxHy and Ey-HxHy coherence based on segment and frequency number.

modelinde gürültüsüz verinin hedef çıktısı ola- etmektedir. rak bu niteliklerin “1” olduğu segmentler dikka- H ile eğitilen ağa H verisi giriş verisi olarak ta- te alınmıştır (Şekil 8a kırmızı işaretle gösterilen x y nıtılıp, verideki gürültü 1.6 s’de %100 doğruluk- YSA hedef sınıfları). Böylelikle üç gürültü türü la sınıflanmıştır (Şekil 9). için, gürültü seçiminde yapılan kabul kriterleri- nin olumsuzluklarından etkilenmeden, verideki YSA sınıflaması ardından gürültülü segmentlerin tüm gürültü tanımlanmış olmaktadır. elenmesiyle Şekil 5’te izlenen saçılımların yok edilebildiği gözlenmiştir (Şekil 10). Gürültüsüz Hedef sınıflar kırmızı ve ağın ürettiği sonuçlar veriden en küçük kareler yöntemi ile empedans yeşil olmak üzere, eğitim sonucu Şekil 8a’da değerleri hesaplanmış ve başlangıçta atanan

yer almaktadır. Ağın eğitimi basit bir dizüstü bil- kuramsal empedans değerlerine ulaşılmıştır gisayarda (Intel Core 2 CPU, 2 GHz, 1.99 GB [ RAM), örneğin 73. segment için 2.7 s (Şekil 8b), ( 2+2i 3+3i , Şekil 10b). Ayrıca gürültülü [5+5i -1-1i tüm verinin eğitimi ise 65.8 s’de tamamlanmış- veriden geleneksel yaklaşımla hesaplanan gö- tır. Şekil 8b’de kesikli çizgi, ağ değişkenleri gün- rünür özdirenç ve faz değerlerinde eğri yöneli- cellenirken ortalama karesel hatanın değişimini, mi ve hata aralığı bakımından saçılımlar varken diğer bir ifadeyle eğitimin durma zamanını ifade (Şekil 11a ve b, mavi ve kırmızı renklerle gös- Uluocak vd 63

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 YSA eğitiminde kullanılan Ex ve Hx zaman seri- kareler yöntemi ile elde edilen değerlerde bu leri sırasıyla, Şekil 13a ve Şekil 14a’da yer al- hataların düzeldiği gözlenmiştir (Şekil 11). maktadır. Şekil 13a’da okla gösterilen zaman Örnek 2: Arazi Verisi aralığındaki iğnecik gürültüsü, Şekil 13b’de ayrıntılı olarak gösterilmiştir. Şekil 14b’de ise Örnek 2’de sunulan arazi verisi Kuzey Dogu Hx bileşeninin güç yoğunluğu spektrumundaki Brezilya’da yürütülen yerel projen alınmıştır gürültü örneği bulunmaktadır. Her iki bileşenin (Ulugergerli ve diğ., 2011). Sao Joaquim do YSA hedef sınıfları sırasıyla Şekil 13c ve Şekil Pacui (SJP) istasyonu ile uzak istasyon verisi 14c’de sunulmuştur. olarak da Tatuoca (TTA) istasyonu uzun dö- nemli MT kayıtları kullanılmıştır. Kayıt 1 Hz fre- YSA eğitimi sonucunda ağ tüm verideki kans örneklemeli ve herbiri 1024 veri içeren 84 gürültüyü bir kaç dakikada % 89 doğrulukla segmentten oluşmaktadır. Veri bileşenlerinin sınıflamıştır (Şekil 15). Sınıflanan gürültülü seg- güç yoğunluğu spektrumlarındaki değişimler mentlerin elenmesi ile hesaplanan güç yoğun- ve geleneksel gürültü yok etme yaklaşımı (uzak luğu spektrumlarında Şekil 12a’daki sapmaların istasyon+ağırlıklandırma yöntemi) ile hesap- yok edildiği gözlenmektedir (Şekil 16a). Ayrıca lanan empedans bileşenlerinin segmentlere gürültüsüz veriden en küçük kareler ile hesap- göre değişimleri -rastgele seçilen 5. frekans lanan empedans, geleneksel yolla hesaplanan için- Şekil 12’de yer almaktadır. Gürültü, bazı değerlere göre Argand diyagramında Şekil frekanslar için E ve H bileşenleri arasında yük- 12b’deki saçılımları göstermez (Şekil 16b). Da- sek ilişki gösterir biçimde, segmentlerin spekt- hası uyumdaki düzensiz değişimlerin Şekil 12c rum değerlerinde sapmalara neden olmuştur ile karşılaştırıldığında yok edildiği söylenebilir (Şekil 12a). Ayrıca Şekil 12c’de gürültülü veri- (Şekil 16c). nin uyum değerlerindeki değişim yer almaktadır. Gürültülü verinin en küçük kareler ile hesapla- Okla işaret edilen sapmalar, izleyen bölümlerde nan görünür özdirenç değerlerinde xy yönün- açıklanan YSA gürültü yok etme uygulamasıyla de ve özellikle 3. frekansta eğrinin yöneliminde düzeltilmiştir. sapma (Şekil 17a), görünür özdirenç ve fazın yx 64 Yerbilimleri

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). Uluocak vd 65

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 segment and frequency number. bileşeni 2. frekansta geniş hata aralığı gibi dü- aralıklarının genişliği bakımından gürültü etkile- zensizlikler vardır (Şekil 17b). Uzak istasyon ve- rini düzeltme konusunda zayıf kalmıştır (Şekil risi kullanılarak uygulanan ağırlıklandırma yak- 17, kırmızı renkle gösterilen değişimler). Oysa laşımı ise, gerek eğri yönelimi gerekse de hata YSA sınıflaması ardından gürültüsüz veriden en 66 Yerbilimleri

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. Uluocak vd 67

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 segment, 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. 68 Yerbilimleri

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 impedance calculated using least squares method (for 5th frequency) (c) changes of Ex-HxHy and Ey-HxHy coherence in accordance with segment and frequency number.

küçük kareler yöntemi ile hesaplanan görünür SONUÇLAR VE TARTIŞMA özdirenç ve faz, hem en küçük kareler yöntemi ve hem de geleneksel hesaplamayla elde edilen MT yöntemde gürültünün çeşitliliği, gürültü ve değerlere göre -eğri yönelimi ve hata aralıkları sinyalin benzer spektral özellikler göstermesi, bakımlarından- düzelme göstermektedir (Şekil uzak istasyon kaydının hiç olmaması ve/veya 17, yeşil renkle gösterilen değerler). yerel gürültüden etkilenmesi, sinyal uyumunun düşük olması veya gürültü etkisiyle yanıltıcı ol- Uluocak vd 69

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).

ması (ilişkili gürültü) gibi nedenlerle, geleneksel la hesaplananlara oranla, eğri yönelimi ve hata yaklaşımlar verideki gürültüyü tanımlamada oranları bakımından iyileşme göstermiştir. ve elemede zayıf kalmaktadır. Bu nedenle bu YSA yöntemi kullanılarak MT verisindeki çalışmada YSA yöntemi kullanılarak, farklı gü- gürültüyü yok etmeye yönelik bu uygulama, rültü türlerinden etkilenen MT verisinin zaman işlem yükü ve zamanı bakımından elle yapılan ve frekans ortamı niteliklerine bağlı olarak sınıf- görsel denetlemeye göre bir üstünlük sağladığı lanması ve gürültülü segmetlerin tanımlamasına gibi, MT yöntemde geleneksel gürültü yok etme ilişkin bir uygulama gerçekleştirilmiştir. çalışmalarına bir seçenek (alternatif) olacak bi- Çalışmada gürültü tanıma/sınıflama için mühen- çimde durağan sonuçlar üretmiştir. dislik çalışmalarında yaygın olarak uygulanan momentumlu geri yayılımlı YSA modeli kullanıl- TEŞEKKÜR mıştır. Ağ topolojisini belirlerken ağın eğitiminin başarısı ve eğitim süresi bir kıstas olarak dikka- Bu çalışmada kullanılan MT verisini sağlayan Se- te alınmıştır. Ağ modeli, yapay veri kullanılarak gio FONTES ve jeofizik birimi çalışanlarına (Ob- denetlenmiş ve ardından arazi verisine uygulan- servatorio Nacional-Brezilya) teşekkür ederiz. mıştır. Uygulamada sadece eğitim verisi için gü- rültü indeksi oluşturulmuş, diğer bileşenlerdeki KAYNAKLAR gürültü YSA ile tanımlanmıştır. Al-Nuaimy, W., Huang, Y., Nakhkash, M., Fang, Sonuç olarak YSA yöntemi ile yapay veride % M.T.C., Nguyen, V.T. ve Eriksen, A., 100, arazi verisinde % 89 doğrulukla gürültülü 2000. Automatic detection of buried veri sınıflanmıştır. Bileşenlerde gürültülü olarak utilities and solid objects with GPR tanımlanan segmentlerin elenmesi ile de güç using neural networks and pattern re- yoğunluğu spektrumları ve uyum değerlerinde- cognition: Journal of Applied Geoph- ki saçılımların asıl veriden elde edilenlere göre ysics, v. 43, Issues 2-4, 157-165. düzeldiği gözlenmiştir. Dahası en küçük kareler yöntemi ile hesaplanan görünür özdirenç ve faz, Ardjmandpour, N., Pain C, Singer J., Saunders asıl veriden en küçük kareler ve geleneksel yol- J., Aristodemou E. ve Carter, J., 2011. 70 Yerbilimleri

Artificial neural network forward model- hermal area (Western Turkey), Journal ling and inversion of electrokinetic log- of Applied Geophysics, 75, 711-718. ging data, Geophysical Prospecting, 59, Karnin, E. D., 1990. A simple procedure for pru- 721–748. ning back-propagation trained neural Chave A. D. ve Thomson D. J., 1989. Some networks, IEEE IEEE Transaction on comments on magnetotelluric respon- Neural Networks, 1, 2, 239-242. se function estimation. J. Geophys. Larsen J. C., Mackie R. L., Manzella A., Fiorde- Res., 94: 14215–14225. lisi A. ve Rieven S., 1996. Robust smo- Chave A. D. ve Thomson D. J., 2004. Bounded oth magnetotelluric transfer function. influence magnetotelluric response Geophys. J. Int., 124: 801-819. function estimation. Geophys. J. Int., Leung F.H.F, Lam H. K., Ling S. H. ve Peter K. S. 157: 988–1006. Tam, 2003. Tuning of the structure and Efe M. ve Kaynak O., 2000. Yapay sinir ağları ve parameters of a neural network using uygulamaları. Boğaziçi Üniv. Yay., 148 an improved genetic algorithm, IEEE s. Transaction on Neural Networks, 14, 1, Egbert G. D. ve Booker J. R., 1986. Robust es- 79-88. timation of geomagnetic transfer func- Macias C.C., Sen M.K. ve Stoffa P.L., 2000. Ar- tions. Geophys. J. Roy Astr. Soc., 87: tificial neural networks for parameter 173-194. estimation in geophysics. Geophysical Ehret, B., Leibniz Institute for Applied Geoph- Prospecting 48, 21–47. ysics, Stilleweg 2, 30655 Hannover, Manoj C. ve Nagarajan N., 2003. The Applicati- Germany, Geoderma 160 (2010) 111– on of artificial neural networks to mag- 125. netotelluric time-series analysis. Ge- El-Qady G. ve Ushijima K., 2001. Inversion of ophys. J. Int., 153, 409–423. DC resistivity data using neural net- Mori N, Suzuki T. ve Kakuno S., 2007. Noise works. Geophysical Prospecting, 49: of acoustic doppler velocimeter data in 417-430. bubbly flows, J. Eng. Mech. 133, 122. Gamble T. D., Goubau W. M. ve Clarke J., 1979. Öztemel E., 2003. Yapay Sinir Ağları. Papatya Magnetotelluric with a remote magnetic Yay., 232 s. reference. Geophysics, 44 (1): 53-68. Proakis J.G., Rader C.M., Fuyun L. ve Chrysos- Goring D. G ve Nikora V. I, 2002. Despiking tomosL., 1992. Advanced digital signal acoustic doppler velocimeter data, J. processing; Macmillan, New York. Hydraul. Eng. 128, 117. Poulton M., Stenberg B. ve Glass C., 1992. Lo- Goubau W. M., Gamble T. D. ve Clarke J., 1978. cation of subsurface targets in geoph- Magnetotelluric data analysis: removal ysical data using neural networks, Ge- of bias. Geophysics, 43: 1157-1166. ophysics, 57, 1534–1544. Haykin S., 1999. Neural network: a comprehen- Raiche A., 1991. A pattern recognition appro- sive foundation, Second ed. Prentice ach to geophysical inversion using neu- Hall, New Jersey, USA. ral nets. Geophys. J. Int., 105, 629–648. Jones A.G., Chave A. D., Egbert G., Auld Rittler O., Junge A. ve Dawes G. J. K., 1998. New D. ve Ahr K., 1989. A comparison of equipment and processing for magne- techniques for magnetotelluric respon- totelluric remote reference observations. se function estimation. Journal of Ge- Geophys. J. Int., 132,535-548. ophysical Research, 94 (10): 201-213. Rumelhart D.E., Hinton, G.E. ve Williams, R.J., Kaftan I., Salk M ve Senol Y., 2011. Evaluation 1986. Parallel distributed processing: of gravity data by using artificial neural explorations in microstructure of cogni- networks case study: Seferihisar geot- tion. MIT Press Cambridge, MA, USA, 1, Uluocak vd 71

318- 362 pp. Effective noise separation for magne- Simpson F. ve Bahr K., 2005. Practical Magne- totelluric single site data processing totellurics. Cambridge University Pres., using a frequency domain selection 254 pp. sheme. Geophys. J. Int., 161, 635-652. Sims W., Bostick F. ve Smith H., 1971. The es- Zhang Y. ve Paulson K. V., 1997. magnetotellu- timation of magnetotelluric impedance ric inversion using regularized hopfield tensor eelements from measured data. neural networks. Geophysical Prospec- Geophysics, 36, 938-942. ting, 45, 725–743. Smirnov M. Y., 2003. Magnetotelluric data pro- Zurada J.M., 1992. Introduction to artificial neu- cessing with a robust statistical proce- ral systems. West Pub. Comp., 679 pp. 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 neural network inversion of magnetotelluric data in terms of three-dimensional Earth macroparameters. Geophys. J. Int., 142, 15–26. Swift C. M., 1967. A Magnetotelluric investigation of an electrical conductivity anomaly 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.

Yerbilimleri, 34 (1), 73-82 Hacettepe Üniversitesi Yerbilimleri Uygulama ve Araştırma Merkezi Bülteni Bulletin of the Earth Sciences Application and Research Centre of Hacettepe University

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, Sivas 2Ankara 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. Arısoy e-posta: [email protected] 74 Yerbilimleri

INTRODUCTION of the deeper prism is poor while edges of the shallower bodies are well mapped. Thus, one Delineating edges of magnetized structures is a can concluded that THDR is more effective in common application of magnetic data to geolo- imaging shallower bodies than deeper one. gical interpretation. Horizontal and vertical derivatives are routinely used to enhance details The expression of the amplitude of the analyti- in magnetic data. The total horizontal derivative cal signal (AS) for 3D structures is given by Ro- and analytical signal are two effective tools that est et al (1992) as: are used to detect the edges of magnetized 222 structures (Pilkington and Keating, 2004; Coo- ∂∂∂TTT  AS = ++  (2) per and Cowan, 2008; Cooper, 2009). However, ∂∂∂xyz  if the dataset contains features with a large variation in amplitude, then the features with small where ∂T/∂z is the vertical derivative of the amplitudes may be difficult to outline. magnetic field. The maxima of AS is very useful In recent years, a number of methods, called for delineating edges of magnetic sources be- balanced or normalized derivative methods, cause of the amplitude of the analytical signal were introduced to overcome this problem peaks over magnetic sources. The most impor- (Cooper and Cowan, 2006). As a result of the tant benefit of the analytical signal is that, in the exponential increase in computing power and 2D case, it is independent of the magnetizati- the widespread use of geophysical commercial on direction, but this is not true in the 3D case software packages, these methods are being (Li, 2006). However, if more than one magnetic used more effectively. 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 EDGE DETECTION Figure 1a. The maxima of AS of the magnetic A commonly used edge detection filter is the data produce clear resolution of the shallower total horizontal derivative (THDR) and is given bodies, but do not delineate the deeper body by (Cordell and Grauch, 1985) as: very well. A number of methods have been proposed to 2 2 ∂∂TT make subtle anomalies more visible. The first THDR = +  (1) filter developed for this purpose was the tilt ∂∂xy  angle (Miller and Singh, 1994), which is the ratio of the vertical derivative to the absolute value of where T is the magnetic field, ∂T/∂x and ∂T/∂y the horizontal derivative of the magnetic field: are the two orthogonal horizontal derivatives of the magnetic field. Figure 1a shows the magne- ∂T  −1 ∂ tic response of three vertical-sided prisms with Tilt = tan z (3) depths to the top of 1, 3 and 5 km from north- THDR west corner to south-east corner, respectively.  Uniformly distributed random noise of ampli- The tilt angle amplitudes are restricted to va- tude equal to 0.5% of the maximum magnetic lues between –π/2 and +π/2; thus the method data amplitude is added to the magnetic data. delimitates the amplitude variations into a cer- In terms of similarity, the magnetization inten- tain range. Tilt angle therefore functions like sity of all bodies is set at 1 A/m, and all bodi- an automatic-gain-control filter, and therefore es have a 5km depth extent. It is clear that all responds equally well to shallow and deep so- magnetized bodies produce a visible anomaly urces. The amplitude of the tilt angle is positi- (Figure 1a), but the edges of the third body in ve over the magnetic sources, crosses through the southeast region, the deepest, are difficult zero at or near the edge of the source, and is to delineate. Figure 1b shows the THDR of negative outside the source. Figure 1d shows magnetic anomaly in Figure 1a. Imaging edges the tilt angle of the magnetic data in Figure 1a. Arısoy ve Dikmen 75

Figure 1. A comparison of derivative-based filters: (a) Synthetic magnetic data resulted from three prismatic bodies with depths of 1, 3 and 5 km from north-west corner to south-east corner, respectively. Image covers 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 rastsal 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). 76 Yerbilimleri

The tilt angle is relatively smooth and positive The horizontal tilt angle is the normalization of over the bodies. It can be followed that the res- the amplitude of the total horizontal derivative ponse of the tilt angle is blurred due to the mo- by the vertical derivative. Figure 1g shows the del depth. The tilt angle produces a zero value TDX of the magnetic data in Figure 1a. TDX res- over the source edges. ponds equally well to shallow and deep bodies, and also delineates the edges of all the bodies Verduzco et al (2004) presented an edge detec- well. TDX has a much sharper gradient over the tor, which is the total horizontal derivative of the edges of the magnetized bodies. The geomet- tilt angle (THDR_Tilt): ric illustrations of the THDR, AS, Tilt and TDX

2 2 are shown in Figure 2. ∂∂Tilt Tilt THDR_ Tilt = +  (4) ∂∂xy EDGE ENHANCEMENT USING THE ENHANCED TOTAL HORIZONTAL THDR_Tilt is independent of the geomagnetic GRADIENT OF THE TILT ANGLE field and generates maximum values over the edges of the magnetized bodies. Figure 1e The use of THDR and AS filters in magne- shows the THDR_Tilt of the magnetic data in Fi- tic data interpretation is traditional. However, gure 1a. The THDR_Tilt delineates model edges when the data contain magnetic anomalies well, as the amplitude of the THDR_Tilt peaks with a wide range of amplitudes, the results of over magnetic sources, but the results for the THDR and AS filters are frequently dominated deeper bodies are not so effective. Moreover, by high-amplitude anomalies, obscuring subtle in the presence of noise, the THDR_Tilt strongly anomalies. Balanced or normalized derivative amplifies noise in the data (Figure 1e). methods have been introduced to overcome this problem. However, the results of the nor- Wijns et al (2005) introduced the Theta map (θ), malized derivative methods for the deeper bo- which is the normalization of the THDR by the dies are not so effective, as response is blurred AS: due to the source depth. In this study a new edge detector is introduced to overcome this THDR problem. cosθ =  (5) AS The proposed ETilt filter is the ratio of the vertical derivative to the total horizontal derivative of the AS: Figure 1f shows the theta map of the magnetic data in Figure 1a. The theta map delineates  model edges well, but the response of deeper ∂T bodies is diffused; consequently, it does not  −1 ∂z produce the expected sharp gradient over the ETilt= tan  k (7) 2 2 edges. ∂∂AA +  Recently, Cooper and Cowan (2006) presen- ∂∂xy ted the horizontal tilt angle method (TDX) as an edge detector: where 1 k = (8) dx22+ dy  k is the dimensional correction factor. dx and THDR TDX = tan −1  (6) dy are sampling intervals in the x and y direc- ∂T tions, respectively. The dimensional correc-  ∂z tion factor, k, does not have an effect on the Etilt response. We suggest the use of the total Arısoy ve Dikmen 77

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

horizontal derivative of the ETilt as an edge de- structures. However, the presented method tector (enhanced total horizontal derivative of produces very clear resolution, not only in shal- the tilt angle-ETHDR): low bodies but also deeper bodies. Thus, if more than one magnetic source is present, and 2 2 ∂∂ETilt ETilt some of the sources are very close to each ot- ETHDR = +  (9) her, the ETHDR filter outlines the edges of bo- ∂∂xy 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 Figure 1h shows the ETHDR of the magnetic gives readers a much better idea of the beha- data in Figure 1a. The ETHDR delineates the vior of the ETHDR method. The ETHDR peaks edges of the all bodies better than the filters over the edges of the model and the distance discussed above, as it produces a very sharp of the drop to half of the peak amplitude is very gradient over the edges of the bodies. Thus, narrow, as expected from an edge detector structural interpretation is very easy and po- (see Figure 3). The method is dependent of ge- werful using the presented method. Most nor- omagnetic inclination. For this reason, the data malized derivative methods are so effective not should be previously reduced to pole. A disad- only shallow bodies but also deeper bodies vantage of the presented method is that, beca- (see Figure 1d-g), but all normalized derivative use the ETHDR filter uses derivatives of a de- methods present a diffuse response to deeper rivative-based filter, it strongly amplifies noise 78 Yerbilimleri

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. in the data. Figure 4a-d show the ETHDR ima- relatively high levels of noise, the method will ges of the synthetic magnetic data in Figure 1a not be able to discriminate between edges and that have been corrupted with random noise of noise (see the response of south-east body in amplitude equal to 1%, 2%, 3% and 5% of the Figure 4d). maximum magnetic data amplitude, respectively. The results show that the noise should be APPLICATION TO AEROMAGNETIC smaller in amplitude than the actual edges of DATASET sources (e.g., noise levels of %1 and %2). In this case, the edges are clearly resolved. For For comparison, the present and previous methods are demonstrated on an aeromagnetic Arısoy ve Dikmen 79

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.

data from Eskisehir and surrounding region. of successive fault segments (Koçyiğit, 2000). The tectonic map and the original aeromagne- The Eskisehir fault and its segments extend in tic data of the Eskisehir and surrounding regi- a Northwest to Southeast direction. Figure 5c on is shown in Figure 5a and Figure 5b, res- shows reduction to pole (Baranov, 1957; Ba- pectively. The aeromagnetic data is 170×170 ranov and Naudy, 1964) applied aeromagnetic km in size and has a grid resolution of 1 km in data. Figure 5d is the total horizontal derivati- both horizontal directions. The data mostly co- ve and Figure 5e is the analytical signal of the vers the Eskisehir fault zone, which comprises magnetic data in Figure 5c, respectively. The 80 Yerbilimleri

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 magnetic 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 horizontal 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). Arısoy ve Dikmen 81

original aeromagnetic, reduction to pole appli- Cooper, G.R.J., 2009. Balancing images of po- ed aeromagnetic, total horizontal derivative and tential-field data. Geophysics, 74(3), analytical signal images are dominated by the L17-L20. high-amplitude anomalies from Eskisehir fault Cooper, G.R.J., and Cowan, D.R., 2006. En- zone and its segments. Figure 5f-i show the hancing potential field data using filters Tilt, THDR_Tilt, theta map and TDX, respecti- based on the local phase. Computers & vely. Figure 5j shows the ETHDR image of the Geosciences, 32(10), 1585-1591. magnetic data in Figure 5c. The results of the Cooper, G.R.J., and Cowan, D.R., 2008. Edge normalized derivative methods in Figure 5f-i enhancement of potential-field data show greatly improved detail, particularly in the using normalized statistics. Geoph- southwest region. Nevertheless, the results are ysics, 73(3), H1-H4. more diffuse than the ETHDR image in Figure 5j. Cordell, L., and V.J.S. Grauch, 1985. Mapping basement magnetization zones from CONCLUSIONS and RECOMMENDATIONS aeromagnetic data in the San Juan ba- A new edge detection filter, ETHDR, has been sin, New Mexico, in W. J. Hinze, ed., introduced for interpretation of magnetic data. The utility of regional gravity and mag- The filter has been compared with other com- netic anomaly maps: SEG, 181-197. monly used edge detection filters; it gives very Koçyiğit, A., 2000. Seismicity of the southwestern sharp response over edges of sources compa- part of Turkey. BADSEM 2000-Sympo- red with the existing filters. The results show sium on Seismicity of the Southwestern that ETHDR is an effective tool for enhancing part of Turkey, İzmir, 30-39. subtle detail and delineating edges of shallow Li, X., 2006. Understanding 3D analytic signal and deep structures in magnetic data. The fil- amplitude. Geophysics, 71(2), B13-B16. ter was demonstrated using both synthetic and Miller, H.G., and Singh, V., 1994. Potential field an aeromagnetic dataset. Basically the ETHDR tilt__a new concept for location of po- produces an image that is close to pi/2 when tential filed sources. Journal of Applied the vertical derivative is positive and is close to Geophysics, 32, 213-217. -pi/2 when vertical derivative is negative. Hence the ETHDR edge detector shows similar beha- Özsayın, E., and Dirik, K., 2007. Quaternary vior as zero contour of vertical derivative. The activity of the Cihanbeyli and Yenice- ETHDR filter strongly amplifies noise in the data oba Fault zones: İnönü-Eskişehir fault as it uses derivatives of a derivative-based filter. system, central Anotalia. Turkish Jour- Before application of the ETHDR filter on the nal of Earth Sciences. 16, 471-492. noisy data, an upward continuation of the mag- Pilkington, M., and Keating, P., 2004. Contact netic anomaly or low-pass filtering may reduce mapping from gridded magnetic data – the noise effect. It is believed that, within the a comparison of techniques, Explorati- edge enhancement concept, future researchers on Geophysics, 35, 206-311. will introduce many new methods. Roest, W.R., Verhoef, J., and Pilkington, M., 1992. Magnetic interpretation using the REFERENCES 3-D analytic signal. Geophysics, 57(1), 116-125. Baranov, V., 1957. A new method for interpre- Verduzco, B., Fairhead, J.D., Green, C.M., and tation of aeromagnetic maps, Pseudo- MacKenzie, C., 2004. New insights into gravimetric anomalies. Geophysics, 22, magnetic derivatives for structural map- 359–383. ping. The Leading Edge, 23(2), 116-119. Baranov,V., and H. Naudy, 1964. Numerical Wijns, C., Perez, C., and Kowalczyk, P., 2005. calculation of the formula of reduction Theta map: edge detection in magnetic to the magnetic pole. Geophysics, 29, data. Geophysics, 70(4), L39-L43. 67–79.