Artçı Deprem Olasılığı Hesaplayıcısı
Calculate the probability and expected number of aftershocks following a mainshock.
AnalysisArtçı Deprem Tahmini Bilimi
Artçı sarsıntılar, ana şoku takip eden ve fayın aynı genel bölgesinde meydana gelen daha küçük depremlerdir. Kabuk yeni gerinim konfigürasyonuna uyum sağlarken kırılan fay boyunca ve çevresinde stresin yeniden dağılımından kaynaklanır. Artçı sarsıntı dizileri haftalarca, aylarca, hatta yıllarca sürebilir — Japonya'daki 2011 M9,1 Tōhoku depremi on yılı aşkın süre boyunca önemli artçı sarsıntılar üretmeye devam etmiştir.
Bu hesap makinesi, iki temel sismolojik yasayı birleştiren Reasenberg-Jones (1989) istatistiksel modelini kullanır. Değiştirilmiş Omori Yasası, artçı sarsıntı oranlarının zaman içinde bir üs yasası kalıbı izleyerek nasıl azaldığını tanımlar — artçı sarsıntılar ana şoktan hemen sonra en sıktır ve hızla azalır. Bath Yasası, en büyük artçı sarsıntının genellikle ana şoktan yaklaşık 1,2 büyüklük birimi daha küçük olduğuna dair istatistiksel bir tahmin sağlar. Bu modeller birlikte sismologlara belirli bir büyüklük eşiğinin üzerindeki artçı sarsıntıların olasılığını ve beklenen sayısını tahmin etme imkânı verir.
Artçı Sarsıntı Biliminde Temel Kavramlar
- Değiştirilmiş Omori Yasası (1894): artçı sarsıntı oranı n(t) = K / (t + c)^p, burada t ana şoktan sonraki zaman ve K, c, p ampirik sabitlerdir. Oran kabaca 1/t olarak azalır.
- Bath Yasası (1965): en büyük artçı sarsıntı istatistiksel olarak ana şoktan yaklaşık 1,2 büyüklük birimi aşağıdadır, ancak istisnalar mevcuttur — bazı diziler büyüklük olarak daha yakın artçı sarsıntılar üretir.
- Gutenberg-Richter b-değeri (genellikle ~1,0) küçük ve büyük artçı sarsıntıların oranını tanımlar: her M5 artçı sarsıntı için kabaca on M4 artçı sarsıntı beklenir.
- Artçı sarsıntı bölgeleri genellikle ana şokun kırılma alanına karşılık gelir — M7,0 büyüklüğündeki bir deprem 30-50 km'lik bir bölgede artçı sarsıntılar üretebilir.
Yaygın Kullanımlar
- Büyük bir depremden sonra hasarlı binalara yeniden girmenin güvenli olup olmadığını değerlendirme.
- Devam eden artçı sarsıntı tehlikesinin farkında olarak arama-kurtarma operasyonlarını planlama.
- Eğitim veya araştırma amaçlı artçı sarsıntı azalma kalıplarını anlama.
- Artçı sarsıntı riskinin yüksek kaldığı ana şok sonrası dönemde sigorta maruziyetini tahmin etme.
How to Use
-
1
Enter Mainshock Parameters
Input the mainshock magnitude (Mw), date, time, and location. The Omori-Utsu law—the foundation of aftershock forecasting—requires the mainshock time as the reference point (t = 0) for the decay calculation.
-
2
Set the Forecast Window
Select the forecast time window (1 day, 1 week, 30 days) and the minimum magnitude threshold for the aftershock probability estimate. USGS operational forecasts use M3.0+ as the standard reporting threshold.
-
3
Review the Aftershock Forecast
See the expected number of aftershocks above your chosen magnitude threshold and the probability of at least one aftershock exceeding specific magnitude levels. Note that the forecast uncertainty increases with time since the mainshock.
About
Aftershock sequences are not random noise following an earthquake—they are systematic, predictable in a statistical sense, and carry important information about fault properties and regional stress fields. The scientific basis for aftershock forecasting traces to the Omori-Utsu law, which holds remarkably across tectonic environments from Japan to California to New Zealand. The ETAS (Epidemic Type Aftershock Sequence) model, developed by Ogata (1988), extends Omori-Utsu to capture the full clustering structure of seismicity: each earthquake (aftershock or mainshock) independently generates its own offspring sequence, creating a branching process. ETAS successfully reproduces the broad statistical features of seismicity catalogs and forms the basis of modern operational forecasting.
The completeness of the post-mainshock earthquake catalog is a critical practical limitation. In the hours immediately following a large earthquake, numerous small-to-moderate aftershocks occur whose seismographic coda overlap in time, preventing individual identification—a problem called 'catalog incompleteness.' The magnitude of completeness Mc rises sharply after a mainshock and decays over days to weeks, depending on network density and analyst processing capacity. This incompleteness affects parameter estimation in Omori-ETAS models and means early forecasts carry larger uncertainty. Modern approaches use template matching—cross-correlating continuous waveform streams with known event templates—to detect small aftershocks hidden within the coda, dramatically lowering Mc in the critical early hours.
Social communication of aftershock probabilities presents persistent challenges. Research by social scientists (e.g., Becker et al., 2019, GeoJournal) shows that probabilistic formats ('35% chance of M5+') are frequently misinterpreted by the public as certainties or dismissals. Newer guidance from USGS and GNS Science emphasizes communicating aftershock information in terms of what people should do, not just probabilities: inspect your home before re-entering; assume any aftershock large enough to feel is large enough to collapse weakened structures; follow official guidance rather than individual seismicity monitoring apps whose algorithms and parameters may not align with operational systems.