Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Clustering analysis of the seismicity of Van Province and its surroundings via spatial autocorrelation techniques filters

Tytuł:
Clustering analysis of the seismicity of Van Province and its surroundings via spatial autocorrelation techniques filters
Autorzy:
Perihanoglu, Güzide Miray
Bilginer, Ömer
Akyel, Elif
Data publikacji:
2022
Słowa kluczowe:
trzęsienie ziemi
system informacji geograficznej (GIS)
autokorelacja przestrzenna
earthquake
geographical information system (GIS)
spatial autocorrelation
Van Province
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
Destructive aftershocks such as the M w 7.2 Van earthquake on October 23, 2011, and the Hoy (Iran) earthquake with M w 5.9 on February 23, 2020, occurred in the province of Van and its surroundings. In earthquake studies, the issue of examining the distribution and homogeneity of earthquake incidences with Geographic Information Systems (GIS) based via spatial autocorrelation techniques is frequently investigated. Van province and its surroundings are among the areas with high earthquake risk due to its location on the East Anatolian Compressive Tectonic Block. The aim of this study is to analyze the spatial patterns of earthquakes with magnitude M w 4 and above that occurred in the province of Van and its surroundings during the instrumental period and to determine to cluster. Spatial cluster analyses play an important role in examining the distribution of seismicity. The data used in the study have been taken from the database system of the Earthquake Department of the Republic of Turkey Ministry of Interior Disaster and Emergency Management Presidency. Moran’s I and Getis-Ord Gi methods from spatial autocorrelation techniques were preferred on the earthquake data set to be used in this research. It has aimed to determine the dangerous areas by testing the earthquake distributions in clustered regions via spatial autocorrelation techniques.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies