Temel Kavramlar

Provider

Provider, deprem kaydini belirli bir kaynaktan getiren bilesendir.

Mevcut provider'lar:

• ProviderName.PEER: Paket icindeki NGA-West2 flatfile verisini kullanir.
• ProviderName.AFAD: AFAD/TADAS API uzerinden veri ceker ve waveform indirir.
• ProviderName.ESM: Engineering Strong-Motion veritabanindan (esm-db.eu; Avrupa, Turkiye, Orta Dogu) islenmis kayitlari arar ve waveform indirir (2.2.0). Herkese acik veri icin anahtar gerekmez. Ayrintilar: ESM saglayicisi.
• ProviderName.FDSN: FDSN web servislerini dogrudan HTTP ile sorgular (ObsPy gerekmez). Varsayilan olarak event katalogu icin USGS, istasyon ve waveform icin IRIS kullanilir. service/base_url event servisini, data_service/ data_base_url ise istasyon ve waveform servisini degistirir. record_search=True ile kayit basina satir doner ve kayitlar indirilebilir. Ayrintilar: FDSN saglayicisi.

FDSN etkin bir EarthquakeAPI uzerinden istasyon ve waveform servisleri de kullanilabilir:

stations = api.search_fdsn_stations(
    network="TU", station="*", channel="HN?",
    starttime="2023-02-06", endtime="2023-02-07",
)

traces = api.search_fdsn_waveforms(
    network="TU", station="ANK", location="*", channel="HN?",
    starttime="2023-02-06T01:16:00Z",
    endtime="2023-02-06T01:17:00Z",
)

Istasyon sonucu kanal basina bir DataFrame satiri, waveform sonucu ise selection_service.waveform.Trace listesidir. Ayni metotlar _async son ekiyle asenkron kullanilabilir.

Provider'lar ortak IDataFetcher sozlesmesini uygular:

• get_name()
• map_criteria(criteria)
• fetch_data_sync(criteria)
• fetch_data_async(criteria)

Download destekleyen provider'lar ek olarak IWaveformDownloader uygular.

Mapper

Her provider kendi ham kolonlarini STANDARD_COLUMNS semasina donusturur. Bu sayede AFAD, PEER ve ESM verileri ayni pipeline icinde birlestirilebilir.

SearchCriteria

Kullanici tarafindan verilen ortak arama modelidir. Provider'lara ozel parametre formatlarina to_afad_params(), to_peer_params() ve to_fdsn_params() metotlariyla donusur.

Strategy

Selection strategy, bir DataFrame'i puanlayip secilecek kayitlari belirler. Ana strateji TBDYSelectionStrategy sinifidir.

Ek stratejiler:

• TBDY2018ConstraintStrategy: Sert kriter, hata metrikleri ve cesitlilik limitleriyle izlenebilir secim yapar.
• ConstraintSelectionStrategy: Eski importlari bozmamak icin TBDY2018ConstraintStrategy alias'i olarak kalir.

Bu stratejiler ERROR_METRICS, ERROR_TOTAL, HARD_FILTERS ve SELECTION_REASON kolonlarini uretir. PEER ve AFAD mapper ciktilari ortak STANDARD_COLUMNS semasina geldigi icin iki provider icin ayni kolonlari uretmek mumkundur.

Eksik veri

Cikti DataFrame'lerinde sayisal bosluklar 0 ile doludur. Secim algoritmasi ise bosluklari gorur: VS30(m/s) ve MAGNITUDE icin 0 "bilinmiyor" sayilir. Vs30 araligi verildiyse Vs30'u bilinmeyen kayit missing:VS30(m/s) nedeniyle elenir.

Tekrar tespiti ve olay limiti

Birden fazla provider kullanildiginda ayni deprem farkli adlarla gelebilir. Pipeline bunlari EVENT_GROUP altinda birlestirir (ayni yil, buyukluk farki <= 0.5, episantr mesafesi <= 50 km; provider ici artci soklar birlestirilmez) ve ayni istasyonun (<= 1 km) ikinci kopyasini aday havuzundan cikarir. "Ayni depremden en fazla max_per_event kayit" siniri EVENT_GROUP'a gore uygulanir. Esikler ve tercih edilen provider SelectionConfig.dedup ile ayarlanir:

from selection_service.enums.enums import DesignCode, ProviderName
from selection_service.processing.criteria import DedupConfig, SelectionConfig

config = SelectionConfig(
    design_code=DesignCode.TBDY_2018,
    dedup=DedupConfig(
        prefer_provider=ProviderName.AFAD,  # tekrar kayitlarda AFAD korunur
        max_event_distance_km=50,
        max_mag_diff=0.5,
        max_station_distance_km=1.0,
        # enabled=False -> olay birlestirme ve tekrar elemesi kapali
    ),
)

Ayrintilar icin 2.0 Gecis Rehberi.

TBDY uygunluk raporu

report["compliance"], secilen ve istenen kayit sayisini (num_records; TBDY icin her yon 11 kayit, 11 x 2 = 22), eksik kayit sayisini, ayni depremden secilen en fazla kayit sayisini ve warnings listesini icerir. Kayit takimi (H1 + H2) olarak sayiyorsaniz num_records=11 verin.

Pipeline

Pipeline sirasi:

1. Girdi kontrolu.
2. Provider'lardan veri cekme.
3. Verileri birlestirme.
4. Stratejiyi uygulama.
5. PipelineResult ve rapor uretme.

Result modeli

Metotlar hata firlatmak yerine cogu yerde Result.ok(value) veya Result.fail(error) dondurur.

result = api.run_sync(criteria, strategy.get_name())

if result.success:
    data = result.value
else:
    print(result.error)