Dünyada orman yangınlarının can ve mal kaybına neden olan sosyal, ekonomik ve ekolojik olmak üzere maddi ve manevi birçok sonuçları vardır. Son yıllarda dünya genelinde orman yangınlarında hem sıklık hem de büyüklük açısından önemli bir artış gözlemlenmektedir. Bu nedenle ekolojik düzenin istikrarlı bir şekilde devam etmesi için orman yangınlarının analiz edilmesi ve buna karşı gerekli tedbirlerin alınması son derece önemlidir. Bu bağlamda orman yangınlarının zaman içerisindeki mekânsal dağılımının modellenmesi ve risk faktörü oluşturan bölgelerin incelenmesi kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada Türkiye’de 2015 ile 2022 yılları arasında meydana gelen orman yangınlarının il sınırı seviyesinde mekânsal ve zamansal dağılımı yangının coğrafi konum ve çıkış nedeni arasındaki ilişki dikkate alınarak Coğrafi Bilgi Sistemi ortamında analiz edilmiş ve mekânsal istatistiksel testler (Global Moran’s I, Anselin Local Moran’s I ve Getis-Ord Gi*) kullanılarak yıl bazındaki kümelenmeler ortaya konmuştur. Böylece orman yangınlarına yönelik alınması gereken önlemler ve karar vericilere sağlanacak destekler konularında önemli sonuçlar elde edilmiştir.
Forest fires in the world have many material and moral consequences, including social, economic and ecological, which cause loss of life and property. In recent years, a significant increase has been observed in forest fires worldwide in terms of both frequency and size. For this reason, it is extremely important to analyze forest fires and take the necessary measures against it in order to maintain the ecological order in a stable manner. In this context, modeling the spatial distribution of forest fires over time and examining the risk factors are critical In this study, the spatial and temporal distribution of forest fires that occurred between 2015 and 2022 in Türkiye at the provincial border level was analyzed in the Geographical Information System environment, taking into account the relationship between the geographical location and the cause of the fire, and clusters on a yearly basis were revealed by using spatial statistical tests (Global Moran’s I, Anselin Local Moran’s I ve Getis-Ord Gi*). Thus, important results have been obtained in terms of measures to be taken against forest fires and the support to be provided to decision makers.
