Orman Yangınlarının Yönetimi: Karar Destek Sistemleri, Operasyonel Yönetim ve Tahmin Modelleri
Özet
Orman ekolojisi, ormanların yapısal özelliklerini, işleyiş süreçlerini ve sundukları ekosistem hizmetlerini inceleyen bir bilim alanıdır. Bu bakış açısı, orman yangınlarının ekosistemler üzerindeki etkilerini anlayabilmek açısından büyük bir önem taşır. Orman yangınları yalnızca orman ekosistemlerine zarar vermekle kalmaz; aynı zamanda ormanların uzun vadeli sürdürülebilirliğini de ciddi biçimde tehdit eder. Bu nedenle, bir yangın olayı meydana geldiğinde, elde bulunan tüm kaynakların en verimli biçimde kullanılması, planlı bir şekilde organize edilmesi ve sürecin kesintisiz bir koordinasyon içinde yürütülmesi hayati önem taşımaktadır. rman yangınları, yaygın görülen doğal afetler arasında yer almakta ve orman ekosistemlerinde ciddi bozulmalara yol açmaktadır. Bu tür yangınlar, ormanlık alanların doğal yapısını değiştirir, ekosistem dengesini sarsar ve ormanların kendini yenileme kapasitesini azaltır. Ayrıca, atmosfere büyük miktarda duman ve is salarak küresel iklim değişikliği üzerinde de olumsuz etkiler oluşturur. Dolayısıyla, etkili bir kaynak planlaması ve yönetimiyle yangınların yıkıcı sonuçları büyük ölçüde azaltılabilir. Orman yangınlarına yönelik operasyonlar birçok açıdan itfaiye, polis veya acil sağlık hizmetleriyle benzer yönler taşısa da bu operasyonlar kendine özgü zorluklar barındırır. Çünkü orman yangınlarının çıkış nedenleri, yayılma biçimleri ve süresi; mekânsal ve zamansal olarak büyük değişkenlik gösterir. Müdahalelerin geniş ve çoğu zaman ulaşılması güç alanlarda yürütülmesi de yönetimsel açıdan ek karmaşıklıklar doğurur. Bu bölümde, orman yangını operasyonlarının yönetim süreçleri ile bu süreçlerde kullanılan yönetim sistemlerinin temel bileşenleri ele alınacaktır.
Referanslar
Almeida, E., Lagoa, D., ve Vasudhevan, T. (2024). Hidden harms: the economic and financial consequences of deforestation and its underlying drivers. 07.10.2025 tarihinde https://cetex.org/wp-content/uploads/2024/10/Hidden-harms_the-economic-and-financial-consequences-of-deforestation-and-its-underlying-drivers.pdf?utm_source=chatgpt.com adresinden erişildi
Alvelos, F. (2018). Mixed integer programming models for fire fighting. In International conference on computational science and its applications (pp. 637-652). Cham: Springer International Publishing.
Arca, B., Ghisu, T., ve Trunfio, G. A. (2015). GPU-accelerated multi-objective optimization of fuel treatments for mitigating wildfire hazard. Journal of Computational Science, 11, 258-268.
Ayanoğlu, S., Dölarslan, M., ve Gül, E. (2017). Sadece bir yangın mı? Ekolojik ve sosyo-ekonomik açıdan orman yangınları. Türk Bilimsel Derlemeler Dergisi, 10(2), 32-35.
Belval, E. J., Wei, Y., ve Bevers, M. (2015). A mixed integer program to model spatial wildfire behavior and suppression placement decisions. Canadian Journal of Forest Research, 45(4), 384-393.
Bratten, F. W. (1969). A mathematical model for computer allocations of firefighting resources on large wildfires: Pacific Southwest Forest and Range Experiment Station, Forest Service, US
Ceccato, P. N., Jaya, I., Qian, J., Tippett, M. K., Robertson, A. W., ve Someshwar, S. (2010). Early warning and response to fires in Kalimantan, Indonesia.
Effis. (2025). European Forest Fire Information System. Welcome to EFFIS. 12.10.2025 tarihinde https://forest-fire.emergency.copernicus.eu/ adresinden erişildi.
FAO. (2012). Food and Agriculture Organization. Community Based Fire Management Meeting - Report. 12.10.2025 tarihinde https://www.fao.org/forestry/firemanagement/publications/fr adresinden erişildi.
FAO. (2025). Integrated fire management. 12.10.2025 tarihinde https://www.fao.org/forestry/firemanagement/background/en?utm_source=chatgpt.com adresinden erişildi.
Gwıs. (2025). Global Wildfire Information System. Welcome to GWIS. 14.10.2025 tarihinde https://gwis-jrc-ec-europa-eu.translate.goog/?_x_tr_sl=enve_x_tr_tl=trve_x_tr_hl=trve_x_tr_pto=tc adresinden erişildi.
i Jové, J. F., i Petit, A. G., i Casas, P. F., ve i García, J. C. (2013). Simulation and optimization for an experimental environment to wildfire resource management and planning: Firefight project modelling and architecture. In 2013 Winter Simulations Conference (WSC) (pp. 1950-1960). IEEE
Kimbrough, L. (2022). Forest fires are getting worse, 20 years of data confirm14.10.2025 tarihinde https://news. mongabay. com/2022/08/forest-fires-are-getting-worse-according-to-new-20-year-analysis/ adresinden erişildi.
Martell, D. L. (2007). Forest fire management. In Handbook of operations research in natural resources (pp. 489-509): Springer.
Mees, R., Strauss, D., ve Chase, R. (1994). Minimizing the cost of wildland fire suppression: a model with uncertainty in predicted flame length and fire-line width produced. Canadian Journal of Forest Research, 24(6), 1253-1259.
Mendes, A. B., ve e Alvelos, F. P. (2023). Iterated local search for the placement of wildland fire suppression resources. European Journal of Operational Research, 304(3), 887-900.
Mısır, M., ve Mısır, N. (2021). Orman Yangınlarının İklim Değişikliği Açısından Değerlendirilmesi. In T. Kavzaoğlu (Ed.), Orman Yangınları Sebepleri, Etkileri, İzlenmesi, Alınması Gereken Önlemler ve Rehabilitasyon Faaliyetleri: Türkiye Bilimler Akademisi.
Noaa. (2025). National Environmental Satellite, Data, and Information Service. What We Do. 16.10.2025 tarihinde https://www.nesdis.noaa.gov/about/what-we-do adresinden erişildi.
6831 Sayılı Orman Kanunu, (1956). Madde 69. 16.10.2025 tarihinde https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuatmetin/1.3.6831.pdf adresinden erişildi.
Podur, J. J. (2006). Weather, forest vegetation, and fire suppression influences on area burned by forest fires in Ontario.
Rideout, D., Wei, Y., ve Kirsch, A. (2011). Optimal allocation of initial attack resources to multiple wildfire events. International journal of safety and security engineering, 1(3), 312-325.
Saporta, R. (1996). Escaped fire situation analysis: a forest level perspective.
Skorin-Kapov, N., Mesarić, L., Garcia, F. P., ve Skorin-Kapov, L. (2024). Scheduling aerial resource operations for the extinction of large-scale wildfires. Omega, 122, 102941.
Şahan, C. (2021). İtfaiyelerin afet ve acil durum yönetimi açısından yerinin ve öneminin değerlendirilmesi; Samsun örneği. Resilience, 5(2), 93-117.
Şengöz, M. (2022). Askeri teşkillerin organizasyonlarına dair kavramsal bir değerlendirme. Takvim-i Vekayi, 10(1), 21-61.
Tapia, T., Lorca, A., Olivares, D., ve Negrete-Pincetic, M. (2021). A robust decision-support method based on optimization and simulation for wildfire resilience in highly renewable power systems. European Journal of Operational Research, 294(2), 723-733.
Tezcan, B., ve Eren, T. (2025). Forest fire resource planning with integer programming: an application in Turkey. Forest Science and Technology, 1-8.
Wang, Z., Zlatanova, S., Moreno, A., Van Oosterom, P., ve Toro, C. (2014). A data model for route planning in the case of forest fires. Computers ve Geosciences, 68, 1-10.
Wotton, B. M., ve Martell, D. L. (2005). A lightning fire occurrence model for Ontario. Canadian Journal of Forest Research, 35(6), 1389-1401.
Wu, P., Cheng, J., ve Feng, C. (2019). Resource‐Constrained Emergency Scheduling for Forest Fires with Priority Areas: An Efficient Integer‐Programming Approach. IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, 14(2), 261-270.
