İklimin önemli elemanlarından biriolan nem, havadaki su buharı miktarını ifade eder. Havadaki nem durumunutanımlayan değişik metotlar vardır. Bu metotlardan birisi de bağıl nemdir.Bağıl nem mevcut basınç ve sıcaklıkta havadaki su buharı miktarının, aynıbasınç ve sıcaklıktaki havanın alabileceği maksimum su buharı miktarına,oranına denilmektedir. Yüzde olarak gösterilir. Bu çalışmayla Türkiye’ninönemli şehirlerinden biri olan Isparta’da uzun yıllar aylık ve yıllık ortalamabağıl nem dağılışının haritalanması ve analiz edilmesi hedeflenmiştir. ÇalışmadaIsparta ili içerisinde Meteoroloji Genel Müdürlüğü’nce işletilen 15 meteorolojiistasyonunun 1960 ile 2015 yılları arsındaki bağıl nem verileri kullanılmıştır.Bu verilerden uzun yıllar aylık ve yıllık ortalama bağıl nem değerlerihesaplanarak enterpolasyon ve dağılış haritalarının hazırlanmasındakullanılmıştır. Enterpolasyon metodu olarak ters mesafe ağırlıklı enterpolasyontekniği “Inverse Distance Weighted (IDW)” kullanılmıştır. Hazırlanan haritalaryardımıyla çalışma alanı olan Isparta’nın uzun yıllar aylık ve yıllık yüksek vedüşük bağıl neme sahip bölümlerini açıkça göstermektedir. Bu çalışmayla değişiksektörlerin analiz ve planlamada bağıl nem isteklerinin karşılanabileceğidüşünülmektedir.ABSTRACTOne of the importantclimatologically factors is humidity which refers to the amount of water vaporin the air. There are different types to expression of the humidity inatmosphere. Relative humidity is one of them. Relative humidity is anexpression of how much water vapor is in the air, expressed as percentage ofmaximum amount the air could hold at that temperature and pressure. The aim ofthis study is to map and analyze long-term mean monthly and annual relativehumidity over Isparta which is one of the important cities of Turkey. In thisstudy, relative humidity values obtained from 15 meteorological stations ofTurkish State Meteorological Service in Isparta. Mean monthly and annualrelative humidity values were calculated from period of 1960 – 2015 long termrelative humidity data sets and used for interpolation and distribution maps. Longterm mean monthly and annual relative humidity values were interpolated andmapped using the Inverse Distance Weighted (IDW) method. The prepareddistribution maps clearly showed high and low relative humidity parts ofworking area, Isparta. It is expected that prepared relative humiditydistribution maps may be projection for different sectors.