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Utilização de método multicritério de apoio a decisão para obtenção de índice de ameaça de incêndios florestais no distrito de Coimbra - Portugal
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Abstract(s)
O “Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente” (PNUMA) divulgou
relatório em que “prevê um aumento global de incêndios extremos de 14% até 2030,
30% até o final de 2050 e 50% até o final do século” (United Nations Environment
Programme, 2022). O uso de análises contendo algoritmos que auxiliam na tomada
de decisão são essenciais para mitigar e corrigir esse problema pois permitem a
atuação de maneira mais assertiva e célere (Silhavy, Silhavy, & Prokopova, 2019). Os
incêndios trazem consequência de diversas ordens, entre elas a perda de vidas
humanas, a poluição do ar, impacto na fauna, perda de produção agrícola, impacto
no patrimônio, elevados gastos com operações de emergência, entre outros (ONU,
s.d.). Este trabalho teve por objetivo criar um índice de ameaça de incêndios florestais,
baseado em método multicritério (Electre TRI), que possibilite a gestores e
corporações de proteção civil, tomadas de decisão quanto ao monitoramento,
mitigação e controle dessas advertências, aplicado ao distrito de Coimbra. A
metodologia de desenvolvimento do trabalho contou com 5 etapas: i) Seleção de
dados e do território; ii) Análise histórica e referências bibliográficas; iii) Escolha do
método e cálculo dos limiares para o Electre-Tri; iv) Elaboração da programação e
dados de previsão v) Validação do método. O resultado foi compilado em uma
programação em Python para dinamizar a análise e consolidado e apresentado em
mapa georreferenciado onde foi possível observar o índice por localidade no distrito
de Coimbra. O estudo de caso permitiu com que fosse aplicado o método Electre
Tri para a determinação de ameaças de incêndios florestais em diversas freguesias
do distrito de Coimbra, apresentando resultado satisfatório, em plataforma com
visualização integrada e interface objetiva.
Description
Keywords
Incêndios florestais Método multicritério Cidades inteligentes Mudanças climáticas Geoprocessamento Big data