Banca de DEFESA: LUCAS BORGES LEAL DA SILVA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : LUCAS BORGES LEAL DA SILVA
DATA : 09/05/2022
HORA: 09:30
LOCAL: Online
TÍTULO:

DECISÃO MULTICRITÉRIO GEORREFERENCIADA PARA PRIORIZAÇÃO DE RISCOS DE INUNDAÇÕES EM ÁREAS URBANAS SOB EFEITO DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS


PALAVRAS-CHAVES:

risco de inundação; mudanças climáticas; apoio a decisão multicritério; MAUT; NSMAUT; análise da decisão.


PÁGINAS: 135
RESUMO:

A adaptação urbana implica no combate aos efeitos multifacetados do clima e exigem que gestores públicos proponham uma ampla agenda entre instituições técnico-científicas públicas e privadas, a fim de tomar decisões preventivas, eficientes e inovadoras em relação à ocorrência de inundações. Nesse contexto, este trabalho contribui com o estado-da-arte ao propor modelos de priorização de risco de inundação em áreas urbanas segundo uma abordagem multicritério. Para tanto, a tese explora a modelagem multidimensional para apoiar o processo decisório inserindo as preferências do decisor, em termos de utilidade esperada (EU), com o uso da Teoria da Utilidade Multi-Atributo (MAUT), Análise da Decisão e avanços metodológicos importantes na área. Em meio a fatores ambientais, financeiros, humanos, de mobilidade e sociais, os modelos tratam da avaliação de riscos combinando as fontes de perigo e suas consequências com EU sob uma perspectiva estacionária a curto e longo prazo. Em contraponto a isto, esta tese também propôs um novo método multicritério para inserir a dependência temporal à modelagem baseada em EU no MAUT tradicional. Intitulado NSMAUT, o novo método introduz o fenômeno da impaciência pelo decisor ao julgar, em termos de utilidade, sua preferência pelo recebimento de consequências em um estado futuro, com auxílio de técnicas de previsão climática e demográfica. Para tanto, as aplicações numéricas deste trabalho foram desenvolvidas pelo Sistema de Apoio a Decisão (SAD) desenvolvido como resultado deste trabalho. O SAD explora ferramentas estatísticas com análise de sensibilidade, de georreferenciamento e de visualização gráfica para fornecer ao decisor uma ampla gama de informações para que o decisor fundamente com credibilidade suas decisões estratégicas. Consequentemente, as contribuições exploradas nesta tese têm o potencial de aprimorar não apenas os impactos financeiros (guiando a alocação de recursos financeiros adequadamente para financiar medidas de adaptação), mas também implicações sociais e ambientais, uma vez que os resultados compartilham evidências importantes que apoiam os stakeholders no combate às desigualdades sociais e degradação ambiental a partir de políticas de adaptação urbana sob efeitos climáticos e de urbanização. Embora os modelos propostos tenham perspectivas diferentes em relação ao mesmo problema, os modelos são complementares, compartilham insights úteis e podem ser utilizados em um contexto prático baseado nas necessidades e limitações locais, sendo replicáveis a qualquer espaço urbano.


MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - LUÍS MIGUEL CÂNDIDO DIAS
Externa à Instituição - MARIA CLARA FAVA
Presidente - 1203400 - ADIEL TEIXEIRA DE ALMEIDA
Interna - 1385501 - ANA PAULA CABRAL SEIXAS COSTA
Interna - 1561347 - DANIELLE COSTA MORAIS
Externo ao Programa - 2805590 - MARCELO HAZIN ALENCAR
Notícia cadastrada em: 06/05/2022 11:07
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