Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2025 |
Autor(a) principal: |
Nomura, Leonardo Massato Nicacio [UNESP] |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/11449/310523
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Resumo: |
A urbanização desordenada tem resultado em impactos ambientais significativos e desafios para a saúde pública. A conversão de áreas verdes em infraestruturas urbanas pode comprometer serviços ecossistêmicos essenciais, intensificando problemas como a deterioração da qualidade de vida. Diante desse cenário, foram desenvolvidas e avaliadas duas abordagens complementares, apresentadas na forma de artigos que compõem a presente dissertação. O primeiro artigo propôs e validou um Sistema de Suporte à Decisão (SSD) fundamentado em lógica fuzzy, voltado à identificação e priorização de áreas para implantação de infraestrutura verde. O segundo artigo ampliou essa perspectiva ao desenvolver um arcabouço metodológico baseado em sistemas de inferência fuzzy, direcionado à classificação de áreas urbanas conforme suas demandas específicas. A metodologia adotada incluiu uma revisão sistemática da literatura e a seleção de variáveis indicadoras para composição dos sistemas. Como parte da abordagem, foram desenvolvidos modelos computacionais de suporte à decisão, integrando lógica fuzzy e análise multicritério no ambiente de um Sistema de Informação Geográfica. Os métodos foram aplicados a estudos de caso em Jundiaí, SP, e São José dos Campos, SP, considerando diferentes condicionantes urbanos e ambientais. Os resultados demonstraram que a lógica fuzzy foi adequada para a avaliação da infraestrutura urbana existente e a identificação de áreas prioritárias para ampliação, contribuindo para a otimização da gestão dos recursos naturais e para a melhoria da qualidade de vida em áreas urbanas. Além disso, a abordagem baseada em inferência fuzzy permitiu a classificação dinâmica das áreas urbanas, viabilizando a recomendação de estratégias específicas para planejamento sustentável. |