Modelagem matemática por meio de sistemas Fuzzy: uma contribuição para análise de similaridade sócio-ambiental em Regiões Metropolitanas

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Mação, Douglas Paes
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Índice Fuzzy de Similaridade; Função Pública de Interesse Comum; Regiões Metropolitanas; Governança Interfederativa; Região Metropolitana de Sorocaba; Fuzzy Index of Similarity; Public Function of Common Interest; Metropolitan Regions; Interfederative governance; Metropolitan Region of Sorocaba
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/250968; https://lattes.cnpq.br/2867896753787005; https://orcid.org/0000-0002-2960-5121

Neste estudo, desenvolve-se uma metodologia para determinar níveis de semelhança entre municípios pertencentes a Região Metropolitana de Sorocaba, para criar sub agrupamentos com o intuito de auxiliar na criação de ações propostas por Funções Públicas de Interesse Comum no campo funcional IV – Saneamento Ambiental. Os conceitos de espaço, cidades, urbanização, metrópole e região metropolitana são revisitados para analisar se o estado da literatura corrobora com a legislação vigente, com o intuito de propor uma metodologia que se ajuste às necessidades atuais. Para compreender tais questões, faz-se necessário estudar o desenvolvimento da Região Metropolitana de Sorocaba, suas características e as necessidades existentes a fim de elucidar o comportamento dos municípios pertencentes à região. Enfatizam-se as Funções Públicas de Interesse Comum e o seu papel no desenvolvimento de mais de 40 anos da formação das regiões metropolitanas, seus pontos de atenção, sucessos e o quanto estas Funções Públicas de Interesse Comum podem ser promissoras para o desenvolvimento de governança interfederativa. Portanto, define-se o campo funcional IV – Saneamento Ambiental e suas variáveis pertinentes por meio de estudos da área, para criar um índice que trate a subjetividade de tal questão. Desenvolve-se, por meio de um sistema de inferência Fuzzy, o Índice Fuzzy de Similaridade (IFS) e, simultaneamente, 5 indicadores para sua melhor compreensão. Debatem-se os resultados do índice que separa a Região Metropolitana de Sorocaba em níveis de similaridade, o que possibilita agrupar municípios com características semelhantes mediante as suas necessidades. Conclui-se, por meio da análise realizada do Índice Fuzzy de Similaridade, utilizado para agrupar municípios por meio de características similares, que a construção dos níveis proporciona aproximar municípios por meio de suas semelhanças de forma satisfatória, o que possibilita entender as dinâmicas existentes e auxilia a compreensão do comportamento dos municípios de uma região. Assim, ao romper com o critério único de municípios limítrofes, que não necessariamente compartilham as mesmas características, sem restringir os agrupamentos caso necessário, o Índice Fuzzy de Similaridade expõe as características e deixa a tomada de decisão para os gestores e interessados no desenvolvimento de políticas públicas.