Gestão estratégica da infraestrutura verde urbana: identificação de áreas prioritárias para o alcance de cidades saudáveis e sustentáveis

Abstract

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.

Unregulated urbanization has led to significant environmental impacts and public health challenges. The conversion of green areas into urban infrastructure can compromise essential ecosystem services, exacerbating issues such as the deterioration of quality of life. In response to this scenario, two complementary approaches were developed and evaluated, presented in the form of articles that compose this dissertation. The first article proposed and validated a Decision Support System (DSS) based on fuzzy logic, aimed at identifying and prioritizing areas for green infrastructure implementation. The second article expanded this perspective by developing a methodological framework based on fuzzy inference systems, designed to classify urban areas according to their specific demands. The adopted methodology included a systematic literature review and the selection of indicator variables for system composition. As part of this approach, computational decision-support models were developed, integrating fuzzy logic and multicriteria analysis within a Geographic Information System (GIS) environment. The methods were applied to case studies in Jundiaí, SP, and São José dos Campos, SP, considering different urban and environmental constraints. The results demonstrated that fuzzy logic was suitable for evaluating existing urban infrastructure and identifying priority areas for expansion, contributing to the optimization of natural resource management and the improvement of quality of life in urban areas. Additionally, the fuzzy inference-based approach enabled the dynamic classification of urban areas, facilitating the recommendation of specific strategies for sustainable planning.