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

Abstract

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.

In this study, a methodology is developed to determine levels of similarity between municipalities belonging to the Metropolitan Region of Sorocaba, to create sub-groupings to assist in the creation of actions proposed by Public Functions of Common Interest in the functional field IV - Environmental Sanitation. The concepts of space, cities, urbanization, metropolis, and metropolitan region are revisited, to analyze whether the state of the literature corroborates with current legislation, in order to propose a methodology that fits current needs. For the purpose of understanding the current issues, it is necessary to study the development of the Metropolitan Region of Sorocaba, its characteristics and the existing needs, in order to elucidate the behavior of the municipalities belonging to the region. It emphasizes Public Functions of Common Interest and their role in the development of more than 40 years of formation of metropolitan regions, its points of attention, successes and how promising they can be for the development of interfederative governance. Thus, the functional field IV – Environmental Sanitation and its relevant variables are defined, through studies in the area, for the creation of an index that deals with the subjectivity of such an issue. The Fuzzy Similarity Index (IFS) is developed using a Fuzzy inference system and, simultaneously, 5 indicators for a better understanding. The results of the index that separates the Metropolitan Region of Sorocaba into levels of similarity are discussed, which allows grouping municipalities with similar characteristics according to their needs. It is concluded, through the analysis carried out of the Fuzzy Index of Similarity, used to group municipalities by similar characteristics, that the construction of the levels provides to approximate municipalities through their similarities in a satisfactory way, which makes it possible to understand the existing dynamics and helps to understand the behavior of municipalities in this region. Thus, by breaking with the single criterion of neighboring municipalities, which do not necessarily share the same characteristics, without restricting the groupings, if necessary, the Fuzzy Similarity Index exposes the characteristics and leaves decision-making to managers and those interested in the development of public policies.