O reflorestamento em bacias hidrográficas, notadamente por meio da restauração florestal, tem sido apontado como uma das soluções mais factíveis e baratas para a questão da produção de água de boa qualidade para o uso humano. Ações conservacionistas são estratégicas para a redução do custo de tratamento da água. Contudo, mesmo sendo uma solução das mais baratas, a restauração apresenta, de maneira geral, um custo ainda elevado, exigindo um planejamento que aponte áreas prioritárias para o investimento de recursos, em geral muito limitados, em reflorestamento. Diferentes abordagens podem ser empregadas na determinação dessas áreas prioritárias, como o uso de modelos hidrológicos, índices de produção de sedimentos etc., mas a necessidade da representação da distribuição espacial das áreas a serem restauradas torna imprescindível o uso dos Sistemas de Informações Geográficas, dada a sua capacidade de análise de dados de natureza espacial. Nos últimos anos, diversos métodos para a determinação de áreas prioritárias têm sido desenvolvidos para operar em ambiente SIG, destacando-se aqueles que têm por base a análise de múltiplos critérios. A diferença entre os diversos métodos está na forma de agregação dos critérios, principalmente no que se refere à maneira com que tratam de questões como a probabilidade de sucesso, ou risco, do empreendimento, e também a possibilidade de compensação entre as importâncias relativas dos fatores. Assim, este estudo teve como objetivo avaliar o emprego da Avaliação Multicritérios, em ambiente SIG, por meio da comparação entre os métodos da Combinação Linear Ponderada e da Média Ponderada Ordenada, na geração de mapas de áreas prioritárias à restauração florestal, na bacia do Rio Corumbataí, SP, visando à conservação de recursos hídricos. Os fatores empregados foram a adequação do uso da terra, a erodibilidade do solo, a erosividade da chuva e as proximidades à malha viária e à rede hidrográfica, todos representados como mapas matriciais, em que cada fator foi padronizado a uma escala única e contínua de 256 valores" Os pesos dos fatores foram determinados com auxílio de uma matriz de comparação pareada. A agregação dos fatores foi realizada em um SIG matricial, por meio dos dois métodos sob avaliação. No caso do método da Média Ponderada Ordenada foram estudados dois cenários diferentes, em relação aos níveis de risco e de compensação entre fatores. Os resultados obtidos foram mapas de áreas prioritárias, com graus de prioridade representados de forma contínua no espaço de 256 níveis. Para facilitar a visualização e também a análise dos resultados gerados pelos três cenários, os mapas foram reclassificados, de maneira a apresentar apenas cinco graus de prioridade. A partir dos resultados obtidos foi possível concluir que a Avaliação Multicritérios, em ambiente SIG, é adequada ao mapeamento de áreas prioritárias à restauração florestal, visando à conservação de recursos hídricos, e que o método da Média Ponderada Ordenada é o mais adequado à priorização de áreas, dada a sua flexibilidade, ao acomodar o conceito de compensação entre fatores. Essa característica permite um mapeamento mais detalhado das áreas prioritárias, que são menores e em maior número que no outro método.

Reforestation in river basins, mainly through forest restoration, has been pointed out as one of the most feasible and cheapest solutions for the issue of good-quality water production for human consumption. Conservation actions are strategic for the reduction of the cost of water treatment. Nevertheless, even forest restoration being one of the cheapest solutions, it presents a relatively high cost, needing a plan to point out priority areas for the investment, of limited financial resources, in reforestation. Different approaches can be employed in the determination of those areas, like the use of hydrologic models, sediment yield indices etc., but the need of representation of the spatial distribution of the areas to be restored makes the use of Geographic Information Systems indispensable, due to their ability of spatial data analysis. In the last years, several methods for the determination of priority areas, running in GIS, have been developed, standing out those based on multicriteria analysis. The difference among the methods resides in the way they aggregate the criteria, mainly regarding the manner they deal with issues such as risk and trade-off. Thus, this study had the objective to analyze the Multicriteria Evaluation, in a GIS environment, through the comparison between the methods of Weighted Linear Combination and Ordered Weighted Averaging, in the generation of maps of priority areas for forest restoration, in the . Corumbataí river basin, State of São Paulo, aiming at the conservation of water resources. The factors used were the land-use adequacy, soil erodibility, erosivity, proximity to roads and proximity to the drainage network, ali of them represented by raster maps, where each factor was standardized to a 256-value continuous scale. The factor weights were determined with the help of a pairwise comparison matrix. Factors aggregation was performed in a raster.;based GIS, with the methods under evaluation. In the case of the Ordered Weighted Averaging, two different scenarios, regarding the levels of risk and trade-off among factors, were studied. The results obtained were maps of priority areas, with levels of priórity represented on a continuous way, from O to 255. In order to make it easy the visualization and also the analysis of the results generated by the three scenarios, the maps were re-classified, to show only five levels of priority, from very low through very high. From the results obtained it was possible to conclude that the Multicriteria Evaluation, in a GIS environment, fits well to the mapping of priority areas for forest restoration, aiming at the conservation of water resources, and that the method of Ordered Weighted Averaging is the more adequate to the prioritization of areas, due to its flexibility, accommodating the concept of trade-off among factors. Such characteristic allows a more detailed mapping of the priority areas, which results smaller and more numerous than the ones generated by the Weighted Linear Combination.