Dissertação de Mestrado

A localização de abrigos humanitários é uma decisão estratégica crítica em desastres, frequentemente tomada sob incerteza e pressões conflitantes. Esta dissertação propõe e valida um framework de apoio à decisão de ponta a ponta para a localização e alocação de abrigos humanitários, preenchendo a lacuna entre modelos teóricos de otimização e a aplicabilidade prática no contexto brasileiro. A modelagem combinada integra Análise Multicritério (Fuzzy AHP e Fuzzy TOPSIS) e Otimização Multiobjetivo em um Sistema de Informação Geográfica (SIG), através de plataforma de código aberto (QGIS). O método foi validado através de um estudo de caso com a Defesa Civil de Santo André-SP, envolvendo a elicitação de critérios com especialistas locais. Os resultados da elicitação indicaram que a "Qualidade da Infraestrutura" é o critério mais preponderante para a seleção de abrigos. A análise de cenários pôde identificar o ponto de saturação da rede atual e quantificou a fragilidade da malha, através da consideração restrições orçamentárias, que aumentaram em 190% o número de desabrigados não atendidos. Além disso, as análises de sensibilidade comprovaram o valor estratégico da expansão da rede com abrigos móveis, capaz de reduzir o déficit de atendimento em 17,5% em eventos extremos. Conclui-se que a plataforma desenvolvida oferece uma contribuição tecnológica robusta, permitindo a transição de um planejamento estático para uma gestão de contingência e baseada em evidências.

The location of humanitarian shelters is a critical strategic decision in disasters, often made under uncertainty and conflicting pressure. This dissertation proposes and validates an end-to-end decision support framework for the location and allocation of humanitarian shelters, filling a gap between theoretical optimization models and practical applicability in the Brazilian context. The hybrid methodology integrates Multi- Criteria Analysis (Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS) and Multi-Objective Optimization in a Geographic Information System (GIS), using an open-source platform (QGIS). The method was validated through a case study with the Civil Defense of Santo André-SP, involving the elicitation of tenders with local experts. The elicitation results indicated that "Infrastructure Quality" is the most preponderant factor selected for shelter selection. Scenario analysis was able to identify the saturation point of the current network and quantify the fragility of the network, through the supervision of budgetary constraints, which increased the number of unserved displaced persons by 190%. Furthermore, sensitivity analyses have proven the strategic value of expanding the network with mobile shelters, capable of reducing the service deficit by 17.5% in extreme events. It is concluded that the developed platform offers a robust technological contribution, allowing the transition from static planning to evidencebased contingency management.