MODELO GEOESPACIAL MULTICRITÉRIO PARA AVALIAÇÃO DA SEGURANÇA HÍDRICA NO CONTEXTO DO MAIOR DESASTRE SOCIOAMBIENTAL DE MINERAÇÃO URBANA EM CURSO NO MUNDO: CASO DE MACEIÓ (AL)
Insegurança hídrica; Sistema de Informação Geográfica; Apoio à Decisão Multicritério; Análise de risco.
A insegurança hídrica afeta aproximadamente um bilhão e meio de pessoas em regiões de alta vulnerabilidade no mundo, sendo agravada por eventos extremos e problemas complexos. Ela se torna ainda mais crítica em cidades como Maceió (AL), Brasil, onde ocorre o maior desastre socioambiental urbano em andamento no mundo, causado pela mineração de sal-gema. Devido aos impactos da subsidência causados pela mineração na cidade, milhares de pessoas precisaram abandonar suas casas e ocupar outros espaços que já ofereciam serviços deficitários à população, o que gerou um desequilíbrio ainda maior e sobrecarregou a coisa pública de diversas formas. Embora existam análises realizadas nesses contextos para informar a população sobre a situação enfrentada, a insegurança hídrica ainda não foi abordada em outros estudos. Dessa forma, este estudo propõe um modelo geoespacial multicritério para realizar a classificação dos níveis de insegurança hídrica em Maceió. A pesquisa adotará uma abordagem geoespacial multicritério multimetodológica, utilizando a Análise Exploratória Fatorial para reduzir a dimensionalidade dos dados de variáveis relevantes na avaliação da insegurança hídrica, sem perda de informações, em combinação com um Sistema de Informação Geográfica integrado ao método multicritério FITradeoff para a problemática de classificação, com o intuito de gerar uma ferramenta visual informativa para a sociedade atingida pelo desastre, para os formuladores de políticas públicas e, principalmente, para que os gestores da empresa envolvida no desastre possam identificar as zonas de insegurança hídrica na cidade. Além disso, o estudo visa apoiar a formulação de políticas públicas e estratégias de gerenciamento de risco hídrico mais eficazes e duradouras nas áreas afetadas pelo desastre. Finalmente, o modelo poderá ser replicado a outras regiões do Brasil e do mundo que enfrentam desafios semelhantes.