Formação de clusters georreferenciados por desastres naturais extremos: estudo de caso para apoiar a previsão da entrega de itens humanitários no estado de Santa Catarina
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| dc.contributor |
UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina |
pt_BR |
| dc.contributor.advisor |
Dávalos, Ricardo Villarroel |
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| dc.contributor.author |
Vieira, Gabriel Botter |
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| dc.date.accessioned |
2026-09-08T14:46:20Z |
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| dc.date.available |
2026-09-08T14:46:20Z |
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| dc.date.issued |
2026-09-15 |
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| dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/275450 |
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| dc.description |
Tecnologia e inovação |
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| dc.description.abstract |
Eventos climáticos têm se tornado recorrentes no Brasil e diante da intensificação desses desastres, motivados pela mudança climática extrema, torna-se essencial a ajuda humanitária. Este artigo tem como finalidade aplicar a formação de clusters para situações de desastres naturais extremos em municípios atingidos no estado de Santa Catarina (SC).
A principal contribuição é identificar as regiões mais suscetíveis à ocorrência de diferentes eventos climáticos a partir de agrupamentos e identificar os municípios susceptíveis a isto. Desta forma, as organizações humanitárias que ajudam nas ações preventivas, de socorro, assistenciais e reconstrutivas de SC podem agregar estas informações ao plano de ajuda humanitária dos municípios com maior tendência de ocorrência de desastres.
Para a formação dos agrupamentos, foram aplicados os métodos de K-means e clusterização hierárquica, possibilitando comparar diferentes padrões de similaridade entre os municípios. Os resultados permitem identificar grupos com diferentes níveis de ocorrência de desastres e características socioeconômicas e de vulnerabilidade, contribuindo para uma melhor compreensão dos municípios mais suscetíveis e para o direcionamento de estratégias de prevenção, preparação e resposta humanitária em SC.
Para complementar a análise, foram utilizados indicadores socioeconômicos e de vulnerabilidade, como o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM), Índice de Progresso Social (IPS) e Índice de Vulnerabilidade Climática dos Municípios (IVCM), permitindo relacionar a ocorrência de desastres às condições sociais e à vulnerabilidade dos municípios. |
pt_BR |
| dc.format.extent |
Aceito para publicação nos anais do ENEGEP 2026: VIEIRA, G.B.; VILLARROEL DÁVALOS, R. LIMA, F. SANTOS. CLUSTERS POR EVENTOS CLIMÁTICOS EXTREMOS: UMA ANÁLISE COMPARATIVA PARA APOIAR AJUDA HUMANITÁRIA EM SANTA CATARINA. In: Encontro Nacional de Engenharia de Produção - ENEGEP - 2026. |
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| dc.language.iso |
por |
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| dc.publisher |
Florianópolis, SC |
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| dc.subject |
Logística Humanitária |
pt_BR |
| dc.subject |
Cadeia de Suprimentos Humanitária |
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| dc.subject |
Clusterização |
pt_BR |
| dc.subject |
Machine Learning |
pt_BR |
| dc.subject |
Georreferenciamento |
pt_BR |
| dc.title |
Formação de clusters georreferenciados por desastres naturais extremos: estudo de caso para apoiar a previsão da entrega de itens humanitários no estado de Santa Catarina |
pt_BR |
| dc.title.alternative |
Formation of georeferenced clusters of extreme natural disasters: a case study to support the forecasting of humanitarian item deliveries in the state of Santa Catarina |
pt_BR |
| dc.type |
video |
pt_BR |
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