| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
| dc.contributor.advisor | Lima, Carlos Henrique Ribeiro | - |
| dc.contributor.author | Oliveira, Mateus Hollenbach Zorzo | - |
| dc.identifier.citation | OLIVEIRA, Mateus Hollenbach Zorzo. Classificação dos municípios brasileiros quanto ao estado de vulnerabilidade a eventos hidrológicos críticos e gestão pública em drenagem urbana a partir dos dados do SNIS. 2022. 62 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Ambiental) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022. | - |
| dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2022. | - |
| dc.description.abstract | O aumento das ocorrências de desastres naturais derivados de eventos hidrológicos extremos, também relacionado aos avanços desordenados dos processos de urbanização, produzem consequências severas à uma parcela vulnerável da população em todo mundo. Dessa forma, com o objetivo de propor uma nova classificação aos municípios brasileiros quanto à esse estado de vulnerabilidade,asuaeficiêncianagestãodosserviços de drenagem urbana e com base em técnicas de aprendizado de máquina, o presente trabalho aplicou, no banco de dados dos SNIS, o modelo de clusterização do K-Means conseguindo formar quatro grupos distintos entre si e com características nos indicadores de risco que evidenciaram o estado de vulnerabilidade desses grupos e nas características econômico-financeiras e de infraestrutura que permitiram avaliar a eficiência dos serviços de drenagem urbana, produzindo conhecimentos capazes melhorar a tomada de decisão dos órgãos públicos nesses municípios. | - |
| dc.rights | Acesso Aberto | - |
| dc.subject.keyword | Desastres naturais | - |
| dc.subject.keyword | Drenagem urbana | - |
| dc.subject.keyword | Aprendizado de máquina | - |
| dc.title | Classificação dos municípios brasileiros quanto ao estado de vulnerabilidade a eventos hidrológicos críticos e gestão pública em drenagem urbana a partir dos dados do SNIS | - |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | - |
| dc.date.accessioned | 2026-11-08T22:33:42Z | - |
| dc.date.available | 2026-11-08T22:33:42Z | - |
| dc.date.submitted | 2022-09-20 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/46251 | - |
| dc.language.iso | Português | - |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | - |
| dc.description.abstract1 | The increase in the occurrence of natural disasters derived from extreme hydrological events, also related to the disorderly advances of urbanization processes, produce severe consequences for a vulnerable part of the population worldwide. Thus, with the objective of proposing a new classification to Brazilian municipalities regarding this state of vul- nerability, its efficiency in management of urban drainage services and based on machine learning techniques, the present work applied, in the database of SNIS, the clustering model of K-Means managed to create four distinct groups with characteristics in the risk indicators that evidenced the vulnerability state of these groups and in the economic- financial and infrastructure characteristics that made it possible to evaluate the efficiency ofurbandrainageservices,producingknowledgecapableofimprovingthedecision-making of public bodies in these municipalities. | - |
| Aparece na Coleção: | Engenharia Ambiental
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