Uma abordagem multicritério para a priorização de vias pavimentadas

<jats:p>&lt;p&gt;Este trabalho apresenta um modelo de priorização de vias que integra métodos de avaliação multicritério em ambiente de Sistema de Informação Geográfica (SIG). Critérios objetivos e subjetivos são utilizados como base no apoio à tomada de decisão. O estudo de caso desenvolvido para a cidade de São Carlos - SP possibilitou a exploração do modelo com o desenvolvimento de cenários de avaliação, gerados através da combinação de critérios pelos métodos de WLC (&lt;em&gt;Weighted Linear Combination &lt;/em&gt;) e OWA (&lt;em&gt;Ordered Weighted Average&lt;/em&gt;), com intuito de integrar os riscos na análise. Os diversos cenários foram gerados com o objetivo de priorizar as vias pavimentadas com relação à sua localização, condição do pavimento, hierarquia viária e custos das estratégias previstas. O modelo mostrou-se eficiente em várias etapas do processo, destacando-se o fato de considerar de forma simples os conceitos de priorização de vias e integrá-los numa ferramenta poderosa de análise espacial.&lt;/p&gt;</jats:p>

section_content: A gestão das atividades de conservação de vias por um órgão responsável traz benefícios aos usuários de rodovias e vias urbanas e à população, pois os recursos públicos destinados à conservação destas vias são aplicados com maior eficiência. Também, a administração, em seus diversos níveis é beneficiada devido à maior possibilidade de se adotar decisões corretas e coordenadas entre os diversos setores do órgão responsável, público ou privado. Entretanto, Visconti (2000) comenta que os principais fatores externos condicionantes de um sistema de gestão de vias urbanas são os recursos orçamentários, os dados necessários ao sistema e as diretrizes políticas e administrativas. As vias pavimentadas representam um valioso patrimônio cuja conservação e restauração são essenciais para a sua preservação. 

A definição das prioridades de conservação deve ser realizada considerando todos os fatores técnicos e econômicos, não apenas a curto prazo, mas também analisando as conseqüências de todos os custos e bene-1 Josiane Palma Lima, Universidade Federal de Itajubá, Instituto de Engenharia de Produção e Gestão, Itajubá, MG, Brasil. (e-mail: jplima@unifei. edu. br). 

2 Rui António Rodrigues Ramos, Universidade do Minho, Departamento de Engenharia Civil, Minho, Portugal. (e-mail: rramos@civil. uminho. pt). 

3 José Leomar Fernandes Júnior, Universidade de São Paulo, Escola de Engenharia de São Carlos, São Carlos, SP, Brasil. (e-mail: leomar@sc. usp. br). 

Manuscrito recebido em 2/7/2008 e aprovado para publicação em 29/6/2009. Este artigo é parte de TRANSPORTES, volume XVII, número 1, junho de 2009. ISSN: 1415-7713. fícios a médio prazo. Isso se faz através da utilização de sistemas de gerência que permitam, através dos respectivos modelos de desempenho, simular os efeitos de diferentes estratégias de conservação. No entanto, mesmo na ausência destes meios de apoio à simulação de diferentes cenários (os modelos de desempenho), existe a possibilidade de determinar as prioridades de conservação através de um conjunto de critérios de compreensão bastante racional (Pereira & Miranda, 1999). 

Atualmente, há vários modelos propostos, utilizando diferentes critérios, para a definição das prioridades de manutenção e reabilitação (M&R) de uma rede de vias pavimentadas. Quase sempre os órgãos responsáveis utilizam modelos de priorização que consideram as intervenções anuais, através do ranking de projetos candidatos às atividades de M&R em cada ano do período de análise. Estes métodos desenvolvem índices de prioridades utilizando formulações matemáticas, baseadas em um fator ou uma combinação de fatores de priorização. A partir de uma lista de projetos prioritários os engenheiros de pavimentos podem justificar os gastos nos investimentos em manutenção de pavimentos. Encontram-se vários trabalhos recentes (Chen et al., 1993; Misra et al., 2003, Mohammad et al., 2004; Chandran et al., 2007; Albuquerque, 2007) utilizando índices de prioridades de intervenção, indicando que o tema ainda continua motivando o interesse para o desenvolvimento de novas pesquisas. O que se observa claramente em vários trabalhos acerca do tema é que, as seções prioritárias herdam com naturalidade um caráter que leva a medi-das ou avaliação envolvendo inúmeros atributos, razão pela qual se justifica o desenvolvimento de um modelo fundamentado em métodos de avaliação multicritério para obtenção dos seus índices. 

O presente trabalho aborda à questão da priorização de vias pavimentadas utilizando-se de componentes espaciais de análise (com o uso de Sistema de Informação Geográfica -SIG) e o estudo de critérios de decisão, muitos deles subjetivos (com as técnicas de Avaliação Multicritério, do inglês Multicriteria Decision Analysis -MCDA). Por este motivo, os SIGs se apresentam, observando a literatura especializada (Jankowski et al., 2001; Costa et al., 2004; Rodrigues et al., 2004; Zambon, 2004), como a plataforma ideal para a aplicação da técnica de avaliação multicritério. Pelo seu lado, a avaliação multicritério oferece uma vasta coleção de técnicas e procedimentos que permitem revelar as preferências dos decisores e incorporálas em tomadas de decisão baseadas em SIG. Os SIGs, por sua vez, integram técnicas de gestão de dados que permitem gerir e manusear a informação em que se baseiam os índices (Lima, 2007; Mello et al. 2001; Ramos, 2000). 

Portanto, é objetivo deste trabalho apresentar um modelo de priorização de vias, desenvolvido por Lima (2007), que integra métodos de avaliação multicritério em ambiente de Sistema de Informação Geográfica (SIG). Critérios objetivos e subjetivos são utilizados como base no apoio à tomada de decisão. Através de um estudo de caso desenvolvido para a cidade de São Carlos -SP foi possível identificar as potencialidades deste modelo no apoio à decisão na gestão de vias pavimentadas.
section_name: INTRODUÇÃO

section_content: A priorização de vias pode ser desenvolvida de acordo com diferentes pressupostos, em função do desígnio que se pretende alcançar e das respectivas variáveis associadas. De modo geral, o estudo desenvolvido abrange duas visões distintas, que podem ser consideradas autonomamente ou em conjunto, na identificação dessas priorizações. A primeira trata-se de uma visão socioeconômica, em que projetos consideram soluções estratégicas, buscando minimizar o custo das intervenções e maximizar o benefício dos usuários, no sentido de melhorar a qualidade de vias de acesso a locais específicos. E, a segunda, trata-se de uma visão técnica, em que a meta é manter a rede em boas condições para circulação do tráfego, mas procurando também aumentar a vida útil dos pavimentos (Saaty, 1977; Bana e Costa & Vasnick, 1994 e 2007; Salomon et al., 1999; Zietsman et al., 2003). Os vários métodos diferem no modo como as preferências em relação aos vários atributos são especificadas e no modo como as alternativas são ordenadas (Cafiso et al., 2002).
section_name: MODELO DE PRIORIZAÇÃO DE VIAS PAVIMENTADAS

section_content: A tomada de decisão de âmbito espacial e multicritério requer uma articulação entre os objetivos de um ou mais decisores e a identificação dos atributos necessários na determinação do grau em que esses objetivos serão atingidos. Um atributo é medido de acordo com o seu desempenho em relação ao objetivo. Ao objetivo e aos respectivos atributos, por formarem uma estrutura hierárquica de critérios de avaliação para um determinado problema de decisão, devem ser atribuídos um peso, que virá representar a importância relativa de cada um em relação a sua contribuição na obtenção de um índice global. Portanto, primeiramente foi definido um conjunto de critérios (ou atributos) de decisão efetivamente relevantes, estabelecidos para o modelo de priorização, com base em questionários e opinião de especialistas e profissionais responsáveis por obras e serviços relacionados com os pavimentos urbanos (Lima, 2007), conforme apresentado na Tabela 1. Depois de estruturado o conjunto de critérios que fará parte do processo de avaliação é necessário definir a importância que cada critério e grupos de critérios têm em relação ao objetivo almejado, ou seja, a priorização de vias pavimentadas. 

De um conjunto de procedimentos para a definição de pesos, estabelecidos e utilizados por diversos autores, alguns dos mais usuais são (Malczewski, 1999) : Escala de n pontos (introduzido por Osgood et al.,1957) ; Distribuição de pontos e sua variante, estimativa de rácios (Easton, 1973) ; Analytic Hierarchy Process -AHP (Saaty, 1980) ;

Rank sum e rank reciprocal (Stillwell et al., 1981), baseados na ordenação de critérios. 

Conforme Cafiso et al. (2002), o AHP parece ser uma das técnicas que mais se adapta nas aplicações e decisões na gerência de infra-estruturas viárias, mostrando-se satisfatório na integração com os Sistemas de Gerência de Pavimentos (SGPs), como por exemplo o HDM-4 (Highway Development and Management Tool), porque produz um índice baseado num ranking com medida do desempenho das alternativas. Finalmente, no modelo apresentado, para a definição dos pesos dos critérios adotou-se o método de comparação par a par proposto por Saaty (1980) no Processo Analítico Hierárquico (do inglês Analytic Hierarchy Process -AHP) com a escala composta por nove níveis numéricos para expressar e normalizar os julgamentos efetuados, conforme a Figura 1. Por meio dessa técnica, pesos e prioridades são derivados a partir de um conjunto de julgamentos subjetivos realizados por avaliadores ou participantes envolvidos no processo. 

A comparação par a par, entre os n critérios, é realizada a partir de uma matriz recíproca quadrada n x n, onde os critérios estão dispostos na mesma ordem ao longo das linhas e das colunas. Portanto, o valor a ij representa a importância do critério da linha i em relação ao critério da coluna j, conforme a Equação 1. Para mais detalhes sobre a aplicação do método de comparação par a par de critérios, ver Ramos (2000), Lima (2007). 

A Tabela 1 apresenta o conjunto de critérios agregados ao modelo. Alguns critérios não puderam ser considerados na aplicação desenvolvida devido à falta de dados confiáveis. Os pesos foram remodelados com base nos graus de importância atribuídos pelos avaliadores especialistas para os fatores em questão, sempre levando em conta o grau de consistência da avaliação. 

Do conjunto de critérios mostrados na Tabela 1, juntamente com os pesos atribuídos pelos avaliadores, os critérios que não foram considerados no estudo de caso são: Nível 3-Idade desde a última intervenção, Proximidade a Portos e Aeroportos; e Nível 2 -Ques- Portanto, para aplicar o modelo de priorização de vias pavimentadas é necessário que sejam conhecidos os seguintes dados: a rede viária existente, os critérios de decisão, os pesos a aplicar a cada critério e aos grupos de critérios, as funções de normalização e as informações pertinentes a cada critério.
section_name: Identificação e avaliação dos critérios de decisão

section_content: Os critérios envolvidos são expressos em termos de características da via ou da seção de pavimento. Essas características podem assumir valores numéricos (objetivos) ou lingüísticos (subjetivos), dependendo do tipo de critério que está sendo considerado. Para que os valores dos diferentes critérios possam ser agregados é necessário efetuar a sua normalização. Os critérios contínuos são normalizados recorrendo-se a funções fuzzy, segundo as quais um conjunto de valores expresso numa dada escala é convertido num outro, comparável e expresso numa escala normalizada (neste trabalho, de 0 a 1). Por outro lado, alguns critérios com valores lingüísticos subjetivos são normalizados atribuindo-se valores de scores de forma arbitrária, dentro da mesma escala adotada para os critérios contínuos. A forma arbitrária de atribuir valores de scores dentro de uma determinada escala normalizada não afeta a confiabilidade da análise, sendo que é sempre possível adaptá-la a cada aplicação, atribuindo valores e variáveis diferentes para serem estudados caso a caso. Do mesmo modo, também é possível incorporar diversas formas de funções fuzzy ao processo, sendo as mais conhecidas: sigmoidal, j-shaped, linear e complexa (Zadeh, 1965). A função fuzzy sigmoidal, com os pontos de controle x a e x b, utilizada para a normalização do critério Índice da Condição do Pavimento (Critério B2, Tabela 1), por exemplo, é apresentada na Figura 2. Uma vez normalizados os scores dos critérios, esses são combinados de acordo com a regra de decisão. Existem diversas classes de operadores para a combinação de critérios (para uma descrição extensiva ver Malczewski, 1999). Os mais utilizados nos processos de decisão espacial são a Combinação Linear Ponderada (WLC, do inglês Weighted Linear Combination) e a Média Ponderada Ordenada (OWA, do inglês Ordered Weighted Average). 

A expressão que agrega todos os scores normalizados (Equação 1) corresponde a um WLC (Voogd, 1983), combinando os fatores através de uma média ponderada e permitindo aos critérios compensar entre eles as suas qualidades (Trade-off). O OWA (Yager, 1988) além de utilizar os pesos de critérios usados no procedimento WLC, considera outro conjunto de pesos. Os novos pesos denominam-se "pesos ordenados", do inglês Order Weights, uma vez que sua aplicação depende de uma determinada ordenação dos fa- tores que agregam (Eastman et al., 1998). Depois da aplicação do primeiro conjunto de pesos aos fatores (tal como no procedimento WLC), os scores resultantes (agora ponderados) são ordenados do valor mais baixo para o mais elevado. Ao fator com o score ponderado mais baixo (o primeiro da lista ordenada) é aplicado o primeiro order weight, ao fator com o segundo valor mais baixo é aplicado o segundo order weight, e assim sucessivamente. Trata-se, portanto, de ponderar os fatores de acordo com sua ordem, do mínimo para o máximo. Fazendo variar os order weights, o procedimento OWA permite implementar uma gama vastíssima (na verdade infinita) de operadores de agregação. 

Em um processo de decisão que envolva três fatores, um conjunto order weight [1 0 0] aplicaria todo o peso ao fator com o menor score, produzindo assim uma solução sem risco (dita pessimista ou conservadora), equivalente ao operador lógico AND; um conjunto order weight [0 0 1], pelo contrário, aplicaria todo o peso ao fator de mais alto score, produzindo assim uma solução de elevado risco (dita otimista), equivalente ao operador lógico OR; um conjunto order weight [0,33 0,33 0,33], por sua vez, aplicaria igual peso a todos os fatores, produzindo assim uma solução de risco neutro (intermédia), equivalente ao operador WLC (Eastman et al., 1998). Nos dois primeiros casos, apenas os scores extremos são considerados (o mínimo no primeiro e o máximo no segundo), o que significa que os fatores não podem ser compensados uns pelos outros (ausência de Tradeoff). Contudo, no terceiro caso, como foi atribuído um conjunto de "pesos ordenados" perfeitamente equilibrado, os fatores podem compensar-se mutuamente (Trade-off total), no sentido em que maus scores em alguns fatores podem ser compensados por bons scores em outros. Portanto, este terceiro caso é um equivalente do WLC ou, ainda mais corretamente, o procedimento WLC é um caso particular do procedimento mais geral OWA. Qualquer combinação de order weights é possível, mas observando-se sempre a unidade do somatório. A Figura 3a representa um espectro triangular estratégico de decisão, definido pela ati-tude de risco e pelo nível de Trade-off (Ramos, 2000; Lima, 2007). A Figura 3b apresenta os vários pontos de decisão utilizados neste trabalho. O deslocamento relativo dos order weights no sentido do mínimo ou do máximo controla o nível de risco, designado por ANDness. Por sua vez, a homogeneidade da distribuição dos order weights através das posições controla o nível global de Trade-off. 

O nível de risco (ANDness) e a compensação entre scores (Trade-off) são medidos, respectivamente, através das Equações 3 e 4, onde n é o número total de fatores, i é a ordem de cada fator e O i é o peso (order weight ) do fator de ordem i (Eastmann et al.,1998).
section_name: Normalização e combinação de critérios

section_content: O modelo de priorização de vias foi aplicado à rede de vias urbanas da cidade de São Carlos (SP). O município de São Carlos está situado na região central do estado de São Paulo, Brasil, a 230 km da capital do estado. A cidade de São Carlos pode ser considerada uma típica cidade média brasileira e apresenta em torno de 4. 000. 000 m 2 de vias urbanas, organizadas ortogonalmente, sendo que aproximadamente 6. 000 seções são pavimentadas (2. 800. 000 m 2 de vias com pavimento flexível). 

A plataforma SIG adotada para a implementação do Estudo de Caso foi o ArcView 3. 2, utilizando o formato vetorial do software, dentro do qual foi agregado o modelo desenvolvido e foram desenvolvidas todas as etapas necessárias à sua implementação. A análise espacial dos dados é uma importante aliada para esse tipo de decisão e os SIGs permitem que as informações do mundo real sejam retratadas de forma muito próxima da realidade, através da localização geográfi- ca. Cada seção ou segmento da rede viária é avaliada de forma independente, de acordo com seus próprios atributos. 

O modelo foi desenvolvido com base numa estrutura hierárquica de decisão, que foi adaptada para o estudo de caso, conforme a Figura 4 e os códigos da Tabela 1. O processo considera múltiplos critérios organizados em vários níveis, em grupos e subgrupos de critérios. A aplicação do modelo só é possível se todas as informações em relação aos critérios de decisão forem coletadas e tratadas para posterior utilização em SIG. Sendo assim, este trabalho contou com levantamento de campo, desenvolvimento de inventário sobre características físicas e geométricas de ruas e com a avaliação do pavimento de toda a rede da cidade (Para mais detalhes do levantamento ver Lima et al., 2004). 

No intuito de gerar um conjunto de cenários de avaliação de prioridades, as combinações de fatores WLC e OWA são realizadas de acordo com cada nível e agrupamento da estrutura (Figura 4). A Tabela 2 mostra os procedimentos adotados bem como a nomenclatura dada para cada agrupamento por nível de decisão, de acordo com os códigos dos critérios da Tabela 1 e agrupamentos da Figura 4. O resultado da aplicação destes procedimentos é a produção de vários mapas contendo a rede viária da cidade de São Carlos, cada um representando um cenário que caracteriza a prioridade de intervenção para cada seção da rede. Estes cenários diferem na forma como os critérios de decisão foram combinados e cabe ao decisor escolher a melhor alternativa.
section_name: PRIORIZAÇÃO DE VIAS PAVIMENTADAS -ESTUDO DE CASO REAL

section_content: Na combinação dos critérios do Grupo A, foi realizada a combinação nomeadamente WLC_A (Tabela 2), agrupando os scores normalizados dos fatores A1, A2 e A3 do nível 2, no qual deu origem ao mapa A, representando o grupo A -Fatores Associados à Hierarquia Viária no nível 1, conforme as Figuras 5a, 5b, 5c e 5d. 

De acordo com a escala adotada, as seções com prioridade máxima são aquelas que possuem score máximo, ou seja, valor 1,0 e cor vermelha. De acordo com o mapa A (Figura 5d), observam-se, entre outras, que três grandes e importantes vias da cidade foram priorizadas, com score entre 0,8 e 1,0 (sendo o intervalo possível de 0 a 1,0), evidenciando a importância relativa da hierarquia das vias e de outras que podem ser vistas no mapa. O mapa não possui seções com scores zero (sem prioridade), com média de valores de 0,621.
section_name: Combinações de critérios do Grupo A (Nível 2)

section_content: A combinação dos critérios do Grupo B, contou primeiramente com a combinação WLC_B1 no nível 3 C3ii, C3iii, C3iv, C3v, C3vi OWA_C3 para gerar o Mapa B1 que representa o critério de Índices Combinados de Defeitos. Em seguida foi realizada a combinação OWA_B (Tabela 2) do nível 2 para gerar os Mapas Bi, Bii e Biii, representando três cenários de diferentes riscos (Pontos de decisão na Figura 3). Para compor o Índice Combinado de Defeitos (Mapa B1) adotou-se o método proposto por Lee & Park (1997) para priorização de pavimentos (Equação 4). É um método de combinação ponderada (WLC_ B1) que agrega a importância relativa de cada tipo de defeito aos valores normalizados de severidade e extensão. FCI (Weighted Fuzzy Condition Index) é Índice de Condição Ponderado Fuzzy, w ki é o peso subjetivo do defeito k com nível de severidade i, A ki é a extensão do defeito k com severidade i e S i são valores subjetivos do nível de severidade i (Bandara & Gunaratne, 2001). 

Os cenários Bi, Bii e Biii, que representam o grupo B (Fatores Associados a Questões Técnicas e Operacionais) foram gerados através do procedimento OWA_B, combinando os scores ponderados dos fatores dos mapas B1 (Índice Combinado de Defeitos) e B2 (Índice da Condição dos Pavimentos) e contando com novos conjuntos de pesos (Order Weights), conforme a Tabela 3. As Figuras 5e, 5f, 5g, 5h e 5i apresentam, respectivamente, os mapas do grupo B do Nível 2, B1, B2 e os resultantes do Nível 1, Bi, Bii e Biii. 

O cenário de risco neutro Bi (Figura 5g, com tradeoff total) apresentou valores bem variados dentro da escala considerada, pois os scores baixos são compensados por scores altos, o que resulta em valores intermediários. Para efeito de exemplo, uma determinada seção apresentou no mapa B1 (Figura 5e), cor amarelo (score = 0,571), no mapa B2 (Figura 5f) cor vermelha (score = 0,90) e no cenário Bi apresentou cor laranja (score = 0,654), indicando a neutralidade da avaliação que considera dois conjuntos de pesos, o primeiro dos critérios e o segundo dos Order Weights com igual valor para todos os scores. O cenário de risco mínimo Bii (Figura 5h), por buscar os menores scores, possui uma grande porcentagem de cores verdes (scores entre 0,0 e 0,2). O cenário de risco máximo Biii (Figura 5i), ao contrário do mínimo, apresenta valores mais elevados. Se compararmos o cenário de risco mínimo Bii com o cenário de risco máximo Biii (ambos sem trade-off), no primeiro somente em 2 % das seções há valores maiores que 0,4, enquanto no segundo aumentou para 35%, sendo a distribuição dessas seções muito mais ampla no cenário Biii_n.
section_name: Combinações de critérios do Grupo B (Níveis 3 e 2)

section_content: Na combinação dos critérios do grupo C realizaram-se os seguintes processos: WLC_C1: agrupamento dos scores normalizados dos critérios C1. 1 a C1. 3, dando origem ao mapa C1 do Nível 2 (Figura 6a); WLC_C2: agrupamento dos scores normalizados dos critérios C2. 1 a C2. 7, dando origem ao mapa C2 do Nível 2 (Figura 6b); OWA_C3: agrupamento dos scores ponderados dos critérios C3. 1 a C3. 5, contando com novos conjuntos de pesos (Order Weights -Tabela 4), originando os cenários C3i, C3ii, C3iii, C3iv, C3v e C3vi do Nível 2; OWA_C: agrupamento dos mapas C1, C2 e C3i (risco neutro), contando com novos conjuntos de pesos (Order Weights -Tabela 5). A combinação deu origem aos cenários Ci, Cii e Ciii do Nível 1, representando o Grupo C, Fatores Associados à Localização. Além dos grupos A, B e C, o grupo D também faz parte do nível 1, porém não contém outros níveis mais baixos da estrutura hierárquica, sendo o mapa D (Figura 6l) desenvolvido diretamente através de scores normalizados referentes aos custos de M&R de pavimentos. Portanto, a Figura 6 apresenta os mapas do grupo C, no nível 2: C1, C2; C3i, C3ii, C3iii, C3iv, C3v, C3vi e os resultantes do Nível 1: Ci, Cii e Ciii, e o mapa do grupo D (Nível 1). Portanto, a Figura 6 apresenta os mapas do grupo C, no nível 2: C1, C2; C3i, C3ii, C3iii, C3iv, C3v, C3vi e os resultantes do Nível 1: Ci, Cii e Ciii, e o mapa do grupo D (Nível 1). 

Tabela 3: Cenários de avaliação empregados para gerar mapas do Grupo B
section_name: Combinações de critérios do Grupo C (Níveis 3 e 2) e Grupo D

section_name: Cenários Order Weights AND-Ness

section_name: Tradeoff

section_content: Bi (0,50; 0,50) 0,50 1,00 Risco neutro Trade-off total Bii (1,00; 0,00) 1,00 0,00 Risco mínimo Sem Trade-off Biii (0,00; 1,00) 0,00 0,00 Risco máximo Sem Trade-off

Os cenários de risco mínimo (ii) ou máximo (iii) limitam, inferior ou superiormente, a tomada de decisão, enquanto que no cenário de risco neutro (i) os scores são compensados, resultando em valores intermediários. No mapa Ci (Figura 6i -risco neutro) predominam as tonalidades verdes e azuis, com algumas seções em amarelo na região central e em locais pró-ximos a postos de saúde (valores baixos, com apenas 4,5% de valores nulos). Também é perceptível a presença de maior prioridade (cor laranja) em seções próximas a rodovias. O mapa Cii (Figura 6j -risco mínimo) é quase totalmente verde com aproximadamente 98% das seções com scores iguais a zero, salientando algumas seções próximas ao terminal rodovi- (0,20; 0,20; 0,20; 0,20; 0,20) 0,50 1,00 i: risco neutro -trade-off total
section_name: Atitudes de Risco

section_name: C3i

section_content: (1,00; 0,00; 0,00; 0,00; 0,00) 1,00 0,00 ii: risco mínimo-sem trade-off C3iii (0,00; 0,00; 0,00; 0,00; 1,00) 0,00 0,00 iii: risco máximo -sem trade-off C3iv (0,50; 0,20; 0,15; 0,10; 0,05) 0,75 0,60 iv: baixo risco -trade-off parcial C3v (0,05; 0,10; 0,15; 0,20; 0,50) 0,25 0,60 v: alto risco -trade-off parcial C3vi (0,30; 0,15; 0,10; 0,15; 0,30) 0,50 0,79 vi: risco neutro -trade-off parcial Na primeira etapa, foi realizada, em todos os níveis, uma análise de decisão neutra. Entretanto, a segunda etapa combina um cenário A neutro, resultante de procedimento WLC, um cenário B pessimista (risco mínimo), um cenário C otimista (risco máximo) e um cenário D, gerado através de scores normalizados. Optou-se por uma atitude conservadora, adversa ao risco em relação às questões técnicas e operacionais (cená-rio B, menores scores são valorizados), no qual é garantido que todas as seções de vias, com scores altos, sejam identificadas. Ainda, optou-se por uma atitude neutra em relação à hierarquia viária (cenário A) e aos custos de M&R (cenário D) e uma decisão otimista, em que se valorizam os scores mais elevados quanto à localização das seções de pavimentos (cenário C). Esta decisão favorece a identificação das vias com problemas técnicos e operacionais mais graves, ou seja, defeitos e condição do pavimento que prejudicam o tráfego na via. 

A hierarquia viária e os custos da estratégia de M&R são considerados de forma neutra e, ainda, valoriza pelo menos um aspecto de localização que esteja colaborando para a priorização da via. As estatísticas Tabela 7. Cenários de avaliação empregados para gerar os mapas finais de priorização
section_name: C3ii

section_name: Procedimento

section_name: Cenário Order Weights

section_content: Pi. 1 (0,25; 0,25; 0,25; 0. 25)

Pii. 1 (1,00; 0,00; 0,00; 0,00)

Piii. 1 (0,00; 0,00; 0,00; 1,00)

A: WLC; Bi: WLC; Ci: WLC; D: Scores normalizados. 

Pi. 2 (0,25; 0,25; 0,25; 0. 25)

Pii. 2 (1,00; 0,00; 0,00; 0,00) OWA_G Piii. 2 (0,00; 0,00; 0. 00; 1,00) Em relação à escolha de seções de pavimentos, os cenários Pii. 1 e Pii. 2, de risco mínimo, oferecem poucas seções a serem priorizadas, sendo que aproximadamente 93% das seções apresentam scores nulos em ambos os mapas (seções verdes). Os mapas de risco máximo, Piii. 1 e Piii. 2, já mostram uma grande quantidade de seções amarelas (36% no Piii. 1 e 35% no Piii. 2) e laranja (3% no Piii. 1 e 2% no Piii. 2) e uma pequena parcela de seções vermelhas, que não existiam nos mapas anteriores. A seleção das seções, neste caso, torna-se mais abrangente, pois são maiores as opções de priorização. Em termos práticos, maiores investimentos seriam realizados com os cenários de risco máximo.
section_name: Cenários combinados

section_content: O objetivo geral deste trabalho foi apresentar um modelo de priorização de vias, integrando as técnicas de Análise Multicritério com as ferramentas de um Sistema de Informação Geográfica para apoiar as decisões envolvidas na conservação de pavimentos viários. O modelo mostrou-se eficiente em várias etapas do processo, destacando-se a flexibilidade devido à possibilidade de modificar a estrutura hierárquica desenvolvida, no instante que se pretende retirar ou adicionar algum critério de decisão. A aplicação do AHP possibilitou a averiguação do grau de consistência dos julgamentos, comprovando a eficiência da avaliação e a relevância dos critérios considerados, uma análise considerada de extrema importância quando se trata de tomada de decisão com múltiplos critérios. Entre-tanto, a importância atribuída a cada um dos critérios pode ser reconsiderada, dependendo das necessidades reais de cada cidade em que o modelo seja aplicado. 

A geração de alternativas de priorização de vias pavimentadas depende de forma significativa da opinião do decisor (do especialista ou técnico responsável pelo planejamento dos serviços), principalmente quando são elaborados os diversos cenários de avaliação e faz-se a opção por um deles. Por outro lado, não se pode afirmar qual dos cenários gerados, através da variação de trade-off em várias etapas, é a melhor alternativa, pois a decisão final deve considerar as necessidades de cada órgão administrativo e a disponibilidade de recursos para a execução dos serviços selecionados. Se existe disponibilidade maior de recurso para ser investido, então, pode-se considerar uma análise de risco máximo satisfatória, pois gera mapas com número mais elevado de scores altos (entre 0,6 e 1,0) do que um cenário de risco mínimo, tornando a priorização mais abrangente. 

Do ponto de vista instrumental o modelo apresentado mostra-se interessante pelo fato de considerar de forma simples os conceitos de priorização de vias e ainda integrá-lo numa ferramenta poderosa de análise espacial. A exploração do modelo pode assumir formato de utilização prática, tal como auxiliar administradores de órgãos governamentais na função de avaliar e planejar as intervenções de conservação em vias urbanas pavimentadas. Pelo estudo de caso apresentado a aplicabilidade do modelo ficou demonstrada, quer na perspectiva da sua operacionalidade quer na perspectiva da sua utilidade.
section_name: CONCLUSÕES

section_content: Os autores agradecem a CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior) pelo apoio financeiro que subsidiou o desenvolvimento desse trabalho.
section_name: AGRADECIMENTOS