Considerando a importância das áreas verdes urbanas, o objetivo desse estudo foi construir um
Sistema de Inferência Fuzzy (SIF) para avaliar sua condição e recomendar ações de melhoria,
aplicado como estudo de caso em Sorocaba/SP. A modelagem do sistema foi baseada na dinâmica
populacional e Ãndices de apoio relacionados à área verde por habitante (IAV) e seu percentual de
ocupação urbana (PAV), integrados para geração do Ãndice de Condição da Ãrea Verde Urbana
(ICV). Como resultado, constatou-se que Sorocaba/SP possui IAV elevado (104,6 m²/hab.), mas que
ocupa apenas 15,6% de sua extensão urbana, conferindo uma condição regular ao municÃpio (ICV:
6,4). Entretanto, considerando a distribuição espacial, foi avaliado um déficit expressivo de área verde
em quase todas as zonas urbanas, sobretudo no centro, considerado em péssima condição (ICV:
2,7). Em ótima condição, a zona sul foi a melhor avaliada (ICV: 8,9), seguida da zona leste
considerada boa (ICV: 7,0). As zonas norte e oeste tiveram IAV superior a 85 m²/hab., mas devido ao
baixo percentual de área ocupada (<15%), também apresentaram condição regular. A partir dessa
avaliação, além de ações recomendadas pelo SIF, ainda foram projetados incrementos progressivos,
contribuindo com diretrizes para gestão.
Considering the importance of urban green areas, the present paper aimed to construct a Fuzzy
Inference System (FIS) to evaluate its condition and to recommend action of improvement, applied in
Sorocaba/SP. The modelling of this system was based on population dynamics and indexes related to
green area per inhabitant (GAI) and Percentage of Green Areas (PGA), integrated to generate the
Urban Green Area Condition Index (GCI). As a result, it was found that Sorocaba has high GAI (104.6
m²/inhab.), but that occupies only 15.6% its urban extension, providing a regular condition to city (GCI:
6.4). However, considering its spatial distribution, it was evaluated an expressive deficit of green area
in almost all urban zones, especially in downtown, considered in very bad condition (GCI: 2.7). In very
good condition, the south zone was the best evaluated (GCI: 8.9), followed of east zone considered
good (GCI: 7.0). The North and West zones had GAI over 85m²/inhab., but because of the low
percentage of occupied area (<15%), also presented regular condition (GCI: 5.9). From this
evaluation, in addition to the recommended action by the FIS, were still projected progressive
increments of green area for the years ahead, contributing to its continuous improvement.
