Resumo: Os impactos sociais e econômicos que alagamentos podem causar em áreas urbanas são diversos e aumentam à medida que o solo é impermeabilizado. O aumento de urbanização das cidades, torna necessário implementar um melhor processo de planejamento e otimizar a gestão do espaço urbano e sua ocupação. Para isso, as gestões precisam de dados confiáveis e úteis para a tomada de decisão. Assim, os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) têm papel importante entre os mecanismos de planejamento urbano. Diante da atual situação do município de Campina Grande, Paraíba - Brasil, palco de transtornos de chuvas esporádicas e concentradas, esse estudo objetivou mapear as áreas mais susceptíveis a ocorrência de alagamentos através de um modelo baseado em SIG e MCDA (Multi-Criteria Decision Analysis). Consideraram-se cinco critérios quantitativos: declividade, altitude, vias com drenagem, distância a corpos hídricos e uso do solo. A análise ocorreu pixel a pixel baseada em premissas pré-determinadas, foram criadas funções de pertinência Fuzzy e efetuadas operações de sobreposição (overlay). Os resultados foram compatíveis com registros históricos, levantamentos oficiais e estudos prévios elaborados para a cidade, agregando confiabilidade ao modelo. Este pode ser considerado como um instrumento de gestão para o caso estudado e para cidades com problemas similares.
Abstract: The social and economic impacts caused by floods in urban areas are diverse and increase as the land becomes gradually impervious. Due to the increasing urbanization of cities, it is necessary to implement a better planning process and optimize the urban spaces management and occupation. Thus, the government needs to gather reliable and useful data for the decision-making process. Therefore, the GIS plays an important role among urban planning instruments. Given the current situation in Campina Grande County, Paraiba State, Brazil - an area continually facing disturbances caused by occasional and concentrated rainfalls - the current study aims to map the areas seen as the most susceptible to floods, by using a MCDA GIS-based model (Multi-Criteria Decision Analysis). There are five quantitative criteria considered in the analysis: slope, altitude, roads with drainage infrastructure, distance from water bodies and land use. It is a pixel by pixel analysis based on predetermined assumptions. Fuzzy functions were developed and overlay operations were performed. The results were consistent with historical records and with previous studies about the county, thus adding reliability to the model, which can be considered a potential management instrument for the case study area, as well as for cities facing similar issues.