Made available in DSpace on 2014-06-12T18:28:43Z (GMT). No. of bitstreams: 3 arquivo3105_1.pdf: 6157008 bytes, checksum: 5ac77c40017cc2ae7e01532603c0ed93 (MD5) arquivo3105_2.pdf: 9472133 bytes, checksum: 381d5d40d294de6c668a315f2bd1f1c0 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Empresa Brasileira de Agropecuária / A seca é o principal fenômeno climático que atinge o semi-árido nordestino de forma recorrente, com repercussões negativas extremas de déficit hídrico e dimensão de catástrofe sócias econômico. Nesse contexto os índices de seca apresentam-se como ferramentas de auxílio à tomada de decisão dos gestores públicos e a aplicação correta e otimizada dos recursos, possibilitando o direcionamento das ações a fim de que efetivamente alcancem a população atingida. Geralmente, os índices de seca utilizados no semi-árido nordestino consideram aspectos apenas de natureza meteorológica e/ou hidrológica. Uma das exceções é o Índice Funceme de Severidade a Seca (IFS), criado pela Fundação Cearense de Meteorologia, em 2000, mas que não chegou, a ser implementado, devido a dificuldades na operação e obtenção dos dados. Há, portanto, a necessidade do desenvolvimento de índices que possibilitem uma melhor compreensão do fenômeno, usando dados acessíveis e confiáveis, e que sejam facilmente manipulados. O objetivo dessa tese foi construir um Índice de Susceptibilidade ao Fenômeno da Seca (ISFS), que considera além da climatologia, aspectos da natureza física dos solos, econômicos, sociais e os riscos de perda da safra agrícola e de falta de água para consumo humano e animal. O ISFS foi elaborado seguindo metodologia proposta pelo JRC/OECD, utilizando técnicas de preenchimento de dados com falhas e winsorização. Ele foi testado e validado com os dados reais dos municípios do Rio Grande do Norte, área objeto de estudo, em três cenários climatológicos: ano seco normal e chuvoso. Como parte do processo de validação, realizou-se uma análise de sensibilidade do ISFS utilizando uma abordagem de simulação de Monte Carlo, cujos resultados validaram as classificações dos municípios obtidos nos testes com dados reais e a consistência dos pesos adotados na sua composição. Por fim, foi desenvolvido na linguagem C Sharp um aplicativo computacional para a sua operacionalização em 8 módulos. Esse aplicativo utiliza bibliotecas estatísticas do R e apresenta uma série de facilidades de importação e entrada de dados, cálculo de estatísticas, geração de mapas e relatórios