Slow-onset disasters, such as drought, are usually more destructive in the long term since they affect the productive capacity of a community, thereby preventing it from recovering using its resources. This requires the leaders and planners of drought areas to establish the best strategies for effective drought management. In this direction, the present work develops a robust stochastic programming approach for the problem of locating artesian wells for the relief of drought-affected populations under uncertainty. Our model considers different demand scenarios and proposes a novel perspective which considers both social and hydrogeological aspects for the location choice, aiming to maximize the affected area’s satisfaction through its prioritization using a composite drought risk index as well as to maximize the probability of success in water prospecting. We present a case study of our robust stochastic optimization approach for the Brazilian Semiarid Region using demand points from the database of Operação Carro-Pipa. Our findings show that a robust solution has a better expected value for the objective function considering all scenarios, so it can help decision makers to plan facility location and demand allocation under demand uncertainty, pointing out the best solution according to their degree of risk aversion.

A precipitação pluviométrica impacta diretamente diversas atividades humanas, tanto de forma positiva quanto negativa. Assim, o conhecimento de como essa variável se comporta ao longo do tempo pode auxiliar nos planejamentos de atividades e nas tomadas de decisões. O objetivo deste trabalho é avaliar a presença de tendência nas séries temporais de precipitação pluviométrica do município de Nova Lima, situado no estado de Minas Gerais. Para isso, analisou-se os registros mensais de precipitação de estações pluviométricas no local entre os anos de 1951 e 2020. A análise se deu segundo quatro parâmetros: precipitação total anual, precipitação conforme estações do ano, precipitação máxima diária e número de dias chuvosos no ano. Empregou-se o método da ponderação regional, para a correção de falhas nas séries, e o teste de Mann-Kendall juntamente com o estimador Sen’s Slope, a fim de verificar a existência de tendência e determinar a sua magnitude. O teste de Man-Kendall apontou mudanças estatisticamente significativas, a um nível de significância de 0,05, apenas para as precipitações pluviométricas no período de inverno. Mesmo não apresentando tendências no teste de Mann-Kendall, a precipitação total anual foi a que apresentou o maior decréscimo encontrado pelo Sen’s Slope, de aproximadamente 3,09 mm por ano.