A Reserva Legal (RL) é uma modalidade de área natural protegida, que deve considerar diferentes critérios, definidos pela legislação, para seu estabelecimento. A implantação das RL e a restauração de paisagens são objetivos convergentes, os quais envolvem diversas áreas do conhecimento. A principal questão, no entanto, está relacionada a melhor maneira de alocação de RL, a qual sintetize as principais necessidades da sociedade (econômicas, ecológicas e sociais) e, também, e dos ecossistemas. A Avaliação Multicriterial (AMC), que é uma das técnicas de tomada de decisão, permite a integração de diferentes critérios para a tomada de decisão e, assim, pode auxiliar na alocação de RL. Neste contexto, o presente trabalho tem por objetivo identificar áreas adequadas à restauração florestal visando à definição de reservas legais, com o método da Média Ponderada Ordenada (MPO), de AMC. Os critérios, citados a seguir, foram selecionados por meio da consulta a especialistas, que atuam em áreas relacionadas ao objetivo do estudo: proximidade à rede hidrográfica, proximidade aos fragmentos florestais, declividade, vizinhança aos fragmentos florestais e distância à malha viária. Os especialistas também auxiliaram na definição dos pesos de fator, que são um conjunto de pesos que expressam a importância relativa dos critérios. Avaliou-se, em seguida a influência dos critérios no processo de decisão, o que permitiu ranqueá-los. Para a agregação dos critérios por meio de MPO, estabeleceu-se os níveis de compensação (C): baixo (C= 0,3618), médio (C=0,5570) e alto (C= 0,7879). Isto foi possível por meio dos pesos de ordenação, os quais controlam o nível de compensação entre critérios e, que para sua definição, consideram a importância e influência dos critérios, no processo decisório. O resultado foi a produção de seis cenários (MPO1 a MPO6), com diferentes espacializações quanto à indicação de áreas adequadas à restauração florestal, visando implantar RL. A análise de correlação indicou similaridade entre MPO1 e MPO3. Já MPO4 e MPO5 foram as soluções com menor valor de correlação entre si, por possuírem diferentes valores de C e risco (R) de tomada de decisão. A solução MPO3 (C= 0,5570; R= 0,2503), que apresentou R médio-baixo para a tomada de decisão, foi a indicada como a mais adequada à locação de RL. Realizou, para esta solução, a análise de sensibilidade, a qual indicou que os critérios selecionados são importantes e influenciam de maneira adequada na definição de áreas adequadas à restauração florestal. MPO3 prioriza os locais adequados à RL, na área de estudo, de modo que se tenha a conexão entre fragmentos florestais e em áreas potencialmente susceptíveis à erosão, como pré-definido pela legislação. Conclui-se, assim, que o método da MPO permite a definição de áreas adequadas à implantação de Reservas Legais, considerando a restauração da paisagem e, que a análise de sensibilidade, subsidiada por uma análise estatística de correlação, constitui-se em metodologia apropriada para avaliação dos critérios, em relação influência que exercem no processo decisório.

Legal Reserve (LR) is a form of protected natural area, which consider different criteria, defined by the law for its establishment. The LR implementation has common objectives with landscape restoration, which involve different areas of knowledge. The main issue, however, is related with the best location of LR, which summarizes the main needs of society (economic, ecological and social) as well, and of ecosystems. The Multicriteria Evaluation (MCE), that is one of the decision-making techniques, permits the integration of criteria for decision-making and, so, can support the LR allocation. Thus, the main objective of this study was the identification of areas suitable for forest restoration, aiming at the definition of area for LR implantation, through one MCE method, named Ordered Weighted Average (OWA). The following criteria set were selected, consulting the experts in areas related with the study: proximity to surface water, proximity to forest patches, slope, neighbors to forest patches and distance to roads. The experts also helped to define the "factor weight" (set of weights that express the relative importance of the criteria). As the next step, we evaluated the influence of criteria in decision-making that supported the criteria ranking. For apply OWA method, we pre-defined the tradeoffs levels (T): low (T=0.3618), medium (T= 0.5570) and high (0.7879). The order weights supported this process. They control the level of tradeoff between weights of factor, considering the importance and influence of factor in the decision-making process. We obtained, as result, six scenarios (OWA1 to OWA6), indicating suitable areas for forest restoration, aiming at the definition of area for LR implementation. OWA1 and OWA3 have high correlation between areas suitable. For the other side, OWA4 and OWA5 present low correlation, as consequence of its values of T and risk (R) values, for decision-making. The scenario OWA3, with medium-low risk for decision-making (T=0.5570 and R=0.2503), proposed the best identification of areas suitable for forest restoration, aiming at the definition of area for LR implantation. The sensibility analysis of OWA3 indicated that the select criteria were important for its production, as the influence of criteria (controlled by order weights). According OWA3, the implementation of LR should begin by areas susceptible to erosion, which supports the connectivity among forest patches, as pre-defined by the law. We concluded that OWA method permits the definition of priority areas for LR implantation, considering the landscape restoration and; the sensitivity analysis, supported by statistical analysis of correlation, is a suitable methodology for evaluation of criteria, in terms of its influence on the decision-making process.