ANÁLISE DOS EFFEITOS DA DINAMIZAÇÃO DAS AEROVIAS ENTRE AS TMA SÃO PAULO E RIO DE

Seminário de tese apresentado no âmbito do programa de pósgraduação em engenharia de infraestrutura aeronáutica do instituto tecnológico da aeronáutica, área de transporte aéreo e aeroportos.

MARCELO CARVALHO CABRAL DE VASCONCELLOS

ANÁLISE DOS EFFEITOS DA DINAMIZAÇÃO DAS AEROVIAS ENTRE AS TMA SÃO PAULO E RIO DE JANEIRO

Carlos Müller Orientador Cláudio Jorge Pinto Alves Relator Carlos Müller Coordenador da Área

Campo Montenegro São José dos Campos, SP - Brasil 2016

RESUMO

Para o desenvolvimento e validação de novos conceitos de gestão do espaço aéreo e procedimentos de voo em rota em área terminal, tem-se utilizado, amplamente, ferramentas de modelagem e simulação no auxílio à tomada de decisão. Nesse sentido, a Gestão Dinâmica do Espaço Aéreo, cuja flexibilização do espaço aéreo oferece a possibilidade de expandir as limitações e reduzir os congestionamentos nas Áreas de Controle Terminal (TMA) tem sido cada vez mais estudada por meio de uso dessas ferramentas na reconfiguração dos setores ou, até mesmo, das aerovias. Por meio de simulações em tempo acelerado (Fast Time), o presente trabalho tem por objetivo analisar o efeito da flexibilização das aerovias entre as TMA São Paulo e Rio de Janeiro de acordo com a cabeceira em uso nos aeroportos de Guarulhos e Congonhas sobre o tempo de voo e o consumo de combustível das aeronaves em rota, assim como quantificar as emissões de poluentes na atmosfera dentre essas rotas. O estudo mostrou uma possível redução de 1,85% no consumo de combustível, ou US$ 1.594.686,60 ao ano, nas rotas entre os principais aeroportos das TMA São Paulo e Rio de Janeiro, a partir do número de voos realizados no ano de 2015.

2

SUMÁRIO

1.

Introdução ...................................................................................................................... 4

2.

Objetivos ........................................................................................................................ 8

3.

2.1.

Objetivo Geral ......................................................................................................... 8

2.2.

Objetivo Secundário ................................................................................................. 8

Revisão de Literatura...................................................................................................... 9 3.1.

4.

Corredores Dinâmicos............................................................................................ 10

Metodologia ................................................................................................................. 13 4.1.

Definição do Problema ........................................................................................... 13

4.2.

Levantamento e Processamento de Dados .............................................................. 17

4.2.1. Dados de voo ...................................................................................................... 18 4.2.2. Estrutura do Espaço Aéreo .................................................................................. 19 4.2.3. Modelos de Aeronave ......................................................................................... 19 4.2.4. Análise dos custos com QAV e emissões atmosféricas ........................................ 20 4.3.

Modelagem e Simulação ........................................................................................ 21

4.4.

Verificação e Validação ......................................................................................... 22

4.5.

Cenários ................................................................................................................. 23

5.

Resultados Preliminares ............................................................................................... 28

6.

Plano de Ação .............................................................................................................. 32

Referências Bibliográficas ................................................................................................... 34

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1. Introdução O transporte aéreo é de suma importância para o desenvolvimento econômico e social de um país. Estima-se que para cada 1% de aumento no Produto Interno Bruto (PIB), o transporte aéreo apresente um crescimento entre 2,5 e 3%. Entretanto, a medida de desempenho financeiro das companhias aéreas não pode ser facilmente aplicada dada a real dificuldade de estimar o valor dos ativos das companhias aéreas com a variedade de políticas de depreciação, que frequentemente recebem direta ou indiretamente subsídio do governo (DOGANIS, 2010). Com o rápido avanço tecnológico e o crescente investimento no transporte aéreo, essa indústria tem apresentado contínuo desenvolvimento e ainda possui previsões otimistas para os próximos anos para o cenário mundial, com taxas médias de 5,0% ao ano entre 2013 e 2032 (BOEING, 2013), aumentando de 3,1 bilhões de passageiros em 2013 para 6,4 bilhões em 2030 (ICAO, 2014). No Brasil, essas previsões também são bastante otimistas após o setor obter taxas médias de crescimento no número passageiros-quilômetros pagos transportados (RPK) de 13,1% entre os anos de 2004 e 2013 (ANAC, 2014). Entretanto, com o aumento do tráfego aéreo surge a necessidade do desenvolvimento de novos sistemas capazes de aumentar sua capacidade, a qual, recentemente, vem sendo superada pela demanda, resultando em atrasos e, consequentemente, em custos para as empresa aéreas (KOPARDEKAR et al., 2009). Mesmo diante de um cenário com avançados equipamentos de navegação, comunicação e enlace de dados, o sistema de transporte aéreo ainda possui, em algumas regiões, estruturas com elementos rígidos em setores e aerovias. Com isso, o espaço aéreo possui pouca ou nenhuma flexibilidade para suportar picos de demanda ou possíveis mudanças resultando de variações climáticas. Somado ao aumento da demanda, os atuais procedimentos de gestão também refletem na saturação do espaço aéreo, principalmente em Áreas de Controle Terminal (TMA), onde talvez se encontre a parte mais complexa do espaço aéreo e onde estão localizados os aeroportos com maiores demandas. Assim, a melhora dos procedimentos de gestão, garantindo a sincronização de todos os setores de modo a minimizar o atraso médio e a carga de trabalho dos controladores poderia aumentar a eficiência do espaço aéreo (RUIZ; PIERA; DEL POZO, 2013). A inclusão de novos conceitos, ferramentas e a mudança dos atuais procedimentos e/ou do espaço aéreo, através da modificação do formato existente ou até mesmo na criação de novos caminhos, podem proporcionar o aumento na flexibilidade (ZÚÑIGA et al., 2013).

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Diante desse cenário, a Organização Europeia de Segurança da Navegação Aérea (European Organization for the Safety Air Navigation – EUROCONTROL) iniciou em 2005, com o objetivo de aumentar a eficiência da gestão do espaço aéreo, a capacidade, a produtividade, a segurança e reduzir os impactos ambientais o programa SESAR (Single European Sky ATM Research) (CONSORTIUM, 2007).

Na América do Norte, a Administração Federal de

Aviação (Federal Aviation Administration – FAA) lançou com o objetivo de transformar o espaço aéreo atual em um espaço aéreo “imaginável” a partir da redução da separação mínima entre aeronaves e da otimização das rotas o programa Next Generation Air Transportation System (NextGen). No Brasil, o programa similar ao NextGen e ao SESAR desenvolvido pelo Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA) recebe o nome de Programa SIRIUS, cujo objetivo é atender a uma série de benefícios operacionais, aumentando a segurança e eficiência do tráfego aéreo. Procedimentos de aproximação, saída e chegada mais precisos por meio de procedimentos de Navegação de Área (RNAV) e/ou RNP reduzem os mínimos operacionais de teto e visibilidade, além de gerar uma redução na carga de trabalho dos controladores e do piloto (DECEA, 2013a) Com as implementações propostas pelo programa SIRIUS, o espaço aéreo brasileiro tem sido alvo de estudos e sofrido constantes mudanças. Em 2010 foi implementado o conceito de Navegação Baseada em Performance (PBN) nas Áreas Terminais Brasília e Recife. Em novembro de 2013 a rota entre São Paulo e Rio de Janeiro deu início as operações com novos procedimentos. Com isso, a área terminal de Belo Horizonte também sofreu modificações afim de se ajustar à essas mudanças. Espera-se, ainda, que até o ano de 2017 os procedimentos PBN sejam implantados nas áreas Terminais Curitiba, Florianópolis e Navegantes. Dentre as áreas terminais que sofreram mudança, as TMA São Paulo e Rio de Janeiro são as mais movimentadas, sendo realizados mais de 1.800 voos por semana, e, somente na Ponte Aérea Rio de Janeiro – São Paulo (interligando os aeroportos de Congonhas e Santos Dumont), mais de 140 voos diários e 900 semanais, o que faz com que a rota ocupe a terceira colocação no número de movimentos de aeronaves entre pares de aeroportos do mundo, atrás apenas das rotas Jeju-Seul, na Coreia do Sul, e Sapporo-Tóquio, no Japão (AMADEUS, 2013). A Tabela 1-1 apresenta o ranking das 10 rotas com maior número de passageiros no ano de 2012.

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Tabela 1-1: Ranking das 10 rotas mais congestionadas do mundo pelo número de passageiros em 2012 Fonte: AMADEUS, 2013

Rotas

Passageiros (x1000)

Jeju-Seoul

10.156

Sapporo-Tokyo

8.211

Rio de Janeiro-São Paulo

7.716

Beijing-Shanghai

7.246

Melbourne-Sydney

6.943

Osaka-Tokyo

6.744

Fukuoka-Tokyo

6.640

Hong Kong- Taipei

5.513

Okinawa-Tokyo

4.584

Cape Town-Johannesburg

4.407

Sabe-se que o planejamento de uma TMA visa, além da manutenção da segurança, a redução nas trajetórias percorridas e no número de curvas efetuadas, minimizar os custos operacionais das companhias aéreas (HUPALO, 2003a), que, além de diminuir o consumo de combustível, reduzem os impactos ambientais associados ao transporte aéreo por meio da emissão de gases e partículas e da poluição sonora nos grandes centros. Somado a isso, temos que dentre os elevados custos associados ao transporte aéreo aqueles com combustível são os mais impactantes nos orçamentos das empresas. No mercado brasileiro, por exemplo, os custos com esse insumo representaram 37,30% das despesas totais no ano de 2013 (ANAC, 2014). Esses custos poderiam ser reduzidos com o aumento da eficiência das rotas, através da redução dos comprimentos das trajetórias e do tempo utilizado para realizar os procedimentos de pouso e decolagem. Outras alternativas também poderiam ser exploradas, como a combinação do preço para aquisição do combustível (comumente utilizando a prática do hedging), a utilização de aeroportos menores, dentre outros (IATA, 2006). Diante disso, a Configuração Dinâmica do Espaço Aéreo (Dynamic Airspace Configuration DAC) aparece como uma possível solução para o problema a partir da reconfiguração de suas fronteiras, visando permitir melhor uso frente a variação na demanda (ZELINSKI; LAI, 2011). Uma subárea de estudo denominada Gestão Flexível do Espaço Aéreo (Flexible Airspace Managemente – FAM), objetiva estudar possíveis reconfigurações do espaço aéreo através da realocação do tráfego a partir de múltiplos setores. (LEE et al., 2010)

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Portanto, a reestruturação do espaço aéreo entre as TMA do Rio de Janeiro e São Paulo de modo a obter vantagens dos avanços tecnológicos e a elaboração de uma estratégia a partir do uso flexível do espaço aéreo que possa favorecer a redução do tempo em rota e, consequentemente, do consumo de combustível, das emissões de CO2 e da emissão de ruídos a partir da criação de procedimentos que envolvam os principais aeroportos de São Paulo e do Rio de Janeiro, apresentaria diversas vantagens para as companhias aéreas.

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2. Objetivos 2.1.

Objetivo Geral

Esse trabalho tem por objetivo realizar uma análise dos efeitos no tempo em rota, no consumo de combustível das aeronaves e nos custos das companhias aéreas diante da flexibilização das aerovias que ligam as TMA São Paulo e Rio de Janeiro. Por meio de simulações computacionais em tempo acelerado, com a utilização do software TAAM®, foram elaboradas configurações que visam proporcionar a flexibilização das aerovias através da alteração do seu sentido de acordo com a utilização das cabeceiras nos dois principais aeroportos do estado de São Paulo, Guarulhos e Congonhas.

2.2. 

Objetivo Secundário

Quantificar as emissões atmosféricas provenientes das rotas entre os aeroportos das TMA de São Paulo e do Rio de Janeiro, analisando a redução após a implementação da configuração proposta;



Analisar se há modelos de aeronaves com melhor custo/benefício para as companhias aéreas nas rotas entre as TMA estudadas.

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3. Revisão de Literatura O Sistema de Navegação Global ainda aparece como um desafio para prover maior eficiência aos usuários, de modo a proporcionar menores tempos de voo, e, consequentemente, reduzir a emissão de dióxido de carbono (CO2) e a queima de combustível. Há um consenso que o espaço aéreo, atualmente com uma estrutura rígida, precisa ser transformado a fim de apresentar uma disposição mais flexível para acomodar o aumento da demanda, com rotas dinamicamente alocadas de acordo com mudanças provenientes das condições climáticas ou balancear a carga de trabalho dos controladores e assim criar um fluxo mais eficiente (SRIDHAR et al., 2006). Em regiões com alto fluxo de aeronaves, a gestão do fluxo do tráfego aéreo (air traffic flow management – ATFM) contribui com o aumento da segurança, da eficiência e do desenvolvimento sustentável, reduzindo picos de tráfego e balanceando a demanda com a capacidade disponível em rota ou nos aeroportos (ICAO, 2014). O serviço ATFM normalmente é efetuado em três fases: planejamento estratégico, planejamento pré-tático e operações táticas. As operações de planejamento estratégico são aquelas efetuadas com mais de um dia de antecedência, usualmente com um ano, e permanece em atualização até o início do gerenciamento pré-tático, que, por sua vez, corresponde às ações efetuadas no dia anterior ao início das ações. Por fim, as operações táticas são realizadas no dia em que as ações entram em vigor (DECEA, 2010). Entretanto, com a atual configuração rígida dos fixos de navegação, setores e aerovias, os gestores têm pouca flexibilidade para reconfigurar o espaço aéreo em situações de aumento na demanda (SWENSON; BARHYDT; LANDIS, 2006). Rui e Peng (2007) afirmam que através da dinamização do lado ar com a reestruturação das rotas e dos setores, a minimização dos atrasos e dos custos por parte das companhias aéreas seria viabilizado. Já para Mainini et al (2011), a flexibilização e a melhor utilização do espaço aéreo, através da elaboração de rotas mais eficientes, aparecem como possíveis alternativas para suportar as projeções de aumento da demanda. Diante disso, a ICAO tem introduzido por meio do Plano Global de Navegação Aérea o conceito de Gerenciamento Dinâmico e Flexível de Tráfego Aéreo, onde as rotas não precisam ser pré-determinadas a partir de pontos fixos, apenas quando for necessário por questão de controle (IATA, 2012). A Gestão Flexível do Espaço Aéreo (Flexible Airspace Management – FAM) permite o ajusto tático do espaço aéreo de modo a combater imprevistos causados por condições climáticas ou congestionamentos, tendo o planejamento previsto com até 2 horas de antecedência. A

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dinamização dos setores ainda é uma das formas mais estudadas a fim de maximizar a capacidade do espaço aéreo, sendo realizada a partir do ajuste tático dos limites dos setores. Destaca-se que a maior parte dos trabalhos visa estudar o efeito da re-setorização na carga de trabalho. Teixeira (2007) analisou o impacto do uso da re-setorização dinâmica na carga de trabalho do controlador de tráfego aéreo por meio de simulações na Área Terminal de São Paulo, mostrando que houve redução no número de conflitos em potencial entre aeronaves e no número de aeronaves controladas simultaneamente por um mesmo controlador.

3.1.

Corredores Dinâmicos

Além da flexibilização de setores, outra aplicação para o espaço aéreo dinâmico é em corredores. Também chamados “Tubos”, os corredores podem ser definidos como caminhos longos e estreitos, onde aeronaves podem trafegar em trajetórias comuns ao longo de linhas paralelas, podendo ser classificados como estáticos ou dinâmicos. O desenvolvimento deles surgiu como um promissor conceito devido a sua alta densidade de operações gerando menor carga de trabalho para os controladores (ALIPIO et al., 2003). Outro benefício é a redução do uso de combustível devido à presença de rotas mais curtas (XUE; KOPARDEKAR, 2009). Corredores dinâmicos, por sua vez, são aqueles que podem ser alterados de acordo com a necessidade como, por exemplo, o aumento do fluxo de aeronaves, mudanças nas condições meteorológicas, utilização do vento a seu favor, podendo ser ativados ou desativados em alguns horários do dia (YOUSEFI; ZADEH, 2013). Através de uma análise estatística entre pares de cidades, Yousefi et al. (2004) afirmaram que cerca de 33% dos voos planejados são operados em 10% dos pares de cidade, e, por serem considerados a espinha dorsal do tráfego aéreo, o aumento da capacidade nesses pares poderia aumentar significativamente a capacidade total do sistema. Corredores bem projetados podem reduzir a complexidade do espaço aéreo, assim como as interferências dos cruzamentos. Outra vantagem para os usuários é a redução no espaçamento entre aeronaves, o que permite o aumento da capacidade dos corredores (YOUSEFI; ZADEH, 2013). Yousefi et al. (2009) apresentou cinco diferentes maneiras de flexibilização do espaço aéreo de acordo com a demanda de tráfego: (a) a modificação devido ao aumento do volume de aeronaves ou da intensidade de tráfego, (b) a direção das aerovias, (c) a dispersão espacial do tráfego, (d) a direção e a locação espacial e, por fim, (e) a direção e a dispersão espacial, conforme apresentado na Figura 3—1.

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Figura 3—1: exemplos de flexibilização do tráfego aéreo a partir da mudança no volume de aeronaves Fonte: Yousefi et al (2009)

Um exemplo da utilização do conceito de espaço aéreo dinâmico são as Faixas Flexíveis (ou Flex Tracks) utilizadas nas rotas do Atlântico Norte, nos trechos entre a América do Norte e a Europa, e do Pacífico Norte, também entre a América do Norte e o continente asiático. Flex Tracks podem ser definidas como rotas calculadas diariamente para prover voos com maior eficiência operacional entre dois pares de cidade. Em voos de longas distâncias essas rotas apresentam estruturas flexíveis garantindo benefícios as companhias aéreas por meio da redução do tempo de voo e do consumo de combustível através do auxílio das previsões climáticas. As rotas são geradas visando reduzir o impacto dos ventos de proa e maximizar o vento de cauda. Esse modelo de estrutura de rotas flexíveis também é utilizado na Austrália por meio da AUSOTS (Australian Organised Track Structure) A Figura 3—2 apresenta a flexibilização das rotas do Atlântico Norte em diferentes dias. Percebe-se que a mudança é realizada de acordo com a direção predominante do vento.

a)

11/03/2016

b) 12/03/2016

11

c) 13/03/2016

d) 14/03/2016

Figura 3—2: Aerovias flexíveis no Atlântico Norte interligando América do Norte e Europa. Fonte: obtido no endereço eletrônico Skyvector.com

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4. Metodologia A Figura 4—1 apresenta o diagrama simplificado os procedimentos seguidos nesse estudo. Cada uma das etapas apresentadas será discutida nesta seção, explicitando de maneira detalhada a metodologia utilizada.

Definição do problema

Elaboração do Cenário Base

Levantamento e Processamento de Dados

Modelo Validado?

Não

Elaboração do Modelo Alternativo (rotas flexíveis)

Sim

Análise dos Resultados e Comparação entre os Cenários

Conclusões e Recomendações

Figura 4—1: Diagrama simplificado das etapas desenvolvidas na elaboração desse estudo Fonte: elaborado pelo autor

4.1.

Definição do Problema

A Figura 4—2 apresenta as informações referente ao número de passageiros transportados entre os anos de 2012 e 2015 a partir dos dados disponibilizados pelas concessionárias privadas responsáveis pela administração dos aeroportos e a empresa pública INFRAERO. Percebe-se que os aeroportos de Guarulhos, e Viracopos apresentaram aumento entre 2012 e 2014, porém, em 2015 mostraram uma redução no número de passageiros, enquanto que o aeroporto de Congonhas apresentou uma variação inversa, onde o número de passageiros no primeiro período se apresentou reduzido e foi seguido de um aumento no ano de 2015. Por fim, nos aeroportos de Santos Dumont e Galeão têm apresentado constante redução no período apresentado.

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Figura 4—2: variação do movimento de aeronave nos aeroportos estudados entre 2012 e 2015 (Fonte: Elaborado pelo autor a partir de dados obtidos em: *Anuário Estatístico da Infraero 2014; **Estatística GRUAirport; ***Estatística Viracopos; ****Estatística RIOGaleão)

Já para o número de movimentos (pouso, decolagem, cruzamentos e TGL), apesar de que apenas o aeroporto de Congonhas ter apresentado um crescimento entre 2014 e 2015, no acumulado entre 2012 e 2015 os aeroportos de Congonhas, Santos Dumont e Galeão apresentaram, em média, a redução de 11,69%, ao passo que Viracopos e Guarulhos mostraram um aumento médio de 9,01%, conforme evidenciado na Figura 4—4.

Figura 4—3: variação do movimento de aeronave nos aeroportos estudados entre 2012 e 2015 (Fonte: Elaborado pelo autor a partir de dados obtidos em: *Anuário Estatístico da Infraero 2014; **Estatística GRUAirport; ***Estatística Viracopos; ****Estatística RIOGaleão)

A partir dos dados apresentados, observa-se que os aeroportos de Guarulhos e Congonhas apresentam os maiores números de movimentos de aeronaves e de passageiros transportados, totalizando mais de 55% do número total de voos realizados através das TMA de São Paulo e Rio de Janeiro (Figura 4—4). As informações contidas na tabela de voos regulares do Horário

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de Transporte (HOTRAN) disponibilizada pela Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC), mostram que, semanalmente, são realizados mais de 1.860 voos entre esses cinco aeroportos, sendo, aproximadamente, 48% dos movimentos ou 902 são realizados apenas entre as rotas interligando os aeroportos de Congonhas e Santos Dumont e 13% ou 237 voos entre Guarulhos e Galeão.

Figura 4—4: número de voos entre os principais aeroportos dos Estados de São Paulo e Rio de Janeiro (Fonte: elaborado pelo autor adaptado dos dados disponibilizados pelo HOTRAN, ANAC)

Assim, por se tratar dos principais aeroportos nacionais, em 12 de dezembro de 2013 foi publicado pelo DECEA, através da AIC N 27/13, a reestruturação da circulação aérea das TMA do Rio de Janeiro e São Paulo. As aerovias de ligação entre esses estados foram dispostas com o objetivo de promover a circulação independente entre pares de aeródromos. Essa nova estrutura propiciou a separação dos fluxos dos principais aeroportos, concebido de forma a atender a uma circulação independente entre os pares de aeroportos SBSP/SBRJ e SBGR/SBGL, e, mais a sul sendo criada uma rota destinada aos tráfegos em cruzamento entre as TMA (Nordeste-Sul).

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Figura 4—5: Atual disposição das aerovias entre as TMA de São Paulo e Rio de Janeiro. Fonte: Elaborado pelo autor

Entretanto, apesar da criação dos dois pares de rotas em cada um dos sentidos, de modo a atender a circulação independente para os aeroportos de Guarulhos e de Congonhas e favorecer os procedimentos de pouso e decolagem através da otimização das rotas, a mudança no uso da cabeceira nesses aeroportos, ocasionada devido, dentre outros fatores, à alteração da direção predominante do vento, faz com que esses procedimentos sofram alongamentos, aumentando o tempo em voo e, consequentemente, o consumo de combustível e dos custos para as empresas aéreas. É sabido que a escolha da pista em uso para as operações de pouso e decolagem é realizada basicamente por três fatores: os circuitos de tráfego do aeródromo, os comprimentos de pista e, o principal deles, a direção predominante do vento. Analisando as cartas de pouso e decolagem padrão, pôde-se concluir que os procedimentos elaborados favorecem apenas uma das cabeceiras, ou seja, durante o período de tempo em que há mudança de cabeceira, há o aumento do tempo total em voo, considerando o tempo dispendido durante os procedimentos de pouso e decolagem acrescido do tempo em rota, o que resulta no aumento do consumo de combustível. Diante desse cenário, a elaboração de procedimentos capazes de favorecer o tráfego nesses

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aeroportos poderia aumentar a eficiência do espaço aéreo, reduzindo o tempo total de voo, possibilitando a diminuição de combustível e, consequentemente, dos custos para as companhias aéreas. Assim, observou-se que uma possível solução para isso seria a criação de aerovias dinâmicas, como apresentado por Yousefi et al (2009), de modo a substituir a atual estrutura estática e reduzir o tempo de voo entre os aeroportos localizados nas regiões metropolitanas de São Paulo e do Rio de Janeiro, assim como reduzir os custos com combustível para as companhias aéreas e o tempo de viagem para os passageiros. A Figura 4—6 mostra, de maneira simplificada, como se comportariam as aerovias durante o intervalo de tempo em que os usos das cabeceiras fossem alterados.

(a) Situação regular

(b) Mudanças nas cabeceiras

Figura 4—6: representação da mudança nos sentidos das aerovias a partir da alteração da cabeceira em uso no aeródromo. Fonte: elaborado pelo autor

Como todas as aeronaves que realizam operações entre os aeroportos do Rio de Janeiro e de São Paulo são controlados pelos respectivos Controles de Aproximação (APP), a comunicação entre eles seria realizada de maneira simples e dinâmica, de modo que, ao mudar o sentido das aerovias (de acordo com o uso das cabeceiras dos aeroportos), a comunicação seria realizada instantaneamente, informando aos pilotos e copilotos ainda em solo. Já para àquelas aeronaves em rota, o procedimento seria realizado da mesma forma, com auxílio dos controladores de voos (como normalmente já ocorre a vetoração1 em caso de mudança).

4.2.

1

Levantamento e Processamento de Dados

Orientação para a navegação das aeronaves baseada no fornecimento de rumos específicos e altitudes.

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A primeira etapa para elaboração de um estudo por meio de ferramentas de simulação é a obtenção, a análise e o tratamento dos dados. É importante verificar se os dados que serão utilizados como entrada do modelo são consistentes e atendem o objetivo do trabalho. Assim, a busca de informações foi realizada em órgãos oficiais e em parceira com o Instituto de Controle do Espaço Aéreo (ICEA). As principais informações aeronáuticas, tais como procedimentos padrão de pouso e decolagem, foram obtidas em meio digital através do sítio de Serviço de Informação Aeronáutica (AIS), vinculada ao DECEA. Já os dados de informações de voo foram obtidos junto ao Centro de Gerenciamento de Navegação Aérea (CGNA). Por fim, o tratamento dos dados para implementação no software utilizado para simulação e a análise estatística foram elaborados a partir do software Microsoft Excel®.

4.2.1. Dados de voo

Através das anotações de eventos relacionados aos movimentos das aeronaves (horário de pouso ou decolagem, modelo e classe da aeronave, pista em uso) denominado TATIC (Total Air Traffic Information Control – Controle Total de Informações de tráfego), elaborado pelas Torres de Controles dos aeródromos e fornecidos pelo CGNA e pelos dados disponibilizados pela ANAC através do HOTRAN, foi possível extrair informações estatísticas, como a porcentagem de uso das cabeceiras dos aeroportos, número de voos diários, modelos de aeronaves, etc. A partir desses dados também foi possível retirar uma amostra a fim de representar o atual tráfego existente nos principais aeroportos das regiões metropolitanas das duas cidades. Os dados obtidos compreendem o período de 12 meses. A partir deles foram verificadas quais as principais combinações de pistas utilizadas entre os cinco aeroportos. Essa análise foi realizada com o objetivo de identificar qual a predominância do uso das pistas em diferentes aeroportos e analisar se o clima interfere em dois aeroportos relativamente próximos. A fim de obter um período representativo, capaz de caracterizar o perfil de operações dos aeroportos em estudo, foi retirada uma amostra do tráfego de um dia com movimento regular, sendo escolhido o dia 16 de julho de 2015 por se tratar de um dia de semana (sem influência da menor quantidade de voos existentes aos finais de semana). A Tabela de voos contemplou 2.080 voos (todos com origem e/ou destino nos cinco aeroportos abordados nesse estudo). Por fim, com os dados disponíveis foi possível realizar a validação dos resultados obtidos para a atual configuração do espaço aéreo, conforme a disposição das aerovias publicada na AIC 27/13, a partir da obtenção do tempo médio de voos das aeronaves para realizar determinada 18

etapa de voo. Além disso, vale destacar que os dados foram checados por profissionais do ICEA que possuem prática em simulação computacional com utilização do TAAM® e com vasta experiência em controle de voo.

4.2.2. Estrutura do Espaço Aéreo

As informações referentes ao espaço aéreo foram obtidas a partir dos dados disponibilizados pelas cartas aeronáuticas fornecidas pelo Serviço de Informação Aeronáutica do DECEA. Informações referentes aos procedimentos de pouso e decolagem, assim como os de aproximação foram obtidas a partir das Cartas de Chegada (STAR), de Saída (SID) e de Aproximação por Instrumento (IAC) normalizada para voos realizados por meio de instrumentos de precisão. É importante destacar que todos os procedimentos usados na simulação foram àqueles utilizando o sistema RNP, pois, segundo profissionais da área, praticamente todos os voos comerciais realizados pelas empresas aéreas brasileiras e estrangeiras possuem esse sistema de navegação. As rotas entre São Paulo e Rio de Janeiro e as configurações das respectivas TMA foram disponibilizadas também pelo DECEA através das informações contidas no AIP Brasil, do Instituto de Cartografia Aeronáutica. As coordenadas dos vértices foram obtidas através da publicação de 15 de outubro de 2015, que entrou em vigor no dia 12 de novembro do mesmo ano.

4.2.3. Modelos de Aeronave

O desenvolvimento de modelos de simulação requer a representação de modelos reais que repliquem de melhor maneira possível os procedimentos realizados e as performances das aeronaves, dessa forma, devem ser consideradas as diferenças operacionais que são encontradas durante a modelagem e simulação e o processo real. Como há grande variedade dos modelos de aeronaves utilizados nas rotas estudadas, foi necessário obter informações sobre as características e performance (Modelo de Performance da Aeronave - Aircraft Performance Model – APM), utilizando também distribuições estatísticas desses modelos para melhor representar a realidade. A partir dos parâmetros fornecidos pelo TAAM®, através de sua base de dados desenvolvida pela EUROCONTROL em parceira com os fabricantes de aeronaves e as companhias aéreas denominada de BADA (Base of Aircraft Data), foi possível obter as características operacionais 19

dos diferentes modelos de aeronave em operação no Brasil, como consumo de combustível, altitudes de voos, velocidades em cruzeiro, etc. Esta base de dados é amplamente utilizada, seja na indústria2, instituições de pesquisa ou em universidades. É importante destacar que a realização das simulações através do TAAM® permite representar a variabilidade dos parâmetros a partir de modelos de distribuição normal, tais como peso máximo de decolagem, velocidades de decolagem, ponto de início de descida e de toque, entre outros, que ocorrem durante as operações reais devido a diversos fatores, tais como mudança na demanda, treinamento do piloto, etc. Tabela 4-1: frequência e modelos de aeronaves utilizadas nos trechos entre Rio de Janeiro e São Paulo

Aeronave Categoria Frequência Frequência Acumulada B737-800

Média

43,36%

43,36%

A319

Média

29,55%

72,91%

E190

Média

17,83%

90,74%

A320

Média

8,40%

99,14%

B722

Média

0,54%

99,68%

B772

Pesada

0,32%

100,00%

A Tabela 4-1 mostra os modelos de aeronaves mais utilizados para a realização das rotas da aviação comercial interligando os aeroportos dos Estados de São Paulo e do Rio de Janeiro. Destaca-se que os dados foram retirados do quadro de voos vigentes em 28 de setembro de 2015 a partir do HOTRAN. No presente estudo foram consideradas apenas as aeronaves que representam 1% ou mais do total de aeronaves nas rotas de interesse.

4.2.4. Análise dos custos com QAV e emissões atmosféricas

O principal combustível utilizado pelas aeronaves a jato na aviação comercial é o Querosene de Aviação (QAV). O índice utilizado no presente estudo leva em consideração os dados disponibilizados pela IATA, que, por sua vez, utilizam as informações fornecidas pelas Platts. O índice e os dados dos preços disponibilizados são os preços médios pagos nas refinarias,

2

Thales, Indra e Barco (Eurocontrol)

20

disponibilizados semanalmente e por continente. Os dados utilizados nesse estudo foram divulgados no dia 4 de março de 2016. De acordo com a IATA o preço médio por barril de QAV foi de US$ 47,2 para a América Latina, totalizado uma redução de 39,9% quando comparado ao mesmo período do ano de 2015. Destaca-se ainda que 1 barril de QAV equivale a 97,016 kg do combustível. Para quantificar as emissões atmosféricas provenientes da combustão dos motores das aeronaves foi utilizado a taxa de conversão apresentado pelo ICAO, onde 1 kg de querosene de aviação emite o equivalente a 3,157 kg de CO2.

4.3.

Modelagem e Simulação

Apesar de possuirmos o percentual de uso em cada uma das cabeceiras nos aeroportos mais impactados pelas alterações propostas, foi realizado o levantamento para verificar se as condições climáticas nas regiões metropolitanas poderiam influenciar em aeroportos relativamente próximos. Como os aeroportos Congonhas e Santos Dumont não operam no período entre 23:00 e 06:00, foi observado hora a hora entre agosto de 2014 e julho de 2015 as principais combinações de pistas que operam, simultaneamente, nesses aeroportos, visando desenvolver rotas que pudessem abranger a maior parte do tempo.

De acordo com as disposições das pistas dos cinco aeroportos estudados, foram obtidas 32 possíveis combinações de operação entre eles. A partir da análise dos dados disponibilizados pelo CGNA percebemos que em, aproximadamente, 94,10%3 do tempo os aeroportos operam em apenas 16 diferentes combinações, sendo elas: Tabela 4-2: probabilidade das combinações das pistas em operação nos aeroportos estudados. Fonte: elaborada pelo autor

Pista em Operação (P/D)

Combinação

3

%

% Acumulado

SBSP

SBGR

SBKP SBRJ SBGL

1

17R

09R/09L

15

20L

15/10 29,87%

29,87%

2

17R

09R/09L

15

02R

15/10 8,12%

37,98%

3

35L

09R/09L

15

20L

15/10 6,98%

44,96%

Os 5,90% restantes do tempo são operadas através de 16 distintas combinações que não foram simuladas.

21

4.4.

4

35L

27L/27R

33

20L

15/10 6,00%

50,96%

5

35L

09R/09L

33

02R

15/10 5,98%

56,94%

6

35L

09R/09L

33

20L

15/10 5,88%

62,83%

7

17R

09R/09L

33

20L

15/10 5,59%

68,41%

8

17R

09R/09L

15

20L

28/33 5,55%

73,97%

9

35L

09R/09L

15

02R

15/10 4,94%

78,91%

10

35L

27L/27R

33

02R

15/10 4,81%

83,72%

11

17R

27L/27R

33

20L

15/10 2,38%

86,10%

12

17R

27L/27R

15

20L

15/10 2,02%

88,12%

13

17R

09R/09R

15

02R

28/33 1,80%

89,92%

14

17R

09R/09L

33

02R

15/10 1,52%

91,44%

15

17R

27L/27R

15

20L

28/33 1,52%

92,96%

16

35L

27L/27R

15

20L

15/10 1,14%

94,10%

Verificação e Validação

A título de verificação do Cenário Base, a primeira análise realizada foi a movimentação das aeronaves durante a simulação, verificando a coerência das rotas e se as regras de tráfego estavam sendo obedecidas, como a resolução de possíveis conflitos e as separações entre aeronaves. Essa verificação inicial foi realizada com o auxílio de especialistas que utilizam o software há 8 anos e possuem experiência com o controle de voo e vasto conhecimento das regras de tráfego, principalmente nos procedimentos de pouso e decolagem. A validação do modelo, por sua vez, é realizada com o objetivo de avaliar se os resultados obtidos por meio da simulação e da modelagem são coerentes com os resultados encontrados na prática. As métricas de validação geralmente utilizados são a comparação do consumo médio de combustível das aeronaves, o tempo gasto para realização dos procedimentos e dos trajetos e as altitudes de voo. Essa etapa é de fundamental importância para a validação das regras de voo utilizadas conforme a padronização elaborada pelo DECEA e os procedimentos de pouso e decolagem implementados na ferramenta computacional, devendo apresentar valores estatisticamente iguais ou similares aos reais. A análise foi realizada a partir dos relatórios emitidos pelo TAAM®. O software disponibiliza o tempo gasto em rota e nos procedimentos de decolagem e pouso, além de fornecer dados de

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consumo de combustível instantaneamente (configurado pelo autor a cada minuto), assim como o total gasto durante toda a rota. Visto que dados de consumo de combustível por rota e/ou aeronave não são fornecidos pelas companhias aéreas, a validação desse estudo foi realizada a partir da comparação entre os tempos reais de voo, obtidos a partir dos dados disponibilizados pelo CGNA por meio do TATIC (calculados pela diferença entre o tempo de decolagem no aeroporto de origem e de pouso no aeroporto de destino), e o tempo obtido por meio da simulação. Foi realizada a fim de validar os dados o Teste Z que utiliza a diferença entre as médias das amostras e a variância para verificar se os valores obtidos na simulação são estatisticamente iguais aos dados reais.

4.5.

Cenários

O presente trabalho, realizado por meio de simulações, implementou duas configurações (Cenário base e Cenário alternativo) com o objetivo de analisar se a dinamização das aerovias e dos procedimentos de saída e chegada interligando as Áreas Terminais de São Paulo e Rio de Janeiro reduziria o tempo de voo e o consumo de combustível das aeronaves, resultando em uma possível redução de custos para as companhias aéreas. A configuração projetada pelo autor adotou as seguintes premissas: 

As rotas foram elaboradas para aquelas aeronaves que operam certificadas para operação RNP;



Quando houver conflitos entre aeronaves no período seguinte a mudança de cabeceira, os controladores utilizarão as regras de tráfego aéreo para realizar a separação e a vetoração das aeronaves; e



São utilizados os níveis de cruzeiro separados em ímpares e pares de acordo com a orientação em graus relativas ao norte geográfico.

A Configuração 1 apresenta a atual circulação entre as TMA São Paulo e Rio de Janeiro, servindo como base para realizar a validação do modelo implementado no TAAM® e, em seguida, a comparação com o Cenário alternativo elaborado pelo autor. A atual disposição das aerovias e dos procedimentos de pouso e decolagem foi estabelecida em dezembro de 2013 através do AIC 27/13 a partir da implantação do Conceito PBN, com o objetivo de privilegiar

23

os setores de maior demanda e possibilitar o melhor gerenciamento do tráfego, enquanto os limites das Áreas Terminais entraram em vigor em novembro de 2015. Na nova estrutura foram inseridos os novos procedimentos padrão de chegada (STAR) e saída (SID) visando permitir o fluxo mais direto e de forma independente entre os aeroportos do Santos Dumont e Galeão, para a TMA Rio de Janeiro, e os aeroportos de Congonhas, Viracopos e Guarulhos, para a TMA São Paulo. O espaço aéreo utilizado para o fluxo das aeronaves entre esses estados (também conhecido pelo nome de “Tubulão”), passou a possuir em sua configuração 5 (cinco) aerovias paralelas entre si. Além disso, o Uso Flexível do Espaço Aéreo (Flexible Use of Airspace - FUA) foi designado a partir da reestruturação e subdivisão das Áreas Condicionadas Xavante 1 e 2, impactando na aerovia denominada UZ10. As áreas Xavante estão ativadas de segunda à sextafeira, das 14:00 UTC às 21:00 UTC, podendo, porém, ser ativada em qualquer outro momento, respeitando o tempo mínimo de 4 horas de antecedência para ativação em conjunto com o CGNA (DECEA, 2013b). Com isso, os voos realizados entre os aeroportos da cidade do Rio de Janeiro com destino a Guarulhos ou Campinas passam a utilizar a aerovia a sul, UZ44, e, consequentemente, àqueles com destino a Congonhas passam a utilizar a UZ45 em vez da UZ44. A Figura 4—7 apresenta a atual configuração elaborada pelo autor, conforme a Carta de Rota Superior (ENRC), das áreas terminais do Rio de Janeiro e de São Paulo.

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Figura 4—7: Configuração das aerovias e dos procedimentos de Pouso (STAR) e decolagem (SID) do Cenário Base. Fonte: elaborado pelo autor

A Configuração 2 denominada de Cenário Alternativo apresenta a proposta desse trabalho, utilizando aerovias com rotas flexíveis capazes de inverter o sentido de acordo com o uso das cabeceiras nos aeroportos de Congonhas (SBSP) e Guarulhos (SBGR). O Cenário Alternativo desconsidera a presença de cinco aerovias paralelas, visto que a aerovia UZ10 atualmente em uso depende da operação realizada por outros operadores (EMBRAER e FAB), tendo, portanto, seu uso condicionado. Diante isso, foi reduzido o número de aerovias de cinco para quatro, também paralelas entre si, porém deslocadas de, aproximadamente, 7,8 NM. Para elaborar esses novos procedimentos foram considerados os fixos já existentes e criados outros com o objetivo servir como referência durante os voos. Alguns dos procedimentos de pouso (STAR) e de decolagem (SID) utilizados na atual configuração foram mantidos, porém, quando pertinentes, foram criados e modificados outros considerando o relevo e todas as regras de voo atualmente em uso. Foram criados 4 fixos (coordenadas apresentadas na Tabela 4-3), onde, a partir deles, foram elaboradas as aerovias propostas nesse estudo.

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Tabela 4-3: fixos criados pelo autor

Fixo

Latitude

Longitude

PTALFA

23° 02' 14.81" S

44° 53' 41.52" W

PTCHARLIE

23° 22' 13.74" S

44° 40' 10.83" W

PT BRAVO

23° 11' 6.38" S

44° 51' 7.45" W

PTDELTA

23° 32' 24.33" S

44° 40' 10.93" W

Figura 4—8: Rotas e procedimentos de pouso (STAR) e decolagem (SID) do Cenário Alternativo elaborados pelo autor. Fonte: elaborado pelo autor

As aerovias elaboradas levaram em consideração os conceitos sobre tubos ou aerovias paralelas entre si apresentados no Capítulo 2. A nova configuração das aerovias, assim como os procedimentos de pouso (STAR), decolagem (SID) e aproximação por instrumento (IAC) são apresentadas nas Figura 4—8. A primeira mostra a Combinação 1 (ver Tabela 4-2), ou seja, a combinação de cabeceiras em uso nos cinco aeroportos considerados com maior probabilidade

26

de acontecer, enquanto que a segunda mostra a mudança no uso das cabeceiras em Guarulhos e Congonhas. A designação UZ é dada, pois trata-se de aerovias superiores nacionais.

27

5. Resultados Preliminares Foi utilizada a função Multiple Run do TAAM® que realiza diversas simulações a partir da randomização dos parâmetros de performance das aeronaves, sendo assim possível obter uma amostragem de 15 valores para cada um dos voos e assim compará-los com os dados reais. Foram analisadas cada uma das rotas e os principais modelos de aeronaves utilizados para realiza-las. Na Figura 5—1 e Figura 5—2 são apresentados os resultados obtidos por meio de simulação e os comparam com os resultados reais obtidos através dos dados obtidos pelo CGNA. Percebe-se que, em geral, o tempo obtido por meio das simulações foi inferior ao real, o que pode ser explicado pela falta de dados climáticos na simulação e que estão presentes durante os voos reais.

Figura 5—1: comparação entre o tempo gasto em rota: Airbus A320. Fonte: elaborado pelo autor.

Figura 5—2: comparação entre o tempo gasto em rota: Boeing 737-800. Fonte: elaborado pelo autor

28

Por fim, com o intuito de validar o modelo, de modo a evidenciar a significância dos dados obtidos com as simulações, utilizou-se ferramentas estatísticas. O Teste Z é um teste estatístico utilizado a fim de determinar se duas populações apresentam médias diferentes, sem, necessariamente, as variâncias serem iguais e para grandes amostras (em geral maior que 30 observações). Esse teste assume que as amostras se comportam a partir de distribuições normais (pôde-se comprovar a partir da elaboração de histogramas que as amostras apresentam esse tipo de distribuição). O intervalo de confiança corresponde ao intervalo de valores que contém a média da população com uma determinada probabilidade de acerto. Em nosso estudo foi adotado um valor de 95%, ou seja, poderemos afirmar que a probabilidade de a média estar incluída no intervalo estimado é de 95%, tendo um erro tolerado α, também conhecido como nível de significância, igual a 5%. Para realizar esse teste foi necessário estabelecer as hipóteses nula e alternativa. A Hipótese Nula (H0) contém uma afirmativa de igualdade, ou seja, as médias obtidas por meio de simulação são iguais, ou estão dentro do intervalo de confiança, àqueles obtidos através dos dados fornecidos pelo CGNA que retratam a realidade. A Hipótese alternativa (H 1), por sua vez, afirma que os valores médios obtidos na simulação não condizem com a realidade. A partir da aplicação do Teste Z nos resultados obtidos por meio da simulação, podemos comprovar que o p-valor encontrado em todas as análises foram superiores ao nível de significância proposto (α), ou seja, não rejeitamos a hipótese nula (H0). Portanto, os tempos médios encontrados são estatisticamente iguais. Após a verificação e validação dos resultados obtidos para o Cenário Base foram elaborados novos procedimentos e nova configuração do espaço aéreo de modo a atender o objetivo do trabalho, apresentar flexibilidade nas aerovias entre as TMA São Paulo e Rio de Janeiro. Os resultados obtidos podem ser observados na Tabela 5-1. Percebe-se que há redução no consumo de combustível em 75% das rotas, entretanto, apenas duas dessas são responsáveis por cerca de 50% do consumo, devido à grande quantidade de voos, Congonhas-Santos Dumont.

29

Tabela 5-1: comparação entre o consumo médio de combustível por etapa do Cenário Base e do Cenário Alternativo. Fonte: Elaborado pelo autor

Rota

Consumo (kg) Cenário base

Cenário Alternativo

Δ

SBGL-SBGR

2022,79

1823,82

-9,84%

SBGR-SBGL

1617,75

1600,17

-1,09%

SBGL-SBKP

2029,70

1967,99

-3,04%

SBKP-SBGL

1980,13

1864,07

-5,86%

SBRJ-SBSP

1901,86

1766,63

-7,11%

SBSP-SBRJ

1664,99

1743,90

4,74%

SBGL-SBSP

1986,83

1800,45

-9,38%

SBSP-SBGL

1665,21

1648,93

-0,98%

SBGR-SBRJ

1573,36

1671,71

6,25%

SBRJ-SBGR

1945,36

1793,15

-7,82%

SBKP-SBRJ

1889,92

1954,55

3,42%

SBRJ-SBKP

1880,45

2023,35

7,60%

Com a redução no consumo de combustível nas rotas estudadas, o custo total a ser economizado pelas empresas aéreas chegaria a US$ 1.594.686,60 ao ano, ou seja, 1,85% do total gasto. É importante destacar que para a implantação desse cenário não seriam necessários gastos com infraestrutura aeroportuária ou de auxílio à navegação, mas apenas com treinamentos de controladores de voo e emissão de novas cartas.

Tabela 5-2: Comparação do total de emissões de CO2 por etapa entre o Cenário Base e o Cenário Alternativo. Fonte: elaborado pelo autor

Rota

Emissões (kg CO2) Cenário Base

Cenário Alternativo

SBGL-SBGR

6412,23

5781,50

SBGR-SBGL

5128,27

5072,55

SBGL-SBKP

6434,16

6238,52

SBKP-SBGL

6277,01

5909,11

SBRJ-SBSP

6028,89

5600,21

30

SBSP-SBRJ

5278,03

5528,17

SBGL-SBSP

6298,26

5707,44

SBSP-SBGL

5278,73

5227,10

SBGR-SBRJ

4987,55

5299,33

SBRJ-SBGR

6166,78

5684,30

SBKP-SBRJ

5991,05

6195,92

SBRJ-SBKP

5961,03

6414,02

Já a para as emissões de CO2, a nova configuração proposta apresentaria uma redução de 10.390,5 toneladas ao ano considerando o número de voos apresentados pela HOTRAN no período em análise. O tempo em rota considerando a probabilidade de uso de cada uma das combinações ainda não foi calculado.

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6. Plano de Ação Título da Tese: Análise dos efeitos da dinamização das aerovias entre as TMA São Paulo e Rio de Janeiro. Nome do Aluno: Marcelo Carvalho Cabral de Vasconcellos Nome do Orientador: Dr. Carlos Müller Relator: Dr. Cláudio Jorge Pinto Alves Data do Seminário: 03/06/2016

Atividades Acadêmicas: Lista de disciplinas cursadas:

Código IT 200 IT 201 IT 203 IT 205 IT 207 IT 208 IT 310

Disciplina Infraestrutura Aeronáutica Análise de Transportes Aeroportos Produção e Custos no Transporte Aéreo Pesquisa Operacional aplicada a problemas de Transporte Aéreo Sistemas Logísticos de Transporte e Distribuição de Carga Seminário de Tese Total

Crédito 2 3 3 3 3 3 1 18

Periódicos Almejados: Journal of Air Transportation Management URL do Periódico: http://www.journals.elsevier.com/journal-of-air-transport-management Qualis Periódico: A2 Transportation Research Part C: Emerging Technologies URL do Periódico: http://www.journals.elsevier.com/transportation-research-part-c-emergingtechnologies/ Qualis Periódico: A1

O Tabela 6-1 apresenta o cronograma de maneira detalhada, de forma que seja possível analisar o período de cada etapa

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Tabela 6-1: cronograma

Atividades

2015/1 2015/2 2016/1 2016/2 Jan-Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez

Definição do Tema Revisão Bibliográfica Metodologia Coleta e Tratamento de Dados Modelagem Simulações Verificação e Validação Análise dos Resultados Conclusões Elaboração do Artigo Defesa

33

Referências Bibliográficas BOEING. Current Market Outlook 2013 –2032. [s.l: s.n.]. BOESEL, J. et al. TAAM Best Practices Guidelines, 2001. BRASIL. Departamento de Controle do Espaço Aéreo. ICA 100-37: Serviços de Tráfego Aéreo. Rio de Janeiro: [s.n.]. CONSORTIUM, S. SESAR definition phase D3: The conceptEurocontrol, Brussels, Belgium, Tech. Rep. [s.l: s.n.].

ATM

target

DECEA. Anuário Estatístico de Tráfego Aéreo 2015. [s.l: s.n.].

DOGANIS, R. Flying off Course - Airline economics and marketing. 4th. ed. [s.l.] Routledge, 2010.

ICAO. Doc 4444 Air Traffic Management - Procedures for Air Navigation Services. [s.l: s.n.]. KOPARDEKAR, P. et al. Feasibility of Mixed Equipage Operations in the Same Airspace. 2009. LAW, A M.; KELTON, W. D. Simulation Modeling and AnalysisACM Transactions on Modeling and Computer Simulation, 2000. Disponível em: LEE, P. U. . et al. Sector design and boundary change considerations for flexible airspace management. 10th AIAA Aviation Technology, Integration and Operations Conference 2010, ATIO 2010, v. 3, n. September, p. 1–11, 2010.

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XUE, M.; KOPARDEKAR, P. H. High-Capacity Tube Network Design Using the Hough Transform. Journal of Guidance, Control, and Dynamics, v. 32, n. 3, p. 788–795, 2009. 34

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35