Relatório de Seminário de Tese - Análise e Alternativas para Tempo de Ocupação de Pista

Mix de acft em SBGR
operações de pousos em 24h - 09R
Movimentos em SBGR de 2010 a 2014
Número de movimentos
Seminário de Tese apresentado no âmbito do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Infraestrutura Aeronáutica do Instituto Tecnológico de Aeronáutica, área Transporte Aéreo e Aeroportos.





Pâmela Martins dos Santos




ANÁLISE E ALTERNATIVAS PARA REDUÇÃO DE TEMPO DE OCUPAÇÃO DE PISTA





Carlos Müller
Orientador

Carlos Müller
Coordenador de Área








Campo Montenegro
São José dos Campos, SP – Brasil
2015


Resumo
Observando uma tendência de crescimento no fluxo de tráfego no espaço aéreo e nos aeroportos, o presente trabalho está pautado na medição e análise do tempo médio real de ocupação de pista e possíveis diminuições desse tempo. Um questionamento que está associado à pesquisa é se é possível diminuir o tempo de ocupação de pista praticado nos dias atuais nos aeroportos brasileiros. Pretende-se, através dos resultados encontrados, identificar e estudar medidas que possibilitem a diminuição do tempo de ocupação de pista, aumentando assim a capacidade de pista. Será utilizada a simulação computacional como método de análise e medição da capacidade de pista e o TAAM (Total Airspace and Airport Modeller) será a ferramenta empregada para a reprodução realística do sistema a ser simulado e obtenção de tais resultados.

Objetivo
Analisar o tempo médio real de ocupação de pista durante o pouso e indicar alternativas que diminuam este tempo de ocupação, bem como calcular a capacidade de pista de pouso quando sujeita a volume intenso de tráfego. Para isto pretende-se realizar estudo de caso com dados obtidos através do radar de solo do aeroporto Internacional de Guarulhos.

Introdução
Este trabalho pretende medir o tempo médio real de ocupação de pista do mix de aviões que operam no aeroporto de Guarulhos. Os dados reais obtidos serão comparados com os dados simulados, dando subsídios para o estudo de medidas que possibilitem a diminuição do tempo de ocupação de pista, apresentando alternativas que aumentem a capacidade do sistema de pista. O aeroporto escolhido para estudo de caso é o Aeroporto Internacional de São Paulo/Guarulhos (Governador André Franco Montoro) – SBGR; trata-se de um aeroporto de grande importância para a economia do país, apresentando o maior movimento de aeronaves (pousos, decolagens, cruzamentos e toque-e-arremetidas) nos últimos cinco anos, com 22,64% de crescimento (Figura 1). Além disso, é o único aeroporto brasileiro que possui radar de solo em funcionamento, requisito de interesse desta pesquisa.
Figura 1 – Número de movimentos em Guarulhos de 2010 a 2014.
Fonte: Anuário Estatístico de Tráfego Aéreo do ano de 2012, 2013 e 2014 (CGNA).

Segundo dados divulgados pela ANAC (Agência Nacional de Aviação Civil), a frota das empresas brasileiras no final de 2013 apresentou um acréscimo de 8,7%, totalizando 563 aeronaves, em relação a dezembro de 2012 (Figura 2).
Figura 2 – Quantidade de aeronaves por fabricante – empresas aéreas brasileiras, de 2010 a 2013.Fonte: Anuário do Transporte Aéreo de 2013 (ANAC).

Tais números mostram uma tendência de crescimento no setor aéreo, pois o aumento da frota das empresas reflete em mais aeronaves voando diariamente uma mesma rota ou, até mesmo, em novas rotas "origem-destino". Com o aumento do fluxo de tráfego aéreo no Brasil, novos percursos têm sido desenhados e novos procedimentos de gerenciamento de tráfego têm sido estudados para utilização mais eficiente do espaço aéreo.
Ainda assim, de acordo com a ANAC, das 20 principais rotas internacionais, as quais apresentaram atrasos em 2013, 16 delas envolviam o Aeroporto de Guarulhos (8 sendo destino e 8 sendo aeroporto de partida) – Figura 3.
Figura 3 – Percentuais de atrasos nas 20 principais rotas internacionais, 2013.Fonte: Anuário do Transporte Aéreo de 2013 (ANAC).

Os atrasos podem estar associados a outros fatores alheios à infraestrutura aeronáutica, tal como quando ocorre em condições adversas de mau tempo. Nessas situações, a programação prevista das companhias aéreas para pousos e decolagens nem sempre consegue ser cumprida, pois existem mínimos meteorológicos, tanto no pouso quanto na decolagem, que devem ser respeitados para a manutenção da segurança e integridade do voo. O mau tempo interfere também no voo em rota, pois muitas vezes, o piloto em comando da aeronave necessita realizar um desvio de uma nuvem ou de uma região de turbulência severa. Todos esses fatores contribuem para aumentar o percurso a ser voado e por consequência o tempo de voo, refletindo em atrasos e até mesmo cancelamentos.
O controle de atrasos devido aos fenômenos naturais é reativo, ou seja, é realizado após a ocorrência do mau tempo e isso acontece pela própria natureza do fenômeno. Porém, os atrasos ligados à infraestrutura aeroportuária deficiente e gerenciamento de tráfego inadequado podem ser evitados ou diminuídos através da implementação de medidas mitigadoras e investimentos no setor aéreo. Tais medidas tem origem em pesquisas e programas de investimentos que apontam para aumento de capacidade de um sistema ou subsistema do setor aéreo. Assim, o controle de atrasos passa a ser preditivo.
Os fatos apontam a necessidade de investimentos e melhorias tanto para aumentar a capacidade do espaço aéreo, quanto para o aumento da capacidade aeroportuária. Uma série de medidas para aumento da capacidade aérea, como gerenciamento de fluxo em solo e em voo têm sido estudadas e implementadas pelo DECEA (Departamento de Controle do Espaço Aéreo).
O DECEA tem investido em programas que garantam ao Brasil um aumento de capacidade operacional compatível com a demanda existente sem deixar de lado os níveis de segurança operacional desejados. O programa SIRIUS/ATM é um exemplo, pois reúne um conjunto de empreendimentos agrupados em diferentes áreas, que juntos contribuirão para a modernização do Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro.
Algumas medidas adotadas pelo projeto SIRIUS/ATM são:
Redimensionamento das Áreas Superiores de Controle e Regiões de Informação de Voo (UTA/FIR);
Implementação Operacional PBN (Navegação Baseada em Performance) em Área de Controle Terminal e Otimização de Rotas ATS;
Uso Flexível do Espaço Aéreo – FUA;
Implementação de Gerenciamento do Fluxo de Tráfego Aéreo – AFTM;
Evolução do Serviço de Informação de Voo;
Melhoria dos Serviços de Navegação Aérea nas Bacias Petrolíferas – Áreas Oceânicas.
Sabendo que a separação baseada em tempo (TBS) já é uma realidade no aeroporto de Heathrow (EUROCONTROL) e, que estudos relativos ao efeito da esteira de turbulência na aproximação final para o pouso têm sido realizados (CHOROBA, 2006), é possível que nos próximos anos, no Brasil, seja regulamentada uma separação longitudinal baseada em intervalos de tempo, ou mesmo em separações de 3NM ou menos para o pouso.
Tais medidas e melhorias são importantes e indispensáveis para o eficiente uso do espaço aéreo, entretanto não é suficiente aumentar a capacidade do espaço aéreo, se não houver aumento na capacidade de pistas e de pátios dos aeroportos para absorver essa demanda.
Segundo Hobeika, Antoine G. et al (1993), os sistemas de pistas são os principais limitantes quando se fala em crescimento de capacidade aeroportuária. E, ainda, a capacidade de uma pista que opera com vários tipos de aeronaves é influenciada pela condição do controle de tráfego aéreo, pelo tempo de ocupação de pista (ROT), pelo tempo entre as chegadas (IAT) e, pela separação entre as aeronaves.
Caso as pistas não consigam absorver a quantidade de tráfego que o órgão de controle pode autorizar, devido a problemas na infraestrutura, taxiways interditadas ou ausência de saídas rápidas, tal fato poderá ser um gargalo e, refletirá em separações maiores entre as aeronaves no setor que antecede ao pouso, podendo ocasionar esperas e atrasos, influenciando nos setores de uma Área de Controle Terminal ou em órgãos adjacentes.

Revisão da Literatura
O artigo An Integrated Simulation and Dynamic Programming Approach for Determining Optimal Runway Exit Locations foi publicado em 1992 no Management Science Journal – Apoiado pela FAA e NASA, um grupo de pesquisadores do Instituto Politécnico da Universidade Estadual da Virginia composto por Antoine G. Hobeika, Antonio A. Trani, Hanif D. Sherali e Byung J. Kim iniciou diversas pesquisas sobre melhorias da capacidade aeroportuária. O artigo em questão, escrito por esse grupo, tratou sobre melhoria de utilização operacional de pistas, ou seja, meios que permitam um uso mais eficiente da pista de um aeroporto. Segundo o artigo, a eficiência de uma pista está diretamente ligada ao seu tempo de ocupação, pois é ele quem limita o uso da mesma, seja para partida, seja para chegada.
O trabalho considerou o problema de determinar a geometria e a localização de saídas de pista de alta velocidade de modo a diminuir o tempo médio ponderado de ocupação de pista, considerando um mix de aeronaves sob vários cenários de pouso e frequência de uso. Foi abordado tanto o problema de projetar uma nova pista, quanto de redesenhá-la (com suas saídas). Foi mostrado que o problema da localização contínua das saídas rápidas admite um conjunto finito natural de candidatos locais ideais.
Foi desenvolvido um programa de simulação integrado com um algoritmo de programação dinâmica de tempo polinomial para caracterizar os dados do problema e determinar os locais ideais das saídas de pista. A metodologia foi utilizada em um computador pessoal e os Aeroportos Internacionais de Oakland e de São Francisco serviram para ilustrar a abordagem.
O mix e a frequência das aeronaves foram EMBRAER 120 (12.5%), SHORTS 360 (3.5%), B 727 (17.5%), B 737 (28.6%), B 757 (3.2%), B 767 (5.3%). DC 9 (9.6%), BAe 146 (9.9%), DC 10 (6.5q0) e B 747 (3.4%). Para esses dez tipos de aviões, dois cenários foram considerados: pista seca e pista molhada. O modelo de simulação foi rodado nessas condições para o planejamento de uma nova pista (Aeroporto de Oakland), assumindo a existência de duas a quatro saídas de pista; e para a remodelagem de uma pista existente (Aeroporto de São Francisco), considerando que uma das taxiways existentes estava fechada.
No primeiro caso, duas saídas resultaram em um tempo médio de ocupação de 48,6 segundos, três saídas resultaram em 44,7 segundos, e quatro saídas em 42,7 segundos. No segundo caso, em que já existem quatro saídas de pista e uma delas será considerada fechada para uso (1920m da cabeceira com ângulo de 45º), a simulação indicou tempos de 52,2 segundos, para o caso em que a saída a 1920m está operando; 47,6 segundos, para a saída fechada e uma nova saída criada (1891m); e, 45 segundos, caso em que a saída a 1920m está fechada, a saída a 2315m se torna obsoleta e novas duas saídas são indicadas como solução: uma a 1324m e outra a 1891m. Com esses exemplos foi possível mostrar a viabilidade da abordagem e o quanto os resultados obtidos foram sensíveis ao número de saídas de pista.
O artigo Microcomputer Model for Design and Location of Runway Exits foi publicado em 1993 no Journal of Transportation Engineering – O mesmo grupo de pesquisadores citados acima desenvolveu um software de planejamento e modelagem de saídas rápidas de pista (REDIM). O modelo foi criado, tal como no artigo anterior, para otimizar localizações de saídas de pista de alta velocidade nos aeroportos, diminuindo assim o tempo de ocupação de pista. Utilizaram equações cinemáticas e algoritmo de programação dinâmica de tempo polinomial.
O modelo foi rodado para um aeroporto com uma pista de 3000m que possui quatro saídas de pista. A primeira está localizada a 900m e tem um ângulo de saída de 45º; a segunda está a 1500m com ângulo de 30º; a terceira, também com ângulo de 30º, está a 2300m; e a quarta está no final da pista e possui ângulo de 90º. Nesse exemplo, o tempo médio de ocupação de pista para a configuração existente era de 58,1 segundos.
O objetivo era aumentar a capacidade de pista através da adição ou do redesenho da localização das saídas já existentes; o modelo sugeriu acrescentar duas saídas de pista (uma a 1250m e a outra a 1750m). Caso as duas saídas sugeridas fossem implementadas, o tempo médio de ocupação de pista seria de 43,0 segundos, se somente uma das saídas fosse construída, o tempo seria 47,8 segundos.
Outro cenário foi colocado como input para o mesmo aeroporto; nesse caso, foram desconsideradas as saídas existentes e solicitadas três saídas para o modelo. O REDIM sugeriu saídas localizadas a 1250m, 1750m e a 2189m. Tal configuração gerou um tempo médio de ocupação de pista de 42,3 segundos. Assim, o REDIM recomendou localizações ótimas sob vários cenários diferentes de um mesmo aeroporto.
Nos artigos citados acima, os tempos de ocupação de pista são considerados a partir do momento em que a aeronave sobrevoa a cabeceira em uso, na aproximação final.
O trabalho intitulado A Simulation Study Investigate Runway Capacity Using TAAM foi apresentado em 2002 no Winter Simulation Conference – os autores Massoud Bazargan, Kenneth Fleming e Prakash Subramanian descreveram um método para avaliar diferentes configurações de pista por meio de simulação. O objetivo foi comparar as capacidades realizáveis para os diferentes cenários, a fim de estimar suas respectivas eficiências em termos de utilização do sistema de pista.
Consideraram que a capacidade do sistema de pista é dependente, principalmente, do tempo de ocupação de pista e da separação padrão aplicada entre sucessivas aeronaves. Todavia, citaram outras características que afetam tal capacidade, tais como, disponibilidade de saídas de pista (especialmente saídas rápidas de pista), tipo de aeronave e desempenho, mix de tráfego, restrições de controle de tráfego aéreo, condições meteorológicas, distância entre pistas paralelas, pontos de interseção entre pistas que se cruzam e modo de operação (segregado ou misturado).
Os autores apresentaram três conceitos sobre capacidade: capacidade totalmente limitada – aquela que é verificada ou medida, considerando todas as restrições que existem no ambiente do aeroporto; capacidade semi-limitada – aquela em que são consideradas as limitações de configuração de pista, todavia assumem melhorias tecnológicas e processuais, as quais permitem aplicações de separações menores; e, capacidade irrestrita – onde são consideradas apenas as limitações impostas por questões afetas à segurança.
Foram simulados 4 cenários com configuração de pista diferentes, acrescido do cenário atual, utilizando o Aeroporto Internacional da Philadelphia como estudo de caso. O cenário com 4 pistas paralelas forneceu a melhor alternativa como resultado da análise.
O trabalho intitulado Simulation Study on Airfield System Capacity Analysis Using SIMMOD foi apresentado em 2008 no International Symposium on Computational Intelligence and Design – os autores Wang Chao, Zhang Xinyue e Xu Xiaohao apresentaram uma análise estatística para encontrar uma relação quantitativa entre atraso e capacidade do sistema aeroportuário baseada em simulação computacional, utilizando o aeroporto de Gaoqi como estudo de caso. Escolheram a ferramenta SIMMOD para realizar a simulação, a fim de garantir um alto nível de detalhes e o mais realístico possível, em termos de restrições de controle de tráfego aéreo e procedimento aeroportuário operacional.
Os autores trataram a avaliação da capacidade do sistema aeroportuário como uma das mais importantes técnicas de gerenciamento de tráfego aéreo e consideram que a capacidade do sistema está relacionada a fatores dinâmicos e estáticos. Entre os fatores dinâmicos estão: separações padrão aplicadas entre aeronaves subsequentes; tipo e desempenho de aeronaves; taxa de chegada e partida; mix de aeronaves; condições meteorológicas. Já os fatores estáticos são: sistema de pistas e suas configurações; sistema de taxiways e suas configurações, tais como, quantidade, localização e saídas de pista; e, sistema de portões (gates) com seu tamanho, número de gates na área do pátio, entre outros.
Consideraram que a composição da frota afeta o fluxo de partidas e chegadas devido à variação das características das diversas aeronaves; as separações entre as chegadas e as partidas limitam o fluxo de operações, que por sua vez, influencia os atrasos. Os autores verificaram que para o aeroporto estudado, o atraso da partida era mais intenso que o da chegada e, por isso, consideraram o processo de decolagem como o "gargalo" do sistema.
Foram simulados dois cenários para estimar suas "eficiências", em termos de melhorias no lado aéreo. O primeiro correspondeu a melhorias relacionadas aos portões de embarque, enquanto que o segundo correspondeu à alteração nas saídas de pista. Cada cenário tinha a mesma estrutura de espaço aéreo, de solo e de procedimentos. Também foi considerada somente uma cabeceira em uso, condições de pista seca e operações IFR (Instrument Flight Rules). Além disso, foi considerado o tempo de 4 min como sendo o atraso máximo aceitável. Após simularem os dois cenários, os autores encontraram um aumento na capacidade aeroportuária de 2,4% relativa ao primeiro cenário e de 17,1% relativa ao segundo.
O trabalho Utilização de um Modelo de Simulação para Análise de Capacidade de pista do SBKP foi apresentado em 2008 no VII Symposium of Air Transportation os autores Gérman A. B. De Los Ríos e Cláudio J. P. Alves analisaram a capacidade de pista do aeroporto Internacional de Viracopos/Campinas por meio de um modelo de simulação computacional construído no software ARENA.
Consideraram dois fatores principais que restringem as capacidades do espaço aéreo e da pista: os critérios de separação mínima durante duas operações consecutivas e o tempo de ocupação de pista. Analisaram como a variação destes fatores afeta a capacidade de pista. Foram simulados três cenários, onde o primeiro correspondeu à baseline, no cenário II variou-se a proporção de pousos e decolagens e, no cenário III, variou-se o valor da separação.
Utilizaram tempos na aproximação final e sobre a pista como dados de entrada para o modelo (tempos gerados pelo REDIM). Além disso, consideraram uma determinada distância da cabeceira em uso como ponto de entrada no sistema.
O cenário III foi o que mais apresentou aumento na capacidade aeroportuária, correspondendo a um incremento de 18% quando utilizando 8NM na aproximação final, 45,45% quando utilizando 6NM e 90,09% quando utilizando 3NM na final.
O trabalho Simulation Model for Runway Capacity Analysis Apllied to the São Paulo Airport foi apresentado em 2009 no VIII Symposium of Air Transportation e no II Congresso Internacional de la Red Iberoamericana de Investigación em Transporte Aéreo – os autores Gérman A. B. De Los Ríos e Cláudio J. P. Alves construíram um modelo de simulação para analisar a capacidade de pista no aeroporto de São Paulo/Congonhas. O modelo foi construído no software de simulação ARENA, que teve por objetivo retratar as operações de pouso e decolagem do aeroporto considerado.
Segundo os autores, a eficácia de um sistema é medida, geralmente, em termos da capacidade de processamento do mesmo. A capacidade de pista pode ser afetada por diversos fatores, entre eles, as separações previstas entre aeronaves, as características dos aviões, as configurações de pista, o mix de aeronaves, as estratégias de controle de tráfego aéreo, entre outros.
O objetivo do trabalho foi analisar a capacidade real de pista do aeroporto de Congonhas, apresentando para isso uma ferramenta de simulação computacional. O trabalho considerou as diferentes etapas realizadas durante o processo de pouso e de decolagem e utilizou os seguintes dados de entrada: mix de aeronaves, taxa de chegadas e partidas, regras de separação, tempo médio de ocupação de pista, velocidade na aproximação final, comprimento da pista, pista em uso, localização de saídas e tipos de saída (se rápida ou não).
Os autores consideraram a distância de 5NM como sendo a separação prevista entre duas chegadas consecutivas e 2 min a separação entre duas decolagens consecutivas. Obtiveram os seguintes dados de saída: número de pousos – 21 operações/h; número de decolagens – 29 operações/h.
Não fez parte do escopo do trabalho analisar melhorias ou mesmo verificar aumento de capacidade por meio de modificações nos dados de entrada. Além disso, não há a informação na pesquisa de que foi considerada a separação entre pousos e decolagens.
O artigo Capacidade do Lado Aéreo dos Aeroportos Brasileiros foi publicado em 2012 no Journal of Transport Literature – os autores Cláudio J. P. Alves e Rafael Fraga apresentaram o resultado dos cálculos das capacidades de dois subsistemas do lado aéreo dos vinte principais aeroportos brasileiros. Verificaram que apenas em quatro aeroportos mostrou-se a ocorrência de um balanceamento entre as capacidades. Os subsistemas verificados foram os de pistas e pátios de estacionamento. Todas as taxiways foram consideradas integrantes do subsistema de pistas.
Os autores apontaram que a capacidade de pista pode ser ampliada com a aplicação de separações menores entre aeronaves e que a capacidade de pátios pode ser ampliada através de redução do tempo médio de permanência das aeronaves; redução das separações de segurança entre as aeronaves estacionadas e viabilização do uso compartilhado de equipamentos de solo.
Os aeroportos de SBRJ (Santos Dumont – RJ), SBCF (Confins – MG), SBPA (Porto Alegre – RS) e SBRF (Recife – PE) foram os que apresentaram equilíbrio entre os dois subsistemas do lado aéreo. O que não significa que a capacidade instalada atende à demanda.
Defenderam a ideia de que é necessária uma verificação do balanceamento entre as capacidades dos elementos de um sistema, pois nas expansões de capacidade de um subsistema, pode ocorrer a transferência do "gargalo" o aeroporto para outro subsistema limitante.
O artigo A Monte-Carlo Approach to Estimating the Effects of Selected Aiport Capacity Options in London foi publicado em 2015 no Journal of Air Transport Management – os autores Daniel Irvine, Lucy C. S. Budd e David E. Pitfield, por meio de simulação Monte-Carlo, quantificaram e compararam as melhorias de capacidade relativa que seriam proporcionadas por modificações nos aeroportos de Londres.
O artigo empregou a simulação Monte-Carlo para fornecer as estimativas de efeitos relativos na capacidade aeroportuária de cinco cenários propostos: a construção de um novo aeroporto hub no Estuário do Tamisa, pistas adicionais no aeroporto de Heathrow, Gatwick, Stansted e modificações nas práticas operacionais de Heathrow (adoção de operações mistas).
Foram utilizados como dados de entrada: separação mínima (em tempo) entre aeronaves devido à esteira de turbulência; velocidades na aproximação final; mix de aeronaves; e tempo de ocupação de pista na decolagem e no pouso.
Consideraram que para ocorrer uma decolagem, é necessário haver um "gap" entre dois pousos e um tempo previsto de separação da aeronave que decolou anteriormente.
As simulações mostraram que um novo aeroporto hub seria a maneira mais eficaz de aumentar a capacidade, embora os custos financeiros e ambientais relatados de tal desenvolvimento indicassem, comparativamente, uma taxa baixa de retorno. Já as propostas de novas pistas em Heathrow, Gatwick e Stansted, e a remoção da alternância de utilização de pista em Heathrow forneceram aumentos mais modestos na capacidade.
Todavia, a construção das três novas pistas geraria um aumento de capacidade de 62% para a cidade de Londres a um custo aproximado de 20 bilhões de libras, enquanto que o novo aeroporto geraria 46% de aumento na capacidade aeroportuária da cidade a um custo aproximado de 50 bilhões de libras. De acordo com os autores, qualquer decisão futura sobre capacidade aeroportuária necessita considerar não somente aspectos práticos das operações, configurações ideais do aeródromo e localização, mas também as diversas implicações ambientais e socioeconômicas de qualquer desenvolvimento, tanto em escala local como global.
Segundo os pesquisadores, o trabalho não focou em replicar precisamente o mundo real das operações aeroportuárias, uma vez que considera utilizações máximas; nas operações reais os aeroportos não são conduzidos de forma a operar na utilização máxima e sim seguindo a programação prevista para pousos e decolagens, ou seja, os voos chegam e partem na hora em que estão programados.
Pode-se perceber, pelos trabalhos citados, que a capacidade de pista está associada a dois fatores principais: o tempo de ocupação de pista e a separação entre aeronaves sucessivas.
As separações de pista aplicadas entre duas aeronaves sucessivas são devido à esteira de turbulência e à distância mínima regulamentar permitida entre tráfegos no mesmo nível de voo.
O tempo de ocupação de pista, por sua vez, começa a ser contado quando a aeronave em questão passa a ocupar a pista em uso, impedindo, assim, que outra operação ocorra. Os tempos de ocupação de pista têm referenciais diferentes para configurações diferentes de pista.
Por exemplo, em pistas paralelas com operações segregadas e independentes, ou seja, onde o pouso e a decolagem ocorrem em pistas distintas e que não há interferência entre si, o tempo de ocupação de pista da aeronave no pouso começa a contar a partir do momento em que cruza a cabeceira em uso e termina no momento em que o tráfego livra a pista.
Já em pistas simples (pista única) ou em pistas paralelas próximas, em que as operações são dependentes, ou seja, onde o pouso e a decolagem interferem entre si, o tempo de ocupação de pista da aeronave que pousa começa a contar a uma distância determinada da cabeceira em uso (ponto a partir do qual não pode ocorrer outra operação) e termina no momento em que livra a pista.
Exceto pelo trabalho De Los Ríos e Alves (2008), os artigos mencionados ou utilizaram o primeiro conceito de tempo de ocupação de pista ou não deixaram claro qual conceito utilizaram. Tal constatação tem influência direta nas opções metodológicas deste trabalho e, por isso, a pesquisa propõe analisar a influência da existência de taxiways de saída rápida e suas localizações no tempo de ocupação de pista. Será abordado o tempo de ocupação de pista que começa a contar a uma determinada distância da cabeceira, uma vez que o aeroporto utilizado tem pistas paralelas com operações interdependentes.
Além disso, o presente trabalho pretende investigar a contribuição de diferentes separações aplicadas na aproximação final para a capacidade de pista sob intenso volume de tráfego.

Aeroporto Internacional de Guarulhos – SBGR
O aeroporto Internacional de São Paulo, localizado na cidade de Guarulhos iniciou suas operações em 1985. Considerado a principal porta de entrada no país pelo modal aéreo, é o aeroporto de maior fluxo de tráfego do país, segundo anuário estatístico do CGNA. Vem apresentando aumento no número de movimentos de aeronaves (Tabela 1).
Tabela 1 – Número de movimentos de aeronaves em SBGR.
Ano
Total de Movimentos
Percentual de aumento
2010
253328
-
2011
274875
8,5%
2012
279036
1,5%
2013
290436
4,1%
2014
310690
7,0%
Fonte: Anuário Estatístico de Tráfego Aéreo do ano de 2012, 2013 e 2014 (CGNA).
O aeroporto possui duas pistas paralelas próximas, com 375m de separação entre elas: a pista 09R/27L (3400x45m – utilizada para o pouso) e a 09L/27R (3700x45m – utilizada para a decolagem). Está a uma altitude de 2459´ em relação ao nível médio do mar. Das pistas utilizadas para o pouso, somente a 09R possui saídas rápida de pista – taxiways BB e CC (Figura 4).
Figura 4 – Carta de Aeródromo de SBGR.

Fonte: aisweb (DECEA).
Metodologia
Este trabalho utilizará a simulação computacional como um processo de elaboração de um modelo capaz de retratar o sistema de pista do aeroporto de Guarulhos, a fim de analisar a capacidade e tempo de ocupação de pista. O software TAAM será a ferramenta de simulação utilizada para replicar, de modo mais próximo do real, os pousos de um dia de operação.
Diferentes tipos de modelos podem ser empregados para estimar a capacidade de pista. Dentre eles podem ser citados os modelos empíricos, analíticos e os de simulação (Ashford e Wright, 1992 apud DE LOS RÍOS e ALVES, 2009). Já para ZOU et al. (2014), os modelos que têm sido propostos para estimar a capacidade de pista podem ser agrupados em dois tipos: modelos analíticos e de simulação.
Os analíticos são os que utilizam fórmulas matemáticas para calcular diretamente a capacidade de pista; geralmente são construídas expressões para encontrar o tempo médio de ocupação de pista em um período de tempo específico e calcular seu inverso como a capacidade estimada de pista. Apesar de trazer um modo direto de cálculo de capacidade, a precisão e a aplicabilidade dos resultados são fortemente dependentes do número de variáveis consideradas no modelo e quais destas são tratadas como variáveis aleatórias (ZOU et al., 2014). Para que haja a resolução analítica, quando os sistemas a serem modelados forem muito complexos, faz-se necessária a utilização de hipóteses simplificadoras. Todavia, a simplificação pode invalidar o modelo, distanciando-o da realidade do sistema (CHWIF, 1999).
Os modelos de simulação são implementados por meio de linguagem de programação, assim eles são "executados" ao invés de "solucionados". Apesar de muitas vezes serem de difícil construção, são excelentes para representar sistemas que tenham um número grande de variáveis com dinâmica muito complexa (CHWIF, 1999). Geralmente, possuem um sistema de pista virtual para simular as operações reais no aeroporto e, a partir deles, podem ser obtidos dados de saída de interesse dos desenvolvedores, como, por exemplo, a quantidade de voos que operou no sistema durante determinado período de tempo. Assim, a capacidade do sistema pode ser calculada por meio da razão entre o número total de aeronaves que operaram e as horas totais de operação (ZOU et al., 2014).
Além das características mencionadas acima, segundo Shannon (1975 apud CHWIF, 1999), a simulação pode ser definida como o processo de elaboração de um modelo que representa um sistema real ou hipotético e a condução de experimentos com a finalidade de entender o comportamento de um sistema ou avaliar sua operação. De acordo com Chwif (1999), um dos fatores que contribuiu para a intensificação da utilização da simulação computacional está ligado à própria natureza da simulação, que é a capacidade de avaliar sistemas complexos e modelar seu comportamento dinâmico. Ainda, segundo Pidd (1998 apud CHWIF, 1999), a simulação apresenta algumas vantagens quando comparada à experimentação direta de um sistema real, tais como, menores custos, menores tempos para a obtenção dos dados de saída, possibilidade de replicação de um experimento e ausência de riscos para o sistema e para os envolvidos.
Para Chwif (1999), um modelo de simulação é constituído a partir dos objetivos da simulação. Tais objetivos podem ser traduzidos pelas medidas de desempenho do sistema que são as variáveis de saída de interesse. Nesta pesquisa, os objetivos estão ligados à obtenção da capacidade de pista de pouso e cálculo do tempo médio de ocupação de pista durante o pouso. Assim, as variáveis de saída de interesse são o número de aeronaves que pousam e o tempo que as aeronaves ocupam a pista. De acordo com o autor, existem passos a serem seguidos para que o estudo que utiliza um modelo de simulação seja bem sucedido. Tais passos ou processos são conhecidos como "metodologia de simulação" ou "ciclo de vida de um modelo de simulação" (Figura 5).
Figura 5 – Metodologia de simulação.

Fonte: Chwif (1999, p.10).

O ciclo de vida de um modelo de simulação compõe-se de três etapas: concepção ou formulação do modelo, implementação do modelo e análise dos resultados do modelo. Na primeira etapa, é necessário entender de modo claro o sistema que será simulado, seus objetivos, a abrangência do modelo e o nível de detalhes. As hipóteses devem ser estabelecidas e os dados de entrada também devem ser coletados nesta fase. O modelo que está na mente do pesquisador (modelo abstrato) deve se tornar um modelo conceitual. Na segunda etapa, o modelo conceitual é convertido em um modelo computacional por meio de uma linguagem de simulação ou de um simulador comercial e é analisado se está operando de acordo com o pretendido. Alguns resultados devem ser gerados, a fim de validar o modelo, uma vez que ele é a representação da realidade. Na terceira fase, após sua validação, o modelo computacional está pronto para realizar as simulações, dando origem ao modelo operacional (Paul e Balmer, 1993 apud CHWIF, 1999). Os resultados das simulações são analisados e documentados, podendo gerar conclusões e recomendações sobre o sistema retratado.
Segundo De Oliveira e Alves (2008), existem muitas ferramentas de simulação que são capazes de retratar as operações de uma pista, quantificar sua capacidade e identificar suas limitações. O programa SIMMOD (Simulation Model), o ADSIM (Airfield Delay Simulation Model), o RAMS (Reorganised ATC Mathematical Simulator) e o TAAM (Total Airspace and Airport Modeller), por exemplo, são ferramentas de simulação que podem ser utilizadas para simular detalhadamente um aeroporto, seus sistemas de pistas, pistas de táxi, pátios, áreas de aproximação de aeronaves, entre outros. Os dados de saída obtidos podem ser o tempo de voo de aeronaves, o fluxo de operações nas áreas analisadas, os atrasos associados à operação, o consumo de combustível médio, o tempo de ocupação de pista, entre outros. O REDIM (Runway Exit Design Interactive Model) é um programa interativo de planejamento que determina locais ótimos de saídas de alta velocidade, que minimizam o tempo médio ponderado de ocupação de pista com relação ao mix de aeronaves existente. O ARENA é um ambiente gráfico integrado de simulação e tem sido utilizado, na maioria das vezes, para calcular capacidade e gargalos no lado terrestre dos aeroportos, tais como, terminais de carga, de passageiros, balcões de check-in, entre outros.
De acordo com Baik e Trani (2008), o HERMES (Heuristic Runway Movement Event Simulation) e o Airpot Machine consideram aeronaves na área do terminal, incluindo também os pátios, taxiways, pistas e o segmento de aproximação final. Podem simular todos os aspectos das operações do lado aéreo de um aeroporto. O VTASIM (Virginia Tech Airfield Simulation Model), por sua vez, retrata detalhadamente a cinemática das aeronaves na área do aeródromo; ele descreve, por exemplo, o comportamento da aeronave entre o portão de embarque até o limite da pista de decolagem e, além disso, consegue estimar atrasos ligados à comunicação entre controlador e piloto e os tempos de processamento em cada componente do lado aéreo. Para esses autores, o SIMMOD, o TAAM e o RAMS são modelos abrangentes no sentido de retratarem operações de aeronaves tanto no aeroporto quanto no espaço aéreo. Dão destaque ao TAAM por ser um modelo de simulação baseado em tempo que simula as características da aeronave em escala real, sendo capaz, portanto, de gerar resultados mais precisos do que aqueles baseados em simulação de eventos discretos. Entretanto, de acordo com Odoni et al. (1997 apud BAIK e TRANI, 2008), os altos custos para os usuários dificultam a utilização do software.
Das ferramentas citadas, o ICEA (Instituto de Controle do Espaço Aéreo) possui a licença para uso dos softwares TAAM e RAMS. Em parceria com o ITA, o ICEA tem permitido aos alunos o acesso e a utilização dos softwares de simulação para fins de pesquisa no âmbito acadêmico. Nesse sentido, o TAAM foi escolhido como ferramenta capaz de replicar realisticamente o sistema de pista e saídas de pista do aeroporto de Guarulhos.
O aeroporto de Guarulhos tem duas pistas paralelas: a pista 09R/27L (utilizada para o pouso) e a 09L/27R (utilizada para a decolagem). Todavia, tais pistas tem 375m de separação entre si e são consideradas pistas paralelas próximas, pois possuem menos de 760m de distância entre elas (Almeida e Müller, 2014). Assim, mesmo ocorrendo em pistas diferentes, as operações de pouso e decolagem não são independentes. Nesse sentido, vale ressaltar que o tempo em que uma aeronave ocupa a pista começa a contar a partir do momento em que a sua presença no eixo de aproximação final impede que o órgão de controle permita o início de uma decolagem, ou seja, o tempo de ocupação de pista não é somente aquele no qual a aeronave está sobre a pista, mas sim aquele em que ela impede a utilização da pista para outra operação.
Neste trabalho foi considerada a distância de 3NM antes da cabeceira em uso como sendo o ponto em que começa a contar o tempo de ocupação de pista para as aeronaves que estão na aproximação final, pois a Torre de Controle não emite mais autorizações de decolagem se houver aeronaves a partir desta distância.
Além disso, foram consideradas separações de no mínimo 5NM na aproximação final para estar de acordo com as regras de tráfego aéreo brasileiras. As separações por esteira de turbulência são consideradas no default do TAAM (Tabela 2) e quando forem divergentes da regra de tráfego, prevalecerá a maior separação.
Tabela 2 – Separações quanto à esteira de turbulência.

Fonte: ICA 100-37 (2013).

Os colaboradores do ICEA já possuíam o aeroporto de Guarulhos modelado no TAAM, com os sistemas de pistas, táxis, pátios e terminais, bem como o espaço aéreo adjacente (Figura 6). Foi necessário definir as regras para rodar o modelo, conforme descrito acima, definir e construir as novas taxiways de saída rápida de pista (Figura 7) e construir um espaço aéreo virtual para ser possível contar o tempo de ocupação de pista a partir deste ponto (Figura 8). Levando-se em conta que um "bom" modelo é aquele que representa satisfatoriamente a realidade e inclui apenas os elementos que influenciam no problema a ser solucionado (Harrel e Tunay (1994 apud CHWIF, 1999), apenas as operações de pouso serão consideradas como dados de entrada na simulação. Tal fato está sendo considerado porque as regras definidas para rodar o modelo garantem, por si só, que as operações de decolagem possam ser realizadas entre dois pousos.
Figura 6 – Layout atual de Guarulhos.

Fonte: Imagem da simulação TAAM.


Figura 7 – Layout com novas taxiways da pista 09R.

Fonte: Imagem da simulação TAAM.





Figura 8 – Espaço aéreo virtual de 3NM da cabeceira de pista.

Fonte: Imagem da simulação TAAM.

Foram obtidos dados de radar de solo e de movimentação TATIC (software que controla e gerencia o fluxo de informações de tráfego aéreo existentes em uma torre de controle) de cinco dias de operação do aeroporto de Guarulhos. Os dias foram 1, 3, 4, 15, 22, 24 e 29 do mês de maio do ano de 2015. Em um primeiro momento foi computado o número de pousos em cada dia de operação (Tabela 3) e, posteriormente, foram escolhidos os dados do dia 1º de maio para serem simulados no TAAM, por ter sido o dia de maior movimento de pouso.
Tabela 3 – Quantidade de pousos de sete dias do mês de maio de 2015.
Dias
Número de Pousos
1
419
3
406
4
414
15
408
22
414
24
407
29
408
Fonte: Dados de movimentação do TATIC da Torre de Guarulhos.

Os dados de entrada servirão para obter o tempo médio de ocupação de pista em cada cenário considerado, porém não serão suficientes para obter a capacidade de pista sujeita a um volume intenso de tráfego (capacidade saturada), uma vez que 419 pousos em 24h de operação representam menos de 18 pousos horários. Para obter o valor da capacidade saturada, as operações de pouso deverão ser agrupadas e simuladas em 1h de operação para cada cenário considerado. Todavia, não faz sentido simular 419 pousos em 1h. Se não existisse nenhuma regra a ser cumprida (3NM da cabeceira como ponto de início de contagem de tempo de ocupação de pista, 5NM entre dois pousos consecutivos, separações por esteira de turbulência, entre outras) e se as aeronaves levassem no máximo 60 segundos para pousar e livrar a pista, seriam possíveis, teoricamente, 60 movimentos horários. Para este trabalho, serão escolhidos 61 voos dentro dos 419 de modo que mantenham o mesmo percentual do mix de aeronaves do dia escolhido, ou o mais próximo dele (Figura 9).
Figura 9 – Mix de aeronaves em Guarulhos.

Fonte: Autora.

Serão simulados 13 cenários da pista 09R (Tabela 4) com os dois tipos de dados de entrada (419 movimentos em um dia de operação e 61mov/h). O mesmo será realizado para a pista 27L, totalizando em 52 cenários a serem simulados.
Tabela 4 – Cenários da pista 09R.
Cenário
Cenário Saturado
Taxiways
09R
Sat 09R
atual (BB, CC, O)
09R-1
Sat 09R-1
1, BB, O
09R-2
Sat 09R-2
1, 2, O
09R-3
Sat 09R-3
1, 3, O
09R-4
Sat 09R-4
1, 4, O
09R-5
Sat 09R-5
1, 5, O
09R-6
Sat 09R-6
BB, 2, O
09R-7
Sat 09R-7
BB, 3, O
09R-8
Sat 09R-8
2, 3, O
09R-9
Sat 09R-9
2, 4, O
09R-10
Sat 09R-10
2, 5, O
09R-11
Sat 09R-11
3, 4, O
09R-12
Sat 09R-12
3, 5, O
Fonte: Autora.

Algumas hipóteses para diminuição do tempo de ocupação de pista e aumento de capacidade são tratadas neste trabalho. Acredita-se que a alocação ótima de saídas rápidas de pista, considerando o mix do aeroporto, gera um menor tempo de ocupação de pista que, ao final de um dia de operação, poderá refletir em um aumento da capacidade de pista. Tornar o aeroporto vocacionado, ou seja, fazê-lo operar com aeronaves mais homogêneas entre si, quanto ao desempenho, é uma medida que também interfere na capacidade de pista, pois categorias muito heterogêneas requerem separações maiores na aproximação final.


Análise de Resultados
O gráfico abaixo (Figura 10) representa a operação de um dia de pouso no aeroporto de Guarulhos. O número máximo de pousos observados foi entre às 14 e 15h UTC, ou seja, entre às 11 e 12h local. Tal resultado foi obtido para a tabela de voos do dia 1º de maio de 2015.
Figura 10 – Gráfico número de pousos x hora UTC.

Fonte: Autora.

A tabela abaixo (Tabela 5) contém os dados obtidos para os 13 cenários simulados no TAAM. Pode ser observado que o tempo de ocupação de pista varia em cada cenário apresentado, porém o número máximo de pousos se mantém o mesmo. Esse resultado pode ser explicado pelo fato de a capacidade de pista ser dependente também das separações empregadas entre duas aeronaves sucessivas. Assim, as diminuições no tempo de ocupação de pista não foram suficientes para aumentar a capacidade do sistema de pista. Todavia, tais reduções são essenciais para que possam ocorrer menores espaçamentos na aproximação final. O cenário 09R-2 (twy 1, 2 e O) é o que resulta em um menor tempo de ocupação de pista e corresponde a uma diminuição de 5,2% nesse tempo.
Tabela 5 – Dados de saída para 13 cenários da pista 09R.
Cenários
Tempo* médio na aproximação final até o ponto de toque
Tempo médio do ponto de toque até livrar a pista
Tempo médio de ocupação de pista
Número máximo de pousos em 1h
09R
70
45
115
24
09R-1
70
43
113
24
09R-2
70
39
109
24
09R-3
70
40
110
24
09R-4
70
42
112
24
09R-5
70
44
114
24
09R-6
70
43
113
24
09R-7
70
44
114
24
09R-8
70
42
112
24
09R-9
70
42
112
24
09R-10
70
42
112
24
09R-11
70
46
116
24
09R-12
70
46
116
24
* os tempos estão em segundos. Fonte: Autora.

Outra tabela que pode ser obtida a partir das simulações foi a que associa o tempo de ocupação de pista ao tipo da aeronave (Tabela 6).
Tabela 6 – Tipos de aeronaves e seus tempos de ocupação de pista.
Mix
Tempo médio na aproximação final até o ponto de toque
Tempo médio do ponto de toque até livrar a pista
Tempo médio de ocupação de pista
Narrow body
71
43
114
Wide body
67
55
122
Turboprop
77
45
122
Light jet
76
44
120
Piston engine
113
51
164
Fonte: Autora.

As aeronaves que ocupam a pista por menos tempo durante o pouso são as do tipo "Narrow body", que correspondem a 78,75% do mix que opera em Guarulhos. Já as que ocupam por mais tempo são as do tipo "piston engine".
Esta pesquisa ainda está em desenvolvimento. Nesse sentido, faltam as simulações para a pista 27L com novas taxiways e as simulações referentes a aplicação de menores separações na aproximação final.

Referências
ALVES, Cláudio Jorge Pinto; FRAGA, Rafael. Capacidade do lado aéreo dos aeroportos brasileiros. Journal of Transport Literature, v. 6, n. 4, p. 178-189, 2012.

BAZARGAN, Massoud; FLEMING, Kenneth; SUBRAMANIAN, Prakash. A simulation study to investigate runway capacity using TAAM. In: Proceedings of the Winter Simulation Conference, 2002. IEEE, 2002. p. 1235-1243.

CHAO, Wang; XINYUE, Zhang; XIAOHAO, Xu. Simulation study on airfield system capacity analysis using SIMMOD. In: International Symposium on Computational Intelligence and Design, 2008. ISCID'08. IEEE, 2008. p. 87-90.

CHOROBA, Peter. Comprehensive study of the wake vortex phenomena to the assessment of its incorporation to ATM for safety and capacity improvements. 2006. Tese de Doutorado. University of Zilina.

DE LOS RÍOS, Germán Alberto Barragán; ALVES, Cláudio Jorge Pinto. UTILIZAÇÃO DE UM MODELO DE SIMULAÇÃO PARA A ANALISE DA CAPACIDADE DE PISTA DO SBKP. VII SITRAER, 2008. p. 925-936.

DE LOS RÍOS, Germán Alberto Barragán; ALVES, Cláudio Jorge Pinto. A SIMULATION MODEL FOR RUNWAY CAPACITY ANALYSIS APPLIED TO THE SAO PAULO AIRPORT. VIII SITRAER, 2009. p. 25.

HOBEIKA, Antoine G. et al. Microcomputer model for design and location of runway exits. Journal of transportation engineering, v. 119, n. 3, p. 385-401, 1993.

IRVINE, Daniel; BUDD, Lucy CS; PITFIELD, David E. A Monte-Carlo approach to estimating the effects of selected airport capacity options in London. Journal of Air Transport Management, v. 42, p. 1-9, 2015.

SHERALI, Hanif D. et al. An integrated simulation and dynamic programming approach for determining optimal runway exit locations. Management science, v. 38, n. 7, p. 1049-1062, 1992.

TRANI, Antonio A. et al. Runway Exit Designs for Capacity Improvement Demonstrations. Phase 1. Algorithm Development. VIRGINIA POLYTECHNIC INST AND STATE UNIV BLACKSBURG CENTER FOR TRANSPORTATION RESEARCH, 1990.

TRANI, Antonio A. et al. Runway Exit Designs for Capacity Improvement Demonstrations. Phase 2. Computer Model Development. VIRGINIA POLYTECHNIC INST AND STATE UNIV BLACKSBURG CENTER FOR TRANSPORTATION RESEARCH, 1992.

http://www.decea.gov.br/sirius/, acesso em abril de 2015.

http://issuu.com/decea-impressos/docs/anuario-trafego-aereo-2012, acesso em abril de 2015.

http://www.cgna.gov.br/wp-content/themes/cgna/documentos/do/anuarios/anuario_2013.pdf, acesso em abril de 2015.

http://www.cgna.gov.br/wp-content/themes/cgna/documentos/do/anuarios/anuario_2014.pdf, acesso em abril de 2015.

http://www2.anac.gov.br/estatistica/anuarios.asp, acesso em abril de 2015.

https://www.eurocontrol.int/eec/public/standard_page/APT_time_based.html, acesso em agosto de 2015.

http://www.aisweb.aer.mil.br/index.cfm?i=cartas, acesso em outubro de 2015.

Plano de Ação
Dados da pesquisa
Título da pesquisa: ANÁLISE E ALTERNATIVAS PARA REDUÇÃO DE TEMPO DE OCUPAÇÃO DE PISTA.
Nome do aluno: Pâmela Martins dos Santos
Orientador: Carlos Müller
Relator: Cláudio Jorge
Data do seminário: 20/11/2015
Atividades acadêmicas
Disciplinas cursadas até o momento: IT 200 (Infraestrutura Aeronáutica); IT 203 (Aeroportos); IT 207 (Pesquisa Operacional Aplicada a Problemas do Transporte Aéreo); IT 210 (Análise Operacional e Gerencial de Sistemas Logísticos); e IT 310 (Seminário de Tese).
Disciplinas a serem cursadas: IT 201 (Análise de Transportes).



Cumprimento de prazos
Data prevista para conclusão das atividades de pesquisa e início da escrita da versão final da tese e do artigo (no mínimo, dois meses antes da submissão): FEV/2016.
Data prevista de submissão do artigo a um periódico: ABRIL/2016.
Data prevista da submissão da tese: JUN/2016.
Periódico almejado para submissão
Nome do periódico: Journal of Air Transport Management
URL do periódico: http://www.journals.elsevier.com/journal-of-air-transport-management/
Justificativa da escolha do periódico: por ser um periódico de grande importância na área e por divulgar as principais tendências econômicas e de gestão enfrentadas pela indústria do transporte aéreo.
Desenvolvimento de artigos e trabalhos
SANTOS, P. M.; ALVES, C. J. P.; MÜLLER, C.. Cálculo e capacidade de pista nos aeroportos brasileiros: Métodos e parâmetros utilizados. In: V Congresso Internacional de la Red Iberoamericana de Investigación en Transporte Aéreo, 2015, Barcelona. Libro de Actas RIDITA 2015, 2015. p. 165-178.

RENDOHL, A. L. M.; SANTOS, P. M.; RONZANI, G. M.. O uso da ferramenta AHP para escolha de sítio heliportuário. 2015. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).