ANÁLISE DO ESPAÇO AÉREO EM ÁREA DE CONTROLE TERMINAL POR MEIO DE SIMULAÇÃO FAST TIME - ESTUDO DE CASO NA TMA- RECIFE.

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1 ANÁLISE DO ESPAÇO AÉREO EM ÁREA DE CONTROLE TERMINAL POR MEIO DE SIMULAÇÃO FAST TIME - ESTUDO DE CASO NA TMA- RECIFE. Marcus Luiz Pogianelo Carlos Müller Instituto Tecnológico de Aeronáutica RESUMO O presente trabalho usou a simulação fast time para avaliar os atrasos das aeronaves, o custo de combustível, a segurança de vôo e a carga de trabalho dos controladores de tráfego aéreo nos diversos cenários da Área de Controle Terminal Recife (TMA-RF). A ferramenta computacional utilizada para tal foi o software RAMS PLUS. Quatro cenários usando procedimentos convencionais e navegação por satélites foram considerados com alternativas que possibilitassem a otimização de rotas e aumento da capacidade do espaço aéreo. Os resultados compararam cada cenário quanto aos atrasos das aeronaves, custo de combustível, segurança de vôo e carga de trabalho dos controladores de tráfego aéreo. ABSTRACT This paper uses fast time simulation to evaluate air traffic delays, fuel cost, flight safety and air traffic controller workload due to selected scenarios for Recife Terminal Control Area (TMA-RF). RAMS PLUS was used as the simulation tool. Four scenarios using conventional and satellite navigation procedures were considered with levels of route optimization and capacity improvement. Comparison of results of each scenario regarding traffic delay, fuel cost, flight safety and air controller workload is presented. 1. INTRODUÇÃO A aviação no mundo evoluiu muito nos últimos anos, incorporando novas tecnologias as quais viabilizam que aviões cada vez maiores e mais pesados cruzem os continentes. Esse crescimento rápido do tráfego aéreo também se refletiu no Brasil. Alguns aeroportos brasileiros apresentam-se saturados e sem condições de expansão. Diante das dificuldades observadas no setor, percebe-se que a infra-estrutura e a capacidade de controle não têm acompanhado a demanda. A carência de estudos científicos para orientar uma melhor gestão do transporte aéreo pode ser apontada como um elemento marcante dentro do cenário nacional. Os sistemas convencionais de navegação aérea de hoje, utilizam tecnologia de 1946 baseadas na interação do homem com sistemas de apoio em terra. Existem nesses sistemas, muitas limitações de custo para implantação e manutenção da imensa rede de facilitação aeronáutica. O fator erro humano nas interações e interpretações dos sistemas, e as novas tecnologias em desenvolvimento estimulam as mudanças de conceitos para o CNS/ATM - Gestão de Tráfego Aéreo / Comunicação, Navegação e Vigilância. A OACI - Organização de Aviação Civil Internacional, já há muito tempo mostra-se alerta com os problemas de gerenciamento do espaço aéreo. Desta forma foi então planejada a nova gestão do tráfego aéreo com a introdução do conceito CNS/ATM que deverá numa primeira fase ser implementada até o ano de O CNS/ATM é o emprego da tecnologia digital e via satélite com a finalidade de propiciar eficácia, uniformidade e maior segurança a gestão do tráfego aéreo mundial. O objetivo desse novo conceito é aumentar a capacidade do espaço aéreo, diminuir os custos operacionais das empresas e melhorar os índices de segurança. 66

2 O GNSS - Sistema Global de Navegação por Satélite é o elemento chave da navegação aérea segundo o conceito CNS/ATM, constituindo a base do aprimoramento da navegação aérea devido suas características de ampla cobertura e precisão (OACI, 2003). A infra-estrutura aeroportuária como pistas, pátios e terminais precisam ser analisadas e modeladas para essa nova concepção de atendimento à demanda. Já o uso do espaço aéreo, necessita ser homogeneizado e dimensionado com ampliações e estudo de gerenciamento, principalmente nos horários de pico. Em curto prazo, as soluções de gerenciamento ótimo dos recursos já existentes podem evitar que a demanda exceda a capacidade através do gerenciamento do fluxo de tráfego aéreo, implicando muitas vezes em atrasos no solo das aeronaves. Todavia, a implementação de novas tecnologias via satélites como o GPS, Sistema Global de Posicionamento, aumenta a capacidade do espaço aéreo, permitindo melhor fluidez nos aeroportos e viabilizando maiores demandas. O desafio é achar o equilíbrio entre grandes investimentos em novas infra-estruturas de solo e o gerenciamento ótimo do lado aéreo, gerando melhores índices de segurança, menores atrasos para as aeronaves e, conseqüentemente, menores custos para as companhias aéreas. A simulação é uma ótima ferramenta de apoio para auxiliar na definição de qual é a melhor estratégia a ser implementada no espaço aéreo e nos aeroportos. Com a simulação pode-se analisar quais as melhores rotas e onde existem os gargalos que geram congestionamentos e atrasos. Através da simulação, também se pode fazer previsões mais precisas, buscando analisar os impactos futuros do crescimento do tráfego aéreo. O resultado final após a simulação é um investimento financeiro mais acertado e direcionado para os pontos mais críticos, melhorando assim, os níveis de serviço à demanda do transporte aéreo. Frente às ferramentas computacionais disponíveis para análise da capacidade do espaço aéreo, o software RAMS PLUS foi escolhido por ser largamente usado em diversos países, principalmente no EUROCONTROL ao longo de mais de 15 anos. Além disso, essa ferramenta já foi validada e verificada por controladores de vôo, sendo comprovadamente eficiente no planejamento do espaço aéreo e considerada um dos melhores apoios para análise do lado aéreo dos aeroportos (EUROCONTROL, 1991). Desta forma, este trabalho de pesquisa buscou contribuir a respeito da proposição e utilização da ferramenta de simulação fast time RAMS, para avaliação operacional do espaço aéreo com aplicação ao caso prático brasileiro na área de Controle Terminal Recife. 2. REVISÃO DE LITERATURA Atualmente, vários projetos de pesquisa para a avaliação do lado aéreo dos sistemas aeroportuários têm sido desenvolvidos nos quatro cantos do mundo. Ao longo dos anos, a simulação tem se firmado cada vez mais como alternativa principal dos pesquisadores para reorganizações do espaço aéreo e de terminais de passageiros. Este fato ocorre, em virtude da confiabilidade da simulação, eficiência e capacidade de descrever situações no nível de detalhamento requerido pelas análises (McCabe, 1975). O Modelo de Simulação de Atrasos em Aeroportos - ADSIM e o Modelo de Capacidade e Atrasos de Pistas - RDSIM são dois exemplos. O primeiro leva em conta possíveis atrasos na aproximação desde a entrada na área terminal (setor do espaço aéreo em que se realizam os procedimentos de aproximação). O último foi especificamente desenvolvido para o cálculo de 67

3 Sitraer 7 (2008) Tr. 85 capacidade de pistas e, portanto, economiza tempo de execução em relação ao primeiro, (Barros, 1994). Segundo a visão de Botter (2002), a simulação é o processo de elaborar um modelo de um sistema real e conduzir experimentos, com o propósito de compreender o comportamento do sistema e/ou avaliar várias estratégias para operação do mesmo. A simulação traz grandes benefícios como: A possibilidade de testar novos procedimentos operacionais para as tomadas de decisões, estratégias de uso de pista de pouso e de rolamento, ou seja, podem ser avaliadas novas estratégias sem comprometer ou intervir nas operações do aeroporto; A possibilidade de testar possíveis configurações do aeroporto antes mesmo de sua construção e antes do emprego de recursos para a sua implementação; O controle do tempo, de forma a acelerar ou não um fenômeno para estudo; A identificação dos gargalos do sistema, ou seja, quais subsistemas, componentes, ou processos limitam sua capacidade; e A compreensão de quais variáveis são mais importantes para capacidade e como essas variáveis interagem. Para a elaboração de planejamentos aeroportuários diversos autores utilizaram-se de modelos de simulação. Destaca-se Hupalo (2003), em Análise de Controle Terminal São Paulo (TMA-SP) por meio de simulação fast time simulation ; e Pereira (2000), em Análise de Capacidade da Área de Movimento do Aeroporto Santos Dumont via modelo de simulação. Santana (2002), em Análise de novos cenários operacionais para o Aeroporto Internacional de São Paulo/Guarulhos e Barros (1994), em Análise da capacidade do lado aéreo do Aeroporto Internacional de São Paulo/Guarulhos, argumentam que os modelos de simulação têm se mostrado os mais completos e eficientes, pois permitem considerar detalhadamente os movimentos das aeronaves de acordo com características específicas de cada aeroporto. Ferramentas similares, como o ARENA, foram usadas por Ribeiro (2003), em Modelo de simulação para análise operacional de pátio de aeroportos. Outros autores desenvolveram suas próprias ferramentas de simulação, como Herrera (2005), em Simulation of aeronautical operations at the International Airport of Mexico City e Zhong (1997), em Modeling of airport operations using an object-oriented approach. No contexto geral de transporte através de outros modais, tem destaque Botter (1984), que usou a simulação em Planejamento portuário: modelo para análise operacional do sistema porto associado a níveis de serviço. A diferença desse trabalho de pesquisa para os estudos dos diversos autores apresentados anteriormente está na forma mais abrangente de apresentar as análises. Os autores citados anteriormente estudaram isoladamente os componentes do subsistema aeroportuário. Alguns autores analisaram somente a parte de solo dos aeroportos (taxi, pista ou terminais). Outros autores simularam separadamente cenários já existentes do espaço aéreo, ou ainda simularam somente aspectos relativos à carga de trabalho dos controladores de vôo 1. 1 Controlador de vôo o termo técnico correto é Controlador de Tráfego Aéreo, todavia na linguagem coloquial usam-se as expressões Controlador de vôo ou Controlador. 68

4 Esta pesquisa mostrou de uma maneira mais global os aspectos sistêmicos relativos à construção de novos procedimentos para o espaço aéreo (novas rotas). Concomitantemente para cada cenário modelado foi verificado no estudo a carga de trabalho dos controladores de vôo. Ainda nessas análises verificou-se os atrasos das aeronaves quando utilizam determinados procedimentos e rotas de vôo. Esses atrasos foram calculados e transformados em valores monetários (milhões R$) e estão atrelados aos custos das companhias aéreas. 3. MÉTODO - SIMULADOR RAMS PLUS O RAMS - Reorganized ATC Mathematical Simulator foi desenvolvido em 1991 pela ISA softwares para o EEC - EUROCONTROL no Experimental Center, para avaliar as mudanças propostas na reconfiguração de setores do espaço aéreo europeu. O RAMS é um simulador do grupo microscópico mais voltado para análise da estrutura do espaço aéreo. Ele atua também na medição da carga de trabalho dos controladores, capacidade de processamento do aeroporto, atrasos, detecção e solução de conflitos, utilizando o novo conceito de ATM - Air Traffic Management, como também medindo os benefícios físicos ou modificações nos procedimentos e rotas. A ferramenta disponibiliza nos outputs relatórios. Há três tipos de dados para executar um estudo de análise ATM usando RAMS PLUS, o aeroporto e infra-estrutura de espaço aéreo, regras do sistema ATC e procedimentos, e uma programação de horário de tráfego. O RAMS simula o movimento de cada aeronave por tempo, relacionando a interação com outras aeronaves e setores de controle, produzindo uma variedade de informações. O RAMS representa o espaço aéreo ou um aeroporto como uma série de nós, conectados por links. Um nó é um ponto num sistema de coordenadas, onde o RAMS avalia a posição de uma aeronave em relação à outra no sistema. Um link define o caminho entre dois nós. As aeronaves se deslocam de um nó para outro por um link definido entre eles. Figura 3.1 Idéia do funcionamento do RAMS PLUS. Fonte: RAMS PLUS User Manual -Release 5.26 March,

5 Sitraer 7 (2008) Tr. 85 O RAMS possui um programador de eventos e um relógio de simulação que trabalham juntos para processar os eventos na seqüência adequada. Em cada seqüência o modelo pula o intervalo de tempo em que nenhum evento ocorre. Esta simulação é o que se chama de fasttime simulation ou simulação em tempo acelerado, onde cada evento é processado de acordo com a ordem de aparição no programador, o que resulta num menor tempo de simulação. A Figura 3.1 mostra como são feitas as entradas (inputs) e saídas (outputs) no simulador RAMS. O objetivo do RAMS PLUS é modelar uma gama extensa de cenários, com resultados analíticos produzidos em um curto período de tempo. Os resultados após a simulação possibilitam aos gestores aeroportuários e aos administradores do tráfego aéreo uma melhor estratégia para seus planejamentos. 4. CONTROLE DO ESPAÇO AÉREO O Serviço de Controle do Espaço Aéreo é o conjunto de atividades que tem por objetivo manter as aeronaves em segurança, de forma organizada e ágil, dentro dos parâmetros estabelecidos por regras internacionais da OACI e nacionais pelo Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA). Desta forma, todos os tráfegos conhecidos são continuamente monitorados e a situação aérea geral é acompanhada por órgãos de controle de tráfego aéreo (ATCs) distribuídos pelas diferentes regiões do país. Tabela Órgãos ATC Órgão Sigla Área Característica Torre de Controle TWR ATZ Gerencia a utilização da pista (pousos e decolagens) e controla as aeronaves nas proximidades do aeródromo com contato visual Conduz as aeronaves para as diferentes rotas Controle de APP TMA/CTR na decolagem e seqüencia as aeronaves para Aproximação o pouso nos aeroportos Centro de Área ACC UTA/CTA Monitora as aeronaves nas aerovias e alimenta as áreas de controle terminal Fonte: IMA (COMAER) O gerenciamento dos diversos serviços que envolvem o Controle de Tráfego Aéreo no Brasil é da responsabilidade do Comando da Aeronáutica, representado pelo DECEA. Devido à grande extensão da área de controle sob jurisdição do Brasil, cerca de 22 milhões km², este foi subdividido em cinco regiões de informação de vôo (FIRs) as quais são administradas pelos CINDACTA I, II, III e IV (Centro Integrado de Defesa Aérea e Controle do Espaço Aéreo). De forma geral, os órgãos de controle tráfego aéreo estão divididos em três grandes grupos; Torre de controle - TWR, Controle de Aproximação APP e Centro de Área ACC, conforme pode ser visto em detalhe na Tabela 4.1. O controle de tráfego aéreo representa uma atividade fundamental dentro do sistema de transporte aéreo, tendo como produto a manutenção da separação entre as aeronaves e segurança dos usuários. Desta forma, por se tratar de uma atividade de extrema importância, seu entendimento passa a ser imprescindível para o aperfeiçoamento do sistema. Sempre que há um produto para um cliente há um fluxo de valor, o desafio é saber enxergá-lo (Rother & Shook, 1999). 70

6 5. MODELAGEM DE CENÁRIOS ALTERNATIVOS NA TMA-RF Com o intuito de melhor representar a realidade existente na Área de Controle Terminal Recife foram modelados para esse estudo 4 (quatro) cenários. Atualmente na TMA-RF as aeronaves executam variadas rotas de chegadas e saídas. Essas mudanças nas rotas das aeronaves são alteradas conforme a habilidade e experiência do controlador de tráfego aéreo que estiver atuando no momento. Normalmente, quando aeronaves que chegam para pouso em Recife cumprem os procedimentos convencionais, sendo vigiadas pelos controladores de vôo, ou então, são vetoradas por esses controladores para a final do procedimento ILS. Isso acontece se os radares estiverem em pleno funcionamento, caso contrário as aeronaves executam procedimentos convencionais não sendo visualizadas pelos controladores nem acompanhadas por softwares de apoio à decisão. A Figura 5.2 mostra a estatística dos serviços executados pelo APP-RF no ano de Baseado nesses percentuais de 6% (Serviço não radar), 45% (Serviço radar de vigilância) e 49% (Serviço radar de vetoração), houve todo um cuidado especial em elaborar cenários que retratassem de forma fidedigna os percursos descritos pelas aeronaves na TMA-RF. Figura 5.2 Serviços de controle prestados pelo APP-RF no ano de Fonte: CINDACTA 3 - APP-RF, Durante o processo de modelagem foram criados 4 (quatro) cenários distintos para serem simulados e analisados no software RAMS PLUS. O cenário 1 (convencional) e cenário 2 (vetoração), representam a situação atual existente na TMA-RF e o cenário 3 (RNAV-18) e cenário 4 (RNAV-36), representam a proposta para implementação das futuras STARs RNAV através do uso de procedimentos por satélites, conforme tabela 5.2. Tabela Modelagem dos 4 (quatro) Cenários para a TMA-RF. Modelagem TMA-RF Separação (horizontal/vertical) cenário 1 (convencional) atual 5NM/1000' pés cenário 2 (vetoração) atual 5NM/1000' pés cenário 3 (RNAV-18) novo 5NM/1000' pés cenário 4 (RNAV-36) novo 5NM/1000' pés Fonte: CINDACTA 3 - APP-RF Base de dados 14/06/

7 Sitraer 7 (2008) Tr. 85 A fim de evitar o aspecto determinístico que existe na maioria dos trabalhos sobre simulação, nessa pesquisa foi feita na base de dados original uma distribuição estocástica nos horários previstos das programações dos vôos. O atraso máximo considerado para cada vôo na entrada da TMA-RF ou durante a decolagem foi de 10 (dez) minutos. Desta forma considerou-se uma distribuição normal com média (µ = 5), desvio padrão (σ = 2,5) e grau de confiabilidade (2σ = 95,44%). A aleatoriedade da nova base de dados foi garantida através da distribuição uniforme realizada no software EXCEL. Para cada cenário estudado nessa pesquisa foram realizadas no mínimo 10 (dez) iterações no simulador RAMS PLUS, atendendo a recomendação de 5 (cinco) iterações presente em TransSolutions (2000). Também, para as análises dos resultados finais foram retiradas as médias desses valores obtidos na simulação, calculado o desvio padrão, a variância e ainda realizou-se o teste de hipótese com aplicação do método t-student para pequenas amostras. A representação da modelagem foi elaborada baseando-se nas operações que ocorreram na TMA-RF no dia de maior movimento de tráfego aéreo no ano de 2006 (240 aeronaves). A hora pico nesse dia de maior movimento 14/06/2006, ocorreu às 16:00h, com um movimento de 28 aeronaves. O volume de aeronaves no aeroporto de Recife nesse ano de 2006 foi de e o movimento total de passageiros foi de , verificando-se um crescimento significativo em relação aos anos anteriores (Infraero, 2006). Assim, constata-se a importância dessa pesquisa na busca de um espaço aéreo mais otimizado e seguro para acomodar o fluxo crescente de tráfego aéreo. Após o processo de modelagem e preparação da base de dados, verificou-se a aderência do modelo. Esta fase é onde o modelo elaborado é testado logicamente (verificação) e numericamente (validação). Na verificação, testa-se o modelo através de uma pequena simulação com dados conhecidos analisando então se o modelo apresenta resultados numéricos de mesma ordem de grandeza dos esperados (Almeida, 1998). 6. ANÁLISE DOS RESULTADOS As análises dos cenários operacionais simulados foram relacionadas com a demanda, tipos de ofertas dos sistemas e capacidades instaladas nos aeroportos. A solução do problema encontra-se na busca do equilíbrio entre todos esses componentes que fazem parte do sistema. Em alguns momentos da análise pode-se observar instantes de baixo movimento de aeronaves e em outros, picos elevados durante o transcorrer do dia analisado na simulação. Este fato indica aos planejadores e administradores aeroportuários um caminho para a resolução do problema na busca de balancear a demanda e a oferta, elevando a qualidade do nível de serviço oferecido aos usuários. Nessa pesquisa, as análises foram focadas nas variáveis atrasos em função das distâncias voadas pelas aeronaves, bem como no custo dos procedimentos executados na área da TMA- RF. Outras variáveis analisadas foram relacionadas com a segurança de vôo no espaço aéreo e com a carga de trabalho dos controladores de tráfego aéreo. 72

8 A percepção quanto ao real valor de um aumento na distância voada pelas aeronaves ou um atraso em operação aeroportuária, é de extrema importância, e significa, sobretudo, prejuízos a todos os participantes do transporte aéreo, desde a empresa aérea até o passageiro. Assim, procurou-se enfatizar a relação percentual numa comparação ampla entre os diversos cenários atuais (vetoração e convencional) e os cenários propostos (RNAV- 18 e RNAV-36) Atrasos na TMA-RF Para realizar as análises, comparou-se as distâncias percorridas pelas aeronaves na TMA-RF durante as aproximações nos procedimentos convencionais (cenário 1), vetorações (cenário 2), com as distâncias percorridas nos novos procedimentos STARs, RNAV-18 (cenário 3). Já era esperado, que o cenário 1 causasse maiores impactos financeiros e penalizasse as aeronaves, considerando os maiores tempos de vôos. Nesses procedimentos convencionais foram utilizadas órbitas para procedimentos antes das aproximações finais e pousos. O cenário convencional foi então o que causou maiores atrasos e nele cada aeronave voou em média na TMA-RF 68,53NM, desde a entrada na área de controle até o pouso final na pista 18, Figura 6.3. Figura 6.3 Comparação entre cenários. Distância média voada por cada aeronave na TMA-RF no dia. Fonte: Simulador RAMS, 24 h ininterruptas de simulação (output - Flightsummary), É mostrado também na Figura 6.3, que o cenário proposto RNAV -18 é o que traz maiores benefícios, uma vez que cada aeronave voou em média menores distâncias na área terminal 57,34NM. No cenário vetoração, as aeronaves voaram na média 59,73NM até o pouso final. O cenário 4 para a pista 36, RNAV-36 não deve ser comparado diretamente com os outros cenários, uma vez que as aeronaves se deslocam para outra pista, a qual possui características particulares com distâncias de percursos e procedimentos totalmente distintos. O cenário 4 RNAV-36 aparece nas Figuras que seguem apenas para se ter uma idéia de grandeza e para que se possa fazer algumas análises e extrapolações Segurança de Vôo nos Cenários Atuais e Propostos Os resultados gerados no simulador RAMS indicam que o menor número de conflitos ocorreu no cenário proposto RNAV-18. Todavia, analisando essas diferenças percentuais entre os cenários da Figura 6.4 verifica-se que para nível de significância de 5% só há diferença significativa entre os cenários RNAV-18 e o convencional (38,21%). Entre o RNAV- 18 e os outros cenários ( RNAV-36 e vetoração ), com uma significância de 5% não se 73

9 Sitraer 7 (2008) Tr. 85 pode afirmar que houve variações significativas no número de conflitos uma vez que as médias foram consideradas estatisticamente iguais pelo teste de hipótese. Figura 6.4 Diferença percentual de conflitos ocorridos entre as ACFTs na TMA-RF no dia 14/06/2006. Fonte: Simulador RAMS, 24 horas ininterruptas de simulação (output - Conflictsummary), Analisando de forma geral os aspectos relativos à segurança de vôo, verifica-se que o cenário 3 RNAV-18 se sobrepõe a todos os outros cenários devido à padronização existente nos seus procedimentos operacionais. Estes procedimentos são antecipadamente planejados e publicados nos manuais aeronáuticos evitando improvisos dos pilotos ou dos controladores de vôo. Esta mesma análise relativa à segurança de vôo pode ser estendida para o cenário 4 RNAV-36 se comparado este com os outros procedimentos para a pista 36 de Recife Custos dos Procedimentos Executados pelas Aeronaves O fator financeiro no gerenciamento das atividades das empresas aéreas envolvidas no setor de transporte é de fundamental importância para que estas se mantenham no competitivo mercado. Para essas análises foram feitas algumas simplificações e adotadas algumas hipóteses para que se pudesse calcular o consumo de combustível das aeronaves durante um dia de simulação na TMA-RF. Num próximo passo, comparando cada cenário, foi realizado um levantamento sobre a economia de combustível das aeronaves no período de um ano. Uma hipótese adotada foi quanto ao preço médio do combustível de aviação. O preço médio do combustível no mundo hoje é de aproximadamente US$ 2 / Gal (US$ 0,66 /kg). No Brasil, devido aos impostos, este valor é adicionado de aproximadamente 50%, ou seja, aproximadamente US$ 1,00 /kg, Guerreiro (2007). Por causa disso e também devido às flutuações cambiais do Dólar, para os cálculos durante essa pesquisa foi considerado o preço médio do combustível no valor de R$ 2,00/kg. Para as análises foram consideradas também a taxa de consumo médio para as aeronaves na TMA-RF de 32 kg/min. Esta taxa de consumo foi calculada levando em consideração as várias performances de aeronaves que voaram na TMA-RF no dia analisado e o percentual de vôos executados para cada tipo de aeronave. 74

10 Figura 6.5 Consumo de combustível total por cenários no dia 14/06/2006 na TMA-RF. Fonte: Simulador RAMS, 24 horas ininterruptas de simulação (output - Flightevent), Na Figura 6.5 cada valor indicado nos diversos cenários representa o total de combustível consumido (kg/dia) por todas as aeronaves que voaram na TMA-RF no dia considerado na simulação de 24h. Ainda nessa Figura percebe-se que no cenário convencional as aeronaves consumiram maiores quantidades de combustível ( ,16kg/dia) e no RNAV-18 as aeronaves consumiram menos ( ,16kg/dia). Figura 6.6 Comparação da economia de combustível de todas as CIAs. aéreas durante um ano. Fonte: Simulador RAMS, 24 horas ininterruptas de simulação (output - Flightevent), Da Figura 6.6 pode-se fazer algumas comparações e também obter outras relações financeiras. Por exemplo, a economia das empresas aéreas no cenário convencional para o vetoração foi de 9,74% no ano (R$ ,00); do convencional para o RNAV-18 foi de 13,27% no ano (R$ ,00); e a economia do cenário vetoração para o RNAV-18 foi de 3,53% no ano (R$ ,00). Por outro lado, o gasto de combustível no ano para o cenário RNAV-36, que é direcionado para a pista 36 de Recife foi aproximadamente igual ao gasto do procedimento convencional para a pista 18 (cenário RNAV-36, gasto R$ ,00 e cenário convencional, gasto R$ ,00). 75

11 Sitraer 7 (2008) Tr. 85 À luz dos resultados, numa visão mais global envolvendo todos os cenários simulados, constata-se que o cenário que apresentou menores custos nos procedimentos executados foi o RNAV-18. Estendendo essa análise, verifica-se que o cenário proposto RNAV-36, também apresenta um grande potencial para ser o modelo mais econômico para a pista 36 de Recife. Como esperado, o cenário convencional foi o mais dispendioso para as companhias aéreas em termos de consumo de combustível Carga de Trabalho dos Controladores de Vôo na TMA-RF A carga de trabalho do controlador de vôo está diretamente relacionada com o número de atividades no exercício da profissão de controle de tráfego aéreo e com o tempo gasto para execução de cada uma dessas tarefas. Teoricamente, quanto maior o volume de tráfego para ser controlado, maior o número de atribuições totais dos controladores de vôo, maior o tempo total para executar essas tarefas e assim, maior a carga de trabalho desses profissionais. Figura 6.7 Número máximo de aeronaves na hora que ultrapassaram a capacidade do setor (7 ACFTs). Fonte: Simulador RAMS, 24 horas ininterruptas de simulação (output), A Figura 6.7 mostra em todos os cenários modelados, o número de vezes, durante a simulação de 24h, em que foi preciso a abertura de novos setores de controle, pois o APP-RF excedeu a capacidade inicial do setor 1 (que é de até 7 aeronaves). Esta nova abertura do setor 2, significa na prática que a carga de trabalho dos controladores que inicialmente atuavam, foi aumentada até haver necessidade de reforços na equipe de serviço com divisões das tarefas, a fim de suportar o volume de tráfego aéreo demandado. Um aumento exagerado na carga de trabalho eleva as pressões sobre os controladores de vôo, uma vez que tendem a aumentar o número de informações que chegam ao seu conhecimento. O stress e o desgaste físico e mental desses controladores podem contribuir para algum tipo de erro. A profissão de controlador de tráfego aéreo exige sempre urgência e rapidez, requisitos básicos, que associados ao fator negativo do stress, podem não permitir ao controlador de vôo uma análise mais cuidadosa do problema, podendo contribuir para um incidente aéreo. 7. CONCLUSÕES Baseado na proposta dessa pesquisa a simulação em tempo acelerado fast time, mostrou-se bastante útil para avaliação do espaço aéreo quando o objetivo é a comparação entre diversos cenários e se deseja uma visão global dos eventos ocorridos. Tendo em vista os resultados 76

12 obtidos, verifica-se a viabilidade da utilização dessa metodologia no âmbito do planejamento estratégico para os administradores do espaço aéreo. A partir da aplicação da Simulação com o RAMS para otimização do espaço aéreo e aumento da capacidade, vislumbra-se, além dos limites do resultado deste trabalho do ponto de vista acadêmico ou científico, oportunidades imediatas de sua aplicação, quanto aos aspectos de gerenciamento de tráfego e controle de recursos humanos. Pela sua potencialidade como ferramenta de apoio à tomada de decisão na atividade de planejamento estratégico, pode-se usar o RAMS para analisar a qualidade na gestão de outros espaços aéreos e órgãos de controle, tais como ACCs, TWRs e APPs. Como qualquer outro simulador, o RAMS tem suas limitações. Apesar de ser capaz de simular as operações no espaço aéreo e no solo, ele não contempla todos os detalhes. Contudo, o programa é suficientemente abrangente para fornecer uma avaliação global da evolução do tráfego de aeronaves e dos pontos de congestionamentos ou gargalos existentes no sistema real. Quanto à velocidade ( fast time ), durante a Simulação com o RAMS, foi registrado um tempo médio de 3minutos e 37segundos para simulação de cenários de um dia (24h). À hora pico, a mais carregada de informações, para os diversos cenários foi simulada num tempo médio de 20 segundos. Sobre o problema da situação operacional na TMA-RF, os procedimentos através de Satélites propostos no estudo RNAVs deixaram as aeronaves cumprindo perfis de vôo pré-definidos, não sendo necessário nenhum tipo de improviso dos Pilotos ou intervenção imediata dos Controladores de vôo. Desta forma, também há redução na carga de trabalho dos controladores de vôo, o que gera menor nível de stress, desgaste físico e mental, contribuindo para diminuição de possíveis erros. Ainda focalizando nos objetivos da pesquisa, evidenciou-se durante as análises nos aspectos relativos a atrasos das aeronaves e custo de combustível, que o procedimento RNAV-18 é o que traz maiores benefícios às operações aéreas. No cenário RNAV-18 as aeronaves voaram em média as menores distâncias (57,34NM) e consumiram no total durante um dia de simulação as menores quantidades de combustível ( ,16kg). Quanto ao aspecto da segurança de vôo, comparando os demais cenários com o cenário 3 RNAV-18, este mostrou-se apenas significantemente superior ao cenário 1 convencional (aumento no percentual de conflitos entre RNAV-18 e convencional 38,21%). Através dessas análises, constatou-se que o cenário convencional é o que apresentou os piores indicadores nos aspectos observados. Em última análise, comparando o cenário convencional com o RNAV-18 analisados sob o ponto de vista das companhias aéreas, ficou evidenciado que os procedimentos através de satélites (RNAVs) proporcionam melhores padronizações (nas cartas de rotas) para o fluxo de aeronaves e geram também grandes reduções nas despesas operacionais das empresas aéreas. O problema para implantação desses cenários hoje no Brasil está na insuficiência de procedimentos de tráfego aéreo padronizado GNSS, falta de equipamento nas aeronaves e em solo que tragam maior segurança e confiabilidade para o sistema de navegação via satélite. Dentro dessa análise constata-se a necessidade da homologação de todos esses equipamentos de navegação aérea, habilitação e capacitação de todos os usuários do sistema. Assim, pilotos 77

13 Sitraer 7 (2008) Tr. 85 e controladores de tráfego aéreo deverão passar por intensivos treinamentos para que se adaptem às inúmeras novidades do novo sistema. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Almeida, P. M. S., Utilização de Simulação na Análise de Componentes de Terminais de Passageiros de Aeroportos Brasileiros. Dissertação de Mestrado, ITA, São José dos Campos, Barros, A. G., Análise de Capacidade do Lado Aéreo do Aeroporto Internacional de São Paulo/Guarulhos. Dissertação de Mestrado, ITA, São José dos Campos, Botter, R. C., Planejamento Portuário: Modelo para Análise Operacional do Sistema Porto Associado a Nível de Serviço. Dissertação de Mestrado, Escola Politécnica da USP, São Paulo, Botter, R. C., Tratamento de dados em Modelos de Simulação Discreta. Tese de Livre Docência - PNV/EPUSP, São Paulo, COMANDO DA AERONÁUTICA CINDACTA3, AIP-MAP, IMA , ARC. Departamento de Controle do Espaço Aéreo, Rio de Janeiro, DECEA, AIP-MAP, IMA , MMA e ARCs. Departamento de Controle do Espaço Aéreo, Rio de Janeiro, EUROCONTROL, EXPERIMENTAL CENTRE, Model Based Simulations Sub- Division, EUROCONTROL, RAMS System Overview Document, Bretigny-sur-Orge, Guerreiro J. A. T. G. F., Um Modelo para Minimização dos Custos Totais de Abastecimento Considerando as Múltiplas Escalas das Aeronaves nas Rotas de uma Empresa Aérea Brasileira. Dissertação de Mestrado, ITA, São José dos Campos, Herrera G. A., Simulation of Aeronautical Operations at the International Airport of Mexico City (IAMC). ATRS, Proceedings, Rio de Janeiro, Hupalo, Análise da Área de Controle Terminal São Paulo (TMA-SP) por meio de Simulação (fast time simulation.) Dissertação de Mestrado, ITA, São José dos Campos, INFRAERO, Boletim de Informações Gerenciais. Diretoria de Operações, Brasília, Labancová, Operational, financial and technical assessment of ATC fast-time simulation. Tese de Mestrado, Universidade de Zilina, Zilina, Mujamadar & Polak; Estimating Capacity of Europe s Airspace Using a Simulation Model of Air Traffic Controller Workload, Transportation Research, Paper Majumdar, A, Ochieng, W.Y. McAuley G, Lenzi, J.M. and Lepadatu C. " The Factors Affecting Airspace Capacity in Europe: A Cross-Sectional Time-Series Analysis Using Simulated Controller Workload Journal of Navigation, 57(3), , McCabe, L., Carberry, T., Simulation Methods for Airport Facilities. Especial Repot 159 Airpot Landside Capacity, TRB, National Research Council, Washington, D. C., p , Mike R. & Shook J. S., Learning to See: Value-Stream Mapping Workshop to Create Value and Eliminate Waste, Lean Enterprise Institute - jan OACI, Global Navegation Satellite System Manual- GNSS. MAN-Conf/11-IP/14, OACI, Organização Internacional de Aviação civil, Action Plan for RNP Implementation in the CAR/SAM Region, AP/ATM/8 WP/19 - Lima, Pereira, B. D.; Silva, C. M.; Guedes, E. P. e Feitosa, M. V. M., Análise de Capacidade da Área de Movimento do Aeroporto Santos Dumont via Modelo de Simulação por Computador. Anais do XIV Congresso, ANPET, Gramado, v. 1, p , RAMS PLUS, User Manual Fast-time Simulation ATC. ISA Software, março de Ribeiro, F. R., Modelo de Simulação para Análise Operacional de Pátio de Aeroportos. Dissertação de Mestrado, PNV/EPUSP, São Paulo, Santana, E. S. M., Análise de Novos Cenários Operacionais para o Aeroporto Internacional de São Paulo/Guarulhos, Tese de Mestrado, Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos, TransSolutions, The Airport and Aispace Simulation Model. Basic Simmod Training Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Zhong, C., Modeling of Airport Operations Using an Object-oriented Approach. Tese de Doutorado. Virginia Polytechnic Institute and State University, Blacksburg, Virginia,