ANÁLISE DA CAPACIDADE DO SISTEMA DE PISTAS O AEROPORTO INTERNACIONAL DO RIO DE JANEIRO COMO ESTUDO DE CASO

ANÁLISE DA CAPACIDADE DO SISTEMA DE PISTAS O AEROPORTO INTERNACIONAL DO RIO DE JANEIRO COMO ESTUDO DE CASO João Luiz de Castro Fortes Daniel Alberto Pamplona Carlos Müller Grupo de Engenharia de Tráfego Aéreo GETA Divisão de Engenharia Civil Instituto Tecnológico de Aeronáutica - ITA RESUMO Devido ao recente crescimento da aviação civil brasileira e consequente saturação dos principais aeroportos, alternativas que possam conferir um aumento em sua capacidade, especialmente no sistema de pistas, são de grande interesse. Este trabalho investiga como uma nova condição operacional aplicada ao aeroporto pode impactar em sua capacidade. O Aeroporto Internacional do Rio de Janeiro (SBGL) é o segundo maior aeroporto brasileiro, em termos de movimentos, e foi escolhido para a realização de um estudo de caso. O trabalho investiga, usando simulação fast-time, a capacidade do sistema de pista atual onde a distância da aproximação final é de 5 milhas náuticas (NM), e um cenário alternativo onde a distância da aproximação final passa para 3NM. Resultados para essa nova condição operacional podem representar ganhos de 10% na capacidade do sistema de pista para aquele aeroporto. A ferramenta utilizada para a realização foi o RAMS Plus, desenvolvido pela empresa ISA Software. ABSTRACT Due to recent Brazilian civil aviation growth and saturation of the country s main airports, alternatives that may increase their capacity, especially their runway system, are of great interest. This work investigates how a new operational condition in an airport may affect in its capacity. Rio de Janeiro International Airport (SBGL) is the second largest Brazilian airport and it was chosen for the case study in this study. This work investigates, using fast-time simulation, its current runway capacity where the considered final approach distance during landing is 5 nautical miles (NM), and an alternative scenario where final approach during landing is 3 NM. Results showed that this new operational condition might represent gains of 10% in runway system s capacity for that airport. The simulation tool used in this work was RAMS Plus developed by ISA Software. 1. INTRODUÇÃO A demanda pelo transporte aéreo no Brasil durante na última década apresentou crescimentos expressivos. Segundo INFRAERO (2013), o crescimento do número voos nos aeroportos da rede INFRAERO, administradora dos principais aeroportos brasileiros, de 2004 até 2012, período anterior ao recente processo de concessão de aeroportos, o número total de voos mais que dobraram durante esse período. Concomitantemente, a preocupação dos participantes do setor em relação a capacidade da infraestrutura existente aumenta. O aumento da demanda sem a devida adequação da capacidade instalada pode resultar em aumento no número atrasos e cancelamentos de voos, o que significaria prejuízo ao setor como um todo. Um aeroporto é composto por diversos sistemas interdependentes que tem características próprias tais como o sistema de pistas de pouso e decolagem, o sistema de pátios e o terminal de passageiros. Caso algum desses sistemas apresente saturação em determinado momento, o atraso pode se propagar pelo demais resultando na saturação do aeroporto como um todo. Este trabalho avalia, através de simulação em tempo acelerado, a atual capacidade do sistema de pistas para SBGL para o regime atual de operações e o impacto, em relação a capacidade, que uma eventual modificação desse regime possa apresentar. Atualmente, são mantidas 5 milhas náuticas (NM) na aproximação final durante o pouso, enquanto um cenário alternativo 1347

seria a diminuição dessa distância para 3 NM. Como intervenções físicas, tais como a construção de uma nova pista, são geralmente mais custosas do que mudanças operacionais, análises que explorem essas possibilidades são interessantes. 2. REVISÃO DA LITERATURA Para o cálculo de capacidade de pista, deve-se inicialmente definir o seu conceito. Para Horonjeff et al. (2010), pode-se definir dois tipos de capacidade: capacidade prática e capacidade máxima. A capacidade prática consiste no número de movimentos durante um período, dado um atraso médio aceitável. Segundo o documento da Federal Aviation Administration (FAA), AC 150/5060-5 (Air Capacity Delay) de 1995, atraso médio aceitável seria de 4 minutos. No entanto, um documento mais recente que revisa o documento da FAA, já menciona como aceitável atraso médio de 6 minutos (TRB, 2012). Já a capacidade máxima consiste no número máximo de aeronaves que um aeródromo pode processar durante determinado período de tempo, assumindo uma demanda constante. Graficamente, a relação entre os dois conceitos pode ser entendida através da figura 1. Nela, Moser (2007) mostra esquematicamente, sem definir os valores dos atrasos, como se dá o comportamento do atraso médio com o aumento no número de movimentações horárias. Segundo Moser (2007), o atraso pode ser entendido como a diferença entre o tempo efetivamente gasto por uma aeronave para realizar uma movimentação e o tempo gasto para realizar a mesma movimentação sem interação com outras aeronaves. A diversidade de ferramentas para o cálculo de capacidade está diretamente relacionada ao grau de sofisticação necessário para a análise. A escolha da ferramenta deve ser baseada nas expectativas e disponibilidade de informação por parte do analista. Quanto mais sofisticada e realista a ferramenta, a tendência é de que a mesma seja mais complexa e de que haja maior necessidade de dados e informações sobre os fatores intervenientes, tais como movimentação e percentual de aeronaves por categoria (chamado de mix de aeronaves), características das aeronaves, características de operação do controle de tráfego aéreo, condições meteorológicas etc. Pode-se classificar os métodos para cálculo de capacidade aeroportuária em: modelos empíricos, analíticos e de simulação computacional, segundo Ashford & Wright (1992). A simulação computacional apresenta vantagens sobre os demais métodos em relação a possibilidade de estudo de situações operacionais mais complexas como também a análise, de maneira integrada, do aeroporto e espaço aéreo. No entanto, dificuldades que surgem para a simulação são a necessidade de dados e informações mais detalhadas das operações bem como um gasto maior de tempo para o desenvolvimento da modelagem. A literatura mostra diversos trabalhos utilizando ferramentas de simulação de operações aeroportuárias e espaço aéreo: Moser (2008) utiliza o SIMMOD da empresa ATAC, Pogianello e Müller (2008) utilizam o RAMS Plus da empresa ISA Software e Almeida e Müller (2014) utilizam TAAM da fabricante Jeppessen. Segundo Horonjeff et al. (2010), diversos fatores podem impactar na capacidade de pista, tais como a configuração do lado aéreo, condições meteorológicas durante a operação, a disponibilidade de auxílios de navegação e a tecnologia existente, as características da frota 1348

de aeronaves operando no aeroporto e procedimentos operacionais de tráfego aéreo. Em relação a esses dois últimos fatores, alguns pontos merecem ser considerados. O Serviço de Controle de Tráfego Aéreo é prestado aos voos controlados nas áreas de controle a fim de prevenir colisões entre aeronaves e entre aeronaves e obstáculos; e acelerar e garantir o fluxo ordenado do tráfego (DECEA, 2013a). Para tal, as aeronaves devem manter entre elas as separações mínimas estabelecidas. A definição de uma separação mínima visa atender a dois requisitos de segurança. O primeiro se refere a acurácia que o órgão de controle tem da localização de determinada aeronave. Em determinadas regiões em que a razão de atualização do radar é baixa, pode significar uma incerteza maior em relação a posição de determinada aeronave gerando a necessidade de se manter a separação entre aeronaves. A segunda se refere a evitar que aeronaves sofram os efeitos ocasionados pela esteira de turbulência. Segundo DECEA (2013b), são três os efeitos sobre as aeronaves: o balanço violento, a perda de altura ou velocidade ascensional e os esforços na estrutura. As aeronaves são classificadas em três tipos, de acordo com a esteira de turbulência que geram, conforme mostrado na tabela 1. A tabela 2 indica a separação que as aeronaves devem manter entre si. Assim, de acordo com a porcentagem de cada tipo de aeronave que opera no aeroporto, a separação pode impactar na capacidade da pista. Figura 1: Representação da relação de demanda e atraso médio Fonte: Moser, 2008 O outro fator relevante que afeta a capacidade são os procedimentos operacionais adotados. Por exemplo, atualmente, durante a aproximação das aeronaves no pouso, a distância de separação deve ser no mínimo de 5 NM, respeitando-se a separação definida por esteira de turbulência. Uma possível variação nesse procedimento, adotando valores menores na separação pode representar uma variação na capacidade do sistema de pistas. O DECEA já prevê há a possibilidade de da diminuição dessa separação para 3 NM, em casos que as separações de esteira de turbulência são respeitadas (DECEA, 2014). 1349

Tipo da Aeronave Pesada (H) Média (M) Leve (L) Tabela 1: Categorização de Aeronaves Descrição Todos os tipos de aeronaves que possuem Peso Máximo de Decolagem (MTOW) de 136.000 kg (300.000 lb) ou mais Todos os tipos de aeronaves que possuem Peso Máximo de Decolagem (MTOW) inferior a 136.000 kg (300.000 lb) e superior a 7.000 kg (15.500 lb) Todos os tipos de aeronaves que possuem Peso Máximo de Decolagem (MTOW) de 7.000 kg (15.500 lb) ou menos Fonte: DECEA, 2013b Tabela 2: Mínimos de separação radar Aeronave que segue à frente Pesada (H) Aeronave que segue atrás Distância Mínima (NM) Pesada (H) 4 Média (M) 5 Leve (L) 6 Média (M) Leve (L) 5 Fonte: DECEA, 2013b, 3. O AEROPORTO INTERNACIONAL DO RIO DE JANEIRO - SBGL O Aeroporto Internacional do Rio de Janeiro (SBGL), localizado na ilha do Governador no Rio de Janeiro é o segundo maior aeroporto brasileiro em termos de movimentação de passageiros, de acordo com INFRAERO (2013). Seus terminais e sistemas de pistas foram construídas em 1977 por conta da crescente demanda no velho aeroporto na mesma localidade. Localizado a 20 km do centro da capital carioca, é um dos três aeroportos da região metropolitana do Rio de Janeiro. Inicialmente, o aeroporto foi projetado para ser um portão de entrada e saída da maioria do tráfego internacional no Brasil. No entanto, depois da construção do Aeroporto Internacional de São Paulo (SBGR), a movimentação do tráfego internacional foi em direção deste aeroporto, deixando SBGL subutilizado por vários anos. Todavia, devido ao rápido crescimento da aviação civil no Brasil nos últimos, o aeroporto recuperou o crescimento esperado e sua capacidade, especialmente do seu sistema de pistas, tornou-se uma preocupação. Seu sistema de pistas é constituído por duas pistas: a pista 10-28 (RWY 10/28) e a pista 15-33 (RWY 15/33). A figura 2 mostra a configuração física atual do aeroporto além da principal orientação dos pousos e decolagens. Segundo os operadores do aeroporto (Mckinsey Company, 2010), aproximadamente 80% do tempo de operação, partidas e chegadas são realizadas pela cabeceira 10 e cabeceira 15, respectivamente. Para esta condição, operações não tem restrições pois seguem trajetórias divergentes. Quando há mudança na direção dos ventos predominantes, as operações de chegadas e partidas são realizadas, respectivamente, nas cabeceiras 28 e 33, o que representa aproximadamente 20 % do tempo. As operações acontecem, para essa condição, de forma dependente pelo fato das pistas serem convergentes e pode haver conflito caso haja uma aproximação perdida. Nesta configuração, as partidas são autorizadas somente até o momento que uma aeronave que esteja aproximando não tenha entrado na aproximação final. Caso contrário, a decolagem necessita esperar o pouso ser realizado por completo. 1350

XXIX Congresso Nacional de Pesquisa em Transporte da Anpet Há ainda a presença de operações mistas (pousos e decolagens) na mesma pista. Esse tipo de configuração não foi considerado pois representa muito pouco no total de configurações do sistema de pistas. Devido à localização do aeroporto, qualquer expansão de sua infraestrutura atual torna-se bastante onerosa. A maior parte do sítio aeroportuário é circundada pelas águas da Baía de Guanabara e quaisquer novas construções exigiriam grandes aterros sobre a baía. Portanto, se o aumento na capacidade do sistema de pistas atual se der através de construções de novas pistas, o incremento na capacidade deverá ser cuidadosamente avaliado devido aos altos custos envolvidos. Figura 2: Configurações operacionais estudadas do sistema de pistas atual 4. METODOLOGIA A ferramenta utilizada para a realização da simulação foi o RAMS Plus Fast-Time Simulator desenvolvido pela empresa ISA Software. A ferramenta é do tipo gate-to-gate, ou seja, permite a simulação completa de voos, analisando-os desde a saída do voo do portão de embarque no seu aeroporto de partida até o momento em que chega no portão de desembarque no aeroporto de destino. Além disso, a ferramenta permite análise em somente determinadas parte do voo, como por exemplo, análise de setores em rota, análise de áreas terminais, análise da movimentação no pátio, etc. A simulação baseou-se na simulação, de uma hora identificada como a hora-pico (caso base) e, a partir daí, foi-se aumentando o número de pousos e decolagens. A cada caso na simulação, foi contabilizado os atrasos obtidos para os pousos e decolagens processados e calculado um atraso médio para o número total de movimentos processados naquela hora. Dessa maneira, é possível identificar o número de movimentos por hora que gera o atraso médio considerado aceitável que será a capacidade prática para o sistema de pistas. O acréscimo de movimentos foi realizado por uma função do próprio RAMS Plus que, a partir de um conjunto de voos, vai adicionando de maneira aleatória entre os voos já existentes, voos novos. Essa função permite que os voos adicionados tenham determinada característica definida pelo analista. Pode-se, por exemplo, escolher que os novos voos sejam somente pousos, que sejam de determinado tamanho, ou mesmo uma combinação dos dois. No entanto, nessa análise, os acréscimos mantiveram tanto a proporção de pousos e decolagens 1351

como também, mantiveram o mix de aeronaves do caso base. As informações para o desenho da configuração física do aeroporto, bem como a do espaço aéreo no simulador foram retiradas das cartas atuais (ADC Carta de Aeródromo, STAR Carta de Pouso, SID Carta de Decolagem, IAC Carta de Aproximação por Instrumentos), disponibilizadas pelo DECEA no site www.aisweb.mil.br. Conforme já mencionado, a capacidade de pista sofre grande influência do tempo de ocupação de pista. Essas duas componentes estão sujeitas a uma aleatoriedade devido a diferentes fatores tais como, características de pilotagem do piloto, fatores meteorológicos no momento do pouso, estratégia operacional da empresa aérea, etc. Com isso, duas aeronaves do mesmo modelo podem gerar tempos de ocupação diferentes. A maneira utilizada para expressar uma condição estocástica na modelagem foi definindo duas distribuições de probabilidades: uma para o ponto de toque e outra para a variação dos parâmetros operacionais da aeronave. No entanto, a identificação de como seriam essas distribuições de probabilidade não é simples de ser obtida. Tanto a medição da posição do toque da aeronave na pista e como essa variação dos parâmetros operacionais são informações muito difíceis de se obter, sendo necessário recorrer a dados de equipamentos de bordo da aeronave. Para casos que apresentam essa dificuldade de obtenção, na literatura relata-se a utilização de distribuições triangulares como aceitáveis (Altiok e Melamed (2007); Stein e Keblis (2009)) Dessa maneira, para representar a variabilidade que ocorre no ponto de toque durante o pouso, foi estimado uma variação de 100 pés entre a marca de 1000 pés da pista. A distribuição utilizada foi a triangular com valores mínimo e máximo de 900 e 1100, e média de 1000. Ainda, para os parâmetros operacionais, foi estimada uma variação de 2% em torno do valor padrão fornecido pelo software. Utilizou-se, então, uma distribuição triangular com valores mínimo e máximo de 0,98 e 1,02, e média de 1,00. Como foram utilizados parâmetros estocásticos na simulação, cada caso foi simulado dez vezes de maneira a ter-se convergência dos valores para cada caso. Realizou-se então uma regressão para obtenção da curva capacidade para a condição operacional estudada e assim determinar o valor da movimentação horário que produz um atraso médio determinado com aceitável (no caso desse estudo, 6 minutos). A regressão foi para uma curva do tipo exponencial, mostrada na equação 1, que é a que mais se aproxima da curva de capacidade. Para realizar a regressão, inicialmente linearizou-se a curva através da aplicação do logaritmo a equação. Dessa maneira, utilizou-se os valores de ln(y) para o cálculo da regressão, conforme mostrado na equação 2. Y = Ae BX (1) Em que Y : atraso médio observado em minutos; X : movimentação horária observada; A e B : constantes ln(y) = C + BX (2) Em que lny : logaritmo neperiano do atraso médio observado em minutos; X : movimentação horária observada; B e C : constantes 1352

5. DADOS UTILIZADOS Para a realização das simulações das configurações definidas, foi utilizada dados de informações da base TATIC, utilizada pela INFRAERO. Esses dados fornecem diversas informações relativas ao voo tais como número do voo, equipamento, instante de partida e chegada e aeroporto de partida e destino. Optou-se por utilizar essa base de dados ao invés da base HOTRAN da Agência Nacional de Aviação Civil (informações de voo regulares) pois ela inclui voos da aviação geral. No entanto, para este estudo só foi conseguido acesso aos voos do mês de dezembro de 2013. Essa é uma limitação do estudo. A base de dados fornece a informação de 12587 voos (não incluindo helicópteros) durante o mês de dezembro. A figura 3 mostra a distribuição dos voos durante os dias do mês. Percebese que o tipo de aeronave que compõe a maior parte do tráfego naquele aeroporto é a aeronave do tipo médio. Isso é mostrado através da tabela 3 que fornece como se dá a participação de cada categoria de aeronave na base. Isso mostra que, embora o aeroporto foi projetado esperando um grande tráfego de voos internacionais de longa duração (que usam aeronaves de porte maior), o aeroporto movimenta em maior parte voos domésticos e internacionais de curta duração (voos que operam os países do cone sul, como Argentina e Uruguai. Ainda, percebe-se que o dia-pico desse mês foi dia 06 com um total de 491 movimentos. Figura 3: Movimentação de aeronaves durante os dias de dezembro de 2013 Tabela 3: Distribuição por tipo de aeronave Tipo Aeronaves Porcentagem Pesada 1401 10.9% Média 10519 81.8% Leve 937 7.3% Total 12857 Embora a figura 3 possibilite visualizar os dias de maiores movimentos durante o período analisado, ela não permite visualizar como ocorre, para cada hora, o número de partidas e decolagens. Dessa maneira, construiu-se um mapa de calor (figura 4) dos pares (partida/hora, chegada/hora) para o período completo. Essa figura mostra o número de ocorrências de cada 1353

par e são coloridos de maneira que os de maior frequência são próximos do vermelho enquanto os de menor frequência são próximos verde. Observa-se duas regiões de grande ocorrência: uma perto do par (0,0) e outra perto do par (11, 15). O primeiro par representa os momentos de baixa movimentação no aeroporto (durante a madrugada) enquanto o segundo par representa a movimentação mais comum naquele aeroporto. Esse segundo par representa uma proporção de aproximadamente 58% de chegadas e 42% de partidas. Figura 4: Mapa de calor para as operações durante dezembro de 2013 em SBGL De posse dessas informações, foram analisados o dia-pico encontrado e sua movimentação horária, conforme mostrado na figura 5. Observou-se que o período de maior movimento naquele dia foi das 20:00 às 21:00. A proporção de chegadas e partidas nesse período foi o mesmo observado no mapa de calor (58% e 42%, respectivamente) e o mix é também similar ao observado durante o mês, presente na tabela 3 8,6% de aeronaves leves, 80% de aeronaves médias, e 11,4% de aeronaves pesadas. Dessa maneira, essa hora foi escolhida como cenário base para a realização das simulações. A partir dela vai-se majorando o número de voos em 10%, até chegarmos a 150% da demanda do caso base. 1354

Figura 5: Distribuição de voos ao longo do dia-pico identificado 6. RESULTADOS E ANÁLISES As primeiras simulações foram assumindo as condições operacionais atuais do aeroporto, ou seja, operações com 5 NM na final, para cada configuração apresentada. A seguir, as novas condições operacionais, com a redução para 3 NM. As figuras 6 e 7 mostram os resultados obtidos com as simulações para cada configuração e as curvas obtidas com a regressão dos pontos. Os valores das estatísticas obtidas com as regressões são mostrados na tabela 4. O valor de R 2 e da estatística do valor-p obtidos mostram que as curvas se aderem bem a massa de pontos obtidos para cada configuração em cada uma das condições operacionais. A capacidade, conforme descrito anteriormente, é dada para a movimentação quando o atraso médio está dentro do aceitável, ou seja, entre 4 e 6 minutos. É interessante notar que para as duas condições operacionais, os pontos na configuração 2 começam com um valor maior de atraso médio. Isso se deve ao fato de que a mesma demanda foi utilizada para ambas as configurações. Dessa maneira, como a capacidade da configuração 2 é menor, já era esperado que a mesma demanda um geraria um atraso maior. Para a condição operacional atual, ou seja, com 5 NM, o conjunto de pistas possui nas configurações 1 e 2 a capacidade variando, respectivamente, entre 48 e 52 e 27 e 31 aeronaves por hora, dependendo do atraso médio aceitável. Como porcentagens de operação na configuração 1 e 2 são, respectivamente, 80% e 20%, tem-se que a capacidade final para as condições operacionais atuais varia de 44 a 48 movimentos por hora, conforme atraso médio assumido. O Centro de Gerenciamento de Navegação Aérea (CGNA), órgão que realiza esse cálculo de capacidade nos aeroportos, fornece em seu site www.cgna.gov.br o valor de 44 movimentos por hora para SBGL. Em contrapartida, o documento de declaração de capacidade operacional elaborado por RIOgaleão (2015), atual administradora de SBGL, a capacidade do sistema de pista do aeroporto é de 48 movimentos por hora. Isso mostra que a modelagem desenvolvida com a ferramenta de simulação e os resultados obtidos estão aderentes a realidade. 1355

Tabela 4: Valores da regressão para as configurações nas operações de 5 e 3 NM Separação Final Configuração Coeficientes Estatística Valor-P Coeficientes Observações R 2 5NM 3NM 1 2 1 2 B 2.7991E-31-3.8100937 C 1.8574E-38 0.1084419 B 1.0548E-14-1.8951223 C 5.7815E-31 0.1189196 B 1.2978E-38-3.0598726 C 1.5701E-48 0.0871574 B 1.2028E-14-2.5980626 C 2.9114E-22 0.1100050 100 0.9064 60 0.9498 100 0.9427 60 0.8052 Figura 6: Resultados para a condição de final de 5 NM Para a condição operacional com 3 NM, o conjunto de pistas possui nas configurações 1 e 2 a capacidade variando, respectivamente, entre 52 e 56 e 31 e 40 aeronaves por hora, dependendo do atraso médio aceitável. Observa-se que o maior ganho no número de operações se dá na configuração, com um aumento de 29 a 33 %, conforme mostrado na tabela 5 Esse maior ganho se deve ao fato de que, nessa configuração, a aeronave é autorizada a realizar a decolagem caso a aeronave que esteja pousando esteja a uma distância maior do que a distância da aproximação final definida. Ou seja, no caso em que haja uma redução nesta distância, haverá a possibilidade de encaixar mais decolagens entre pousos. Para a configuração 1, esse ganho é menor pois nesse caso as pistas operam de maneira independente. Ou seja, as pistas operam já em suas condições ótimas, para aquela condição operacional. 1356

Figura 7: Resultados para a condição de final de 3 NM A tabela 5 traz os ganhos que a mudança traz para a capacidade do sistema de pistas. Para ambos os atrasos médios aceitáveis de 4 e 6 minutos, o aumento de capacidade será de 10%, passando de 44 para 48 movimentos por hora no caso de 4 minutos e, de 48 para 53 movimentos por hora, no caso de 6 minutos. Tabela 5: Resumo dos resultados e ganhos com a nova condição operacional Capacidade (movimentos/hora) Separação Configuração Configuração Ponderada 1 2 Atraso médio de 4 minutos 5NM 48 27 44 3NM 51 36 48 Ganho (%) 6% 33% 10% Atraso médio de 6 minutos Separação Configuração 1 Configuração 2 Ponderada 5NM 52 31 48 3NM 56 40 53 Ganho (%) 8% 29% 10% 7. CONCLUSÕES E COMENTÁRIOS FINAIS Como intervenções na infraestrutura existente para o aumento da capacidade podem ser muitos onerosas tanto com respeito aos custos das obras envolvidos como também a necessidade de intervenções operacionais, como interdição de parte da pista ou pátio, a opção de melhorias nas condições operacionais muitas vezes pode ser uma primeira alternativa. 1357

O uso da simulação fast-time para o estudo de capacidade e avaliação de alternativas operacionais tem-se mostrado na literatura muito eficiente. No entanto, antes do estudo de novas alternativas, é interessante identificar o quão aderente a realidade a modelagem desenvolvida está. Utilizando a ferramenta de simulação RAMS Plus, mostrou-se que a diminuição na distância da aproximação final pode gerar ganhos operacionais na capacidade do sistema de pista. Embora essa medida necessite de um treinamento e conscientização de todos agentes envolvidos na operação aeroportuária para que o nível de segurança operacional seja mantido, ela representa uma alternativa inicial eficiente para se conseguir ganhos de capacidade de pistas. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Almeida, R.; Müller, C. (2014) Aumento da capacidade de Pistas Paralelas e Próximas: Um Estudo de Caso do Aeroporto Internacional de Guarulhos. Anais do XIII Air Transportation Symposium, SITRAER, São Paulo, p.104-115. Ashford, N., Wright, P (1992) Airport Engineering. John Wiley & Sons, 3th ed., New York, 1992. CGNA - Centro de Gerenciamento de Navegação Aérea (2015) Aeroportos. Disponível em: <http://www.cgna.gov.br> ; Último acesso em 20 de junho de 2015. DECEA - Departamento de Controle do Espaço Aéreo (2014) CIRCEA 100-61. Aplicação da Separação Radar Mínima de 3NM entre Aeronaves. DECEA - Departamento de Controle do Espaço Aéreo. (2013a) ICA 100-12. Regras do Ar. DECEA - Departamento de Controle do Espaço Aéreo (2013b). ICA 100-37. Serviços de Tráfego Aéreo. INFRAERO -Empresa Brasileira de Infraestrutura Aeroportuária (2013). Estatísticas. Disponível em: <http://www.infraero.gov.br> Último acesso em: 23 março 2015. FAA - Federal Aviation Administration (1995). Advisory Circular 150/5060-5: Airport Capacity and Delay. Disponível em http://www.faa.gov> Último acesso em: 23 março 2015. Horonjeff, R., McKelvey, F. X, Sproule, W., Young, S. (2010) Planning and Design of Airports. McGraw-Hill, N.Y., 5th ed.. MCKINSEY COMPANY (2010). Estudo do Setor de Transporte Aéreo do Brasil. Rio de Janeiro. Altiok, T.; Melamed, B. (2007) Simulation Modeling and Analysis with Arena. Elsevier Inc., United States Moser, R. F. (2008) Estudo de Estratégias Operacionais para o Sistema de Pistas do Aeroporto Internacional de São Paulo/Guarulhos, Considerando a 3a Fase de Obras da Pista de Pouso e Decolagem 09L/27R. Anais do VII Air Transportation Symposium, SITRAER, Rio de Janeiro, p.156-167. Pogianello, M., Müller, C. (2008) Análise do Espaço Aéreo em Área de Controle Terminal por Meio de Simulação Fast-Time Estudo de Caso na TMA-Recife. Anais do VII Air Transportation Symposium, SITRAER, Rio de Janeiro, p.66-78. RIOgaleão (2015) Declaração de Capacidade Operacional. Disponível em: <www.riogaleao.com>; Último acesso em 10 de jullho de 2015. Stein, W. E., Keblis, M. F. A (2009) New Method to Simulate the Triangular Distribution. Mathematical and Computer Modelling., v. 49, p.1143 1147. TRB - Transportation Research Board. (2012) Airport Coorperative Researh Program ACRP 79: Evaluating Airfield Capacity. Washington, DC. João Luiz de Castro Fortes (jlfortes@gmail.com) Instituto Tecnológico de Aeronáutica. Praça Marechal Eduardo Gomes, 50 CEP:12.280-250 - São José dos Campos, SP - Brasil 1358