ANÁLISE DE CAPACIDADE DA ÁREA DE MOVIMENTO DO AEROPORTO SANTOS DUMONT VIA MODELO DE SIMULAÇÃO POR COMPUTADOR Beatriz Delpino Pereira Christiano Miranda da Silva Erivelton Pires Guedes Milton Valdir de Matos Feitosa Instituto de Aviação Civil RESUMO Este trabalho apresenta a metodologia e os resultados de um estudo de capacidade realizado para o Aeroporto Santos Dumont. A metodologia baseia-se na construção de um modelo de simulação em computador que retrata a operação no espaço aéreo terminal e na área de movimento do aeroporto. Como forma de avaliar a capacidade atual, o nível de saturação do aeroporto é quantificado em termos de atrasos ocorridos no solo durante os procedimentos para decolagem. São analisados a situação atual do aeroporto e um segundo cenário, considerando um acréscimo de 2% sobre a demanda atual, a fim de se prever o estado de operação do aeroporto sob essa condição. ABSTRACT This work presents the methodology and results from a capacity study performed to the Santos Dumont Airport. The methodology is based on a computer model that simulates its airspace and airfield operations. In order to evaluate the airfield capacity, the level of congestion is measured by ground delay during departure procedures. The present study compares the current airport state with a future scenario corresponding to a growth of 2% over today s demand. 1. INTRODUÇÃO A medida que o volume de operações nos aeroportos e áreas terminais têm crescido, os responsáveis pelos estudos de capacidade, tanto relativos ao espaço aéreo como ao aeroporto, têm sentido a necessidade de se utilizar ferramentas de simulação, ou seja, programas computacionais que permitam considerar todas as operações de um sistema por mais complexo que seja. A metodologia baseia-se numa representação lógico-matemática do sistema em estudo, capaz de fazer com que parâmetros e dados de entrada sejam convertidos em saídas que caracterizam o sistema em questão. Esse modelo, desde que validado para um determinado aeroporto, permite submetê-lo à qualquer condição de demanda e, com isso, diagnosticar e mensurar previamente a dimensão de problemas como formação de gargalos e saturação de capacidade que venham a ocorrer no futuro. O objetivo deste trabalho é apresentar os resultados de um estudo feito para o Aeroporto Santos Dumont via modelagem de simulação, bem como mostrar a viabilidade da metodologia empregada. 2. METODOLOGIA Os primeiros modelos de simulação de fluxo de aeronaves na área de movimento e espaço aéreo terminal de aeroportos foram desenvolvidos nos Estados Unidos no final dos anos 6, pela Federal Aviation Administration FAA, com o objetivo de investigar os problemas associados a congestionamentos e atrasos nos aeroportos em decorrência do aumento substancial da demanda pelo transporte aéreo (Moraes, 1993). A ferramenta selecionada para a realização do presente estudo, o SIMMOD, é fruto do
aperfeiçoamento dos primeiros softwares de simulação desenvolvidos (Barros, 1995). Até hoje, estudos utilizando essa ferramenta já foram realizados em 44 aeroportos dos Estados Unidos e em 24 de outros países (Transolutions, 2). A modelagem do aeroporto é dividida em três partes: espaço aéreo, aeroporto e eventos. O espaço aéreo e o aeroporto que juntos formam as rotas e os caminhos seguidos pelas aeronaves são transformados em uma estrutura de nós e arcos (links), sobre a qual são definidas as rotas aéreas, pistas de pouso e decolagem, pistas de taxi e as posições de parada das aeronaves (gates). As aeronaves trafegam de um nó a outro sobre os links, sendo o controle de tráfego aéreo feito nos nós. As características operacionais de cada nó e link são também definidas nestes módulos, assim como as características gerais de operação do aeroporto (política de alocação de gates, controle de tráfego no solo e outras). No módulo eventos são definidas as ocorrências dentro da simulação, que basicamente são as chegadas e partidas de vôos. 3. O AEROPORTO SANTOS DUMONT O Aeroporto Santos Dumont (SBRJ), localizado no centro do Rio de Janeiro, é o quarto do país em número de operações (pousos e decolagens) (INFRAERO, 1999). Nos dias úteis, o aeroporto recebe vôos regulares que servem as linhas aéreas especiais (ligações com São Paulo, Belo Horizonte e Brasília) e outras origens dentro das Regiões Sul e Sudeste. Nos fins de semana, o número de vôos regulares é menor e há um aumento dos vôos charters. A aviação geral representa aproximadamente 2% do total de movimentos nos dias úteis. 3.1. Sistema de pistas e pátios Para atender a esse tráfego, o aeroporto dispõe de duas pistas paralelas com distância entre os eixos de 75m, o que não permite operações simultâneas. A pista 2L/2R, de dimensões 1.32m x 42m, é a predominantemente utilizada. Já a 2R/2L (126m x 3m) é aproveitada com baixa frequência pela aviação geral, sendo essa operação intensificada e estendida à aviação regular somente em casos de interdição da pista 2L/2R. Diariamente, cerca de 65% das operações ocorrem na cabeceira 2L, podendo esse índice sofrer pequenas alterações ao longo do ano em função de variações sazonais nos horários de mudança na direção dos ventos. No pátio, existem 2 posições de estacionamento de aeronaves sendo 5 destinadas às empresas de táxi aéreo e as demais às empresas de transporte regular. Existem, também, posições remotas dispostas em ilhas, que se estendem pelas áreas adjacentes ao pátio e são utilizadas para o estacionamento das aeronaves de aviação geral. 3.2. Espaço aéreo terminal O Aeroporto Santos Dumont encontra-se dentro da Área Terminal do Rio de Janeiro (TMA- RJ), que consiste numa região cilíndrica de raio 54nm, com centro no ponto de coordenadas S22 49 /W43 15, estendendo-se desde o nível do mar até 19.5 pés. No Centro de Controle de Aproximação do Rio de Janeiro (APP-RJ) faz-se o controle de todas as aeronaves que trafegam nessa região. Na TMA-RJ, os Aeroportos Santos Dumont e Internacional Antônio Carlos Jobim Galeão
(SBGL) são os mais movimentados e os únicos onde opera a aviação regular. Os demais aeródromos servem especificamente à aviação geral ou militar. Os procedimentos de vôo, tanto visual como por instrumentos, são estabelecidos pela Diretoria de Eletrônica e Proteção ao Vôo (DEPV). Então, para entrar ou sair da área terminal, bem como se deslocar no seu interior, as aeronaves que operam por instrumentos devem passar por pontos pré-estabelecidos, onde se encontram equipamentos de auxílio à navegação, denominados fixos. 4. CONSTRUÇÃO DO MODELO A construção do modelo pressupõe a existência de um conjunto de dados e informações de diferentes categorias, além da adoção de hipóteses simplificadoras, já que um modelo é sempre uma representação aproximada da realidade (Kleijnen, 1995). 4.1. Coleta de dados e informações Os dados e informações necessários à construção e alimentação do modelo foram obtidos mediante visitas ao aeroporto (Torre de Controle - TWR e Centro de Operações Aeroportuárias - COA), ao APP-RJ e consultas a publicações da DEPV, Departamento de Aviação Civil (DAC) e Instituto de Aviação Civil (IAC), podendo ser agrupados em cinco categorias, relacionadas a seguir: Configuração do espaço aéreo Procedimentos de controle de tráfego aéreo Configuração do aeródromo Procedimentos de operação no solo Caracterização da demanda Todos os dados brutos passaram por uma análise qualitativa prévia, buscando detectar eventuais erros inerentes ao sistema de coleta/transferência. Posteriormente, alguns deles sofreram tratamento estatístico para serem inseridos no modelo como dados de entrada. 4.2. Modelagem do aeródromo Considerou-se, por hipótese do modelo, que as operações ocorrem apenas na pista 2L/2R e na cabeceira 2, tendo em vista serem essas as situações predominantes no aeroporto. Os gates foram definidos a partir de nós existentes com atributos diferenciados de acordo com a posição no pátio e tipo de tráfego. Baseado na performance de seus motores e/ou peso de decolagem, foram agrupados os tipos de aeronaves que operam no aeroporto SBRJ de acordo com a tabela a seguir: Tabela 1: Grupos de aeronaves para efeito de procedimentos no solo Grupo Descrição Principais Equipamentos GA Aviação geral motores a pistão e turbo-hélice PA28, PA31, PA34, C172, C5 GATX Aviação geral motores a jato LJ25, LJ35, HS125 SMALL Aeronaves turbo-hélice não classificadas como GA ATR42, E12, FK5 LARGE Aeronaves a jato não classificadas como GATX A319, B737-3, B737-5, E145, FK1 A partir da definição dos grupos, utilizando-se as medições em campo, os manuais das aeronaves, a ficha de movimento de aeronaves em aeródromos, foram estabelecidas as
probabilidades para os seguintes atributos: distância de rolamento de pouso, distância de rolamento de decolagem, tempo de push-back, tempo de serviço de embarque e desembarque. 4.3. Modelagem do espaço aéreo Dentro da área terminal as aeronaves utilizam procedimetos IFR (Instrument Flight Rules) e VFR (Visual Flight Rules), conforme especificado no AIP. Na modelagem considerou-se que as rotas IFR foram destinadas aos vôos regulares e de empresas de taxi aéreo, enquanto que os aviões de menor porte utilizam as rotas definidas para os procedimentos VFR. 4.3.1. Rotas No modelo existem cinco rotas de chegada, sendo quatro para os procedimentos IFR e uma para descida visual e três rotas de partida, duas para os procedimentos IFR e uma visual (Tabela 2). As rotas de chegada IFR originam-se em quatro fixos de entrada da TMA-RJ e recebem o tráfego de diferentes regiões do país. As rotas de saída originam-se na cabeceira da pista e vão até os fixos a partir do qual são distribuídos os vôos para os diferentes destinos. Tabela 2: Configuração do espaço aéreo Rotas Chegada Partida Rota Origem Rota Destino KONKO São Paulo, Campinas, São J. dos Campos REPET Belo Horizonte BOTOM São Paulo, Campinas, São J. dos Campos LUNAT Brasília Belo Horizonte, Brasília, Vitória (ES), PORTO ALDEIA Vitória (ES), Campos Campos As rotas VFR usadas no modelo destinam-se apenas para retratar a aproximação final e saída da aviação geral, excetuando-se os jatos, e foram construídas com base nos procedimentos efetivamente cumpridos pelas aeronaves, conforme os controladores de tráfego da torre do SBRJ. Cada rota é composta por uma série de nós e links. Conforme a altitude dos nós inicial e final, cada link recebe uma classificação para efeito de definição das velocidades máxima, média e mínima das aeronaves que por ele trafegam. Tais velocidades são atribuídas por grupos de aeronaves, que, no presente modelo, são os mesmos usados nos procedimentos no solo. 4.3.2. Procedimentos de controle de tráfego aéreo Nesse modelo, o controle de tráfego é feito nos nós. Quando uma aeronave parte de um nó em direção ao seguinte, o modelo calcula, com base na velocidade média, o instante previsto de sua chegada e compara com os instantes previstos das demais aeronaves, a fim de detectar a existência de conflitos. Estes ocorrem quando a separação mínima exigida entre duas aeronaves em vôo é violada. Caso haja conflito, a velocidade da aeronave pode ser alterada de modo a adiantar ou atrasar sua chegada ao nó seguinte. O modelo busca, desta forma, retratar o procedimento de controle denominado vetoração radar. As separações mínimas entre as aeronaves, de acordo com praticado na TMA-RJ, é de 5 nm podendo ser reduzida para 3 nm na aproximação final. Outra estratégia de controle também capturada pelo modelo consiste em colocar a aeronave em vôo de espera sobre determinados pontos (nós), quando não é possível evitar conflitos
mediante apenas alteração de velocidade. Os procedimentos de pouso e decolagem são regidos por separações mínimas definidas em termos de tempo e distância, respeitando os critérios adotados pela torre de controle do aeroporto. 4.3.3. Eventos Os eventos são todos os vôos de chegada e partida do dia em que se registrou a hora-pico em 1999. Para cada vôo foi definido o horário programado de entrada na TMA-RJ (chegada) ou de surgimento no gate (partida), tipo de procedimento (chegada ou partida), companhia aérea, número do vôo, equipamento utilizado, aeroporto de origem e destino e rota pela qual a aeronave efetuará a aproximação ou saída do aeródromo. O SIMMOD permite também gerar novos vôos (clones) a partir dos vôos existentes. Isso foi utilizado para simular o cenário em que a demanda atual sofre um acréscimo de 2%. 4.4. Validação A validação objetiva determinar se o modelo de simulação conceitual retrata com acurácia o sistema estudado. A metodologia utilizada baseia-se na comparação dos resultados gerados pelo modelo com o que efetivamente ocorre no aeroporto. Isso exige conhecer o referido sistema e obter dados reais das operação, o que feito mediante visitas técnicas ao aeroporto. Um dos aspectos observados durante as visitas refere-se à formação de filas no solo, principalmente no acesso à cabeceira para a decolagem e no pátio. Computou-se o número de aeronaves enfileiradas e os atrasos decorrentes desse processo. A partir daí constatou-se que os resultados da simulação estiveram bem próximos à realidade. Outro critério para a validação foi a duração dos intervalos de tempo entre os procedimentos de pouso e decolagem. Buscou-se calibrar o modelo de modo a torná-lo representativo da operação, conforme as separações praticadas pelos controladores da torre do aeródromo. 5. CONSTRUÇÃO DOS CENÁRIOS E ANÁLISE DOS RESULTADOS A presente modelagem contemplou dois cenários distintos: o primeiro, representa o sistema espaço aéreo/aeroporto na sua operação real para o dia pico de 1999 e o segundo considera um incremento de 2% sobre o tráfego existente no Cenário 1. No Gráfico 1 estão os resultados gerados pela simulação representando um dia de operação no aeroporto para os dois cenários. Foram realizadas cinco replicações da simulação. Constata-se que, de fato, o gráfico espelha a programação de vôos de um dia típico do aeroporto, em que os horários picos ocorrem durante a manhã e no início da noite. A interrupção dos vôos das linhas aéreas especiais durante o intervalo entre 23: e 6: horas, é o principal responsável pelo baixo movimento existente nas primeiras horas do dia. Deve-se observar que, mesmo com o acréscimo de 2% sobre a demanda do Cenário 1, o número total de movimentos horários não atingiu o limite de 37 operações, estabelecido pela política de slots atual do SBRJ.
35 3 25 2 Chegadas Cen. 1 Partidas Cen. 1 Total Cen. 1 Total Cen. 2 15 1 5 Gráfico 1: Perfil da Demanda Diária O parâmetro utilizado para a avaliação da capacidade do aeroporto é o atraso ocorrido no solo, em decorrência da formação de filas para a decolagem. Os resultados para os atrasos nas decolagens, discriminados por intervalos, estão representados nos Gráficos 2 e 3, respectivamente, para os Cenários 1 e 2. Já o número de aeronaves em fila para a decolagem desses cenários encontra-se no Gráfico 4. 16 14 12 1 8 6 4 2 1:-2: 3:-4: 5:-6: 7:-8: Operações 9:-1: 11:-12: 13:-14: 15:-16: 17:-18: 19:-2: 21:-22: 23:-24: Quantidade de Vôos com Atraso Atraso < 5min Atraso: 5-1min Total Gráfico 2: Cenário 1 - Situação Atual - Atraso nas Partidas O Gráfico 2 mostra que na situação atual não houve atrasos de mais de 1 minutos, o que, comparando-se com aeroportos norte americanos, que só computam os atrasos superiores a 15 minutos, indica que o Aeroporto Santos Dumont, para o nível de tráfego atual, não encontrase saturado. Em parte, isso é decorrente da implantação da política de slots que tem limitado o seu volume de operações nas horas-pico, a fim de melhor distribuir os movimentos de aeronaves ao longo do dia. O maior número de operações com atraso se deu entre 7: e 8:, com 15 ocorrências, seguido do período entre 17: e 18: com 14 atrasos registrados. Entre 8: e 9: horas há maior incidência de decolagens com atraso entre 5 e 1 minutos, o que corrobora o comportamento do Gráfico 4 (Cenário 1) para este mesmo intervalo, o qual atinge o patamar mais elevado, com 3 aeronaves em fila.
18 Quantidade de Vôos com Atraso 16 14 12 1 8 6 4 2 Atraso < 5min Atraso: 5-1min Atraso: 1-15min Atraso > 15min Total Gráfico 3: Cenário 2 - Aumento de 2% nas Operações - Atraso nas Partidas Os resultados da simulação feita para o Cenário 2 mostram um maior comprometimento das operações de partida no aeroporto, em particular nos horários de 9: às 1: e de 19: às 2:. Nestes períodos específicos o Gráfico 3 indica a ocorrência de, respectivamente, 11 e 8 decolagens com atrasos superiores a 15 min. Como pode ser visto no Gráfico 4, o incremento de 2% nas operações refletiu-se diretamente no tamanho médio das filas de decolagem. O número máximo de aeronaves em fila chegou a 7 no período da manhã e 8 durante a noite. 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Gráfico 4: Fila na cabeceira de decolagem Cenário 1 x Cenário 2 2 18 16 14 12 1 8 6 4 2 1:-2: 3:-4: 5:-6: 7:-8: 9:-1: 11:-12: 13:-14: 15:-16: 17:-18: 19:-2: 21:-22: 23:-24: Número de aeronaves Configuração atual 2% de acréscimo 1:-2: 3:-4: 5:-6: 7:-8: 9:-1: 11:-12: 13:-14: 15:-16: 17:-18: 19:-2: 21:-22: 23:-24: Atraso Médio por Aeronave (Min) Cenário 1 Cenário 2 Gráfico 5: Atraso Médio na Decolagem por Aeronave - Cenário 1 x Cenário 2 O Gráfico 5 apresenta a comparação do atraso médio por aeronave para a decolagem entre os Cenários 1 e 2. O atraso máximo observado no Cenário 1 é de aproximadamente 3 min (17:/18: e 21:/22:) contra 17 min para os períodos 9:/1: e 19:/2: do
Cenário 2. Assim, verifica-se que com o incremento de 2% nas operações de aeronaves de asa fixa, o Aeroporto Santos Dumont apresentaria, em seus horários-pico de movimento de aeronaves, uma espera média 5 vezes maior do que o ocorrido com o tráfego atual. Levando-se em conta o perfil do tráfego do aeroporto, onde a média de vôo das ligações especiais (Rio-São Paulo) é de 5 min, um atraso de 17min para a decolagem representa mais de 3% do tempo de vôo. 6. COMENTÁRIO FINAIS Os resultados do modelo Cenários 1 e 2 trouxeram indicadores do estado de operação do aeroporto, permitindo avaliar a capacidade aeroportuária por meio análise de atrasos e filas. Desta forma, pode-se afirmar que a metodologia adotada alcançou o objetivo do trabalho. Com base na simulação para o Cenário 2, avaliou-se os impactos causados pelo acréscimo de 2% nas operações, em termos de atraso e filas de espera para a decolagem. Portanto, caso seja mantida a configuração atual do aeroporto, os resultados mostraram que: ocorrerão aeronaves com mais de 15 minutos de atraso no horário-pico (11), o que não acontece hoje; atraso médio por aeronave passará a ser de 17 minutos, o que, para uma ligação aérea Rio-São Paulo, representa um valor alto (mais de 3% do tempo de vôo); a fila para a decolagem mais do que dobrará, chegando a existir horários com 8 aeronaves, o que para o sítio do Aeroporto Santos Dumont é um número elevado; número máximo de operações/hora não deverá atingir os 37 estipulados pela DEPV, chegando a 31 operações/hora. Com base no que foi apresentado, pode-se afirmar que a simulação por computador, com o emprego do software SIMMOD, que foi utilizada neste estudo para o Aeroporto Santos Dumont, permitiu analisar os impactos de mudanças no seu panorama atual de operação, mostrando assim ser uma ferramenta eficaz na avaliação da capacidade aeroportuária. Por fim, para o aeroporto em tela podem ser simulados, ainda, vários outros cenários contemplando alterações não só relativas ao incremento das operações aéreas, mas também ao layout, às regras de controle de tráfego aéreo etc. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Barros, A. G. (1994) Análise de Capacidade do Lado Aéreo do Aeroporto Internacional de São Paulo/Guarulhos, Dissertação de Mestrado, Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos. INFRAERO (2) Boletim de Informações Gerenciais, Diretoria de Operações, Brasília. Kleijnen, J. P. C. (1995), Verification and Validation of Simulation Models, European Journal of Operation Research 82, pp 145-162. MINISTÉRIO DA AERONÁUTICA (1987) IMA 1-12 - Regras do Ar e serviços de Tráfego Aéreo, Diretoria de Eletrônica e Proteção ao Vôo, Rio de Janeiro. MINISTÉRIO DA AERONÁUTICA (1993) Carta de Planejamento de Vôo e Rotas Aéreas, Diretoria de Eletrônica e Proteção ao Vôo, Rio de Janeiro. MINISTÉRIO DA AERONÁUTICA (1999) Horário de Transporte - HOTRAN, Departamento de Aviação Civil, Rio de Janeiro. Moraes, A. R. P. (1993), Simulação em TPS. Trabalho de Graduação, Instituto Tecnológico de Aeronáutica, São José dos Campos. TRANSOLUTIONS (2), The Airport and Aispace Simulation Model, Basic Simmod Training Rio de Janeiro.