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SIMULAÇÃO DA CAPACIDADE DO
CONTROLE AÉREO TERMINAL DE
SÃO PAULO COM SETORIZAÇÃO E
SEPARAÇÃO EM TEMPO PARA OS
AEROPORTOS DE CONGONHAS E
GUARULHOS
Natanael de Souza Sampaio (UFSCar/Sor )
sousampa@gmail.com
Rodolfo Florence Teixeira Junior (UFSCar/Sor )
rodolfo@feb.unesp.br
Joao Eduardo Azevedo Ramos da Silva (UFSCar/Sor )
jesilva@ufscar.br
Nos últimos anos, os indicadores da aviação civil comercial no Brasil
elaborados pela ANAC apontam o crescimento da procura pelo modal
aéreo.Como consequência, as empresas aéreas aumentaram a oferta
de voos que rapidamente trouxeram aos aeroportos uma movimentação
maior em termos de pousos e decolagens. De modo particular, os
aeroportos do estado de São Paulo, que já operavam em ritmo
acelerado, também ficaram mais solicitados com o incremento da
demanda que levou a reduzir o intervalo entre pousos e decolagens,
comprometendo a segurança da operação. Apontar alternativas ao
crescente volume de tráfego aéreo na Área Terminal de São Paulo
(TMA-SP) foi a principal motivação dessa pesquisa, que teve o objetivo
de avaliar a setorização da Área Terminal, modelar e simular um
procedimento proposto por Loche (2010) para separação das
aeronaves baseadas no tempo que entram na TMA-SP para
procedimento de descida nos aeródromos de Congonhas (SBSP) e
Guarulhos (SBGR). Um modelo de simulação foi utilizado para estudar
a separação baseada em tempo para três cenários: para um valor
constante e para separações baseadas nas distribuições Normal e
Triangular. A simulação mostrou-se eficiente no sequenciamento de
aeronaves aos aeródromos citados e apontou riscos ao contemplar as
variabilidades consideradas nos dois últimos cenários.
Palavras-chaves: setorização, simulação, tráfego aéreo
XXXIV ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Engenharia de Produção, Infraestrutura e Desenvolvimento Sustentável: a Agenda Brasil+10
Curitiba, PR, Brasil, 07 a 10 de outubro de 2014.
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1. Introdução
O setor de transporte de passageiros está passando por transformação no Brasil. O modal
aéreo apresentou recentemente um contínuo crescimento, conforme apontam os dados do
relatório da AGÊNCIA NACIONAL DE AVIAÇÃO CIVIL (2011) para o mercado
doméstico e internacional de voos regulares e não regulares. A estabilização da moeda
promovida pelo Plano Real e o incremento da real da renda, apontado pelo Instituto Brasileiro
de Geografia e Estatística nas principais regiões metropolitanas do país (IBGE, 2012),
promoveram a elevação do volume de pessoas que utilizam o modal aéreo para deslocamentos
de maior distância.
O indicador RPK (Revenue Passenger Kilometre), que aponta a quantidade de passageiros
pagantes por quilometro transportado, comprova o crescimento das taxas de demanda de
transporte aéreo doméstico de passageiros a cada ano. Como exemplo, o indicador apresentou
aumento de 9,34%, no mercado doméstico e 12,19% no mercado internacional em 2011, em
relação ao ano anterior (ANAC, 2011). Como consequência, as companhias aéreas puderam
aumentar a ocupação das suas aeronaves e a oferta de destinos. Por tais razões, a
movimentação de aeronaves tem crescido, em especial na Área de Controle Terminal de São
Paulo (TMA-SP) devido à região ser o principal hub do modal aéreo nacional.
A TMA-SP é alimentada por voos dos Centros de Controle de Área de Brasília (ACC-BS) e
Curitiba (ACC-CW), bem como pelo Controle de Aproximação do Rio de Janeiro (APP-RJ).
Isso leva ao aumento da carga de trabalho dos controladores em setores de alimentação e
finais da área terminal, pois há a necessidade de coordenar o tráfego aéreo que concorre ao
mesmo aeródromo de chegada pelas vias citadas. Loche (2010) propôs um modelo para
melhor gerenciamento de tráfego com alimentação da área terminal com separação por tempo
entre as aeronaves, o que facilita o trabalho de controle e reduz a carga de trabalho dos
operadores. É importante apontar alternativas para a gestão do tráfego aéreo, uma vez que a
capacidade de absorver vôos está saturada nos principais aeroportos do país.
O objetivo dessa pesquisa foi analisar um cenário simulado de sequenciamento de aeronaves a
partir da proposta de Loche (2010), tendo em vista atender aos deslocamentos que se farão
necessário dentro da maior e mais importante área terminal do território nacional nos
próximos anos. O modelo de sequenciamento de aeronaves de chegada aos aeródromos de
Congonhas e Guarulhos foi analisado através de simulação computacional. A pesquisa se
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limitou ao tratamento das aeronaves que circulam pela TMA-SP, sendo esse o seu escopo de
investigação.
2. Revisão bibliográfica
2.1. Movimentação aérea
A navegação aérea é regulada em nível mundial por um organismo da Organização das
Nações Unidas (ONU), a ICAO - International Civil Aviation Organization. No Brasil, o
sistema de tráfego aéreo é de autoridade do Departamento de Controle do Espaço Aéreo
(DECEA), subordinado ao Comando da Aeronáutica. A movimentação de aeronaves dentro
de uma região controlada do espaço aéreo deve acontecer de forma ordenada, a fim de que o
sistema flua com naturalidade e segurança.
A publicação do Comando da Aeronáutica que normatiza o serviço de gerenciamento de fluxo
de tráfego aéreo é a ICA 100-22 (2010). Dentre as diversas instruções previstas, há a que
aborda o programa de sequenciamento das aeronaves. Conforme a ICA 100-22 (2010) o
intervalo entre as aeronaves pode ser determinado por software ou pelos gerentes de fluxo.
Loche (2010) propôs um modelo para sequenciamento de chegada de aeronaves dentro da
Área de Controle Terminal de São Paulo com os devidos cálculos necessários para esse fim.
2.2. Simulação de sistemas
A simulação, segundo Harrel et al. (2002, p. 2) “[...] é um processo de experimentação com
um modelo detalhado de um sistema real para determinar como o sistema responderá a
mudanças em sua estrutura, ambiente ou condições de contorno.”
Chwif e Medina (2007) comentam que existem restrições em simulação, tais como o respeito
a um conjunto de premissas; o fato de ser apenas uma representação do que pode acontecer
com um sistema real e a diferença em relação aos modelos matemáticos. Já Harrel et al.
(2002) ponderam que a representação da realidade pode ter níveis variados de detalhamento e,
que, para cada estudo devem-se considerar as variáveis mais importantes, de forma a
economizar tempo retirando-se atividades irrelevantes ao projeto ou simplificando-as para que
se obtenham resultados em tempo hábil e de importância efetiva ao estudo.
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Para Banks et al. (2005), a simulação possibilita o estudo de sistemas complexos ou
subsistemas dentro de sistemas complexos e observação do comportamento de mudanças
informacionais, organizacionais e ambientais. Com o conhecimento de simulação pode-se ter
ideias para melhorias do sistema estudado, verificar a interação das variáveis e preparar-se
para novas políticas e mudanças antes da implementação. Os autores também estabelecem que
não se deve utilizá-la quando o problema pode ser resolvido por bom-senso, ou por
experimentos, ou por soluções analíticas, ou quando os custos excedem as economias.
Harrel et al. (2002) acrescentam que a opção pela simulação deve ser cuidadosa e para
situações mais coniventes, dado que existem outras ferramentas para análise que se encaixam
melhor em certas ocasiões. Usar a simulação de sistemas é razoável sempre que há grandes
custos ou grandes dificuldades envolvidas nos testes reais, porém, quando bem empregada,
poderá ser de grande confiança para a efetivação no mundo real ou como sugestão para negar
mudanças ou visualizar outras possíveis alterações.
Chwif e Medina (2007) ilustram exemplos de aplicações da simulação, como em aeroportos,
escritórios, hospitais entre outros. As aplicações variam entre tempos em filas, utilização de
postos de atendimento, divisão de trabalho, modificações em layouts, capacidades, entre
outras.
As modelagens matemáticas e heurísticas da pesquisa operacional consideram as inúmeras
variáveis de uma situação de forma estática. Já na utilização dos modelos de simulação, o
sistema é dinâmico e as inúmeras situações que podem suceder são consideradas. De tal
forma, ao se aumentar a complexidade de um sistema estudado e necessitando-se da
visualização e interpretação dinâmica dos dados, a preferência dos modelos de simulação é
evidenciada (HARREL et al., 2002).
Algumas vantagens da simulação, segundo Pegden, Shannon e Sadowski (1995) apud Banks
et al. (2005) são:
a) Novas políticas de trabalho, procedimentos de operação, regras de decisão, fluxos
de informação, procedimentos organizacionais e outros podem ser explorados
sem a interrupção de operações em andamento no sistema real;
b) Novos designs de hardware, layouts físicos, sistemas de transporte e outros
podem ser testados sem gastos de recursos por suas aquisições;
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c) Hipóteses de como e por que certos fenômenos ocorrem podem ser testados para
viabilidade;
d) O tempo pode ser comprimido ou expandido para possibilitar aumento ou
redução da velocidade do fenômeno sob investigação;
e) Visões sobre a interação das variáveis;
f) Visões sobre a importância que as variáveis têm para o desempenho do sistema;
g) Análises de onde há atrasos excessivos;
h) Explicitar como o sistema funciona versus como as pessoas pensam que o
sistema funciona;
i) Perguntas “e se” podem ser respondidas.
Mas existem desvantagens também na utilização da simulação como ferramenta. Banks et al.
(2005) enumeram algumas:
a) A criação de modelos necessita de experiência, uma pessoa ou equipe devem ser
especializadas para tal função;
b) É muito provável que dois modelos de um mesmo sistema não sejam idênticos, a
interpretação dos resultados pode ser difícil;
c) A análise e a modelagem podem consumir muito tempo e serem muito caras.
Antes de surgirem linguagens dedicadas de simulação, podia-se simular com as linguagens de
programação. Ao longo do tempo, foi-se percebendo as dificuldades de aumentar a
complexidade do sistema, surgindo dessa forma a necessidade da criação de linguagens de
simulação. Após isso, ao longo do tempo, foram sendo criados programas (simuladores) mais
visuais, que facilitaram a criação e interpretação dos sistemas. (SALIBY, 1997 apud CHWIF;
MEDINA, 2007). Um desses simuladores gráficos que está disponível no mercado é o
ARENA, desenvolvido pela Rockwell Automation Technologies Incorporation.
3. Descrição do caso estudado
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A área terminal do Controle de Aproximação de São Paulo (APP-SP) é responsável pelo
tráfego que inicia o processo de chegada ou saída dos principais aeroportos da Área de
Controle Terminal de São Paulo por procedimentos de Regras de Voo por Instrumentos (IFR -
Instrument Fligth Rules); pelos tráfegos que voam com procedimentos de Regras de Vôo
Visual (VFR - Visual Fligth Rules) e ainda, pelos tráfegos que cruzam a área terminal com
destino ao Centro de Controle de Área de Brasília (ACC-BS) ou Curitiba (ACC-CW).
Dentro dessa área terminal estão grandes aeroportos nacionais, tais como Congonhas (SBSP),
Guarulhos (SBGR) e Campinas (SBKP), bem como o aeroporto de São José dos Campos
(SBSJ) no Vale do Paraíba.
Segundo Loche (2010), “os aeroportos com pistas paralelas que possuem separação entre
eixos inferiores a 760 metros não permitem nenhum tipo de aproximação simultânea,
dependente ou segregada, sendo que as separações entre aeronaves devem ser as previstas
para operações em pista única, respeitando-se os mínimos para efeito de esteira de
turbulência”.
Em função dessa restrição, os controladores de tráfego aéreo (ATCO) têm que tratar o
procedimento de Chegada Padrão (STAR), para determinada pista de um aeródromo, não
como independente, mas como procedimento único de sequenciamento. Em controle de
tráfego aéreo (ATC), “o termo sequenciamento é o ajuste na ordem para os pousos com o
espaçamento adequado, utilizando-se de procedimentos e normas padronizados” (LOCHE,
2010). O autor argumenta que esse procedimento de chegada tem origem no pouso e se
estende até a decolagem do aeródromo de origem.
O principal parâmetro do modelo proposto por Loche (2010) é a separação na aproximação
final medida em distância, mas determinada em tempo. A distância na separação final quando
a aeronave cruza o fixo de aproximação final do aeródromo (FAF) é de 5 milhas náuticas e o
tempo de 2 minutos. Esse equipamento está instalado em solo e, após a aeronave cruzar esse
marcador, é realizada a transferência das comunicações entre a aeronave e o Controle de
Aproximação à torre de controle do aeródromo para o pouso.
Na elaboração do modelo, Loche (2010) não trata a Chegada Padrão para uma mesma pista
como se fossem procedimentos independentes. Os voos possuem origem em um dos três
pontos de alimentação da Área Terminal de São Paulo, as quais são as provenientes dos
Centros de Controle de Área de Brasília (D) ou Curitiba (G) e da Área Terminal do Rio de
Janeiro (I). As trajetórias das aeronaves para uma mesma pista são rebatidas e sobrepostas,
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tornando-se um único procedimento de chegada, ou seja, os diferentes caminhos de chegada
ao aeródromo pelas origens D, G ou I são retificados e unidos, tornando-se um mesmo
procedimento para o pouso.
Após serem rebatidas e sobrepostas, essas chegadas padronizadas são divididas em três
segmentos. O primeiro trecho (VERDE) é o segmento inicial, o segundo (AMARELO) é o
intermediário e o terceiro (VERMELHO) o segmento final. A partir desse ponto, as aeronaves
seguem em trajetória comum até o pouso, conforme a Figura 1. Cada segmento terá
padronizado a velocidade indicada, gradiente de descida e separação em distância.
Figura 1 – Procedimento de chegada padrão (STAR)
Fonte: Elaboração própria. Adaptado de Loche (2010)
Loche (2010) aponta as seguintes equações e considerações ao modelo:
a) A separação necessária para se manter a sequência para os pousos não é constante,
variando em função das velocidades das aeronaves (LOCHE, 2010). Esta separação
deve ser mantida em todos os segmentos na terminal e é dado por:
xactf = vsolo * taproximação final [1]
Onde:
= separação entre as aeronaves em milhas náuticas (NM) considerando o tempo
na aproximação final e as suas velocidades no solo.
= velocidade no solo em nós (kt) calculada em função da altitude e da
velocidade indicada prevista para o segmento.
= separação em tempo (h) na aproximação final necessária para que
a distância em milhas náuticas (NM) seja obtida.
D
G
I Trajetória
comum
FAF Pista Inicial Intermediário Final
VERDE AMARELO VERMELHO
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b) O espaço de sequenciamento é o comprimento da trajetória da STAR destinado à
manutenção do sequenciamento das aeronaves (LOCHE, 2010).
= comprimento destinado ao sequenciamento, em milhas náuticas (NM) [2]
c) O segmento inicial tem origem no limite da terminal, seguido pelo intermediário e
finalizado pelo segmento final que se prolonga até o fixo de entrada do aeródromo
(FAF) (LOCHE, 2010).
= . 0,1h [3]
Onde:
= comprimento do segmento, em milhas náuticas (NM)
= velocidade média no solo, em nós (kt).
0,1h = fração da hora prevista para a duração do vôo no segmento, em hora (h).
Segundo o autor, cada segmento do procedimento é prevista uma velocidade indicada que
melhor atende as necessidades do Controle de Tráfego Aéreo (ATC). A velocidade indicada
máxima prevista para cada segmento é convertida em velocidade no solo média:
gs = kias {1+ [( + ) 0,001]} [4]
Onde :
gs = velocidade em nós (kt) no solo calculado em função da altitude média
kias = velocidade em nós (kt) indicada determinada para o segmento
= nível de voo no início do segmento (adimensional)
= nível de voo no final do segmento (adimensional)
0,001 = fator de correção da velocidade em função da altitude
A Tabela 1 mostra a velocidade média indicada em nós ( ) apontada pelo instrumento
da aeronave, a velocidade de solo média ( ), a altitude de entrada e saída do segmento
(hinicial e hfinal) e a taxa de gradiente de descida (graddescida) para cada um dos três segmentos
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designados: inicial, intermediário e final. Nos cálculos do modelo, os segmentos iniciais e
intermediários usam taxa de 5% (300ft/NM) de gradiente e no segmento final esse gradiente é
na ordem de 3,3% (200ft/NM).
Tabela 1 – Parâmetros por segmento
Parâmetros Segmento
Inicial Intermediário Final
300 kt 250 kt 180 kt
415 kt 311 kt 195 kt
24.500 ft 17.600 ft 8.300 ft
17.600 ft 8.300 ft 4.300 ft
5% 5% 3,3%
Fonte : Elaboração própria. Adaptado de Loche (2010)
O trecho inicial corresponde à entrada das aeronaves para procedimento de descida
provenientes dos Centros de Controle de Área de Brasília e Curitiba e, também, da Área
Terminal do Rio de Janeiro. A altitude inicial é de 24.500 pés. Quando uma aeronave cruza o
fixo de aproximação final (FAF) do aeródromo, outra somente o atinge após 2 minutos, o que
corresponde a uma separação de 5 milhas náuticas no mínimo. A Figura 2 ilustra o modelo de
forma sintética.
Figura 2 – Ilustração do modelo de Loche (2010) para a TMA-SP
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Fonte: Elaboração própria
A proposta de sequenciamento de Loche (2010) foi modelada e simulada em cada um dos
segmentos do espaço aéreo. O fluxo em rede é apresentado abaixo pela Figura 3. Em “D” há a
representação das aeronaves provenientes do Centro de Controle de Área de Brasília; em “G”
as provenientes do Centro de Controle de Área de Curitiba e em “I” aquelas provenientes da
Área Terminal do Rio de Janeiro. As aeronaves realizam duas intersecções, em “E” e em “A”,
e seguem um trecho comum da Chegada Padrão passando pelo fixo de aproximação final do
aeródromo.
Figura 3 – Fluxo em rede para a TMA-SP
Fonte: Elaboração própria.
A Tabela 2 indica a velocidade e o comprimento a cada trecho de segmento.
Tabela 2 – Velocidade e comprimento por segmento
Segmento Velocidade Comprimento
D C B A
G F E
I H
5% 5%
3,3%
28 NM
30 NM
20 NM
GS: 195 Kt GS: 311 Kt GS: 415 Kt GS: 176 Kt
6 NM
Inicial
Figure 1 : Resumo
do Modelo Fonte:
Elaboração própia
Intermediário Final FAF
Pista
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(kt) (NM)
D-C
C-B
B-A
A-FAF
G-F
F-E
E-A
I-H
H-E
415
311
195
176
415
311
195
415
311
23
30
20
6
23
30
20
23
30
Fonte: Elaboração própria.
3. Metodologia
A pesquisa foi de natureza aplicada com finalidade de geração de conhecimento para
aplicação prática em problema específico. O trabalho abordou o problema de forma
quantitativa onde as informações foram quantificadas, classificadas e analisadas. O objetivo
foi de pesquisa exploratória com a finalidade de se obter compreensão clara do problema.
Quanto ao procedimento técnico adotado, a pesquisa foi de modelagem e simulação do
cenário observado, conforme referências de Marconi e Lakatos (2010).
O local de realização da pesquisa foi no Destacamento de Controle do Espaço Aéreo de São
Paulo (DTCEA-SP) que está localizado na área do Aeroporto de São Paulo - Congonhas. O
destacamento é responsável pela gestão da área operacional dos voos dentro da Área de
Controle Terminal de São Paulo. O universo da pesquisa foi o tráfego aéreo dentro da Área de
Controle Terminal de São Paulo.
A simulação do sistema proposto por Loche (2010) foi realizada com o auxílio do aplicativo
Arena versão 11, student, da Rockwell Automation Technologies Incorporation.
Na modelagem, os Centros de Controle de Área de Brasília e Curitiba e a Área Terminal do
Rio de Janeiro alimentam a Área Terminal de São Paulo em instantes diferentes, mas
determinados para cada aeroporto. Isso se deve ao fato de melhor distribuir os movimentos de
aeronaves dessas localidades.
As aeronaves para o aeroporto de Congonhas foram modeladas para chegarem ao instante “t”
igual a zero quando provenientes do Centro de Controle de Área de Brasília, “t” igual a 2
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minutos para as provenientes do Centro de Controle de Área de Curitiba e ao instante “t”
igual a 4 minutos para aquelas provenientes da Área Terminal do Rio de Janeiro.
Quando os voos são para o aeroporto de Guarulhos, esses instantes foram alterados para os
Centros de Controle de Área de Brasília e Curitiba, com a inversão do instante de chegada. O
Centro Curitiba alimenta a área terminal no instante “t” igual a zero e o Centro Brasília no
instante “t” igual a 2 minutos.
A Área Terminal do Rio de Janeiro permanece alimentando a área terminal nos mesmos
instantes “t” de 4 minutos. Com isso, a Área Terminal do Rio de Janeiro pode alimentar a
Área Terminal de São Paulo de forma contínua e os Centros de Controle de Área de Brasília e
Curitiba com intervalos de chegada de 2 minutos entre aeroportos. Assim, a nova alimentação
da Área Terminal de São Paulo, para cada aeroporto a partir da localidade de entrada inicial, é
dada de seis minutos em seis minutos.
A simulação foi alimentada com os dados da modelagem para os aeroportos de Congonhas e
Guarulhos. O modelo foi simulado inicialmente para um cenário com tempo entre criações de
aeronaves constante em 6 minutos para cada aeródromo.
Outros dois cenários contemplaram o uso das distribuições teóricas de probabilidade Normal
e Triangular, para avaliar o impacto da variabilidade no intervalos entre chegadas de
aeronaves no sistema. A distribuição normal foi configurada com média 6 e desvio padrão de
1 minuto, enquanto que na distribuição triangular foram atribuídos os valores de mínimo,
moda e máximo, respectivamente, como sendo 5, 6 e 7 minutos (Tabela 3).
Tabela 3 - Distribuições teóricas de probabilidade para os intervalos entre chegadas de vôos
na TMA-SP
Cenário Tipo de Distribuição Parâmetros
1
2
3
Constante
Normal
Triangular
K =6 minutos
Média de 6 minutos; Desvio padrão de 1 minuto
Mínimo = 5, Moda = 6; Máximo = 7 minutos
Fonte: Elaboração própria
4. Resultados e discussões
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4.1. Simulação
As estatísticas da simulação foram coletadas por uma hora após a primeira aeronave cruzar o
fixo de aproximação final do aeródromo (FAF), para os aeródromos de Congonhas e
Guarulhos (Tabelas 4 e 5, respectivamente), para cada cenário.
Tabela 4: Saídas de aeronaves (em unidades) da simulação do aeródromo de Congonhas
(SBSP)
Parâmetros Localidade de Origem
Centro de Controle
de Área de Brasília
Centro de Controle
de Área de Curitiba
Área Terminal do
Rio de Janeiro
Distribuição: Cte Normal Triangular C
te Normal Triangular C
te Normal Triangular
Chegadas 14 13 14 13 14 13 13 13 13
Pousos 11 10 10 10 10 10 10 9 10
Em voo 3 3 4 3 4 3 3 4 3
Fonte: Elaboração própria
Tabela 5: Saídas de aeronaves (em unidades) da simulação do aeródromo de Guarulhos
(SBGR)
Parâmetros Localidade de origem
Centro de Controle
de Área de Brasília
Centro de Controle de
Área de Curitiba
Área Terminal do
Rio de Janeiro
Distribuição: Cte Normal Triangular C
te Normal Triangular C
te Normal Triangular
Chegadas 13 14 13 14 13 14 13 13 13
Pousos 10 10 10 10 10 10 10 9 10
Em voo 3 4 3 4 3 4 3 4 3
Fonte: Elaboração própria
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Como pode ser observado pelos dados gerados pela simulação, há diferença na quantidade de
aeronaves que podem ser endereçadas conforme a distribuição estatística utilizada na criação
de aeronaves na entrada na área terminal.
Com os tempos entre chegadas de aeronaves constantes em 6 minutos, desejado para o
sistema, pode-se fazer um total de 61 pousos no intervalo de uma hora após a primeira
aeronave cruzar o fixo de aproximação final do aeródromo (FAF), considerando as aeronaves
provenientes das três localidades estudadas e para os dois aeroportos da TMA-SP. Outras
dezenove aeronaves ainda estariam em vôo dentro da área terminal durante essa mesma hora.
Na Tabela 6 há a apresentação dos tempos máximo e mínimo entre aeronaves em
procedimento final de chegada para cada distribuição e aeroporto.
Tabela 6 - Tempo entre chegadas, em minutos
Aeródromo: Congonhas (SBSP) Guarulhos (SBGR)
Distribuição: Constante Normal Triangular Constante Normal Triangular
Mínimo 2,00 0,40 0,40 2,00 0,40 0,80
Máximo 2,00 5,16 2,98 2,00 5,36 2,80
Fonte: Elaboração própria
A simulação indicou que, se não houver nenhuma intervenção do controlador de tráfego aéreo
para as aeronaves que chegam com distribuição normal ou triangular, não haveria impactos
significativos na quantidade de aeronaves que pousariam dentro de uma hora de operação,
mas o tempo mínimo entre as aeronaves na final após o FAF não seria respeitado,
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comprometendo a separação mínima ou com aeronaves com separação além da necessária na
final do aeroporto.
Para que esses eventos não ocorram, há os trechos inicial e intermediário do sistema de
aproximação para promover a correção necessária. O controlador de tráfego aéreo do setor de
alimentação faria a aceleração ou desaceleração da aeronave que estivesse fora da janela de
horário previsto de entrada na TMA-SP para o ponto controlado, objetivando-se restabelecer
os parâmetros desejados.
5. Conclusões
A maior vantagem observada com a simulação da proposta de Loche (2010) é a transferência
do ônus de promover a separação entre as aeronaves pelo controlador de tráfego aéreo ao
próprio sistema, quando as aeronaves entram na área terminal com os parâmetros de
alimentação previstos para a alimentação constante de 6 minutos.
Com esses parâmetros, as aeronaves que iniciam o procedimento de descida já estão
naturalmente separadas. Isso reduz consideravelmente a quantidade de instruções necessárias
ao tráfego em controle e é particularmente interessante para aplicação em horários de maior
demanda. O controlador de tráfego aéreo migraria da função de agente na promoção das
separações necessárias para outra, de menor carga de trabalho, que seria de supervisão do
movimento aéreo com menor intervenção.
Outras pesquisas podem ser elaboradas aumentando-se a complexidade do modelo proposto
por Loche (2010), incorporando os movimentos do aeródromo de Campinas e avaliando até
mesmo novas opções de aeródromos. Em outros estudos adicionais, a viabilidade econômica e
a análise do crescimento da demanda em toda Área Terminal de São Paulo poderiam ser
analisados utilizando a mesma metodologia.
REFERÊNCIAS
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