análise de capacidade de operação de aeronaves nos boxes

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ANÁLISE DE CAPACIDADE DE OPERAÇÃO DE AERONAVES NOS BOXES DO
AEROPORTO DE SÃO PAULO-CONGONHAS, POR MEIO DE
FERRAMENTA DE SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL
Alexandre Luiz Dutra Bastos
Derick Moreira Baum
Anderson Ribeiro Correia
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
RESUMO
O Aeroporto de São Paulo-Congonhas é atualmente o mais movimentado do Brasil com uma média de 700
movimentos/dia, tendo o comprimento de pista o fator de restrição para o porte das aeronaves e o pátio como
possível fator limitante para quantidade de aeronaves que operam neste aeroporto. O citado aeroporto sofreu
alterações na estrutura de seus pátios, porém não aumentou sua capacidade, disponibilizando apenas 22 boxes
para utilização pela aviação regular. Foi imposta ao Aeroporto de Congonhas, pelo órgão regulador de aviação
civil, uma política específica de tempo máximo permitido às aeronaves para permanecerem nos boxes de
estacionamento, entretanto, este tempo é comumente ultrapassado, alterando a capacidade do Aeroporto. Será
realizada análise do comportamento das aeronaves no pátio, verificando comprimento médio e o tempo médio de
permanência nas filas, através da utilização da ferramenta de simulação computacional ARENA, representando a
lógica que envolve o comportamento das aeronaves imediatamente após o pouso. Para a análise da influência do
pátio na capacidade do Aeroporto, foram criados cenários variando a separação entre os tráfegos no pouso,
dentro do permitido em legislação, e o tempo de permanência das aeronaves nos boxes. Admitindo que o pátio
seja um limitante para a capacidade de operação do Aeroporto de Congonhas, os resultados deste trabalho
deverão prover subsídios consistentes a ANAC para a confecção de HOTRAN, ao DECEA, através do CGNA,
para o cálculo de operações autorizadas por hora e à INFRAERO na divulgação da real capacidade de do
Aeroporto de Congonhas.
ABSTRACT
Nowadays, São Paulo - Congonhas Airport is the busiest airport in Brazil, in terms of air traffic, operating within
the average of 700 flights/day, having its runway length as a restricting factor to the types of aircrafts which
operate there and its aprons as a possible limiting factor to its amount of aircrafts. The mentioned airport suffered
changes on its apron structure but its capacity hasn’t increased and only disposes of 22 boxes to be used by
regular aviation. The Civil Aviation Policy Maker has imposed to Congonhas Airport a particular policy of
maximum time allowed to aircrafts standing on the parking boxes, but this policy seems not to be respected,
what modifies the airport capacity. An analysis of the aircrafts behavior in Congonhas apron will be conducted,
verifying the average length and the average time they stand on the queue by using ARENA, a computational
simulation tool, presenting the logic which involves the aircraft behavior immediately after landing. In order to
analyze the influence of the apron on the airport capacity, it has been created many scenarios which different
possibilities of separation between the traffic on landing, considering the actual policy, and the parking time.
Taking into account that its apron is a limiting factor to its operation capacity, the results of this work must
provide ANAC consistent subsidies to develop HOTRAN, even as DECEA, through CGNA, will be able to
develop the calculation of the authorized operations per hour and INFRAERO publicizes the real capacity of
Congonhas airport.
1. INTRODUÇÃO
O Aeroporto de São Paulo-Congonhas possui características peculiares, pois alia o maior
movimento de tráfego aéreo do Brasil a uma estrutura aeroportuária limitada. Alguns fatores
impedem o aumento de sua capacidade e, dentre eles, possivelmente o pátio da aviação
regular.
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O movimento do Aeroporto de Congonhas, entre os anos de 2003 a 2006, apresentou
crescimento de 4,5% em seu tráfego (fig. 1.1). Porém, medidas estão sendo tomadas para
limitar a sua operação.
Figura 1.1: Evolução do tráfego aéreo no Aer. Int. de São Paulo - Congonhas
Fonte: INFRAERO – 2007
O aeroporto sofreu alterações na estrutura de seus pátios, porém não aumentou sua
capacidade, totalizando 22 boxes disponíveis para utilização pela aviação regular, sendo
destes 12 com pontes de embarque e 10 considerados remotos. Ressalta-se que, de acordo
com o tipo da aeronave, a operação fica restrita a determinadas posições de estacionamento,
ou seja, o planejamento neste caso deverá ser ainda mais apurado. Sempre houve, então, a
necessidade de limitar o tempo de operação nestes boxes, garantindo a rotatividade das
aeronaves.
A Portaria 188/DGAC, de 08 de março de 2005, define que somente será permitido, para vôos
domésticos de passageiros, um máximo de 40 (quarenta) minutos de permanência nos boxes
de estacionamento (ANAC, 2007). Porém, este tempo é normalmente excedido (fig. 1.2),
fazendo com que outras aeronaves aguardem a liberação de box através de esperas no solo ou
no ar, gerando custos adicionais às empresas aéreas (Bastos et al, 2007). Aliado ao
incremento de custos das empresas, os atrasos diminuem o nível de serviço no aeroporto
refletido na insatisfação dos passageiros, além de gerar aumento da carga de trabalho dos
controladores.
Várias ações foram e estão sendo realizadas, modificando as características das operações no
Aeroporto de Congonhas, dentre elas: estudo para redução do número de operações regulares
autorizadas de 38 para 33 operações/hora; limitação pela ANAC para operações regulares a
vôos com distâncias limitadas; proibição de vôos chartes e fretados; restrições das operações
somente a vôos diretos ponto a ponto, garantindo que o Aeroporto não seja ponto de
distribuição, conexões e escalas de vôo e, que as operações regulares de partidas e chegada
sejam restritas ao tempo máximo de 120 (cento e vinte) minutos (ANAC, 2007).
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Figura 1.2 - Média de permanência nos boxes pelas aeronaves da TAM (março/2007)
Fonte: Bastos et al, 2007
Transferir ou proibir vôos é impedir o crescimento da demanda sem buscar as causas que
impactam a operação, além de fazer mau uso dos recursos disponíveis. O objetivo deste
trabalho é calcular a capacidade de operação no pátio do Aeroporto de Congonhas, com base
no tempo de permanência da aviação regular nos boxes, por meio da ferramenta de Simulação
Computacional ARENA.
2. DESCRIÇÃO DO PROBLEMA
Um aeroporto é composto de duas partes: lado aéreo e lado terrestre. O lado aéreo inclui as
pistas de pouso e decolagem, as faixas de pista, as pistas de táxi ou rolamento e o pátio de
estacionamento das aeronaves. O lado terrestre inclui os gates, terminais, áreas de apoio
como, comissaria, parque de combustíveis, hangares e outras facilidades aeroportuárias.
Para efeito de análise operacional os pátios de estacionamento podem ser identificados como
pátio de terminal de passageiros, pátio do terminal de cargas, pátio de permanência e pátio de
manutenção. Este estudo se concentrou no pátio de terminal de passageiros, assim, o termo
pátio referir-se-á a este tipo de pátio de estacionamento.
O pátio tem sua localização geralmente nas adjacências do terminal de passageiros, ou de
maneira fácil acessível a este, e é projetado para que possa, de maneira eficiente, atender as
atividades de transferências de passageiros e de atendimento às aeronaves (limpeza,
abastecimento, comissaria), que sucedem as operações de pouso e decolagem. Deve permitir
os serviços de reabastecimento de combustível, embarque e desembarque de passageiros,
bagagens e carga, serviços de manutenção da aeronave, entre outros, sem interferir com o
fluxo de tráfego do aeródromo (ICAO, 2004).
Estas atividades são desenvolvidas com as aeronaves estacionadas em posições específicas no
pátio, denominadas boxes. Os boxes são espaços definidos destinados ao estacionamento de
uma aeronave de cada vez e são projetados para acomodarem aeronaves de tipos específicos,
dentro de uma faixa de dimensão, não podendo ser utilizadas por aeronaves que não se
enquadrem nestas faixas (Ribeiro, 2003).
Dependendo da distância e como são atendidas, as posições podem ser remotas ou próximas.
As posições próximas são aquelas onde os passageiros desembarcam por meio de pontes ou
escadas (neste último caso dirigem-se ao terminal de passageiros caminhando pelo pátio).
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Para as posições remotas o deslocamento do passageiro é feito por veículos terrestres (ônibus
especializados).
O Aeroporto de Congonhas tem um movimento em média de 700 aeronaves por dia, com uma
estrutura de duas pistas de pouso e decolagem e três pátios, sendo dois para a aviação geral e
um para a aviação regular (fig. 2.1). O pátio reservado para a aviação regular é o de número 3,
possuindo, no período de análise, 24 boxes, porém somente com 22 disponíveis para
utilização (fig. 2.2). Neste complexo sistema, o gerenciamento de boxes é realizado pela
INFRAERO, definindo a fluidez do tráfego aéreo.
Quando o número de boxes disponível se torna crítico, são tomadas providências para
possibilitar o atraso das aeronaves em vôo com destino a Congonhas, com esperas, vetorações
e reduções de velocidades, no intuito de evitar que estas aeronaves aguardem acionadas no
solo a desocupação do box, podendo com isso lotar totalmente a estrutura do pátio, tornando o
aeródromo impraticável (DECEA, 1994). Aeródromo impraticável é aquele cuja
praticabilidade das pistas fica prejudicada devido à condição anormal (aeronave acidentada na
pista, pista alagada, piso em mau estado etc.), determinando a suspensão das operações de
pouso e decolagem (DECEA, 2007).
Figura 2.1: Carta de Aeródromo de Congonhas
Aeronaves
Fonte: AIP/MAP-DECEA (2007)
Figura
2.2: Carta
de
Fonte:AIP/MAP-
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Estacionamento
DECEA
de
(2007)
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Todos os tráfegos da aviação regular prosseguem após o pouso, inevitavelmente, pela taxiway
November (N), situada dentro do pátio. Quando há necessidade de aguardar a desocupação de
box, a aeronave se mantém acionada nesta pista de rolagem.
Quanto aos critérios de ocupação, as aeronaves da TAM (exceção do Foker 100) e as
aeronaves da GOL, e outras de categoria semelhante, ocupam qualquer box, independente de
ser com ponte de embarque ou remoto. Já as aeronaves Foker100 da TAM e da Oceanair e as
aeronaves ATR da Pantanal, e outras de categoria semelhante, ocupam somente os boxes
remotos.
3. FERRAMENTA DE SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL ARENA
O aumento da demanda do transporte aéreo nos últimos anos tem obrigado aeroportos do
mundo todo a realizar grandes investimentos para aumentar a capacidade, melhoria da
eficiência e controle dos congestionamentos. Em resposta a esta tendência, tem-se utilizado
ferramentas de suporte a tomada de decisões (Confessore, 2005).
A fim de avaliar, estudar e validar estes novos conceitos, pesquisadores de sistema ATM
baseiam-se, principalmente, em modelos e ferramentas computacionais por meio de métricas
relacionadas com segurança, capacidade e eficiência (Hupalo, 2003).
Ferramentas de simulação são freqüentemente usadas para propiciar soluções em sistemas
complexos, podendo ser utilizadas para auxiliar o desenho, o planejamento ou aperfeiçoar o
sistema em estudo. Os resultados de simulação são comumente utilizados como “apoio à
decisão” a fim de permitir tomar as melhores decisões possíveis baseadas nas informações
disponíveis.
Para grandes e complexos sistemas, tais como ATM em espaço aéreo e aeroportos, a
simulação fast-time é a opção com menores custos para estudos alternativos e que reduz as
opções de custo elevado em sistemas reais ou simulações em tempo real.
Para a simulação de espaço aéreo, encontramos na literatura vários modelos para tráfego
aéreo e aeroportos, tais como o TAAM e o SIMMOD, bastante eficazes na modelagem do
lado terrestre aeroportuário. Na utilização do SIMMOD no tráfego aéreo da região de São
Paulo, destacam-se Santana (2002), Hupalo (2003) e Moser (2007).
Os modelos para representar os sistemas podem ser classificados em: modelos simbólicos (ou
icônicos), analíticos e modelos de simulação.
• Os modelos simbólicos (ou icônicos) são constituídos de símbolos gráficos (como
retângulos e retas) utilizados para dar noção de seqüência ou outras relações entre
entidades;
• Os modelos analíticos basicamente podem ser reduzidos a um conjunto de equações
que, ao serem resolvidas, permitem obter a solução esperada;
Outra classificação pode ser feita em relação às variáveis com que os modelos de simulação
trabalham. Os modelos de simulação que utilizam variáveis aleatórias são denominados
Modelos Estocásticos, enquanto que os Modelos Determinísticos trabalham somente com
variáveis do tipo não probabilísticas, e o resultado da simulação é sempre o mesmo, não
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importando quantas vezes seja gerado. A grande maioria dos modelos de simulação é
constituída por variáveis estocásticas (Chwif, 1999).
O Programa de simulação ARENA é uma das ferramentas mais efetivas quando na
modelagem e análises de negócios, serviços, processos ou fluxos. Ferramentas genéricas
como o ARENA foram utilizadas por Almeida (1998) e Feitosa (2000) em simulações para
terminais de passageiros e por Ribeiro (2003) em simulação de pátio de aeronaves.
Ao analisar um modelo de simulação, pode-se distinguir, basicamente, três elementos: uma
entidade, que é qualquer objeto de interesse do modelo; um atributo que é uma propriedade
desta entidade; e atividade que é qualquer processo que pode causar uma mudança no modelo
(Chwif, 1999).
Portanto, neste modelo de simulação de operação de pátio de estacionamento, uma entidade
são as aeronaves que entram no sistema (após o pouso), os portes das aeronaves são seus
atributos e o seu processamento para estacionamento, uma atividade.
4. DESCRIÇÃO DA OPERAÇÃO NO AEROPORTO DE CONGONHAS
No aeroporto de Congonhas, pode-se afirmar que mesmo com as condições meteorológicas
próximas dos mínimos operacionais, a separação suficiente entre duas aeronaves na
aproximação final é a distância entre o marcador externo (OM) e a cabeceira.
Em média, a velocidade de aproximação final das aeronaves é de 130 KT (130 NM/h), sendo
de 2.15 min. o tempo necessário para percorrer a distância do marcador externo até a
cabeceira (fig. 4.2). No modelo apresentado neste trabalho, será utilizada a separação inicial
de 3.64 min. em média e, posteriormente, será reduzida paulatinamente, porém permanecendo
dentro do previsto em legislação em vigor, a fim de se verificar o impacto que será causado
no pátio de Congonhas.
Porém, quanto maior for o fluxo de aeronaves pousando, maior deverá ser o fluxo de
aeronaves decolando, caso contrário o pátio de Congonhas rapidamente colapsará. Nem
sempre é disponível aos planejadores fazer uso de soluções como construção de uma nova
pista de pouso e decolagem, ou de um novo terminal de passageiros. Entretanto, a capacidade
do sistema não aumenta somente com o desenvolvimento da infra-estrutura (pistas e
terminais).
A limitação está localizada no fator mais fraco do sistema onde está inserido, quer seja a
capacidade de espaço aéreo, da pista de pousos e decolagens, pátio de estacionamento, do
terminal de passageiros ou simplesmente a acessibilidade dos passageiros ao terminal. Como
conseqüência, observa-se uma necessidade na busca de soluções, quer seja para o sistema
completo – espaço aéreo até o acesso ao terminal – ou simplesmente para cada fator que a
envolve (Santana, 2002).
Um gerenciamento deficiente dos boxes dará a sensação de que o aeroporto está operando
acima de sua real capacidade. Um fator que é fundamental para o aumento da capacidade de
um aeroporto com pouca possibilidade de expansão em seu pátio é o tempo de permanência
das aeronaves nos boxes. Atrasos que aparentemente podem ter pouca significância poderão
gerar gargalos significativos em todo o sistema.
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Entretanto, outros aspectos têm que ser considerados na análise do problema de solo dos
aeroportos e seus respectivos congestionamentos de tráfego. O movimento no solo em pátios
e taxiways estão sujeitos a regulamentação e restrições relacionadas à segurança, tais como:
separação entre aeronaves, prioridades de decolagens, pontos de cruzamento, abastecimento
(Confessore, 2005).
Figura 4.2: Carta de Aproximação por Instrumento
Fonte: AIP/MAP-DECEA (2007)
5. COLETA DE DADOS
Os dados utilizados para este trabalho foram disponibilizados pela INFRAERO e pelo
DECEA. Os dados da INFRAERO dispunham da identificação do vôo, horários de pouso e
decolagem e horários de entrada e saída do box. Estes dados foram complementados pelos
dados de origem e destino disponibilizados pelo órgão de controle do Aeroporto de
Congonhas.
Para a análise de comportamento nos boxes, foram utilizados os dados diários no período de
01/01/2007 a 22/03/2007. Entretanto, devido ao período conturbado no tráfego aéreo, pósoutubro de 2006, e aos problemas de infra-estrutura da pista associada às condições
meteorológicas, foi necessário uma análise criteriosa do comportamento destas informações.
Para a simulação foram utilizados os tempos de espaçamento entre os tráfegos na
aproximação final e o tempo de permanência das aeronaves nos boxes. Para a descrição do
comportamento dos tráfegos na aproximação final foi utilizado o dia de 22/09/2006 do
Aeroporto de Congonhas, por ser o dia de maior movimento deste ano e não ter sofrido
influências de fatores meteorológicos, além de ser anterior à crise aérea que foi desencadeado
com o acidente da aeronave da GOL. Foram retiradas da análise as aeronaves que após o
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pouso seguirão para o pátio da aviação geral e os helicópteros que aproximam para pontos
variados no aeródromo.
O tempo de espaçamento entre os tráfegos da aviação regular na aproximação final durante
todo o dia da análise se comportou como uma distribuição LogNormal, definida por 0.5LogN(4.14, 2.85). Este tempo equivale a 3,64min. em média de separação.
As aeronaves foram divididas em três categorias de acordo com o comportamento das
aeronaves nos boxes:
1. Airbus (TAM) - utilizam boxes com pontes de embarque e boxes remotos;
2. Boeing 737 (GOL) - utilizam boxes com pontes de embarque e boxes remotos;
3. Foker 100 (TAM e Ocenair) e ATR (Pantanal) – utilizam somente boxes remotos.
6. DESCRIÇÃO DA MODELAGEM
Nesta modelagem foram considerados 22 boxes, sendo 10 em posições remotas e 12 com
pontes de embarque disponíveis para 17 horas de simulação, tendo em vista que o Aeroporto
de Congonhas opera das 06:00 às 23:00 horas local, conforme Portaria 188/DGAC. Foram
criados três grupos de cenários:
a. grupo 1- o tempo de permanência das aeronaves nos boxes foi o obtido no mês de
janeiro de 2006 (Bastos et al, 2006), representado para as três categorias de aeronaves,
respectivamente pelas seguintes médias e pelo desvios padrões: 1) 48.43 min. e 18.16
min.; 2) 41.75 min. e 15.27 min.; 3) 45.25 min. e 18.42 min.;
b. grupo 2 - o tempo de permanência das aeronaves nos boxes foi o obtido no mês de
março de 2006 (Bastos et al, 2006): 1) 52.18 min. e 18.28 min.; 2) 44.86 min. e 15.97
min.; 3) 48.75 min. e 19.84 min.;
c. grupo 3 - o tempo de permanência das aeronaves nos boxes foi estipulado de forma a
manter-se na maior parte do tempo dentro do estipulado na Portaria 188/DGAC: 1, 2
e 3) 38.00 min. e 05.00 min.
Em todos os cenários foi utilizado o tempo de separação encontrado no comportamento de
distribuição LogNormal. Entretanto, a fim de estabelecer cenários comparativos, foram
gerados resultados que permitem observar uma redução paulatinamente na separação entre
tráfegos, porém dentro do previsto de legislação em vigor. No caso de ocorrência de variáveis
não observáveis, tais como: condições meteorológicas adversas e maiores separações
empregadas pelo órgão de controle, geradas pelo controle de fluxo, entre outras, os cenários
apresentados podem não fornecer a real capacidade dos pátios de Congonhas.
Para a montagem do modelo é fundamental conhecer o cenário que se deseja explorar,
reproduzindo de forma fidedigna a comportamento das entidades durante a simulação. No
caso do Aeroporto de Congonhas foi possível reproduzir as estrutura aeroportuária, para que
seja possível acompanhar a todo a instante o comportamente das aeronaves durante a
simulação (fig. 6.1).
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Figura 6.1: Modelagem do cenário com ferramenta ARENA
A modelagem apresentada na figura 6.2 segue conforme abaixo descrita:
Pouso de aeronaves: Define a separação entre os tráfegos na aproximação final;
Porcentagem de Aeronaves: Define a porcentagem de operação de cada categoria de
aeronaves;
Decide 1: Decisão de destino. Se a aeronave for categoria 3, prosseguirá para boxes
remotos, caso contrário prosseguirá para Decide 3;
Decide 2: Decisão de necessidade de espera para as aeronaves categoria 3. Se os
boxes das posições remotas estão ocupados, a aeronave prosseguirá para espera, caso
contrário prosseguirá diretamente para o box;
Espera de Aeronaves para Remotas: As aeronaves categoria 3 efetuarão espera para
ingresso nas posições remotas, aguardando a desocupação de um box;
Posições Remotas: As aeronaves permanecerão nas posições remotas o tempo
estipulado na modelagem;
Decide 3: Decisão de necessidade de espera para as aeronaves categorias 1 ou 2. Se os
boxes das posições remotas e das pontes de embarque estão ocupados, a aeronave
prosseguirá para espera, caso contrário prosseguira para um dos boxes disponível;
Espera das Grandes Aeronaves: As aeronaves categorias 1 ou 2 efetuarão espera
para ingresso nas posições remotas ou nos boxes com pontes de embarque,
aguardando a desocupação de um box;
Decide 4: Decisão se as aeronaves categoria 1 ou 2 prosseguirão para os boxes com
pontes de embarque ou se prosseguirão para posições remotas;
Pontes de Embarque: As aeronaves categoria 1 ou 2 permanecerão nos boxes com
pontes de embarque o tempo estipulado na modelagem;
Saída do Box: A aeronave desocupou o box iniciando o táxi.
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Figura 6.2 - Modelagem Arena
7. RESULTADOS E ANÁLISE
Todos os resultados apresentados nos gráficos abaixo constam no Apêndice. Os gráficos
mostram resultados comparativos entre os três diferentes grupos de cenários com médias de
aeronaves no sistema, fila média na remota, fila média na ponte de embarque, fila média total
do sistema, tempo médio de espera na remota, tempo médio de espera na ponte de embarque e
tempo médio de espera total no sistema. O tempo de separação entre as aeronaves inicia-se
com fator 1, ou seja 100% da separação inicial, sendo reduzido paulatinamente seu fator em
0.05 (5%) a cada cenário, totalizando 33 cenários.
Todos os resultados gerados para a distribuição de março apresentaram valores muito
superiores aos demais. Quando utilizado o fator 0.50, o número de aeronaves no sistema
ultrapassou a capacidade de resolução do programa. Portanto, os gráficos abaixo não
apresentam valores para março utilizando o fator 0.50.
O aumento da média de aeronaves no sistema é proporcional ao aumento do tempo de
permanência das aeronaves nos boxes. A diferença entre as médias se manteve pouco
significativa até que fosse utilizado fator 0.70. Com fator 0.65 a distribuição de março
distanciou-se significativamente dos demais. Com fator 0.60, a distribuição de janeiro
também se distanciou da portaria. O número médio de aeronaves no sistema só se tornou
significativo para o tempo previsto na portaria quando utilizado fator 0.50, ou seja, reduzida a
separação inicial para 50%. Pode ser observado que até o fator 0.65, janeiro comporta-se de
forma similar a portaria (fig. 7.1).
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Figura 7.1 - Número médio de aeronaves no sistema
A fila média na Remota será sempre maior do que a fila média na ponte de embarque, pois
todas as aeronaves da modelagem podem utilizar os boxes remotos, assim como na prática.
Observa-se que para o fator 0.75 não existem filas significativas, porém para o fator 0.70 a
fila de março é em média de 4 aeronaves. Com fator 0.60 janeiro distancia-se da portaria e
março atinge o número médio de 25 aeronaves. As filas só começam a existir para a portaria
com fator 0.5 (fig. 7.2).
Figura 7.2 - Fila média de aeronaves nas posições remotas
Embora a fila média de março utilizando fator 0.7 distancia-se das demais, ainda sim, mantém
somente 0.4 aeronaves em média na fila. Com fator 0.55 março atinge 1.60 aeronaves em
média na fila. A portaria somente atinge 0.40 aeronaves em média na fila quando utiliza fator
0.5 (fig. 7.3).
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Figura 7.3 - Fila média de aeronaves nas posições com ponte de embarque
Analisando a fila média total no sistema, março distancia-se dos demais quando utiliza fator
0.7 e atinge fila média de 25 aeronaves quando utiliza fator 0.6. Com este mesmo fator o mês
de janeiro atinge a fila média de 10 aeronaves e com fator 0.55 atinge a fila média média de
15. Com fator 0.5 a portaria atinge a fila média de 13 aeronaves (fig. 7.4).
Figura 7.4 - Fila média total de aeronaves no sistema
Exatamente como no comportamento da fila média, o tempo médio de espera na remota será a
todo momento superior ao tempo médio de espera nas pontes de embarque. Março atinge um
tempo médio de mais de 30 minutos quando utilizado fator 0.7 e com fator 0.65 ultrapassa 40
minutos, porém, quando utilizado fator 0.6 atinge 120 minutos de tempo médio de espera.
Janeiro se comporta de forma similar a portaria até o fator 0.65, entretanto, com fator 0.60 o
tempo médio de espera na remota ultrapassa 50 minutos. A Portaria atinge tempo médio de
espera significativo na remota somente quando atinge o fator 0.5 (fig. 7.5).
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Figura 7.5 - Tempo médio de espera na fila para as posições remotas
Março atinge o tempo médio de espera na Ponte de Embarque de 2 minutos quando utilizado
fator 0.85. Janeiro distancia-se da portaria somente quando utilizado fator 0.7. Quando
utilizado fator 0.6 janeiro atinge mais de 5 minutos de tempo médio de espera e chega a
ultrapassar março, porém com fator 0.55 março distancia-se consideravelmente. A portaria
atinge 4 minutos de tempo médio de espera quando utiliza fator 0.5 (fig. 7.6).
Figura 7.6 - Tempo médio de espera nas posições com pontes de embarque
O tempo médio de espera total no sistema se mantém relativamente equivalente até o fator
0.75. Quando utilizado fator 0.7 março atinge o tempo médio total de 40 minutos e com fator
0.6 atinge o tempo médio de 120 minutos. Janeiro atinge 60 minutos de tempo médio de
espera quando utilizado fator 0.6 e a Portaria mantêm um tempo médio aceitável até o fator
0.55, porém quando utilizado fator 0.5 atinge o tempo médio de espera de 60 minutos (fig.
7.7).
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Figura 7.7 - Tempo médio total de espera no sistema
8. CONCLUSÃO
A modelagem apresentada neste trabalho descreve o comportamento das aeronaves no
procedimento de ocupação dos boxes no Aeroporto de Congonhas, de forma totalmente eficaz
e contínua, ou seja, quando um box é desocupado imediatamente outra aeronave de categoria
compatível ocupa a sua vaga. Na prática, o gerenciamento de ocupação dos boxes é feito pela
INFRAERO e constantes mudanças são necessárias no planejamento, pois o operador se
depara a todo o momento com fatores inesperados, como, por exemplo, demora excessiva de
determinada aeronave ou não autorização do órgão de controle para início de táxi. É
imprescindível a utilização de ferramenta computacional que auxilie os operadores da
INFRAERO na tomada de decisões. É necessário também que a ANAC fiscalize o
cumprimento do tempo máximo de permanência nos boxes determinado na Portaria
188/DGAC.
Quando utilizado o tempo de permanência nos boxes previsto na portaria, o sistema se
comportou com tranqüilidade até a utilização do fator 0.55 de redução na separação, que
corresponde a 2.00 minutos de separação. Quando utilizado o tempo de permanência nos
boxes de janeiro, o sistema se comportou de forma tranqüila até a utilização do fator 0.65, que
corresponde a 2.36 minutos, acima da separação mínima necessária. Quando utilizado o
tempo de permanência nos boxes de março, o sistema foi suportável até a utilização do fator
0.70, que corresponde a 2.58 minutos de separação, bem acima da separação mínima
necessária.
Assim, se as aeronaves mantivessem os tempos de permanência nos boxes previstos em
legislação, as aeronaves poderiam ser seqüenciadas com separação reduzida e teríamos um
aumento da capacidade de operação em 16,7% do tráfego em relação a março e de 9,9% em
relação a janeiro.
Outro fator muito importante é o impacto que uma não autorização de início de táxi causa em todo
sistema. Muitas vezes quando o órgão de controle responsável em autorizar o plano de vôo impõe
restrições definindo atrasos no solo, obriga a aeronave a manter-se no box, modificando todo o
comportamento de capacidade do Aeroporto de Congonhas. Quando a quantidade de pousos
aumenta é fundamental que a quantidade de decolagem também aumente para que a fluidez do
tráfego seja mantida. Para isso, o planejamento dos serviços de tráfego aéreo deve manter a fluidez
das aeronaves, pois poderá também dar a falsa impressão de saturação no aeroporto.
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Todavia, em períodos de possível saturação no pátio, devido a total ocupação dos boxes,
ocorre uma coordenação prévia entre os órgãos de controle para aumento da separação entre
tráfegos na aproximação. Com isso, a esperas que ocorreriam no solo são diluídas e
repassadas para as aeronaves ainda em vôo, aumentando ainda mais o consumo de
combustível, dando a falsa impressão de eficiência no gerenciamento de box e capacidade de
pátio.
O ARENA mostrou-se uma ferramenta computacional eficaz na criação da referida
modelagem, podendo ser criada representação gráfica que mostrasse a validade do modelo e a
ilustração da rotina das aeronaves.
Se houver redução da separação entre as aeronaves na aproximação, aliada a alta rotatividade
das aeronaves nos boxes, além do eficiente gerenciamento no processo de ocupação dos boxes
por parte da INFRAERO, poderá ser percebido que existe ainda a possibilidade de
crescimento do Aeroporto de Congonhas.
Agradecimentos
Os autores agradecem à INFRAERO e ao DECEA pela disponibilidade dos dados para análise.
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