Anais X Sitraer 2011 Ouro Preto - MG (UFOP)

ANAIS ISBN: 9788576501794

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Todos os direitos de edição reservados Universidade Federal de Ouro Preto e Sociedade Brasileira de Pesquisa em Transporte Aéreo

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Coordenação / revisão Marcone Jamilson Freitas Souza - UFOP

Projeto Gráfico Thiago Campos Borges

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O X SITRAER foi uma realização da Sociedade Brasileira de Pesquisa em Transporte Aéreo (SBTA) em parceria com a Universidade Federal de Ouro Preto.

Comitê Organizador: Prof. Dr. Marcone Jamilson Freitas Souza - UFOP Presidente do Comitê Organizador

Diretoria da SBTA (membros natos do Comitê Organizador) Presidente: Erivelton Pires Guedes- Ipea - Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada Vice-presidente: Li Weigang- UnB Conselheiros: Alexandre Gomes de Barros- Universidade Calgary (Canadá) Giovani V. Meinerz- ITA Italo Romani – Honeywell (República Tcheca) Jorge Eduardo Leal Medeiros- USP Conselho Fiscal: Dorieldo Luiz dos Prazeres- ANAC JBATS: João Batista Camargo Jr. – USP (Editor do “Journal” da SBTA) Moderador da lista de debates na internet: Érico Santana- Dorsch Holding (Emirados Árabes Unidos)

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Comitê Científico O Comitê Científico, coordenado pelo Conselho da SBTA, é formado por cerca de 50 especialistas de reconhecida competência no panorama científico nacional e internacional, com titulação mínima de doutor e com produção científica expressiva nos últimos anos.

Relação dos membros do Comitê Científico Adilson Marques da Cunha (Instituto de Tecnologia Aeronáutica – ITA) - Brasil Alba Cristina M. A. de Melo (Universidade de Brasília – UnB) - Brasil Alessandro Vinicius Marques de Oliveira (Instituto de Tecnologia Aeronáutica – ITA) - Brasil Alexandre Gomes de Barros- Universidade Calgary (Canadá) Anderson Ribeiro Correa (Instituto de Tecnologia Aeronáutica – ITA) - Brasil Antonio Galvão Naclerio Novaes (Universidade Federal de Santa Catarina – UFSC) - Brasil Armando Zeferino Milioni (Instituto de Tecnologia Aeronáutica – ITA) - Brasil Carlos Alberto N. Cosenza (Universidade Federal do Rio de Janeiro – COPPE/UFRJ) - Brasil Carlos Müller (Instituto de Tecnologia Aeronáutica – ITA) - Brasil Cláudio Jorge Pinto Alves (Instituto de Tecnologia Aeronáutica – ITA) - Brasil Elton Fernandes (Universidade Federal do Rio de Janeiro – COPPE/UFRJ) - Brasil Erivelton Pires Guedes (Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada – IPEA) - Brasil Felix Mora-Camino (Ecole Nationalle Aviation Civil – ENAC) - França Fernando Antônio Ribeiro Soares (Ministério da Defesa) Fernando Walter (Instituto de Tecnologia Aeronáutica – ITA) - Brasil Frederico Araujo Turolla (Fundação Getúlio Vargas – FGV-SP) - Brasil Gerhard Huttig (Thecnical University of Berlin) - Alemanha Giovani V. Meinerz- ITA Guilherme Lohmann Palhares (Faculdade de Economia Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto/USP) - Brasil Gustavo Lipovich (Universidade de Buenos Aires) – Argentina Heloísa Márcia Pires (Universidade Federal do Rio de Janeiro – FAC e COPPE/UFRJ) - Brasil Ítalo Romani de Oliveira - Honeywell (República Tcheca) João Alexandre Widmer (Universidade de São Paulo – USP) - Brasil João Batista Camargo Júnior (Universidade de São Paulo – USP) - Brasil Jorge Eduardo Leal Medeiros (Universidade de São Paulo – USP) - Brasil Jorge Silva (Universidade Beira Interior) - Portugal

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José Gabriel Assis de Almeida (Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ) - Brasil Kostas Latrou (Hellenic Aviation Society) - Grécia Li Weigang (Universidade de Brasília - UNB) - Brasil Marcia Estrada Braga (Universidade Federal do Rio de Janeiro - COPPE/UFRJ) - Brasil Maria Cristina Barbot Campos e Matos (Faculdade de Economia do Porto - FEP) – Portugal Maria Regina de Moraes Xausa (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Capes) - Brasil Matthew Karlaftis (National Technical University of Athens) - Grécia Mauro Gandra (Universidade Estácio de Sá) - Brasil Newton de Castro (Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ) - Brasil Nicolau D. Fares Gualda (Universidade de São Paulo – USP) - Brasil Orlando Fontes Lima Junior (Universidade Estadual de Campinas – UNICAMP) - Brasil Paulo Sergio Cugnasca (Universidade de São Paulo – USP) - Brasil Rogeria Arantes (Instituto de Tecnologia Aeronáutica – ITA) - Brasil S.C Wirasinghe (University of Calgary) - Canadá S.C Wong (University of Hong Kong) - China Sergio Bittencourt Varella Gomes (Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social BNDES) - Brasil Sergio Lazzarini (Instituto Brasileiro de Mercado de Capitais - IBMEC/SP- Brasil) Suzana Kahn Ribeiro (Universidade Federal do Rio de Janeiro – COPPE/UFRJ) - Brasil Tae H. Oum (University of British Columbia) - Canadá Vojin Tosic (University of Belgrade) – Sérvia Wagner Willian Rubinstein (Universidade Veiga de Almeida - UVA) - Brasil Wilson Cabral de Sousa Junior (Instituto de Tecnologia Aeronáutica – ITA) - Brasil Yaeko Yamashita (Universidade de Brasília – UNB) - Brasil Yibing Wang (Monash University) - Austrália O processo de seleção dos trabalhos submetidos ao SBTA envolve uma única fase, onde os trabalhos completos, divididos em três categorias (Artigos - AR, Comunicações Técnicas - CT, Relatórios de teses e dissertações em andamento - RT) são avaliados pelo Comitê Científico.

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Sumário ANÁLISE DE DEMANDA DE CARGA AÉREA NOS 4 MAIORES TERMINAIS DE CARGA NO BRASIL João Luiz de Castro Fortes, Alessandro Vinícius Marques de Oliveira

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VEÍCULOS AÉREOS NÃO TRIPULADOS AUTÔNOMOS E COLABORATIVOS APLICADOS A OPERAÇÕES DE BUSCA E SALVAMENTO ANÁLISE DE DEMANDA DE CARGA AÉREA NOS 4 MAIORES TERMINAIS DE CARGA NO BRASIL Áquila Neves Chaves, Paulo Sérgio Cugnasca

13

APLICAÇÃO DE ANÁLISE MULTICRITÉRIO PARA AVALIAR CIDADES POTENCIAIS PARA UM NOVO AEROPORTO INTERNACIONAL NA REGIÃO METROPOLITANA DE SÃO PAULO Helena Cardoso Corrêa Póvoa, Anderson Ribeiro Correia, Thiago Cardoso da Costa

25

ANÁLISE DA PRODUTIVIDADE NO SETOR AÉREO UTILIZANDO FUNÇÃO COBB-DOUGLAS – O CASO DA GOL Ernesto Tiaki Kuroda, Alan Joseph Kalfas, Rogéria de Arantes Gomes Eller

35

ANÁLISE DO CONGESTIONAMENTO DE CAMINHÕES NO SISTEMA DE DOCAS DE UM TERMINAL DE CARGA AÉREO BRASILEIRO Michelle Silvia Salazar, Erick dos Santos Cristóvão

43

ANÁLISE DO IMPACTO DA VARIAÇÃO DOS NÍVEIS DE PRECISÃO DE POSICIONAMENTO DE AERONAVES EM PROCEDIMENTOS DE POUSO EM PISTAS PARALELAS Rafael Tsuji Matsuyama, Paulo Sérgio Cugnasca

54

ANÁLISE MULTICRITERIAL DE AERONAVES DE COMBATE A INCÊNDIOS FLORESTAIS Luiz Antonio Tozi, Marcio Fernando de Almeida

65

AVALIAÇÃO DE RISCO DA TECNOLOGIA ADS-B PARA VIGILÂNCIA DO ESPAÇO AÉREO CONTROLADO POR MEIO DE SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL Vitor Araujo Romera, João Batista Camargo Júnior

77

COMO AS COMPANHIAS AÉREAS DECIDEM O TAMANHO DAS AERONAVES NO MERCADO BRASILEIRO? ESTUDO DOS DETERMINANTES E PROJEÇÕES PARA A PRÓXIMA DÉCADA Thyago Silva Hermeto

86

EL MERCADO AEROCOMERCIAL DE AMÉRICA LATINA (2006-2011) MONOPOLIZACIÓN Y CONCENTRACIÓN GEOGRÁFICA DE LA OFERTA Gustavo Lipovich

102

ESTUDO DE DEMANDA EM ÁREAS MULTIAEROPORTUÁRIAS: APLICAÇÃO PARA O CASO DAS FREQUÊNCIAS DE VOOS NA REGIÃO METROPOLITANA DE SÃO PAULO Marcus Vinícius do Nascimento, Alessandro Vinícius Marques de Oliveira

117

MODELAGEM DO PROBLEMA DE ESPERA NO AR UTILIZANDO APRENDIZAGEM POR REFORÇO Leonardo L. B. V. Cruciol, Li Weigang

130

MONITORAMENTO DAS CONDIÇÕES DE ADERÊNCIA EM PISTAS DE POUSO E DECOLAGEM: REGULAMENTAÇÃO E SUPERVISÃO PELO ESTADO Lucius de Albuquerque Prado, George Christian Linhares Bezerra, Giovano Palma

142

MSGVNS: UM ALGORITMO HEURÍSTICO PARA O PROBLEMA DE GERENCIAMENTO DE ESCALA OPERACIONAL DE CONTROLADORES DE TRÁFEGO AÉREO Bruno Mota Avelar Almeida, Vitor Nazário Coelho, Túlio Ângelo Machado Toffolo, Igor Machado Coelho, Marcone Jamilson Freitas Souza, Bruno Nazário Coelho

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O AEROPORTO INTERNACIONAL SALGADO FILHO ESTÁ PREPARADO PARA O CRESCIMENTO DE DEMANDA DE PASSAGEIROS EM 2014?

Thyago Silva Hermeto

164

O PROBLEMA DA LOCALIZAÇÃO INDUSTRIAL NA IMPLANTAÇÃO DE UM NOVO AEROPORTO – AEROPORTO DE SÃO GONÇALO DO AMARANTE, UM ESTUDO DE CASO Emilia Maria Mendonça Parentoni, Ricardo Rodrigues Pacheco

182

PRECIFICAÇÃO DE CONGESTIONAMENTO: UMA VISÃO GERAL João Luiz de Castro Fortes, Alessandro Vinícius Marques de Oliveira

194

REGULAÇÃO DA SEGURANÇA OPERACIONAL NO TRANSPORTE AÉREO: COMPARATIVO ENTRE SGSO E SGQ George Christian Linhares Bezerra, Tatiana Ana Feitoza de Souza

201

SEGMENTO DE SOLO PARA VIGILÂNCIA DEPENDENTE AUTOMÁTICA – PROJETO SVDA Leonardo Brodbeck Chaves, Oswaldo Fratini Filho, Antonio Carlos Calicchio, Antônio Pedro Timoszczuk, Eno Siewerdt

214

SEQUÊNCIA DE E COMPORTAMENTO PARA ECOMMERCE DAS EMPRESAS AÉREAS Li Weigang, Deborah Mendes, Deng Xi Jun

224

SISTEMA PARA O GERENCIAMENTO DE PARTIDAS EM AEROPORTOS Ana Paula de Oliveira Santos, Jeferson Rodrigues da Silva, Fellipe Augusto Ugliara, Ricardo Luiz Nacarato, Antonio Ferreira da Silva Junior, Leandro Pecora Figueredo, Ricardo Yukio Hayashi, Antonio Carlos Calicchio, Antônio Pedro Timoszczuk, Eno Siewerdt

230

UMA METAHEURÍSTICA HÍBRIDA PARA RESOLVER GRANDES INSTÂNCIAS DO PROBLEMA DE CONSTRUÇÃO DE TRILHOS DE AERONAVES Alexander de Almeida Pinto, Lucídio dos Anjos Formiga, Roberto Carlos Pontes

237

VISUALIZAÇÃO DA DENSIDADE DO TRÁFEGO AÉREO EM UMA ÁREA TERMINAL UTILIZANDO UM MÉTODO DE ESTIMAÇÃO NÃO-PARAMÉTRICO POR NÚCLEO ESTIMADOR MULTIVARIADO Ronald Annoni Junior, Carlos Henrique Quartucci Forster

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ANÁLISE DE DEMANDA DE CARGA AÉREA NOS 4 MAIORES TERMINAIS DE CARGA NO BRASIL João Luiz de Castro Fortes Instituto Tecnológico de Aeronáutica. jlfortes@gmail.com

Alessandro Vinícius Marques de Oliveira Instituto Tecnológico de Aeronáutica Núcleo de Economia dos Transportes, Antitruste e Regulação – NECTAR a.v.m.oliveira@gmail.com RESUMO Este trabalho apresenta uma análise da movimentação de carga aérea em 4 grandes aeroportos do Brasil, que somados, correspondem a mais de 60 % de toda rede INFRAERO. A análise consiste na explicação do comportamento da demandas por carga aérea em tais aeroportos através de dados de produto interno bruto brasileiro, nível de produção industrial brasileira e a variação do câmbio em relação ao dólar americano. A ferramenta utilizada é o STATA 10 e gera-se, por fim, uma equação, através do mínimos quadrados ordinários, que tenta explicar o crescimento da demanda por carga aérea nesses aeroportos.

ABSTRACT This work shows an analysis of air freight movement for four Brazilian airports, which count for more than 60% of all Brazilian air freight movement. This analysis explains the behavior for air freight demand in those airports through Brazilian gross domestic product, level of industrial production and monetary exchange rate. The software used for this analysis was STATA 10 which generates, an equation through least ordinary square method, which explains growth in the demand for these airports

1. INTRODUÇÃO O transporte aéreo tem como característica principal a rapidez com que transporta passageiros e produtos ao seu destino. Devido ao alto custo de transporte que esse modal apresenta, a maior parte da carga que a utiliza é de alto valor agregado tornandoo, assim, extremamente representativo se comparado a outros modais no fator geração de receitas. Tal fato faz com que dentro da administração aeroportuária, os terminais de cargas aeroportuários tornem-se uma significante fonte geradora receita. A Figura 1 mostra como se distribuem as fontes de receita dentro das operações realizadas pela administradora dos principais aeroportos brasileiros, INFRAERO. O gráfico contabiliza a receita total para todos aeroportos, mesmo aqueles que não possuem um terminal de cargas (TECA). Percebe-se que a parcela proveniente da carga aérea é extremamente representativo, ocupando o terceiro lugar.

1

Figura 1: Receitas operacionais da INFRAERO (Fonte: INFRAERO) No rede INFRAERO, embora haja atualmente 37 aeroportos com TECA, grande parte da carga movimentada (mais de 60 %) está concentrada em 4 grandes aeroportos: Guarulhos, Viracopos, Galeão e Manaus, conforme é visto na Figura 2. A movimentação apresentada no gráfico refere-se ao total de carga movimentada em carga terminal: cargas importadas, exportadas e domésticas.

Movimentação de Carga (ton/ano)

Movimentação de Carga na rede INFRAERO (2009) 400.000

100% 80% 60% 40% 20% 0%

300.000 200.000 100.000 -

Movimentação de Carga Participação TECA (Porcentagem Acumulada)

TECAs

Figura 2: Contribuição dos maiores TECAs para o movimento de carga na rede INFRAERO (Fonte: Dados INFRAERO) Torna-se então interessante aos administradores dos TECAs entender como se dará as projeções futuras de demanda pelo transporte de carga aérea para que os investimentos sejam feitos de forma racional na infraestrutura existente e que não haja risco de perda de receita pelo não atendimento de um possível crescimento de demanda.

A empresa Boeing tradicionalmente faz projeções para o crescimento da demanda da carga aérea mundial para os próximos anos, sendo atualizadas anualmente. Observa-se que, assim como o transporte de passageiros que vem crescendo com taxas acima do crescimento do produto interno bruto - PIB (BNDES, 2010), o transporte de cargas também apresenta um crescimento promissor para os próximos anos. Conforme previsões feitas pela empresa Boeing, há a expectativa de que o movimento de carga aérea mundial irá triplicar nos próximos 20 anos, conforme visto na Figura 3. Além

2

disso a América Latina também seguirá essa tendência, crescendo em torno de 6% ao ano.

Figura 3: Previsão de crescimento de carga (Fonte: Boeing, 2009) Esse trabalho utiliza séries históricas de movimentação de carga de 2003 a 2009 para os quatro maiores TECAs da rede INFRAERO juntamente com a análise será estudada a correlação entre o comportamento de crescimento da movimentação de carga aérea com outros fatores como a variação cambial e o PIB brasileiro. Para essa análise será utilzado o software STATA 10.

O presente trabalho está assim dividido: em Base de Dados, apresenta-se as séries históricas utilizadas na análise. Em Metodologia, descreve-se quais variáveis utilizadas para o desenvolvimento dos modelos e a razão para tal. Em Análise são apresentados os resultados obtidos depois da realização da regressão. E por fim, nas Conclusões, é feito um resumo do modelos obtidos durante o trabalho.

2. BASE DE DADOS As séries históricas mensais de movimentação de 2003 a 2009 de carga aérea doméstica nos aeroportos de Guarulhos, Viracopos, Galeão e Manaus (GRU, VCP, GIG e MAO, respectivamente) foram obtidas a partir do site do NECTAR. Para análise da movimentação de carga aérea internacional, optou-se por estudar a importação e exportação separadamente. No entanto, as séries disponíveis de importação e exportação de cada TECA são anuais. Essas séries foram conseguidas diretamente com a INFRAERO do seu sistema de controle de carga TECAPLUS. A motivação da segregação em diferentes séries deve-se ao fato que diferentemente da carga doméstica, espera-se que a carga internacional seja extremamente afetada pelo oscilações no câmbio. Dessa maneira, separando a em duas séries (importação e exportação), espera-se um modelo mais acurado.

3. METODOLOGIA

3

A literatura mostra que o crescimento da movimentação de carga em geral, tanto em portos como aeroportos (Seabrooke et al., 2003 e Boeing, 2009), é altamente correlacionada com o crescimento do produto interno bruto. Isso se deve ao fato que o crescimento da economia mostra uma maior possibilidade do país importar bens e também um desenvolvimento maior da indústria local, possibilitando assim ser competitivo sufiencientemente, tanto para a produção interna como também para exportar produtos para outros países. Dessa maneira, espera-se que o PIB seja uma variável explicativa fundamental para o modelo de movimentação de cargas, especialmente para a carga nacional.

Além disso, espera-se que o ritmo da movimentação de carga aérea seja influenciado pelo nível de produção da indústria nacional. É esperado que o nível de produção de empresas fabricantes de produtos com alto valor agregado, como por exemplo componentes eletrônicos, impactam diretamente na quantidade de carga transportada nesse modal. Dessa maneira, utilizou-se a quantidade de energia elétrica utilizada pelo setor industrial que representaria de uma maneira seu nível produtivo mensal.

Para a carga de internacional, exportação e importação, espera-se que além desses fatores, a variação cambial afete drasticamente a quantidade de carga que passa pelos TECAs. Isso decorre do fato de que quando o dólar americano está mais mais valorizado do que o real, produtos internacionais ficam com preços menos competitivos no mercado nacional, resultando em diminuição em importação. Já a exportação, nesse quadro cambial, é impulsionada pelo fato dos produtos nacionais assumirem preços mais competitivos no mercado internacional.

Imagina-se que o modelo econômico para a movimentação de carga doméstica aérea será dada por: XXXCARDOM = f (PIB, PROD, TREND)

(1)

Em que, XXXCARDOM é a carga doméstica movimentada no aeroporto XXX (MAO, GRU, VCP e GIG) PIB é o produto interno bruto brasileiro em milhões de US$, PROD é a quantidade de energia elétrica utilizada no setor industrial em GWh; TREND é a variável para representar a tendência de crescimento do PIB. Para a movimentação de carga internacional, o modelo econômico será dado por: XXXCARYYY = f (PIB, RUSD)

(2)

Em que, XXXCARYYY é carga internacional YYY (importação – IMP ou exportação – EXP) movimentado no aeroporto XXX (MAO,GRU, VCP e GIG).

PIB é o produto interno bruto brasileiro em milhões de US$, RUSD é a taxa de cambio do dólar americano em relação ao real; 4.

ANÁLISE

4.1. Carga Doméstica

4

A análise é iniciada com a observação das séries de cada TECA, conforme presente na Figura 4. Observa-se que para GRU e MAO a variabilidade de carga doméstica é muito grande. Para GRU, temos um pico de quase 21.000 ton/mês e um valor mínimo de aproximadamente 5.300 ton/mês, conforme mostrado na Figura 5. Já em MAO, o valor máximo fica em torno de 12.000 ton/mês enquanto o valor mínimo é por volta de 4.000 ton/mês. Pode-se perceber pelo gráfico, que para ambos terminais, os picos para cada ano aparecem nos últimos meses do ano. Esse fato é provavelmente proveniente da sazonalidade ocasionada pela festas de fim de ano que provoca aumento da demanda por produtos, especialmente na região de Manaus que possui ali a região da Zona Franca. Dali, muitos produtos são levados para os outros estados (em particular a região de São Paulo, o que justifica também os picos no terminal de GRU).

Para os VCP e GIG, a carga doméstica ainda é pequena se comparada aos outros dois terminais. Além disso, observa-se que a variabilidade na movimentação para esses aeroportos é bem pequena (VCP possue um valor máximo e mínimo de aproximadamente 2.600 ton/mês e 193 ton/mês, respectivamente, e GIG possue um valor máximo e mínimo de aproximadamete de 5.300 ton/mês e 1.120 ton/mês, respectivamente como mostrado na Figura 5).

20000 15000 10000 5000 0

Movimentação de carga (ton/mês)

Série de Movimentação de Carga Doméstica (2003 - 2009)

2003m1

2004m1

2005m1

2006m1 2007m1 Tempo (ano - mês)

Carga doméstica - MAO Carga doméstica - VCP

2008m1

2009m1

2010m1

Carga doméstica - GRU Carga doméstica - GIG

Figura 4 – Movimentação de carga doméstica nos aeroportos estudados (MAO, GRU, VCP e GIG).

Figura 5 – Estatísticas da série de dados de movimentação de carga doméstica para os TECAs estudados (OBS = números de observações, MEAN = média, Std. Dev. = Desvio-Padrão, Min = Valor Mínimo, Max = Valor Máximo, xxxcardom = movimentação de carga doméstica no aeroporto xxx).

5

Antes de se iniciar a regressão calculou-se a correlação dos movimentos de carga doméstica com o PIB e PROD A Figura 6 a calcula para cada um dos aeroportos objetos de estudo. Pode-se perceber que existe uma correlação do PIB com a movimentação de carga doméstica. O terminal em Manaus possui o maior valor de correlação e supõe-se ao fato de que a região da zona franca de Manaus possui empresas que produzem peças que são distribuídos para o Brasil inteiro. Dessa maneira, esperavase que o movimento naquele terminal fosse bem correlacionado com o PIB, assim como no Rio de Janeiro. Para Campinas, o terminal é ocupado em sua maioria por carga internacional (como visto na Figura 4, movimento em Campinas é quase nulo). A carga doméstica representa uma parcela muito pequena de toda carga que é transportada dali.

Por isso, esperava-se então que a correlação não fosse tão grande com o PIB.

Figura 6. Correlação da carga doméstica com o PIB, para cada aeroporto.

Em seguida calculou-se a correlação para do movimento de carga com a variável PROD conforme Figura 7. Esperava-se uma correlação relativamente alta com essa variável pelo fato de uma maior produção na indústria significaria maior movimento de carga entre os aeroportos. No entanto, percebe-se que o resultados obtidos são baixos, aquém das expectativas.

Figura 7: Correlação entre a movimentação de carga doméstica e PROD, para cada aeroporto.

4.1.1. TECA Manaus Realizou-se a regressão para o movimento de carga doméstica no TECA de Manaus.

Observando as estatísticas obtidas, percebe-se que os coeficientes das variáveis são estatisticamente significativo a 1 % representando assim um modelo aderente a realidade daquele terminal, conforme visto na Figura 8.

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Figura 8: Regressão para carga doméstica no TECA de Manaus.

4.1.2. TECA Guarulhos Realizou-se a regressão para o movimento de carga doméstica no TECA de Guarulhos.

Observando as estatísticas obtidas, percebe-se que os coeficientes das variáveis não são estatisticamente significativos, conforme Figura 9. Ao contrário de Manaus, o modelo desenvolvido não representa bem a realidade de movimentação de carga doméstica naquele aeroporto.

Figura 9: Regressão para carga doméstica no TECA de Guarulhos 4.1.2. TECA Campinas Realizou-se a regressão para o movimento de carga doméstica no TECA de Campinas.

Observando as estatísticas obtidas, percebe-se que os coeficientes das variáveis não são estatisticamente significativos. Ao contrário de Manaus, o modelo desenvolvido não representa bem a realidade de movimentação de carga doméstica naquele aeroporto.

Figura 10: Regressão para carga doméstica no TECA de Campinas 4.1.2. TECA Rio de Janeiro Realizou-se a regressão para o movimento de carga doméstica no TECA de Guarulhos.

Observando as estatísticas obtidas, percebe-se que os coeficientes das variáveis não são estatisticamente significativos. Somente para a variável PROD é estatisticamente significativo. Ao contrário de Manaus, o modelo desenvolvido não representa bem a realidade de movimentação de carga doméstica naquele aeroporto.

7

Figura 11: Regressão para carga doméstica no TECA de Rio de Janeiro 4.2. Carga Internacional

50000

100000

150000

Movimentação Anual de Carga - Exportação

0

Movimentação de Carga (ton/ano)

Seguindo para a análise de carga internacional, observa-se a movimentação de carga de exportação e importação para os aeroportos conforme . Foi utilizada somente a série histórica anual pela falta de dados mensais. Além disso, não foi estudado a movimentação no aeroporto internacional do Rio de Janeiro pelo fato das importações somente terem início em 2006. Como mostrado na Figura 12 e Figura 14 percebe-se uma uma tendência de queda para exportação e aumento para as importações.

2004

2005

2006 Ano

Carga Exportação - MAO Carga Exportação - VCP

2007

2008

Carga Exportação - GRU

Figura 12: Movimentação de exportação nos aeroportos estudados (MAO, GRU, VCP) Diferentemente da carga doméstica, pode-se perceber que para a carga internacional não há uma grande variabilidade durante os cinco anos estudados. No entanto, deve-se atentar também que tal fato certamente possa ter ocorrido por a série histórica ser anual e não mensal. Com isso, oscilações que ocorrem durante o ano podem ser “mascaradas” resultando em uma séria mais “comportada” sem mudanças bruscas.

Figura 13: Estatísticas da série de dados de movimentação de exportação para os TECAs estudados (OBS = números de observações, MEAN = média, Std. Dev. =

8

50000

100000

150000

Movimentação Anual de Carga - Importação

0

Movimentação de Carga (ton/ano)

Desvio-Padrão, Min = Valor Mínimo, Max = Valor Máximo, xxxcardomexp = movimentação de exportação no aeroporto xxx)

2004

2005

2006 Ano

Carga Importação - MAO Carga Importação - VCP

2007

2008

Carga Importação - GRU

Figura 14: Movimentação de importação nos aeroportos estudados (MAO, GRU, VCP)

Figura 15: Estatísticas da série de dados de movimentação de importação para os TECAs estudados (OBS = números de observações, MEAN = média, Std. Dev. = Desvio-Padrão, Min = Valor Mínimo, Max = Valor Máximo, xxxcardomexp = movimentação de importação no aeroporto xxx) Antes de ser feitas as regressões estudou-se a correlação entre os movimentos de carga, tanto de importação como de exportação, com o PIB e a taxa de câmbio (RUSD).

Percebe-se, como era esperado, que há uma forte correlação entre entre essas variáveis conforme visto nas Figura 17 e Figura 16.

Figura 16: Correlação de taxa de câmbio e PIB com movimento de exportação

Figura 17: Correlação de taxa de câmbio e PIB com movimento de importação

9

4.2.1. TECA Manaus Realizou-se a regressão para os movimentos de carga em importação e exportação para o TECA de Manaus.

Observando as estatísticas para exportação, percebe-se que os coeficiente do PIB é estatisticamente significativo a 8 % enquanto o do RUSD é estatisticamente significativo a 15 %, conforme Figura 18.

No entanto, para o movimento de importação, percebe-se que os coeficientes não são estatisticamente significativos conforme Figura 19. Percebe-se então que o modelo apresentado só consegue representar o movimento de exportação para aquele terminal.

Figura 18: Regressão para exportação no TECA de Manaus.

Figura 19: Regressão para importação no TECA de Manaus Realizou-se a regressão então utilizando somente o PIB como variável explicativa, conforme Figura 20. Obteve-se então um coeficiente estatisticamente significativo a 1 % para a variável PIB. Portanto pode-se que somente o efeito da PIB consegue explicar mudanças nas importações.

Figura 20: Regressão para importação utilizando somente PIB, no TECA de Manaus 4.2.2. TECA Guarulhos Realizou-se a regressão para os movimentos de carga em importação e exportação para o TECA de Guarulhos.

Observando as estatísticas para exportação, percebe-se que os coeficiente do PIB é estatisticamente significante a 20 % enquanto o do RUSD é estatisticamente significante a 3 %, conforme Figura 21. O intercepto não é estatisticamente sigificante, mostrando que provavelmente assume valor nulo.

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No entanto, para o movimento de importação, percebe-se que os coeficientes não são estatisticamente significativos conforme Figura 22. Percebe-se então que o modelo apresentado só consegue representar o movimento de exportação para aquele terminal.

Figura 21: Regressão para exportação no TECA de Guarulhos

Figura 22: Regressão para importação no TECA de Guarulhos.

Realizou-se a regressão, similarmente ao caso de Manaus, utilizando somente o PIB como variável explicativa conforme Figura 23. Obteve-se então um coeficiente estatisticamente significativo a 1 % para a variável PIB. Portanto pode-se que somente o efeito da PIB consegue explicar mudanças nas importações.

Figura 23: Regressão para importação utilizando somente PIB, no TECA de Guarulhos 4.2.3. TECA Campinas Realizou-se a regressão para os movimentos de carga em importação e exportação para o TECA de Campinas.

Observando as estatísticas para exportação, percebe-se que os coeficientes não são estatisticamente significativos, conforme Figura 24, diferentemente dos outros terminais. Conclui-se então que o modelo não consegue explicar a movimentação de carga exportada naquele terminal.

Já para o movimento de importação, percebe-se que somente o coeficiente da variável PIB é estatisticamente significativo, conforme Figura 25. Para a variável RUSD, não possui um valor estatisticamente significante.

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Figura 24: Regressão para exportação no TECA de Campinas

Figura 25: Regressão para importação no TECA de Campinas 5. CONCLUSÕES Não são todos os terminais em que os modelos propostos na metodologia conseguem explicar a movimentação de carga nos mesmos. No caso da movimentação de carga doméstica, o modelo é somente aderente a realidade de movimentação no terminal de Manaus. Para os demais, o modelo não representa a realidade. Tal fato pode ser causado por características diferenciadas de cada terminal como por exemplo, o tipo de carga movimentada, tipo de operação e usuários do terminal. Somente uma análise mais detalhada desses diferentes aspectos para cada terminal que poderiam explicar a aderência do modelo a somente um terminal.

No caso carga internacional, os modelos propostos conseguem explicar bem a movimentação de carga exportada para todos terminais, exceto o de Campinas. Já para a importação, infelizmente o modelo proposto não é aderente à realidade de movimentação nos aeroportos estudados. Similarmente ao caso anterior citado, os problemas encontrados podem ter surgido devido a características diferenciadas entre os terminais. Além disso, dese ressaltar que o número de pontos utilizados para as regressões no caso da carga internacional é muito pequeno que podem gerar algumas distorções nos coeficientes do modelo obtido.

REFERÊNCIAS Banco Nacional de Econômico e Social.(2010). Estudo do Setor de Transporte Aéreo no Brasil.

Disponível em: http://www.bndes.gov.br/SiteBNDES/export/sites/default/bndes_pt/Galerias/Arquivos/em presa/pesquisa/chamada3/relatorio_consolidado.pdf Brazilian Transportation Database (2010). http://www.nectar.ita.br/btd/ Boeing (2009).

World Air Cargo Forecast.

Disponível em: www.boeing.com/commercial/cargo/01_06.htm INFRAERO (2009). http://www.infraero.gov.br/ Oliveira, D. S. (2007). Estudo do Desempenho Operacional dos Aeroportos Brasileiros relativo ao Movimento de Cargas. Instituto Tecnológico de Aeronáutica, Tese de Mestrado.

Seabrooke, W., Hui, E. C. E; Lam, W. H.K. (2002). Forecasting cargo growth and regional role of the port of Hong Kong. Cities, Vol. 20, No. 1, p. 51–64, 2003.

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VEÍCULOS AÉREOS NÃO TRIPULADOS AUTÔNOMOS E COLABORATIVOS APLICADOS A OPERAÇÕES DE BUSCA E SALVAMENTO Áquila Neves Chaves Paulo Sérgio Cugnasca Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (Poli-USP) Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais (PCS) Grupo de Análise de Segurança (GAS) aquila.chaves@usp.br, paulo.cugnasca@poli.usp.br RESUMO Apesar de já existirem alguns estudos a respeito, as operações de busca e salvamento por um time de robôs voadores – veículos aéreos não tripulados (VANTs) – ainda não se tornaram realidade. Este trabalho propõe um modelo de sistema multiagentes para estudar missões colaborativas de VANTs. A abordagem multiagente foi escolhida porque é aderente à autonomia que se deseja dar ao VANT e, além disso, fornece diversas técnicas de coordenação e colaboração de agentes autônomos que podem ser muito bem aplicadas nesta situação. O estudo de caso proposto corresponde a operações de busca e salvamento, cujo objetivo é varrer uma área de busca para localizar pessoas que se encontram em situações difíceis. Além de trazer eficiência, a utilização de VANTs colaborativos em casos como esses pode poupar recursos, dispensando pilotos e controladores e otimizando as distâncias percorridas. Este trabalho também contribui com o levantamento do estado da arte sobre VANTs, faz uma revisão bibliográfica sobre trabalhos relacionados e aponta direções para futuras pesquisas.

ABSTRACT Despite there being some researches about collaborative unmanned aerial vehicle, operations with this kind of robots are not yet occurring. A multi-agent system model is proposed to study collaborative UAVs missions. The multi-agent approach was chosen inasmuch as it provides the autonomy that is desired in the UAV behavior.

Besides, this approach provides several coordination and collaboration techniques that can be applied in the present case. The proposed case study is the search and rescue operation. The objective here is to search persons to rescue them on land or at sea in a permissive environment. The utility of collaborative UAVs is not only the increase in efficiency, but also the reduction of recourses costs, such as pilots, air traffic controllers and fuel, optimizing the distances. Furthermore, related works, UAV history and definition are also presented. Also, suggestions to future researches are made.

1. INTRODUÇÃO VANTs colaborativos são VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) que colaboram entre si para atingir um objetivo. Uma importante aplicação dessa categoria de VANTs diz respeito às operações de busca e salvamento (GAN e SUKKARIEH, 2011; DOHERTY e RUDOL, 2007; WAHARTE e TRIGONI, 2010). Espera-se que a combinação de esforços das partes colaborativas supere a soma dos esforços das partes isoladas, minimizando o tempo e os recursos necessários para localizar um alvo.

A partir do instante em que o ser humano passou a utilizar embarcações para cruzar mares, o risco inerente às distâncias percorridas e decorrentes das condições climáticas tem estado presente nessas viagens. A partir desse momento, a necessidade das operações de busca e salvamento se tornou evidente. Consta que, já na Idade Média, como providência normal, expedições de socorro partiam em busca de navios mercantes desaparecidos ao longo de suas rotas no Mediterrâneo. Com o advento da navegação aérea, essa situação tornou-se ainda mais crítica, pois a aeronave é mais veloz e complexa do que as embarcações antigas. Assim, o impacto de qualquer mal funcionamento torna-se ainda maior e, consequentemente, novos e mais eficientes recursos de busca e salvamento são exigidos (COMANDO DA AERONÁUTICA, 2011).

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Dessa forma, o objetivo deste trabalho é apresentar uma proposta de modelagem de um sistema multiagente para estudar a atuação de um time de VANTs em missões colaborativas aplicadas a operações de busca, que é a fase mais importante das operações de busca e salvamento (IMO/ICAO, 2003), mais conhecidas na literatura pela sigla SAR (search and rescue).

O artigo está organizado da seguinte forma: a seção 2 discorre sobre o histórico de VANTs, desde as suas primeiras concepções até a visão futura de “enxame” de VANTs. A seção 3 apresenta outros trabalhos relacionados ao assunto. A seção 4 apresenta a metodologia desta pesquisa, a seção 5 discute algumas outras possibilidades de aplicação da metodologia e, por fim, a seção 6 apresenta as considerações finais deste trabalho.

2. VEÍCULOS AÉREOS NÃO TRIPULADOS De acordo com o Departamento de Defesa Americano (Departament of Defense – DoD) VANT é “uma aeronave ou um balão que não transporta um operador humano e é capaz de voar sob controle remoto ou autônomo” (JP, 2011). Porém, em 2005, o mesmo órgão definiu VANT como “um veículo aéreo motorizado que não transporta um operador humano, usa forças aerodinâmicas para a sustentação aérea, pode voar de maneira autônoma ou ser pilotado por controle remoto, pode ser descartável ou recuperável e pode transportar uma carga útil letal ou não-letal. Veículos balísticos ou semibalísticos, mísseis de cruzeiro e projéteis de artilharia não são considerados veículos aéreos não-tripulados” (CORRÊA, 2008).

Percebe-se que a definição de VANT mais atual está mais aberta, pois um maior número de veículos podem ser classificados como VANT. Porém, pode-se destacar a ausência de piloto como sendo a sua principal característica e a nítida classificação dos VANTs em dois tipos: remotamente controlado ou autônomo.

2.1. Histórico Também conhecidos como Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), Uninhabited Aerial Vehicles (COX, et al., 2004), Unmanned Aircraft Systems (UASs) ou simplesmente drones (VALAVANIS, 2007), os VANTs possuem histórico associado, principalmente, a operações militares.

Enquanto o conceito de voo não tripulado foi introduzido por Nicola Tesla em 1915 (U.S. ARMY, 2010), os primeiros testes sem tripulação datam de 1916, quando Lawrence e Elmer Sperry construíram uma aeronave com navegação automática – batizada de “torpedo aéreo” (COX, et al., 2004). Porém, somente em 1917, durante a Primeira Guerra Mundial, o primeiro VANT foi desenvolvido. Até aquele momento, os VANTs não eram confiáveis e sua utilidade não era reconhecida pela maioria dos militares e líderes políticos (VALAVANIS, 2007, p. 3).

No entanto, muito antes disso, o ser humano já se aventurava a construir “engenhocas” que, pela definição atual de VANT, já se poderiam ser consideradas VANTs. Em 1849, os austríacos utilizaram balões interligados a cabos elétricos para lançar bombas sob o inimigo (SCIENTIFIC AMERICAN, 1849).

A era moderna dos VANTs inicia-se na década de 1970, com os Estados Unidos e Israel desenvolvendo projetos de VANTs de pequeno porte, menos velozes e mais baratos. O sucesso das operações israelenses na guerra do Líbano, utilizando essas aeronaves, em 1982,

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deu origem a um novo sistema que foi utilizado com sucesso nas operações no Iraque, em 1991 e em 2003 (COX, et al., 2004). Portanto, foram após as operações em 1991, quando o VANT Pioneer foi utilizado em 300 missões durante a operação Desert Storm, que a utilização de VANTs alavancou (VALAVANIS, 2007; U.S. ARMY, 2010).

Após o atentado terrorista às Torres Gêmeas no World Trade Center, ocorrido em 11 de setembro de 2001, houve um aumento significativo dos investimentos em desenvolvimento de VANTs. De acordo com Frost&Sullivan (1998) apud Valavanis (2007), em 1997 o mercado mundial de VANTs era de 2,27 bilhões de dólares. A expectativa é que, até 2020, serão investidos 94 bilhões de dólares em aquisições e em pesquisa e desenvolvimento (TEAL GROUP, 2011). Esses números mostram que os VANTs já são uma realidade e tendem a ser cada vez mais utilizados.

Apesar de os VANTs estarem mais presentes no ambiente militar, o mercado civil de VANTs está crescendo. Recentemente, uma empresa brasileira anunciou operações utilizando dirigível não tripulado para monitoramento de obras de construção de gasodutos (SANTOS, 2011).

Outro evento indicativo de avanço na utilização civil de VANTs foi a cessão, por uma empresa brasileira, de três VANTs ao Estado de São Paulo (OLIVEIRA, 2011). Tais VANTs são dotados de câmeras fotográficas para o monitoramento de áreas de preservação permanente, desmatadas, de pesca ilegal, de mata ciliar, de queimadas e, utilizando um sensor termal, para a localização de pessoas perdidas nas matas. Logo, percebe-se a possibilidade de utilização de VANTs em operações de busca e salvamento. Além disso, o aumento do interesse por aplicações civis de VANTs pôde ser confirmado na conferência UAS Latin America 2011, que contou com grande participação de representantes da indústria.

Atualmente, a maior parte dos VANTs ainda são semiautônomos (LONG, et al., 2007), ou seja, dependem de intervenção humana. Nesse contexto, este trabalho visa contribuir para o avanço da tecnologia de VANTs verdadeiramente autônomos para que possam atuar colaborativamente em operações de busca.

2.2. VANTs colaborativos Após décadas de avanço, os principais desafios referentes aos VANTs estão relacionados ao voo colaborativo. Isso demanda novas tecnologias de controle, de comunicação e computacionais (VALAVANIS, 2007).

Apesar de os VANTs atuais apresentarem baixa autonomia, a visão é que, no futuro, múltiplos robôs aéreos sejam capazes de atuar de modo colaborativo. Os VANTs funcionarão como uma rede de sensores, devendo ser coordenados para cumprir missões complexas (VACHTSEVANOS, TANG e REIMANN, 2004).

Para atingir esse objetivo, o maior desafio é alcançar a autonomia total das aeronaves. Quanto ao significado de autonomia, o Departamento de Defesa americano (DOD, 2005) aponta 10 níveis de autonomia, descritos na figura 1. Nota-se que o enxame de VANTs totalmente autônomos pertence a um horizonte de tempo futuro. Mas, para se chegar a um time de VANTs totalmente autônomos (nível 10), é necessário empregar esforços nessa direção.

Corroborando com a figura 1, o relatório das forças armadas americanas (U.S. ARMY, 2010) aponta que a expectativa no longo prazo (entre 2026 até 2035) é que operadores sejam capazes de controlar múltiplos VANTs a partir de um único sistema de controle e que os

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nano-VANTs sejam capazes de colaborar uns com os outros, formando, assim, enxames de com autonomia suficiente para monitorar aéreas internas e externas.

Figura 1: Níveis de autonomia em VANTs (adaptado de (DOD, 2005)) 3. TRABALHOS RELACIONADOS Ryan, et al. (2004) apontam que, com o barateamento dos sistemas computacionais, o interesse pela utilização de VANTs em grupos colaborativos tem aumentado. Porém, alguns desafios ainda persistem, tais como: (i) detecção do alvo por câmeras ou sensores; (ii) mecanismos para evitar colisão com outros VANTs ou com obstáculos fixos; (iii) reconfiguração de formação, quando os VANTs voam em formação; (iv) controle transparente do grupo de VANTs; e (v) limitações de hardware e de comunicação.

Nesse mesmo trabalho, esses autores abordam, principalmente, o desafio (iv), sugerindo que uma aplicação de VANTs colaborativos deve fornecer uma interface gráfica simplificada para que um operador insira os objetivos da missão. Assim, os VANTs devem cooperar para dividir e realizar as tarefas de modo autônomo.

Luotsinen, Gonzalez e Boeloeni (2004) propuseram um modelo em que a colaboração de VANTs ocorre pela troca de informações sobre os riscos existentes na exploração de um ambiente hostil. Para isso, cada VANT possui um mapa de ocupação que é utilizado na navegação de modo a informar quais regiões devem ser evitadas. Esse mapa é constantemente atualizado e compartilhado com os outros VANTs. Segundo esses autores, o principal conceito utilizado foi o Context Based Reasoning framework (CxBR) (GONZALEZ e AHLERS, 1998), cuja função é modelar o comportamento dos agentes, baseando-se no seu conhecimento prévio e na sua experiência adquirida. Assim, a cada percepção, o agente define um conjunto finito de consequências e atualiza seu conhecimento.

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Já Sujit e Beard (2008) adotaram um cenário com presença de “corredores”. Esses corredores são regiões inseguras quando dois VANTs estão se deslocando em direções opostas. Como tais corredores são estreitos, não há espaço para manobras e, assim, a colisão seria inevitável.

Então, a cooperação entre VANTs foi empregada para encontrar trajetórias seguras de modo a coordenar a passagem pelos corredores. Adicionalmente, o método de Monte Carlo foi utilizado para analisar a influência do número de agentes, do alcance dos sensores e da comunicação na segurança do grupo.

Outro aspecto importante da aplicação de VANTs em operações de busca é a detecção de pessoas por meio do processamento de imagens (Ryan, et al., 2004). Nesse contexto, Doherty e Rudol (2007) dividiram a missão em duas partes: a primeira tem o objetivo de detectar pessoas e a segunda de entregar medicamentos às vítimas. Os autores refinaram algoritmos de identificação de corpos humanos e desenvolveram um framework para cooperação baseado em delegação de metas e sequência de ações.

Em alguns cenários de busca, também pode ser necessário considerar regiões de sombra. Por exemplo, em aéreas urbanas, a presença de prédios faz com que seja necessário observar um mesmo local no solo de vários ângulos diferentes. Abordando esse problema, Jakob, et al.

(2010) compararam a eficiência de alguns algoritmos de busca e provaram a eficiência da estratégia de “dividir para conquistar”. Ou seja, a área de busca é dividida em subáreas e cada subárea é alocada a um VANT para que se realize buscas exaustivas.

Por fim, há trabalhos que utilizam protótipos reais para estudar a colaboração de VANTs. Por exemplo, Ryan, et al. (2007) implementaram um sistema que realiza missões colaborativas supervisionadas por um único operador. Neste trabalho, VANTs de pequeno porte foram utilizados e a cooperação se baseia na alocação de tarefas de patrulha ou de busca de invasor.

Portanto, verifica-se que a pesquisa de VANTs colaborativos realmente autônomos é uma área multidisciplinar que ainda se encontra no seu nascedouro. A seguir, a metodologia de pesquisa deste trabalho é apresentada.

4. METODOLOGIA A metodologia deste trabalho baseia-se na pesquisa do estado da arte, escolha da abordagem a ser utilizada, concepção do modelo, simulação do modelo e análise de resultados.

4.1. Sistemas Multiagentes Para controlar múltiplos veículos interconectados, duas abordagens podem ser adotadas: abordagem centralizada e abordagem distribuída (REN e CAO, 2011).

A abordagem centralizada assume a existência de um sistema central com capacidade suficiente para atender e coordenar todos os sistemas sob seu controle. Portanto, mais recursos computacionais são necessários nessa abordagem.

Já a abordagem descentralizada não necessita da existência de um sistema central. Porém, essa abordagem pode ser muito mais complexa que a primeira (REN e CAO, 2011). Mesmo sendo mais complexo, o controle descentralizado é mais promissor, pois as limitações físicas (como, por exemplo, comunicação e processamento) podem restringir a capacidade de

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coordenação do controle centralizado. Assim, quando há controle distribuído, há ganho de robustez, flexibilidade e escalabilidade da missão. Por isso, essa abordagem foi a escolhida.

Para atingir esses objetivos, arquiteturas de hardware e software devem ser utilizadas em conjunto com tecnologias de coordenação e planejamento, como, por exemplo, inteligência artificial distribuída (distributed artificial intelligence), teoria de sistemas multiagentes, teoria dos jogos e otimização dinâmica (VALAVANIS, 2007).

Adotou-se a abordagem multiagente devido à autonomia ser sua principal característica, também desejada no comportamento do VANT. Além disso, a colaboração é uma área de estudo bastante explorada e desenvolvida na pesquisa de sistemas multiagentes.

De acordo com Bellifemine, Caire e Greenwood, (2007), a programação orientada a agentes modela um conjunto de agentes que são caracterizados pela autonomia, pró-atividade e habilidade de comunicação. Corroborando com Long, et al. (2007), Pechoucek e Sislak (2009) e com Bellifemine, Caire e Greenwood (2007), Wooldridge (2009) aponta que um agente é um sistema capaz de agir independentemente e que um sistema multiagente consiste em um grupo de agentes que interagem entre si por meio de cooperação, coordenação e negociação.

4.2. Modelo O VANT deve possuir mecanismos tanto reativos quanto deliberativos. Embora o controle reativo não seja objeto de modelagem, como foi em (SISLAK, VOLF e PECHOUCEK, 2010), ambos são importantes. A figura 2 apresenta a arquitetura do modelo conceitual de um VANT.

Figura 2: Interação entre os módulos do VANT e o ambiente O controle reativo deve ter prioridade sobre o controle deliberativo. Ele é responsável, por exemplo, por manter a estabilidade de voo da aeronave, manter a aeronave na rota planejada e responder a situações de emergência. Dessa forma, esse controle recebe estímulos dos sensores e utiliza atuadores para resolver conflitos emergenciais, sendo integrado ao piloto automático do VANT. Sendo assim, pode-se dizer que os VANTs cooperam parcialmente. Ou seja, uma solicitação é passível de ser atendida desde que não afete a sua segurança ou a dos demais.

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O controle deliberativo também busca evitar colisões. Porém, isso ocorre por meio do planejamento da rota para realizar a busca do alvo cooperando com outros VANTs de modo a maximizar a eficiência do grupo.

4.2.1. Informação A informação trocada entre os agentes corresponde aos planos de cada agente e ao mapa de busca. Os planos dos agentes são as suas trajetórias a serem executadas. A trajetória, por sua vez, é composta por uma sequência de pontos (latitude e longitude) e, por simplicidade, com altitude constante.

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O mapa de busca é a região de busca dividida em células, em que cada célula possui uma probabilidade de conter o alvo e uma medida de certeza sobre essa probabilidade. Cada vez que um agente altera a probabilidade de uma célula, ele comunica aos outros agentes. Estes, por sua vez, atualizam o seu conhecimento sobre o ambiente. A figura 3 ilustra esse modelo de armazenamento de informação da área de busca. Nessa figura, por exemplo, o VANT deve priorizar a busca nas células com probabilidade 0,4. A seguir, busca-se varrer as células com probabilidade 0,3, e assim por diante.

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Figura 3: Modelo do conhecimento sobre o mapa de busca A medida de certeza também é um atributo de cada célula e é atualizada de acordo com a confiabilidade dos sensores e com o número de detecções positivas que essa célula recebeu.

Por exemplo, existe mais certeza que o alvo está num determinado ponto quando mais de um agente confirma essa informação do que quando há divergência entre os agentes.

Assim, a busca é concluída após toda área de busca ter sido varrida com um grau de certeza satisfatório. Porém, por meio da priorização das células de maior probabilidade, espera-se que os alvos procurados sejam encontrados antes da conclusão da varredura completa. Outras variáveis de navegação também podem ser adicionadas no modelo. Mais detalhes a respeito podem ser encontrados em (SORENSEN, 2011).

Em determinadas situações de busca, pode haver mais de um alvo ligeiramente espalhados.

Nesse caso, ao se detectar um deles em determinada célula, é provável que os outros estejam nas células vizinhas. Então, mesmo não havendo sobrevoo nas células vizinhas, elas terão a probabilidade aumentada para que outros VANTs possam atualizar as suas preferências de busca.

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Se houver informação preliminar, como, por exemplo, a última posição do alvo, o mapa pode ser inicialmente configurado por um operador humano de modo a fazer com que os VANTs iniciem a busca pela última posição conhecida do alvo.

4.2.2. Coordenação A cooperação de agentes compreende a tarefa de coordenação. De acordo com Wooldridge (2009), o processo de coordenação é o tratamento das interdependências entre as atividades dos agentes.

No modelo proposto, as rotas de cada agente são constantemente recalculadas, conforme as informações dos outros agentes são recebidas. Em cada recálculo de trajetória, o processo de coordenação se faz presente. O mecanismo de coordenação dos agentes considera os três tipos de relações de coordenação pró-ativa propostos por Martial (1990). São eles: 

Dois agentes planejam realizar as mesmas tarefas e, ao perceberem isso, um deles se coloca a disposição para executar a tarefa. Consequentemente, poupa-se o outro agente de executar a mesma tarefa e economizam-se, assim, recursos do grupo;



Ao executar uma tarefa, um agente pode executar parte da tarefa de outro agente. Dessa forma, o agente beneficiado deve se replanejar de modo a tentar não refazer o esforço feito pelo outro agente; e



Uma parte da tarefa de um agente é similar à parte da tarefa de outro agente. Neste caso, ao perceber isso, o segundo agente solicita ao primeiro para que a tarefa do primeiro seja levemente modificada de modo a beneficiar o segundo.

Assim, a cada passo da simulação, os agentes deliberam sobre suas trajetórias a serem executadas, buscando sobrevoar áreas cujas probabilidades de encontrar o alvo sejam maiores.

Maximiza-se, assim, a eficiência da busca.

A figura 4 ilustra o processo de deliberação do agente (VANT), ressaltando suas entradas e saídas. Observa-se que, para planejar as rotas de exploração, o agente analisa as informações do mapa de exploração, os planos dos outros agentes e utiliza o processo de coordenação. Este último também recebe como entrada o resultado do processo deliberativo do passo anterior.

Figura 4: Processo de deliberação Outra consideração importante é a navegação dos agentes. Para isso, deve-se levar em conta que o VANT é um veículo não holonômico, ou seja, estando em determinada localização

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(latitude e longitude) com certa velocidade e direção no instante tn, os pontos que podem ser alcançados no instante tn+1 são restritos e dependem da localização, velocidade e direção no instante anterior (tn).

Sendo assim, a lógica de navegação baseia-se no algoritmo A* modificado. O algoritmo A* (A-estrela) busca o caminho em um grafo de um vértice inicial até um vértice final. No cálculo do melhor caminho, o algoritmo considera os pesos das arestas do grafo de modo a encontrar o caminho menos custoso. Já o algoritmo A* modificado é a adaptação do algoritmo original para incorporar as particularidades do problema. Ou seja, dado certo deslocamento do VANT, apenas alguns poucos nós alcançáveis são considerados nós vizinhos. Consequentemente, não é necessário simular a trajetória do VANT com grande precisão.

Dessa forma, apenas deve-se garantir que a sequência de pontos forme uma trajetória que obedeça às limitações físicas da aeronave. Conforme apresentado na figura 5, a implementação do algoritmo A* deve considerar a existência de cinco nós vizinhos. A escolha de apenas cinco nós visa simplificar o algoritmo, tornando-o, também, mais eficiente, pois poderiam existir infinitos pontos que a aeronave é capaz de atingir entre a máxima curvatura à esquerda e a máxima curvatura à direita. Os nós vizinhos que exigem maior curvatura na trajetória deverão receber maiores pesos (maiores custos), de forma a se priorizar trajetórias mais diretas possíveis (de menores custos).

Figura 5: Nós vizinhos a serem utilizados no algoritmo A* Para validar a viabilidade da trajetória gerada pelo algoritmo A* modificado, pode-se realizar experimentos na plataforma PIPE-SEC (GIL, et al., 2010), que permite a simulação de voo de diversos modelos de aeronaves, ou utilizar equações cinemáticas.

4.3. Simulação Com o intuito de validar o modelo e medir o ganho alcançado pela utilização de VANTs colaborativos, o modelo será desenvolvido utilizando a plataforma JADE (Java Agent DEvelopment framework) (JADE, 2011). Essa plataforma é inteiramente baseada em Java, atende às especificações da FIPA (Foundation of Intelligent Physical Agents) (FIPA, 2011) e possui uma interface gráfica que auxilia o desenvolvimento e a depuração de sistemas multiagentes.

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Em relação ao desempenho, Vrba (2003) e Sislak, et al. (2005) realizaram estudos comparativos entre plataformas baseadas em Java e apontam que o JADE é umas das plataformas que apresenta o melhor desempenho em relação ao consumo de memória computacional por agente e à rapidez na troca de mensagens entre os agentes.

5. DISCUSSÕES A relevância deste trabalho pode ser comprovada pela chamada pública, em 2009, da Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP). Essa chamada teve como objetivo selecionar propostas para apoio financeiro a projetos de P,D&I (Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação) em veículos aéreos não tripulados e tecnologias acessórias. As empresas que se interessassem deveriam ter aplicações em diversas áreas, tais como: segurança pública, defesa, controle de fronteiras, meteorologia, agricultura, monitoramento de queimadas e poluição e degradação ambiental. Um dos tipos de projetos apoiados foi e desenvolvimento de “sistemas que permitam o voo colaborativo de múltiplos veículos [...] possibilitando maior autonomia em missões conjuntas” (FINEP, 2009, grifo nosso).

Assim, sendo a pesquisa em VANTs de grande interesse nacional, este trabalho visa contribuir com a construção da próxima geração desses veículos: os VANTs colaborativos. No entanto, este trabalho também pode colaborar com outras linhas de pesquisa. Um estudo encomendado pelo Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES) (MCKINSEY&COMPANY, 2010) aponta que aperfeiçoamentos no controle de tráfego aéreo, em certa medida, poderia diminuir o tempo necessário de viagem, permitindo rotas com traçado mais direto, progressão de subida e descida mais eficiente e menores circuitos de espera para aproximação para pouso. Consequentemente, seria necessário menor consumo de combustível, menor custo operacional e menor impacto ambiental.

Nesse contexto, o conceito de voo livre utilizado neste trabalho – free-flight concept (FOREMAN, 1998) – poderia ser explorado na aviação comercial. Espera-se que a descentralização do planejamento e do controle do tráfego acarrete a utilização mais eficiente do espaço aéreo, a melhoria do replanejamento de voos e melhores mecanismos anticolisão (PECHOUCEK e SISLAK, 2009; SISLAK, VOLF e PECHOUCEK, 2010).

Por fim, as técnicas de coordenação aqui abordadas também poderiam ser exploradas em VTNTs (Veículos Terrestres Não Tripulados ou Unmanned Ground Vehicles – UGVs), VSNT (Veículos Submersíveis Não Tripulados ou Unmanned Underwater Vehicles – UUVs) ou Veículos Aquáticos de Superfície (Unmanned Surface Vehicles – USVs), atendendo as particularidades de cada caso.

6. CONSIDERAÇÕES FINAIS Acredita-se que, algum dia, VANTs colaborativos possam ser utilizados em operações de busca e salvamento, como, por exemplo, para encontrar sobreviventes de um acidente aéreo em alto mar. Neste cenário, minimizar o tempo de busca e, consequentemente, o tempo de resgate, significa aumentar as chances de sobrevivência das vítimas.

Não se encontrou na literatura trabalhos envolvendo múltiplos VANTs atuando colaborativamente e de modo totalmente autônomo e dinâmico. Os trabalhos encontrados que utilizam cooperação de VANTs se baseiam na divisão de tarefas. Além disso, a utilização do

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mapa probabilístico pode ser empregada como interface única para controle do grupo de VANTs, desafio citado por Ryan et al., (2004) e visão de futuro apontada pelo relatório do Exército dos Estados Unidos (U.S. ARMY, 2010). Dessa forma, um único operador pode controlar múltiplos VANTs (não importa quantos) apenas manipulando a informação do mapa probabilístico. Os próximos passos serão a implementação do modelo, refinamento da modelagem proposta, simulação e observação dos resultados.

Agradecimentos Os autores agradecem ao CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico) pelo apoio concedido na forma de bolsa de mestrado. As conclusões obtidas neste trabalho não devem ser interpretadas como posicionamentos oficiais das instituições ligadas ao trabalho.

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APLICAÇÃO DE ANÁLISE MULTICRITÉRIO PARA AVALIAR CIDADES POTENCIAIS PARA UM NOVO AEROPORTO INTERNACIONAL NA REGIÃO METROPOLITANA DE SÃO PAULO Helena Cardoso Corrêa Póvoa Anderson Ribeiro Correia Thiago Cardoso da Costa Instituto Tecnológico De Aeronáutica Divisão de Engenharia Aeronáutica e Mecânica helenapovoa@hotmail.com correia@ita.br dakosta@gmail.com

RESUMO A falta de infraestrutura aeroportuária no Brasil apresenta uma grande ameaça ao crescimento da demanda futura por transporte aéreo no médio prazo. Dessa forma, o presente artigo trabalhará com a hipótese da construção de um novo aeroporto internacional na região metropolitana de São Paulo e, para tanto, serão avaliadas as cidades com melhor potencial para essa construção. Foi construído um mapa cognitivo como ferramenta para estruturação do problema e a aplicação da metodologia AHP para a avaliação dos critérios e resultados. Como resultado, a cidade de Caieiras foi considerada a melhor cidade para a construção de um novo aeroporto internacional, dadas as alternativas e critérios analisados.

PALAVRAS-CHAVE: Novo Aeroporto Internacional, Mapa Cognitivo, Método Multicritério AHP. ABSTRACT The airport bottleneck in Brazil presents a major threaten to the future air transport demand on the medium term.

In this concern, the present work will deal with the possibility of a new international airport’s construction at São Paulo Metropolitan Region, and evaluating potential cities. A cognitive map was built as a tool for structuring the problem and the application of AHP methodology for the evaluation of criteria and results. As a result, the city of Caieiras was considered the best city to build a new international airport, given the alternatives and criteria analyzed.

KEYWORDS: New International Airport, Cognitive Map, AHP Multi-criteria Method

1. INTRODUÇÃO Segundo um estudo desenvolvido para o Banco Nacional do Desenvolvimento – BNDES (McKinsey & Company, 2010), a demanda de passageiros na RMSP – Região Metropolitana de São Paulo será de 61 milhões de passageiros por ano em 2020 (Figura 1). Considerando que os aeroportos da RMSP atualmente não possuem capacidade suficiente para atendimento desta demanda, assim como possuem restrições para expansão, a análise de novos locais para implantação de um novo aeroporto torna-se uma tarefa essencial ao planejamento de médio prazo.

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Figura 1: Demanda por Transporte Aéreo na RMSP Fonte: McKinsey & Company (2010) Motivado por este contexto, o presente artigo tem como objetivo aplicar um método multicritério de apoio à decisão ao processo de avaliação de cidades potenciais para a construção de um novo aeroporto internacional na região metropolitana de São Paulo. O método escolhido foi Analytic Hierarchy Process (AHP). O método é importante, pois ajuda a escolher dentre várias alternativas possíveis aquela cujos atributos ou critérios lhe propiciam o maior nível relativo de satisfação (Thomaz, 2006). É importante considerar, que este trabalho não tem como objetivo definir a viabilidade técnica de implantação de um aeroporto nestas cidades, já que nenhum estudo de sítio foi desenvolvido. As análises foram desenvolvidas com base na avaliação geral das cidades e não por conta conta de uma análise de um terreno específico.

O estudo será apresentado da seguinte forma: na primeira etapa, o problema será estruturado com o auxílio da técnica de construção de mapas cognitivos. A seguir, a análise do mapa cognitivo obtido permitirá o desenvolvimento do método multicritério proposto. Por fim, será exposta a análise do resultado.

2. ESTRUTURAÇÃO DO PROBLEMA Para este estudo, mapas cognitivos foram escolhidos como ferramenta para a estruturação do problema, já que consistem em uma poderosa poderosa ferramenta para auxiliar na representação dos pensamentos dos decisores, decisores, dado que são descrições da imagem mental dos decisores a respeito da situação considerada.

Tendo em vista tais considerações e o contexto decisório já bem identificado na introdução, os autores adotaram o papel de decisores e, seguiram as regras de construção e análise do mapa cognitivo, descritas por Ackermann et al.(1992) e Eden (2004).

O rótulo do problema foi definido como “avaliação das cidades potenciais para a construção de um novo aeroporto internacional na região metropolitana de São Paulo”. Uma vez estabelecido este rótulo, os decisores citaram os fatores que gostariam de levar em conta ao analisar o problema dado. Tais Tais fatores constituem os Elementos Primários de Avaliação (EPAs). Assim, os EPAs citados foram: “Localização Estratégica”, “Impacto Ambiental” e “Estrutura da Cidade Candidata”.

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A partir destes EPAs foram elaborados os conceitos que iniciaram a construção do mapa cognitivo. Após isto, o mapa foi desenvolvido por meio da hierarquia meios-fins, com os questionamentos de “como?” e “por quê?”. O mapa cognitivo resultante pode ser observado no anexo1.

A análise do mapa cognitivo resultante da estruturação do problema proposto permitirá a transição para um modelo multicritério de apoio à decisão. Esta análise pode ser de forma e conteúdo.

No caso do mapa apresentado, no anexo 1, são identificados três clusters – agrupamentos com proximidade temática - os quais são destacados e nomeados de acordo com o seguinte: Cluster 1: Localização; Cluster 2: Impacto Ambiental; Cluster 3: Estrutura da Cidade.

A fim de refinar a análise do mapa cognitivo na procura por similaridades agrupadas nos conceitos e ações nele registradas, parte-se para a identificação dos chamados ramos. O anexo 2, mostra os ramos identificados para o mapa do problema, os quais estão listados na Tabela 1, a seguir: Tabela 1 – Identificação dos Ramos R1

O local escolhido é próximo ao mercado potencial de usuários do sistema aeroportuário?

R2

O local escolhido apresenta fatores climáticos (índices pluviométricos, ventos) favoráveis à instalação de um aeroporto?

R3

O local escolhido apresenta topografia que viabiliza a instalação de um aeroporto?

R4

O local escolhido é de fácil acesso?

R5

O local escolhido prejudica a operação de outros aeroportos por estar muito próximo a eles?

R6

O local escolhido pode afetar Áreas de Preservação Ambiental?

R7

O local escolhido é distante o suficiente do perímetro urbano da cidade de modo a evitar remoção de construções, poluição sonora e queda na qualidade do ar da zona urbana?

R8

O local escolhido apresenta área geográfica disponível capaz de comportar a nova estrutura aeroportuária?

R9

O local escolhido dispõe de força de trabalho capaz de suprir a demanda de serviço do novo aeroporto?

Com base na identificação dos ramos, é possível analisar os potenciais candidatos a se tornarem Pontos de Vista Fundamentais (PVFs). Tais PFVs darão origem aos critérios da estrutura hierárquica do AHP, conforme a Figura 2. Não se mostrou necessário o desdobramento dos PVFs em Pontos de Vista Essenciais (PVEs).

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Figura 2 – Estrutura Hierárquica para aplicação do AHP Fonte: Os autores Cabe ressaltar que o ramo identificado como R5 foi considerado pelos decisores como um requisito essencial eliminatório para escolha do novo local, e não como um item de avaliação comparativa.

Segundo Bouyssou (1990 apud Lima (2008)) na construção de um modelo multicritério busca-se o estabelecimento de uma base de comparação formada por critérios sobre a qual as alternativas disponíveis serão julgadas.

A seguir, serão brevemente apresentados os critérios e subcritérios considerados no estudo de caso, de acordo com o exposto na Figura 2. Os critérios surgiram a partir da identificação dos clusters: Localização, Impacto Ambiental e Estrutura da Cidade.

O critério de localização foi dividido em subcritérios, como: - Fatores Climáticos: estratégia - apresentar fatores climáticos favoráveis: entende-se para análise de subcritério que a cidade escolhida não deve apresentar índices pluviométricos muito elevados, pois mesmo com auxílio de aparelhos modernos a alta incidência de chuvas pode vir a prejudicar pousos e decolagens e gerar atrasos nos voos. Pelo mesmo motivo, devem ser evitadas cidades com ventos fortes a maior parte do ano.

- Acesso: estratégia - estar próximo a vias expressas de qualidade que promovam a ligação com a capital, a fim de facilitar o deslocamento de passageiros do aeroporto ao ponto de destino, evitando congestionamento e atrasos. Exemplos: Rodoanel Mário Covas e Rodovia Ayrton Senna, dentre outras.

- Topografia: estratégia - estar em região com topografia favorável: regiões montanhosas constituem maior grau de dificuldade para pousos e decolagens. Assim, são preferíveis cidades com poucas elevações, ou seja, que contenham relevo menos acidentado.

- Mercado: estratégia – a cidade escolhida deverá estar próxima ao mercado potencial de clientes do sistema aeroportuário. Portanto, este subcritério considera a distância entre o local candidato e a região com alta concentração de sedes administrativas de empresas, com alto

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fluxo de executivos, por exemplo. Para o estudo de caso, foi tomada como referência de mercado potencial a Avenida Paulista, em São Paulo.

O critério de Impacto Ambiental foi dividido em subcritérios, como: - Área de Preservação Ambiental: estratégia – para esse subcritério deve-se manter preservadas a fauna, flora e mananciais da região escolhida. Não se deve construir em locais que tenham impacto negativo em áreas de preservação ambiental. Da mesma forma, áreas que possuem rica bacia hidrográfica deverão ser evitadas para que não se poluam os rios, bem como para que não se comprometa a qualidade das pistas de pouso e decolagem.

- Perímetro Urbano: - estratégia – para esse subcritério deve-se evitar ao máximo a poluição sonora e a interferência na qualidade do ar da zona urbana, pois um aumento da poluição emitida por aeronaves prejudicaria a saúde e a qualidade de vida das pessoas que vivem nas proximidades. Este subcritério também considera evitar remoções de construções já existentes, pois, além do impacto ambiental gerado, geraria um impacto socioeconômico relevante à população.

O critério de Estrutura da Cidade foi desmembrado nos seguintes subcritérios: - Área Geográfica Disponível: estratégia – para esse subcritério entende-se que a cidade precisa ter uma área geográfica capaz de comportar a estrutura aeroportuária necessária para um aeroporto internacional. São requisitos mínimos, considerando o porte atual do Aeroporto Internacional de São Paulo/Guarulhos: quantidade de terra disponível para extensão da pista (3000x45, considerando a menor pista do referido aeroporto), pátio para aeronaves e pista de táxi, balizamento noturno, terminais de cargas, torre de comando, estação meteorológica, estação contra-incêndio, parque de abastecimento, vias de acesso, terminais de embarque e desembarque, terminais de check-in, lojas de conveniência e demais lojas (farmácias, caixas eletrônicos, banheiros) (INFRAERO, 2011).

- Oferta de Trabalho: estratégia – a cidade deve apresentar uma força de trabalho mínima que possa suprir inicialmente a demanda de serviço do novo aeroporto, de forma a evitar um maior tempo de deslocamento e gastos financeiros por parte dos trabalhadores.

Os critérios definidos devem ser analisados de acordo com os princípios básicos aos quais devem respeitar para que haja validade do método multicritério. Assim, a Tabela 2 sintetiza os resultados obtidos para o caso em estudo.

Tabela 2 – Análise dos princípios básicos atendidos pelos critérios Atendem ao princípio básico da Completitude?

Atendem, pois todos os critérios relevantes ao decisores encontram-se na árvore.

Atendem ao princípio básico da Operacionalidade?

Atendem, pois os critérios do nível mais inferior puderam ser suficientemente específicos para avaliar e comparar as alternativas.

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Atendem ao princípio básico da Decomponibilidade?

Atendem, pois o desempenho das alternativas em relação aos critérios foi possível e independente do desempenho em outros critérios

Atendem ao princípio básico da Ausência de Redundância?

Atendem, pois não houve critérios que representassem a mesma coisa.

Atendem ao princípio básico do Tamanho mínimo?

Atendem, pois os critérios foram divididos em níveis que puderam ser avaliados.

As alternativas consideradas no estudo de caso foram determinadas por uma análise dos autores, corroborada por um especialista na área de infraestrutura aeroportuária. São elas as seguintes cidades: Atibaia, Caieiras, Ibiúna e Mogi das Cruzes.

3. APLICAÇÃO DO AHP O Método de Análise Hierárquica (Analytic Hierarchy Process - AHP) é um dos primeiros e mais utilizados métodos de apoio multicritério à decisão. Criado em 1980 por Thomas Saaty, este método é aplicado em diversas áreas do conhecimento, dada a sua característica de incorporar em sua análise critérios quantitativos e qualitativos.

Conforme evidenciam Oliveira e Belderrain (2008), os principais aspectos do AHP são: a) o método visa a orientar o processo intuitivo (baseado no conhecimento e na experiência) de tomada de decisão; b) ele depende dos julgamentos de especialistas ou dos decisores quando não há informações quantitativas sobre o desempenho de uma variável em função de determinado critério; e, c) resulta numa medida global para cada uma das ações potenciais ou alternativas, priorizando-as ou classificando-as.

Seguindo o procedimento analítico do AHP para o caso estudado, de acordo com a árvore hierárquica da Figura 2, e com a utilização de recurso computacional do software Super Decisions, foram estabelecidas todas as importâncias relativas de critérios e subcritérios, bem como a comparação par-a-par das alternativas consideradas em relação aos critérios. A Figura 3 mostra a árvore hierárquica no software.

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Figura 3 – Estrutura Hierárquica no software Super Decisions Fonte: Os autores O próprio recurso computacional já realiza a análise de consistência dos julgamentos feitos pelos decisores e mostra o resultado final obtido. De acordo com tais julgamentos, obtém-se o vetor final de prioridades mostrado na Figura 4, o qual evidencia a preferência pela escolha da cidade de Caieiras como local para instalação do novo aeroporto. Em contraste, Atibaia foi analisada como a cidade menos favorável a receber tal empreendimento, de acordo com os critérios e julgamentos dos decisores.

Figura 4 – Vetor de Prioridades obtido com o software Super Decisions Fonte: Os autores 4. CONCLUSÃO Dada a preocupante situação da capacidade dos atuais aeroportos no Estado de São Paulo, escolher o melhor local para criação de um novo aeroporto internacional tornou-se uma problemática de grande relevância para órgãos do governo e requer um estudo detalhado.

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O presente trabalho propôs a abordagem do problema citado por meio da teoria de estruturação de problemas e desenvolvimento do método multicritério de apoio à decisão. Foi aplicado o método multicritério - AHP, mostrando suas peculiaridades, limitações e os resultados obtidos. Tal procedimento visa prover conhecimento às instituições envolvidas no processo decisório.

Para o estudo de caso feito, o método utilizado indicou a preferência pela construção de um novo aeroporto internacional na cidade de Caieiras, dadas as alternativas e critérios considerados.

Sugere-se para futuros trabalhos a utilização de um método mais complexo de estruturação de problemas, de forma a garantir aos decisores maior entendimento do problema proposto, assim como, análises mais detalhadas dos locais em termos de engenharia, tráfego aéreo e análises ambientais.

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ANEXO 1: Mapa Cognitivo Causal com identificação de Clusters Fonte: Os autores

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ANEXO 2– Identificação dos Ramos no Mapa Cognitivo Fonte: Os autores

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ANÁLISE DA PRODUTIVIDADE NO SETOR AÉREO UTILIZANDO FUNÇÃO COBB-DOUGLAS – O CASO DA GOL Ernesto Tiaki Kuroda Alan Joseph Kalfas Rogéria de Arantes Gomes Eller Instituto Tecnológico de Aeronáutica kurodamail@yahoo.com.br ajkalfas@yahoo.com.br rogeria@ita.br RESUMO O presente trabalho tem como objetivo analisar a aplicação da função Cobb-Douglas como ferramenta para análise da produtividade no setor aéreo. Uma série de dados da empresa Gol Linhas Aéreas foi coletada e selecionada para estimar uma função produção utilizando variáveis que representassem o capital e o trabalho como insumos principais. A série de dados foi analisada em três partes; a primeira, desde o primeiro trimestre de 2003 até a aquisição da Varig, que ocorreu no segundo trimestre de 2007; a segunda, que considera o período após aquisição da Varig; e a última, considerando o período inteiro, desde 2003 até 2009. Essa divisão foi feita para permitir a análise do impacto da aquisição da Varig na função de produção da empresa. Os resultados são consistentes com a teoria econômica, embora deva-se enfatizar que o período de análise pode ser considerado como curto prazo.

PALAVRAS-CHAVE: Produtividade, Função Cobb-Douglas, Transporte Aéreo.

ABSTRACT This paper aims to analyze the application of the Cobb-Douglas function as a tool for productivity analysis in the airline industry. A series of data Gol was collected and selected to estimate a production function using variables that represent capital and labor inputs as a major. The data series was analyzed in three parts: the first one, from the first quarter of 2003 through the acquisition of Varig, which occurred in the second quarter of 2007; the second period after considering the acquisition of VRG from 2008 to 2009, and the last one, considering the entire period, from 2003 to 2009. This division was made to allow analyzing the impact of the acquisition of Varig in the production function of the company. The results are consistent with economic theory, although it should be emphasized that the period of analysis can be considered as a short term.

1. INTRODUÇÃO A teoria da produção tem um papel fundamental tanto na indústria de bens quanto de serviços como ferramenta de gestão econômica da empresa. Essa função mostra de que forma os insumos devem ser combinados para gerar um produto ou serviço de forma eficiente.

No transporte aéreo, a estimação da função de produção é importante para a análise da capacidade de produção que, neste trabalho, é descrita por meio do produto Revenue Passenger Kilometer (RPK) obtido pela utilização dos insumos capital (taxa de utilização média das aeronaves multiplicada pelo número médio de aeronaves operacionais) e trabalho (quantidade de funcionários). Ainda que neste artigo sejam utilizados apenas dois insumos, a função de produção decorrente permite avaliar o rendimento desses insumos na produção total da empresa, ensejando medidas de melhora de produtividade e modernização de sistemas e processos.

Neste artigo utiliza-se a função Cobb-Douglas, desenvolvida em 1928 (Cobb e Douglas, 1928), para estimar a função produção que é apresentada da seguinte forma:

35

Q = AKβ2Lβ3

(1)

Onde Q representa o produto, enquanto K e L são os insumos considerados (capital e trabalho, respectivamente), A é uma constante e β1 e β2 são parâmetros.

Aplicando o logaritmo para ambos os lados da equação, e chamando o termo constante de β1, tem-se: LnQ = β1 + β2LnK + β3LnL

(2)

Esta é uma forma linearizada da função para que se possa aplicar a técnica de regressão pelo método dos mínimos quadrados ordinários.

1.1 Objetivo Este trabalho tem o objetivo de demonstrar a aplicação da Função Cobb-Douglas ao transporte aéreo, como ferramenta de análise de produtividade do setor, utilizando dados de produção e insumos da empresa Gol Linhas Aéreas no período de 2003 a 2009.

1.2 Estrutura do Trabalho O presente trabalho está dividido da seguinte forma: na seção 1 é feita a introdução ao tema, mostrando o objetivo e a estrutura do trabalho; na seção 2 é apresentado o desenvolvimento do trabalho onde se mostra um resumo dos dados trimestrais da Gol com os principais resultados utilizados, o modelo a ser utilizado neste estudo e uma análise preliminar dos dados. Na seção 3 é feita a aplicação da função sobre a base de dados e, na seção 4, apresenta-se a conclusão baseada nos resultados obtidos.

2. DESENVOLVIMENTO 2.1 Base de dados

Os dados foram coletados a partir dos relatórios trimestrais emitidos pela Gol Linhas Aéreas de onde foram selecionados Revenue Passenger Kilometer (RPK), a taxa de utilização diária média das aeronaves, o número médio de aeronaves operacionais no período e o número de funcionários efetivos.

Em 9 de abril de 2007, a Gol assumiu o controle da Varig sendo que o reflexo desta aquisição pode ser constatado a partir do relatório referente ao segundo trimestre de 2007.

Para efeito de análise, a função Cobb-Douglas foi aplicada sobre a base de dados segmentada em 3 períodos: 1) do primeiro trimestre de 2003 (1T03) até o primeiro trimestre de 2007 (1T07) que corresponde ao período antes da aquisição da Varig; 2) do segundo trimestre de 2007 (2T07) até o último trimestre de 2009 (4T09) que corresponde ao período após a aquisição da Varig; 3) do primeiro trimestre de 2003 (1T03) até o último trimestre de 2009 (4T09) que engloba ambas as fases sem distinção do período pré e pós Varig.

36

Para simplificar a manipulação destas informações, cada período foi identificado como Período 1, Período 2 e Período 3, respectivamente.

A aplicação da função para 3 períodos distintos visa a analisar o impacto que a aquisição da Varig exerceu sobre a produtividade da Gol e verificar a aplicabilidade da função de produção, ainda que se considere que trata-se de análise de curto prazo, uma vez que os dados após a aquisição cobrem um período de pouco mais de 2 anos e meio.

A medida de produtividade a ser analisada é assumida como o rendimento do insumo trabalho sobre o capital, que resulta no volume de produto, o RPK. Os dados coletados foram agrupados na tabela 1, abaixo: Tabela 1: Dados Trimestrais da empresa Gol Período (Trimestre)

RPK (MM)

Taxa de utilização diária (h)

Número médio de aeronaves

Funcionários efetivos

Load factor

1T03 2T03 3T03 4T03 1T04 2T04 3T04 4T04 1T05 2T05 3T05 4T05 1T06 2T06 3T06 4T06 1T07 2T07 3T07 4T07 1T08 2T08 3T08 4T08 1T09 2T09 3T09

1.065 1.155 1.335 1.340 1.506 1.423 1.594 1.766 1.977 2.239 2.627 2.869 3.066 3.523 4.107 4.123 4.894 5.741 5.470 6.567 6.837 6.897 5.944 5.629 5.821 5.795 6.706

12,70 12,60 12,70 12,80 13,50 13,30 13,90 13,70 14,00 13,70 13,90 13,90 14,40 13,90 14,30 14,20 15,00 14,10 13,40 13,30 13,40 12,80 12,80 11,30 11,30 11,30 12,10

20,30 21,00 22,00 22,00 21,70 22,00 22,70 26,30 28,00 32,00 36,30 40,00 43,00 48,30 51,30 59,00 65,80 87,40 91,00 101,80 109,50 109,30 103,40 105,70 107,30 108,20 109,30

2.235 2.323 2.385 2.453 2.572 2.685 2.919 3.303 3.607 4.002 4.678 5.456 5.991 7.229 8.045 8.840 9.595 13.313 14.436 15.722 16.685 16.567 15.963 15.911 16.799 17.195 17.678

64,00% 62,60% 67,00% 66,60% 71,90% 68,90% 70,00% 73,30% 73,40% 72,60% 73,70% 74,20% 70,60% 75,90% 78,80% 67,90% 69,80% 66,00% 61,20% 67,70% 61,80% 64,60% 60,00% 59,50% 61,00% 60,10% 65,70%

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2.2 Modelo

Proposto Neste modelo, a função Cobb-Douglas foi utilizada na sua forma log-linear, onde a produção é função das variáveis capital e trabalho. A medida representativa da produção foi definida como o RPK (Revenue Passenger Kilometer) por já ser uma medida de produção conhecida e amplamente utilizada pelas empresas no transporte aéreo. A variável capital foi representada pelo produto entre a taxa de utilização média das aeronaves e o número médio de aeronaves operacionais. Por fim, a variável trabalho foi representada pelo número médio de funcionários, resultando na seguinte equação: Ln (RPK) = β1 + β2 Ln (HVT) + β3 Ln (FUN)

(3)

onde: RPK: Revenue Passenger Kilometer (expresso em MM); HVT: Horas de voo totais diárias, obtidas a partir do produto entre a taxa de utilização média diária das aeronaves e o número médio de aeronaves operacionais; FUN = Número de funcionários efetivos no período; Ln: Logaritmo natural; βi: Coeficientes a serem determinados.

Neste modelo log-linear (forma linearizada da função logarítmica) o parâmetro β1 representa a constante e os parâmetros β2 e β3 representam as elasticidades da produção em relação ao capital e ao trabalho, respectivamente.

2.3 Análise preliminar da base de dados A hipótese do trabalho é que a incorporação dos insumos capital e trabalho da Varig afetou a produtividade da nova empresa, o que deverá ser observado pelo comportamento do RPK antes e depois da fusão. As Figuras 1 e 2 mostram, respectivamente, os efeitos das variações das horas totais de voo e do número de funcionários sobre o RPK nos períodos considerados.

RPK

RPK (MM) X HVT (h)

Varig

HVT Fonte: Gol Linhas Aéreas, 2010

Figura 1: Comportamento do RPK (MM) x HVT (h) entre 2003 e 2009

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Percebe-se, visualmente, uma boa correlação dos dados no período que antecede a aquisição da Varig. Para o período posterior à aquisição, observa-se uma dispersão dos pontos.

Quando se correlaciona o número de funcionários (FUN) e o volume de produção (RPK), novamente observa-se regularidade no comportamento entre as variáveis para o período anterior à aquisição da Varig, o que não acontece no período posterior, como mostrado na Figura 2.

RPK

RPK (MM) X FUN

Varig FUN Fonte: Gol Linhas Aéreas, 2010

Figura 2: Gráfico RPK (MM) X FUN entre 2003 e 2009 3. APLICAÇÃO DA FUNÇÃO COBB-DOUGLAS Nesta seção são mostrados os resultados da aplicação da função Cobb-Douglas aos 3 grupos de dados: 2003 a 2007, antes da aquisição da Varig; 2007 a 2009, posterior à aquisição da Varig; e 2003 a 2009, englobando todo o período de operação da GOL. As tabelas 2 a 4 mostram os cálculos e as equações geradas.

Tabela 2: Função Cobb-Douglas – Período 1 (1T03 a 1T07) Estatística de regressão R múltiplo 0,995609 R-Quadrado 0,991237 R-Quad ajust 0,989985 Erro padrão 119,139643 Observações 17 ANOVA Regressão Resíduo Total

gl 2 14 16

SQ MQ F 22478205,5 11239102,75 791,8064877 198719,5621 14194,25443 22676925,06

F de significação 3,96822E-15

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Interseção Variável X 1 Variável X 2

Coeficientes 42,93429 2,40618 0,26081

Erro padrão 95,48026 1,19272 0,10811

Stat t 0,44967 2,01740 2,41230

valor-P 0,65983 0,06325 0,03015

Baseado nos dados da regressão, a função Cobb-Douglas é apresentada da seguinte forma: Ln (RPK) = 42,93 + 2,40 Ln (HVT) + 0,26 Ln (FUN)

(4)

Tabela 3: Função Cobb-Douglas – Período 2 (2T07 a 4T09) Estatística de regressão R múltiplo 0,83113 R-Quadrado 0,69077 R-Quad ajust 0,61346 Erro padrão 444,26732 Observações 11 ANOVA gl 2 8 10

Regressão Resíduo Total

Interseção Variável X 1 Variável X 2

Coeficientes -3443,81835 4,70872 0,22358

SQ MQ F 3527227,326 1763613,663 8,935414984 1578987,583 197373,4478 5106214,909 Erro padrão 2308,48246 1,68433 0,10859

Stat t -1,49181 2,79560 2,05889

F de significação 0,009143627

valor-P 0,17409 0,02336 0,07349

A função Cobb-Douglas assume a seguinte forma: Ln (RPK) = -3443,82 + 4,71 Ln (HVT) + 0,22 Ln (FUN)

(5)

Finalmente, a tabela 4 mostra os resultados para o 3º. Período da análise: Tabela 4: Função Cobb-Douglas – Período 3 (1T03 a 4T09) Estatística de regressão R múltiplo 0,98913 R-Quadrado 0,97837 R-Quad ajust 0,97664 Erro padrão 334,53582 Observações 28 ANOVA

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Regressão Resíduo Total

Interseção Variável X 1 Variável X 2

gl 2 25 27 Coeficientes 178,38532 3,83019 0,07466

SQ MQ F 126573877,7 63286938,83 565,4951002 2797855,313 111914,2125 129371733 Erro padrão 164,18949 0,83415 0,06083

Stat t 1,08646 4,59171 1,22737

F de significação 1,5393E-21

valor-P 0,28764 0,00011 0,23112

Baseado nos dados da regressão, a função Cobb-Douglas é apresentada da seguinte forma: Ln (RPK) = 178,38 + 3,83 Ln (HVT) + 0,075 Ln (FUN)

(6)

4. CONCLUSÃO A aplicação da função Cobb-Douglas através de uma regressão utilizando o método dos mínimos quadrados ordinários mostrou uma boa correlação entre as variáveis RPK (produto), HVT (capital) e FUN (trabalho) no período anterior à aquisição da Varig.

Em todos os 3 períodos analisados, os coeficientes mostram nitidamente uma característica típica do transporte aéreo que é ser capital intensiva, ou seja, o coeficiente da variável capital é relativamente maior do que a variável trabalho. Em outras palavras, a variável capital contribui com um peso maior do que a mão-de-obra na produção do output.

Um ponto interessante quando comparados os períodos 1 e 2 é o aumento do coeficiente da variável capital no período 2 sendo que o coeficiente da variável trabalho permanece praticamente inalterado. Isto pode ser justificado pelo fato de que o aumento da frota ocasionado pela aquisição da Varig tenha tornado a função mais capital intensiva do que já mostrava ser.

Por último, a análise do período 3, que compreende tanto a fase anterior quanto posterior à aquisição da Varig, mostra um coeficiente da variável capital próximo à média dos outros dois períodos, porém o coeficiente da variável trabalho tem o seu valor reduzido de forma substancial. Isto mostra que quando o período completo é analisado, a mão de obra perde relevância podendo este fato ser justificado pelo excesso de mão-de-obra que acompanhou a aquisição da Varig, o que evidencia uma queda na produtividade da empresa.

Pode-se afirmar que os dados obtidos possibilitam uma análise apenas de curto prazo, e indicam que a aquisição da Varig pode ter impactado a função produção da Gol no sentido de torná-la mais dependente da variável capital e com a variável trabalho perdendo relevância quando se considera os dados antes e depois da aquisição.

Considera-se, dessa forma, que o objetivo do trabalho foi atingido, sendo possível demonstrar que a aplicação da função de produção Cobb-Douglas mostrou-se adequada para a análise proposta.

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5. REFERÊNCIAS Barrow, M. (2008) Estatística para economia, contabilidade e administração. Ed. Atica, 1ª Edição.

Cobb, Charles W. e Douglas, Paul H. (1928) A Theory of Production. American Economic Association, pp. 139-165.

Guterres, M. X. e Corrêa, A. (2007) Estimação de uma Função de Produção para a Indústria do Transporte Aéreo Nacional. XXVII ENEGEP. Pindyck, R.S. e Rubinfeld, D. L. (1995) Microeconomia, Prentice Hall, 3ª edição.

Porto, P. P., Lopes, D. R. (1995) Empresas Nacionais de Transporte Aéreo Regular: Uma Função de Produção Possível. Revista ITA-Engenharia. Instituto Tecnológico de Aeronáutica.

Gol Linhas Aéreas Inteligentes (2010) Relatórios Trimestrais. Disponível em www.voegol.com.br/.

Acesso em 06 de junho de 2010.

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ANÁLISE DO CONGESTIONAMENTO DE CAMINHÕES NO SISTEMA DE DOCAS DE UM TERMINAL DE CARGA AÉREO BRASILEIRO Michelle Silvia Salazar Erick dos Santos Cristóvão Faculdade de Tecnologia de São José dos Campos Prof. Jessen Vidal – FATEC logística.sjc@fatec.sp.gov.br Luiz Antonio Tozi NEST - Instituto Tecnológico de Aeronáutica luizantoniotozi@gmail.com RESUMO A carga aérea representa atualmente um segmento da aviação comercial com uma significante importância mundial. Decisões logísticas se tornaram atividades relevantes a serem desempenhadas no cenário da infraestrutura aeroportuária.Esse artigo apresenta o desenvolvimento de uma pesquisa a respeito das oportunidades de melhorias associadas ao congestionamento de caminhões no sistema de docas rodoviárias do terminal de carga do aeroporto de Viracopos em Campinas. Uma modelagem do sistema de docas do terminal de carga foi proposta considerando tópicos teóricos, análise de dados e simulação computacional. Dois conjuntos de cenários, um usando variáveis temporais e outro usando variáveis espaciais foram aplicados para o estudo e análise do fluxo de caminhões nas docas do aeroporto. Como resultado, o modelo apresentou existir oportunidades de melhorias do sistema logístico avaliado. A implementação de políticas que restringem o tempo de estadia dos veículos nas docas pode gerar ganhos de eficiência quase equivalentes à expansão do espaço, mas sem necessitar mudanças na infra-estrutura. Finalmente, conclui-se que melhorias na gestão logística são necessárias para se obter ganhos nos terminais de carga dos aeroportos brasileiros.

ABSTRACT Air cargo transportation represents nowadays a segment of commercial aviation with a significant importance worldwide. Logistics decisions are becoming important activities performed within the infrastructure of these airports. This paper addresses the development of a research for assessing the existing bottlencks in the truck congestion of the Viracopos International airport cargo area, in Campinas, São Paulo. A modeling approach for the air cargo terminal truck dock is proposed considering theoretical topics, data analysis and computer simulation. Two scenarios, one using time based variables and the other using space based variables was applied to study and analyze the flow of truck. As a result, the model showed that exists opportunities for improvement in the logistics system. The implementation of policies that restrict the time of permanence of trucks on the docks can generate efficiency gains almost equivalent to the expansion of space, but without requiring changes in infrastructure. Finally, it was concluded that improvements in logistics management is needed to obtain gains in Brazilian cargo airports.

1. INTRODUÇÃO No cenário mundial a indústria do transporte de carga aérea é um componente importante do comércio mundial e um elemento relevante para do crescimento econômico mundial.O valor que a velocidade da aviação agrega à carga que pode transportar atrai cada vez mais setores da economia. O comércio de produtos de alta tecnologia, de inovações com alto valor agregado, de produtos com elevada densidade de valor, as entregas expressas, e produtos perecíveis são exemplos típicos da carga aérea atual.

O terminal de cargas aéreas possui um papel estratégico nos fornecimentos globais, sendo parte fundamental no rápido intercâmbio de mercadorias e viabilizando a logística globalizada. No âmbito da infra-estrutura aeroportuária, a atividade de movimentação e armazenagem de carga tem sido uma importante fonte de receitas da Infraero, participando com vinte por cento de seu faturamento em 2010 (INFRAERO, 2011).

Assim, buscar melhorias na eficiência do serviço que vem sendo prestado pelo sistema logístico associado ao transporte aéreo de carga nos aeroportos brasileiros tem sua importância revelada. O objetivo do presente trabalho é analisar as oportunidades de 43

melhorias nas operações logísticas das docas rodoviárias do Terminal de Cargas do Aeroporto Internacional de Viracopos - Campinas. Como subprodutos do objetivo principal, alguns objetivos secundários serão perseguidos: a) Mapear o funcionamento das docas de caminhões do terminal de carga do Aeroporto Internacional de Viracopos. b) Realizar uma abordagem que, através de conceitos de simulação de eventos discretos, permita a construção de um modelo preliminar dos processos logísticos do sistema de docas rodoviárias do terminal de importação de carga do Aeroporto Internacional de Viracopos. c) Apresentar resultados que identifiquem possíveis oportunidades de melhorias existentes no setor de docas do aeroporto.

2. METODOLOGIA A metodologia empregada nesta pesquisa possui três fases, que são descritas a seguir: 1. Prospecção Dirigida: Tem início na descrição das atividades logísticas que compõem o processo de expedição de cargas do terminal de importação do Aeroporto Internacional de Campinas/Viracopos, através do detalhamento das características do sistema a ser analisado e as fronteiras que o delimitam; 2. Análise do Ferramental Específico: Esta etapa deve descrever o modelo de simulação desenvolvido e os critérios usados na sua elaboração e execução. A coleta de dados foi realizada através de uma pesquisa que envolveu visitas realizadas às docas rodoviárias do TECA de Viracopos e abrangem observações coletadas durante as visitas e dados históricos sobre a movimentação caminhões no aeroporto.

3. Análise Crítica: Na fase de análise, realiza-se a avaliação dos resultados da simulação e o diagnóstico das oportunidades de melhoria que permeiam os cenários analisados, apresentando as conclusões e sugestões para futuros trabalhos.

Shapiro (2001) chama a atenção para a modelagem computacional como elemento essencial para apoiar o entendimento e a análise de sistemas complexos, sobretudo quando se pretende analisar cadeias logísticas desde uma perspectiva tática e/ou estratégica. Dessa forma, buscando atender aos objetivos propostos, foi desenvolvida uma pesquisa quantitativa com caráter exploratório que foi pautada pela busca do entendimento das informações adquiridas em campo e pela análise prospectiva dos resultados dos cenários modelados.

3. REFERENCIAL TEÓRICO 3.1 O Ambiente Logístico e a Simulação por computador.

Os sistemas logísticos, segundo Tozi et al (2007), são sistemas dinâmicos que envolvem a interação de diversos componentes influenciados por efeitos de natureza aleatória. Em termos de recursos, os sistemas logísticos e de transportes utilizam-se de muitos, que podem ser classificados em duas categorias: a)recursos diretos, usados no transporte físico da carga de uma posição geográfica para outra; e b) recursos indiretos, envolvidos no apoio às atividades de separação, manuseio e movimentação.

A literatura especializada aponta que a simulação é uma ferramenta que melhor se ajusta muito bem a problemas relativos a sistemas logísticos e de transportes. O uso de simulação é altamente aconselhável, segundo Koh et al (1994), Manivannam (1996), Banks (1998), Shapiro (2001), Tayfuk e Melamede (2007) e Tozi (2010), para avaliar alternativas de estratégias de operação de terminais de cargas e armazéns.

44

Da mesma forma, o impacto dos tempos de chegada e partida de caminhões em um terminal de carga, e das suas operações associadas sobre o nível de serviço, pode ser melhor entendido através de simulação por computador (Manivannan e Zeimer, 1996).

Resumidamente, de acordo com Banks (1998), as questões de sistemas logísticos mais apropriadas para estudos através de simulação são de três categorias: (1) criar novos sistemas logísticos (designs); (2) avaliação de alternativas de designs; (3) Refinar e redesenhar sistemas logísticos que já existem a fim de melhorar sua eficiência e eficácia.

3.2 O processo de expedição em terminais de carga Um armazém é um espaço físico no qual são depositadas matérias-primas, produtos semiacabados e acabados à espera para serem transportados para a próxima etapa da cadeia de distribuição. Além dessas características, também age como regulador do fluxo de mercadorias entre a disponibilidade e a necessidade dos fabricantes, comerciantes e consumidores. Nestas instalações, procede-se à recepção da mercadoria, à sua arrumação, conservação, realização da função picking e expedição. (MOSER, 2007).

De fato, segundo Rodrigues e Pizzolato (2003), a expedição é a última etapa realizada em um armazém. Consiste basicamente na verificação e carregamento de produtos nos veículos, podendo haver se necessário, diferentes tarefas como: conferência do pedido, preparação dos documentos de expedição e pesagem da carga para determinação do custo de transporte.

Alguns complicadores são encontrados na operação da expedição que podem afetar sua eficiência: atrasos de transportadoras, atrasos na emissão da lista de separação, quebra da sincronia entre os processos de pedido de liberação e expedição das mercadorias, além dos picos de demanda que não forem adequadamente planejados.

Porém, existem outros fatores que também são essenciais na eficiência do processo de expedição de um terminal de cargas: a) a quantidade de docas existentes para o despacho das unidades de carga; b) o tempo de permanência das cargas e dos caminhões no setor de docas e expedição do terminal.

3.3 O conceito de docas rodoviárias As docas, ou plataformas de um terminal de carga, representam os locais de acostamento para carga e descarga de mercadorias. As docas de caminhão são freqüentemente caracterizadas em função da quantidade de portas de doca ou baias necessárias (BRITO JUNIOR & SPEJORIM, 2007).

Os principais fatores determinantes para se dimensionar o sistema de doca de um equipamento logístico é racionalizado por Ballou (2006) através do seguinte equacionamento: N=

D.H C.S

Onde: N= total de portas de docas de caminhão D= média diária do processamento de doca H= tempo médio para carregar e descarregar um caminhão C= capacidade do caminhão S= disponibilidade diária de tempo para carga ou descarga de caminhões 45

4. PROSPECÇÃO DIRIGIDA 4.1 Descrição do sistema de docas do terminal de carga do Aeroporto Internacional de Viracopos O sistema de expedição de carga rodoviária de importação do Aeroporto Internacional de Viracopos é composta principalmente pelo equipamentos: O estacionamento Estacamp e as plataformas das docas do terminal de carga de Viracopos. O estacionamento é onde os veículos aguardam a liberação para ser encaminhados às docas do TECA para, então, retirar suas unidades de cargas, o estacionamento tem disponibilidade de 130 vagas, mas, na prática chega à comportar até 200 veículos. Para fins deste estudo, o conjunto de plataformas do terminal de carga de Viracopos importação será composto apenas por 13 docas rodoviárias que possuem os equipamentos de nivelamento com o veículo que será carregado.

Ao chegar à portaria do estacionamento o motorista do veículo deve estacionar o veículo.

Dirigir-se ao buffer do estacionamento para fazer o cadastro do veículo portando em mãos RG e documento do veículo Após o cadastro deve aguardar a liberação estacionado no estacionamento até a liberação de sua carga pelo Terminal de Carga (TECA). Quando for chamada a placa do veículo o motorista deve se encaminhar ao guichê com os documentos citados a cima, pagar a taxa de estadia de permanência no estacionamento, e obter dois Slips de liberação, cuja primeira via deve ser entregue na portaria de entrada do TECA e a segunda na saída da portaria do TECA. O slip de liberação é um comprovante de regularidade da entrega da carga, da documentação do veículo e do pagamento do estacionamento. O caminhão deve ser estacionado em uma das docas do TECA de importação que esteja livre e aguardar a chegada das unidades de cargas. As unidades de cargas serão entregues ao transportador apenas após o pagamento de todos os tributos. Caso haja alguma irregularidade na entrega, avaria de cargas ou pagamento incompleto dos tributos o veículo pode ficar aguardando na doca onde já está estacionado. Após o carregamento o caminhão deverá se encaminhar a portaria de saída do TECA e entregar a segunda via do Slip de liberação. A Figura 1ilustra o sistema de docas rodoviárias de importação de carga a analisado.

Figura 1: Layout do sistema de docas de importação analisado.

Fonte: Autores, 2010.

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5. APLICAÇÃO DO FERRAMENTAL ESPECÍFICO 5.1 Descrição do Modelo O modelo construído para simular o sistema logístico das docas rodoviárias no terminal de importação de carga de Viracopos, gerado através do software ARENA, está ilustrado na Figura 2. Esta modelagem buscou refletir, de maneira simplificada, o ambiente encontrado neste terminal de carga em linguagem de simulação SIMAN, a linguagem do ARENA.

Figura 2: Visualização do modelo em Arena, cenário atual Cada elemento, visto na Figura 2, representa um objeto da simulação. A Tabela 1 sintetiza os eventos modelados.

Tabela 1: Sumário do modelo.

Componentes do Sistema

Descrição

Gera caminhão (Create)

Gera os caminhões que chegam ao terminal de cargas com a programação pré-determinada (Expression 1).

Processo que determina o tempo gasto para o processo de entrada da portaria do estacamp.

Designação de variáveis e atributos iniciais para o uso durante a simulação (T_now, K_variable).

Designação de variáveis e atributos para o uso durante a simulação (N_volumes por caminhão, hora_chegada).

Verifica se há disponibilidade de doca através do atributo Ocupação<=12.

Designação de variáveis e atributos para o uso durante a simulação (Tempo_Doca, Ocupação).

Seleciona uma doca disponível.

Define a doca designada de Ponto_Zero.

Captura vaga disponivel.

Contabiliza a ocupação das docas somando uma à variável contadora e determina quantidade de docas, seguindo uma distribuição de probabilidade.

Cria um determinado número de duplicatas a partir da entidade original, representando o número de volumes por caminhão (N_ Volumes por caminhão).

Portaria Estacamp (Process) Controla faixas de tempo (Assign) Define coleta (Assign)

Aguarda espaço na doca (Hold) Controla a entrada na doca (Assign) PickStation 1 (PickStation) Docas_Comuns (Station) Captura usa da doca (Seize) Assign 7 (Assign)

Separate 2 (Separate)

Continuação Tabela 1 Componentes do Sistema Delay 4 (Delay) Assign 10 (Assign)

Descrição Tempo de manobra da carga dentro do TECA, determinado por distribuição de probabilidade.

Registra o momento da captura da carga para calculo 47

Search 1 (Search) Remove 1 (Remove) Assign 8 (Assign) Delay 7 (Delay) Atualiza entrega (Assign)

Decide 1 (Decide)

Delay 6 (Delay)

Assign 9 (Assign) Conta paletes expedidos (Record) Dispose 4 (Dispose) Assign 11 (Assign)

de tempo com a variável farejadora.

Busca dentro do TECA a carga através da condição hawb = = farejador.

Remove a carga do Estacamp considerando a condição do Assign 1, se verdadeira.

Registra a quantidade de cargas capturadas através da variável (visor 1).

Tempo de manobra no TECA, determinado pela expressão unif (1,3) em minutos.

Contabiliza as entregas somando 1 à variável entrega, determinando a quantidade de cargas seguindo uma distribuição de probabilidade.

Verifica se o número de volume por caminhão atende a condição, através do atributo N_Volumes por caminhão.

Determina o tempo para a solicitação da carga pelo transportador segundo uma distribuição de probabilidade (tempo em segundos).

Designações de variáveis e atributos para as cargas do TECA (visor 2) Conta o número de pallets expedidos no TECA. Retira a entidade do sistema.

Contabiliza tempo entre puxe e liberação da carga no trans elevador.

Continuação Tabela 1 Componentes do Sistema Aguarda chegada das entregas (Delay) Armazém do trans elevador (Hold) Desocupa doca (Release) Controla a saída na doca (Assign)

Registra tempo de doca (Record) Registra número de cargas por caminhão (Record) Registra tempo total (Record)

Dispose 1 (Dispose)

Descrição Simula o tempo em minutos entre puxe e liberação da carga seguindo uma distribuição de probabilidade.

Segura a entidade até que a variável entre puxe e liberação seja igual N_Volumes por caminhão.

Libera os recursos de doca e carga.

Contabiliza a ocupação das docas subtraindo 1 à variável ocupação seguindo uma distribuição de probabilidade.

Registra o tempo de permanência nas docas seguindo a variável Tempo_Doca.

Registra o número de carga seguindo a variável N_Volumes por caminhão.

Registra o tempo total dentro do intervalo da hora de chegada até a saída do TECA, considerando a variável Hora_chegada.

Retira a entidade do sistema.

Fonte: Autores, 2010.

5.2 Parâmetros de execução do modelo Antes de executar a rodada de simulação, é importante definir os parâmetros de execução: Tempo total de simulação: O tempo total de simulação é definido no parâmetro Replication Lenght. Neste estudo foi utilizado 24 horas. a) Réplicas: São os números de simulações seguidas que serão executadas. Os geradores de números utilizados na simulação são fórmulas que dependem de uma semente, para iniciar a geração de números. Com a mesma semente, obtém-se a mesma seqüência de números, gerando resultados iguais. Porém, utilizado o argumento réplica, ou Number of Replications o simulador gera sementes diferentes para cada simulação. Foram realizadas cinco replicações.

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b) Tempo de aquecimento: Conhecido como Warm-Up Period, define o período de inicialização do sistema e em seu início está livre ou desocupado, consecutivamente chegam os caminhões e as unidades de cargas. O modelo em questão não apresenta um período de aquecimento identificável e significativo.

5.3Verificação e Validação do Modelo De acordo com Morabitto e Ianone (2004) e Tayfuk e Melamede (2007) o principal propósito do processo de validação é garantir que as simplificações do sistema real, adotadas durante a construção do modelo, sejam razoáveis e corretamente implementadas. O processo de validação do modelo elaborado nessa pesquisa seguiu por dois caminhos: a) Prioritariamente, a validação se deu por consulta aos gerentes e encarregados do terminal de carga de Viracopos, os quais consideraram os resultados da simulação bastante consistentes, tendo em vista as simplificações adotadas. b) Nesta etapa da pesquisa, a validação através da comparação estatística teve um papel secundário. Porém, comparando-se apenas a principal variável - os tempos de permanência dos caminhões - obtidos do modelo, com os dados históricos de performance coletados no local pode-se verificar que existe uma boa aderência, como visto na Figura 3. Segundo Law (2009), se um modelo consegue capturar a essência da operação do sistema base simulado pode-se aceitá-lo como válido.

Figura 3: Histogramas da frequencia os tempos de permanência dos caminhões nas docas.

5.4 Apresentação dos Resultados para o Cenário Base Para o entendimento dos sistemas logísticos, a modelagem se mostra elemento importante, pois todos os processos apresentados nas docas de importação de Viracopos estão representados. Além de demonstrarem esses processos, serão indicados: atrasos na entrega, geração de filas de espera de caminhões e mercadorias, e o tempo de permanência dos veículos no sistema como um todo.

Os resultados da simulação do cenário base, em valores aproximados para inteiros, foram os seguintes: o número médio de caminhões esperando a liberação de uma doca foi de 22 49

Taxa de utilização

veículos; o tempo médio de espera desses veículos era 134 minutos, e o tempo médio de utilização das docas apresentado pelo modelo foi de 48 minutos. Para o sistema base analisado, foram encontradas altas taxas de ocupação das docas como visto na Figura 4

Figura 4: Taxa de utilização diária por doca do Terminal de Cargas de Importação.

Fonte: Autores, 2010.

5.5 Apresentação dos cenários alternativos simulados Como propostas de cenários alternativos para avaliação foram definidas propostas de atuação temporal e espacial.

Para o estudo dos cenários alternativos sujeitos a políticas de controle de tempo, o modelo fora modificado para atender a exigência de limite de tempo de ocupação das docas do terminal de carga. A situação de demora para liberação das docas, conforme verificado e, campo é, em geral, devido a fatores como documentação incorreta, carga não liberada, canal vermelho, filas elevadas para uso do transelevador, entre outras. Nesta análise, será determinado um limite máximo de tempo de ocupação, por parte dos veículos, de uma doca do terminal de carga. Assim, o transportador deveria desocupar a doca mesmo se não tiver conseguido retirar todas as unidades de cargas esperadas. Neste caso, o caminhão deverá retornar para o estacionamento onde aguardará a liberação da carga novamente. Como na situação real constatou-se um tempo médio de espera de mais de duas horas, para definição dos valores a serem testados em cada cenário foram estipulados os tempos de 120, 90, 75 e 60 minutos como tempo máximo permitido para permanência de um veículo de carga numa doca do Terminal.

Para o estudo dos cenários alternativos sujeitos a políticas de controle de espaço, o modelo fora modificado para aumentar o número de docas ofertadas. Assim, foram estipulados mais dois cenários elevando o número de docas de 13 para 15 docas, num cenário com ampliação espacial mais modesta, e para 20 docas noutro mais ampliado.

6. ANÁLISE DOS RESULTADOS O modelo apresentado na Figura 2, e descrito na Tabela 1, embora ainda em processo de evolução, já exibe de forma elucidativa, um completo mapeamento dos processos associados à expedição de cargas do terminal de importação e suas principais características. Assim, a análise dos resultados levará em conta o número de caminhões em espera no estacionamento por liberação de uma doca; o tempo que esses caminhões aguardam essa liberação; bem como a quantia de unidades de carga que aguardam no armazém após terem sido puxadas pelo 50

transelevador; o tempo de permanecia dos veículos nas docas; e o tempo total gasto pelos veículos no sistema logístico em tela.

6.1 Análise da atuação temporal A utilidade do modelo na indicação de políticas que afetem a eficiência do sistema de docas do terminal pôde ser verificada. A Tabela 2 indica uma sumarização dos resultados obtidos na análise temporal dos cenários alternativos em comparação ao cenário base. Cabe ressaltar que não se verifica um equacionamento linear direto e trivial entre os tempos médios de espera no estacionamento, os tempos médios de ocupação das diversas docas e os tempos médios totais de permanência dos veículos no sistema. Tal fato indica a adequada a seleção da técnica de simulação como ferramental de análise para um problema onde o relacionamentos da variáveis é complexo e interdependentes.

A partir da análise de Tabela 2 verifica-se que os resultados encontrados no cenário que limita o tempo de estadia nas docas em 120 minutos parece ser o mais interessante dentre todos os cenários de análise temporal simulados. Levando-se em conta todas as variáveis avaliadas este cenário indica um equilíbrio melhor em todas as restrições, reduzindo consideravelmente o tempo de espera no estacionamento e o tempo total de permanência dos veículos no sistema.

Tabela 2: Comparativo entre os resultados do cenário Base e cenário alternativos temporais.

Fatores

Cenário

Cenário Base 120 minutos 90 minutos 75 minutos 60 minutos

Número médio de cargas que aguardam na expedição do armazém após puxe do transelevador

Número médio de caminhões em espera para liberação das docas

Tempo médio de espera para liberação das docas ( minutos)

Tempo médio de ocupação de doca (minutos)

Tempo médio total no sistema (minutos)

1 carga 11 cargas 29 cargas 42 cargas 84 cargas

22 caminhões 7 caminhões 4 caminhões 10 caminhões 7 caminhões

129 minutos 58 minutos 39 minutos 63 minutos 26 minutos

48 minutos 44 minutos 41 minutos 40 minutos 33 minutos

134 minutos 93 minutos 96 minutos 91 minutos 43 minutos

Fonte: Autores, 2010.

Nos demais cenários observados na Tabela 2, a maior limitação do tempo de estadia nas docas do sistema, leva ao aumento demasiada do número de unidades de carga aguardando na área de expedição, após o puxe pelo transelevador. Tal situação sobrecarrega a área de expedição e as plataformas das docas. Como conseqüência pode haver trazer o problema de filas que existe do lado de fora, para dentro do armazém. Pois, nos cenários onde a limitação do tempo de ocupação das docas é inferior a 90 minutos ocorre uma inversão muito acentuada do fenômeno de filas onde ao invés do transportador esperar as cargas, as cargas passariam a esperar o transportador. Essa situação geraria um acumulo das cargas dentro da área de expedição do armazém causando um novo gargalo logístico.

6.1 Análise da atuação espacial A Tabela 3 indica uma sumarização dos resultados obtidos na análise espacial dos cenários alternativos em comparação ao cenário base.

51

Tabela 3: Comparativo entre os resultados do cenário base e cenários alternativos espaciais.

Fatores

Cenário

Cenário base 15 docas 20 docas

Número médio de cargas que aguardam na expedição do armazém após puxe do transelevador

Número médio de caminhões em espera para liberação das docas

Tempo médio de espera para liberação das docas ( minutos)

Tempo médio de ocupação de doca (minutos)

Tempo médio total no sistema (minutos)

1 carga 1 carga 1 cargas

22 caminhões 10 caminhões 1 caminhão

129 minutos 64 minutos 1 minuto

48 minutos 47 minutos 47 minutos

134 minutos 96 minutos 48 minutos

Fonte: Autores, 2010.

A partir da análise de Tabela 3 verifica-se que os resultados encontrados nos cenários que ampliam o número de docas indicam que ocorre melhoria nas variáveis analisadas, apresentando uma tendência de redução dos tempos de espera e permanência no sistema quando se aumenta o número de docas disponíveis. Verifica-se, também, que as soluções de ampliação do número de docas não refletem negativamente no acumulo de cargas esperando na área de expedição do terminal. Porém, afim de que os resultados apontados na análise de ampliação do espaço das docas sejam válidos, deve-se considerar a necessidade do aumento das dimensões físicas da área destinada a docas do armazém.

7. CONCLUSÕES A carga aérea representa uma das importantes vertentes de uso dos aeroportos, constituindo-se na principal vocação do Aeroporto Internacional de Campinas – Viracopos. Sendo assim, é importante voltar a atenção para a eficiência do serviço que vem sendo prestado pelo sistema logístico envolvido no transporte de carga aérea.

Poucos documentos acadêmicos trazem ao conhecimento público as informações sobre os processos logísticos que ocorrem no interior de um terminal de carga aérea brasileiro. Sob tal enfoque, o objetivo de se apresentar um modelo aproximado que permita compreender e diagnosticar as atividades logísticas que envolvem o processo de expedição de cargas através das docas rodoviárias do Aeroporto Internacional de Viracopos, em Campinas foi alcançado.

A modelagem computacional mostrou-se um elemento adequado para apoiar o entendimento e a análise de sistemas de docas de um terminal de carga aérea, pois permitiu identificar e mapear os principais processos logísticos associados à expedição de carga do TECA, e indicou oportunidades de melhoria operação das docas.

A análise desenvolvida neste trabalho mostrou que considerando o aspecto temporal, o cenário com tempo limite de permanência nas docas de até 120 minutos apresenta a possibilidade de uma melhoria de desempenho do sistema de docas reduzindo o número de caminhões em espera, o tempo de utilização das docas e o tempo total de utilização do sistema. Porém essa política aumenta o número de cargas em espera no armazém após o puxe do transelevador, o que pode, no limite, sobrecarregar o sistema logístico da expedição dentro do armazém.

Considerando o aspecto espacial, qualquer ampliação no número de docas apresenta ganhos de desempenho favoráveis ao sistema de docas e expedição. Ademais, não refletem negativamente no acumulo de cargas esperando na área de expedição do terminal. Porém, 52

deve-se considerar a necessidade do aumento das dimensões físicas da área destinada a docas do armazém.

Assim, as soluções que envolvem os aspectos temporais, exigem apenas alteração na política de atendimento, pode levar a melhorias no desempenho do sistema de docas do terminal, mas ocasiona aumento do número de cargas em espera no armazém. Já as soluções que envolvem aspectos espaciais levam a melhorias no desempenho do sistema de docas do terminal sem refletir negativamente no acumulo de cargas esperando, porém exige espaço físico adicional e a realização de obras civis para sua implantação. Levando-se em conta todos os critérios mencionados, caberá ao gestor do terminal de carga investir na alternativa que melhor lhe convir.

O sistema de docas de um aeroporto envolve outros tópicos igualmente importantes, como os custos acarretados na movimentação das mercadorias, os tempos de movimentação de cargas por parte das empilhadeiras e gestão do espaço para operações de expedição. Uma perspectiva para trabalhos futuros é a aplicação da modelagem de simulação de docas em diferentes aeroportos com características similares ao Aeroporto de Viracopos em Campinas.

Surge, então, um compromisso desafiante de prosseguir os estudos das atividades logísticas associadas à terminais de carga aérea. A modelagem por simulação deve ser mais explorada em futuras análises, de forma a identificar melhores práticas e/ou alterações no lay-out e infraestrutura dos terminais de carga a fim de contribuir com a melhoria do nível de serviço oferecido pelo sistema aeroportuário brasileiro.

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ANÁLISE DO IMPACTO DA VARIAÇÃO DOS NÍVEIS DE PRECISÃO DE POSICIONAMENTO DE AERONAVES EM PROCEDIMENTOS DE POUSO EM PISTAS PARALELAS Rafael Tsuji Matsuyama Paulo Sérgio Cugnasca Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (Poli-USP) Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais (PCS) Grupo de Análise de Segurança (GAS) RESUMO Este artigo possui como objetivo realizar uma análise de impacto da variação de precisão do posicionamento de aeronaves durante procedimentos de pouso em pistas paralelas que utilizam o conceito CSPA (Closed Space Parallel Approach). O CSPA engloba um conjunto de técnicas e procedimentos com o objetivo de permitir pousos de aeronaves em pistas paralelas com distâncias mínimas entre 750 e 4300 pés. A análise é realizada por meio de simulação de um modelo de avaliação de risco para um conjunto de três tecnologias CSPA (ILS/PRM, SBAS e ADS-B) que possuem parâmetros de precisão de posicionamento distintos entre si, sendo também realizada uma avaliação do impacto dessa variação de precisão de posicionamento para diversas distâncias entre pistas.

ABSTRACT The main objective is to present an impact analysis of aircraft positioning precision variation for parallel approaches in the CSPA (Closed Space Parallel Approach) concept. The CSPA concept involves a broad range of technologies and procedures to allow aircraft landings in runways the minimum distances of which are between 750 and 4300 feet. This analysis is performed by running a risk model simulation for three CSPA technologies (ILS/PRM, SBAS and ADS-B). Each of these technologies has different positioning precisions and an impact analysis of variations in positioning precision in different runway separations is presented.

1. INTRODUÇÃO O aumento na demanda prevista para o tráfego aéreo mundial (e também brasileiro) sugere que sejam realizados tanto um planejamento para expansão da capacidade atual da infraestrutura como a implantação de opções para atender a futura demanda em termos de transporte aéreo.

O uso de modelos de avaliação de segurança para medição dos níveis de risco em procedimentos e sistemas de tráfego aéreo tornam possíveis avaliações quantitativas e de custo-benefício de opções e cenários tecnologicamente distintos, considerando-se que os parâmetros de segurança são delimitados a partir de normas ou recomendações normativas originárias de entidades nacionais e internacionais (FAA, 2010).

No cenário de aumento de demanda no tráfego aéreo, a possibilidade de avaliar diversas alternativas de implantação do CSPA contribui para uma tomada de decisão tecnicamente melhor embasada, considerando-se também os níveis de segurança normativos e demais restrições existentes em cada tecnologia específica. Neste trabalho, o foco maior é nas alternativas dentro das tecnologias de procedimento de pouso em pistas paralelas.

Durante um procedimento de pouso, dentre os principais fatores que podem resultar na violação dos parâmetros de segurança normativos (em especial neste artigo, a distância mínima segura entre aeronaves), encontram-se: a propagação de turbulências ou vórtices, as incertezas do posicionamento e heading das aeronaves, a velocidade das aeronaves, a tecnologia utilizada no procedimento de pouso, as trajetórias de pouso e a distância entre pistas paralelas (MATSUYAMA; CUGNASCA, 2008).

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Neste trabalho, o objetivo principal é a medição do impacto, em termos de nível de risco, da variação nas incertezas de posicionamento das aeronaves durante procedimentos de pouso em pistas paralelas, utilizando aproximações do tipo CSPA (Closely Spaced Parallel Approaches), avaliando-se as tecnologias ILS/PRM, ADS-B e SBAS, com seus diferentes parâmetros de incerteza de posicionamento. As aproximações do tipo CSPA apresentam desafios específicos em termos de modelagem, devido à proximidade entre duas aeronaves durante o pouso e à diversidade de alternativas de implantação possíveis. Com a medição deste impacto no risco, é possível avaliar a contribuição de algumas implantações do CSPA na redução de risco especificamente durante um procedimento de pouso em pistas paralelas.

A medição do nível de risco é obtida por meio de simulação do modelo de (MATSUYAMA, 2011), modelo este derivado de (OGATA, 2003), utilizando-se a manutenção da separação mínima entre aeronaves como métrica de medida de segurança do procedimento de pouso.

Este modelo possui a capacidade de simular diversas implantações e trajetórias possíveis de pousos do tipo CSPA, alterando-se apenas as parametrizações do modelo.

Este artigo possui a seguinte estrutura: esta seção apresentou uma breve introdução deste tema de pesquisa. A seguir são apresentadas a definição de pousos do tipo CSPA e a descrição das tecnologias ILS/PRM, ADS-B e SBAS, um resumo qualitativo do modelo de (MATSUYAMA, 2011) e as parametrizações utilizadas para cada uma das tecnologias avaliadas. Por fim, são apresentados os resultados obtidos e uma análise desses resultados.

2. POUSOS E TECNOLOGIAS CSPA O CSPA (Closely Spaced Parallel Approaches) refere-se a um conjunto de técnicas e procedimentos que permitem o pouso de aeronaves em pistas paralelas com distâncias mínimas entre 750 e 4.300 pés (MATSUYAMA; CUGNASCA, 2008). O uso de pousos simultâneos permite realizar aumentos significativos na taxa de pousos em um aeródromo, em virtude do aumento do número de aeronaves que pousam em um determinado intervalo de tempo. A Figura 1 ilustra um exemplo de procedimento de pouso CSPA, em que duas aeronaves realizam um pouso simultâneo sobre duas pistas próximas entre si.

Figura 1: Exemplo de Procedimento de Pouso CSPA

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Há aeroportos dos Estados Unidos e da Europa que utilizam tecnologias CSPA para a realização de procedimentos de pouso em pistas paralelas, dentre as quais o Aeroporto de São Francisco (que apresenta distância entre pistas de aproximadamente 750 pés) e o Aeroporto de St. Louis. Dentre os aeroportos brasileiros, o destaque é para o Aeroporto de Guarulhos, que possui duas pistas paralelas com uma distância entre pistas de aproximadamente 1230 pés, onde ainda não são realizados pousos simultâneos.

A utilização das técnicas CSPA permite um aumento significativo de capacidade para os aeroportos e, considerando-se as projeções de demanda no tráfego aéreo realizadas pela INFRAERO (Empresa Brasileira de Infraestrutura Aeroportuária), ilustradas na Figura 2, é possível observar que a demanda é crescente desde 2003 (ano inicial do estudo) e apresenta um aumento de 80% no intervalo de 2003 a 2009 (INFRAERO, 2010).

Figura 2: Movimento de Passageiros nos Aeroportos Brasileiros Com respeito às tecnologias utilizadas no CSPA, dentro do escopo deste trabalho de pesquisa, encontram-se três tecnologias brevemente descritas nas subseções a seguir: ILS/PRM, ADS-B e SBAS. Estas tecnologias possuem parametrizações distintas quanto à precisão obtida no posicionamento da aeronave.

2.1. ILS (Instrument Landing System) / PRM (Precision Runway Monitor) O ILS (Instrument Landing System) é um sistema de pouso por instrumentos, sendo utilizado para o acompanhamento dos procedimentos de pouso nas vizinhanças de um aeroporto. Este sistema fica posicionado em solo e próximo às pistas de pouso, sendo comumente encontrado em aeroportos de médio e grande porte.

Conforme o tipo de ILS utilizado, pode não ser possível obter a precisão necessária para o uso do CSPA. Neste caso, uma opção é o uso do ILS em conjunto com um PRM (Precision Runway Monitor), em que o PRM atua como um radar secundário que garante a precisão adicional necessária para a realização de pousos CSPA.

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O PRM é uma das categorias de radares de alta precisão e curto alcance que permitem procedimentos de pouso em condições adversas de visibilidade, mantendo-se a precisão necessária. A sua taxa de varredura é de 2 Hz (REDDY; MILLER, 2005), o que torna rápida a obtenção de amostras que representem a trajetória de uma aeronave. Essa elevada taxa de varredura decorre do fato de que o PRM não “gira” para realizar a varredura, como ocorre com as antenas de radares convencionais, pois ele possui uma forma fixa e arredondada que cobre 360º.

2.2. ADS-B (Automatic Dependent Surveillance – Broadcast) O ADS-B (Automatic Dependent Surveillance – Broadcast) é um sistema que possui como objetivo principal distribuir mensagens entre aeronaves, satélites e estações em terra. As mensagens do ADS-B, tipicamente, contêm informações como: Latitude, Longitude e Altitude; Velocidade; Intenção; Sinal de Chamada; e Categoria da Aeronave (POWELL, 2006).

A possibilidade de se receber mensagens com o posicionamento e estado das demais aeronaves permite melhorias significativas em termos de utilização do espaço aéreo, melhor monitoramento das condições de voo e análise das condições de segurança das aeronaves na etapa de cruzeiro.

No entanto, o uso do ADS-B ainda é polêmico em regiões com grandes concentrações de tráfego aéreo, devido à sua dependência do sistema GPS (Global Positioning System) para detectar o posicionamento da aeronave no espaço aéreo. Uma forma de manter uma alta disponibilidade nesse processo é a utilização dos atuais radares convencionais como um sistema secundário em caso de falhas no ADS-B ou no sistema GPS, o que garantiria a continuidade dos serviços de tráfego aéreo (FAA, 2007).

Em regiões de plataformas petrolíferas, o ADS-B é considerado uma opção interessante para comunicação entre aeronaves e plataformas devido à distribuição de mensagens serem adhoc, sem necessitar obrigatoriamente de estações em terra para retransmitir as mensagens.

2.3. SBAS (Satellite-Based Augmentation System) O SBAS (Satellite-Based Augmentation System) é um sistema que complementa as funcionalidades encontradas no GPS, com a finalidade de permitir o monitoramento do tráfego aéreo com alcance continental, ao prover serviços de posicionamento de alta precisão para as aeronaves.

Devido ao seu alcance continental, o SBAS possibilita, para os controladores de voo, ordenar as aeronaves e planejar suas respectivas trajetórias com antecedência, sendo útil para avaliar possíveis situações que eventualmente resultem em congestionamentos ou em situações inseguras para as aeronaves no espaço aéreo. No caso específico do CSPA, o SBAS pode ser utilizado no planejamento de pousos em pistas paralelas, o que pode contribuir para a segurança dos procedimentos de pouso em pistas paralelas.

Uma das principais diferenças do SBAS com relação ao sistema GPS é que os satélites SBAS são geoestacionários, enquanto que os satélites da constelação GPS não o são. Para realizar a localização de um avião de forma precisa, em 95% dos casos são necessários os sinais de GPS convencionais (ao menos de 3 ou 4 satélites), além dos sinais de 2 satélites do SBAS, responsáveis por transmitir informações com maior grau de precisão (FAA, 2001).

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3. MODELO PROPOSTO O modelo aqui apresentado é uma extensão do modelo de segurança de (OGATA, 2003). A extensão do modelo original possui como características principais a comparabilidade entre cenários de pouso distintos, uma maior flexibilidade em termos de parametrização dos cenários e a inclusão da propagação de erros durante a trajetória de uma aeronave, isto é, o efeito “memória”.

A métrica avaliada neste modelo é o risco envolvido na perda de separação mínima entre aeronaves, conforme ilustrado na Figura 3, em que as duas aeronaves (Aeronave 1 e 2) estão realizando o procedimento de pouso e a Aeronave 2 atinge a região de separação mínima entre aeronaves, tornando este pouso inseguro.

Figura 3: Exemplo de Cenário de Pouso Inseguro, com Violação de Separação Mínima O risco é calculado pela simulação de um número elevado de pousos (com a aplicação do método de Monte Carlo), acrescentando-se as incertezas relacionadas ao posicionamento, heading (inclinação no plano horizontal da aeronave) e velocidade em uma das aeronaves.

Quando ocorre a violação da separação mínima entre as duas aeronaves em uma determinada simulação, este procedimento de pouso é considerado inseguro, aumentando consequentemente o risco.

Dentre as principais hipóteses e restrições encontradas no modelo, constam: •

As duas aeronaves sempre estão na mesma altitude durante a simulação;

•

As incertezas incidem em apenas uma das aeronaves (Aeronave 2); e

• É considerado que o tempo de obtenção das informações é instantâneo.

A simulação consiste nas seguintes etapas básicas de processamento, ilustradas na Figura 4: • (1) Inicialização das Variáveis: esta etapa consiste na inicialização das variáveis envolvidas na avaliação de risco; • (2) Inicialização dos Vetores de Incertezas: é a inicialização das distribuições de incertezas, realizando o cálculo das incertezas que ocorrem em uma simulação de pouso; • (3) Loop de Simulação: o intuito deste loop é atualizar o posicionamento e velocidade das aeronaves. Esta atualização é realizada nas próximas duas etapas; • (4) Cálculo da Posição Atual das Aeronaves: nesta etapa é atualizado o posicionamento das aeronaves, considerando-se também as incertezas;

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• (5) Cálculo da Distância entre Aeronaves: a partir da posição atual das aeronaves, é calculada a distância entre as aeronaves para este passo de simulação; • (6) Risco de Colisão ou Final de Simulação?: nesta etapa, é verificado se a distância entre aeronaves, calculada na etapa anterior, é violada ou não. É também verificado se a simulação foi finalizada, ou seja, se uma das aeronaves encontra-se em solo; e • (7) Incrementa Contador de Colisão ou Termina Simulação: Em caso de violação da distância mínima entre aeronaves, o contador de colisões é incrementado e parte-se para a simulação do próximo pouso.

As equações que descrevem o movimento das aeronaves consideram a parte cinemática de deslocamento espacial, acrescida das incertezas de posicionamento, velocidade e heading.

Estas equações descrevem o deslocamento bidimensional da aeronave, desconsiderando-se a altitude por hipótese, pois se considera que as aeronaves sempre estão em uma mesma altitude. A descrição das equações não é apresentada neste trabalho por restrições de espaço e, para maiores informações, vide (MATSUYAMA, 2011).

A execução desta simulação é realizada para várias distâncias entre pistas (entre 700 a 1500 pés, com intervalo de 100 pés para cada distância simulada). Esta modificação gradual na distância permite a avaliação da sensibilidade das tecnologias também com respeito ao aumento da distância entre pistas.

Figura 4: Fluxograma da Simulação

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4. PARAMETRIZAÇÕES DAS TECNOLOGIAS AVALIADAS Nesta seção são apresentadas as parametrizações utilizadas para as tecnologias avaliadas no modelo proposto, com os seus respectivos valores e distribuições estatísticas.

Na Tabela 1, são parametrizadas as incertezas para as tecnologias ILS/PRM, ADS-B e SBAS. Nota-se que são três as incertezas presentes: Posicionamento, Velocidade e Heading, incertezas estas concentradas na Aeronave 2. Note que corre uma mudança apenas na parametrização das incertezas do posicionamento da aeronave, de acordo com a tecnologia envolvida, sendo que as demais incertezas seguem as mesmas distribuições nas três tecnologias. Estas três incertezas incorporam, de forma conservadora, os efeitos de turbulência (vórtices) e pequenas variações atmosféricas, projetando as imperfeições que ocorrem durante a trajetória da Aeronave 2 durante o procedimento de pouso.

Tabela 1: Parametrização das Incertezas

Incertezas

Posicionamento da Aeronave 2

Pouso Convencional + ILS/PRM

Heading da Aeronave 2

Pouso Convencional + ADS-B

Curva Normal com Média de 0m Variância de 11m (CARPENTER; KUCHAR, 1997)

Velocidade da Aeronave 2

Pouso Convencional + SBAS

Variância de 7,6m

Variância de 6,0m

(FAA, 2001)

(POWELL, 2006)

Curva Uniforme de 57 a 88 m/s (WALLER; SCANLON, 1999)

Curva Normal com Média de 0º e Variância de 2,5º + Degrau de -40º a +40º, em passos de 10º (CARPENTER; KUCHAR, 1997)

Já no caso da Tabela 2, são parametrizadas as variáveis determinísticas utilizadas nas simulações, em que as variáveis possuem as mesmas parametrizações para as três tecnologias simuladas. A variável Separação Mínima entre Aeronaves é igual e possui valor constante para todos os cenários de pouso das três tecnologias avaliadas, pois esta variável é diretamente envolvida na medição de risco das simulações de pousos. Já na variável Ponto Inicial de Simulação, o mesmo valor é adotado para se ter um comparativo entre os cenários de pouso, utilizando-se uma mesma trajetória de pouso para as três tecnologias. A variável Velocidade da Aeronave 1 possui, por hipótese, um comportamento ideal de deslocamento, pois as incertezas se concentram na Aeronave 2.

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Tabela 2: Parametrização das Variáveis

Variáveis

Pouso Convencional + ILS/PRM

Pouso Convencional + SBAS

Separação Mínima entre Aeronaves

(WALLER; SCANLON, 1999)

Velocidade da Aeronave 1

(HOUCK; POWELL, 2000)

Ponto Inicial da Simulação

Pouso Convencional + ADS-B

150 m

72 m/s 11.100 m da Pista (OGATA, 2003)

A partir das parametrizações e do modelo apresentados anteriormente, é possível realizar as simulações necessárias para a avaliação comparativa de risco para as três tecnologias. Como as três tecnologias avaliadas se diferenciam apenas em termos de incertezas no posicionamento da aeronave, é possível medir a sensibilidade desta variação de incerteza com relação ao impacto no risco de perda de separação entre aeronaves.

5. RESULTADOS OBTIDOS As simulações foram executadas no MATLAB, utilizando-se um desktop Core i5 Quad @ 3.2 Ghz, com 4 GB de RAM e HD de 500 GB. O modelo simulado possui necessidade de processamento intensivo, enquanto que não são demandados muitos recursos nos aspectos de memória e espaço em disco.

Em virtude de ser utilizado o método de Monte Carlo, é necessário fixar um número de simulações para cada cenário de pouso, de forma com que o risco obtido seja representativo e bem próximo do número obtido ao se simular todas as possibilidades de incertezas e trajetórias de pouso. Neste caso é adotado o valor de 100.000 simulações por cenário de pouso, conforme adotado também em (MATSUYAMA, 2011) e (OGATA, 2003).

Para a simulação do modelo proposto, considerando várias distâncias entre pistas, utilizandose os parâmetros apresentados na seção anterior, para as tecnologias ILS/PRM, SBAS e ADSB, foram obtidos os resultados que são apresentados na Figura 5.

Na Figura 5, é apresentado um gráfico com o Eixo X representando a distância entre pistas utilizada e no Eixo Y o número de conflitos encontrados a cada 100.000 simulações (este número, em termos percentuais, representa o risco calculado do modelo). Foram realizadas várias simulações com as três tecnologias, variando-se a distância entre pistas, de modo que os valores obtidos para cada simulação foram mapeados neste gráfico na forma de curvas de comportamento de risco.

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0,6

s o til f n o C e d o r e m ú N

0 0 0 0 0,5 0 1 x 0,4 0,3

ILS/PRM

0,2

SBAS ADS-B

0,1 0 700 800

900 1000 1100 1200 1300 1400 1500

Distância entre Pistas (em pés) Figura 5: Comparativo entre ILS/PRM, SBAS e ADS-B

6. ANÁLISE DOS RESULTADOS Nesta seção são apresentadas as análises realizadas sobre os resultados obtidos na seção anterior, detalhando o comportamento resultante das simulações sobre as tecnologias ILS/PRM, SBAS e ADS-B, conforme se ampliam as distâncias entre pistas paralelas.

A partir da Figura 5, é possível observar que, para as três tecnologias, o nível de risco se reduz conforme se aumenta a distância entre pistas, sendo que as reduções mais significativas se encontram nos incrementos iniciais de distância. Ou seja, a redução de risco observada na migração de distâncias entre 700 para 800 pés é maior do que na de 1.400 para 1.500 pés de distância entre pistas.

Esta redução de risco encontrada é intuitivamente esperada, pois um aumento de distância entre pistas mantém as aeronaves mais afastadas entre si durante o procedimento de pouso, o que resulta em uma consequente redução de risco. As reduções maiores de risco se situam nos incrementos iniciais de distância entre pistas por causa do maior impacto da ocorrência de múltiplos desvios de trajetória (blunders). Estes desvios de trajetória impactam fortemente no risco, quando as distâncias entre aeronaves são reduzidas, pois poucos desvios de trajetória já violariam a distância mínima entre aeronaves. No entanto, quando a distância entre aeronaves é maior, são necessários vários desvios de trajetória cumulativos, cuja chance de ocorrência é bem reduzida.

Considerando o aspecto de sensibilidade do risco, variando-se as incertezas de posicionamento das três tecnologias avaliadas, foram obtidas as três curvas da Figura 5 (observe que, em ordem decrescente de incerteza de posicionamento, o ILS/PRM, o SBAS e o ADS-B).

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As três curvas são semelhantes em todas as distâncias entre pistas avaliadas, da qual se concluir é que o aumento da precisão no posicionamento da aeronave não possui impactos significativos em termos de redução de risco. Isso ocorre devido às distâncias entre as aeronaves durante as simulações de pouso serem superiores, em ordem de grandeza, em relação ao ganho de precisão obtido ao se adotar as tecnologias de maior precisão. Ou seja, uma maior precisão das aeronaves não contribui de forma a reduzir a taxa de violações de separação mínima entre aeronaves, que é a métrica de avaliação de risco no modelo proposto.

Em (MATSUYAMA, 2011), constata-se que outros fatores, tais como as incertezas na velocidade e no heading, possuem influência maior sobre o risco do que a incerteza no posicionamento da aeronave.

Esse resultado não inviabiliza o uso das tecnologias SBAS e ADS-B no contexto de controle do tráfego aéreo, pois essa medição do impacto no risco resultante foi apenas realizada em simulações de procedimento de pouso, necessitando de maiores estudos na parte de risco em outras etapas de voo, tal como na fase de cruzeiro das aeronaves, por exemplo.

7. CONSIDERAÇÕES FINAIS A expansão mundial na demanda no tráfego aéreo provoca a necessidade de se avaliarem alternativas de natureza tecnológica ou de infraestrutura para atender a expansão da malha aérea, sendo que uma destas alternativas está no uso de procedimentos ou tecnologias CSPA. Neste trabalho, foram avaliados os impactos do uso de três tecnologias CSPA (ILS/PRM, SBAS e ADS-B), com precisão no posicionamento de aeronave distinto, além da análise de sensibilidade no risco associado durante o procedimento de pouso com o uso de diversas distâncias entre pistas. Como resultados principais, verificou-se primeiramente que o aumento da precisão no posicionamento da aeronave não resultou em redução significativa no risco durante o procedimento de pouso.

Uma segunda conclusão é que a redução no risco, por meio do aumento da precisão do posicionamento da aeronave, não varia significativamente conforme muda a separação entre pistas adotada, pois a redução dos riscos provém principalmente do aumento da distância entre pistas, e não do aumento da precisão das tecnologias avaliadas.

O estudo das características dos procedimentos e tecnologias CSPA permite uma melhor avaliação dos pontos fortes e fracos da implantação de cada alternativa, de forma a auxiliar e guiar futuras linhas de pesquisa e de desenvolvimento de soluções para uso na atual infraestrutura do tráfego aéreo.

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ANÁLISE MULTICRITERIAL DE AERONAVES DE COMBATE A INCÊNDIOS FLORESTAIS Luiz Antonio Tozi NEST / ITA – Núcleo de Estudos de Sistemas de Transporte.

Marcio Fernando de Almeida Faculdade de Tecnologia de São José dos Campos Prof. Jessen Vidal.

RESUMO Existe uma grande preocupação mundial no que tange a conservação das florestas e matas mundiais. A República Federativa do Brasil possui um território de mais de 8.000.000 km² e mais de 5000 municípios, e em muitos casos não existem meios terrestres de acesso a estes municípios ou área de mata fechada. Além da capacidade de transportar passageiros e cargas as aeronaves podem ser utilizadas para monitoração visual das florestas e matas, e até mesmo como equipamento para controle e combate de incêndios florestais em áreas inacessíveis ou de difícil acesso para brigadas terrestres. Este trabalho teve como objetivo estudar a aplicação do uso de aeronaves nos incêndios florestais típicos no Brasil. O AHP foi utilizado com sucesso para promover a ponderação dos critérios de seleção dos modelos de aeronaves a serem empregados nas diferentes regiões brasileiras. Como resultado, determinou-se que os critérios de seleção considerados mais importantes foram: Carga útil com 41,5 % da importância total, a Velocidade com 29,3 % da importância total, Autonomia 18,5 % da importância total, e Custo 10,7 % da importância total. Adicionalmente, com base no ferramental de análise empregado, a aeronave BE – 200 ES de fabricação russa, foi escolhida como melhor opção de aeronave para combate a incêndios florestais no território brasileiro.

ABSTRACT There is a major global concern regarding the conservation of forests and woodlands worldwide. The Federative Republic of Brazil has a territory of more than 8,000,000 km ² and over 5000 municipalities, and in many cases there are no means of land access to these cities or areas of dense forest. Besides the ability to carry passengers and cargo aircraft can be used for visual monitoring of forests and woodlands, and even equipment for control and combat of forest fires in areas inaccessible or difficult access to land brigades. This work aimed to study the application of the use of aircraft in typical forest fires in Brazil. The AHP has been used successfully to promote consideration of the criteria for the selection of aircraft models to be used in different regions. As a result, it was determined that the selection criteria were considered more important as a payload with 41.5% of the total amount, the speed with 29.3% of the total amount, Autonomy 18.5% of the total amount, and cost 10.7% of the total amount. And based on the analysis tools employed, the aircraft BE - ES 200 of the Russian manufacturer, was chosen as the best choice of aircraft for fighting forest fires in Brazil.

1. INTRODUÇÃO A cada dia verifica-se no cenário mundial uma crescente busca pela sustentabilidade, seja ela ligada diretamente a produção de bens, produtos ou serviços, ou seja, ligada a ações de conservação dos biomas terrestres.

Uma forma preocupante de devastação das matas e florestas e que surge a uma velocidade crescente são os focos de calor que muitas vezes se transformam em incêndios que devastam áreas gigantescas de matas e florestas no mundo todo, estes incêndios podem ocorrer de forma natural, controlada ou podem ser fruto de ato criminoso.

Porém o território brasileiro conta com uma extensão continental com mais de 8.000.000 km² e mais de 5000 municípios, e em muitos casos não existem meios terrestres de acesso a estes municípios ou área de mata fechada, com base nestas informações fica claro o quanto é importante à utilização do modal aéreo como integrante fundamental na matriz de transportes brasileira.

Além da capacidade de transportar passageiros e cargas as aeronaves podem ser utilizadas para controle visual de áreas atingidas por incêndios e até mesmo como equipamento para 65

controle de focos de calor e incêndios em locais de difícil acesso para brigadas terrestres.

1.1 Objetivo Este trabalho pretende apresentar um construto, baseado na aplicação de técnica de análise multicriterial para escolha de aeronaves de controle e combate a incêndios florestais, a fim de estudar a utilização de aeronaves na mitigação dos efeitos de incêndios florestais típicos do território brasileiro.

2. METODOLOGIA A fim de cumprir os objetivos propostos, a metodologia empregada nesta pesquisa possui um olhar analítico histórico associado à uma análise quantitativa sobre a questão do combate a incêndios florestais.

Utilizou-se uma técnica analítico-histórica, que segundo Thomas e Nelson (1996), envolve estudos e avaliações que são aprofundados em informações disponíveis na tentativa de explicar o contexto de um fenômeno sendo categorizadas principalmente em histórico e filosófico.

A análise histórica caracteriza-se por investigação de elementos já ocorridos como a pesquisa que foi realizada sobre os incêndios florestais nos últimos anos, enquanto que o método analítico filosófico caracteriza-se pela investigação crítica na qual são estabelecidas hipóteses, examinando e analisando fatos existentes realizando uma síntese das evidências dentro de um modelo teórico estabelecido.

A parte quantitativa da metodologia, de grande relevância do trabalho, é associada à aplicação do Método de Análise Hierárquica (AHP – Analytic Hierarchy Process). Nesta etapa o autor selecionou critérios que foram avaliados por especialistas de Gerenciamento de Risco entrevistados com intuito de ponderar numericamente os critérios a serem considerados na definição do sistema aéreo de combate a incêndio. Cabe ressaltar que, conforme Silva (2008), quando há complexidade nos problemas de decisão, técnicas de múltiplos critérios podem ser necessárias para uma escolha final entre diferentes alternativas. Desta forma o método AHP impõe um padrão no processo de tomada de decisão baseado na divisão do problema em níveis hierárquicos para que se obtenha melhor compreensão e avaliação dos resultados.

3. REFERENCIAL TEÓRICO 3.1 Monitoramento e Sensoriamento Remoto Aplicado a Controle de Incêndios O sucesso de uma operação de combate a incêndio está intimamente ligado à descoberta do foco logo em seu início quando a área afetada ainda é pequena e mais fácil de ser controlada.

Sendo assim o monitoramento de áreas por satélite se torna extremamente importante e indispensável na constante luta contra os incêndios florestais.

Dentre as várias missões desempenhadas pelos satélites, a captação de imagens proporcionam mecanismos para detecção e localização em tempo real de focos de incêndio ativos. Isto se dá pela utilização de imagens de Sensoriamento Remoto (SR) de regiões visíveis ou pelo uso de infravermelho (LOPES, 2009).

Conforme a análise de Figueiredo (2005), o Sensoriamento Remoto pode ser definido com um processo de captação de feições e informações terrestres por meio de sensores sem qualquer contato direto com os mesmos, sendo associado a métodos e técnicas de armazenamento, 66

tratamento e análise destas informações.

O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE é o órgão designado pelo governo federal a ser o provedor de dados coletados por imagens de Sensoriamento Remoto sobre focos de calor. Aquele instituto disponibiliza bancos de dados, como o BD_QUEIMADAS que contem informações sobre foco de calor, através de imagens obtidas por diversos satélites.

3.2 Incêndios Florestais Motta (2008), diz ser possível afirmar que os incêndios florestais representam um dos grandes vilões contra a manutenção e expansão das áreas cobertas por matas e florestas, causando danos e impactos mensuráveis como a erosão e assoreamento de rios e lagos. Isto acarreta a destruição da flora podendo destruir a cobertura vegetal, húmus, eliminação de sementes, debilitação de árvores, diminuição, perca dos nutrientes e o ressecamento do solo, e também a destruição da fauna que habita a região atingida. Também, os incêndios florestais causam grandes prejuízos à biodiversidade, ao ciclo hidrológico e ao ciclo do carbono na atmosfera.

Os incêndios florestais de superfície têm sua origem em pequenos focos. Logo após o inicio do incêndio ele tende a se propagar em todas as direções de forma circular e em determinado momento pode ser influenciado pela topografia e posição do vento, conforme a Figura 1.

Figura 1: Comportamento do Fogo Com a presença de Ventos Fonte: Neto & Martins, 2009 A partir desta fase já com sua forma definida, ela compreende as seguintes partes: cabeça ou frente, flancos e cauda ou base, conforme visto na Figura 2. A cabeça ou frente possui maior velocidade que as demais partes, pois acompanha a direção do vento, os flancos se propagam perpendicularmente a cabeça do incêndio e faz a ligação à cauda, esta se propaga em direção oposta, ou seja, contra o vento por isso desenvolve pouca velocidade e pode até se extinguir em determinados casos, (MOTTA, 2008).

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Figura 2: Diferentes Partes de um Incêndio Florestal Fonte: Neto & Martins, 2009 3.3 Combate e Controle de Incêndios Lagares (2007) defende que o combate aos incêndios florestais deve ter como base um conceito primordial, onde a combustão somente poderá acontecer se existir a combinação de combustível, calor e oxigênio. Sendo assim se houver a quebra desse triangulo do fogo o incêndio poderá ser controlado e até extinto. Essa quebra poderá ocorrer de várias maneiras, a) a separação do material combustível através da abertura de aceiros, que consiste em criar faixas sem vegetação a fim de interromper a propagação das chamas, b) redução temporária do oxigênio por abafamento, e c) a redução do calor através do resfriamento com água, terra ou retardante químico.

3.3.1 Serviços aéreos especializados no combate a incêndios A utilização de serviços aéreos no combate a incêndios florestais se caracteriza como fator de sucesso, principalmente quando aplicados em fase inicial do incêndio, as aeronaves são de extrema importância para acesso a áreas de topografia difícil, quer no combate direto ou no transporte de brigadas de primeira intervenção. (MONTEIRO, 1998).

Mas vale ressaltar que a operação e uso de aeronaves no combate a incêndio utiliza o espaço aéreo nacional para o combate a incêndios e por este motivo os operadores deste tipo de serviço devem obedecer algumas regras e definições impostas pelos órgãos competentes na área de fiscalização e controle do espaço aéreo.

Os operadores podem ser órgãos também públicos como, por exemplo, o Corpo de Bombeiros ou o Sistema de Prevenção e Combate aos Incêndios Florestais - PREVFOGO ligado diretamente ao Instituto Brasileiro de Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis – IBAMA, ou até mesmo um operador privado como o caso de algumas empresas que possuem autorização da Agência Nacional da Aviação Civil – ANAC para exercer este tipo de atividade como, por exemplo: FLYONE Serviço Aéreo Especializado, Comércio e Serviços Ltda., HELISUL Táxi Aéreo Ltda. e a J.V.C. AEROTÁXI Ltda.

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Figura 3: Localização das Brigadas de Prevenção e Combate a Incêndios Florestais em 2009 Fonte: IBAMA, 2009 3.3.2 Localização Geográfica dos Incêndios No ano de 2009 com a efetiva atuação das Brigadas de Prevenção e Combate a Incêndios Florestais, foi possível observar a melhor execução dos trabalhos de prevenção e combate aos incêndios. Foram registradas 698 ocorrências de incêndios florestais pelos ROI registrados no SISFOGO, essas ocorrências se concentraram nos últimos 4 meses do ano principalmente no mês de novembro (IBAMA, 2009), indicando que os incêndios possuem comportamento sazonal. Como os incêndios são altamente relacionados a fatores climáticos (BATISTA, 2000 apud IBAMA, 2009), este resultado pode ser explicado pela escassez de chuvas do segundo semestre nas regiões Norte e Nordeste do Brasil e também pelas temperaturas máximas medias que excederam a média histórica durante quase todo o ano de 2009 nos setores central e norte do Brasil (IBAMA 2009).

Conforme se verificam na Figuras 4 o Pará foi o Estado que apresentou o maior número de 69

ocorrências de Relatórios de Ocorrências de Incêndio (209 ocorrências), seguido por Roraima (123 ocorrências) e Rondônia (120 ocorrências) e o estado do Amapá foi o que apresentou o menor índice de relatos com apenas 5 ocorrências. Com relação à extensão da área atingida, verifica-se que o Estado do Mato Grosso do Sul apresentou a maior área atingida por incêndios seguida pelos Estados do Pará e Rondônia.

Figura 4: Numero de Relatórios de Ocorrências de Incêndio e total de área queimada por estado, no ano de 2009.

Fonte: IBAMA (2009) 3.3.3 O uso de aeronaves no combate a incêndio As primeiras tentativas de uso de aeronaves no combate a incêndio se deram nos anos de 1930 e 31 em Spokane, Washington e Sacramento, nos Estados Unidos, o piloto C.J.Jensen sobrevoou incêndios florestais em um avião Hispano-Suisso aproveitado da I Guerra Mundial, adaptado com 2 pequenos tanques de água. A partir deste evento houve experiências posteriores também na Rússia, Canadá e Austrália. Porém o primeiro êxito somente veio a acontecer em 1950 no Canadá quando um avião Beaver lançou “bombas de água” (bolsas construídas em papel e plástico de 14 litros de volume cada) sobre um incêndio florestal, conseguindo então retardar o avanço das chamas, contribuindo então com o trabalho das brigadas terrestres para extinção do incêndio. A partir de então este método passou a ser referência para outras intervenções aéreas, ajudado pela oferta de aviões remanescentes do pós II Guerra Mundial, já fora de serviço, e conseqüentemente adaptada para o transporte e bombardeios de água.

Somente nos Estados Unidos da América, entre os anos de 1960 e 1988 aeronaves de todos os tipos e de diversas capacidades em tonelagem, efetuaram mais 48.000 horas de vôo por conta de atividades florestais, foram lançados aproximadamente 20 milhões de litros de água sobre mais de 1000 incêndios florestais. (INCÊNDIOS, 2010) 3.3.4 Métodos de combate O combate aéreo é comumente utilizado no controle de incêndios de copa das árvores, de grande intensidade e área com topografia de difícil acesso para brigadas terrestres. Deve-se procurar encurralar o fogo, em caso de incêndios fracos e pequenos, o ataque pode ser feito pelo método direto, como mostrado na Figura 5.

O método de ataque direto consiste no bombardeio direto às chamas, recorrendo à táctica ofensiva, sempre que possível, na cabeça do incêndio, de modo a cortar, o seu desenvolvimento, visando dominar e extinguir a frente do incêndio. (NETO & MARTINS, 2009). Neste caso as descargas de água são lançadas diretamente sobre as chamas, ou sobre os pontos mais quentes ou com atividade mais intensa.

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Figura 5. Método de Combate direto Fonte: Adaptado de Neto & Martins, 2009.

A estratégia de ataque indireto também é empregada, mas em menor proporção. Trata-se do lançamento de descargas de água adiante do incêndio, com o objetivo de obter uma linha de contenção da qual o incêndio não ultrapasse. Este tipo alcança sua máxima eficiência quando ao invés de água são utilizados retardante químicos, estabelecendo um verdadeiro corta-fogo ou reforçando os existentes. Esta técnica apresenta se mais eficiente nas regiões de cerrado e pastagens, Figura 6.

Figura 6. Método de Combate Indireto Fonte: Adaptado de Neto & Martins, 2009 3.3.5 Monitoração Aérea Armada Neto & Martins (2009) salientam que a utilização de aviões bombardeiros com tanque carregado de agentes extintores nas missões de vigilância em locais mais susceptíveis aos incêndios florestais representam um fator positivo no resultado do combate a incêndios, pois possibilita atuação imediata nos estágios iniciais do fogo.

4. UTILIZAÇÃO DE AERONAVES NO COMBATE A INCENDIOS FLORESTAIS Este capítulo tem como propósito verificar quais critérios influem nas decisões de escolhas de aeronave para combate a incêndios florestais. Foi utilizado o ferramental AHP, que permite encontrar através de uma seleção, a melhor escolha entre as alternativas sobre variados critérios e valores. Para definição dos critérios e alternativas a serem avaliadas empregou-se uma extensa busca na literatura específica.

4.1 Definição de Critérios para a Seleção Aeronaves de Combate a Incêndios A partir da revisão de literatura específica, verificou-se que Neto & Martins (2009), destacam que a utilização dos meios aéreos deve cumprir os seguintes objetivos táticos em sua missão: a) Monitoração aérea armada; 71

b) Retardar a propagação do incêndio até a chegada de brigadas terrestres; c) Parar a propagação do incêndio nascente ou não em complementaridade com meios terrestres; d) Combater focos de incêndio secundários; e) Dominar o incêndio; f) Garantir a segurança das pessoas e dos bens; g) Observar, informar e guiar; Os resultados obtidos com o emprego de meios aéreos no combate a incêndios são a resultante da combinação entre suas vantagens e limitações. São vantagens: velocidade, flexibilidade de emprego; capacidade suplantar os problemas das acessibilidades terrestres; além de proporcionarem uma excelente plataforma de visão privilegiada. Por outro lado, suas limitações estão relacionadas aos seus limites de emprego como: as exigências técnicas e do meio como vento, visibilidade, relevo, obstáculos e os limites humanos.

Assim, com base na literatura revista, a análise para seleção do modelo de aeronave para combate a incêndio será estruturada a partir de quatro critérios definidos na Tabela 1: Tabela 1: Descrição dos Critérios para Avaliação do Modelo de Aeronave a Ser Empregado no Combate a Incêndios Critérios

Descrição

Carga Útil

Representa a capacidade de carga da aeronave, a quantidade de produto extintor que ela será capaz de transportar Representa a velocidade de operação da aeronave Representa a quantidade de quilômetros a aeronave é capaz de percorrer sem reabastecimento de combustível Representa o custo de aquisição da aeronave

Velocidade Autonomia Custo

Fonte: Elaborado pelo Autor 4.2 Apresentação de alternativas de aeronaves de combate a incêndio Segundo Neto & Martins (2009), os modelos de aeronaves podem ser classificados em função da sua capacidade de armazenagem e transporte de água ou retardante químico conforme ilustra a Tabela a seguir.

Tabela 2. Tipos e Capacidade em litros de Água por Categoria de Aeronave Descrição Avião Ligeiro Avião Médio Avião Pesado

Bombardeiro Bombardeiro

Bombardeiro

Código

Aplicação

AVBL

Incêndios em fase inicial; Vigilância Aérea, Áreas com Raio <= 35 km

AVBM

AVBP

Incêndios de Grande Porte Superfícies de água utilizáveis, num raio de 30 km do incêndio, descargas por avião com intervalo não superior a 15 minutos.

Capacidade.

Mínima (L)

Capacidade.

Máxima (L)

~1500

3000

3000

5000

5000

-

Fonte: Adaptado de Neto e Martins (2009) Em consulta aos fabricantes de aeronaves foi possível encontrar alguns modelos de aeronave disponíveis no mercado, foram desconsiderados os modelos fora de linha. A Tabela 3 indica as alternativas a serem consideradas no modelo de decisão empregado nesta pesquisa.

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Tabela 3: Fabricantes, Modelos de Aeronaves, Classificação de Tipo, Especificações Técnicas e Custo MODELO Tipo de aeronave Carga Útil (L) Velocidade (km/h) Autonomia (km) Custo Total US$

MP 415 SUPERSCOOPER AVBP 6.150 333 2100 26.000.000,00

BE - 200 ES AVBP 12.000 560 4700 34.500.000,00

ATF 802 F AVBM 3.000 201 640 900.000,00

IPANEMA EMB 202 AVBL 950 222 968 250.000,00

Fonte: Elaborado pelo Autor 4.3 Aplicação do Método de Análise Hierárquica (AHP) 4.3.1 Descrição do Modelo referentes ao Método AHP O AHP segundo Madeira (2004), é um método que permite identificar a melhor alternativa sobre múltiplos critérios. Este método foi desenvolvido pelo professor Thomas L. Saaty, em meados da década de 70, e tem como princípio para a escolha de uma decisão a experiência e conhecimento de pessoas. O método AHP é baseado na estruturação de níveis hierárquicos, ou seja, o processo permite estruturar qualquer problema, com diversos critérios, avaliadores e alternativas.

4.3.2 Execução e Resultados do Modelo referentes ao Método AHP A aplicação do método AHP, assim como a demonstração de seus resultados estará dividida em etapas: montagem da estrutura hierárquica, identificação e avaliação dos especialistas para a aquisição de dados, síntese dos valores obtidos dos julgamentos, calculando cada uma das alternativas em relação ao objetivo principal e por fim a obtenção dos resultados.

4.3.3 Montagem da Estrutura Hierárquica Nesta etapa são classificados os elementos que farão parte da estrutura hierárquica do problema proposto.

4.3.4 Identificação e Avaliação dos Especialistas O próximo passo é o julgamento dos avaliadores. Nesta etapa, realizada através de entrevistas pessoais em maio de 2011, os decisores analisam par a par cada elemento da estrutura, de acordo com os seus conhecimentos. Em seguida, anotam-se as avaliações nas matrizes de comparação.

4.3.5 Procedimentos e Cálculos para se Adquirir o Objetivo Principal Os resultados referentes aos conhecimentos e preferências dos entrevistados foram colhidos através da aplicação da escala fundamental criada por Saaty. Os procedimentos metodológicos empregados neste trabalho para obtenção do objetivo principal proposto no AHP foram realizados em quatro etapas: a)Normalização das matrizes; b)Encontro das médias locais; c)Obtenção do valor da razão de consistência; d)Encontro das médias globais.

4.4 Obtenção dos resultados Seguindo o estabelecido neste capítulo, foram obtidos os resultados das análises realizadas através de entrevista com especialista em sistema de antiincêndio. A Figura 7 apresenta de forma sintética a estrutura hierárquica do modelo.

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Figura 7: Estrutura Hierárquica Fonte: Elaborado Pelo Autor 5. ANÁLISE DOS RESULTADOS A análise dos resultados se inicia com a avaliação das pontuações resultantes da comparação par a par dos critérios principais.

Avaliando o critério Carga Útil, fator que obteve 41,5% da importância relativa total na decisão, o modelo de aeronave que atingiu a maior pontuação foi o BE – 200 ES alcançando 55% da preferência relativa a esse fator, seguido pelo modelo MP 415 Superscooper 28%.

Para o critério Velocidade, fator que obteve 29,3% da importância relativa total na decisão, o modelo que apresentou a maior pontuação foi o BE – 200 ES alcançando 57% da preferência relativa a esse fator, seguido pelo modelo MP 415 Superscooper, com 26% da preferência.

O modelo que apresentou a maior Autonomia, fator que obteve 18,5% da importância relativa total na decisão, foi o BE – 200 ES alcançando 58% da preferência relativa a esse fator, seguido pelo modelo MP 415 Superscooper, com 29% da preferência.

No ultimo critério avaliado, o Custo, fator com 10,7% importância relativa total na decisão, o modelo que se destacou foi o Ipanema EMB 202 com 54% preferência relativa a esse fator, seguido pelo modelo ATF 802 F, com 34% da preferência.

Como resultado, verifica-se através da Tabela 4 que a melhor escolha de modelo para o Combate e Controle de Incêndios é, com base no ferramental de análise empregado, a aeronave BE – 200 ES da fabricante russa Beriev.

Tabela 4. quadro resumo dos fatores de escolha entre modelos de aeronaves FABRICANTE MODELO Carga Útil (L) Velocidade (KM/h) Autonomia (KM) Menor Custo Melhor Escolha

BERIEV BE - 200 ES 0,55 0,57 0,58 0,04 0,51

BOMBARDIER MP 415 Superscooper 0,28 0,26 0,29 0,08 0,25

EMBRAER IPANEMA EMB 202 0,07 0,08 0,08 0,54 0,13

AIR TRACTOR ATF 802 F 0,10 0,08 0,05 0,34 0,11

Fonte: Elaborado Pelo Autor.

5.1 Aplicação do modelo seleção de aeronaves ao caso brasileiro.

Adicionamente, segundo Neto & Martins (2009), a seleção do meio aéreo deve estar condicionada a situação do incêndio, por exemplo, as aeronaves AVBL (Avião Bombardeiro Ligeiro) ou AVBM (Avião Bombardeiro Médio) devem ser preferencialmente empregadas no combate a incêndios nascentes ou em missões de monitoração aérea, sendo indicado com área de operação um círculo de 35 km de raio e centro na Base de Apoio ou pista temporária a partir da qual estão a operar. Já as aeronaves AVBP (Avião Bombardeiro Pesado) podem ser deslocados para qualquer ponto do país, e usam superfícies de água nos rios, barragens e no mar para se abastecerem de água.

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As aeronaves da categoria AVBL podem ser utilizadas em todo território nacional com o objetivo de monitoração armada e combate de incêndios nascentes ou locais com menor índice de incêndios como os estados de Maranhão, Bahia, Roraima e Amapá que juntos sofreram a queima de pouco mais de 600 hectares de florestas e matas no ano de 2009, e neste caso o modelo indicado seria o Ipanema EMB 202 da fabricante brasileira EMBRAER. As aeronaves de categoria AVBP podem ser aplicadas em estados como Roraima, Mato Grosso, Tocantins e Amazonas que tiveram aproximadamente 7000 hectares de matas e florestas devastadas pelos incêndios florestais em 2009. O melhor modelo para esta região é, com base no ferramental de análise empregado o MP 415 Superscooper da fabricante canadense Bombardier, pois é capaz de carregar pouco mais de 6000 litros de produto extintor. Os modelos de aeronave BE – 200 ES da fabricante russa Beriev devem ser posicionados em estados com maior área atingida pelos incêndios florestais, como os estados de Mato Grosso do Sul e Pará, que juntos foram palco de incêndios que atingiram mais de 36000 hectares. Além disso, essas aeronaves AVBP poderiam dar apoio e cobertura aos Estados da União que adotarem aviões da categoria AVBL. 6. CONCLUSÕES Este trabalho procurou evidenciar a importância da monitoração, controle e combate aos incêndios florestais como forma de promover a sustentabilidade dos recursos naturais, levando em conta que apenas no ano de 2009 foram devastados mais 44000 hectares de florestas e matas brasileiras.

O uso de aviões no combate a incêndios é um diferencial na preservação da fauna e flora, contribuindo para a sustentabilidade destes recursos. Dentre as utilidades das aeronaves podese destacar o trabalho de prevenção como ferramenta de monitoração aérea, que voando a baixa altitude oferece visão privilegiada de extensas áreas com riscos de incêndio, bem como o controle de incêndios nascentes em locais de difícil acesso para brigadas terrestres, e o combate de incêndios de proporção alargada onde as brigadas ainda não alcançaram o devido controle da situação.

O método AHP foi utilizado com sucesso para promover a ponderação das características dos modelos de aeronaves a serem empregados nas diferentes regiões brasileiras. Foram comparados critérios de seleção de aeronaves para facilitar a escolha entre diferentes modelos de aeronaves disponíveis. Como resultado, foi possível hierarquizar os critérios de seleção como Carga útil (0,415), Velocidade (0,293), Autonomia (0,185) e Custo (0,107).

Através da técnica proposta, verificou-se que de forma geral o avião que melhor satisfez o critério Carga Útil (0,415), foi o BE – 200 ES alcançando (0,55). Já o critério Velocidade (0,293) o modelo que apresentou a maior pontuação foi o BE – 200 ES alcançando (0,57). O modelo que apresentou a maior Autonomia (0,185) foi o BE – 200 ES alcançando (0,58). No último critério avaliado, o de Custo (0,107), o modelo que se destacou foi o Ipanema EMB 202 com (0,54). Com base no ferramental de análise empregado, a aeronave BE – 200 ES da fabricante russa Beriev, foi escolhida como melhor opção de aeronave para combate a incêndios florestais.

Entretanto a seleção de aeronaves de controle e combate de incêndios devem possuir características especificas de acordo com a missão a executar. Quando a aeronave está destinada a missão de monitoração e controle, esta deve oferecer boa autonomia e velocidade, já as aeronaves com a missão de combate a incêndios devem possuir boa capacidade de carga 75

útil, ou seja, carregar grande quantidade de produto extintor em seus tanques e uma boa velocidade de operação, com o objetivo de produzir ataques massivos e superdimensionados.

Assim, a uma aplicação do modelo obtido de seleção de aeronaves ao caso brasileiro pode ser proposta. As aeronaves da categoria AVBL podem ser selecionadas em todo território nacional com o objetivo de monitoração armada e combate de incêndios nascentes ou locais com menor índice de incêndios. As aeronaves de categoria AVBP podem ser selecionadas como auxiliares a monitoração ou como combatentes quando a distância do local de reabastecimento for superior a 30 km do local do incêndio.

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AVALIAÇÃO DE RISCO DA TECNOLOGIA ADS-B PARA VIGILÂNCIA DO ESPAÇO AÉREO CONTROLADO POR MEIO DE SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL Vitor Araujo Romera – vitor.romera@usp.br João Batista Camargo Júnior – joaocamargo@usp.br Escola Politécnica – Universidade de São Paulo.

GAS – Grupo de Análise de Segurança.

RESUMO O ADS-B (Automatic Dependent Surveillance – Broadcast) representa a aplicação para vigilância do espaço aéreo pertencente ao paradigma CNS/ATM (Communication, Navigation, Surveillance / Air Traffic Management), sendo um dos elementos da rede ATN (Aeronautical Telecommunications Network). Este trabalho apresenta um plano de ensaios para análise de risco por simulação computacional de um sistema de vigilância do espaço aéreo controlado, utilizando os protocolos de comunicação referentes à aplicação ADS-B em tempo acelerado. Tem-se o objetivo de levantar métricas referentes à detecção de situações de risco em manobras de aproximação a um aeródromo, considerando a utilização e a não-utilização da técnica de multilateração pelo método TDOA (Time Difference of Arrival). Por se tratar de uma abordagem inicial, ao final deste trabalho são apresentadas as expectativas com relação aos resultados dos ensaios.

ABSTRACT The ADS-B (Automatic Dependent Surveillance - Broadcast) represents the airspace surveillance application belonging to CNS / ATM paradigm (Communication, Navigation, Surveillance / Air Traffic Management), being one network element of ATN (Aeronautical Telecommunications Network). This paper presents a test plan for risk analysis by computational simulation of a surveillance system of controlled airspace, using the communication protocols relating to ADS-B in accelerated time. The objective of this work is to assess metrics to detect hazards in aerodrome approach procedures, considering the use and the non-use of the multilateration method TDOA (Time Difference of Arrival). As this is an initial approach, at the end of this paper are presented the expectations related to the test results.

1 INTRODUÇÃO Com o intuito de modernizar os meios e tecnologias para controle do espaço aéreo, aumentando a capacidade das rotas e aeródromos com a devida segurança, a ICAO iniciou em meados da década de 1980 um estudo de novos conceitos encabeçado por um comitê denominado FANS (Future Air Navigation Systems). Do término dos trabalhos em 1993 (ICAO, 2002), surgiu o paradigma CNS/ATM (Communication, Navigation, Surveillance / Air Traffic Management), determinando novos meios de comunicação por enlace de dados mediante a rede ATN (AeronauticalTelecommunication Network), a utilização de navegação pela tecnologia GNSS (Global Navigation Satellite System) e meios de vigilância que combinam as tecnologias de comunicação e navegação. A aplicação de Vigilância Dependente Automática (Automatic Dependent Surveillance – ADS) utiliza os dados de navegação via satélite combinados com dados relativos à velocidade, altura e proa da aeronave, enviando o conjunto de dados ao Controle de Tráfego Aéreo por meio do enlace de dados proporcionado pela rede ATN. Neste trabalho irá ser tratado um método de avaliação de risco, por intermédio de aplicações para simulação computacional, da aplicação ADS-B, sendo o sufixo ‘B’ referente ao envio dos pacotes por broadcast, o que significa que os pacotes de dados poderão ser captados por qualquer equipamento capaz de ler os pacotes. Nos ensaios serão levados em consideração o tratamento dos pacotes de dados de vigilância, a qualidade dos dados enviados, a disponibilidade dos dados de navegação e a possibilidade do uso do método TDOA (Time

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Difference of Arrival) para multilateração, para os casos onde se pretende simular perdas de alvo.

2 A APLICAÇÃO ADS-B Segundo a patente registrada do ADS de Drouilhet, Jr., et al.(1996), que define a aplicação em meio de transmissão por modo S, a aplicação de vigilância dependente automática consiste apenas de um navegador GPS, de um transmissor e de um receptor. Basicamente, a aplicação ADS tem por finalidade substituir, de forma parcial, os meios de vigilância por radar primário, cuja operação é mais propensa à perda de alvos, à detecção de alvos falsos e à ocorrência de áreas não cobertas.

Segundo ICAO(2006), os objetivos principais da aplicação ADS são: 1. A aplicação ADS permite a cobertura de áreas oceânicas e continentais desprovidas de radares primários pela utilização de dados oriundos de cobertura via satélite; 2. A aplicação ADS-B (broadcast) representa a possibilidade de disseminação dos dados de posicionamento a todos os equipamentos providos de um receptor ADS. Com isso, permite-se a visualização dos dados por demais aeronaves, o que possibilita a diminuição nos valores de separação mínima entre as aeronaves; 3. A aplicação ADS utiliza dados padronizados para troca de informações, o que permite a interpretação dos dados e a identificação de falhas; 4. A aplicação ADS possibilita a implementação de melhorias na utilização do espaço aéreo, assim como cria alternativas de procedimentos em situações de perigo; Os meios de comunicação por radar secundário (utilização do transponder) continuam em operação, tendo sua cobertura aumentada de forma gradual. A utilização do modo S como datalink permite a vigilância pela aplicação ADS-B em alto desempenho, sendo recomendado seu uso em viagens internacionais. Além do modo S, o ADS-B pode operar com datalinks dos padrões UAT (Universal Access Tranceiver) e VHF modo 4 (VDL4) (ICAO, 2003) com o intuito de aumentar os níveis de disponibilidade do sistema de vigilância do espaço aéreo controlado.

2.1

Estruturação dos Pacotes de Dados da Aplicação ADS

No paradigma CNS/ATM, a troca de informações referentes à vigilância ocorre por meio da rede ATN. A formatação dos pacotes é dependente do padrão de datalink utilizado, porém, os dados enviados devem seguir as exigências da ICAO (International Civil Aviation Organization). Sendo assim, os dados referentes à aplicação ADS seguem estruturas definidas, tanto nas mensagens ar-terra quanto nas mensagens terra-ar, podendo inclusive utilizar os padrões e protocolos ISO/OSI (ICAO, 2010). As categorias de dados provenientes da aeronave, padronizados para comunicação via UAT, são apresentadas na Tabela 1 a seguir (ICAO, 2006).

Tabela 1: Elementos do pacote de dados referentes à aplicação ADS. Estrutura de Dados da mensagem n.º Bytes Cabeçalho (Header– HDR) 4 Vetor de estado (State Vector– SV) 13

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Status de modo (Mode Status– MS) Vetor auxiliar de estado (Aux. State Vector – AUX SV) Estado de alvo (Target State – TS) Mudança de trajetória +0 (TrajectoryChange +0 – TC+0) Mudança de trajetória +1 (TrajectoryChange +1 – TC+1)

12 5 4 12 12

Resumidamente, o empacotamento dos dados da aplicação ADS-B no UAT possui um cabeçalho de 4 bytes, para identificação da mensagem, e de um endereço identificador do emissor da mensagem. O cabeçalho é seguido de um vetor de estado. O vetor de estado contém os dados de posicionamento da aeronave e as velocidades horizontal e vertical. O campo Status de modo representa o estado de operaçãoda aeronave. Neste campo é identificado se a aeronave opera de forma emergencial ou com alguma restrição (por exemplo: baixa autonomia). O vetor auxiliar de estado é utilizado quando podem ser informados valores relacionados a outro tipo de medição da altitude ou da velocidade. O estado de alvo se refere ao posicionamento alvo da aeronave, ou seja, quais níveis de altitude e proa foram designados pelo controle de tráfego aéreo para a referida aeronave. Os campos TC+0, TC+1 são referentes a possíveis inserções futuras de informações no protocolos, sendo, portanto, desconsiderado na leitura do pacote.

De forma mais detalhada, a Figura 1 mostra como essas categorias de informações são dispostas no pacote de dados provenientes do ar (aeronaves) para a aplicação ADS-B utilizada no padrão de datalink UAT. Drouilhet, Jr., et al. (1996) apresenta a estruturação dos dados referentes ao ADS com relação ao datalink modo S. A Figura 2 apresenta a estrutura de dados do pacote de dados referente à mensagem enviada de um posto fixo em terra também para o padrão UAT.

Figura 1: Estruturação dos pacotes de dados oriundos de aeronave referentes à aplicação ADS (ICAO, 2006)

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Figura 2: Estruturação dos pacotes de dados oriundos de estação terrestre referentes à aplicação ADS (ICAO, 2006).

3 MULTILATERAĂ&#x2021;Ă&#x192;O O mĂŠtodo de vigilância do espaço aĂŠreo por multilateração consiste no cĂĄlculo do posicionamento de uma aeronave alvo a partir do posicionamento relativo desta aeronave com pelo menos trĂŞs pontos conhecidos (dependendo das variĂĄveis conhecidas). O mĂŠtodo convencional se utiliza de antenas fixas, de modo a se obter as coordenadas com relação ao posicionamento das antenas. Desta forma, o mĂŠtodo por multilateração elimina a necessidade de inserção de equipamentos de vigilância radar, diminuindo os custos para que seja assegurada a vigilância de uma regiĂŁo aĂŠrea especĂ­fica (Yang, Baldwin, & Smith, 2002).

O cĂĄlculo das coordenadas do alvo ĂŠ feito por meio do mĂŠtodo TDOA (Time Difference of Arrival), similar ao mĂŠtodo utilizado para posicionamento via satĂŠlite (GPS / GNSS), consistindo no cĂĄlculo do posicionamento (Xi, Yi,,Zi) da aeronave alvo a partir da velocidade do sinal v e do tempo de resposta â&#x2C6;&#x2020; t com relação aos pontos emissores. Sendo assim, tem-se que o posicionamento ĂŠ dado pela equação:

â&#x2C6;&#x2014; â&#x2C6;&#x2020; Para cada um dos trĂŞs pontos de referĂŞncia se obtĂŠm esta equação, de modo a permitir o cĂĄlculo de (Xi, Yi,Zi) por um sistema de equaçþes simples.

4 METODOLOGIA DE PESQUISA Para obtenção de resultados se pretende realizar uma sÊrie de simulaçþes em meio computacional cujos resultados possuem cunho quantitativo. Uma plataforma preparada para ensaios em Sistemas Críticos irå auxiliar na coleta de dados numÊricos que serão comparados com os resultados obtidos em outras pesquisas realizadas pelo grupo (Vismari, 2007).

A plataforma de ensaios permitirĂĄ a leitura de diversos dados ligados a fatores influentes oriundos de simuladores de voo, sendo coletados dados relativos ao desempenho da aeronave, ao ambiente externo (condiçþes meteorolĂłgicas, ventos, nuvens) e ao trĂĄfego da ĂĄrea de aproximação a ser contemplada para anĂĄlise â&#x20AC;&#x201C; ĂĄreas que compreendem de forma preferencial

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os arredores de um aeródromo, onde há a ocorrência de pousos e decolagens (o que caracteriza variações de altitude e a realização de manobras de aproximação e arremetidas) e onde geralmente há pontos de orientação das aeronaves em cruzeiro.

A visualização da situação de espaço aéreo simulada na região compreendida para ensaios será feita por intermédio de um software para monitoramento a ser desenvolvido, cujas funções principais são de observação e supervisão. A Figura 3 a seguir ilustra a estrutura a ser montada para que sejam criados os ambientes propostos e coletados os dados quantitativos para realização da análise.

Figura 3:Estrutura do simulador de supervisão e vigilância para análise do espaço aéreo controlado.

Analisando a Figura 3, percebe-se que o sistema de monitoramento (aqui denominado como ‘Sistema Monitor’) possui dois módulos distintos: o Módulo de visualização representa a interface de visualização utilizada pelos controladores de tráfego aéreo (Air Traffic Controllers – ATCo) para monitoramento do espaço aéreo. Desta forma, cada aeronave presente na região será representada por um ponto no display de visualização, juntamente de seus dados referentes à identificação da aeronave, proa, altitude, velocidade e demais informações obtidas por meio da aplicação ADS-B. Pelo módulo de visualização também será permitida a verificação das informações contidas no plano de voo da referida aeronave. O Módulo de Supervisão será responsável pela identificação de ocorrências de risco no espaço aéreo simulado. Estas ocorrências, aqui denominadas como ‘situações de interesse’, estão relacionadas às métricas de análise definidas em seções posteriores. A partir das ocorrências detectadas pelo módulo de supervisão serão calculadas as métricas para análise dos níveis de segurança da área do espaço aéreo simulado. Outro ponto importante é a possibilidade de configuração dos cenários de análise com opções para determinação de áreas de separação mínima, representação da área de risco referente à aeronave, verificação do cumprimento do plano de vôo, visualização de informações provenientes do simulador de vôo - de modo a se

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obter fatores probabilísticos de risco, ou seja, considerar variáveis atreladas ao ambiente externo e às condições de condução da aeronave.

Inerente ao processo de implementação do ambiente de simulação estáa determinação do(s) cenário(s) a serem abordados nesta pesquisa, que devem contemplar as manobras cotidianas de grande risco, o que inclui os procedimentos de pouso das aeronaves.Deve ser especificado tambémcada ensaio para obtenção de resultados com relação a um cenário.

A execução dos ensaios em simulação deve ser feita em tempo acelerado, de maneira que seja possível observara ocorrência das situações de risco pré-definidas e alterações nos níveis de segurança, já que a ocorrência de situações de real insegurança no espaço aéreo controlado é da ordem de 10-8 ocorrências por voo (Blom, Bakker, Everdij, & van der Park, 2003).

Os resultados de cada ensaio serão armazenados em um arquivo de texto no formato de relatório para que possam ser processados e analisados por ferramentas de plotagem gráfica (como o MatLab ou o SciLab), sendo possível a comparação com os demais resultados referentes a outras pesquisas do grupo.

4.1

Ambiente de Experimentação

O ambiente de experimentação consiste basicamente dos três elementos indicados na Figura 3: A ferramenta de simulação de vôo; a plataforma para ensaios em sistemas críticos e o Sistema Monitor a ser desenvolvido para este projeto de pesquisa.

As seções subseqüentes descrevem de forma mais detalhada a operação de cada um dos elementos citados, assim como a integração e a comunicação entre eles.

4.1.1 Simulador de Voo Existem diversos aplicativos para simulação de voo disponíveis no mercado, cada qual com características e finalidades diferentes. Entre essas características, são destacadas: maior grau de reprodução de situações do espaço aéreo controlado, priorização da parte física relativa à aeronave, atuação de agentes externos como ventos e chuvas sobre a aeronave.

Dentre os simuladores presentes no mercado, pretende-se utilizar um dos aplicativos citados a seguir: •

Flight Simulator (FS), da Microsoft, cuja finalidade é inserir o usuário no contexto relativo aos procedimentos no espaço aéreo controlado. Por isso, o aplicativo prioriza a simulação dos procedimentos de voo, além de possibilitar a adição de condições adversas em termos meteorológicos, a injeção de falhas em diversos componentes da aeronave e a captação de uma grande coleção de dados referentes não só à aeronave, como também ao ambiente externo através de um aplicativo, também desenvolvido pela Microsoft, de nome SimConnect. O SimConnect possui interfaces próprias para o FS, além de bibliotecas para programação na plataforma de desenvolvimento MS Visual Studio.

•

FlightGear(FG), simulador open source cujo foco é na simulação da operação da aeronave, i.e., na resposta dada pela aeronave a cada comando ou manobra feitos pelo usuário, levando em consideração fatores externos como vento, nuvens, turbulências. O

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FlightGear também permite a captação dos dados relativos à aeronave para que sejam trabalhados externamente.

•

X-Plane (XP), concorrente direto do FS, possui menos aberturas para leitura ou escrita de dados, porém possui maior nível de personalização de situações que envolvam condições de tempo adversas ou panes na aeronave.

4.1.2 Plataforma de Ensaios – O PIpE-SEC A Plataforma Integrada para Ensaios em Sistemas Embarcados Críticos (Gil, et al., 2009) é constituído de um computador especializado na captação e processamento de dados de diversas fontes de forma paralela, de forma a permitir a execução de experimentos computacionais com interação entre essas fontes. No caso deste experimento, o PIpE-SEC permite que sejam ligados simuladores de voo de forma simultânea, a fim de possibilitar a análise do comportamento de cada aeronave, assim como a interação entre elas no espaço aéreo simulado.

Interno a esta plataforma, um módulo aplicativo é responsável pela captação de dados dos diversos simuladores de voo com a finalidade de uniformizar a estrutura de dados para leitura das variáveis relacionadas à aeronave em curso, ou seja, o software cria uma abstração de nome ‘Aeronave’, de forma que os dados captados possuam a mesma estrutura independentemente do simulador utilizado para os ensaios, como pode ser visto na Figura 4.

O mesmo acontece com as variáveis relacionadas às condições de navegação no espaço aéreo simulado e com as ordens de usuário para atuação na aeronave.

Figura 4: Leitura dos dados dos simuladores de voo pela plataforma de ensaios.

4.1.3 Sistema Monitor O Sistema Monitor terá por responsabilidade a captaçãodos dados provenientes da plataforma de ensaios, tratando as informações contidas no módulo de visualização de maneira a atualizálasem umintervalo de tempo específico pré-determinado. Outra responsabilidade do Sistema Monitor é a verificaçãodas ocorrênciasligadas às situações de interesse por intermédio do módulo de supervisão.

Um ponto importante a ser salientado é a sincronização do tempo de simulação (que possui perfil acelerado) com o tempo utilizado para visualização. O Sistema Monitor deve utilizar a ordem de tempo configurada no simulador para amostragem ao usuário pelo display.

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5

ENSAIOS

O propósito dos ensaios é a obtenção das métricas que determinam os resultados quantitativos deste trabalho científico. As métricas aqui determinadas se emparelham com as métricas utilizadas em Vismari (2007), sendo que este experimento compreende a comparação dos resultados obtidos, utilizando-se meios distintos de metodologia e ambiente.

A seguir são listadas as métricas oriundas de Vismari(2007). Posteriormente serão listadas métricas de avaliação adicionais, para complementação do trabalho de pesquisa, aproveitando-se das ferramentas utilizadas para obtenção dos resultados.

•

Exposição à separação mínima:Valor definido pelo intervalo de tempo na aproximação onde a distância entre as aeronaves ultrapassou o limite mínimo;

•

Grau de exposição à perda de separação mínima: Valor definido pela percentagem de tempo na aproximação onde a distância entre as aeronaves ultrapassou o limite mínimo (separação mínima);

•

Volume de conflitos detectados: Número de extrapolações do limite de separação mínima detectados pelo Sistema Monitor.

Salienta-se que o Sistema Monitor tem como característica a identificação, a detecção e a apresentação de todas as ocorrências de extrapolações do limite de separação mínima (extrapolações essas denominadas AIRPROXes), sendo registrado o tempo de duração de cada AIRPROX, assim como a quantidade de AIRPROXes detectados. Pode ocorrer um atraso na detecção e na apresentação de um AIRPROX no displaydecorrente da taxa de amostragem referente à captação dos dados de simulação. Sendo assim, pretende-se avaliar a razão entre o tempo de ocorrência do AIRPROX com relação ao tempo de apresentação desta ocorrência ao ATCo pelo Sistema Monitor (Exposição à perda de separação mínima não apresentada).

As métricas adicionais de avaliação são oriundas dos erros relacionados ao posicionamento e à navegação da aeronave. Estes valores inclusive são utilizados para determinação dos valores de confiabilidade, disponibilidade e de segurança do espaço aéreo. A análise destes valores é feita pela relação com o paradigma convencional de controle do espaço aéreo, por meio de radares primários e equipamentos radiogoniométricos (radioauxílios): • • • •

Exatidão dos dados de posicionamento (GNSS), originários do simulador; Exatidão dos dados de velocidade, originários do simulador; Exatidão dos dados de altitude, originários do simulador; Atraso referente à resposta da rede ATN, decorrentes de (Gil F. O., 2011).

Para cada ensaio pretende-se variar os valores das métricas (exatidões, erros e atrasos), as probabilidades de falhas (panes mecânicas) e as probabilidades de não detecção de AIRPROXes. Desta forma, se espera realizar um grande volume de experimentos de forma a resultar em um conjunto de resultados consistente.

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6 CONCLUSÕES Espera-se que as simulações computacionais propostas neste artigo possam contribuir no sentido de valorizar ainda mais as avaliações relacionadas ao sistema de vigilância do espaço aéreo controlado, já realizadas no grupo de pesquisa.

Esse aumento na contribuição esperada pode ser considerado consequência da utilização de fatores probabilísticos com relação a falhas em aeronaves, fatores meteorológicos e fatores de cobertura representados pelas tecnologias de multilateração e pela vigilância secundária pelo modo S. Outros dados considerados são os tempos para envio e recebimento de mensagens pela rede ATN, assim como a possibilidade de perda de pacotes.

Desta forma conclui-se que o método tem grandes possibilidades de contribuir com as pesquisas relacionadas à análise de risco das aplicações no paradigma CNS/ATM. Finalizando, gostaria de agradecer ao INCT-SEC (Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Sistema Embarcados críticos), ligado ao projeto FAPESP 08/57870-926 e ao projeto CNPq 573963/2008-8.

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CITAÇÕES

Blom, H., Bakker, B., Everdij, M., & van der Park, M. (2003, July 29). Stochastic Analysis Backgound of Accident Risk Assessment for Air Traffic Management. EU IST Programme.

Drouilhet, Jr., P. R., Knittel, G. H., & Orlando, V. A. (1996). Patent No. 5570095. United States.

Gil, F. O., Camargo Junior, J., Almeida Junior, J. R., Vismari, L., Cugnasca, P., Gimenes, R. V., et al. (2009). PIPE-SEC: Platform for Testing and Validation of the Operation of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in Controlled Airspace. VIII SITRAER/II RIDITA, (pp. 508-521). São Paulo.

Gil, F.O. (2011). Metodologia de avaliação de segurança das comunicações entre controlador e piloto via enlace de dados (CPDLC) aplicada em áreas terminais. São Paulo: Escola Politécnica da Universidade de São Paulo.

ICAO. (2002). Doc 9750 AN/963 - Global Air Navigation Plan for CNS/ATM Systems.

ICAO. (2003). ADS-B Study and Implementation Task Force.

ICAO. (2006). Doc 9861 AN/460 - Manual on the Universal Access Transceiver (UAT).

ICAO. (2010). Doc 9880 AN/466 - Manual on Detalied Technical Specifications for the Aeronautical Telecommunication Network (ATN) using ISO/OSI Standards and Protocols. Part II - Ground-Ground Applications - Air Traffic Services Message Handling Services (ATSMHS).

Vismari, L. F. (2007). Vigilância Dependente Automática no Controle de Tráfego Aéreo: Avaliação de Risco Baseada em Modelagem em Redes de Petri Fluidas e Estocásticas. São Paulo: Escola Politécnica da Universidade de São Paulo.

Yang, Y., Baldwin, J., & Smith, A. (2002). Multilateration Tracking and Synchronization Over Wide Areas. Radar Conference, (pp. 419-424).

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Como as companhias aéreas decidem o tamanho das aeronaves no mercado brasileiro?

Estudo dos determinantes e projeções para a próxima década Thyago Silva Hermeto Instituto de Tecnologia Aeronáutica – ITA thyago.hermeto@petrobas.com.br

Resumo As companhias aéreas que operam no mercado brasileiro detêm o seguinte questionamento, em função das seguintes condições de contorno: (1) considerando apenas o crescimento orgânico a uma taxa de 11,8%/ano no período 2003-2008 de movimentação de passageiros, (2) considerando a limitação física dos principais aeroportos (3) considerando que a velocidade de realização de obras em infraestrutura aeroportuáriavem se demonstrado aquém de acompanhar a velocidade do crescimento da demanda – qual deve ser o perfil ideal para a frota de aeronaves das companhias: aeronaves menores comperfil similar a Embraer (disponibilidade de assentos de 100 passageiros) ou aeronaves do perfil Airbus ou Boeing (disponibilidade superior a 140 assentos)?

A fim de sanar tal indagação, realizou-se um estudo econométrico, através de uma regressão do tamanho médio de aeronaves utilizadas no Brasil. A etapa média praticada pelas companhias aéreas é a variável que ocasiona a escolha por aeronaves maiores, com a maior elasticidade estimada (37,9%); em contrapartida o aumento do PIB ocasiona uma escolha por aeronaves menores, 17,6% de elasticidade.Conclui-se que o cenário neutromostrou ser mais coerente com a realidade de mercado, e em relação ao perfil da aeronave, considerando o período analisado (janeiro de 2011 até julho de 2014)havendo uma diminuição inicial em 6,5% em relação ao tamanho médio da aeronave em julho de 2010,e em julho de 2020 apresentará um aumento em 9,8%.

Palavras-chave: tamanho médio, elasticidade, logística, transporte aéreo.

How airlines decide the average size of airplanes in Brazilian market?Study of the determinants and projections for the next decade Abstract All the airlines that operate in the Brazilian market has the complex question, according to the following boundary conditions: (1) considering only the organic growth of passengers at a rate of 11,8%/year (2003-2008), (2) considering the physical limitations of the major airports - the ability of the passenger terminal, Number of lanes, number of slots in the apron area, (3) whereas the rate of completion of infrastructure works in this short of monitoring the speed of demand growth displayed until the present moment –what is the ideal profile for the fleet of aircraft companies: Embraer`s aircraft profile (availability of seats 100 passengers) aircraft or Boeing or Airbus profile (available above 140 seats)? To remedy such a quest, this econometric study, presents the evolution of the average size of aircraft used in Brazil. The middle step practiced by airlines is the variable that causes the choice for larger aircraft, with elasticity of 37,9%, in contrast, GDP growth leads to a choice of smaller aircraft, elasticity of –17,6%. The conclusion is that neutral scenario proved to be more consistent with market reality, there is an initial decrease of 6.5% over the average size of the aircraft in July 2010 and July 2020 show an increase of 9.8%.

Keywords: average aircraft size, elasticity, logistics, aircraft transport.

1. Introdução Após a desregulamentação do transporte aéreo brasileiro em 2001, o setor apresentou alterações logísticas significativas com relação ao número de companhias aéreas ocasionando

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o aumento da competição de mercado e consequentemente a diminuição do yield; alteração do perfil da frota de aeronaves, entre outras.

A última década (2001 a 2010) pode ser considerado como o renascimento do setor de transportes aéreo em que grandes companhias aéreas – VASP, VARIG e TRANSBRASIL foram extintas; e paralelamente a consolidação da empresa TAM Linhas Aéreas; a criação da empresa GOL Linhas Aéreas, estas duas empresas atualmente representam 82%1 da movimentação de passageiros nacional (doméstica); e mais recentemente o surgimento da empresa low-fare AZUL linhas aéreas, que em aproximadamente dois anos de existência apresenta aproximadamente 6% da fatia do mercado nacional.

Em 2010 a economia brasileira apresentou o maior índice de crescimento no PIB de 7,5% desde 1986, segundo Ministério da Fazenda, e o mercado de transporte aéreo apresentou um crescimento de 23,5% no ano de 2010 em relação a demanda de passageiros transportada no ano de 2009 (fonte: Infraero), e previsão de taxa de crescimento de demanda de passageiros ao ano para os próximos anos de aproximadamente 5%2. Para atender tais expectativas, o Estado, companhias aéreas, operadoras aeroportuárias, e recentemente a Secretaria de Aviação Civil avaliam qual a real capacidade de atendimento aeroportuária em função da infraestrutura aeroportuária nacional.

As companhias aéreas que operam no mercado brasileiro detêm o seguinte questionamento; em função das seguintes condições de contorno: (1) considerando apenas o crescimento orgânico apresentado até o presente momento, em que a movimentação de passageiros cresceu cerca de 59% (fonte: Infraero - 2003-2008), (2) desconsiderando os futuros eventos em que o comportamento da demanda de passageiros comportar-se-á em picos, evento Copa do Mundo em 2014 e Olimpíadas em 2016, (3) considerando a limitação física dos principais aeroportos – capacidade de terminal de passageiros, quantidade de pistas, quantidade de slots no pátio de aeronaves, (4) considerando que a velocidade de realização de obras em infraestrutura esta aquém de acompanhar a velocidade do crescimento da demanda apresentado ate o presente momento qual deve ser o perfil ideal para a frota de aeronaves das companhias: aeronaves menores com perfil à empresa Embraer (disponibilidade de assentos

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Fonte – ANAC - anuário do Transporte Aéreo, Dados Estatísticos e Econômicos (2009).

Fonte - McKinsey&Company (2010) Estudo do Setor de Transporte Aéreo do Brasil. 1ª Edição.

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de 100 passageiros) ou aeronaves do perfil Airbus ou Boeing (disponibilidade superior a 140 assentos)?

Analisando 88% do mercado do setor aéreo há dois modelos operacionais em vigência, o primeiro apresentado pelas empresas GOL e TAM utilizando as aeronaves maiores, Boeing B-737-800 (capacidade de 184 passageiros) e Airbus A320 (capacidade 174 passageiros), respectivamente, e segundo adotado pela empresa AZUL utilizando as aeronaves EMBRAER E190, com capacidade de 106 passageiros, porém realizando uma quantidade maior de voos. (fonte: OAG AviationsSolutions) Em relação aos outros 12% do mercado, o mesmo é composto pela aviação regional e empresas comoWebjet, Avianca (antiga Oceanair). As aeronaves destas empresas apresentam um tamanho médio de aeronaves inferior, com a frota composta por Boeing 737 (130 passageiros – Webjet), Fokker 100 (100 passageiros – AVIANCA), ATR 42 e 72 (46 e 68 passageiros respectivamente – TRIP). Recentemente a empresa TRIP está adquirindo aeronaves Embraer, ampliando o tamanho médio das aeronaves (aproximadamente 100 passageiros). Adotando a hipótese de crescimento deste segmento de mercado, ou seja, crescimento das empresas Webjet, Avianca e TRIP; ou o crescimento estruturado e robusto na aviação regional, irá ocasionar a queda no tamanho médio das aeronaves. Com relação a empresa Webjet, esta recebeu recentemente uma proposta comercial de aquisição apresentada pela companhia GOL (fonte: www.voegol.com.br/ri, acessado em 09/07/2011), com o intuito deampliação da fatia no mercado.

O presente trabalho consiste na realização de um estudo econométrico analisando a evolução do tamanho médio de aeronaves utilizadas no Brasil, com dados coletados desde janeiro de 1999 até dezembro de 2010. Os resultados apontam a variável freq (freqüência de voos) não apresenta significância estatística com relação ao tamanho escolhido da aeronave. Analisando as variáveis de forma ceteris paribus, a etapa média praticada pelas companhias aéreas é a variável que ocasiona a escolha por aeronaves maiores, com 37,9% de elasticidade; em contrapartida o aumento do PIB ocasiona uma escolha por aeronaves menores, 17,6% de elasticidade. Conclui-se que o cenário neutro (premissas: PIB crescendo a umataxa de 4,5% aa e o tamanho da etapa media em 6,5% aa)apresenta uma diminuição inicial em 6,5% em relação ao tamanho médio da aeronave em julho de 2010,e em julho de 2020 apresentará um aumento em 9,8%.

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O presente trabalho está assim dividido: na Seção 1 contempla a Introdução. Na Seção 2, fazse a revisão bibliográfica com relação a estudos econométricos apontando as tendências para escolha do perfil da aeronave no cenário mundial e as divergências com o cenário brasileiro.

Na Seção 3, apresenta-se o estudo econométrico com relação ao tamanho médio das aeronaves no cenário brasileiro. Na seção 4 é apresentada uma previsão para o perfil da frota de aeronaves, para julho/2014 e julho/2020, levando-se em consideração como variáveis impactantes o PIB brasileiro e a etapa media de vôo das aeronaves. E por fim, na Seção 5 as conclusões.

2. Revisão Bibliográfica De acordo com estudos de previsão elaborados pela Airbus, no período entre 2010 e 2029, o transporte aéreo na América Latina irá apresentar a taxa de crescimento mais rápida, em função do crescimento da economia e o processo de desregulamentação do setor. A previsão é que o PIB da América do Sul cresça a uma taxa de 4,0% ao ano, ocasionando o crescimento de 7,4% ao ano no tráfego aéreo (ao longo de 20 anos). Os dados contidos na tabela 1, demonstram que a China irá apresentar o maior crescimento em sua frota.

PIB/ano Disponibilidade de Assentos (RPK) Tipo de Aeronaves Grande Porte Corredor duplo Corredor simples Jatos av. regional Total

Tabela 1 – Previsão do Crescimento da Frota.

America do Sul CHINA 4.0% 7.3% 6.9%

Mundo 3.2%

7.6%

5.3%

2009

2029

2009

2029

2009

2029

0

10

80

130

800

960

130 910 90 1.130

360 2.300 100 2.770

240 1170 80 1.570

1.000 3.770 280 5.180

3.500 11.580 3.010 18.890

8.260 25.000 2.090 36.300

Fonte: Adaptado Boeing, 2010. Current Market Outlook.Long-termmarket.

Em relação a este contexto o Brasil está apresentando um crescimento econômico diferenciado, em 2010 cresceu 7,5% (fonte: Ministério da Fazenda), uma das maiores taxas desde 1986. Para a realização do espaço aéreo, um dos fatores limitadores está sendo a capacidade de infra-estrutura, pois os grandes aeroportos estão com a sua capacidade de pátio saturada, impossibilitando um aumento maior do que o apresentado atualmente. Devido à complexidade na questão da tomada de decisão com relação ao tamanho médio de aeronaves, realizou-se uma pesquisa bibliográfica para analisar o setor de transporte aéreo.

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2.1. Influências do aeroporto na escolha da aeronave De acordo com estudos realizados pela empresa Mckinsey&Company (2010), os aeroportos brasileiros apresentam sua capacidade de saturada. Este estudo utilizou como metodologia a avaliação dos itens críticos do aeroporto: capacidade de movimentação das pistas, o comportamento da movimentação de passageiros/carga; pátio de estacionamento de aeronaves e o controle de tráfego aéreo. A carência por melhorias na infraestrutura dos aeroportos pode ser considerada como gargalo logístico do sistema de transporte aéreo, influenciando no processo de decisão das companhias aéreas pelo tamanho das aeronaves a ser escolhida.

De acordo com Gramulha (2011) a escolha do tamanho das aeronaves no mercado brasileiro está intrinsicamente relacionada na análise de rotas e em função dos aeroportos e sua infraestrutura. A metodologia aplicada consiste em relacionar: (a) quantidade de passageiros movimentada por aeródromo, (b) quantidade de movimentos, e (c) a quantidade de pistas destes aeródromos; obtendo como conclusão que o mercado está fundamentado na utilização de aeronaves NarrowBody(aeronaves em que os assentos estão separados por apenas uma passagem), ou seja, aeronaves cuja capacidade oscila entre 107 a 243 assentos. A tabela 2 consiste na atualização dos valores apresentados no ano de 2003, referência utilizada por Gramulha, atualizada através da base de dados do ano de 2009. Foram incluídos os dados dos quatro maiores aeroportos brasileiros.

Tabela 2 – Utilização da pista por capacidade de passageiros (2009).

1 2 3 4 B1 B2 B3 B4

Aeroporto (IATA) Pax (milhões) Mov. (mil) Pistas Pax/mov. Mov./Pista Pax/Pista Atlanta GA, US (ATL) 88,03 970 5 91 194 17,61 London, GB (LHR) 66,04 466 7 142 67 9,43 Beijing, CN (PEK) 65,37 489 3 134 163 21,79 64,16 828 7 77 118 9,17 Chicago IL, US (ORD) São Paulo (GRU) 21,73 210 2 104 105 10,86 São Paulo (CGH) 13,70 193 1 71 193 13,70 Brasília (BSB) 12,21 162 2 75 81 6,11 Rio de Janeiro (GIG) 11,83 119 2 99 60 5,91 Fonte: Adaptado Tabela publicada na ATRS – Air TransportResearchSociety (2005).

Analisando os números de passageiros é possível verificar que a capacidade de movimentação do maior aeroporto brasileiro (GRU) é 405% menor que o maior aeroporto mundial (ATL) e com relação à quantidade de movimentos esta taxa é ainda maior, 462%. Outra importante conclusão está associada a quantidade de pistas do aeroporto, pois não necessariamente um aeroporto com uma quantidade de pistas maior realiza uma quantidade maior de movimentos,

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este contexto justifica-se através da análise de mercado na área de influência do aeroporto, ou seja, a região de Atlanta (US) apresenta um atrativo econômico e estratégico para as companhias aéreas em relação ao aeroporto de Londres (LHR). De acordo com o crescimento econômico apresentado pela China, o aeroporto de Pequim (PEK) encontra-se na terceira posição.

A metodologia empregada não leva em consideração o nível de congestionamento do aeroporto, em que a quantidade de pistas deve ser considerada, porém o fator “controle de slots” Dresner (2002) é determinante para a logística no sistema de transportes aéreo. A variável yield está relacionada aos horários de pouso e decolagem do aeroporto, dos portões de parada e utilização do portão de parada em horários de pico.

Segundo Givoni (2009), quando há a capacidade encontra-se limitada apenas mediante a utilização de aeronaves maiores é possível atender ao crescimento da demanda; e que variável marketsize obtém a maior elasticidade (0.35) em relação a escolha do tamanho da aeronave. Outro ponto a ser destacado é que em função do aumento da distancia a ser percorrida, o tamanho da aeronave aumenta devido trade-off entre o custo de pouso/decolagem e o custo do vôo.

2.2. Perfil de Aeronaves adotado no Brasil De acordo com os dados obtidos através da empresa OAG AviatonSolutions, o perfil da frota de aeronaves brasileira sofreu alterações significativas na última década, pois no ano 2000, 69% da frota era constituída por aeronaves cuja capacidade de assentos disponível (ASK) era inferior a 118 passageiros, e 19% para aeronaves cujo ASK oscilasse entre 120-180 passageiros; e em 2010 este perfil encontra-se invertido, ou seja, 33% para aeronaves cujo ASK inferior a 118 passageiros e 59% para aeronaves cujo ASK oscila entre 120-180 passageiros, conforme apresentado no tabela 3.

Tabela 3 – Perfil da frota de aeronaves no cenário brasileiro.

Ano Aeronaves 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 <50 pax 138 118 107 106 87 83 77 90 70 - 118 109 107 102 84 61 46 40 36 120 - 185 70 93 105 108 118 139 154 190 205 - 240 25 22 23 15 13 13 12 29 >280 (DC10 e B777) 17 19 17 17 17 15 8 8

2008 84 30 214 26 6

2009 83 50 236 27 4

Fonte: Adaptado de OAG AviationSolutions, disponível em www.oagaviation.com

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Em relação à movimentação de passageiros aumentou a uma taxa de 11,8%/ano (2003-2008), porém tal crescimento deu-se principalmente nos grandes centros brasileiros, nos estados de Rio de Janeiro, São Paulo, Distrito Federal; implicando no crescimento em 60,6% do tamanho médio da aeronaves. O crescimento ocorrido no mercado brasileiro está em consonância com os argumentos elaborados por Givoni (2009).

Figura 1 – Evolução do tamanho médio das aeronaves (tamav) e etapa media (avstl).

3. Estudo do Tamanho Médio de Aeronaves 3.1 Apresentação da Base de Dados O presente estudo de comportamento do tamanho médio de aeronaves no mercado brasileiro baseou-se nos dados obtidos na ANAC (Agência Nacional de Aviação Civil), coletados no site www.anac.gov.br/hotran. Este banco de dados é uma compilação de séries de dados públicos disponibilizada pela ANAC – Agencia Nacional de Aviação Civil.

A variável gdp (PIB - Produto Interno Bruto) brasileiro está representada como o PIB nacional, no período entre Jan/1999 até Dez/2010 já deflacionados pelo IPCA, que é um índice de inflação adotado pelo Governo Federal. Considerou-se a variável yieldmédio nacional, fornecido pela ANAC nesse mesmo período e também registrado em cada mês, além de estar deflacionado da mesma forma que o PIB, para as análises que se seguirão.

3.2 Estudo Econométrico e Análise de resultados Para a realização do estudo econométrico utilizou-se o software Stata/SE 10 for Mac. A fim de garantir melhor qualidade dos resultados encontrados foram controlados os efeitos de autocorrelação entre as variáveis, bem como heterosceticidade.

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Para evitar a construção do modelo econométrico viesado o fenômeno de autocorrelação, definido quando uma variável relevante e possui efeito marginal na demanda (y) não foi implementada no modelo ocasionando subespecificação; e o efeito da heterosceticidade, apresentado quando a hipótese da variância do termo não observável ser uma constante para todos os pontos de observação pode ser aceita, ou seja E(u/x)=0, ferindo a hipótese de média condicional; foram monitorados.

As variáveis utilizadaspara a modelagem são: a. avstl

-

etapa

média

de

companhias

aéreas

na

aviação

regular

doméstica

(HOTRAN/ANAC); b. cias – número de companhias aéreas; c. freq – total de frequência das aeronaves na aviação regular domestica (HOTRAN/ANAC); d. hhifr– índice de concentração de frequências das aeronaves na aviação regular (HOTRAN/ANAC); e. gpd – pib deflacionado pelo IPCA (IBGE); f. qav - custo médio do qav (ANAC e DAC); g. tamav - tamanho médio das aeronaves na aviação regular doméstica (HOTRAN/ANAC); h. USD – taxa de cambio entre dólar e real (IBGE); i. yield -indica o yield médio fornecido pela ANAC também já deflacionado para Jan/2010 (ANAC) j. t – contador de tempo (indicador p/ controle de tendência no stata); k. dazul – variável dummy de entrada da empresa AZUL, assume valor 1 a partir de janeiro de 2008 a dezembro de 2010, e 0 para outros valores; l. m_1 a m_12 – variáveis dummies criadas para o controle de sazonalidade na modelagem, meses de janeiro a dezembro.

A fim de compreender o comportamento da variável yield, realizou-se um estudo econométrico (ANEXO A – tabela 1) incluindo a variável yield. Os resultados apresentados em relação ao modelo elaborado sem a inclusão da variável yield pode ser extraídas a seguinte conclusão: a variável yield é uma variável endógena (dependente), ou seja, quando há um período de concorrência acirrada entre firmas, estas reduzem o valor das tarifas aéreas com o intuito de manter a demanda de passageiros. No período analisado houve um aumento na frota de aeronaves, e consequentemente o aumento de assentos disponíveis, ocasionando um

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tendência na redução das tarifas praticadas. Em função do viés encontrado na variável yield em relação a aspectos não observáveis, a mesma não foi considerado no modelo econométrico.

O presente estudo econométrico, através da realização do modelo de regressão linear será explicitado mediante a seguinte função: tamav = ß1avstl + ß2hhifr+ ß3qav + ß4gdp + ß5USD + dazul + µ

(1)

Tabela 4 – Resultados do modelo de regressão linear. tamav

Coef.

Elasticity

RobustStd.Err

t

P>|t|

[95% Conf. Interval]

hhifr qav avstl gdp USD dazul m_1 m_2 m_3 m_4 m_5 m_6 m_7 m_8 m_9

31.96779 1.001977 0.068704 -0.000086 3.271549 -7.545392 -0.092983 -0.446253 -0.664866 -1.155711 -0.160996 1.263989 0.139509 0.083157 -0.356293

0.055607 0.012810 0.378787 -0.176353 0.093396 -0.010549 -0.000065 -0.000312 -0.000465 -0.000808 -0.000808 -0.000113 0.000883 0.000098 0.000058

10.74552 0.573079 0.012912 0.000016 0.291546 1.106384 0.523080 0.942614 0.807610 0.6828010 0.4165003 0.5780915 0.5252153 0.5438701 0.7027628

2.97 1.75 5.32 -5.21 11.22 -6.82 -0.18 -0.47 -0.82 -1.69 -0.39 2.19 0.27 0.15 -0.51

0.004 0.083 0.001 0.001 0.001 0.001

m_10 m_11 _cons

-0.361355 -1.025691 47.72097

-0.000249 -0.000252 -0.000717

0.6409817 0.7232274 5.851448

-0.56 -1.42 8.16

0.574 0.159 0.001

10.70107 53.2345 -0.132216 2.136172 0.043148 .0942589 -0.000118 -0.000053 2.694543 3.848554 -9.735064 -5.355721 -1.128224 0.942257 -2.311804 1.419297 -2.263226 0.93349 -2.507076 0.195655 -0.9853010.663310 0.119873 2.408104 -0.899957 1.178976 -.9932295 1.159543 -1.747147 1.034562 -1.629937 0.9072272 -2.457048 0.4056654 36.14023 59.30172

0.859 0.637 0.412 0.093 0.700 0.031 0.791 0.879 0.613

A tabela 4 contempla os resultados obtidos, sendo que em relação ao hhifr, o sinal positivo de ß e de elasticidade 5,6% demonstram que a concentração voos em determinados horários ocasiona um aumento no tamanho da aeronave; esta relação está diretamente relacionada com as limitações da infra-estrutura aeroportuária brasileira (pátio de estacionamento de aeronaves e capacidade de pista).

Em relação a variável qav, apresentando ß positivo e elasticidade de 1,3%, o valor da tarifa ocasiona efeito de aumento pelo tamanho da aeronave porém não pode ser considerado impactante.

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A variável USD aponta para escolha de aeronaves maior porte (ß positivo), e elasticidade de 9,3%. Com o aumento da taxa de cambio, as empresas consideradas pequenas ou as empresas regionais são mais afetadas do que as empresas maiores, em função do aporte de capital (balança comercial) das companhias;ocasionando uma tendência de ampliação do mercado para as empresas maiores (TAM e GOL), e consequentemente o tamanho médio da aeronave aumente.

O mercado brasileiro pode ser considerado duopolista (GOL e TAM), porém nos últimos dois ano a empresa AZUL iniciou suas atividades e está crescendo sua participação no mercado; porém utilizando um perfil de frota diferenciado. A dummy dazul demonstra uma busca por aeronaves menores (ß negativo), porém os resultados demonstram que não há efeito de elasticidade no mercado (1,0%) e sim um efeito marginal. Como proposta para próximos estudos, avaliando melhor o “efeito azul” faz-se necessário um estudo mais específico, envolvendo a disputa por nichos de mercado.

As duas variáveis mais impactantes são: a etapa media percorrida pelas aeronaves (avstl) e o PIB (gdp), com suas respectivas elasticidades 37,9% e -17,6%. Na última década a etapa media percorrida pela aeronave (avstl) aumentou cerca de 49%, ou seja, as companhias aéreas elaboraram uma malha de atendimento com rotas mais longas. Durante as fases de decolagem e pouso (inclusive taxiamento), a aeronave apresenta os maiores custos de combustível; sendo assim a fim de diluir o custo de combustível, as companhias adotam a estratégia de aumentar a etapa média.

O efeito do gdp (ß negativo) está relacionado com o aumento na demanda do transporte aéreo, ou seja, mais passageiros estão consumindo este serviço; ocasionando a entrada de novas companhias aéreas no setor. Em geral são empresas regionais, ao longo do território nacional, ou empresas menores, e sendo assim não possuem condições financeiras para aquisição de aeronaves grandes e novas. Recentemente, a empresa Azul foi responsável pela mudança neste paradigma, dado que a expansão,no período de aproximadamente três anos, utilizando em seu perfil de frota aeronaves menores; aliado ao período de crescimento acelerado do PIB (2010). Toda esta conjuntura provoca uma queda no tamanho médio das aeronaves, dado que outras aeronaves, de menor porte, são adicionadas ao sistema; o seja a média diminui.

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O raciocínio contrário torna-se valido: quando o PIB cai, as empresas menores sofrem, sendo que algumas podem declarar falência e fechamento. Logo este é um indicativo para o fator duopólio TAM-Gol (com aeronaves maiores) prepondera sobre a média de TAMAV. Essa variável sobe quando o PIB dimunui.

A previsão do tamanho médio da aeronave será realizado levando em consideração as variações no PIB (gdp) e na etapa media (avstl).

4. Previsão do perfil da frota de aeronaves De posse dos modelos econométricos com os devidos parâmetros estimados, a previsão realizada considerou as variáveis mais impactantes: gdp (PIB) e avstl (etapa média). Para o cenário neutro (1) foram levadas em consideração a estimativa da taxa de crescimento de 4,5 % aa do PIB,de acordo com o estudo de Barros (2010), e em relação à etapa média (avstl) será adotada a taxas de crescimento: cenário neutro 6,5% (crescimento 2009-2010); conforme apresentada na tabela 5. Porém serão realizadas outras quatrosimulações: o cenário vermelho (2) em que o Brasil apresenta crescimento econômico em 2011 a uma taxa de 7,5%, porém recessão econômica a partir ano de 2012 a uma taxa de -2,5%, em relação a etapa média a taxa adotada será de + 5% ao ano; no cenário pessimista (3) em que o Brasil apresenta estagnação econômica, com gdp de 0,0% aa, e o avstl com crescimento de 7,5% ao ano, realizando assim uma análise ceteris paribus; e um cenário otimista (4) com crescimento gdp a 7,5% aa, apresentada em 2010 (fonte: Ministério da Fazenda) e avstl estagnado (zero %), e o cenário “cia_azul” (5) medido entre janeiro de 2009 e dezembro de 2010 em que foram adotados como premissas o crescimento médio do avstl em 8,0%, e o crescimento do gdp em 10%. Estas análises serão realizadas para os anos de 2014 e 2020.

O tamanho médio adotado como referência esta associado ao mês de julho de 2010 (137,2 assentos), bem como o restante das variáveis apresentam os valores observados: taxa de cambio (USD = 1,87589), preço do qav (qav = 1,69205) e índice de concentração de frequências das aeronaves na aviação regular (hhifr = 0,23). Os resultados estão apresentados na tabela 6.

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Tabela 5 – Cenários analisados.

Cenário 1) Neutro 2) Vermelho 3) Pessimista 4) Otimista 5) Cia_azul

Cenário

Avstl (%/aa)

Gdp (%/aa)

+ 6,5 +5,0 + 6,5 0,0 + 8,0

+ 4,5 +7,5 (2011) / - 2,5 (2012 a 2014) 0,0 + 7,5 + 10,0

Tabela 6 – Previsão tamav ano 2014 e 2020.

Julho/2014 Julho/2020 avstl (km) gdp tamav avstl (km) gdp

Neutro Vermelho Pessimista O?mista Cia_azul

1.029,7 972,9 1.029,7 800,4 1.088,9

390.761,9 326.489,6 327.677,8 437.603,6 479.753,1

128,26 129,86 133,66 108,49 124,71

1.502,5 1303,7 1.502,5 800,4 1.728,0

508.873,6 280.476,9 327.677,8 675.354,3 849.911,9

tamav 150,63 156,54 166,14 88,14 136,93

Em relação ao cenários pessimista este teve o intuito de avaliar, ceterisparibus, qual o real efeito da etapa media de voo (avstl) junto ao tamanho da aeronave, porém durante a última década, devido à melhoria da economia brasileira, principalmente recuperação do poder da moeda nacional, e levando em consideração a queda na taxa de câmbio em aproximadamente 54,3% (período de dezembro de 1999 a dezembro de 2010), não é factível optar por este cenário, tendo em vista crescimento de PIB nulo. Em 2014 o tamanho médio da aeronave seria 2,6% menor (tamanho médio da aeronave em julho/2010 = 137,2 assentos), e em 2020 seria 21,1% maior.

O cenário otimista considera o crescimento de PIB, melhoria na economia brasileira, avaliando de forma ceterisparibus, sem o crescimento da etapa media no voo. Em 2014 o tamanho médio da aeronave seria 20,2% menor, e em 2020 seria 37,8% menor.

Os resultados apresentados no cenário neutro apontam na redução inicial em 6,5% no tamanho médio da aeronave em relação a 2010, porém ao longo dos próximos dez anos no aumento em 9,8%.

O cenário vermelho apresenta um comportamento similar ao cenário neutro em relação ao ano de 2014, apresentando uma queda no tamanho médio da aeronave em 5,34%, porém em relação ao período de longo prazo ocorre o crescimento em 14,1%, ou seja, mesmo se o pais apresentar um período de recessão, aliado ao fato do crescimento das distancias medias de

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viagens, o tamanho das aeronaves irá aumentar. Tal conclusão torna-se aplicável considerando que em períodos de recessão, as empresas que apresentam menor capital financeiro tende a sofrer maiores impactos, e problema analisado são estas empresas que detém aeronaves menores.

O cenário cia_azul considera o efeito causado pela empresa Azul no setor de transporte aéreo, e com aumento significativo na etapa média de voo,provaca uma queda inicial em 9,10% analisando o ano de 2014, porém a analise de longo prazo (2020) o tamanho médio da aeronave aproximadamente retorna ao praticado em 2010.

Conclui-se que o cenário neutro mostrou ser mais coerente com a realidade de mercado, com uma redução inicial em 6,5% no tamanho médio da aeronave em relação a 2010, porém ao longo dos próximos dez anos no aumento em 9,8%.

5. Conclusão As companhias aéreas que operam no mercado brasileiro detêm o seguinte questionamento, em função das seguintes condições de contorno: (1) considerando apenas o crescimento orgânico a uma taxa de 11,8%/ano no período 2003-2008 de movimentação de passageiros, (2) considerando a limitação física dos principais aeroportos (3) considerando que a velocidade de realização de obras em infraestrutura aeroportuária vem se demonstrado aquém de acompanhar a velocidade do crescimento da demanda – qual deve ser o perfil ideal para a frota de aeronaves das companhias: aeronaves do perfil Embraer (disponibilidade de assentos de 100 passageiros) ou aeronaves do perfil Airbus ou Boeing (disponibilidade superior a 140 assentos)? A fim de sanar tal indagação, realizou-se um estudo econométrico, através de uma regressão do tamanho médio de aeronaves utilizadas no Brasil.

Foram encontradas as duas variáveis mais impactantes no modelo econometrico: a etapa media percorrida pelas aeronaves (avstl) e o PIB (gdp), com suas respectivas elasticidades 37% e -17% (aproximadamente). Na última década a etapa média percorrida pela aeronave (avstl) aumentou cerca de 49%, ou seja, as companhias aéreas elaboraram uma malha de atendimento com rotas mais longas. Durante as fases de decolagem e pouso (inclusive taxiamento), a aeronave apresenta os maiores custos de combustível; sendo assim a fim de diluir o custo de combustível, as companhias adotam a estratégia de aumentar a etapa média.

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Foram elaborados cinco cenários para previsão nos períodos de julho/2014 e julho/2020. O cenário cia_azul considera a entrada da empresa Azul no setor de transporte, apresentandouma queda inicial em 9,10% analisando o ano de 2014, porém a analise de longo prazo (2020) o tamanho médio da aeronave aproximadamente retorna ao praticado em 2010.

O cenário vermelho apresenta um comportamento similar ao cenário neutro em relação ao ano de 2014, apresentando uma queda no tamanho médio da aeronave em 5,34%, porém em relação ao período de longo prazo ocorre o crescimento em 14,1%, ou seja, mesmo se o pais apresentar um período de recessão, aliado ao fato do crescimento das distancias medias de viagens, o tamanho das aeronaves irá aumentar. Tal conclusão torna-se aplicável considerando que em períodos de recessão, as empresas que apresentam menor capital financeiro tende a sofrer maiores impactos, e problema analisado são estas empresas que detém aeronaves menores.

Em relação ao cenários pessimista este teve o intuito de avaliar, ceterisparibus, qual o real efeito da etapa media de voo (avstl) junto ao tamanho da aeronave, porém durante a última década, devido à melhoria da economia brasileira, principalmente recuperação do poder da moeda nacional, e levando em consideração a queda na taxa de câmbio em aproximadamente 54,3% (período de dezembro de 1999 a dezembro de 2010), não é factível optar por este cenário, tendo em vista crescimento de PIB nulo. Em 2014 o tamanho médio da aeronave seria 2,6% menor (tamanho médio da aeronave em julho/2010 = 137,2 assentos), e em 2020 seria 21,1% maior.

O cenário otimista considera o crescimento de PIB, melhoria na economia brasileira, avaliando de forma ceterisparibus, sem o crescimento da etapa media no voo. Em 2014 o tamanho médio da aeronave seria 20,2% menor, e em 2020 seria 37,8% menor.Os resultados apresentados no cenário neutro apontam na redução inicial em 6,5% no tamanho médio da aeronave em relação a 2010, porém ao longo dos próximos dez anos no aumento em 9,8%.

Conclui-se que o cenário neutro mostrou ser mais coerente com a realidade de mercado, com uma redução inicial em 6,5% no tamanho médio da aeronave em relação a 2010, porém ao longo dos próximos dez anos no aumento em 9,8%. É possível afirmar que há outras variáveis que alteram o comportamento do modelo, porém não foi possível catalogá-las, sendo estas consideradas como não observáveis.

99

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100

Anexo A Com o intuito de analisar a demanda yield, realizou-se a regressão linear contida na tabela A.1, extraindo a elasticidade das variáveis em relação ao tamanho da aeronave (tamav).

Tabela A1 – Resultados do modelo de regressão linear contemplando a variável yield. tamav

Coef.

Elasticity

RobustStd.Err

t

P>|t|

hhifr qav avstl gdp yield USD dazul m_1 m_2 m_3 m_4 m_5 m_6 m_7 m_8 m_9 m_10 m_11 _cons

44,14053 0,94406 0,07061 -0,00007 8,56661 2,01575 -4,62453 -0,28078 0,43079 -0,11023 -1,08162 -0,39644 0,74657 -0,04947 -0,08501 -0,76500 -0,80864 -0,80555 44,07735

0,0768 0,0121 0,3893 -0,1381 0,0446 0,0575 -0,0065 -0,0002 0,0003 -0,0001 -0,0008 -0,0003 0,0005 0,0000 -0,0001 -0,0005 -0,0006 -0,0006 -

8,90 0,45 0,01 0,00 1,59 0,33 1,17 0,49 0,74 0,66 0,63 0,50 0,51 0,55 0,50 0,62 0,66 0,59 4,19

4,96 2,10 7,18 -4,55 5,38 6,08 -3,94 -0,57 0,58 -0,17 -1,72 -0,79 1,46 -0,09 -0,17 -1,22 -1,22 -1,36 10,53

0,0000 0,0370 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,5700 0,5620 0,8670 0,0880 0,4340 0,1460 0,9290 0,8670 0,2230 0,2260 0,1780 0,0000

[95% Conf. Interval] 26,5273 0,0564 0,0511 -0,0001 5,4135 1,3593 -6,9473 -1,2570 -1,0363 -1,4102 -2,3274 -1,3951 -0,2629 -1,1455 -1,0844 -2,0010 -2,1241 -1,9821 35,7933

61,7538 1,8317 0,0901 0,0000 11,7197 2,6722 -2,3017 0,6954 1,8978 1,1898 0,1642 0,6022 1,7560 1,0466 0,9144 0,4710 0,5068 0,3710 52,3614

101

EL MERCADO AEROCOMERCIAL DE AMÉRICA LATINA (2006-2011) MONOPOLIZACIÓN Y CONCENTRACIÓN GEOGRÁFICA DE LA OFERTA Gustavo Lipovich Instituto de Geografía, Universidad de Buenos Aires.

RESUMEN El mercado aerocomercial latinoamericano estuvo desarrollándose a tasas superiores que las registradas a nivel mundial entre 2006 y 2011 en un contexto de liberalización creciente, de consolidación de grandes grupos de líneas aéreas y de ampliación en los servicios brindados en el marco de las grandes alianzas mundiales. En este sentido, el objetivo del artículo consiste en analizar las transformaciones sucedidas en relación al proceso de concentración empresarial, a los niveles de monopolización alcanzados en el mercado y a la concentración geográfica de la oferta aerocomercial en los diferentes países, ciudades y rutas aéreas de la región.

Metodológicamente, este artículo aporta su originalidad por abarcar diferentes escalas de análisis, destacando el aporte del estudio comprendido a escala continental que frecuentemente es una escala evitada en las investigaciones especializadas. Además, se incorporó la noción de centralización del mercado como término más aproximado para analizar el mercado aerocomercial contemporáneo, para así poder indagar sobre las variaciones evolutivas en los niveles de monopolización de la oferta, y el uso de las variables que aseguren alcanzar un alto nivel explicativo. Los resultados de la investigación confirman la existencia de variaciones significativas en los procesos analizados al interior de América Latina, aunque a escala global regional se comprueba la existencia de un encadenamiento evolutivo de procesos que incrementan los niveles de monopolización y concentración geográfica de la oferta aerocomercial, dando lugar a la conformación y reforzamiento de un ciclo endógeno de oligopolización empresarial y de estructuración primacial territorial de los flujos que se retroalimenta y agudiza en un contexto de intensificación creciente de la liberalización del mercado.

ABSTRACT The Latin American airline market was developing at a higher rate than those worldwide registered between 2006 and 2011 in a context of increasing liberalization, consolidation of big carriers groups and expansion in the services provided in the context of major global alliances. In this sense, the objective of the paper is to analyze the transformations occurred in relation to the process of business concentration, monopolization levels achieved in the market and the geographic concentration of airline supply in different countries, cities and routes of this region. Methodologically, this article brings originality by covering different analysis scales, highlighting the contribution of the study done at a continental scale -a scale that is often avoided in specialized researches-. In addition, the notion of market centralization was incorporated as the closest term to analyze the contemporary airline market, in order to investigate evolutionary changes in the monopolization levels of the supply, and the use of variables to ensure a high explanatory level. Research results confirm the existence of significant variations in the analyzed processes within Latin America, although at regionally scale the existence of an evolutionary chain of processes that increase monopolization levels and geographic concentration of airline supply were checked, resulting in the formation and strengthening of an endogenous cycle of business oligopolization and territorial primatial structure of flows that feeds back and exacerbates in a context of growing intensification of market liberalization.

1. INTRODUCCIÓN El año 2005 marcó el final de VARIG, la mayor línea aérea estatal latinoamericana, que luego fue adquirida por Gol, en perfecta sintonía con otros procesos de privatización, adquisiciones y fusiones que habían tenido lugar en América Latina desde fines de los años ochenta que tuvieron el objetivo de discontinuar el modelo aerocomercial basado en los cuasi monopolios de las compañías estatales. En efecto, desde esos tiempos, el mercado aerocomercial latinoamericano experimentó cambios orientados a la liberalización creciente como resultado de la aplicación de políticas neoliberales más generales. De esta manera, se incrementó la participación de las líneas aéreas privadas en dicho mercado, se intensificó la competencia, se estimuló el ingreso de esas empresas a las mayores alianzas globales de líneas aéreas, se desregularon los mercados aerocomerciales nacionales, se firmaron acuerdos bilaterales cada

102

vez más abiertos -entre países latinoamericanos y entre éstos y terceros países-, se firmaron acuerdos multilaterales regionales que consistían en aperturas parciales o totales del tráfico, entre otras cuestiones. Si bien todavía no se alcanzó un marco regulatorio de apertura absoluto entre los mercados latinoamericanos, es innegable la existencia de una fuerte corriente liberalizadores a lo largo de toda la región. Igualmente, cabe resaltar que en los últimos años se presentaron casos en contra de esta tendencia, como la re-estatización o creación de nuevas líneas aéreas estatales en Argentina, Bolivia, Ecuador y Venezuela, entre otros aspectos.

Actualmente, desde la Comisión Latinoamericana de Aviación Civil (CLAC) se está conformando un Acuerdo Multilateral de Cielos Abiertos para los Estados Miembros de la CLAC, a la cual ya se han adherido varios países de la región como Chile, Colombia, Guatemala, Panamá, Paraguay, Rep. Dominicana y Uruguay y se encuentra vigente con las reservas que realizó cada país. Dicho acuerdo, llevaría a favorecer la integración latinoamericana y a expandir las oportunidades de los servicios aéreos. Es destacable que dicho acuerdo no especifique cuál es su objetivo, si consiste en incrementar la oferta, intensificar la competencia, etc.

A pesar de que hoy en día algunos sectores consideren que el proceso de liberalización aerocomercial en América Latina no es suficiente y se requiera llegar a un nivel de liberalización total rápidamente, no existen muchas investigaciones que constaten los resultados del avance de la liberación desde una óptica global latinoamericana. En efecto, el objetivo de este artículo se basa en analizar los resultados del dinamismo del mercado aerocomercial para el período comprendido entre los años 2006 y 2011 en relación a una serie de elementos que se encadenan y se retroalimentan cíclicamente en un contexto de liberalización creciente, como la concentración empresarial, la concentración geográfica de la oferta aerocomercial y los niveles de monopolización del mercado. A este fenómeno se lo puede denominar como ciclo aerocomercial endógeno de oligopolización empresarial y de estructuración primacial territorial (ver Lipovich, 2010:154-184). Así, los métodos aplicados de vinculan exclusivamente con la evolución de la oferta aerocomercial en América Latina, utilizando como fuente clave a las bases de datos de la OAG. Estas bases se construyen a partir de la información contenida en los itinerarios de vuelo de las líneas aéreas y son abundantes en detalles, sin embargo, no captan la oferta completa. Para el caso de América Latina, los datos contenidos en las bases de datos de la OAG comprenden al 98,57% del total de asientos-kilómetros (ASK) ofrecidos. Si bien los datos no abarcan a todo el universo, es absolutamente representativa y casi exacta y completa. Para la elaboración de este trabajo, se tomaron los datos de los meses de diciembre de los años 2006, 2007, 2008, 2009, 2010 y 2011.

2. EVOLUCIÓN DE LA OFERTA AEROCOMERCIAL EN AMÉRICA LATINA Durante la última década, la cantidad de asientos ofrecidos en América Latina y el Caribe -entre puntos de la región o entre un punto de la región y otro exógeno a la misma- se incrementó considerablemente. La tendencia fue negativa entre 2001 y 2003, y de ahí en más, se mantuvo una tendencia positiva constante (ver Figura 1).

El período analizado en este artículo (2006-2011) mostró un crecimiento de poco más del 20% para América Latina, situándose este crecimiento por sobre el incremento promedio de la oferta mundial de asientos.

103

Figura 1: Asientos anuales ofrecidos en América Latina (2001-2010).

Fuente: Elaborado en base a OAG Facts.

En comparación con otras grandes regiones del mundo, la oferta de asientos en Latinoamérica fue mayor a la de Europa y la de Estados Unidos y Canadá entre 2006 y 2011 -que son mercados aerocomerciales que tuvieron un gran desarrollo en períodos previos- , aunque por otro lado fue considerablemente menor al incremento registrado en Medio Oriente, África y Asia/Pacífico, donde los mercados aerocomerciales tienen un gran potencial y están emergiendo a valores significativos (ver Tabla 1).

Tabla 1: Evolución de asientos ofrecidos, por región (2006-2010).

Región

2006

Medio Oriente

142.318.371

2010

% (2006-2010)

215.734.154

51,59%

África

120.400.680

168.482.565

39,93%

Asia/Pacífico

971.304.007

1.239.262.107

27,59%

América Latina

308.394.514

371.107.206

20,34%

Europa

985.250.062

1.126.766.160

14,36%

1.172.841.527

1.109.830.911

-5,37%

EEUU y Canadá Mundo

3.295.271.060 3.734.111.100 Fuente: Elaborado en base a OAG Facts.

13,32%

Más allá del crecimiento generalizado de la oferta aerocomercial latinoamericana, es posible analizar algunas particularidades que caracterizaron su evolución: concentración empresarial del mercado, concentración geográfica de la oferta y los cambios en los niveles de monopolización.

3. EVOLUCIÓN DEL NIVEL DE MONOPOLIZACIÓN DEL MERCADO AEROCOMERCIAL DE AMÉRICA LATINA Con el fin de indagar sobre la existencia o no de un proceso gradual de monopolización del mercado aerocomercial es posible utilizar varios métodos que se basan en diferentes concepciones y variables de análisis. Por supuesto, los resultados del uso de cada método utilizado pueden ofrecer distintos corolarios, quedando en evidencia que algunas fórmulas son

104

más propicias que otras en su facultad por expresar, lo más fielmente posible, los vaivenes del mercado aerocomercial que cada vez se torna más complejo y donde la adopción de barreras de entrada a la competencia tiene configuraciones más novedosas o cada vez son más comúnmente utilizadas.

3.1. Concentración empresarial Las formas más clásicas, rápidas y sencillas para evaluar si el mercado aerocomercial se torna cada vez más monopólico, pueden englobarse bajo la concepción de concentración empresarial donde se tienen en cuenta las cuotas de mercados que responden a la operatoria de las líneas aéreas. Generalmente, las líneas aéreas son distinguidas si los dueños de las mismas difieren entre sí. En este caso, la participación de las empresas subsidiarias es integrada en los cálculos con las líneas aéreas madres. Dennis (2007:23) y Goetz (2002:1) afirman que el incremento en la concentración se debe principalmente a las barreras de entrada al mercado impuestas en la era de la liberalización. Sin embargo, la evolución del mismo libre mercado aerocomercial generó como reacción la inclusión de barreras de entrada.

No fueron precisamente los gobiernos quienes las propiciaron, sino que evolucionaron como resultado de las propias estrategias de las líneas aéreas para enfrentar un contexto de competencia abierta. Hanlon (2007:113) afirmó que la concentración es un resultado directo y previsible de la liberalización aerocomercial.

Una primera aproximación al análisis de la concentración del mercado está dada por la cantidad de empresas que ofrecen sus servicios en el mercado latinoamericano. En este sentido, en 2011 es posible encontrar sólo 9 líneas aéreas más que en 2006, a pesar de la intensificación de las políticas de apertura aerocomercial. Al cruzar datos, se puede decir que mientras la oferta de asientos creció en casi un 20%, la cantidad de líneas aéreas se incrementó en poco menos de un 9%. Ante esta situación, es posible argumentar que la monopolización generó barreras suficientes para bloquear el ingreso de nuevas líneas aéreas en un mercado creciente.

Tabla 2: Cantidad de líneas aéreas y oferta promedio (América Latina, Dic-2006-Dic-2011).

Líneas aéreas Vuelos (Promedio)

2006

2007

2008

2009

2010

2011

114

121

113

119

121

123

54.844

57.589

56.643

59.635

62.338

64.656

481

476

501

501

515

526

6.101.340

6.647.503

6.644.896

7.117.909

7.374.829

7.766.533

(Promedio)

53.521

54.938

58.804

59.814

60.949

63.143

ASK (M)

11.299

12.555

12.667

13.503

14.013

14.787

104 112 113 Fuente: Elaborado en base a OAG.

116

120

Asientos

(Promedio)

99

Esta disparidad en la evolución entre un mayor crecimiento del mercado por sobre la cantidad de líneas aéreas conlleva a percibir un incremento en la cantidad de vuelos, asientos y ASK ofrecidos por línea aérea (ver Tabla 2). Es decir, en promedio las líneas aéreas habrían crecido en tamaño, aunque por supuesto, no todas tuvieron un incremento significativo. Incluso, la oferta de algunas líneas aéreas decreció.

Sin embargo, para Morrison (2005:409) el uso de la variable cantidad de empresas no es adecuada para medir la concentración empresarial en los mercados, siendo más apropiado el

105

uso de participación en el mercado de dichas empresas -y consecuentemente, la variable pasajeros-kilómetros sería más apropiada que analizar meramente la cantidad de pasajeros-.

Igualmente, se puede comparar la participación del mercado que posee la empresa más grande, las dos empresas más grandes, las tres, las cuatro, etc. La elección en la cantidad de empresas a considerar es absolutamente subjetiva y los cambios pueden ser muy diferentes entre sí.

La Tabla 3 expone la situación de la concentración empresarial de la oferta mensual de vuelos para dos períodos diferentes -diciembre de 2006 y de 2011-. Si se tiene en cuenta la participación de una sola empresa o de dos, se podría decir que éste mercado se desmonopolizó entre 2006 y 2011. Por otro lado, si se toman las primeras 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 ó 14 líneas aéreas, el resultado será el inverso. Muchas veces se fuerza la cantidad de empresas a tener en cuenta a sabiendas de que el resultado puede variar.

Tabla 3: Concentración empresarial de ASK en América Latina (Dic-2006-Dic-2011).

Diciembre de 2006 Línea Aérea American Airlines

ASK (M)

Diciembre de 2011 ASK (%)

Línea Aérea

ASK (M)

ASK (%)

1.274

11,28%

TAM Linhas Aéreas

1.519

10,27%

Air France-KLM

814

7,20%

American Airlines

1.201

8,12%

TAM Linhas Aéreas

788

6,98%

Gol

1.051

7,11%

Lan Airlines

595

5,27%

Air France-KLM

1.033

6,99%

Gol Transportes Aéreos

594

5,26%

Lan Airlines

987

6,67%

Iberia

593

5,25%

British Airways

967

6,54%

Mexicana de Aviacion

494

4,37%

Avianca-TACA

760

5,14%

Aeroméxico

488

4,32%

United Airlines

673

4,55%

Delta Air Lines

474

4,20%

Aeroméxico

539

3,64%

Continental Airlines

449

3,97%

Delta Air Lines

478

3,24%

Aerolíneas Argentinas

414

3,66%

Copa Airlines

427

2,89%

Avianca

279

2,47%

Aerolíneas Argentinas

399

2,70%

Copa Airlines

241

2,13%

Lufthansa

336

2,28%

Taca Intl Airlines

241

2,13%

jetBlue Airways

311

2,11%

4.105

27,76%

Otros

3.561 31,52% Otros Fuente: Elaborado en base a OAG.

En este caso, 8 líneas aéreas participan en la mitad de la oferta aerocomercial en 2006, mientras que en 2011, dicha cifra es alcanzada con sólo 7 empresas. Nuevamente, aquí también se puede ir cambiando el valor de referencia para tener resultados intencionalmente generados.

Al intentar proceder de la forma más imparcial posible, la concentración empresarial puede ser fácilmente distinguida si se construye una línea de tendencia de las sumas parciales de la participación en el mercado de las líneas aéreas hasta completar la totalidad de casos. De esta forma, al utilizar esta técnica con fines comparativos y superponiendo las dos líneas de tendencias en la misma figura, será verificable que las líneas de tendencia implican distintas áreas de superficie y/o distintas curvaturas que indican si se trata de un caso de mayor o de menor nivel de monopolización. Desde ya que de esta forma, los resultados pasan a ser más explicativos que si tomamos la participación de una cantidad supuestamente aleatoria de

106

líneas aéreas. Del mismo modo, la variable objetivo puede ser vuelos, asientos o ASK, siendo esta última una variable más explicativa que la anterior, y asientos a su vez, es una variable más explicativa que cantidad de vuelos.

Figura 2: Concentración empresarial de ASK en América Latina (Dic-2006-Dic-2011).

Fuente: Elaborado en base a OAG.

La Figura 2 presenta los datos de la participación de ASK de cada línea aérea e incluye a todas las empresas. El resultado evidencia la presencia de un proceso de mayor concentración de la oferta a partir de métodos bien explicativos. Es decir, el crecimiento de la oferta aerocomercial en América Latina no fue parejo para todas las empresas, sino que hay líneas aéreas que crecieron proporcionalmente más que otras que vieron reducidas sus participaciones relativas en el mercado. Destacando el crecimiento de la participación de las líneas aéreas locales en relación a las foráneas.

3.2. Centralización empresarial Por sus propias características tecnológicas y regulatorias, en el mercado aerocomercial tiene lugar la conformación más compleja de alianzas entre empresas en comparación con cualquier otro modo de transporte. Las alianzas aerocomerciales son un producto indiscutible de la liberalización, según Wang y Evans (2002:48-49) e Iatrou y Oretti (2007:20). Las características regulatorias que impulsaron la conformación de alianzas aerocomerciales fueron la propagación de acuerdos de cielos abiertos que otorgaron inmunidad antimonopólica (Stober, 2003:111) y las restricciones vinculadas con la propiedad y control efectivo de las líneas aéreas. Según Gámir y Ramos (2002:127-128), existen otras causas de estimulo a la formación de alianzas además de las relacionadas con la reducción de costos y la expansión de los servicios, como el tráfico de alimentación entre asociados, la mejora en la calidad de servicio, el incremento de itinerarios alternativos, la inclusión en los GDS y la participación mutua en los programas de pasajeros frecuentes. El gran número de alianzas demuestra la tendencia natural oligopólica presente en el transporte aéreo. Las empresas parecen no querer competir entre sí, sino que practican estrategias de colusión llevando adelante una evolución cooperativa (Shaw, 2007:114). Estas acciones de colusión, se concretan en alianzas estratégicas con distinto nivel de compromiso entre empresas. Las alianzas incluyen desde acuerdos de códigos compartidos hasta la fusión total, pasando por coordinación de

107

itinerarios, coordinación de redes, cooperación estratégica, operación conjunta de rutas o intercambio de acciones (Cento, 2009:39).

El mercado aerocomercial ha desarrollado formas oligopólicas muy poco tangibles basadas en acuerdos de códigos compartidos, bloqueo de asientos o franquicias. Estas formas complejas de funcionamiento oligopólico son muy diferentes a las existentes en otros modos, donde no existen o simplemente son muy puntuales. Por esta razón, el concepto de concentración empresarial es limitado para expresar la realidad del mercado aerocomercial. No se trata de la existencia de fusiones, adquisiciones, quiebras, apertura de empresas subsidiarias, exclusivamente. Existen numerosos acuerdos entre empresas con conformación de capital diferenciada que actúan imprimiendo se fuerza corporativa, como si se tratara de varias cámaras empresariales actuando al mismo tiempo, auto-reguladas. Fijan precios, frecuencias, operaciones, etc., pero, a veces, ni siquiera comparten capital accionario. Además, en cada acuerdo es muy probable que las decisiones de un actor específico prevalezcan frente a las demás por su mayor magnitud operativa. Esto lleva a ejercer un poder de mercado centralizado sobre elementos constitutivos diferentes. Por esta razón, a partir de este momento, se utilizará el término de centralización empresarial para hacer referencia a este proceso. La concentración empresarial es un proceso más acotado que no refleja la totalidad de la centralización.

Para ejemplificar la diferencia propuesta entre concentración y centralización empresarial, es valioso citar un ejemplo que brinda Doganis (2006:98) para el caso de SAS en Copenhague.

El autor intenta explicitar el poder de mercado de SAS en su hub principal y comienza discriminando la oferta propia de SAS y sus subsidiarias -lo que conformaría la concentración empresarial-, para luego adicionar la participación de la oferta correspondiente a los vuelos operados por otras líneas aéreas en código compartido con SAS y por el de aquellas que pertenecen a la misma alianza global -completando la participación de SAS desde la lógica del término de centralización empresarial-. Existe una abultada diferencia entre ambos. Si bien SAS tenía un nivel de gestión directa en su empresa y sus subsidiarias, con los socios desarrollaba medidas de cooperación incidiendo en horarios, frecuencias, precios, etc.

Figura 3: ASK en acuerdos comerciales por ASK en América Latina (Dic-2006-Dic-2011).

Fuente: Elaborado en base a OAG.

108

Evoluciรณn de la centralizaciรณn (Dic. 2011 vs. Dic. 2006)

< centralizaciรณn = centralizaciรณn > centralizaciรณn

< centralizaciรณn = centralizaciรณn > centralizaciรณn

Nivel de centralizaciรณn (Dic. 2011)

0% - 10% 10% - 20% 20% - 30% 30% - 40% 40% - 50% 50% - 60% 60% - 70% 70% - 80% 80% - 90% 90% - 100%

80% - 100%

60% - 80%

40% - 60%

20% - 40%

0% - 20%

Mapa 1: Evoluciรณn de la centralizaciรณn empresarial en ASK del mercado (2006-2011) y nivel de centralizaciรณn empresarial en ASK comparado (2011), por paรญses y principales ciudades.

Fuente: Elaborado en base a OAG.

109

El mercado aerocomercial de América Latina no se ha mantenido ajeno a los procesos de difusión de acuerdos de explotación conjunta. La cantidad de ASK ofrecidos en el marco de alguna de las tres mayores alianzas global aerocomerciales -oneworld, SkyTeam y Star Alliance- abarcaba a poco más del 50% del total de ASK ofrecidos en la región, y experimentó un crecimiento considerable al llegar a representar un 60% de la oferta total de ASK (ver Figura 3). En conjunción con los ASK correspondientes a acuerdos de código compartido, la oferta de explotación conjunta alcanza al 70% de los ASK totales. Sin embargo, los ASK de los vuelos compartidos evolucionaron negativamente frente al aumento de ASK que se explotan sin acuerdos, producido por los altos niveles de fusiones y adquisiciones que tuvieron lugar en los últimos años, que incrementaron también la concentración empresarial. Para el futuro próximo, la oferta bajo acuerdos de explotación conjunta aumentará considerablemente debido a que en 2012 se prevé el ingreso de grandes líneas aéreas latinoamericanas a las grandes alianzas globales. Tal es el caso de AviancaTACA y Copa en Star Alliance, y de Aerolíneas Argentinas a SkyTeam. Los ASK ofrecidos en el marco de alguna de las alianzas globales superará el 70% del total de la oferta aerocomercial de América Latina.

El Mapa 1 expone las tendencias evolutivas de la centralización empresarial para el período 2006-2011 -tomando en cuenta la participación de la mayor línea aérea local-, y la situación comparativa discriminando los datos entre países y ciudades simultáneamente. Es destacable que los países que más ahondaron en liberalizar sus mercados para obtener un ambiente más competitivo son los que en 2011 poseen las más altas tasas de centralización -como Brasil, Colombia, Chile y Perú-, mientras que aquellos que ejecutaron políticas más proteccionistas y estatistas tienen bajo grado de centralización -como Argentina y Venezuela-.

Si bien el cálculo de la centralización del mercado tiene las ventajas de generar resultados mucho más acordes a las lógicas de competencia que establecen las líneas aéreas en el mundo contemporáneo, estas también podrían caracterizarse como de insuficientes desde otros puntos de vista. Así, es conveniente analizar las consecuencias territoriales de los procesos de centralización empresarial.

4. CONCENTRACIÓN GEOGRÁFICA DE LA OFERTA AEROCOMERCIAL EN AMÉRICA LATINA La evolución de la distribución geográfica de la oferta aerocomercial (ver Mapa 2) se destaca por algunos hechos puntuales llamativos que cambian la configuración previa de algunos aspectos. En primer lugar, se destaca el muy significativo crecimiento de San Pablo como el mercado primado por excelencia de América Latina. En segundo lugar, se puede resaltar el estancamiento de la Ciudad de México que conjuntamente con el crecimiento de Buenos Aires llevó a que en diciembre de 2010, la capital argentina tenga una oferta de ASK superior al de la capital mexicana por primera vez en más de 40 años. El crecimiento de todo el mercado, impide verificar con claridad si su evolución resultó en una mayor o menor concentración geográfica de la oferta.

Tabla 4: Evolución en la cantidad de destinos de la red (Dic-2006-Dic-2011).

2006 ASK (M) Destinos

2007

2008

2009

2010

2011

11.299 12.555 12.667 13.503 14.013 14.787 457

479 475 456 473 Fuente: Elaborado en base a OAG.

476

% (2011-2006) 30,87% 4,16%

110

2.500M – 3.000M

2.000M – 2.500M

Dic. 2006

1.500M – 2.000M

1.000M – 1.500M

500M - 1.000M

0M – 500M

ASK

Dic. 2011

Mapa 2: Distribución geográfica de los ASK ofrecidos en las principales ciudades de América Latina (2006 vs 2011).

Fuente: Elaborado en base a OAG.

111

A partir de la Tabla 4 se puede inferir la evolución hacia una concentración geográfica de la oferta aerocomercial regional ya que el crecimiento de destinos atendidos es bastante menor al incremento de los ASK. Eso induce a pensar en que el fuerte crecimiento del mercado aerocomercial se orientó casi exclusivamente a países, ciudades y rutas preexistentes.

Figura 4: Concentración geográfica de los ASK en América Latina, por país (Dic-2006-Dic-2011).

Fuente: Elaborado en base a OAG.

En efecto, en valores relativos, el crecimiento de la oferta aerocomercial que ha tenido lugar entre 2006 y 2011 se concentró en los países que ya poseían los mercados más dinámicos, mientras que para los demás no hubo variaciones significativas (ver Figura 4).

Figura 5: Concentración geográfica de los ASK en América Latina, por ciudad (Dic-2006-Dic-2011).

Fuente: Elaborado en base a OAG.

112

Lo mismo se puede decir de las ciudades que pasaron a tener una estructura un poco más jerarquizada, con más importancia de los destinos primados y más homogeneidad en el resto (ver Figura 5). También, el comportamiento del incremento de la demanda se puede asociar a una mayor importancia relativa a las rutas aéreas que previamente eran las más dinámicas (ver Figura 6).

Figura 6: Concentración geográfica de los asientos ofrecidos en América Latina, por ruta (Dic-2006-Dic-2011).

Fuente: Elaborado en base a OAG.

Por lo tanto, y a partir de los datos expuestos donde se analiza el fenómeno en escalas diferentes, se puede afirmar que el fuerte crecimiento de la oferta aerocomercial correspondiente al período 2006-2011, se concentró geográficamente en los países, ciudades y rutas aéreas que eran las más importantes.

5. NIVEL DE MONOPOLIZACIÓN DEL MERCADO LATINOAMERICANO El análisis se puede ampliar haciendo una mixtura entre los resultados de la centralización empresarial y la concentración geográfica. Los mayores niveles de competencia y los precios más baratos tienden a instalarse en las rutas que unen a los hubs entre sí, ya que el resto de las rutas suelen ser operadas de forma cada vez más monopólicas, con precios finales más altos.

Entre 2006 y 2011 los ASK se incrementaron en más del 31%, mientras que los ASK ofrecidos de modo totalmente monopólico crecieron aún más, casi un 41% (ver Tabla 5).

Tabla 5: Evolución de la oferta monopólica en América Latina (Dic-2006-Dic-2011).

ASK (M) ASK monopólicos (M) ASK monopólicos / ASK Rutas Rutas monopólicas Rutas monopólicas / Rutas

2006

2007

2008

2009

2010

2011

% (2011-2006)

11.299

12.555

12.667

13.503

14.013

14.787

30,87%

4.018

4.226

4.815

4.916

5.318

5.678

41,32%

35,56%

33,64%

38,00%

36,41%

37,94%

38,38%

1.746

1.857

1.801

1.845

1.910

1.918

1.145

1.240

1.264

1223

1.247

1.289

65,58% 66,77% 70,18% 66,29% 65,29% Fuente: Elaborado en base a OAG.

67,21%

9,85% 12,58% -

113

Evolución de la proporción de ASK monopólicos (Dic. 2011 vs. Dic. 2006)

> proporción de ASK monopólicos

< proporción de ASK monopólicos

Proporción de ASK monopólicos (Dic. 2011)

80% - 100%

60% - 80%

40% - 60%

20% - 40%

0% - 20%

Proporción de ASK monopólicos

Mapa 3: Evolución de los ASK totalmente monopólicos (2006-2011) y comparación de ASK totalmente monopólicos (2011), por principales ciudades.

Fuente: Elaborado en base a OAG.

114

Lo mismo sucede en el caso de las rutas aéreas. En 2011 hay casi un 10% de nuevas rutas respecto al 2006, aunque para el mismo período la cantidad de rutas totalmente monopólicas se incrementó en casi un 13% (ver Tabla 5). En 2006, el 65,58% de las rutas eran ofrecidas de forma absolutamente monopólicas, mientras que en 2011 esa proporción creció al 67,21%.

La ampliación y profundización de la liberalización de los mercados resultó en una oferta aerocomercial totalmente monopólica cada vez de mayor proporciones. Puede resultar un tanto extraño o sorpresivo, aunque al comienzo del artículo ya se había anticipado que podía llegar a ser un resultado previsible -aunque siempre es difícil demostrarlo-. Y no sólo eso, se puede ahondar aún en esta cuestión. En efecto y más allá de algunas excepciones, es notable como en los mercados aerocomerciales de las ciudades latinoamericana más importantes ubicados en países que aplicaron políticas aéreas liberales, los ASK totalmente monopólicos se incrementaron -como por ejemplo, Santiago, Bogotá, San Pablo, Ciudad de Panamá y Ciudad de México- (ver Mapa 3). Mientras que otras ciudades en las cuales decreció el nivel de monopolización -como Buenos Aires y Caracas- se ubican en países que han virado, ya hace algunos años, hacia modelos aerocomerciales proteccionistas y estatistas como Argentina y Venezuela. ¿Será que en América Latina se desestimó un modelo aerocomercial basado en el monopolio de las líneas aéreas estatales para pasar a otro modelo de monopolización en manos de compañías privadas multinacionales? Por lo menos, el Acuerdo Multilateral de Cielos Abiertos propiciado por la CLAC no explicita sus intenciones por favorecer la competencia, que haya multiplicidad de operadores en las mismas rutas, etc.

6. CONCLUSIONES En los últimos años, el mercado aerocomercial latinoamericano verificó un importante crecimiento de la oferta en simultáneo con la agudización en la adopción y aplicación de políticas aérea de corte neoliberal que favorece la apertura de los mercados nacionales, regionales e internacionales.

Sin embargo, el crecimiento de la oferta se orientó con una tendencia que refuerza e incrementa la participación en el mercado por parte de las grandes líneas aéreas. Dicho crecimiento en el nivel de concentración se justifica en la fusión y adquisición de empresas con el objetivo de consolidar sus posiciones y no perder competitividad. Más allá de los niveles de concentración alcanzados, el proceso de monopolización también avanzó gracias a la creciente importancia que tienen los acuerdos de explotación para forjar altos grados de colusión y alianzas estratégicas que llevan a reducir los ámbitos de gestión y toma de decisiones, en lo que podría denominarse como un proceso de centralización empresarial.

Estos fenómenos de concentración y centralización empresarial utilizados como escudos para sobrevivir en los escenarios de competitividad de los mercados aerocomerciales liberalizados provocan una concentración geográfica de la oferta. En este sentido, se corrobora que en América Latina, a pesar del crecimiento del mercado entre 2006 y 2011, se concentró la oferta en los países, ciudades y rutas aéreas que ya eran las más importantes. La distribución geográfica de la oferta aerocomercial experimentó una contracción en términos relativos.

Por último, el análisis sobre la oferta demuestra que el mercado aerocomercial se encuentra con niveles de monopolización cada vez más altos en términos relativos. Mientras se propaga y se insta a liberalizar el mercado aerocomercial latinoamericano, son menos las empresas con capacidad de ofrecer una vasta oferta, los transportadores se nuclean para evitar la competencia, la oferta se concentra incrementalmente en ciertos territorios nacionales y

115

metropolitanos, y los servicios ofrecidos de forma absolutamente monopólica son cada vez más significativos. Incluso, en países donde se revirtió la tendencia política de liberalización aerocomercial revalorizando el proteccionismo y estatismo -como en Argentina o en Venezuela-, estos fenómenos tuvieron desenlaces inversos o mucho más tenues.

En efecto, los fenómenos analizados a lo largo del artículo refuerzan y comprueban la existencia de procesos encadenados de centralización empresarial, de concentración geográfica de los flujos, y de concentración geográfica de la oferta no monopólica que se retroalimenta y refuerza. Este artículo, demuestra nuevamente, a escala de toda América Latina y el Caribe -que representó en 2011 el 10% de la oferta mundial de asientos-, que la liberalización aerocomercial resulta en este encadenamiento de sucesos que puede denominarse como ciclo aerocomercial endógeno de oligopolización empresarial y de estructuración primacial territorial.

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116

ESTUDO DE DEMANDA EM ÁREAS MULTIAEROPORTUÁRIAS: APLICAÇÃO PARA O CASO DAS FREQUÊNCIAS DE VOOS NA REGIÃO METROPOLITANA DE SÃO PAULO Marcus Vinícius do Nascimento Alessandro Vinícius Marques de Oliveira ITA – Instituto Tecnológico de Aeronáutica Núcleo de Economia de Economia dos Transportes

Palavras chave: movimentos; aeronaves; aeroportos; modelos RESUMO Este estudo apresenta uma abordagem sobre a dinâmica do transporte aéreo na Região Metropolitana de São Paulo ao considerar o crescimento da demanda pelos movimentos de aeronaves. Com base em dados disponibilizados por instituições públicas e privadas, buscou-se a especificação de um modelo econométrico que permitisse desenvolver previsões para o sistema no ano de 2020. Após uma análise de quatro modelos, um foi escolhido por ter apresentado índices estatísticos e parâmetros mais consistentes.

A aplicação deste modelo vencedor trouxe um resultado de crescimento de aproximadamente 50% dos movimentos de aeronaves em dezembro de 2020 em relação a dezembro de 2010, ao considerar o cenário otimista. Este resultado revela algo em torno de 2,62 novos movimentos a cada hora ao longo de 10 anos.

Esses dados revelam que haverá uma vazão de demanda que, com as restrições observadas no sistema, terá que ser alocada em Viracopos ou no Novo Aeroporto de São Paulo, ou ainda, realocada em hubs de outras Regiões Metropolitanas.

ABSTRACT This study presents an approach of air Transportation dynamics on Sao Paulo Metropolitan Region considering the demand growth of airplanes moviments, mainly in the domestic market. Based on data provided by public and private institutions, an econometric model was specified to allow predictions about the system in 2020. After an analysis of four models, one was chosen because it presented the most consistent rates. This winner model was applied and the results brought a growth of nearly 50% of airplanes moviments in December 2020, compared to the same period in 2010, considering the optimist scenario. These results reveal something around 2,62 new movements every hour over 10 years. These data show that there is a demand spill, which will be allocated in Viracopos or the New Airport of Sao Paulo, or even relocated to other metropolitan hubs.

1. INTRODUÇÃO De acordo com estudos realizados por órgãos reguladores e por consultorias especializadas, como a Mckinsey (2010) e a própria Infraero em seus anuários, constatase que a demanda pelo transporte aéreo no Brasil tem obtido elevados índices de crescimento, principalmente nos últimos quatro anos. Dentro de um cenário de verdadeiro “boom” por este sistema de transporte, a Região de São Paulo é fonte de inúmeras discussões quanto aos investimentos futuros e às perspectivas do sistema no país. Este foco em São Paulo se dá, à priori, pela alta participação de seus aeroportos na produtividade do transporte aéreo brasileiro.

Segundo o anuário da Infraero (2010), quanto ao movimento total de aeronaves (aviação regular doméstica e internacional), a região de São Paulo obteve o maior índice de crescimento do país com cerca de 25,23%, ao comparar os anos de 2009 e 2010. O Aeroporto de Guarulhos possuiu cerca de 250 mil movimentos no ano de 2010, enquanto Congonhas finalizou o ano com 204 mil, e Viracopos com 74 mil. Desta forma, o conjunto desses três aeroportos representam 20% do movimento total de aeronaves do país. Em relação a 2009, a média de crescimento de 2010 de todos os aeroportos do Brasil foi de 15,60%.

117

Com base nesses históricos, o relatório desenvolvido pela consultoria Mckinsey (2010) apresenta em seu cenário base, que a demanda total prevista para os aeroportos de São Paulo, já em 2020, em número de passageiros será de 79,8 milhões por ano, ou seja, praticamente um aeroporto de Guarulhos de diferença em relação aos 47,3 milhões de passageiros movimentados em 2010, para a mesma região.

Além disso, o mesmo relatório aponta que os três principais aeroportos de São Paulo já possuem, ao final de 2009, gargalos nas pistas, nos pátios de aeronaves e nos terminais de passageiros. O Aeroporto Guarulhos finalizou o ano de 2009 com pátios e terminais de passageiros saturados, e com a previsão de que sua pista necessitará de investimentos até 2030. Congonhas encontra-se na mesma situação, sendo que os investimentos nas pistas deverão ocorrer até 2014. Viracopos é o aeroporto que possui mais espaço para investimentos, e, de acordo com o relatório, necessitará de otimizações nos terminais e implementos nos pátios até 2014 e construção de uma nova pista para 2030.

Uma outra discussão para o transporte aéreo de São Paulo é a construção de um novo aeroporto, o qual tenderia a operar com 100% de sua capacidade em 2030. Todavia, sabe-se que o investimento para a implantação desta obra será alto e o prazo para operação ainda é longo. Segundo dados não-oficiais, o custo girará em torno de R$ 5,6 bilhões. A importância da implantação do novo aeroporto, segundo os especialistas da área, é a contribuição que este daria para o desafogamento dos aeroportos já existentes.

Com base nas discussões apresentadas, este trabalho possui o objetivo de definir qual será a real necessidade, no que se refere ao movimento de aeronaves nos aeroportos de São Paulo em 2020, visto que há uma previsão de crescimento acentuada para estes próximos 10 anos, e o quanto de “spill” será gerado considerando as restrições de crescimento dos aeroportos atuais.

Com a premissa de atingir satisfatoriamente os objetivos definidos, este trabalho está dividido em três partes e uma conclusão. A primeira parte refere-se ao levantamento do problema a ser estudado. Para tanto, serão apresentados a região de estudo e um levantamento de dados dos aeroportos de São Paulo.

A segunda parte destina-se em desenvolver um estudo econométrico para realizar previsões dos movimentos de aeronaves na RMSP no ano de 2020.

A terceira parte da análise destina-se em montar o cenário de movimentos nos aeroportos de São Paulo em 2020 e avaliar como se dará a alocação da demanda extra.

Por fim, o trabalho fecha-se com uma avaliação das conclusões e com os comentários adicionais.

2. ANÁLISE DO PROBLEMA 2.1 A Região Metropolitana de São Paulo De acordo com Fernandes (2011), dados do IBGE revelam que a Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) possui cerca de 20 milhões de habitantes, divididos em 39 municípios, o que representa 47,7% da população total do Estado de São Paulo.

118

Figura 1 - Região Metropolitana de São Paulo Fonte: Governo do Estado de São Paulo

De acordo com Diniz et al. (2007) a RMSP é dividida em sete sub-regiões: São Paulo (Capital), Grande ABC, Mogi das Cruzes, Guarulhos, Franco da Rocha, Osasco e Taboão da Serra. Na Figura 1, estas sub-regiões estão demarcadas, respectivamente, pelos números: 7, 6, 5, 4, 3, 2 e 1.

Os dois principais aeroportos de São Paulo - Guarulhos e Congonhas -, estão localizados nas sub-regiões 4 e 7. Voltado para a operação executiva, o Campo de Marte se localiza na sub-região 7, juntamente com Congonhas. Apesar de representar 19% dos movimentos de aeronaves em São Paulo, segundo a ABAG (2011), o Campo de Marte será desativado para abrigar uma das bases do TAV, trem de alta velocidade que ligará Campinas e São Paulo até o Rio de Janeiro. O aeroporto de Viracopos faz parte da Região Metropolitana de Campinas (RMC), que, segundo Cunha (2006), está localizada a aproximadamente 100 km oeste de São Paulo, capital. De acordo com o relatório da Mckinsey (2010) apenas 12% dos passageiros totais de Viracopos são originários de São Paulo. O restante dos passageiros são originários da cidade de Campinas, das cidades da Região Metropolitana de Campinas e de outros Estados. Este fato revela que atualmente o aeroporto possui uma Zona de Influência fora da zona dos aeroportos da RMSP. Para Fernandes (2011), a RMC é o segundo maior conglomerado de municípios do Estado de São Paulo. Por este mesmo estudo, sua população é de 2.8 milhões e é dividida em uma área total de 3.8 mil km2. Ainda segundo Fernandes (2011), a RMSP e a RMC, juntamente com a Região do Vale do Paraíba (Leste da RMSP), formam a Macrometrópole Paulista.

2.2 Os Aeroportos de São Paulo São Paulo possui a maior parcela do transporte aéreo do Brasil, seja no movimento de aeronaves, passageiros ou cargas. Segundo a Infraero (2010), os três maiores aeroportos

119

da região representam mais de 30,76% e 20,01% dos movimentos totais do país, em passageiros e aeronaves, respectivamente. A divisão percentual dos movimentos total e doméstico de aeronaves em 2010 entre estes três aeroportos mais o Campo de Marte é representada pelos Gráficos 1 e 2.

Gráfico 1 - Divisão Percentual: Movimento Total

Congonhas

Guarulhos

Viracopos

Campo de Marte

19% 31% 12%

38%

Gráfico 2 -Divisão Percentual: Movimento Doméstico

Congonhas

Guarulhos

Viracopos

Campo de Marte

22% 36% 12%

30%

Pelo fato de possuir a maior parcela dos movimentos de aeronaves do Brasil, estudos como o da Mckinsey (2010) têm explorado as principais restrições do sistema para propor soluções ao transporte aéreo na região. Entretanto, há a necessidade de se determinar alguma métrica para definir quais dessas possíveis soluções, sejam no curto, médio ou longo prazo, viabilizarão um maior retorno em ganho de capacidade e operacionalidade para os aeroportos em relação aos custos dispendidos para sua implantação.

120

Além das otimizações operacionais e melhorias na infraestrutura dos aeroportos já existentes, uma das possibilidades que tem sido levantada por especialistas e consultorias é a construção de um novo aeroporto para São Paulo.

O restante deste capítulo destina-se a apresentar a situação de cada um dos três principais aeroportos através da análise de estudos específicos.

2.2.1 O Aeroporto de Guarulhos Segundo dados da Infraero (2010), o Aeroporto de Guarulhos é o maior aeroporto do país nos movimentos totais de aeronaves, passageiros e cargas. Conforme a Tabela 1, observa-se que o aeroporto é responsável por 9,46%, 17,28% e 31,12% destes movimentos, respectivamente.

Tabela 1 - Movimentos do Aeroporto de Guarulhos

Aeroporto Guarulhos

Posição Nacional Movimentos Totais (Doméstico + Internacional) % Nacional 1º Aeronaves (mil) Aeronaves

1º 1º

250.493

9,46%

Passageiros (milhões)

Passageiros

26.849.185

17,28%

Carga (kg)

Carga

441.111.151

31,12%

Apesar dessa posição no cenário nacional, o aeroporto tem apresentado índices preocupantes quanto às suas capacidades. Segundo a Infraero (2011), estatal que mantém administrativa e operacionalmente o aeroporto, Guarulhos receberá até 2014 cerca de R$ 1,27 bilhão em investimentos.

2.2.2 O Aeroporto de Congonhas Segundo Correia (2010), a fonte de maior atratividade e preferência pelos usuários do Aeroporto de Congonhas é a sua localização. Não há outro aeroporto no país tão próximo ao polo gerador de demanda do que Congonhas. Todavia, apesar de se tornar um fator de preferência, esta grande proximidade à sociedade acaba limitando o desenvolvimento e expansão do aeroporto.

Esta barreira se evidenciou após a ocorrência de um dos mais graves acidentes da história do transporte aéreo brasileiro em 2007, quando um Airbus A320 não conseguiu parar na pista e derrapou para fora do aeroporto. Após este fato, as operações em Congonhas tem sido limitadas por questões de segurança.

Apesar dos fatos, o Anuário 2010, disponibilizado pela Infraero (2010), coloca o aeroporto na segunda posição em movimentos de passageiros e aeronaves, e na décima segunda posição em transporte de cargas no ranking nacional, conforme a Tabela 2.

Além disso, vale ressaltar que em 2010 o aeroporto possuiu a maior parcela dos movimentos domésticos de São Paulo.

121

Tabela 2 - Movimentos do Aeroporto de Congonhas

Aeroporto Congonhas

Posição Nacional Movimentos Totais (Doméstico + Internacional) % Nacional 2º Aeronaves (mil) Aeronaves

2º 12º

204.943

7,74%

Passageiros (milhões)

Passageiros

15.499.462

9,98%

Carga (kg)

Carga

24.039.116

1,69%

2.2.3 O Aeroporto de Viracopos Localizado na região metropolitana de Campinas, Viracopos está a 90 km da RMSP, sendo esta uma das maiores críticas para que o aeroporto se torne o principal aeroporto de São Paulo. Apesar de ocupar apenas a décima segunda posição no movimento de aeronaves e passageiros, dados da Infraero (2010) o colocam como o principal aeroporto no movimento de cargas internacionais do Brasil. Viracopos só perde para Guarulhos no movimento total de cargas devido a grande participação deste último no movimento de cargas domésticas.

De acordo com a Tabela 3, o Aeroporto de Viracopos detém 18,61% das cargas aéreas de todo o Brasil. Além disso, outro fator que tem auxiliado o desenvolvimento do aeroporto é a base instalada pela companhia aérea Azul, que o utilizada como seu principal hub.

Tabela 3 - Movimentos do Aeroporto de Viracopos

Aeroporto Viracopos

Posição Nacional Movimentos Totais (Doméstico + Internacional) % Nacional 12º Aeronaves (mil) Aeronaves 74.472

2,81%

11º

Passageiros (milhões)

Passageiros

5.430.066

3,50%

2º

Carga (kg)

Carga

263.787.287

18,61%

3. ESTUDO DA FREQUÊNCIA DE AERONAVES NA CIDADE DE SÃO PAULO Esta seção é composta pela análise qualitativa e quantitativa da base de dados, pela construção de um modelo econométrico para a demanda de aeronaves na região de São Paulo e, por fim, pelo desenvolvimento de previsões dos movimentos domésticos de aeronaves para 2020 nesta região.

3.1 Descrição da base de dados A base de dados utilizada para análise do problema foi constituída por meio de dados trabalhados pelas instituições públicas e privadas do país como a Infraero, o Banco Central e o Ministério da Defesa. Utilizou-se uma sequência de séries temporais referentes aos movimentos domésticos, internacionais e totais de aeronaves para cada aeroporto e o geral da RMSP, o custo médio do combustível de aviação, dados de PIB

122

do país, cotações do dólar, número de companhias aéreas e o tamanho médio das aeronaves no mercado doméstico brasileiro entre os anos de 2003 e 2010.

A Tabela 4 apresenta um resumo com as estatísticas descritivas de todas as variáveis previamente selecionadas para avaliação. Nota-se que os movimentos domésticos (movdom_rmsp) representam cerca de 85% da média dos movimentos totais de aeronaves na Região Metropolitana de São Paulo.

Tabela 4 - Resumo das Variáveis Analisadas

Variável movdom_rmsp movint_rmsp movtot_rmsp pib usd cme_qav tamav ncias

Obs 96 96 96 96 96 96 96 96

Média 36987.32 6518.92 43506.24 266552.00 2.95 1.81 129.38 17.59

Desvio P. 4686.55 678.93 5203.19 38143.04 1.00 0.35 8.36 1.79

Mín 29513.00 5049.00 35543.00 202789.10 1.76 1.33 116.45 15.00

Máx 49864.00 8207.00 57723.00 351111.00 5.68 3.74 146.58 21.00

A computação destes dados levou em conta os movimentos regulares e não-regulares.

Portanto, foram considerados os aeroportos de Guarulhos, Congonhas, Viracopos, além do Campo de Marte, que opera, majoritariamente, a aviação executiva.

Os Gráficos 3 e 4 representam os movimentos domésticos e internacionais para todos os aeroportos citados. Nota-se que é possível identificar um acentuado crescimento na frequência de movimentos domésticos, principalmente a partir de 2009, quando a companhia aérea Azul iniciou as suas operações em Viracopos. Para os movimentos internacionais observa-se um crescimento gradual, porém lento, desde 2003.

Gráfico 3 - Movimentos domésticos totais - RMSP

123

Gráfico 4 - Movimentos internacionais totais - RMSP

9000 8000 7000 Movimento Internacional

6000 5000 4000 3000 2000 1000 Jan-03 Jun-03 Nov-03 Apr-04 Sep-04 Feb-05 Jul-05 Dec-05 May-06 Oct-06 Mar-07 Aug-07 Jan-08 Jun-08 Nov-08 Apr-09 Sep-09 Feb-10 Jul-10 Dec-10

0

Para se determinar como as variáveis regressoras afetam os movimentos de aeronaves, foram criadas matrizes de correlações. Como pode ser observado na Tabela 5, o movimento doméstico, por exemplo, é afetado positivamente pelo PIB, pela etapa média e pelo tamanho médio das aeronaves. Em contrapartida, o valor do dólar e o custo do combustível contribui para que o movimento de aeronaves caia o que, a princípio tem sentido econômico. Pelos dados observados, a variável número de companhias (ncias) também possui uma relação negativa com o movimento doméstico.

No caso, era esperado uma contribuição positiva, este fato pode ser explicado por meio de uma forte autocorrelação da variável com as outras levantadas.

movdom_rmsp pib usd cme_qav tamav ncias

Tabela 5 - Matriz de Correlações - Movimento Doméstico movdom_rmsp pib usd cme_qav 1.00 0.83 1.00 -0.64 -0.88 1.00 -0.15 0.07 -0.03 1.00 0.63 0.88 -0.90 0.07 -0.17 0.10 -0.39 -0.10

tamav

ncias

1.00 0.21

1.00

3.1 Estudo Econométrico e Análise dos Resultados A partir da análise apresentada, buscou-se especificar um modelo econométrico com o qual fosse possível realizar previsões consistentes para o ano de 2020, além de possuir uma melhor representação do processo gerador dos dados. Desta forma, foram especificados quatro modelos de regressão múltipla.

Foram consideradas questões históricas que afetam a frequência de voos na RMSP, como as limitações de voos em Congonhas, a entrada da Companhia (low-cost) Azul e o apagão aéreo, ocorrido no Brasil no ano de 2006. Para tanto, foram criadas variáveis dummy para o controle destes acontecimentos na amostra. Além disso, foram criadas dummy para corrigir possíveis efeitos sazonais em determinados períodos do ano.

124

A Tabela 6 apresenta a modelagem para os movimentos domésticos. Os valores entre parênteses representam o desvio padrão de cada variável. Com auxílio do software Stata os parâmetros para cada variável foram estimados com controle de heterocedasticidade e autocorrelação. Primeiramente foi desenvolvido um modelo que relacionou os movimentos domésticos com o PIB. Em seguida optou-se por incluir o quanto as variações do dólar, os custos com combustível, o tamanho médio das aeronaves e o número de companhias aéreas operantes no mercado doméstico impactariam nos movimentos. Nota-se que este segundo modelo apresentou índices com desvios padrão muito altos, além disso, é possível observar uma certa autocorrelação entre algumas das variáveis regressoras. Por exemplo, o valor do dólar pode influenciar diretamente os custos de combustível. Os dois últimos modelos testados incluem as variáveis dummy apresentadas anteriormente.

125

Tabela 6 - Modelos Econométricos: Movimentos Domésticos Variable PIB

usd

(1) 0.145271 (0.02907)* 1871.7088 (802.4476)**

(2) 0.129919 (0.01956)* -355.2700 (934.9269)+ -3165.5015 (770.1664)* -160.6219 (137.778)** -695.6718 (202.5736)*

-7261.0059 (9711.336)

42144.4160 (18595.2)**

cme_qav tamav ncias dapagao dposcgh07 dazul m_2 m_3 m_4 m_5 m_6 m_7 m_8 m_9 m_10 m_11 m_12 _cons

(3) (4) 0.180590 0.138042 (0.02662)* (0.02809)* 1086.0069 (728.3759) -3045.3208 -1998.3178 (711.3526)* (599.1271)* 36.3561 -98.704340 -327.6394 (238.2826) -2872.8210 -3282.1618 (1083.231)* (1212.123)* -6170.9943 -5766.2817 (1686.616)* (1607.593)* 2006.7953 3962.0107 -1285.832000 (1275.66)* -686.8283 -1209.1569 -612.2552 (595.3128)** 1497.0811 1537.3503 (528.7886)* (631.615)* 431.9294 350.6787 (683.3238) (776.1465) -461.1831 -190.6736 (738.9763) (828.7658) -2371.6320 -1979.2365 (732.8245)* (831.7879)** -572.18889 -392.6367 (657.1321) (794.5492) 340.7929 468.2095 (741.8161) (741.9296) -187.3104 -136.3123 (905.6084) (942.2152) -541.5691 -74.6284 (817.3298) (770.357) -2786.1405 -1896.0433 (791.3617)* (710.7069)* -914.2731 -182.3394 (748.684) (841.7408) -4811.3978 5957.8454 (14430.49) (5772.084)

Observações 96 96 96 96 R-2 0.7260 0.8256 0.9239 0.9036 Dp em parenteses: + significante em 10%; * significante em 5%; ** significante em 1%

Visto que a grande parte dos dados levantados são relacionados aos movimentos domésticos, não foi possível identificar um modelo que explicasse de forma confiável os movimentos internacionais de aeronaves.

Novamente pela Tabela 6, todos os modelos apresentados são lineares (ln-ln). Buscouse a especificação de outros tipos de modelos como o log-log, entretanto os coeficientes não possuíram boas especificações. Nos modelos apresentados, os coeficientes positivos do PIB e das operações da companhia aérea Azul indicam um coerência econômica destas variáveis, se espera que com um aumento do PIB mais pessoas viajam, além

126

disso, a entrada de uma companhia aérea low-cost tende a contribuir com os movimentos de uma região. A variável representativa do valor do dólar (usd) possuiu um comportamento instável entre os três primeiros modelos, sendo que no Modelo (1) e (3) notam-se os coeficientes positivos e no Modelo (2) um coeficiente negativo. A princípio não foi possível determinar uma explicação razoável para este comportamento, desta forma, no Modelo (4) esta variável não foi utilizada.

Apesar de não possuir o maior fator R-2, o Modelo (4) foi o que especificou da melhor forma os movimentos domésticos através das relações com PIB, custo do combustível, dummy de apagão aéreo no Brasil, dummy da restrição de Congonhas, dummy de operação da Azul e as dummy de sazonalidade. A equação (1) representa a sua modelagem linear. _

= 1

+ 2

+ 3

ℎ07 + 4

+ ∑"#!

"

(1) Cabe ressaltar que a validação deste modelo se deu a partir da cuidadosa análise de uma diversidade de modelos possíveis. Como pode ser observado na Tabela 7, a especificação vencedora possui um alto grau de significância estatística em seus coeficientes. Em sentidos econômicos, representam algo que empiricamente já se esperava quanto aos efeitos dos regressores no regressando (movimentos de aeronaves).

3.2 Previsão do movimento de aeronaves para 2020 em São Paulo As previsões para o ano de 2020 foram rodadas considerando a variação do PIB do país e dos cenários otimistas e pessimistas para os preços do combustível. Para as questões do PIB, o estudo de Barros (2011) representa uma média de crescimento de 4,3% ao ano. Quanto ao custo do combustível para a aviação, levou-se em conta a média do valor nos últimos três anos como o cenário otimista e, para o pessimista, o valor mais alto neste período.

A Tabela 7 apresenta as previsões dos movimentos domésticos para a região de São Paulo, em dezembro de 2020, ao considerar os cenários propostos.

Tabela 7– Previsão: Movimento Doméstico de Aeronaves: São Paulo

Ano 2020

Movimento Doméstico PIB Otimista Pessimista Cenário Base 74841 71076 525859.64

cme_qav Otimista Pessimista 1.855430 3.739413

Nota-se que, em relação à dezembro de 2010, mesmo com o cenário pessimista o mercado doméstico terá um aumento significativo de aeronaves movimentadas. O cenário otimista prevê um crescimento de 50,09% dos movimentos, enquanto o pessimista considera que o aumento será de 42,54%.

3.3 Avaliação dos crescimentos e a Situação Futura Como apresentado anteriormente, o fechamento do Campo de Marte e as limitações do voos em Congonhas gerarão um “spill” de demanda para os outros aeroportos de São Paulo. O resultado deste estudo apresenta que os movimentos de aeronaves tendem a crescer muito na região até o final de 2020 (entre dezembro de 2009 e dezembro de 2010 os movimentos domésticos cresceram cerca 10,02%) e, ao considerar que Guarulhos já apresenta uma diversidade de restrições de capacidade as possibilidades

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para o futuro do transporte aéreo em São Paulo estão a favor da ampliação do Aeroporto de Viracopos ou a construção do NASP. Ao considerar o cenário otimista de previsão e que a parcela percentual de cada aeroporto nos movimentos domésticos se mantenha, a divisão da demanda para dezembro de 2020 ficaria em Guarulhos com 23 mil, Congonhas com 27 mil, Viracopos com 9 mil e Campo de Marte com 16 mil movimentos. Com os planos de investimentos do Governo Brasileiro e a possível privatização dos aeroportos é cabível considerar que a demanda prevista para Guarulhos poderá ser atendida pelo aeroporto. Se considerar a operação limite de Congonhas em no máximo 20 mil movimentos ao mês, além do fechamento do Campo de Marte, a demanda que deverá ser dissolvida nos outros aeroportos será de aproximadamente 23 mil, o que equivale a 2,62 novos movimentos de aeronaves por hora ao longo de 10 anos. Considera-se também, que este valor é bem próximo ao que Guarulhos opera atualmente, desta forma, é considerável que boa parte desta demanda deverá ser acomodada em Viracopos ou dividida entre Viracopos e o NASP. Além disso, vale discutir as relações dos movimentos de aeronaves em São Paulo com os hubs de outros Estados. Apesar dos índices apresentarem um alto crescimento da demanda na RMSP, parte dessa demanda poderá ser deslocada para regiões secundárias. Todavia, os planos de investimentos maciços e a concorrência até certo ponto desleal entre a RMSP e as outras regiões metropolitanas dificultam estas divisões da malha aérea.

4. CONCLUSÕES E COMENTÁRIOS ADICIONAIS De acordo com as principais referências de pesquisa e gestão do transporte aéreo brasileiro observa-se que a demanda por este sistema tem sofrido um “boom” de crescimento jamais visto. Os dados da Infraero (2010) revelam que, nos últimos dois anos, o número de movimentos de aeronaves cresceu cerca de 15% em todo país.

Além disso, a região de São Paulo é a que mais tem impulsionado este crescimento. O mesmo banco de pesquisa publicou que o três maiores aeroportos da cidades foram obtiveram um crescimento de 25,23% e, ao fim de 2010, representavam cerca de 20,01% de todos os movimentos do país.

Apesar desses dados otimistas, as pesquisas realizadas por consultorias como a Mckinsey (2010) revelam que, principalmente Guarulhos e Congonhas, os dois maiores de São Paulo, já possuíam saturação em seus terminais de passageiros e pátio de aeronaves e, até 2020 necessitarão de investimentos para a pista. O aeroporto de Viracopos é o que possui uma maior folga em relação ao horizonte de tempo, entretanto, já possui índices preocupantes.

Com vistas a esta situação, diversas soluções tem sido propostas para a RMSP (Região Metropolitana de São Paulo). Além das otimizações operacionais e melhorias da infraestrutura destes três aeroportos, há a proposta de construção de um novo aeroporto para São Paulo.

Com base nesses dados e discussões, foi realizado um estudo econométrico com o objetivo de construir um modelo que especificasse a demanda de frequência de voos para a RMSP no ano de 2020, e o quanto de demanda será gerado considerando-se um cenário otimista e outro pessimista. Utilizou-se as situações do fechamento do Campo de Marte (um aeródromo que recebe voos não-regulares, mas em grande quantidade) e 128

as restrições de operacionalidade do aeroporto de Congonhas por motivos de segurança, para se determinar o quanto de demanda não alocada a região apresentará daqui dez anos.

Este “spill” de demanda só foi definido porque avalia-se que, com os investimentos previstos, o aeroporto de Guarulhos será capaz de atender a demanda a ele destinado.

Os resultados do modelo de regressão apontam que a demanda de movimentos domésticos de aeronaves para o mês de dezembro de 2020 será de aproximadamente 75 mil para o cenário otimista e de 71 mil para o pessimista. Com as restrições citadas há uma demanda a ser alocada de aproximadamente 23 mil, o que equivale a praticamente um novo aeroporto de Guarulhos para São Paulo.

Desta forma, a conclusão a que se chega é que a construção de um novo aeroporto é não só viável, como necessária para contribuir com a alocação desta demanda. Vale ressaltar que a demanda poderá ser dividida com o Aeroporto de Viracopos, o qual possui um plano de investimentos e já faz parte do primeiro pacote de privatizações dos aeroportos do Governo Brasileiro. Além disso, observa-se a concorrência da RMSP com os hubs de outros Estados. Essa concorrência pode dificultar os desvios da malha para regiões secundárias, solução que poderia contribuir com o desafogamento dos aeroportos de São Paulo.

REFERÊNCIAS ABAG (2011), Associação Brasileira de Aviação Comercial, disponível em: http://www.abag.org.br/documents/DesativacaodoCampodeMarte.pdf, acessado em: 05 de julho de 2011.

ABETAR (2011), A Privatização dos Aeroportos, disponível em: www.abetar.com.br, acessado em: 03 de junho de 2011.

Barros, O. (2011) Compilação Sistemática do Bradesco Referente às Projeções do Mercado de Curto, Médio e Longo Prazos Colhidas pelo Boletim Focus Banco Central do Brasil Correia, A. R., Niyama, L. E., Nogueira, S. A. F. (2010), Estimativa da distribuição da demanda na Região Metropolitana de São Paulo com cenários de um novo Aeroporto. Relit – Revista de Literatura dos Transportes, vol. 5, n. 2, pp. 44-62.

Cunha, J. M. P. (2006), Segregação e Acúmulo de carências: localização da pobreza e condições educacionais na Região Metropolitana de Campinas. II Congreso de la Asociación Latino Americana de Población, Guadalajara, México.

Diniz, C. C., Campolina, B. (2007), A Região Metropolitana de São Paulo: reestruturação, reespacialização e novas funções. Revista Eure, vol. XXXIII, No 98, pp. 27-43, Santiago de Chile.

Fernandes, J. (2011). Mobilidade e o Setor Imobiliário. Encontro do Secovi-SP, São Paulo, SP. INFRAERO (2010). Anuário Estatístco Operacional 2010. Empresa Brasileira de Infraestrutura Aeroportuária, Ministério da Defesa, Brasília, DF. Mckinsey (2010). Estudo do Setor de Transporte Aéreo do Brasil: Relatório Consolidado. Rio de Janeiro, RJ.

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MODELAGEM DO PROBLEMA DE ESPERA NO AR UTILIZANDO APRENDIZAGEM POR REFORÇO Leonardo L. B. V. Cruciol Li Weigang Laboratório de Modelo Computacional para Transporte Aéreo - TransLab Universidade de Brasília leocruciol@gmail.com, weigang@unb.br

RESUMO O Brasil está em preparação para receber dois dos maiores eventos do mundo: a Copa do Mundo de Futebol (2014) e as Olímpiadas (2016). Diante do grande aumento no número de voos durante estes eventos quando comparado ao número normal para as atividades do país, o problema de espera no ar se torna um grave ponto para que as aeronaves em rota descam com a maior segurança possível, e, se possível, acarretando o menor número de problemas após a aplicação de medidas restritivas. Este artigo pretende apresentar a modelagem do problema de espera no ar aplicado ao Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo (ATFM), no Brasil, utilizando Sistemas Multiagentes para melhorar a Aprendizagem por Reforço do software em colaboração com os controladores de voo. O protótipo gerou ações que contribuíram efetivamente para a redução da saturação do tráfego aéreo fazendo com que o algortimo Q-learning alcançasse resultados satisfatórios diante dos cenários em teste.

ABSTRACT Brazil is in preparation to receive, two of major world events: World Cup of Football (2014) and Olympics (2016). In the face of large increase in the number of flights during these events when it compared to the normal number for the activities of the country, air holding problem becomes a serious point to make aircraft land with the highest security level possible and, if possible, result in fewest problems after implementation of restrictive measures. This paper describes the model of air holding problem applied to Air Traffic Flow Management (ATFM) in Brazil using Multiagent System to improve Reinforcement Learning of the software, in collaboration with the flight controllers. The prototypes generated actions that contributed effectively to the reduction of saturation in the air traffic scenarios which made that the Q-learning algorithm obtained satisfying results under test.

1. INTRODUÇÃO O Brasil está em preparação para receber, nos próximos anos, dois dos maiores eventos do mundo: a Copa do Mundo de Futebol (2014) e as Olímpiadas (2016). Um dos pontos de gargalo na infraestrutura do país é o aeronáutico, por isso pesquisas focadas no aumento, controle e gerenciamento de uma alta demanda de voos durantes estes eventos devem ser realizadas para que o setor aeronáutico esteja preparado para qualquer problema que possar ocorrer.

Este artigo pretende apresentar a modelagem do problema de espera no ar aplicado ao ATFM, no Brasil, utilizando Sistemas Multiagentes para melhorar a Aprendizagem por Reforço do software em colaboração com os controladores de voo.

Assim, será possível que o software possa sugerir ações mais precisas e realistas baseadas no passado e no conhecimento dos especialistas, prevêr o impacto das ações sob o cenário local atual e os próximos cenários tanto local quanto global e aumentar o nível de segurança do cenário aéreo, pois ao tomar as ações restritivas os controladores de voo já possuem uma previsão dos seus impactos.

As próximas seções do presente trabalho estão organizadas da seguinte forma. Na seção 2, será realizada uma revisão bibliográfica dos conceitos que serão tratados. Na seção 3, será

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apresentada a metodologia aplicada na realização do trabalho. Na seção 4, será apresentado como foi modelado o problema de espera no ar. Na seção 5, serão apresentados os resultados alcançados, proposta de trabalhos futuros e conclusão do trabalho realizado.

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 2.1. Gerenciamento de Tráfego Aéreo O Gerenciamento de Tráfego Aéreo - Air Traffic Management, foca em fornecer meios para o gerenciamento do tráfego aéreo, levando em consideração fatores como segurança, planejamento, justiça, meteorologia e financeiro (AGOGINO et al., 2009). O ATM é necessário para que o espaço aéreo possa ser monitorado, controlado e os fluxos das aeronaves, por aerovias definidas, possam ser gerenciados de maneira integrada para maior efetividade das ações tomadas.

O ambiente ATM pode ser dividido em três setores: • ASM - Air Space Management: O Gerenciamento do Espaço Aéreo foca em aumentar a capacidade de aeronaves no espaço aéreo, com o objetivo de atender a demanda necessária dentro da estrutura disponível.

• ATC - Air Traffic Control: O Controle do Tráfego Aéreo foca em controlar os voos das aeronaves, fornecendo informações necessárias para que a segurança dos voos seja preservada.

• ATFM - Air Traffic Flow Management: O Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo foca em fornecer informações para que o fluxo das aeronaves seja mantido com segurança e menor impacto em cenários que sejam necessários tomar medidas não previstas.

2.1.1. Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo O ambiente ATFM pode ser dividido em três fases: • Nível Estratégico: Foca no planejamento estratégico dos voos englobando o período até o momento de 48 horas antes do voo.

• Nível Pré Tático: Foca na tomada de decisões táticas englobando o período de 48 até 2 horas antes do voo.

• Nível Tático: Foca na tomada de decisões táticas englobando o período de 2 horas antes do voo até que a aeronave chegue em seu destino.

Este trabalho será focado no Nível Tático do ATFM pois é o período em que as aeronaves estão em voo.

2.1.2. ATFM no Brasil O Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo no Brasil passa por um momento de planejamento e adaptação para um elevado aumento do número de voos nos próximos anos.

Segundo ANAC (2009), somente 44,94% dos voos saem no horário previsto ou adiantado.

Segundo Galvão (2008), a projeção do tráfego aéreo nos 67 aeroportos estudados do Brasil é preocupante caso não seja realizado investimentos para aumentar as suas capacidades. É apresentado na Figura 1 esta projeção do tráfego aéreo.

131

Figura 1: Projeção do Tráfego Aéreo no Brasil, adaptado (GALVÃO, 2008) Segundo Carvalho (2009), as taxas de crescimento de voos são de 1,00% à 1,88% em cada aeroporto. O valor pode parecer pequeno se olharmos somente para o aeroporto, mas quando colocamos este valor em um ambiente ATFM o valor cresce proporcionalmente com o número de aeroportos incluidos nos fluxos de tráfego aéreo. Levando em consideração, também, o horário em que estes voos acontecem, podemos ter intervalos de pico com um número substancial de aeronaves comparado com o período atual.

O ATFM no Brasil, além de estar preparado para gerenciar o fluxo de tráfego aéreo, precisa maximizar as oportunidades da estrutura disponível para que os recursos possam ser bem aproveitados. Nesse ponto, podemos citar o melhor gerenciamento do fluxo das aeronaves enquanto estão no ar e, assim, além de melhorar os níveis de segurança da aviação aérea brasileira, é possível diminuir indicadores negativos (ANAC, 2009) e alcançar bons resultados para todos os envolvidos.

2.1.3. Problema de Espera no Ar O AHP - Air Holding Problem, acontece em um ambiente ATFM quando aeronaves em rota de voo precisam aguardar voando por um determinado motivo. Este motivo pode ser um aeroporto que precisou ser fechado, por exemplo, por situações envolvendo fenômenos naturais ou atos terroristas; pode ser por motivo de excesso de aeronaves em um determinado setor e, por isso, outras aeronaves precisam ser retidas por algum tempo em outros setores.

Em cenários críticos, o problema de espera no ar se torna muito mais grave, pois temos um cenário, por exemplo, o qual engloba todas as aeronaves sob responsabilidade das autoridades brasileiras e temos sub cenários os quais estão sob responsabilidades de um determinado CINDACTA - Centro Integrado de Defesa Aérea e Controle de Tráfego Aéreo. Quando uma ação é escolhida para um sub cenário, com o tempo, o resultado dessa ação pode melhorar um sub cenário e agravar de tal forma um outro, que o cenário completo pode se tornar um problema de altissimo risco para a segurança de todos os envolvidos.

2.1.4. SISCONFLUX O software SISCONFLUX - Sistema de Aplicação e Gerenciamento das Medidas de Controle de Fluxo de Tráfego Aéreo, em desenvolvimento pelo TransLab - Laboratório de Modelo Computacional para Transporte Aéreo da UNB - Universidade de Brasília, em parceria com o CNPQ - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico e o CGNA Centro de Gerenciamento da Navegação Aérea, focou seu trabalho em soluções para resolver

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o problema do GHP - Ground Holding Problem, o qual obteve resultados conhecidos e de valor para a comunidade científica.

O problema de espera no solo foi estudado em todos os sentidos quanto a segurança, complexidade, justiça dentre outros e obteve grandes resultados nos últimos anos pelo TransLab (CRESPO, 2007) (SOUZA, 2008) (ARRUDA, 2009).

2.2. Sistemas Multiagentes Os Sistemas Multiagentes (SMA) são sistemas que consistem de múltiplos agentes, os quais agem simultaneamente de forma autônoma e interagem com outros agentes presentes no sistema. Em sua forma autônoma, os agentes tomam decisões em favor de seus objetivos e ao interagirem com outros agentes possibilitam o desempenho de tarefas para a satisfação de um objetivo.

Segundo Weiss (2005), há diversas vantagens na relação de um SMA quando comparado a um sistema composto por um único agente, cujo agente pode indicar falta de desempenho, confiabilidade e facilidade na manutenção ao ser submetido a um grande número de tarefas.

Além do mais, não é possível um único agente prover conhecimento especializado em ampla quantidade.

De modo a se criar uma sociedade de agentes, um dos elementos essenciais é a capacidade de gerir as interações e as dependências das atividades de agentes distintos, no que se refere ao SMA, e coordená-los. A coordenação é um passo fundamental no SMA, pois estes sistemas são distribuídos inerentemente (REIS, 2003). A Figura 2 apresenta a comunicação dos agentes em um SMA.

Figura 2: Agente com capacidade de comunicação (REIS, 2003) Os agentes interagem em um determinado ambiente, no qual pode existir um ou mais agentes.

Em alguns casos, um agente pode agir sozinho, em outros pode se comunicar com outros

133

agentes e em sistemas mais avançados pode ser necessário que existam agentes responsáveis por intermediar esta comunicação, a fim de controlar o ambiente. Segundo Juchen et al.(2001) os sistemas multiagentes são divididos em duas classes principais: • Sistemas Abertos: os agentes não são desenvolvidos para atingir um objetivo em comum, mas sim participar no processo para atingir o objetivo. Os agentes podem entrar e sair do sistema a qualquer momento, neste caso a entrada de agentes novos precisa ser considerada.

• Sistema de Resolução Distribuída de Problemas: os agentes envolvidos são desenvolvidos para atingir um determinado objetivo, de forma cooperativa e coordenada.

2.3. Aprendizagem por Reforço A Aprendizagem por Reforço - Reinforcement Learning, é o processo no qual um agente, sem prévio conhecimento e em um determinado número de interações, interage com o ambiente para atingir seus objetivos e, assim, receber recompensas pelas ações executadas e os objetivos alcançados.

Com este processo de aprendizagem é possível encontrar uma solução ótima para o problema em questão, ou seja, encontrar as melhores ações para atingir um determinado objetivo, da melhor maneira possível, levando em consideração um determinado ambiente em um instante Tk. A Figura 3 apresenta o processo de aprendizagem por reforço.

Figura 3: Aprendizagem por Reforço (SUTTON et al., 1998) Durante a interação, o agente irá interagir com o ambiente para descobrir em qual cenário está e, assim, escolher a melhor ação a ser executada. Após a ação apresentada pelo agente, ele irá receber um valor, que está sendo chamado de recompensa. Assim será possível verificar se a ação tomada é melhor ou não que ações tomadas no passado, sendo possível escolher a melhor para este cenário.

3. METODOLOGIA APLICADA O trabalho é focado em cenários críticos ocorridos no ambiente ATFM do Brasil, para isso foram realizadas coletas de dados reais do cenário de gerenciamento de fluxo de tráfego aéreo junto ao TransLab da UNB, CGNA e o CINDACTA I. Após a coleta de dados foi possível propor uma solução, baseada nas informações recebidas, para o problema. Utilizando a teoria apresentada foi possível modelar os cenários incluindo o atual e os próximos após a aplicação da ação restritiva; aprender com o controlador de voo e melhorar as suas sugestões de cenários com o tempo e controlar, analisar e apresentar as informações necessárias para a solução escolhida.

134

Ao final da pesquisa o modelo computacional construído será avaliado para possíveis correções, junto ao CGNA, com a utilização de mais dados reais podendo assim atestar o modelo em um ambiente de tempo real.

4. AIR HOLDING PROBLEM MODULE O modelo proposto, AHPM - Air Holding Problem Module, para a resolução do problema apresentado será desenvolvido utilizando a teoria apresentada: Sistemas Multiagentes e Aprendizagem por Reforço.

O modelo será composto por quatro submódulos: • Módulo de Coleta de Informações, é responsável pelo armazenamento das informações geradas pelos controladores de voo, ou seja, a manutenção e utilização da base histórica; • Módulo de Aprendizagem por Reforço, é responsável pela aprendizagem do software, o qual irá receber as informações do módulo de coleta, calcular os valores para as ações e estados em cada cenário, dado um instante no determinado tempo utilizandose do aprendizado adquirido pelo agente no passado, buscando alcançar um resultado ótimo. Estes resultados serão calculados pelo algoritmo Q-Learning e SARSA, conforme os melhores resultados, e guardados em uma base de dados para fornecer as informações necessárias em uma próxima execução; • Módulo de Previsão de Cenários, é responsável por apresentar o cenário em um instante Tk+1, a fim de apresentar, para o controlador, o que irá acontecer caso a ação sugerida, pelo software, seja escolhida, utilizando grafos para apresentar, em um próximo instante, os cenários impactados pela ação escolhida; • Módulo de Apoio a Decisão, é responsável pela integração de todo o trabalho executado de maneira on-line. O módulo irá apresentar as possíveis ações a serem tomadas em conjunto com cada cenário que será gerado após a execução de determinada ação, incluíndo o impacto em outro cenário do espaço aéreo, ou seja, uma ação executada em um estado, dado um instante do tempo, precisa prever o resultado dessa ação em outro cenário do gerenciamento de fluxo de tráfego aéreo.

4.1. Visão Geral do Modelo Computacional Proposto O modelo computacional que está sendo proposto por esta pesquisa é apresentado na Figura 4, o qual pretende retratar o passo a passo de como será a arquitetura do software.

1. DB Informação de Voo: É responsável por armazenar os dados de voos obtidos junto ao CGNA; 2. Coleta de Informações: É responsável por processar os dados armazenados e transformar-los em informações relevantes para a pesquisa; 3. DB Aprendizagem: É responsável por armazenar as informações históricas de estados e ações realizadas pelo controlador de voo via software; 4. Aprendizagem por Reforço: É responsável pelo processo de aprendizagem do software, o qual irá receber as informações relevantes e armazenar junto com as decisões tomadas pelo controlador de voo, via software, para auxiliar em um próximo instante; 5. Modelo de Previsão de Cenários: É responsável pela previsão do cenário atual e de um próximo cenário, tanto do local quanto do conjunto de cenários que compõe o cenário global, dependendo da ação tomada pelo controlador de voo;

135

6. Modelo de Apoio à Decisão: É responsável pela apresentação de todas as informações necessárias para que possa subsidiar o controlador de voo a tomar a melhor ação possível para o cenário em um determinado instante.

Figura 4: Modelo Computacional Proposto 4.2. Visão Geral do Modelo de Previsão de Cenários O módulo desenvolvido para realizar a apresentação dos cenários é apresentado na Figura 5.

Figura 5: Modelo de Previsão de Cenários O modelo apresentado irá realizar a previsão de cenários e o processamento para encontrar a melhor ação para o estado.

136

• •

Distribuição de Controle FIR: É responsável pela coleta de informações de radares e a realização do processamento da melhor ação para o cenário de uma determinada FIR em um determinado instante.

Distribuição de Controle Central: É responsável pela centralização dos melhores resultados realizados pelo agente Distribuição de Controle FIR e, assim, processar a melhor ação buscando o menor impacto para todo o cenário envolvido.

4.3. Visão Geral do Modelo de Apoio a Decisão O módulo de apoio a decisão tende a ser o mais complexo, pois ele é responsável pela integração de todas as informações que foram coletadas, a apresentação dos cenários atuais, ações e os estados que podem acontecer. O modelo é apresentado na Figura 6.

Figura 6: Modelo de Apoio a Decisão O modelo apresentado irá realizar a apresentação, via software, para o controlador de voo e aguardar a ação a ser tomada.

1. Apresentar Cenário Atual: É responsável pela apresentação do cenário atual ao controlador de voo; 2. Apresentar Possíveis Soluções: É responsável pela apresentação, baseado em Aprendizagem por Reforço, dos possives cenários locais levando em consideração as ações tomadas no passado; 3. Apresentar Próximo Cenário após Ação: É responsável pela apresentação do cenário global, caso a possível solução escolhida seja tomada como ação; 4. Decidir Ação: É responsável por receber a ação do controlador de voo e enviar ao módulo de Aprendizagem por Refoço para processamento e armazenamento.

4.4. Visão Geral da Modelagem do Agente O modelo proposto é composto de duas categorias de agente: • Agente FIR, irá realizar a computação necessária para escolher a melhor ação para cada FIR. • Agente Central, irá realizar a computação necessária, levando em consideração as melhores ações para cada FIR e encontrar a melhor ação para o ambiente.

A Figura 7 apresenta uma visão do modelo de comunicação dos agentes envolvidos no modelo proposto.

137

Figura 7: Modelagem do Agente 4.4.1. Aprendizagem do Agente A aprendizagem do agente é o processo pelo qual o agente, ao decorrer do tempo, irá aprender e alcançar as melhores ações de acordo com o passado. Os passos da aprendizagem são descritos a seguir.

1. O Agente FIR recebe informações do posicionamento das aeronaves; 2. O Agente FIR verifica o estado atual no ambiente da FIR; 3. O Agente FIR busca informações no Banco de Dados Aprendizagem a partir do estado atual; 4. O Agente FIR verifica as ações que foram tomadas no passado; 5. O Agente FIR apresenta a melhor ação, de acordo com a recompensa, para o controlador de voo; 6. O Agente FIR passa a informação para o Agente Central; 7. O Agente Central recebe a melhor ação de cada Agente FIR; 8. O Agente Central verifica o estado atual no ambiente; 9. O Agente Central busca informações no Banco de Dados Aprendizagem a partir do estado atual; 10. O Agente Central verifica as ações que foram tomadas no passado; 11. O Agente Central apresenta a melhor ação, de acordo com a recompensa, para o controlador de voo; 12. O controlador de voo decide qual a melhor ação a ser tomada; 13. O Agente Central armazena a ação tomada e o estado.

138

4.4.2. Função de Avaliação A função de avaliação do agente é definida pela recompensa que será recebida caso uma ação seja tomada em detrimento de outras. O agente irá considerar a capacidade de aeronaves em cada setor, atualmente são doze aeronaves por setor no Brasil, ou seja, a ação deve reduzir o número de aeronaves e melhorar o fluxo de tráfego aéreo no ambiente global. Foram definidas duas funções de avaliação, uma para cada agente.

• Agente FIR, a função de avalição é definida por: FFIR (s) = ∑ s | s > 11 (1) CFIR (s) = ∑ a | s > 11; s ∈ S (2) (3) EFIR (s) = ∑ CFIR (s) * FFIR (s) | s ∈ S Onde: FFIR (s) - é o somatório de setores próximos ao setor s, que estão congestionados.

CFIR (s) - é o somatório de aeronaves nos setores s(congestionados), do conjunto de setores próximos (S).

EFIR (s) - é o estado da FIR. • Agente Central, a função de avalição é definida por: GCentral (s) = ∑ EFIR (s) | (s ∈ FIR) >11 DCentral (s) = ∑ a |s∈S HCentral (s) = DCentral (s) * GCentral (s) | s ∈ S Onde: GCentral (s) - é o somatório de FIR’s que estão congestionadas.

DCentral (s) - é o somatório de aeronaves no ambiente global.

HCentral (s) - é o estado do ambiente global.

(4) (5) (6)

5. RESULTADOS Esta pesquisa está sendo aplicada ao ambiente ATFM no Brasil. Inicialmente para duas FIR’s - Flight Information Region, Brasilia e Recife. Durante os testes realizados a arquitetura do AHPM alcançou resultados satisfatórios, com a utilização de Sistemas Multiagentes para melhorar a Aprendizagem por Reforço, para a redução do impacto no tráfego aéreo após a aplicação de medidas restritivas e auxiliar no processo de decisão, tornando possível que o controlador de voo tome a melhor ação possível baseado na previsão do que irá acontecer nos próximos cenários tanto para uma determinada FIR quanto para o ambiente global.

Assim será sempre sugerido ao controlador de voo a melhor ação para o ambiente global, levando em consideração todas as outras FIR’s em momentos Tk+i, o qual representa um determinado tempo após o momento que está sendo avaliado. Para realizar esta previsão foram utizadas duas funções de avaliação, apresentadas acima, para determinar a aprendizagem por reforço. Os resultados alcançados no estudo de caso são apresentados na tabela 1.

139

Tabela 1: Estudo de Caso nas FIR’s Brasilia e Recife Ambiente Cenário Cenário Futuro Cenário Futuro Atual Tk+1 Tk+2 Tk 190 86 102 FIR – Brasilia 95 142 59 FIR – Recife 152 116 71 Ambiente Global Na primeira coluna é avaliado e apresentado o resultado do cenário de cada FIR e do ambiente global, ou seja, todas as FIR’s que compõem o ambiente global, assim, é possivel comparar os resultados do ambiente global.

Na segunda coluna, é apresentado os resultados para cada FIR, ou seja, se a ação tomada for a melhor para cada FIR, sem levar em consideração as outras, e como ficará o ambiente global.

Na terceira coluna é apresentado os resultados alcançados com o AHPM e a sua forma de distribuição do congestionamento, tomando sempre a melhor ação para o ambiente global, e assim, reduzindo os impactos de cada ação em um cenário no futuro.

Ao utilizar o AHPM foi alcançado os seguintes resultados: FIR- Brasilia reduziu em 46,3%, FIR - Recife reduziu em 37,8% e o Ambiente Global reduziu em 53,2%.

6. CONCLUSÃO A proposta apresentada foca na melhoria do ATFM no Brasil, englobando o problema de espera no ar. A pesquisa busca uma abordagem com a aplicação de Sistemas Multiagentes e Aprendizagem por Reforço, alcançando resultados inovadores dentro da área.

Com o modelo apresentado neste artigo, estamos focando em alguns pontos, além da modelagem do AHP, como: Redução do Tráfego de Espera no Ar; Maior embasamento e segurança para o controlador tomar suas decisões; Redução do impacto das ações tomadas em um próximo cenário; Redução do impacto das ações no cenário como um todo.

A utilização dessa proposta no ambiente brasileiro é inédita e com a modelagem do problema de espera no ar é possível apresentar um modelo adequado a realidade do Brasil, em conjunto com orgãos de controle aéreo e grupo de pesquisa especializado nesse tipo de pesquisa.

Como proposta de trabalhos futuros, está sendo contruido computacionalmente o módulo, AHPM, o qual irá ser acoplado ao software SISCONFLUX para implantação do modelo apresentado e incorporação a vida do controlador de voo.

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141

MONITORAMENTO DAS CONDIÇÕES DE ADERÊNCIA EM PISTAS DE POUSO E DECOLAGEM: REGULAMENTAÇÃO E SUPERVISÃO PELO ESTADO Lucius de Albuquerque Prado1 Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC Email: lucius.prado@anac.gov.br

George Christian Linhares Bezerra2 Agência Nacional de Aviação Civil - ANAC Email: george.bezerra@anac.gov.br

Giovano Palma3 Agência Nacional de Aviação Civil - ANAC Email: giovano.palma@anac.gov.br

RESUMO O presente artigo enfoca as condições de aderência em pistas de pouso e decolagem (PPD)_enquanto problema de segurança operacional e tem como objetivo descrever os requisitos vigentes na regulamentação brasileira, destacando os parâmetros mínimos aceitáveis em termos de segurança das operações e, adicionalmente, apresentar a forma com que o Estado brasileiro vem realizando a supervisão das condições do pavimento nas PPD dos aeródromos civis do país. Fundamentada em pesquisa bibliográfica e documental, além de consulta a fontes primárias, a descrição dos requisitos demonstrou a existência de dois instrumentos normativos principais que disciplinam a matéria, os quais cobrem um conjunto de requisitos categorizáveis em aplicabilidade, freqüência, parâmetros por equipamento e metodologia. Quanto à supervisão por parte do Estado, identificou-se as referências que orientam a prática de gerenciamento da segurança operacional e foi detalhado um processo de supervisão baseado em monitoramento dos dados de cada pista e atividades de inspeção e vistorias in loco. A atividade de monitoramento revelou que as condições de aderência nas PPD apresentam-se dentro de critérios de aceitabilidade, com base na mensuração do índice de coeficiente de atrito.

ABSTRACT This paper takes the airport runway adherence monitoring process as safety issue and aims to describe the existents requirements in Brazilian regulation regarding this subject, emphasizing the acceptable parameters regarding safety and, besides this, aims to present the current Brazilian surveillance process for the subject. By means of bibliographic and documental research, as well as primary sources consultation, the requirements description showed two main standards ruling the matter which cover four categories: applicability, frequency, equipment parameters and methodology. Regarding the State surveillance process, its guide references and components were identified, demonstrating a process based on data monitoring and site inspections. The monitoring process reveals that the Brazilian runway adherence characteristics are under acceptable levels of safety.

PALAVRAS-CHAVE: Monitoramento de pavimento; Aderência; Regulamentação; Supervisão pelo Estado.

1

Mestre em Engenharia Civil/Especialista em Regulação de Aviação Civil Endereço: SCS Quadra 09, Lote C, Ed. Parque Cidade Corporate, Torre A – Brasília. CEP: 70308-200 Telefone: 55 61 3314-4466

2

Mestre em Administração de Empresas /Especialista em Regulação de Aviação Civil Endereço: SCS Quadra 09, Lote C, Ed. Parque Cidade Corporate, Torre A – Brasília. CEP: 70308-200 Telefone: 55 61 3314-4167

3

Mestre em Engenharia Civil/Especialista em Regulação de Aviação Civil Endereço: SCS Quadra 09, Lote C, Ed. Parque Cidade Corporate, Torre A – Brasília. CEP: 70308-200 Telefone: 55 61 3314-4466

142

1. INTRODUÇÃO A pista de pouso e decolagem (PPD) é um elemento crítico da infraestrutura aeroportuária que se destina a suportar aeronaves de asa fixa desde o primeiro contato com o solo durante o pouso até a corrida para decolagem, constituindo-se, portanto, elemento fundamental para o desempenho eficiente do sistema de pistas de um aeródromo.

No Brasil, a garantia da disponibilidade da PPD dentro de condições aceitáveis de segurança é fator crítico dentro da gestão aeroportuária, posto que aproximadamente 76% dos 50 aeroportos brasileiros com maior movimentação de passageiros possuem sistema de pista única (LINHARES, 2010).

Durante toda a movimentação da aeronave na pista a interação pneu-pavimento é elemento dinâmico fundamental para um desempenho eficaz de rolagem e frenagem da aeronave, seja em condições de pista seca ou pista molhada. Com o passar do tempo e a recorrência das operações, essa interação provoca alterações nas características e propriedades do pavimento.

Tais alterações originam-se dos intemperismos e do movimento das aeronaves sobre o pavimento, resultando em acúmulo de borracha, redução da profundidade da macrotextura, polimento, deformações da superfície do pavimento, surgimento de trincas, panelas e outras patologias.

A depender da intensidade com a qual ocorrem numa PPD, todas essas patologias podem se constituir perigos às operações de aeronaves e, nessa perspectiva, para a garantia de uma operação segura, faz-se necessário realizar ações periódicas de monitoramento da condição do pavimento e também de manutenção tanto de suas características funcionais quanto estruturais, prolongando, dessa forma, sua vida útil.

Destaca-se neste artigo a questão da aderência em PPD, a qual advém da interação pneupavimento, onde, notadamente, o acúmulo de borracha, problemas construtivos e aspectos de dosagem podem ser fatores determinantes para redução dessa interação. Quanto aos depósitos de borracha, dependendo da espessura, área coberta e localização, constituem-se perigo às operações de aeronaves, com possíveis consequências de redução da aderência do pneu com o pavimento, além da possibilidade de perda de controle direcional, sobretudo sob condição de pista com presença de água, gelo, neve ou outro contaminante.

Frente a essa realidade, o monitoramento do pavimento quanto à condição de aderência, compreendendo a avaliação do coeficiente de atrito, da profundidade da macrotextura e do acúmulo de borracha é fundamental para um correto diagnóstico da situação da PPD quanto à segurança para as operações de aeronaves.

Tal é a relevância desse monitoramento para um transporte aéreo seguro que, alinhando-se com referências da International Civil Aviation Organization – ICAO, é objeto de regulação técnica por parte da Agência Nacional de Aviação Civil – ANAC, autoridade de aviação civil brasileira.

Como órgão responsável pela regulação e fiscalização das atividades de aviação civil e infraestruturas aeronáuticas e aeroportuárias do Estado brasileiro, a ANAC, criada pela Lei nº 11.182, de 27 de setembro de 2005, mantém vigente dois instrumentos normativos que

143

dispõem sobre o monitoramento das condições de aderência das PPD de aeródromos brasileiros onde ocorrem operações de aeronaves civis: a Instrução de Aviação Civil – IAC 4302, de 28 de maio de 2001 (BRASIL, 2001), e a Resolução ANAC nº 88, de 12 de maio de 2009 (BRASIL, 2009a). Ambos estabelecem requisitos de resistência à derrapagem para PPD, definem prazos para o envio de relatórios, apresentam as condições nas quais as medições de atrito e macrotextura devem ser realizadas, bem como dão outras providências.

A justificativa para um Estado estabelecer requisitos de resistência à derrapagem em PPD, bem como regular as atividades de monitoramento das condições de aderência, se fundamenta sobre o fato de que a omissão ou adoção de procedimentos inadequados por parte dos exploradores da infraestrutura aeroportuária podem resultar em condições de aderência do pavimento abaixo de níveis aceitáveis de segurança operacional.

O presente artigo enfoca as condições de aderência em pistas de pouso e decolagem enquanto problema de segurança operacional e tem como objetivo descrever os requisitos vigentes para o monitoramento das condições de aderência das pistas de pouso e decolagem na regulamentação brasileira, destacando os parâmetros mínimos aceitáveis em termos de segurança das operações e, adicionalmente, apresentar a forma com que o Estado nacional vem realizando a supervisão das condições do pavimento nas pistas de pouso e decolagem nos aeródromos civis do país.

Quanto à estrutura, o documento apresenta três seções além desta introdução. Na próxima seção apresenta-se referências sobre a regulamentação específica vigente sobre a matéria e, em seguida, a descrição do processo de supervisão das condições de aderência das PPD pelo Estado. As considerações finais consolidam os resultados e contribuições do trabalho.

2. REGULAMENTAÇÃO SOBRE OS REQUISITOS DE ADERÊNCIA EM PPD A exploração de uma atividade econômica dentro de determinados padrões de segurança é condição inerente ao conceito de Estado social de direito. O respeito a esses padrões representa um dever do explorador cuja finalidade é preservar os direitos das outras partes interessadas.

Ocorrência de eventos indesejados durante a realização do processo produtivo do transporte aéreo, tais como incidentes e acidentes aeronáuticos, se configuram externalidade negativa com potencial de acarretar severas consequências à integridade física ou patrimônio de outros.

Tratando-se de externalidade negativa com tal potencial, a função reguladora requer a imposição de requisitos para disciplinar a exploração da atividade no âmbito da realização das atividades produtivas.

Segundo Pindyck e Rubinfeld (1999) externalidades são efeitos decorrentes de situações onde a ação de um agente econômico gera resultados que interferem direta ou indiretamente no bem-estar de outro agente. Nesse sentido, externalidades negativas ocorrem quando a ação de uma das partes impõe custos sobre a outra.

Posto que as condições de aderência em PPD representam um fator de segurança para a realização do transporte aéreo, é razoável a imposição de requisitos de cumprimento obrigatório por parte daqueles exploradores de aeródromo que atendem ao transporte público de passageiros.

144

No Brasil, os requisitos de aderência para PPD foram, inicialmente, estabelecidos pela IAC 4302, de 28 de maio de 2001 e, posteriormente, pela Resolução ANAC nº 88, de 12 de maio de 2009. A introdução da última não revogou completamente a primeira, contudo, inseriu profundas mudanças na regulamentação ao alterar a frequência obrigatória para medição do coeficiente de atrito e da profundidade da macrotextura nos aeródromos onde operam aeronaves de transporte aéreo regular e internacional.

O Quadro 1 consolida os conjuntos de requisitos abrangidos pela regulamentação nacional vigente sobre a matéria, destacando o instrumento normativo que disciplina cada conjunto.

Quadro 1: Regulamentação vigente sobre aderência Requisito Frequência de medição de atrito Frequência de medição de macrotextura Locais de medição Equipamentos a serem utilizados (atrito) Método a ser utilizado (macrotextura)

Instrumento Normativo IAC 4302 Resolução nº 88 X X X X X X

O advento da Resolução ANAC nº 88 atualizou a lista de equipamentos de medição de atrito até então prevista pela IAC 4302. Essa revisão foi oportuna, pois um conjunto de outros equipamentos já se encontrava disponível no mercado internacional, fato reconhecido pela própria ICAO que, ao revisar o Anexo 14 à Convenção da Aviação Civil Internacional (ICAO, 2009a) e o DOC 9137/Parte 2, que aborda as “condições de superfície de pavimentos” (ICAO, 2002), já previu a utilização de uma gama maior de medidores. Nesse movimento de ajustamento à realidade da indústria do transporte aéreo, as regulamentações de países como os Estados Unidos, Canadá e Inglaterra já se encontravam, antes de 2009, em linha com estabelecido pela ICAO. Sob o ponto de vista econômico é de se esperar que a regulação de qualquer atividade produtiva tende a impactar sensivelmente a gestão dos agentes econômicos regulados. Nesse sentido, os impactos das alterações introduzidas pela Resolução ANAC nº 88 sobre a gestão dos operadores de aeródromo podem compreender: revisões nos cronogramas de medição de atrito; adequação do número de equipamentos de medição existente às novas freqüências; alterações no setor de logística frente à nova situação imposta; alocação de recursos financeiros; adequação do número de equipamentos de remoção do acúmulo de borracha; programação dos horários para realização das medições e remoção do acúmulo de borracha e, por fim, solicitação de expedição de NOTAM (NOtice To AirMen) sobre eventuais restrições na pista devido à realização de tais serviços. O aprofundamento de tais questões, contudo, foge ao escopo do presente artigo.

Apresenta-se, na sequência, a descrição dos requisitos presentes na regulamentação nacional específica apontada, bem como comentários sobre a aplicação desses requisitos.

2.1. Descrição dos requisitos Os requisitos referentes à aderência em PPD podem ser agrupados em quatro categorias: i) aplicabilidade, ii) frequência, iii) parâmetros por equipamento e iv) metodologia. Quanto à aplicabilidade, as medições dos coeficientes de atrito devem ser realizadas por todos os operadores de aeródromos enquadrados no item 1.2 da IAC 4302, conforme segue:

145

Os requisitos e procedimentos estabelecidos nesta Instrução são recomendados pelo Departamento de Aviação Civil (DAC) para todos os aeródromos nacionais e são de aplicação compulsória em aeródromos civis nos quais operam aeronaves de transporte aéreo regular doméstico e internacional. (Grifo nosso).

Uma vez identificados quais aeródromos devem realizar as medições dos coeficientes de atrito e da profundidade da macrotextura, destaca-se a frequência com que as referidas medições devem ser realizadas pelo operador do aeródromo. Isso se encontra definido na alínea “b”, do inciso V, do artigo 2º da Resolução ANAC nº 88. A seguir, o Quadro 2 apresenta a periodicidade preconizada por esse instrumento normativo.

Quadro 2: Frequência das medições do coeficiente de atrito Faixas Pousos diários de aeronaves na pista [1] [2] 1 2 3 4 5 6

Menos de 15 16 a 30 31 a 90 91 a 150 151 a 210 Mais de 210

Frequência mínima de medições de atrito [3] Cada 360 dias Cada 180 dias Cada 90 dias Cada 30 dias Cada 15 dias Cada 7 dias

Uma vez determinada a frequência de medição do coeficiente de atrito, deve-se considerar a mesma frequência para a realização da medição da profundidade da macrotextura da PPD, por força do item 3.2.3 da IAC 4302, que estabelece que: “As medições de textura deverão ser efetuadas sempre que forem realizadas medições de atrito...”.

Do ponto de vista do regulador, seria conturbado avaliar as medições de coeficientes de atrito caso essas fossem realizadas livremente da forma que conviesse a cada operador de aeródromo. Se cada operador adotasse um equipamento de medição de atrito e parâmetros próprios, seria impossível a comparação de determinado resultado com outras medições efetuadas com equipamentos diversos.

Assim, a regulamentação prevê uma padronização para a realização dessas medições e, desse modo, possibilitar a comparação dos resultados com outras medições realizadas. O Quadro 3 a seguir apresenta os parâmetros de coeficientes de atrito em função do equipamento de medição utilizado, conforme apresentado pela Resolução ANAC nº 88.

Quadro 3: Parâmetros de coeficientes de atrito por tipo de equipamento de medição Pneu Equipamento [1] Mu-meter Skiddometer Surface friction tester vehicle Runway

Pressão Tipo (kPa)

Velocidade do ensaio (km/h)

Profundidade da lâmina de água simulada (mm)

Coeficiente de atrito

[2] A A B B B

[3] 70 70 210 210 210

[4] 65 95 65 95 65

[5] 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0

Pavimentos Novos [6] 0,72 0,66 0,82 0,74 0,82

Nível de manutenção [7] 0,52 0,38 0,60 0,47 0,60

Nível mínimo [8] 0,42 0,26 0,50 0,34 0,50

B

210

95

1,0

0,74

0,47

0,34

B

210

65

1,0

0,82

0,60

0,50

146

friction tester vehicle Tatra Grip tester

B

210

95

1,0

0,74

0,54

0,41

B B C C

210 210 140 140

65 95 65 95

1,0 1,0 1,0 1,0

0,76 0,67 0,74 0,64

0,57 0,52 0,53 0,36

0,48 0,42 0,43 0,24

Quanto à metodologia, um primeiro requisito diz respeito aos locais e às quantidades mínimas de medição. Em função da letra do código do aeródromo, apresentado no Regulamento Brasileiro de Aviação Civil - RBAC nº 154, de 12 de maio de 2009 (BRASIL, 2009c), têm-se diferentes locais de medição do coeficiente de atrito, devendo ser realizados somente a 3m (três metros) ou a 3m (três metros) e a 6m (seis metros) do eixo da PPD. O Quadro 4 mostra os locais de realização das medições dos coeficientes de atrito em função da letra do código do aeródromo, enquanto que a Figura 1 ilustra o procedimento de medição do coeficiente de atrito em uma PPD com o equipamento Skiddometer.

As medições da profundidade da macrotextura devem ser realizadas por meio de um dos métodos especificados na IAC 4302: método da “mancha de areia” ou método da “mancha de graxa”. Considerando que a utilização do método da mancha de graxa para medição da profundidade macrotextura tende a deixar resíduos na pista de pouso e decolagem - os quais deverão ser removidos após a sua realização -, observa-se que a maioria dos operadores de aeródromos opta por utilizar, na prática, o método da mancha de areia.

Quadro 4: Localização das medições de coeficiente de atrito Letra do código # (vide RBAC 154) [1] [2] Aeródromos com operação 1 de aeronave com letra do código A, B ou C Aeródromos com operação 2 de aeronave com letra do código D, E ou F

Localização da medição [3]

Quantidade Mínima [4]

Distante 3m do eixo da pista

Uma vez de cada lado da pista

Distante 3m e 6m do eixo da pista

Uma vez de cada lado da pista, para cada distância em relação ao eixo da pista

Figura 1: Medição do coeficiente de atrito com Skiddometer sendo realizada em uma PPD A Figura 2 ilustra o ensaio de determinação da profundidade da macrotextura pelo método da “mancha de areia” em pavimento asfáltico com tratamento superficial do tipo ranhuras transversais (grooving).

147

Figura 2: Mancha de areia em PPD do Aeroporto Internacional de Brasília (Silva, 2008) Especificamente sobre o ensaio de medição do coeficiente de atrito, a Resolução ANAC nº 88 estabelece ainda requisitos voltados para a realização do ensaio, os quais merecem destaque na subseção seguinte.

2.2. Comentários sobre a realização do ensaio de medição do coeficiente de atrito Alguns cuidados devem ser tomados quando da realização das medições dos coeficientes de atrito em PPD. O primeiro deles é quanto à calibração do bico espargidor de água do equipamento de medição de atrito, o qual deverá estar calibrado para o lançamento de uma vazão suficiente para a formação de uma lâmina d’água simulada de espessura igual a 1,0mm (um milímetro).

Deve-se atentar, também, para a velocidade do veículo que traciona o equipamento medidor, o qual deverá percorrer a PPD a uma velocidade de 65 km/h ou de 90 km/h. É notório que a velocidade mais utilizada nas medições de coeficiente de atrito é a de 65 km/h, tendo em vista que quanto maior a velocidade a ser atingida para se iniciar a medição, maior será a distância percorrida para alcançar tal velocidade e, assim, menor será a comprimento de pista medido.

Observa-se ainda que, com a velocidade de 95 km/h, a frenagem do veículo se inicia antes para que o responsável pela direção do veículo consiga pará-lo com segurança, o que também reduz o comprimento de pista medido.

Os pneus utilizados no veículo medidor devem obedecer ao especificado no Quadro 3, quanto ao tipo e pressão. Apesar da regulamentação nacional não recomendar profundidade mínima do Tread Wear Indicator (TWI), ou, em uma tradução literal, do indicador de desgaste da banda de rodagem, recomenda-se que as medições sejam realizadas dentro da faixa de uso estabelecida pelo fabricante do pneu.

De fato, quanto menor o TWI do pneu maior a lâmina d’água formada sob o próprio, diminuindo a interação pneu-pavimento e, assim, podendo influenciar no resultado das medições. De forma análoga, quanto maior o TWI do pneu maior as reentrâncias dos desenhos da banda de rodagem. Nessa configuração, a água é expulsa para fora da zona de contato, sendo pressionada para dentro dos frisos. Para que as interferências sejam minimizadas, devem-se seguir todos os requisitos constantes do Quadro 3.

Conforme a Resolução ANAC nº 88, uma vez realizada as medições, o operador de aeródromo deve elaborar um relatório técnico contendo os resultados, análise e conclusão e, após isso, encaminhá-lo à ANAC para conhecimento e avaliação.

148

O cálculo dos coeficientes de atrito médios de uma PPD é realizado considerando trechos de 100m (cem metros). Os medidores geralmente realizam leituras a cada 2m (dois metros) ou a cada 10m (dez metros), dependendo do equipamento utilizado. Com essas medições parciais, calculam-se as médias dos trechos de 100m (cem metros). Dessa análise pode-se classificar uma PPD em função do menor coeficiente de atrito médio encontrado, ou seja, o menor valor encontrado para um trecho de 100m (cem metros).

Assim, poder-se-á encontrar PPD com coeficiente de atrito: (1) abaixo do nível mínimo, (2) abaixo do nível de manutenção e acima do nível mínimo e (3) acima do nível de manutenção, conforme se verifica nas colunas [8], [7] e [6], respectivamente, do Quadro 3. A classificação aqui exposta encontra-se no artigo 3º da Resolução ANAC nº 88.

3. SUPERVISÃO DAS CONDIÇÕES DE ADERÊNCIA DAS PPD PELO ESTADO Dentro de seu processo de gerenciamento da segurança operacional do sistema de aeroportos nacionais, o Estado brasileiro adota alguns mecanismos de supervisão, conforme prevê o Programa Específico de Segurança Operacional da ANAC, integrante do Programa Brasileiro de Segurança Operacional em suas diretrizes (BRASIL, 2009d; BRASIL, 2009e).

A supervisão da segurança operacional por parte do Estado é um macroprocesso contínuo voltado para a garantia de níveis aceitáveis de segurança operacional em diversos aspectos de um sistema de aviação civil. Para a realização dessa finalidade, a função de supervisão faz uso de um conjunto de métodos para monitoramento e medição do desempenho das atividades dos Provedores de Serviço da Aviação Civil, em adição às rotinas habituais de fiscalização in loco (ICAO, 2009b).

Nessa perspectiva, por força do artigo 3º, §1º, da Resolução ANAC nº 88, o operador do aeródromo deve encaminhar à ANAC os relatórios de medição de coeficiente de atrito e da profundidade da macrotextura. §1º O operador de aeródromo deve encaminhar relatório circunstanciado com o resultado do teste de calibração ou teste de monitoramento à ANAC no prazo de 5 (cinco) dias após a conclusão do teste para análise e adoção de eventuais medidas cabíveis pela ANAC, também no prazo de 5 (cinco) dias.

Essa obrigação representa a previsão legal para alimentação de um processo de supervisão sobre as condições de aderência das PPD. Dessa forma, a partir do recebimento dos relatórios, a ANAC realiza monitoramento sistemático das condições de aderência das PPD dos aeródromos onde há operações regulares de aeronaves civis, sendo atualmente monitorados 112 aeródromos.

O Gráfico 1 a seguir apresenta a categorização das PPD em função dos valores de coeficientes de atrito apresentados nos últimos relatórios enviados pelos operadores de aeródromo, considerando o prazo limite de julho de 2011.

149

Gráfico 1: Classificação das PPD em função do coeficiente de atrito (dados de julho/2011) Quanto à macrotextura, a IAC 4302 estabelece um valor mínimo de 0,50mm para a profundidade da macrotextura. Até a conclusão deste artigo, existiam 111 PPD sendo monitoradas.

O não atendimento aos requisitos mínimos aceitáveis e estabelecidos na regulamentação requer do operador do aeródromo medidas corretivas para que sejam recuperados os coeficientes de atrito e também a profundidade da macrotextura. À ANAC cabem atividades de fiscalização e supervisão, com eventual restrição às operações, nos casos em que a segurança operacional for comprometida.

Além disso, nos casos em que o relatório de medição de atrito apresentar valor inferior ao estabelecido na coluna [8] do Quadro 3, outro requisito, previsto no inciso IV do artigo 3º da Resolução ANAC nº 88, é que o operador do aeródromo solicite NOTAM, a fim de avisar aos aeronavegantes de que a pista se encontra, quando molhada, passível de estar escorregadia.

Gráfico 2: Classificação das PPD em função da profundidade da macrotextura (Dados de julho/2011) Conforme já foi mencionado, com o passar do tempo começam a surgir alterações nas características e propriedades do pavimento. Como parte do processo de supervisão, é prevista a realização de inspeções periódicas, vistorias e inspeções especiais com o objetivo de avaliar a segurança das operações aéreas em dada infraestrutura (BRASIL, 2005).

150

Assim, o monitoramento das PPD também leva em consideração o acúmulo de borracha do pavimento, trincas, deformações de superfície, além de outros defeitos ou patologias. Cumpre salientar, que muitas vezes a existência de um defeito tipo trinca ou buraco por exemplo, pode causar o surgimento de um Foreign Object (F.O.), que em tradução livre significa um objeto estranho, podendo colocar em risco as operações aéreas. As Figuras 3, 4 e 5 apresentam exemplos de algumas dessas patologias.

Figura 3: Deformação permanente no pavimento de uma PPD

Figura 4: Trincamento e desagregação em um pavimento aeroportuário

Figura 5: Presença de panela em uma pista de pouso e decolagem O conceito de segurança operacional, conforme trabalhado atualmente na indústria do transporte aéreo, traz a noção de segurança como um estado desejável onde o risco é mantido sob controle por estarem as atividades produtivas submetidas a um processo de gestão que garanta a definição de política e objetivos, diretrizes e requisitos, monitoramento contínuo do desempenho e gerenciamento dos riscos associados à realização das atividades (ICAO, 2009b). Esse processo de gestão é requerido tanto para o operador de aeródromo quanto para o Estado em sua função de regular as atividades econômicas e a indústria vê-se no presente em momento em condição de revisão de conceitos e práticas.

151

4. CONSIDERAÇÕES FINAIS Este trabalho enfatizou o monitoramento das condições de aderência do pavimento de PPD, tomando-o enquanto problema de segurança operacional e, como tal, trazendo conseqüências tanto para a gestão aeroportuária no que diz respeito à consecução de um desempenho adequado da infraestrutura existente, como para o Estado nacional, enquanto regulador da exploração das atividades econômicas que envolvem algum tipo de risco à vida ou propriedade de terceiros.

A descrição dos requisitos vigentes na regulamentação nacional demonstrou a existência de dois instrumentos normativos principais que disciplinam a matéria, os quais cobrem um conjunto de requisitos categorizáveis em aplicabilidade, freqüência, parâmetros por equipamento e metodologia. Os aspectos relacionados à metodologia ao serem comentados revelam a natureza da execução dos ensaios e os fatores críticos para uma execução adequada.

Os requisitos de aderência hoje estabelecidos na Resolução ANAC nº 88 e também na IAC 4302 definem os níveis aceitos pelo Estado brasileiro no tocante a esse assunto, sendo de cumprimento compulsório para todos os aeródromos que operam voos regulares com aeronaves civis. Devem ser obedecidas as frequências mínimas de medição dos coeficientes de atrito e de profundidade da macrotextura, elaborados os respectivos relatórios técnicos e submetidos à avaliação da ANAC. No caso de algum elemento avaliado não atender aos parâmetros especificados na legislação nacional, ações corretivas devem ser tomadas em função dos resultados obtidos nas medições realizadas. Dessa forma, a garantia da segurança operacional deve ser encarada como responsabilidade do operador de aeródromo, explorador da atividade econômica, cabendo à ANAC a supervisão e o monitoramento.

Quanto à supervisão das condições do pavimento das PPD, identificou-se as referências que orientam a prática de gerenciamento da segurança operacional por parte do Estado brasileiro e foi detalhado um processo de supervisão baseado em monitoramento dos dados de cada pista enviado pelo operador do aeródromo e atividades de inspeção e vistorias in loco. A investigação sobre a atividade de monitoramento revelou que a aderência nas PPD apresentam-se dentro de critérios de aceitabilidade, com base na mensuração do índice de coeficiente de atrito.

Com base na pesquisa realizada, defende-se que o processo de monitoramento de pavimentos aeroportuários deve ser procedimento permanente dentro das atividades de manutenção de um aeródromo. Contudo, para tanto, é importante que estes procedimentos sejam efetivamente planejados, estabelecidos, documentados e disseminados dentro da organização.

Face ao crescimento contínuo do setor de transporte aéreo no Brasil, associado à demanda sazonal representada pela realização de um grande evento esportivos como a Copa do Mundo de Futebol em 2014, resta evidente que se faz necessário direcionar recursos à infraestrutura aeroportuária brasileira. Porém, a questão envolve ainda uma gestão adequada da infraestrutura existente, passando obviamente pela manutenção das condições das áreas pavimentadas, especialmente o sistema de pista.

152

Não é suficiente apenas construir pistas de pouso e decolagem, pois cresce a demanda para operação de aeronaves que vão exigir sempre mais do pavimento, desgastando-os com maior velocidade, acumulando mais borracha na macrotextura e, assim, reduzindo-a, além de provocarem afundamentos permanentes, trilhas de roda, deformações e irregularidades que podem comprometer o controle direcional das aeronaves, podendo até resultar em conseqüências negativas para a integridade física de pessoas e danos à propriedades.

Defende-se que é pelo gerenciamento eficaz do pavimento, compreendendo atividades de monitoramento por parte do operador do aeródromo, somado à supervisão por parte do Estado, por meio de suas entidades legalmente constituídas, que as condições de segurança dos pavimentos devem ser mantidas. Com isso, espera-se garantir condições seguras para a realização do transporte aéreo, suportando o transporte de milhões de passageiros por ano.

BIBLIOGRAFIA BRASIL. (2001) Departamento de Aviação Civil. IAC 4302: Requisitos de resistência à derrapagem para pistas de pouso e decolagem. Rio de Janeiro, RJ. BRASIL. (2005) Departamento de Aviação Civil. IAC 162-1001A: Inspeção Aeroportuária. Rio de Janeiro, RJ. BRASIL. (2009a) Agência Nacional de Aviação Civil. Resolução nº 88: Revoga o item 3.1 do capítulo 3 da IAC 4302-0501, estabelece parâmetros em testes de calibração e de monitoramento de atrito em pistas de pouso e decolagem e dá outras providências. Brasília, DF. BRASIL. (2009c) Agência Nacional de Aviação Civil. Regulamento Brasileiro de Aviação Civil nº 154: Projeto de Aeródromos. Brasília, DF. BRASIL. (2009d) Agência Nacional de Aviação Civil. Programa de segurança operacional específico da Agência Nacional de Aaviação civil – PSOE/ANAC. Brasília, DF. BRASIL. (2009e) Agência Nacional de Aviação Civil; Comando da Aeronáutica. Programa brasileiro de segurança operacional na aviação civil – PSOBR. Brasília, DF. ICAO. (2002) International Civil Aviation Organization. Airport Service Manual: Pavement Surface Conditions.

DOC 9137, Part 2. 4. ed. Montreal: ICAO. ICAO. (2009a) International Civil Aviation Organization. Aerodrome Design and Operations. 5.ed. Montreal: ICAO. ICAO. (2009b) International Civil Aviation Organization. Safety management manual – SMM: Doc 9859 AN/474. 2. ed., Montreal: ICAO. LINHARES, George Christian Bezerra (2010) Gerenciamento do risco ao transporte aéreo durante realização de serviço de remoção de acúmulo de borracha em pista de pouso e decolagem. In: IX Simpósio de Transporte Aéreo - SITRAER, 2010, Manaus: Anais do IX Simpósio de Transporte Aéreo – SITRAER. PINDYCK, Robert S.; RUBINFELD, Daniel L. (1999) Microeconomia. 4. ed. São Paulo, SP: Makron Books.

SILVA, João Paulo Souza. (2008) Universidade de Brasília. Aderência pneu-pavimento em revestimentos asfálticos aeroportuários. 134 f. Dissertação (Mestrado em Geotecnia). Brasília, DF.

153

MSGVNS: UM ALGORITMO HEURÍSTICO PARA O PROBLEMA DE GERENCIAMENTO DE ESCALA OPERACIONAL DE CONTROLADORES DE TRÁFEGO AÉREO Bruno Mota Avelar Almeida1 Vitor Nazário Coelho1 Túlio Ângelo Machado Toffolo1 Igor Machado Coelho2 Marcone Jamilson Freitas Souza1 Bruno Nazário Coelho1 1

Universidade Federal de Ouro Preto / Departamento de Computação / sgt.avelar@gmail.com, vncoelho@gmail.com, tulio@toffolo.com.br, marcone@iceb.ufop.br, brunonazario@gmail.com.

2 Universidade Federal de Fluminense / Departamento de Computação / igor.machado@gmail.com.

RESUMO Este artigo apresenta um algoritmo heurístico para resolução de um problema de timetabling, o Problema de Gerenciamento de Escalas Operacionais de Controladores de Tráfego Aéreo (PGECTA). O algoritmo proposto combina as metaheurísticas Multi-Start e General Variable Neighborhood Search (GVNS). Do procedimento Multi-Start utilizou-se a fase de construção para produzir soluções viáveis e de boa qualidade rapidamente. O GVNS foi escolhido devido a sua simplicidade, eficiência e capacidade natural de sua busca local, feita pelo método Variable Neighborhood Descent, para lidar com diferentes vizinhanças. Resultados computacionais mostram a efetividade do algoritmo proposto.

PALAVRAS-CHAVE: Timetabling, Escalonamento dos Controladores de Tráfego Aéreo, Metaheurísticas.

ABSTRACT This paper presents a heuristic algorithm for solving a timetabling problem, the Problem of Managing Operational Scales of Air Traffic Controllers. (PMSATC). The proposed algorithm combines two metaheuristics, Multi-Start and General Variable Neighborhood Search (GVNS). Multi-Start procedure is used in the construction phase to produce feasible and good solutions quickly. The GVNS was chosen because of its simplicity, efficiency and capacity of its natural local search, made by the Variable Neighborhood Descent method, to deal with different neighborhoods. Computational results show the effectiveness of the proposed algorithm.

KEYWORDS: Timetabling, Air Traffic Controller Rostering, Metaheuristics.

1. INTRODUÇÃO O presente trabalho trata do Problema de Gerenciamento de Escalas Operacionais de Controladores de Tráfego Aéreo (PGECTA). Neste problema, deve-se determinar uma escala operacional válida para os Controladores de Tráfego Aéreo (Air Traffic Controller), atendendo as restrições trabalhistas e operacionais e, se possível, as restrições pessoais.

A maioria dos usuários de transporte aéreo no território brasileiro desconhece a existência de uma grande infraestrutura de segurança envolvendo aeronaves em decolagem, aterrissagem, manobras nos pátios ou estacionadas. O controlador de tráfego aéreo (CTA) é a chave deste grande sistema de gerenciamento e controle do espaço aéreo. O CTA é responsável pela aeronave desde o acionamento do motor até a total parada no aeroporto de destino. Embora de grande importância, a profissão de controlador de tráfego aéreo não é regulamentada no Brasil, além de ser desconhecida do grande público.

O tráfego aéreo brasileiro, bem como o de outros países, tem aumentado consideravelmente nos últimos anos. O CTA deve se adaptar ao volume de tráfego sem perder em qualidade de serviço. Não há espaço para erros humanos, uma vez que um pequeno erro do CTA pode provocar um acidente, como aquele acontecido em 29 de setembro de 2006, quando duas

154

aeronaves se colidiram no ar, ocasionando a morte de 154 pessoas (http://pt.wikipedia.org/wiki/Voo_Gol_1907). Assim, a profissão exige agilidade intelectual, velocidade de raciocínio, capacidade de adaptação e, principalmente, resistência ao estresse.

O CTA supervisiona uma zona do espaço aéreo, de tamanho variável, denominada setor. O espaço aéreo é cortado por diferentes aerovias, que representam corredores pelos quais as aeronaves se deslocam de um aeroporto a outro. Para todas estas rotas existem regras específicas de navegação, e o CTA deve garantir uma distância mínima entre as aeronaves.

Para uma boa execução de suas atividades, é importante que os CTAs tenham uma escala de trabalho equilibrada ao longo do mês, que respeite todas as normas trabalhistas e que, se possível, atenda às requisições pessoais. Como o PGECTA é uma variante de um problema de timetabling, é também um problema da classe NP-difícil (Cabral et al., 2000). Ainda não existem algoritmos que o resolvam em tempo polinomial; sendo indicados para sua resolução procedimentos heurísticos.

O presente trabalho apresenta um algoritmo heurístico para resolução do PGECTA. O algoritmo proposto, denominado MSGVNS, combina o poderio do procedimento Multi-Start – MS (Martí, 2003) com o procedimento GVNS (Hansen et al., 2008b,a; Hansen e Mladenovic, 2001; Mladenovic e Hansen, 1997). Do procedimento Multi-Start utilizou-se a fase de construção para produzir soluções viáveis e de boa qualidade rapidamente. O GVNS foi escolhido por sua simplicidade, eficiência e capacidade natural de sua busca local, feita pelo método Variable Neighborhood Descent – VND, para lidar com diferentes vizinhanças, como relatado em Souza et al. (2010). Os algoritmos foram implementados utilizando a versão 1.4 do framework OptFrame (Coelho et al., 2011).

O restante deste trabalho está organizado como segue. A Seção 2 detalha o problema abordado. A Seção 3 detalha o algoritmo proposto para resolver o PGECTA. A Seção 4 mostra os resultados dos experimentos computacionais e a Seção 5 conclui o trabalho.

2. PROBLEMA DE GERENCIAMENTO DE ESCALA DOS CONTROLADORES DE TRÁFEGO AÉREO É comum encontrarmos na literatura trabalhos da área de Pesquisa Operacional relacionados à resolução de problemas como: escalonamento de horários (Mariano, 2007; Freitas, 2007), escalonamento de salas de aulas (Silva et al., 2005), escalonamento de motoristas (Méllo et al., 2006), escalonamento de enfermeiros (Camilo e Stelle, 2008), entre outros. De modo geral, cada um desses trabalhos propõe métodos para obtenção de soluções boas, quando não ótimas, para o problema abordado. Essas soluções visam ao atendimento de todas as restrições, maximizando o aproveitamento de recursos envolvidos no problema, além de tentar atender ao máximo as preferências das pessoas envolvidas. A diferença entre esses problemas reside, sobretudo, nas regras trabalhistas existentes e em algumas restrições operacionais. O Problema de Gerenciamento de Escala dos Controladores de Tráfego Aéreo (PGECTA) tem algumas características desses problemas apontados, mas difere em outras, como as descritas a seguir.

Cada CTA deve contabilizar no máximo 20 turnos ao final de cada mês, sendo que as restrições operacionais, relacionadas a seguir, não devem ser infringidas: •

Mínimo de 12 CTAs no turno da manhã, 13 no da tarde e 9 no pernoite;

155

• • • • • • •

Máximo de 10 manhãs por mês por CTA; Máximo de 10 tardes por mês por CTA; Máximo de 10 pernoites por mês por CTA; Máximo de 3 pernoites consecutivos por CTA; Máximo de 6 serviços consecutivos sem um dia inteiro de folga por CTA; Máximo de 6 dias consecutivos de folga por CTA; Período mínimo de descanso entre serviços de 1 turno por CTA.

A dificuldade do problema se assenta no fato de, além das restrições operacionais, existirem também requisitos relacionados às preferências de horários por parte dos controladores. Por exemplo, um CTA não pode ou não deseja trabalhar entre os dias 20 e 25 e não poderá trabalhar no turno da manhã entre os dias 5 e 11 do próximo mês. Para este CTA, além das restrições descritas anteriormente, teremos um conjunto de requisitos individuais que poderão ser ou não atendidos.

3. METODOLOGIA 3.1. Representação de uma solução Uma solução é representada por uma matriz E T × D , em que: • •

|T| = 3, são os três turnos possíveis: manhã, tarde, pernoite. |D|, são o número de dias do mês em que o escalonamento está sendo executado.

A Figura 1 exemplifica uma possível solução para o PGECTA em um mês hipotético de 4 dias. Cada célula eij na matriz da Figura 1 é um vetor de pertinência de tamanho igual ao número de controladores nCTA, isto é, eij = [cta 0 , cta1 , cta 2 ,..., cta nCTA ]

s=

Dia1 Dia 2 Dia3 Dia 4 e0, 2 e0 , 3 e0, 4 Manhã e0,1 e1, 2 e1,3 e1, 4 Tarde e1,1 e2 , 2 e 2, 3 e2 , 4 Pernoite e2,1

Figura 1: Representação de uma solução Cada índice deste vetor pode ter o valor 0 ou 1, sendo que o valor 1 indica que o controlador está trabalhando no turno i do dia j e o valor 0 indica que o CTA não está trabalhando no turno i do dia j.

Desconsiderando-se as restrições operacionais, podemos exemplificar parte de uma possível escala dos controladores para três turnos do mês hipotético exposto na solução da Figura 1 por meio dos vetores apresentados na Figura 2. e0,1 = [0,1,1,0,1]

e1,3 = [1,1,1,1,1]

e2, 4 = [1,0,0,0,1]

Figura 2: Exemplo dos vetores de pertinência

156

Percebe-se, no primeiro vetor da Figura 2, que os CTAs 2, 3 e 5 estão trabalhando no turno da manhã do dia 1. Para o segundo vetor, notamos que todos os CTAs estão trabalhando no turno da tarde do dia 3. Por último, os CTAs 1 e 5 estão trabalhando no turno da noite do dia 4.

3.2. Estruturas de Vizinhança Para explorar o espaço de soluções do problema foram propostas duas estruturas de vizinhança, NAR(.) e NT(.), as quais usam dois tipos de movimento a seguir descritos.

3.2.1. Movimento Adiciona e Remove CTA - N AR (s ) Este movimento consiste em dar folga a um dado CTA em um turno i do dia j e colocar um outro CTA para trabalhar no lugar deste. Desta maneira, neste movimento uma célula do vetor eij muda seu valor de 1 para 0, enquanto uma outra célula deste mesmo vetor tem seu valor alterado de 0 para 1. A Figura 3 apresenta um exemplo de aplicação de um movimento na vizinhança NAR(s), considerando o problema considerado na Figura 1. einicial (2, 4 ) = [1,0,0,0,1]

e final (2, 4 ) = [0,0,1,0,1]

Figura 3: Exemplo de um movimento na vizinhança NAR(s) Na Figura 3, nota-se que o CTA 1 deixou de trabalhar no turno da noite do dia 4, sendo substituído pelo CTA 3.

3.2.2. Movimento Troca CTA - N T (s ) Consiste em trocar duas células distintas, ou seja, diferentemente do movimento definido pela vizinhança N AR (s ) , neste movimento selecionamos um CTA de um vetor eij e outro CTA de um vetor e n, m , levando-se em conta que, se os dias forem iguais (m = j), os turnos devem ser

diferentes (n ≠ i ) . A Figura 4 apresenta um exemplo de movimento na vizinhança NT(s). einicial (1, 2 ) = [1,0,0,1,1]

e final (1, 2 ) = [1,0,1,0,1]

einicial (2,3) = [1,0,1,0,1]

e final (2,3) = [1,0,0,1,1]

Figura 4: Exemplo de um movimento na vizinhança NT(s) Na Figura 4, observa-se que o CTA 4 deixou trabalhar no turno da tarde do dia 2, sendo substituído pelo CTA 3. Além disso, o CTA 4 passou a trabalhar no turno da noite do dia 3, substituindo o CTA 3.

3.3. Avaliação de uma Solução No modelo heurístico adotado, uma solução s é avaliada por uma função f, a ser minimizada, dada pela Eq. (1). Esta função é baseada em penalidades, sendo composta de duas parcelas: f ( s ) = f obj ( s ) + f inv ( s )

(1)

obj A parcela f (s ) , dada pela Eq. (2), refere-se à função objetivo do problema, sendo: CTA o conjunto de controladores; D o conjunto de dias trabalhados; T o conjunto de turnos por dia

157

trabalhado; xc ,t ,d uma variável binária que vale 1 se o controlador c trabalha no turno t do dia d, e 0, caso contrário. Pc , t , d refere-se ao valor positivo da não preferência do controlador c em trabalhar no turno t do dia d; caso não haja objeção, o valor será 0. f obj ( s ) =

∑ (P

c∈CTA

c ,t , d

× xc , t , d )

∀t ∈ T ; d ∈ D

(2)

inv A segunda parcela, f (s ) , dada pela Eq. (3), refere-se às restrições operacionais do problema, descritas na seção 2. Caso alguma dessas restrições seja violada, é atribuído um valor alto à solução s, uma vez que esta solução é inviável na prática.

f inv ( s ) =

∑(f

c∈CTA

T c

( s ) + f c M , N ,T ( s ) + f cPC ( s ) + f cSF ( s ) + f cF ( s ) + f cMD ( s ) T

)

(3)

Na Eq. (3), a parcela f cT ( s ) avalia s quanto à inviabilidade de o CTA c trabalhar mais que 20 T

turnos totais, enquanto a parcela f c M ,N ,T ( s ) avalia se o CTA c trabalha mais do que 10 turnos da manhã, da tarde ou da noite; f cPC ( s) avalia s quanto ao desrespeito do CTA c trabalhar mais do que três pernoites consecutivos; f cSF ( s) avalia s quanto ao fato de o CTA c trabalhar mais do que seis dias consecutivos sem folga; f cF ( s) avalia s quanto à situação de o CTA c folgar mais que seis dias consecutivos e f cMD ( s) avalia s quanto ao desrespeito ao fato de o CTA c trabalhar dois turnos consecutivos.

3.4. Geração de uma solução inicial Para geração de uma solução inicial para o problema utiliza-se uma heurística gulosa, cujo pseudocódigo está descrito na Figura 2.

Figura 5: Algoritmo ContróiSoluçãoInicial Na linha 2 da Figura 5, um dia d é escolhido aleatoriamente para a alocação dos CTAs. Nas linhas 6, 9 e 12, insere-se na solução inicial S do problema os melhores CTAs (escolhidos

158

pelo procedimento GereRankMelhoresCTAs, descrito na Figura 6) para trabalhar no dia d nos turnos da manhã, tarde e noite, respectivamente.

Figura 6: Algoritmo GeraRankMelhoresCTAs As penalizações das linhas 3, 4, 5, 7, 8 e 9 da Figura 6 são positivas, enquanto as penalizações das linhas 6 e 10 são negativas.

Na linha 3 da Figura 6, o CTA c é penalizado caso ele não possa ou não queira trabalhar no turno t do dia d, sendo o valor dessa penalização dado no problema-teste. Na linha 4, o CTA c é penalizado caso ele já esteja alocado para trabalhar no turno anterior ao turno t do dia d. A linha 5 penaliza o CTA c se este trabalhar mais que seis dias seguidos sem folga antes do dia d. Na linha 6, o CTA c é penalizado caso ele esteja folgando os seis dias anteriores ao dia d.

Esta penalização deve ser negativa pois o CTA deve ser alocado o mais rápido possível. A linha 7 penaliza o CTA c caso ele já tenha trabalhado 10 turnos no mês da alocação, enquanto a linha 8 penaliza o CTA c caso ele esteja trabalhando mais de 20 turnos no mês. A linha 9 penaliza o CTA c caso ele esteja trabalhando os últimos três turnos da noite anteriores ao dia d. Por último, a linha 10 bonifica (isto é, atribui uma penalização negativa) cada CTA c por cada turno não trabalhado. Esta bonificação faz com que os CTAs que estejam trabalhando menos tenham maior chance de serem escolhidos; desta forma, a solução tende a distribuir o número de turnos trabalhados igualmente entre os controladores.

Uma solução inicial para o problema é feita aplicando MultiStartmax vezes a fase de construção do procedimento Multi-Start (Procedimento ConstróiSoluçãoInicial descrito na Figura 5) e retorna a melhor das soluções construídas.

3.5. Algoritmo Proposto O algoritmo proposto, denominado MSGVNS, consiste na combinação dos procedimentos heurísticos Multi-Start (Martí, 2003) e GVNS (Hansen et al., 2008b,a; Hansen e Mladenovic, 2001; Mladenovic e Hansen, 1997).

O pseudocódigo do algoritmo MSGVNS está esquematizado na Figura 7. Neste algoritmo, MultiStartmax representa a quantidade de iterações em que a fase de construção do

159

procedimento Multi-Start é aplicada e IterMax indica o número máximo de iterações realizadas em um dado nível de perturbação.

Figura 7: Algoritmo MSGVNS

Figura 8: Algoritmo VND

160

A solução inicial s0 (linha 2 da Figura 7) é gerada aplicando-se MultiStartmax vezes a fase de construção do procedimento Multi-Start, isto é, o procedimento ConstróiSoluçãoInicial, descrito na seção 3.4.

A busca local é feita pelo procedimento VND (vide Figura 8), usando-se os dois movimentos descritos na seção 3.2, ou seja, os movimentos N AR e N T . Para a perturbação, esses dois movimentos são aplicados de forma aleatória de acordo com o procedimento SelecionaVizinhança (linha 2 da Figura 9).

Figura 9: Algoritmo Refinamento 4. RESULTADOS COMPUTACIONAIS O algoritmo proposto foi implementado em C++ usando o framework de otimização OptFrame e compilado pelo g++ 4.0. Os testes foram executados em um microcomputador Pentium Core 2 Quad(Q6600), 2.4 GHZ e 8 GB de RAM. Para testá-lo, foi usado um conjunto de duas instâncias, denominadas r55_1 e r55_2, relativas à operação de um centro de controladores de tráfego aéreo brasileiro, considerando dados disponibilizados na Internet.

Além destas, foram geradas também duas instâncias adicionais, v53_1 e v51_1. A Tabela 1 mostra as características de cada uma delas.

Tabela 1 : Características das Instâncias Instância r55_1 r55_2 v53_1 v51_1

nCTA 55 55 53 51

nDias 30 30 30 30

nRestricoesCTA 43,85 45,72 48 50

Na Tabela 1, a coluna “Instância” indica o nome do problema-teste. A coluna nCTA indica o número de controladores disponíveis para alocação e a coluna nDias indica o número de dias do mês de alocação. Por fim, a coluna nRestricoesCTA indica a média de restrições por CTA, ou seja, o número total de restrições pessoais dividido por nCTA. Após uma bateria de testes preliminares, foram utilizados os parâmetros a seguir. Para a fase de construção da solução inicial: foDescanso=5000, foMaxDiasSemFolga=5000, foMaxDiasFolga=-200, foMaxTurnoFixoTrab=5000, foMaxTurnosTrab=5000, foMaxNoitesConsecutivas=5000 e foMinTurnosTrab=-200. Para a função objetivo os pesos de

161

T

inviabilidade das parcelas f cT (s ) , f c M ,N ,T ( s ) , f cPC (s ) , f cSF (s ) , f cF (s ) , f cMD (s ) foram 10000 cada uma. Por último, os parâmetros do Multi-Start e do GVNS foram: MultiStartmax=300000, IterMax=50.

Foram realizadas 100 execuções para cada uma das instâncias com tempo limite de 15s.

A Tabela 2 mostra os resultados obtidos. Nessa tabela, a coluna “Instância” indica o problema-teste considerado. A coluna “Melhor” indica o melhor valor encontrado pelo Algoritmo MSGVNS e a coluna “Média” indica a média do MSGVNS em 100 execuções.

Tabela 2 : Resultados MSGVNS Instância r55_1 r55_2 v53_1 v51_1

Tempo(s) 15 15 15 15

MSGVNS Melhor 0 0 176 463

Média 4,47 10,85 195,99 501,13

Como podemos observar pela Tabela 2, o algoritmo MSGVNS foi capaz de gerar soluções de boa qualidade e baixa variabilidade. Percebe-se que o algoritmo foi capaz de encontrar soluções competitivas em todas as instâncias, encontrando a solução ótima para as instâncias r55_1 e r55_2, já que a penalização total foi nula. Já para as instâncias v53_1 e v51_1, nota-se que o algoritmo MSGVNS conseguiu obter soluções factíveis, satisfazendo as restrições pessoais de cerca de 95% dos controladores.

A Tabela 3 mostra as características da melhor solução obtida em cada uma das quatro instâncias utilizadas. Nessa tabela, a coluna nMaxTurnos indica o número máximo de turnos que um CTA c teve que trabalhar durante o mês enquanto a coluna nMinTurnos indica o mínimo de turnos trabalhados. A coluna nRestricoesVioladas apresenta o número total de restrições pessoais violadas.

Tabela 3 : Características das melhores soluções Instância r55_1 r55_2 v53_1 v51_1

nMaxTurnos 19 19 20 20

nMinTurnos 18 18 19 20

nRestricoesVioladas 0 0 4 10

Analisando-se a Tabela 3, observa-se um equilíbrio em termos de número de turnos trabalhados em todas as quatro instâncias. Nas instâncias r55_1 e r55_2 observa-se que todos os requisitos pessoais dos CTAs foram atendidos, o que equivale ao atendimento de 2412 requisitos na instância r55_1 e 2515 requisitos na instância r55_2. Já para a instância v53_1, apenas 4 dos 2640 requisitos pessoais não foram atendidos, enquanto para a instância v51_1, somente 10 dos 2550 pedidos não foram atendidos.

5. CONCLUSÕES Este trabalho teve seu foco no Problema de Gerenciamento de Escalas Operacionais dos Controladores de Tráfego Aéreo (PGECTA). Em virtude de sua dificuldade de resolução, foi

162

proposto um algoritmo heurístico, denominado MSGVNS, que combina os procedimentos Multi-Start e GVNS. Utilizando dois problemas-teste envolvendo dados reais e dois gerados de forma aleatória neste trabalho, o algoritmo foi capaz de encontrar soluções de boa qualidade rapidamente e com baixa variabilidade das soluções finais. Além disso, em dois dos problemas-teste, o algoritmo proposto obteve soluções ótimas.

Para trabalhos futuros, propõe-se a concepção de novos tipos de perturbações e ampliação da busca local, realizada pelo procedimento VND. Propõe-se também a implementação do modelo matemático para o problema, buscando, além de uma comparação entre o algoritmo proposto MSGVNS e o solver utilizado, uma implementação de um algoritmo híbrido, que combinaria a flexibilidade das metaheurísticas com o poderio da programação matemática.

Agradecimentos Os autores agradecem à Universidade Federal de Ouro Preto, à FAPEMIG e ao CNPq pelo apoio recebido.

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163

O Aeroporto Internacional Salgado Filho está preparado para o crescimento de Demanda de Passageiros em 2014?

Thyago Silva Hermeto Instituto de Tecnologia Aeronáutica – ITA thyago.hermeto@petrobras.com.br Resumo O Aeroporto Salgado Filho em Porto Alegre-RS encontra-se na lista de aeroportos administrados pela INFRAERO que realizarão melhorias em infraestrutura para o evento da Copa do Mundo em 2014. Atualmente o mesmo apresenta a maior movimentação de passageiros na região sul brasileira, e de acordo com as expectativas de crescimento de demanda do transporte aéreo nacional (McKinsey&Company -2010), tal aeroporto não apresentaria a capacidade de atendimento necessária. Sendo o presente trabalho avaliou o comportamento do crescimento da demanda, baseado em dados históricos, para o ano de 2014, considerando apenas o crescimento orgânico. Foram apresentados três possíveis cenários principais para a previsão da demanda desse aeroporto e levando-se em conta PIB, yield, taxa de câmbio, efeito do apagão em 2006 e outros fatores; obtendo como resultado uma perspectiva de crescimento em 40%, totalizando a movimentação de aproximadamente 712 mil passageiros/ em julho de 2014, sendo que é a capacidade atual do aeroporto 510 mil de passageiros/mês.

Palavras-chave: Previsão, demanda, Regressão Linear, PIB, Aeroporto.

Is Salgado Filho Internacional Airport ready for the growth of passanger demand in 2014?

Abstract The Salgado Filho Airport, located Porto Alegre-RS, is one of airports managed by INFRAERO that will receive improvements in infrastructure for the 2014’s World Cup. Currently it has the highest passenger movement in southern Brazil, and according to the expectations of growth of domestic air travel demand, this airport doesn’t represent the service capacity required. Since this study evaluated the effect of demand growth (McKinsey&Company -2010), based on historical data for theyear2014, considering only the organic growth.

This paper presents three possibles cenarios leading to forecast the demand for the airport and taking into account GDP, yield, exchange rate effect of the blackout in 2006andotherfactors, as result, the prospect ofgrowthin40%, to driveapproximately712 thousands passengers per month, and this airport’s capacity is 510 thousands passengers per month.

Keywords: Prediction, Demand, Linear Regression, GDP, Airport

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1. Introdução O Brasil está inserido no grupo intitulado BRICS, constituído por Brasil, Rússia, Índia, China e África do Sul, que apresenta como característica o rápido crescimento econômico no cenário internacional. Para alcançar este desenvolvimento, o Brasil investiu no setor industrial, porém apresenta entraves no âmbito da logística de transportes, e o transporte aéreo encontra-se inserido nesta problemática.

A infraestrutura aeroportuária pode ser considerada com uma das peças fundamentais para o crescimento efetivo do transporte aéreo nacional, porém encontra-se em situação delicada, haja vista a ocorrência em 2006 do fenômeno de “Apagão Aéreo”.

O Brasil apresentou em 2010 o maior índice do crescimento do PIB (7,5%) desde 1986, segundo Ministério da Fazenda, porém o investimento em infraestrutura não acompanha o mesmo ritmo de crescimento, sendo assim o objetivo deste estudo é realizar o estudo de previsão de demanda em um determinado aeroporto administrado pela INFRAERO, confrontando a capacidade de absorção da infraestrutura do mesmo. Este estudo será realizado avaliando o Aeroporto Internacional Salgado Filho, em Porto Alegre. Este aeroporto apresentou a oitava maior movimentação de passageiros (doméstico e internacional) no ano de 2010, conforme os dados informados pela INFRAERO. Essa previsão de demanda visa apresentar possíveis cenários para o ano de 2014 e tentar estimar a quantidade de passageiros movimentada por esse aeroporto nesse ano.É sabido que nesse ano acontecerá a Copa do Mundo no Brasil, mas as previsões de demanda foram feitas sem se levar em conta esses efeitos, então o crescimento considerado foi apenas o orgânico.

Então, esse trabalho apresenta o estudo de demanda para diversos cenários e por fim escolheram-se três cenários considerados representativos das possibilidades de demanda futura para 2014.

O estudo econométrico de previsão de demanda de passageiros foi realizado através do método de regressão linear com a utilização do software Stata/SE 10 for Mac, analisando Os resultados obtidos com relação a demanda de passageiros, com a manutenção do yield e taxa de cambio, apontam taxas de crescimentos em junho de 2014 de aproximadamente 48%

165

no movimento total de passageiros (doméstico +internacional)acima da movimentação em período em 2009. Considerando os cenários de manutenção de yield e de manutenção da taxa de câmbio, obtém-se um total de 712 milpassageiros no mês de junho de 2014, valor superior (40%) à capacidade do aeroporto internacional de Porto Alegre.

O presente trabalho está assim dividido: na Seção 1 contempla a Introdução. Na Seção 2, fazse a análise do aeroporto internacional Salgado Filho, com o levantamento de dados quantitativos e de malha aérea. Na Seção 3, apresenta-se o estudo de demanda aeroportuária contendo informações sobre a base de dados, modelagem econométrica e previsão de demanda. E por fim, na Seção 4 as conclusões.

2. Análise do Aeroporto Internacional Salgado Filho 2.1 Características do Aeroporto O Aeroporto Internacional Salgado Filho, administrado pela INFRAERO, está localizado na cidade de Porto Alegre – RS, inaugurado em 1951, e atualmente é considerado como o principal aeroporto da região sul do Brasil1 e oitava maior movimentação de passageiros em aeroportos administrados pela INFRAERO. O aeroporto possui dois terminais de passageiros (TPS), sendo que o terminal 2 retornou suas atividades após nove anos de interrupção, em dezembro de 20102. Sendo assim os dois terminais de passageiros possuem a capacidade de 6,1 milhões de passageiros por ano . Possui uma pista de 2280 m de comprimento por 42 m de largura e há 59 posições de aeronaves no pátio.

Através de seu terminal de carga (TECA) foram movimentadas 27 mil toneladas de carga, sendo o segunda maior movimentação na região sul do país.

A importância do aeroporto Salgado Filho para a região sul pode ser percebida pelo fato que a empresa Gol Linhas Aéreas utiliza-o como Hub para os vôos para a região do Cone Sul, segundo o consultor aeronáutico Paulo Bittencourt Sampaio. De acordo com ANAC, empresa

1 2

Fonte: Anuário Estatístico Anual INFRAERO 2010.

Fonte: jornal "Zero Hora" 5 dezembro 2010.

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GOL atenderá as cidades de Buenos Aires, Montivideo, Rosário, Córdoba e Santiago do Chile.(fonte: hotran – disponível em www2.anac.gov.br, acessado em 30/05/2011).

2.2Aeroporto em Números São doze as companhias aéreas que realizam operações no aeroporto em questão, conforme assinalada na tabela 1. Com relação as rotas aéreas, o presente aeroporto pode ser caracterizado como origem de rotas nacionais e internacionais, bem como ponto de conexão para outras rotas, e a tabela 2 apresenta os aeroportos que possuem trechos com o Aeroporto de Porto Alegre, conforme dados disponibilizados ANAC (fonte: retirado em 12/05/2011 www2.anac.gov.br/hotran) Tabela 1 – Companhias Aéreas operando no aeroporto de Porto Alegre.(fonte: ANAC)

Companhia Aérea 1 AEROLINEAS ARGENTINAS 2 AVIANCA 3 AZUL LINHAS AÉREAS BRASILEIRAS S/A 4 BQB LINEAS AEREAS 5 NHT LINHAS AÉREAS LTDA 6 PANTANAL LINHAS AEREAS SUL-MATOGROSSENSES S/A 7 PASSAREDO LINHAS AÉREAS 8 PLUNA LINEAS AEREAS URUGUAYAS SOCIEDAD ANONIMA 9 TAM-LINHAS AEREAS S.A. 10 TRANS AMERICAN AIRLINES-TACA PERU 11 TRIP LINHAS AÉREAS 12 WEBJET LINHAS AÉREAS LTDA Tabela 2 – Aeroportos conectados ao aeroporto de Porto Alegre. (fonte: ANAC)

Aeroportos Latinos SAAR Aeroporto Internacional Rosário Islas Malvinas (Argentina) SABE Aeroporto Jorge Newbery (Argentina) SAEZ Aeroporto Internacional Ministro Pistarini (Argentina) SACO Aeroporto de Córdoba (Argentina) SPIM Aeroporto Internacional Jorge Chávez (Peru) SUMU Aeroporto Internacional de Carrasco (Uruguai) LPPT Aeroporto de Portela– Lisboa (Portugual) – rota proposta em análise Aeroportos Brasileiros SBBR Aeroporto internacional Juscelino Kubitschek (Brasília) SBCF Aeroporto Internacional Tancredo Neves (MG) SBCM Aeroporto de Forquilhinha - Criciúma(SC) SBCT Aeroporto Internacional Afonso Pena (PR) SBFI Aeroporto Internacional Cataratas (Foz do Iguaçu)

167

SBFL SBGL SBGO SBGR SBKP SBNF SBNM SBPF SBPS SBRF SBRJ SBRP SBSM SBSP SJRG SSZR

Aeroporto Internacional Hercílio Luz – Florianópolis Aeroporto Internacional do Rio de Janeiro Aeroporto Santa Genoveva (Goiânia) Aeroporto Internacional de São Paulo-Guarulhos (SP) Aeroporto Internacional de Viracopos (SP) Aeroporto Internacional Ministro Victor Konder - Navegantes (SC) Aeroporto de Santo Ângelo (RS) Aeroporto de Passo Fundo (RS) Aeroporto de Porto Seguro (BA) Aeroporto Internacional dos Guararapes Gilberto Freyre (Recife) Aeroporto Santos Dumont (RJ) Aeroporto Leite Lopes - Ribeirão Preto (SP) Aeroporto de Santa Maria (RS) Aeroporto de Congonhas (SP) Aeroporto de Rio Grande (RS) Aeroporto de Santa Rosa (RS)

Figura 1- comportamento da demanda de passageiros domésticos em função do Pib.

Em função da importância econômica, das cidades de São Paulo, Rio de Janeiro e o Distrito Federal (Brasília), as três principais ligações do aeroporto internacional de Porto Alegre são os aeroportos: internacional de São Paulo (Guarulhos); internacional do Rio de Janeiro (Galeão) e o aeroporto internacional de Brasília. Estes aeroportos são utilizados como hubs pelas principais companhias aéreas.

168

2.3 Análise de Malha A malha do Aeroporto Salgado Filho é bem diversificada se comparada a outros aeroportos pelo país, apresentando vôos para as principais capitais brasileiras e outros quatro trechos internacionais, não detendo caráter exclusivamente doméstico.

Foram utilizadas informações de HOTRAN para se obter todos os vôos saindo do aeroporto estudado. A partir desses dados foram gerados mapas utilizando o software GCMapper demonstrando as ligações aéreas domésticas e internacionais. A Figura 2 apresenta todas as rotas dos vôos nacionais e dos internacionais, respectivamente.

Figura 2 – Ligações Nacionais e Internacionais partindo do aeroporto de Porto Alegre (2010).

3. Estudo de Demanda o Aeroporto 3.1 Apresentação da Base de Dados O presente estudo de previsão de demanda do Aeroporto Internacional Salgado Filho baseouse nos dados obtidos no BTD (Brazilian Transportation Database), coletados no site www.nectar.com.be/btd. Este banco de dados (BTD) é uma compilação de séries de dados públicos disponibilizados por entidades públicas, como IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística e ANAC – Agencia Nacional de Aviação Civil.

169

A variável PIB (Produto Interno Bruto) brasileiro esta representada como o PIB nacional dividido por 1 milhão, no período entre Jan/2003 até Dez/2009 já deflacionados pelo IPCA, que é um índice de inflação adotado pelo Governo Federal. Considerou-se a variável YIELD médio nacional, fornecido pela ANAC nesse mesmo período e também registrado em cada mês, além de estar deflacionado da mesma forma que o PIB, para as análises que se seguirão.

No caso da análise de demanda internacional utilizou-se a taxa de câmbio entre real e dólar, nesse mesmo período de Jan/2003 até Dez/2009, obtida no mesmo site.

Recentemente o setor de transporte aéreo sofreu dois fenômenos afetando diretamente o yield das companhias aéreas: 1) o fenômeno do apagão aéreo, representado pela variável dummy dapagao e 2) a entrada no mercado brasileiro da companhia aérea AZUL, a partir de 2008, ocasionando uma queda considerável até o presente momento. Vide figura 3.

Figura 3- Influência do Apagão Aéreo e “fenômeno azul” em relação ao YIELD.

Durante o período de apagão aéreo (Out/2006 a Jul/2007), em função da queda na qualidade do serviço prestado por todo setor aéreo, com a grande ocorrência em atrasos e cancelamentos de voos, terminais de passageiros superlotados, etc; a estratégia de mercado empregada pelas companhias aéreas para a manutenção da demanda de passageiros foi a queda no yield.É possível verificar que a demanda no aeroporto em questão manteve uma taxa de crescimento similar ao pib (figura 3).

No segundo semestre 2008, a companhia Azul Linhas Aéreas inicia suas operações comerciais no setor aéreo, apresentando a estratégia de preços baixos (low fare), sendo assim

170

as demais companhias aéreas iniciam estratégia da queda de preços afim de manter demanda anterior.

A variável movimentação de passageiros, doméstico (PAXDOM) e internacional (PAXINT) estão representadas mensalmente, para o mesmo período das demais variáveis.

3.2 Estudo Econométrico e Análise de resultados Para a realização do estudo econométrico utilizou-se o software Stata/SE 10 for Mac3. A fim de garantir melhor qualidade dos resultados encontrados foram controlados os efeitos de autocorrelação entre as variáveis, bem como heterosceticidade.

Para evitar a construção do modelo econométrico de demanda viesada o fenômeno de autocorrelação, definido quando uma variável relevante e possui efeito marginal na demanda (y) não foi implementada no modelo ocasionando subespecificação ; e o efeito da heterosceticidade, apresentado quando a hipótese da variância do termo não observável ser uma constante para todos os pontos de observação pode ser aceita, ou seja E(u/x)=0, ferindo a hipótese de média condicional; foram monitorados.

As variáveis utilizadaspara a modelagem são: a) gdp: Indica O PIB em Reais dividido por milhões já deflacionado para Jan/2010. b) yield: Indica o yield médio fornecido pela ANAC também já deflacionado para Jan/2010. c) usd: Taxa de câmbio entre dólar e real; d) paxdom: Quantidade de passageiros domésticos por mês; e) paxint: Quantidade de passageiros internacionais por mês; f) dcshare: Variável dummy que assume valor 1 para os mês em que houve Code Share entre TAM e Varig e 0 para os outros casos. Isso ocorreu entre Mar/2003 e Abr/2005.

Para a utilização da regressão linear utilizou-se o comando “ivreg29” para controle de heteroscesticidade e autocorrelação.

3

171

g) dapagao: Variável dummy que assume valor 1 para os meses entre Out/2006 e Jul/2007 e 0 para os outros casos. Esse foi o período em que ocorreu a crise mais recente nos aeroportos brasileiros. h) altatemp: Variável dummy que indica os meses de alta temporada do aeroporto. Os meses com maior fluxo de passageiro (Janeiro, Julho e Dezembro) assumem valor 1, e 0 para os outros. Essa dummy insere no modelo a influência da sazonalidade, facilitando a realização de análises preliminares. Com objetivo de maior compreensão do modelo analisado, apos a realização da modelagem inicial observou-se o efeito da sazonalidade mensal (m_1 a m_12). i) lnpaxdom, lnpaxint, lngdp, lnyield, lnusd: indicam os respectivos logaritmos neperianos das variáveis citadas que não são as dummies.

3.2.1 Mercado Nacional Com relação ao mercado nacional, antes da realização da modelagem matemática, é esperado que o PIB (gdp) apresente uma relação positiva, devido ao aquecimento da economia e aumento do poder de compra da população. Porém, o yield apresente uma relação negativa, pois será refletido nos preços das passagens aéreas.

Tabela 3 – Regressão do paxdom em função do gdp / yield / gdp e yield.

Variável GDP Elasticidade P-valor Yield Elasticidade P-valor _cons P-valor R2 ajustado

Regressão Paxdom em função de gdp yield gdp_yield 2492,43 2246,58 1.86 1.68 0.0001 0.0001 -3685,37 -811,21 -0.77 -0.17 0.0001 0.0249 -272365,57 554603,21 -161529,89 0.0001 0.0001 0,0058 0.82525392 0.42153799 0.83612223

Os resultados obtidos, compilados na tabela 3, confirmam a expectativa inicial com relação ao comportamento das variáveis gdp e yield em relação ao movimentação de passageiros domésticos (paxdom), ou seja, o aumento do poder aquisitivo ocasiona um aumento na movimentação de passageiros, e o aumento das valor das tarifas aéreas (yield) ocasiona uma diminuição da movimentação de passageiros. A fim de analisar a robustez do modelo serão

172

incorporadas as variáveis dummy dschare, dapagao e o efeito da sazonalidade (altatemp), apresentados na tabela 4.

Tabela 4 – Regressão de Paxdom em função de gdp, yield, dcshare, dapagao e altatemp

Variável gdp yield dcshare dapagao altatemp cons R2 ajustado

Regressão paxdom em função de gdp, yield, dcshare, dapagao e altatemp

Coef 2054.783 -1511.047 -4601.467 -42992.23 26388.39 -70738.97 0.8826

Std.Err 204.6078 448.8622 7103.657 11423.34 7733.618 64928.2

t 10.04 -3.37 -0.65 -3.76 3.41 -1.09

P>(T) 0.000 0.001 0.519 0.000 0.001 0.279

95% interv. Conf. Elasticidade 1647.441 2462.126 1.540197 -2404.663 -617.4309 -0.3148707 -18743.76 9540.828 -0.0045402 -65734.36 -20250.1 -0.0163155 10991.94 41784.84 -0.0210301 -200001.1 58523.15 -

Apenas a variável gdp (PIB) apresentou impacto (positivo) em relação a demanda, tendo em vista que o aumento no poder aquisitivo do passageiro ocasiona uma maior procura pelo transporte aéreo. O valor encontrado para a elasticidade (154%) no modelo revela o grau de sensibilidade da PIB em relação a demanda.

As demais variáveis revelam um comportamento negativo, em função do sinal apresentado, em relação a demanda de passageiros. A variável yield apresenta a maior elasticidade negativa (- 31,5%), ou seja, quando os preços praticado pelas companhias aéreas aumentam, a demanda de passageiros diminui.O valor de elasticidade (-2,1%) apresentado pela variável dummy altatemp, revela uma pequena contribuição com relação a demanda, avaliar mais detalhadamente o efeito da sazonalidade com maior precisão será avaliado (ANEXO) o real comportamento mensal da sazonalidade na demanda.

A variável dapagao apresenta uma elasticidade de -1,63%, porém seu comportamento pode está diretamente correlacionado com a variável yield. Não foi possível realizar um maior aprofundamento para determinar tal correlação neste estudo, em função dos dados obtidos até o presente momento.

Com relação a variável code share (dcshare), os resultados contidos na tabela 4 apontam que o modelo considerado foi superestimado, haja vista o P-valor encontrado 0,519 e pelo seu intervalo de confiança (insignificante estaticamente); ou seja, durante a realização do codeshare realizado entre as empresas TAM e Varig, não houve influência na movimentação de passageiros no aeroporto em questão. Sendo assim tal variável não mais será utilizada.

173

A fim de extrair a elasticidade das variáveis em função da movimentação de passageiros domésticos, bem como avaliar com maior detalhe o efeito da sazonalidade (mês-a-mês) realizou-se outra simulação levando-se em consideração as variáveis: lnpaxdom, lngdp, lnyield, dapagao,e as variáveis dos meses do ano; conforme apresentado no ANEXO A (tabela A1).

A principal conclusãoa ser retiradado modelo acima é que o efeito de elasticidade PIB (162%) é consideravelmente superior ao efeito elasticidade yield (-26,5%), ou seja, com o aumento do poder aquisitivo a população tende a realizar mais viagens. A curva capaz de externalizar o comportamento do crescimento da movimentação domestica de passageiros esta representada na figura 4. Sendo assim o modelo econométrico a ser utilizado é: ln(paxdom) = ß1 ln(gdp) + ß2 ln(yield) + ß3 dapagao +ß4 altatemp + µ

(1)

Figura 4- Crescimento da Movimentação de Passageiros Domésticos.

3.2.2 Mercado Internacional Para o mercado internacional, não foram elaborados cenários levando-se em consideração a variável yield, pois esta é uma métrica obtida através de dados de vôos domésticos. Portanto, optou-se por utilizar a taxa de câmbio entre real e dólar como a variável principal para este

174

modelo. A tabela 5 apresenta aos resultados obtidos na regressão linear considerando o gdp e a taxa de cambio (usd).

Tabela 5: Regressão paxint em função do gdp e usd.

Variável gdp usd cons R2 ajustado

Regressão paxint em função de gdp e usd Coef Std.Err t P>(T) 95% interv. Conf. Elasticidade 61.94307 40.13043 1.54 0.127 -17.9039 141.79 0,5834 -4573.312 1364.254 -3.35 0.001 -7287.75 -1858.875 -0,5205 23397.28 12970.85 1.80 0.075 -2410.644 49205.2 0.6384

O resultado encontrado para a variável gdp está próximo de ser considerado estatisticamente significante, porém não é possível estabelecer uma relação direta entre o PIB nacional e o poder de aquisição do passageiro estrangeiro, sendo assim a estimativa desse variável está viesada, provavelmente por omissão de alguma variável relevante não capturada. Para que tal suspeita seja sanada, será realizada a modelagem log-log, com os resultados apresentados na tabela 6.

Tabela 6: Regressão lnpaxint em função do lngdp e lnusd

Variável lngdp lnusd cons R2 ajustado

Regressão lnpaxint em função de lngdp e lnusd Coef Std.Err t P>(T) 95% interv. Conf. .4757134 .4891791 0.97 0.334 -.4975996 1.449026 -.6473143 .2393311 -2.70 0.008 -1.123508 -.1711206 8.132921 2.863304 2.84 0.006 2.435843 13.83 0.6586

Em função dos resultados apresentados, descartou-se a hipótese de utilização variável PIB (lngdp). A fim de atestar o melhor método regressão a ser seguido, realizou-se uma comparação entre duas regressões diferentes (linear versus log-log), explicitado na tabela A.2 (ANEXO A). Os resultados para o modelo de demanda internacional, contemplando os efeitos do codeshare, apagão e da alta temporada são apresentados nastabelasA3, A4 e A5.

O modelo econométrico considerado foi obtido através da analise entre os parâmetros obtidos, R2 ajustado e através dos resultados dos coeficientes das variáveis, comparando os modelos log-log e linear .

A curva capaz de externalizar o comportamento do crescimento da movimentação internacional de passageiros esta representada na figura 5.O modelo econométrico a ser utilizado é: ln(paxint) = ß1ln(usd) + ß2altatemp + µ

(2)

175

Figura 5- Crescimento da Movimentação de Passageiros Internacionais.

3.3 Previsão de Demanda De posse dos modelos econométricos com os devidos parâmetros estimados, será realizada a previsão de demanda doméstica e internacional para o aeroporto internacional de Porto Alegre para o ano de 2014.

A estimativa da taxa de crescimento do PIB foi realizada no estudo de Barros (2010), considerando o crescimento apresentado em 2010 de 7,5% e para os anos subseqüentes, uma taxa de 4,5%. Com relação ao yield4 e à taxa de câmbio, foram adotados três diferentes cenários: permanecem constantes, crescem 5% ao ano ou decrescem 5% ao ano. As previsões de demanda doméstica e internacional, ano a ano estão representada nas Tabelas 9 e 10.

Tabela 9 – Previsão de demanda doméstica em junho de 2014.

Paxdom

4

Ano

PIB

2010 2011

Yield se mantém

Yield aumenta 5% a.a.

Yield reduz 5% a.a.

29.483

496.221

489.854

503.106

30.957

537.059

523.353

551.871

Para a base de calculo foram utilizados os valores médios referentes a 2009 para as variáveis yield e usd.

176

2012

32.505

581.259

559.143

605.469

2013

34.131

629.097

597.380

664.273

2014

35.837

680.871

638.232

728.789

Tabela 10 – Previsão de demanda internacional em junho de 2014.

Paxint Ano

Taxa de câmbio aumenta 5% a.a.

Taxa de câmbio reduz 5% a.a.

2010

29.682

32.299

2011

28.484

33.728

2012

27.337

35.221

2013

26.234

36.779

2014

25.175

38.407

Em julho de 2009, a movimentação de passageiros domésticos foi 451.033.Através dos resultados apontados na tabela 9, o cenário de manutenção do yield ao longo dos anos, há um crescimento de 48,7% no movimento doméstico de passageiros em junho de 2014 em relação mesmo período em 2009. Para o cenário de aumento do yield, esse crescimento chegou a 38,6% e para o cenário de redução do yield, a 60,3%. Analisando-se o crescimento percentual ano a ano do movimento doméstico de passageiros, nota-se um crescimento de 9,7%, 7,7% e 12,1% ao ano para os cenários de manutenção, aumento e redução do yield, respectivamente.

Em julho de 2009, a movimentação de passageiros internacionais foi 30.931.Através dos resultados apontados na tabela 10, o cenário com o aumento do taxa de câmbio, significou em uma redução da demanda em 18,6%; e para o cenário de redução do taxa de câmbio houve um aumento em 24,2%.Consequentemente, se for escolhida para análise de capacidade a previsão de 2014 segundo os cenários de manutenção de yield e de manutenção da taxa de câmbio, obtém-se um total de 711.802 passageiros no ano de 2014, valor superior às capacidade do aeroportointernacional de Porto Alegre.

177

A capacidade do aeroporto internacional de Porto Alegre está estimada em aproximadamente 510 mil passageiros/mês, logo a previsão de demanda para 2014 é aproximadamente 40% superior a capacidade do aeroporto.

4. Conclusão Para a realização do estudo de previsão da demanda aeroportuária no aeroporto internacional de Porto Alegre, foram elaborados modelos econométricos, para demanda de passageiros domésticos e internacional, a partir de uma base de dados secundária.

Os resultados obtidos com relação a demanda de passageiros domésticos, apontam taxas de crescimentos superiores a 35%, sendo que o cenário de manutenção do yield ao longo dos anos, há um crescimento de 48,7% no movimento doméstico de passageiros em junho de 2014 em relação mesmo período em 2009. Para o cenário de aumento do yield, esse crescimento chegou a 38,57% e para o cenário de redução do yield, a 60,3%.

Com relação a demanda de passageiros internacional, (função da taxa cambial) esta taxa de crescimento é 24,2%, em relaçãoao cenário de diminuiçãoda taxa de câmbio, e redução na demanda de passageiros em 18,6% quando há o aumento da taxa cambial.

Considerando os cenários de manutenção de yield e de manutenção da taxa de câmbio, obtémse um total de 711.802 passageiros no ano de 2014, valor superior às capacidade do aeroportointernacional de Porto Alegre.

A capacidade do aeroporto internacional de Porto Alegre está estimada em aproximadamente 510 mil passageiros/mês, logo a previsão de demanda para 2014 é aproximadamente 40% superior a capacidade do aeroporto, conclui-se que se necessita de investimentos na ampliação desse aeroporto, pois essa demanda em 2014 mostrou-se superior à capacidade atual.

Referências ANAC (2010) HOTRAN. Agência Nacional de Aviação Civil, Ministério da Defesa, Brasília – DF Barros, O. (2010) Compilação Sistemática do Bradesco Referente às Projeções do Mercado de Curto, Médio e Longo Prazos Colhidas pelo Boletim Focus Banco Central do Brasil. Bradesco, São Paulo, SP.

178

LACTE (2010) Brazilian Transportation Database. Latin American Center for Transportation Economics, ITA, São José dos Campos, SP. Oliveira, A. V. M. (2011) Análise de Transportes. Núcleo de Economia dos Transportes, Antitruste e Regulação, ITA, São José dos Campos, SP.

Anexo A Com o intuito de analisar a demanda PAXDOM, realizou-se a regressão linear log-log (tabela A.1), extraindo a elasticidade das variáveis em relação da demanda e extrair com mais detalhes o efeito da sazonalidade em relação a demanda.

Tabela A1: Regressão lnpaxdom em função lngpd, lnyield, dcshare, altatemp

Variável lngdp lnyield dapagao m1 m2 m3 m4 m5 m6 m7 m8 m9 m10 m11 m12 cons R2 ajustado

Regressão lnpaxdom em função de lngdp, lnyield, dapagao e altatemp

Coef Std.Err 1.620984 .1285253 -.265153 .0955916 -.1149853 .0361476 -.0090936 .0319912 -.0749289 .0279577 -.0253654 .0332317 .0070195 .0297207 -.0553416 .036897 -.0945536 .0330177 .0816654 .0382616 -.0679875 .030504 -.0560772 .0363022 -.0362518 .0486078 -.1127764 .0339676 dropped collinear 4.941036 1.023509 0.9302

t P>(T) 95% interv. Conf.

12.61 0.000 1.364583 1.877385 -2.77 0.007 -.455853 -.0744529 -3.18 0.002 -.1870977 -.0428728 -0.28 0.777 -.0729143 .0547272 -2.68 0.009 -.1307031 -.0191548 -0.76 0.448 -.0916609 .04093 0.24 0.814 -.0522718 .0663108 -1.50 0.138 -.1289491 .018266 -2.86 0.006 -.1604222 -.0286851 2.13 0.036 .0053357 .1579951 -2.23 0.029 -.1288414 -.0071337 -1.54 0.127 -.1284981 .0163436 -0.75 0.458 -.1332216 .0607181 -3.32 0.001 -.1805399 -.0450128 4.83 0.000

2.899192

6.98288

179

A tabela A.2 apresenta uma comparação entre quatro regressões diferentes, com o intuito de determinar quais são as variáveis que influenciam na movimentação de passageiros internacionais.

Tabela A.2 : Comparação entre duas regressões e suas combinações de variáveis.

Variável lngdp lnusd dapagao m1 m2 m3 m4 m5 m6 m7 m8 m9 m10 m11 m12 gdp usd _cons R2 ajustado

Regressão em função de lngdp, lnusd,dapagao,sazonalidade 1.3747815 -.34948202 .05309556 .16911554 .1875804 .0826609 .08234171 -.09025874 -.13234127 -.13234127 -.04275026 .01376295 -.009841 -.03742942 2.905441 .67584153

Regressão em função degdp,usd,dapagao,sazonalidade 777.40352 4518.134 5057.6059 2358.5037 1788.6008 -2041.1315 -3078.2505 1318.9619 -1036.4993 514.02303 -392.25706 -873.13887 134.43948 -2850.3118 67954901 .67954901

Tabela A3: Regressão lnpaxint em função do lnusd, dcshare, dapagao, altatemp.

Variável lnusd dcshare dapagao altatemp cons R2 ajustado

Regressão lnpaxint em função de lnusd, dcshare, dapagao, altatemp Coef Std.Err t P>(T) 95% interv. Conf.

-1.034795 .109171 -9.48 0.000 -1.252095 -.8174955 .1932455 .1078995 1.79 0.077 -.0215232 .4080141 .0988639 .041058 2.41 0.018 .0171401 .1805877 .0713642 .0414993 1.72 0.089 -.0112381 .1539665 11.02433 .1033951 106.62 0.000 10.81853 11.23013 0.6953 Tabela A4: Regressão lnpaxint em função do lnusd, dapagao, altatemp.

Variável lnusd dapagao altatemp cons R2 ajustado

Regressão lnpaxint em função de lnusd, dapagao, altatemp Coef Std.Err t P>(T) 95% interv. Conf.

-.8090792 .1268372 -6.38 0.000 -1.061493 -.5566651 .0668868 .0437339 1.53 0.130 -.0201464 .1539201 .0645677 .0397734 1.62 0.108 -.0145838 .1437193 10.86439 .1098736 98.88 0.000 10.64574 11.08305 0.6633

180

Tabela A4: Regressão lnpaxint em função do lnusd, altatemp.

Variável lnusd altatemp cons R2 ajustado

Regressão lnpaxint em função de lnusd, dapagao, altatemp Coef Std.Err t P>(T) 95% interv. Conf.

-.8212784 .127448 -6.44 0.000 -1.07486 -.5676969 .0667818 .038875 1.72 0.090 -.0105673 .1441309 10.88397 .1096693 99.24 0.000 10.66577 11.10218 0.6585

181

O PROBLEMA DA LOCALIZAÇÃO INDUSTRIAL NA IMPLANTAÇÃO DE UM NOVO AEROPORTO – AEROPORTO DE SÃO GONÇALO DO AMARANTE, UM ESTUDO DE CASO Emilia Maria Mendonça Parentoni Bolsista da CAPES – Ministério da Educação – Brasil - Processo nº BEX 6250/ 10-6 Technische Universität – TU Berlin, Alemanha eparentoni@uol.com.br

Ricardo Rodrigues Pacheco INFRAERO rpacheco@infraero.gov.br

RESUMO Ao longo dos últimos anos, pudemos observar que a implantação de um Aeroporto oportuniza competitividade no mercado externo e interno, demonstrando agilidade nos processos de importação e exportação, com o estimulo a industrialização de produtos com maior valor agregado através de subsídios importantes que geram um montante inferior no que diz respeito a tributações e taxas alfandegárias. Assim sendo, no presente trabalho vamos abordar esse tema atual e pouco divulgado no Brasil, onde várias etapas serão consideradas, uma primeira etapa para a ampliação e o aprofundamento de estudos referentes aos benefícios econômicos e sociais trazidos pela implementação das atividades aeroportuárias e uma segunda, mudanças efetivas da modalidade do Regime de Entreposto Aduaneiro, visando representar uma alternativa para incentivar outros investimentos, o que irá se refletir por toda a região circundante. Esse modelo merece um olhar bastante expressivo por parte das autoridades governamentais, uma vez que, os aeroportos, além de funcionarem como uma das principais infraestruturas provedoras de acessibilidade entre as sociedades possuem, cada vez mais, um papel relevante no desenvolvimento das economias locais, nacionais e internacionais. Em particular, vamos apontar alguns pontos relevantes que poderão alavancar a implementação desse novo conceito no entorno do único aeroporto que está sendo construído atualmente no Brasil, o de São Gonçalo do Amarante, no Estado do Rio Grande do Norte.

ABSTRACT Over the past years, we observed that the establishment of an Airport Industrial competitiveness in the market provides an opportunity for foreign and domestic, demonstrating agility in the processes of import and export, with the stimulating industrialization of products with higher added value through significant subsidies that generate a lower amount in respect of taxation and customs duties. Thus, in this paper we address this issue now and just released in Brazil, where several steps will be considered a first step toward broadening and deepening of studies concerning the economic and social benefits brought by airport activities and implementation of a second, changes effective modality of the Bonded Warehouse Scheme, aiming to encourage an alternative to other investments, which will be reflected throughout the surrounding region. This model deserves a look quite impressive on the part of government authorities, since the airports, in addition to acting as a major infrastructure providers accessibility between the companies, have, increasingly, an important role in the development of local economies, national and international. In particular, we point out some important points that can leverage the implementation of this new concept in the surroundings of the only airport that is currently being built in Brazil, São Gonçalo do Amarante, State of Rio Grande do Norte Palavras Chave: Aeroporto, Localização, Indústria, Desenvolvimento

1. INTRODUÇÃO Historicamente, a localização industrial sempre foi associada a variáveis que influenciam na instalação de novas empresas e consequentemente o desenvolvimento regional. A importância dada a essas variáveis é demonstrada pelos extensos estudos envolvendo a seleção das zonas industriais e serão apresentados neste trabalho como fatores críticos de demanda e que necessitam ser estudados na escolha do local para construção de um novo aeroporto. É

182

fundamental que nos estudos preliminares quanto à localização seja dada importância a quantidade de indústrias existentes e potenciais, ou seja, indústrias já instaladas e as interessadas em se instalar na região ou no sítio aeroportuário, visando benefícios que naturalmente sao agregados ao fato destas estarem migrando para a região.

A relevância do tema se dá principalmente porque grande parte da receita de um aeroporto é atribuida ao transporte de carga, realidade esta que já esta sendo confirmada a partir das novas classificações para aeroportos, como por exemplo, aeródromos. Aeroportos perto ou dentro de zonas industriais, próximos aos grandes centros e possuem plataformas logísticas agregadas, sao modelos que estão sendo constuídos em todo o mundo visando utilizar um meio de transporte rápido e seguro de distribuição de mercadorias.

Especificamente, no Brasil, está sendo construído o Aeroporto de São Gonçalo do Amarante, no Estado do Rio Grande do Norte que mercere utilizar toda a infraestrutura de transporte na região, a intermodalidade e tornar do produto interno mais competitivo para exportação.

Esperamos que esses fatores tenham sido levados em consideração na escolha sobre o local de implantação do novo aeroporto, uma vez que, estudos sobre a localização industrial são essenciais para o sucesso ou fracasso de um grande empreendimento.

2. FATORES CRÍTICOS DE DEMANDA A importância dos fatores críticos de demanda, ou seja, localização dos concorrentes e a proximidade de mercados consumidores, assim como, fatores de custo da terra, de trabalho, de materiais e transporte são fundamentais para que os tomadores de decisão das empresas façam uma identificação, análise e avaliação de tais fatores e assim escolher a melhor localização que resultará em um desempenho eficaz da organização em longo prazo.

Infelizmente, até a data de hoje não houve qualquer tentativa de organizar e sistematizar os conjuntos de fatores críticos que influenciam a localização de uma indústria, nem existem medidas válidas que garantam a importância hierárquica desses fatores determinando assim a sua viabilidade. Tais medidas operacionais seriam úteis tanto para os pesquisadores quanto para os responsáveis pela tomada de decisões das empresas. Essas medidas poderiam, também, ser usadas igualmente para se desenvolver teorias e modelos de decisão no processo de pesquisa da área para melhor compreensão da decisão escolhida. Com uma melhor compreensão do processo, o sistema de apoio à decisão seria desenvolvido para se incorporar ao modelo de decisão, proporcionando assim uma efetiva ajuda na decisão de localização para os planejadores.

A metodologia desenvolvida para a avaliação financeira das alternativas de localização para um aeroporto, baseia-se na estimativa de indicadores do mérito relativos as várias alternativas, calculados com base nos cash flows incrementais primários diretos associados às localizações (projetos), numa ótica do capital total.

Um requisito básico para o desenvolvimento de qualquer modelo de decisão válido e confiável é a indicação de fatores. Com esse objetivo Badri (2007) identificou 14 fatores (Tabela 1) críticos que devem ser avaliados pelos decisores políticos para chegar a uma conclusão sobre o problema de localização industrial, ou seja, onde deve ser instalada determinada indústria.

183

Tabela 1- Fatores Críticos de Demanda (Localização Industrial) FATORES CRÍTICOS

EXPLICAÇÃO

1. Transportes

Pipeline Logístico*. Aeroportos. Rodovias.

Ferrovias. Portos. Transporte Fluvial. Custo do Transporte de Produtos Acabados.

Disponibilidade de serviços Postais.

Armazenagem.

2. Trabalho

Baixo custo trabalhista. Atitude dos trabalhadores. Gerencia Trabalhista.

Trabalhadores Qualificados. Nível Educacional dos Trabalhadores. Níveis Salariais.

Disponibilidade de trabalhadores. Custo de vida.

Estabilidade no Emprego.

3. Matérias-Primas

Proximidade dos Suprimentos. Disponibilidade de Matérias-Primas. Disponibilidade de instalações para Matérias-Primas. Localização dos Fornecedores. Custo do Frete

4. Mercados

Mercado Consumidor Existente e Potencial.

Antecipação do crescimento dos Mercados. Custo dos Canais de Distribuição. Marketing de Serviços. Posição Competitiva Favorável.

Tendência de crescimento de População e Renda.

Características dos Consumidores. Localização dos Concorrentes. Futura expansão de oportunidades. Tamanho do mercado.

Proximidade de setores conexos.

5. Área Industrial

Acessibilidade de Terrenos. Custo dos Terrenos Industriais. Parque Industrial Desenvolvido.

Espaço para expansões futuras. Taxas de Seguro.

Disponibilidade para Instituições Locais. Projeto de desenvolvimento da Comunidade Industrial.

Agentes Financeiros.

6. Utilitários (Insumos)

Agentes Utilitários: Custo e Qualidade do Abastecimento de Água. Instalações para descarte de Resíduos Industriais. Disponibilidade de Combustível. Custo dos Combustíveis.

Disponibilidade de Energia Elétrica. Custo da Energia Elétrica. Disponibilidade de Gás.

184

Instalação de Esgoto Adequada. Disponibilidade de Carvão e Energia Nuclear.

7. Atitude do Governo

Códigos de Zoneamento. Leis Compensatórias.

Leis de Segurança. Inspeções Segurança. Leis de preservação do meio ambiente (ruídos e poluição do ar)

8. Impostos

Imposto de Propriedade Industrial. Imposto sobre as vendas. Impostos sobre Serviços. Impostos sobre Importação e Exportação.

9. Clima

Quantidade de queda de neve. Percentual pluviométrico. Condições de vida. Umidade relativa. Temperatura media. Poluição do ar.

10. Comunidade

Universidades e Instituições de Pesquisa. Atitude dos moradores da Comunidade. Cultura Local.

Qualidade das Escolas. Instalações Religiosas.

Bibliotecas. Áreas de Recreação e Lazer.

Instalações Médicas. Shopping Centers. Hotéis.

Bancos e Instituições Financeiras. Posição da comunidade para futura expansão.

11. Situação Estrangeiro

política

12.

Competição Sobrevivência

do

Global

País Historia do País. Regime Político. Tipo de alianças militares. Atitudes para com o capital estrangeiro. e Materiais e trabalho. Oportunidades de Mercado.

Disponibilidade de Capital. Proximidade de mercados internacionais.

13. Regulações do Governo

Leis de Investimento Corporativo. Regulamentos relativos a fusões e joint venture. Regulamentos sobre a transferência de lucros para fora do país.

Taxação para empresas estrangeiras. Percentual de empregados estrangeiros. Controle de Preços.

Requisitos para criação de corporações locais.

14. Fatores Econômicos

Padrão de vida. Renda Per capita. Resistência da moeda frente ao dólar. Balança de pagamentos.

Fonte: Journal Business and Public Affair – Badri (2007) * Pipeline Logístico é uma analogia entre o pipeline fisico (conduta de escoamento) e o fluxo de mercadorias que ocorre desde as matérias-primas até o produto final.

185

2.1 Fatores Internacionais de Localização Industrial A literatura internacional sobre localizações industriais divide-se em duas categorias: (1) Estudos Empíricos e (2) Trabalhos de Desenvolvimento de Conceitos Teóricos.

Ambas sugerem que um investimento de longo prazo num país estrangeiro tem reações de aceite por parte dos governos e que geralmente são muito complexas, ou seja, instalar uma indústria num país estrangeiro é um jogo de cronometragem que lida em identificar questões estratégicas locais dentro de um contexto de estratégias globais integradas. O risco mais comum apresentado nas estratégias de longo prazo se encontra nas taxas de câmbio, nas leis fiscais e formas de investimentos.

Os Estudos Empíricos envolvem, principalmente, levantamentos sobre administradores estrangeiros para a planta, líderes comunitários e outros profissionais familiarizados com as questões internacionais.

Segundo Badri (2007) em um levantamento feito nas 118 fábricas operadas por empresas dos Estados Unidos na América Latina, na Europa e na Ásia foram identificados alguns fatores tinham guiado essas empresas a investir no estrangeiro. E os principais fatores determinantes identificados foram: acessibilidade, serviços básicos disponíveis, meio ambiente, custo de vida, industrialização, disponibilidade de trabalhadores, incentivos fiscais, a natureza do governo e suas políticas.

O problema de localização industrial torna-se cada vez mais efetivo para o desenvolvimento internacional de uma nação, o que leva muitos pesquisadores a buscar fatores que contribuam para o sucesso desta decisão, principalmente em projetos de novos aeroportos.

O processo empreendido por empresas multinacionais para analisar o risco político revela uma série de fatores importantes na tomada de decisão para localização das empresas no exterior. Estes fatores incluem instabilidade interna, conflito externo, clima político, econômico e social.

Embora muitos estudos tratem de avaliar fatores para as possíveis vantagens que uma fábrica encontra ao se instalar em outro país diferente do seu país de origem, existem também outras pesquisas que se preocuparam em pesquisar exatamente o contrário, ou seja, as desvantagens.

Badri (2007) expõe em seu estudo as desvantagens da localização da empresa no estrangeiro.

Ele analisa os efeitos dos incentivos as decisões de localização. O estudo fornece informações sobre o dinheiro concedido como incentivo, baixo interesse de empréstimos e amortizações aceleradas. Foi observado que as empresas considerando apenas as vantagens financeiras de posicionamento nas áreas escolhidas podem sofrer conseqüências negativas, uma vez que, devem ser observadas também questões políticas e sociais.

Pouco se conhece sobre as decisões que foram benéficas e quais foram as que resultaram em onerosos fracassos. Aspectos não econômicos importantes normalmente não são explorados.

Razões econômicas como incentivos fiscais, custos da operação e crescimento das vendas são, geralmente, considerados como fatores fundamentais para a localização de uma empresa no estrangeiro.

186

3. MÉTODOS PARA RESOLVER PROBLEMAS DE LOCALIZAÇÃO O planejamento de um terminal logístico para um sistema ótimo de mobilidade do frete aplicado a uma determinada região pode ser resolvido através da aplicação de metodologias de pesquisa operacional. Badri (2007) apud Crainic e Laporte (1997) caracteriza o estudo do problema de localização da seguinte forma: • modelo abrangente – facilidades colocadas em um dos vértices da rede de modo a minimizar os custos e nos outros vértices são colocados a uma distância mínima das facilidades • modelo central – localizar as facilidades nos vértices de uma rede, minimizando ao máximo a distância do vértice da instalação.

• modelo mediano – facilidades locais colocada nos vértices da rede junto com a demanda, diminuindo a distância total entre as facilidades e os pontos de demanda.

As decisões sobre localização são estratégicas e significam determinar o local onde será a base das operações, onde serão fabricados os produtos ou prestados os serviços e/ou onde se fará a administração do empreendimento. Todos os aspectos devem ser considerados, tanto os positivos quanto os negativos. Cada empresa tem suas peculiaridades, fazendo com que o problema de localização seja específico de cada situação.

Estas decisões se apresentam como opções básicas para novos empreendimentos e para empresas que querem expandir a instalação existente, ou seja, decidir se houver espaço disponível, deve-se adicionar nova unidade mantendo as demais em operação ou fecha-se uma unidade e abre-se outra.

Diversos são os fatores que podem influenciar nas decisões sobre localização: • Localização das matérias-primas: dificuldades ou custos proibitivos no transporte da matéria-prima podem atrair a empresa para perto do depósito ou fonte da mesma. É o caso de instalações industriais de processamento de alimentos; • Mão de Obra: é de fundamental importância a oferta de mão de obra em quantidade e qualidade suficiente. Atitudes e condições especiais devem ser observadas, como por exemplo, a força e ação de sindicatos, absenteísmo, transferências e retornos para local de origem; • Infraestrutura e facilidades: rodovias, ferrovias, portos, aeroportos, telecomunicações, informática, energia, água, etc.; • Localização de Mercados Consumidores: predominantemente, as empresas prestadoras de serviços, notadamente aquelas sem fins lucrativos, são orientadas pelas necessidades dos clientes, como por exemplo, hospitais, correios, bombeiros, delegacias, postos de atendimento, etc. e deverão estar localizados onde tais serviços não existam, ou seja, insuficientes. Também as atividades privadas de serviços geralmente se localizam próximos aos mercados a que servem com destaque para as facilidades de acesso e estacionamento, dentre outras;

187

• Atitudes da Comunidade e o local Definitivo: atração de novas empresas através de incentivos fiscais, terrenos, isenção de impostos, construção de infraestrutura, e restrição a entradas de novas empresas.

3.1 Métodos de Avaliação de Alternativas de Localização Os métodos de avaliação de localização dos problemas de localização de uma só unidade são os métodos mais simples e de mais de uma unidade são mais complexos e podem-se utilizar os algoritmos de Pesquisa Operacional – Problema do Transporte. Os métodos de avaliação variam, também, em função dos dados disponíveis, indo desde os que usam apenas dados qualitativos até os que utilizam dados numéricos, principalmente os referenciados aos custos fixos e variáveis. Segundo Moreira (2008) alguns métodos de avaliação:

- Ponderação Qualitativa: pode ser usada quando não se conseguir apropriar uma estrutura de custos a cada localidade considerada, dispondo apenas de informações qualitativas sobre alguns fatores, como o clima, mão de obra, condições de vida, transportes, assistência médica, escolas, atitudes da comunidade, água, energia, sindicatos, etc.;

iNj = Fij x P Será escolhida a localidade que apresentar a maior pontuação final: F= fator e P= peso

- Comparação entre Custos Fixos e Variáveis: é recomendável, sempre, buscar-se conhecer, em detalhes, os custos incorridos, a receita do empreendimento, os lucros possíveis, o ponto de equilíbrio, etc., onde ponto de equilíbrio significa a: quantidade produzida em que o custo total igual a receita.

Q = CF / (PV – CVu)

Onde: CF = Custo Fixo CVu = Custo Variável Unitário PV = Preço de Venda

188

- Análise Dimensional: pode ser usada quando se deseja comparar alternativas para as quais alguns custos puderam ser quantificados, mas coexistem com alguns fatores qualitativos.

Atenção especial deve ser dada a combinação (CM) dos fatores de custos e qualitativas de forma coerente.

Escala dos Pesos – p1= F11/ F21, p2 = F12/ F22, ........., pk = F1k/ F2k CM (1,2) = p1 x p2 x ......... x pk ou CM(1,2) = (F11/F21) x (F12/F22) x ........ x (F1k/F2k)

Se CM(1,2) for maior que 1, a localidade será a escolhida.

- Modelo do Centro de Gravidade: é usado quando se quer localizar uma nova instalação dentro de uma rede de instalações ou mercados já existentes. O método leva em conta a localização e mercados já existentes, o volume de bens ou serviços, e os custos de transporte envolvidos, ou seja, dada uma configuração de instalações e mercados, através da qual circulam certos volumes de mercadorias ou intensidade serviços, o Centro de Gravidade (dado pelas coordenadas Gx e Gy) é a localização, tal que seja mínima a distância total ponderada entre a localização procurada e as demais instalações e mercados existentes.

Gx = (dix . pi . Ci) / (pi . Ci) e Gy = (diy . pi . Ci) / (pi . Ci)

Onde:

Gx = coordenada horizontal do CG Gy = coordenada vertical do CG dix = coordenada horizontal da instalação ou mercado i diy = coordenada vertical da instalação ou mercado i pi = custo de transporte na direção da instalação ou do mercado i Ci = volume transportado de/ para a instalação ou mercado i

189

4. AEROPORTO NA PÓS-ECONOMIA INDUSTRIAL Baseando-se no conhecimento de funcionamento das indústrias observamos que todos os níveis desejáveis de alta tecnologia são altamente dependentes do capital humano. O capital humano das indústrias tem características especificas e as conexões entre as pessoas são de importância crítica. As indústrias necessitam de padrões internacionais de conhecimento e baixo custo de telecomunicações. Fatores que também devem ser levados em consideração.

Para as empresas conhecidas como indústrias de transformação, o transporte aéreo também é importante. Minimizar o custo do trabalho é, normalmente, mais valorizado nas indústrias do que customização e o próprio design. E essa diminuição do custo requer, necessariamente, uma maior e melhor comunicação entre as pessoas. Assim sendo, transporte aéreo torna-se um fator importante para essa comunicação.

O próprio setor dos transportes aéreos percebeu que a alta qualidade dos serviços despertou nas indústrias um interesse por distribuir sua carga tendo rapidez e segurança como objetivo final. Portanto, (Parentoni, 2008) suponha que por ter acesso a uma eficiente e confiável rede de transporte, uma empresa pode conseguir uma redução significativa nos custos. Isso seria através de uma combinação da redução dos custos de transporte e do inventário dos custos reduzidos, como confiabilidade e rapidez transporte, ou seja, o que permite as empresas prestarem o mesmo nível de serviço ao cliente com os custos mais baixos.

A circulação das mercadorias produzida por algumas indústrias, como componentes eletroeletrônicos e moda-vestuário estão globalizados e a opção do transporte por via aérea está sendo cada vez a escolhida, daí a necessidade de se estabelecerem junto aos aeroportos dando assim início ao conceito de indústrias próximas a aeroportos com vários incentivos e benefícios, os também conhecidos como Aeroportos-Indústria.

5. AEROPORTO INTERNACIONAL DE SÃO GONÇALO DO AMARANTE O projeto de construção de um Aeroporto Internacional de Cargas e Passageiros na localidade de São Gonçalo do Amarante, na área da grande Natal, capital do Estado do Rio Grande do Norte, no Nordeste do Brasil, trabalha com o mais moderno conceito e estrutura aeroportuária do mundo: um “Aerotrópolis”.

Segundo a INFRAERO, o novo Aeroporto de Natal será um centro de atividades e espera-se um crescente desenvolvimento em todo o seu entorno, onde se pretende implantar: rede hoteleira, estações de metrô e de ônibus, linhas férreas diretas ligadas a futura Ferrovia Transnordestina, que será uma importante ligação entre as cidades portuárias Nordestinas, ou seja, para os Portos de Suape, na cidade do Recife, em Pernambuco e para porto de Pecém, na cidade de Fortaleza, no Ceará, além de portos secos instados no Nordeste Brasileiro.

Um dos principais objetivos no projeto do Novo Aeroporto em São Gonçalo do Amarante é possuir pistas capazes de receber aviões cargueiros como, por exemplo, o Boeing 747-400, o MD-11 e o Airbus A380. São poucos aeroportos no mundo que já dispõem desta infraestrutura.

O novo aeroporto será construído na medida em que a capacidade de movimentação de Natal exija. As etapas serão longas até atingir todo o seu potencial de 40 milhões de passageiros, o

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que é quase uma utopia e está muito longe de acontecer, pois o de Guarulhos, em São Paulo, o maior do Brasil tem um movimento/ano, atualmente, de 18 milhões.

5.1 Complexo Aeroportuário da Grande Natal - RN A cidade de São Gonçalo do Amarante terá, dentro de poucos anos, um dos mais modernos aeroportos do mundo. O que a princípio seria um aeroporto intermodal, de carga e de passageiros, passou a ser um aeroporto-cidade associado a uma plataforma logística e contando com área reservada para hotéis e até parque temático. Com a redefinição do modelo, o custo subiu de R$ 150 milhões para mais de R$ 500 milhões. Há três empresas estrangeiras, da Alemanha, da Espanha e França, interessadas em investir no aeroporto de São Gonçalo do Amarante, em leilao que ocorrerá em 22 de Agosto de 2011. Será o único aeroporto no Brasil construido e administrado pela iniciativa privada.

O Governo do Estado, que já fez a desapropriação de terras em torno do aeroporto, está também providenciando as escrituras públicas que devem sair em nome da União para dar início ao processo de licitação com vistas às obras de implantação dos acessos ao novo terminal, que quando concluído será um dos maiores da América Latina.

O Complexo Aeroportuário da Grande Natal terá, quando totalmente construído capacidade para um movimento anual de 40 milhões de passageiros, essa previsão é para 2020.

Concebido para ser um dos mais modernos e maiores aeroportos de todo o mundo, o de São Gonçalo do Amarante, quando concluído, fará com que o atual Aeroporto Augusto Severo, em Parnamirim, em Natal, retorne a ser de uso exclusivamente militar, de responsabilidade da Força Aérea Brasileira.

Somente em sua primeira etapa, o futuro aeroporto terá capacidade para receber até dez aeronaves A380, o maior e mais moderno avião de passageiros já construido. O terminal de cargas terá, também, na primeira etapa, capacidade para quatro aeronaves do mesmo porte. E o número que mais impressiona: quando estiver totalmente instalado o Aeroporto de São Gonçalo terá capacidade para abrigar, em seu pátio, uma quantidade expressiva dos mais modernos aviões.

A fase atual comporta estudos e definições básicas, como a planta topográfica que levou entre três e quatro meses para ficar pronta. O projeto de drenagem, fundamental numa área que chega a chover até 600 milímetros cúbicos no mês de maio, está em sua fase final. O sítio do aeroporto terá uma área de 370 mil metros quadrados destinada à acumulação de águas pluviais. Outros 300 mil metros quadrados farão parte da área de preservação.

A configuração do terminal já está pronta (Figura 1). A estação de passageiros ainda não foi licitada. A primeira etapa seria inaugurada em 2009, e teria o terminal de carga, pátio, pista de pouso e decolagem, com 3 mil metros de extensão por 45 metros de largura, além do acesso.

Porém, até a presente data as obras terminal de passageiros ainda não foram inicializadas.

Matérias recentes foram publicadas em sites na Internet, da Tribuna do Norte (2011) e Agencia Estado (2011), divulgando que a concessão do Aeroporto de SGA terá prazo de 28 anos, dos quais 3 para construção e 25 para exploração do aeroporto. Ao investidor privado, que ganhar, caberá construir os terminais de cargas e de passageiros. Obras como drenagem, pavimentação, pistas e pátio de manobras vem sendo executadas pelo Exército Brasileiro e

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gerenciadas pela INFRAERO. O leilão para a referida concessão está previsto para o dia 22 de agosto de 2011.

O Governo do Estado do Rio Grande do Norte já concluiu a licitação para realização de estudos sobre a montagem do complexo viário que servirá ao aeroporto. A Prefeitura de São Gonçalo terá um papel fundamental na elaboração da legislação urbana para a preservação do sítio do aeroporto. Somente isto garantirá que o aeroporto não enfrente, no futuro, os mesmos problemas de muitos aeroportos que ficam cercados pela invasão urbana em áreas que deveriam ser de preservação ambiental.

Figura 1 – Futuro Aeroporto de São Gonçalo do Amarante - NATAL Fonte: www.infraero.gov.br O cronograma da construção do Aeroporto Internacional de São Gonçalo do Amarante e as modificações na infraestrutura viária que precisarão ser feitas para comportar o grande tráfego a ser gerado com a instalação da obra são as duas maiores preocupações do Conselho Metropolitano de Natal. Portanto, esses fatores estão sendo estudados pelos técnicos da INFRAERO e pelos prefeitos da Grande Natal, para garantir a acessibilidade e/ou mobilidade.

As vias ligando o aeroporto a Natal, São Gonçalo e Macaíba são umas partes das modificações viárias que precisarão ser feitas para suportar os impactos no trânsito, uma vez que toda essa infraestrutura precisará estar funcionando para a construção e funcionamento do novo aeroporto.

6. CONCLUSÃO Quando está se tentando decidir a questão da localização de um novo Aeroporto e vários locais estão sendo apontados como viáveis, a avaliação estratégica para decisão sobre a

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localização da construção deste novo Aeroporto precisa ser feita de forma a minimizar os erros. Exige-se que seja utilizado algum método que evite o fracasso do empreendimento, uma vez que vários aspectos precisam ser levados em consideração, além das dimensões territoriais, das condições técnicas, do desenvolvimento econômico esperado para região e da situação política.

Pudemos concluir que através de uma análise subjetiva pode-se identificar a localização e o respectivo contexto territorial que apresenta melhores condições para o aproveitamento das oportunidades de desenvolvimento geradas pela criação da infraestrutura e, ao mesmo tempo, menores riscos de desestruturação dos sistemas territoriais e de desorganização das atividades e dos usos do solo.

Existem vários critérios de análise e para cada um dos critérios, é definido um conjunto limitado de indicadores onde a escolha desses indicadores deve cumprir três objetivos: a sua pertinência para a identificação de vantagens e desvantagens; a sua credibilidade suportada na escolha das fontes; e a celeridade da sua escolha e tratamento atendendo aos apertados prazos definidos para a realização do estudo.

A necessidade de estabelecimento de um quadro estratégico no desenvolvimento dos Aeroportos, abordando as grandes tendências e modelos de referência, nomeadamente as grandes tendências da globalização, onde se destaca o surgimento de uma nova “geografia competitiva” mundial e a acentuação da “geometria variável” do País, as grandes tendências de evolução da região, onde se destacam a acentuação da terceirização e internacionalização, a inserção mais ativa na economia do conhecimento, a especialização no turismo, a afirmação como pólo de consumo e a consolidação do aumento e a diversificação da ocupação residencial no entorno, são fatores que estão associados as grandes tendências de evolução conjunta do transporte aéreo e dos aeroportos e, também, no conceito das indústrias próximas a Aeroportos.

A primeira grande contribuição de um Aeroporto, numa era de aprofundamento da globalização das sociedades, das economias e dos mercados, é o de fornecer e desenvolver mecanismos integrados e complexos de acessibilidade rápida e competitiva (mobilidade, conexão, contato e interatividade, networking). Os aeroportos têm sofrido, neste particular, um processo de evolução e transformação.

Quanto ao único aeroporto em construção, no Brasil, o de São Gonçalo do Amarante, não obtivemos dados concretos para que pudéssemos chegar a conclusão se houve a utilização de algum dos métodos de avaliação de alternativas de localização nos estudos preliminares.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BADRI, M. A., 2007, Dimensions of Industrial Location Factors: Review and Exploration, Business and Public Affairs, Vol. 1, No 2, United Arab Emirates University, Emirados Arabes.

INFRAERO Aeroportos Brasileiros, 2002, Aeroporto Industrial, Apresentação no 1º Fórum de Logística para o Desenvolvimento, Goiás, Brasil.

MOREIRA, D.A., 2008, Administração da Produção e Operações.São Paulo: Cencage Learning.

PARENTONI, E.M.M., 2008, Planejamento Estratégico de Infra-Estrutura e Transportes na Provisão da Implantação de Aeroportos-Indústria no Brasil. Tese de Doutorado. Programa de Engenharia de Transportes, COPPE/UFRJ. Rio de Janeiro, RJ. http://www.ae.com.br/institucional/ publicação em 09/08/2011 http://www.tribunadonorte.com.br/noticias/ publicação em 10/08/2011 http://www.infraero.gov.br

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PRECIFICAÇÃO DE CONGESTIONAMENTO: UMA VISÃO GERAL João Luiz de Castro Fortes Instituto Tecnológico de Aeronáutica. jlfortes@gmail.com

Alessandro Vinícius Marques de Oliveira Instituto Tecnológico de Aeronáutica Núcleo de Economia dos Transportes, Antitruste e Regulação – NECTAR. a.v.m.oliveira@gmail.com RESUMO Este trabalho mostra as vantagens em se adotar uma metodologia de precificação de congestionamento em grandes aeroportos para que possam ser evitados os atrasos. Ele usa como artigo-semente, o estudo de Daniel e Harback sobre estudo da precificação em grandes hubs americanos. O modelo utilizado (modelo de gargalo) tem como objetivo a fazer com que, através da cobrança, o tráfego desloque entre os períodos de modo evitar que nos períodos de pico, seja ultrapassado a capacidade do sistema. São mostrado os benefícios que a precificação pode gerar ao operador do aeroporto. Por fim, é feito uma ponderação sobre uma possível aplicação desse modelo aos congestionados aeroportos brasileiros, levantado suas restrições.

ABSTRACT This work show the advantages of adopting a methodology of congestion pricing in major airport in avoiding delays It uses as inspiration, Daniel and Harback study about pricing the major American hubs.

This model (bottleneck model) has the objective to allow traffic to change within the utilization periods avoiding that it goes over system’s capacity during peak hours. The benefits that congestion pricing could yield to the airport’s administrator are shown. Finally, a consideration is done about its application to the congested Brazilian airports, raising some restrictions.

1. INTRODUÇÃO Com a desregulação do setor aéreo em vários países, como Estados Unidos e Brasil, a competição mostrou-se cada vez mais acirrada entre as empresas aéreas. Com isso, a necessidade de corte e redução de custos tornou-se imprescindível para a sobrevivência no mercado. Com isso muito dos métodos operacionais anteriormente usados foram mudados com esse intuito.

Um caso é a substituição de muitas rotas ponto a ponto pela operação hub-and-spoke, conforme mostrado na figura 1. Tal operação tem como função concentrar vôos vindos de várias localidades em um aeroporto central voos de modo a irradia-los, a partir dele, para vários destinos. De acordo com Silva (2010), a forma de conexão dos vôos com a seleção de um aeroporto central, bem localizado e com importante ponto de geração de tráfego, conectado aos demais aeroportos, se tornou o modelo ideal para o setor, gerando significativos ganhos de escala, por meio dos efeitos da conexão em rede (network effects). Além disso, há o aumento no número de ligações oferecidas, conforme visto na figura 1.

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Figura 1: Esquema de modos de operação para as empresas aéreas.

No entanto, uma característica nesse tipo de operação são os bank of flights, ou seja, a chegada ou a saída de vôos, com pequenos intervalos. O motivo da chegada ou saída dos voos em bancos é que os passageiros estejam no aeroporto quase que ao mesmo tempo possam ser distribuídos de forma eficiente nos vôos. Como a empresa que opera em um hub oferece um variado número de destinos para passageiros de diversas origens, é interessante que passageiros vindos de voos das cidades A, B e C, por exemplo, estejam no aeroporto ao mesmo tempo para embarcarem para a cidade D. Com isso, diminui-se tanto o tempo de espera do passageiro quanto o tempo de utilização do aeroporto.

Por outro lado, esse método tende a utilizar a infraestrutura disponível de uma maneira não equilibrada. Altos picos de utilização são gerados em certos horários durante o dia muito rapidamente muitas vezes ultrapassando a capacidade disponível daquele aeroporto. Em contrapartida, fora dos picos, o aeroporto fica subutilizado, praticamente sem operações.

No Brasil, segundo Silva (2010), o uso intenso desse sistema de conexão de vôos acarretou uma concentração da malha aérea em um número menor de aeroportos, além do uso muito intenso de poucos aeroportos centrais – como Congonhas e Garulhos, em São Paulo e Juscelino Kubitschek, em Brasília –, saturando rapidamente a infraestrutura. A conseqüência de tal fato é o congestionamento dos aeroportos, provocando atrasos por todo sistema.

Quando o tráfego aproxima-se a capacidade da pista, filas são formadas gerando atraso para a aeronave subsequente. Conforme Daniel e Harback (2009), o congestionamento no aeroporto é causado pela aeronave impondo atrasos externos sobre a próxima aeronave. Ou seja, o atraso de uma aeronave gerará uma problema a outra que virá sem que haja uma compensação entre elas, ou seja, uma externalidade. Conforme definido por Lacerda (2006), os custos ou os benefícios que as ações de algum agente econômico causam sobre outros, sem que exista alguma forma de compensação entre eles, são conhecidos como externalidades. Segundo Fosgerau (2008), congestionamento impõe custos significativos para a sociedade e o entendimento deste fenômeno é importante para criar uma política apropriada de resposta.

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Com isso, algumas medidas por parte dos agentes regulatórios vem sendo tomadas de modo a evitar, ou pelo menos, suavizar o congestionamento percebido aeroportos de grande movimento. Uma medida tomada em vários países nos últimos anos é a criação de slots em aeroportos congestionados. No Brasil, por exemplo, um aeroporto a ser “slotado” com o intuito de evitar atrasos foi o aeroporto internacional de Guarulhos, localizado a leste da cidade de São Paulo. Devido a imobilidade do operador em relação a expansão da infraestrutura do aeroporto, a medida tomada pelo órgão regulador brasileiro foi o de restringir o número de operações horárias ali. No entanto, esse tipo de medida, pode não garantir que os atrasos ainda sejam completamente extintos visto ainda podem haver a concentração da operação das empresas aéreas em certos horários gerando picos com variações bruscas.

Outra maneira de tentar evitar possíveis picos de operação íngremes durante o dia, é precificar a operação da aeronave com base na possível externalidade que ela possa gerar para outra companhia. Hoje as aeronaves, para operar nos aeroportos, pagam uma taxa que só depende do seu peso. A idéia então seria aplicar uma taxa diferenciada para as aeronaves, não em relação ao seu peso e sim nas externalidade que ela pode causar.

Inicialmente, pensava-se em taxar todas as empresas da mesma maneira, independente de seu share no aeroporto. Conforme descrito por Morrison e Winston (2007), formulações convencionais de precificação eficiente de congestionamento em aeroportos sugerem taxa para todas aeronaves sem considerar se a aeronave operado por uma empresa aérea estava atrasando aeronaves operadas por ela ou por outras operadoras. Por outro lado, há modelos em que o fator da dominância da empresa aérea é levada em conta ao ser gerada a taxa de operação. Para empresas aéreas que possuem uma grande número de freqüências no aeroporto, por exemplo, suas taxas de operação seriam menores visto que os atrasos gerados por elas não estariam afetando as concorrentes e sim a ela mesmo. Já para empresas com uma presença menor no aeroporto, pagariam integralmente por todos seus atrasos gerados.

Este trabalho utiliza como artigo-semente os resultados obtido por Daniel e Harback (2009) de modo a mostrar conseqüências da precificação de congestionamento em grandes Hubs americanos. No capítulo 2 defini-se brevemente o que é o congestion princing e suas variações. No capítulo 3 mostra-se de maneira sucinta o modelo de congestion princig utilizado pelos autores Daniel e Harback (2009) e seus principais resultados obtidos. Por fim, no capítulo 4, fecha-se o trabalho fazendo considerações sobre a eficiência da aplicação da precificação de congestionamento e sua possibilidade de aplicação no Brasil.

2. PRECIFICAÇÃO DE CONGESTIONAMENTO Uma maneira de enxergar o problema do congestionamento de aeronaves no aeroporto é a externalidade provocada por cada aeronave sobre as outra subsequentes. Cada aeronave ao realizar suas operações tem o potencial de gerar atraso a operação das aeronaves que a seguem que ocasionam filas. Com isso, uma outra maneira de tentar equilibrar o fluxo nos aeroportos é tentar precificar a externalidade que a aeronave pode causar no sistema.

A maioria dos métodos de precificação de cogestionamento não permite a mudança do tráfego entre períodos, ou seja, a saída de operações do pico para os vales. A proposta 196

nesse tipo de operação é taxar o tráfego que exceda certo limite considerado eficiente para a sociedade. Nos chamados bottleneck models, ou modelos de gargalo, a demanda é mantida fixa enquanto que o tráfego pode se mover durante os períodos para chegar a um valor de equilíbrio. Nesse caso, o equilíbrio é definido quando na cadeia markovianas, presentes no modelo matemático, ficam estacionárias. Nos modelos de gargalo, a proposta é suavizar o fluxo dos picos de forma que não exceda a capacidade da infraestrutura disponível. Para esse tipo de abordagem de precificação, os ganhos estão nos benefícios que a diminuição de atrasos e outras externalidades geram para sociedade e não na arrecadação das taxas aplicadas.

Fosgerau (2008) mostra que uma fila se forma quando a razão de chegadas em um gargalo é maior do que a taxa de serviço e diminui quando é menor do a taxa de serviço.

Usuários escolhem horários de partida de modo a minimizar custos de viagem e de agendamento, onde o custo de agendamento depende se o usuário está adiantado ou atrasado em relação ao horário de chegada escolhido. No modelo de gargalo, devemos alcançao o equilíbrio que significa que nenhum usuário pode reduzir o custo mudando o horário de saída, ou seja, que o custo do usuário é o mesmo para todos. Isso nos mostra que o custo marginal de congestionamento externo, ou seja, o custo para todos de adicionar mais um usuário, é exatamente igual ao custo de um usuário.

3. MODELOS E RESULTADOS Uma das vantagens que o modelo de gargalo tem é possuir formas analíticas de obter os atrasos e calcular seus custos. A equação 1 fornece a condição de primeira ordem da equação de custos operacionais Ct de uma aeronave. A condição de equilíbrio serio vetor satifizesse essa equação. No entanto ela não socialmente eficiente, pois leva em conta os custos que uma aeronave impõe sobre a outra. A equação 2 é igual a equação exceto pelo somatório adicionado. Ele representa os custos marginais esperados que um aeronave em um tempo t impõe em outra aeronave a operar no tempo u. O termos E[Qu], E[Lu] e E[Cu] como os tempo esperados de fila, layover (chama-se layover ao tempo de espera no caso em que a aeronave necessite sair em um instante depois do horário inicialmente programado) e tempo redução de tempo de conexão, respectivamente. Os índices υx representam os custos em dólares por aeronave minuto para os tempos de fila, layover e redução de tempo de conexão. As equações 3, 4 e 5 são os valores exatos, obtidos através do desenvolvimento analítico, a serem inseridos nas equações 1 ou 2 para o cálculo do equilíbrio. Zt,i representa o vetor de probabilidades em que uma operação desvia em i minutos de um tempo t programado. δt,t+1 fornece a razão de mudança em probabilidade que uma fila tem um tamanho de 0 a K no próximo período em relação a taxa de chegada atual. pt representa a probabilidade da fila ter comprimento 0, 1,2, ..., K em um tempo t. w(q) representa o tempo de espera em minutos associado a uma fila contendo q aeronaves de partida ou chegada. .

=

+

+

=

+

+

= 0, ∨ ∈ ∑ , ∑ =∑ ∑ , ∑ % =∑

, , ,

= 0, ∨ ∈ +∑

!(#) &'( 0, )* − (, + -) − !(#)

(1) +

+ (2) (3) (4) 197

=∑

∑

,

∑./0 %

,

&'( 0, (, + -) + !(#) − )*

(5)

Daniel e Harback (2009) utilizam o modelo para os 27 maiores hubs americanos utilizando dados de 28 de julho a 3 agosto de 2003. Nesse trabalho, será apresentado os resultados obtidos com a aplicação dos dados no aeroporto de Dallas Fort-Worth por possuir um tráfego intenso e por ter um padrão de chegadas e partidas similar a uma grande parte dos outros aeroportos estudados.

A figuras 2 representam como variaria o número de operações, caso houvesse a introdução de taxa de congestionamento. A linha preta representa o número de operações observadas no aeroporto e é comparada com a linha cinza escuro para a validação do modelo utilizado. Percebe-se que, no geral, o modelo é aderente a realidade observada no aeroporto. A linha cinza clara reprenta como varia as operações com a aplicação da taxa de congestionamento. Observa-se a diluição do picos observados na linha cinza escuro para os vales. Há a retirada dos picos mais íngremes como por exemplo no instante 241 minutos.

Figura 2: Operações realizadas no aeroporto de Dallas-Fort Worth, sem internalização adaptado de Daniel e Harback (2010).

Analogamente a figura 2, a figura 3 mostra como varia os atrasos observados com a aplicação da taxa de congestionamento. Inicialmente, a linha cinza escura é comparada com a linha preta para uma validação do modelo utilizado. Como para o número de operações, para tempo de atraso, o modelo também adere-se bem a realidade. Com a aplicação da taxa, observa-se na linha cinza clara que o atraso observado cai no valores de pico anteriormente observados e mantém os valores presentes nos vales.

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Figura 4: Atrasos no aeroporto de Dallas-Fort Worth, sem internalização - adaptado de Daniel e Harback (2010).

As tabelas 1 e 2 fazem uma comparação com os custos observados com a utilização da taxa de utilização do aeroporto baseado no peso, como é feito hoje, e baseado no congestionamento, conforme o modelo proposto. Observa-se que a arreacadação por aeronave, presente nas colunas 3 e 4 da tabela 1, variam quando há a aplicação da taxa por congestionamento. Isso se deve ao fato dela se ajustar a taxa de chegada de aeronaves. Quando as variações são bruscas, há a variação brusca da taxa, como mostrado para o pico 1. Além disso percebe-se que a média de atrasos, mostrados nas colunas 5 e 6, é quase q constante quando há a aplicação da taxa de congestionamento, enquanto que quando ela não é aplicada, ela varia muito (de 5 a 13).

Tabela 1: Resultados obtidos em Dallas Fort Worth Número de chegadas pico 1 pico 2 pico 3

Média de taxa (US$) Baseado no Congestionamento peso

511 137 121

486 439 494

Média de taxa (min) Baseado no Congestionamento peso

853 599 419

13 13 5

5 5 4

Por fim, a tabela 2 mostra o ganho líquido que a introdução da precificação de congestionamento pode trazer diariamente ao operador do aeroporto. Um ganho de US$ 345.007 é extremamente significativo, tornando-se cerca de 4 milhões de dólares anuais.

Tabela 2: Resultados obtidos em Dallas Fort Worth Custo de tempo e taxa (US$) Baseado no peso Congestionamento

pico 1 pico 2 pico 3

2.093 1.693 1.864

1.912 1.609 1.526

Economia social por aeronave (US$) 547 244 263

Mudança custo Mudança Ganho diário receita diária líquido por operador (US$) por operador (US$) aeroporto (US$) 92.374 187.383 345.007 11.510 21.941 40.896 9.096

4. CONCLUSÕES

199

A escassez da infraestrutura aeroportuária disponível em face a uma demanda acentuada por transporte aéreo é algo de preocupação para os órgãos reguladores e operadores de aeroportos. Muitas são as técnicas utilizadas para tentar diminuir os picos de utilização presentes em um dia de operações do aeroporto. A criação de slots, é uma solução que no Brasil foi abraçada pelo autoridade aeronáutica como formar de freiar a utilização excessiva e por fim evitar atrasos no sistema. No entanto, conforme visto, a precificação é uma alternativa interessante, tanto em questão da arrecadação, como também pelo fato da diminuição de atrasos do sistema. Conforme o estudo de Daniel e Harback, há ganhos significativos para o operador ao implantar esse método. Conforme mostrado, os picos de utilização presentes durante o dia são suavizados, empurrando as operações para os vales, ou seja, fazendo com que as empresas operem nos períodos ociosos do aeroporto.

No entanto, a aplicabilidade desse método no Brasil parece estar um tanto fora do contexto. Isso é especialmente ao fato de que os aeroportos brasileiros (os maiores) já quase não possuem o períodos de vale. Ou seja, a utilização é intensa durante quase que o dia inteiro. Com isso, a utilização desse tipo de precificação não iria cumprir o seu intuito que é o diminuir os atrasos e tornar mais eficiente os horários de operação das aeronaves no aeroporto.

REFERÊNCIAS Daniel, J. I.; Harback, K. T. 2009. Pricing the major US hub airports. Journal of Urban Economics 66, p. 33–56.

Fosgerau. M. 2008. Congestion costs in bottleneck equilibrium with stochastic capacity and demand. Technical University of Denmark.

Lacerda, S.M. (2006). Precificação de Congestionamento e Tranporte Coletivo Urbano. BNDES Setorial, Rio de Janeiro, n. 23, p. 85-100.

Morrison, A. S; Winston, C.2007. Another Look at Airport Congestion Pricing. The American Economic Review. Volume 97. Número 5. 2007. pp 1970-1977.

Silva, L. N. 2010. O Mercado de “Slots” e a Concessão de Aeroportos à Iniciativa Privada: Caminhos Possíveis para o Setor Aéreo. Revista de Literatura de Transportes. Volume 4 Número 1 pp. 49-80.

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REGULAÇÃO DA SEGURANÇA OPERACIONAL NO TRANSPORTE AÉREO: COMPARATIVO ENTRE SGSO E SGQ George Christian Linhares Bezerra1 Agência Nacional de Aviação Civil - ANAC Tatiana Ana Feitoza de Souza2 Universidade de Brasília RESUMO A garantia da segurança das operações é problema presente em qualquer atividade produtiva e, dada à severidade associada aos eventos envolvendo o transporte aéreo, representa objeto de regulação estrita nessa indústria. O modelo de SGSO da ICAO se insere como elemento central de uma regulação da segurança operacional baseada em desempenho e ferramenta gerencial para garantia níveis aceitáveis de desempenho de segurança por parte das organizações do setor. O presente trabalho, produto de um projeto de pesquisa amplo, se insere dentro de um contexto de recepção do SGSO como ferramenta de uma abordagem sistêmica e gerencial ao problema da segurança operacional e elemento-chave de uma proposta de regulação com base em desempenho. O objetivo do artigo é comparar o modelo de SGSO requerido pela regulamentação brasileira e a norma de sistema de gestão da qualidade ISO 9001 com a finalidade de identificar elementos comuns e possíveis diferenças quanto a conceitos, abordagens e requisitos. Adotou-se como metodologia a identificação e listagem de todos os requisitos relacionados a cada sistema como meio de se estabelecer corpus para aplicação da técnica de análise de conteúdo. A partir dos resultados discute-se sobre a expectativa de se trabalhar dentro de uma perspectiva de sistemas integrados de gestão e os possíveis impactos disso para organizações e para a prática de regulação de segurança operacional no transporte aéreo.

ABSTRACT Safety assurance is an issue related to all economic sectors and, due to severity of the events involving the air transportation, is subject to strictly regulation in this industry. Nowadays ICAO SMS model has been worldwide welcomed as standard for States (as regulators) and operators in their safety management activities. This paper, first outcome of a research project, places SMS as a key tool into a managerial and systemic approach to handle safety and as key element for safety performance-based regulation. The aim is compare the Brazilian regulation SMS model and the ISO 9001 standard for Quality Management System in order to identify commons elements and differences regarding concepts, approaches and even in the set of requirements. To achieve that, based on Content Analysis methodology, the requirements in both standards were identified and listed. Considering the results outcome from that analysis, and based in a process approach perspective, a comparison was done. Finally, the paper discuss about the applicability of integrated managements systems to deal with safety in organizations and the expected impacts of that in organizations and regulatory practices.

1. INTRODUÇÃO As operações de transporte aéreo estão submetidas à regulação estrita. A determinação de padrões de segurança para exploração de uma atividade econômica representa condição inerente ao conceito de Estado social de direito e o respeito a esses padrões representa dever do explorador imposto pelo poder público no exercício de sua função reguladora (lato sensu) com a motivação de promover a prevalência do interesse público sobre o particular.

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Mestre em Administração de Empresas /Especialista em Regulação de Aviação Civil Endereço: SCS Quadra 09, Lote C, Ed. Parque Cidade Corporate, Torre A – Brasília. CEP: 70308-200 Telefone: 55 61 3314-4167

2

Bacharel em Ciências Biológicas/Universidade de Brasília Endereço: SCS Quadra 09, Lote C, Ed. Parque Cidade Corporate, Torre A – Brasília. CEP: 70308-200 Telefone: 55 61 3314-4167

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Com a publicação do DOC 9859, em 2006, a International Civil Aviation Organization – ICAO adota como referência a abordagem de gerenciamento da segurança operacional baseada em sistemas de gestão (ICAO, 2006). Na atualidade, o modelo de Safety Management System – SMS ou Sistema de Gerenciamento da Segurança Operacional – SGSO, como recepcionado no Brasil, é adotado internacionalmente como requisito regulamentar, prática de empresas e para a ação do Estado.

O Brasil assumiu em 2009 o compromisso de adotar o SGSO como ferramenta no processo de gerenciamento da segurança operacional do sistema de aviação civil. O Programa Brasileiro de Segurança Operacional (PSO/BR) estabelece no artigo 2º que deve ser estabelecida regulação para que os Provedores de Serviços da Aviação Civil (PSAC) e os Provedores de Serviços de Navegação Aérea implantem SGSO (BRASIL, 2009).

A utilização de sistemas de gestão mais estruturados como ferramenta para melhoria do desempenho de uma organização ganha corpo a partir da década de 1980 com a disseminação da prática de sistemas de gestão da qualidade (GARVIN, 2002). A evolução dos sistemas de gestão da qualidade foi de tal forma notável que promoveu ambiente para o surgimento da série de normas ISO 9000, que trazem requisitos e orientação para implantação de um sistema de gestão da qualidade que pode ser certificável e reconhecido em âmbito internacional. É nesse contexto de recepção do SGSO como ferramenta de uma abordagem sistêmica e gerencial ao problema da segurança operacional do transporte aéreo e elemento-chave de uma proposta de regulação baseada em desempenho que se insere o trabalho, produto de projeto de pesquisa que busca discutir modelos de sistemas de gestão e outras referências de utilidade para revisão do atual modelo de SGSO recomendado pela ICAO. O artigo tem como objetivo estabelecer comparação crítica entre o modelo de SGSO requerido pela regulamentação brasileira e o modelo de sistema de gestão da qualidade apresentado pela ISO 9001, com a finalidade de identificar elementos comuns e possíveis diferenças quanto a conceitos, abordagens e requisitos. A metodologia adotada é a Análise de Conteúdo, com base em referências de Bardin (1979) e alimentada por corpus estabelecido a partir da identificação e listagem dos requisitos relacionados a cada sistema de gestão.

Quanto à estrutura, o documento apresenta na próxima seção uma revisão sobre as bases da regulamentação acerca da segurança operacional no transporte aéreo, enfatizando a regulamentação brasileira. A segunda seção traz uma descrição sobre a série de normas de sistemas de gestão da qualidade ISO. Em seguida, explicações sobre a metodologia do trabalho, discussão dos resultados e as conclusões.

2. REGULAMENTAÇÃO DA SEGURANÇA OPERACIONAL Originalmente dedicado ao serviço de transporte de correios e mercadorias, o modal aéreo apresentava-se pouco e diferentemente regulado em cada país. É ao final da segunda guerra mundial, quando desponta como meio de transporte público de massa, que cresce a demanda para uma regulação mais estrita e, principalmente, por uma regulamentação técnica com base em referências aceitas internacionalmente (RHOADES, 2008).

Formada por representantes de quase duas centenas de países, a ICAO tem a missão de promover o desenvolvimento de uma aviação civil internacional segura e eficiente mediante a

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padronização e acordos em aspectos críticos (ICAO, 2011). Sua origem remonta à realização da Convention on International Civil Aviation – CICA, no final de 1944, evento que representa o marco histórico para consolidação de uma estrutura regulatória em âmbito internacional para diversos aspectos relacionados à aviação civil (Idem, 2011).

Especificamente com relação à regulamentação da segurança operacional, com a publicação do DOC 9859 em 2006, a ICAO adota como referência, a abordagem de gerenciamento da segurança operacional baseada em sistemas de gestão (ICAO, 2006). A base racional está fundamentada sobre contribuições da área de fatores humanos da psicologia organizacional (REASON, 2000; 2004) e alinhada com a perspectiva socio-técnica das organizações (STONER; FREEMAN, 1995) que induz uma visão da organização como sistema.

Segurança operacional é o termo que o regulador brasileiro escolheu para traduzir o a palavra da língua inglesa safety. O conceito de safety se apresenta nesse contexto como um aspecto importante dentro da dinâmica de qualquer organização, sendo definido como: The state in which the possibility of harm to persons or of property damage is reduced to, and maintained at or below, an acceptable level through a continuing process of hazard identification and safety risk management (ICAO, 2009,p. 14).

Nessa perspectiva, o SGSO é apresentado como ferramenta gerencial por meio da qual um PSAC deve consolidar os processos voltados para garantia da segurança de suas operações.

Essa ferramenta é também elemento central para o gerenciamento da segurança operacional do sistema nacional de aviação civil por parte do Estado, que deve buscar uma abordagem de regulação com base na aceitação de padrões de desempenho compromissados pelos PSAC e monitoramento desse desempenho.

As referências para estruturação do SGSO estão consolidadas no DOC 9859 e cada país deve definir em seu arcabouço regulatório os requisitos mínimos para seus PSAC. Neste trabalho é enfatizada a regulamentação destinada ao PSAC que realiza operações reguladas pelo RBAC 121, o que abrange as empresas aéreas de maior porte. O RBAC 121 traz os requisitos operacionais da autoridade de aviação civil brasileira para operações domésticas, de bandeira e suplementares em 23 subpartes que abrangem diversos aspectos da operação, incluindo a obrigação de implantar, desenvolver, manter e garantir a melhoria contínua de um SGSO na seção 121.1201 (BRASIL, 2010).

O apêndice Q ao regulamento define a estrutura para implantação e manutenção do sistema, trazendo um modelo de SGSO composto por quatro componentes e 13 elementos. O quadro 1 apresenta as características do conjunto de requisitos por componente do sistema e o detalhamento de cada elemento e respectivos requisitos é apresentado no Apêndice A. Componente Política e Objetivos de Segurança Operacional Gerenciamento dos Riscos à Segurança Operacional Garantia da Segurança Operacional

Conteúdo do conjunto de requisitos Diretrizes para o gerenciamento da segurança operacional abrangendo objetivos e definição de responsabilidades; coordenação do planejamento de resposta à emergência e controle da documentação relacionada ao sistema.

Elementos para definição de um processo contínuo de gerenciamento do risco que compreenda: identificação de perigos, análise dos perigos e avaliação dos riscos em termos das dimensões probabilidade e severidade.

Previsões para o monitoramento do desempenho organizacional sob a dimensão da segurança operacional e processo de ações corretivas e preventivas, incluindo

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Promoção da Segurança Operacional

aspectos de gestão da mudança e melhoria contínua.

Treinamento do pessoal e estrutura de comunicação relacionada à segurança operacional.

Quadro 1: Características dos componentes do SGSO Fonte: Elaborado pelo a partir de BRASIL, 2010.

3. NORMAS DE SISTEMAS DE GESTÃO DA QUALIDADE ISO 9000 Segundo Paladini (2004), a Gestão da Qualidade pode ser entendida como um conjunto de atividades estruturadas de forma planejada, abrangente e evolutiva, destinadas a viabilizar a política da qualidade e os objetivos gerais da organização em termos da qualidade. Dada a organização estrutural e interação entre os seus diversos elementos constituintes, o melhor modelo que se apresenta para a gestão da qualidade é o sistema: Os conceitos básicos da teoria geral dos sistemas eram perfeitamente aderentes aos princípios da qualidade. A partir dessa adequação, surgiu, como decorrência elementar, a utilização da estrutura de sistema à estrutura que deve planejar, gerenciar, desenvolver e avaliar a qualidade. (PALADINI, 2004, p. 110)

Assim, pode-se definir um Sistema de Gestão da Qualidade (SGQ) como a estrutura planejada e implantada para que os processos internos da organização (produtivos e de suporte) sejam executados de modo racional e integrados, a fim de que os resultados desses processos estejam em conformidade com os objetivos definidos pela organização.

As normas técnicas da série ISO 9000 constituem-se referência para a implantação e desenvolvimento de um SGQ que se propõe genérico e aplicável a qualquer tipo de organização. A sigla ISO refere-se à International Organization for Standardization, organização não-governamental que tem como finalidade promover a padronização e normatização de produtos e serviços. A família ISO 9000 é composta de três normas, cada uma com conteúdo específico: ISO 9000 - Princípios, fundamentos e vocabulário; ISO 9001 Requisitos; ISO 9004 - Diretrizes para melhoria de desempenho (ABNT, 2008).

No Brasil, a Associação Brasileira de Normas Técnicas - ABNT é responsável pela edição das normas, somando a sigla NBR às suas edições. A aposição do numeral 2008 à ISO 9001 refere-se ao ano de edição no Brasil.

Para os fins deste artigo, interessa conhecer os requisitos apresentados pela NBR ISO 9001, os quais representam necessidade ou expectativa relacionada à estrutura do SGQ e que é expressa, geralmente, de forma implícita ou obrigatória. Os requisitos para o sistema de gestão são apresentados agrupados em cinco seções (Quadro 2): Seção 4 - Sistema de Gestão da Qualidade 5 - Responsabilidade da Direção 6 - Gestão de Recursos 7 - Realização do Produto

Conteúdo Requisitos gerais e os relacionados à documentação do SGQ. Define que a organização deve estabelecer, documentar, implementar e manter um SGQ e melhorar continuamente a sua eficácia de acordo com os requisitos da norma.

Requisitos referentes à responsabilidade da Alta Direção, considerando seu papel no planejamento, definição de responsabilidades, comunicação interna e análise crítica.

Requisitos referentes à gestão dos recursos (financeiros, humanos, infra-estrutura e condições de trabalho) necessários para a manutenção e melhoria do SGQ. Requisitos referentes ao planejamento da realização do produto. Compreende a identificação dos requisitos do cliente para o produto, projeto de desenvolvimento do produto, processo de aquisição, controle da produção e fornecimento e controle dos

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8 - Medição, análise e melhoria

dispositivos de medição e monitoramento.

Requisitos referentes ao planejamento e implementação dos processos necessários para demonstrar a conformidade do produto, assegurar a conformidade e melhorar continuamente a eficácia do SGQ, incluindo monitoramento e medição, controle de produto não conforme, análise dos dados e melhoria.

Quadro 2: Conteúdo das seções da NBR ISO 9001:2008 Fonte: Elaborado pelo autor a partir de ABNT, 2008.

Conforme expressa a introdução da norma, essa não inclui requisitos específicos para outros sistemas de gestão, tais como gestão ambiental, gestão de segurança e saúde ocupacional, gestão financeira ou de risco. No entanto, possibilita alinhamento ou integração do SGQ com requisitos de outros sistemas de gestão, bem como considera possível a adaptar de sistemas de gestão existentes para estabelecer um SGQ que cumpra com seus requisitos (ABNT, 2008).

4. METODOLOGIA Recorreu-se primeiramente à pesquisa exploratória baseada em revisão dos dois textos normativos buscando necessária familiarização com o conteúdo. Após isso, recorreu-se à técnica de análise de conteúdo como método de pesquisa. Conforme explica Bardin (1979), a análise de conteúdo compreende: Um conjunto de técnicas de análise das comunicações visando obter, por procedimentos, sistemáticos e objetivos de descrição do conteúdo das mensagens, indicadores (quantitativos ou não) que permitam a inferência de conhecimentos relativos às condições de produção/recepção (variáveis inferidas) destas mensagens.

(BARDIN, 1979, p. 42)

Segundo a autora as fases da análise de conteúdo em três principais etapas: i) pré-análise; ii) exploração do material; e iii) tratamento dos resultados, inferência e interpretação (BARDIN, 1979). A figura 1 se baseia nessa metodologia, adaptada às particularidades da pesquisa.

Os textos do RBAC 121 e da NBR ISO 9001 são considerados corpus e estabelece-se como critério a identificação de requisitos relacionados à estruturação dos sistemas de gestão.

Assim, consideram-se requisitos como toda e qualquer referência à necessidade, expectativa ou obrigação estabelecida e que esteja vinculada à estrutura do sistema.

A demarcação do que seja requisito mantém-se, assim alinhada com os termos e definições apresentados pela NBR ISO 9000 (ABNT, 2005). Os requisitos são, portanto, associados a indicadores que são verbos de ação ou expressões que tragam o sentido de necessidade ou expectativa a ser atendida pela organização ou obrigação a ser cumprida pela organização.

Para o tratamento dos dados, adotou-se a análise do tipo temática de acordo com temas previamente definidos e categorias pré-definidas. Com atenção ao objetivo da pesquisa e buscando trabalhar os resultados de forma a possibilitar uma comparação preliminar, porém sistematizada, partiu-se do princípio da melhoria contínua presente em ambos os sistemas.

Recorreu-se à metodologia PDCA (Plan-Do-Check-Act), apresentada pela NBR ISO 9001 como ferramenta para implantação de um sistema de gestão. A categorização dos requisitos foi estabelecida entre Planejamento, Execução, Monitoramento e medição e Ações para melhoria, respectivamente indicadas por P, D, C e A. Os indicadores compreendem previsões

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para planejamento ou elaboração (planejamento), execução, controle e avaliação de processos ou produtos (controle) e tomadas de ações após atividade de controle (ações para melhoria).

PRÉ-ANÁLISE Leitura “Flutuante”

Texto das normas Constituição do Corpus

Formulação dos Objetivos

Critérios Indicadores

Dimensão e Direções de Análise

Categorização

Preparação do Material

EXPLORAÇÃO DO MATERIAL Administração das técnicas sobre o corpus

TRATAMENTO DOS RESULTADOS E INTERPRETAÇÕES Síntese dos resultados Seleção dos resultados Inferências Interpretação

Utilização dos resultados com fins teóricos e pragmáticos

Figura 1: Desenvolvimento da análise Fonte: Elaborado pelo autor.

Com categorias e indicadores definidos, uma segunda rodada de exploração dos textos retornou os resultados sintetizados nos apêndices A e B, sendo que o apêndice B apresenta-se exemplificativo, tendo em vista a quantidade de requisitos da NBR ISO 9001 e a limitação de espaço para este documento. Considerando o objetivo do artigo, foram enfatizados os requisitos efetivamente relacionados à estruturação do sistema.

5. RESULTADOS Tendo sido definido requisito como necessidade ou expectativa a ser atendida ou obrigação a ser cumprida, e associado a verbos de ação ou expressões que tragam esse sentido, evidenciou-se a ocorrência dos seguintes verbos e expressões (Tabela 1).

O RBAC 121 utiliza 24 verbos ou expressões. É comum no texto a utilização da conjugação verbal no futuro do presente do indicativo, seja isoladamente ou com o uso do auxiliar “ser” e passivo do verbo principal. Os verbos mais freqüentes são “manterá” e “desenvolverá”, com 12 e 11 ocorrências, respectivamente. Esses dois verbos são utilizados referenciando elemento do sistema que deve ser desenvolvido e mantido.

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Tabela 1: Verbos e expressões utilizadas para apresentar requisito Verbo/expressão Manterá Desenvolverá Deve Estabelecerá, Será composta Designará, Terá Definirá, Incluirá Proverá Deverá, Será responsável Cobrirá, Conterá, Coordenará, Elaborará, Identificará, Se utilizará, Incluirão, Será apropriada, Será divulgada, Será revista, Serão documentadas Devem

Quantidade de Ocorrências (RBAC 121) (NBR ISO 9001) 12 11 7 87 6 5 4 3 2 1 -

1

48

Fonte: Dados da pesquisa.

A NBR ISO 9001 apresenta-se mais econômica no uso de expressões e adota como padrão a utilização do verbo “dever”, seja na terceira pessoa do singular ou terceira pessoa do plural, sempre no presente do indicativo. O uso da expressão a “Alta Direção deve” é recorrente e quase exclusivo como forma de apresentar requisito. Outras expressões freqüentes são “A organização deve” e “devem ser”.

Numa comparação em sentido amplo, são destacados alguns aspectos. O primeiro está associado à forma de apresentar os requisitos. Comparativamente, a ISO apresenta redação mais consistente, no sentido de mais orientada a indicar um produto que seja identificável para o requisito. Além de uma redação mais direta, destaca-se o fato de requerer a produção e controle de registros para demonstrar a conformidade com os requisitos.

Outro aspecto é o nível de prescrição das regras quanto à estruturação organizacional para implantação e desenvolvimento dos sistemas. Os dois textos indicam a alta-direção da organização como responsável pela implantação e eficácia dos sistemas de gestão e requerem a designação de uma pessoa que seja responsável pela coordenação dos processos relacionados ao escopo dos sistemas. Enquanto o RBAC 121 denomina Diretor de Segurança Operacional (alínea ii, item 3, apêndice Q) e estabelece que esse Diretor tem que ser aceitável pela ANAC, a ISO referencia genericamente um Representante da Direção (item 5.5.2).

Na ISO há apenas a previsão para que os demais membros do corpo gerencial tenham responsabilidades definidas (item 5.5.1.), já a norma de SGSO vai fundo no nível de prescrição e estabelece as responsabilidades e atribuições desse Diretor de Segurança Operacional, pormenorizando o que este deve fazer e o que deve ser produzido para o gestor responsável (Alta-Direção).

Não obstante algumas diferenças em termos de nível de prescrição e detalhamento dos requisitos, é notável a similaridade entre as estruturas de ambos os sistemas. Elementos de planejamento, prescrições para realização das atividades, aspectos de gerenciamento de competências, requisitos para controle, programa de auditoria e processo de ações corretivas/preventivas estão contemplados tanto no SGSO quanto no SGQ.

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Tomando a categorização baseada na metodologia de gerenciamento de processos PDCA, foi avaliado se o requisito se refere a elemento de planejamento, execução, monitoramento e medição ou ações para melhoria, indicados pelas letras P, D, C e A. Nos apêndices A e B estão indicadas a letra correspondente a categoria, ao lado do requisito, e os resultados são consolidados na tabela 2.

Tabela 2: Requisitos por elementos PDCA Categoria do requisito Planejamento Execução Monitoramento e medição Ações para melhoria contínua Total

RBAC 121 32 13 19 5 69

NBR ISO 9001:2008 52 55 60 10 177

Fonte: Dados da pesquisa.

A diferença entre as quantidades apresentadas nas tabelas 1 e 2 ocorre devido à peculiaridade de cada análise realizada. Enquanto na primeira tem-se o resultado da contabilidade de ocorrências dos verbos ou expressões (indicadores), nesta tem-se a avaliação do texto frente às categorias definidas. Outro ponto a ressaltar é que vários itens dos textos apresentaram indicadores de mais de uma categoria.

A regra de SGQ apresenta uma maior quantidade de requisitos de monitoramento e medição, ou requisitos de controle comparativamente à regra de SGSO, tanto em termos absolutos quanto relativos. O mesmo ocorrendo para os requisitos das categorias planejamento e execução. Apenas no que se refere às ações de melhoria contínua a norma de SGSO apresenta-se relativamente maior freqüência. É possível argumentar que tal fato está associado à maturidade da regra de SGQ. Com a primeira publicação na década de 1980, registrando milhares de processos de certificação em todo o mundo e revisada periodicamente, a norma ISO apresenta-se mais madura em termos de induzir a um sistema de gestão cuja confiabilidade seja evidenciável tanto internamente quanto para segundas e terceiras partes. É de se supor que o aprendizado decorrente da implantação do SGSO venha a conduzir melhorias nesse aspecto do regulamento.

6. CONCLUSÕES O trabalho se apresentou predominantemente exploratório, fornecendo resultados que possibilitam melhor compreensão sobre o problema do gerenciamento da segurança operacional no transporte aéreo e sobre a natureza de sistemas de gestão. Nesse aspecto, ressaltou o conceito de segurança operacional como um estado desejado onde o risco associado às operações é mantido sob controle por meio de um gerenciamento eficaz e a obrigatoriedade dos Estados nacionais estabelecem regulação e monitoramento sobre o desempenho dos provedores de serviço.

Ainda quanto à segurança operacional, demonstrou a abordagem sistêmica e gerencial adotada pela ICAO como referência para que os Estados busquem a implantação de regulação, baseada em níveis de desempenho compromissados, e não mais meramente em regras prescritivas de cumprimento obrigatório. Dentro dessa abordagem o SGSO surge como elemento crítico, atuando como a ferramenta que vai documentar todos os esforços envidados pelo PSAC para cumprimento dos padrões, incluindo procedimentos e resultados da operação.

208

Com base em técnicas de análise de conteúdo, orientadas por referências de Bardin (1979), foi possível descrever quantitativamente e qualitativamente aspectos dos dois padrões normativos selecionados. Essa descrição apontou especificidades de cada norma, ressaltando um texto mais objetivo e padronizado para a regra de SGQ em comparação com o RBAC 121.

O texto da NBR ISO 9001 apresentou-se mais conciso e atrelado aos elementos de um sistema de gestão conforme referências da literatura (BERTALANFFY, 1977; PALADINI, 2004).

Exemplos dessa assertiva são ênfase em requisitos de controle (monitoramento e medição) e previsões para planejamento e execução de processos, incluindo controle sobre a documentação. Além disso, a norma prevê um processo de ações corretivas e preventivas melhor rastreável. Por sua vez, o RBAC 121, demonstrou relativamente poucos requisitos frente ao tamanho do texto e traz requisitos que não geram produtos evidenciáveis e carência de requisitos de controle tanto sobre os processos quanto para a documentação do sistema.

Não obstante as especificidades, conclui-se existirem semelhanças notáveis entre os dois sistemas de gestão, ambos prevendo elementos como política, definição de responsabilidades, controle da documentação, monitoramento (incluindo programa de auditorias), treinamento e processos de ações corretivas. Esses elementos em comum sugerem a possibilidade de uma organização optar pela integração entre os sistemas, que podem passar a compartilhar diversos processos e recursos para consecução dos objetivos de segurança operacional e qualidade.

Ressalta-se que a integração não encontra óbices em nenhum dos textos. Enquanto o RBAC 121 é omisso quanto à integração, a norma NBR ISO 9001 apresenta-se receptiva e assim o declara na introdução do texto. Conclui-se, que com a integração de sistemas por parte dos PSAC é recomendável, podendo se esperar ganhos de eficiência por meio da integração.

Quanto à prática regulatória, conclui-se ser de grande relevância considerar as características de apresentação de requisitos e estruturação de sistema utilizada pela norma NBR ISO 9001 para a construção de uma regulamentação mais eficaz no papel de induzir o regulado a garantir a eficácia e a segurança de suas atividades produtivas e, além disso, fornecer produtos evidenciáveis referentes à realização de seus processos.

BIBLIOGRAFIA: ABNT. (2005) NBR ISO 9000: sistemas de gestão da qualidade – princípios, fundamentos e vocabulário. Rio de Janeiro: Associação Brasileira de Normas Técnicas - ABNT, dez. _____. (2008) NBR ISO 9001: Sistemas de Gestão da Qualidade – Requisitos. Rio de Janeiro: Associação Brasileira de Normas Técnicas - ABNT, nov.

BARDIN, L. (1979) Análise de conteúdo. Lisboa: Edições 70.

BERTALANFFY, L. V. (1977) Teoria geral dos sistemas. Petrópolis, RJ: Vozes.

BRASIL. (2009) Agência Nacional de Aviação Civil; Comando da Aeronáutica. Programa brasileiro de segurança operacional na aviação civil – PSOBR. Brasília.

BRASIL. (2010) Agência Nacional de Aviação Civil. Regulamento brasileiro de aviação civil (RBAC) 121: requisitos operacionais: operações domésticas, de bandeira e suplementares. Brasília.

GARVIN, D. A. (2002) Gerenciando a qualidade: a visão estratégica e competitiva. Rio de Janeiro: Qualitymark.

ICAO. (2006) International Civil Aviation Organization. Safety management manual – SMM: Doc 9859 AN/474.

1. ed., Montreal: ICAO. _____. (2009) Safety management manual – SMM: Doc 9859 AN/474. 2. ed., Montreal: ICAO. _____. (2011) ICAO... setting the standards for the safety, regularity and efficiency of international civil aviation. Disponível em: http://www.icao.int/icao/en/pub/memo.pdf. Acesso em: 16/06/2011.

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PALADINI, E. P. (2004) Gestão da qualidade: teoria e prática. 2. ed. São Paulo: Atlas.

REASON, J. (2000) Human error: models and management. BMJ, n. 320, p. 768-770. _____. (2004) Beyond the organizational accident: the need for "error wisdom" on the frontline. Quality Safety Health Care, v. 13, p. 28-33.

RHOADES, D. L. (2008) Evolution of international aviation: phoenix rising. 2.ed. Ashgate Publishing Company.

STONER, J.A.F.; FREEMAN, R.E. (1995) Administração. Rio de Janeiro: Prentice do Brasil.

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APÊNDICE A – Requisitos do RBAC 121 por elemento PDCA Item Descrição do requisito 121.1203 O detentor de certificado deverá submeter à ANAC, para aceitação, um Plano de Implantação do SGSO, baseado em uma Análise do Faltante (Gap Analisys).

121.1213 (a) (...) utilizará de quatro fases para a implantação do sistema de gerenciamento da segurança operacional (SGSO) de acordo com o disposto no Apêndice R (...)

121.1219 (a) (...) desenvolverá um Programa de Treinamento de Segurança Operacional (PTSO-ETA) (...)

121.1201 (a) (...) deve implantar, desenvolver, manter e garantir a melhoria contínua de um Sistema de Gerenciamento da Segurança Operacional (...)

Apêndice Q, (d) - Políticas e objetivos da segurança operacional (1) responsabilidade e compromisso da administração (i) (...) definirá a sua política de segurança operacional (...) (iii) A política de segurança operacional será revista periodicamente pelo detentor de certificado para assegurar que esta permaneça relevante e esteja apropriada à organização. (iv) (...) deve assegurar-se que a política de segurança operacional seja constante e apóie o cumprimento de todas as atividades da organização. (v) (...) estabelecerá objetivos de segurança operacional (...)

(2) Responsabilidade da direção acerca da segurança operacional. (i) (...) designará um gestor responsável (RBAC 119.65(a)(6)), o qual, independente de outras funções, deve ter a responsabilidade final (...) para a implantação e manutenção do SGSO. (iv) (...) identificará as responsabilidades de segurança operacional de todos os membros do pessoal de direção requerido (...) (v) As responsabilidades e atribuições do pessoal de direção requerido a respeito da segurança operacional serão documentadas e comunicadas a toda organização.

(3) Designação do pessoal chave de segurança operacional (ii) O gestor responsável do detentor de certificado designará um diretor de segurança operacional aceitável pela ANAC, com experiência suficiente, competência e qualificação adequada, o qual será responsável individualmente e ponto focal para a implantação e manutenção de um SGSO efetivo. (v) (...) o detentor de certificado designará uma comissão de segurança operacional (...) (vii) Para apoiar na avaliação dos riscos que a organização enfrente e sugerir os métodos para mitigá-los, o gestor responsável designará um grupo de ação de segurança operacional (...)

(4) Plano de implantação do SGSO (i) (...) desenvolverá e manterá um plano de implantação do SGSO (...) (ii) (...) designará um grupo de planejamento composto por diretores, gerentes e supervisores chave da organização, para o desenho, desenvolvimento e implantação do SGSO. (...) (v) (...) elaborará uma descrição de um sistema que inclua o seguinte: (vi) (...) deverá, como parte do desenvolvimento do plano de implantação do SGSO, elaborar uma análise do faltante (“gap”) (...)

(5) Coordenação do plano de resposta a emergências (i)(...)desenvolverá, coordenará e manterá um plano de resposta a emergências que assegure: (...)

(6) Documentação (i) (...) desenvolverá e manterá a documentação do SGSO em papel ou meio eletrônico (...) (ii) (...) desenvolverá e manterá um manual de gerenciamento da segurança operacional (...)

Apêndice Q, (e) - Gerenciamento dos riscos de segurança operacional (1) Processos de identificação de perigos (i) (...) desenvolverá e manterá um processo formal para coletar, registrar, atuar e gerar retroalimentação acerca dos perigos nas operações, (...) (ii) Os meios formais de aquisição de dados de segurança operacional incluirão os seguintes sistemas de reportes: (...) (iii) O processo de identificação de perigos incluirá os seguintes passos: (...)

(2) Processos de avaliação e mitigação de riscos (i) (...) desenvolverá e manterá um processo formal de gestão de riscos que assegure: (A) a análise em termos de probabilidade e severidade de ocorrência (B) a avaliação em termos de tolerância; e

Cat. P P P PDCA

P PC C P PC P P

P

PC PD

P P P P

PD

PD PD

PDCA PD PD PDC D D

211

(C) o controle em termos de mitigação dos riscos a um nível aceitável de segurança operacional (ii) (...) definirá os níveis de gestão, aceitáveis para a ANAC, para tomar as decisões sobre a tolerância aos riscos de segurança operacional. (iii) (...) definirá os controles de segurança para cada risco determinado como tolerável.

Apêndice Q, (f) - Garantia da segurança operacional (1) Monitoramento e medição do desempenho da segurança operacional (i) (...) desenvolverá e manterá os meios e procedimentos necessários para: (A) verificar o desempenho da segurança operacional da organização em comparação com as políticas e objetivos de segurança operacional; e (B) validar a eficácia dos controles de risco de segurança operacional implantados na organização. (iii) (...) estabelecerá e manterá no MGSO: (A) os procedimentos de reporte de segurança operacional relacionados com o desempenho da segurança operacional e monitoramento; e (B) indicará claramente que tipos de comportamentos operacionais são aceitáveis ou inaceitáveis, incluindo as condições sob as quais se considerará a imunidade às medidas disciplinares. (iv) (...) estabelecerá, como parte do sistema de supervisão e medição do desempenho da segurança operacional, procedimentos para auditorias (...) (vi) (...) estabelecerá, (...), um sistema de retroalimentação que assegure que o pessoal responsável pelo gerenciamento do SGSO tome medidas preventivas e corretivas apropriadas (...)

(2) Gerenciamento da mudança (i) (...) desenvolverá e manterá um processo formal para: (A) identificar as mudanças dentro da organização que possam afetar os processos e serviços (...) (B) descrever os ajustes necessários para assegurar o desempenho da segurança operacional antes de implantar as mudanças; e (C) eliminar ou modificar os controles de riscos de segurança operacional que já não sejam necessários ou efetivos devido às mudanças produzidas no ambiente operacional.

(3) Melhoria contínua do SGSO (i) (...) estabelecerá e manterá um processo formal de: (A) identificação das causas do baixo desempenho; (B) determinação das implicações que podem causar um baixo desempenho nas operações; e (C) eliminação das causas identificadas. (ii) (...) estabelecerá um processo com procedimentos definidos no MGSO para a melhoria contínua das operações de voo que inclua: (A) uma avaliação preventiva das instalações, equipamento, documentação e procedimentos através de pesquisas e auditorias; (B) uma avaliação preventiva do desempenho individual do pessoal do detentor de certificado para verificar o cumprimento das responsabilidades de segurança; (C) uma avaliação reativa para verificar a eficácia dos sistemas de controle e mitigação dos riscos, incluindo, por exemplo: investigações de acidentes, incidentes e eventos significativos.

Apêndice Q, (g) - Promoção da segurança operacional.

(1) Treinamento e qualificação. (i) (...) desenvolverá e manterá um programa de treinamento de segurança operacional (...)

(2) Difusão de informação acerca da segurança operacional (i) (...) desenvolverá e manterá meios formais para a difusão e comunicação da segurança operacional, de forma que possa: (...)

Legenda: P- Planejamento (plan); D- Execução (do); C- Controle (check); A- Ação para melhoria (act).

C C C

P C C D P P CA

P C C A

P C D A P C C C

P P

212

APÊNDICE B – Requisitos da NBR ISO 9001:2008 por elemento PDCA (exemplificativo) Item Descrição do requisito 4. Sistemas de Gestão da Qualidade 4.1. Requisitos A organização deve estabelecer, documentar, implementar e manter um sistema de gerais gestão da qualidade, e melhorar continuamente a sua eficácia (...)

A organização deve: a) determinar os processos necessários para o sistema de gestão da qualidade (...) b) determinar a seqüência e interação desses processos, c) determinar critérios e métodos necessários para assegurar que a operação e o controle desses processos sejam eficazes, d) assegurar a disponibilidade de recursos e informações necessárias (...) e) monitorar, medir onde aplicável e analisar esses processos, e f) implementar ações necessárias para atingir os resultados planejados e a melhoria contínua desses processos. (...) a organização deve assegurar o controle desses processos.

4.2.1. Generalidades A documentação do sistema de gestão da qualidade deve incluir a) declarações documentadas de uma política da qualidade e dos objetivos (...), b) um manual da qualidade, c) procedimentos documentados e registros requeridos por esta Norma, e d) documentos, incluindo registros (...).

4.2.2. Manual da A organização deve estabelecer e manter um manual da qualidade que inclua: qualidade a) o escopo do sistema de gestão da qualidade, (...); b) os procedimentos documentados estabelecidos para o sistema (...) c) a descrição da interação entre os processos do sistema de gestão da qualidade.

4.2.3. Controle de Os documentos requeridos pelo sistema de gestão da qualidade devem ser documentos controlados.

Registros da qualidade (...) devem ser controlados (...)

Um procedimento documentado deve ser estabelecido para definir os controles(...)

4.2.4. Controle de Registros devem ser estabelecidos e mantidos para prover evidências da registros da conformidade com os requisitos e da operação eficaz do sistema (...) qualidade Registros devem ser mantidos legíveis, prontamente identificáveis e recuperáveis.

Um procedimento documentado deve ser estabelecido para definir os controles(...)

5.1.

A Alta Direção deve fornecer evidência do seu comprometimento com o Comprometimento desenvolvimento e com a implementação do sistema de gestão da qualidade, e da direção com a melhoria contínua de sua eficácia (...)

5.2. Foco no cliente A Alta Direção deve assegurar que os requisitos do cliente sejam determinados e atendidos com o propósito de aumentar a satisfação do cliente (ver 7.2.1 e 8.2.1).

5.3. Política da A Alta Direção deve assegurar que a política da qualidade qualidade a) seja apropriada ao propósito da organização, b) inclua um comprometimento com o atendimento aos requisitos e com a melhoria contínua da eficácia do sistema de gestão da qualidade, c) proveja uma estrutura para estabelecimento e análise crítica (...), e d) seja analisada criticamente para a continuidade de sua adequação 5.4.1. Objetivos da (...) deve assegurar que os objetivos da qualidade, incluindo aqueles necessários qualidade para atender aos requisitos do produto [ver 7.1 a)], sejam estabelecidos (...)

Os objetivos (...) devem ser mensuráveis e consistentes com a política (...)

5.4.2. Planejamento A Alta Direção deve assegurar que do sistema de gestão a) o planejamento do sistema de gestão da qualidade seja realizado de forma a da qualidade satisfazer os requisitos citados em 4.1, bem como os objetivos da qualidade, e b) a integridade do sistema de gestão da qualidade seja mantida quando mudanças no sistema de gestão da qualidade são planejadas e implementadas.

5.5.1.Responsabilid A Alta Direção deve assegurar que as responsabilidades e a autoridade sejam ade e autoridade definidas e comunicadas em toda a organização.

Legenda: P- Planejamento (plan); D- Execução (do); C- Controle (check); A- Ação para melhoria (act).

Cat. PDCA P PD PD C D C A C P PD PD PD P PD P C C PC D D PDC PD

PD

PC D C C P PC P C P

213

SEGMENTO DE SOLO PARA VIGILÂNCIA DEPENDENTE AUTOMÁTICA – PROJETO SVDA Leonardo Brodbeck Chaves Oswaldo Fratini Filho Antonio Carlos Calicchio Antônio Pedro Timoszczuk Eno Siewerdt Fundação Aplicações de Tecnologias Críticas - ATECH Rua do Rocio, 313, 11º andar. Vila Olímpia. São Paulo – SP {lchaves,ofratini,acalicchio,antoniop,eno}@atech.br

RESUMO O projeto SVDA - Sistema de Vigilância Dependente Automática – consiste no desenvolvimento de um segmento de vigilância solo que possuirá recursos ADS-B e Multilateração com interface padronizada para integração a plataformas de gerenciamento de tráfego aéreo e no contexto de um aeroporto. O sistema SVDA terá a capacidade de realizar a vigilância aérea e de solo em aeroportos, sendo parte integrante do sistema denominado Advanced Surface Movement Guidance and Control Systems (A-SMGCS).

ABSTRACT The SVDA - Automatic Dependent Surveillance System - project consists in the development of a ground surveillance segment with Multilateration and ADS-B capabilities and a standard interface for integration with air traffic management or airport management platforms. SVDA will have the ability to conduct aerial and ground surveillance at airports as part of the system called the Advanced Surface Movement Guidance and Control Systems (A-SMGCS).

1. INTRODUÇÃO O sistema de vigilância automática dependente ou ADS (Automatic Dependent Surveillance), apresenta-se como alternativa aos sistemas radar, com o benefício de poderem fazer uso da informação gerada pelas aeronaves e com uma periodicidade de atualização bastante mais elevada. Constituem assim uma nova geração de sistemas de vigilância, em desenvolvimento, com diversos projetos de implantação tanto na Europa como nos Estados Unidos e outros nos demais continentes.

O conceito básico consiste em utilizar as emissões realizadas pelas aeronaves, para obter informações sobre o seu posicionamento. Em função do tipo de emissão utilizado, podem ser obtidas informações adicionais, que são codificadas digitalmente nestas emissões, ou então pode-se utilizar a diferença entre os tempos de recepção dos sinais em uma rede de estações para estimar a posição de uma aeronave (TOA – Time of Arrival). Neste último método qualquer emissão da aeronave pode ser utilizada para estimar a sua posição.

A combinação das duas técnicas oferece uma robustez grande, uma vez que a informação codificada pode ser comparada com aquela obtida através dos tempos de propagação do sinal emitido pela aeronave até a rede de estações. Assim, este projeto apresenta uma proposta para desenvolver o segmento de solo e integrar dois tipos de sensoriamento para a vigilância dependente, como forma de obter informações robustas e confiáveis sobre o posicionamento de aeronaves no espaço aéreo e em solo.

214

1.1.

Conceito do ADS-B

O ADS-B (Automatic Dependant Surveillance – Broadcast) é um sistema de vigilância colaborativo que toma por base as informações de posicionamento transmitidas pelas próprias aeronaves, geradas a partir da utilização dos sinais do sistema de posicionamento global por satélites – GNSS (atualmente provido pela constelação de satélites GPS – Global Positioning System). Desta forma, o ADS-B propõe-se a substituir o tradicional método de obtenção da posição geográfica das aeronaves por intermédio do radar, provendo um sistema mais preciso.

A transmissão das informações ADS-B se dá sob a forma de mensagens e tipicamente através de enlaces VDL (VHF Digital Link), ModoS Extended Squitter (transmissão espontânea) ou UAT (Universal Access Transceiver). O ModoS Extended Squitter é aquele atualmente utilizado para interoperabilidade das aeronaves comerciais com o sistema norte americano, europeu e demais sistemas implantados no mundo. No ModoS Extended Squitter a transmissão pode ser realizada a cada segundo ou fração de segundo, provendo informações com uma freqüência mais elevada do que aquela proporcionada pelos sistemas de radar.

1.2.

Conceito de Multilateração

As técnicas de multilateração foram desenvolvidas com o intuito de monitorar a precisão da informação de altitude de aeronaves. Nos dias atuais são utilizadas para a vigilância de movimentação em aeroportos e, mais recentemente, em situações específicas, para a vigilância de grandes áreas no controle de tráfego aéreo, quando são denominadas de sistemas WAM (Wide Area Multilateration).

A multilateração é uma das formas cooperativas de vigilância, e faz uso dos sinais transmitidos por uma aeronave, para calcular a sua posição. Uma das vantagens dos sistemas de multilateração, é que os mesmos podem fazer uso das emissões já feitas pelas aeronaves, o que faz com que não seja necessária a implantação de aviônica extra nas mesmas.

Para fazer uso dessas emissões, são necessárias estações em solo distribuídas geograficamente de forma adequada, em conjunto com um sistema central para o processamento das informações. O princípio de funcionamento deste sistema consiste em calcular a posição da aeronave a partir da medida da diferença do tempo de chegada do sinal emitido por uma dada aeronave, nas diversas estações. Dispondo de um número adequado de estações recebendo a mesma emissão, é possível determinar a posição da aeronave em 3 dimensões.

As principais emissões utilizadas pelos sistemas de multilateração são aquelas originadas pelo transponder da aeronave, ou seja: modo A, modo C e modo S, sendo este último em suas variações estendido ou não e squitter (transmissões espontâneas e periódicas) ou vigilância, ACAS (Aircraft Collision Avoidance System). Como praticamente todas as aeronaves civis dispõem de algum destes equipamentos é grande a probabilidade de detecção, através de uma dessas emissões.

Assim, o sistema ADS-B é considerado mundialmente como uma ferramenta importante para os sistemas de controle do tráfego aéreo do futuro, em substituição aos tradicionais radares.

Diversos programas mundiais têm sido desenvolvidos e encontram-se atualmente em fase de implantação, experimentação e, em certos espaços tais como o golfo do México, já em uso operacional pleno. Os sistemas de multilateração, por sua vez, têm sido utilizados

215

principalmente para o monitoramento do tráfego de solo em aeroportos. Veículos de apoio em solo são equipados com transmissores cujas emissões são processadas por múltiplas estações de solo instaladas nos aeroportos, provendo assim um panorama preciso de sua movimentação. A OACI – Organização de Aviação Civil Internacional – reconhece os benefícios da implantação do sistema ADS-B e também os benefícios dos sistemas de Multilateração, este como meio complementar aos radares e ao próprio ADS-B. 2. DESCRIÇÃO DO SISTEMA O projeto SVDA – Sistema de Vigilância Dependente Automática – consiste no desenvolvimento do segmento de solo, para sistemas de vigilância ADS-B e Multilateração.

O projeto consistirá no desenvolvimento de protótipo dos sistemas receptores das informações enviadas pelas aeronaves, do sistema de processamento de sinais e informações incluindo servidores, além da conexão com a rede de comunicação para integração ao Sistema de Visualização e Tratamento de Dados (STVD) para permitir a sua integração ao sistema de controle do tráfego brasileiro e de operações dos aeroportos.

O subsistema ADS-B de solo será composto por receptores ADS-B, responsáveis por captar e validar as mensagens emitidas pelas aeronaves e por servidores de processamento dos dados, que realizam a consistência das posições obtidas a partir das mensagens das aeronaves e disseminam essas informações para o restante da cadeia de controle e gerenciamento do tráfego aéreo. Neste projeto, o sensor ADS-B será utilizado para realizar vigilância em aeronaves em vôo no contexto de aeroportos, ou seja, enquanto estas estão em processo de aterrissagem ou decolagem.

O subsistema de Multilateração ou simplesmente MLAT, também é cooperativo. Será constituído por um conjunto de receptores MLAT instalados no aeroporto ou regiões vizinhas que permitem marcar os tempos de chegada (TOA - Time of Arrival) de um dado sinal eletromagnético emitido por uma aeronave ou veículo. Estas marcações serão enviadas à um servidor de processamento, que recebe os dados de TOA e conhece as coordenadas da posição dos receptores MLAT. Desta forma, é possível, determinar a posição do veículo ou aeronave, através de algoritmos de TDOA (Time Difference of Arrival), que é a diferença entre os tempos de chegada do sinal eletromagnético em cada receptor. Os TDOA entre o receptores é facilmente determinado a partir dos TOA. Neste projeto, o sensor MLAT será utilizado para realizar vigilância em veículos e aeronaves em solo no contexto de aeroportos.

Como qualquer outra tecnologia, a multilateração tem suas desvantagens. Por basear-se na cooperação, não pode detectar alvos que não têm transponders instalados ou que estão desligados.

Embora os dois sensores sejam avaliados no contexto de aeroportos, os mesmo dispõem também de capacidades para atuar em vigilância aérea.

2.1. Desenvolvimento do projeto A contextualização do projeto SVDA está representada na Figura 1 a seguir:

216

Figura 1: Diagrama de Contexto Temos representadas na Figura 1 as entidades internas do sistema, ou seja: Beacon MLAT: Equipamento a ser instalado em veículos, responsável pela emissão periódica de sinais para os Receptores MLAT de modo que a posição destes seja determinada por multilateração.

Receptores GNSS: Equipamento GPS cuja função é fornecer informação de referência de tempo para sincronismo dos Receptores ADS-B e Receptores de MLAT. Receptores ADS-B: Equipamento responsável pela recepção e decodificação de mensagens ADS-B e pelo envio das informações na forma de mensagens para o Servidor ADS-B. Servidor ADS-B: Servidor de aplicação responsável pelo processamento e validação das mensagens ADS-B recebidas dos Receptores ADS-B. Disponibiliza os dados ADS-B consolidados aos sistemas externos de controle de tráfego aéreo (sistema de ATC).

217

Receptores MLAT: Equipamento responsável pela recepção e determinação do TOA dos sinais emitidos por Beacons e transponders e envio das informações de TOA para o Servidor de MLAT. Interrogador MLAT: Equipamento responsável pelo envio de sinal de interrogação para os transponders e Beacons; opera nos modos de multilateração ativa e combinada.

Servidor MLAT: Servidor de aplicação responsável pelo processamento e validação de mensagens de TOA recebidas dos Receptores ADS-B. Disponibiliza os dados consolidados de multilateração aos sistemas ATC. As entidades externas da Figura 1 são as seguintes: Aeronaves e Veículos: são os alvos sob vigilância cooperativa.

Sistemas de controle de tráfego aéreo: são os sistemas externos que consomem os dados de vigilância, tais como STVDs, o restante do SMGCS, AMAN, entre outros.

2.2. Diagrama Funcional A arquitetura do SVDA pode ser disposta de acordo com o diagrama da Figura 2. Neste diagrama, os dados de vigilância ADS-B e de Multilateração são submetidos ao processamento e validação da informação nos seus servidores respectivos. Os servidores executam os cálculos necessários, validam os dados e os disponibilizam aos sistemas externos de controle de tráfego, ou sistemas de controle de tráfego aéreo.

Figura 2: Diagrama em Blocos Funcionais 2.3. Níveis Sistêmicos A classificação em níveis é uma classificação transversal, ou seja, pode abranger diferentes sensores. É útil para se estabelecer o fluxo dos dados e para atribuir funcionalidades para os

218

equipamentos receptores, transmissores (interrogadores e beacons) e servidores, de acordo com a Figura 3 a seguir:

Figura 3: Organização do Sistema em Níveis

2.3.1. Nível 1 ou Nível do Hardware Receptor/Transmissor No nível 1 localizam-se todos os equipamentos receptores e transmissores ADS-B e MLAT. É onde os dados de vigilância são primariamente obtidos pelos Receptores, as interrogações de MLAT são realizadas pelos Interrogadores e os dados de vigilância são transmitidos pelos Beacons para a realização da MLAT. Este nível envia os dados brutos de vigilância para o nível superior, o Nível 2. Ainda, o Nível 1 recebe comandos do Nível 2.

2.3.2. Nível 2 ou Nível dos Servidores ADS-B e MLAT O Nível 2 recebe os dados primários de vigilância disponibilizados pelos receptores e transmissores no padrão ASTERIX, executa rotinas de validação e processamento dos dados e disponibiliza as informações de vigilância ao Nível 3, de forma separada e independente em relação aos sensores ADS-B e MLAT. Ainda, o Nível 2 envia os comandos de solicitação de informações ao Nível 1, eventos e status dos equipamentos, comandos associados a tarefas de manutenção, entre outros.

219

2.3.3. Nível 3 ou Nível das Aplicações ATC Externas O Nível 3 é o nível das aplicações ATC externas que apenas consomem os dados de vigilância. Os dados de vigilância são disponibilizados através de mensagens no padrão ASTERIX. 2.4. Situação atual As seguintes atividades já foram desenvolvidas.

2.4.1. Atividades de Engenharia de Sistemas Produção de documento de requisitos e documentos de arquitetura, com base em pesquisas a partir dos documentos ICAO, RTCA e EUROCAE. Simulações computacionais foram realizadas para se avaliar os aspectos de sincronismo entre os relógios dos receptores de multilateração na determinação da posição dos alvos no sensor Multilateração. Os estudos e simulações sobre a influência do erro de sincronismo entre os relógios internos dos receptores MLAT, foram realizados através do desenvolvimento de uma ferramenta computacional. Esta ferramenta foi desenvolvida a partir da ferramenta de software livre para simulações - Scilab. Por meio desta ferramenta, é possível estimar os erros de posicionamento a partir dos erros de TOA dos diversos receptores, através de um algoritmo interativo baseado no método de Powell modificado, pela resolução do sistema hiperbólico inerente à multilateração.

Nesta ferramenta, a partir de uma posição de alvo conhecida e de TOAs teóricos ou exatos, foram inseridos erros de TOA, através de algumas amostras. Foram calculadas novamente as posições com os TOAs com erros e pode-se avaliar os erros de posicionamento ocasionados por erros na determinação dos TOAs dos receptores. O próximo passo a ser executado é geração de um conjunto de amostras com um nível de significância controlado, de modo a obtermos a diluição geométrica da precisão (GDOP) para cada arranjo geométrico de receptores de interesse.

Diagramas que representam a diluição da precisão da posição horizontal foram construídos como ferramenta de visualização. Um dos casos simulados foi a disposição de 4 receptores em quadrado e 1 receptor no centro deste quadrado. A distância entre os receptores em quadrado foi de 1,5km.

Na Figura 4 a seguir nota-se a degradação de precisão na determinação da posição horizontal à medida que os erros de TOA inseridos e simulados são maiores.

Na escala de cores são mostradas as precisões de ICAO de 12m e de 7,5m requeridas para sistemas de vigilância em aeroportos.

A partir destas simulações, testes com protótipos em hardware estão em andamento para testar as diversas possibilidades e precisões passíveis de serem implementadas.

220

Erro mรกximo de TOA

Grรกfico de Precisรฃo Horizontal

Escala de Cores

5ns

10ns

15ns

221

20ns

Figura 4: Degradação de Precisão na Determinação da Posição Horizontal Os resultados deste ensaio computacional estão resumidos na Tabela 1: Tabela 1: Relação entre erros na determinação do TOA e os erros de determinação da precisão horizontal do alvo, para o arranjo de receptores considerado.

Erro máximo de TOA (ns) 5 10 15 20

Implicação na determinação da posição Atende plenamente aos requisitos ICAO de precisão.

Ainda atende aos requisitos ICAO de precisão.

Começa a apresentar regiões críticas, fora do requisitos ICAO. Não serve como sistema de vigilância.

3. COMENTÁRIOS FINAIS Os maiores desafios no desenvolvimento dos softwares dos servidores ADS-B e MLAT de aplicação consistem no atendimento aos requisitos de confiabilidade e continuidade do sistema de vigilância. Para tal está sendo adotada redundância dos itens de hardware e software. Ainda, a adoção do conceito de cluster para os servidores de aplicação é chave para a obtenção da alta disponibilidade requerida. O sistema possui requisitos de tempo real para o processamento dos dados de vigilância; considerando que nem o sistema operacional adotado nem os softwares desenvolvidos possuem características intrínsecas de tempo real, pode-se ver aí outro desafio a ser vencido, através de estudos da complexidade dos algoritmos que comporão a solução.

Para o desenvolvimento dos equipamentos, o requisito de sincronização dos relógios internos dos receptores MLAT representa requisito crítico, pois implica em manter equipamentos espalhados pelo aeroporto, sem um link físico, com seus relógios sincronizados com um erro menor que 5ns para o caso ideal. Alternativas de hardware e algoritmos especializados estão sendo investigados com vistas a obter resultados satisfatórios nesta tarefa.

Finalizando, o projeto trará como maior benefício a nacionalização de tecnologias de ponta para a execução de vigilância em aeroportos. Estas tecnologias são relativamente menos

222

custosas que a vigilância baseada em radar, proporcionam um melhor aproveitamento do espaço aéreo e de aeroporto, além de aumentar a segurança em qualquer condição de visibilidade.

4. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS DCA 351-2 – Controle do Espaço Aéreo, Concepção Operacional ATM Nacional, Ministério da Defesa, Comando da Aeronáutica Wide Area Multilateration, Report on EATMP TRS 131/04, National Aerospace Laboratory – NLR; DO-260B – Minimum Operacional Performance Standards for 1090 MHz Extended Squitter / Automatic Dependent Surveillance – Broadcast (ADS-B) and Traffic Information Services – Broadcast (TIS-B), RTCA DO-321 – Safety, Performance and Interoperability Requirements Document for Airport Surface Surveillance Appications (ADS-B-APT), RTCA DOC 9871 – Technical Provisions for Mode S Services and Extended Squitter, First Edition — 2008, ICAO Annex 10 to the Convention on International Civil Aviation / Aeronautical Telecommunications / Volume III / Communication Systems, Second Edition, Julho 2007, ICAO Annex 10 to the Convention on International Civil Aviation / Aeronautical Telecommunications / Volume IV / Surveillance and Collision Avoidance Systems, Fourth Edition, Julho 2007, ICAO ED-117 – Minimum Operational Performance Specification for Mode S Multilateration Systems for Use in Advanced Surface Movement Guidance and Control Systems (A-SMGCS), EUROCONTROL

Este projeto conta com o apoio financeiro da Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP) e a Fundação Atech é responsável pela gestão e execução, execução com a participação das entidades co-executoras instituto Nacional de Telecomunicações (Inatel) e a Universidade Federal do ABC (UFABC), através do convênio 01.10.0492.00.

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SEQUÊNCIA DE E COMPORTAMENTO PARA ECOMMERCE DAS EMPRESAS AÉREAS Li Weigang Deborah Mendes Deng Xi Jun TransLab, Universidade de Brasília - UnB RESUMO A sequência de eComportamento (eBehavioral Chain) para eCommerce das Empresas Aéreas é um novo modelo de gestão de marketing, esse artigo descreve o conceito dessa sequência, os fatores externos que a influenciam, componentes de negócios, empresas relacionadas e padrões de avaliação. Ao estudar o formato da interface do usuário de alguns portais de linhas aéreas, alguns possíveis problemas na formação dessa cadeia foram encontrados. Os resultados da avaliação preliminar foram: o site da American Airlines é quase perfeito em termos de eCommerce, mas os membros não podem fazer login diretamente em sites de algumas localidades, mesmo assim obteve 9 pontos; A TAM é a primeira do Brasil com 7,03 pontos, não se saindo tão bem devido a problemas em relação ao eCommerce. Baseado nos resultados obtidos, esse artigo mostra algumas sugestões de melhorias para as linhas aéreas.

ABSTRACT Frequent Clients’ eBehavioral Chain is a new marketing management model and this paper also describes the concept of this chain, the external influence factors, business components, related enterprises and evaluation standards. When studying the current user interface format of some airlines websites however, possible problems for the formation of Frequent Flyers’ eBehavioral Chain were encountered. The preliminary evaluation results are: American Airlines Web site is almost perfect in a strictly eCommerce sense, but the members cannot directly login in other airlines, therefore obtaining a overall score of 9 points; TAM is in the first place among the Brazilian airlines, with a score of 7,03 points. Its main problem lies on the eCommerce of the website. Based on the results of the analysis, this paper proposes several suggestions and improvements for all airlines.

1. INTRODUÇÃO O sucesso das alianças entre linhas aéreas tem efetivamente aumentado a participação de clientes nos programas de milhas. O grande número de passageiros viajando com pontos de milhas aumentou a necessidade de um sistema unificado para gerir os cartões de linhas aéreas da mesma aliança. Por exemplo, existem 28 linhas aéreas na Star Alliance e o cartão de milhas de cada companhia tem seu próprio sistema de codificação. É muito importante o desenvolvimento do eCommerce para aumentar o rendimento das linhas aéreas.

A Cadeia de eComportamento (eBehavioral Chain) para eCommerce das Empresas Aéreas é um novo modelo de gestão de marketing, como o eCommerce no portal das linhas aéreas (Weigang ET al., 2011)). As linhas aéreas fornecem uma variedade de atividades relacionadas a viagens aéreas para seus clientes. Essa seção descreve o conceito dessa cadeia, fatores externos que a influenciam, componentes de negócios, unidades, empresas e padrões de avaliação. Com a pesquisa de alguns sites de linhas aéreas, alguns problemas foram encontrados na formação da Cadeia de eComportamento para eCommerce das Empresas Aéreas Os resultados da avaliação preliminar são: o site da American Airlines(AA) é quase perfeito em relação ao eCommerce, porém seus membros não podem fazer login diretamente em alguns sites da AA de alguns países, ela obteve 9 pontos; a TAM é a primeira entre as linhas aéreas brasileiras, com 6,88, porém a razão entre os usuários de milhas e o tráfico total

224

de passageiros é pequena comparando com a AA: 0,22; No portal da Gol, não existe login direto para seus mais de 7 milhões de usuários de Smiles, terminando em terceiro lugar. Com a análise do resultado, esse artigo sugere algumas melhorias.

Esse artigo é organizado em seções. Uma breve descrição foi apresentada nessa seção.

Na próxima seção, a Cadeia de eComportamento para eCommerce das Empresas Aéreas é apresentada. A Seção 3 lista alguns critérios de avaliação para a cadeia, a Seção 4 e 5 descrevem a avaliação de alguns portais de linhas aéreas, como, por exemplo, a American Airlines, TAM e Gol. Para finalizar, um resumo desse estudo é apresentado na última seção.

2. ATIVIDADES COMERCIAIS DA CADEIA DE eCOMPORTAMENTO PARA eCOMMERCE DAS EMPRESAS AÉREAS. No portal da American Airlines (AA.com), podemos ver que as atividades de eCommerce foram muito bem organizadas, mesmo não sendo ainda a Cadeia de eComportamento para eCommerce das Empresas Aéreas como os autores propõem. Vemos que na Figura 1 os membros do AAdvantage, o programa de milhas da American Airlines, possuem dois pontos de login, isso indica que os usuários de milhas são os principais frequentadores do portal. Para linhas aéreas, a Cadeia de eComportamento pode ser composta das seguintes atividades comerciais: • Atividades comerciais relacionadas a compras de passagens aéreas devem ser listadas no portal: Reservas, Login, Checar o status do voo, Minhas reservas, Check-In online, e assim em diante.

• Atividades comerciais relacionadas com viagens aéreas: Voos, Hotéis, Aluguel de carros, Planejamento de férias, Cruzeiros e outras atividades relacionadas.

Figura 1 Portal da American Airlines(http://www.aa.com) Depois de determinar as atividades comerciais da Cadeia de eComportamento para eCommerce das Empresas Aéreas, as unidades e empresas que vão realizar esses negócios

225

também devem ser determinadas. As unidades podem ser os departamentos das linhas aéreas ou das alianças internacionais, tais como os departamentos de Marketing, TI ou Operacional.

As empresas podem ser hotéis, agências de viagens, aluguel de carros, táxis e outras companhias de eCommerce.

Devido às diferenças entre as regiões, as cooperações devem ser diferentes. Nos Estados Unidos, quando as pessoas estão viajando, alugar um carro é bastante comum. Em outros países, o táxi pode ser uma boa opção. Isso deve ser estudado pelas linhas aéreas e pelos parceiros para definir o estratagema de eCommerce das linhas aéreas.

O cartão de crédito integrado com os pontos de milhas fornecidos pelas linhas aéreas e bancos é um fator muito importante para formar a Cadeia de eComportamento para eCommerce das Empresas Aéreas. O nível de integração mostra o nível do eCommerce das linhas aéreas. A tendência é que os usuários de milhas comprem passagens, reservem hotéis, aluguem carros e até mesmo tomem uma xícara de café utilizando o cartão de crédito integrado com os pontos de milhas.

3. CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO PARA A SEQUÊNCIA DE eCOMPORTAMENTO PARA eCOMMERCE DAS EMPRESAS AÉREAS Os critérios de avaliação para a Cadeia de eComportamento deve ser um tópico de pesquisa e deve ser constantemente revisado e melhorado. De acordo com o nível atual do desenvolvimento da tecnologia da informação e outros programas de milhas, 4 critérios de avaliação foram definidos na análise a seguir.

• •

• •

•

A razão entre o número de usuários de milhas e o trafego total de passageiros na linha aérea.

O modo de login dos usuários de milhas: se os usuários de milhas podem fazer login diretamente pelo portal e compras passagens nacionais e internacionais, recebe 1,0 ponto, se o usuário pode logar diretamente no portal e comprar passagens nacionais, recebe 0,8; se ele pode fazer login no portal para transferir as milhas acumuladas para receber pontos para comprar passagens nacionais e internacionais: 0,6; se o membros pode fazer o login para transferir as milhas para comprar passagens nacionais, recebe: 0,4.

A orientação no processo de reservas e registro de novo usuário: se é mostrada de forma clara: 1,0; se não é tão clara: 0,8 Os rendimentos do eCommerce das linhas aérea, usando a razão entre os ganhos do eCommerce e o total de ganhos das linhas aéreas. Nesse artigo, uma maneira mais simples foi usada: o número de atividades comerciais relacionadas ao turismo contidas no portal.

A razão entre o número de passagens virtuais, sobre o total de passagens.

A avaliação foi baseada nos indicadores acima e convertida num sistema de 10 pontos.

4. AVALIAÇÃO DA TAM LINHAS AÉREAS

226

A TAM foi fundada em 1976 e tem sido a líder no mercado da aviação brasileira desde 2003. Durante 2009, a companhia transportou mais de 30 milhões de passageiros, em voos domésticos e internacionais. TAM fundou em 1993 o primeiro programa de milhas do Brasil, TAM Fidelidade. Desde sua criação, TAM fidelidade já distribuiu mais de 9,7 milhões de passagens através do resgate de pontos obtidos e agora possui mais de 6,6 milhões de membros. A Figura 2 mostra o website da TAM Linhas Aéreas.

• Razão dos usuários de milhas/ Número total de passageiros - 0.2171; • É possível fazer o login e compras passagens internacionais e nacionais através do TAM Fidelidade – 1.0; • Possui uma interface amigável, com os passos para completar a compra – 1.0; • É possível encontrar carros, hotéis, trens e seguros de viagens através do website, mas nem todos os serviços podem ser comprados através de milhas. Esses itens não estão funcionando corretamente no portal.(No site da American Airlines, é possível encontrar pelo menos seis serviços diferentes) – 0.3; • É possível comprar passagens virtuais facilmente e esse serviço é muito utilizado – 1.0.

Figura 2 Web Portal da TAM Linhas Aéreas (http://www.tam.com.br) 5. AVALIAÇÃO DA GOL TRANSPORTES AÉREOS

227

Gol Transportes Aéreos é uma linha aérea brasileira fundada em São Paulo em 2001.

Ela é proprietária da marca Varig, apesar do nome Varig se referir informalmente à “nova” Varig, fundada em 2005, e não a “velha” Varig fundada em 1927. A Gol possui seu próprio programa de milhas, SMILES, agora com 7.3 milhões de membros. A Figura 3 mostra o website da GOL Transportes Aéreos.

• Razão entre os usuários de Smiles/Número total de passageiros(7,3 milhões/34,5 milhões, aproximadamente) – 0,2115 • Para que se possa comprar passagens nacionais e internacionais, é necessário acessar o site do programa Smiles para transferir as milhas – 0.6; • O processo de compra é muito simples e é dividido em passos para ajudar o usuário – 1.0; • É possível encontrar hotéis e carros para alugar no portal da Gol, mas não se pode utilizar as milhas acumuladas para comprar esses serviços - 0,233; • A maioria das passagens são compradas através do site e em 2009 a Gol investiu mais de com a reformulação do site R$500.000 - 1.0.

Figura 3 Portal da GOL transportes aéreos (http://www.voegol.com.br) 6. RESUMO DA AVALIAÇÃO A tabela 1 mostra o resumo da avaliação da Cadeia de eComportamento para eCommerce das Empresas Aéreas para a American Airlines, TAM linhas aéreas e GOL Transportes Aéreos.

Tabela 1 Resumo da avaliação

228

Linhas aéreas AA TAM GOL

Razão

Login

Processo

eCommerce

eTickets

Pontuação

0.7 0.2171 0.2115

0.9 1 0.6

1 1 1

1 0.3 0.233

1 1 1

9.20 7.03 6.09

Esse artigo apresentou o conceito da Cadeia de eComportamento para o eCommerce das Empresas Aéreas. A partir do estudo de duas linhas aéreas, é possível perceber a importância de desenvolver a cadeia para melhorar o rendimento das linhas aéreas.

7. AGRADECIMENTOS Este trabalho é apoiado parcialmente pelo CNPq através do processo 306065/2004-5 e 4739462009-2.

8. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS AA- American Airlines. http://www.aa.com, acessado em 10 de junho de 2011 ANAC - Agência Nacional de Aviação Civil (2011), Dados Comparativos Avançados, (in Portuguese). http://www2.anac.gov.br/dadosComparativos/DadosComparativos.asp, acessado em 17 de março 2011.

GOL linhas aéreas – http://www.voegol.com.br, acessado em 10 de junho de 2011 Granada Research (1998), Why Coding and Classifying Products is Critical to Success in Electronic Commerce, White paper, 1998, http://www.unspsc.org , accessed on Dec. 12, 2010.

TAM linhas aéreas – http://www.tam.com.br, acessado em 10 de junho de 2011 Li Weigang, Zheng Jianya, Deborah Mendes, Daniel Li, International Standard Aviation Collection Code (ISACC) and Information Management System, 2011 ATRS World Conference: 29 June - 2 July, Sydney.

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SISTEMA PARA O GERENCIAMENTO DE PARTIDAS EM AEROPORTOS Ana Paula de Oliveira Santos Jeferson Rodrigues da Silva Fellipe Augusto Ugliara Ricardo Luiz Nacarato Antonio Ferreira da Silva Junior Leandro Pecora Figueredo Ricardo Yukio Hayashi Antonio Carlos Calicchio Antônio Pedro Timoszczuk Eno Siewerdt Fundação Aplicações de Tecnologias Críticas - ATECH Rua do Rocio, 313, 11º andar. Vila Olímpia. São Paulo – SP {aosantos,jrsilva,fugliara,rnacarato,ajunior,lfigueredo,ricardo,acalicchio,antoniop,eno}@atech.br RESUMO Dentro do moderno conceito de decisão colaborativa diversos sistemas computacionais servem de apoio às várias instâncias do controle e gerenciamento do tráfego aéreo. Um elo fundamental desta cadeia são os aeroportos, e sistemas que possibilitem a otimização de suas operações devem ser considerados, dentro de um cenário de crescimento do número de movimentos. Este relatório técnico apresenta um resumo sobre o projeto para o desenvolvimento de um sistema para o gerenciamento de partidas em aeroportos - SIGEPA, que encontrase em desenvolvimento na Fundação Atech.

ABSTRACT The collaborative decision making approach is nowadays an important tool to deal with the growing demand and complexity of air traffic management. Several computational systems have been proposed in order to assist the controllers in this duty. The airports are a fundamental piece in the air traffic system and efforts should be conducted to optimize its use. To this end, this technical report presents a departure management system that is currently under development at Atech Foundation.

1. INTRODUÇÃO O sistema de transporte aéreo é constituído por uma rede de elementos e serviços, onde cada um contribui para que a circulação de aeronaves, levando cargas e passageiros, se processe de forma eficiente e segura. Os aeroportos são componentes fundamentais para a operação e tem, entre os seus elementos mais valiosos, as pistas de pouso de decolagem. Portanto, o uso destas deve ser otimizado, sem descuidar dos parâmetros de segurança operacional.

Neste sentido, diversos sistemas computacionais têm sido desenvolvidos dentro do conceito de tomada de decisão colaborativa (CDM – Collaborative Decision Making), em resposta à evolução dos conceitos de gestão das operações do sistema de transporte aéreo. Com relação aos aeroportos, alguns sistemas destacam-se: o sistema de gerenciamento de chegada (AMAN – Arrival Management), o sistema de gerenciamento de partidas de aeronaves (DMAN – Departure Management) e o sistema avançado de orientação e controle de movimentação em superfície (A-SMGCS – Advanced Surface Movement Guidance and Control System).

1.1. O Conceito de CDM O CDM faz parte dos conceitos de gerenciamento do transporte aéreo. É fundamentado no fato de que elementos de gerenciamento e controle do tráfego aéreo, com especial destaque para os aeroportos (Airport CDM), devem operar de forma integrada. A decisão tomada por

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algum elemento de gerenciamento deve considerar aspectos dos demais elementos ou componentes que podem ser afetados por essa ação.

Com base no compartilhamento de informações, é possível implementar os cinco elementos conceituais que compõem o Airport CDM: acompanhamento do status de cada voo, desde a submissão de plano de voo até sua decolagem; tempo de taxiamento variável; présequenciamento das partidas, considerando a situação de solo do aeroporto e as restrições operacionais; operação em condições meteorológicas adversas; compartilhamento de informação entre aeroportos CDM e o Gerenciamento de Fluxo de Trafego Aéreo [1].

1.2. O Conceito de DMAN O DMAN é um sistema para auxiliar a Torre de Controle no pré-sequenciamento de partidas, através do cálculo dos horários de push-back e take-off, considerando a situação atual do aeroporto e do tráfego de aeronaves, para maximizar o uso dos recursos aeroportuários [2].

Este relatório apresenta um sistema para o gerenciamento de partidas de aeronaves em aeroportos, o qual permitirá o acompanhamento em tempo real e apoio à decisão tática com base na utilização dos recursos em solo (gates, pátios, equipamentos de movimentação) e das pistas de pouso e decolagem em um dado aeroporto, para a otimização do fluxo de partida das aeronaves. A partir da integração de informações sobre o andamento dos voos, situação das aeronaves no solo, condições meteorológicas e condições de operação das pistas de pouso e decolagem, o sistema buscará a sequência ótima de partida das aeronaves a cada instante e sugerirá ações a serem tomadas para manter o fluxo eficiente das decolagens.

2. CENÁRIO Segundo estudo desenvolvido sobre o setor de transporte aéreo do Brasil de janeiro de 2010, a projeção do aumento de demanda de passageiros nos vinte principais aeroportos do país para os próximos vinte anos é de 2,9% em um cenário pessimista e 7,4% em um cenário otimista, sendo que até 2014 a projeção é de 1,7% no cenário pessimista e 7,0% no otimista. O crescimento anual médio entre os anos de 2009 e 2014 é de 5,6% e entre 2009 e 2030 5,1% [6]. Este aumento deverá sofrer picos por ocasião de dois eventos esportivos mundiais que ocorrerão no país nos anos de 2014 e 2016, respectivamente Copa do Mundo de Futebol e Olimpíadas.

Ainda de acordo com o estudo apresentado em [6], treze dos vinte principais aeroportos apresentam gargalos nos terminais de passageiros, além disso, o sistema de pátio e pista apresentam limitações. Congonhas e Guarulhos já operam com restrições de slots para pousos e decolagens.

Esta sobrecarga de operação na área do aeroporto, aliada à dificuldade para determinar o melhor sequenciamento das partidas, acaba obrigando o controlador de aeródromo a colocar um número excessivo de aviões na pista de taxiamento, causando toda sorte de problemas ambientais e econômicos, como consumo excessivo de combustível com a aeronave, aumento do nível de ruído no aeroporto, além do desconforto dos passageiros embarcados.

A utilização de uma ferramenta de apoio ao gerenciamento do fluxo de partida de aeronaves é portanto um recurso necessário, face ao crescimento do setor de transporte aéreo. Lembrando que o sistema atual não conta com nenhum suporte a tomada de decisão, assim a utilização de um sistema como o proposto neste projeto possibilitará otimizar as operações de decolagem

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nos aeroportos. Essa solução possibilitará um melhor aproveitamento da capacidade aeroportuária e a consequente redução dos atrasos nas operações, o que implica em economia para as empresas e satisfação para os usuários. Outro aspecto importante que deve ser destacado, é que os controladores irão dispor de uma ferramenta de apoio para as decisões sobre sequenciamento do tráfego de partida nos aeroportos, reduzindo-lhes a carga de trabalho e facilitando as ações para agilizar e otimizar a gestão do sistema de tráfego aéreo.

3. SISTEMA PROPOSTO O contexto no qual o sistema está inserido é ilustrado na Figura 1, onde os elementos envolvidos são o ATFM (Air Traffic Flow Management – Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo), o ATC (Air Traffic Control – Controle de Tráfego Aéreo), os Sistemas Aeroportuários e o Sistema de Gerenciamento de Aproximação. O ATFM é de responsabilidade do CGNA (Centro de Gerenciamento da Navegação Aérea) e fornecerá os slots alocados aos voos, as medidas de segurança que devem ser observadas durante a execução das operações no aeroporto, bem como os respectivos planos de voo. O ATC é representado pelo controle de área terminal e pelo ambiente da torre de controle responsável por informar a(s) pista(s) em uso e realizar a coordenação de autorizações dos planos de voo assim como fornecer os dados de posicionamento das aeronaves na área de controle terminal.

Dados complementares serão fornecidos pelo Sistema de Gerenciamento de Aproximação, que fornecerá os estimados de chegada dos voos evoluindo na área terminal para pouso e por Sistemas Aeroportuários que disponibilizarão informações sobre o estado das pistas e os movimentos das aeronaves em solo, com as respectivas restrições operacionais.

Figura 1: Contexto operacional do sistema proposto 3.1. Descrição do Sistema O ambiente de atuação deste sistema é a torre de controle, onde é feito o gerenciamento de todos os voos nas duas extremidades da operação, decolagem e pouso. Tanto na decolagem quanto no pouso os voos passam pela transferência de controle entre a torre e o centro de controle de aproximação, sendo que na decolagem o controle é passado da torre para o controle de aproximação (APP – Approach Control) e no pouso a transferência acontece de forma inversa.

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A Figura 2 ilustra o cenário atual de uma decolagem, indicando em quais momentos se inicia e termina a atuação do sistema bem como os procedimentos envolvidos na pré e pósoperação.

pré-operação

operação

Pós-operação

Inicio da atuação do sistema

Final da atuação do sistema

Ciclo de decolagem Submissão do formulário do plano de voo

Digitalização do plano de voo

Inicio dos procedimentos feito pelo piloto

Solicitação de push-back

acionamento de motores

Início do taxi

Solicitação de take-off

Partida efetiva

Solicitação da aprovação inicial

Figura 2: Cenário operacional do sistema Através da elaboração das programações de partida em conjunto com as trajetórias a serem seguidas pelas aeronaves dentro do espaço aéreo da área terminal, o sistema proposto deverá apoiar o controlador nas seguintes atividades: • • • • •

Uso eficiente das pistas nas operações de decolagem; Organização dos tráfegos em processo de decolagem; Minimização de tempos de operação na área do aeródromo; Coordenação com os Controladores de chegada e de tráfego em rota; Troca de informações com o gerenciamento de fluxo de tráfego aéreo.

Para que tais objetivos sejam atingidos as funcionalidades de monitoramento de solo, sequenciamento das partidas e coordenação com sistemas externos devem ser contempladas.

3.1.1. Monitoramento de solo Esta funcionalidade é a responsável pela visualização do posicionamento e da movimentação de aeronaves nas áreas de estacionamento, taxiamento e pistas, emitindo alarmes em casos de possíveis conflitos.

O monitoramento também possui um módulo de simulação baseada em eventos da movimentação das aeronaves em solo permitindo que as operações programadas através do sequenciamento para um determinado aeroporto sejam simuladas e visualizadas. Além disso, este módulo disponibilizará ao sequenciamento informações mais precisas sobre os tempos de taxiamento das aeronaves em solo.

A simulação utilizada no sistema é baseada no SIMMOD [4] que é um modelo de simulação de eventos discretos com a finalidade de se obter dados estatísticos sobre tempos de operações e atrasos. Nessa modelagem, o aeroporto é modelado em forma de grafo onde os nós representam pontos de interesse como gates, intersecções ou saídas de pista e as arestas representam as pistas de taxiamento entre nós. Os nós armazenam suas posições georreferenciadas de modo que é possível calcular as distâncias reais entre quaisquer nós do aeroporto. Restrições de movimentação, capacidade e velocidade de taxiamento podem ser associadas às arestas e são consideradas na proposição de rotas e nas simulações.

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A ocorrência de eventos como autorizações de push-back, taxiamento e take-off controlam a simulação, e estes eventos, por sua vez, podem geram novos eventos representando a evolução das aeronaves na área de movimentação do aeroporto. Com isso é possível simular em conjunto a movimentação de todas as aeronaves no aeroporto para fornecer dados mais precisos sobre os estimados de decolagem de cada voo.

Um dos benefícios proporcionados por este módulo, é a possibilidade de detecção e prevenção de conflitos na área de movimentação do aeroporto, como desvios de trajeto, incursões em áreas restritas, violações de restrições de arestas, entre outros. Como a movimentação de todas as aeronaves é planejada com antecedência, os possíveis conflitos são resolvidos automaticamente durante a simulação, portanto, desde que as aeronaves sigam o planejamento proposto a ocorrência de conflitos de movimentação será minimizada. Caso estejam disponíveis dados reais de posicionamento das aeronaves, seu uso em conjunto com as rotas propostas na simulação permite a detecção de possíveis conflitos em tempo real.

3.1.2. Sequenciamento de partidas O algoritmo de sequenciamento considerado no sistema recebe como entrada uma lista de operações de voo a serem realizadas no curto prazo (próximos 45 minutos) e propõe uma sequência de operações que minimiza o atraso em relação aos horários estimados fornecidos nos planos de voo (EOBT – Estimated Off Block Time e ELDT – Estimated Landing Time). A sequência proposta deve respeitar todas as separações de segurança entre operações consecutivas estabelecidas pelas normas vigentes ao mesmo tempo em que maximiza o uso dos recursos aeroportuários e minimiza os atrasos de espera em fila. Este algoritmo toma como referência as conclusões apresentadas pela Eurocontrol [3].

A avaliação de uma sequência proposta pelo algoritmo é realizada por uma função de custo que considera a soma das diferenças entre os tempos de push-back estimados (EOBT) e calculados (TSAT – Target Start-up Approval Time) de todos os voos envolvidos.

O tempo de taxiamento apresenta-se como elemento crucial para a manutenção da sequência planejada. Dentre as várias abordagens possíveis para a obtenção do tempo de taxiamento, podem ser citadas: a estatística onde o tempo é estimado com base em observações à longo prazo dos tempos da operação no aeroporto escolhido, o cálculo do tempo médio de taxiamento utilizando as distâncias das rotas de taxiamento e as velocidades médias de taxiamento e finalmente o cálculo do tempo de taxiamento por simulação da movimentação das aeronaves.

As abordagens estatísticas e de cálculo de tempo médio de taxiamento consideram apenas a movimentação de uma única aeronave do seu ponto de origem até o seu destino não levando em conta a interação da aeronave com outras movimentações no aeroporto. Por esse motivo, as estimativas fornecidas por essas abordagens são menos precisas por não considerarem os tempos de atraso dos voos devido à espera em filas ou em intersecções, por exemplo. Já a abordagem de cálculo do tempo de taxiamento por simulação é capaz de fornecer estimados mais precisos por considerar o estado atual das pistas e áreas do aeroporto, a formação de filas, espera de aeronaves em cruzamentos das pistas de taxiamento, espera para ocupação e desocupação dos pátios, entre outros.

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3.1.3. Coordenação com Sistemas Externos Como a abordagem adotada prevê a operação em ambiente colaborativo o sistema proposto proverá recursos de compartilhamento de informações com um sistema de gerenciamento de chegadas (AMAN) e um sistema avançado de orientação e controle de movimentação em solo (A-SMGCS).

Para o cálculo do pré-sequenciamento de partidas é prevista a interação com o AMAN, para a obtenção dos estimados de chegada dos voos em aproximação. Com relação as informações sobre os movimentos em solo, o sistema prevê a interface com sistemas que forneçam o posicionamento real, tais como radares de solo ou sistemas de multilateração.

4. COMENTÁRIOS FINAIS Este artigo apresentou um sistema para o gerenciamento de partidas em aeroportos que pode ser integrado a um sistema de orientação e controle de movimentação em superfície. Através dessa integração será possível obter sequenciamentos com tempos de taxiamento e de decolagem mais precisos, pois considera a movimentação de todas as aeronaves em solo.

O planejamento da movimentação das aeronaves em solo ajuda a prevenir conflitos bem como detectar quaisquer movimentos não programados e/ou autorizados. Assim, os principais benefícios a serem obtidos na utilização do sistema são: • • • • • • • •

Melhoria na alocação das pistas com a otimização do intervalo entre pousos e decolagens; Auxiliar no planejamento da sequência de partida das aeronaves, com base nos planos de voo e nas previsões de chegadas ao aeródromo; Garantir o correto cumprimento das regras de separação de segurança entre chegadas e partidas; Permitir que os controladores modifiquem a solução proposta testando cenários alternativos em ambiente CDM; Receber e tratar informações de eventos de solo recebidas dos demais sistemas aeroportuários – chamadas do piloto, push-back, taxiamento e pontos de espera.

Redução do número de aeronaves em espera na fila de taxiamento; Redução do ruído e do consumo de combustível pela redução do tempo de espera na fila de taxiamento; Redução do estresse dos passageiros pela redução do tempo de espera da aeronave na fila de taxiamento.

Atualmente este sistema está em desenvolvimento pela Fundação Atech e encontra-se na fase de prototipação, cujos principais desafios são a interação com sistemas externos e a definição das interfaces homem-máquina (IHM) de forma que realmente auxiliem os controladores na operação diária.

5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] EUROCONTROL (2008) Airport CDM Implementation The Manual. European Organization for the Safety of Air Navigation, Bélgica.

[2] EUROCONTROL (1999) Departure Manager Feasibility Report. European Organization for the Safety of Air Navigation.

[3] EUROCONTROL (2010) The EUROCONTROL DMAN Prototype – Description of DMAN in A-CDM context. European Organization for the Safety of Air Navigation.

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[4] FAA SIMMOD (2003) Simmod Manual – How Simmod Works. Federal Aviation Administration - U.S. Department of Transportation.

[5] ICAO (2004) Advanced Surface Movement Guidance and Control Systems (A-SMGCS) Manual.

International Civil Aviation Organization.

[6] McKinsey&Company (2010) Estudo do Setor de Transporte Aéreo do Brasil – Relatório Consolidado.

McKinsey & Company, Inc. do Brasil Consultoria Ltda. Rio de Janeiro.

Este trabalho conta com o apoio financeiro da Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP), através do convênio 01.10.0616.00. Além da Fundação Atech, é instituição participante deste projeto a Universidade de Brasília (UnB).

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UMA METAHEURÍSTICA HÍBRIDA PARA RESOLVER GRANDES INSTÂNCIAS DO PROBLEMA DE CONSTRUÇÃO DE TRILHOS DE AERONAVES Alexander de Almeida Pinto Lucídio dos Anjos Formiga Roberto Carlos Pontes Universidade Federal da Paraíba / Centro de Informática / alex@lavid.ufpb.br Universidade Federal da Paraíba / Centro de Informática / lucidio@di.ufpb.br Universidade Federal da Paraíba / Laboratório de Estatística e Pesquisa Operacional / rpontesbr@yahoo.com.br RESUMO Os problemas operacionais cresceram muito em complexidade nos últimos tempos, o que tem tornado necessário o desenvolvimento de técnicas que possam agilizar a tomada de decisão. Empresas que não utilizam sistemas computadorizados com essa finalidade tem perdido espaço entre seus concorrentes. A construção de trilhos de aeronaves é considerado um dos principais problemas da indústria aeronáutica e se refere ao sequenciamento dos voos de uma companhia aérea de forma que o menor número de aeronaves seja necessário para opera-las. Esse problema possui uma característica combinatória e a sua resolução fica mais difícil a medida que a quantidade de voos envolvidos cresce. Entretanto pequenas modificações nos horários de partida desses voos, ou o acréscimo de algum voo de reposicionamento entre dois aeroportos próximos podem gerar soluções de baixo custo. Apresentamos um algoritmo híbrido baseado na metaheurística GRASP, com a utilização do ILS e de programação inteira na busca local.

Esse algoritmo é indicado para resolução de problemas de larga escala, pois nesse caso fica inviável a aplicação de um algoritmo puramente exato que poderia levar anos para realizar a tarefa. Os resultados preliminares tem mostrado agilidade na obtenção de boas soluções.

PALAVRAS-CHAVE: Construção de Trilhos de Aeronaves, Metaheurística, GRASP, Programação Inteira ABSTRACT The operational problems increased greatly in complexity in recent times, which has become necessary, the development of techniques that can assist the decision-making. Companies that do not use computerized systems with this purpose have lost space among its competitors. The aircraft construction of tracks is considered one of the main problems in the aeronautical industry and refers to a sequencing of flights of an airline so the fewest number of aircraft is required to operate them. This problem has a combinatorial characteristics and their resolution becomes more difficult as the number of flights involved grows. However small changes in departure times of flights, or the addition of a repositioning flight between two near airports can generate low-cost solutions.

We present a hybrid algorithm based on the metaheuristic GRASP with ILS and integer programming in local search. This algorithm is designed for solving large-scale problems, because then becomes unfeasible applying a purely exact algorithm that could take years to perform the task. Preliminary results have shown flexibility in obtaining good solutions.

KEYWORDS: Aircraft Routation Problem, Metaheuristic, GRASP, Integer Programing

1. INTRODUÇÃO O aumento do número de companhias aéreas fez crescer a necessidade de obtenção de melhores benefícios, como a redução dos custos e aumento das receitas. Porém os problemas presentes na indústria aeronáutica são complexos envolvendo múltiplas decisões conflitantes que precisam ser otimizadas de uma só vez. Diversas técnicas são desenvolvidas e usadas para tentar melhorar o planejamento e a operação das empresas aéreas. Muitas dessas técnicas estão disponíveis na literatura científica (COHN & BARNHART, 2003) (ARGUELLO & BARD, 1997) (HAOUARI, SHERALI, MANSOUR, & AISSAOUI, 2011) (CORDEAU, STOJKOVIC, SOUMIS, &

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DESROSIERS, 2001), nos campos da pesquisa operacional e da matemática e normalmente são modelados para funcionar em sistemas computadorizados de alta capacidade com a finalidade de automatizar, ou pelo menos auxiliar a tomada de decisões. Essas técnicas se tornam mais necessárias a medida que a empresa aérea cresce e a tomada de decisão, baseada nos julgamentos individuais e nas experiências, se tornam mais difíceis (Ahmed & Khaled, 2009).

Os principais problemas relacionados dizem respeito ao planejamento, envolvendo a criação de linhas de trabalho tanto para as aeronaves quanto para a tripulação. O objetivo costuma ser a minimização dos custos operacionais ou a maximização dos rendimentos. Custos operacionais consiste, por exemplo, nos custos envolvidos com combustíveis, óleo, taxas de aterrissagem. Também pode ser levado em consideração a perda de rendimentos com a utilização de aeronaves com menos assentos do que a demanda de passageiros, porém fatores como bem estar dos passageiros também podem ser levados em consideração.

Os problemas de planejamento que envolvem as aeronaves mais estudados na literatura são a Atribuição de Frota (Fleet Assigment) e a Construção de Trilhos de Aeronaves (Aircraft Rotation). E os que envolvem a tripulação são conhecidos como Construção dos Dias de Trabalhos da Tripulação(Crew Pairing) e a Escala de Tripulantes (Crew Scheduling).

O problema de Atribuição de Frota determina o tipo de equipamento a ser utilizado em cada voo (Pimentel, 2005). O Problema de Construção de Trilhos de Aeronaves - PCTA é o foco desse trabalho e será descrito mais adiante. O problema de construção dos dias de trabalho da tripulação visa obter o melhor conjunto de pairings1 tal que cada voo seja coberto. Gastos com alojamentos, alimentação, transporte em terra e deadheads2 devem ser levados em consideração. O problema de construção das escalas dos tripulantes tem o objetivo de atribuir os pairings a tripulação disponível na companhia aérea, acrescentando as atividades de solo tais como call3, Stand-by duties4 e dias de descanso.

O objetivo dessa etapa é fazer uma distribuição da forma mais justa possível, tentando balancear a quantidade de trabalho (horas a serem voadas) entre os tripulantes, e também tentar cumprir todas as solicitações da tripulação em relação a preferência dos dias de descanso e das tarefas a serem realizadas, sem violar nenhuma restrição da legislação trabalhista em vigor (Pimentel, 2005).

2. DESCRIÇÃO DO PROBLEMA Os voos são organizados de forma que cada aeronave seja responsável por uma sequência válida, que é chamada de trilho. O conjunto desses trilhos é a solução do problema e é denominada de malha. Essa malha deve conter o menor número possível 1

Pairing é o conjunto de voos que pode ser guiados por uma tripulação sem que seja violadas quaisquer regras da legislação vigente e que ao final do último voo o tripulante esteja de volta a sua cidade base.

2 Deadhead é o voo que o tripulante viaja sem trabalhar, com a finalidade de transporte para outra localidade normalmente para sua base ou para suprir uma nova demanda.

3 Call é o tempo que a tripulação tem para se apresentar a companhia aérea antes de iniciar de fato seu turno de trabalho 4 Stand-by duties são turnos em que o tripulante fica a disposição da companhia aérea afim de suprir possíveis eventualidades.

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de trilhos que atenda todos os voos planejados com o mínimo de modificações em relação ao planejamento inicial.

Para resolver o PCTA, devemos estar cientes de algumas restrições que envolvem tempo e espaço. Por exemplo, um voo não pode iniciar antes da chegada do voo que lhe antecede, nem de um local diferente da cidade de destino deste voo antecessor, esses exemplos são denominados respectivamente de restrições temporais e geográficas do problema. Há também a restrição de que um voo deve permanecer em solo, entre conexões, por um período de tempo que seja suficiente para fazer a troca de passageiros e abastecimento da aeronave e quando for o caso para a mudança da tripulação, esse tempo varia de acordo com o aeroporto e com o tipo de aeronave.

Outro aspecto importante diz respeito às restrições de manutenção. Sabe-se que um avião deve ter checagens periódicas. Oportunidades de realizar essas tarefas ocorrem apenas em algumas conexões potencialmente disponíveis. Como consequência, uma sequência de voos deve ser construída de forma que essas restrições não sejam violadas.

A fim de incorporar essas restrições facilmente ao nosso framework, assumimos que as rotações são designadas a tipos não específicos de aeronave. Dessa forma, se uma aeronave tem necessidade de manutenção, um voo especial é criado com origem e destino na base de manutenção escolhida e com a sua duração exatamente igual ao tempo de manutenção (Pontes, Lucena, & Cabral, 2002).

Vale ressaltar ainda que na resolução do PCTA deve-se levar em consideração as particularidades especificas de cada companhia aérea como o número de aviões disponíveis na frota, o atraso máximo permitido nos voos, a quantidade máxima de voos que podem sofrer atraso, o número máximo de voos que podem ser cancelados, o número máximo de voos de reposicionamento que podem ser criados entre outros.

As restrições que envolvem o PCTA induzem a formação de uma rede de possíveis conexões. Nessa rede os nós representam os voos e os arcos representam as conexões possíveis entre esses voos. Dessa forma, o problema pode ser formulado como um problema de minimização de fluxos em uma rede.

Dado a possibilidade de mudanças no tempo de partida sugerido dos voos e também a permissão para criar voos de reposicionamento, uma grande quantidade de soluções podem ser geradas. A ligação dos voos pode ocorrer de 6 formas distintas aqui denominado tipos de arcos. Os arcos do tipo 1 permitem a ligação de voos sem a utilização de atrasos e/ou reposicionamento. Os arcos do tipo 2 utilizam atrasos mas não o reposicionamento. Os arcos do tipo 3 permitem o sequenciamento com a utilização de um voo de reposicionamento mas sem inserir atraso em nenhum dos voos envolvidos.

Os arcos do tipo 4 utilizam-se de atrasos e de um voo de reposicionamento para fazer a ligação entre dois voos. Os arcos do tipo 5 e 6 são usados no modelo, que é baseado no fluxo em grafo, para representar respectivamente o nó origem(source) e o destino(sink).

A seguir é feito um maior detalhamento desses arcos: •

Conexão natural (Arco do tipo 1) - Os arcos desse tipo conectam dois voos respeitando o tempo de partida sugerido e restrição geográfica. Eles são associados com as ligações que não requerem mudanças no tempo de partida e

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nem precisam de voos de reposicionamento. O arco do tipo 1 não apresenta custo para ser adicionado a solução.

•

Mudança no tempo (Arco do tipo 2) - Apesar de ter os voos incidentes no mesmo aeroporto, os arcos desse tipo não permitem a ligação de forma direta pois o tempo de solo disponível não é suficiente para permitir a ligação. No entanto, a escolha desse tipo de arco implica em uma mudança no tempo de partida sugerido para quaisquer um dos voos envolvidos. O custo de um arco desse tipo é igual a soma dos valores absolutos dos atrasos (em minutos) dos horários de partida envolvidos.

•

Voos de reposicionamento (Arco do tipo 3) - Esses arcos representam conexões entre dois voos em que a origem arte de um aeroporto diferente do local de partida do voo de destino, no entanto, existe tempo suficiente para um voo de reposicionamento, entre os dois locais, sem violar as restrições de tempo de solo.

Os custos de um arco do tipo 3 é igual a duração do voo de reposicionamento, incluindo o seu tempo de solo.

•

Voos de reposicionamento mais mudança de tempo (Arco do tipo 4) - Esses arcos representam conexões que precisam de um voo de reposicionamento mais mudança no tempo de partida sugerido. O arco do tipo 4 tem custo igual tempo do voo de reposicionamento, incluindo o tempo de solo, mais a soma dos atrasos dos horários de partida envolvidos em valor absoluto.

•

Arcos do nó fonte ou source (Arco do tipo 5) - Esses, arcos são criados para identificar o inicio de um trilho e é com ele também que se sabe a quantidade de trilhos necessários para resolver o problema. Cada arco do tipo 5 tem o custo igual a 1000.

•

Arcos do nó final ou sink (Arco do tipo 6) - Esses arcos tem como destino o nó fictício que é usado para finalizar um trilho no modelo. Os arcos do tipo 6 não tem custo.

Abaixo na Figura 1 temos dois exemplos de montagem de trilhos feitas a partir de um conjunto fictícios de voos. Cada caixinha laranja e azul representa um voo, onde a parte laranja representa o tempo de solo que cada voo deve obedecer e a azul seria o tempo de voo da cidade de origem para a cidade de destino. As letras A, B, C, D, E representam as cidades e a linha pontilhada indica o tempo de inicio e de termino de cada voo.

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Figura 1 : Exemplo da construção de trilhos de aeronaves

A parte 1 da Figura 1 representa os voos da companhia que ainda não foram cobertos por nenhuma aeronave e nas partes 2 e 3 são demonstrado duas formas de organizar esses voos em trilhos.

Na parte 2 temos a melhor forma possível de se organizar os voos da parte 1 utilizando apenas os arcos do tipo 1, ou seja sem a utilização de atrasos ou de voos de reposicionamento. Dessa forma se consegue uma formação com 4 trilhos.

Na parte 3 temos a melhor forma de organizar os voos utilizando todos os arcos e um atraso máximo equivalente a um tempo de solo. Dessa forma se consegue uma formação com apenas 2 trilhos.

Pode-se verificar que a utilização de diferentes tipos de arcos pode proporcionar uma melhora significativa no número de trilhos. Porém essa abordagem faz com que o número de soluções possíveis tenha uma cardinalidade muito superior a utilização de arcos apenas do tipo 1 que por si só já gera uma quantidade de soluções bem elevada, por isso os arcos devem ser utilizados de forma controlada.

3. MODELAGEM MATEMÁTICA A ideia utilizada nessa formulação é que não há necessidade de modelar os 4 tipos de arcos para cada voo. Para dois voos quaisquer existem apenas 2 tipos de arcos que podem vir ocorrer como ilustrado na Figura 2.

Figura 2 – Arcos necessários para a ligação de voos

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Em a) os voos respeitam a restrição geogråfica, dessa forma apenas os arcos de tipo 1 e 2 precisam ser modelados uma vez que não teria sentido fazer um voo de reposicionamento nessa situação. Em b) os aeroportos em questão são diferentes, sendo necessårio apenas a modelagem dos arcos do tipo 3 e 4, perceba que não teria outra saída se não efetuar um voo de reposicionamento.

Representando por D=(V,A) um grafo representando uma instância do PCTA, onde o conjunto de vĂŠrtice V = {vi : i â&#x2C6;&#x2C6; I } de D ĂŠ indexado por I = {1,2,..., n + 1, n + 2} onde v n +1 e vn+ 2 , identificam, respectivamente, os nĂłs fonte e destino. E os nĂłs restantes referem-se ao conjunto de arcos originais, com n elementos. Seja os custos {cij : (i, j ) â&#x2C6;&#x2C6; A} introduzidos acima, estando associados com cada arco da instância.

Seja {xij : (i, j ) â&#x2C6;&#x2C6; A} um conjunto binĂĄrio 0-1 de variĂĄveis usada para controlar a inclusĂŁo ( xij = 1) ou a exclusĂŁo ( xij = 0) de um arco (possĂ­vel conexĂŁo) entre vĂŠrtices (voos) vi e v j . O conjunto đ??ź identifica o conjunto de nĂłs excluindo o nĂł fonte đ?&#x2018;Ł!!! e o nĂł de destino đ?&#x2018;Ł!!! . VariĂĄveis reais δ i e Î&#x2DC; i , i â&#x2C6;&#x2C6; I sĂŁo usados para representar, respectivamente, o desvio do tempo de partida sugerido e a norma desse desvio para vi .

Essas variĂĄveis devem no entanto obedecer â&#x2C6;&#x2019; Îł i â&#x2030;¤ δ i â&#x2030;¤ Îł i e 0 â&#x2030;¤ Î&#x2DC; i â&#x2030;¤ Îł i , onde Îł i ĂŠ o valor mĂĄximo de desvio permitido (em cada direção) do tempo de partida sugerido para o voo. Finalmente o tempo de partida sugerido que ĂŠ dado por {s i : i â&#x2C6;&#x2C6; I } .

A seguir temos uma formulação valida para o PCTA: đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;§đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x; Â

đ?&#x2018;Ľ!" đ?&#x2018;?!" + !â&#x2C6;&#x2C6;! !â&#x2C6;&#x2C6;!

đ?&#x153;&#x192;! !â&#x2C6;&#x2C6;!

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242

đ?&#x153;&#x192;! â&#x2030;Ľ đ?&#x203A;ż!      â&#x2C6;&#x20AC;! â&#x2C6;&#x2C6; đ??ź đ?&#x153;&#x192;! â&#x2030;Ľ â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x203A;ż!      â&#x2C6;&#x20AC;! â&#x2C6;&#x2C6; đ??ź â&#x2C6;&#x2019;đ?&#x203A;ž! â&#x2030;Ľ đ?&#x203A;ż! â&#x2030;Ľ đ?&#x203A;ž!     â&#x2C6;&#x20AC;! â&#x2C6;&#x2C6; đ??ź 0 â&#x2030;Ľ đ?&#x153;&#x192;! â&#x2030;Ľ đ?&#x203A;ž!     â&#x2C6;&#x20AC;! â&#x2C6;&#x2C6; đ??ź Pode-se perceber que o modelo matemĂĄtico nĂŁo faz menção ao tempo de solo (g), isso ocorre porque esse tempo ĂŠ incorporado ao voo como demonstrado na Figura 3, ou seja o tempo de partida sugerido s passa a ter o valor s - g e a duração t do voo passa a ter o valor t + g.

Uma vantagem de usar essa abordagem que integra o tempo de solo ao voo Ê que a quantidade de restriçþes Ê reduzida.

Figura 3 - Simplificação de um voo removendo a restrição de tempo de solo

AlĂŠm disso o conjunto A contĂŠm apenas um tipo de arco, o arco do tipo 1 se os voos satisfazem a restrição geogrĂĄfica e o arco do tipo 3 caso nĂŁo satisfaçam. Os arcos do tipo 2 e 4 sĂŁo modelados a partir da variĂĄvel đ?&#x153;&#x192; que tem seu custo acrescentado na função objetivo. Essa estratĂŠgia permite a redução de 3 arcos para cada voo, o que deixa o modelo mais leve.

O calculo dos custos sĂŁo feitos atravĂŠs de um prĂŠ-processamento, onde os arcos viĂĄveis recebem os valores referentes ao seu tipo. Por exemplo, no caso de um arco originĂĄrio do nĂł source, arco do tipo 6, um custo 1000 ĂŠ atribuĂ­do. No caso de arcos que deverĂŁo ser evitados um custo elevado ĂŠ atribuĂ­do esse custo ĂŠ representado por INF. 4. MĂ&#x2030;TODO PROPOSTO O mĂŠtodo proposto se utiliza do GRASP (FEO & RESENDE, 1995), do ILS e da abordagem exata atravĂŠs da programação linear inteira, ela visa tirar proveito das vantagens de cada uma dessas tĂŠcnicas.

O Greedy Randomized Adaptive Search Procedure â&#x20AC;&#x201C; GRASP foi utilizado como framework, porĂŠm a fase de busca local foi adaptada para executar em conjunto com o Iterated Local Search - ILS que por sua vez teve a parte de perturbação modificada para funcionar com o modelo matemĂĄtico desenvolvido atravĂŠs de um solver. O uso dessas tĂŠcnicas proporcionou um alto grau de convergĂŞncia.

Quando a instância trabalhada apresenta mais de um dia então a aplicação do mÊtodo ocorre em duas fases. Primeiro ele Ê aplicado em cada dia individualmente e posteriormente Ê feita a ligação dos trilhos que pertencem em dias diferentes pela aplicação do mÊtodo nesses trilhos, ou seja, cada trilho gerado na primeira fase se

243

comporta como um voo na segunda. Para fazer a ligação entre trilhos não se utiliza de atrasos, porÊm, o uso voos de reposicionamento Ê permitido.

4.1. Fase de Construção A construção da solução Ê feita elemento a elemento utilizando o GRASP. A primeira coisa a se fazer Ê ordenar o conjunto de voos a partir do seu tempo de partida sugerido.

O algoritmo sĂł termina quando todos os voos forem alocados em algum trilho.

Foram estudados duas formas de fazer a montagem da solução, uma seria a montagem trilho a trilho, onde um novo trilho só poderia ser criado quando o anterior jå estivesse saturado. A outra forma Ê a montagem de trilhos de forma paralela, que, a priori, provocaria uma melhor distribuição dos voos. Na pråtica a primeira abordagem Ê adotada, pois, nas instâncias disponíveis ela sempre apresentou soluçþes de melhores qualidades.

4.1.1. Formação dos trilhos de forma sequencial A abordagem utilizada para a escolha do primeiro voo inicia com a criação de uma lista de candidatos iniciais (LCI) que Ê formada pelos 5 voos com os menores horårios de partida sugerido e que ainda não foram alocados em nenhum outro trilho. A escolha do voo inicial Ê feita de forma aleatória entre os elementos da LCI. 4.1.2. Escolha dos voos de um trilho O primeiro passo na escolha dos voos consecutivos de um trilho Ê a definição do tipo de arco que irå ser utilizado. Essa escolha Ê feita tendo como base as probabilidades 0.79, 0.16, 0.04, 0.01 quer representam respectivamente os arcos do tipo 1 a 4, os arcos do tipo 5 e 6 são utilizados apenas no modelo matemåtico. Esses valores foram obtidos a partir da porcentagem dos tipos de arcos presentes em uma solução ótima de um problema real.

De posse do tipo de arco, Ê feita então a formação da lista de candidatos. Essa lista Ê ordenada primariamente de acordo com o custo associado e secundariamente horårio de partida sugerido. No caso da lista de candidatos não possuir nenhum voo, então outro tipo de arco Ê sorteado, atÊ que não seja possível acrescentar nenhum voo ao trilho.

Quando isso ocorre a construção desse trilho Ê finalizada.

Caso seja possĂ­vel a obtenção de uma lista de candidatos entĂŁo ela ĂŠ reduzida tendo como parâmetro o grau de aleatoriedade do GRASP (đ?&#x203A;ź). Como estĂĄ lista se encontra ordenada, entĂŁo, o elemento de menor impacto đ?&#x2018;Ł!"#$% na solução ĂŠ o primeiro e o de maior impacto đ?&#x2018;Ł!"#$% ĂŠ o Ăşltimo. Dessa forma o elemento escolhido poderĂĄ ter o seu valor de impacto na solução de atĂŠ đ?&#x2018;Ł!"#$% +  đ?&#x203A;ź â&#x2C6;&#x2014; (đ?&#x2018;Ł!"#$% + đ?&#x2018;Ł!"#$% ). O valor de đ?&#x203A;ź apresentou bons resultados com o valor de 0.5.

4.2. Fase de Busca Local A fase de busca local recebe uma solução e tem como objetivo melhora-la. No mÊtodo proposto essa fase foi substituída pelo ILS. Ou seja primeiro são aplicados as estruturas de vizinhança, visando obter o valor ótimo local da solução. Depois Ê feita uma perturbação que diversifica melhorando o valor da função objetivo. Quando nenhuma das duas estratÊgias consegue melhorar a solução então a busca local encerra e uma nova iteração do GRASP pode ser iniciada.

244

O esquema final que foi utilizado na busca local é sintetizado na Figura 4.

Figura 4 : Fluxograma do procedimento de busca local

4.2.1. Estruturas de Vizinhança Foram definidas 3 estruturas de vizinhança, o Swap-X e o Cross-Over, que tem o objetivo de remover modificações nos horários de partida sugeridos dos voos, e a Compactação, que promove a redução do número de trilhos. Abaixo essa estruturas são explicadas.

•

• •

Swap X - Esse operador efetua a troca de X voos de um trilho por um conjunto de voos de outro trilho. No método proposto apenas os movimentos do tipo Swap-1 e Swap-2 são utilizados.

Cross-Over - Esse operador efetuar a troca entre dois segmentos de trilhos com a finalidade de gerar novos trilhos com menos modificações no horário de partida.

A compactação é a única estrutura de vizinhança utilizada que é capaz de reduzir a quantidade de trilhos da solução final. Isso ocorre pois ela consegue, inserir um trilho em outro de forma direta ou com a utilização de um voo de reposicionamento.

4.3. Perturbação utilizando o método exato A perturbação normalmente é utilizada quando as estruturas de vizinhança não conseguem melhorar a solução. Quando isso ocorre pode-se dizer que a solução corrente é a ótima local com relação a vizinhança definida.

Para tentar encontrar outros mínimos locais aplica-se uma modificação na estrutura da solução, mesmo que isso provoque uma piora na sua qualidade, e depois procura-se melhora-la aplicando novamente uma busca local.

O método de perturbação utilizado aqui difere do que normalmente é aplicado pois a solução, apesar de ter sua estrutura modificada, ainda consegue melhorar em relação a sua qualidade.

245

A sua utilização ocorre com a seleção de um conjunto de trilhos, que juntos definem um subproblema, e a posterior aplicação de um mÊtodo exato no conjunto de voos que os formam. O mÊtodo exato irå retornar a configuração ótima desses voos, que serão agrupados novamente a solução antiga. A seleção dos trilhos Ê feita com base no seu grau de compactação. O grau de compactação Ê definido como sendo a porcentagem de utilização efetiva de um trilho com relação ao tempo de partida do primeiro voo e o tempo de chegada do ultimo voo da instância. O cålculo do grau de compactação não leva em consideração os voos de reposicionamento, pois eles não são passados para o modelo.

Os trilhos sĂŁo adicionados a solução atĂŠ o limite de 80 voos, pois a implementação do solver que foi utilizada consegue resolver um problema desse porte de forma â&#x20AC;&#x153;imediataâ&#x20AC;&#x153;.

Foram estudadas 3 formas de adicionar os trilhos ao solver: â&#x20AC;˘ â&#x20AC;˘ â&#x20AC;˘

Adição dos trilhos com maior grau de compactação Adição dos trilhos com menor grau de compactação Alternar entre a adição de um trilho com maior grau de compactação e outro com o menor grau de compactação.

Foi feita a utilização da segunda abordagem pois ela apresentou melhores resultados.

5. RESULTADOS PRELIMINARES E DISCUSSĂ&#x2022;ES Todos os algoritmos descritos foram desenvolvidas na linguagem C++ usando a biblioteca CPLEX 12 para implementar o mecanismo de programação inteira. Todos os experimentos computacionais foram feitos em um notebook com a seguinte especificação: Pentium T4500 2.3 Ghz com 2 GB de RAM e rodando o sistema operacional sistema operacional Linux Ubuntu 11.04.

Foram efetuadas 10 iteraçþes do GRASP usando um đ?&#x203A;ź de 0.5 e a busca local finalizava quando nĂŁo conseguia melhorar o resultado. Para demonstrar a eficiĂŞncia dos resultados foram realizadas comparaçþes com o resultado Ăłtimo obtido com um procedimento de programação inteira implementando o modelo descrito no capĂ­tulo 3. A coluna s indica o valor Ăłtimo. O mĂŠtodo hĂ­brido foi executado 20 vezes e apenas a mĂŠdia dos valores obtidos foram levados em consideração. A coluna đ?&#x2018; â&#x2C6;&#x2014; indica a mĂŠdia dos valores obtidos com a execução do algoritmo, a coluna tempo indica a mĂŠdia da duração das execuçþes em segundos. A coluna final indicada por GAP indica a diferença percentual das soluçþes e ĂŠ calculado como segue: đ??şđ??´đ?&#x2018;&#x192; = (đ?&#x2018; â&#x2C6;&#x2014; â&#x2C6;&#x2019; đ?&#x2018; )/đ?&#x2018; Para os testes foram utilizados duas instâncias diĂĄrias, uma da Rio-Sul (107 voos) e outra da TAM (241 voos). Com a finalidade de permitir estimar o tempo computacional necessĂĄrio para resolver instâncias maiores foi proposto a extensĂŁo da frequĂŞncia dos voos dessas instâncias para uma semana. Para simplificar foram adotados o tempo de solo de 20 minutos para todos os aeroportos, tendo em vista que a maioria deles opera em mĂŠdia com esse tempo.

246

A parametrização das execuções foram feitas levando em consideração dois cenários. O cenário 1 faz o sequenciamento dos voos sem a utilização de nenhum atraso, essa representação é comum nas companhias que não aceitam a modificação do planejamento inicial. O cenário 2 se utiliza de atrasos permitindo assim uma maior liberdade na hora da montagem dos trilhos. Os parâmetros utilizados são detalhados na Tabela 1.

Tabela 1 : Parametrização dos cenários Cenário 1 Atraso máximo Prob. Arc. Tipo 1 Prob. Arc. Tipo 2 Prob. Arc. Tipo 3 Prob. Arc. Tipo 4

Cenário 2 0 0.92 0 0.08 0

10 0.69 0.16 0.04 0.01

Tabela 2 : Resultados do cenário 1 Instância Rio Sul TAM Rio Sul Estendida TAM Estendida

Solver (t) 17.138 (17) 35.334 (34) 18.392 (17) -

Tempo Solver 4s 26s 6h 43m12s 24h

Resultado (t) 17.138 (17) 35.334 (34) 18.392 (17) 49.857 (35)

Tempo

GAP

7s 36s 1m 04s 2m 34s

0 0 0 -

Tabela 3 : Resultados do cenário 2 Instância Rio Sul TAM Rio Sul Estendida TAM Estendida

Solver (t) 16.158 (16) 35.015 (34) 17.433 (16) -

Tempo Solver 4s 27s 9h 10m 01s 24h

Resultado (t) 16.158 (16) 35.015 (34) 17.532 (16) 48.803 (35)

Tempo 7s 36s 1m 05s 2m 39s

GAP 0 0 0.0057 -

Para as instâncias que foram trabalhadas a utilização do método híbrido permitiu alcançar o resultado ótimo em quase todos os casos, com exceção da Rio Sul Estendida que ficou a 0.57% do resultado ótimo. O solver não foi capaz de obter o resultado da instância TAM Estendida mesmo após ser executado 24 horas seguidas enquanto o modelo híbrido conseguiu resultados em 2 minutos e 39 segundos.

Concluímos que para instâncias de pequeno porte a utilização apenas do solver é suficiente porém para os cenários reais das grandes companhias aéreas é necessário o auxilio das técnicas de otimização.

Nos apêndices A e B são descritas as instâncias que foram trabalhadas. O apêndice C mostra, para fins ilustrativos, a interface de um sistema que foi desenvolvido para prover o suporte a tomada de decisão e permitir uma avaliação visual dos resultados obtidos.

247

AGRADECIMENTOS Agradecimentos especiais a CAPES que financia essa pesquisa.

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Pimentel, A. G. (2005). Uma abordagem heurística para a solução de problemas de recobrimento de conjuntos de grande porte, com aplicação à alocação de tripulações para companhias aéreas.

Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Pontes, R., Lucena, A., & Cabral, L. (2002). Exact and Heuristic Techniques for Solving the Aircraft Rotation Problem. Universidade Federal do Rio de Janeiro.

248

APÊNDICE A – MALHA DE VOOS DA RIO SUL

APÊNDICE B – MALHA DE VOOS DA TAM

249

250

APÊNDICE C – INTERFACE DO SISTEMA

251

Visualização da Densidade do Tráfego Aéreo em uma Área Terminal Utilizando um Método de Estimação Não-Paramétrico por Núcleo Estimador Multivariado Ronald Annoni Junior Carlos Henrique Quartucci Forster Instituto Tecnológico de Aeronáutica RESUMO Dentre as diversas técnicas de análise disponíveis para serem aplicadas a um conjunto de dados, a visualização gráfica é uma das mais importantes para a exploração das informações e pode ser mais precisa e reveladora do que cálculos estatísticos convencionais. Este trabalho apresenta uma proposta para visualização da densidade do tráfego aéreo na área de controle terminal de São Paulo (TMA-SP) utilizando um método de estimação de densidade não-paramétrico por núcleo estimador multivariado que permite a construção de mapas de densidades de tráfego a partir de qualquer consulta realizada em um banco de dados de trajetórias de aeronaves previamente implementado. Os resultados produzidos podem ser visualizados interativamente no aplicativo Google Earth e são instrumentos fundamentais para a compreensão dos números representados por essas imagens.

ABSTRACT Among the various analytical techniques available to apply to a data set, graphical visualization is one of the most important for information exploration and may be more accurate and revealing than conventional statistical calculations. This paper presents a proposal for the visualization of the air traffic density in the São Paulo Terminal Maneuvering Area (TMA-SP) by using a non-parametric multivariate kernel density estimator for the construction of traffic density maps from any query on the database of aircraft trajectories previously implemented. The results produced can be viewed interactively in Google Earth and are key tools for understanding the numbers represented by these images.

1. INTRODUÇÃO A visualização gráfica é um instrumento extremamente eficaz para revelar as propriedades de um conjunto de dados que seriam muito mais difíceis de perceber apenas pela análise crua dos números. Ela pode ser até mesmo mais precisa e reveladora do que cálculos estatísticos convencionais (TUFTE, 2007). Um exemplo que enfatiza a importância da visualização é dado por Anscombe (1973) e o seu “quarteto” de dados. Na Figura 1, que ilustra este exemplo, pode-se observar que apesar dos quatro conjuntos de dados possuírem propriedades estatísticas idênticas, eles representam relações diversas e estão sujeitos a efeitos espúrios de dados discrepantes (outliers) que não aparecem claramente nos números mas ficam evidentes na análise gráfica.

O grande desafio na elaboração de gráficos estatísticos é representar um mundo complexo, dinâmico e multidimensional em um espaço bidimensional por meio de uma combinação de pontos, linhas, símbolos, texturas e cores. Dentre as ferramentas mais simples e eficientes para a apresentação de dados encontram-se o histograma e o gráfico de dispersão. Estas ferramentas gráficas, entretanto, podem resultar em apresentações confusas e sobrecarregadas quando o conjunto de dados é muito grande e multidimensional. Como atesta Tufte (1990), a confusão e a poluição visual de gráficos não são atributos dos dados mas sim uma falha do projeto visual, portanto é preciso buscar alternativas para revelar os detalhes e a complexidade sem atribuir aos dados a culpa pelo excesso de complicação.

Uma das soluções que tem se mostrado útil para esses casos é a visualização baseada em estimação de densidade (WILLEMS, 2009). Se assumirmos que a distribuição dos dados se conforma a uma determinada função densidade de probabilidade, a utilização de um método de estimação de densidade por núcleo estimador permite estimar esta função a partir das

252

amostras. O resultado é uma função que representa a distribuição dos dados em termos de sua densidade no espaço de dados. Uma das vantagens desta abordagem é a não imposição de um modelo de distribuição específico para os dados. Ao contrário, o modelo é estimado a partir dos próprios dados.

Neste trabalho é apresentada uma proposta de utilização de um método não-paramétrico de estimação da função de densidade por núcleo estimador multivariado para a visualização da distribuição do tráfego aéreo sobre regiões dentro da área de controle terminal de São Paulo (TMA-SP), a partir de consultas ao banco de dados de trajetórias de aeronaves implementado por Annoni e Forster (2011).

Figura 1: Quarteto de Anscombe

253

2. REVISÃO DA LITERATURA 2.1. Método de Estimação da Função de Densidade por Núcleo Estimador Dadas X 1 , X 2 ,… , X n observações univariadas independentes e identicamente distribuídas (iid) com distribuição p, o estimador da função de densidade por núcleo estimador ou KDE (Kernel Density Estimator) de p (x ), x ∈ℝ é dado por (IZENMAN, 2008): n x− X i 1 p̂ h (x )= ∑ K nh i =0 h

(

)

, x ∈ℝ , h>0,

onde K é uma função de núcleo e h é uma “largura de janela” ou “largura de banda” que determina a suavidade da estimação de densidade. A determinação do valor de h é um problema estatístico importante. Valores muito pequenos de h fazem com que a estimação fique “subsuavizada”, muito dependente dos dados da amostra. Já valores muito grandes de h produzem um resultado oposto, excessivamente suavizado e possivelmente escondendo detalhes que deveriam aparecer. A Figura 2 ilustra esse problema para uma amostra aleatória de 100 pontos de uma distribuição normal. A curva cinza representa a densidade real, a vermelha o KDE para h=0,05, a verde o KDE para h=2 e a preta o KDE para h=0,337.

Figura 2: KDE para diversos valores de h (© User:Drleft / Wikimedia Commons / CC-BY-SA-3.0)

Para o caso multivariado do KDE pode-se utilizar a versão dada por Scott (1992). Dados X1 , X 2 ,… , X n vetores de dimensão r, o estimador da função de densidade por núcleo estimador multivariado de p é dado por: n

p̂H (x)=

1 ∑ K (H−1 (x−Xi )) , x ∈ℝ r n∣H∣ i=1

254

onde H é uma matriz não singular r ×r que generaliza a largura de banda e K é uma função densidade de probabilidade multivariada em ℝr que satisfaz: K (x)≥0 ,

∫ K (x ) d x=1 ℝ

r

Se utilizarmos um núcleo Gaussiano temos: K (x)=

1 e−x r/2 (2 π)

τ

x/ 2

, x∈ℝr

Nesta situação pode-se escrever a função de núcleo multivariada como um produto de funções de núcleo univariadas: r

K (x)=∏ K (x j ) j=1

Se tomarmos a matriz H como sendo a matriz diagonal H=diag {h 1,n ,… , hr , n }=h A onde A=diag {h1,n /h ,… , hr , n /h} e utilizarmos o produto de funções de núcleo, a função KDE multivariada fica: n

p̂H ( x)=

1 r∑ nh i=1

τ

{ ( r

∏K j =1

x j − X ij h j ,n

)}

, x ∈ℝr

τ

onde x=(x 1 , … , x r) , X i=(X i1 ,… , X ir ) e h=( h1, n …h r , n )1/ r é a média geométrica das larguras de banda. Scott (1992) recomenda a utilização de h j , n=σ j n−1 /(r+4 ) obtido por meio da minimização do erro quadrático médio integrado assintótico (AMISE – asymptotic mean integrated square error) em relação a h.

Neste trabalho iremos estimar a densidade do tráfego a partir das informações das posições x e y das detecções fornecidos pelo controle radar. O problema, portanto, fica reduzido ao caso bivariado (r=2) com x=(x , y ) , x ∈ℝ e y ∈ℝ , e com h j , n idênticos, assim:

{

x

2

1 −2 K (x)= e √2 π p̂H ( x)=

}{

y

2

}

1

1 −2 1 −2( x +y ) e e = e 2π √2 π 2

2

1 n − [( x−x ) +( y− y ) ] 1 2h e 2∑ 2 π h i=1 2

i

2

i

2

3. METODOLOGIA A visualização da distribuição do tráfego sobre determinada área consiste de uma apresentação, no plano, de um padrão de cores que associe cada cor a uma faixa de concentração de tráfego. A ideia básica deste processo é de subdividir a área de estudo em pequenas subáreas e contar o número de detecções de radar contidas em cada uma destas subáreas. Desta maneira bastante simples, o resultado equivaleria a um histograma em duas dimensões, conforme ilustra o exemplo da Figura 3, com dados fictícios. A desvantagem da

255

utilização desta abordagem de histograma é a variação dos resultados de acordo com a escolha da origem das subdivisões para um mesmo tamanho de célula. A diferença pode ser vista comparando-se os resultados da esquerda e da direita da Figura 3.

Figura 3: Comparação de Histogramas 2D (© User:Drleft / Wikimedia Commons / CC-BY-SA-3.0)

Para se evitar este problema da alocação da origem das subdivisões, elimina-se a grade e aplica-se um núcleo estimador a cada ponto, sendo que a densidade é a resultante da soma dos núcleos conforme ilustrado na Figura 4.

Figura 4: Construção do Mapa de Densidades pelo Método do Núcleo Estimador (© User:Drleft / Wikimedia Commons / CC-BY-SA-3.0)

Para elaborarmos o nosso mapa de densidades de tráfego foi desenvolvido um aplicativo em Java que executa uma consulta em SQL (Structured Query Language) no banco de dados de trajetórias de aeronaves e retorna um conjunto de pontos de detecções de radar. O banco de dados possui o diagrama entidade-relacionamento apresentado na Figura 5.

256

Figura 5: Diagrama Entidade-Relacionamento do Banco de Dados de Trajetórias de Aeronaves (Annoni e Forster, 2011)

Um exemplo de código SQL executado no banco de dados é demonstrado a seguir: SELECT xpos,ypos FROM sintese WHERE idarquivo=(?) AND ssr3 IS NOT NULL AND ssr3 NOT LIKE '%00' AND ssr3 LIKE '01%' AND ssr3 NOT IN ('7777') AND xpos>=-19.62 AND xpos<=36.15 AND ypos>=-22.65 AND ypos<=37.72

Este exemplo de código retorna as coordenadas x e y das detecções, em milhas náuticas, em relação ao radar de Congonhas, entre 23º e 24º sul e entre 46º e 47º oeste, excluindo as aeronaves utilizando código transponder não discreto (final '00') e começando com '01' (ou seja, exclui a maioria dos helicópteros). O aplicativo em Java desenvolvido aplica então a cada ponto retornado por esta consulta uma função de núcleo Gaussiana, acumulando os valores em uma matriz que irá, ao final, gerar uma imagem com um padrão de cores indicativas dos valores de densidade que poderá ser visualizado de forma interativa no aplicativo Google Earth.

257

4. RESULTADOS A consulta realizada com o código SQL apresentado na seção anterior, para um único dia, retorna 327.659 pontos de detecções de radar. Estes pontos estão demonstrados na Figura 6, no formato de gráfico de dispersão. Apesar desta ser uma visualização interessante para trajetórias individuais, a superposição das linhas não permite inferir com clareza onde estão as áreas com maior densidade de tráfego.

Figura 6: Detecções de radar (um dia de tráfego na TMA-SP, sem helicópteros)

Conforme a metodologia apresentada na seção anterior, o mapa de densidades de tráfego aéreo elaborado a partir desse mesmo conjunto de pontos de detecção pode ser visualizado na Figura 7. As áreas correspondentes a uma faixa de cores entre, por exemplo, 800 e 1.000, significam que elas contem uma densidade de tráfego entre 800 e 1.000 detecções por milha quadrada nessas áreas para o período consultado, neste caso 24 horas. Como era de se esperar há uma maior densidade sobre os aeroportos de Congonhas e de Guarulhos, com valores próximos de 1.400 o que equivale aproximadamente a 1 detecção de radar por milha quadrada por minuto nessas áreas.

A Figura 8 mostra uma nova consulta ao banco de dados que retorna as 146.774 detecções que foram excluídas da primeira consulta, ou seja, esta nova consulta retorna principalmente tráfego referente a helicópteros para a mesma área e mesmo período. Nota-se uma configuração bem diferente da anterior. Na Figura 9, o mapa de densidades construído a partir destes pontos mostra as áreas da cidade de São Paulo com maior concentração de voos de helicópteros nesse dia.

258

Figura 7: Mapa de Densidade de Tráfego Aéreo na TMA-SP (escala em nº de detecções por milha quadrada por 24 horas)

Figura 8: Detecções de radar (maioria helicópteros)

259

Figura 9: Densidade de Tráfego de Helicópteros sobre São Paulo (escala em nº de detecções por milha quadrada por 24 horas)

A facilidade de consulta proporcionada pelo uso de um sistema gerenciador de banco de dados associada à clareza e ao poder de informação dos gráficos de densidades permitem produzir rapidamente visualizações para estudo de diversos cenários como, por exemplo: •

na Figura 10 está demonstrada uma sequência de quatro dias onde se percebe uma redução do volume de tráfego no final de semana, principalmente no domingo;

•

a Figura 11 mostra claramente que quase todo o tráfego aéreo nesta área ocorre abaixo de 10 mil pés (FL100);

•

na Figura 12 é feita uma comparação das densidades de tráfego em dois períodos do dia, entre 6h00 e 23h00, e entre 23h00 e 06h00.

Em todos estes exemplos a escala de densidades é idêntica para facilitar a comparação e os valores estão expressos em número de detecções de radar por milha náutica quadrada por hora nr de detecções . Neles pode-se identificar facilmente as áreas com maior densidade de (NM )2 h tráfego e os seus valores correspondentes. Áreas com altas densidades podem ser indicativas de uma maior probabilidade de conflito de tráfego e de uma maior incidência de problemas relacionados a ruído aeronáutico, por exemplo.

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}

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Figura 10: Sequência demonstrando uma redução do tráfego no final de semana (escala em nº de detecções por milha quadrada por hora)

Figura 11: Comparação do tráfego abaixo e acima do FL 100 (escala em nº de detecções por milha quadrada por hora)

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Figura 12: Comparação do tráfego em períodos distintos do dia (escala em nº de detecções por milha quadrada por hora) 5. CONCLUSÕES Neste trabalho foi apresentada uma proposta para visualização da densidade do tráfego aéreo em uma área terminal utilizando um método de estimação de densidade não-paramétrico por núcleo estimador multivariado, aproveitando-se da facilidade de consulta aos dados de trajetórias de aeronaves proporcionada pela criação de um repositório com as informações das detecções de radares.

Devido à grande quantidade de detecções retornadas por essas consultas, a mera plotagem dos pontos em um gráfico de dispersão acaba produzindo um resultado sobrecarregado que dificulta a distinção das áreas com maior volume de tráfego.

O gráfico baseado em estimação da densidade resolve este problema, assegurando um resultado estatístico coerente com os dados amostrados e visualmente claro. Além disso, a visualização dos dados de forma gráfica e interativa, com a possibilidade de se gerar diversas consultas complexas em sequência, rapidamente, permite a comparação de diversos cenários reais.

Assim espera-se poder contribuir com mais uma ferramenta de suporte às pesquisas na área de tráfego aéreo, para um maior embasamento das teorias desenvolvidas e com a possibilidade de formulação de novas hipóteses de trabalho e de novas soluções.

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