Previsão da densidade do tráfego aéreo nas zonas terminais do voo

• Author(s): Coelho, Nelson Manuel Antunes
• Date: 2012
• Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.6/2022
• Origin: uBibliorum
• Subject(s): Densidade de ocupação; Espaço aéreo
• Document Type: Master thesis
• Language: Portuguese
• Advisor(s): Bousson, Kouamana
• Contributor(s): uBibliorum

Description

O congestionamento do tráfego aéreo em zonas terminais do voo é um problema com impactos económicos e ao nível da segurança aérea nessas áreas. Esta dissertação pretende modelar e simular, numa primeira fase, o fluxo de tráfego aéreo para prever a duração do voo através de estimativas feitas ao longo do mesmo. Os dados de voo utilizados na criação das estimativas foram recolhidos do site www.localizatodo.com e, com recurso a um programa em MatLab, conseguiram separar-se, numa forma matricial, os dados importantes para a previsão da duração do voo, sendo estes: o instante de tempo, a latitude, a longitude, a altitude, a velocidade instantânea e o rumo da aeronave. Para estas estimativas foram calculados os dados relativos às posições dos waypoints1, por onde a aeronave tinha ainda que passar até chegar ao seu destino. Nesta análise a velocidade média foi calculada determinando a distância percorrida aproximadamente nos últimos dez minutos até ao instante atual do voo, sendo depois essa distância dividida pelo tempo que demorou a percorrê-la. Com base nessa velocidade média, tendo uma noção da distância loxodrómica que falta percorrer e a já percorrida, pode estimar-se o tempo total do voo com recurso à função sigmoide. Numa segunda fase desta dissertação pretendeu-se prever a densidade de tráfego numa zona de voo terminal (TMA2). Esta previsão foi conseguida através de estimativas dos tempos de voo de uma amostra de dez aeronaves que se dirigiam para uma mesma TMA e que iriam chegar até ela num intervalo de tempo aproximadamente entre os 60 e os 200 minutos. Foi possível concluir que as estimativas de duração do voo se aproximavam mais do valor real quanto mais próximo estivesse o fim do voo. Também se concluiu que as estimativas eram mais precisas se os intervalos de tempo entre os pontos do voo em que foi possível recolher dados fossem mais constantes. Mesmo utilizando dados recolhidos entre intervalos de tempo inconstantes, foi possível prever aproximadamente as densidades de aeronaves presentes em TMAs para instantes futuros.

The air traffic congestion in flight terminal areas is a problem with economic impacts and at the air safety level in those areas. This dissertation aims to model and simulate, initially, the flow of air traffic for predicting the duration of the flight through estimates made over the same. The flight data used in creating the estimates were gathered from site www.localizatodo.com and, by using a program in MatLab, we managed to separate, in a matrix form, the important data for predicting the duration of the flight. These data were: instant of time, latitude, longitude, altitude, current speed and aircraft course. In order to create these estimates, the waypoints position data were calculated, where the aircraft had yet to pass through until reaching its destination. In this analysis the average speed was calculated by determining the distance traveled in the last ten minutes, approximately, until the present moment of the flight. After that, the distance is divided by the time it took to make it. Based on this average speed, and having a notion of the loxodromic distance ahead and the one already passed, one can estimate the total flight time using the sigmoid function. In a second phase of this work, it was intended to predict aircrafts density in a Terminal Maneuvering Area (TMA3 ). This prediction was achieved by estimating the flight time of a ten aircraft sample that went to the same TMA and would get there in a time interval between approximately 60 and 200 minutes. We were able to conclude that the flight duration estimates were closer to the real value as the end of the flight was closer. It could also be concluded that the estimates were more accurate if the time intervals between the flight points, where it was possible to collect data, to be more constant. In what concerns the prediction of the TMA occupation density, we could conclude that it was a hard task to achieve, and yet it was not impossible. Even using collected data within irregular time intervals, it was possible to accurately predict the TMA density of aircrafts present in close future moments.