2º Seminário de Tese

Seminário de Tese apresentado no âmbito do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Infraestrutura Aeronáutica do Instituto Tecnológico de Aeronáutica, área Transporte Aéreo e Aeroportos. Helen Feuser Fernandes ANÁLISE DE REQUISITOS PARA OS AEROPORTOS DESTINADOS À AVIAÇÃO REGIONAL Cláudio Jorge Pinto Alves Orientador Alessandro V. M. Oliveira Coordenador de Área Campo Montenegro São José dos Campos, SP – Brasil 2014 1. RESUMO Observa-se, na última década: uma alta taxa de crescimento de demanda pelo transporte aéreo, uma estagnação na capacidade instalada nos aeroportos brasileiros e um consequente descompasso entre demanda e capacidade no setor. Uma das alternativas, dadas a dificuldade e o tempo necessário para a ampliação dos grandes aeroportos, é a utilização de aeroportos menores e que estejam ociosos. A Aviação Regional, instituída em 1975 e, praticamente abandonada na década de 90, volta a ser considerada uma alternativa para satisfazer as necessidades de ligação entre comunidades. 1.1 JUSTIFICATIVA A reentrada de aeroportos de pequeno e médio porte na rede nacional pode colaborar com o sistema aeroportuário brasileiro. A Aviação Regional se caracteriza por ser integrada por aeronaves de pequeno e médio porte que podem exigir menores requisitos de infraestrutura. Nesse cenário, o estabelecimento dos requisitos que caracterizem um aeroporto voltado à Aviação Regional ganha relevância. 1.2 OBJETIVO O objetivo é analisar um dos componentes geométricos, na área de movimentação de aeronaves nos aeroportos que se destinem ao atendimento da Aviação Regional, através de um modelo de risco e, como estudo de caso, aplicá-lo num sítio, identificando os requisitos necessários para a infraestrutura. 1.3 CONTRIBUIÇÃO Tem como contribuição, encetar uma discussão quanto aos parâmetros geométricos atualmente exigidos pelos órgãos reguladores para a infraestrutura de aeroportos regionais, à luz dos níveis de segurança a serem mantidos, mas considerando os avanços tecnológicos nas aeronaves e a movimentação existente em aeroportos regionais. 2. EXPOSIÇÃO DO TEMA Desde a antiguidade, cidades sempre se desenvolveram em torno das rotas de comércio (rios, portos, ferrovias). Com isso, houve a expectativa de melhorias em relação aos transportes. Uma alternativa relativamente nova, mas com uma expansão crescente, é o transporte aéreo, juntamente com os aeroportos. A grande vantagem do avião, em relação aos demais modos de transportes, é a flexibilidade das rotas por serem independentes das condições topográficas do terreno, em vista da inflexibilidade das estradas e das ferrovias. De acordo com Button (2010), em países geograficamente maiores, com a população esparsa, o número de aeroportos menores é superior ao número de aeroportos de grande porte, atendendo toda a população. Porém, os aeroportos não “surgem” simplesmente, eles são planejados e regulados, e operados por organizações locais, estaduais ou federais e, mais recentemente, são concessionados para entidades capitaneadas pela iniciativa privada. No Brasil, tem-se a Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC), desenvolvendo atividades antes de competência do Departamento de Aviação Civil (DAC), que faz o papel de reguladora dessa atividade. A regulação pode ser dividida em duas vertentes, uma em relação à regulação técnica, que tem como objetivo a garantia da segurança dos passageiros e usuários da Aviação Civil através de requisitos de segurança e mão de obra qualificada. A segunda vertente trata da regulação econômica, através de monitoramento e possíveis intervenções no mercado (ANAC, 2014). Os requisitos para o projeto são assegurados por regulamentações, como o RBAC 154 – Projeto de Aeródromos, que especifica toda a parte de infraestrutura de um aeródromo (resistência do pavimento, declividades das pistas, dimensões etc) até sinalizações necessárias para a navegação (ANAC, 2009). Porém, o desenvolvimento de um aeroporto em uma região não traz benefícios imediatos, é necessário atrair os serviços de companhias aéreas e que estes serviços possam ser duradouros até certo período de tempo estimado. O que não se pode supor é que o desenvolvimento de uma região irá ocorrer pelo fato isolado da implantação de uma infraestrutura aeroportuária. A existência de prédios e pistas por si só demonstra-se ineficiente se não houver uma manutenção adequada e um esforço de operar de forma eficiente (BUTTON, 2010). Pelas características geográficas do Brasil, suas grandes extensões e infraestrutura deficitária de estradas e ferrovias, deve-se destacar a aviação regional como uma alternativa para o transporte. Além do estímulo na economia e na geração de empregos e na movimentação de bens, há a interligação do país como um todo no âmbito cultural e na unidade política nacional (RIBEIRO, FRAGA, SANTOS, 2011). Diante do exposto pretende-se, neste trabalho: - Identificar um elemento dentro do aeroporto a ser objeto de estudo na área de movimentação das aeronaves; - Analisar os requisitos para sua operação; - Estudar uma metodologia que se adeque ao objeto de estudo garantindo os níveis de segurança necessários; - Desenvolver um estudo de caso; - Avaliar os resultados da proposta. 3. SEMINÁRIO ANTERIOR No seminário anterior foram apresentados alguns dados e características da aviação regional no mundo, principalmente na Europa, Estados Unidos e sudeste asiático. Estas informações podem ser encontradas, em sua maioria, em Postorino (2010). Alguns países, como Austrália, Estados Unidos, União Europeia, já tem uma definição estabelecida quanto a aeroportos regionais dentro de seus países (COLLINS, HENSHER, ZHENG, 2010; POSTORINO, 2010). Porém, a dificuldade em definir a aviação regional no Brasil, gera a possibilidade de diversas categorizações e aumenta a complexidade da pesquisa nessa área dentro do país. Foram apresentados alguns conceitos existentes na literatura quanto à movimentação de passageiros, densidade de tráfego e a utilizada pela ABETAR- Associação Brasileira de Empresas de Transporte Aéreo Regional (ABETAR, 2008), tendo essa associação sido substituída pela ABEAR (Associação Brasileira das Empresas Aéreas). Como o objetivo dessa pesquisa é estudar um dos componentes da geometria do lado ar de um aeroporto, foi apresentada uma breve introdução quanto à importância dessa infraestrutura para os passageiros e para o entorno do sítio aeroportuário. Foram, ainda, feitas comparações entre a norma brasileira RBAC 154 – Projeto de Aeródromos (ANAC, 2009) e um estudo feito pelo antigo DAC (Departamento de Aviação Civil) (DAC, 1980), sendo, ambos, documentos referentes à infraestrutura aeroportuária brasileira. O primeiro é a norma vigente para a construção de aeródromos no Brasil, utilizada para todos os portes de aeroportos, não havendo distinção, dentro da norma, de exigências devido à existência de operações internacionais ou não, ou quantidade de movimentos anuais (número de operações ou de passageiros). O segundo documento foi resultado de estudos na época para caracterizar os aeroportos regionais brasileiros e impor restrições geométricas diferenciadas a aeródromos de menor porte. Finalmente, foi citada a metodologia utilizada por Fortes (2012), que utilizou os relatórios ACRP 03 (HALL et al., 2008) e ACRP 50 (AYRES JR. et al., 2011), resultantes de um convênio entre FAA (Federal Aviation Administration) e TRB (Transportation Research Board). 4. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Como o objetivo principal dessa pesquisa é sugerir adequações aos requisitos já existentes para os aeródromos, especificamente para os aeroportos regionais, há a necessidade de observar a segurança (safety) dos componentes do lado ar. Como o RBAC 154 (ANAC, 2009) especifica os requisitos dos componentes para qualquer aeroporto, subentende-se que para um aeroporto de pequeno e médio porte talvez pudessem ser relaxados alguns requisitos sem que se comprometesse o nível de segurança. Pois esses aeródromos, normalmente, têm uma movimentação menor de aeronaves e de passageiros, além da composição da frota ser de porte menor. Ainda no RBAC 154 (ANAC, 2009), é previsto uma possível isenção para uma não conformidade (no caso, redução de medidas requeridas por norma), desde que sejam garantidas as condições operacionais dentro de níveis de segurança aceitáveis, mediante um estudo aeronáutico. Deve-se, portanto, cuidar para que as adequações sejam facilitadoras, mas que mantenham os níveis de segurança. Assim, a ideia é calcular o nível de segurança do aeroporto, correspondente às operações realizadas e analisar a possibilidade de se diminuir os requisitos existentes para que essas operações ocorram. A diminuição dos requisitos, aqui mencionada, refere-se à diminuição das dimensões exigidas do lado ar, sendo aqui escolhida a faixa de pista, como mostrada na Figura 4.1. FIGURA 4.1 – Faixa de pista. Na Tabela 4.1 são apresentadas as dimensões requeridas, para a faixa de pista, de acordo com o RBAC 154 (ANAC, 2009), essas dimensões dependem do tipo de operação, podendo ser VFR (Visual Flight Rules) ou IFR (Instrument Flight Rules) e do código da pista. TABELA 4.1 – Dimensionamento da faixa de pista. A (m) B(m) VFR Código de pista 1 2 3 60 80 150 30 60 IFR Código de pista 1,2 3,4 150 300 60 FONTE: ANAC (2009). Foram pesquisadas metodologias aplicadas à área de safety que pudessem ser aplicadas ao caso brasileiro. Um dos modelos de análise de risco encontrado foi o de Janic (2000). Além de exposições de exemplos de diversos tipos de causas de acidentes (erro humano, erro da tripulação, falha mecânica etc.), o autor apresentou um modelo de avaliação de risco global da aviação civil. A análise é realizada através de alguns modelos que avaliam o risco da ocorrência de um acidente, de forma global, não especificamente em um aeroporto. Logo, não existe, nas equações, nenhuma variável geométrica de algum componente referente à pista de pouso e decolagem. O risco associado aos diferentes tipos de aeronaves é função do tipo de aeronave, o número de voos realizados e a idade média de cada aeronave. O modelo limita-se a calcular o risco dos modelos das aeronaves estudadas. Já Shyur (2008) desenvolveu uma pesquisa com o objetivo de criar um método analítico, através de dados históricos de acidentes e de operações normais (sem ocorrência de acidentes), para a quantificação de risco nas operações. A base de dados foi composta por acidentes e incidentes ocorridos na República da China (Taiwan), sendo um total de 61 dos principais eventos ocorridos entre janeiro de 2003 e dezembro de 2004. Os eventos aqui citados foram aqueles nos quais os ferimentos foram graves ou levaram a óbito e/ou a aeronave sofreu danos substanciais. Todos os eventos relatados tiveram como causa o erro humano. Esse indicador (erro humano) foi utilizado com o intuito de avaliar o desempenho das companhias aéreas, pois se entende que os demais fatores (clima, infraestrutura) são semelhantes a todas as empresas que operam nos mesmos aeródromos, o que as diferenciará serão os fatores humanos. Por ter uma base histórica de acidentes de apenas um país, sendo que esse país não é o Brasil, entende-se que esse modelo não seria aplicável ao propósito do estudo a ser realizado aqui. Outro fator que não corrobora para a utilização desse modelo é a aplicação dele na comparação entre desempenhos das companhias aéreas. O mesmo grupo de pesquisa responsável pela elaboração do ACRP 03 (HALL et al., 2008) e ACRP 50 (AYRES JR. et al., 2011), publicou a metodologia desses relatórios em dois artigos. A primeira parte (WONG et al., 2009a) refere-se à coleta/tratamento de dados e criação do modelo, na segunda parte (WONG et al., 2009b) é explicada a concepção dos cenários de risco a serem analisados e a aplicação do modelo nos estudos de casos. Sendo essa metodologia citada inúmeras vezes na literatura. Utiliza análise multivariada, com variáveis na equação referentes à operação, à geometria da pista e às características climáticas do aeródromo. Apesar de que na base de dados existe um histórico de países como Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, os quais têm características bem distintas do Brasil, de acordo com o estudo de Santos (2009), essa metodologia pode ser aplicada ao Brasil. Pois o modelo utilizado consegue imprimir as peculiaridades do aeródromo analisado sem diminuir a precisão dos resultados. Valdés et al. (2011) utilizaram como base metodológica o modelo de análise de risco de Wong et al. (2009b). Com uma base histórica de dados de 660 acidentes, ocorridos entre os anos de 1984 e 2007, obtidos através de relatórios oficiais de mais de 10 órgãos de pesquisa de diferentes países, os autores desenvolveram um modelo de análise de risco. O principal objetivo do trabalho foi desenvolver uma metodologia probabilística racional e prática de avaliação e de tomada de decisão para construção/melhoria das áreas de segurança da pista (pista, faixa de pista, RESA – Runway End Safety Area, Stopway, Clearway). A justificativa para criação desse modelo baseia-se na dificuldade que alguns sítios aeroportuários têm em cumprir as normas da ICAO (International Civil Aviation Organization) para segurança da pista, limitando suas operações ou possíveis expansões. O cálculo da probabilidade de risco é realizado para possíveis eventos tais como: Overrun (ultrapassagem) para pouso e decolagem, Undershoot (toque antecipado) no pouso e possíveis colisões em solo. Foi criado um modelo de análise da geometria da pista, que dificilmente é estudada, isso pode ser contada como uma contribuição. Apesar disso, diferentemente de Wong et al.(2009a), o modelo não apresenta variáveis quanto ao clima, as entradas nas equações são dadas apenas pela geometria da pista, e a relação do tipo de frota e número de movimentos correspondentes. Sendo, portanto, um modelo mais simplificado que a ACRP 03, pois não imprime com tanta especificidade as características do aeroporto, da operação e do clima. Os dados climáticos históricos dos acidentes serviram apenas para criação de cenários para cada tipo de evento, onde esses fossem mais prováveis de ocorrer. 5. MÉTODO 5.1 JUSTIFICATIVAS DA ESCOLHA DO MÉTODO O modelo que se mostrou mais adequado à proposta de estudo aqui exposta, foi a da metodologia semelhante à de Fortes (2012). Esse método de análise de risco foi desenvolvido por Hall et al. (2008) e Ayres Jr. et al. (2011). Uma possível crítica quanto a esse método é a desconfiança quanto a sua aplicabilidade no Brasil, por possuir dados históricos de vários países do mundo, tais como: Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, França e Austrália, contemplando, portanto, características climáticas diferentes dos aeródromos brasileiros. O fenômeno climatológico mais distinto desses países comparado ao Brasil é a neve. Porém, de acordo com a Epagri Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina (EPAGRI, 2014), mais de 120 municípios no sul do país (Paraná, Santa Catarina, Rio Grande do Sul) registraram ocorrência de neve no ano de 2013, em muitas dessas localidades, houve precipitação apenas em um ponto do município (um bairro e/ou ponto mais alto da cidade). Porém em algumas delas (Bom Jardim da Serra, São Joaquim, Urubici, Urupema) o fenômeno é relativamente comum, nos dias mais frios de inverno. Na Figura 5.1 apresenta o mapa com os três estados do sul do país (PR, SC, RS). FIGURA 5.1 – Registro de neve no sul (PR, SC, RS) do país. Os pontos cinza-claros são todos os municípios onde houve precipitação de neve em 2013, os pontos cinza-escuros, onde houve a ocorrência do fenômeno e que tem algum aeródromo público no município e o triângulo mostra a cidade de Joinville. FONTE: EPAGRI (2014). Santos (2009), realizou um estudo com o objetivo principal de verificar a aplicabilidade de modelos de análises de risco em aeródromos brasileiros, tendo concluído que o modelo ACRP Report 3 (HALL et al., 2008), é o mais adequado. Chegou-se a essa conclusão, pois o modelo analisado (ACRP Report 3) considera os fatores presentes, no aeródromo avaliado, que contribuem para acidentes, através da utilização de variáveis independentes definidas de acordo com: condições de teto, visibilidade, vento de través, chuva, neve, gelo, tipo de aeronave (tamanho e peso máximo de decolagem), temperatura, terreno, tipo do aeroporto (hub) e tipo de voo (internacional/doméstico). Sendo possível desconsiderar aqueles fenômenos não presentes no aeródromo analisado, verificando que o aeroporto fica bem caracterizado de acordo com suas peculiaridades. 5.2 MODELO DE ANÁLISE DE RISCO Diversos dos requisitos existentes, dos elementos do lado ar do sítio aeroportuário, foram impostos após muitos aeródromos já terem sido construídos. E essas regras de dimensionamento (ex.: pistas), nem sempre são padrões de segurança (safety), pois se baseiam no código referente à aeronave, levando em consideração a envergadura e a distância entre os bordos externos do trem de pouso principal, não sendo considerados outros fatores relevantes. O modelo a ser aplicado pode ser encontrado nos relatórios ACRP 3 (HALL et al., 2008) e ACRP 50 (AYRES JR. et al., 2011). A principal função do modelo de risco é avaliar a probabilidade de eventos, sendo possível, através desse modelo, a análise de cinco tipos de incidentes:      LDOR – Landing Overrun: Ultrapassagem no pouso; LDUS – Landing Undershoot: Toque antecipado no pouso; LDVO – Landing Veer-off: Desvio lateral no pouso; TOOR – Take-off Overrun: Ultrapassagem na decolagem; TOVO – Take-off Veer-off: Desvio lateral na decolagem. A metodologia de cálculos é divida em três etapas, cálculo da probabilidade de ocorrência, localização e consequências. Sendo baseadas em dados históricos de operações de voos, condições climáticas e considerando a configuração da RSA (Runway Safety Area), que é a área limpa (sem obstáculos) entorno da pista, preparada para reduzir o risco caso ocorra algum incidente e caso haja obstáculos próximos ao RSA. Os relatórios ACRP 3 (HALL et al., 2008) e ACRP 50 (AYRES JR. et al., 2011), tem como diferencial de outros métodos a inserção de NOD (Normal Operation Data) dentro dos dados históricos. Sem o NOD, os índices de acidentes relacionados à presença de fatores de risco não pode ser estabelecida. É impossível saber quão crítico o fator é uma vez que muitos outros voos também podem ter experimentado o fator sem incidentes. Por exemplo, óleo na pista. Para saber se esse é um fator de risco, deve-se comparar dados das operações (com e sem acidentes) contendo óleo na pista, e depois comparar esses dados com as operações que não tiveram como fator de risco o óleo na pista. Dessa forma, pode-se quantificar a criticidade do fator de risco. Muitos outros modelos de risco são simplificados por não conterem esse tipo de informação. No método foi utilizada a técnica de normalização de dados, possibilitando a comparação de dados de acidentes e NOD para as mesmas condições de operação. O procedimento de normalização transforma o dado existente para um aeroporto padrão, baseado em correções padrões para a distância requerida da aeronave. 5.2.1 Modelo de Probabilidade de Acidente/Incidente Para examinar a probabilidade de ocorrência de um acidente/incidente, Ayres Jr. et al. (2011) utilizou a regressão logit para desenvolver um modelo multivariado, por melhor responder ao caráter dicotômico (acidente ou não acidente; 1 ou 0; sim ou não). A utilização da regressão logit permite que a amostragem de acidentes e de não acidentes (NOD) sejam diferentes sem ocasionar viés no resultado, Equação (1). { } (1) Onde: P{Ocorrência de Acidente}: probabilidade (0-100%) de ocorrência de algum tipo de evento (LDOR; LDUS; LDVO; TOOR; TOVO); : Variáveis independentes (ex.: tipo de aeronave, visibilidade, chuva etc.); : Coeficiente da regressão. Na Tabela 5.1 são apresentados os coeficientes e variáveis independentes a serem utilizados na Equação (1). Algumas das variáveis independentes foram transformadas em binárias (1 ou 0) para evitar resultados adulterados, sendo que quando a variável é relevante o valor será 1, caso seja irrelevante será 0. Pode-se observar também que, nos cinco possíveis eventos, os parâmetros não são idênticos, a análise da regressão permitiu eliminar os parâmetros que não estavam dentro de um intervalo de confiança de 95% para um determinado incidente. Os sinais também podem ser diferentes para a mesma variável independente, mas para incidentes diferentes. Por exemplo, rajada de vento é negativa para a variável independente no desvio lateral no pouso (LDVO), mas é positiva na ultrapassagem na decolagem (TOOR). Isso indica que o fator contribui para o risco de acidente no caso de TOOR e tem o efeito oposto quando ocorre LDVO, porém, a maioria dos tipos de incidentes possui o mesmo sinal para o mesmo parâmetro. Os valores dos coeficientes também diferem entre os eventos, como por exemplo, no caso do vento de través para o LDVO (2,192), já para o TOOR (0,219), demonstrando ser um fator de maior contribuição de risco para o desvio lateral no pouso (WONG et al., 2009a). TABELA 5.1 – Coeficientes e variáveis independentes para o modelo de probabilidade de acidente/incidente. Classe de Utilização Classe da Aeronave Nível do Teto Visibilidade (Statute Mile) Vento de Través Vento de Popa Temperatura Condições Meteorológicas Variável Constante ajustada F G T/C A/B D/E/F menor que 200 ft 200 a 1000 ft 1000 a 2500 ft menor que 2 SM de 2 a 4 SM de 4 a 8 SM de 5 a 12 nós de 2 a 5 nós mais que 12 nós de 5 a 12 nós mais que 12 nós menor que 5 °C de 5 a 15 °C Mais que 25 °C Condições de gelo Chuva Neve Granizo Rajadas de vento LDOR -13,065 1,539 -0,498 -1,013 0,935 -0,019 -0,772 -0,345 2,881 1,532 0,200 -0,913 -1,342 -0,921 0,786 0,043 -0,019 -1,067 2,007 0,449 LDUS -15,378 1,693 1,288 0,017 -0,778 0,138 0,070 -1,144 -0,721 3,096 1,824 0,416 -0,295 -0,698 -1,166 0,197 -0,710 -0,463 2,703 0,991 -0,250 0,041 LDVO -13,088 TOOR -14,293 1,266 1,682 TOVO -15,612 2,094 -0,770 -0,252 -1,150 -2,108 0,792 -0,114 -0,852 -0,091 2,143 1,364 -0,334 0,652 -0,695 -1,045 0,219 2,042 0,808 -1,500 0,102 0,269 -0,544 0,315 3,324 0,355 0,721 0,988 -0,420 -0,921 0,653 -0,091 2,192 0,066 0,980 0,558 -0,463 0,291 2,670 -0,126 0,548 -0,103 -0,036 0,006 0,706 -1,541 0,963 Fatores de Operação Neblina Tempestade Turbo prop Origem/Destino Internacional Aeroporto hub/não hub Fator de criticidade Condições noturnas 1,740 -1,344 -2,517 0,929 1,334 9,237 1,354 1,629 0,560 -0,334 4,318 1,360 1,522 -0,236 -0,692 1,707 FONTE: AYRES JR. et al. (2011). Para cada variável independente há valores de referências, sendo esses correspondentes às condições que não afetam o modelo desenvolvido, como mostrado na Tabela 5.2. O último item da tabela, fator de criticidade log, é um fator de ponderação entre o comprimento da pista no aeroporto analisado e a distância necessária requerida por uma aeronave. Valores positivos representam situações onde a distância disponível era menor que a distância requerida, no caso, aumentaria o risco de acidentes. Quanto maior o valor, mais crítica é a operação, pois a margem de segurança decresce. A variável é obtida através da razão entre a distância requerida, no aeroporto, pela condição de máximo peso de decolagem (MTOW – Maximum Take-off Weight) e a distância disponível declarada. TABELA 5.2 – Descrição das variáveis independentes para modelo de probabilidade de ocorrência de um acidente/incidente. Ref. Acft C Heavy Acft AB Heavy jets of MTOW 255k lb+ (B777, A340 etc.) Commuter Acft D Large commuter of MTOW 41k-255k lb (regional jets, ERJ-190, ATR 42 etc.) Medium Acft E Medium aircraft of MTOW 12,5k - 41k lb (biz jets, Embraer 120, Learjet 35 etc.) Small Acft F Small aircraft of MTOW 12,5k or less (small, Beech-90, Cessna Caravan etc.) Ref.: C = Comercial F Cargo T/C Taxi/Commuter G General Aviation Classe do equipamento Classe de Utilização Large jet of MTOW 41k-255k lb (B737, A320 etc.) Origem/Destino Origem/Destino Internacional (sim/não) - Ref.: Doméstico Nível do Teto(ft) Ref.: Nível do Teto > 2.500 ft Visibilidade (SM) Vento de Través (nós) Vento de Popa (nós) Ref.: Visibilidade > 8 SM Ref.: Vento de Través < 2 nós Ref.: Vento de Popa < 5 nós Rajadas de vento (nós) Ref.: Sem rajadas de ventos Tempestade (sim/não) Condições de gelo (sim/não) Ref.: Sem tempestades Ref.: Sem condições de gelo Neve (sim/não) Ref.: Sem neve Chuva (sim/não) Ref.: Sem chuva Neblina (sim/não) Temperatura (°C) Aeroporto hub/não hub (sim/não) Ref.: Sem neblina Fator de criticidade log Ref.: Temperatura acima de 15°C e abaixo de 25°C Ref.: Aeroporto Hub Se Log (CF)>0, a distância de pista disponível é menor que a distância requerida. Notas: Ref.: Indica a categoria de referência contra os quais os coeficientes devem ser interpretados. Aeroporto não hub: aeroporto com movimentação de passageiros embarcados menor que 0,05%. FONTE: AYRES JR. et al. (2011). Na Tabela 5.3 é apresentado o resumo das estatísticas quanto à precisão dos modelos. O r² é uma medida de ajustamento de um modelo estatístico linear, em relação aos valores analisados, esse coeficiente pode variar de 0 a 1, indicando, em porcentagem, o quanto o modelo consegue explicar os valores observados. Quanto maior o r², mais explicativo é o modelo, melhor ele se ajusta à amostra. Sabendo disso, poderia ter a impressão errada quanto a Tabela 5.3, imaginado que a precisão dos modelos seja baixa, com uma precisão média de 20%. Porém, para regressões logit os valores do R² são baixos comparados com valores típicos encontrados nesse coeficiente para modelos de regressão linear bem ajustados. Um melhor parâmetro para avaliar a capacidade preditiva de um modelo logit é a estatística C (HOSMER, LEMESHOW, STURDIVANT, 2013). Um modelo perfeito tem o valor C igual a 1. TABELA 5.3 – Resumo das estatísticas dos modelos de probabilidades de ocorrência de um acidente/incidente. Evento R² C LDOR LDUS LDVO TOOR TOVO 0,28 0,14 0,32 0,11 0,14 0,87 0,85 0,88 0,78 0,82 FONTE: AYRES JR. et al. (2011). 5.2.2 Probabilidade de Localização por Evento A probabilidade de um evento não é a mesma para todos os locais dentro do sítio aeroportuário, podendo ser um overrun, undershoot ou veer-off. A ocorrência desses depende das condições de operação, das características do aeroporto, das condições climáticas e do desempenho da aeronave. Sendo, portanto, determinada pela taxa de acidentes de dados históricos. Como pode ser visto na Figura 5.2 e na Figura 5.3, a maioria das aeronaves irá parar dentro dos limites da pista, representada pela área hachurada. No entanto, em poucos casos, a aeronave não será capaz de parar antes do final da pista e irá parar no RSA ou mesmo após. A maioria dos acidentes ocorre em locais mais próximos da borda da pista, sendo que a probabilidade decresce conforme se afasta dessa. FIGURA 5.2 – Distribuição da probabilidade de ocorrência de undershoot e overrun. FONTE: HALL et al. (2008). FIGURA 5.3 – Distribuição da probabilidade de ocorrência de veer-off. FONTE: AYRES JR. et al. (2011). Em casos de acidentes fora da pista, a medição da distância da aeronave é feita em relação à borda da pista, e considera-se uma aeronave parada dentro da pista como operação normal, portanto, não sendo medida (VALDÉS et al., 2011). Seria melhor para a distribuição de probabilidade do modelo, se houvesse os dados do local de parada da aeronave dentro da pista, mas a ausência de informações impossibilita isso. Uma simplificação feita por Valdés et al.(2011) foi utilizar as distâncias necessárias para cada tipo de aeronave, o que muitas vezes não corresponde com a realidade. Por exemplo, em uma pista de 3.000 metros com saída apenas nas cabeceiras, a probabilidade de ultrapassem dos limites da pista, em se tratando de aeronaves menores, na teoria seria baixa, pois o espaço disponível para pouso seria maior. Mas se por algum motivo, for necessária a liberação da pista com maior rapidez e o pouso for efetuado mais próximo da saída de pista (na cabeceira), a operação irá se tornar menos segura do que de uma aeronave maior, que não arriscaria tanto por necessitar de maior comprimento de pista. Logo, o modelo de Valdés et al. (2011) representa de forma simplista a probabilidade de ocorrência de um evento. Para suprir essa carência de dados, em relação às distâncias de parada dentro da pista, é que AYRES JR. et al. (2011) avaliaram a probabilidade de uma aeronave tocar antecipadamente no pouso ou ultrapassar os limites da pista, pois essa distância fora da pista é medida. Para efetuar o cálculo, a probabilidade é dada pela Equação (2): (2) Onde: : é a direção (X – longitudinal a pista ou Y – transversal a pista) que está sendo analisada; : a probabilidade que alguma aeronave irá exceder certa distância “d” da pista, na direção analisada; e : constantes que variam com o tipo de acidente; : número neperiano. Na Tabela 5.4 são apresentados os modelos de probabilidade para cada um dos cinco tipos de evento. TABELA 5.4 - Resumo dos modelos de probabilidade de localização. Tipo de Tipo de Acidente Dado LDOR LDUS LDVO TOOR TOVO X Y X Y Y X Y Y Modelo { { { { { { { { } } } } } } } } R² 99,8% 93,9% 98,7% 98,6% 99,5% 99,2% 98,7% 94,2% FONTE: AYRES JR. et al. (2011). Normalmente as equações da Tabela 5.4 são utilizadas para calcular a ocorrência de um evento de acordo com determinada distância até um obstáculo existente próximo da pista, Figura 5.4. Logo, essas coordenadas “x” e “y” costumam ser fixas para cada obstáculo que se deseja calcular. Porém, como a proposta desse trabalho é calcular a probabilidade de um evento, caso seja diminuída a geometria da faixa de pista (Figura 4.1) então as coordenadas “x” e “y” serão variáveis também, sendo calculado o risco de acidente para cada variação dos comprimentos longitudinal e transversal desse elemento escolhido (faixa de pista). FIGURA 5.4 – Demonstração das distâncias “x” e “y” da pista até um obstáculo. FONTE: AYRES JR. et al. (2011). Na Figura 5.5, pode ser visto um exemplo do que se pretende calcular, sendo que os valores de comprimento (100 ft) e de largura (500 ft) serão variáveis. FIGURA 5.5 – Exemplo do modelo proposto com variação dos comprimentos da faixa de pista. FONTE: HALL et al. (2008). 5.2.3 Consequências Como não será calculado para nenhum obstáculo em específico, se calculará a probabilidade da aeronave sair dos limites da faixa de pista. Logo, a resposta esperada é um gráfico como apresentado na Figura 5.6, onde, quanto maior a faixa de pista menor a probabilidade da ocorrência de um evento. O objetivo desse cálculo é encontrar um comprimento e largura “ótimos” para a faixa de pista, onde a diminuição das dimensões (da faixa de pista) não impacte significativamente na segurança (safety) existente no aeroporto analisado. FIGURA 5.6 – Gráfico resultante da probabilidade de ocorrência de um evento com a mudança de comprimentos da faixa de pista. FONTE: Adaptado de AYRES JR. et al. (2011). No cálculo da probabilidade de risco deve-se levar em consideração o TLS (Target Level of Safety). Esse é um critério de risco aceitável adotado por instituições internacionais e nacionais, admitindo-se que qualquer atividade humana envolve algum risco. Conforme apontado no Anexo 14 (ICAO, 2004), a taxa de ocorrência de um evento, em relação ao número total de movimentos (operações de pouso e decolagem) não deve exceder a , ou seja, um evento a cada 10 milhões de operações. Na Tabela 5.5 pode-se observar o tempo (em anos) que diversos aeroportos brasileiros levariam para completar 10 milhões de operações para possivelmente ocorrer um evento, de acordo com essa probabilidade de segurança. Nota-se ainda a grande diferença entre os aeroportos mais movimentados do Brasil, que levariam menos de 100 anos para a ocorrência de um incidente, comparados a aeroportos de menor porte que levariam mais de 500 anos para a ocorrência de um evento. TABELA 5.5 – Tempo (em anos) para a ocorrência de um evento de acordo com o número de operações anuais (ano de 2013) e a probabilidade de ocorrência admitida. Movimentação Aeroporto Anual - 2013 (pousos Anos TLS + decolagens) Aeroporto de São Paulo: Congonhas 209.555 47,72 Aeroporto Internacional do Rio de Janeiro - Galeão 143.245 69,81 Aeroporto do Rio de Janeiro: Santos Dumont 127.328 78,54 Aeroporto Internacional de Confins 109.257 91,53 Aeroporto Internacional de Salvador 107.977 92,61 Aeroporto Internacional de Porto Alegre 94.409 105,92 Aeroporto Internacional de Curitiba 82.455 121,28 Aeroporto Internacional de Recife 81.824 122,21 1x10⁻⁷ Aeroporto de Belo Horizonte/ Pampulha - MG 65.487 152,7 Aeroporto Internacional de Belém 54.008 185,16 Aeroporto de Aracaju 22.845 437,73 Aeroporto Internacional de São José dos Campos 16.133 619,85 Aeroporto de Joinville 9.496 1053,07 Aeroporto de Criciúma 3.814 2621,92 Aeroporto Internacional de Bagé 414 24.154,59 6. ESTUDO DE CASO O aeroporto a ser utilizado como estudo de caso será o Lauro Carneiro de Loyola, localizado em Joinville/SC. Além de ser um aeroporto regional, de acordo com a definição da ABETAR (2008), outro motivo da escolha desse aeroporto se deve ao clima peculiar. Por ter como característica climática altos níveis de precipitação e constantes neblinas é que em 2012 o aeroporto Lauro Carneiro de Loyola foi o que mais fechou (163 vezes) entre os aeroportos da rede Infraero (INFRAERO, 2014a). Logo, utilizá-lo como objeto de estudo de análise de risco significa considerar o extremo dos casos dos aeroportos regionais brasileiros. Para o cálculo da probabilidade de ocorrência de um incidente ou acidente, serão utilizados dados meteorológicos e operacionais relativos ao aeroporto Lauro Carneiro de Loyola, retirados, respectivamente, do METAR (Meteorological Aerodrome Report) e através de um pedido formal ao DECEA (Departamento de Controle do Espaço Aéreo), via ICEA (Instituto de Controle do Espaço Aéreo). Nos relatórios ACRP 3 (HALL et al., 2008) e ACRP 50 (AYRES JR. et al., 2011), não cita a amostragem necessária para obter uma probabilidade estatisticamente significante, porém, sugere que sejam calculadas observações referentes a todas as estações do ano (verão, primavera, outono, inverno) por causa das diferenças climáticas nesses períodos. É interessante também, obter uma amostra dos meses onde há picos e não picos de movimentação de passageiros e aeronaves. Para atender às sugestões, entende-se que uma amostra de um ano seja suficiente para obter resultados representativos. O elemento do lado ar a ser analisado será a faixa de pista, atualmente o código da pista do aeroporto Lauro Carneiro de Loyola é 4C (INFRAERO, 2013). De acordo com a Tabela 4.1, as dimensões da faixa de pista para esse aeroporto são: A= 300 m (largura), B= 60 m (comprimento). Na Figura 6.1 pode ser vista a carta do aeródromo do aeroporto e suas dimensões dos elementos de pista. Outras características quanto as movimentações anuais (passageiros e aeronaves) dos últimos 5 anos são apresentadas nas Tabelas 6.1 e 6.2. Esses dados foram retirados do Anuário Estatístico Operacional de 2013 (INFRAERO, 2014b), publicado em maio de 2014. Como pode ser visto nas tabelas, a movimentação anual de passageiros em 2013 foi de quase 400.000 passageiros. Com a instalação do ILS (Instrument Landing System) efetuada em junho desse ano (2014), a tendência dessa movimentação é crescer. Tendo já alcançado valores superiores, em julho, àqueles relatados no mesmo período do ano anterior (INFRAERO, 2014a). Pode-se ainda observar que as movimentações anuais de passageiros e de aeronaves correspondem, respectivamente, a 0,29% e 0,41% da malha total (63 aeroportos) da rede Infraero. FIGURA 6.1 – Carta ADC (2009) do Aeroporto Lauro Carneiro de Loyola (SBJV). FONTE:DECEA (2014). TABELA 6.1 – Movimentação anual de passageiros (embarcados + desembarcados). Movimentação Anual de Passageiros (Embarcados + Desembarcados) Regular Não Regular Ano 2009 2010 2011 2012 2013 Doméstico Internacional Doméstico Internacional Executiva/Geral 204.120 284.601 480.511 416.640 391.857 0 0 0 0 0 455 467 676 1.458 523 0 0 0 0 0 FONTE: INFRAERO (2014b). 3.917 4.093 3.582 5.024 5.176 Total 208.492 289.161 484.769 423.122 397.556 Part. na Rede % 0,23 0,27 0,38 0,31 0,29 TABELA 6.2 – Movimentação anual de aeronaves (pousos + decolagens). Movimentação Anual de Aeronaves (Pousos + Decolagens) Regular Não Regular Ano 2009 2010 2011 2012 2013 Doméstic Internacion Doméstic Internacion Executiva/Ger o al o al al 3.234 5.209 6.627 6.895 5.255 0 0 0 0 0 364 442 482 712 401 1 4 0 0 0 2.232 2.660 2.794 2.499 3.840 Total 5.831 8.315 9.903 10.106 9.496 Part. na Rede % 0,31 0,39 0,42 0,42 0,41 FONTE: INFRAERO (2014b). Na Tabela 6.3 e na Figura 6.2 é apresentado o movimento de passageiros na horapico, em 2013, no aeroporto de Joinville. No primeiro é a hora-pico de projeto, já no segundo, o movimento horário. Comparando as Figuras 6.2 e 6.3, pode-se observar que não há muita mudança, apesar de um ser no dia da hora-pico e o outro, a movimentação horária em um dia típico. Isso se deve, pelo fato de ser um aeroporto regional com poucos voos e movimentação mediana. Dessa forma, os voos se concentrarão nos horários que normalmente são os mais solicitados (começo da manhã, meio-dia e final da tarde) pelos passageiros. TABELA 6.3 – Hora-pico de projeto do movimento de passageiros em 2013. Hora-Pico de Projeto do Movimento de Passageiros em 2013 Tráfegos Embarque Desembarque Simultâneo Doméstico Regular 230 266 416 Doméstico Não Regular 11 11 13 Internacional Regular 0 0 0 Internacional Não Regular 0 0 0 Simultâneo 230 266 416 FONTE: INFRAERO (2014b). FIGURA 6.2 – Movimento horário no dia da hora-pico de passageiros simultâneos (18/11/2013 – segunda-feira). FONTE: INFRAERO (2014b). FIGURA 6.3 – Movimentação horária de passageiros em 2013, dia típico. FONTE: INFRAERO (2014b). Na Figura 6.4 são apresentadas as operações atualmente realizadas no aeroporto de Joinville (SBJV). Sendo feitas, portanto, apenas quatro possíveis ligações, Joinville/SC (SBJV) - Porto Alegre/RS (SBPA), Joinville/SC (SBJV) – Campinas/SP (SBKP), Joinville/ SC (SBJV) – Guarulhos/SP (SBGR) e Joinville/SC (SBJV) – Congonhas/SP (SBSP). São três as companhias aéreas a operarem no aeroporto, TAM, GOL e AZUL, e por volta de 8 operações regulares diárias. FIGURA 6.4 – Voos realizados entre o aeroporto de Joinville (SBJV) e demais origens/destinos. Nas Figuras 6.5 e 6.6 são apresentadas as cabeceiras (33 e 15) da pista do aeroporto Lauro Carneiro de Loyola (SBJV). Podem-se observar as limitações no entorno da pista, por causa das ruas, rios e interferências até mesmo da infraestrutura do próprio aeroporto como o pátio das aeronaves dentro da faixa de pista. O plano diretor do aeroporto (INFRAERO, 2013) aponta algumas não conformidades, como pode ser visto na Tabela 6.4. TABELA 6.4 – Hora-pico de projeto do movimento de passageiros em 2013. Elemento RESA RESA Não conformidade Detalhes Ausência de RESA Cabeceira 15 Ausência de RESA Cabeceira 33 Ex.: Cab. 15 - Rio na porção Obstáculos na Faixa nivelada da Faixa de Pista a de Pista. 30 m da cabeceira. Faixa de Pista Equipamentos de Auxílio à Deve-se substituí-los por Navegação Aérea equipamentos frangíveis. não frangíveis. Pátio encontra-se Pátio das dentro da Faixa de Aeronaves Pista. FONTE: INFRAERO (2013). FIGURA 6.5 – Pista do aeroporto Lauro Carneiro de Loyola (SBJV), cabeceira 33. FONTE: GOOGLE MAPS (2014). FIGURA 6.6 – Pista do aeroporto Lauro Carneiro de Loyola (SBJV), cabeceira 15. FONTE: GOOGLE MAPS (2014). REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ABETAR, Estudo Técnico do Setor de Transporte Aéreo Regional – Guia ABETAR 2008, 2008. AGÊNCIA NACIONAL DE AVIAÇÃO CIVIL – BRASIL – ANAC. 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Cumprimento de prazos Créditos 14 2 1 1 - Tese ANO MESTRADO ATIVIDADES Matérias Artigo Estágio de Docência Seminário de Tese Exame de inglês -Revisão Bibliográfica -Conceitos "aeroportos regionais" -Identificar "objeto de estudo" -Analisar requisitos -Desenvolvimento da metodologia -Avaliar resultados 2013 2014 2015 1º Semestre 2º Semestre 3º Semestre 4º Semestre IT-203, IT- IT-200, IT210, IE-232 201 à definir ATRS (não apresentado) Revista Transportes (submetido) ANPET (submetido) em andamento Periódico almejado para submissão  Opção 1:  Nome do periódico: Safety Science  Qualis do periódico: A1 (Engenharias I)  URL do periódico: http://www.journals.elsevier.com/safety-science/ Justificativa da escolha do periódico: grande número de artigos e a quantidade de artigos encontrados relacionados ao tema.  Opção 2:  Nome do periódico: Journal of Air Transport Management  management/  URL do periódico: http://www.journals.elsevier.com/journal-of-air-transport- Qualis do periódico: A2 (Engenharias I) Justificativa da escolha do periódico: os temas abordados pela revista são parecidos ao tema pesquisa.