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O tráfego aéreo é um problema significativo e complexo. Quase acidentes entre aviões de passageiros nas pistas têm feito manchetes ultimamente e levantado preocupações de segurança, à medida que os aeroportos tentam acomodar mais viajantes após o COVID-19. Além disso, como qualquer viajante aéreo insatisfeito sabe, a chegada tardia de uma única aeronave em um aeroporto movimentado pode desencadear um efeito de avalanche e causar uma série de atrasos subsequentes.
Em Caos, da AIP Publishing, uma equipe de cientistas da Espanha e da Argentina apresentou um modelo original de memória oscilante de curto prazo, com apenas dois parâmetros, para estudar a dinâmica dos eventos de pouso em 10 grandes aeroportos europeus. O modelo pode estimar como os volumes de aterrissagem influenciarão aqueles em horas consecutivas – uma capacidade crítica, dadas as restrições de capacidade do aeroporto e eventos externos que causam atrasos nos pousos.
Ao todo, o modelo demonstra que as análises estatísticas dos volumes horários de aterrissagem de aviões podem fornecer informações valiosas sobre as operações do aeroporto.
“Caracterizar cadeias de eventos de atraso de pouso, especialmente quantificar a escala temporal, é fundamental para avaliar o desempenho operacional de um aeroporto”, disse o autor Felipe Olivares. “Se não for possível identificar diretamente as interações, uma solução é analisar as assinaturas que elas deixam nas séries temporais como representativas da dinâmica agregada do sistema. A ideia principal [of the study] é usar ferramentas de física estatística para obter informações sobre as operações do aeroporto quando apenas informações em macroescala, o volume de pouso por hora, estão disponíveis.”
Um dos parâmetros do modelo representa a correlação entre horas consecutivas no volume de pouso como uma métrica de eficiência das operações de pouso de um aeroporto.
“Isso também pode ajudar a avaliar a evolução da eficiência de uma instalação, entendida como a capacidade de lidar com um determinado volume de tráfego, gerando o mínimo de interação entre as aeronaves”, disse Olivares.
O estudo também examinou as diferenças entre as dinâmicas antes e depois do pico da COVID-19, determinando que o fluxo de pouso tornou-se mais aleatório após a pandemia. Isso significa que as horas consecutivas no fluxo de pouso foram menos correlacionadas. Mas isso não foi causado apenas pela redução do tráfego por causa das restrições de viagens: também pode refletir uma mudança nas interações entre as aeronaves.
O primeiro de seu tipo, o estudo mostra como, por meio da física estatística, a análise de dados aeronáuticos em macroescala pode revelar informações sobre a dinâmica em microescala.
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