Forecasts of future scenarios for airport noise based on collection and processing of web data

L’approccio descritto in questo articolo è basato sulla procedura di ricostruzione degli eventi di volo e di calcolo del rumore introdotta da Pretto et al. Questa procedura è qui estesa per i) tenere conto della topografia dell’area aeroportuale e ii) consentire una previsione efficiente dei livelli di rumore futuri dovuti a variazioni nella composizione della flotta di aerei e nel volume del traffico aereo. I passi chiave di questo approccio esteso sono riassunti nel diagramma di flusso di Fig. 1, volto a sostenere il lettore nella comprensione dei passi metodologici descritti di seguito.

Fig. 1
figura1

Flowchart che descrive i passi chiave del presente approccio. I dati di input sono elencati sul lato sinistro

Sintesi della procedura di calcolo del rumore

Questa sottosezione descrive brevemente i passi principali che permettono il calcolo delle curve di livello del rumore dell’aeroporto usando il modello di rumore ECAC e i dati del traffico aereo basati sul web, con particolare attenzione agli aspetti che riguardano le operazioni descritte dalla Sezione 2.2 in poi. L’intera procedura è descritta in dettaglio da Pretto et al.

Modello ECAC Doc.29 e database ANP

Il modello ECAC Doc.29 è un modello di previsione del rumore degli aerei basato sulla segmentazione che consente di calcolare i livelli e le curve di livello del rumore intorno agli aeroporti a causa dei movimenti degli aerei durante un periodo di tempo specificato. In qualsiasi aeroporto selezionato, il modello calcola le metriche di rumore cumulative desiderate, come LAeq, giorno, LAeq, notte, LDEN e Lmax, avg, sovrapponendo gli effetti dei singoli eventi di volo, cioè partenze e arrivi. Per ciascuno di essi, i livelli sonori SEL e LAmax del singolo evento sono calcolati utilizzando una griglia di ricevitori acustici nella regione di interesse intorno all’aeroporto. Ognuno di questi due livelli sonori è calcolato sovrapponendo gli effetti di una serie di segmenti di traiettoria di volo, che rappresentano il movimento 3D degli aerei nel tempo durante l’evento. Questi segmenti sono ottenuti fondendo la traccia a terra, che rappresenta la proiezione a terra del movimento dell’aereo, con il profilo di volo, che contiene informazioni sul movimento verticale sopra la traccia a terra e i relativi parametri di volo (ad esempio la velocità dell’aria calibrata e la spinta del motore).

Per un singolo evento, la traccia a terra e il profilo di volo possono essere generati o dall’analisi dei dati di movimento del volo o dalla sintesi di informazioni procedurali appropriate. Nel caso dei profili di volo, queste informazioni consistono in una serie di passi procedurali, che prescrivono come l’aereo deve essere pilotato durante una singola operazione (partenza o arrivo) in termini di velocità, altitudine e impostazioni dei flap. Queste fasi procedurali sono elencate nel database ANP, che contiene serie appropriate di profili di volo per circa 140 modelli di aerei di riferimento noti come proxy. Un profilo di volo è calcolato utilizzando equazioni meccaniche e cinematiche che richiedono la conoscenza di tali set di profili, le caratteristiche di base del modello di aeromobile (ad esempio il peso dell’aeromobile) fornite anche da ANP, e le condizioni atmosferiche, consentendo il calcolo della spinta del motore, l’altezza e le velocità aeree reali e calibrate sopra la traccia del terreno.

Una volta che il percorso di volo segmentato per un singolo evento di volo è stato ottenuto, il calcolo dei livelli di rumore del segmento viene eseguito nel motore del rumore ECAC prendendo in considerazione le prestazioni del velivolo all’interno del segmento dato e la posizione di un ricevitore. In primo luogo, i livelli di rumore di base sono interpolati dai livelli di riferimento, noti come dati “Noise-Power-Distance” (NPD) e validi per una traiettoria di volo rettilinea e infinitamente lunga a velocità fissa, utilizzando i valori attuali della spinta del motore (potenza) e della distanza segmento-ricevitore. Poi, le regolazioni sono fatte per tenere conto delle condizioni atmosferiche, della velocità non di riferimento, della posizione dei motori dell’aereo, dell’angolo di inclinazione, della lunghezza finita del segmento, della direttività del suono durante i movimenti della pista, e della spinta inversa. Tutti i livelli di rumore del segmento sono poi sovrapposti e SEL e LAmax sono trovati in un singolo punto del ricevitore. Il processo viene ripetuto per tutti i ricevitori, completando così il calcolo del rumore del singolo evento.

Integrazione con i dati del traffico aereo basati sul web

L’applicazione del modello ECAC al calcolo dei livelli di rumore del singolo evento richiede una descrizione completa dell’evento di volo. Questa è ottenuta attraverso la raccolta di dati da Internet. Le informazioni fondamentali provengono dal flight tracker Flightaware, che è stato cercato nel giugno 2018 per raccogliere dati grezzi sul traffico aereo in nove aeroporti europei, recuperando circa 11.000 storie di volo. Ogni storia di volo contiene le posizioni 3D e le velocità, ordinate nel tempo e distanziate di 15 s, di un determinato aereo, normalmente identificato tramite la sua registrazione e il designatore del tipo ICAO. Tutte le posizioni e le piste degli aeroporti sono state recuperate dal sito web OurAirports , mentre il sito web Airlinerlist è stato utilizzato per costruire un database offline che associa la registrazione con il modello specifico del velivolo.

Poiché le storie di volo grezze erano talvolta errate, spesso mancavano di tracce di movimenti non aerei, e il modello del velivolo non era mai riportato esplicitamente, i dati di volo recuperati sono stati pre-processati utilizzando le informazioni su pista e velivolo di cui sopra per ricostruire il movimento del volo e per recuperare la pista di partenza/arrivo e il modello del velivolo. Quest’ultimo è stato poi utilizzato per inserire la tabella di sostituzione ANP principale, che è uno strumento che associa un modello specifico con un proxy ANP adatto, permettendo così il calcolo del rumore attraverso il modello ECAC. Molte configurazioni sono elencate per una data coppia modello-proxy, che differiscono principalmente nella variante del motore e nel peso, e quindi nell’uscita del rumore. Pertanto, valori multipli di un fattore di correzione chiamato “numero di eventi equivalenti”, Neq, sono forniti nelle tabelle ANP per modificare i livelli di rumore proxy secondo la specifica configurazione dell’aereo. Poiché le diverse configurazioni non potevano essere recuperate, una configurazione media è stata costruita per ogni modello, e due numeri medi di eventi equivalenti (diversi per le partenze e gli arrivi) sono stati assegnati al proxy. Quando la registrazione del velivolo non era disponibile, una seconda tabella di sostituzione ANP poteva essere utilizzata per ottenere un’associazione diretta designatore ICAO-proxy, poiché solo una configurazione è elencata e non è necessaria alcuna media.

I movimenti di volo ricostruiti durante un singolo evento di partenza/arrivo all’aeroporto selezionato sono utilizzati, insieme alle informazioni sul velivolo, per la costruzione del percorso di volo segmentato. In ogni evento di volo, la traccia a terra viene costruita tramite l’analisi dei dati di posizione 2D, mentre il profilo di volo viene sintetizzato dai passi della procedura ECAC, poiché la distanza temporale tra le registrazioni di volo consecutive (15 s) è troppo grande per garantire una ricostruzione affidabile della spinta del motore solo dalle informazioni di velocità e altezza.

Generazione di mappe di contorno del rumore

Nell’applicazione originale ogni aeroporto è stato studiato separatamente, e sono stati identificati tutti gli eventi di volo che si verificano in un dato giorno. Per ogni evento, è stato costruito il percorso di volo segmentato, e il suo contributo al rumore dell’aeroporto è stato calcolato su una griglia quadrata di 11.881 ricevitori posizionati ogni circa 450 m in entrambe le direzioni x e y, alla stessa altitudine del punto di riferimento dell’aeroporto (ARP). Infine, i livelli sonori dovuti a tutti gli eventi di volo sono stati sovrapposti per ottenere metriche cumulative giornaliere del rumore, e quindi contorni giornalieri del rumore nell’area dell’aeroporto.

Calcolo del rumore tenendo conto dei dati topografici

La topografia locale (cioè l’elevazione delle superfici terrestri intorno all’aeroporto) può avere un’influenza non trascurabile sui livelli di rumore intorno a un aeroporto, principalmente a causa dell’elevazione dei punti di ricezione, che influenza la loro distanza dai segmenti di volo. Inoltre, la conoscenza delle elevazioni locali permette una migliore descrizione delle piste dell’aeroporto, e anche la ricostruzione dei movimenti al suolo degli aerei può essere influenzata. Le prossime sottosezioni spiegano come si tiene conto dell’elevazione del terreno nella presente procedura di calcolo del rumore.

Acquisizione e implementazione dei dati topografici

La fonte dei dati topografici per questa analisi è una serie di modelli digitali di elevazione (DEM) del territorio europeo, che include tutti gli aeroporti studiati. Circa 1500 DEM, ciascuno largo 1 grado sia in latitudine che in longitudine e con una risoluzione di 3 secondi d’arco, sono stati scaricati dal sito WebGIS e opportunamente post-processati al fine di ottenere un’unica mappa altimetrica per l’intera Europa sotto forma di griglia 2D. Le quote di tutte le ARP e delle piste sono state calcolate per interpolazione bilineare dei dati della griglia, e ad ogni pista è stato assegnato un unico valore di quota (quello del suo punto medio) e un gradiente (utilizzando la quota delle sue due estremità). Questo perché il modello meccanico ECAC si basa su piste piatte, ma può tenere conto dei gradienti della pista durante un decollo. La stessa interpolazione è stata eseguita intorno ad ogni aeroporto per ogni punto di ricezione coinvolto nella procedura di calcolo del rumore.

Regolazione del blocco della linea di vista

Il blocco della linea di vista (LOS) è l’attenuazione del suono dovuta alla presenza di un’ostruzione lungo il percorso di propagazione diretta tra la sorgente e il ricevitore. Le strutture naturali come le montagne e le colline possono agire come “scudi sonori”, diffrangendo le onde sonore e quindi abbassando notevolmente i livelli di rumore dietro di loro. Il modello ECAC non tiene conto di questo effetto, ma l’AEDT della FAA lo fa attraverso una specifica regolazione LOS. Poiché il calcolo del rumore AEDT è basato sul modello ECAC, una semplice implementazione di questo aggiustamento potrebbe essere eseguita nella presente metodologia.

Secondo AEDT, la regolazione LOS, LOSadj, è calcolata insieme all’installazione del motore, ΔI(φ), e l’attenuazione laterale, Λ(β,l), per ogni coppia di segmento di volo e ricevitore (per le definizioni di ΔI, Λ, angolo di depressione φ, angolo di elevazione β e spostamento laterale l vedere ). Poi, questi valori sono confrontati per stimare il loro effetto complessivo attraverso una “correzione laterale”, LAcorr, da utilizzare nel motore di rumore ECAC:

$$ L{A}_{corr}=\max\;\left $$
(1)

Il calcolo di LOSadj richiede di determinare, per ogni coppia segmento-ricevitore, se il percorso diretto di propagazione del suono è ostruito, e di quanto se lo è. Questo viene fatto nella presente applicazione confrontando l’altitudine locale del percorso di propagazione diretta (un semplice segmento rettilineo che collega il percorso di volo e il ricevitore) con l’altitudine del terreno. Per tenere conto del terreno, un punto campione viene preso ogni circa 300 m e la sua elevazione viene calcolata per mezzo di un’interpolazione bilineare utilizzando i quattro punti di ricezione circostanti. Infine, vengono calcolate le differenze tra l’elevazione locale del terreno e l’altitudine del percorso di propagazione, e il valore massimo viene utilizzato per calcolare LOSadj secondo la procedura AEDT.

Algoritmo di sostituzione della flotta

Per qualsiasi valutazione dell’impatto futuro del rumore dell’aviazione, un aspetto importante da prendere in considerazione è il cambiamento nella composizione della flotta. Infatti, quando un vecchio aereo non può più essere utilizzato, viene ritirato e sostituito con un modello più nuovo, generalmente più silenzioso. Nella presente applicazione è stato sviluppato un algoritmo di sostituzione della flotta per aggiornare la flotta di aeromobili dal 2018 al 2025, basandosi sul database ANP come fonte di dati di rumore e prestazioni per i modelli di aeromobili più recenti. L’algoritmo di sostituzione è diviso in tre fasi:

  1. 1)

    identificazione degli aerei da sostituire;

  2. 2)

    identificazione dei modelli di aerei sostitutivi;

  3. 3)

    assegnazione del nuovo modello ai vecchi eventi di volo.

Nel primo passo, l’età di ogni aereo al momento dell’evento di volo viene recuperata usando il database offline dei modelli di aereo menzionato nella Sezione 2.1.2, e un nuovo database per il 2025 viene costruito aumentando l’età di ogni aereo di 7 anni. Quindi, tutti gli aerei la cui età supera i 22 anni sono considerati idonei alla sostituzione. L’età limite deriva da una leggera semplificazione del modello di mix di flotta utilizzato per le previsioni dell’aviazione britannica. Il secondo passo consiste nel decidere quali aerei sono più adatti a rappresentare la flotta futura. A questo proposito, due aspetti devono essere considerati: i) mentre nei prossimi anni si prevede che gli aerei di nuova generazione domineranno il mercato (ad esempio A320neo), alcuni modelli di generazione attuale sono ancora in vendita ; ii) poiché il database ANP è stato aggiornato l’ultima volta nel febbraio 2018, alcuni dei modelli di nuova generazione previsti entro il 2025 non sono ancora elencati, principalmente essendo senza certificazione acustica ufficiale al momento.

Alla luce delle considerazioni di cui sopra, il pool di fornitura contenente i modelli di aerei sostitutivi è costruito come segue. In primo luogo, il pool viene suddiviso in 10 categorie in base alle dimensioni dell’aereo, rappresentate dal peso massimo e dal numero approssimativo di posti. In secondo luogo, per ogni categoria vengono identificati i modelli di aerei che sono i migliori della classe in termini di emissione sonora e vengono recuperati dalla prima tabella di sostituzione ANP, e viene costruita una configurazione media per ogni modello come spiegato nella sezione 2.1.2. I risultati sono elencati nella tabella 1, che mostra anche che vengono scelti più modelli per una singola categoria. Questo viene fatto o perché tali modelli hanno un output di rumore simile, o per rappresentare meglio la variabilità del peso all’interno di una data categoria.

Tabella 1 Pool di fornitura dei migliori modelli di aerei disponibili ANP per la nuova flotta di aerei nel 2025

La terza e ultima fase è la modifica effettiva della flotta. Ad ogni aereo adatto alla sostituzione viene assegnato il MTOW del suo proxy ANP originale, e questo parametro viene usato per identificare la categoria del pool di fornitura. Il nuovo modello viene selezionato in modo casuale, tranne che per la categoria < 190.000, dove si è deciso di preservare la divisione del mercato 2018 tra i principali produttori Airbus e Boeing sostituendo i vecchi aerei con modelli della stessa compagnia. Si noti che la selezione all’interno della stessa categoria assicura che il vecchio tracciato a terra sia sempre compatibile con il nuovo aereo, per quanto riguarda in particolare i movimenti a terra e i raggi di virata.

Generazione di eventi di volo aggiuntivi

Oltre a tenere conto dell’evoluzione della flotta aerea, le previsioni dei futuri scenari di traffico aereo dovrebbero anche considerare un possibile aumento del numero di movimenti di volo. Tuttavia, mentre gli aerei vengono ritirati su base individuale, il numero e le caratteristiche dei nuovi eventi di volo dipendono da molteplici fattori a livello globale, nazionale e locale. Nella presente applicazione, i fattori globali e nazionali vengono presi in considerazione utilizzando le previsioni di traffico ufficiali di EUROCONTROL a 7 anni, che vengono applicate localmente all’aeroporto di interesse verificando se l’incremento previsto è compatibile con le sue caratteristiche e vincoli (ad esempio la capacità massima del sistema di piste).

Dopo aver selezionato un aeroporto e recuperato il suo aumento di traffico previsto, viene utilizzato un algoritmo di generazione di eventi di volo per creare il numero richiesto di movimenti aggiuntivi di aerei. Questo algoritmo viene applicato agli eventi di un singolo giorno dopo la sostituzione della flotta, e fa uso del patrimonio di dati esistenti per simulare l’incremento di traffico. È composto da tre passi:

  1. 1)

    separazione degli eventi di volo esistenti in 60 sottoclassi secondo tre parametri;

  2. 2)

    recupero del numero di nuovi eventi di volo in ogni sottoclasse;

  3. 3)

    generazione degli eventi di volo per ogni sottoclasse.

Nel primo passo, gli eventi di volo sono classificati secondo i tre parametri riportati nella tabella 2. Le 60 (2 × 10 × 3) sottoclassi esprimono la divisione del traffico in un dato aeroporto, mostrando quali operazioni sono più comuni per gli aerei di una data dimensione durante una data parte della giornata di 24 ore. Questa suddivisione mostra il modo in cui opera l’aeroporto selezionato, sottolineando le restrizioni intrinseche (ad esempio, evitare le partenze di aerei di grandi dimensioni di notte) che portano a zero eventi registrati in alcune sottoclassi. Pertanto, l’introduzione della classificazione nella tabella 2 permette una strategia per aumentare coerentemente il traffico aereo nell’aeroporto.

Tabella 2 Parametri utilizzati per classificare gli eventi di volo esistenti

Nel secondo passo, una percentuale nota di incremento del traffico viene applicata a tutte le 60 sottoclassi, e per ciascuna di esse viene trovato il numero di eventi di volo da aggiungere. Dato che questi numeri non sono interi, tutti i 60 valori sono flottati, e le parti frazionarie rimanenti sono ridistribuite tra le sottoclassi che hanno un numero di eventi più vicino a un intero. Questo passo implica l’assunzione che il traffico aereo nel 2025 conserverà la divisione degli eventi di volo osservati nell’aeroporto selezionato nel 2018.

Nel terzo passo, i nuovi eventi di volo sono generati separatamente per ogni sottoclasse. Se m è il numero di eventi aggiuntivi per una data sottoclasse, vengono identificati gli n eventi registrati nel 2018 per quella sottoclasse, e m tra questi vengono scelti casualmente e duplicati. Questa operazione, eseguita su tutte le sottoclassi, produce tutti gli eventi necessari per simulare l’aumento del traffico aeroportuale.

Come osservazione finale, questo algoritmo è stato ideato con il solo scopo di calcolare le metriche cumulative del rumore sotto scenari di traffico previsti, e quindi non tiene conto delle pratiche legate all’ATC come la separazione del traffico o la riorganizzazione temporale degli eventi per accogliere i nuovi movimenti di volo. Eventuali vincoli aeroportuali, come la capacità del sistema di piste, sono debitamente considerati nell’applicazione dell’algoritmo.

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