Previsões de cenários futuros para o ruído do aeroporto baseadas na recolha e processamento de dados da Web

A abordagem descrita neste artigo é baseada no procedimento de reconstrução de eventos de voo e cálculo do ruído introduzido por Pretto et al. Este procedimento é aqui alargado para i) ter em conta a topografia da área aeroportuária e ii) permitir uma previsão eficiente dos níveis de ruído futuros devido a variações na composição da frota de aeronaves e no volume de tráfego aéreo. As etapas-chave desta abordagem estendida estão resumidas no fluxograma da Fig. 1, com o objetivo de apoiar o leitor na compreensão dos passos metodológicos descritos abaixo.

Fig. 1
figure1

Flowchart descrevendo as etapas-chave da abordagem atual. Os dados de entrada são listados no lado esquerdo

Sumário do procedimento de computação de ruído

Esta subseção descreve brevemente os principais passos que permitem o cálculo das curvas de nível de ruído do aeroporto usando o modelo de ruído ECAC e dados de tráfego aéreo baseados na web, com foco especial nos aspectos que afetam as operações descritas a partir da Seção 2.2. Todo o procedimento é detalhado por Pretto et al. .

Modelo ECAC Doc.29 e banco de dados da ANP

Modelo ECAC Doc.29 é um modelo de segmentação de melhores práticas de previsão de ruído de aeronaves que permite o cálculo dos níveis de ruído e contornos ao redor dos aeroportos devido aos movimentos de aeronaves durante um período de tempo especificado. Em qualquer aeroporto selecionado, o modelo calcula a métrica de ruído acumulado desejada, como LAeq,day, LAeq,night, LDEN, e Lmax,avg, sobrepondo os efeitos de eventos de vôo único, ou seja, partidas e chegadas. Para cada um deles, os níveis de som de um evento SEL e LAmax são computados usando uma grade de receptores de som na região de interesse ao redor do aeroporto. Cada um destes dois níveis sonoros é calculado sobrepondo os efeitos de um conjunto de segmentos de trajectória de voo, que representam o movimento da aeronave em 3D ao longo do tempo durante o evento. Estes segmentos são obtidos pela fusão da pista de solo, que representa a projecção do movimento da aeronave no solo, com o perfil de voo, que contém informação sobre o movimento vertical acima da pista de solo e os parâmetros de voo relacionados (por exemplo, velocidade calibrada e impulso do motor).

Para um único evento, a pista de solo e o perfil de voo podem ser gerados quer pela análise dos dados de movimento de voo quer por síntese a partir de informação processual apropriada. No caso de perfis de voo, esta informação consiste numa série de passos processuais, que prescrevem como a aeronave deve ser pilotada durante uma única operação (partida ou chegada) em termos de velocidade, altitude e ajustes de flap. Essas etapas de procedimento estão listadas no banco de dados da ANP, que contém conjuntos apropriados de perfis de vôo para cerca de 140 modelos de aeronaves de referência, conhecidos como proxies. Um perfil de vôo é calculado utilizando equações mecânicas e cinemáticas que requerem o conhecimento de tais conjuntos de perfis, características básicas do modelo da aeronave (por exemplo, peso da aeronave) também fornecidas pela ANP, e condições atmosféricas, permitindo o cálculo do impulso do motor, altura e velocidades reais e calibradas acima do solo .

Após a obtenção da trajetória de vôo segmentada para um único evento de vôo, o cálculo dos níveis de ruído do segmento é realizado no motor de ruído da ECAC levando em conta o desempenho da aeronave dentro do segmento dado e a localização de um receptor. Primeiro, os níveis de ruído de base são interpolados a partir de níveis de referência, conhecidos como dados “Noise-Power-Distance” (NPD) e válidos para uma trajectória de voo recta, infinitamente longa e voada a velocidade fixa, utilizando os valores actuais de impulso do motor (potência) e a distância entre o segmento receptor e a aeronave. Em seguida, são feitos ajustes para considerar as condições atmosféricas, velocidade sem referência, posição dos motores das aeronaves, ângulo de banco, comprimento de segmento finito, diretividade sonora durante os movimentos da pista e impulso inverso. Todos os níveis de ruído do segmento são então sobrepostos e SEL e LAmax são encontrados em um único ponto receptor. O processo é repetido para todos os receptores, completando assim o cálculo do ruído de evento único.

Integração com dados de tráfego aéreo baseados na Web

A aplicação do modelo ECAC ao cálculo dos níveis de ruído de evento único requer uma descrição completa do evento de voo. Isto é obtido através da recolha de dados da Internet. A informação central vem do Flight Tracker Flightaware, que foi pesquisado em junho de 2018 para coletar dados brutos de tráfego aéreo em nove aeroportos europeus, recuperando cerca de 11.000 históricos de vôos. Cada histórico de voo contém os locais e velocidades em 3D, ordenados no tempo e espaçados por 15 s, de uma determinada aeronave, normalmente identificada através do seu registo e do designador do tipo ICAO. Todos os locais de aeroportos e pistas foram recuperados do website OurAirports , enquanto o website Airlinerlist foi utilizado para construir uma base de dados offline que associa o registo com o modelo específico da aeronave.

Como os históricos de voo em bruto eram por vezes incorrectos, muitas vezes faltavam vestígios de movimentos não aéreos, e o modelo da aeronave nunca foi relatado explicitamente, os dados de voo recuperados foram pré-processados utilizando a pista e as informações da aeronave mencionadas acima para reconstruir o movimento de voo e para recuperar a pista de partida/chegada e o modelo da aeronave. Este último foi então utilizado para entrar na tabela principal de substituição da ANP, que é uma ferramenta que associa um modelo específico com um proxy ANP adequado, permitindo assim o cálculo do ruído através do modelo ECAC. Muitas configurações são listadas para o par modelo-proxy dado, que diferem principalmente na variante e peso do motor e, portanto, na saída de ruído. Portanto, múltiplos valores de um fator de correção chamado “número de eventos equivalentes”, Neq, são fornecidos nas tabelas da ANP para modificar os níveis de ruído proxy de acordo com a configuração específica da aeronave. Como as diferentes configurações não puderam ser recuperadas, uma configuração média foi construída para cada modelo, e dois números médios de eventos equivalentes (diferentes para partidas e chegadas) foram atribuídos ao proxy. Quando o registro da aeronave não estava disponível, uma segunda tabela de substituição da ANP poderia ser utilizada para obter uma associação direta ICAO designator-proxy, já que apenas uma configuração é listada e nenhuma média é necessária.

Os movimentos de vôo reconstruídos durante um único evento de partida/chegada no aeroporto selecionado são utilizados, juntamente com as informações da aeronave, para a construção do percurso de vôo segmentado. Em cada evento de voo, a pista de solo é construída através da análise dos dados de posição 2D, enquanto o perfil de voo é sintetizado a partir das etapas processuais da ECAC, uma vez que o espaçamento temporal entre registos de voo consecutivos (15 s) é demasiado grande para assegurar uma reconstrução fiável do impulso do motor apenas a partir da informação de velocidade e altura.

Geração de mapas de contorno de ruído

Na aplicação original, cada aeroporto foi estudado separadamente, tendo sido identificados todos os eventos de voo que ocorrem num determinado dia. Para cada evento, foi construída a rota de vôo segmentada, e sua contribuição para o ruído do aeroporto foi computada em uma grade quadrada de 11.881 receptores posicionados a cada cerca de 450 m em ambas as direções x e y, na mesma altitude do ponto de referência do aeroporto (ARP). Finalmente, os níveis sonoros devidos a todos os eventos de voo foram sobrepostos para obter métricas diárias de ruído acumulado e, portanto, contornos de ruído diários na área do aeroporto.

Computação do ruído contabilizando dados topográficos

Topografia local (isto é, a elevação das superfícies terrestres ao redor do aeroporto) pode ter uma influência não negligenciável nos níveis de ruído ao redor de um aeroporto, principalmente devido à elevação dos pontos receptores, o que afecta a sua distância dos segmentos da trajectória de voo. Além disso, o conhecimento das elevações locais permite uma melhor descrição das pistas do aeroporto, e a reconstrução dos movimentos de terra das aeronaves também pode ser influenciada. As próximas subseções explicam como a elevação do terreno é contabilizada no presente procedimento de computação de ruído.

Aquisição e implementação de dados topográficos

A fonte de dados topográficos para esta análise é uma série de modelos digitais de elevação (DEMs) do território europeu, que inclui todos os aeroportos estudados. Cerca de 1500 DEMs, cada um com 1 grau de largura em latitude e longitude e com uma resolução de 3 segundos de arco, foram descarregados do website WebGIS e devidamente pós-processados de modo a obter um único mapa de elevação para toda a Europa, sob a forma de uma grelha 2D. As elevações de todos os ARPs e pistas foram calculadas por interpolação bilinear dos dados da grelha, e a cada pista foi atribuído um único valor de elevação (o do seu ponto médio) e um gradiente (usando a elevação das suas duas extremidades). Isto porque o modelo mecânico ECAC se baseia em pistas planas, mas pode contabilizar as inclinações da pista durante uma decolagem. A mesma interpolação foi realizada ao redor de cada aeroporto para cada ponto receptor envolvido no procedimento de computação de ruído.

Ajustamento do bloqueio da linha de visão

O bloqueio da linha de visão (LOS) é a atenuação sonora devido à presença de uma obstrução ao longo da trajetória de propagação direta entre a fonte e o receptor. Estruturas naturais como montanhas e colinas podem agir como “escudos sonoros”, difundindo ondas sonoras e assim baixando consideravelmente os níveis de ruído atrás delas. O modelo ECAC não tem esse efeito em conta, mas o AEDT da FAA o faz através de um ajuste específico de LOS . Como o cálculo do ruído do AEDT é baseado no modelo ECAC, uma implementação direta deste ajuste poderia ser realizada na presente metodologia.

Segundo o AEDT, o ajuste LOS, LOSadj, é calculado juntamente com a instalação do motor, ΔI(φ), e a atenuação lateral, Λ(β,l), para cada par de segmento e receptor da trajetória de vôo (para as definições de ΔI, Λ, ângulo de depressão φ, ângulo de elevação β e deslocamento lateral l ver ). Em seguida, esses valores são comparados para estimar seu efeito global através de uma “correção lateral”, LAcorr, a ser usada no motor de ruído ECAC:

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

O cálculo do LOSadj requer determinar, para cada par segment-receptor, se o caminho de propagação directa do som está obstruído, e por quanto, se assim for. Isto é feito na presente aplicação, comparando a altitude local do caminho de propagação directa (um simples segmento recto que liga o caminho de voo e o receptor) com a elevação do terreno. Para ter em conta o terreno, é tomado um ponto de amostra a cada cerca de 300 m e a sua elevação é calculada através de uma interpolação bilinear utilizando os quatro pontos receptores circundantes. Finalmente, as diferenças entre a elevação local do terreno e a altitude do caminho de propagação são calculadas e o valor máximo é usado para calcular o LOSadj de acordo com o procedimento AEDT.

Algoritmo de substituição da frota

Para qualquer avaliação do impacto futuro do ruído da aviação, um aspecto importante a ser levado em conta é a mudança na composição da frota. Na verdade, quando uma aeronave velha não pode mais ser operada, ela é reformada e substituída por um modelo mais novo, geralmente mais silencioso. Um algoritmo de substituição da frota foi desenvolvido na presente aplicação para atualizar a frota de aeronaves de 2018 a 2025, contando com o banco de dados da ANP como fonte de dados de ruído e desempenho para os modelos mais novos de aeronaves. O algoritmo de substituição é dividido em três etapas:

  1. 1)

    identificação da aeronave a ser substituída;

  2. 2)

    identificação dos modelos de aeronaves substitutas;

  3. 3)

    atribuição do novo modelo a eventos de vôo antigos.

No primeiro passo, a idade de cada aeronave no momento do evento de voo é recuperada usando o banco de dados de modelos de aeronaves offline mencionado na Seção 2.1.2, e um novo banco de dados para 2025 é construído aumentando a idade de cada aeronave em 7 anos. Então, todas as aeronaves cuja idade exceda 22 anos são consideradas aptas para substituição. A idade limite deriva de uma ligeira simplificação do modelo de mix da frota utilizado para as previsões da aviação britânica .

O segundo passo consiste em decidir quais aeronaves são mais adequadas para representar a frota futura. A este respeito, dois aspectos devem ser considerados: i) enquanto nos próximos anos se espera que aeronaves de nova geração dominem o mercado (por exemplo, A320neo), alguns modelos de geração atual ainda estão sendo vendidos; ii) como a base de dados da ANP foi atualizada pela última vez em fevereiro de 2018, alguns dos modelos de nova geração esperados até 2025 ainda não estão listados, principalmente sem certificação oficial de ruído na época.

Tendo em vista as considerações acima, o pool de fornecimento contendo os modelos de aeronaves substitutos é construído da seguinte forma Primeiro, o pool é dividido em 10 categorias de acordo com o tamanho da aeronave, representado pelo peso máximo e número aproximado de assentos. Em segundo lugar, para cada categoria são identificados e recuperados da primeira tabela de substituição da ANP os melhores modelos de aeronaves em termos de emissão de ruído e é construída uma configuração média para cada modelo, conforme explicado na Seção 2.1.2. Os resultados estão listados na Tabela 1, que também mostra que múltiplos modelos são escolhidos para uma única categoria. Isto é feito ou porque tais modelos têm uma saída de ruído semelhante, ou para representar melhor a variabilidade de peso dentro de uma determinada categoria.

Table 1 Supply pool dos melhores modelos de aeronaves disponíveis na ANP para a nova frota de aeronaves em 2025

A terceira e última etapa é a modificação real da frota. A cada aeronave apta para substituição é atribuído o MTOW do seu proxy ANP original, e este parâmetro é utilizado para identificar a categoria do pool de abastecimento. O novo modelo é selecionado aleatoriamente exceto para a categoria < 190.000, onde foi decidido preservar a divisão do mercado de 2018 entre os principais fabricantes Airbus e Boeing, substituindo as aeronaves mais antigas por modelos da mesma empresa. Note-se que a selecção dentro da mesma categoria assegura que a pista antiga no solo é sempre compatível com a nova aeronave, no que diz respeito em particular aos movimentos de solo e raios de viragem.

Geração de eventos de voo adicionais

Besides contabilizando a evolução da frota de aeronaves, as previsões de futuros cenários de tráfego aéreo devem também considerar um possível aumento do número de movimentos de voo. Contudo, enquanto as aeronaves são reformadas individualmente, o número e as características dos novos eventos de voo dependem de múltiplos factores a nível global, nacional e local. Na presente aplicação, fatores globais e nacionais são contabilizados utilizando previsões oficiais de tráfego EUROCONTROL de 7 anos , que são aplicadas localmente ao aeroporto de interesse verificando se o incremento previsto é compatível com suas características e restrições (por exemplo, capacidade máxima do sistema de pistas).

Após selecionar um aeroporto e recuperar o aumento de tráfego esperado, um algoritmo de geração de eventos de vôo é utilizado para criar o número necessário de movimentos adicionais de aeronaves. Este algoritmo é aplicado aos eventos de um único dia após a substituição da frota, e faz uso dos ativos de dados existentes para simular o incremento de tráfego. Ele é composto de três passos:

  1. 1)

    separação dos eventos de vôo existentes em 60 subclasses de acordo com três parâmetros;

  2. 2)

    recuperação do número de novos eventos de vôo em cada subclasse;

  3. 3)

    geração dos eventos de vôo para cada subclasse.

No primeiro passo, os eventos de voo são classificados de acordo com os três parâmetros reportados na Tabela 2. As 60 (2 × 10 × 3) subclasses expressam a divisão do tráfego em um determinado aeroporto, mostrando quais operações são mais comuns para aeronaves de um determinado tamanho durante uma determinada parte do dia de 24 horas. Esta divisão mostra a forma como o aeroporto selecionado opera, enfatizando restrições inerentes (por exemplo, evitar partidas de aeronaves de grande porte à noite) que resultam em zero eventos registrados em algumas subclasses. Portanto, a introdução da classificação na Tabela 2 permite uma estratégia para aumentar coerentemente o tráfego aéreo no aeroporto.

Table 2 Parâmetros utilizados para classificar os eventos de vôo existentes

Na segunda etapa, uma porcentagem conhecida de incremento de tráfego é aplicada a todas as 60 subclasses, e para cada uma delas é encontrado o número de eventos de vôo a serem adicionados. Como estes números não são números inteiros, todos os 60 valores são nivelados, e as partes fracionárias restantes são redistribuídas pelas subclasses com um número de eventos mais próximo de um número inteiro. Este passo implica a suposição de que o tráfego aéreo em 2025 irá preservar a divisão dos eventos de vôo observados no aeroporto selecionado em 2018.

No terceiro passo, os novos eventos de vôo são gerados separadamente para cada subclasse. Se m é o número de eventos adicionais para uma determinada subclasse, os n eventos registrados em 2018 para essa subclasse são identificados, e m entre eles são escolhidos aleatoriamente e duplicados. Esta operação, realizada em todas as subclasses, produz todos os eventos necessários para simular o aumento do tráfego aeroportuário.

Como observação final, este algoritmo foi concebido com o único propósito de calcular métricas de ruído cumulativas sob cenários de tráfego previstos e, portanto, não leva em conta práticas relacionadas ao ATC, tais como separação de tráfego ou rearranjo temporal de eventos para acomodar novos movimentos de vôo. Eventuais restrições aeroportuárias, como a capacidade do sistema de pistas, são devidamente consideradas na aplicação do algoritmo.

Leave a Reply

Deixe uma resposta

O seu endereço de email não será publicado.