Relatório de Performance ATM do Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro (SISCEAB) 2019

RELATÓRIO 2019

Relatório de Performance ATM do Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro (SISCEAB)

2019

DECEA

1

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

SUMÁRIO EXECUTIVO O Relatório de Performance do Sistema de Controle do Espaço Aéreo

Brasileiro (SISCEAB) – 2019 reflete o conhecimento produzido pela Seção de Gestão

de Performance, por meio da Comissão de Gestão de Indicadores de Desempenho do Gerenciamento de Tráfego Aéreo (ATM) do Departamento de Controle do Espaço

Aéreo (DECEA), realizado por profissionais de diversas organizações do Comando da Aeronáutica (COMAER), com base nos dados extraídos dos sistemas relativos ao ano de 2019.

Este trabalho tem como referência o Relatório de Comparação

Operacional de Performance ATM – EUA/Europa, que é desenvolvido com o objetivo

de apontar as melhores práticas e levantar indicadores para a busca contínua do aperfeiçoamento no ATM nos EUA e na Europa. A análise dos estudos comparativos indica a elevada complexidade da tarefa, pela necessidade de harmonizar diversos

indicadores, de compatibilizar diferentes sistemas ATM e de trabalhar com equipes interdisciplinares, dentre outros alinhamentos demandados. Cabe ressaltar que tais

estudos têm como base os indicadores ATM que constam no Plano Global de Navegação Aérea.

No Brasil, para atender às peculiaridades nacionais e permitir a

comparação com outros Provedores de Serviços de Navegação Aérea (ANSP), foi

identificada a necessidade de desenvolver um manual sobre a metodologia dos

indicadores preconizados pela OACI; criar um curso de indicadores ATM com o

objetivo de se difundir a cultura de performance; e harmonizar a metodologia de coleta e de interpretação dos indicadores.

Tal comparação será detalhada a seguir:

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

2

DECEA

SISCEAB - 22 milhões de km2 ACC – 5

APP – 43

TWR –59

AFIS –86

TOTAL DE AERÓDROMOS – 2.625 PÚBLICOS – 578 PRIVADOS –2.047 ATCO TOTAIS –3.867 SHARE DA AVIAÇÃO GERAL –19,1%

Média diária todas as FIR: 4.411 voos

DECEA

Aeroporto mais movimentado: SBGR – 298.207 voos / ano

3

Dia mais movimentado: 01/03/19 (SEXTA-FEIRA) SBGR - 989 movimentos

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

CINDACTA I - 1,1 milhão de km2 ACC – 1 (FIR BS)

APP – 7

TWR – 10

AFIS – 15

TOTAL DE AERÓDROMOS – 552 PÚBLICOS – 128 PRIVADOS – 424 ATCO TOTAIS –809 SHARE DA AVIAÇÃO GERAL –16,3%

Média diária FIR BS:

Aeroporto mais movimentado:

19/12/19 (QUINTA-FEIRA)

SBBR – 154.331 voos / ano

1.374 voos

Dia mais movimentado:

SBBR - 553 movimentos

CINDACTA II - 1,7 milhão de km2 ACC – 1 (FIR CW)

APP –10

TWR – 13

AFIS –30

TOTAL DE AERÓDROMOS –825 PÚBLICOS –181 PRIVADOS –644 ATCO TOTAIS –784 SHARE DA AVIAÇÃO GERAL –20,3%

Média diária FIR CW: 1.284 voos Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Aeroporto mais movimentado: SBPA – 84.490 voos / ano

4

Dia mais movimentado: 05/12/19 (QUINTA-FEIRA) SBPA - 281 movimentos

DECEA

2 CINDACTA III–14,3milhões de km CINDACTA III–14,3milhões de km2

ACC –2 (FIR RE / FIR AO) CINDACTA ACC –2 (FIR RE / FIR AO)

APP –10 TWR – 11 AFIS 2 –13 III–14,3milhões de km APP –10 TWR – 11 AFIS –13

ACC –2 (FIR RE / FIR TOTAL AO) DEAPP –10 TWR AFIS –13 AERÓDROMOS – 349– 11 TOTAL DE AERÓDROMOS – 349 PÚBLICOS – 142 PÚBLICOS – 142 TOTAL DE AERÓDROMOS – 349 PRIVADOS –207 PRIVADOS –207 PÚBLICOS ATCO TOTAIS –692 – 142 ATCO TOTAIS –692 PRIVADOSGERAL –207 –12,9% (FIR RE) SHARE DA AVIAÇÃO SHARE DA AVIAÇÃO GERAL –12,9% (FIR RE) ATCO TOTAIS –692 FIR RE (CONTINENTAL) = 2,1 milhões de km22 FIR RE (CONTINENTAL) = 2,1 milhões de km SHARE DA AVIAÇÃO GERAL –12,9% (FIR RE) FIR ATLÂNTICO = 12,2 milhões de km22 FIR ATLÂNTICO = 12,2 milhões de km FIR RE (CONTINENTAL) = 2,1 milhões de km2

FIR ATLÂNTICO = 12,2 milhões de km2 Dia mais movimentado: Média diária Aeroporto mais movimentado: Dia mais movimentado: Média diária Aeroporto mais movimentado: FIR RE: 27/12/19 (SEXTA-FEIRA) FIR RE: – 82.461 voos / ano 27/12/19 (SEXTA-FEIRA) Dia mais movimentado: Média diáriaSBSV SBSVAeroporto – 82.461 voos / ano mais movimentado: SBSV - 316 movimentos 872 voos SBSV - 316 movimentos 872 voosFIR RE: 27/12/19 (SEXTA-FEIRA) SBSV – 82.461 voos / ano SBSV - 316 movimentos 872 voos 2 CINDACTA CINDACTA IV–5,3milhões IV–5,3milhões de de km km2

ACC – 1 (FIR AZ) APP –11 ACC – 1 (FIR AZ)CINDACTA APP –11 ACC – 1 (FIR AZ)

TWR – 11

AFIS –24

TWR – 11 AFIS IV–5,3milhões de –24 km2

APP –11

TWR – 11

AFIS –24

TOTAL DE AERÓDROMOS –851 TOTAL DE AERÓDROMOS –851 PÚBLICOS – 105 PÚBLICOS – 105 TOTAL DE–746 AERÓDROMOS –851 PRIVADOS PRIVADOS –746 PÚBLICOS – 105 ATCO TOTAIS –581 ATCO TOTAIS –581 PRIVADOS SHARE DA AVIAÇÃO GERAL–746 –29,4% SHARE DA AVIAÇÃO GERAL –29,4% ATCO TOTAIS –581 SHARE DA AVIAÇÃO GERAL –29,4%

DECEA

Média diária Dia mais movimentado: Aeroporto mais movimentado: Média diária Dia mais movimentado: Aeroporto mais movimentado: FIR AZ: FIR AZ: 15/11/19 (SEXTA-FEIRA) – 43.115 voos / ano Média diária SBBE 15/11/19Dia (SEXTA-FEIRA) mais movimentado: SBBE – 43.115 voos / ano Aeroporto mais movimentado: 728 voos SBEG 278 movimentos 728 voos FIR AZ: SBEG - 278 movimentos 15/11/19 (SEXTA-FEIRA) SBBE – 43.115 voos / ano 728 voos SBEG - 278 movimentos 5

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

SRPV-SP - 0,1 milhão de km2 ACC –0 (SRPV-SP)

APP –5

TWR – 14

AFIS –4

TOTAL DE AERÓDROMOS – 48 PÚBLICOS – 22 PRIVADOS – 26 ATCO TOTAIS –661 SHARE DA AVIAÇÃO GERAL –15,3 %

Aeroporto mais movimentado:

Dia mais movimentado:

SBGR – 298.207 voos / ano

01/03/19 (SEXTA-FEIRA) SBGR - 989 movimentos

A análise comparativa entre o SRPV-SP e os demais centros foi

realizada em função do elevado número de movimentos na área do SRPV-SP,

ressaltando-se que tal organização possui caráter de área terminal e não de centro.

Como ainda não há uma forma de coleta específica do SRPV-SP como uma região

independente do CINDACTA II, não é apresentada a média de voos na área do SRPV-SP. Por isso, apesar de pertencerem à área do CINDACTA II, os aeroportos

considerados como parte do SRPV-SP para fins de composição deste relatório foram: SBGL, SBGR, SBKP, SBRJ, SBSJ e SBSP.

O aeroporto mais movimentado do Brasil é o aeroporto

internacional de São Paulo / Guarulhos, na área do SRPV-SP, com 298.207 movimentos aéreos no ano de 2019.

O CINDACTA I, tem a menor área continental dentre os outros CINDACTA e o maior efetivo total absoluto de ATCO (809).

Apresentou ainda a FIR mais movimentada do país (FIR Brasília), com 503.028 movimentos no ano de 2019.

O CINDACTA II tem, em sua área jurisdicional, o maior número de

TWR (13) e AFIS (30), quando comparado com os outros CINDACTA. Apresenta, ainda, o segundo maior efetivo total absoluto de ATCO

(784).

O CINDACTA III apresentou o melhor índice de operacionalidade dos ATCO (87,5%) dentre todos os Regionais. É o único Regional que tem 2 FIR, tendo a continental (FIR Recife) uma área de 2,1 milhões de km2 e a oceânica (FIR Atlântico), uma área de 12,2 milhões de km2.

O CINDACTA IV tem a FIR com maior área continental do Brasil, com uma área de aproximadamente 5,2 milhões de km2, o que

corresponde a cerca de 61% do território brasileiro. Quando

comparada internacionalmente, esta área equivale a 32 países da Europa ou 30 estados dos EUA.

Os dados considerados neste relatório de performance são do ano base de 2019.

Este relatório de performance é de grande valia para compreender como são prestados os serviços ATM, permitindo sua comparação em nível nacional e internacional. Entretanto, é importante ressaltar que seus resultados ainda serão aprofundados, tendo em vista a continuidade dos estudos dos indicadores, a interação cada vez maior dos regionais nos estudos de performance e a capacidade dos sistemas ATM do SISCEAB.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

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DECEA

Descrição do Documento RELATÓRIO DE PERFORMANCE ATM DO SISCEAB – 2019 PROGRAMA DE REFERÊNCIA

EDIÇÃO

DATA DA EDIÇÃO

Grupo de Trabalho Indicadores Operacionais

Relatório 2019

16 JUN 2020

SUMÁRIO

Este relatório apresenta uma análise preliminar da performance no Gerenciamento de Tráfego Aéreo do SISCEAB com foco nas Áreas Principais de Performance de Previsibilidade, Eficiência e Capacidade.

PALAVRAS-CHAVE

GERENCIAMENTO DE TRÁFEGO AÉREO

MEDIDAS DE PERFORMANCE

INDICADORES DE PERFORMANCE

ATM

DECEA

Regionais

ELABORAÇÃO Cap Av RAFAEL DOMINGOS RODRIGUES – DECEA

Cap Eng RAFAEL DE ARAÚJO ALMEIDA – SRPV-SP 1º Ten Eng ANDRÉ LUIZ ELIAS MELO – ICEA

2S BCT ROSEANE MARTINS REZENDE - DECEA CV ADRIANO DUARTE DA SILVA – CGNA

CV LEONARDO SILVA DE BARROS RIBEIRO – CGNA

CV ISABELA GOMES DA FONSECA CAMACHO – DECEA

Orientação Geral: Maj Av HUGO DOMINATO ROSSI – DECEA

Revisão linguística: CV ADRIANA CESCHIN RIECHE – DECEA APOIO: Assessoria de Comunicacão Social - ASCOM

Fotografias: CV FÁBIO RIBEIRO MACIEL e CV LUIZ EDUARDO PEREZ – DECEA Capa e finalização gráfica: CV ALINE DA SILVA PRETE – DECEA

CONTATO SDOP -DECEA Av. General Justo, 160 - Centro, Rio de Janeiro - RJ, 20021-130 Tel: +55 21 2101-6278 DECEA

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Relatório de Performance ATM do SISCEAB

SIGLAS E ABREVIATURAS ACC AFIS AFTN AIBT ANAC ANS ANSP AOBT APP ARR ATC ATCO ATFM ATM BDC BHR BI BIMTRA BL CGNA CHS CINDACTA DECEA DEP DH DTCEA-CF EEAR EOBT EPLIS EUROCONTROL FIR GDP GANP ICA ICAO IFR ILS LPNA LRO KPA KPI MCA METAR N/A NP Npico

Area Control Centre Aerodrome Flight Information Service Aeronautical Fixed Telecommunication Network Actual In-Block Time Agência Nacional de Aviação Civil Air Navigation Service Air Navigation Service Provider Actual Off-Block Time Approach control Arrival Air Traffic Control Air Traffic Controller Air Traffic Flow Management Air Traffic Management Banco de Dados Climatológicos Busy Hour Rate Business Intelligence Banco de Informações de Movimento de Tráfego Aéreo Below level Centro de Gerenciamento da Navegação Aérea Capacidade Horária do Setor Centro Integrado de Defesa Aérea e Controle de Tráfego Aéreo Departamento de Controle do Espaço Aéreo Departure Decision Height Destacamento de Controle do Espaço Aéreo de Confins Escola de Especialistas de Aeronáutica Estimated off-block time Exame de proficiência em língua inglesa do SISCEAB European Organization for the Safety of Air Navigation Flight Information Region Gross Domestic Product Global Air Navigation Plan Instrução do Comando da Aeronáutica International Civil Aviation Organization Instrument Flight Rules Instrument Landing System Licença de Pessoal da Navegação Aérea Livro de Registro de Ocorrências Key Performance Area Key Performance Indicator Manual do Comando da Aeronáutica Meteorological Aerodrome Report Não se aplica Nível de proficiência Número Pico

Nref PLN PRU R-AFIS SAGITARIO SBBE SBBR SBBV SBCF SBCT SBCG SBCY SBEG SBFI SBFL SBFZ SBGL SBGR SBKP SBMO SBNT SBPA SBPS SBPV SBRB SBRF SBRJ SBSJ SBSL SBSP SBSV SDOP SETA SGPO SGTC SISCEAB SRPV-SP TATIC TAF TMA TMA-BH TWR-CF vs.

Número de Referência Plano de voo Performance Review Unit Remote Aerodrome Flight Information Service Sistema Avançado de Gerenciamento de Informações de Tráfego Aéreo e Relatório de Interesse Operacional Aeroporto Internacional de Belém Aeroporto Internacional de Brasília Aeroporto Internacional de Boa Vista Aeroporto Internacional Tancredo Neves Aeroporto Internacional de Curitiba Aeroporto Internacional de Campo Grande Aeroporto Internacional de Cuiabá Aeroporto Internacional de Manaus / Eduardo Gomes Aeroporto Internacional de Foz do Iguaçu Aeroporto Internacional de Florianópolis Aeroporto Internacional de Fortaleza Aeroporto Internacional do Rio de Janeiro / Galeão Aeroporto Internacional de Guarulhos Aeroporto Internacional de Campinas / Viracopos Aeroporto de Maceió Aeroporto de Natal Aeroporto Internacional de Porto Alegre Aeroporto de Porto Seguro Aeroporto Internacional de Porto Velho Aeroporto Internacional de Rio Branco Aeroporto Internacional de Recife Aeroporto do Rio de Janeiro / Santos Dumont Aeroporto de São José dos Campos Aeroporto Internacional de São Luís Aeroporto de São Paulo / Congonhas Aeroporto Internacional de Salvador Subdepartamento de Operações do DECEA Sistema Estatístico de Tráfego Aéreo (SETA Millennium) Sistema de Gerenciamento de Pessoal Operacional Sistema de Gerenciamento de Torre de Controle Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro Serviço Regional de Proteção ao Voo de São Paulo Total Air Traffic Information Control Terminal Aerodrome Forecast Terminal Control Area Área de Controle Terminal de Belo Horizonte Torre de controle de aeródromo de Confins Versus

+

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO ................................................................................................................................ 18

1.1 GERENCIAMENTO DO TRÁFEGO AÉREO NO BRASIL .................................................. 18 1.2 ESCOPO DO ESTUDO ................................................................................................................. 22

1.3 FONTE DE DADOS....................................................................................................................... 24 1.4 INDICADORES .............................................................................................................................. 27

1.5 ESTRUTURA DO RELATÓRIO ................................................................................................. 33

2. CARACTERÍSTICAS E CONTEXTO DO SISCEAB............................................................. 35

2.1 CARACTERÍSTICAS INTERNAS DO SISCEAB.................................................................... 38

2.1.1 ATCO ............................................................................................................................................. 38

2.1.2 EVOLUÇÃO DO TRÁFEGO..................................................................................................... 49

2.1.3 DENSIDADE DO TRÁFEGO................................................................................................... 63

2.2 SISCEAB – FATORES EXTERNOS QUE AFETAM OS INDICADORES ........................ 64

2.2.1 CENÁRIO ECONÔMICO DO BRASIL .................................................................................. 64

2.2.2 FATORES METEOROLÓGICOS ............................................................................................ 65

3. INDICADORES DE PERFORMANCE ATM .......................................................................... 69

3.1 KPI 01 – PONTUALIDADE DE PARTIDA ............................................................................ 69

3.1.1 PARÂMETROS ATÉ 15 MIN ................................................................................................. 71

3.1.2 PARÂMETROS DE 5 / 15 / 30 MIN ................................................................................... 72

3.2 KPI 02 – TEMPO ADICIONAL DE TAXI-OUT ..................................................................... 73

3.3 KPI 06 – CAPACIDADE DE SETORES DO ESPAÇO AÉREO .......................................... 77

3.4 KPI 09 – CAPACIDADE DECLARADA DE CHEGADA ...................................................... 84 3.5 KPI 10 – TAXA-PICO DE CHEGADA ...................................................................................... 86

3.6 RELAÇÃO – TAXA-PICO DE CHEGADA VS. CAPACIDADE DE CHEGADA .............. 87

3.7 KPI 11 – UTILIZAÇÃO DA CAPACIDADE DE CHEGADA ............................................... 88

3.8 KPI 13 – TEMPO ADICIONAL DE TAXI-IN ......................................................................... 89

3.9 KPI 14 – PONTUALIDADE DE CHEGADA ........................................................................... 93 3.9.1 PARÂMETRO ATÉ 15 MIN ................................................................................................... 93

3.9.2 PARÂMETROS DE 5 / 15 / 30 MIN ................................................................................... 94

3.10 KPI 15 – VARIABILIDADE DO TEMPO DE VOO ............................................................ 95 3.11 IDBR 06 –RELAÇÃO ENTRE HORAS DE LOGIN VS. HORAS ATCO ........................ 97

4. PREVISÃO DE DEMANDA DE TRÁFEGO AÉREO ........................................................ 101

4.1 BASES DE DADOS ..................................................................................................................... 102

4.2METODOLOGIA .......................................................................................................................... 103

4.3 RESULTADOS ............................................................................................................................. 105

5. CONCLUSÃO................................................................................................................................. 110

6. REFERÊNCIAS ............................................................................................................................. 113

LISTA DE FIGURAS FIGURA 1 - MAPA DAS FIR BRASILEIRAS ................................................................................ 20

FIGURA 2 - JURISDIÇÃO DE CONTROLE DE TRÁFEGO AÉREO NO BRASIL ............... 21

FIGURA 3 - ESQUEMA CONCEITUAL DAS MÉTRICAS ATM............................................... 21

FIGURA 4 - TAXONOMIA DE MEDIÇÃO ..................................................................................... 29

FIGURA 5 - MÉTRICAS ATM ........................................................................................................... 32

FIGURA 6 - EVOLUÇÃO DO EFETIVO ATCO - DECEA-SISCEAB (2017 A 2019) ........ 40

FIGURA 7 - EVOLUÇÃO DO EFETIVO ATCO – POR REGIONAL (2018-2019) ............. 40

FIGURA 8 - PERCENTUAL OPERACIONAL – POR REGIONAL (2018-2019) ............... 41

FIGURA 9 - EVOLUÇÃO ATCO POR GRADUAÇÃO - DECEA (2017 A 2019) ................. 43 FIGURA 10 - EVOLUÇÃO ATCO POR GRADUAÇÃO – POR REGIONAL (2018-2019) 43

FIGURA 11 - INGLÊS POR NÍVEIS – DECEA (2018-2019) .................................................. 47

FIGURA 12 - INGLÊS – NÍVEIS 4, 5 E 6 AGRUPADOS (2018-2019) ................................ 47

FIGURA 13 - PERCENTUAL INGLÊS – APROVAÇÃO NÍVEIS 4, 5 E 6 (2018-2019) .. 48 FIGURA 14 - RANKING DE AERÓDROMOS MAIS MOVIMENTADOS EM 2019 .......... 49

FIGURA 15 - MOVIMENTOS POR FIR 2019 .............................................................................. 51 FIGURA 16 - EVOLUÇÃO DO TRÁFEGO POR FIR – ANUAL ................................................ 51 FIGURA 17 - PARTICIPAÇÃO DE MOVIMENTOS POR FIR EM 2019 .............................. 53

FIGURA 18 - EVOLUÇÃO – PARTICIPAÇÃO DE MOVIMENTOS TOTAIS ....................... 54

FIGURA 19 - MÉDIAS MENSAIS DE MOVIMENTO POR FIR - 2019 ................................ 54 FIGURA 20 - MÉDIAS MENSAIS DE MOVIMENTO POR FIR (2018 – 2019) ................ 56

FIGURA 21 - MÉDIA DE MOVIMENTOS POR DIA DA SEMANA POR FIR - 2019 ....... 58

FIGURA 22 - MÉDIA DE MOVIMENTOS POR DIA DA SEMANA POR FIR...................... 59

FIGURA 23 - MOVIMENTOS VS. ATRASOS - CARNAVAL (2018 – 2019) ...................... 61

FIGURA 24 - MOVIMENTOS VS. ATRASOS - ALTA TEMPORADA EM (2019-2020) 62

FIGURA 25 - DENSIDADE DO TRÁFEGO - SISCEAB 2019 .................................................. 63 FIGURA 26 - CONDIÇÕES METEOROLÓGICAS (POR AEROPORTO) EM 2019 ........... 67

FIGURA 27 - PONTUALIDADE DE PARTIDA POR REGIONAL .......................................... 71

FIGURA 28 - PONTUALIDADE DE PARTIDA POR AEROPORTO ...................................... 71

FIGURA 29 - PONTUALIDADE DE PARTIDA POR PARÂMETROS POR REGIONAL .. 73

FIGURA 30 - DISTRIBUIÇÃO – KPI01 - POR PARÂMETROS POR AEROPORTO ........ 73 FIGURA 31 - TEMPO ADICIONAL DE TAXI-OUT EM MINUTOS POR REGIONAL ...... 75

FIGURA 32 - TEMPO ADICIONAL DE TAXI-OUT EM MIN POR AEROPORTO ............. 75

FIGURA 33 - TEMPO DESIMPEDIDO DE TAXI-OUT EM MINUTOS................................. 76

FIGURA 34 - TEMPO DESIMPEDIDO DE TAXI-OUT POR AEROPORTO ........................ 77

FIGURA 35 - CHS POR SETOR DO CINDACTA I....................................................................... 80

FIGURA 36 - CHS POR SETOR DO CINDACTA II ..................................................................... 81

FIGURA 37 - CHS POR SETOR DO CINDACTA III ................................................................... 82

FIGURA 38 - CHS POR SETOR DO CINDACTA IV.................................................................... 83

FIGURA 39 - CAPACIDADE DECLARADA PARA POUSO POR AERÓDROMO............... 86 FIGURA 40 - TAXA-PICO DE CHEGADA ..................................................................................... 87 FIGURA 41 - TAXA-PICO DE CHEGADA VS. CAPACIDADE POR AEROPORTO ........... 88

FIGURA 42 - DEMANDA MÉDIA PELA CAPACIDADE DE PISTA POR AEROPORTO 89

FIGURA 43 - TEMPO ADICIONAL DE TAXI-IN EM MINUTOS ........................................... 90

FIGURA 44 - TEMPO ADICIONAL DE TAXI-IN POR AEROPORTO................................... 91

FIGURA 45 - TEMPO DESIMPEDIDO DE TAXI-IN EM MINUTOS ..................................... 92

FIGURA 46 - TEMPO DESIMPEDIDO DE TAXI-IN POR AEROPORTO ............................ 92

FIGURA 47 - PONTUALIDADE DE CHEGADA POR REGIONAL ......................................... 93

FIGURA 48 - PONTUALIDADE DE CHEGADA POR AEROPORTO .................................... 94

FIGURA 49 - PONTUALIDADE DE CHEGADA POR REGIONAL ......................................... 94

FIGURA 50 - PONTUALIDADE DE CHEGADA POR AEROPORTO .................................... 95

FIGURA 51 - TEMPO DE VOO GATE TO GATE E VARIABILIDADE DO TEMPO .......... 96 FIGURA 52 - QUANTIDADE DE VOOS COM VARIANTES DE 60% E 70% .................... 97

FIGURA 53 - TEMPO DE ATCO LOGADO PELO TEMPO ESCALADO (APP).................. 99

FIGURA 54 - TEMPO DE ATCO LOGADO PELO TEMPO ESCALADO (TWR) ................ 99 FIGURA 55 - TEMPO DE ATCO LOGADO PELO TEMPO ESCALADO ............................ 100

FIGURA 56 - PREVISÃO DE MOVIMENTOS PARA OS AERÓDROMOS ........................ 105

FIGURA 57 - PREVISÃO DE MOVIMENTOS - FIR AMAZÔNICA ..................................... 106

FIGURA 58 - PREVISÃO DE MOVIMENTOS - FIR ATLÂNTICA ...................................... 107

FIGURA 59 - PREVISÃO DE MOVIMENTOS - FIR BRASÍLIA ........................................... 107

FIGURA 60 - PREVISÃO DE MOVIMENTOS - FIR CURITIBA .......................................... 108

FIGURA 61 - PREVISÃO DE MOVIMENTOS - FIR RECIFE ................................................ 109

LISTA DE TABELAS TABELA 1 - EVOLUÇÃO DO EFETIVO ATCO TOTAL (2018-2019) ................................. 39

TABELA 2 - EVOLUÇÃO DO EFETIVO POR GRADUAÇÃO QSS BCT (2018-2019) ..... 42

TABELA 3 - EVOLUÇÃO DO NÍVEL DE INGLÊS DOS OPERADORES ............................... 46

TABELA 4 - DADOS DE EVOLUÇÃO DO TRÁFEGO NAS FIR - ANUAL............................ 50

TABELA 5 - MOVIMENTOS ANUAIS POR FIR -TIPO DE AVIAÇÃO (2016 A 2019) .. 52

TABELA 6 - MÉDIAS MENSAIS POR FIR – TIPO DE AVIAÇÃO .......................................... 57

TABELA 7 - MOVIMENTOS E ATRASOS (58 AEROPORTOS) - CARNAVAL ................. 60 TABELA 8 - MOVIMENTOS E ATRASOS (58 AEROPORTOS) – ALTA TEMPORADA 61

TABELA 9 - CRITÉRIO DE TETO E VISIBILIDADE ................................................................. 66

TABELA 10 - VARIANTES DO INDICADOR............................................................................... 70

TABELA 11 - SUBDIVISÃO DAS REGIÕES DO CINDACTA I ................................................ 80 TABELA 12 - SETORES DA CINDACTA II .................................................................................. 81

TABELA 13 - SUBDIVISÃO DAS REGIÕES DO CINDACTA III............................................. 82

TABELA 14 - SUBDIVISÃO DAS REGIÕES DO CINDACTA IV ............................................. 83

TABELA 15 - CAPACIDADE DECLARADA DE CHEGADA (POUSOS)............................... 85

LISTA DE QUADROS QUADRO 1 - AEROPORTOS ANALISADOS ................................................................................ 23

QUADRO 2 - FONTES DE DADOS E CORRESPONDÊNCIA COM INDICADORES ......... 25 QUADRO 3 - DEFINIÇÃO DOS INDICADORES KPI ................................................................. 31 QUADRO 4 - DEFINIÇÃO DOS INDICADORES IDBR.............................................................. 33

QUADRO 5 - RESUMO DOS DADOS DO SISCEAB EM 2019 ................................................ 36

1. INTRODUÇÃO O Relatório de Performance do SISCEAB – 2019 reflete o

conhecimento produzido pela Seção de Gestão por Performance de Gerenciamento de Tráfego Aéreo do Subdepartamento de Operações do DECEA que, em conjunto com os REGIONAIS, CGNA e ICEA, gerou uma série de estudos de performance

conjuntos usando métricas e definições para compreender, comparar e melhorar a

performance ATM do SISCEAB, com base nos dados extraídos dos sistemas relativos ao ano de 2019.

O principal objetivo ATM é garantir voos seguros, eficazes, pontuais e

regulares, respeitando as condições meteorológicas e a infraestrutura operacional

aeronáutica existente. Dessa forma, é possível assegurar o balanceamento entre a capacidade de atendimento do Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro e a

demanda dos voos no País, e permitir que as aeronaves cumpram seus perfis ideais de voo.

Nesse contexto, os indicadores de performance são instrumentos

importantes para o controle da gestão e a verificação de eficiência e eficácia das ações e serviços prestados, por permitirem comparar situações entre localidades ou 18

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

18

DECEA

entre períodos diferentes de uma mesma localidade. Os parâmetros fornecidos visam à organização dos dados, de modo a identificar ações que contribuam para a

consecução das metas organizacionais. No caso do DECEA, o objetivo geral é o controle do espaço aéreo e, no escopo deste relatório, o objetivo específico é o gerenciamento de tráfego aéreo.

Dessa forma, foram analisados os dados relativos aos indicadores de

performance preconizados pela OACI, denominados Key Performance Indicators (KPI), que se aplicam ao contexto brasileiro. Além disso, no decorrer do trabalho,

para atender às peculiaridades nacionais e permitir a comparação com outros Provedores de Serviços de Navegação Aérea (ANSP), identificou-se a necessidade de

desenvolver indicadores ATM específicos, denominados IDBR, e harmonizar a metodologia de coleta, de interpretação e, principalmente, de previsão com os KPI.

Esses indicadores têm o intuito de expressar quantitativa e qualitativamente o desempenho passado, atual e futuro esperado, com base nas metas organizacionais.

Este relatório realizou a comparação conjunta de desempenho

operacional ATM entre os Centros Integrados de Defesa Aérea e Controle de Tráfego

Aéreo (CINDACTA) e o Serviço Regional de Proteção ao Voo de São Paulo (SRPV-SP),

com objetivo de apontar as melhores práticas ATM e levantar indicadores para a busca contínua do aperfeiçoamento no ATM.

Para tanto, a discussão dos dados foi estruturada em quatro partes.

Inicialmente, foram apresentados o escopo do relatório, a metodologia para

levantamento e análise de dados e os indicadores estudados. Em seguida, foram apresentadas as características internas do sistema SISCEAB e os fatores externos que afetam os indicadores. Após isso, foram comparados os indicadores em cada

Regional e em todo o SISCEAB, a fim de realizar uma avaliação final do status do gerenciamento de tráfego aéreo no Brasil. E, por fim, foram apresentadas as

previsões da demanda de tráfego aéreo tanto nos aeroportos, quanto nas cinco regiões de informação de voo (FIR) brasileiras entre os anos de 2020 e 2025.

Com isso, este relatório de performance busca oferecer subsídios para

compreender como são prestados os serviços ATM no Brasil e comparar as operações em território nacional com os serviços prestados internacionalmente.

DECEA

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Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Dessa forma, espera-se que os resultados possam antecipar problemas potenciais e

Dessa forma,para espera-se que os resultados possamfornecidos antecipar problemas e contribuir o aperfeiçoamento dos serviços pelos ANSPpotenciais brasileiros. contribuir para o aperfeiçoamento dos serviços fornecidos pelos ANSP brasileiros.

1.1 GERENCIAMENTO DO TRÁFEGO AÉREO NO BRASIL

1.1 GERENCIAMENTO DO TRÁFEGO AÉREO NO BRASIL

No Brasil, aproximadamente 81% dos ANSP são subordinados ao

Noconsiderando Brasil, aproximadamente 81% dos ANSP são subordinados ao DECEA. Em se as dimensões continentais do território brasileiro, com

DECEA. Em se considerando as dimensões brasileiro, comda fluxo de operações comparado ao dos EUAcontinentais e da Europa,doé território possível ter a dimensão fluxo de operações comparado ao dos por EUAesse e daDepartamento.

Europa, é possível ter a dimensão da abrangência dos serviços prestados

abrangência dosOserviços prestados por esse Departamento. espaço aéreo sob responsabilidade do país estende-se além de suas O espaço aéreo responsabilidade país estende-se além de suas fronteiras: ultrapassa a áreasob sobre seu território do e alcança uma significativa parte

fronteiras: área sobreum seu território e alcançadeuma do Oceanoultrapassa Atlântico, aperfazendo total de 22 milhões km2significativa , sobre terraparte e mar,

doacordados Oceano Atlântico, perfazendo um total edecujo 22 milhões km2, sobre e mar, em tratados internacionais, controlede estratégico é terra confiado por acordados em tratados internacionais, força da lei a uma das Forças Armadas.e cujo controle estratégico é confiado por

força da lei a uma das Forças Desse modo, Armadas. o Brasil possui cinco subdivisões de espaço aéreo modo, o visualizadas Brasil possui subdivisões de espaço aéreo denominadasDesse FIR, conforme na cinco figura abaixo:

denominadas FIR, conforme visualizadas abaixo: Figura 1 - Mapana dasfigura FIR brasileiras Figura 1 - Mapa das FIR brasileiras

Fonte: DECEA Fonte: DECEA Mais especificamente, as cinco FIR existentes no Brasil são

especificamente, as operacionais cinco FIR existentes no aoBrasil sãoos gerenciadas Mais por quatro grandes bases subordinadas DECEA,

gerenciadas por quatro grandes bases operacionais subordinadas ao DECEA, os

20 Relatório de Performance ATM do SISCEAB

20

20

DECEA

Centros Integrados de Defesa Aérea e Controle de Tráfego Aéreo (CINDACTA), conforme a seguinte estrutura de jurisdição:

a) CINDACTA I (Brasília-DF) - responsável pela FIR Brasília, que

abrange a região central do Brasil.

b) CINDACTA II (Curitiba-PR) - responsável pela FIR Curitiba, que

abrange o sul e parte do centro-sul do Brasil.

c) CINDACTA III (Recife-PE) - responsável pelas FIR Recife e Atlântico,

que abrangem o Nordeste e a área sobrejacente ao Atlântico. É o único centro que abrange duas FIR.

d) CINDACTA IV (Manaus-AM) - responsável pela FIR Manaus, que se

estende sobre grande parte da região amazônica.

De forma concomitante, os CINDACTA agregam o controle do tráfego

aéreo civil e as operações militares de defesa aérea. A estes Centros, soma-se ainda

o SRPV-SP, localizado na área do CINDACTA II, responsável pelo controle de tráfego

de maior fluxo no País, ao longo das terminais aéreas de São Paulo e Rio de Janeiro, como demonstrado na Figura abaixo.

Figura 2 - Jurisdição de controle de tráfego aéreo no Brasil

Fonte: DECEA

Neste trabalho, são considerados o conceito gate-to-gate e o conceito

de indicadores preconizados pela OACI, consoante com o esquema conceitual das

21 DECEA

21

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

métricas ATM, apresentado abaixo, para a análise dos dados concernentes a todos os Regionais e ao SISCEAB como um todo.

Figura 3 - Esquema conceitual das métricas ATM

Fonte: CANSO, 2015 (traduzido)

O conceito de gate-to-gate refere-se ao momento do voo em que se

considera uma variável calculada desde a saída da aeronave do gate de origem (do

aeroporto em que a aeronave estava antes) até o gate de destino (do aeroporto ao

qual a aeronave chegou).

Com base nessa estrutura de gerenciamento de tráfego aéreo no

território brasileiro, o escopo do relatório será apresentado no próximo tópico.

1.2 ESCOPO DO ESTUDO

Os estudos empreendidos neste relatório levam em consideração as

subdivisões de jurisdição apresentadas no tópico anterior, com exceção da FIR sobre o oceano, denominada FIR Atlântico, que, apesar de apresentar dados de

movimentos, não foi considerada para a análise dos indicadores apresentados. Além

disso, destaca-se que, apesar de a área do CINDACTA II também compreender a área

do SRPV-SP, esse Regional será considerado de forma independente neste estudo.

Optou-se por essa estruturação devido ao fato de o SRPV-SP possuir densidade de

tráfego muito elevada e, dessa forma, oferecer maior ganho qualitativo de análise ao ser comparado com os outros CINDACTA. No caso de alguns dados de movimento, Relatório de Performance ATM do SISCEAB

22

22

DECEA

estes foram disponibilizados de forma agrupada, em blocos de FIR, desconsiderando informações relativas ao SRPV-SP.

A fim de assegurar a comparação do desempenho operacional ATM, o

escopo de análise deste relatório foi definido pela necessidade de identificar um conjunto comum de fontes de dados com níveis de detalhe e cobertura, alinhados aos 26 aeroportos 1 apresentados abaixo, que apresentam um maior número de

movimentos por ano.

REGIONAL

CINDACTA I CINDACTA II

CINDACTA III

CINDACTA IV

SRPV-SP

Quadro 1 - Aeroportos analisados COD OACI

AEROPORTO

SBBR SBCF SBCG SBCT SBFI SBFL SBPA SBFZ SBMO SBNT SBPS SBRF SBSV SBBE SBBV SBCY SBEG SBPV SBRB SBSL SBGL SBGR SBKP SBRJ SBSJ SBSP

BRASÍLIA CONFINS CAMPO GRANDE CURITIBA FOZ DO IGUAÇU FLORIANÓPOLIS PORTO ALEGRE FORTALEZA MACEIÓ NATAL PORTO SEGURO RECIFE SALVADOR BELÉM BOA VISTA CUIABÁ MANAUS - EDUARDO GOMES PORTO VELHO RIO BRANCO SÃO LUÍS GALEÃO GUARULHOS CAMPINAS SANTOS DUMONT SÃO JOSE DOS CAMPOS CONGONHAS

1

Devido a restrições de alguns dos sistemas utilizados como base para a obtenção de dados para este relatório, o número de aeroportos com dados compilados pode variar, o que será indicado oportunamente em relação aos indicadores analisados. Destaca-se que, em relação aos dados de movimentos durante os feriados, são considerados 58 aeroportos, conforme disponibilizado pelo CGNA. Os 26 aeródromos do escopo deste estudo foram selecionados pelo fato de possuírem o sistema TATIC, com exceção do aeroporto de Goiânia que possui o sistema SGTC e foi analisado apenas para a comparação do IDBR 06.

Esses aeroportos não são necessariamente os mais movimentados do país, apesar de pelo menos 20 desses aeroportos estarem entre os 30 principais em termos de movimento de aeronaves.

DECEA

23

23

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Todos os aeroportos do Brasil que têm o sistema TATIC acoplado ao TATIC FLOW fazem parte do escopo do relatório. Não estão no escopo, por não apresentarem características de acompanhamento

dos indicadores ora estudados, os aeroportos das localidades que

operam somente a aviação militar, como SBCO, SBMN, SBYS e SBSC, além de SBMT, cujo maior percentual de movimentos é da aviação geral.

1.3 FONTE DE DADOS

Várias fontes de dados foram usadas para a análise do desempenho

operacional ATM e compreendem dados das operações nos aeródromos e

informações e dados de capacidade declarada e de movimento nos Centros de Controle de Área (ACC). Essas fontes, provenientes de sistemas e órgãos do SISCEAB, são descritas no quadro a seguir.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

24

24

DECEA

FONTE DE DADOS

TATIC

SGTC

BDC

Quadro 2 - Fontes de dados e correspondência com indicadores

QTD DE AEROPORTOS 2

DESCRIÇÃO DA BASE

CORRESPONDÊNCIA COM INDICADORES

26

Dados de movimentos de solo, pouso e decolagem, compreendendo as fases de Pushback, Taxi-Out, Take-Off, Landing, Taxi-In, entre outros.

KPI 01, KPI 02, KPI 13, KPI 14, KPI 15 e IDBR 06.

13

26

Dados de movimentos de solo, pouso e decolagem, compreendendo as fases de Pushback, Taxi-Out, Take-Off, Landing, Taxi-In, entre outros. Sistema gerenciado pela Infraero.

Banco de Dados Climatológico, que apresenta dados das estações meteorológicas de superfície e altitude, operadas no âmbito do SISCEAB. Sistema de Gerenciamento de Pessoal Operacional. Contém dados de efetivo (incluindo Aeronáutica, Marinha, Exército e Infraero), nível de inglês, setor de trabalho, entre outros.

Visibilidade e teto nos aeródromos

SGPO

N/A 4

CGNA

26

Dados de capacidade de pista dos principais aeroportos brasileiros e dos setores do espaço aéreo.

KPI 06, KPI 09, KPI 10 e KPI 11

CGNA

58

Análise de movimentos vs. atrasos em períodos de feriados nacionais, com demanda em situação não-regular.

Movimentos durante feriados (períodos especiais)

CGNA

32

Anuário Estatístico.

Fonte: Unidades regionais

2

IDBR 06.

Efetivo

Movimentos

Os dados disponibilizados pelas bases de dados utilizadas como fontes para este projeto algumas vezes

apresentaram restrições quanto aos aeroportos listados como escopo do projeto. Por essa razão, este quadro apresenta o número de aeroportos cujos dados foram obtidos em cada fonte ou sistema especificamente.

Nesta coluna, são informados os números totais de aeroportos cujas informações estão disponibilizadas nos sistemas.

3

Além dos 26 aeroportos já citados, apenas a localidade de SBGO, que tem o SGTC, foi comtemplada para

a comparação dos dados do IDBR 06.

4

Em relação aos dados do SGPO, também são compreendidas unidades administrativas (sedes) e de outras

organizações.

DECEA

25

25

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Destaca-se que a metodologia de cada indicador ATM, bem como sua

fonte de dados, seguiu o modelo do estudo de caso do Relatório de Desempenho Operacional da Terminal Belo Horizonte (2018), disponibilizado no site

<http://especiais.decea.gov.br/performance>, conteúdo que deverá ser convertido

em um Manual do Comando da Aeronáutica (MCA) no decorrer de 2020.

As análises deste relatório foram realizadas para o ano de 2019

(01/01/2019 a 31/12/2019), e comparações com anos anteriores foram feitas para

acompanhar as evoluções ao longo do tempo.

Com relação às fontes de dados para a obtenção dos elementos que

constituirão a base para a análise dos indicadores de performance, cabe destacar

que ainda existem desafios a serem vencidos, como a integração dos dados oriundos de diferentes sistemas e um maior aprofundamento do estudo dos relatórios gerados de controles de aproximação (APP) e torres de controle (TWR), que

também estão disponibilizados em <http://especiais.decea.gov.br/performance>.

Por isso, possíveis dados conflitantes não foram considerados e servem como test

bed, ou seja, um ambiente experimental, para pesquisa, desenvolvimento e testes de soluções inovadoras. Todas as informações relacionadas às fontes de dados constarão em um MCA, a ser publicado oportunamente.

Além disso, o Anuário Estatístico de Tráfego Aéreo, disponível no site

<http://portal.cgna.gov.br>, permitiu a identificação de padrões de comportamento existentes nos aeroportos e no espaço aéreo brasileiro. No entanto, destaca-se que

esse produto não apresenta dados de movimentos relativos ao SRPV-SP

especificamente, mas apenas aos CINDACTA, ou seja, os dados relativos a esta unidade estão difusos nos dados dos CINDACTA, não sendo possível dissociá-los.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

26

26

DECEA

1.4 INDICADORES A

criação

de

indicadores de performance visa à melhoria e maior eficácia

dos elementos analisados na

gestão pública, para que sejam aplicados da melhor forma possível.

Trata-se

de

uma

forma de propiciar gestão mais equalizada entre todas as partes envolvidas no

processo de geração de dados e de gerenciamento de procedimentos, de maneira a também permitir maior flexibilização dos elementos analisados, conforme a realidade de cada localidade, com menor ou maior fluxo de tráfego.

Os indicadores de performance devem ser estabelecidos com base em

uma rotina institucionalizada, necessária justamente para perpetuar a entrega de

dados desses indicadores. Em um gerenciamento ideal, é necessário que as metas e

os objetivos sejam identificados e quantificados, e os procedimentos para a consecução desses objetivos sejam descritos.

Os indicadores apresentados neste relatório compreendem os índices

internacionalmente definidos como KPI e suas metodologias de cálculo constarão

em um MCA, a ser publicado oportunamente. Quanto aos índices definidos no Brasil,

nomeados IDBR, foi estudado o IDBR 06 - Relação entre horas de LOGIN vs. horas

ATCO, que é o tempo do ATCO logado pelo tempo de escala operacional.

As áreas de desempenho, também denominadas KPA (Key

Performance Area), são uma maneira de categorizar assuntos de desempenho

relacionados a ambições e expectativas de alto nível. A OACI definiu 11 KPA: acesso e equidade, capacidade, custo-benefício, eficiência de voo, flexibilidade,

interoperabilidade, meio ambiente, participação, previsibilidade, segurança operacional (safety) e segurança da aviação (security). A seguir consta uma breve

descrição de cada área, as quais são apresentadas de maneira completa no Doc 9854, Global Air Traffic Management Operational Concept (ICAO, 2005).

DECEA

27

27

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

•

Acesso e equidade – um sistema de navegação aérea (ANS)

deve fornecer um ambiente operacional que garanta que todos os usuários do

espaço aéreo tenham direito de acesso aos recursos ATM necessários de forma segura. Deve, ainda, assegurar a equidade para todos os usuários do espaço aéreo que têm acesso a um determinado espaço aéreo ou serviço.

•

Capacidade – o ANS deve explorar a capacidade inerente para

atender à demanda de usuários do espaço aéreo em horários de pico e locais enquanto minimiza restrições sobre o fluxo de tráfego.

•

Custo-benefício – o ANS deve ser rentável e equilibrar os

diversos interesses da comunidade ATM. O custo do serviço para os usuários do espaço aéreo deve ser sempre considerado quando se avalia qualquer proposta para melhorar a qualidade ou o desempenho do serviço ATM. •

Eficiência – aborda a eficácia operacional e econômica das

operações de voo gate-to-gate. Os usuários do espaço aéreo querem partir e chegar no horário selecionado, e voar a trajetória ótima escolhida para cada fase de voo.

•

Flexibilidade – é a habilidade de todos os usuários do espaço

aéreo modificarem dinamicamente as trajetórias de voo e ajustarem horários de

partida e de chegada, de forma a explorar oportunidades operacionais em tempo real.

•

Interoperabilidade – o ANS deve ser baseado em padrões

globais e princípios uniformes para assegurar a interoperabilidade técnica e operacional dos sistemas de navegação aérea.

•

Meio-ambiente – o ANS deve contribuir para a proteção do

meio ambiente levando em conta o ruído, as emissões de gases na atmosfera e outras questões ambientais as quais podem ser oriundas da implantação e da operação do ANS.

•

Participação – a comunidade ATM deve estar envolvida no

planejamento, na implementação e na operação do sistema para garantir que a

evolução do sistema de navegação aéreo global satisfaça as expectativas da comunidade ATM em nível global.

•

Previsibilidade – é a capacidade de os usuários do espaço

aéreo e dos prestadores de serviço de navegação aérea (ANSP) fornecerem níveis consistentes e confiáveis de desempenho. É, ainda, uma medida de variância de

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

28

28

DECEA

atraso frente ao objetivo de desempenho. À medida que a variação do atraso esperado aumenta, maior é a preocupação das companhias aéreas ao desenvolver e operar seu cronograma de voos.

•

Segurança operacional (safety) – a segurança operacional é a

prioridade na aviação, e o ATM desempenha um papel importante no sentido de

garantir a segurança global da aviação. Normas de segurança uniformes e práticas

de gerenciamento de risco e de segurança devem ser aplicadas de forma sistemática para o ANS.

•

Segurança da aviação (security) – a segurança da aviação

refere-se à proteção contra ameaças que decorrem de atos intencionais ou não

intencionais sobre a aeronave, as pessoas ou as instalações em solo. O ANS deve ser protegido contra ameaças de segurança; e o gerenciamento de risco devido às ameaças deve equilibrar a necessidade de a comunidade ATM acessar o sistema e a necessidade de proteger o ANS.

Dadas essas áreas de interesse, a figura a seguir apresenta a técnica de

medição apresentada no Doc 9883, Manual on Global Performance of the Air Navigation System (ICAO, 2009).

Figura 4 - Taxonomia de medição

Fonte: ICAO, 2009 (adaptado)

DECEA

29

29

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Inseridos nessas áreas, os indicadores de performance - Key

Performance Indicators (KPI) - são métricas que expressam quantitativamente o

desempenho passado, atual e futuro esperado com base nos objetivos organizacionais. Para serem relevantes, os indicadores precisam expressar

fielmente a intenção do objetivo específico associado. Os indicadores, em geral, não são medidos diretamente, mas calculados a partir de métricas de suporte de acordo com fórmulas bem definidas, segundo as quais é possível identificar as ações que

contribuem para o planejamento de forma a obter sucesso no alcance dos objetivos.

Diante do exposto, são apresentados abaixo os 19 KPI, com seu

respectivo nome, em inglês e em português, e a definição correspondente, extraídos do GANP.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

30

30

DECEA

KPI GANP KPI 01 KPI 02 KPI 03 KPI 04 KPI 05 KPI 06 KPI 07 KPI 08 KPI09 KPI10

KPI11 KPI12 KPI13

Departure punctuality Taxi-out additional time ATFM slot adherence Filed flight plan enroute extension Filed flight plan enroute extension

Pontualidade de partida

Porcentagem de voos saindo do gate no horário programado (voos repetitivos).

Tempo adicional de taxiout Aderência de slot ATFM Extensão da rota planejada

Extensão da rota real voada

Comparação entre o tempo de táxi desimpedido de saída e o real por aeroporto ou conjunto de aeroportos.

Não abordado neste relatório.

Não abordado neste relatório.

Não abordado neste relatório.

En-route ATFM delay

O número máximo de movimentos que um volume de espaço aéreo aceitará sob condições normais em um dado período.

Atraso ATFM em rota

Não abordado neste relatório.

Tempo adicional no espaço aéreo da terminal

Não abordado neste relatório.

Additional time in terminal airspace Airport peak arrival capacity

Airport peak arrival throughput

Airport arrival capacity utilization Airport/ Terminal ATFM delay Taxi-in additional time

KPI15

Flight time variability

PI16

Additional fuel burn

KPI19

DEFINIÇÃO

Capacidade do espaço aéreo

Arrival punctuality

KPI18

NOME EM PORTUGUÊS

En-route airspace capacity

KPI14

KPI17

DECEA

NOME EM INGLÊS

Quadro 3 - Definição dos Indicadores KPI

Level-off during climb Level capping during cruise Level-off during descent

Capacidade declarada de chegada Taxa-pico de chegada Utilização da capacidade de chegada Atraso ATFM na Terminal/Aeroporto

Tempo adicional no taxi-in Pontualidade de chegada

Variabilidade do tempo de voo Consumo extra de combustível

Nivelamento em subida Nível limite durante o cruzeiro

Nivelamento em descida

Fonte: GANP 31

O maior número de pousos que um aeroporto pode receber em um dado período.

O 95º percentil do número de pousos por hora registrados em um aeroporto, na escala crescente de movimentos, ordenada da hora menos movimentada para a hora mais movimentada.

Rendimento de chegada do aeroporto (demanda acomodada) comparado à capacidade do aeroporto ou à demanda do aeroporto, o que for menor.

Não abordado neste relatório.

Comparação entre o tempo de táxi desimpedido de chegada e o real por aeroporto ou conjunto de aeroportos.

Porcentagem dos voos chegando ao gate no horário programado.

Distribuição da duração do voo em torno de um valor médio.

Não abordado neste relatório.

Não abordado neste relatório.

Não abordado neste relatório.

Não abordado neste relatório

31

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Segue um esquema conceitual das métricas ATM relacionadas aos KPI

utilizadas neste relatório.

Figura 5 - Métricas ATM

Fonte: CANSO, 2015 (adaptado)

Quanto aos IDBR, são indicadores elaborados pelo Grupo de Trabalho

de Indicadores, conforme demanda verificada ao longo das atividades operacionais,

e em expansão contínua, e foram utilizados no estudo de indicadores de performance como base para uma plataforma de auxílio à tomada de decisão

colaborativa. Fundamentado no conceito de KPA, foi criado um formulário com

sugestões de medidas para gestão por desempenho do gerenciamento do tráfego aéreo no SISCEAB, aplicado aos gestores e profissionais da área, iniciativa que tem por objetivo ampliar o horizonte de indicadores, baseando-se na experiência do

público-alvo em detectar dentro deste escopo suas necessidades de suporte ao

gerenciamento do tráfego aéreo.

Atualmente, já estão estabelecidos sete desses indicadores, que são

listados com seus respectivos códigos, nomes e definições, no quadro abaixo. No entanto, como mencionado anteriormente, salienta-se que apenas o IDBR 06 foi considerado para as análises empreendidas neste relatório.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

32

32

DECEA

Quadro 4 - Definição dos Indicadores IDBR IDBR

NOME EM PORTUGUÊS

DEFINIÇÃO

IDBR 01

Relação entre demanda vs. capacidade de pista

Não abordado neste relatório.

IDBR 03

Tempo de saída na Terminal

Não abordado neste relatório.

IDBR 02 IDBR 04 IDBR 05 IDBR 06 IDBR 07

Tempo de chegada na Terminal

Horas de voos evoluídos no órgão vs. quantidade do efetivo Horas de voos evoluídos no órgão vs. quantidade de horas do efetivo no órgão

Não abordado neste relatório.

Não abordado neste relatório.

Não abordado neste relatório.

Relação entre horas de LOGIN vs. horas Relação entre horas de tempo ATCO logado ATCO por tempo de escala operacional.

Relação entre demanda vs. capacidade no setor

Não abordado neste relatório.

Fonte: Relatório de Desempenho Operacional da Terminal Belo Horizonte (2018)

1.5 ESTRUTURA DO RELATÓRIO

Este relatório está organizado em seis capítulos, além de dois anexos

e um apêndice.

No primeiro capítulo, é apresentado um breve histórico do

gerenciamento de tráfego aéreo; o escopo do estudo realizado; as fontes de dados; a descrição dos indicadores; e a estrutura do relatório. O segundo capítulo apresenta uma visão geral do SISCEAB, com suas características e contexto. Nesse sentido, analisa os dados de distribuição e de qualificação dos controladores de tráfego aéreo

(ATCO) e o perfil do tráfego; além de analisar os fatores externos que também afetam os indicadores, especificamente quanto ao cenário econômico do Brasil e à influência das condições meteorológicas dos aeroportos.

No terceiro capítulo, são apresentados os resultados de indicadores,

em relação aos dados de 2019, distribuídos nos cinco Regionais que compõem o

SISCEAB, tendo como foco as áreas-chave de Previsibilidade (KPI 01 e KPI 14), Eficiência de Voo (KPI 02, KPI 13, KPI 15 e IDBR 06) e Capacidade (KPI 06, KPI 09,

DECEA

33

33

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

KPI 10 e KPI 11). Salienta-se que nem todos os KPI foram analisados neste estudo,

mas apenas aqueles cujos dados estavam disponibilizados nas fontes de dados analisadas.

O quarto capítulo tem por finalidade apresentar a previsão da demanda de

tráfego aéreo tanto nos aeroportos, quanto nas cinco FIR brasileiras entre os anos de 2020 e 2025.

O quinto capítulo aponta conclusões do estudo e oportunidades de

identificar melhorias a serem aplicadas a partir de uma plataforma de indicadores operacionais em desenvolvimento para o SISCEAB.

No sexto capítulo, são listadas as referências utilizadas para o

desenvolvimento do trabalho e, em seguida, constam anexos e apêndices com a definição dos indicadores e um glossário de termos técnicos utilizados ao longo deste relatório.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

34

1

Introdução

2

Características do SISCEAB

3

Indicadores ATM

4

Previsão de Demanda

5

Conclusão

de Tráfego Aéreo

34

DECEA

2. CARACTERÍSTICAS E CONTEXTO DO SISCEAB Este capítulo apresenta alguns fatores que impactam diretamente os

indicadores ATM. O SISCEAB é responsável por uma área extensa, revelando

diferenças entre seus Órgãos Regionais. Entre as principais características que formam um cenário que permite a comparação dos dados entre os Regionais,

destacam-se o volume do espaço aéreo, o movimento de aeronaves, o efetivo

operacional e os órgãos do SISCEAB.

O quadro abaixo mostra as principais características que permitem

configurar o cenário de cada Regional.

DECEA

35

35

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Quadro 5 - Resumo dos dados do SISCEAB em 2019 SISCEAB

Área geográfica (milhões de km²) Número de ATCO em operação Número de ATCO em formação/instrução

Número de ATCO não operacional Efetivo total ATCO

Percentual operacional

Voos controlados IFR (milhões)

Densidade com FIR AO (voos/km²) Densidade sem FIR AO (voos/km²)

Produtividade (mil voos/ATCO op.)

Share da aviação geral

Share dos 26 aeroportos do estudo Número de centros (ACC)

22,5

3.126 480 741

3.867

Total de aeródromos

5,3

0,1

5,1%

7,6%

63,4%

23,6%

0,2%

-

-

-

-

-

701 108 809

637 147 784

606 86

692

470 111 581

534 127 661

87,6%

80,9%

80,8%

0,10

0,44

0,27

0,02

0,05

14,03

2,31 0,22

0,50 0,44

0,46 0,27

0,32 0,15

0,24 0,05

0,79

14,03

0,74 19,1%

0,71 16,3%

0,72 20,3%

0,53 12,9%

0,52 29,4%

1,47 15,3%

5

1

1

2

1

-

64%

5

Quantidade de aeródromos privados

14,3

81,3%

Número de R-AFIS

Quantidade de aeródromos públicos

1,7

86,7%

43

Número de AFIS

1,1

80,8%

Número de APP

Número de TWR

CINDACTA CINDACTA CINDACTA CINDACTA SRPV-SP I II III IV

49%

45% 10

10

11

-

2

1

2

10

578

128

181

2625

552

825

2047

66%

7

59 86

66%

15

424

Fonte:DECEA

13 30

644

11

79% 5

11

14

142

105

22

349

851

48

13 207

24 746

4 -

26

NOTA 1: As informações relativas a ATCO foram extraídas do Sistema de Gestão de Pessoal Operacional (SGPO), com base no quantitativo de controladores de cada

aeroporto, contabilizados para cada Regional. No efetivo total do SISCEAB, além dos

ATCO já informados nos Regionais, são considerados os militares alocados em

unidades fora dos Regionais e desconsiderados os militares em formação na EEAR. O número de ATCO em operação / não operacional do SISCEAB inclui também os militares lotados fora dos Regionais. Cabe ressaltar que não estão incluídos os operadores da INFRAERO ou de outras forças.

NOTA 2: O percentual operacional do SISCEAB foi calculado desconsiderando-se o

efetivo em formação na EEAR. Relatório de Performance ATM do SISCEAB

36

36

DECEA

NOTA 3: Em relação aos voos controlados IFR, foram calculadas a quantidade de voos por FIR/Regional, a quantidade de horas de voos por FIR/Regional e a

quantidade de voos gerais por FIR/Regional, com base no número de movimentos

de 01/01/2019 a 31/12/2019 constantes na base do SETA Millenium, excetuandose movimentos repetidos em duas bases, da localidade de origem e da localidade de destino.

NOTA 4: Os dados do item acima também foram utilizados para o cálculo da

densidade, em número de voos/km2. A partir daí, foi feito o cálculo considerando a

área da FIR-AO ou, em outra análise, excluindo-a. Salienta-se que o indicador de densidade aqui considerado não se refere a horas de voo/km2 como utilizado pelo

EUROCONTROL.

NOTA 5: A produtividade foi calculada em medida de mil voos por ATCO operacional.

NOTA 6: O share da aviação geral indica a participação da aviação geral em relação

ao total. Tanto o share do SISCEAB quanto o do CINDACTA III foram calculados desconsiderando a FIR Atlântico. Os dados do SRPV-SP foram considerados com

base no movimento do APP RJ e APP SP. Já o share dos 26 aeroportos de estudo

compreende a participação dos aeroportos estudados em relação ao total, usando como fonte de dados o BIMTRA.

NOTA 7: Em relação ao número de ACC, APP, TWR e AFIS, as informações foram obtidas nas publicações AIP-Brasil, ROTAER e no Portal AISWEB, do Comando da Aeronáutica.

NOTA 8: A quantidade de aeródromos públicos e de aeródromos privados foi contabilizada conforme o disposto no banco de dados da ANAC, no respectivo site:<https://www.anac.gov.br/assuntos/setor-regulado/aerodromos/cadastrode-aerodromos/cadastro-de-aerodromos> .

DECEA

37

37

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

2.1 CARACTERÍSTICAS INTERNAS DO SISCEAB 2.1.1 ATCO

A gestão de pessoal de

controle de tráfego aéreo é um ponto

crítico devido ao alto fluxo de tráfego, principalmente em relação a áreas do território

nacional

de

maior

complexidade, como a do SRPV-SP

(eixo RJ - SP), e ao tempo médio de

formação, que varia de acordo com o órgão operacional.

Nesse sentido, o desempenho ATM tem relação direta com os recursos

humanos alocados, haja vista o ATCO ser a interface direta com o usuário e

elemento-chave para a garantia da segurança, da regularidade e da fluidez do tráfego aéreo.

Em consequência disso, pela importância do ATCO no contexto ATM,

este relatório buscou explorar algumas características do efetivo, objetivando identificar a relação do desempenho ATM com varáveis ligadas aos ATCO, tais como

experiência de serviço, proficiência na língua inglesa e percentual de ATCO

operacional nos órgãos.

Os dados analisados ao longo deste capítulo foram obtidos no

sistema SGPO, ferramenta utilizada pelo DECEA para subsidiar o

gerenciamento de pessoal no controle de tráfego aéreo e referemse ao efetivo operacional ao longo do tempo, experiência no órgão e nível de proficiência na língua inglesa.

Cabe ressaltar que, no levantamento dos dados, foram considerados

todos os detentores de licença de ATCO (LPNA) em atividade, sendo incluídos os

graduados militares BCT, os Civis DACTA, os ATCO contratados para prestação de

tarefa por tempo certo (PTTC) e os oficiais CTA. Nesta qualificação de controladores

também estão incluídos aqueles que estão lotados fora dos Órgãos Regionais, em

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

38

38

DECEA

localidades como DECEA, CGNA, ICEA, GCC, dentre outras. Não estão incluídos os operadores da INFRAERO e de outras forças.

A Licença de Pessoal da Navegação Aérea é um sistema de gerenciamento, controle e emissão de licenças para os ATCO. É um documento 100% digital, emitido pelo DECEA. a) Efetivo

A tabelas e figuras abaixo apresentam a evolução quantitativa do efetivo por Regional, no âmbito do DECEA-SISCEAB e dos Regionais.

Graduação

Tabela 1 - Evolução do efetivo ATCO total (2018-2019)

DECEA/SISCEAB CINDACTA I CINDACTA II CINDACTA III CINDACTA IV SRPV-SP FORA DOS REGIONAIS

Ano

Em operação

Não operacional

TOTAL

2018

2710

995

3.705

2019

3126

741

3.867

2018

541

238

779

2019

701

108

809

2018

622

159

781

2019

637

147

784

2018

571

114

685

2019

606

86

692

2018

407

110

517

2019

470

111

581

2018

470

172

642

2019

534

127

661

2018

99

202

301

2019

178

162

340

Fonte: SGPO

Desde o ano de 2016, o número de militares em formação na EEAR tem

mantido uma constância de 480 alunos divididos nas 4 turmas de

formação. Dessa forma, semestralmente estão sendo disponibilizados ao SISCEAB 120 ATCO oriundos da EEAR.

O maior efetivo de ATCO é o do CINDACTA I, com 701 controladores.

O menor efetivo de ATCO é o do CINDACTA IV, com 470 controladores.

39 DECEA

39

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

O DECEA tem hoje um total de 3.126 ATCO habilitados, ou seja, em SITUAÇÃO OPERACIONAL na prestação do controle de tráfego aéreo.

Figura 6 - Evolução do efetivo ATCO -DECEA-SISCEAB (2017 a 2019) 3538

3705

793

995

2745

3867

2017

que representa mais 162

controladores no SISCEAB,

3126

2018 NÚMERO DE ATCO EM OPERAÇÃO

aumento do número de

ATCO de 4,3% no DECEA, o

741

2710

Nota-se que houve um

quando comparado ao ano de 2018.

2019 NÚMERO DE ATCO NÃO OPERACIONAL

Fonte: SGPO

809

779

108 238

781

Figura 7 - Evolução do efetivo ATCO – por Regional (2018-2019) 784

147

159

685

692

114

86

661

642 581 517

111

127

172

110 701 541

637

622

606

571

340

301 470

407

534

470

162 202 178

99 2018

2019 CINDACTA I

2018

2019 CINDACTA II

2018

2019

2018

CINDACTA III

2019 CINDACTA IV

NÚMERO DE ATCO EM OPERAÇÃO

2018

2019 SRPV-SP

2018

2019

FORA DOS REGIONAIS

NÚMERO DE ATCO NÃO OPERACIONAL

Fonte: SGPO

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

40

40

DECEA

Apesar dos 4,3% de aumento de ATCO no DECEA, destaca-se o

CINDACTA IV, que aumentou seu efetivo total em 12,3%. Mesmo com esse

considerável índice, o CINDACTA IV ainda permanece sendo o Regional com o menor número de controladores (581), quando comparado com os demais Regionais.

Todas as unidades apresentaram evolução de seu efetivo operacional no ano de 2019. Destaca-se que, dentre os Regionais, o CINDACTA I

apresentou a melhor evolução, com um aumento de 17,2%, que

representam 160 ATCO.

Figura 8– Percentual operacional – por Regional (2018-2019) 86,7%

80,8% 73,1%

79,6%

81,3%

87,6%

83,4%

78,7%

80,9%

80,8%

73,2%

69,4%

52,4% 32,9%

2018

2019

DECEA-SISCEAB

2018

2019

CINDACTA I

2018

2019

2018

CINDACTA II

2019

CINDACTA III

2018

2019

CINDACTA IV

2018

2019 SRPV-SP

2018

2019

FORA DOS REGIONAIS

ATCO em operação

Fonte: SGPO

Destaca-se que a média de operacionalidade do DECEA no ano de

2019 é de 80,8%, o que representa um aumento de 7,7% em relação

a 2018. Isso se reflete em um acréscimo de 416 ATCO em situação operacional no SISCEAB.

Quando comparado com 2018, o CINDACTA I foi o Regional que apresentou a maior evolução percentual dos seus ATCO operacionais,

com um aumento de 17,3%. Seu efetivo operacional aumentou de 541 para 701 ATCO. DECEA

41

41

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Apesar de o CINDACTA I apresentar o maior número de ATCO em

situação operacional (701), em termos percentuais, o CINDACTA III

apresenta o melhor índice de operacionalidade, com 87,6% de seu efetivo, o que equivale a 606 controladores de voo operacionais.

O índice operacional dos ATCO alocados nas unidades fora dos Regionais subiu de 32,9% em 2018 para 52,4%, indicando um acréscimo de 79 ATCO em condição operacional. b) Experiência operacional do ATCO

A experiência operacional dos ATCO retratada neste item refere-se à

experiência efetiva dos ATCO, e não ao tempo de formação na localidade. Foram considerados somente os graduados QSS BCT (militares do Quadro Básico de

Suboficiais e Sargentos da Especialidade de Controle de Tráfego Aéreo) detentores

de licença de ATCO em atividade, de acordo com o SGPO. Nesse sentido, as tabelas e figuras abaixo representam a evolução do efetivo por graduação QSS BCT. Tabela 2 - Evolução do efetivo por graduação QSS BCT (2018-2019)

Graduação

DECEA/SISCEAB CINDACTA I CINDACTA II CINDACTA III CINDACTA IV SRPV-SP FORA DOS REGIONAIS

Ano

SO

1S

2S

3S

TOTAL

2018

342

371

1.147

1.269

3.129

2019

310

421

1.357

1.318

3.406

2018

59

61

239

322

681

2019

55

72

288

312

727

2018

97

81

268

290

736

2019

64

79

313

250

706

2018

64

95

212

216

587

2019

66

95

240

206

607

2018

43

29

102

242

416

2019

36

43

118

322

519

2018

61

66

250

176

553

2019

49

75

288

188

600

2018

39

47

85

35

206

2019

40

57

110

40

247

Fonte: SGPO Relatório de Performance ATM do SISCEAB

42

42

DECEA

Figura 9 - Evolução ATCO por graduação- DECEA (2017 a 2019)

331

371

1014

1147

1328

421

2S

1S

727 55

59

72

61

288

239

Quanto

179

312

2018

2019 CINDACTA I

aos

decréscimo

maior

SO,

de

houve

32

um

militares,

representando uma queda de 9,3% em seu efetivo.

Figura 10 - Evolução ATCO por graduação– por Regional (2018-2019) 736

706

97

64

81

79

607

587

66

64

519

95

95 268

290

250

2018

2019 CINDACTA II

43 29

240

216

2S

1S

66 288 206 39 47 188

176 2019

CINDACTA IV 3S

75

322

2018

CINDACTA III

49

61

250

242

2019

600

553

118

102

206

2018

36 43

416

313 212

322

o

seguido pelos 1S, com 13,48%.

Fonte: SGPO

681

8,8%.

de

aumento foi nos 2S, com 18,3%,

2019 SO

acréscimo

Percentualmente,

1318

2018 3S

um

1357

1269

2017

3.406 em 2019, representando

310

342

322

graduados ATCO em 2018 para

3406

3129

2995

Destaca-se o aumento de 3.129

2018

2019 SRPV-SP

85

247 40 57 110

35

40

2018

2019

FORA DOS REGIONAIS

SO

Fonte: SGPO

De uma forma geral, os SO apresentaram uma queda em seu efetivo. O CINDACTA II apresentou a maior diminuição, equivalente a 34%,

ficando com 64 suboficiais. O CINDACTA III foi o único Regional em que houve um aumento do número de SO.

DECEA

43

43

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Os 1S apresentaram um aumento em seu efetivo, destacando que o CINDACTA IV apresentou um aumento de 48,2%, ficando com 43 primeiros-sargentos. Já o CINDACTA II, foi o único Regional em

houve diminuição do número de 1S.

Todos os Regionais apresentaram a mesma tendência quanto à

evolução dos 2S. Houve um aumento geral no DECEA de 18,3%, o

que representou um aumento entre 13 e 20% em todos os Regionais.

O CINDACTA II tem o seu efetivo de 313 2S, sendo o maior número entre todos os Regionais. No SRPV-SP, 48% do efetivo de graduados é composto por 2S.

Os 3S apresentaram um aumento em seu efetivo, destacando que o CINDACTA IV apresentou um aumento de 33%, ficando com 322

terceiros-sargentos. Cabe ressaltar que esses militares representam 62% do efetivo total de graduados da localidade. Já o CINDACTA II apresentou uma queda de 13,7%, ficando com 250 3S.

Os dados mostram também que o efetivo de graduados lotados fora

dos Regionais aumentou significativamente com um percentual de 19,9%, valor

bem acima da média geral do aumento de graduados do SISCEAB, que foi de 8,8%.

Uma consideração importante é que o índice de aumento dos 2S dessas localidades subiu 29,4%, sendo o maior se comparado com os outros Regionais. c) Nível de inglês do ATCO

A Organização da Aviação Civil Internacional (OACI), buscando o

desenvolvimento e a implementação de procedimentos que assegurem a competência em língua inglesa por parte dos Controladores de Tráfego Aéreo

(ATCO) e dos Operadores de Estação Aeronáutica (OEA), na prestação de serviços de tráfego aéreo internacional, estabeleceu que esses profissionais, quando 44

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

44

DECEA

estiverem desempenhando suas funções em locais que envolvam operações aéreas internacionais, deveriam ser capazes de falar e entender as línguas utilizadas nas

comunicações radiotelefônicas para além da fraseologia. Para tanto, a OACI especificou uma Escala de Proficiência em Língua Inglesa em seis níveis (1 a 6) e estabeleceu o Nível 4 como nível mínimo operacional.

A fim de orientar o cumprimento dessas determinações, a OACI

desenvolveu e publicou, em 2004, o Doc 9835 – Manual on the Implementation of

ICAO Language Proficiency Requirements, com instruções gerais sobre os

procedimentos em relação à capacitação e à avaliação dos profissionais citados. A partir daí, o DECEA estabeleceu em 2006 as primeiras diretrizes sobre a capacitação

em inglês aeronáutico de seus Controladores de Tráfego Aéreo. Em 2007, iniciou-se a aplicação do Exame de Proficiência em Inglês Aeronáutico do SISCEAB (EPLIS).

O exame é composto por duas fases: a fase 1, realizada por

computador, avalia a habilidade de compreensão oral e a fase 2, realizada através de uma entrevista face a face, avalia a habilidade de compreensão e produção oral, englobando todos os seis descritores contidos na escala de proficiência da OACI.

Nas primeiras edições do EPLIS, todos os Controladores de Tráfego

Aéreo tinham que se submeter ao exame. Porém, a partir de 2015, em função de

restrição orçamentária e adequação das próprias recomendações da OACI, o escopo

de candidatos foi reduzido e somente determinados operadores que necessitam ter em sua licença o registro do nível de proficiência (NP) em inglês aeronáutico foram convocados para realizar a fase 2.

De acordo com o Manual do Comando da Aeronáutica MCA 37-

ICEA

225 – Manual dos Requisitos de Proficiência em Inglês Aeronáutico, o Instituto de Controle do Espaço Aéreo (ICEA) é

Instituto de Controle edo daEspaço avaliação Aéreo da proficiência

o responsável pelas atividades de planejamento da capacitação

em língua inglesa dos

profissionais do SISCEAB, sendo também o responsável pela coordenação de todas as atividades relacionadas a esse assunto.

DECEA

45

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

45

No levantamento de dados de evolução do nível de inglês foram

considerados os detentores de licença de ATCO que estão em atividade de acordo com o SGPO, incluindo os graduados militares BCT, os Civis DACTA, os ATCO contratados para prestação de TTC e os oficiais CTA. Além disso, estão incluídos

também os OEA. Ressalta-se que o nível ND (não determinado) compreende os controladores que realizaram a fase 1 do EPLIS, mas não obtiveram a nota mínima (21 acertos de 30) para realizar a fase 2, que gera o nível de proficiência.

Além disso, os números apresentados são em relação aos cadastrados

na base de dados do EPLIS, ou seja, os Regionais fazem anualmente o cadastramento dos controladores que devem prestar o exame, o que não necessariamente

representa o efetivo operacional total da localidade. Ressalta-se ainda que os dados do DECEA/SISCEAB foram considerados como a soma de todos os Regionais, excluindo, portanto, os militares lotados fora dos Regionais.

O quantitativo de pessoal que possui proficiência em inglês, em

referência aos anos de 2018 e 2019, conforme os critérios da OACI, é informado na

tabela abaixo:

Tabela 3 - Evolução do nível de inglês dos operadores

DECEA SISCEAB CINDACTA I CINDACTA II CINDACTA III CINDACTA IV SRPV-SP

Ano

Fase 1

ND

1,2,3

4,5,6

2018

2267

1541

332

332

263

69

113

2019 2018 2019 2018 2019 2018 2019 2018 2019 2018 2019

1084

294

503

341

529

328

276

494

149 366 196

Fonte: ICEA

61

67

53

37

43

65

106

280

54 227

265

83

115

59

375

91

69

365

200

431

54

46 67 90

70

60

46

37 55 44

Em termos de número de operadores que adquiriram a

habilitação em 2019 nos níveis 4, 5 e 6, o DECEA apontou uma queda de 20,2% em relação ao ano de 2018, passando de 332 em 2018 para 265 em 2019.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

46

46

DECEA

Figura 11 - Inglês por níveis –DECEA (2018-2019) 1541

431

332

294

ND

332

1,2,3 2018

265

4, 5, 6 2019

Fonte: ICEA

Ressalta-se que o nível ND reduziu drasticamente, pois o percentual de

aprovação da fase 1 do EPLIS aumentou de 32% para 72,9% no ano de

2019, o que representa uma melhora dos avaliados quanto ao nível de compreensão oral (listening).

A figura abaixo apresenta a quantidade de níveis operacionais (4, 5, e

6) obtidos nos anos de 2018 e 2019.

Figura 12–Inglês– Níveis 4, 5 e 6 agrupados (2018-2019)

332 265

106

2018

2019

DECEA

65

61

2018

2019

CINDACTA 1

70

2018

2019

CINDACTA 2

60

53

46

37

2018

2019

2018

2019

CINDACTA 3

CINDACTA 4

55

2018

44

2019

SRPVSP

Fonte: ICEA DECEA

47

47

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Todos os Regionais apresentaram uma redução em suas

aprovações do EPLIS para os níveis 4, 5 ou 6.

A figura abaixo apresenta a evolução do nível de inglês em relação ao

percentual de operadores habilitados nos níveis 4, 5 e 6, agrupados em relação aos que realizaram a prova após a aprovação na fase 1, de 2018 e 2019.

Figura 13–Percentual inglês– aprovação níveis 4, 5 e 6 (2018-2019) 56,1%

38,1%

2018

2019

DECEA

44,6% 45,1%

44,2%

41,7%

37,8%

35,1%

2018

55,4%

52,6%

50,0%

2019

CINDACTA 1

32,8%

2018

2019

CINDACTA 2

2018

2019

CINDACTA 3

2018

2019

CINDACTA 4

2018

2019

SRPVSP

Fonte: ICEA

O CINDACTA IV foi o Regional que obteve o maior percentual de aprovação, quando comparado com os demais Regionais. Dos 83

avaliados, 37 conseguiram atingir o nível 4 ou superior, representando 44,6% de aprovação.

O SRPV-SP foi o Regional que apresentou o menor percentual de

aprovação dos níveis 4 ou superior, com 32,8% de aprovados.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

48

48

DECEA

2.1.2 EVOLUÇÃO DO TRÁFEGO

A evolução do tráfego trata do crescimento do quantitativo de voos ao

longo dos anos, de 2015 a 2019, para cada segmento de aviação geral e comercial, de gestão de cada Regional, assim como a densidade de tráfego nesse recorte de

tempo. Os dados analisados ao longo deste tópico foram obtidos no Anuário Estatístico do CGNA 5.

a) Evolução do tráfego - Ranking de aeródromos

Seguem as informações do ranking dos 32 principais aeródromos

pertencentes ao SISCEAB, no ano de 2019.

Figura 14 - Ranking de aeródromos mais movimentados em 2019 Variação 2018/2019

Ranking Aeródromos - 2019

SBGR SBSP SBBR SBRJ SBGL SBKP SBCF SBMT SBPA SBSV SBJR SBRF SBGO SBCT SBFZ SBFL SBVT SBBH SBBE SBEG SBNF SBCG SBRP SBNT SBUL SBLO SBSJ SBFI SBSL SBMO SBPJ SBJV

5

298.207

-0,6%

222.784

-2,7%

154.331

-6,2%

117.458

5,4%

114.825

-2,5%

107.900

-7,6%

102.349

0,2%

86.253

4,1%

84.490

2,9%

82.461

-4,1%

79.684

-4,6%

76.599

-12,0%

70.416

1,7%

60.800

0,7%

59.201

-15,9%

46.358

-7,3%

45.204

-3,7%

43.335

0,0%

43.115

-1,2%

41.801

1,6%

33.377

-4,2%

33.001

-3,9%

30.723

-5,8%

28.141

-4,4%

26.758

1,0%

25.463

-13,2%

21.956

-2,1%

20.433

-2,8%

18.459

-3,3%

11.949

-10,2%

8.431

-6,5% -1,0%

6.233

Fonte: Anuário Estatístico do CGNA

Conforme descrito, os dados do SRPV-SP são incluídos no Anuário Estatístico como dados dentro do CINDACTA II. Por essa razão, para fins de análise neste tópico, foram consideradas as FIR, e não os aeródromos.

DECEA

49

49

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Uma queda do movimento de tráfego aéreo no país fica caracterizada

quando se observa que, dos seis aeroportos mais movimentados, apenas SBRJ teve um aumento de movimento, com 5,4%.

O aeroporto mais movimentado do país é o de Guarulhos (SBGR),

com 298.207 movimentos. Esse número foi 0,6% menor quando

comparado com 2018.

Dos aeroportos com mais de 100.000 movimentos anuais, Campinas (SBKP) foi o que apresentou a maior redução, com 7,6%.

O aeroporto de Fortaleza (SBFZ) foi o que apresentou percentualmente a maior redução de movimentos, com 15,9%.

Todos os aeroportos abaixo de 25.000 movimentos anuais apresentaram redução de movimentos em 2019. b) Evolução do tráfego nas FIR – Anual

2019.

Seguem as informações da evolução dos tráfegos nas FIR no ano de Tabela 4 - Dados de evolução do tráfego nas FIR - Anual

Regional

2015

2016

2017

2018

2019

Variação 2018-2019

FIR AMAZÔNICO

325.995

277.802

280.196

233.713

266.350

13,96%

FIR RECIFE

330.788

301.637

208.664

321.022

319.215

-0,56%

FIR ATLÂNTICO FIR BRASÍLIA FIR CURITIBA

6

40.275

549.024 533.968

41.593

512.429 ------ 6

34.816

509.396 517.642

51.808

514.951 488.743

Fonte: Anuário Estatístico do CGNA

55.834

503.208 470.181

7,77%

-2,28% -3,80%

Os dados da FIR Curitiba no ano de 2016 apresentaram falha de coleta.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

50

50

DECEA

Figura 15 - Movimentos por FIR 2019

Variação

Movimentos FIR AMAZÔNICA

266.350

FIR ATLÂNCO

13,96%

55.834

7,77%

FIR BRASÍLIA

-2,28%

503.208

FIR CURITIBA

-3,80%

470.181

FIR RECIFE

-0,56%

319.215

Fonte: Anuário Estatístico do CGNA

A FIR Brasília apresentou o maior número de movimentos, com

503.208 voos. Mesmo com a FIR Amazônica apresentando a maior evolução

(13,96%) quando comparada a 2018, ela teve o menor movimento dentre as FIR continentais, com 266.350 voos. A FIR que apresentou a maior redução foi a FIR Curitiba, com diminuição de 3,8%.

Figura 16 - Evolução do tráfego por FIR – Anual

600.000 500.000 400.000

Falha de coleta em Curitiba no ano de 2016

300.000 200.000 100.000 0

2015

2016

2017

2018

2019

MOVIMENTOS FIR AMAZÔNICA

FIR ATLÂNTICO

FIR BRASÍLIA

FIR CURITIBA

FIR RECIFE

Fonte: Anuário Estatístico do CGNA

DECEA

51

51

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Considerando as FIR continentais, apesar de apenas a FIR Amazônica

ter apresentado uma variação positiva em número de movimentos, todas elas ainda

apresentam seus movimentos menores do que o ano de 2015, fato esse que pode

ter sido potencializado devido à crise econômica enfrentada pelo país desde então.

Regional 7

Tabela 5 - Movimentos anuais por FIR– Tipo de aviação (2016 a 2019)

FIR AMAZÔNICA

FIR BRASÍLIA

FIR CURITIBA

FIR RECIFE

Movimentos

2016

2017

2018

2019

Percentual 2019 8

Comercial

158.236

159.205

160.688

179.277

67,3%

Militar

15.160

8.926

7.170

8.696

3,3%

Geral

Total

Comercial Geral

Militar Comercial Geral

Militar Comercial Militar Total

65.855

233.713

266.350

82.768

85.970

86.003

81.966

392.983

410.235 13.191

416.457 12.491

11.098

2,2%

514.951

503.208

48.855

101.241

101.245

95.623

405.255 11.146

376.535 10.963

9.999

2,1%

488.743

470.181

51.673

53.848

46.817

41.334

22.780

301.637

4.703

308.664

269.717 4.488

321.022

100%

77,5%

517.642 250.113

16,3%

364.559

260.123 227.184

100%

81,5%

509.396

195.031

29,4%

410.144

512.429

Fonte: Anuário Estatístico do CGNA

7

78.377

280.196

16.237

Total

112.065

277.802

36.678

Total

Geral

104.406

20,3% 100%

274.426

86,0%

3.455

1,1%

319.215

12,9% 100%

Pelo fato da FIR Atlântico praticamente não apresentar movimentos de aviação geral e o movimento da

aviação militar ser muito baixo, os dados dessa FIR para fins de segmento de aviação foi desconsiderado.

8

Percentual 2019= Percentual de voos desse segmento de aviação em relação ao total de voos em 2019.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

52

52

DECEA

Figura 17 - Participação de movimentos por FIR em 2019

Fonte: Anuário Estatístico do CGNA

Dentre as FIR, observa-se que a FIR Amazônica tem um padrão de

proporcionalidade um pouco mais diferenciado em relação ao quantitativo das

outras FIR: comparativamente, o movimento de aviação geral e de tráfego militar

foram substancialmente mais expressivos, ao passo que o movimento de tráfego

comercial foi, em contrapartida, significativamente mais reduzido do que o movimento nos outros Regionais.

A FIR Recife foi a que apresentou o maior percentual de movimento

da aviação comercial, com 86%, quando comparada com as demais FIR continentais.

DECEA

53

53

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Figura 18 - Evolução – Participação de movimentos totais

600.000

500.000

Voos

400.000

300.000

200.000

100.000

FIR AMAZÔNICA

FIR ATLÂNTICO COMERCIAL

FIR BRASÍLIA GERAL

FIR CURITBA

MILITAR

2019

2018

2017

2016

2015

2019

2018

2017

2016

2015

2019

2018

2017

2016

2015

2019

2018

2017

2016

2015

2019

2018

2017

2016

2015

0

FIR RECIFE

TOTAL

Fonte: Anuário Estatístico do CGNA c)

Evolução do tráfego nas FIR – Mensal

A figura abaixo apresenta a média mensal de movimento por FIR. Figura 19 - Médias mensais de movimento por FIR - 2019

50.000

46.090 45.000

44.999

46.941

42.431 40.535

39.306

40.000

38.552 32.953 36.787

36.912

40.941

38.601

40.165

41.589 39.464

22.755

22.517 20.419

JAN

FEV

MAR

21.879

ABR

39.182

29.606 26.076

24.386

25.000

41.934

40.283

35.980 35.855

27.166 25.309

15.000

43.842

42.866

29.080

30.000

20.000

39.784 39.709 39.508 39.827

Voos

35.000

42.422

25.299

26.601

26.265 25.976

23.584 23.515 22.800

MAI

AMAZÔNICA

21.725

22.660 22.725

JUN

JUL

BRASÍLIA

21.701

AGO

SET

RECIFE

22.773

OUT

21.930 22.466

NOV

DEZ

22.196

Média Mensal

CURITIBA

Fonte: Anuário Estatístico do CGNA

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

54

54

DECEA

Mesmo com a FIR Brasília sendo a mais movimentada, percebe-se que

no mês de janeiro seu movimento foi ligeiramente inferior à FIR Curitiba. Nos demais meses do ano, a FIR Brasília é superior a todas as outras FIR.

Apesar da diferença do número de movimentos das FIR, constata-se que todas elas apresentam a mesma tendência ao longo do ano, ou

seja, janeiro é o mês mais movimentado; em fevereiro e março, ocorre um pico de movimento devido à época de Carnaval; e nos períodos de férias escolares (julho e dezembro), também fica

evidente o acréscimo de movimentos. Fora desses meses, uma

incidência de voos mais frequentes pode ocorrer devido a alguma situação especial na localidade.

Quando comparadas às médias mensais das FIR, destaca-se que a

média de movimentos da FIR Brasília é 88,9% superior à FIR Amazônica.

A seguir, são apresentadas as médias mensais de movimento por FIR

comparadas entre os anos de 2018 e 2019.

DECEA

55

55

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Figura 20 - Médias mensais de movimento por FIR (2018 – 2019)

2018

40.729

41.112 DEZ

39.182

NOV

41.589

38.405

38.667

40.569

42.465

39.493 OUT

Média Mensal

2019

2019

JUL 2018

OUT

NOV

DEZ

22.196 19.476

22.466 22.526

21.930 19.995

SET

22.773

21.701

22.725 AGO

21.190

JUN

19.791

MAI

20.127

ABR

22.660

22.800

17.851

MAR

21.879

22.517 18.695

20.419 FEV

18.529

JAN

17.118

22.755 21.067

Média Mens al

17.720

DEZ

26.752

NOV

26.601

OUT

29.234

SET

29.606

25.976

AGO

26.406

26.265

27.665

27.156 25.299

JUL

SET

FIR AMAZÔNICA

27.111

JUN

AGO

2018

2019

26.076

23.515

MAI

30.584

24.209 23.584

ABR

MAR

29.080

24.372 24.386

25.938

27.166 24.570

25.309

32.953 30.458

23.319 FEV

JUL

38.601

JUN

FIR RECIFE

JAN

37.637

MAI

39.464

ABR

39.351

41.044 36.912

44.287 MAR

40.165

FEV

39.827

JAN

Média Mens al

38.552

36.787

40.343

46.941 45.370

42.913 41.934

45.744 DEZ

39.508

NOV

43.842

41.910 40.283

44.310

43.412 40.941

42.866 OUT

19.104

2018

SET

35.855

AGO

21.725

JUL

42.422

JUN

45.496

47.683 MAI

44.999

40.167

40.937 ABR

FIR CURITIBA

35.980

MAR

39.709

FEV

39.676 39.784

JAN

40.535

42.429 42.431

39.306 38.609

44.578

46.090

FIR BRASÍLIA

Média Mens al

2019

Fonte: Anuário Estatístico do CGNA

Apesar de poucas variações em termos de movimentos entre 2018 e

2019, a FIR Brasília apresentou movimento bem semelhante até junho de 2019,

quando, a partir daí, o movimento passou por ligeira queda, mantendo esta

constância até o final do ano.

A FIR Curitiba apresentou ligeira queda até agosto de 2019 e, a

partir dessa data, o movimento praticamente se manteve o mesmo do ano anterior.

A FIR Recife apresentou um movimento muito semelhante na comparação entre os dois anos.

A FIR Amazônica manteve uma constância de movimentos durante

o ano, mas no mês de dezembro os movimentos ficaram ligeiramente abaixo de 2018.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

56

56

DECEA

Como já visualizado, a média de voos mensais é maior nas FIR

BRASÍLIA e CURITIBA, e menor nas FIR RECIFE e AMAZÔNICA. Apesar da FIR

Amazônica apresentar um maior percentual da aviação geral, em número absoluto este movimento é superior somente à FIR Recife, como mostrado na tabela abaixo.

Tabela 6 - Médias mensais por FIR- Tipo de aviação

FIR

BRASÍLIA CURITIBA RECIFE AMAZÔNICA

Movimentos Comercial Geral Militar Total Comercial Geral Militar Total Comercial Geral Militar Total Comercial Geral Militar Total

Média mensal 34.179 6.831 925 41.934 30.380 7.969 833 39.182 22.869 3.445 288 26.601 14.940 6.531 725 22.196

Fonte: Anuário Estatístico do CGNA

57 DECEA

57

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

d) Evolução do tráfego nas FIR – Semanal

por Regional.

1.408

A figura abaixo apresenta o total de movimentos por dia da semana, Figura 21 - Média de movimentos por dia da semana por FIR - 2019

1.444 1.363

1.481 1.401

1.477 1.423

1.378

1.304

1.288 1.230 1.126

850

856 781

894

907

795

792

1.185 1.077

919

875

841

730

706

682

587

SEG

QUA

QUI AMAZÔNICA

SEX

SAB

BRASÍLIA

DOM

CURITIBA

Média Semanal

RECIFE

Fonte: Anuário Estatístico do CGNA

A FIR que apresentou a maior média de movimentos por dia da

semana no ano de 2019 foi a FIR Brasília, com 1.481 movimentos na

média de quinta-feira. Nas FIR Brasília e Curitiba, as menores médias ocorrem nos sábados e domingos. Já a FIR Recife apresenta uma

constância de média de movimentos, tendo o sábado seu dia com a maior média. Na FIR Amazônica, suas menores médias ocorrem aos

domingos e segundas-feiras e, a partir daí, os números tendem a

crescer até as sextas-feiras.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

58

58

DECEA

Essas informações podem ser exploradas de forma mais produtiva

considerando-se cada aeroporto separadamente, uma vez que a vocação das cidades e os eventos característicos causam impacto no movimento.

Segue na figura abaixo o gráfico com a comparação da média de

movimentos por dia da semana entre os anos de 2018 e 2019.

Figura 22 - Média de movimentos por dia da semana por FIR

FIR BRASÍLIA 1.531 1.452 1.408

1.473 1.424

1.477 1.444

1.481

FIR CURITIBA

1.505 1.477

1.457

1.411 1.352

1.378 1.258 1.230

1.304

1.367 1.323

1.404 1.363

1.401

1.458 1.423

1.339 1.288

1.180

1.156

1.185

1.126

SEG

TER

QUA

QUI

SEX 2018

SAB

DOM

2019

Média Semanal

SEG

TER

QUA

909

870

862

868

850

855

856

907

894

SEX 2018

FIR RECIFE

907

QUI

SAB

TER

QUA

927

765

919

880

781

SEX

Média Semanal

658

795

792

SAB 2019

DOM

730

706

682

875

2018

DOM

FIR AMAZÔNICA

841

QUI

1.077

2019

661

669

700

693

592

815

SEG

1.178

641

587 511

SEG

Média Semanal

TER

QUA

QUI

SEX 2018

SAB

DOM

Média Semanal

2019

Fonte: Anuário Estatístico do CGNA

Pode-se destacar na figura acima o aumento da média de

movimentos da FIR Amazônica e a queda dos mesmos aos domingos na FIR Curitiba.

DECEA

59

59

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

e) Evolução do tráfego – Feriados

A evolução do tráfego também foi analisada nos feriados de Carnaval,

Natal e Ano Novo, mais tradicionais no Brasil, a fim de avaliar o impacto da alta

demanda nesses períodos para o gerenciamento do tráfego aéreo. Como os feriados

em meio de semana possuem um padrão menos regular, foram considerados apenas os feriados já citados.

Foram

considerados

os

movimentos

de

58

aeroportos,

disponibilizados pelo CGNA. Este deverá ser consultado caso haja interesse em obter informações sobre um aeroporto específico.

Cabe ressaltar que, quando se fala em atrasos neste tópico, entende-

se como os voos que decolaram com 30 min de atraso, sem considerar os voos adiantados, em relação ao horário de registro; tais informações foram passadas

pelas concessionárias e pela INFRAERO. Esse índice de 30 min para atraso é diferente do que está retratado e explicado no item 3.1 como KPI 01 -

pontualidade de partida.

Os dados de movimentos de tráfego nos feriados referenciados acima

estão dispostos a seguir.

- Carnaval

Seguem os dados do Carnaval, sabendo-se que o período de

referência para 2018 é de 05/02 a 19/02 e para 2019 é de 25/02 a 11/03.

Tabela 7 - Movimentos e atrasos (58 aeroportos) - Carnaval

Ano

Total de movimentos

Percentual de atrasos

2018

56.710

5,5%

2019

52.374

Fonte: CGNA

12,4%

60 Relatório de Performance ATM do SISCEAB

60

DECEA

Fica claro que mesmo com a diminuição de movimentos para o

período em 2019, houve um aumento no percentual de atrasos.

Figura 23 - Movimentos vs. atrasos – Carnaval (2018 – 2019)

SEX

SAB

3.649

3.674

3.117

3.926

3.370

3.116

DOM

SEG

TER

QUA

QUI

SEX

Atrasos (%) - 2019

SAB

DOM

15,6%

2.585

DURANTE

Atrasos (%) - 2018

3.048

5,9%

21,8% 6,0%

19,9% 6,8%

17,5% QUI

2.301

2.983

3.565

8,9% 7,7%

QUA PRÉ

2.723

3.891

4.225

4.012

4,4% 6,9%

TER

6,7%

8,0% 11,6%

25,2% 7,8%

6,2% 11,1% SEG

3.688

3.428 3.217

4.090

3,3% 5,0%

4.061

4.214

4,4% 6,3%

3.926

4.293

4,8% 11,4%

3.850

3.811

4.200

2,3% 7,2%

4.032

1,6% 5,1%

3.880

4.044

3,2% 6,8%

4.165

SEG

PÓS

Movimentos - 2018

Movimentos - 2019

Fonte: CGNA

Foi verificado que houve maior índice de atraso nos dias antes do

início do feriado. Em termos de número de movimentos, apesar do sábado após o

Carnaval estar com um valor ligeiramente acima em relação a 2018, a tendência se manteve a mesma no decorrer do período, com valores um pouco mais baixos.

O dia pico em 2019 no Carnaval foi 4.061 movimentos (sexta feita).

- Natal e Ano Novo

Seguem os dados do Natal e Ano Novo, que é definido como alta

temporada, sabendo-se que o período de referência é de 18 de dezembro a 7 de

janeiro.

Tabela 8 - Movimentos e atrasos (58 aeroportos) – Alta Temporada

Ano

Total de movimentos

Percentual de atrasos

2018

79.454

11,6%

2019

77.630

Fonte: CGNA

9,8%

61 DECEA

61

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Destaca-se que a diminuição de movimentos para o período em 2019

foi acompanhada pela diminuição no percentual de atrasos.

Figura 24 - Movimentos vs. atrasos - Alta temporada em (2019-2020)

3.424

3.116

3.593

3.687

4.180 3.970

13,6% 8,5%

5,9% 3,1%

6,8% 2,6%

11,6% 2,3%

9,1% 6,1%

3.273

3.557

3.958

13,1% 8,3%

3.445

3.861

3.999

10,9% 12,8%

3.487

3.368

16,5% 10,9%

3.316

11,0% 11,5%

3.666

8,6% 17,1%

3.582

7,6% 8,0%

4.068

4.094 4.140 4.108

3.166

6,4% 5,6%

3.533 3.488 3.554 3.307

3.953 3.762

4.354

5,7% 4,7%

3.335 3.222

2,9% 2,5%

3.591 3.786

7,6% 4,4%

19,8% 12,6%

1.000

15,9% 17,4%

2.000

17,0% 25,4%

3.000

4.003 4.025

8,3% 15,5%

3.897 3.943 3.879

4.232

18,2% 13,0%

4.000

4.112 4.100 3.950

21,5% 10,6%

5.000

0 2019/2020 2018/2019

18/12 19/12 20/12 21/12 22/12 23/12 24/12 25/12 26/12 27/12 28/12 29/12 30/12 31/12

1/1

2/1

3/1

4/1

5/1

6/1

7/1

QUA

QUI

SEX

SÁB

DOM

SEG

TER

QUA

QUI

SEX

SÁB

DOM

SEG

TER

QUA

QUI

SEX

SÁB

DOM

SEG

TER

TER

QUA

QUI

SEX

SÁB

DOM

SEG

TER

QUA

QUI

SEX

SÁB

DOM

SEG

TER

QUA

QUI

SEX

SÁB

DOM

SEG

Atrasos (%) - 2018/2019

Atrasos (%) - 2019/2020

Movimentos - 2018/2019

Movimentos - 2019/2020

Fonte: CGNA

O número de movimentos apresentou muitas oscilações de um ano

para o outro, não sendo possível identificar uma tendência. Em 2019, o dia mais movimentado foi sábado, 28/12, após o Natal, com 4.354 movimentos e, em 2018,

o dia pico foi na sexta-feira, 21/12, com 4.232 movimentos. Em 2018, o maior

atraso foi no dia pico (21/12) com 21,5% e, em 2019, o dia com mais atrasos foi

18/12, quarta-feira, com 25,4%.

O período entre os dias 24 e 31/12/2019 foi o único em que a média dos atrasos ficou abaixo de 5%.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

62

62

DECEA

2.1.3 DENSIDADE DO TRÁFEGO

A densidade de voo é

calculada como o número de voos por quilômetro quadrado. Salienta-se que a

forma de cálculo da densidade de tráfego neste

relatório

utilizada

pelo

é

distinta

daquela

EUROCONTROL,

que

considera o número de horas de voo por

quilômetro quadrado. Essa diferença é devida à não disponibilização do número de horas de voo no sistema interno do DECEA, que registra apenas o número de voos

realizados.

A complexidade do espaço aéreo está diretamente relacionada com

sua densidade, o que gera impacto na carga horária do ATCO. Nesse sentido, foi

analisada a densidade de tráfego por Regional, considerando o SRPV-SP de forma independente do CINDACTA II, conforme apresentado abaixo.

Figura 25 - Densidade do tráfego - SISCEAB 2019

Fonte: Seção de Performance do DECEA DECEA

63

63

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

O SRPV-SP apresenta valor muito acima dos demais Regionais devido

a uma concentração maior de tráfego nessa região do Brasil especificamente, no eixo

Rio de Janeiro-São Paulo. É devido a esse fator, e por ser administrativamente

relevante, que foi destacado o SRPV-SP, inserido na área de jurisdição do CINDACTA

II.

2.2 SISCEAB – FATORES EXTERNOS QUE AFETAM OS INDICADORES

É relevante considerar que fatores externos, como o cenário

econômico do Brasil e fatores meteorológicos, afetam a atividade de gerenciamento

de tráfego aéreo, ou podem potencialmente afetá-la. Tais elementos serão analisados a seguir.

2.2.1 CENÁRIO ECONÔMICO DO BRASIL

O cenário econômico no Brasil oferece impacto relevante para as

condições de gerenciamento de tráfego aéreo, pois pode restringir investimentos no

país, a depender do grau de contingenciamento das unidades governamentais, em cada ano.

É notório que a capacidade de investimento do país e sua situação

econômica estão diretamente relacionadas à evolução do tráfego de aeronaves. Essa

preocupação já tem sido aventada por instituições de investimento que visam a planejar o aporte financeiro destinado a empresas do setor da aviação, para o desenvolvimento de políticas públicas pertinentes. Por esse motivo, por exemplo,

foi realizado um estudo pela empresa de investimento McKinsey & Company, em

2010, sobre a capacidade do setor aéreo até o ano de 2030, considerando as variáveis econômicas que impactam esse setor.

Serão apresentadas no Capítulo 4 as previsões de movimentos do

tráfego aéreo tanto para as FIR quanto para os aeroportos em que os fatores

econômicos atuais foram levados em consideração.

64 Relatório de Performance ATM do SISCEAB

64

DECEA

2.2.2 FATORES METEOROLÓGICOS A

meteorológica

é

informação

vital

para

a

segurança das operações aéreas,

contribuindo para o conforto dos passageiros

e

estabelecimento

facilitando

de

rotas

o

mais

rápidas, econômicas e regulares.

Embora os avanços da tecnologia aeronáutica tenham tornado as

viagens menos sensíveis a determinados aspectos do estado do tempo, a

meteorologia continua a ser essencial para a eficiência das operações de cada voo.

Cada vez mais, além da segurança, busca-se um melhor aproveitamento do espaço aéreo e, nesse contexto, as informações meteorológicas tornam-se decisivas.

Como o DECEA está sempre preparado para o aumento do fluxo de

tráfego aéreo, a necessidade de se obter informações precisas e atualizadas sobre as

condições meteorológicas locais nos aeródromos e ao longo das rotas aéreas torna-

se cada vez mais essencial. Com isso, instrumentos e equipamentos de observação meteorológicos modernos e atualizados, bem como prognósticos meteorológicos

em constante aperfeiçoamento, desempenham um papel de vital importância operacional.

As informações meteorológicas são divulgadas pela Rede Fixa de

Telecomunicações Aeronáuticas (AFTN) e pelo site de Meteorologia Aeronáutica

REDEMET <http://www.redemet.aer.mil.br>, que é o principal meio de veiculação das informações operacionais, visando à integração dos produtos meteorológicos,

para tornar o acesso a essas informações mais rápido, eficaz e seguro. A REDEMET é o meio oficial do Comando da Aeronáutica (COMAER) para divulgar tais informações, interligado aos órgãos de meteorologia do SISCEAB.

DECEA

65

65

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Inicialmente, faz-se necessário estabelecer os critérios segundo os

quais se deseja avaliar as condições meteorológicas dos aeroportos, como mostrado abaixo, delimitando os parâmetros para as situações instrumento (IMC), marginal e

visual (VMC).

Tabela 9 - Critério de Teto e Visibilidade

Visibilidade (milhas náuticas)

≥ 3000 Teto (ft) [1000,3000) < 1000

<3

[3,5)

≥5

IMC

Marginal

VMC

IMC

Marginal

Marginal

IMC

IMC

IMC

Fonte: PRR Eurocontrol

Esclarece-se, ainda, que a previsão meteorológica – METAR

(Meteorological Aerodrome Report) serve para informar sobre condições meteorológicas na superfície e inclui, primariamente, informações sobre velocidade e direção dos ventos, visibilidade, condições da pista, condições atuais do tempo, condições do céu, temperatura, ponto de condensação e ajuste de altímetro.

Já as previsões meteorológicas denominadas TAF – (Terminal

Aerodrome Forecast) apresentam uma descrição completa das previsões de condições meteorológicas que ocorrerão em um aeródromo durante um

determinado período, incluindo todas as mudanças consideradas significativas para as operações aéreas.

A seguir, serão analisadas as situações meteorológicas indicando as

condições visuais dos aeroportos distribuídos nos Regionais, verificadas no período de 24 horas. Ressalta-se que as localidades que tiveram o percentual de 5,0% ou

menos não tiveram seus índices representados no gráfico, por serem considerados percentuais de menor representatividade. Os dados foram coletados no período entre 1º janeiro e 31 de dezembro de 2019.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

66

66

DECEA

Figura 26 - Condições meteorológicas (por aeroporto) em 2019

SBSP SBSJ

26,9%

18,8%

54,3%

SBRJ

18,5%

21,3%

60,2%

SBGL

6,7%

13,3%

80,0%

SBSL

6,0%

9,5%

84,6%

SBGR

7,4%

15,5%

77,1%

SBKP

12,1%

16,8%

71,1%

94,7%

SBRB

80,0%

7,4%

12,7%

SBPV

80,5%

7,6%

11,9%

SBEG

88,2%

SBCY

89,1%

SBBV

8,3% 6,7%

93,3%

SBBE

5,2% 6,8%

88,0%

SBSV

91,0%

SBRF

91,7%

SBPS

6,3%

8,2% 5,9%

85,9%

SBNT

92,9%

SBMO

91,5%

SBFZ

95,1%

SBPA SBFL

16,1%

11,3%

72,6%

7,8% 7,0%

85,2%

SBFI

5,1%

82,1%

SBCT

37,9%

15,6%

46,5%

SBCG

12,8%

8,2%

87,6%

SBCF

91,1%

SBBR

92,1% 0%

10%

20%

30%

40%

VMC

50%

MARGINAL

6,2%

60%

70%

80%

90%

100%

IMC

Fonte: REDEMET

No geral, os aeroportos brasileiros apresentam condições bem

favoráveis, ressaltando que as condições IMC não são impeditivas para que as aeronaves aproximem para o pouso.

DECEA

67

67

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Fica claro que o aeroporto de Curitiba é o que apresenta as piores

condições meteorológicas do país, com 37,9% de operações IMC e, com isso,

justificando a instalação de equipamentos de aproximação que levam a aeronave até 100 ft (30 m) de altura.

No Brasil, em virtude da incidência de nevoeiro em determinadas

épocas do ano, apenas as localidades de SBGL, SBGR, SBPA, SBBR e SBCT têm ILS CAT 2.

ILS

CAT

2:

Sistema

de

aproximação e pouso de precisão

que conduz a aeronave até uma altura mínima de 30 metros sobre a cabeceira da pista (DH), requerendo

uma

visibilidade

mínima de 400 metros como

parâmetro para prosseguimento na aproximação de pouso.

O aeroporto de Fortaleza foi o que apresentou a melhor condição

meteorológica do Brasil em 2019, tendo 95,1% do tempo em condições visuais, com teto superior a 3.000 ft e visibilidade maior que 5NM.

Todos os aeroportos estudados neste relatório que estão situados na

jurisdição da FIR Recife, região Nordeste do país, apresentam valores superiores a 85% de condições visuais durante o ano.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

68

68

DECEA

3. INDICADORES DE PERFORMANCE ATM Os indicadores ATM aqui apresentados compreenderão os KPI, a fim

de atender aos parâmetros definidos internacionalmente pela OACI e o IDBR 06 –

relação entre horas de LOGIN vs. horas ATCO.

A metodologia de cálculo desses indicadores constará em um Manual

do Comando da Aeronáutica, a ser publicado no decorrer do presente ano.

3.1 KPI 01 – Pontualidade de partida

Este indicador aponta para a previsibilidade desempenhada pelo

aeroporto em suas operações de decolagem, sendo calculado de duas formas: com base no horário programado de partida do voo (Registro ANAC) e com base no EOBT do Plano de Voo. O indicador ainda apresenta duas variantes para cada parâmetro DECEA

69

69

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

de discrepância de 5, 15 ou 30 minutos do horário de referência, ou seja, podendo ser antecipação ou atraso do voo. As variantes estão apresentadas na tabela abaixo.

Neste tópico, os dados disponibilizados foram baseados na Variante 2, ou seja, na fonte do plano de voo.

Tabela 10 - Variantes do indicador

FONTE

Parâmetro

Registro

PLN

5, 15 ou 30 min

Var 1

Var 2

Fonte: Relatório de Desempenho Operacional da Terminal Belo Horizonte – DECEA (2018)

A fonte de dados empregada para o cálculo do KPI foi o TATIC e,

posteriormente, serão utilizados os dados de registro, ou seja, a variante 1. O

percentual dos voos que partem até 15 minutos do horário programado é

computado, tendo como fonte os dados do TATIC. Os dados AOBT são alimentados

por meio do comando do ATCO no sistema, podendo, portanto, variar de controlador para controlador.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

70

70

DECEA

3.1.1 PARÂMETROS ATÉ 15 MIN

As figuras abaixo indicam a pontualidade de partida por Regional e

por Aeroporto.

87,1%

Quando

Figura 27 - Pontualidade de partida por Regional

88,3%

88,2%

do

% de voos pontuais

82,1% 82,4%

III,

ficaram abaixo da média

80,2%

geral do SISCEAB. Alguns fatores como obras na

CINDACTA II 2018

CINDACTA III 2019

CINDACTA IV

pista podem potencializar e interferir no valor final do

SRPV-SP

MÉDIA SISCEAB 2018/2019

indicador.

74,0%

73,5%

83,3%

86,0%

86,8%

88,7%

59,4%

65,3%

67,1%

% de voos pontuais

77,7%

80,8%

84,8%

81,7%

88,9%

72,1%

76,7%

79,0%

80,6%

86,0%

86,1%

86,9%

87,0%

87,5%

Figura 28 - Pontualidade de partida por Aeroporto 88,0%

90,4%

Fonte: TATIC

87,5%

CINDACTA

CINDACTA IV e SRPV-SP

84,6% 84,5%

CINDACTA I

88,9%

de

forma geral, os aeroportos

87,6%

79,6%

analisados

SBBR SBCF SBCG SBCT SBFL CINDACTA I

SBFI SBPA SBFZ SBRF SBNT SBSV SBPS SBMO SBCY SBEG SBSL SBBE SBRB SBBV SBPV SBRJ SBSP SBGR SBKP SBSJ SBGL

CINDACTA II

CINDACTA III 2018

CINDACTA IV 2019

SRPV-SP

MÉDIA SISCEAB 2018/2019

Fonte: TATIC

A média de 84,8% para o SISCEAB ocorreu tanto em 2018 quanto em 2019.

De 2018 para 2019, os aeroportos mantiveram de uma forma geral

variações de até 5% em seu índice de pontualidade de partida.

DECEA

71

71

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Considerando os aeroportos com mais de 100.000 movimentos anuais, o CINDACTA I apresentou o aeroporto mais pontual do

KPI 01, com Brasília (SBBR). É relevante informar que tal marca é

motivo de destaque, visto que é o terceiro aeroporto mais movimentado de 2019 com 154.331 voos.

Todos os aeroportos analisados do CINDACTA II encontram-se acima da média do SISCEAB.

Mesmo com as condições meteorológicas mais favoráveis na região

do país, o CINDACTA III apresentou pontualidade acima da média somente nas localidades de Fortaleza (SBFZ) e Natal (SBNT).

Situado no CINDACTAIV, o aeroporto de Cuiabá (SBCY), apresentou 88,9% de pontualidade. Todos os demais aeroportos do Regional ficaram abaixo da média do SISCEAB.

O aeroporto mais movimentado do país é Guarulhos, que se

encontra na área do SRPV-SP. Destaca-se que sua média de

pontualidade foi de 88,7%, ficando, portanto, acima da média do

SISCEAB. Tal marca é bastante expressiva tendo em vista seu elevado número de movimentos anuais de 298.207 voos.

Este indicador também pode ser explorado no nível dos aeroportos,

buscando a aplicação da decisão colaborativa para o incremento da eficiência.

3.1.2 PARÂMETROS DE 5 / 15 / 30 MIN

Este KPI possibilita variações na metodologia de cálculo para o

acompanhamento da pontualidade em 5 minutos e 15 minutos, conforme

demonstrado abaixo. Ressalta-se que os índices que tiveram o percentual abaixo de

5,0% não foram representados no gráfico.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

72

72

DECEA

% de voos pontuais

Figura 29 - Pontualidade de partida por parâmetros por Regional 9,3%

10,1%

44%

50%

44%

38%

CINDACTA I

CINDACTA II Pontual. 5 min

15,1%

16,4%

48%

48%

34%

32%

CINDACTA III

Pontual. 15 min

42%

42%

CINDACTA IV

Pontual. 30 min

11,2%

SRPV-SP

Não Pontual

Fonte: TATIC

De uma forma geral, todos os Regionais apresentaram pontualidade

de até 30 min superior a 95%.

% de voos pontuais

Figura 30– Distribuição – KPI01 - por parâmetros por Aeroporto

6,0% 7,9% 10,4% 9,0% 8,7% 9,1% 11,1% 7,2% 9,5% 8,8% 9,8% 8,1% 9,6% 10,3%10,9%10,7% 10,0% 11,8% 15,1%16,2% 18,6% 12,8% 21,2%25,5% 18,5% 12,2% 20,0% 28,8% 18,6% 24,3% 31,6%

48% 40%

43% 37% 58% 48% 52% 51% 49% 50%

51% 53% 52%

41%

47%

33%

40% 35% 36% 38% 37% 44% 44%

44%

51%

26% 25% 21%

38% 38%

48% 46% 42% 35%

53% 51%

28% 27%

47% 43%

48%

39%

41% 48% 41% 40% 44%

20% 23% 18%

26%

35%

SBBR SBCF SBCG SBCT SBFL SBFI SBPA SBFZ SBRF SBNT SBSV SBPS SBMO SBCY SBEG SBSL SBBE SBRB SBBV SBPV SBRJ SBSP SBGR SBKP SBSJ SBGL CINDACTA I

CINDACTA II

CINDACTA III

Pontual. 5 min

CINDACTA IV

Pontual. 15 min

Pontual. 30 min

SRPV-SP

Não Pontual

Fonte: TATIC

Considerando todo o movimento aéreo da localidade, apenas SBNT,

SBBV, SBPV, SBSJ e SBGL tiveram mais do que 5% dos tráfegos com índices de atraso superior a 30 min.

3.2 KPI 02 – Tempo adicional de taxi-out

Este KPI tem como objetivo fornecer uma indicação da eficiência no

táxi de saída no aeroporto. Isso inclui a espera média que ocorre em pistas de DECEA

73

73

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

decolagem, rotas não otimizadas de táxi e paradas intermediárias durante o táxi de

saída. Este KPI também é utilizado para estimar o excesso de consumo de combustível e emissões associados, e visa a identificar o efeito do layout do

aeroporto, ao mesmo tempo em que enfoca a responsabilidade do ATM em aperfeiçoar o fluxo de tráfego saindo do gate para decolagem.

O tempo adicional de táxi é calculado depois de definido o tempo de

táxi desimpedido, ou seja, o movimento realizado de forma ininterrupta pelo caminho mais curto, não necessariamente em linha reta. Essa definição pode

começar com uma análise utilizando o 20º percentil do tempo de táxi, isto é, o valor

de táxi que separa uma lista de tempos de táxi ordenados em 20% dos mais rápidos

e dos 80% mais demorados. Essa medida desconsidera os 20% menores tempos de táxi, pois os valores mais baixos podem não ser decorrentes de situações

operacionais regulares. Dentre as possíveis causas de não regularidade, pode haver erro do sistema, erro do controlador ou táxi muito rápido (além do que seria um desimpedido).

A metodologia utilizada para obtenção do KPI 02 consiste na extração

automática dos dados de pushback e decolagem informados pelo TATIC de cada aeroporto para a composição do tempo real de táxi e sua comparação com o tempo

de táxi desimpedido. Os dados AOBT e DEP são alimentados por meio do comando do ATCO no sistema TATIC.

Assim, a qualidade do dado depende da interferência do ATCO, que

deverá efetuar os comandos no sistema TATIC/SGTC conforme a progressão do voo,

evitando atrasos e antecipações. O tempo de táxi desimpedido é obtido por meio de metodologia estatística, desenvolvida pelo Performance Unit Review (PRU), do

EUROCONTROL, e divulgado na nota técnica Unimpeded Taxi-out Time por essa

organização.

As figuras abaixo ilustram os dados de taxi-out do aeroporto da

seguinte forma: o tempo adicional de taxi-out em minutos por Regional e por Aeroporto.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

74

74

DECEA

Tempo adicional de taxi (min)

Figura 31 - Tempo adicional de taxi-out em minutos por Regional 4,34

4,09

5,28

5,21

4,67

5,03

4,65

A

4,26

adicional

3,19 3,26

3,21 3,23

média

de

de

tempo

taxi-out

apresentou evolução de 4,34 min em 2018 para

CINDACTA I

CINDACTA II

2018

CINDACTA III

2019

CINDACTA IV

4,09 min para 2019.

SRPV-SP

SISCEAB 2018

SISCEAB 2019

Fonte: TATIC

8,16

3,54

2,36

4,66

4,99

5,83 2,75

3,32

6,94

4,09 3,35

8,07

2,29

2,18

4,34

2,97

3,15

5,50

5,77 3,05

3,17

3,87

3,01

3,41

10,54

7,02

7,39

tempo adicional de taxi (min)

10,82

Figura 32 - Tempo adicional de taxi-out em min por Aeroporto

SBBR SBCF SBCG SBPA SBCT SBFL SBFI SBSV SBMO SBPS SBNT SBFZ SBRF SBBV SBPV SBBE SBRB SBSL SBCY SBEG SBSJ SBSP SBGR SBGL SBKP SBRJ CINDACTA I

CINDACTA II

CINDACTA III 2018

CINDACTA IV

2018

SISCEAB 2019

SRPV-SP

SISCEAB 2018

Fonte: TATIC

Destaca-se que todos os aeroportos do CINDACTA I e CINDACTA II tiveram um rendimento melhor do que a média do SISCEAB. Os aeroportos do

CINDACTA III e IV tiveram a maioria dos seus aeroportos com o tempo de taxi-out superior à média do SISCEAB.

DECEA

75

75

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Já no SRPV-SP, SBGL, SBKP e SBRJ apresentaram-se abaixo da média. Os

aeroportos mais movimentados do país, SBSP e SBGR, apresentaram sua média bem próxima à do SISCEAB.

A aplicação deste KPI traz maior ganho quando aplicada nos

aeroportos isoladamente. A partir da análise do tempo médio de táxi em cada aeroporto, pode ser verificado que, dentre outros fatores, o valor do KPI é

incrementado pelo volume de tráfego, dimensões da área de operações e restrições de infraestrutura, como a falta de pistas de táxi.

Como subclassificação do KPI 02, analisou-se também o tempo

desimpedido de taxi-out, ou seja, o táxi ininterrupto do gate até a cabeceira de cada

aeroporto, visto que tais valores são utilizados para se obter o KPI 02.

As figuras abaixo apresentam os valores utilizados como taxi-out

desimpedido por Regional e por Aeroporto (média ponderada por quantidade de movimentos de cada cabeceira de pista).

Tempo desimpedido de taxi (min)

Figura 33 - Tempo desimpedido de taxi-out em minutos

11,07

10,24

11,60 9,12

9,90

9,40

9,79

9,61

10,43 10,24

9,67

A média de 10,24 min para o SISCEAB ocorreu

tanto em 2018 quanto CINDACTA I

CINDACTA II 2018

CINDACTA III 2019

CINDACTA IV

SRPV-SP

em 2019.

MÉDIA SISCEAB 2018/2019

Fonte: TATIC

Apenas o CINDACTA I ficou com sua média de tempo desimpedido de taxi-out superior ao do SISCEAB em 2019.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

76

76

DECEA

10,62

10,65

12,09

10,24

5,15

2,67

5,73

8,53

8,23

8,85

9,05

9,67

9,84

10,43

10,71 8,28

8,73

9,58

7,98

10,43

10,44

8,84

9,53

9,76

9,77

tempo desimpedido de taxi (min)

10,18

12,76

Figura 34 - Tempo desimpedido de taxi-out por Aeroporto

SBBR SBCF SBCG SBPA SBCT SBFL SBFI SBRF SBSV SBMO SBFZ SBPS SBNT SBBE SBPV SBEG SBBV SBSL SBCY SBRB SBGR SBKP SBSP SBRJ SBSJ SBGL CINDACTA I

CINDACTA II

CINDACTA III 2018

CINDACTA IV 2019

SRPV-SP

MÉDIA SISCEAB 2018/2019

Fonte: TATIC

De todos os aeroportos do estudo, SBBR, SBRF, SBSV, SBBE, SBPV, SBGR, SBKP e SBSP tiveram sua média de tempo desimpedido de taxiout superior ao do SISCEAB.

3.3 KPI 06 – Capacidade de setores do espaço aéreo

Este indicador não apresenta metodologia padronizada estabelecida

pelo GANP, apenas a referência de que deve ser apresentado o número máximo de movimentos em determinado período de tempo por setor. Ao desenvolver sua

própria metodologia, o Brasil passou a realizar o cálculo da Capacidade de setores

ATC, definindo as Capacidades de Referência, a Capacidade de Pico e a Capacidade

Horária de Setor ATC (CHS). A CHS corresponde ao número de aeronaves para as quais determinado setor presta serviço de controle de tráfego aéreo, no período de uma hora.

O KPI 06 é uma referência estática calculada e declarada pelo CGNA,

por meio da metodologia apresentada no MCA 100-17, a fim de fornecer parâmetros seguros para operação em condições normais de cada setor. Essa metodologia

aplicada no Brasil, aprovada e recomendada pela OACI, leva em consideração a carga

suportada por um controlador no exercício de suas tarefas durante grande volume de tráfego.

DECEA

77

77

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

A

capacidade

do

espaço aéreo não é ilimitada, mas

pode ser otimizada, a depender de vários fatores. Dessa forma, para permitir uma gestão mais eficiente do fluxo de tráfego aéreo nas FIR

brasileiras, adotou-se uma forma

padronizada de se estabelecer um parâmetro em termos de número

de tráfego para o qual se deveria prestar o serviço de controle de

tráfego aéreo por setor ou por grupos de setores, uma capacidade referencial, isto é, a capacidade do Setor ATC.

Com a finalidade de

fazer a gestão em situações de

absorção de demandas de maneira temporária, permitindo-se uma

sobrecarga aceitável de trabalho,

que poderão ocorrer dentro do período

de

uma

independentemente

hora,

do

planejamento estratégico aplicado para se manter em equilíbrio a demanda vs. capacidade, criou-se a

capacidade pico, que tem por

finalidade absorver os tráfegos

que porventura ultrapassem a capacidade referencial.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

78

78

DECEA

Nesse sentido, o KPI 06

representa a capacidade que o setor tem de

fazer fluir o tráfego, sendo apresentado por setor de cada Regional e suas principais configurações

de

agrupamento,

considerando

posições

com

movimentos

depende,

entre

assistente.

O

número

e

máximo

sem de

outras

variáveis, do padrão do fluxo aéreo e da configuração do setor, capacidade essa que só é alterada a partir de mudanças na

estrutura do espaço aéreo ou implantações de novas ferramentas no órgão.

Posto

isso,

serão

apresentadas em seguida as Regiões de

Informação de Voo (FIR), bem como as

capacidades dos setores de cada uma delas, considerando

as

possibilidades

de

agrupamento entre si, mediante uso ou não da posição Assistente.

No caso das Capacidades

Horárias de Setores (CHS), há alguns

setores em que não se pode apresentar os valores de CHS, devido à baixa demanda, ou

seja, não houve amostras disponíveis nesses setores que gerassem números quantificáveis para compor o modelo matemático

para

se

determinar

sua

capacidade. Quanto a capacidades com ou

sem a posição Assistente, isso dependerá da previsão do modelo operacional do

órgão.

DECEA

79

79

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

CHS - CINDACTA I A área do CINDACTA I (FIR BRASÍLIA) é subdividida nas seguintes

regiões: RIO, SÃO PAULO e BRASÍLIA, como mostrado abaixo.

Figura 35 - CHS por Setor do CINDACTA I

CINDACTA I REGIÃO RIO Setores

Tabela 11 - Subdivisão das Regiões do CINDACTA I

CHS

14 C/ASS

48

15 C/ASS

58

16C/ASS

62

14/15 C/ASS

61

14/16C/ASS

49

14/15/16 C/ASS

54

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

CINDACTA I REGIÃO SÃO PAULO Setores CHS

1 C/ASS 2 C/ASS 3 C/ASS 4 C/ASS 5 C/ASS 6 C/ASS 3/6 C/ASS 1/2 C/ASS 1/3 C/ASS 4/5 C/ASS 1/2/3 C/ASS 4/5/6 C/ASS 1/2/3/4/5/6 C/ASS

80

49 51 44 44 44 49 50 46 55 51 44 44 36

CINDACTA I REGIÃO BRASÍLIA Setores CHS 7 C/ASS 8 C/ASS 9 C/ASS 10 C/ASS

53 34

11 C/ASS 12 C/ASS

40 47

13 C/ASS 7/8 C/ASS

47 59

7/13 C/ASS 7/12/13 C/ASS

52 46

45 34

8/9/10 C/ASS

32

9/10/11 C/ASS 11/12/13 C/ASS 7/8/9/10 C/ASS

36 46 52

7/8/12/13 C/ASS 7/11/12/13 C/ASS

42 47

8/9/10/11 C/ASS 7/8/9/10/11/12/13 C/ASS

38 42

80

DECEA

CHS - CINDACTA II A área do CINDACTA II (FIR CURITIBA) não está subdivida, tendo

apenas a Região Sul. Portanto, seguem os setores da FIR-CW que podem operar de

acordo com suas capacidades, como mostrado abaixo.

Figura 36 - CHS por Setor do CINDACTA II

Tabela 12 - Setores do CINDACTA II

CINDACTA II REGIÃO SUL Setores

DECEA

CHS

3/4 C/ASS

36

5 C/ASS

51

9/10 C/ASS

61

16/17 C/ASS

52

11 C/ASS

55

12 C/ASS

38

11/12 C/ASS

45

81

81

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

CHS - CINDACTA III A área do CINDACTA III (FIR RECIFE) é subdividida nas seguintes

regiões: NORTE, RECIFE, ESPECIAL, INTERIOR, SALVADOR e VITÓRIA, como mostrado abaixo.

CINDACTA III REGIÃO ESPECIAL Setores

Figura 37 - CHS por setor do CINDACTA III

Tabela 13 - Subdivisão das Regiões do CINDACTA III CHS

1/3/5/6/9/10/19 C/ASS

25

1/3/5/6/9/10/19 S/ASS

12

2/4/7/8/17 C/ASS

26

2/4/7/8/17 S/ASS

16

11/12/13/14/15/16/18 C/ASS

33

11/12/13/14/15/16/18 S/ASS

18

CINDACTA III REGIÃO NORTE Setores CHS

CINDACTA III REGIÃO VITÓRIA Setores CHS

CINDACTA III REGIÃO RECIFE Setores CHS

14 C/ASS

55

7/17 C/ASS

47

14 S/ASS

34

7/17 S/ASS

27

15 C/ASS

56

8 C/ASS

48

15 S/ASS

37

8 S/ASS

27

14/15/18 C/ASS

50

7/8/17 C/ASS

36

14/15/18 S/ASS

30

7/8/17 S/ASS

21

CINDACTA III REGIÃO INTERIOR CHS Setores

1 C/ASS

40

5 C/ASS

29

1 S/ASS

19

5 S/ASS

16

2 C/ASS

33

6 C/ASS

27

2 S/ASS

20

6 S/ASS

14

3 C/ASS

38

9 C/ASS

33

3 S/ASS

18

9 S/ASS

18

4 C/ASS

34

10 C/ASS

33

4 S/ASS

31

10 S/ASS

18

1/2/3/4/19 C/ASS

36

5/6 C/ASS

1/2/3/4/19 S/ASS

19

1/3/19 C/ASS

CINDACTA III REGIÃO SALVADOR Setores CHS 11 C/ASS

56

11 S/ASS

32

12 C/ASS

37

12 S/ASS

21

13 C/ASS

20

13 S/ASS

16

11/12 C/ASS

35

11/12 S/ASS

20

34

13/16 C/ASS

51

5/6 S/ASS

19

13/16 S/ASS

27

40

9/10 C/ASS

36

11/12/13/16 C/ASS

36

1/3/19 S/ASS

21

9/10 S/ASS

20

11/12/13/16 S/ASS

17

2/4 C/ASS

49

5/6/9/10 C/ASS

32

2/4 S/ASS

30

5/6/9/10 S/ASS

16

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

82

82

DECEA

CHS - CINDACTA IV A área do CINDACTA IV (FIR AMAZÔNICA) é subdividida nas seguintes

regiões: BELÉM, MANAUS e PORTO VELHO, como mostrado abaixo.

Figura 38 - CHS por Setor do CINDACTA IV

Tabela 14 - Subdivisão das Regiões do CINDACTA IV

CINDACTA IV REGIÃO BELÉM Setores CHS

DECEA

CINDACTA IV REGIÃO MANAUS Setores CHS

CINDACTA IV REGIÃO PORTO VELHO Setores CHS

1 C/ASS

40

6/7 C/ASS

26

11/12/13/14 C/ASS

26

1 S/ASS

19

6/8 C/ASS

27

15 C/ASS

56

2 C/ASS

33

6/7/8 C/ASS

29

11/12/13/14/15 C/ASS

24

2 S/ASS

20

8/9/10 C/ASS

21

3 C/ASS

38

9/10 C/ASS

22

3 S/ASS

18

7/9/10 C/ASS

24

4 C/ASS

34

4 S/ASS

31

1/2/3/4/19 C/ASS

36

1/2/3/4/19 S/ASS

19

1/3/19 C/ASS

40

1/3/19 S/ASS

21

2/4 C/ASS

49

2/4 S/ASS

30

83

83

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

3.4 KPI 09 – Capacidade declarada de chegada 06,

este

metodologia

Da mesma forma que o KPI

indicador

não

padronizada

apresenta

estabelecida

pelo GANP, apenas a referência de que deve ser apresentado o número máximo de capacidade declarada em um determinado período por aeroporto, considerando todas

as restrições. Dessa forma, o KPI 09 é uma referência

estática

calculada

e

declarada pelo CGNA, por meio da metodologia apresentada no MCA 100-14.

No contexto deste relatório,

foi considerado que o KPI 09 é igual à

capacidade do sistema de pistas do

aeroporto, considerando pousos em pistas

paralelas, capacidade esta que apenas é alterada a partir de mudanças na estrutura

do aeroporto, implantações de novas ferramentas ou mudanças operacionais. O

cálculo de capacidade de pista (pouso e

decolagem) é realizado pelo CGNA, como mencionado anteriormente, enquanto a

capacidade declarada equivale a 80% dessa capacidade de pista.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

84

84

DECEA

Como exemplo de uma localidade aleatória, a tabela abaixo apresenta

o valor da capacidade de pista calculada de 40 movimentos, que é a capacidade

declarada conforme metodologia do MCA 100-14; e a capacidade de chegada, para

fins do KPI, que é calculada como metade da capacidade de pista, que no exemplo abaixo equivale a 20 movimentos.

Tabela 15 - Capacidade declarada de chegada (pousos)

Capacidade de Pista

Capacidade de Chegada Fonte: CGNA

DECEA

85

40 20

85

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Abaixo são apresentadas as capacidades declaradas de pista para

pouso por aeródromo.

Figura 39 - Capacidade declarada para pouso por aeródromo

26

28

pousos/hora

22 16 13

15 12

12 9

14

14

14

16

14

8

20

13

12

11

11

11

8

10

15 11

10

SBBR SBCF SBPA SBCT SBCG SBFL SBFI SBRF SBSV SBMO SBNT SBFZ SBPS SBEG SBRB SBPV SBBV SBCY SBBE SBSL SBGR SBGL SBSP SBKP SBRJ SBSJ CINDACTA I

CINDACTA II

CINDACTA III

CINDACTA IV

SRPV-SP

Fonte: CGNA

Percebe-se que, no geral, os aeroportos com as maiores capacidades estão localizados no SRPV-SP e na localidade de SBBR.

3.5 KPI 10 – Taxa-pico de chegada

Para calcular a taxa-pico de chegada, isto é, a maior taxa de incidência

de movimentos de chegada dentro da amostra selecionada, foi utilizada a

metodologia de “Busy-Hour Rate” (BHR), já bastante difundida na literatura

(ASHFORD, COUTU & BEASLEY, 2013), que geralmente é aplicada ao contexto de terminal de aeroportos, mas aqui foi introduzida para operação na pista.

Esse indicador representa o 95º percentil do número de pousos

reportados no intervalo de uma hora do aeroporto, ordenado do horário menos

movimentado para o mais movimentado. O 95º percentil desconsidera os 5% dos

horários com maiores números de pousos, pois esses valores podem não ser decorrentes de situações operacionais regulares.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

86

86

DECEA

Esse valor é facilmente calculado e serve para o dimensionamento de

aeroportos, podendo ser usado para o planejamento de configuração e de capacidade de pista. Ao conhecer esse indicador, é possível monitorar o crescimento do movimento no aeroporto e servir como motivação para novos investimentos na operação e na infraestrutura do aeroporto.

Figura 40 - Taxa-pico de chegada

27 23

pousos/hora

21

19 14

13 9

11 8

6

6

9

7

7

4

8 5

3

8

6

5

4

4

13

4

2

SBBR SBCF SBPA SBCT SBFL SBCG SBFI SBRF SBSV SBFZ SBNT SBPS SBMO SBCY SBEG SBBE SBBV SBPV SBSL SBRB SBGR SBSP SBKP SBGL SBRJ SBSJ CINDACTA I

CINDACTA II

CINDACTA III

CINDACTA IV

SRPV-SP

Fonte: CGNA

A amostra deste KPI repete o do KPI 09, em que os aeroportos com as

maiores taxa-pico de chegada estão localizados no SRPV-SP e na localidade de SBBR.

3.6 RELAÇÃO – TAXA-PICO DE CHEGADA vs. CAPACIDADE DE CHEGADA (KPI09 vs. KPI10)

Faz-se pertinente analisar a comparação entre os indicadores KPI 09

e KPI 10, contrastando a capacidade declarada de chegada por hora e a taxa-pico do mesmo aeroporto, de maneira a demonstrar quais aeroportos apresentam maior e menor “folga” entre o pico de movimento e sua capacidade.

DECEA

87

87

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Figura 41 - Taxa-pico de chegada vs. capacidade por Aeroporto 28

26

pousos/hora

27 21

16 13

15 12

12 9

13 9

8

8

11

14

14

14

14

13

12

7

8

7

22 19 15

20 11

11

11

8 9

23

10

10

16

14

11 13

8

6 5 4 4 4 3 2 SBBR SBCF SBPA SBCT SBCG SBFL SBFI SBRF SBSV SBFZ SBNT SBMO SBPS SBEG SBRB SBCY SBBV SBPV SBBE SBSL SBGR SBSP SBKP SBGL SBRJ SBSJ CINDACTA I

6

6

5

4

CINDACTA II

CINDACTA III

CINDACTA IV

Taxa pico

SRPV-SP

Capacidade

Fonte: CGNA

Fica claro que os aeroportos localizados no SRPV-SP são os que

necessitam de mais esforços de gestão para aumentar a capacidade declarada. Esse índice pode ser visto como motivador para implantações de expansão aeroportuária. Especial atenção deve ser dada aos aeroportos de SBSP e SBKP, em

que, em determinados momentos, as suas taxas-pico ficam superiores às

capacidades declaradas, pois, em determinados momentos de congestionamento, é possível ficar acima desta capacidade com segurança, considerando as características do tráfego.

3.7 KPI 11 – Utilização da capacidade de chegada

Este indicador avalia a efetividade da capacidade de chegada. É uma

medida de demanda acomodada – ou seja, a demanda planejada que foi

efetivamente acomodada pelo aeroporto –, em comparação com a capacidade

disponível do aeroporto, independentemente do atraso decorrente do tráfego de chegada. Em outras palavras, o KPI 11 identifica os slots de chegada que não foram utilizados. Nos aeroportos de maior movimento, este indicador relaciona a demanda

acomodada com a capacidade declarada. Em aeroportos não contratados (ou aeroportos sem capacidade declarada), este indicador relaciona a demanda acomodada com a demanda irrestrita – ou seja, a demanda atendida pelo aeroporto, conforme sua capacidade, sem necessidade de implementar medidas restritivas –, prevista no plano de voo.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

88

88

DECEA

A metodologia para a obtenção deste indicador ainda precisa ser

evoluída, mas foi possível obter a relação entre demanda horária e a capacidade

declarada de pista, considerando-se o horário com a maior demanda média por

aeroporto, como mostrado na figura abaixo. O percentual obtido indica a saturação

da pista no intervalo de tempo de estudo, permitindo avaliar se a taxa de

acomodação está dentro dos parâmetros esperados e, assim, identificar os

potenciais gatilhos de investimentos no aeroporto.

16,7%

46,9%

64,1%

67,5%

85,9%

7,1%

15,0%

16,1%

27,7%

30,0%

44,3%

47,6% 14,2%

15,6%

33,0%

36,5%

50,7%

57,7% 30,0%

35,2%

48,9%

53,3%

55,6%

58,8%

61,3%

91,8%

Figura 42 - Demanda média pela capacidade de pista por Aeroporto

SBCF SBBR SBFL SBPA SBCT SBFI SBCG SBSV SBRF SBPS SBFZ SBMO SBNT SBCY SBBE SBSL SBEG SBBV SBPV SBRB SBSP SBGR SBKP SBRJ SBGL SBSJ CINDACTA I

CINDACTA II

CINDACTA III

CINDACTA IV 2018

SRPV-SP

2019

Fonte: CGNA

A maioria dos aeroportos estudados apresentaram poucas variações em relação a 2018.

O aeroporto de Congonhas (SBSP) foi o que apresentou a maior demanda média pela capacidade de pista, com 91,8%.

De uma forma geral, os aeroportos mantiveram os índices bem semelhantes quando comparados com 2018.

3.8 KPI 13 – Tempo adicional de taxi-in

O KPI 13 tem como objetivo fornecer uma indicação da (in)eficiência

no táxi de chegada no aeroporto (taxi-in). Seu valor pode ser influenciado pela indisponibilidade do portão de chegada e efeitos, como trajeto de táxi ineficiente e paradas de aeronaves intermediárias durante o táxi de chegada. Este KPI também é DECEA

89

89

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

utilizado para estimar o excesso de consumo de combustível e emissões associadas,

e visa a identificar o efeito do layout do aeroporto, ao mesmo tempo em que enfoca

a responsabilidade do ATM em aperfeiçoar o fluxo de tráfego saindo da pista de pouso até o gate.

O tempo adicional de táxi é calculado depois de definido o tempo

“ideal” de táxi desimpedido, que consiste na utilização do 20º percentil (GANP) do tempo de táxi, conforme já explicitado na análise da KPI 02.

Figura 43 - Tempo adicional de taxi-in em minutos 3,72

3,58

2,40

2,27

2,54

2,25

2,47

2,31 2,15

2,23

para

1,36 1,29

CINDACTA I 2018

A média de 2,40 min o

SISCEAB

ocorreu no ano de CINDACTA II 2019

CINDACTA III

CINDACTA IV

SISCEAB 2018

SRPV-SP

2018. Em 2019 foi de 2,27 min.

SISCEAB 2019

Fonte: TATIC

O CINDACTA III, apesar de uma média um pouco abaixo de 2018, ainda se manteve bem superior à média, indicando o tempo de táxi mais demorado que a média do SISCEAB.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

90

90

DECEA

1,65

1,96

2,15

3,01

3,14

3,99 1,25

1,41

1,74

2,60

3,10

3,39

3,44

2,14

2,32

4,55

2,93

0,91

2,78

2,80

2,27

0,55

2,96

3,31

5,08

2,40

1,90

tempo adicional de taxi (min)

12,50

Figura 44 - Tempo adicional de taxi-in por Aeroporto

SBBR SBCF SBCG SBPA SBFI SBFL SBCT SBNT SBRF SBMO SBFZ SBPS SBSV SBBE SBPV SBRB SBBV SBCY SBEG SBSL SBSJ SBGL SBRJ SBGR SBKP SBSP CINDACTA I

CINDACTA II

CINDACTA III 2018

2019

CINDACTA IV SISCEAB 2019

SRPV-SP

SISCEAB 2018

Fonte: TATIC

Dos aeroportos do estudo apresentado, os únicos que ficaram acima

de 4 min foram SBNT, SBRF e SBMO, todos situados no CINDACTA III.

Como complementação ao entendimento do KPI 13, foram

apresentados dados de tempo desimpedido de taxi-in a seguir. No entanto, os gráficos apresentados apenas possuem caráter ilustrativo, para demonstrar a

possibilidade de cálculo desse KPI. Os dados não foram analisados detalhadamente,

pois a fonte utilizada não é a mais representativa.

91 DECEA

91

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Figura 45 - Tempo desimpedido de taxi-in em minutos

1,00

0,99

0,86

1,11 1,08

1,01

0,92 0,82

A média de 0,99 min

0,63 0,52 0,52

para o SISCEAB ocorreu

0,42

no ano de 2018. Em 2019 foi de 0,86 min.

CINDACTA I

CINDACTA II

2018

CINDACTA III

2019

CINDACTA IV

SISCEAB 2018

SRPV-SP SISCEAB 2019

Fonte: TATIC

0,57

0,66

0,68

0,91 0,05

0,07

0,09

0,12

0,83

0,86

1,04

1,13 0,22

1,76

1,66

0,99

0,08

0,47

0,30

0,33

0,47

1,34

1,54 0,47

0,75

0,79

0,53

0,71

tempo desimpedido de taxi (min)

Figura 46 - Tempo desimpedido de taxi-in por Aeroporto

SBBR SBCF SBCG SBPA SBFI SBFL SBCT SBRF SBPS SBSV SBMO SBNT SBFZ SBBV SBBE SBPV SBEG SBRB SBSL SBCY SBGR SBRJ SBSJ SBKP SBGL SBSP CINDACTA I

CINDACTA II

CINDACTA III 2018

CINDACTA IV

2019

SISCEAB 2018

SRPV-SP

SISCEAB 2019

Fonte: TATIC

De todos os aeroportos do estudo, SBRF, SBPS, SBBV, SBBE, SBPV,

SBGR e SBRJ tiveram sua média de tempo desimpedido de taxi-in

superior ao do SISCEAB.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

92

92

DECEA

3.9 KPI 14 – Pontualidade de chegada

Este indicador aponta para a previsibilidade desempenhada pelo

aeroporto em suas operações de chegada. Para isso, o percentual dos voos que

chegam até 15 minutos do horário programado é computado, com base na fonte de

dados TATIC, e os dados AIBT são alimentados por meio do comando do ATCO no sistema.

3.9.1 PARÂMETRO ATÉ 15 MIN

As figuras abaixo indicam a pontualidade de chegada por Regional e

por Aeroporto.

Figura 47 - Pontualidade de chegada por Regional

O CINDACTA I apresentou o

75,5%

94,5% 96,0%

% de voos pontuais

75,7%

80,5%

86,3% 86,9%

90,5% 90,1%

74,5% 61,5% 62,8%

de

pontualidade

chegada.

Este

na

indicador

também pode ser explorado

em referência a aeroportos, CINDACTA I 2018

CINDACTA II 2019

CINDACTA III

CINDACTA IV

SISCEAB 2018

SRPV-SP SISCEAB 2019

Fonte: TATIC

DECEA

melhor resultado, com 96%

93

buscando a aplicação da

decisão colaborativa para o incremento da eficiência.

93

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

9,0%

12,4%

74,5%

10,9%

58,1%

64,6%

85,2%

85,3%

63,1%

88,9%

91,6%

91,9%

92,6%

93,5%

94,7%

80,2%

89,2%

90,3%

90,9%

95,7%

62,3%

80,3%

84,2%

89,5%

94,9%

95,1%

75,5%

% de voos pontuais

96,7%

Figura 48 - Pontualidade de chegada por Aeroporto

SBBR SBCF SBCT SBFL SBFI SBCG SBPA SBPS SBFZ SBSV SBMO SBRF SBNT SBBV SBCY SBBE SBRB SBSL SBEG SBPV SBGL SBKP SBGR SBSP SBSJ SBRJ CINDACTA I

CINDACTA II

CINDACTA III 2018

CINDACTA IV

2019

SISCEAB 2018

SRPV-SP

SISCEAB 2019

Fonte: TATIC

A média de 74,5% para o SISCEAB ocorreu no ano de 2018. Em 2019, foi de 75,5%.

3.9.2 PARÂMETROS DE 5 / 15 / 30 MIN

Este KPI também possibilita variações na metodologia de cálculo para

o acompanhamento da pontualidade em 5 minutos e 15 minutos, que podem ser visualizadas abaixo.

Figura 49 - Pontualidade de chegada por Regional

% de voos pontuais

17,3%

10,8%

40%

8,7% 36%

46% 56% 56% 25% CINDACTA I

CINDACTA II Pontual. 5 min

5,7% 31,5%

39% 54%

41%

24%

CINDACTA III Pontual. 15 min

Pontual. 30 min

CINDACTA IV

SRPV-SP

Não Pontual

Fonte: TATIC

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

94

94

DECEA

De uma forma geral, todos os Regionais apresentaram sua

pontualidade de chegada de até 30 min superior a 95%.

9,4%

% de voos pontuais

37%

44%

8,1% 9,0% 9,0%

13,6%17,5% 34,1%

54%

37%

38% 39% 21% 19%

56% 37%

53%

6,0% 6,5% 5,6% 6,8% 9,4%

15,9% 31%

50%

62% 55%

51%

40%

57% 50% 63%

60%

Figura 50 - Pontualidade de chegada por Aeroporto

49%

79,0%

47%

29%

28%

6,0% 7,1%

8,1%

33,6% 29,4% 34,8%

57%

81,0% 47% 39% 54,0%

54% 55% 54%

32% 12,0%

45%

60%

6%

7%

34,2%

25% 64%

39%

40% 38% 38%

13,0%10,4%

57% 38%

28%

18% 19% 9% 11%

SBBR SBCF SBCT SBFL SBFI SBCG SBPA SBPS SBFZ SBSV SBMO SBRF SBNT SBBV SBCY SBBE SBRB SBSL SBEG SBPV SBGL SBKP SBGR SBSP SBSJ SBRJ CINDACTA I

CINDACTA II

CINDACTA III Pontual. 5 min

CINDACTA IV Pontual. 30 min

Pontual. 15 min

SRPV-SP

Não Pontual

Fonte: TATIC

Considerando todo o movimento aéreo da localidade, apenas as

localidades de SBNT, SBGR, SBSP, SBSJ e SBRJ tiveram mais do que 5% dos tráfegos

com índices de atraso superiores a 30 min. Como atualmente SBNT é um aeroporto exclusivamente militar, seus dados de atraso não refletem a realidade por não mais haver voos comerciais na localidade.

3.10 KPI 15 – Variabilidade do tempo de voo

A variabilidade das operações, que consiste na variância associada às

fases do voo, determina o nível de previsibilidade para os usuários e afeta a programação das companhias aéreas. Quanto maior a variabilidade, maior será a

distribuição dos tempos de viagem reais e o custo desse tempo de buffer necessário

– isto é, o tempo de intervalo, sem agendamento, a fim de compensar eventuais

atrasos no planejamento inicial– nas agendas das companhias aéreas para manter um nível de pontualidade satisfatório 9.

9

DECEA

Algumas companhias aéreas trabalham com a meta de pontualidade satisfatória de 5 minutos.

95

95

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Figura 51– Tempo de voo gate-to-gate e variabilidade do tempo

107 107 100

105 99

82 77

67 68

108 73

65

62 64

78 83

79

71

3.000

110

102 108

106

146

142

150

2.000

64 70

Quantidade de voos

4.000

161 108

5.000

213

199

194

200

1.000

SBSP → SBSV

SBCF → SBRJ

0 SBRJ → SBCF

SBFZ → SBGR

SBBR → SBRJ

SBGR → SBFL

SBGR → SBSV

SBFL → SBGR

SBSV → SBGR

SBRJ → SBBR

SBCF → SBGR

SBGR → SBBR

SBBR → SBGR

SBRF → SBGR

SBCT → SBGR

SBGR → SBCF

SBGR → SBCT

SBGR → SBPA

SBGR → SBRF

SBCT → SBSP

SBPA → SBGR

SBSP → SBCT

SBPA → SBSP

SBSP → SBPA

SBSP → SBCF

SBCF → SBSP

SBBR → SBSP

SBSP → SBRJ

0

SBRJ → SBSP

50

SBSP → SBBR

Tempo Gate-to-Gate (min)

250

Tempo Gate-to-Gate

Quantidade de voos

Fonte: DECEA

O trecho SP –> RJ é o trecho mais voado no país, com 4.380 voos

no ano dentre as companhias aéreas no Brasil. Já o sentido oposto, trecho RJ -> SP apresentou 4.182 voos.

Neste indicador, foram consideradas para as análises deste relatório

as metodologias de cálculo Variante 1 e Variante 2, para quantificar resultados em relação à variação do tempo de voo em torno da média do tempo de voo. São elas: •

Variante 1 - seleciona os dados com base no 15º percentil e no

85º percentil, isto é, descartando 15% dos voos mais rápidos e mais lentos, o que perfaz uma amostra de 70% de voos.

•

Variante 2 - seleciona os dados com base no 20º percentil e no

80º percentil, isto é, descartando 20% dos voos mais rápidos e mais lentos, o que perfaz uma amostra de 60% de voos para a localidade sob análise.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

96

96

DECEA

Figura 52 - Quantidade de voos com variantes de 60% e 70%

5.000

9,0

4,4 3,4

3,0

2.000 1.000

Quantidade de voos

5,5

3.000

2,9 2,3 3,2 2,5

3,9

4,1 3,4 2,7 2,2

2,4 1,9

5,3 4,2 4,7 3,7 3,5 2,8 4,0 3,3 5,9 4,8 4,9 3,6 3,6 2,9 4,1 3,5 3,9 3,0

5,4 4,3 4,6 3,7

3,1

3,9

3,8 3,2 4,4 3,5

2,2 1,7

2,0

2,8 2,2

4,0 3,0

5,3 4,3 4,5 3,7

5,0

3,6 3,5 2,9

4,5

6,0

5,5

7,0

4.000

6,8

6,9

8,0

2,5 2,0

Variação do Tempo de Voo (min)

10,0

1,0 0

Quantidade de voos

Variação do tempo de voo (70%)

SBCF → SBRJ

SBSP → SBSV

SBRJ → SBCF

SBBR → SBRJ

SBFZ → SBGR

SBGR → SBSV

SBGR → SBFL

SBFL → SBGR

SBSV → SBGR

SBRJ → SBBR

SBCF → SBGR

SBGR → SBBR

SBBR → SBGR

SBCT → SBGR

SBRF → SBGR

SBGR → SBCF

SBGR → SBPA

SBGR → SBCT

SBGR → SBRF

SBPA → SBGR

SBCT → SBSP

SBSP → SBCT

SBPA → SBSP

SBSP → SBPA

SBSP → SBCF

SBCF → SBSP

SBBR → SBSP

SBSP → SBBR

SBRJ → SBSP

SBSP → SBRJ

0,0

Variação do tempo de voo (60%)

Fonte: DECEA

Dessa forma, é possível observar no gráfico que a rota SBSP → SBRJ,

que apresenta tempo de voo gate-to-gate de 67 min, possui uma variabilidade do tempo de voo (conforme a metodologia de cálculo Variante 1, que mantém 70% dos voos) de 2 minutos, enquanto, no sentido oposto, de SBRJ → SBSP, a variabilidade de tempo apresentada é 80% superior, ou seja, de 3,6 minutos.

É importante ressaltar também que as variabilidades de cada rota

devem ser interpretadas levando em consideração a quantidade de voos daquele trecho. Por exemplo, tanto o trecho SBRJ → SBSP quanto o trecho SBSP → SBSV

possuem variabilidade muito similares, 4,5 e 4,4 minutos, respectivamente, pela

variante de 70%. Entretanto, o impacto à previsibilidade da malha aérea em geral é maior no primeiro caso, pois há muito mais voos sendo realizados naquela rota.

3.11 IDBR 06 –Relação entre horas de LOGIN vs. horas ATCO

O IDBR 06 tem como objetivo apresentar a proporção de tempo na

posição operacional para cada hora de escala no respectivo órgão, visando permitir a análise a nível de operador, órgão e setor.

Este indicador busca desenvolver um mecanismo de aferição de qual

porcentagem de guarnecimento das posições operacionais e de descanso, previstos DECEA

97

97

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

pela ICA 63-33, são utilizados pelo órgão. Contudo, não observa como é utilizado, por não considerar a dinâmica operacional (cenário das posições operacionais), complexidade ATC (inoperâncias e condições meteorológicas), quantidade de

movimentos (demanda), demais atividades que cada órgão estipula para seus ATCO

realizarem durante os turnos (PIMO, aulas de inglês, atividades administrativas, cursos on-line, etc.).

Assim, é apresentada a relação entre a soma de horas logadas

(quantidade de tempo em horas que um ATCO esteve guarnecendo uma posição operacional) e a soma das horas de escala cumprida, excetuando o tempo de briefing

operacional. Destaca-se ainda que este indicador pode ser analisado por turno de serviço.

Dessa forma, no ano de 2019, foi realizado um estudo com os APP de

10 localidades (Anápolis, Brasília, Curitiba, Florianópolis, Natal, Salvador,

Belém, Manaus, Galeão e Guarulhos), e analisou-se o período de 1º a 30 de abril de

2019, em que foi possível fazer a comparação entre os órgãos.

Para este estudo, as fontes de dados utilizadas foram o login no

SAGITARIO, a escala cumprida fornecida pelos próprios APP, a planilha de distribuição dos ATCO durante o turno de serviço realizada pelos supervisores e o LRO (Livro de Registro de Ocorrências).

Ressalta-se que foi identificado que em algumas localidades não era

comum que o ATCO fizesse o login para o início do serviço e, por isso, o console se mantinha logado ininterruptamente. Por isso, alguns órgãos apresentaram valores

aquém da realidade operacional. É importante frisar que esse foi o primeiro estudo

comparativo deste IDBR sendo, portanto, importante para os órgãos aprimorarem suas doutrinas de operação neste quesito.

A partir deste indicador, será possível identificar quais organizações fazem o melhor emprego dos seus recursos humanos a partir da comparação dos valores obtidos de órgãos semelhantes.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

98

98

DECEA

As figuras abaixo indicam o tempo do ATCO logado pelo tempo

escalado, tanto no APP quanto na TWR.

Figura 53 - Tempo de ATCO logado pelo tempo escalado (APP) 64,2%

58,0%

54,7% 46,8%

43,1%

39,6%

SBBR

SBGO

CINDACTA I

57,4%

55,7% 66,2% 64,5% 62,4%

SBCT

SBFL

CINDACTA II

SBSV

SBNT

CINDACTA III

SBEG

SBBE

CINDACTA IV

SBSP

SBGL

SRPV-SP

MÉDIA

Fonte: APP das localidades

Em média, o ATCO fica logado por 55,7% do tempo escalado nos APP. As localidades de SBGO, SBCT e SBSV apresentaram média inferior à média do SISCEAB.

Figura 54 - Tempo de ATCO logado pelo tempo escalado (TWR) 74,5%

69,8% 51,5% 52,7%

62,7%

66,0% 66,5% 56,3% 51,3%

41,7% 26,1%

SBBR

SBGO

CINDACTA I

SBCT

SBFL

CINDACTA II

SBSV

SBNT

CINDACTA III

SBEG

SBBE

CINDACTA IV

SBSP

SBGL

SRPV-SP

MÉDIA

Fonte: TWR das localidades

DECEA

99

99

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Em média, o ATCO fica logado por 56,3% do tempo escalado nas TWR.

As localidades de SBBR, SBCT, SBFL, SBSV e SBGL apresentaram média inferior à média do SISCEAB.

É mostrado a seguir o comparativo das localidades com seus índices

51,3%

62,4%

64,5%

66,5%

66,0% 66,2%

57,4%

62,7%

54,7%

52,7% 43,1%

64,2%

51,5% 26,1%

39,6%

46,8%

41,7%

69,8%

Figura 55 - Tempo de ATCO logado pelo tempo escalado

58,0%

74,5%

tanto da TWR quanto do APP.

SBBR

SBGO

SBCT

SBFL

SBSV

SBNT

TWR

SBEG

SBBE

SBSP

SBGL

APP

Fonte: APP e TWR das localidades

É possível observar que as localidades que mantiveram a maior

constância foram SBBE e SBSP, com diferença de até 1% entre os Órgãos.

SBGO foi a localidade que apresentou a maior diferença de login, com

74,5% para a TWR e 46,8% para os APP. Em seguida, aparece Brasília, tendo 58%

dos seus ATCO logado no APP e 41,7% na TWR. Tal fato, como já explicado acima,

pode ter sido motivado pela não incidência de se realizar o login quando o ATCO

assume o serviço.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

100

100

DECEA

4. PREVISÃO DE DEMANDA DE TRÁFEGO AÉREO A previsão de demanda é uma peça-chave na tomada de decisão e na

elaboração dos planejamentos estratégico, tático e operacional de qualquer organização. No tráfego aéreo, a previsão de demanda é de suma importância para uma série de membros integrantes desse mercado, sejam de cunho público ou privado.

Este capítulo tem por finalidade apresentar a previsão da demanda de

tráfego aéreo tanto nos aeroportos, quanto nas cinco FIR brasileiras entre os anos de 2020 e 2025. Inicialmente, serão descritas as bases de dados utilizadas para cada

variável selecionada para o estudo. Posteriormente, será apresentada uma breve descrição da metodologia de previsão que teve como base a utilização de técnicas

estatísticas econométricas. E, por fim, o foco passa a ser o resultado das projeções de demanda.

DECEA

101

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

101

4.1 BASES DE DADOS

Para avaliação da demanda dos aeroportos, foram considerados os

dados de movimentos dos tráfegos registrados nas torres de controle de 186 aeroportos brasileiros, ou seja, todas as operações ocorridas nesses aeroportos

foram consideradas. Para avaliação da demanda de tráfego no espaço aéreo, cada

FIR foi analisada separadamente, e considerados os dados de movimentos de aeronaves que passaram em cada uma delas.

Outras variáveis demográficas e socioeconômicas também foram

consideradas no estudo, tais como: GDP (Gross Domestic Product), equivalente ao PIB mundial; PIB brasileiro; população ativa do Brasil; IPCA (Índice Nacional de

Preços ao Consumidor Amplo); taxa média de câmbio (Dólar - venda); e índice

IBOVESPA. As séries históricas anuais dessas variáveis foram levantadas a partir das seguintes bases de dados: •

Os dados de movimentos de tráfego nos aeródromos são oriundos do

BIMTRA (Banco de Informação de Movimento de Tráfego Aéreo), com frequência anual entre 2012 e 2019, em fluxos domésticos e internacionais, considerando todos os tipos de operação (pousos, decolagens, sobrevoos e suas variações).

•

Os dados de movimentos de aeronaves nas FIR brasileiras são

oriundos do SETA MILLENNIM (Sistema Estatístico de Tráfego Aéreo), com frequência anual entre 2012 e 2019, em fluxos domésticos e internacionais, considerando cada FIR individualmente (FIR AMAZÔNICA, FIR ATLÂNTICO, FIR BRASÍLIA, FIR CURITIBA e FIR RECIFE).

No tocante às variáveis independentes aplicadas nos modelos de

projeção de demanda, foram utilizadas as seguintes séries históricas públicas: •

Banco Mundial.

•

divulgado pelo IBGE. •

GDP, com periodicidade anual, entre 2012 e 2018, divulgado pelo PIB brasileiro, com periodicidade anual, entre 2012 e 2018,

População ativa do Brasil, com periodicidade anual, entre 2012 e

2018, divulgada pelo IBGE. Para o presente estudo, população ativa compreende o total de pessoas entre 15 e 65 anos de idade.

•

IPCA (Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo), com

periodicidade anual, entre 2012 e 2018, divulgada pelo IBGE. Relatório de Performance ATM do SISCEAB

102

102

DECEA

•

Taxa média de câmbio (Dólar - venda), considerando a média anual,

entre 2012 e março de 2020, divulgada pelo Banco Central do Brasil.

•

Índice IBOVESPA, com periodicidade anual, entre 2012 e março de

2020, divulgado pela Bolsa de Valores.

4.2 METODOLOGIA

Para modelagem da previsão de demanda de tráfego aéreo, tanto nos

aeródromos quanto nas FIR, foram utilizadas algumas técnicas estatísticas clássicas com base em modelos econométricos. Tais modelos utilizam variáveis demográficas

e socioeconômicas, conhecidas como variáveis explicativas ou independentes, para explicarem o comportamento da variável principal, que é chamada de variável resposta ou dependente. Nesse estudo, as variáveis respostas são: • • • • • •

BIMTRA = quantidade de tráfegos nos 186 aeródromos;

FIR AMAZÔNICA = quantidade de aeronaves na FIR Amazônica; FIR ATLÂNTICO = quantidade de aeronaves na FIR Atlântico;

FIR BRASÍLIA = quantidade de aeronaves na FIR Brasília;

FIR CURITIBA = quantidade de aeronaves na FIR Curitiba; e FIR RECIFE = quantidade de aeronaves na FIR Recife.

Para projetar a demanda das variáveis citadas acima, inicialmente, foi

realizado um levantamento dos dados históricos para cada variável inserida no

estudo, tanto das dependentes quanto das independentes. O segundo passo foi projetar e avaliar o comportamento da projeção de cada variável independente.

Logo após, foi realizada a etapa de modelagem dos dados, validação e ajuste de cada modelo e projeção final das variáveis dependentes.

Abaixo é apresentado o fluxo resumido da metodologia adotada para

a projeção de demanda.

DECEA

103

103

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Escolha das variáveis do estudo

 Coleta de dados  Preparação das bases de dados  Variáveis dependentes • BIMTRA • FIR AMAZÔNICA • FIR ATLÂNTICO • FIR BRASÍLIA • FIR CURITIBA • FIR RECIFE  Variáveis independentes • GDP • PIB Brasil • População ativa do Brasil e Estadual • IPCA • Taxa média de câmbio (Dólar venda) • IBOVESPA

Projeção das variáveis independentes

Projeção da demanda

Modelagem

 Projeção das variáveis:

GDP PIB Brasil • População ativa do Brasil • IPCA • Taxa média de câmbio (Dólar venda) • IBOVESPA • •

 Processamento dos modelos  Validação dos modelos através de testes estatísticos: • Análise da variância; • Análise dos resíduos; • R2; • Qui-quadrado; • P-valor; • Durbin-Watson; • Correlação; • Análise de multicolinearidade

• • • • • •

 Projeção de alta, média e baixa demanda das variáveis dependentes:

BIMTRA FIR AMAZÔNICA FIR ATLÂNTICO FIR BRASÍLIA FIR CURITIBA FIR RECIFE

 Ajustes, validação e escolha do modelo mais adequado

Conforme descrito na metodologia, após uma sequência de etapas de

validação e ajustes dos modelos realizadas através de algoritmo computacional,

foram selecionados os modelos que mais se adequaram aos testes estatísticos.

Cabe destacar que, em alguns casos, as projeções das FIR foram

utilizadas como variáveis dependentes nos modelos de outras FIR. Por exemplo, para projetar a demanda da FIR BRASÍLIA, além das demais variáveis explicativas, as projeções das FIR AMAZÔNICA, ATLÂNTICO, RECIFE e CURITIBA entraram no modelo da FIR BRASÍLIA como variáveis explicativas.

Além de todo arcabouço teórico da metodologia de previsão de

demanda, outro fato importante considerado nesse estudo foi o atual cenário mundial totalmente impactado pela pandemia do novo Conoravírus (COVID-19). No

tráfego aéreo global, tal cenário afeta diretamente a aviação civil que sofre com a queda brusca da demanda por voos domésticos e internacionais. Esse Relatório de Performance ATM do SISCEAB

104

104

DECEA

comportamento também é refletido em algumas das variáveis utilizadas nesse estudo, como por exemplo, o dólar e o índice IBOVESPA.

4.3 RESULTADOS

Neste item são apresentadas as previsões de demanda dos aeroportos

e das FIR brasileiras. Em todas as projeções, devido ao impacto da pandemia do

Coronavírus (COVID-19), observa-se que há uma forte queda no ano de 2020. A

recuperação ocorre no decorrer dos anos a partir de 2021, de forma mais rápida no primeiro ano e mais lentamente nos demais anos.

A figura abaixo mostra o aumento gradual do tráfego nos aeródromos

de 2012 e 2019, bem como as previsões de baixa, média e alta de 2020 a 2025.

Figura 56– Previsão de movimentos para os aeródromos Aeródromos (Todas as operações)

(Milhões de voos) 6,0

4,7 4,0

4,0

4,0

3,8 3,3

3,6

3,6

3,7

2,3

2,0

2,6

2,8

2,9

3,1

1,7

0,0

Previsões 2012

2013

2014

2015

Movimentos

2016

2017

2018

Previsão Alta

2019

2020

2021

Previsão Média

2022

2023

2024

2025

Previsão Baixa

Fonte: Seção de Performance do DECEA

Observa-se que, nos aeródromos brasileiros, a previsão média é uma redução de 55,1% nos tráfegos para o ano de 2020. A partir de 2021, o volume de tráfegos tende a aumentar gradativamente até 2025.

DECEA

105

105

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Abaixo é mostrado o aumento gradual do tráfego na FIR Amazônica de Abaixo é mostrado o aumento gradual do tráfego na FIR Amazônica de 2013 e 2019, bem como as previsões de baixa, média e alta demanda de 2020 a 2025.

2013 e 2019, bem como as previsões de baixa, média e alta demanda de 2020 a 2025.

Figura 57 - Previsão de movimentos - FIR Amazônica Figura 57 - Previsão de movimentos - FIR Amazônica

350.000 350.000 300.000 300.000 250.000 250.000 200.000 200.000 150.000 150.000 100.000 100.000 50.000 50.000 -

-

2013 2013

2014 2014

2015 2015

2016 2016

Movimentos Movimentos

2017 2017

2018 2018

Previsão Alta Previsão Alta

2019 2019

Previsões Previsões 2020 2021 2020 2021

Previsão Média Previsão Média

2022 2022

2023 2023

Previsão Baixa Previsão Baixa

2024 2024

2025 2025

Fonte: Seção de Performance do DECEA Fonte: Seção de Performance do DECEA

O gráfico acima apresenta, para a FIR Amazônica, uma previsão média O gráfico acima apresenta, para a FIR Amazônica, uma previsão média de queda de 58,1% nos movimentos de aeronaves em 2020, se comparado ao ano de queda de 58,1% nos movimentos de aeronaves em 2020, se comparado ao ano anterior. Em 2021, o volume de aeronaves tende a evoluir de forma gradual até anterior. Em 2021, o volume de aeronaves tende a evoluir de forma gradual até 2025.

2025.

A figura abaixo mostra o aumento gradual do tráfego na FIR Atlântico A figura abaixo mostra o aumento gradual do tráfego na FIR Atlântico de 2012 e 2019, bem como as previsões de baixa, média e alta demanda de 2020 a de 2012 e 2019, bem como as previsões de baixa, média e alta demanda de 2020 a 2025.

2025.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

106

106 106

DECEA

Figura 58 - Previsão de movimentos - FIR Atlântica

60.000

50.000

40.000

30.000

20.000

10.000

-

Previsões 2012

2013

2014

2015

Movimentos

2016

2017

2018

2019

2020

Previsão Média

Previsão Alta

2021

2022

2023

2024

2025

Previsão Baixa

Fonte: Seção de Performance do DECEA

Para a FIR Atlântico, a previsão média é de 62,8% de diminuição dos

movimentos de aeronaves para 2020. Nos próximos anos, a tendência é de aumento progressivo até 2025.

A figura abaixo mostra o aumento gradual do tráfego na FIR Brasília

de 2012 e 2019, bem como as previsões de baixa, média e alta demanda de 2020 a 2025.

Figura 59 - Previsão de movimentos - FIR Brasília

800.000 700.000 600.000 500.000 400.000 300.000 200.000 100.000 -

Previsões 2012

2013

2014

2015

Movimentos

2016

2017

2018

2019

2020

Previsão Média

Previsão Alta

2021

2022

2023

2024

2025

Previsão Baixa

Fonte: Seção de Performance do DECEA DECEA

107

107

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Na FIR Brasília, a tendência também é de queda no volume de

movimentos aéreos para o ano de 2020, apresentando uma previsão média de 59,9% de voos a menos que o ocorrido em 2019. Em de 2021, o volume de aeronaves tende a aumentar sucessivamente até 2025.

A figura abaixo mostra o aumento gradual do tráfego na FIR Curitiba

de 2012 e 2019, bem como as previsões de baixa, média e alta demanda de 2020 a 2025.

Figura 60 - Previsão de movimentos - FIR Curitiba

700.000 600.000 500.000 400.000 300.000 200.000 100.000 -

Previsões 2012

2013

2014

2015

Movimentos

2016

2017

2018

Previsão Alta

2019

2020

Previsão Média

2021

2022

2023

2024

2025

Previsão Baixa

Fonte: Seção de Performance do DECEA

Para 2020, a FIR Curitiba apresenta uma previsão média de

movimentos 57,8% menor do que em 2019. A partir de 2021, o volume de

aeronaves tende a aumentar paulatinamente até 2025.

A figura abaixo mostra o aumento gradual do tráfego na FIR Recife de

2012 e 2019, bem como as previsões de baixa, média e alta demanda de 2020 a 2025.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

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108

DECEA

Figura 61 - Previsão de movimentos - FIR Recife

400.000 350.000 300.000 250.000 200.000 150.000 100.000 50.000 -

Previsões 2012

2013

2014

2015

Movimentos

2016

2017

2018

Previsão Alta

2019

2020

Previsão Média

2021

2022

2023

2024

2025

Previsão Baixa

Fonte: Seção de Performance do DECEA

Seguindo o mesmo padrão das demais FIR, a FIR Recife também apresenta uma tendência de queda para 2020, com redução de 58,7% dos voos.

A partir de 2021, o volume de aeronaves tende a evoluir gradualmente até 2025.

DECEA

109

109

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

5. CONCLUSÃO Este relatório apresenta uma análise da aplicação dos indicadores

ATM para o SISCEAB. O estudo foi estruturado tendo como base a comparação entre

os Órgãos Regionais do DECEA. Para isso, destaca-se a importância da pluralidade das equipes operacional e técnica no desenvolvimento deste projeto. Os

conhecimentos multidisciplinares contribuíram significativamente para a qualidade do trabalho sobre indicadores de performance. Nesse sentido, o estudo aprofundado

das aplicações dos KPI, como métricas que expressam quantitativamente o desempenho, expressarão como os serviços ATM são providos para a comunidade

aeronáutica e os usuários do ANS. A aplicação dos conceitos operacionais globais, referidos como áreas-chave de desempenho, coadunam-se com as expectativas da comunidade internacional em relação ao Brasil no que tange às atividades ATM.

O objetivo principal do trabalho foi avaliar a potencialidade do

desenvolvimento

dos

indicadores

na

gestão

ATM

e

promover

maior

aprofundamento no conhecimento das ferramentas ATM que poderão suportar os

dados necessários para a implementação dos indicadores. A comparação entre os Relatório de Performance ATM do SISCEAB

110

110

DECEA

Regionais não buscou apontar falhas ou ineficiências, mas proporcionar uma leitura geral do desempenho ATM no SISCEAB.

As análises empreendidas em relação aos indicadores KPI

compreendem as operações de 26 aeroportos com base no ano de 2019. Desta

forma, acrescenta-se que a análise comparativa entre o SRPV-SP e os demais centros

foi realizada em função do elevado número de movimentos na área do SRPV-SP, mas dependendo do nível de comparação a ser feita, isso não é recomendado, pois o

SRPV-SP possui caráter de área terminal e não de centro.

Em relação ao quantitativo de controladores de tráfego aéreo,

destaca-se que cerca de 80,8% estão operacionais, o que equivale a uma taxa

superior a 7% se comparada ao ano de 2018; e o nível de produtividade é de 0,74

mil voos por ATCO operacional. Quanto ao status do tráfego no SISCEAB, observou-

se uma redução de movimentos, incluindo o aeroporto de Guarulhos, o mais movimentado do país, com uma diminuição de 0,6% dos voos.

Como principais índices dos KPI, verificou-se que, de uma forma geral,

os dados apresentaram a mesma tendência de 2018, com os seguintes dados

médios: o KPI 01, com a mesma média de pontualidade de partida de 2018, com 84,8%; o KPI 02, de tempo adicional de taxi-out, apresentou média de 4,09 minutos; o KPI 13, de tempo adicional de taxi-in, com média de 2,27 minutos; e o

KPI 14, de pontualidade de chegada, conforme parâmetro de 15 minutos,

apresentou média de 75,5%. Em acréscimo a esses dados levantados, estão sendo ensejados esforços para obter mais dados relativos a TWR/APP e de rota do ACC.

Quanto aos KPI de capacidades, foram mostradas no KPI 06 as

capacidades horárias dos setores dos ACC, em seguida as capacidades declaradas de chegada (KPI 09), as taxas pico (KPI 10) e a utilização das capacidade de chegada

(KPI 11), ressaltando que a metodologia para tais medições é desenvolvida pelo CGNA.

O IDBR 06 também foi apresentado e teve como objetivo mostrar a

proporção de tempo na posição operacional para cada hora de escala do ATCO.

Identificou-se que, em algumas localidades, não era comum que o ATCO fizesse

o login para o início do serviço e, por isso, o console se mantinha logado

ininterruptamente. Este foi o primeiro estudo comparativo deste IDBR sendo, 111

DECEA

111

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

portanto, importante para os órgãos aprimorarem suas doutrinas de operação neste quesito.

Nas previsões apresentadas, principalmente em função do atual

cenário vivido mundialmente devido ao novo Coronavírus, o ano de 2020 tende a

se mostrar muito atípico quanto ao movimento de tráfego aéreo. Inicialmente, é indicado que em 2021 será iniciada a retomada do movimento e, em algumas FIR,

a previsão de retorno ao movimento observado em 2019 poderá ocorrer somente a partir de 2025.

Este estudo busca harmonizar as operações ATM entre os Regionais,

além de poder agregar valor como parâmetro de comparação com o desempenho

ATM de ANSP de outros países, servindo como referência para a definição de metas com base nas melhores práticas observadas. Nesse sentido, destaca-se que a fonte

de dados utilizada neste estudo é diferente das fontes de dados dos estudos consagrados pela FAA e pelo EUROCONTROL. Os dados que são gerados diretamente pelas companhias aéreas, usados nos estudos comparativos US-UE,

poderão futuramente ser integrados e servir de confirmação para os dados obtidos

de sistemas utilizados nos ANSP brasileiros. Essa ação certamente diminuirá a incidência de possíveis não conformidades nos resultados obtidos nos indicadores

e assegurará a qualidade dos dados no Business Intelligence (BI) do DECEA.

O desenvolvimento de um processo de gestão que envolva todos os

níveis de profissionais ATM é, sem dúvida, fundamental para promover a melhoria

do desempenho. Para tanto, o entendimento de como o desempenho no SISCEAB é

medido oferecerá suporte para ensejar ações para o aperfeiçoamento dos indicadores e de ações de gerenciamento do tráfego aéreo.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

112

DECEA

6. Referências ANAC. (s.d.). Listas de aeródromos civis cadastrados. Disponível em: https://www.anac.gov.br/assuntos/setor-regulado/aerodromos/cadastro-deaerodromos-civis>. Acesso em: 03 jan. 2019.

ASHFORD, N. J., Coutu, P.; BEASLEY, J. R. Airport Operations (3. ed.). Nova York:McGraw-Hill, 2013.

CANSO. Recommended Key Performance Indicators for Measuring ANSP Operational Performance. Civil Air Navigation Services Organisation. [S.l.]. 2015.

EUROCONTROL. Performance Review Report: An Assessment of Air Traffic Managment in Europe during the Calendar Year 2015. Bruxelas: Performance Review Commission, 2016.

FAA; EUROCONTROL. (2016). 2015 - Comparison of Air Traffic Managment-Related Operational Performance: U.S./Europe. Bruxelas: Eurocontrol, 2016

ICAO. Doc 9854 – Global Air Traffic Management Operational. International Civil Aviation Organization. Montreal: ICAO, 2005.

______. Doc 9883 – Manual on Global Performance of the Air Navigation System.

International Civil Aviation Organization. Montreal: ICAO, 2009. ______. Doc 9750-AN/963 – 2016-2030 Global Air Navigation Plan (5. ed.). Montreal: ICAO, 2016.

ICEA. Projeto Indicadores de Desempenho ATM - Documento de projeto.

Subdiretoria de Pesquisa, São José dos Campos, 2017.

MCKINSEY & COMPANY. Estudo do setor de transporte aéreo do Brasil: relatório consolidado. Rio de Janeiro. 2010.

MINISTÉRIO DA DEFESA. MCA 100-17: Capacidade de setor ATC. Comando da Aeronáutica: [S.l.], 2014. ______. MCA 100-14: Capacidade do Sistema de Pistas. Comando da Aeronáutica: [S.l.], 2015. ______. MCA 37-225: Manual dos Requisitos de Proficiência em Inglês Aeronáutico.

Comando da Aeronáutica: [S.l.], 2018. ______. DCA 11-45: Concepção Estratégica Força Aérea 100. Comando da Aeronáutica: [S.l.], 2018.

______. DCA 351-2: Concepção Operacional ATM Nacional. Comando da Aeronáutica: [S.l.], 2012. ______. PCA 351-3: Plano de implementação ATM Nacional. Comando da Aeronáutica: [S.l.], 2012. ______. Relatório de Desempenho Operacional da Terminal Belo Horizonte (2018).

Grupo de Trabalho dos Indicadores Operacionais do SISCEAB. Rio de Janeiro: DECEA, 2018. ______. AIP BRASIL: Publicação de Informação Aeronáutica. Emenda 03/01/19. Rio de Janeiro: Instituto de Cartografia Aeronáutica, 2019.

DECEA

113

113

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

______. Anuário estatístico de tráfego aéreo / 2018. Rio de Janeiro: Centro de Gerenciamento da Navegação Aérea (CGNA), 2019.

______. Anuário estatístico de tráfego aéreo / 2019. Rio de Janeiro: Centro de Gerenciamento da Navegação Aérea (CGNA), 2020.

SOUZA, Marco Aurelio de Azevedo. A mensuração de desempenho do sistema de controle do espaço aéreo – SISCEAB através do balanced score card. Mestrado em Gestão de Empresas, Instituto Superior de Ciências do Trabalho e da Empresa, 2008.

144 p.

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

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DECEA

Anexo A – Tabela de KPI preconizados pelo GANP Definição dos Indicadores de Performance do GANP (2016)

Fonte: GANP (2016)

DECEA

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115

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Apêndice A – Glossário Termo

01

02 03 04

20º percentil

95º percentil

Capacidade de chegada (ou capacidade de pousos) Capacidade declarada

05

Demanda acomodada

07

Demanda irrestrita

06 08

Demanda horária

Densidade de tráfego

09

En-route (em rota)

10

Evolução do tráfego

12

Gate-in

11

Extensão da rota

13

Gate-out

14

Gate-to-gate

15

Nevoeiro

Relatório de Performance ATM do SISCEAB

Definição Medida que desconsidera os 20% menores de determinada variável. Os 20% mais baixos são excluídos, pois os valores podem estar contaminados por eventos esporádicos, isto é, os valores mais baixos podem não ser decorrentes de situações operacionais regulares. Dentre as possíveis causas de não regularidade, pode haver erro do sistema, erro do controlador ou táxi muito rápido (muito mais rápido do que seria um desimpedido).

Medida que desconsidera os 5% maiores de determinada variável.

Os 5% mais altos são excluídos, pois os valores podem estar contaminados por eventos esporádicos, isto é, os valores mais altos podem não ser decorrentes de situações operacionais regulares.

Cálculo do número de voos que chegam ao aeroporto (pousos), também considerada como demanda acomodada.

Máximo de capacidade ideal dos aeroportos, que representa 80% da capacidade total, recomendada para as operações em situação regular, a fim de manter a margem de segurança para possíveis acomodações de tráfego e atrasos.

Demanda planejada que foi efetivamente acomodada pelo aeroporto.

Demanda acomodada para determinada faixa de horário.

Demanda atendida pelo aeroporto, conforme sua capacidade, sem necessidade de implementar medidas restritivas.

Cálculo da proporção do número de voos por quilômetro quadrado em determinada área.

Rota horizontal de uma aeronave, já em posição de cruzeiro.

Compreende a extensão a partir de 40 NM de raio do aeroporto de origem (relativa ao procedimento de saída) até 100 NM de raio do aeroporto de chegada (relativa ao procedimento de chegada).

Progressão quantitativa, geralmente calculada comparando-se anos ou meses de determinado período, com fins de comparação histórica.

Distância do voo em rota comparada com uma distância ideal de referência, conforme definição dos KPI 04 e 05.

Momento em que a aeronave chega ao portão de destino. Termo equivalente a in-block ou block-in.

Momento em que a aeronave se distancia do portão de origem.

Termo equivalente a off-block ou block-off.

Momento do voo em que se considera uma variável calculada desde a saída da aeronave do portão de origem (do aeroporto em que a aeronave estava antes) até o portão de destino (do aeroporto ao qual a aeronave chegou).

Massa de minúsculas, porém visíveis, gotículas de água suspensas na atmosfera, próximas ou junto à superfície da Terra, que reproduzem a visibilidade horizontal para menos de mil metros. É formada quando a temperatura e o ponto de condensação do ar se tornam os mesmos (ou quase os mesmos) e suficientes núcleos de condensação estão presentes. É indicada como “FG (fog)” quando está em observação e pelo Metar.

116

116

DECEA

16

Previsibilidade

17

Pushback

19

Taxa-pico

21

Taxi-out

23

Tempo desimpedido

18

Slot

20

Taxi-in

22

Tempo de buffer

24

Test bed

25

Variabilidade de tráfego

27

Variante

26 28 29

DECEA

Variabilidade do tempo de voo Voo horizontal Voo vertical

Conforme definição do KPI 15, nível de previsibilidade para os usuários, a depender da variabilidade de voo medida como a diferença entre o 20º e o 80º percentis de cada fase de voo. A previsibilidade se dá como o nível de consistência verificado nos 60% de diferença entre o 20º e o 80º percentis [ver ‘20º percentil’ e ‘95º percentil’]; e nos 70% de consistência entre o 15º e o 85º percentis.

Pushback significa a operação de deslocamento, por equipamento auxiliar, da aeronave parada até a posição na qual ela possa se deslocar por meios próprios.

Vaga para pouso ou decolagem de uma aeronave em um aeroporto, conforme permissão da Autoridade Aeroportuária.

Maior taxa de incidência de determinada variável dentro da amostra selecionada.

Táxi da aeronave em direção ao portão de chegada.

Táxi da aeronave saindo do portão de embarque.

Tempo de intervalo, sem agendamento, a fim de compensar eventuais atrasos no planejamento inicial.

Movimento realizado de forma ininterrupta pelo caminho mais curto, não necessariamente em linha reta.

Ambiente experimental, para pesquisa, desenvolvimento e teste de soluções inovadoras.

Calculada com base em valores médios de determinado recorte temporal.

Variação do tempo de voo em torno da média do tempo de voo.

Metodologia utilizada para calcular os KPI. Neste relatório, quase todos os KPI consideram duas Variantes, denominadas Var 1 e Var 2, para quantificar resultados para um mesmo indicador.

Trajetória horizontal da aeronave sem mudanças verticais de altitude.

Trajetória vertical da aeronave considerando mudanças de altitude.

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Relatório de Performance ATM do SISCEAB