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
19
19
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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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.
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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.
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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
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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
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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
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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
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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.
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Anexo A – Tabela de KPI preconizados pelo GANP Definição dos Indicadores de Performance do GANP (2016)
Fonte: GANP (2016)
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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.
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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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