Estudio de Ground Delay Programs y de estrategias de reducción de velocidad

Abstract

En este trabajo se han estudiado los conceptos de Ground Delay Program (GDP) y de la Collaborative Decision Making (CDM). Se ha hecho un estudio estadístico de los GDPs sucedidos durante el 2006 en todos los aeropuertos de Estados Unidos de América y se han obtenido estadísticas sobre el número de GDPs, sus causas, los retrasos producidos y el número de vuelos afectados por aeropuerto. Los resultados obtenidos muestran que el 90% de los GDPs tuvieron lugar en únicamente 16 aeropuertos, siendo el aeropuerto de Newark (EWR), en Nueva York, el que acumuló más regulaciones. Respecto a las causas de los GDPs, se ha detectado que en el 74% de los casos son causados por condiciones meterológicas adversas. El 90% del total de minutos de retraso se repartieron en sólo 10 aeropuertos, con Chicago (ORD) como aeropuerto con m´as retrasos. Por otro lado, el 90% de los vuelos afectados tienen como destino sólo 10 aeropuertos, siendo, nuevamente, Chicago (ORD) el aeropuerto con más vuelos afectados. Se ha observado que exite una relación entre el número de vuelos afectados y el número de minutos de retraso. No obstante, la mayoría de los aeropuertos con mayor número de retrasos y vuelos afectados también ocupan un nivel elevado en la lista de aeropuertos con mayor n´umero de GDPs. Mediante el algoritmo K-means se han clasificado los GDPs en clusters de características similares. Los centroides de los clusters del aeropuerto de Newark (EWR) se han usado para simular una estrategia de reducción de velocidad en crucero. Con esta estrategia, parte del retraso asignado por el GDP se absorbe en el aire volando a una velocidad inferior que la nominal, pero que proporciona el mismo consumo de combustible que el vuelo nominal. En caso que el GDP se cancele, los aviones que vuelan más lentos pueden recuperar cierto tiempo del retraso, volviendo a la velocidad nominal, pero sin consumir combustible extra. Para realizar las simulaciones se han usado los datos del Enhanced Traffic Management System (ETMS) para general el tráfico hacia EWR de dos d´ıas del 2006. Se han clasificado las diferentes aeronaves en modelos de Airbus para poder obtener las performances mediante el programa Airbus PEP Suite y el tráfico se ha simulado usando el programa Future ATM Concepts Evaluation Tool (FACET). Con los resultados de las simulaciones se ha visto que el efecto de la reducció de velocidad depende del momento de cancelación del GDP y del número de vuelos en ese instante. Los resultados obtenidos de las simulaciones muestran que entre un 4% y un 5% del retraso se puede absorber en el aire. Si se simulan los GDPs de Newark, con los datos de los centroides, y se cancelan en el momento en que de media fueron cancelados, se obtiene que con la estrategia de recuperación de velocidad se puede recuperar un 7% más de retraso en el caso del cluster 1, un 33% en el cluster 2 y un 31% en el cluster 3, sin incrementar el consumo de combustible.

English: The Ground Delay Program (GDP) and the Collaborative Decision Making (CDM) concepts have been studied in this project. A statistical analysis on all GDPs that occurred during 2006 in the United States of America has been done. Some statistics have been derived on the number of GDPs, their causes, the assigned delay and the number of affected flights per airport Results show that the 90% of the GDPs took place in only 16 airports, being Newark (EWR), in New York, the airport with more regulations. In addition, the 74% of the GDPs were caused by bad weather conditions and the 90% of the total delay was assigned only in 10 airports, being Chicago the airport with more delay assigned. A same behaviour was observed with the number of affected flights: the 90% of the flights had as a destination only 10 different airports and Chicago again, was the airport with more affected flights. A clear relationship exists between the number of affected flights and the assigned delay. However, many airports with more flights and delay are also in the highest positions of the number of GDPs per airport list. Using the K-means algorithm GDPs have been classified into clusters with similar characteristics. Cluster centroids for Newark (EWR) have been used to simulate a cruise speed reduction strategy aiming to absorb part of the assigned GDP delay airborne, by flying slower but consuming the same amount of fuel than in the nominal flight. In case the GDP is cancelled, aircraft flying at reduced speed can fly recover some delay, by speeding to the nominal speed, but without incurring with extra fuel consumption. The data from the Enhanced Traffic Management System (ETMS) has been used in order to simulate the traffic with destination EWR in two 2006 days. All aircrafts types has been classified into Airbus types and their performances have been computed using the Airbus PEP Suite. Finally, the traffic has been simulated using the Future ATM Concepts Evaluation Tool (FACET). The simulation results showed that the speed reduction effects depend on the cancellation time and the number of flights flying at that time. Results show that between 4% to 5% of the total delay can be absorbed in the air. Simulating the Newark GDPs, using the centroids data and cancelling them at their average cancellation time, a 7% of delay can be recovered in the cluster 1 using the speed reduction strategy, 33% in the cluster 2 and 31% in the cluster 3 at no extra fuel consumption.