MOŻLIWOŚĆ IMPLEMENTACJI METODY SZACOWANIA PŁYNNOŚCI DO OPERACYJNEGO ZARZĄDZANIA PRZEPŁYWEM RUCHU LOTNICZEGO

Transkrypt

1 P R A C E N A U K O W E P O L I T E C H N I K I W A R S Z A W S K I E J z. 113 Transport 2016 Piotr Andrzej Dmochowski Politechnika Warszawska, Wydział Transportu, Polska Agencja Żeglugi Powietrznej Maciej Mycka, Jacek Skorupski Politechnika Warszawska, Wydział Transportu MOŻLIWOŚĆ IMPLEMENTACJI METODY SZACOWANIA PŁYNNOŚCI DO OPERACYJNEGO ZARZĄDZANIA PRZEPŁYWEM RUCHU LOTNICZEGO Rękopis dostarczono: m-c rok Streszczenie: Jednym z podstawowych działań zmierzających do zapewnienia bezpieczeństwa i ekonomiczności ruchu lotniczego jest zarządzanie przepływem. Ustanowiona w tym celu służba FMP nakłada na ruch regulacje po przekroczeniu granicznych wartości wielkości ruchu. Celem niniejszej pracy jest sprawdzenie czy istnieje możliwość wykorzystania w tym celu pojęcia płynności ruchu zamiast jego wielkości. Przeprowadzono pomiary i analizę zajętości kontrolerów ruchu lotniczego w czasie obsługi rzeczywistego ruchu. Jednocześnie rejestrowano rzeczywistą wielkość i płynność ruchu. W wyniku stwierdzono istnienie zależności między płynnością ruchu a zajętością kontrolera, a także pewne niedogodności podczas operacyjnego wykorzystywania wielkości ruchu przez służbę FMP. W rezultacie prowadzi to do wniosku o możliwości zastosowania zmodyfikowanej metody szacowania płynności do operacyjnego zarządzania przepływem ruchu lotniczego. Słowa kluczowe: płynność ruchu lotniczego, zajętość kontrolera, zarządzanie ruchem lotniczym 1. WPROWADZENIE 1.1. ISTOTA PROBLEMU ZARZĄDZANIA PRZEPŁYWEM Zarządzanie przepływem ruchu lotniczego w obszarze europejskim odbywa się w sposób scentralizowany. Wstępnej koordynacji ruchu, na podstawie gromadzonych danych dotyczących dostępności przestrzeni powietrznej i planowanych operacji lotniczych, dokonuje NMOC (Network Management Operation Center), poprzednio CFMU (Central Flow Management Unit). NMOC, w kilku fazach (horyzontach czasowych) planuje ruch dążąc do minimalizacji opóźnień przy jak największym ruchu.

2 2 Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski Operacyjnym łącznikiem między organami kontroli ruchu lotniczego, operatorami statków powietrznych i NMOC jest służba zarządzająca przepływem ruchu lotniczego FMP (Flow Management Position). Podejmuje ona działania zabezpieczające przed przekroczeniem dopuszczalnej wielkości ruchu (PAŻP, 2013a). Polegają one na podziale przestrzeni, jej rekonfiguracji, a w ostateczności na nałożeniu tzw. regulacji polegających na zatrzymaniu samolotów na ziemi lub zmianach w planach lotu (Guepet i in., 2016; Saporito i in., 2010; Gianazza, 2010). FMP podejmując decyzje opiera się na przewidywanej wielkości ruchu (intensywności zgłoszeń) oraz wiedzy o innych czynnikach takich jak obsada kontrolerów ruchu lotniczego, warunki atmosferyczne itd. Opracowywane są liczne algorytmy wspomagające pracę tej służby (Torres, 2012; Augustin i in., 2012; Kim i Hansen, 2015) W ostatnich latach dąży się do zdefiniowania obiektywnych i uniwersalnych wskaźników opisujących sytuację ruchową. Ma to pozwolić służbie FMP na podejmowanie decyzji w sposób bardziej komfortowy, dzięki ustaleniu pewnych progów, po przekroczeniu których należy podjąć określone działania (Nosedal i in, 2015; Clarke i in., 2012). Pojęciem ostatnio często wykorzystywanym w tym kontekście jest tzw. złożoność ruchu (complexity), uwzględniająca zarówno liczbę statków powietrznych w sektorze jak i liczbę sytuacji konfliktowych do rozwiązania, liczbę przekazań kontroli, zmiany kierunku i prędkości itp. (Zhang i in., 2015; Rasmussen i in., 2015; Kopardekar i in., 2008) Pojęcie złożoności jest określane w sposób ścisły (choć nie ma jednej ogólnie przyjętej definicji), ale jednocześnie poprzez uwzględnienie wielu elementów jest trudne w praktyce do liczbowego określenia, co niweczy korzyść z takiego podejścia. W niniejszej pracy proponuje się więc wykorzystanie w operacyjnej pracy FMP innej wielkości - płynności ruchu (Dmochowski i in., 2014). Stanowi ona pewien kompromis pomiędzy łatwością wyznaczania a możliwością precyzyjnego określenia progów wymagających interwencji ze strony FMP METODA SZACOWANIA PŁYNNOŚCI Ogólna koncepcja płynności opiera się na stwierdzeniu, że ruch odbywający się zgodnie z wcześniejszym planem, bez dodatkowych manewrów (ruch płynny) jest łatwiejszy w obsłudze od ruchu, w którym konieczne jest planowanie i nadzorowanie licznych manewrów (ruch niepłynny). W dotychczasowych badaniach zaproponowano już kilka metod wyznaczania płynności ruchu (Skorupski, 2008; 2010a,b; Dmochowski i Skorupski, 2013a,b). W rezultacie tych prac przyjęto metodę opartą na opisie struktury sektora obszaru w postaci siatki aktywnych i nieaktywnych punktów oraz odwzorowaniu ruchu w sektorze poprzez zbiory: planów lotu - zawierających informacje dotyczące zamierzonego lotu dostarczone, bieżących planów lotu - to znaczy planów lotu ze zmianami wynikającymi z kolejnych zezwoleń udzielonych przez kontrolera ruchu lotniczego, korzystnych planów lotu - w którym parametry lotu przyjmują wartości bezpieczne i korzystne z punktu widzenia ekonomiki lotu. Takie podejście pozwala na określenie w sposób ilościowy płynności ruchu lotniczego w sektorze poprzez porównanie planów lotów z ich bieżącymi i korzystnymi

3 Możliwość implementacji metody szacowania płynności do operacyjnego zarządzania przepływem 3 odpowiednikami. Dokonuje się tego w oparciu o zdefiniowane liczbowe wartości odchyleń odległości, poziomu lotu i czasu przelotu (Dmochowski i in., 2014; Dmochowski i Skorupski, 2016). Szczegóły obliczeniowe metody zostaną w tej pracy pominięte PROBLEM BADAWCZY Dotychczas wykazano już istnienie zależności między wielkością ruchu a jego płynnością (Dmochowski i Skorupski, 2016). Uzyskane wyniki nie pozwoliły jednak na wyciągnięcie dalej idących wniosków co do szczegółów tej zależności. Niniejsza praca stanowi kontynuację badań, zmierzającą do odpowiedzi na pytanie czy możliwe jest zastosowanie płynności do operacyjnego wspomagania zarządzania przepływem przez służbę FMP. W tym celu rozszerzono dotychczasowe prace o zbadanie relacji pomiędzy płynnością ruchu lotniczego a: zajętością kontrolera ruchu lotniczego, wskaźnikami dotychczas wykorzystywanymi w zarządzaniu przepływem. Pozostała część pracy została zorganizowana następująco. W rozdziale 2 omówiono organizację sektora kontroli ruchu lotniczego, oraz pojęcie przepustowości. Przedstawiono również wprowadzany obecnie w FIR Warszawa pionowy podział przestrzeni, który był impulsem do podjęcia badań. W rozdziale 3 przeprowadzono ocenę zajętości kontrolerów w kontekście wielkości i płynności ruchu lotniczego. W rozdziale 4 dokonano analizy wyników. W rozdziale 5 przedstawiono podsumowanie i wnioski końcowe. 2. ORGANIZACJA I PRZEPUSTOWOŚĆ SEKTORA KONTROLI RUCHU LOTNICZEGO 2.1. ORGANIZACJA PRZESTRZENI POWIETRZNEJ Przestrzeń powietrzna nad terytorium Polski obejmuje jeden rejon informacji powietrznej (FIR Warszawa). W skład tej przestrzeni wchodzi przestrzeń kontrolowana i niekontrolowana. Obszar kontrolowany podzielony jest na sektory czyli przestrzeń w kształcie wielościanu o wytyczonych granicach pionowych i poziomych, w których nad przelotem samolotów czuwa zespół kontrolerów ruchu lotniczego. W tej pracy przedmiotem zainteresowania są sektory obszarowe, w których realizowane są głównie operacje przelotów na ustalonych poziomach lotu. Rejon FIR Warszawa z zaznaczonymi sektorami kontroli oraz siecią dróg lotniczych przedstawia Rysunek 1.

4 4 Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski 2.2. PRZEPUSTOWOŚĆ SEKTORA KONTROLI Każdy sektor kontroli ma zdefiniowaną przepustowość rozumianą jako liczbę samolotów, które mogą bezpiecznie wejść do sektora w określonej jednostce czasu (najczęściej w ciągu godziny). Przepustowość sektora kontroli zależy od wielu czynników, np.: jego struktury wewnętrznej (umiejscowienia elementów przestrzeni), warunków meteorologicznych, organizacji pracy itd. Jest wiele metod służących szacowaniu tej wartości (Li-na i in., 2015; Dell Olmo i Lulli, 2003). W Europie stosuje się przeważnie metodę CAPAN (ATC Capacity Analyser Tool). Bazuje ona na symulacyjnym obliczaniu obciążenia pracą kontrolera ATC dla zadanych intensywności ruchu lotniczego (EUROCONTROL, b.d.). Metoda ta definiuje obciążenie pracą jako całkowity czas poświęcony na wykonywanie wszelkich zadań na stanowisku kontrolerskim. Jako przepustowość praktyczną badanego sektora przyjmuje się liczbę statków powietrznych, która odpowiada przyjętemu progowi obciążenia pracą (najczęściej 70% czyli 42 minuty). W dalszej części pracy wykorzystano ogólną ideę metody CAPAN do analizy zajętości kontrolera, jednak modyfikując ją poprzez odniesienie zajętości zarówno do wielkości ruchu jak i jego płynności. Dodatkowo przeanalizowano niezależnie poszczególnych członków zespołu kontrolerskiego. Ponadto porównano uzyskane wyniki z subiektywną oceną złożoności ruchu lotniczego. Rys. 1. Sektory kontroli oraz sieć dróg lotniczych w FIR Warszawa (źródło: PAŻP, 2016)

5 Możliwość implementacji metody szacowania płynności do operacyjnego zarządzania przepływem ZMIANY ORGANIZACJI PRZESTRZENI Przeprowadzanie analiz przepustowości jest konieczne w przypadku planowanych zmian w organizacji przestrzeni powietrznej czy w stosowanych procedurach kontroli. Jedną z ważniejszych zmian tego rodzaju jest podział pionowy przestrzeni powietrznej na tzw. sektory dolne i górne. Przyjmuje się, że takie działanie ułatwia pracę kontrolerów ruchu lotniczego w sytuacji zwiększonego ruchu. Dzieląc przestrzeń zyskujemy większą swobodę planowania przepływu, a tym samym umożliwiamy wzrost ruchu. Ważne jest przy tym, by granice nowych sektorów uwzględniały główne kierunki przepływu ruchu. W marcu 2016 r. w FIR Warszawa został wprowadzony pionowy, dwuwarstwowy podział przestrzeni. Sektory ACC zostały podzielone na dwie warstwy: dolną (LOW) i górną (HIGH). Poziom podziału (DLF) został ustanowiony na FL 365. W zależności od wielkości ruchu lotniczego stosuje się zmianę konfiguracji sektorów poprzez ich odpowiednie łączenie. Jednym z celów tej pracy jest dostarczenie wiedzy koniecznej do stworzenia narzędzi do wspomagania tego procesu. 3. OCENA ZAJĘTOŚCI KONTROLERA W KONTEKŚCIE WIELKOŚCI I PŁYNNOŚCI RUCHU 3.1. ZADANIA SŁUŻBY KONTROLI OBSZARU W sektorze obszaru zapewniana jest służba kontroli obszaru ACC (Area Control Centre). Zespół kontrolerski składa się z dwóch osób: kontrolera radarowego EC (executive controller) oraz asystenta kontrolera PC (planning controller). Kontroler EC prowadzi bezpośrednią korespondencję radiową ze statkami powietrznymi będącymi w sektorze za który jest odpowiedzialny. Zapewniając separacje realizuje ogólny plan przygotowany przez kontrolera PC (PAŻP, 2013b). Kontroler EC zapewnia sprawny i bezpieczny przepływ ruchu lotniczego zgodnie z obowiązującymi zasadami i przepisami, zapobiega konfliktom ruchowym między statkami powietrznymi, a w przypadku ich zaistnienia rozwiązuje je. Pełni również służbę informacji powietrznej i służbę alarmową wobec wszystkich statków powietrznych, które tego wymagają. Jego zadaniem jest także uwzględnianie wszelkich niesprawności technicznych, które mogą obniżyć poziom i jakość wykonywanych zadań i informowanie przełożonego o wpływie zmian środowiska technicznego na bezpieczeństwo ruchu lotniczego. Zadania kontrolera PC to: planowanie przepływu ruchu lotniczego w sektorze z uwzględnieniem wpływu podejmowanych działań na sytuację w innych sektorach, wykrywanie i zapobieganie konfliktom między poprzez opracowanie odpowiedniego planu przepływu ruchu lotniczego, udzielanie zezwoleń sektorom sąsiadującym na wlot we

6 6 Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski własną przestrzeń, prowadzenie wszelkiej koordynacji z innymi sektorami ATC i sąsiednimi organami ATS, przyjmowanie od współpracujących sektorów ATC i organów ATS informacji dotyczących sytuacji w sektorze i przekazywanie ich kontrolerowi EC, udzielanie wszelkiej możliwej pomocy temu kontrolerowi w sytuacjach niebezpiecznych i nietypowych, informowanie Dyżurnego Technika o wszelkiej problemach technicznych na stanowisku operacyjnym, informowanie przełożonych o każdym zdarzeniu, które może mieć wpływ na bezpieczeństwo ruchu lotniczego POMIARY ZAJĘTOŚCI KONTROLERA W lipcu 2015 r., w Polskiej Agencji Żeglugi Powietrznej, podjęto działania zmierzające do określenia przepustowości obszarowych sektorów kontroli w planowanym podziale pionowym. W tym czasie zorganizowano i wykonano kilka sesji pomiarowych, dzięki którym pozyskano dane do analizy obciążenia pracą kontrolera, rejestrując na bieżąco jego rzeczywistą zajętość, czyli wszelkie działania związane z koordynowaniem i kontrolowaniem ruchu lotniczego. Wartości te zostały odniesione, do występującego wówczas rzeczywistego ruchu w sektorach. Dane takie zostały pozyskane z systemu CHMI (Collaboration Human Machine Interface), z którego w pracy operacyjnej korzysta służba FMP. Wielkość ruchu jest reprezentowana w tym systemie w dwóch postaciach. 1. Intensywność zgłoszeń do sektora w jednostce czasu, oznaczana przez TL (traffic load). W praktyce przyjmuje się jako jednostkę czasu jedną godzinę (TL60) oraz przedział dwudziestominutowy (TL20). 2. Gęstość, czyli liczba samolotów, które w danej minucie znajdują się w sektorze na łączności, to znaczy pozostają pod kontrolą sektora, oznaczana OCC (occupancy). Zajętość kontrolera zostanie określona w odniesieniu do obu tych wielkości. W ramach pomiarów uzyskano 48 godzinowych próbek pomiarowych, z których dwie zostały wykorzystane w tej pracy: 1. Sektor EPWWC, pomiar z dn. 7 lipca 2015 r. w godz. 09:00-10:00 UTC. 2. Sektor EPWWD, pomiar z dn. 28 lipca 2015 r. w godz. 09:00-10:00 UTC. Określenie godzinowej zajętości kontrolera wymagało najpierw zidentyfikowania czynności elementarnych, które składają się na poszczególne procedury obsługi zgłoszenia, koordynacji z innymi sektorami, pomiarów odległości z wykorzystaniem wskaźnika radarowego itp. Dodatkowo przygotowano odpowiednie formularze, które pozwoliły odnotować wszystkie wykonane czynności elementarne. Przykładowe wyniki pomiarów dla próbki nr 2 przedstawia Tabela 1. Zestawienie czynności elementarnych kontrolera EC dla próbki nr 2 Czynność elementarna Liczba wystąpień Całkowity czas [sek.] Przyjęcie na łączność Przekazanie do następnego sektora Zmiana kursu (skrót) Koordynacja zmiany kursu 5 53 Zmiana poziomu lotu Ograniczenie prędkości 1 20 Skip 1 5 Tablica 1

7 Możliwość implementacji metody szacowania płynności do operacyjnego zarządzania przepływem 7 Zmiana kodu transpondera 1 10 Koordynacja z PC Koordynacje telefoniczne 1 10 Pomiary różne Razem (źródło: opracowanie własne) 3.3. ZALEŻNOŚĆ ZAJĘTOŚCI KONTROLERA OD WIELKOŚCI I PŁYNNOŚCI RUCHU Na podstawie przeprowadzonych pomiarów dokonano analizy zajętości kontrolerów (Tabela 2), przy czym interpretację poziomu obciążenia pracą wykonano zgodnie z wytycznymi EUROCONTROL (Tabela 3). Obciążenie kontrolerów pracą Obciążenie Zajętość [min.] Próbka pomiarowa Względne Interpretacja EC PC EC PC EC PC % 25% średnie małe % 28% średnie małe (źródło: opracowanie własne) Interpretacja obciążenia kontrolera pracą według EUROCONTROL Względne obciążenie pracą Interpretacja obciążenia > 70 % przeciążenie % znaczne % średnie % małe 0-17 % bardzo małe (źródło: EUROCONTROL, b.d.) Tablica 2 Tablica 3 Z punktu widzenia możliwości praktycznego wykorzystania uzyskanych wyników do operacyjnego zarządzania przepływem ruchu lotniczego, najważniejsze jest zestawienie obciążenia kontrolera pracą z wielkością ruchu w sektorze. Dla przyjętych próbek pomiarowych przedstawia ją Tabela 4. Do opisu wielkości ruchu przyjęto dwa parametry: intensywność zgłoszeń TL60 oraz gęstość ruchu OCC. Wielkość ruchu w sektorach Próbka pomiarowa Pojemność sektora Rzeczywista wielkość ruchu TL60 OCC TL60 OCC (źródło: opracowanie własne) Tablica 4

8 8 Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski Dla omawianych próbek pomiarowych dokonano także obliczenia płynności zgodnie z (Dmochowski i Skorupski, 2016). Ogólna zasada stosowana w tej metodzie polega na porównaniu zgodności aktualnych parametrów lotu z planowanymi, dla każdego samolotu, dla każdego punktu nawigacyjnego i dla kolejnych chwil, a następnie odpowiednim zagregowaniu wyników. Według tej metody maksymalna płynność wynosi 100, zaś minimalna 0. Wyniki obliczeń przedstawia tabela 5. Tablica 5 Płynność ruchu lotniczego Próbka pomiarowa Płynność (średnia) 1 18,2 2 14,9 (źródło: opracowanie własne) 3.5. RELACJA MIĘDZY RZECZYWISTĄ A SUBIEKTYWNĄ ZAJĘTOŚCIĄ KONTROLERA W badaniach obciążenia kontrolera pracą często podkreśla się duży subiektywizm ocen, wynikający między innymi z chwilowych predyspozycji kontrolera, jego doświadczenia czy występowania pewnych subtelnych, trudno uchwytnych zjawisk zewnętrznych, które mogą znacząco zmieniać rzeczywisty wysiłek niezbędny na obsłużenie istniejącego ruchu. Aspekt ten jest niezwykle istotny w kontekście celu tej pracy, to jest poszukiwania obiektywnych parametrów ruchowych, takich jak płynność ruchu, jako podstawy do podejmowania działań przez służby FMP. W celu określenia czy istnieją znaczące rozbieżności między obiektywnie wyrażonym obciążeniem pracą a jego subiektywnym odbiorem przez kontrolera, dla obu próbek pomiarowych zaprojektowano i przeprowadzono odpowiednie badanie ankietowe. Kontrolerzy dokonywali subiektywnej oceny używając sformułowań opisowych (rodzaju: mały, średni, duży) wpływu czynników takich jak: warunki atmosferyczne, aktywność wojskowa, liczba konfliktów itp. na ich zajętość. Oceniali również jaką część całkowitego czasu pracy przeznaczyli na czynności związane z tymi zjawiskami. Dodatkowo, kontrolerzy określali wielkość OCC, która ich zdaniem byłaby komfortowa w tych warunkach. Ważnym aspektem, który dotychczas nie był podejmowany w badaniach, jest kwestia jaka część działań (i odpowiadająca im zajętość) wynikała z konieczności zachowania bezpieczeństwa ruchu, a jaka z chęci poprawy ekonomiki lotu. Ten kierunek badań planujemy kontynuować. Cząstkowe wyniki tego badania przedstawia Tabela ANALIZA WYNIKÓW Uzyskane wyniki badań wskazują, że subiektywne oceny kontrolerów zasadniczo odpowiadają obiektywnym wynikom liczbowym opisującym wielkości ruchu i obciążenia

9 Możliwość implementacji metody szacowania płynności do operacyjnego zarządzania przepływem 9 kontrolerów pracą. Nie powinny dziwić różnice w subiektywnej ocenie sytuacji między EC i PC. Są one wynikiem innej perspektywy sprawowania kontroli przez obu kontrolerów. Ciekawe jest również spostrzeżenie, że kontroler PC był w obu przypadkach mniej obciążony pracą niż kontroler EC. Ale jednocześnie jego oceny subiektywne wskazują na coś zupełnie przeciwnego - w wielu wypadkach kontroler PC oceniał te same warunki jako bardziej obciążające. Jako charakterystyczny przykład można podać ocenę wpływu wchodzenia samolotów w sektor z innymi parametrami niż planowano. W przypadku sektora C (próbka pomiarowa 1) kontroler EC ocenił ten fakt jako bardzo mało znaczący zaś kontroler PC jako średnio znaczący. Tablica 6 Subiektywna ocena i interpretacja sytuacji w sektorze dokonana przez EC i PC Sektor D Sektor C Parametr Ocena Udział w Udział w Ocena zajętości [%] zajetości [%] EC PC EC PC EC PC EC PC Warunki atmosferyczne brak brak brak średnie Aktywność wojskowa brak brak 0 15 średnia średnia 5 50 Wielkość ruchu mała średnia średnia średnia Liczba konfliktów mała mała mała średnia Nieplanowane parametry wejścia mała mała bardzo mała średnia Przekazanie kontroli z ACC Przekazanie z TWR i APP Liczba wydanych DCT średnia średnia średnia średnia Liczba wektorowań bardzo bardzo mała średnia mała mała Liczba zmian FL bardzo bardzo mała mała średnia średnia Pozostałe meldunki i działania Przyczyna działań (bezpieczeństwo/ekonomika) 50/50 50/50 50/50 50/50 Komfortowe OCC Stosunkowo niższa zajętość kontrolera PC ma miejsce w warunkach, gdy w sektorze panują korzystne warunki (dobra pogoda, niewielka aktywność wojskowa itd.). Wraz z pogarszaniem się warunków wzrasta również liczba koordynacji dokonywanych przez kontrolera PC, a za tym i jego zajętość. Fakt różnej oceny subiektywnej może wskazywać na faktycznie występującą komplementarność działań obu kontrolerów. Dla przykładu z wlotami z innymi parametrami - jeśli kontroler PC zawczasu dokona analizy sytuacji i stwierdzi, że wlot z innymi parametrami nie będzie powodował zakłóceń we własnym sektorze (mówiąc obrazowo - przygotuje ruch dla kontrolera EC), wówczas faktyczna zajętość kontrolera EC spowodowana tym faktem będzie niewielka. Bardzo ciekawy wynik dotyczy wartości komfortowego OCC. Ankietowani kontrolerzy wskazali na wartości niższe niż faktycznie obowiązujące. Byłoby to zrozumiałe gdyby rzeczywista zajętość była bliska maksymalnej. W analizowanych próbkach pomiarowych było jednak inaczej, gdyż obciążenie kształtuje się na poziomie średnie (dla EC) i małe (dla PC). Intuicyjnie można by się spodziewać tu znacznie wyższych wartości. Celem tej pracy jest ocena możliwości zastosowania opracowanej wcześniej metody szacowania płynności do operacyjnego zarządzania przepływem ruchu lotniczego.

10 10 Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski Wymaga to łącznej analizy trzech zmiennych: wielkości ruchu, płynności ruchu oraz obciążenia kontrolera pracą, które jest ściśle związane z przepustowością sektora kontroli. Generalna zasada zarządzania przepływem realizowana na stanowisku FMP jest taka, że przy zbyt dużym ruchu spodziewamy się zbyt dużego obciążenia kontrolera pracą, zatem wprowadzamy regulacje, które mają nie dopuścić do takiej sytuacji. Problemem praktycznym jest określenie takiej progowej wielkości ruchu, po przekroczeniu której takie działania są konieczne. Teza postawiona w tej pracy mówi, że łatwiej będzie taką progową wartość określić dla płynności ruchu. Co więcej, mając metodę obliczeniową do określania płynności, taka wartość będzie mogła być zastosowana w praktyce. Wyniki uzyskane w ramach tej pracy wskazują na prawdziwość tej tezy. Pierwszym argumentem jest faktyczna trudność w wykorzystywaniu wielkości ruchu jako kryterium do podejmowania działań. I to niezależnie czy do jej określenia przyjmiemy TL czy OCC. W tabeli 4 podano oficjalnie przyjęte wartości przepustowości dla dwóch analizowanych sektorów. Wyrażając ją w TL60, dla sektora C przyjęto 42 samoloty, co odpowiada wartości OCC samolotów. Natomiast dla sektora D, przepustowość wyrażona w TL60 jest nieco większa (45 samolotów), zaś wyrażona w OCC jest nieco mniejsza (12-14 samolotów). Ta ewidentna sprzeczność pokazuje, że wykorzystanie precyzyjnie określonej granicznej wielkości ruchu, powyżej której należałoby wprowadzać regulacje jest bardzo trudne o ile nie niemożliwe. Z drugiej strony można zaobserwować istnienie oczekiwanej intuicyjnie zależności między płynnością a obciążeniem kontrolera pracą. Dla próbki pomiarowej 1 (sektor C) płynność jest większa o około 18% w stosunku do próbki pomiarowej 2 (sektor D). Jednocześnie zaobserwowano, że dla próbki pomiarowej 1 zajętość kontrolera jest mniejsza o około 12% w stosunku do próbki pomiarowej PODSUMOWANIE I WNIOSKI KOŃCOWE W pracy przedstawiono wyniki zajętości kontrolerów EC i PC dla dwóch próbek pomiarowych odpowiadających odpowiednio sektorom C i D. Jest to jedynie fragment danych uzyskanych w wyniku pomiarów przeprowadzonych w lipcu 2015 r., a zainicjowanych w związku z wprowadzaną w FIR Warszawą zmianą organizacji przestrzeni powietrznej polegającej na jej podziale pionowym. Na tej podstawie przeprowadzono analizę możliwości wykorzystania pojęcia płynności jako parametru stanowiącego podstawę do zarządzania przepływem strumieni statków powietrznych w kontekście działań podejmowanych na stanowisku służby FMP. Jednym z podstawowych wyników przeprowadzonych pomiarów jest obserwacja, że uzyskane oszacowania płynności są stosunkowo niskie. W skali od 0 do 100 uzyskano płynności rzędu Mogłoby to sugerować, że ruch był wyjątkowo mało płynny i nastręczał dużych kłopotów kontrolerom, powodując ich dużą zajętość. Bliższa analiza wyników pokazuje, że tak nie było. W rzeczywistości mieliśmy do czynienia z wieloma przelotami, które były realizowane tak jak zaplanowano jednak na przykład z opóźnieniem 3 minut lub też przelot następował na poziomie lotu bezpośrednio sąsiadującym z zaplanowanym. Zgodnie z przyjętą metodą takie przeloty traktowano jako całkowicie

11 Możliwość implementacji metody szacowania płynności do operacyjnego zarządzania przepływem 11 niepłynne (płynność równa 0). W świetle uzyskanych wyników nasuwa to wniosek o przyjęciu zbyt rygorystycznych założeń w metodzie szacowania płynności. Należy je zatem traktować jako pewien ideał, do którego należy dążyć, ale zaproponowane wartości nie są jeszcze możliwe do osiągnięcia w rzeczywistym zarządzaniu ruchem lotniczym w badanym regionie. W związku z tym zostanie dokonana modyfikacja założeń metody, polegająca głównie na tym, że za wyjściowy plan lotu uznawać będziemy plan ze wszystkimi modyfikacjami, które zostały dokonane przed wejściem do sektora. Dopiero zmiany parametrów lotu dokonane w badanym sektorze będą powodowały zmiany płynności. W rezultacie należy oczekiwać znacznego podniesienia wartości płynności, a co za tym idzie ich urealnienia. Ważnym spostrzeżeniem natury ogólnej jest kwestia znaczącej rozbieżności subiektywnej oceny liczby samolotów, które powinny znajdować się pod kontrolą sektora z ustalonymi wcześniej nominalnymi wartościami pojemności. Można przypuszczać, że kontrolerzy podają mniejsze wartości ponieważ wówczas ich praca byłaby łatwiejsza. Jednak wydaje się, że taki wniosek byłby zbyt daleko idącym uproszczeniem. Konieczne są dalsze badania w kierunku poszukiwania odpowiedzi na pytanie czy istniejąca metoda wyznaczania nominalnych przepustowości jest właściwa. Być może konieczne jest uwzględnienie w niej pewnych dodatkowych elementów, które są intuicyjnie wyczuwane przez kontrolerów i powodują zmniejszenie pojemności subiektywnej. W kontekście podstawowego problemu badawczego postawionego w tej pracy należy stwierdzić, że płynność wydaje się być obiecującym wskaźnikiem, który można byłoby wykorzystać w operacyjnym zarządzaniu przepływem statków powietrznych na stanowisku FMP. Konieczna jest modyfikacja procedury obliczeniowej, jednak daje się zauważyć wyraźna zależność między płynnością ruchu a obciążeniem kontrolera pracą. Ta zależność wskazuje na możliwość praktycznego zastosowania opracowanej metody do wspomagania pracy służby FMP. Konieczne są jednak dalsze badania zmierzające do potwierdzenia zaobserwowanych zależności jakościowych, a także dla określenia konkretnych zależności ilościowych. Nie można bowiem wnioskować statystycznie na podstawie dwóch próbek pomiarowych. Badania te zostaną przeprowadzone. W ramach pomiarów, które już wspominano uzyskano 48 próbek pomiarowych, które powinny dać rzetelny obraz występujących zależności. Niestety, analiza prowadząca do uzyskania syntetycznego wyniku jest bardzo żmudna. Szacujemy, że samo zinterpretowanie jednogodzinnych działań kontrolerów wymaga około 12 godzin analizy. Do tego dochodzi konieczność analizy koordynacji, które nie są w żaden sposób rejestrowane automatycznie oraz końcowe obliczenia. Bibliografia 1. Agustín, A., Alonso-Ayuso, A., Escudero, L.F., Pizarro, C., Agustı n, A., Alonso-Ayuso, A., Escudero, L.F., Pizarro, C., On air traffic flow management with rerouting. Part II: Stochastic case. European Journal of Operational Research, 219, s Clarke, J.-P.B., Solak, S., Ren, L., Vela, A.E., Determining Stochastic Airspace Capacity for Air Traffic Flow Management. Transportation Science 47, s Dell Olmo, P., Lulli, G., A dynamic programming approach for the airport capacity allocation problem. IMA Journal of Management Mathematics, 14,

12 12 Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski 4. Dmochowski P.A., Skorupski J., 2013a. Model sektora kontroli obszaru do badania płynności ruchu lotniczego, Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport, 89, s Dmochowski P.A., Skorupski J., 2013b. Model ruchu lotniczego do oceny płynności i przepustowości sektora obszaru, Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport, 95, s Dmochowski P.A., Mycka M., Skorupski J., Analiza zależności między wielkością a płynnością ruchu w kontekście zarządzania przepływem strumieni ruchu lotniczego, [w:] Skorupski Jacek (red.): Współczesne problemy inżynierii ruchu lotniczego - modele i metody, 2014, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, s Dmochowski P.A., Skorupski J., Air traffic smoothness as a universal measure for air traffic quality assessment, Procedia Engineering, 134, s EUROCONTROL, b.d. Description of the CAPAN method, Bruksela ( default/files/field_tabs/content/documents/nm/airspace/airspace-capan.pdf) 9. Gianazza, D., Forecasting workload and airspace configuration with neural networks and tree search methods. Artificial Intelligence 174, s Guépet, J., Briant, O., Gayon, J.P., Acuna-Agost, R., The aircraft ground routing problem: Analysis of industry punctuality indicators in a sustainable perspective. European Journal of Operational Research 248, s Kim, A., Hansen, M., Some insights into a sequential resource allocation mechanism for en route air traffic management. Transportation Research Part B: Methodological, 79, s Kopardekar, P., Rhodes, J., Schwartz, A., Magyarits, S., Willems, B.F., Relationship of Maximum Manageable Air Traffic Control Complexity and Sector Capacity. 26th International Congress of the Aeronautical Sciences ICAS Li-na, S., Li, Z., Lei, Z., The Sector Capacity Evaluation Considering the Controller s Workloads, International Journal of Control and Automation 8 (7), s Nosedal, J., Piera, M.A., Solis, A.O., Ferrer, C., An optimization model to fit airspace demand considering a spatio-temporal analysis of airspace capacity. Transportation Reseach Part C: Emerging Technologies, 61, s PAŻP, 2013a. Instrukcja Operacyjna FMP Warszawa, Polska Agencja Żeglugi Powietrznej, Warszawa. 16. PAŻP, 2013b. Instrukcja Operacyjna ACC Warszawa, Polska Agencja Żeglugi Powietrznej, Warszawa. 17. PAŻP, Aeronautical Information Publication AIP Polska, Polska Agencja Żeglugi Powietrznej, Warszawa. 18. Rasmussen, M., Standal, M.I., Laumann, K., Task complexity as a performance shaping factor: A review and recommendations in Standardized Plant Analysis Risk-Human Reliability Analysis (SPAR- H) adaption. Safety Science 76, s Saporito, N., Hurter, C., Gianazza, D., Beboux, G., A Participatory Design for Visualization of Airspace Configuration Forecasts, Proceedings of the 4th International Conference on Research in Air Transportation, Budapest, 1-4 June Skorupski, J., Metody wymiarowania bezpieczeństwa ruchu lotniczego. Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport, Skorupski J., 2010a. Air traffic smoothness as a measure of air traffic safety, in: Reliability Risk and Safety. Taylor & Francis Group/Balkema, London, s Skorupski, J., 2010b. The problem of determining traffic volume in a restricted traffic area, Scientific Journals of Maritime University of Szczecin, 21(93), s Torres, S., Swarm Theory Applied To Air Traffic Flow Management. Complex Adaptive Systems, 12, s Zhang, J., Yang, J., Wu, C., From trees to forest: relational complexity network and workload of air traffic controllers. Ergonomics 58, s POSSIBILITY OF IMPLEMENTING THE METHOD FOR TRAFFIC SMOOTHNESS ESTIMATION FOR OPERATIONAL AIR TRAFFIC FLOW MANAGEMENT Summary: One of the primary measures to ensure the safety and economy of air traffic is the traffic flow management. FMP service was established for this purpose. It imposes regulations on the traffic if it exceeds the volume treated as a limit. The aim of this study is to check whether it is possible to use for this purpose

13 Możliwość implementacji metody szacowania płynności do operacyjnego zarządzania przepływem 13 the concept of the traffic smoothness instead of the traffic volume. The measurements and analysis of air traffic controllers occupancy during handling real traffic were carried out. At the same time we have recorded the actual traffic volume and traffic smoothness. As a result, we have found a relationship between the traffic smoothness and controller s occupancy, as well as some inconvenience during operational use of the traffic volume in FMP s activity. As a result, this leads to the conclusion about the possibility of using the modified method of estimating the smoothness to operational air traffic flow management. Keywords: air traffic smoothness, controller occupancy, air traffic management