PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 113 Transport 2016 Piotr Andrzej Dmochowski i Maciej Mycka, Jacek Skorupski CJI DO OPERACYJNEGO ZARZ NICZEGO : marzec 2016 Streszczenie: i uchu. Celem niniejszej ruchu zamiast jego.. i 1. WPROWADZENIE 1.1. ISTOTA w obszarze europejskim scentralizowany. ej koordynacji ruchu, na podstawie gromadzonych danych doty-, dokonuje NMOC (Network Management Operation Center), poprzednio CFMU (Central Flow Management Unit). NMOC, w kilku fazach (horyzontach czasowych) planuje ruch do minimalizacji ruchu.
110 Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski organami kontroli r a. Podejmuje ona przed przekroczeniem. przestrzeni, jej rekonfiguracji, a w na na regulacj zatrzymaniu samolotów na ziemi lub zmianach w planach lotu (Guepet i in., 2016; Saporito i in., 2010; Gianazza, 2010). decyzje oraz wiedzy o innych czynnikach takich jak obsada kontrolerów ruchu lotniczego, warunki atmosferyczne itd. 2012; Augustin i in., 2012; Kim i Hansen, 2015) na podejmowanie decyzji leniu pewnych progów, po przekroczeniu któ- (Nosedal i in, 2015; Clarke i in., 2012) complexity), liczb sytuacji itp. (Zhang i in., 2015; Rasmussen i in., 2015; Kopardekar i in., 2008) W niniejszej pracy pro- - ny FMP. 1.2. METODA S 2008; 2010a,b; Dmochowski i Skorupski, 2013a,b). W na opisie struktury sektora obszaru w postaci siatki aktywnych i nieaktywnych punktów oraz odwzorowaniu ruchu w sektorze poprzez zbiory: planów lotu - informacje e zamierzonego lotu, ych planów lotu - to znaczy planów korzystnych planów lotu - i korzystne z punktu widzenia ekonomiki lotu. Takie p w sektorze i,
111 poziomu lotu i czasu przelotu (Dmochowski i in., 2014; Dmochowski i Skorupski, 2016). 1.3. PROBLEM BADAWCZY (Dmochowski i Skorupski, 2016). Uzyskane jednak konty-. W tym niczego a: kontrolera ruchu lotniczego, omówiono organizacj sektora kontroli ruchu lotniczego e. Przedstawiono any obecnie w FIR Warszawa pionowy przestrzeni. W rozdziale 3 przeprowadzono ocen. W rozdziale 4 dokonano analizy wyników. W rozdziale 5 przedstawiono. 2. ORGANIZACJA I PRZEPU KONTROLI RUCHU LOTNICZEGO 2.1. ORGANIZACJA PRZESTRZENI POWIETRZNEJ terytorium Polski obejmuje jeden rejon informacji powietrznej (FIR Warszawa). wana. Obszar kontrolowany podzielony jest na sektory ranicach pionowych i poziomych, w których nad przelotem samolotów kontrolerów ruchu lotniczego. W tej pracy przedmiotem zaintereso- ektory obszarow ustalonych poziomach lotu. Rejon FIR Warszawa z zaznaczonymi sektorami kontroli oraz
112 Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski 2.2. A KONTROLI rzeni), warunków meteorologicznych, (Li-na i in., 2015; Dell Olmo i Lulli, 2003) Capacity Analyser Tool). Bazuje ona na symulacyjn (EUROCONTROL, b.d.). Metoda ta na wykonywanie trolerskim. Jako badanego kontrolera, je lotniczego. Rys. )
113 2.3. ZMIANY ORGANIZACJI PRZESTRZENI Przeprowadzanie analiz jest konieczne w przypadku planowanych zmian e takie by granice nowych kierunki u ruchu. pionowy, dwuwarstwowy po- przestrzeni. Sektory ACC ustanowiony na FL 365 wielko- konfiguracji sektorów poprzez ich odpowiednie Jednym z celów tej pracy jest dostarczenie wiedzy koniecznej do stworzenia na- 3. OCENA CIE I RUCHU 3.1. OLI OBSZARU Area Control Centre). dwóch osób: kontrolera radarowego EC (executive controller) oraz asystenta kontrolera PC (planning controller). Kontroler EC prowadzi bezpo- jest odpowiedzialny. Zapewnia separacje realizuje ogólny plan przygotowany przez kontrolera PC. Kontroler EC zapewnia sprawny i bezpieczny powietrznymi, a w przypadku ich zaistnienia uje je. P informa- alarmow wszystkich statków powietrznych, które tego Zadania kontrolera PC ruchu lotniczego w sektorze z eniem u podejmowanych nych sektorach, wykrywanie i zapobieganie konfliktom kontrolerowi EC, udzielanie
114 Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski pomocy temu kontrolerowi w sytuacjach niebezpiecznych i nietypo- problemach technicznych na stanowisku operacyjnym, informowanie lotniczego. 3.2. NTROLERA obszarowych sektorów kontroli w planowanym podziale pionowym i kontrolowaniem ruchu lotniczego. wówcz CHMI (Collaboration Human Machine Interface), z którego w pracy operacyjnej korzysta FMP.. 1. I sektora w jednostce czasu, oznaczana przez TL (Traffic Load) 2. G sektora, oznaczana OCC (occupancy). W ramach pomiarów uzyskano 48 godzinowych próbek pomiarowych, z których dwie 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. roweg próbki nr 2 przedstawia Tabela 1. Tablica 1 bki nr 2 31 290 31 301 Zmiana kursu (skrót) 14 110 Koordynacja zmiany kursu 5 53 Zmiana poziomu lotu 10 78 1 20 Skip 1 5 Zmiana kodu transpondera 1 10 Koordynacja z PC 22 209 Koordynacje telefoniczne 1 10 149 470 Razem 266 1556
115 3.3. KONTROLERA RUCHU nymi EUROCONTROL (Tabela 3). [min.] Próbka pomiarowa Interpretacja EC PC EC PC EC PC 1 23 15 38% 25% rednie 2 26 17 43% 28% rednie Interpretacja > 70 % 54-69 % znaczne 30-53 % 18-29 % 0-17 % EUROCONTROL, b.d.) Tablica 2 Tablica 3 Z punktu widzenia praktycznego wykorzystania uzyskanych wyników do Próbka pomiarowa TL60 OCC TL60 OCC 1 42 14-16 39 7 2 45 12-14 31 7 Tablica 4 z (Dmochowski i Skorupski, 2016). Ogólna zasada stosowana w tej metodzie polega na abela 5.
116 Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski Próbka pomiarowa 1 18,2 2 14,9 Tablica 5 3.4. A, które miarowych zaprojektowano i przeprowadzono odpowiednie badanie ankietowe. Kontrolerzy dokonywali subiektywnej oceny opisowych (rodzaju:,, czynników takich jak: wa, liczba konfliktów itp. na. Oceniali pracy przeznaczyli na Dodatkowo, kontrolerzy wielko OCC. ruchu, a ekonomiki lotu. stkowe wyniki tego badania przedstawia Tabela 6. 4. ANALIZA WYNIKÓW oceny kontrolerów zasadniczo odpo- obiektywnym ne wynikiem innej perspektywy sprawowania kontroli przez obu kontrolerów. ie -.
117 W przypadku sektora C dzo Tablica 6 Subiektywna ocena i interpretacja sytuacji w sektorze dokonana przez EC i PC Sektor D Sektor C Parametr Ocena Ocena [%] [%] EC PC EC PC EC PC EC PC Warunki atmosferyczne brak brak brak rednie brak brak 0 15 rednia rednia 5 50 ruchu rednia rednia Liczba konfliktów Nieplanowane parametry wej- bardzo rednia Przekazanie kontroli z ACC 30 10 30 20 Przekazanie z TWR i APP 20 5 10 10 Liczba wydanych DCT rednia rednia rednia rednia bardzo bardzo m rednia 25 60 50 10 Liczba zmian FL bardzo bardzo rednia rednia 25 10 5 10 stwo/ekonomika) 50/50 50/50 50/50 50/50 Komfortowe OCC 9-12 9-12 9-12 9-12 z wlotami z innymi parametrami - - Ankietowani kontrolerzy. Wyma- sektora kontroli. Generalna
118 Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski taka wart a w praktyce. Wyniki uzys Pierwszym ar- W tabeli 4 podan, -16 samolotów. Natomiast dla sektora D, 5 samolotów), OCC jest nieco mniejsza (12-14 samolotów) granicznej trudne o ile nie niemo istnienie oczekiwanej intuicyjnie próbki pomiarowej 2 (sektor D). Jedno- 5. PODSUMOWANIE I WNIOSKI uzyskanych w wyniku pomiarów przeprowadzonych w lipcu 2015 r., a zainicjowanych W skali od 0 do 100 uzyskano - lo z zaplano- (p, do któr rzeczywistym w badanym regionie. na plan ze wszystkimi modyfikacjami, które zo y opiero zmiany parametrów lotu
119 dokonane w badanym sektorze zmiany. znacznego podniesienia, a co za tym idzie ich urealnienie. subiektywnej oceny badania w kierunku poszukiwania odpowiedzi na pytanie czy metoda wyznacza- jest sku FMP. Konieczna jest modyfika onkretnych pomiarowych. wadzone. W ramach pomiarów, b ie jednogodzinnych rów w godzin analizy. Do tego dochodzi Bibliografia 1. Agustín, A., Alonso- -Ayuso, A., Escudero, L.F., Pizarro, C., 2012. On air traffic flow management with rerouting. Part II: Stochastic case. European Journal of Operational Research, 219, s. 167 177. 2. Clarke, J.-P.B., Solak, S., Ren, L., Vela, A.E., 2013. Determining Stochastic Airspace Capacity for Air Traffic Flow Management. Transportation Science 47, s. 542 559. 3. Dell Olmo, P., Lulli, G., 2003. A dynamic programming approach for the airport capacity allocation problem. IMA Journal of Management Mathematics, 14, 235 249. 4. lotniczego, Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport, 89, s. 5-18. 5. Dmochow sektora obszaru, Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport, 95, s. 81-91. 6. - modele i metody, 2014, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, s. 131-146. 7. Dmochowski P.A., Skorupski J., 2016. Air traffic smoothness as a universal measure for air traffic quality assessment, Procedia Engineering, 134, s. 237-244. 8. EUROCONTROL, b.d. Description of the CAPAN method, Bruksela (http://www.eurocontrol.int/sites/ default/files/field_tabs/content/documents/nm/airspace/airspace-capan.pdf)
120 Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski 9. Gianazza, D., 2010. Forecasting workload and airspace configuration with neural networks and tree search methods. Artificial Intelligence 174, s. 530 549. 10. Guépet, J., Briant, O., Gayon, J.P., Acuna-Agost, R., 2016. The aircraft ground routing problem: Analysis of industry punctuality indicators in a sustainable perspective. European Journal of Operational Research 248, s. 827 839. 11. Kim, A., Hansen, M., 2015. Some insights into a sequential resource allocation mechanism for en route air traffic management. Transportation Research Part B: Methodological, 79, s. 1 15. 12. Kopardekar, P., Rhodes, J., Schwartz, A., Magyarits, S., Willems, B.F., 2008. Relationship of Maximum Manageable Air Traffic Control Complexity and Sector Capacity. 26th International Congress of the Aeronautical Sciences ICAS 2008. 13. Li-na, S., Li, Z., Lei, Z., 2015. The Sector Capacity Evaluation Considering the Controller s Workloads, International Journal of Control and Automation 8 (7), s. 307 324. 14. Nosedal, J., Piera, M.A., Solis, A.O., Ferrer, C., 2015. An optimization model to fit airspace demand considering a spatio-temporal analysis of airspace capacity. Transportation Reseach Part C: Emerging Technologies, 61, s. 11 28. 15. 16. Warszawa. 17. Warszawa. 18. Rasmussen, M., Standal, M.I., Laumann, K., 2015. 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. 228 238. 19. Saporito, N., Hurter, C., Gianazza, D., Beboux, G., 2010. A Participatory Design for Visualization of Airspace Configuration Forecasts, Proceedings of the 4th International Conference on Research in Air Transportation, Budapest, 1-4 June 2010. 20. Skorupski, J., 200 Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport, 66. 21. Skorupski J., 2010a. Air traffic smoothness as a measure of air traffic safety, in: Reliability Risk and Safety. Taylor & Francis Group/Balkema, London, s. 707 713. 22. Skorupski, J., 2010b. The problem of determining traffic volume in a restricted traffic area, Scientific Journals of Maritime University of Szczecin, 21(93), s. 77 82. 23. Torres, S., 2012. Swarm Theory Applied To Air Traffic Flow Management. Complex Adaptive Systems, 12, s. 463 470. 24. Zhang, J., Yang, J., Wu, C., 2015. From trees to forest: relational complexity network and workload of air traffic controllers. Ergonomics 58, s. 1320 1336. 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 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