Możliwość implementacji metody szacowania płynności do

PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ
z. 113
Transport
2016
Piotr Andrzej Dmochowski
'!Ÿ!! i (X(,
Maciej Mycka, Jacek Skorupski
(X(,
297;*23};"7--1CJI
-2\'62*1;"8\1123;
DO OPERACYJNEGO ZARZ|61;
"$6-"8\*-$X_X72NICZEGO
/: marzec 2016
Streszczenie: Š i uchu ! ] " %
$ ! ! . Celem
niniejszej %
&
ruchu zamiast jego . ! ! ! . Š
&
i & ] ( %
X % !
! %$](%
#
!!]
'!
< &!X
&X
1. WPROWADZENIE
1.1. ISTOTA "$27-X6$6|61; "$6-"8\*-
C! w obszarze europejskim scentralizowany. (ej koordynacji ruchu, na podstawie gromadzonych danych doty
, dokonuje
NMOC (Network Management Operation Center), poprzednio CFMU (Central Flow Management Unit). NMOC, w kilku fazach (horyzontach czasowych) planuje ruch % do
minimalizacji | ruchu. ) 110
Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski
organami kontroli r!X…$);%™
a !$^$! _. Podejmuje ona przed przekroczeniem ^'ŸX<=>‚_. !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. )!!% ^,X
2012; Augustin i in., 2012; Kim i Hansen, 2015)
(% #|™
]$&%$na podejmowanie decyzji
#Xleniu pewnych progów, po przekroczeniu któ%&
(Nosedal i in, 2015; Clarke i in., 2012)]
]%
&^complexity), !liczb sytuacji
#X X
itp.
(Zhang i in., 2015; Rasmussen i in., 2015; Kopardekar i in., 2008)
%
^&!
#_X
!
!
X
&!
]W niniejszej pracy pro$
- ^@ ]X <=>„_] + ™
%
!
!!™
ny FMP.
1.2. METODA S62*1;"8\1123;
)! X % !
X ^ _ X ™
^_](%
^+X 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 ™
!X
korzystnych planów lotu - i korzystne z punktu widzenia ekonomiki lotu.
Takie p
!
w sektorze %™
]@!#
!
i,
$%
&
!Ã
111
poziomu lotu i czasu przelotu (Dmochowski i in., 2014; Dmochowski i Skorupski, 2016).
+!]
1.3. PROBLEM BADAWCZY
@%%
!
(Dmochowski i Skorupski, 2016). Uzyskane jednak !
!%
]… kontyX %™
! ! % $. W tym
™
niczego a:
kontrolera ruchu lotniczego,
|]
&!](<omówiono organizacj sektora kontroli ruchu lotniczegoX e . Przedstawiono
% any obecnie w FIR Warszawa pionowy przestrzeniX . W rozdziale 3 przeprowadzono ocen !. W rozdziale 4 dokonano analizy wyników. W rozdziale 5 przedstawiono .
2. ORGANIZACJA I PRZEPU'2*23}'-&2$
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 obszarowX ! ustalonych poziomach lotu. Rejon FIR Warszawa z zaznaczonymi sektorami kontroli oraz
!/>]
112
Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski
2.2. "$6-"X'2*23}'-&2$A KONTROLI
%#
& X
!
&
^
™
!!_]
&%X]Y!™
^ rzeni), warunków meteorologicznych,
! ] Š % (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
X!
%^
‰= „<_]
(
!;''…
kontrolera, je#
™
!
]@%!™
!] %
lotniczego.
Rys. >]+&!*/(
^|Y 'ŸX<=>[)
$%
&
!Ã
113
2.3. ZMIANY ORGANIZACJI PRZESTRZENI
Przeprowadzanie analiz jest konieczne w przypadku planowanych zmian
! ] Š
% ! ]
!] X %e takie !!]@™
X%](%X
by granice nowych !!kierunki u ruchu.
(<=>[]*/(pionowy, dwuwarstwowy po przestrzeni. Sektory ACC Y^“)(_!
^:*B:_]^@“_ustanowiony na FL 365](%
wielko
! konfiguracji sektorów poprzez ich odpowiednie
] Jednym z celów tej pracy jest dostarczenie wiedzy koniecznej do stworzenia na!!]
3. OCENA 6[23; &21$27-$*&21-&3CIE
*;-7&23;;"8\1123I RUCHU
3.1. 61;'8X9\&21$OLI OBSZARU
(%';;^Area Control Centre).
Cdwóch osób: kontrolera radarowego EC (executive controller) oraz asystenta kontrolera PC (planning controller). Kontroler EC prowadzi bezpo
jest odpowiedzialny. Zapewnia separacje realizuje ogólny plan przygotowany przez
kontrolera PC ^'ŸX<=>‚_.
Kontroler EC zapewnia sprawny i bezpieczny !!™
X ! # powietrznymi, a w przypadku ich zaistnienia uje je. P % % informa % alarmow wszystkich statków powietrznych, które tego
!]Š!% !
X
!%&
& #%!
!!]
Zadania kontrolera PC Y ruchu lotniczego w sektorze
z !eniem u podejmowanych nych sektorach, wykrywanie i zapobieganie konfliktom ! !X™
X ',; !',+X',;!',+#™
kontrolerowi EC, udzielanie
114
Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski
% pomocy temu kontrolerowi w sytuacjach niebezpiecznych i nietypoX#@%!,problemach technicznych na stanowisku operacyjnym, informowanie % % X % &
lotniczego.
3.2. "2;$\6[23;&2NTROLERA
(<=>‘]X'!Ÿ!!X
obszarowych sektorów kontroli w planowanym podziale pionowym] % X % ! &X i kontrolowaniem ruchu lotniczego. (
X !
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
&X X ‡
‹Xsektora, oznaczana OCC (occupancy).
C
&
]
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.
)
!
!#™
X ! ! !X
X!
|™
roweg ] @ ! #X ™
& ] próbki nr 2 przedstawia Tabela 1.
Tablica 1
6
(
#
!
((!
-!4+bki nr 2
#‘
!
(
&
!
Zmiana kursu (skrót)
Koordynacja zmiany kursu
Zmiana poziomu lotu
)!
Skip
Zmiana kodu transpondera
Koordynacja z PC
Koordynacje telefoniczne
%
Razem
7(4
31
31
14
5
10
1
1
1
22
1
149
266
(–
Q—
290
301
110
53
78
20
5
10
209
10
470
1556
$%
&
!Ã
115
3.3. 67-9123}6[23;KONTROLERA 2*;-7&23;
;"8\1123; RUCHU
… ^,™
<_X % ! ™
nymi EUROCONTROL (Tabela 3).
Tablica 2
25
(!
+4
Próbka pomiarowa
6‡(#‘ [min.]
EC
23
26
1
2
PC
15
17
25
*/!‡
Interpretacja
EC
PC
EC
PC
38% 25% rednie 43% 28% rednie ^|Y_
Tablica 3
;(
4
(5
(!
4
/-X$221$27
*/!‡
5
4
> 70 %
54-69 %
30-53 %
18-29 %
0-17 %
Interpretacja 5
%
znaczne
^|YEUROCONTROL, b.d.)
Z punktu widzenia %
praktycznego wykorzystania uzyskanych wyników do
! !X % %
]@™
,„]@
Y™
&!,“[=!
&);;]
Tablica 4
*
!#‘
(
Próbka pomiarowa
1
2
"
#‘
(
TL60
OCC
42
14-16
45
12-14
$
(
!#‘
TL60
OCC
39
7
31
7
^|Y_
@ % !
z (Dmochowski i Skorupski, 2016). Ogólna zasada stosowana w tej metodzie polega na
!
X%!X
%!!!](!
&>==X
=](abela 5.
116
Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski
Tablica 5
"#‘!(
/
Próbka pomiarowa
1
2
"#‘€#

18,2
14,9
^|Y_
3.4. $-7;[6\$6-6\*;'|'X;-&\*1|
6[23;|&21$27-$A
( % % X
X ! X , które
!& %!]
'
X™
X & X ™
%$]
(
%
%
% ! X ™
miarowych zaprojektowano i przeprowadzono odpowiednie badanie ankietowe. Kontrolerzy dokonywali subiektywnej oceny % # opisowych (rodzaju: ,
, %_ czynników takich jak: #X & ™
wa, liczba konfliktów itp. na &. Oceniali %X & !
pracy przeznaczyli na ] Dodatkowo, kontrolerzy
wielko
& OCCX# . (%™
X X &^
&_
™
ruchu, a ekonomiki lotu. , &];stkowe wyniki tego badania przedstawia Tabela 6.
4. ANALIZA WYNIKÓW
" X % oceny kontrolerów zasadniczo odpoobiektywnym %™
] … & % ?;
;] + ne wynikiem innej perspektywy sprawowania kontroli przez obu kontrolerów.
; % %X % ; ie
%%?;]'
!™
!- ;™
%] Š % &
% .
$%
&
!Ã
117
W przypadku sektora C ^ >_ ?; # dzo
;
]
Tablica 6
Subiektywna ocena i interpretacja sytuacji w sektorze dokonana przez EC i PC
Parametr
Ocena
EC
Warunki atmosferyczne
'
&
(
& ruchu
Liczba konfliktów
Nieplanowane parametry wej
Przekazanie kontroli z ACC
Przekazanie z TWR i APP
Liczba wydanych DCT
“
Liczba zmian FL
^™
stwo/ekonomika)
Komfortowe OCC
Sektor D
X‡(˜
# [%]
PC
EC
PC
brak
brak
brak
brak
rednia
bardzo
bardzo
9-12
rednia
bardzo
bardzo
9-12
0
15
30
20
10
5
Sektor C
Ocena
EC
PC
brak
rednia
rednia
bardzo
rednie
rednia
rednia
X
(# [%]
EC
PC
5
50
30
10
20
10
50
10
rednia
rednia
rednia
m
rednia
rednia
rednia
25
60
25
10
5
10
50/50
50/50
50/50
50/50
9-12
9-12
+ % & ; X ! ^ !X & ]_] (
! % ;X!
&]%%&
# & ] @ z wlotami z innymi parametrami - ; X % ^- !?;_X#™
&?;#]
G
#!);;]Ankietowani kontrolerzy
% % # ] G !
& ] ( X !% % ^ ?;_ ^;_]*%&%
]
; %
!!. Wyma!Y
X
%
X
sektora kontroli. Generalna
$ X % % %! % X ™
!X
&]
!
X ™
],X%!
&™
118
Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski
&
];X
X
taka wart
&!&a w praktyce.
Wyniki uzys
&]Pierwszym ar!#
&
] * % ,“ );;]
W tabeli 4 podan# ](%,“[=, ;„<X™
);;>„-16 samolotów. Natomiast dla sektora D, &%,“[=
^„5 samolotów), % OCC jest nieco mniejsza (12-14 samolotów)] , & X % granicznej X % % & ! trudne o ile nie niemo%]
C ! % & istnienie oczekiwanej intuicyjnie %
% ] @ > ^ ;_
&>€ próbki pomiarowej 2 (sektor D). Jedno
X % > & >< <]
5. PODSUMOWANIE I WNIOSKI &2{2*( ?; ; ™
; @] Š #! uzyskanych w wyniku pomiarów przeprowadzonych w lipcu 2015 r., a zainicjowanych
*/ ( ! !]…%™
!™
%$]
Š X %
] W skali od 0 do 100 uzyskano
>„->€]$!!&X%™
%X%
&] G%™
X%](
™
loX | ‚
%
z zaplano] C! (p
&=_](
! % ] …% &
, do któr! % %&X %!rzeczywistym w badanym regionie. (# %X! !
na X%
& plan ze wszystkimi modyfikacjami,
które zoy ] @opiero zmiany parametrów lotu
$%
&
!Ã
119
dokonane w badanym sektorze zmiany . (%
&znacznego podniesienia , a co za tym idzie ich urealnienie.
(%%!%
subiektywnej oceny X& ™
]$%&X%™
%]Š™
X % ] badania w kierunku poszukiwania odpowiedzi na pytanie czy metoda wyznacza jest ] G& % !
X™
‡
‹]
( ! ! ! %
&X % & & |X % & ™
sku FMP. Konieczna jest modyfikaX%&
|%
&
%],%
&
%
&!!
%$]™
%
X % onkretnych %
] … % & pomiarowych. Gwadzone. W ramach pomiarów, %™
„€ X & ™
%
] …X ! b%]+X%ie jednogodzinnych ™
rów w!>< godzin analizy. Do tego dochodzi &X
%]
Bibliografia
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Agustín, A., Alonso-'X']X?X“]]XX;]X'!ÆÇX']X'-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.
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.
Dell’Olmo, P., Lulli, G., 2003. A dynamic programming approach for the airport capacity allocation
problem. IMA Journal of Management Mathematics, 14, 235–249.
@ ]']X + Š]X <=>‚] $ lotniczego, Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport, 89, s. 5-18.
Dmochow ]']X + Š]X <=>‚] $ ! sektora obszaru, Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport, 95, s. 81-91.
@]']X$$]X+Š]X<=>„]'%
!X vYx + Š ^]_Y
(%!- modele i metody, 2014, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, s. 131-146.
Dmochowski P.A., Skorupski J., 2016. Air traffic smoothness as a universal measure for air traffic quality assessment, Procedia Engineering, 134, s. 237-244.
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
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
Piotr Andrzej Dmochowski, Maciej Mycka, Jacek Skorupski
Gianazza, D., 2010. Forecasting workload and airspace configuration with neural networks and tree
search methods. Artificial Intelligence 174, s. 530–549.
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.
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.
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.
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.
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.
'ŸX<=>‚]*)$(X'!Ÿ!!X(]
'ŸX<=>‚]*)';;(X'!Ÿ!!X Warszawa.
'ŸX <=>[] ' *# '* X '! Ÿ!! X
Warszawa.
Rasmussen, M., Standal, M.I., Laumann, K., 2015. Task complexity as a performance shaping factor: A
review and recommendations in Standardized Plant Analysis Risk-Human Reliability Analysis (SPARH) adaption. Safety Science 76, s. 228–238.
Saporito, N., Hurter, C., Gianazza, D., Beboux, G., 2010. A Participatory Design for Visualization of
Airspace Configuration Forecasts, Proceedings of the 4th International Conference on Research in Air
Transportation, Budapest, 1-4 June 2010.
Skorupski, J., 200€]$!]Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport, 66.
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.
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.
Torres, S., 2012. Swarm Theory Applied To Air Traffic Flow Management. Complex Adaptive Systems,
12, s. 463–470.
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