Artur FLOROWSKI[1], Jacek SKORUPSKI[2]
koncepcja implementacji systemu oceny procesu szeregowania samolotów lądujacych
Streszczenie. Organizacja ruchu w rejonach lotnisk jest jednym z trudniejszych zadań dla służb zarządzania ruchem lotniczym. Wynika to z dużej liczby samolotów wykonujących skomplikowane manewry w ograniczonej przestrzeni ruchowej. Jednym z kluczowych procesów występujących w tym obszarze jest szeregowanie samolotów lądujących. Celem artykułu jest przedstawienie koncepcji implementacji systemu służącego do oceny tego procesu. Metoda oceny opiera się na wyznaczeniu liczby lądowań możliwych do zrealizowania przy danym uszeregowaniu w jednostce czasu. Na podstawie przeprowadzonych pomiarów ruchu lotniczego przeanalizowano rzeczywiste uszeregowania stosowane w praktyce. Pokazuje ona, że wykorzystywane w praktyce przez kontrolerów ruchu lotniczego algorytmy szeregowania pozwalają na znacznie mniejszą liczbę lądowań w jednostce czasu, niż wynikałoby to z przepisów. Wskazuje to na istnienie dużego potencjału w ramach wdrażania systemów wspomagania kontrolera w procesie szeregowania samolotów lądujących.
Słowa kluczowe: Szeregowanie samolotów lądujących, rejon lotnisk, proces lądowania, ruch lotniczy, systemy wspomagania kontrolera.
The
concept of implementation of A system for landing aircraft scheduling process
assessment
Summary. Traffic
organization in the airport area is one of the most difficult tasks for air
traffic management services. This is due to the large number of aircraft
performing complicated maneuvers in limited airspace. One of the key processes
occurring in this area is the scheduling of landing aircraft. The aim of this
study is to present the concept of implementation of a system for the
evaluation of this process. The assessment method is based on determining the
number of viable landings per unit time at a given aircraft schedule. On the
basis of real air traffic measurements real landing aircraft schedules were
analyzed. This shows that algorithms used by air traffic controllers in practice
allow for a much smaller number of landings per unit of time than would result
from the regulations. This indicates the existence of a large capacity to
implement controller support systems in the process of aircraft landing
scheduling.
Keywords: Scheduling of landing aircraft, airport area, landing
process, air traffic, controller support systems.
1. WPROWADZENIE
Od wielu lat
na świecie odnotowuje się wzrost wielkości ruchu lotniczego. Wraz z nim narasta
problem punktualności wykonywania operacji lotniczych. Występujące opóźnienia
są ściśle związane z przepustowością przestrzeni powietrznej oraz lotnisk. Duży
wpływ na przepustowość lotniska mają operacje lądowania, których liczba jest
zależna między innymi od organizacji strumienia samolotów podchodzących do
lądowania. Jej zasadniczym elementem są odległości między kolejnymi samolotami.
Wynikają one głównie z separacji, czyli minimalnych odległości określonych
przepisami. Minimalna separacja radarowa wynosi
Niektóre z tych elementów mają charakter zdeterminowany i mogą zostać uwzględnione podczas przedtaktycznego planowania ruchu. Inne mają charakter stochastyczny i wymagają bieżącej korekty organizacji strumienia samolotów lądujących. W każdym z tych przypadków kontroler staje przed problemem decyzyjnym polegającym na określeniu, w jakiej odległości od siebie mają znajdować się kolejne lądujące statki powietrzne. Uszeregowania uzyskane w wyniku rozwiązania tego problemu decyzyjnego mogą podlegać ocenie względem różnych kryteriów. Zagadnienie to jest przedmiotem niniejszego artykułu.
Istnieje wiele badań, których wyniki są związane z koncepcją systemu oceny procesu szeregowania. Ich przegląd można znaleźć w pracy [5]. Natomiast w publikacji [12] opracowano algorytm do wyznaczenia optymalnego, lub bliskiego optymalnemu, rozwiązania zadania stochastycznego sekwencjonowania operacji dla jednej lub kilku dróg startowych przy minimalizacji różnicy między czasem rozpoczęcia i zakończenia sekwencji zadań. Algorytmy pozwalające na uzyskanie rozwiązań optymalnych są jednak zazwyczaj problemami NP-trudnymi. Dużo uwagi poświęca się więc zastosowaniu metod uproszczonych i heurystycznych, dających rozwiązania zbliżone do optymalnego. Interesujące rozwiązania zawiera np. praca [2], w której wykorzystano algorytmy genetyczne do uzyskania rozwiązania sformułowanego problemu dynamicznego, uwzględniającego także samoloty odlatujące. Podobne metody zastosowano w [3].
W większości prac niepewność co do czasu realizacji poszczególnych operacji jest rozpatrywana metodami probabilistycznymi. W [13] proponuje się inne podejście, wykorzystujące teorię zbiorów rozmytych. Bardziej szczegółowo kwestie organizacji ruchu lotniczego, jego oceny, wspomagania procesu szeregowania danymi z Mode S, a także współczesne koncepcje planowania ruchu lotniczego i przestrzeni powietrznej są omówione w pracy [11].
W wielu publikacjach zauważa się konieczność znacznie wcześniejszego planowania łączenia strumieni statków powietrznych przylatujących z różnych kierunków. Problem ten, zwany zarządzaniem przylotami (arrival management), omawiają np. prace [1] oraz [15]. Znacznie rzadziej analizuje się problem szeregowania samolotów startujących. Do tego podejścia można zaliczyć pracę [6]. Ujęcie kompleksowe prezentuje tu np. [14]. Opracowanie koncepcji i wdrożenie systemów AMAN (arrival management) i DMAN (departure management) zostało także przewidziane jako jedno z zasadniczych zadań programu SESAR, będącego technologiczną częścią koncepcji Single European Sky (SES). W ramach prowadzonych prac przeprowadzono wstępne testy opracowanych rozwiązań na lotniskach Paryż CDG oraz w rejonach TMA Londyn, Rzym, Amsterdam i Malmoe [8].
Wszystkie omówione wyżej opracowania podejmują przede wszystkim kwestię utworzenia właściwego uszeregowania. W naszej pracy będzie rozpatrywane zagadnienie nieco odmienne. Zajmujemy się bowiem oceną zaplanowanej wcześniej kolejki, uwzględniając przy tym wszystkie ograniczenia związane z separacjami pomiędzy statkami powietrznymi oraz możliwe losowe odchylenia od zaplanowanych czasów przybycia do granicy obszaru i czasów realizacji operacji wewnątrz analizowanego rejonu. Takie podejście nie jest nastawione na poszukiwanie rozwiązania optymalnego, jednak łatwo może służyć wspomaganiu takiego zadania, ponieważ przez porównywanie ocen różnych algorytmów, z uwzględnieniem różnych warunków zewnętrznych, może pozwolić na znalezienie wśród nich rozwiązania najlepszego spośród tych, które mogą być wykorzystane w danych warunkach.
2. Ocena procesu szeregowania
2.1. Założenia
Proponując koncepcję systemu oceny procesu szeregowania, przyjęto następujące założenia.
1. Ocena procesu szeregowania wymaga określenia obszaru analizy. Na obecnym etapie prac będzie rozpatrywane podejście do lądowania wykonywane z jednego kierunku, zgodnie z jedną ustaloną procedurą. Założone przy tym będzie, że wszystkie lądowania odbywają się według tej samej procedury, ruch startujących samolotów nie koliduje zaś z rozpatrywanym ruchem samolotów lądujących.
2. Kryterium oceny dotyczy czasu wykonania serii lądowań. Przyjęte zatem zostanie, że czas pojedynczej operacji zakończonej lądowaniem będzie liczony od chwili osiągnięcia pewnego ustalonego punktu, w którym wszystkie statki powietrzne są już uszeregowane w kolejkę do lądowania, do momentu zjazdu w drogę kołowania, czyli zwolnienia drogi startowej dla kolejnego lądującego samolotu.
3. Należy określić, jaki zbiór samolotów należy do ocenianego uszeregowania. Spośród kilku możliwych rozwiązań przyjmiemy, że oceniane uszeregowanie zaczyna się pewnym arbitralnie wybranym samolotem, następnie zawiera wszystkie samoloty znajdujące się w odległości nie większej niż 10 NM i odstępie czasowym nie większym niż 6 minut od poprzednika. Wystąpienie większej przerwy między parą samolotów będzie oznaczało, że pierwszy samolot z pary jest ostatnim w uszeregowaniu, drugi zaś należy już do następnej sekwencji lądowań.
4. Minimalna separacja odległościowa między lądującymi samolotami wynosi 5 NM.
5. Minimalna separacja czasowa podczas lądowania została określona przez przepisy międzynarodowe [4] zgodnie z tabelą 1. Minima separacji są ustalane ze względu na turbulencję w śladzie aerodynamicznym. Oparte są one na podziale statków powietrznych na trzy kategorie, zgodnie z maksymalną masą startową:
─ ciężki (H) − statki powietrzne o masie
startowej powyżej
─ średni (M) − statki powietrzne o masie
startowej między
─ lekki (L) − statki powietrzne o masie
startowej poniżej
Tabela 1
Minimalne separacje pomiędzy przylatującymi statkami powietrznymi
|
Statek powietrzny lecący z
przodu |
Statek powietrzny lecący z
tyłu |
Minimalna separacja |
|
ciężki (H) |
lekki (L) |
3 min |
|
ciężki (H) |
średni (M) |
2 min |
|
średni (M) |
lekki (L) |
3 min |
Źródło: [4]
Dla pozostałych przypadków (nieuwzględnionych w tabeli 1) została przyjęta separacja wynosząca jedną minutę.
6. Planowany czas lądowania będzie określony dla każdego statku powietrznego w sekwencji na podstawie planowanej chwili pojawienia się w punkcie początkowym analizy.
7. Samoloty pojawiają się w punkcie początkowym w kolejności i o czasie określonych w uszeregowaniu. Oznacza to, że wszelkie zakłócenia punktualności następują w obszarze analizy. W dalszych etapach prac planowane jest rozpatrzenie także przypadków, że w rzeczywistości pierwotnie planowane uszeregowanie może być utracone już na początku obszaru analizy.
8. Zapas między samolotami w istocie stanowi zmienną decyzyjną, której wybór podlega ocenie, przyjmiemy za stały.
2.2. Pomiary ruchu lotniczego
TMA (Terminal Control Area) jest to część obszaru
kontrolowanego ustanowiona zwykle u zbiegu kilku tras w pobliżu lotniska
lub kilku ważniejszych lotnisk. W tym przypadku badaniu podlegał proces
zarządzania przylotami w rejonie TMA znajdującego się w pobliżu lotniska
Chopina w Warszawie. Przestrzeń powietrzna TMA Warszawa jest przestrzenią
kontrolowaną klasy C. Loty w tej przestrzeni mogą się odbywać wyłącznie po
uzyskaniu zezwolenia kontroli od APP Warszawa. Organ ten jest również
odpowiedzialny za planowanie i nadzór nad realizacją zaplanowanej sekwencji
lądowań.
W celu przeprowadzenia oceny procesu zarządzania
przylotami w lipcu 2012 r. zrealizowano pomiary rzeczywistego ruchu lotniczego
w TMA Warszawa. Gromadzone dane zawierały między innymi:
─ znaki rozpoznawcze samolotu,
─ czas i miejsce pojawienia
się samolotu na granicy rejonu TMA,
─ wykorzystywany kierunek
drogi startowej, co łącznie z punktem wlotu określa jednoznacznie realizowaną
procedurę dolotową STAR,
─ czas i miejsce, w którym
samolot został włączony w formowany strumień samolotów lądujących,
─ czas osiągnięcia punktu
początkowego procesu oceny, który w tym badaniu przyjęto za punkt oddalony o 8
NM od progu drogi startowej,
─ czas osiągnięcia punktu
końcowego procesu oceny; przyjęto go za punkt, w którym samolot opuszcza drogę
startową po lądowaniu.
Takie, a nie inne przyjęcie punktu końcowego procesu
oceny wynika z istniejących przepisów ruchu lotniczego, według których kolejny
samolot może lądować w chwili, kiedy samolot poprzedzający go opuści drogę
startową. Przykładowa rzeczywista sekwencja samolotów lądujących została
przedstawiona w tabeli 2.
Tabela 2
Przykładowe dane pomiarowe sekwencji statków
powietrznych lądujących
w TMA Warszawa na drodze startowej RWY 11 (6 lipca 2012 r.)
|
Znak rozpoznawczy |
Wlot w rejon TMA |
Wejście do sekwencji |
Szeregowanie |
|||
|
Punkt |
Czas |
Czas |
Odległość |
Początek |
Koniec |
|
|
LOT456 |
SORIX |
07:17:47 |
07:25:09 |
13 |
07:26:35 |
07:31:15 |
|
LOT270 |
AGAVA |
07:21:33 |
07:27:30 |
13 |
07:28:58 |
07:33:01 |
|
LOT215 |
AGAVA |
07:19:58 |
07:29:29 |
11 |
07:30:49 |
07:34:57 |
|
LOT3AW |
BIMPA |
07:19:15 |
07:31:40 |
17 |
07:33:14 |
07:37:11 |
|
LOT165 |
SORIX |
07:19:30 |
07:33:49 |
12 |
07:35:22 |
07:37:55 |
|
SAS751 |
LOGDA |
07:27:17 |
07:34:16 |
21 |
07:38:05 |
07:41:18 |
Źródło:
opracowanie własne
Analiza
zebranych danych pomiarowych wskazuje, że procedura łączenia strumieni
samolotów napływających z różnych punktów wlotowych jest realizowana w różnych
punktach. Sekwencja przedstawiona w tabeli 2 była formowana na odcinku pomiędzy
21 a 11 NM od progu drogi startowej. Oznacza to, że nie ma jednoznacznie
określonego punktu, który można byłoby uznać za punkt początku szeregowania.
Jego wybór ma charakter arbitralny. Analizując wszystkie przebadane sekwencje,
stwierdzono, że najmniejsza odległość, w której zakończono formowanie
strumienia samolotów lądujących, wynosiła 8 NM od progu drogi startowej.
Dla porównywalności ocen poszczególnych sekwencji przyjęty zatem został punkt odległy o 8 NM od progu za punkt początku szeregowania.
2.3. Ocena procesu szeregowania
Dla danych pomiarowych zebranych w lipcu 2012 r. w rejonie TMA Warszawa oceniono szeregowanie samolotów lądujących na drodze startowej RWY 11 zgodnie ze wzorem:
(1)
gdzie:
Qi − i-ta sekwencja lądowań,
os − funkcja określająca ocenę uszeregowania,
lri − czas rzeczywistego zakończenia sekwencji lądowań,
lt1 − chwila pojawienia się pierwszego samolotu z
sekwencji nad punktem początku
szeregowania,
ls − liczba samolotów w sekwencji.
Wszystkie zarejestrowane samoloty należały do kategorii wagowej M (medium). Po zakończeniu procesu szeregowania odległości pomiędzy poszczególnymi samolotami wynosiły na wejściu 143 s, 111 s, 145 s, 128 s i 163 s. Jak widać, odległości te są większe niż minimalna separacja. Średni czas przypadający na jedno lądowanie, obliczony zgodnie ze wzorem (1), wynosi 150 s.
3. podsumowanie i WNIOSKI końcowe
Analizując strategię szeregowania stosowaną przez kontrolerów, widać, że dodają oni pewien zapas odległości między lądującymi samolotami. Wynosi on, dla przedstawionej w tabeli 2 sekwencji, średnio 78 s ponad przyjęte 60 s minimalnej separacji.
Ocena rzeczywistego ruchu samolotów lądujących poddanych procesowi szeregowania wskazuje, że w warunkach niewielkich zakłóceń (jak w badanym przykładzie) korzystna jest strategia gęstego upakowania samolotów w sekwencji. Dla przedstawionej strategii, charakteryzującej się umiarkowanym zapasem, ocena szeregowania jest lepsza niż dla strategii charakteryzujących się większym zapasem. Wskazuje to na możliwość jeszcze gęstszego upakowania samolotów, jednak takie zadanie musi być wspierane systemem wspomagania kontrolera ruchu lotniczego.
Zupełnie inna zależność zachodzi dla przypadku dużych zakłóceń. Zaplanowanie gęstego upakowania samolotów w szeregu prowadzi często do zakłócenia sekwencji polegającego na utracie separacji, co oczywiście musi zostać wyprzedzająco uniemożliwione przez kontrolera ruchu lotniczego. Może to skutkować odesłaniem samolotu na koniec kolejki samolotów lądujących lub realizacją kosztownych manewrów zmierzających do uniemożliwienia utraty separacji. Badania tego rodzaju zależności muszą jednak być prowadzone przy wykorzystaniu odpowiednich modeli symulacyjnych. Eksperymentowanie na rzeczywistym ruchu jest w tym przypadku niemożliwe ze względu na kwestie bezpieczeństwa. Wspomniane badania symulacyjne będą stanowić kolejny etap prac nad zagadnieniem oceny procesu szeregowania samolotów lądujących. Planowane jest wykorzystanie stochastycznych, kolorowanych sieci Petriego [9], które stanowią doskonałe narzędzie do modelowania procesów ruchowych w transporcie lotniczym [10].
Bibliografia
1. Boursier L., B. Favennec, E. Hoffman,
A. Trzmiel, F. Vergne, K. Zeal. 2007. “Merging Arrival Flows Without Heading Instructions".
In 7th USA/Europe Air Traffic Management R&D Seminar.
2. Caprı̀ S., M. Ignacio.
2004. “Genetic algorithms for solving the aircraft-sequencing problem: the
introduction of departures into the dynamic model”. Jurnal of Air Transport Management 10: 345-351.
3. Hansen J.V. 2004. “Genetic search
methods in air traffic control”. Computers & Operations Research 31: 445-459.
4. Doc. 4444. 2007.
Procedures for Air Navigation Services –
Air Traffic Management. Montreal, Canada: International Civil Aviation Organization.
5. Kwasiborska
A., J. Skorupski. 2014. „Metody szeregowania zadań, jako narzędzie
rozwiązywania problemu sekwencjonowania samolotów”. [In Polish: „Methods of scheduling, as a tool
for solving the problem of sequencing aircraft”]. In Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej, Transport 101: 55-62.
6. van Leeuwen P., H. Hesselink, J. Rohling.
2002. “Scheduling Aircraft Using Constraint Satisfaction”. Electronic Notes
in Theoretical Computer Science
76: 252-268.
7. PAŻP. 2013. Instrukcja Operacyjna. [In Polish: PANSA. 2013. Operational Manual]. Warszawa: APP
Warszawa, Polska Agencja Żeglugi Powietrznej.
8. SESAR. 2013. Annual Report 2012. Bruksela: SESAR Joint Undertaking.
9. Skorupski J. 2011. “Method of
analysis of the relation between serious incident and accident in air traffic”.
In Advances
in safety, reliability and risk management, edited by C. Berenguer,
2393-2401. London: CRC Press/Taylor & Francis.
10. Skorupski
J. 2011. „Sieci Petriego jako
narzędzie do modelowania procesów ruchowych w transporcie”. [In Polish: “Petri nets as a tool for
modeling processes of motor transport”]. In Prace Naukowe Politechniki
Warszawskiej, Transport 78: 69-77.
11. Skorupski J. (red.). 2014. Współczesne problemy inżynierii ruchu
lotniczego − modele i metody. [In Polish: Contemporary problems
of traffic engineering - models and methods]. Warszawa: Oficyna Wydawnicza
Politechniki Warszawskiej.
12. Sölveling G., J. Clarke. 2014. “Scheduling of airport runway operations
using stochastic branch and bound methods”. Transportation
Research Part C: Emerging Technologies.
13. Tavakkoli-Moghaddam R., M. Yaghoubi-Panah,
F. Radmehr. 2012. “Scheduling the sequence of aircraft landings for a single
runway using a fuzzy programming approach”. Journal of Air Transport
Management 25: 15-18.
14. Weigang L., B.B. de Souza, A.M.F. Crespo,
D.P. 2008. “Alves Decision support system in tactical air traffic flow
management for air traffic flow controllers”. Journal of Air Transport
Management 14: 329-336.
15. Zhu K.H., M.E. Berge, A. Haraldsdottir,
J.Scharl. 2012. “The Generalized Arrival Planner (GARP) modeling and analysys
for arrival planning”. In 28th
International Congress of the Aeronautical Sciences. Brisbane, Australia.