Equilibrio entre Demanda, Capacidad y Niveles de Servicio

Transcripción

Equilibrio entre Demanda, Capacidad y
Niveles de Servicio
Dr. Antonio Trani
Profesor ([email protected])
Air Transportation Systems Laboratory
Virginia Tech
6o Diplomado Internacional en Planeación Interdisciplinaria de
Aeropuertos
Agosto 4, 2013
Derechos Reservados: A.A. Trani
Presentación
• 
• 
• 
• 
• 
Demanda en el transporte aéreo"
Métodos de pronóstico"
Ejemplos"
Capacidad aeroportuaria"
Aplicaciones
2
Introducción a el Pronóstico de
Demanda
•  La demanda es muy incierta de predecir
•  Use pronósticos que incluyen escenarios múltiples ya que
las predicciones son, en general, malas después de 5 años
•  La función demanda debe ser un rango y no un numero
•  En el pasado pronósticos de demanda han variado en
promedio un 45-50% en tan solo 5 años (Maldonado y de
Neufville)
•  Los pronósticos de demanda incierta se deben usar de una
manera tal que las alternativas del proyecto se elijan de tal
forma para reducir el riesgo de inversión y obsolecencia
3
Porque Tanta Variación?
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 
Muchos factores externos
Deregulacion y aerolineas de bajo costo
Terrorismo
Incertidumbre en las economias de un pais (o
paises o regiones)
Medio ambiente y contaminación (impactos)
Competencia entre aeropuertos
Razones políticas
Cambios demográficos y uso de tierra
4
Impacto en el Sistema Aeropuerto
•  Desarrolle escenarios con rangos de demanda
•  Prevea adaptaciones del aeropuerto necesarias
para reducir el riesgo de la inversión y mantener
un nivel de servicio adecuado
•  Existen métodos como análisis de decisiones y
dinámica de sistemas para tratar de entender
estas variaciones y escoger una mejor decisión
5
La Idea Básica
•  Existe una diferencia entre la demanda de el transporte
aéreo y el número de operaciones aeronaúticas de
demanda
•  Demand es sensible a precio y a salarios (relativamente
a otras alternativas)
•  Number of operations depends on how operators choose
to serve existing demand (supply side), which leads to
operator price and service offers (schedules, fares and
amenities) in the market
•  Razones de viaje
•  Negocios
•  Placer
•  Visitas a amigos
•  Un pasajero reacciona de forma muy diferente si el paga
por si mismo vs. cuando alguien paga por el
•  Condiciones similares se aplica a el transporte de carga
6
Medidas de Demanda, Capacidad y
Productividad en el Sistema de
Transporte Aéreo
Demanda"
•  Revenue Passenger Enplanements (RPE) = The total number of
passengers boarding an aircraft (Pasajeros embarcados)"
•  Revenue Passenger Miles (RPM) = revenue passenger enplanements
multiplied by the distance flown by the passenger (Pasajero-Millas
demandadas)"
Capacidad"
•  Flights Departures (FD) offered = number of departures (vuelos)"
•  Available Seat Miles (ASM) = number of seats offered by airlines multiplied
by the miles flown by each flight (asiento-millas ofrecidas por aerolineas)"
Productividad"
•  Load factor = ratio of RPM and ASM
7
Tendencias de Demanda en el
Transporte Aéreo (U.S.)
Source of data: Bureau of Transportation Statistics
El número de pasajeros embarcados se triplico entre 1976 y 2006"
8
Crecimeinto de Pasajeros Embarcados
En Aviones Comerciales (1976 to 2006)
Source of data: FAA Terminal Area Forecast
Virginia Tech Air Transportation Lab
9
Observaciones (1976 to 2006)
•  The figure shows observed enplanement growth factors for the top
287 airports in the U.S. between years 1976 and 2006"
•  Note that some airports in this figure show extremely high growth
factors"
•  Chicago Midway (MDW) is an example of such growth"
•  In 1976 Midway had 12,624 enplanements with Chicago O’Hare
experiencing robust traffic levels above 18 million enplaned
passengers during the same year"
•  After the airline deregulation and with traffic pressures increasing at
Chicago O’Hare, traffic at Midway increased to 191,946
enplanements by 1980 and soared to 8.6 million in 2006.
10
Crecimiento de las Operaciones
Aeroportuarias (1976 to 2006)
Source of data: FAA Terminal Area Forecast
GIS Plot by Virginia Tech Air Transportation Lab
11
Algunas Observaciones
(1976 to 2006)
•  The figure illustrates the observed growth factors of the top 287
airports with commercial service between 1976 and 2006"
•  50% of the airports experienced a decrease in flight operations
(arrivals and departures) between 1976 and 2006"
–  Twenty medium hub airports"
–  Forty-five are small hubs"
–  Ninety are non-hubs "
•  This trend has increased the volume-over-capacity ratio point at
which such airports operate, thus increasing delays"
•  Large hub airports have achieved consolidation"
•  Consolidation trend:"
–  In 1976 sixty three percent of the enplanements in the nation occurred
at large hub airports"
–  In 2006 that number rose to seventy percent according to FAA statistics
12
Un Ejemplo de Encuesta de Viaje
(American Travel Survey)
13
Modelos Para Predecir la Demanda
•  Modelos agregados - responden a salarios (GDP) y
precio (relativo a otras alternativas)
–  El pronóstico de demanda de la FAA (Terminal Area Forecast)
y el pronóstico agregado aerospacial (Aerospace Forecasts)
usan este tipo de causalidad
–  La mayoria de los metodos usados para prediccion usan esta
idea
•  Individual choice modeling of travel demand
–  People choose a mode (airline, GA, auto, rail bus, etc.) based
on full price of travel, which includes:
– 
– 
– 
– 
Travel time
Out of pocket travel costs
Access time and cost
Trip purpose (business vs. non-business)
–  The TSAM mode choice model employs this framework
14
Métodos de Pronóstico de Demanda
• 
• 
• 
• 
• 
Grupos de expertos
Técnicas de extrapolación
Análisis de mercado
Modelos Econométricos
Modelos de Competencia (auto vs. aviación)
15
Técnicas de Extrapolación
16
Técnicas de Extrapolación (II)
17
Método para Convertir Modelos no
Lineales en Lineales
18
Tendencias sobre el Tiempo
19
Observaciones Generales
•  El modelo logístico es quiza el mejor para
predicciones a largo plazo
•  En el modelo logistico la capacidad del aeropuerto
se considera de forma explícita
•  El modelo lineal se usa para predicciones de muy
corto plazo
•  El exponencial se puede usar para predicciones
de mediano plazo (ya que la demanda no puede
crecer al infinito)
20
Ejemplos de Modelos Logísticos (II)
•  Lundtorp derivo un modelo para calcular a demanda
de pasajeros Daneses que viajan a Portugal en
paquetes de excursión (y por aire)
•  De donde: AP representa el número de pasajeros
Daneses que usan transporte aéreo para viajar a
Portugal
•  Esta ecuación se derivo usando datos de demanda
comprendidos entre 1976 y 1986
21
Caso Práctico
•  Aeropuerto: Chicago Midway (MDW)
•  Web Site de Datos Históricos: Terminal Area
Forecast disponible en la dirección:
http://aspm.faa.gov/main/taf.asp
•  Que necesitas para este análisis es Microsoft
Excel Solver
22
Chicago Midway (MDW)
Terminales
Fotografia: Google Earth
TM
23
Información del Aeropuerto MDW
Fuente de informacion:
www.flightaware.com
24
•  Gráfica de datos históricos de la demanda aérea
25
Proyección sin Límites
•  La gráfica muestra una proyección (sin limites)
hecha por la Agencia de Aviación de los Estados
Unidos (Terminal Area Forecast – TAF)
Zona de
Pronóstico
26
•  MDW ha incrementado su demanda de una forma
fenomenal
•  En 1976 MDW procesó 12,626 pasajeros de
embarque (enplanements)
•  En 1984 MDW procesó un millón pasajeros de
embarque (enplanements)
•  En 2006 MDW procesó 8.8 millones de pasajeros
de embarque (enplanements)
•  Puede la demanda crecer al mismo ritmo en el
futuro?
27
Análisis Preliminar
•  MDW cuenta con
dos terminales y
un total de 42
salas de
embarque
•  El aeropuerto
tiene 4 pistas de
6,500 pies de
longitud (1,981
metros)
28
Análisis
•  Debido a las limitantes del número de salas de
embarque, limitacion de longitud de pistas,
proximidad al aeropuerto internacional O’Hare, se
estima que MDW no puede crecer mas alla de 15
millones de pasajeros de embarque anuales
•  Asumimos que cada sala de embarque puede servir a
320,000 pasajeros per año (un número poco alto)
•  Usemos nuestro conociento de un modelo de
proyección logistica para pronosticar la demanda en el
futuro
29
Un Poco de la Teoria
•  Para crear un modelo logistico necesitamos
encontrar los valores de a, b y k de tal modo que
la suma de los errores al cuadrado (entre la
demanda historica y el modelo logistico) sea un
minimo absoluto minimization)
•  Los valores de a, b y k se pueden encontrar con
Excel Solver o cualquier programa de Estadística
tal como Minitab, SAS, SPSS, etc.
30
Análisis para el Aeropuerto MDW
•  Datos históricos en la hoja de cálculo (Excel)
31
Análisis para el Aeropuerto MDW
•  Calculemos la demanda de acuerdo con el modelo
logístico
•  Por el momento usemos valores arbitrarios para
parametros a y b (asuma a = 1 and b = 1)
Modelo
Error (entre Modelo y
Demanda Historica)
Error elevado al
cuadrado
32
Fórmulas Usadas en Excel
Error (diferencia entre Modelo y
La Demanda Historica)
33
Hoja De Cálculo Completa
(para implementar la regresión
logistica)
Sumatoria de Errores al cuadrado
(Sum of Squared Errors)
34
Uso de Excel Solver para Calcular
Valores del Modelo Logistico de
Demanda
35
Detalle de la Interfase Gráfica en
Excel Solver
Minimizar la
Celda G14
(least square method)
Celdas para variar
(J7 y J8)
36
Solución Final con Excel Solver
Valores finales de los
Coeficientes a y b
NOTE: el valor de k
representa la capacidad
máxima del aeropuerto
37
Validación contra Datos Originales
38
Modelos de Mercado
39
40
Definición de Modelos Econométricos
41
42
43
Ejemplo de Modelo Econométrico
(Gohbrial y Kanafani, 1995)
44
45
46
Pasajeros y Producto Interno Bruto
Aeropuerto AICM y PIB de México
47
Ejemplos
Modelos de Pronóstico de la FAA
(Modelo Econométrico)
48
Modelo Nacional de Pronóstico (FAA)
•  Domestic traffic and revenue
•  Reconcile TAF and national level model (TAF
should be within 0.5% of national level forecast)
•  Top-Down model
–  Inputs: GDP, PCE, Unemployment rate, ticket tax, real
oil price, 911 dummy, post 911 dummy, segment fee)
–  Assume based on trends: passenger trip length, load
factors
–  Outputs: RPMs, ASMs, real yield, enplanements, unit
costs
•  Perform the analysis for legacy, low cost and
regional carriers (definitions of these are
unknown)
49
Mercados Internacionales
• 
• 
• 
• 
By region of the world
Explanatory variables vary by region
For example:
North Atlantic Traffic = f(US and Europe GDP, Gulf War
dummy, passengers (t-1))
•  Once demand is estimated, the FAA predicts:
•  ASM, aircraft stage length, seats/aircraft, departures
50
FAA Terminal Area Forecast (TAF)
•  Predice operaciones y pasajeros embarcados en
3,500 aeropuertos en Estados Unidos
•  Sitio web: http://aspm.faa.gov/main/taf.asp
51
Ejemplo del TAF para Un Aeropuerto
(Chicago Midway – MDW)
Detrás del TAF existe un modelo econométrico
52
Métodos de Pronóstico con
Competencia entre Medios de
Transporte
•  Importante para establecer que porcentaje de la
población usa un medio de transporte
•  Requieren mucha información de las razones y
costo del los viajes
•  Se han usado para predecir demanda a nivel
nacional y local
•  Puede incluir en cierta forma la competencia
entre aeropuertos
53
Methodology (TSAM Model)
• 
• 
• 
A multi-mode intercity trip demand model that predicts long distance travel
(one-way route distance greater that 100 miles) in the continental U.S. "
Employs a multi-step, multi-modal transportation planning framework where
trips are: "
–  produced, "
–  distributed, "
–  split into modes, and "
–  assigned to routes"
TSAM model can predict intercity travel in the presence of multi-mode
alternatives (auto, commercial air, and new aviation modes)"
Mode choice of travelers based on trip characteristics (business and noonbusiness) and traveler demographics (income level) "
Mode choice is sensitive to vehicle performance, level of service and supply
cost characteristics"
County-to-county spatial model"
Accepts any user-defined airport sets"
• 
Modelo desarrollado por nuestro laboratorio (Virginia Tech) para la NASA "
• 
• 
• 
• 
54
El Modelo TSAM
55
TSAM es una Aplicación
56
Changes in the U.S. Population
(Years 2000 to 2025)
Woods and Poole Demographic Data Implemented in !
the Transportation Systems Analysis Model!
57
Distribution of Trips (LA County to all)
!
Annual Trips
Gravity Model
Tij =
Pi A j Fij K ij
∑A F K
j
ij
ij
j
58
Consideremos un Viaje de Negocios
Blacksburg, Virginia a Cleveland, Ohio
•  Suppose three possible travel alternatives are:
–  Auto
–  Commercial Air
–  On-demand service using VLJ aircraft (future NAS)
•  To make a mode selection a user might consider:
– 
– 
– 
– 
Travel time
Travel cost (including lodging and rentals)
Duration of stay
Value of time
59
Multi-route Mode Choice Model
TSAM Uses the"
Official Airline Guide (OAG)"
to estimate airport-to-airport
travel times
"
60
Multi-mode Choice Model
(Door-to-Door Commercial Air Travel Time)
ü 
TSAM considers
airport processing
times and airport
egress and access
times
"
61
Multi-mode Choice Model (Auto)
ü 
TSAM uses
Mappoint to
estimate auto travel
times
"
62
Multi-mode Choice Model (GA)
63
Summary Trip Information
64
Análisis de Seleccion de Medio de
Transporte
Auto
Commercial Aviation
Avi. General
Factors considered in mode split:!
•  Travel time!
•  Travel cost!
•  Value of time!
•  Route convenience!
•  Trip type
Route1
!
Route2... Route n
Includes Airport Choice
!
TSAM employs a family of Logit Models (mixed and nested)"
65
Modelos Logit Usados en TSAM
•  Logit model
•  Nested logit utility function
•  Mixed logit utility function
66
Calibración del Modelo
CA = commercial airline, SATS = VLJ vehicle
67
Algunos Estudios con el Modelo TSAM
•  Analisis de demanda en Estados Unidos con
sistemas avanzados aeronauticos (ADS-B,
Datalink, etc.)
•  Estudios paramétricos de demanda para nuevos
aviones avanzados (tiltrotors, jets supersónicos)
•  Estudios de perdida de demanda cuando los
precios del combustible aumentan
68
Conclusiones
•  La demanda es muy incierta de predecir
•  Use pronósticos que incluyen escenarios multiples ya que
las predicciones son, en general, malas despues de 5 años
•  En el pasado pronósticos de demanda han variado en
promedio un 40-50% en tan solo 5 años (Maldonado y de
Neufville)
•  Use estos pronósticos se deben usar de una manera tal que
las alternativas del proyecto se elijan de tal forma para
reducir el riesgo de inversión y obsolecencia
69
Mas Información Sobre la Estimación de
la Demanda
• 
• 
Un documento en Microsoft Word con varias referencias se incluye en el
web site
http://128.173.204.63/courses/IPN/ipn.html como referencia literaria
70
Capacidad Aeroportuaria
71
En Esta Sección
• 
• 
• 
• 
• 
Definiciones"
Capacidad práctica"
Capacidad teórica"
Ejemplos"
Conclusiones
72
Definición Básica de la Capacidad
•  Definición
–  Capacidad es el numero de vuelos o pasajeros
que pueden ser procesados en un aeropuerto
por unidad de tiempo considerando un nivel
de servicio aceptable
•  La definición de capacidad aeroportuaria
debe considerar: seguridad, demoras
tolerables y nivel de servicio aceptable
(entre otros atributos)
73
Notas Importantes
•  La capacidad de un aeropuerto es un atributo o
cantidad que no se puede observar
•  La capacidad es una cantidad probabilística (no
es fija)
•  La capacidad es subjetiva (ya que la definición de
nivel de servicio es subjetiva)
•  La capacidad del sistema aeropuerto y del
sistema de tránsito aéreo es multidimensional
•  Desafortunadamente esto hace que la definición y
el entendimiento de dicho cantidad sea mas difícil
de explicar
74
Capacidad es Multidimensional
–  Dimensiones
•  Condiciones operacionales (VMC, IMC, MMC)
•  Puede depender del tiempo (hora del dia)
•  Localizacion espacial (efectos regionales y locales)
•  Subsistemas (aeródromo, espacio aéreo)
•  Nivel tecnológico disponible (funciones ATM, espectro
de frecuencies disponibles, datalink, etc.)
•  Nivel aceptable de servicio
75
La Capacidad se Puede Estimar Para Cada
Elemento del Sistema Aeropuerto
Avenida de acceso
Al aeropuerto
Airside
Landside
Pistas
Puntos de desembarco
de pasajeros
Espacio Aéreo
Imagen: GoogleEarth.com, Digital Globe and Europa technologies
76
Capacidad de Aeródromo
77
Representaciones de la Capacidad
en Aeródromo
•  Valores numéricos de sumario
–  Valores de régimen horarios (AAR y DAR)
–  Estos requieren análisis y juicio
•  Diagramas Pareto (capacidad horaria de
aeródromo)
•  Diagramas de cobertura de capacidad (CCC)
(capacidad horaria)
•  Volumen anual de servicio (ASV)
78
Diagrama Pareto (Una Pista)
A
50/50
B
C
79
Interpretación (I)
•  Cualquier punto de la “frontera” Pareto es
“aceptable”
A
B
C
80
Explicación del Diagrama Pareto
•  Si el aeródromo se usa exclusivamente para procesar
aterrizajes, usando una regla de separación aérea de 3/4/6
y 8 millas náuticas:
–  Podemos procesar hasta 30 operaciones (aterrizajes)
por hora (punto A en la gráfica anterior)
•  Si el aeródromo se usa exclusivamente para procesar
despegues
–  Podemos procesar hasta 48 operaciones por hora (punto
C en la gráfica anterior)
•  Si el aeródromo se usa el 50% de tiempo para para
procesar despegues y 50% para procesar aterrizajes
–  Podemos procesar hasta 50 operaciones por hora (25
aterrizajes y 25 despegues) (punto B en la gráfica
anterior)
81
Diagramas de Capacidad y Cobertura
(de Neufville y Odoni)
Numero de Operaciones/hora
P1
100
85
P3
Configuración A
P2
B
C
Aeródromo
D
50
E
F
G
0
20
40
55 60
80
100
Porcentaje de Tiempo (%)
82
Interpretación
•  El 55% del tiempo este aeródromo tiene una
capacidad de 85 operaciones por hora
•  El 55% del tiempo el aeródromo se opera en la
configuración A
•  El 5% del tiempo el aeródromo opera en la
configuración G con una capacidad de 25
operaciones por hora
•  Nota: Esta presentación es clara y provee un dato
importante acerca de las diferentes
configuraciones del aeródromo
83
Volumen Anual de Servicio
•  El numero máximo de operaciones aeronáuticas
que el aeropuerto puede procesar en un año
típico
•  Considera el uso variado de configuraciones a
través del tiempo
•  En teoría se considera el nivel de servicio (curva
general de demora)
•  Considera que los aeropuertos no se operan las
24 horas
•  Considera también variaciones de demanda en
las cuatro estaciones del año
84
Curva de Demoras Usada Para el
Cálculo de Volumen Anual de Servicio
•  FAA AC 150/5060 (Capacity and Delay)
85
Volúmenes de Servicio Para Algunos
Aeropuertos en Estados Unidos
Aeropuerto
ASV (2010)
Demanda
(operaciones)
en 2009
Atlanta (ATL)
1,100,000
972,600
Chicago (ORD)
930,000
830,000
San Diego
(SAN)
225,000
203,130
Los Angeles
(LAX)
675,000
544,600
Las Vegas
355,000
524,700
86
Observaciones
•  El cálculo de volumen anual de servicio, como
todo otro cálculo para estimar la capacidad de un
aeropuerto tiene incertidumbre
•  De los cinco aeropuertos presentados en la tabla,
en cuatro de ellos, el volumen observado enn
2005 excede el volumen anual de servicio
•  Esto demuestra que los aeropuertos se “adaptan”
a situaciones para proveer mayor numero de
servicios de los contemplados en su diseño
original
87
La Capacidad se Define en Base a un Nivel de
Servicio (Demora por Operación)
Standard Deviation of Arrival Times
Capacidad (10 minutos/operación)
88
Cual es el Nivel de Servicio Aceptable?
•  En los Estados Unidos y en otras partes del
mundo se ha aceptado 5 minutos como la demora
promedio máxima en un aeródromo para definir
la capacidad práctica
•  Este numero es cuestionable hoy en día en
algunos aeropuertos de Estados Unidos con gran
demanda y capacidad limitada (LGA, EWR)
•  Otras sociedades tienden a aceptar mas demoras
que otras (es decir el nivel de servicio que define
la capacidad puede ser variableentre sociedades)
89
Capacidad Práctica y Teórica
•  Capacidad práctica (5 minutos de demora) = 25
aterrizajes/hora
•  Capacidad teórica (sin considerar la demora) ~
30 aterrizajes/hora
90
Capacidad de Aeródromo
Métodos de Estimación
•  Modelos analíticos (diagramas de espaciotiempo)
•  Teoría de colas
•  Métodos de simulación
91
Modelo Analítico
Caso de
Alejamiento
Diagrama Espacio-Tiempo
92
Explicación de Términos Usados
93
Diagrama Espacio-Tiempo para
Operaciones Mixtas
94
Separaciones Mínimas Recomendadas
por la OACI
Detrás de un Superheavy (Airbus A380) usamos de 6-8 millas naúticas
95
Capacidad Básica
(Diagrama Espacio-Tiempo)
•  Calculemos la capacidad de un sistema como:
•  Capacidad = 3600/ (intervalo entre operaciones)
•  Nótese: intervalo entre operaciones en segundos
•  Por ejemplo:
•  Aeropuerto de Atlanta, Georgia
•  Observemos operaciones en un sola pista (8L)
96
Experimento
•  Supongamos que un dia recolectamos
información de aterrizajes y despeges en un
aeropuerto
•  La información pertinente es el timepo entre
llegadas (IAT) y el tiempo de ocupación de pista
(ROT)
Tiempo de llegada
Tiempo de salida
97
Análisis
Operación
Clase de
Avión
Tiempo de
Llegada
Tiempo de
Salida
ROT /
(IAT)
segundos
1
B757
12:15:24
12:16:15
51 / 115
2
EMB 120
12:17:19
12:18:04
45 / 71
3
B737
12:18:30
12:19:17
47 / 109
4
B757
12:20:19
12:21:08
49
98
Análisis para Calcular Capacidad de
Saturación (condiciones VFR)
•  Intervalo promedio entre operaciones (IAT) en
periodo saturado
•  IAT_promedio = (115 + 71 + 109) / 3 = 98
segundos
•  Capacidad = 3600/ (IAT_promedio)
•  Capacidad = (3600 seg/hr)/98 seg. =
36 operaciones de aterrizaje / hora
99
Análisis para Atlanta (ejemplo)
Para despegues
> 5,000 ft.
~ 4,300 ft.
Se observa un
movimiento
cada 90 segundos
- debido a la existencia
de aviones ligeros (jets
regionales) y aviones
pesados
Capacidad (llegadas) = 3 x 36 = 108 operaciones/hora
Capacidad (despegues) = 2 x 40 = 80 operaciones/hora
188 ops/hr
100
Paso Final para Diagrama Pareto
Llegadas/hora
Capacidad(llegadas)
Capacidad(llegadas+despegues)
108
Capacidad(despegues)
(3 pistas simultaneas)
40
80
120
Despegues/hora
101
“Buffers” y Capacidad
102
Otro Ejemplo: Aeropuerto de la Ciudad de
México!
•  Asumamos que el aeropuerto para el análisis es el
Aeropuerto Internacional de la Ciudad de México (AICM)
•  El diagrama muestra las operaciones VFR
5L/23R
1000 ft. (300 m.)
5R/23L
•  Calcular el diagrama Pareto para operaciones
visuales (VFR) si las pistas son operadas
simultáneamente
103
Datos para Usar (VFR e IFR)
•  Tiempo entre llegadas promedio
–  IAT = 1.5 minutos (VFR)
–  IAT = 1.9 minutos (IFR)
•  Tiempo de ocupación de pista
–  ROT = 1.0 minutos (VFR)
–  ROT = 1.1 minutos (IFR)
•  Tiempo entre despegues promedio
–  IDT = 1.5 minutos (VFR)
–  IDT = 1.7 minutos (IFR)
104
Solución para Condiciones VFR
(Solo Aterrizajes)
•  IAT en VFR es 1.7 minutos
•  Capacidad (llegadas) = 3600 / (IAT segundos)
•  Convirtiendo IAT a segundos
•  IAT (VFR) = 102 segundos
•  C (llegadas) = 3600 / 102
•  C (llegadas) = 35 operaciones (VFR)
105
(Solo Despegues)
•  IDT en VFR es 1.5 minutos
•  C (despegues) = 3600 / (IDT en segundos)
•  IDT = 90 segundos
•  C (despegues) = 3600 / 90
•  C (despegues) = 40 operaciones (VFR)
106
(Operaciones Mixtas)
•  Las operaciones son independientes por lo tanto
•  C (llegadas) = 35 operaciones (VFR)
•  C (despegues) = 40 operaciones (VFR)
•  Esta solución asume que las operaciones son
completamente independientes en las dos pistas
•  Presenta el caso de una ida-al-aire en
aproximación final y su impacto en la capacidad
de despegues
107
Diagrama Ideal Pareto (Condición VFR)
Este diagrama es rectangular porque se asume que despegues
y aterrizajes son completamente independientes
35 aterrizajes
40 despegues
Por hora
(operaciones/hora)
Aterrizajes
35
40
Despegues (operaciones/hora)
108
Condiciones a Considerar en el AICM
La solución presentada con anterioridad produce un diagrama de capacidad
rectangular porque asumimos que los despegues y aterrizajes son
completamente independientes
En realidad, aún en condiciones visuales, el control de tránsito aéreo podría
limitar los despegues bajo ciertas condiciones para evitar un conflicto entre
un avión por aterrizar que efectúa una “ida al aire” y otro que despega
Esto introduce una dependencia entre llegadas y despegues que
podemos analizar en la figura
Aeronave
en pista alineada
para depegar
Aeronave
5L/23R
en aproximación
final
Zona reservada
5R/23L
~2.0 nm
109
Condiciones a Considerar en el AICM
Para aeronaves que aterrizan: consideremos una velocidad promedio de
aproximación final de 145 nudos (velocidad terrestre) en el último de la
aproximación final (hasta el cruce del umbral de cabecera)
Asumiendo que las últimas 2 nm estan reservadas para no ejecutar
despegues (ver figura anterior), esto implica que los últimos 50 segundos de
cada aterrizaje están bloqueados para un despegue simultáneo para evitar
un despegue simultáneo a una ida al aire (go-around) en pistas
Anteriormente estimamos 35 aterrizajes por hora, esto implica un bloqueo
efectivo de 1750 segundos de cada hora para los despegues en la pista 5
Izquierda
Es decir, tenemos 1850 segundos efectivos de tiempo para efectuar
despegues en la pista 5L. Estimamos el número de despegues:
Cdespegues
(3600 − 1750) segundos
=
= 21 operaciones
min
)(60 segundos/minuto)
1.5(
operación
110
Diagrama Pareto (Condición VFR)
Considerando Conflictos Despegue –
Atterrizaje con Ida al Aire
35 aterrizajes
21 despegues
por hora
50/50 OPS
26 aterrizajes
26 despegues
20 aterrizajes
29 despegues
por hora
111
Sumario del Análisis
•  Bajo condiciones “ideales” y agresivas el AICM
podría manejar hasta 75 operaciones por hora
–  Esta condición asume operaciones independientes de
despegues y aterrizajes y no protegen el caso de una
ida al aire de un aterrizaje
•  Bajo condiciones reales y protegiendo despegues
de un aterrizaje con ida al aire
–  Nuestro análisis estima hasta 56 operaciones por hora
(35 aterrizajes y 21 despegues)
–  En condiciones de balance (50/50 OPS), el AICM
aeropuerto podría manejar hasta 52 operaciones per
hora (26 aterrizajes y 26 despegues)
112
Otras Consideraciones que Pueden
Afectar la Capacidad de Pista
•  Proximidad de otros aeropuertos
–  Impiden operaciones simultaneas de dos o más
aeropuertos
–  Ejemplo: despegues en pistas paralelas 31R/31L del
aeropuerto de Kennedy
–  Dichas pistas requieren virajes a la izquierda despues
del despegue para evitar conflictors con aproximaciones
al aeropuerto de La Guardia
•  Efectos del terreno y topografía
–  Limitaciones en la trayectorias de aproximación
–  Ejemplo: aterrizajes el al aeropuerto de la Ciudad de
México (ver siguiente ejemplo)
113
Espacio Aéreo Alrededor del AICM
Maniobras limitadas de llegada por la radio-ayuda SMO (VOR de San Mateo)
160 nudos or
velocidad de
aproximación
desde el VOR SMO
Carta de navegación
Jeppessen
114
Espacio Aéreo Alrededor del AICM
Maniobras limitadas de llegada por la radio-ayuda SMO (VOR de San Mateo)
VOR SMO
15.7 nm desde el
VOR SMO a pista
5 Derecha
160 nudos or
velocidad de
aproximación
desde el VOR SMO
Aeropuerto
AICM
115
Implicaciones para la Capacidad del
AICM
•  El VOR San Mateo es usado por los servicios de
control de tránsito como fijo inicial (IAF)
•  VOR SMO es también un fijo de control de flujo
•  Aviones siguen a otros “en fila” a partir de ese
punto
•  Una aeronave lenta (come un ATR 42) siguendo a
otra mas rápida establece un a condición de
alejamiento
•  Esto puede propiciar espacios grandes entre
aterrizajes sucesivos
116
Aeronaves Que Operan en el AICM
(Ciudad de México)
117
Matrices de Separación (OACI)
•  Usamos esta matrices de seperación para analizar
operaciones sucesivas
Aterrizaje - Aterrizaje
Despegue - Despegue
118
Parámetros Técnicos para el Análisis
Hoja de Cálculo (ver web site)
119
Equaciones para el Cálculo de Capacidad de
Pista (Caso de Alejamiento entre Aterrizajes
Sucesivos)
Tiempo entre
operaciones
sucesivas
Tiempo “buffer”
Entre
operaciones
sucesivas
120
Equaciones para el Cálculo de Capacidad de
Pista (Caso de Acercamiento entre Aterrizajes
Sucesivos)
Tiempo entre
operaciones
sucesivas
Tiempo “buffer”
Entre
operaciones
sucesivas
121
Análisis de Aterrizajes Sucesivos
Tij = 3 nm / 140 knots * 3600
122
Análisis de Aterrizajes Aterrizajes
Sucesivos
123
Análisis de Despegues Sucesivos
124
Diagrama Pareto Considerando Longitud de
Trayectoria Común Final
y Separaciones Entre Despegues de la Lámina
en la Página 123
50/50 OPS
30 aterrizajes
30 despegues
125
Sumario del Análisis
•  Bajo condiciones reales considerando una
trayectoria común desde el VOR SMO
–  El AICM podría manejar 30 aviones al aterrizaje y 30
despegues (60 operaciones totales)
•  Las condiciones que se estipulan en la lámina 124
quizás son las mas cercanas a las reales ya que
consideran las matrices de separación adoptadas
por la OACI
–  Tambien se consideran las velocidades de aproximación
y tiempos de ocupación de pista
126
Solución para Condiciones IFR
(Solo Aterrizajes)
•  IAT en VFR es 2.1 minutos
•  C (llegadas) = 3600 / (IAT segundos)
•  Convirtiendo IAT a segundos
•  IAT (VFR) = 126 segundos
•  C (llegadas) = 3600 / 126
•  C (llegadas) = 28 operaciones (IFR)
127
Capacidad en Condiciones IFR!
•  Calcular el diagrama Pareto para operaciones por
instrumentos (IFR) si las pistas operan como una
sola pista
•  El diagrama muestra las operaciones IFR
•  Modo operacional:
•  Cuando avión # 1 aterriza, el avión # 2 espera en el umbral
(cabecera) de la pista 05L
•  Avión #2 despega una vez que avión #1 ha reportado estar fuera
de la pista 05R
Avión # 2
5L/23R
Avión # 1
1000 ft. (300 m.)
5R/23L
128
Solución para Condiciones IFR
(Solo Despegues)
•  IDT en IFR es 2.0 minutos
•  C (llegadas) = 3600 / (IDT en segundos)
•  IDT = 120 segundos
•  C (depegues) = 3600 / 120
•  C (despegues) = 30 operaciones (IFR)
129
Diagrama Pareto (Condición IFR)
Esta región se deriva incrementando
la separación entre llegadas y
28
verificando la condición en la
(operaciones/hora)
Aterrizajes
un despegue se puede
procesar entre dos llegadas
sucesivas
Despegues (operaciones/hora)
30
130
Condiciónes IFR
Avión esperando
Antes de la pista
Avión se localiza a
5L/23R
X millas del umbral de la pista
Avión que ya
esta en tierra
5R/23L
Avión esperando
Avión esperando
Antes de la pista
en la pista (line up and wait)
Avión se localiza a
5L/23R
X millas del umbral de la pista
Avión que ya
esta en tierra
5R/23L
131
Demoras en el Aeropuerto!
•  Calcular la demora en el aeropuerto AICM usando la
capacidad bajo condiciones visuales (VFR) usando el
modelo de teoría de colas M/G/1
• 
• 
• 
Asumamos que la operaciones en condiciones VFR tenemos las siguientes
desviaciones estándar en los tiempos de servicio (valor de σ en las
ecuaciones)
σ (aterrizajes) = 40 segundos
σ (despegues) = 15 segundos
• 
Recordemos las ecuaciones del modelo M/G/1
Wq = Tiempo de demora en la cola
132
Recordemos las Ecuaciones de Little
W = Tiempo en el sistema de cola
L = Numero de aviones sistema de cola
Lq = Numero de aviones la cola
133
Mas Información
•  La configuración de las operaciones es:
Avión # 2
5L/23R
Avión # 1
800 ft. (244 m.)
5R/23L
•  Examinemos las operaciones de aterrizaje y
despegue por separado
134
Calculemos la Demora (Wq) para
Varios Escenarios de Demanda de
Aterrizajes (Llegadas)
Usando la capacidad de las pistas obtenida en el
caso # 1 (capacidad en condiciones VFR)
Para llegadas:
σ (aterrizajes) = 40 segundos o bien 0.011 horas, µ = 35 por hora, λ =
variable de 1 a 33 operaciones por hora
135
Cálculos y Gráfico de Solución
(demora VFR aterrizajes)
Calculo de Wq Usando:
136
Calculemos la Demora (Wq) para
Varios Escenarios de Demanda de
Despegues (Salidas)
Usando la capacidad de las pistas obtenida en el
caso # 1 (VFR)
Para despegues:
σ (despegues) = 20 segundos o bien 0.0056 horas, µ = 40 por hora, λ =
variable de 1 a 37 operaciones por hora
137
Cálculos y Gráfico de Solución
(demora VFR - despegues)
Calculo de Wq Usando:
138
Efecto de Separación de Llegadas (IAT)
(Atlanta - ATL)
Closing cases
Opening cases
139
Modelos de Simulación
•  Abstracciones matemáticas de la realidad
•  Técnicas para predecir comportamientos complejos en
aeródromos, espacio aéreo y terminales aeroportuarias
•  Modelos de simulación requieren el uso de una
computadora
•  Técnicas usadas en la investigación de operaciones
•  Por lo general, la simulación se emplea después de usar
modelos de teoría de colas o modelos analíticos
•  Nota: Cualquier simulación es parte “arte” y parte “ciencia”
140
Ejemplos de Simulación de Aeropuertos
La simulación y
visualización son
técnicas
complementarias
141
Cuando Usar Modelos de Simulación?
•  Cuando modelos analíticos no tienen la resolución
necesaria para contestar preguntas de carácter
especifico
•  Para verificar soluciones obtenidas con modelos
de baja resolución
•  Para evaluar situaciones complejas en
aeropuertos que no se pueden imitar con
modelos de baja resolución
•  Se pueden emplear para evaluar escenarios con
variaciones de pronóstico
142
Técnicas de Simulación
• 
• 
• 
• 
Simulación Monte Carlo
Simulación Continua (Continuous)
Simulación Discreta (Discrete)
Simulación híbrida (parte continua, parte discreta)
143
Ejemplos de Modelos Usados en
Aviación
144
Modelos de Simulación (Airside)
•  SIMMOD - el modelo desarrollado por la FAA para
modelar aeropuertos
•  RAMS - Modelo desarrollado por Eurocontrol
(Reorganized Mathematical Simulator model)
•  TAAM - modelo desarrollado por el grupo Preston en
Australia (hoy filial de Jeppessen)
•  Modelos de investigación desarrollados en
universidades (por ejemplo VTAsim desarrollado en
Virginia Tech)
145
Temas Comunes de los Modelos
de Simulación
•  Esto modelos estiman demoras en puntos importantes de secciones
del aeropuerto o en el espacio aéreo
•  Demoras se calculan como la diferencia entre el tiempo
ininterrumpido y el tiempo de tránsito (sujeto a conflictos con otras
entidades)
•  Estos modelos se pueden usar para predecir la utilización de
subsistemas del aeropuerto (como puentes de abordo, pistas, calles
de rodaje, etc.)
•  Tambien se usan para calcular niveles de servicio
•  NOTA: Estos modelos no pueden medir la capacidad del aeropuerto
directamente
•  La Capacidad es un atributo que no se puede observar
directamente en un aeropuerto
146
“Ingredientes” Para Usar Modelos de
Simulación
•  Función demanda (con detalle de tiempos de
llegada y salida de vuelos)
•  Red del aeropuerto (calles de rodajes, pistas,
posiciones de desembarco, etc.) o bien red que
represente la terminal del aeropuerto
•  Procedimientos (ATC, separaciones, bloqueos de
pista, etc.)
•  Flota de aviones (que modelos en particular se
emplearan en la simulación) y equipo aviónico (si
es necesario)
147
Esquema Práctico
(Modelos de Simulación)
148
Nivel de Servicio y los Modelos de
Simulación
Modelo de Simulación
Resultados del Modelo de Simulación
149
Modelo SIMMOD
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 
• 
Desarrollado por la FAA hace 3 décadas
Usa simulación discreta
Originalmente una calculadora de consumo de combustible
Simulador de puerto de abordo a puerto de abordo
(aeropuerto a aeropuerto)
Modelo básico es gratuito (el “motor de simulación”)
Varias interfaces gráficas están disponibles (Airport Tools,
Simmod Plus, y Le Tech) para facilitar el uso del “motor de
simulación” por un usuario
Interfase gráfica en 2 dimensiones
Resolución de conflictos en el espacio aéreo es implícita
Require un a red (con nodos y enlaces) terrestre y una
aérea
Requiere varias semanas para ser un usuario hábil
110 aviones en la base de datos
Costo de SIMMOD Plus 7.1 es ~$6,000 USD
150
SIMMOD Plus (Aeropuerto)
151
Otro Ejemplo con SIMMOD
(Aeropuertos MEX y ACA)
152
Otro Ejemplo con SIMMOD
(Aeropuertos MEX y ACA)
153
Capacidad en la Terminal del
Aeropuerto
154
Capacidad en las Terminales
•  Número de pasajeros que se pueden procesar por
unidad de tiempo considerando niveles de
servicio aceptables
•  Normalmente se define basada en nivel de
servicio (come los definidos por IATA o bien
medidas como tiempo en colas de procesamiento)
155
Metódos de Evaluacion
(Capacidad en Terminales del
Aeropuerto)
•  Planeación rápida (use de hojas de cálculo) y
considerando niveles de servicio
•  Modelos peatonales y nivel de servicio
•  Análisis de espacio y tiempo
156
Conversión de Niveles de Servicio
en Corredores de la Terminal
157
Es Importante Mantener un Balance
Entre las Capacidades de Cada
Subsistema del Aeropuerto
La Guardia (LGA)
Estudio de Leigh-Fischer
158
Aeropuerto de La Guardia (Nueva York)
159
Observaciones en el Aeropuerto de
LaGuardia (LGA)
•  Incentivando el use de aviones mas grandes
(B757 y B737) promueve un pequeño aumento
de la capacidad de aeroóromo (reemplazando a
jets regionales)
•  Sin embargo, en este aeropuerto la capacidad de
la terminal (landside) y la del aeródromo (airside)
son muy parecidas
•  Por lo tanto LGA tiene muy pocas opciones de
“crecer”
•  Implica que an algunos aeropuertos la capacidad
esta prácticamente balanceada entre el
aeródromo y la terminal
160
Ejemplo (Balance Landside vs. Airside)
•  El AICM (Ciudad de Mexico) manejó 356,000
operaciones al año (en 2006)
•  Hasta el año 2007 el aeropuerto contaba con 32
puentes de contacto (mas 20 remotos)
•  Con la Terminal 2 se cuenta con 24 nuevos
puentes de contacto y 13 remotos
•  La nueva terminal T2 la ha dado un “respiro”
temporal al “Landside” del aeropuerto (mejoró
mucho el nivel de servicio)
•  Sin embargo, a la larga el aeropuerto
permanece limitado por la capacidad de las
pistas
161
AICM con la Terminal T2
T1 = 15 Millones de Pasajeros (2012)
T2 = 14 Millones de Pasajeros (2012)
R1
T1
R2
T2
R3
Google Earth, 2012
162
AICM Con la Terminal T2
Wikipedia, 2010
163
Operaciones en el Aeropuerto de la
Ciudad de México
T2 inaugurada
en Noviembre 2007
Datos del AICM, 2013
164
Otro Ejemplo
(Dallas- Forth Worth DFW)
•  Después de construir un pista nueva en DFW, las
demoras se incrementaron por un periodo de
tiempo
•  As aerolineas reaccionaron a los eventos de Sept.
11 ofreciendo servicios de punto a punto usando
jets regionales
•  La capacidad individual de las pistas se redujo
debido a la introduccion de gran número de jets
regionales
•  La capacidad de los puentes de embarque no se
dio abasto y las demoras incrementaron
•  Los flujos de pasajeros dentro de las terminales
disminuyeron
165
Capacidad de Aeródromo DFW
Estudio: Leigh-Fischer and Associates, 2003
166
Cociente Volumen/Capacidad
como Indicador de Nivel de Servicio
•  El cociente volumen/capacidad o demanda/capacidad
(D/C) es muy usado en la definicion de nivel de servicio
en el sistema aeropuerto
•  Demanda/Capacidad (D/C) denota la habilidad de un
sistema aeropuerto ratio de servir cierta demand
•  La teoria de colas explicara con mayor detalle esta
relacion
•  Conceptualmente un valor de D/C de 0.75 o mayor
implica demoras que creceran exponencialmente
167
Demanda Reprimida
•  Demanda aérea reprimida son viajes que no se
desarrollan debido a diferentes razones:
•  No hay servicio (servicio esencial en U.S. a
comunidades rurales)
•  El servicio existe pero esta fuera de mi alcanze
•  El servicio aéreo no se ofrece en su potencial
debido a factores externos (oferta suprimida
debido a niveles de ruido, capacidad
aeroportuaria, contaminación, problemas
políticos, otros)
168
Ejemplo: Restricciones en el Aeropuerto
Nacional de Washington (DCA)
•  El aeropuerto National de Washington (Reagan,
DCA) no ofrece vuelos de mas de 1,250 millas
para no competir con Dulles
•  Dulles (IAD) fue diseñado para vuelos de largo
alcance y por lo tanto la política es favorecer el
desarollo de este aeropuerto para vuelos
internacionales
•  La disponibilidad de aviones de gran rendimiento
(como el Boeing 737-700/800 y Airbus
A319/318) hacen esta regla un cuanto restrictiva
169
Método para Calcular la Demanda
Reprimida por Ruido
!
TSAM Model
+
Modelo Integrado!
de Ruido (INM 7.0)
!
Demanda Aeroportuaria sin Limite!
_
Demanda Aeroportuaria con Limite!
+
!
Contornos de!
Ruido (Teterboro)
_
5-7% Growth
In DNL 65
Limitante de Ruido
!
Impacto de Ruido a la Población
170
Capacidad Aeroportuaria
Limitada Restringe la Demanda
Capacidad de Aeropuerto
Demanda Aeroportuaria sin Limite
!
_
+
_
Demanda Aeroportuaria con Limite!
_
Loop Retroalimentador
Negativo
+
Demoras en
Aeropuerto
(schedule delay)
!
Cociente
Volumen/
Capacidad
+
171
Demanda Reprimida Debido
a los Efectos de Septiembre 11, 2001
•  Despúes de 911 los aeropuertos implementaron
nuevas reglas de seguridad
•  Los tiempos de transito en aeropuertos
aumentaron (de 1.5 horas a 2.1 horas
típicamente para pasajeros en aeropuertos tipo
fortaleza - hub)
•  Estos tiempos añaden tiempo a un viaje tanto
largo como corto (mas importante para viajes
cortos)
172
Análisis de Datos Reales
Passenger Demand Change (%)
20
10
0
-10
-20
-30
0-250
250-500
500-750
750-1000
1000-1500
1500-2000
>2000
Flight Distance (Statute Miles)
Source of data: Bureau of Transportation Statistics
Analysis by Eclat Consulting (2005)
173
Conclusiones
•  No hay una definición universal de la capacidad
de un aeropuerto (o de las componentes de este)
•  Existe concordancia que la capacidad de un
sistema se define en base a:
–  Niveles de servicio aceptables
–  Seguridad de las operaciones
–  Consideración de las demoras en el sistema
•  Varios formatos de presentaron para derivar la
capacidad de un subsistema del aeropuerto
174
Impactos Ambientales
175
Impactos de la Demanda en el
Ambiente
•  Niveles de ruido
•  Contaminación ambiental (CO, HCN, Nox, etc.)
•  Contaminacion de rios y mantos aquiferos
176
Impacto de las Operaciones en los
Niveles de Ruido
•  Una vez que la demanda ha sido estimada,
podemos calcular el impacto en los niveles de
ruido generados por operaciones aeronaúticas
•  En los Estados Unidos usamos el modelo
integrado de ruido (Integrated Noise Model INM)
•  Un ejemplo de dicho proceso se ilustrata en las
páginas siguientes
177
Aeropuerto de Los Angeles
Mapa de aeropuerto (Abril 2009)
178
LAX- Rutas de Aproximacion y
Despegue Usando Trazas del Radar
Secundario
Aeropuerto LAX
Análisis: A. Trani, Fuente de Información: PDARS
179
Ejemplo Simplificado de Rutas de
Approximación y Despegue
Fuente: C.D. Swol y N. Shroeder (estudiantes de Virginia Tech)
180
Operaciones Aeronaúticas
Aircraft B-752 E-120 B-737 B-733 A-320 B-744 Arrival
Track ARR1 ARR2 ARR3 ARR4 ARR1 ARR2 ARR3 ARR4 ARR1 ARR2 ARR3 ARR4 ARR1 ARR2 ARR3 ARR4 ARR1 ARR2 ARR3 ARR4 ARR1 ARR2 ARR3 ARR4 Operations DAY NIGHT 21 6 20 5 21 6 17 5 24 2 24 2 25 2 19 2 28 3 7 1 22 3 14 1 19 2 19 1 19 1 17 1 14 2 14 2 14 2 12 3 8 4 8 3 8 3 6 3 Departure
Track DEP1 DEP2 DEP3 Operations DAY NIGHT 30 10 8 2 38 12 DEP1 DEP2 DEP3 41 1 46 3 5 4 DEP1 DEP2 DEP3 28 7 34 4 2 5 DEP1 DEP2 DEP3 28 7 35 3 1 4 DEP1 DEP2 DEP3 17 4 20 9 2 11 DEP1 DEP2 DEP3 9 3 13 9 2 11 Fuente: C.D. Swol y N. Shroeder (estudiantes de Virginia Tech)
181
Envolventes de Ruido (Noise Contours)
Envolvente de Ruido a 65 LDN
182
Impacto en las Comunidades Aledañas
Mapa de Google Earth
Envolvente de Ruido usando INM 7.0a
183
Información sobre esta Presentación
•  Esta presentación se puede obtener en nuestro
servidor:
•  http://128.173.204.63/courses/IPN/ipn.html
184
Preguntas (1)
•  Un aeropuerto con una sola pista pero con los
mismos factores técnicos que el AICM. Estime el
número máximo de aterrizajes a la hora si el
porcentaje de aviones pesados (heavy) aumenta
al 15.3% y los aviones pequeños (Small) se
reducen al 5% de la flota. Utilize los factores
técnicos de condiciones IFR (ver matrices en el
ejemplo)
a) 30
b) 32
c) 33
185
Preguntas (2)
•  Un aeropuerto con una sola pista pero con los
mismos factores técnicos que el AICM. Estime el
número máximo de despegues a la hora si el
porcentaje de aviones pesados (heavy) aumenta
al 20% y los aviones pequeños (Small) se
reducen al 5% de la flota. Utilize los factores
técnicos de condiciones IFR (ver matrices en el
ejemplo)
a) 40
b) 50
c) 52
186
Preguntas (3)
•  Explique por que la demanda del transporte aéreo
se asocia con la economía de una región o un
pais?
a) Porque la gente viaja menos por negocio en economías
pujantes
b) Los viajes por avión son necesarios en economías
avanzadas
c) Porque la movilidad de las personas aumenta a medida
que tienen mayores ingresos
d) Todas las anteriores
187
Preguntas (4)
•  El aeropuerto de Cancún, México require de un
pronóstico de demanda. Cual de las siguentes
grupos de variables son candidatos para
desarrolar un modelo Econométrico?
a) PIB regional, vehículos por vivienda,
b) PIB regional, tarifas aéreas promedio, habitaciones de
hotel en Cancún
c) Tarifas de hotel, distancia al centro de la ciudad,
camiones de turismo en Cancún
188
Preguntas (5)
•  Un modelo de simulación de un aeropuerto
require de conocimiento técnico de control de
tránsito aereo incluyendo procedimientos de
separaciones aereas, bloqueos de pista, y otros
más:
a) Si
b) No
c) No aplica
189

Equilibrio entre Demanda, Capacidad y Niveles de Servicio

Transcripción

Documentos relacionados

Terminal T-4 Aeropuerto de Barajas, Madrid