La rotación de la tripulación y las conexiones de los pasajeros propagan los retrasos aéreos
Un estudio elaborado por investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y de la Universidad de las Islas Baleares asegura que la rotación de la tripulación y las conexiones de los pasajeros propagan sistémicamente los retrasos en la red aérea por efecto dominó. Los resultados, que proponen una nueva metodología para evaluar el grado de congestión del espacio aéreo, aparecen publicados en la revista Scientific Reports.
El trabajo, basado en datos de la Administración Federal de Aviación de Estados Unidos, proporciona una herramienta para evaluar la programación que realizan las compañías aéreas y corrobora que la congestión del espacio aéreo es un fenómeno colectivo. Los investigadores ya han solicitado patentar el método.
“Los retrasos aéreos tienen un gran coste tanto para las compañías como para los viajeros; y no sólo económico sino también medioambiental. Entender cómo se propagan los retrasos nos permite evaluar las distintas programaciones y los protocolos de gestión de vuelos para paliar los efectos de los retrasos antes de implementarlas en la realidad”, asegura Victor M. Eguíluz, investigador de CSIC en el Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos, un centro mixto del CSIC y la Universidad de las Islas Baleares
Un modelo predictivo
Los científicos han analizado los datos disponibles en la Administración Federal de Aviación de Estados Unidos sobre cada avión, sus horas de salida y llegada, tanto real como programada, a lo largo de un año.
Mediante el análisis de los datos de puntualidad y la comparación de los resultados con las predicciones de su modelo, han logrado identificar los factores que propagan los retrasos. “El análisis nos ha permitido caracterizar el grado de congestión del transporte aéreo de forma global y la propagación de los retrasos primarios. Posteriormente hemos propuesto un modelo de tráfico aéreo basado en los datos”, explica el investigador del CSIC.
“Tiene implicaciones prácticas en la medida en que, al ser un modelo calibrado con datos, tiene capacidad predictiva. Las aplicaciones están relacionadas con el desarrollo de una herramienta para predecir el grado de congestión de una red de tráfico aéreo, para evaluar a priori la robustez de una programación de una aerolínea, y la respuesta del sistema aéreo en diferentes escenarios, marcados, por ejemplo, por los fenómenos meteorológicos”, ha agregado el investigador del CSIC.
