3 INDICADORES DE PERFORMANCE ATM

Os indicadores abordados neste Relatório compreendem, dentro das respectivas áreas de performance, os dados e indicadores de interesse do DECEA, visando atender aos parâmetros e às metas de performance estabelecidos pelo PCA 100-3, conforme Figura 3.1.

Este capítulo oferece uma análise detalhada dos indicadores de performance ATM para o ano de 2023. Os indicadores proporcionam uma visão abrangente dos elementos fundamentais do gerenciamento do tráfego aéreo, englobando a capacidade do espaço aéreo, a eficácia do sistema de navegação, a segurança operacional e a qualidade dos serviços disponibilizados aos usuários.

Figura 3.1: Meta dos Indicadores de Performance ATM

Os dados utilizados neste relatório foram obtidos de diversas fontes, incluindo registros operacionais de voos, relatórios de incidentes e o feedback dos usuários. Os indicadores foram examinados em relação aos objetivos predefinidos, tendências históricas e benchmarks internacionais. As conclusões deste relatório oferecem percepções valiosas para os gestores, possibilitando a identificação de oportunidades de melhoria e a formulação de estratégias para aprimorar a segurança e eficiência no gerenciamento do tráfego aéreo no país

3.1 PREVISIBILIDADE

A KPA Previsibilidade tem como objetivo avaliar a habilidade dos usuários do espaço aéreo e dos PSNA de manterem níveis consistentes e confiáveis de performance.

Neste contexto, foram acompanhados três indicadores: Pontualidade de Partida (KPI01), Pontualidade de Chegada (KPI14) e Variabilidade de Tempo de Voo (KPI15). Esses indicadores foram monitorados para garantir que os usuários do espaço aéreo e os PSNA estejam fornecendo um serviço de alta qualidade e previsível aos passageiros e operadores aéreos.

A previsibilidade é importante para os passageiros, já que afeta diretamente a sua experiência de viagem. Por essa razão, o Salão Operacional do CGNA monitora em tempo real a pontualidade nos principais aeroportos brasileiros.

3.1.1 KPI 01 – PONTUALIDADE DE PARTIDA

Este indicador avalia a previsibilidade das operações de decolagem nos aeroportos monitorados realizando uma comparação entre o horário programado de saída do avião do gate de estacionamento (SOBT) com o horário real de saída (AOBT), considerando uma tolerância de 15 minutos de adiantamento ou atraso. Esta relação gera um percentual que é utilizado para medir a performance dos referidos aeroportos quanto a sua pontualidade de partida.

Para o cálculo deste indicador, são utilizadas as bases de dados do Sistema de Registro de Ocorrências de Serviços (SIROS) da Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC), para coletar o SOBT, e do Sistema de Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo (TATIC FLOW), para coletar a AOBT.

O acompanhamento contínuo da pontualidade permite identificar os fatores que comprometem a previsibilidade, como: medidas de gerenciamento de fluxo, condições meteorológicas adversas, limitações da infraestrutura aeroportuária, tempo necessário para a preparação da aeronave e seu embarque, entre outros. Esta análise permite executar ações que visam o aprimoramento do serviço prestado e a melhoria estrutural do sistema aeroportuário.

Figura 3.2: Pontualidade de Partida (KPI01)

A Figura 3.2 demonstra a pontualidade de partida dos vinte aeroportos monitorados pelo DECEA por Regional, comparando os últimos três anos. Nesse sentido, seis ficaram abaixo da meta de 80% estipulada pelo PCA 100-3: Foz do Iguaçu (SBFI), Porto Seguro (SBPS), Eduardo Gomes (SBEG), Galeão (SBGL), Guarulhos (SBGR) e Congonhas (SBSP).

Considerando a pontualidade de partida de 2023, todos os aeroportos apresentaram queda neste indicador. O aeroporto do Galeão (SBGL) apresentou o menor índice, 66,7%, e uma redução de 9,3% em relação a 2022.

O aeroporto de Campo Grande (SBCG) destacou-se com o melhor índice de pontualidade de partida em 2023 (86,8%) e os aeroportos de Campinas (SBKP) e Brasília (SBBR) tiveram a menor variação (1,9%).

Figura 3.3: Pontualidade de Partida (KPI01), por Regional

A Figura 3.3 demonstra a pontualidade de partida no SISCEAB e por Regional, comparando os últimos três anos e suas respectivas variações. Em 2023, a pontualidade de partida no SISCEAB manteve-se na média de 80%, porém 4,3% inferior do que foi demonstrado em 2022. Todos os Regionais permaneceram acima da meta, exceto o CRCEA-SE com 77,3%, em razão de abranger os principais aeroportos do país como Guarulhos (SBGR), Congonhas (SBSP) e Galeão (SBGL), que apresentaram a maior redução percentual no índice de pontualidade entre os aeroportos monitorados.

A Figura 3.4 detalha o comportamento de cada aeroporto dentro dos parâmetros do indicador, apresentando o conjunto de voos pontuais em até 5 minutos ao centro (âmbar), adiantados à esquerda até 15 minutos (azul claro) e mais de 15 minutos (azul escuro), e, por fim, os atrasados à direita até 15 minutos (laranja) e mais de 15 minutos (vermelho). Assim, no parâmetro de 15 minutos, são considerados pontuais os grupos âmbar, azul claro e laranja; e não pontuais, os grupos azul escuro e vermelho.

Figura 3.4: Pontualidade de Partida (KPI01), por faixa de variação

O aeroporto com maior índice de adiantamentos no parâmetro 15 minutos foi Eduardo Gomes (SBEG), com 5% de operações de saída ocorrendo mais de 15 minutos antes do SOBT. Já o aeroporto com maior índice de atrasos no parâmetro 15 minutos foi o Galeão (SBGL), com 32% de operações de saída ocorrendo mais de 15 minutos após o SOBT.

O aeroporto Eduardo Gomes (SBEG) teve sua operação de solo impactada por obras nas taxiways Bravo durante o período da manhã nos meses de junho a dezembro, restando apenas a taxiway Alfa disponível para o tráfego das aeronaves em pouso ou decolagem. Portanto, por questões de infraestrutura aeroportuária e obras, as decolagens permaneciam no gate por mais tempo para possibilitar a movimentação das chegadas. Além do fator logístico, percebeu-se uma demora no ajuste da malha aérea para evitar os horários de manutenção, e uma concentração do movimento logo após a reabertura da taxiway Bravo.

Já no aeroporto do Galeão (SBGL), o número de movimentos aumentou 24% no ano de 2023, se comparado a 2022. Esse aumento associado ao serviço de controle de pátio (ApronControl), na qual a TWR autoriza o táxi a partir da saída do pátio, ao contrário dos demais aeroportos, cujo monitoramento é feito desde a posição de estacionamento. Isso pode estar gerando imprecisão nos dados de AOBT, que estariam sendo registrados alguns minutos depois dos calços-fora, na saída do pátio, impactando o índice de pontualidade de partida deste aeroporto.

De forma geral, durante o verão, o indicador pode ser influenciado pelo aumento da demanda associado aos fatores meteorológicos em determinados aeroportos, principalmente na Região Sudeste do país, onde se concentra grande parte do movimento nacional. Pancadas de chuva no fim da tarde, rajadas de vento e windshear podem interromper as operações, aumentar o tempo de ocupação da pista ou causar mudanças frequentes de pista em uso.

Como exemplo da observação acima, os aeroportos de Guarulhos (SBGR) e de Congonhas (SBSP), os mais movimentados do SISCEAB, apresentaram índice de pontualidade de partida, em 2023, igual a 75,8% e 77,5%, respectivamente, abaixo do registrado em 2022 (81,0% e 83,8%). Ambos tiveram aumento no número de movimentos em 2023, porém um dos principais fatores para a piora na performance foi a meteorologia adversa e o aumento expressivo de demanda no mesmo período.

3.1.2 KPI 14 – PONTUALIDADE DE CHEGADA

O KPI14 mostra como se comportam os aeroportos em termos de previsibilidade nas operações de pouso, com referência ao horário programado de calços (SIBT) considerando 15 minutos como parâmetro de adiantamento ou atraso. Este indicador representa o percentual de voos chegando no portão de estacionamento dentro da tolerância estabelecida.

Figura 3.5: Pontualidade de chegada (KPI14)

A Figura 3.5 demonstra a pontualidade de chegada dos vinte aeroportos monitorados pelo DECEA por Regional, comparando os últimos três anos. Verifica-se que, em 2023, todos apresentaram índices de pontualidade de chegada inferior à meta (80%) estipulada pelo PCA 100-3, assim como já ocorrera em 2022.

Apenas dois aeroportos melhoraram seus índices comparado com o ano anterior, Guarulhos (SBGR) e Campinas (SBKP), contudo a pontualidade de chegada do aeroporto de Guarulhos (SBGR) permaneceu como a menor entre as analisadas, com 60,0%, confirmando que a alta demanda continua a ocasionar baixas pontualidades.

Conforme observa-se na Figura 3.6, que representa pontualidade de chegada por Regional nos últimos três anos, a média de pontualidade de chegada nos 20 principais aeroportos em 2023 (SISCEAB) teve uma leve redução para 66%, variando 1,7% abaixo da média de 2022.

Figura 3.6: Pontualidade de Chegada (KPI14), por Regional

Dentre os regionais, o CRCEA-SE apresentou a menor queda na pontualidade, com uma variação de -0,5%. Já o CINDACTA II e o CINDACTA III registraram os declínios mais significativos, com -3,8% e -3,7%, respectivamente. As taxas do CINDACTA I e do CINDACTA IV diminuíram de maneira similar à do SISCEAB como um todo, com uma queda de 1,7%.

Por fim, apesar da baixa queda no índice no CRCEA-SE, os aeroportos de Congonhas (SBSP) e Santos Dumont (SBRJ) reduziram consideravelmente suas taxas de pontualidade, ambos 3,4%. A performance dos dois aeroportos é semelhante, já que as rotas que os conectam são as mais movimentadas, somando 35.670 voos em 2023.

A Figura 3.7 detalha o comportamento de cada aeroporto dentro dos parâmetros do indicador, apresentando o conjunto de voos pontuais em até 5 minutos ao centro (âmbar), à esquerda os adiantados, até 15 minutos (azul claro) e mais de 15 minutos (azul escuro), e, por fim, à direita os atrasados, até 15 minutos (laranja) e mais de 15 minutos (vermelho). Assim, no parâmetro de 15 minutos, são considerados pontuais os grupos âmbar, azul claro e laranja; e não pontuais, os grupos azul escuro e vermelho.

Figura 3.7: Pontualidade de Chegada (KPI14), por faixa de variação

Observando-se a distribuição da pontualidade de chegada, percebe-se que o desafio do SISCEAB, visando uma performance melhor, passa por compreender as causas dos adiantamentos e promover ajustes, se necessário, uma vez que a quantidade de voos chegando adiantados é muito superior à quantidade de voos chegando atrasados. Em média, 15,25% dos voos são adiantados mais que 15 minutos do horário previsto.

Diferentemente de 2022, em 2023, apenas 5 aeroportos tiveram mais adiantamentos do que atrasos, percentualmente, sendo os mais movimentados do país, com exceção de Congonhas (SBSP) e Santos Dumont (SBRJ). Isso fica perceptível na média de voos com atrasos superiores a 15 minutos do horário previsto, 17,15%, que é superior à média de adiantamentos. Portanto, o SISCEAB começa a enfrentar um novo desafio, pós-pandemia, com uma retomada das operações em níveis mais elevados e o enfrentamento de demandas adicionais de planejamento e gerenciamento de fluxo.

Para os passageiros, o adiantamento do voo pode representar maior eficiência na prestação do serviço de tráfego aéreo; porém, esse comportamento pode dificultar o planejamento aeroportuário e do espaço aéreo. Devido a esse fato, o DECEA realiza ações e estudos com fito de aproximar os horários programados e realizados para cada etapa do voo.

3.1.3 PONTUALIDADE GERAL

Neste item, as informações relativas às pontualidades de partida (KPI01) e de chegada (KPI14) são consolidadas de forma combinada, considerando os vinte aeroportos elencados no PCA 100-3.

O gráfico de dispersão na Figura 3.8 revela a performance dos aeroportos no que diz respeito aos indicadores de pontualidade de partida e de chegada: quanto mais à direita, maior é a pontualidade de chegada (KPI14), e quanto mais acima, maior a pontualidade de partida (KPI01). As linhas vermelhas representam a meta de 80% nos dois indicadores.

Figura 3.8: Dispersão entre Pontualidade de Partida (KPI01) e Pontualidade de Chegada (KPI14)

Em geral, a maioria dos aeroportos monitorados vem superando a meta quanto à pontualidade de partida, com seis de vinte aeroportos se concentrando na faixa entre 85% e 90%. No entanto, todos se posicionaram abaixo da meta da pontualidade de chegada, com onze aeroportos entre 70% e 75%..

Quatro aeroportos apresentaram índices de pontualidade de chegada abaixo dos demais: Guarulhos (SBGR), Campinas (SBKP), Eduardo Gomes (SBEG) e Galeão (SBGL), enquanto na pontualidade de partida dois aeroportos, (Eduardo Gomes (SBEG) e Galeão (SBGL), repetindo o observado em 2022.

O gráfico de dispersão na Figura 3.9 exibe as médias dos aeroportos monitorados das Organizações Regionais e do SISCEAB em 2023. Enquanto os CINDACTA II e III apresentaram as melhores médias de pontualidade de chegada, o CINDACTA I apresentou a melhor pontualidade de partida.

Figura 3.9: Dispersão entre Pontualidade de Partida (KPI01) e Pontualidade de Chegada (KPI14), por Regional

O único regional que está abaixo da média nacional tanto na saída como na chegada é o CRCEA-SE, consequência de ser o mais movimentado, logo o mais afetado pelos atrasos.

3.1.4 KPI 15 – VARIABILIDADE DO TEMPO DE VOO

O indicador de variabilidade do tempo de voo representa a distribuição da variação do tempo de voo gate-to-gate em torno de um tempo médio para cada rota específica. O KPI15 aponta o nível de previsibilidade para os usuários do espaço aéreo que se reflete no planejamento dos voos.

O objetivo deste indicador é apontar resultados que contribuam para a identificação de oportunidades para melhorar a previsibilidade do tempo de voo e a gestão da pontualidade das operações aéreas, diminuindo as incertezas quanto à sua duração.

Neste KPI, foi considerada a metodologia de cálculo que leva em conta os dados base do 15º e do 85º percentis, isto é, descartando 15% dos voos mais rápidos e mais lentos, o que perfaz uma amostra de 70% dos voos (equivalente a Variante 1 da MCA 100-22).

Recentemente, após uma série de testes e estudos, o CGNA alterou a fonte de dados utilizada no cômputo desse indicador, deixando de calcular o tempo entre as operações de DEP e ARR, por meio do TATIC FLOW, e adotando a metodologia da OACI, que recomenda utilizar o tempo entre o AOBT e o AIBT, por meio do VRA (Voo Regular Ativo) da ANAC. Em outras palavras, o indicador mede a variabilidade do tempo real total de voo, gate-to-gate.

O PCA 100-3 aponta que devem ser monitorados os pares de cidades com mais de 4.000 movimentos anuais, estabelecendo uma meta de até dez minutos de variação no tempo de voo.

Figura 3.10: Variabilidade do Tempo de Voo (KPI15)

A Figura 3.10 elenca os principais pares de cidades, considerando o total de movimentos em 2023, e seus respectivos resultados do KPI15. Comparando com o ano anterior, o número de trechos com mais de 4.000 movimentos passou de 26 para 32 pares de cidades.

Tabela 3.1: Rotas Monitoradas no KPI 15 em 2023

Ranking	Rotas	Qtd. Voos 2022	Qtd. Voos 2023	Tempo Médio Voo (min) - 2022	Tempo Médio Voo (min) - 2023	KPI15 (min) - 2022	KPI15 (min) - 2023	VAR KPI15 (2022/2023)
1	SBSP-SBRJ	14.708	17.882	58,1	60,8	6,3	7,4	17,50%
2	SBRJ-SBSP	14.640	17.788	65,1	66,8	6,5	7,4	13,80%
3	SBSP-SBBR	6.164	8.956	102,9	104,7	6,8	7,4	8,80%
4	SBBR-SBSP	6.123	8.890	102,0	104,8	6,6	7,6	15,20%
5	SBSP-SBPA	6.349	8.438	97,3	100,1	6,2	7,4	19,40%
6	SBPA-SBSP	6.325	8.414	91,5	92,9	6,0	6,9	15,00%
7	SBCF-SBSP	6.315	8.175	78,6	80,7	6,3	7,6	20,60%
8	SBSP-SBCF	6.323	8.133	71,5	73,9	5,7	6,8	19,30%
9	SBSP-SBCT	4.443	6.576	58,1	59,9	5,9	6,8	15,30%
10	SBCT-SBSP	4.432	6.534	60,2	61,8	5,6	6,4	14,30%
11	SBPA-SBGR	5.673	6.419	102,7	104,8	6,1	6,8	11,50%
12	SBGR-SBPA	5.600	6.410	100,9	102,7	5,4	6,1	13,00%
13	SBGR-SBRF	5.424	5.894	180,4	180,3	6,9	7,3	5,80%
14	SBRF-SBGR	5.278	5.728	193,0	193,1	6,8	7,6	11,80%
15	SBCF-SBGR	5.352	5.630	74,1	75,5	5,4	6,5	20,40%
16	SBGR-SBCF	5.217	5.401	67,1	68,1	5,9	6,0	1,70%
17	SBRJ-SBBR	5.115	5.295	106,6	105,8	5,8	6,1	5,20%
18	SBBR-SBRJ	5.096	5.271	100,8	102,5	5,8	6,6	13,80%
19	SBSP-SBSV	4.493	4.919	137,6	140,4	6,2	7,5	21,00%
20	SBCT-SBGR	4.767	4.911	65,1	67,6	5,8	6,4	10,30%
21	SBSV-SBSP	4.474	4.895	150,2	153,0	7,0	8,1	15,70%
22	SBRJ-SBGR	4.350	4.867	64,4	65,4	5,8	7,0	20,70%
23	SBGR-SBCT	4.754	4.845	60,9	60,8	4,8	5,1	6,30%
24	SBGR-SBRJ	4.331	4.833	55,8	57,0	6,2	6,7	8,10%
25	SBSP-SBFL	3.718	4.722	69,8	72,1	5,7	6,9	21,10%
26	SBFL-SBSP	3.668	4.681	66,7	67,9	5,1	6,1	19,60%
27	SBGR-SBBR	4.280	4.637	99,2	99,5	6,2	6,3	1,60%
28	SBBR-SBGR	4.274	4.615	101,0	104,5	5,8	6,8	17,20%
29	SBGR-SBGL	2.997	4.291	55,8	57,2	5,6	6,0	7,10%
30	SBRJ-SBCF	3.540	4.280	62,6	62,1	5,2	5,3	1,90%
31	SBCF-SBRJ	3.501	4.247	62,8	63,1	6,1	6,7	9,80%
32	SBGL-SBGR	2.775	4.139	67,0	68,2	6,2	6,9	11,30%

Apesar de todas as rotas apresentarem aumento do KPI15, elas permanecem dentro da meta de dez minutos preconizada no PCA 100-3. Dentre elas, o Indicador de Variabilidade do Tempo de Voo que obteve alteração mais significativa foi o trecho Salvador (SBSV) - Congonhas (SBSP), com uma variabilidade média de 8,1 minutos (único trecho acima de 8 minutos). Enquanto a rota Guarulhos (SBGR) - Curitiba (SBCT) apresentou a melhor performance no indicador de Variabilidade do Tempo de Voo com 5,1 minutos, único trecho além de Santos Dumont (SBRJ) - Confins (SBCF) abaixo de 6 minutos.

As sete rotas com trechos chegando em Congonhas (SBSP) apresentaram aumento significativo no indicador de variabilidade do tempo de voo. O aumento da demanda no aeroporto, tanto para a aviação comercial quanto para a aviação geral, bem como os eventos de meteorologia adversa, impraticabilidade de pista e outros fatores, que se sucederam em 2023, contribuíram para aumentar o tempo de espera, impactando o indicador.

Em relação ao ano de 2022, as seguintes rotas apresentaram uma variação no tempo de voo superior a 20% (igual ou superior a 1 minuto): Confins (SBCF) - Congonhas (SBSP); Confins (SBCF) - Guarulhos (SBGR), Congonhas (SBSP) - Salvador (SBSV); Santos Dumont (SBRJ) - Guarulhos (SBGR); Florianópolis (SBFL) - Congonhas (SBSP) e Congonhas (SBSP) - Florianópolis (SBFL).

3.2 EFICIÊNCIA

A KPA Eficiência vai além da simples avaliação de performance, revelando-se como um instrumento poderoso que revela aponta a eficácia em níveis operacional e econômico em todas as fases das operações aéreas. Seu objetivo é capacitar o sistema para identificar oportunidades de aprimoramento na relação entre os momentos de uso moderado e os de elevada demanda, aproximando-se cada vez mais de uma perfeita congruência entre horários planejados e executados. Ao demonstrar a otimização do tempo de voo e do consumo de combustível em cada etapa da jornada, a KPA impulsiona não apenas a pontualidade, mas também a sustentabilidade ambiental.

Num voo, em que fases e aspectos são mutuamente influentes, ineficiências pontuais podem desencadear atrasos, aumentar o consumo de combustível e até mesmo impactar outros KPI. Assim, mais do que números e gráficos, a KPA Eficiência aborda os principais vetores que impactam a qualidade percebida pelos usuários durante a utilização desse modal.

Para isso, a KPA Eficiência lança suas análises sobre o Tempo Adicional de taxi-out (KPI02), Tempo Adicional de taxi-in (KPI13), Tempo Adicional em Área Terminal (KPI08), Nivelamento em Descida (KPI19), Nivelamento em Subida (KPI17), Extensão em Rota de Plano de Voo (KPI04), Extensão Real em Rota (KPI05) e Nível Limite Durante Cruzeiro (KPI18). Cada detalhe conta, pois através desses elementos pode-se concretizar uma eficiência que não apenas otimiza operações, mas também tem o potencial de elevar a experiência aérea a patamares extremamente competitivos.

3.2.1 KPI 02 – TEMPO ADICIONAL DE TAXI-OUT

Esse indicador tem a finalidade de demonstrar a eficiência no processo de taxi-out(ou taxi de saída do avião), tendo também a função de estimar o excesso de consumo de combustível e emissões decorrentes. Diversos fatores podem afetar esse indicador, tais como o layout das pistas de taxi e decolagem do aeroporto, obras em andamento, medidas ATFM (como o intervalo mínimo de decolagem), bem como o padrão operacional adotado pelos usuários e pelo controle de tráfego aéreo.

O tempo adicional de taxi-out é calculado pela diferença entre o tempo médio de taxi-out e o tempo de taxi desimpedido. Este último representa o deslocamento sem interrupções, calculado a partir do 20º percentil de todas as amostras de tempo de taxi. O tempo médio de taxi-out é determinado pelo intervalo entre o Tempo Real de “calços fora” (AOBT) e o Tempo Real de decolagem (ATOT).

Possíveis atrasos no processo de pushback e o aumento do tempo de ocupação da pista de decolagem também podem impactar o tempo de taxi-out. Além dos fatores já mencionados, é importante considerar o impacto significativo das condições meteorológicas adversas, como neblina, chuva intensa ou ventos fortes, que podem influenciar diretamente no tempo de taxi-out.

Figura 3.11: Tempo adicional de taxi-out (KPI02)

A Figura 3.11 apresenta os resultados do tempo adicional de taxi-out para os últimos 3 anos dos vinte aeroportos monitorados.

Em 2023, observou-se que 11 dos 20 aeroportos monitorados alcançaram a meta estabelecida pelo DECEA, ou seja, obtiveram um tempo adicional máximo de três minutos, conforme previsto na PCA 100-3.

Dos 20 aeroportos monitorados, apenas 5 tiveram uma melhoria em relação ao ano anterior: Fortaleza (SBFZ) (-8,3%), Campinas (SBKP) (-6,4%), Recife (SBRF) (-5,3%), Porto Seguro (SBPS) (-4,9%) e Belém (SBBE) (-1,4%).

Os aeroportos com os maiores índices observados, semelhante a 2022, foram: Fortaleza (SBFZ) (4,42min), Brasília (SBBR) (4,63min), Guarulhos (SBGR) (4,82min), Santos Dumont (SBRJ) (4,78min) e Congonhas (SBSP) (7,15 min).

Nesse sentido, Fortaleza (SBFZ), ainda que tenha apresentado certa melhora, continua a enfrentar desafios quanto à estrutura de solo: separações e localização de posições impactam diretamente as possibilidades de pushback, especialmente quando há solicitações simultâneas. Além disso, o layout de solo cria determinados pontos de convergência que retardam movimentações, notadamente as relacionadas à taxiway Lima, frequentemente utilizada para entrada de aeronaves no pátio, como também de saída em momentos de maior movimento.

Em relação a Brasília (SBBR), a dinâmica de pousos e acessos ao terminal contribui para esse tempo adicional, como um dos fatores que aumenta sua sensibilidade nesse aspecto, especialmente em momentos de maior demanda pontual.

No caso de Guarulhos (SBGR), o aumento do indicador foi em grande parte devido à sua sensibilidade em relação ao aumento de demanda em aeroportos de expressivo movimento, especialmente em momentos de pico, devido a oportunidades de melhoria na estrutura de solo, que, quando exploradas, poderão trazer importantes avanços nesse sentido.

Sobre o Galeão (SBGL), o principal fator de aumento de taxi-out se deu devido a dois motivos principais. Primeiro, à utilização compulsória da pista 15 para decolagens, sujeitas a restrições em função dos movimentos no Santos Dumont (SBRJ), dependendo da configuração de pistas em uso, impacto este que tende a diminuir devido à extinção dessa medida. Além disso, constantes obras no sistema 10-28 deste aeroporto também podem contribuir para esse aumento.

O aeroporto de Congonhas (SBSP), apresentou a maior variação para o KPI em relação ao ano anterior, com um aumento de 48%, aproximadamente, alcançando o valor de 7,15 min de tempo adicional de taxi-out. Por outro lado, registrou um aumento significativo no número de movimentos, aproximando-se de 20%. Esse aumento de demanda aplicado a um sistema aeroportuário de severas restrições de infraestrutura, operando próximo ou acima de sua capacidade, impactando diretamente no aumento do tempo adicional de taxi-out. De forma análoga, motivos relacionados a restrições de infraestrutura causam condições semelhantes nas operações do Santos Dumont (SBRJ).

Figura 3.12: Tempo adicional de taxi-out por Regional

A Figura 3.12, apresenta os resultados obtidos nos últimos 3 anos, agrupados por regional e, logo ao lado, as médias gerais do SISCEAB. Na comparação entre os Regionais, considerando-se as médias ponderadas dos aeroportos monitorados pelo DECEA, o CINDACTA II permanece como destaque positivo com o menor tempo adicional: 2,8 minutos. O CINDACTA IV aparece com resultado muito próximo do CINDACTA II em 2023: 2,92 minutos, também ficando dentro da meta estabelecida. O CRCEA-SE, por outro lado, apresentou a maior média de tempo adicional de taxi-out: 4,14 minutos. Dentre todos os regionais, apenas o CINDACTA III apresentou evolução em relação ao ano anterior, com redução de 4% em relação ao tempo adicional de taxi-out em 2022.

3.2.2 KPI 13 – TEMPO ADICIONAL DE TAXI-IN

O objetivo do KPI 13 é avaliar a eficiência no taxi-in (ou chegada do avião ao portão de desembarque), que é calculado pela diferença entre o tempo médio de taxi-in e o tempo de taxi desimpedido. O tempo médio de taxi-in é determinado pela diferença entre o tempo real de pouso (ALDT) e o tempo real de “calços-dentro” (AIBT).

Figura 3.13: Tempo adicional de taxi-in (KPI13)

A Figura 3.13, apresenta os resultados do tempo adicional de taxi-in dos vinte aeroportos monitorados nos últimos 3 anos. Todos os aeroportos monitorados apresentaram tempo adicional de taxi-in dentro da meta prevista.

O tempo de taxi de chegada pode ser afetado por possíveis atrasos na definição do portão de estacionamento, atrasos no balizamento da aeronave para ingresso nos portões ou pelo aumento do tempo de ocupação da pista de pouso. O tempo de taxi desimpedido representa o deslocamento realizado sem interrupções, normalmente calculado a partir do vigésimo percentil de todas as amostras de tempo de taxi ordenadas do mais curto até o mais longo.

Os aeroportos com melhores performances no KPI 13, em 2023, foram Porto Seguro (SBPS) (1,04 min), Campo Grande (SBCG) (1,21 min) e Curitiba (SBCT) (1,24 min). Por outro lado, Galeão (SBGL) (2,09 min), Campinas (SBKP) (2,25 min) e Guarulhos (SBGR) (2,95 min) foram os três aeroportos com resultado acima de dois minutos de tempo adicional.

Figura 3.14: Tempo adicional de taxi-in por Regional

A Figura 3.14, demonstra a comparação entre os Regionais nos últimos 3 anos. Considerando-se as médias ponderadas dos aeroportos monitorados pelo DECEA, o CINDACTA II aparece novamente como destaque positivo com o menor tempo adicional: 1,46 minutos. Vale ressaltar que todos os Regionais obtiveram médias de taxi-in nos aeroportos monitorados dentro da meta de três minutos estabelecida no PCA 100-3.

3.2.3 KPI 08 – TEMPO ADICIONAL EM TMA

O indicador de Tempo Adicional em Área Terminal é calculado pela diferença entre o tempo médio de trânsito de chegada na TMA e o tempo desimpedido, que corresponde ao período que uma aeronave levaria para chegar a seu destino se não houvesse necessidade de intervenções táticas de controle de tráfego aéreo para o sequenciamento das chegadas e a garantia das separações entre os voos, ou seja, caso a operação fosse livre e desimpedida.

Esse indicador está diretamente ligado ao volume de tráfego aéreo e à capacidade tanto do órgão de controle quanto do aeroporto de destino para lidar com essa demanda em um determinado período. A intensidade das medidas de sequenciamento ATC - e, consequentemente, do incremento do tempo de voo associado - aumenta à medida que a demanda cresce, especialmente em aeroportos mais congestionados.

Oferece também insights sobre fatores que influenciam diretamente no nível de otimização do voo, como a eficiência da estrutura da área terminal, do gerenciamento de tráfego aéreo em setores responsáveis pelo sequenciamento das chegadas, bem como das ferramentas e técnicas utilizadas pelo ATC para realizar o sequenciamento e a separação do tráfego, levando em consideração também as condições de contorno vigentes. Quanto menor o tempo adicional em TMA, mais as operações mostram aderência entre planejamento e execução.

A área analisada denomina-se como Arrival Sequencingand Metering Area (ASMA), que corresponde a um cilindro de raio de 40 NM (C40) ou 100 NM (C100) em torno do aeroporto de referência. Salvo exceções, o C40 abrange o voo dentro da TMA, enquanto o C100 abrange a complexidade da área de aproximação na entrada da TMA, incluindo, por exemplo, pontos de espera em voo nos limites e na FIR adjacente.

Vale ressaltar que, em comparação ao relatório anterior, a metodologia de cálculo foi ligeiramente modificada. Os tempos adicionais de voo em TMA “negativos”, ou seja, que representavam encurtamentos táticos de rota, que antes eram igualados ao tempo desimpedido, agora são efetivamente considerados no cálculo. Tal modificação foi também aplicada aos dados de 2022. Assim, poderão ser encontradas diferenças nos dados do mesmo período em relação ao Relatório de Performance do SISCEAB 2022. Porém, a base de dados para o atual já consta atualizada, assim como as análises dela decorrentes.

O PCA 100-3 estabelece para este KPI a meta de quatro minutos e o monitoramento desse indicador em doze aeroportos: Guarulhos (SBGR), Congonhas (SBSP), Brasília (SBBR), Campinas (SBKP), Confins (SBCF), Galeão (SBGL), Recife (SBRF), Santos Dumont (SBRJ), Porto Alegre (SBPA), Salvador (SBSV), Curitiba (SBCT) e Florianópolis (SBFL). A Figura 3.15 apresenta o resultado do KPI08 na variante C100 para estes aeroportos.

Figura 3.15: Tempo adicional em TMA em 2023 - C100

Pela nova metodologia, percebe-se que 92% dos aeroportos monitorados a partir desse indicador mantiveram-se integralmente atendendo a meta tanto em 2022 quanto 2023. Praticamente todos apresentaram redução de tempo adicional em TMA. As exceções verificadas foram Guarulhos (SBGR), com um aumento de 1,15 minutos e Congonhas (SBSP) que se manteve além da meta com 1,38 minutos; em ambos os casos, verifica-se que são variações significativas impulsionadas pela expressiva concentração de demanda desses aeroportos nos momentos de pico.

Salvador (SBSV) apresentou a maior queda em termos percentuais, influenciado em parte pelo aperfeiçoamento da estrutura de espaço aéreo promovida por otimizações de estrutura de rotas na região. Entretanto, em Campinas (SBKP), que passou a atender a meta, ocorreu o maior decréscimo em termos absolutos – 0,8 minutos, como também por consequência da redução e do comportamento mais distribuído da demanda.

Figura 3.16: Tempo Adicional em Área Terminal (KPI08), Variante C40

Pela ótica da variante C40 na nova metodologia, conforme Figura 3.16, todos os aeroportos também se mantiveram em atendimento à meta. A condição de diminuição entre Salvador (SBSV), que continua como o menor tempo em termos absolutos, e Campinas (SBKP), como maior queda absoluta (0,68 minutos), também se mantém nessa variante. Isso configura um fator relevante, pois, considerando, em conjunto, a demanda relacionada (terceira do Brasil), o espaço de medição (mais próximo ao aeroporto), seu perfil de hub (concentrações de chegadas e saídas em momentos distintos) e o mix bastante variado de aeronaves, pode-se concluir que a dimensão da redução foi significativa e de fato sensível aos usuários envolvidos precisamente nos momentos de maior interação.

Figura 3.17: Tempo Adicional em Área Terminal (KPI08), por Regional

O mesmo perfil de redução se mantém quando se analisa o KPI pela ótica de Regionais, Figura 3.17. O CINDACTA II apresentou o menor tempo adicional em ambas as variantes, enquanto o CRCEA-SE, o maior, o que atesta a relação direta já verificada entre as variações do volume de demanda e de tempo adicional em TMA para aeroportos de demanda mais expressiva.

3.2.4 KPI 19 - NIVELAMENTO EM DESCIDA

O KPI 19 avalia a eficiência vertical das trajetórias de voo na fase de descida por meio da identificação de segmentos nivelados, uma vez que eles tendem a gerar maior consumo de combustível e ruído, especialmente em baixa altitude. A extensão dos nivelamentos durante a descida também é medida em termos de distância ou tempo de voo, considerando a porção da trajetória dentro de uma distância de 200 NM do aeroporto de destino.

Os nivelamentos são identificados como os segmentos da trajetória que apresentam razão de descida inferior a 300 ft/min e que estão fora da caixa de exclusão definida pela altitude máxima observada no raio de 200 NM e 90% dessa altitude.

Entre os fatores que afetam a eficiência vertical durante a descida, pode-se destacar a estrutura do espaço aéreo e os procedimentos operacionais vigentes (por exemplo, Continuous Descent Operations - CDO), as ferramentas e técnicas usadas pelo ATC para o sequenciamento e a separação dos voos durante a chegada, condições meteorológicas e características de performance da aeronave.

Figura 3.18: Nivelamento em Descida (KPI19)

A Figura 3.18, apresenta a média do KPI 19 (em tempo de voo nivelado) para os top-20 aeroportos mais movimentados em 2022 e 2023. Observa-se que a maioria dos aeroportos apresenta valores do KPI inferiores a 2 min. Congonhas (SBSP) destacou-se com a maior ineficiência vertical durante a descida, embora Guarulhos (SBGR), segundo lugar, tenha apresentado um maior incremento absoluto entre esses dois aeroportos - 0,5 minuto.

Em relação a Congonhas (SBSP), a estrutura de espaço aéreo figura como um dos fatores que podem ter contribuído para o descolamento apresentado. Na região de ingresso de aeronaves na TMA-SP provenientes da FIR-BS com este destino, existem perfis de chegadas e saídas relacionadas a Campinas (SBKP), bem como saídas de Guarulhos (SBGR) que ocasionam restrições de descida.

Além disso, mais próximo ao aeroporto, a trajetória paralela e contrária ao sentido do pouso (comumente chamada de perna-do-vento radar) apresenta um segmento necessariamente nivelado para garantir separação em relação às decolagens para a FIR-CW, que passam por baixo, como também daquelas provenientes de Guarulhos (SBGR) para a mesma região, que passam por cima.

Colabora também nesse aspecto que, especialmente em momentos de grande demanda, há frequentes esperas niveladas para o aeroporto, que também são contabilizadas pela metodologia de cálculo como segmento nivelado. Nesses momentos, reduções de velocidade também geram alongamento de trechos nivelados pela influência que as desacelerações causam na atitude vertical da aeronave.

Acerca de Guarulhos (SBGR), o Point Merge System pode influenciar nesse aspecto, especialmente em momentos de demanda alta ou moderada. Como a técnica envolve seguir arcos nivelados por tempo suficiente para que a separação longitudinal necessária seja atingida, quanto maior a demanda, maior o número de aeronaves que se mantêm niveladas e, dependendo do momento, maior o tempo nessa situação.

No sentido desse indicador, o Santos Dumont (SBRJ) guarda semelhanças com Congonhas (SBSP): cruzamentos e reduções de velocidade nos perfis de chegada também acabam por estender os trechos nivelados, especialmente quando de sequenciamentos mais expressivos. Há, ainda, na chegada utilizada pela maior parte da demanda um trecho de 23.4 NM, que, pela variação vertical de 1000 FT associada, apresenta um perfil vertical considerado como nivelado pelos parâmetros da metodologia de cálculo.

3.2.5 KPI 17 - NIVELAMENTO EM SUBIDA

O KPI17 avalia a eficiência vertical das trajetórias de voo na fase de subida por meio da identificação de segmentos nivelados, uma vez que eles tendem a gerar maior consumo de combustível e ruído, especialmente em baixa altitude. Verifica a extensão dos nivelamentos durante a subida em termos de distância ou tempo de voo dentro de uma distância de 200 NM do aeroporto de origem.

Os nivelamentos são então identificados como os segmentos da trajetória que apresentam razão de subida inferior a 300 ft/min e que estão fora de uma caixa de exclusão definida pela altitude máxima observada no raio de 200 NM e 90% dessa altitude. Esta caixa de exclusão visa desconsiderar no cálculo do KPI segmentos nivelados que acontecem bem próximo da altitude de cruzeiro, uma vez que eles podem estar mais associados a gestões de performance da aeronave pelo operador do que a ineficiências operacionais.

Entre os fatores que afetam a eficiência vertical durante a subida, pode-se destacar a estrutura do espaço aéreo e os procedimentos operacionais vigentes (por exemplo, Continuous Climb Operations - CCO), as ferramentas e técnicas usadas pelo ATC para a gestão tática de separações, as condições meteorológicas e as características de performance da aeronave.

Figura 3.19: KPI17

A Figura 3.19, apresenta a média do KPI 17 (em tempo de voo nivelado) para os top-20 aeroportos mais movimentados em 2023. Observa-se uma elevada eficiência vertical durante a subida para os aeroportos analisados, com diferenças marginais entre 2022 e 2023. Com exceção de Campinas (SBKP), todos os aeroportos apresentaram valor do KPI inferior a 1 min. Para o aeroporto citado, observou-se uma ineficiência vertical durante a subida relativamente maior, de 1,3 min e 1,5 min em 2022 e 2023, respectivamente.

Isso ocorre principalmente devido à circulação aérea de Campinas (SBKP) compartilhar praticamente os mesmos espaços aéreos com as circulações de Guarulhos (SBGR) e Congonhas (SBSP). Dessa forma, mesmo com o considerável volume de tráfego para Campinas, o terceiro maior do país, a priorização operacional de Guarulhos (SBGR) e Congonhas (SBSP), classificados como primeiro e segundo em movimento, respectivamente, resulta em ajustes que impactam diretamente essa dinâmica. Em outras palavras, as modificações na circulação aérea para aumentar a eficiência em Campinas (SBKP) inevitavelmente acarretam desafios para Guarulhos e Congonhas, incluindo suas redes de rotas na FIR.

3.2.6 KPI 04 - EXTENSÃO EM ROTA DE PLANO DE VOO

O KPI 04 é um indicador da eficiência horizontal em rota da trajetória de voo planejada. Compara a distância percorrida na trajetória de voo planejada com uma distância ideal de referência associada ao caminho mais curto (Great-Circle) entre origem e destino. A extensão em rota de plano de voo é, portanto, a diferença entre a distância planejada e a distância ideal de referência, expressa como um percentual da distância de referência. Quanto menor o valor do KPI 04, mais eficiente se mostra a trajetória de voo planejada.

O valor do KPI 04 é influenciado por diversos fatores, tais como o desenho da rede de rotas, a disponibilidade de espaço aéreo, as preferências do usuário do espaço aéreo (por exemplo, para minimizar custo ou tempo de voo ou para maximizar o conforto do voo, levando em consideração as condições meteorológicas), assim como suas eventuais restrições, por exemplo, permissões de sobrevoo e, limitações de performance das aeronaves.

Para análise deste indicador, considerando que são análises referentes à fase de rotas das aeronaves, áreas de exclusão são definidas em torno dos aeroportos de origem e destino.

A partir da definição das áreas de exclusão, surgem duas variantes distintas para o KPI 04. A primeira, Variante 1, utiliza-se um cilindro de 40 NM em torno dos aeroportos de partida e de destino como o início ou fim do espaço aéreo em rota. A Variante 2, por sua vez, utiliza um cilindro de 40 NM em torno do cilindro de partida e um cilindro de 100 NM em torno do aeroporto de destino como o início ou fim do espaço aéreo em rota.

Buscando facilitar análises comparativas de performance e o benchmark internacional, este relatório apresenta os valores do KPI 04 para a Variante 1, uma vez que esta Variante é utilizada nos relatórios recentes de performance ATM da EUROCONTROL, por exemplo.

Figura 3.20: KPI04

A Figura 3.20 representa a média do KPI 04, em 2022 e 2023, para as Top-20 rotas com maior volume de demanda em 2023. De maneira geral, observa-se uma elevada eficiência horizontal em rota das trajetórias planejadas, com valores do KPI 04 inferiores a 3% na maioria das rotas.

Por outro lado, a rota Curitiba (SBCT) - Congonhas (SBSP) apresentou um valor significativamente mais elevado do KPI, de 15,3%, evidenciando uma menor eficiência horizontal em rota dos voos planejados para esse par de cidades, isso por conta do perfil de chegada, potencializado pela escolha da Variante 1, incluindo procedimentos necessários da Terminal, que podem representar ineficiência para a rota.

Nesse caso, verifica-se como fator de incremento a estrutura da rede de rotas de chegada e saída entre as terminais envolvidas. O espaço aéreo que compreenderia o caminho mais curto possível entre essas TMA hoje se dedica a rotas de saída de Congonhas (SBSP), Guarulhos (SBGR) e Campinas (SBKP) para os aeroportos do sul do Brasil, especialmente Curitiba (SBCT) e Porto Alegre (SBPA). Dessa forma, uma eventual rota direta entre Curitiba (SBCT) e Congonhas (SBSP) estaria na contramão das premissas de concepção do espaço aéreo. Assim, a rota hoje prevê prolongamentos mais ao sul dessas terminais para ingresso por esse setor da Terminal São Paulo, em conjunto com o fluxo proveniente da Terminal Rio de Janeiro com esse mesmo destino.

Para todas as rotas, o valor médio do KPI04 manteve-se idêntico ou muito semelhante de 2022 para 2023. Esta estabilidade sugere uma manutenção do padrão de uso da rede de rotas pelos operadores de um ano para o outro. Em outras palavras, não foi identificada alteração significativa no planejamento de voos de 2022 para 2023 nas top-20 rotas analisadas. Como exemplo, na Figura 3.21, nota-se que a trajetória planejada mais frequente no trecho Santos Dumont (SBRJ) - Brasília (SBBR) é idêntica em 2022 e 2023, o que corrobora a estabilidade dos valores do KPI04 observada na Figura 3.20.

Figura 3.21: Trajetória planejada mais frequente para a rota SBBR-SBRJ em 2022 e 2023.

3.2.7 KPI 05 - EXTENSÃO REAL EM ROTA

O KPI 05 avalia a eficiência horizontal em rota da trajetória de voo realizada, por meio da comparação entre a distância real voada e uma distância ideal de referência associada ao caminho mais curto (Great-Circle) entre origem e destino. A extensão real em rota é, portanto, a diferença entre a distância real voada e a distância ideal de referência, expressa como uma percentagem da distância de referência. Em outras palavras, o KPI 05 quantifica a ineficiência horizontal da trajetória de voo realizada na fase de rota em termos do excesso de distância percorrida em relação à distância ideal de referência. Quanto menor o valor do KPI 05, mais eficiente é a trajetória de voo realizada.

De forma semelhante ao KPI 04, áreas de exclusão para delimitação da fase de rota são definidas por meio de um cilindro de raio igual a 40 NM no entorno do aeroporto de origem e de um cilindro de raio igual a 40 NM (Variante 1) ou 100 NM (Variante 2) no entorno do aeroporto de destino. Também será considerada neste relatório apenas a Variante 1, de forma a facilitar análises comparativas, conforme mencionado anteriormente para o KPI 04.

O KPI 05 é influenciado por diversos fatores estruturais e operacionais, como o desenho do espaço aéreo, a escolha da rota pelo operador, as condições meteorológicas (as quais podem afetar tanto em nível estratégico, no planejamento da trajetória de voo, como em nível tático, na execução da trajetória) e as intervenções táticas do ATC para o gerenciamento do fluxo de tráfego e da capacidade do espaço aéreo e para a gestão de separações em rota.

Figura 3.22: Extensão real em rota para as Top-20 rotas domésticas em 2022 e 2023.

A Figura 3.22, apresenta a média do KPI 05 para as Top-20 rotas domésticas mais movimentadas em 2023. Observa-se que a maioria das rotas apresenta uma elevada eficiência horizontal da trajetória realizada, com valores do KPI 05 inferiores a 3%.

Por outro lado, as rotas Curitiba (SBCT) - Congonhas (SBSP), Confins (SBCF) - Congonhas (SBSP), Brasília (SBBR) - Congonhas (SBSP) e Confins (SBCF) - Guarulhos (SBGR) se destacaram com valores de extensão real em rota mais elevados de 11%, 6%, 5,8% e 4,9%, respectivamente, tendo sido observado um aumento do KPI nessas rotas de 2022 para 2023. Uma vez que o KPI 04 se mostrou relativamente estável, os resultados sugerem que este aumento da extensão real em rota está mais relacionado a fatores operacionais. Nesse sentido, verifica-se que aumentos se deram principalmente em rotas que competem entre si com destino a um mesmo aeroporto ((Congonhas (SBSP)), cuja demanda teve expressivo incremento: Brasília (SBBR) - Congonhas (SBSP) e Confins (SBCF) - Congonhas (SBSP) convergem dentro da TMA-SP, pelo que os tráfegos que as utilizam frequentemente recebem vetorações ou esperas para sequenciamento, tanto em rota quanto em área terminal.

3.2.8 KPI 18 - NÍVEL LIMITE DURANTE O CRUZEIRO

O KPI 18 avalia a eficiência vertical dos voos em rota, por meio da comparação das altitudes máximas das trajetórias entre um par de aeroportos específico com as altitudes máximas observadas para voos de referência entre pares de aeroportos semelhantes, ou seja, que possuem uma distância direta (Great-Circle) próxima à do par de aeroportos examinado.

A eficiência vertical em rota tem grande impacto no consumo de combustível da aeronave, pois o consumo tende a reduzir com o aumento da altitude. Uma vez que o tipo de aeronave tem uma influência significativa na altitude de cruzeiro, a análise é realizada para grupos de aeronaves com performance semelhante (por exemplo, apenas aeronaves a jato, aeronaves turboélice, etc.).

O KPI 18 baseia-se na hipótese de que voos entre pares de aeroportos que possuem distâncias similares, realizados com um mesmo tipo de aeronave, apresentariam altitudes máximas semelhantes. O fator diferenciador entre os dois conjuntos de voos pode ser a presença de restrições específicas como “levelcapping” ou outras medidas de gerenciamento de fluxo de tráfego aéreo, as preferências do usuário do espaço aéreo, entre outros fatores. Caso a distribuição das altitudes máximas dos voos no par de aeroportos analisado seja discrepante da distribuição de referência, apresentando valores sistematicamente menores, tem-se um potencial indicativo de ineficiência vertical em rota.

Figura 3.23: Nivelamento durante o Cruzeiro (KPI18)

A Figura 3.23 apresenta a média do KPI 18, em diferença de altitude, para as trajetórias voadas nas Top-20 rotas com maior volume de demanda em 2023. De maneira geral, observa-se uma elevada eficiência vertical em rota, com valores do KPI 18 inferiores a 2.000 FT em todos os casos, bem como performances muito semelhantes em 2022 e 2023. Os resultados sugerem um baixo impacto de restrições verticais, como “levelcapping”, durante a fase de cruzeiro, no espaço aéreo brasileiro.

A maior variação observada compreende a rota entre os Aeroportos de Congonhas (SBSP) e Santos Dumont (SBRJ). Neste segmento, é razoável observar-se uma variação mais expressiva, pois a distância relativamente curta das trajetórias envolvidas promove curtos tempos de nivelamento: a subida termina em ponto avançado da rota, muito próximo ao ponto ideal de início de descida das aeronaves.

Acerca da rota entre os Aeroportos de Recife (SBRF) e Guarulhos (SBGR), verificam-se poucas oportunidades de uma subida direta para o nível ótimo devido a regiões de proximidade entre saídas e chegadas contíguas aos limites da TMA. Além disso, frequentemente aeronaves mantêm seu nível ótimo por tempo menor do que o planejado devido a conflitos potenciais na FIR-BS, sendo instruídas a ocuparem níveis mais baixos desde antes do ingresso naquele espaço aéreo. Ocorre, ainda, que níveis ótimos requeridos podem já estar sendo ocupados por aeronaves em voo internacional provenientes da FIR-AO, especialmente nos períodos de maior demanda, como os noturnos.

Em relação à rota entre os Aeroportos de Guarulhos (SBGR) e Porto Alegre (SBPA), ocorrem frequentes solicitações por parte das aeronaves para modificação de nível, normalmente para mais baixos, devido a regiões de frequente incidência de turbulência.

Em todos os casos, vale ressaltar que, em benchmark com Relatório de Performance do EUROCONTROL, de 2022, vê-se que todos os trechos monitorados apresentaram valores próximos às rotas mais eficientes identificadas na Europa por aquela instituição.

3.3 CAPACIDADE

A KPA Capacidade tem como base a ideia de que o PSNA deve utilizar ao máximo a capacidade disponível para atender a demanda dos usuários do espaço aéreo em horários de pico no sentido de evitar restrições ao fluxo de tráfego aéreo. Nessa área de performance, foram acompanhados os indicadores de Capacidade do Espaço Aéreo (KPI 06), Capacidade Declarada de Chegada (KPI 09) e Taxa-pico de Chegada (KPI 10).

3.3.1 KPI 06 – CAPACIDADE DO ESPAÇO AÉREO

O KPI 06 - Capacidade do Espaço Aéreo ou Capacidade Horária de Setor (CHS) expressa a capacidade de fluidez do tráfego de determinado setor, ou setores agrupados, visando alocar de forma eficiente os recursos, auxiliando na identificação de possíveis gargalos de infraestrutura e necessidade de investimento.

Ainda que tenham ocorrido reestruturações do Espaço Aéreo em 2023, este indicador não passa por atualizações constantes, pois alterações na capacidade declarada do espaço aéreo são provocadas em consequência de implementações de novos conceitos de espaço aéreo, novas tecnologias e conceitos ATM ou de modificações na setorização da área de controle.

Em 05 de outubro de 2023, houve a implementação do Projeto Eficiência, o qual reestruturou as FIR-RE e FIR-BS. Assim como, em 02 de novembro de 2023 houve a reestruturação da FIR-CW, através do Projeto de Reestruturação das Terminais de Curitiba e Florianópolis. Tais alterações podem ser observadas nas Figuras 3.24 a 3.29. Enquanto as FIR-AZ e FIR-AO não tiveram alterações.

Essas As FIR que passaram por uma reestruturação, ainda, encontram-se em processo de mensuração da nova CHS pelo órgão responsável, CGNA. Assim, tais KPI não puderam ser apresentados em todos os setores nas Figura 3.24 e Figura 3.28.

De forma geral, as Figuras 3.24 e Figura 3.29 apresentam os setores das FIR-BS, FIR-CW e FIR-RE, antes e depois da reestruturação (2022 - 2023) com indicação das CHS apenas nos setores calculados. Além disso as Figuras 3.30 a Figura 3.33 apresentam os setores da FIR-AZ e FIR-AO, com suas respectivas CHS, as quais não apresentaram diferenças em relação a 2022.

Figura 3.24: Setores da FIR-BS

Figura 3.25: Novos Setores da FIR-BS

Figura 3.26: Setores da FIR-CW

Figura 3.27: Novos Setores da FIR-CW

Figura 3.28: Setores da FIR-RE

Figura 3.29: Novos Setores da FIR-RE

Figura 3.30: Setores da FIR-AZ

Figura 3.31: Novos Setores da FIR-AZ

Figura 3.32: Setores da FIR-AO

Figura 3.33: Novos Setores da FIR-AO

3.3.2 KPI 09 – CAPACIDADE DECLARADA DE CHEGADA

O KPI09, conhecido como Capacidade de Pouso Declarada de Chegada, preconiza o número máximo de pousos que o aeroporto pode alocar em um intervalo de tempo considerado, levando-se em conta fatores como meteorologia e condições da pista de pouso. Devido à maior complexidade em absorver grandes demandas de operações de chegada, em comparação com as de partida, o indicador monitora as operações de pouso, sendo uma importante ferramenta para o planejamento ATFM, contribuindo para um melhor aproveitamento aeroportuário.

O CGNA é o órgão responsável pela medição da capacidade de pista e, em conjunto com a ANAC e o Administrador Aeroportuário, é responsável pela definição da capacidade aeroportuária.

Figura 3.34: Capacidade Declarada de Chegada (KPI09)

A infraestrutura aeroportuária é um fator determinante para a capacidade de pouso como também a de decolagem dos aeroportos. Aqueles que possuem pistas paralelas, como o aeroporto de Brasília, ou pistas com operações segregadas independentes, como o aeroporto de Guarulhos, apresentam uma maior capacidade de absorção das aeronaves em comparação aos aeroportos que possuem apenas uma única pista, por exemplo.

Conforme observado na Figura 3.34, houve modificação da capacidade declarada de pista para pouso de Campinas (SBKP), tal alteração foi realizada a partir da temporada WINTER 2022, conforme declaração da concessionária aeroportuária VIRACOPOS AEROPORTOS a qual modifica a regra de desbalanceamento do aeroporto.

Figura 3.35: Capacidade declarada de chegada por aeroporto (KPI09)

Para Confins, a modificação da capacidade declarada de pista para decolagem foi realizada a partir da temporada SUMMER 2023, conforme relatório de capacidade de aeroporto disponibilizado pelo CGNA, não foi encontrada publicação da concessionária aeroportuária discriminando a mudança no desbalanceamento da capacidade da pista para decolagem.

3.3.3 KPI 10 – TAXA-PICO DE CHEGADA

Este indicador representa o 95º percentil do número de pousos em um aeroporto, ordenados em horas crescentes de congestionamento. Vinte aeroportos são monitorados conforme o Plano de Performance ATM: Guarulhos (SBGR), Congonhas (SBSP), Brasília (SBBR), Santos Dumont (SBRJ), Campinas (SBKP), Confins (SBCF), Recife (SBRF), Porto Alegre (SBPA), Salvador (SBSV), Galeão (SBGL), Curitiba (SBCT), Fortaleza (SBFZ), Eduardo Gomes (SBEG), Cuiabá (SBCY), Florianópolis (SBFL), Campo Grande (SBCG), Foz do Iguaçu (SBFI), Belém (SBBE), Porto Seguro (SBPS) e Maceió (SBMO).

O KPI10 indica a taxa de pousos para uma demanda pico em um período de tempo. Para aeroportos congestionados, esse número pode representar a capacidade; para aeroportos não congestionados, representa uma medida de demanda.

É importante ressaltar que os movimentos de helicópteros não são considerados nesse cálculo.

Figura 3.36: Taxa Pico de Chegada (KPI10)

Figura 3.37: Taxa pico de decolagem

De acordo com a Figura 3.36 a Figura 3.37, os aeroportos de Brasília (SBBR), Guarulhos (SBGR) e Congonhas (SBSP) permanecem em destaque, com os maiores índices de taxa-pico para decolagem e pouso. Sendo, Guarulhos (SBGR), o aeroporto com maior taxa-pico apresentada em 2023. Vale sublinhar o comportamento da demanda de Congonhas (SBSP), que concentra-se concentra em seus horários úteis - das 06h00 às 23h00 - e cujo aumento se deu de forma mais expressiva nos horários de pico, ocasionando valores altos nesse indicador.

Figura 3.38: Capacidade de chegada (KPI09) x Taxa Pico de Chegada (KPI10)

Ao realizar a análise da taxa-pico de chegada com a capacidade declarada do aeroporto, percebe-se que Guarulhos (SBGR), apesar de ter apresentado a maior taxa-pico em relação aos outros aeroportos, conseguiu operar dentro da capacidade máxima declarada, mesmo com a demanda bem próxima do limite.

Apesar da taxa-pico do aeroporto de Santos Dumont (SBRJ) não ter sido tão expressiva como em Guarulhos (SBGR), observa-se que operou bem próximo a capacidade declarada.

A capacidade declarada (KPI09), de forma geral, tem atendido a demanda/taxa-pico (KPI10) dos aeroportos. A capacidade do Aeroporto de Congonhas (SBSP) vem sendo utilizada ao máximo, por vezes extrapolando seu valor, conforme observado na Figura 3.38, indicando a necessidade de investimentos para atender a um número maior de usuários.

O aeroporto de Brasília, cuja capacidade de pouso é 48, apresentou taxa-pico de chegada de 26 movimentos, utilizando, portanto, 54,2% de sua capacidade, ou seja, apesar de liderar o indicador, em função da sua infraestrutura, o aeroporto está preparado para receber mais demanda.

Por outro lado, o aeroporto do Galeão, que possui uma capacidade de 30 pousos/hora, sendo o terceiro aeroporto com maior capacidade declarada de chegada, atrás apenas de SBBR e SBGR, apresentou taxa-pico de apenas 7 pousos/hora em 2022, o que representa uma utilização de pouco mais de 20% da sua capacidade.

3.3.4 MEDIDAS ATFM

O serviço de Gerenciamento de Fluxo de Tráfego Aéreo (ATFM - Air Traffic Flow Management) visa contribuir diretamente para um fluxo de tráfego aéreo seguro, ordenado e eficiente, assegurando que a capacidade ATC seja utilizada na sua máxima extensão possível e que a demanda seja compatível com as capacidades declaradas pela autoridade competente.

As medidas ATFM são um conjunto de técnicas e procedimentos utilizados para gerenciar o fluxo de aeronaves nas rotas aéreas, com o objetivo de garantir a segurança, a eficiência e a regularidade do tráfego aéreo, quando se detecta uma possibilidade de desbalanceamento entre a capacidade e a demanda.

No Brasil, o CGNA, órgão responsável por monitorar o tráfego aéreo em todo o país, aplica as medidas ATFM em coordenação com as Células de Gerenciamento de Fluxo (FMC) localizadas nos ACC Amazônico, Brasília, Curitiba e Recife, bem como nos APP São Paulo, Rio de Janeiro e Belo Horizonte.

O CGNA trabalha em estreita colaboração com as companhias aéreas, administradoras de aeroportos e demais membros da Comunidade ATM para garantir a máxima eficácia do sistema ATM, minimizando os impactos de eventuais restrições à demanda e de degradações dos sistemas e de infraestrutura aeroportuária.

A Figura 3.39 apresenta a demanda de tráfego aéreo e a quantidade de medidas ATFM aplicadas no Brasil de 2018 a 2023:

Figura 3.39: Demanda de Tráfego Aéreo versus Quantidade de Medidas ATFM

Em 2023 percebeu-se que a demanda aumentou 6% e o número de medidas ATFM teve um aumento de 215%, aproximadamente. Isso se deu devido ao aumento de demanda, à incidência de meteorologia adversa de forma significativa no país e mesmo por combinação desses dois fatores, além da implementação de novos projetos no mês de outubro como o Eficiência e o Cardeal Nordeste, que necessitaram da aplicação de medidas ATFM para que não houvesse o desbalanceamento durante a adaptação dos projetos.

Figura 3.40: Movimento por medidas ATFM

O quarto trimestre concentrou 33% do número de medidas ATFM do ano de 2023.

O aumento da taxa pico (KPI10) de Guarulhos (SBGR) que saiu de 25 para 29 (em relação a 2022), pode ter sido um fator contribuinte para o aumento das medidas ATFM. Acompanhando o aumento da taxa pico desse aeroporto, houve mudança na concentração na demanda.

Figura 3.41: Principais causas medidas

Na Figura 3.41, é possível comparar as causas que levaram à aplicação de medidas ATFM nos anos de 2019 (pré-pandemia), 2022 e 2023. Observa-se que os principais fatores foram meteorologia e demanda, tendo apresentado aumentos expressivos, em relação a 2022, de 122% e 367%, aproximadamente. Além disso, houve um aumento de medidas classificadas como (“outros”), de 2 para 167.

Existem diversos tipos de medidas ATFM que podem ser usadas de maneira isolada ou combinada, dependendo do tamanho e da duração do evento que causou ou causará o desbalanceamento.

As medidas mais comumente aplicadas no SISCEAB são:

1. MIT (Miles in Trail), que resulta em uma determinada separação em milhas náuticas para determinado fluxo;

2. MDI (Minimum Departure Interval), que resulta em uma determinada separação em minutos para determinado fluxo de decolagem;

3. GS (Ground Stop), que resulta em manter determinado fluxo no solo do aeroporto, aguardando para decolar após a melhoria do cenário;

4. GDP (Ground Delay Program), ou SLOT ATFM, que resulta em determinar um novo horário de decolagem para um ou mais voos específicos; e

5. RERROTEAMENTO, que resulta em definir uma nova rota para determinado fluxo.

A Figura 3.42 mostra quais medidas ATFM foram aplicadas no Brasil durante o ano de 2023, sendo a medida MIT a mais aplicada no gerenciamento de fluxo, representando 83% das medidas.

Figura 3.42: Quantidade de Medidas ATFM por tipo

Por se tratar de uma medida mais restritiva e, consequentemente, por gerar maior impacto às operações das aeronaves, o Ground Stop (GS) deve ser abordado com maior detalhamento. Esta medida consiste na suspensão temporária das decolagens de aeronaves em um ou mais aeroportos, com o objetivo de evitar a sobrecarga do espaço aéreo e garantir a segurança das operações. O GS é aplicado quando há uma redução severa de capacidade em um aeroporto ou em uma região específica, a fim de evitar saturação e, também, longos períodos de espera em voo.

3.4 CUSTO-BENEFÍCIO

A KPA Custo-Benefício refere-se à rentabilidade do PSNA e ao equilíbrio dos diversos interesses da Comunidade ATM. O custo deve ser sempre considerado quando se avalia propostas para melhorar a qualidade ou a performance do serviço ATM. Dentro desta área de performance, são monitorados o indicador de Horas de Login x Horas ATCO (IDBR06) e o indicador de Índice de Operacionalidade (IDBR08).

3.4.1 IDBR 06 - HORAS DE LOGIN X HORAS ATCO

Este indicador busca desenvolver um mecanismo para aferir a relação entre horas de tempo logado do ATCO por tempo de escala operacional, apontando a percentagem de hora de login dos ATCO do mesmo Órgão. Contudo, não considera a dinâmica operacional (cenário das posições operacionais), a complexidade ATC (inoperâncias e condições meteorológicas), a quantidade de movimentos (demanda) ou outras atividades estipuladas para os ATCO realizarem durante os turnos (PIMO, aulas de inglês, atividades administrativas, cursos on-line, etc.).

Desta forma, é apresentada a relação entre a soma de horas logadas (HL), que é a quantidade de tempo, em horas, que um ATCO esteve guarnecendo uma posição operacional, e a hora escalada (HE), que é a soma das horas de escala cumprida, excetuando o tempo de briefing operacional.

Foram analisados os dados de dez localidades Belém (SBBE), Brasília (SBBR), Curitiba (SBCT), Florianópolis (SBFL), Salvador (SBSV), Eduardo Gomes (SBEG), Natal (SBNT), Recife (SBRF), Santos Dumont (SBRJ) e Congonhas (SBSP), abrangendo 28 órgãos operacionais: cinco ACC, doze APP e onze TWR com o objetivo de possibilitar o aprimoramento do emprego dos recursos humanos, a partir dos valores obtidos dos órgãos de controle.

NOTA: Em função das recomendações da CIRCEA 100-89 - LIMITES PRESCRITIVOS PARA O GERENCIAMENTO DA FADIGA NO ATC, que, de acordo com a classe do órgão, prevê um descanso de trinta minutos a cada duas ou três horas de controle, não é possível atingir um índice de 100% neste indicador. Como o percentual calculado na metodologia atual não desconta este tempo de descanso previsto para cada órgão ATC, o rendimento máximo do IDBR 06 irá variar entre 75% e 85%. As fontes de dados utilizadas foram os registros de login e logoff no SAGITARIO ou no TATIC, o Livro de Registro de Ocorrências, a escala cumprida fornecida pelos próprios órgãos ATC e a planilha de distribuição dos ATCO durante o turno de serviço realizada pelos supervisores.

Figura 3.43: IDBR06 por ACC

Nesse último triênio, o ACC-RE e o ACC-CW destacaram-se com um aumento progressivo de 18 e 14 pontos percentuais, respectivamente. Seguido do ACC-AO e ACC-AZ com incremento de 5 e 4 pontos percentuais, respectivamente.

Em contrapartida, o ACC-BS diminuiu 3 pontos percentuais no rendimento. Destaca-se o ACC-RE, sendo considerado o órgão com maior rendimento operacional atingindo 63%, sabendo que o valor máximo possível do IDBR06 é de 85%, considerando os regulamentos de carga horária vigentes.

Figura 3.44: IDBR06 por APP

O APP-MN e o APP-SV obtiveram um aumento significativo no rendimento operacional, chegando a 14 e 11 pontos percentuais, respectivamente, em relação à 2022. Por outro lado, o APP-RF apresentou queda de 12 pontos percentuais no rendimento.

Contudo em 2023, o APP-SV conquistou a média de 65%, destacando-se como o APP que atingiu o maior rendimento do ano.

Figura 3.45: IDBR06 por TWR

Para 2023, as TWR de Congonhas (SBSP) e Florianópolis (SBFL) permaneceram liderando os índices, respectivamente em 67% e 57%. Entretanto, ao analisar a variação relativa ao ano anterior percebe-se que Congonhas (SBSP) progrediu em 4% e Florianópolis (SBFL) regrediu em 6%. Ao passo que Curitiba (SBCT) alcançou a marca desse último com um aumento na variação em 3%. Por outro lado, foi verificado que a TWR-NT apresentou uma redução nos índices, tendo uma diminuição de 19% comparado ao ano anterior.

3.4.2 IDBR 08 - ÍNDICE DE OPERACIONALIDADE DO ATCO

Diante da relevância na tomada de decisões e da análise de performance dos órgãos de controle, o índice de operacionalidade do ATCO foi elevado ao status de indicador de performance ATM a ser monitorado pelo DECEA. O PCA 100-3 de 2021 inseriu o IDBR08, índice de operacionalidade, na KPA Custo-Benefício a fim de monitorar se os recursos estão sendo bem aplicados no Sistema. Foi definida, assim, uma meta para os órgãos operacionais monitorados de 80% de operacionalidade.

É importante destacar que a operacionalidade dos ATCO está diretamente relacionada com a validade de sua Habilitação Técnica no Órgão de Controle, ou seja, é fundamental que esses profissionais mantenham sua qualificação e estejam aptos para exercer suas funções operacionais.

No entanto, é comum que os ATCO enfrentem restrições por motivos de saúde ou outros impedimentos para o cumprimento da carga horária mínima exigida em um órgão ATC, o que pode afetar sua habilitação e, por consequência, o índice de operacionalidade do órgão. Por isso, é necessário que haja um monitoramento constante dos dados para garantir que os ATCO sejam alocados de forma eficiente e estratégica para atender às necessidades do DECEA.

O índice de operacionalidade se refere ao percentual de controladores com habilitação técnica válida. Apesar de o indicador permitir visualizar o índice por órgão, opta-se por utilizar a visualização por Regional de forma agregada, ou, ainda, por Unidades do Regional, visto que, de forma geral, cada Regional tem autonomia própria na gestão de seus ATCO. As informações do IDBR08 referem-se apenas aos ATCO do COMAER.

O índice de operacionalidade total do DECEA registrou um aumento de 0,7%, analisando 2021 e 2022, conforme pode ser observado na Figura 3.46. Porém, o IDBR08 diminuiu 2,3% em 2023 quando comparado a 2022.

Figura 3.46: Evolução do IDBR08

Figura 3.47: Índice de Operacionalidade (IDBR08) por Regional

O gráfico da Figura 3.47 apresenta o IDBR08 por Regional nos últimos três anos, e, adicionalmente, aqueles alocados fora dos Regionais, ou seja, em organizações como o próprio DECEA, o CGNA, o ICEA, dentre outras.

Houve redução no índice de operacionalidade em todos os Regionais, exceto no CRCEA-SE no qual o aumento foi de 0,7%, comparando com 2022. Vale destacar, no entanto, que este índice continua dentro do esperado, mantendo-se acima da meta de 80%, definida no PCA 100-3. Excetuam-se apenas as unidades fora dos Regionais.

Dentre os regionais, destaca-se o CINDACTA IV como o mais operacional do SISCEAB, com o índice de operacionalidade de 90,4%, seguido do CINDACTA I com 88,0%.

Da Figura 3.48 a Figura 3.52 são apresentados os resultados do IDBR08 para os Destacamentos que possuem órgãos ATC, subordinados a cada Regional. Na análise, verificou-se que a maioria das unidades estão operando igual ou acima da meta de 80%, excetuando-se apenas DTCEA-CG (69,12%), DTCEA-SJ (77,42%) e DTCEA-PS (77,5%), DTCEA-SL (78,79%).

Figura 3.48: Índice de Operacionalidade (IDBR08) em relação à média - CINDACTA I

Figura 3.49: Índice de Operacionalidade (IDBR08) em relação à média - CINDACTA II

Figura 3.50: Índice de Operacionalidade (IDBR08) em relação à média - CINDACTA III

Figura 3.51: Índice de Operacionalidade (IDBR08) em relação à média - CINDACTA IV

Figura 3.52: Índice de Operacionalidade (IDBR08) em relação à média - CRCEA-SE

Por fim, em termos de classificação geral do DECEA, é apresentado na Figura 3.53 o ranking TOP 10 das unidades com os maiores IDBR08 em 2023. O DTCEA-FZ foi o destacamento com melhor percentual operacional dentre todas as unidades com órgão ATC, com 96,55% de operacionalidade.

Figura 3.53: Ranking Top 10 de Operacionalidade

3.5 PARTICIPAÇÃO DA COMUNIDADE ATM

As expectativas da sociedade em relação aos Serviços de Navegação Aérea devem ser ponderadas no planejamento dos investimentos e na prestação dos serviços dos órgãos de controle que os representam. A participação da Comunidade ATM compõe umas das áreas de performance (KPA) priorizada no PCA 100-3. Para tal, foi definido que a pesquisa de satisfação seria o método de avaliação mais adequado para este fim.

Esta área considera que a Comunidade ATM deve estar envolvida no planejamento, na implementação e na operação do sistema com a finalidade de garantir que a evolução dos serviços de navegação aérea satisfaça as expectativas dos seus membros em nível global. A gestão por performance orientada ao usuário é um importante mecanismo para avaliação da performance, a fim de conhecer as necessidades dos usuários e sua percepção quanto ao serviço prestado pelo DECEA, permitindo assim a busca de melhorias e soluções mais eficientes.

3.5.1 PESQUISA DE SATISFAÇÃO DO SISCEAB

A Pesquisa de Satisfação destinada à Comunidade ATM Nacional tem por intuito aprimorar os serviços de tráfego aéreo oferecidos no país, a partir de uma percepção das necessidades dos diversos atores envolvidos no transporte aéreo num processo colaborativo.

A opinião dos usuários do serviço de navegação aérea e dos prestadores de serviços de navegação aérea é de suma importância para o auxílio na obtenção de um panorama das necessidades, identificação das expectativas e dificuldades e, com base nos dados coletados, definição de estratégias alinhadas aos anseios da comunidade, qualificando e aprimorando o serviço prestado no âmbito do SISCEAB.

A intenção é assessorar o DECEA em assuntos relativos ao planejamento e ao gerenciamento do espaço aéreo, incluindo os resultados da pesquisa de satisfação, que são compilados e analisados conforme processo descrito no PCA 100-3. A pesquisa de satisfação foi disponibilizada no segundo semestre de 2023.

No total, foram 628 respostas válidas obtidas, acréscimo de 50% em relação ao ano anterior, cujos resultados e análises serão apresentados nos tópicos seguintes conforme a divisão dos temas da pesquisa. A maior parte das avaliações são uma gradação para o nível de satisfação percebido em cada aspecto do SISCEAB. A fim de facilitar o entendimento, a pontuação foi interpretada conforme Tabela 3.2.

Tabela 3.2: Gradação da avaliação

Pontuação	Descrição
Não sei opinar (sem pontuação)	Não sei opinar
1	Ruim
2	Pode melhorar
3	Regular
4	Bom
5	Ótimo

3.5.1.1 PERFIL DOS USUÁRIOS

A pesquisa contou com a participação de membros de diversas regiões do Brasil, dentre as seguintes áreas de atuação: aeronauta ou usuário do espaço aéreo, administração aeroportuária, prestador de serviço de navegação aérea, órgão regulador / normativo / governamental, dentre outras. A distribuição do perfil dos avaliadores está apresentada na Figura 3.54.

Percebe-se que a maior parte dos avaliadores são aeronautas ou usuários do espaço aéreo, representando 49,5% dos participantes, fator positivo, visto que diversas questões dos formulários são específicas aos serviços prestados diretamente aos usuários do espaço aéreo. Cabe destacar o aumento de 58% na participação dos prestadores de serviço de navegação aérea, em relação ao ano anterior.

Figura 3.54: Perfil dos usuários

3.5.1.2 AVALIAÇÃO DOS PRODUTOS DO DECEA

Esta seção visa entender a frequência de utilização de alguns produtos disponibilizados pelo DECEA aos membros da Comunidade ATM. Para cada produto, havia três opções de seleção: nunca usei; uso eventualmente; e uso sempre.

O resultado geral pode ser observado na Figura 3.55.

Figura 3.55: Frequência de uso de produtos do DECEA

Os produtos mais utilizados pelos avaliadores foram:

1. O portal REDEMET (com 60% “uso sempre” e 30% “uso eventualmente”), que contém informações meteorológicas necessárias ao planejamento do voo. Ademais, produtos como mensagens (METAR, SPECI, TAF etc.) modelagens, imagens de satélites e radares são fundamentais para a prestação do serviço de meteorologia aeronáutica;

2. O portal AISWEB (com 52% “uso sempre” e 37% “uso eventualmente”), que contém informações importantes e obrigatórias para os aeronavegantes, cartas de navegação aérea e de procedimentos, entre outros dados; e

3. O site do DECEA (com 37% “uso sempre” e 48% “uso eventualmente”), que possibilita acesso rápido aos diversos sistemas utilizados por toda Comunidade ATM e dá publicidade às notícias e eventos realizados.

Por outro lado, os produtos menos utilizados pelos avaliadores foram:

1. O DASA (com 91% de “nunca usei”), sistema que permite viabilizar o gerenciamento do uso do espaço aéreo no espaço-tempo, divulgar as informações entre os responsáveis por diferentes processos e melhorar a análise das solicitações. O sistema pode ter sido pouco utilizado por ser um produto mais recentes no SISCEAB; e

2. O SYSAGA (com 76% de “nunca usei”), sistema para o gerenciamento dos processos da área de aeródromos, definidos na ICA 11-3. A sua baixa utilização deve-se ao fato do perfil predominante dos entrevistados (95% se identificaram como “aeronautas ou usuários do espaço aéreo” ou “prestadores de serviço de navegação aérea”, conforme indicado na Figura 3.55) não utilizarem o sistema.

3.5.1.3 AVALIAÇÃO DA QUALIDADE NA PRESTAÇÃO DOS SERVIÇOS DE NAVEGAÇÃO AÉREA

Os serviços melhor avaliados quanto à qualidade foram: prestação do Serviço de Busca e Salvamento, informações meteorológicas, segurança contra atos de interferência ilícita e segurança operacional, que obtiveram média superior a 4, conforme demonstrado na Figura 3.56.

Figura 3.56: Média da qualidade na prestação dos SNA

Conforme a Figura 3.57, a Prestação do Serviço de Busca e Salvamento destacou-se entre os participantes que opinaram com “Bom” e “Ótimo”, representando 92,13% das avaliações, o que mostra o reconhecimento da sociedade na relevância da prestação desse serviço.

Figura 3.57: Avaliação Positiva da Prestação SNA Fonte: Pesquisa 2023

3.5.1.4 AVALIAÇÃO DA ORGANIZAÇÃO DO ESPAÇO AÉREO BRASILEIRO

Os aspectos avaliados no que concerne à organização do espaço aéreo foram: estrutura de rotas ATS, procedimentos de navegação aérea e restrições ou reservas de espaço aéreo. Tais configurações têm o potencial de influenciar as operações aéreas de maneira positiva ou negativa, baseando-se em fatores como: distância percorrida, acessibilidade, descida e subida contínuas e espaço aéreo flexível.

O resultado das avaliações pode ser observado na Figura 3.58.

Figura 3.58: Organização do espaço aéreo

Observa-se que a Estrutura de rotas ATS recebeu 429 avaliações positivas (notas 4 e 5) com percentual de 68,3% e média de 4,01.

Os Procedimentos de navegação aérea receberam 434 avaliações positivas (notas 4 e 5) com percentual de 60,4% e média de 3,97. Além disso, as restrições ou reservas de espaço aéreo receberam 342 avaliações positivas (notas 4 e 5) com percentual de 54,5% e média de 3,85.

3.5.1.5 INCLUSÃO DA COMUNIDADE ATM NOS PROCESSOS DE PLANEJAMENTO, IMPLANTAÇÃO E OPERAÇÃO DO SISCEAB

O DECEA tem buscado cada vez mais incluir a Comunidade ATM nos projetos que abrangem novos conceitos e a reorganização do espaço aéreo. A análise comparativa da percepção da Comunidade ATM sobre essa inclusão, abarcando o período de 2022 a 2023, é ilustrada na Figura 3.59. O resultado de 2023 obteve como média geral 2,77, uma queda de apenas 0,1 em relação à média do ano anterior. Conclui-se que há uma estabilidade da percepção de inclusão no biênio analisado.

Figura 3.59: Percepção da Comunidade ATM por perfil

Destaca-se que, embora a percepção dos prestadores de serviço de navegação aérea tenha reduzido 0,4 na média em relação ao ano anterior, eles continuam sendo o perfil com a melhor avaliação.

3.5.1.6 AVALIAÇÃO DAS IMPLEMENTAÇÕES RECENTES NO SISCEAB

Quanto às recentes mudanças implementadas no espaço aéreo brasileiro, os seguintes itens foram avaliados na pesquisa de satisfação: a)Nova circulação da TMA-CT; b)Rotas diretas nas FIR Brasília e Curitiba; e c)Cardeal Nordeste - Reestruturação das TMA-RE, TMA-FZ e TMA-NT.

Por serem projetos específicos de determinada localidade ou espaço aéreo, muitos dos entrevistados demonstraram desconhecer tais iniciativas, conforme indicado na Figura 3.60. A pesquisa demonstrou que aproximadamente metade dos entrevistados desconheciam os projetos mencionados.

Figura 3.60: Desconhecimento das alterações no SISCEAB Fonte: Pesquisa 2023

Considerando somente os entrevistados que conheciam os projetos citados, foi estabelecida uma nova amostra e identificou-se o percentual de aprovações das implementações, ou seja, que foram avaliadas com notas 4 (boas) ou 5 (ótimas). Conforme demonstrado na Figura 3.61, a implementação das Rotas Diretas na FIR Brasília e Curitiba apresentou 83,3% de aprovação dos entrevistados. Destaca-se que, no ano anterior, a implementação das Rotas Diretas obteve a melhor aprovação, sendo este quesito o mais aprovada no biênio 2022-2023.

Figura 3.61: Avaliações positivas das implementações do SISCEAB

3.5.1.7 AVALIAÇÃO DO GRAU DE SATISFAÇÃO COM O DECEA NA PRESTAÇÃO DE SERVIÇOS DE NAVEGAÇÃO AÉREA

Saber o grau de satisfação da Comunidade ATM sobre a prestação dos serviços de navegação aérea, de uma forma geral, é uma das avaliações mais valiosas para o DECEA.

Como resultado geral da pesquisa de satisfação 2023, a Figura 3.62 mostra que, dentre os 628 entrevistados, 66,4% consideram ótima (nota 5) ou boa (nota 4) a prestação dos serviços de navegação aérea pelo DECEA para a sociedade e 23,4% dos entrevistados consideram regular (nota 3) esta avaliação.

Figura 3.62: Grau de satisfação com o DECEA

3.6 SEGURANÇA OPERACIONAL

Um sistema de aviação seguro, resiliente e sustentável contribui para o desenvolvimento econômico dos países e suas indústrias. Desse modo, na última edição do GANP foram inseridos quatro indicadores de performance chave para a KPA – Segurança Operacional:

1. KPI 20 – Aircraft Accidents;
2. KPI 21 – Runway Incursion;
3. KPI 22 – Runway Excursion; e
4. KPI 23 – Airprox/TCAS RA/Loss of Separation/Near Mid Air Collision/Mid Air Collision.

Compete à Assessoria de Segurança Operacional no Controle do Espaço Aéreo (ASEGCEA), componente da estrutura do DECEA, planejar, coordenar e supervisionar as atividades de segurança operacional do Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro (SISCEAB), bem como aquelas afetas ao fator humano.

O DECEA monitora os indicadores referentes aos Serviços de Tráfego Aéreo prestados no SISCEAB, tais como Número de Incursões em Pista (RI – Runway Incursion), alertas TCAS RA (Resolution Advisory), Incidentes de Tráfego Aéreo classificados como Risco Potencial (Lossof Separation) e Incidentes de Tráfego Aéreo classificados como Risco Crítico (Near Mid Air Collision), deixando a cargo do Centro de Investigação e Prevenção de Acidentes Aeronáuticos (CENIPA) os indicadores que tratam de atividades de investigação de acidentes aeronáuticos da aviação civil e da Força Aérea Brasileira.

3.6.1 NÚMERO DE INCURSÕES EM PISTA

Incursão em pista (RI) é toda ocorrência em aeródromo constituída pela presença incorreta de aeronave, veículo ou pessoa na zona protegida de uma superfície designada para o pouso ou para a decolagem de uma aeronave, segundo dispõe a ICA 81-4 (Programa para prevenção de ocorrências de incursão em pista na prestação dos Serviços de Tráfego Aéreo).

As ocorrências de RI têm o seu reporte classificado como mandatório pelos Órgãos ATS, incluindo todas as Torres de Controles e Rádios do SISCEAB.

Os reportes oriundos dos Controladores de Tráfego Aéreo (ATCO), dos Operadores de Estação Aeronáutica (Rádio) e os reportes voluntários são registrados no Sistema de Informações Gerenciais do Subsistema de Segurança Operacional do SISCEAB (SIGCEA) e monitorados continuamente para que não ultrapassem os Níveis de Alerta das metas estipuladas para cada PSNA. Caso contrário, são implementadas medidas mitigadoras no sentido de conter a progressão dos eventos considerados indesejáveis visando manter o Nível Aceitável de Performance da Segurança Operacional (NADSO) do PSNA.

A Figura 3.63 apresenta, comparativamente em relação a 2022 e 2023, os valores absolutos, mês a mês, de ocorrência de incursões em pista e, adicionalmente, o índice correspondente a tal incidência a cada 100.000 movimentos registrados.

Figura 3.63: Incursão em pista mensal

Por sua vez, a Figura 3.64 apresenta para o triênio 2021-2023 os valores totais de incursões em pista, estratificando aquelas ocorridas em área de responsabilidade de Torres de Controle de Aeródromo (TWR) e aquelas em área de responsabilidade de Rádios, órgãos prestadores do Serviço de Informação de Voo de Aeródromo (AFIS).

Figura 3.64: Incursão em pista anual Fonte: SIGCEA

Pelos dados apresentados, verifica-se um significativo aumento no número de incursões em pista no ano de 2023, em relação a 2022. Tal incremento pode também ser observado pela Figura 3.65 ao se compararem os patamares atingidos pelo indicador afeto às incursões em pista, calculado a partir do número de eventos a cada 100.000 movimentos.

Figura 3.65: Incursão em pista por 100.000 movimentos
Fonte: SIGCEA

A apresentação dos gráficos na base de 100.000 movimentos auxilia na observação da evolução dos dados ao longo dos anos considerando sua disposição em uma mesma base e acompanhando a demanda, o que minimiza distorções estatísticas em razão do movimento de tráfego aéreo. Seguindo tendência expressa em 2022 quando do incremento do número de eventos de incursão em pista a cada 100.000 movimentos, observou-se novamente aumento nesse índice no ano de 2023.

A Figura 3.66 permite observar mensalmente o número de RI no decorrer de 2023. Percebe-se a manutenção de tendência, já observada em anos anteriores, de maior concentração desse tipo de evento em localidades providas de TWR.

Figura 3.66: Incursão em pista por órgão ATS em 2023 Fonte: SIGCEA

Dados relacionados aos aeródromos com maior número de incursões indicam, como maiores contribuintes para o resultado obtido em 2023, SBRJ com 163 eventos (66 em 2022), SBSP com 10 eventos (nenhum em 2022) e SBCY com 16 eventos (apenas um em 2022).

A Tabela 3.3 apresenta o número de incursões, no biênio 2022-2023, nos aeródromos listados no PCA 100-3.

Tabela 3.3: Incursão em pista por aeródromo
Fonte: SIGCEA

AIRPORT	2022	2023
SBGR	5	7
SBSP	0	10
SBBR	4	0
SBKP	1	4
SBCF	0	0
SBGL	3	0
SBRF	1	0
SBRJ	66	163
SBPA	3	3
SBSV	7	7
SBCT	1	0
SBFZ	2	0
SBEG	1	2
SBBE	2	0
SBCY	1	16
SBFL	3	0
SBMO	0	2
SBCG	2	0
SBFI	0	1
SBPS	0	0

A Figura 3.67 apresenta uma síntese em termos de número de incursões em pista a cada 100.000 movimentos (Índice de Performance da Segurança Operacional - IDSO), em 2022 e 2023, apontando patamares de redução de eventos em relação a de 2022, de 2% e 5%.

Figura 3.67: IDSO RI x Redução de 2 (SIGCEA)

3.6.2 ALERTA TCAS RA

O Alerta TCAS RA é uma indicação dada à tripulação da aeronave recomendando uma manobra para prover separação de ameaças ou uma restrição a qualquer manobra, visando manter a separação existente.

Assim como as ocorrências de RI, os avisos de TCAS RA reportados pelos pilotos são mandatoriamente inseridos no SIGCEA, analisados e monitorados para que não ultrapassem os níveis de alerta definidos para cada PSNA.

A Figura 3.68 apresenta, comparativamente em relação a 2022 e 2023, os valores absolutos, mês a mês, de ocorrência de avisos de resolução e, adicionalmente, o índice correspondente a tal incidência a cada 100.000 movimentos registrados.

Figura 3.68: Avisos de resolução mensal

Ao se observar os números absolutos de ocorrências de RA no SISCEAB nos anos de 2021 a 2023, conforme Figura 3.69, nota-se um acréscimo dos eventos no decorrer dos dois primeiros anos, com subsequente redução em 2023.

Figura 3.69: Avisos de resolução anual

Ao verificarmos o número de RA a cada 100.000 movimentos, constata-se que após um biênio (2021-2022) de estabilidade no indicador, em 2023 foi obtida redução. Tal dado é apresentado pela Figura 3.70.

Figura 3.70: Avisos de resolução por 100.000 movimentos (SIGCEA)

A Figura 3.71 detalha a quantidade mensal de eventos de RA no último ano. Apenas março, maio e dezembro apresentaram RA em ambiente provido de AFIS. Os maiores patamares alcançados em espaço aéreo de APP corresponderam a 9 e 8 eventos, respectivamente, nos meses de abril e outubro. Já no caso das TWR, as maiores quantidades ocorreram nos meses de março, abril, julho e dezembro, com três ocorrências cada.

Figura 3.71: Avisos de resolução mensal por órgão ATS
Fonte: SIGCEA

Dentre as medidas aplicadas para a manutenção do nível de segurança dos PSNA com relação aos eventos TCAS RA, o DECEA vem atuando na capacitação contínua dos Controladores de Tráfego Aéreo, em ajustes na circulação aérea e em grupos colaborativos de segurança operacional com a participação de representantes da Comunidade ATM nacional.

A Figura 3.72 apresenta uma síntese em termos de número de avisos de resolução a cada 100.000 movimentos (Índice de Performance da Segurança Operacional - IDSO), em 2022 e 2023, apontando patamares de redução de eventos em relação a de 2022, de 2% e 5%.

Figura 3.72: IDSO RA x Redução de 2% e 5%
Fonte: SIGCEA

3.6.3 INCIDENTE CLASSIFICADO COMO RISCO POTENCIAL

O incidente de tráfego aéreo de risco potencial se caracteriza pela condição na qual a proximidade entre aeronaves ou entre aeronaves e obstáculos tenha resultado em separação menor que o mínimo estabelecido pelas normas vigentes sem, contudo, atingir a condição de risco crítico.

Os incidentes de risco potencial são investigados por meio dos Relatórios de Investigação do Controle do Espaço Aéreo (RICEA) e têm por objetivo identificar fatores contribuintes e gerar recomendações de segurança operacional (RSO), que objetivam a eliminação ou a mitigação dos riscos apontados. A execução e o cumprimento das RSO são controlados pelos respectivos elos de segurança operacional.

A Figura 3.73 apresenta, comparativamente em relação a 2022 e 2023, os valores absolutos, mês a mês, de ocorrência de incidentes de tráfego aéreo de risco potencial e, adicionalmente, o índice correspondente a tal incidência a cada 100.000 movimentos registrados.

Figura 3.73: Risco potencial mensal

A Figura 3.74 apresenta, para o triênio 2021-2023, os valores totais de incidentes de tráfego aéreo de risco potencial, estratificando aqueles ocorridos em área de responsabilidade de Rádios, Torres de Controle de Aeródromo, Controle de Aproximação e Centro de Controle de Área.

Figura 3.74: Risco potencial anual

A Figura 3.75 apresenta a distribuição mensal dos incidentes de tráfego aéreo de risco potencial por tipo de órgão ATC.

Figura 3.75: Risco potencial mensal por órgão ATC

A partir das investigações conduzidas no SISCEAB referentes aos incidentes de tráfego aéreo de risco potencial, foram levantados os seguintes fatores contribuintes (FC), representados na Figura 3.76.

Figura 3.76: Fatores contribuintes (SIGCEA)

Em 2023, os três fatores de maior incidência foram planejamento, aplicação de normas e emprego de meios. Adicionalmente, verifica-se que o único fator em que houve aumento de incidência foi a carga de trabalho.

A Figura 3.77 apresenta uma síntese em termos de número de incidentes de tráfego aéreo de risco potencial a cada 100.000 movimentos (Índice de Performance da Segurança Operacional - IDSO), em 2022 e 2023, apontando patamares de redução de eventos em relação a de 2022, de 2% e 5%.

Figura 3.77: IDSO RP x Redução de 2% e 5%

3.6.4 INCIDENTE CLASSIFICADO COMO RISCO CRÍTICO

O incidente de tráfego aéreo de risco crítico se caracteriza pela condição na qual um acidente não ocorreu devido ao acaso ou a uma ação evasiva e a separação entre as aeronaves tenha sido inferior a 0,5 milha náutica (horizontal) e 500 pés (vertical).

A investigação do incidente de tráfego aéreo de risco crítico é de responsabilidade do CENIPA, cabendo ao DECEA realizar a elaboração do laudo técnico ATS, que subsidiará a investigação principal.

A Figura 3.78 apresenta a ocorrência de incidentes de tráfego aéreo de risco crítico em 2022 e 2023. Comparando-se ao número de ocorrências dessa natureza em 2022, houve acréscimo de 50%, havendo 4 incidentes de tráfego aéreo de risco crítico, em cenário operacional de Torre de Controle de Aeródromo.

Figura 3.78: Risco crítico anual

A Figura 3.79 apresenta uma síntese em termos de número de incidentes de tráfego aéreo de risco crítico a cada 100.000 movimentos (Índice de Performance da Segurança Operacional - IDSO), em 2022 e 2023, apontando patamares de redução de eventos em relação a de 2022, de 2% e 5%.

Figura 3.79: IDSO RC x Redução de 2% e 5%

3.6.5 NÚMERO DE REGISTROS TRATADOS NO SIGCEA

A Ficha de Notificação de Ocorrência (FNO) e os Relatórios de Prevenção (RELPREV) de caráter voluntário, regulamentados pela ICA 81-1 (Ocorrências de Tráfego Aéreo) e NSCA 3-17 (Sistema de Reportes do SIPAER para a Aviação Civil Brasileira), respectivamente, estão entre as principais fontes do SIGCEA.

A Figura 3.80 apresenta a evolução dos registros nos últimos três anos, destacando a origem da informação.

Figura 3.80: Canais de recebimento de ocorrências

Desde 2021, a tendência do número de ocorrências tratadas oriundas de FNO vem crescendo e mantendo-se acima do patamar alcançado pelo número de RELPREV. Em 2023 o aumento de FNO foi de 36% em relação ao ano anterior.

A Figura 3.81 apresenta a distribuição percentual dos reportes tratados, em 2023, por Seção de Investigação e Prevenção de Acidentes no Controle do Espaço Aéreo (SIPACEA), componente da estrutura de cada uma das cinco Organizações Regionais do DECEA.

Figura 3.81: Reportes tratados por SIPACEA

A SIPACEA-SE, impulsionada por ser a jurisdição de mais alta demanda do país, apresentou o maior número de registros.

Vale ressaltar que o elevado número de registros no SIGCEA deve-se também ao resultado do fortalecimento da cultura de segurança operacional implementado pelo DECEA nos últimos anos. Quanto maior o incentivo ao reporte, melhor é a identificação proativa de perigos e a mitigação de riscos em tempo oportuno.

3.7 SEGURANÇA DA AVIAÇÃO (SECURITY)

O contexto nacional e mundial da aviação requer que medidas de segurança sejam aplicadas no combate às ameaças AVSEC (Segurança da Aviação Civil contra Atos de Interferência Ilícita), na proteção das infraestruturas críticas e dos sistemas de tráfego aéreo, capacitação e treinamento de Controladores de Tráfego Aéreo, e no controle da qualidade, por meio de testes e exercícios, tendo em vista o relevante impacto, junto aos recursos humanos e materiais, dos atos de interferência ilícita contra a aviação civil.

Entende-se por ato de interferência ilícita contra a aviação civil todo atentado que comprometa a segurança da aviação e do transporte aéreo, a saber:

1. Apoderamento de aeronave;
2. Destruição de aeronave em serviço;
3. Manutenção de refém a bordo de aeronaves ou em aeródromos;
4. Invasão a aeronave, aeroporto ou instalação aeronáutica;
5. Introdução de arma, artefato ou material perigoso, com intenções criminosas, em instalações aeronáuticas, a bordo de aeronave ou em um aeroporto;
6. Uso de aeronave em serviço com propósito de causar morte, ferimentos graves ou prejuízos graves à propriedade ou ao meio ambiente;
7. Comunicação de informação falsa que coloque em risco a segurança de aeronave em voo ou no solo, dos passageiros, da tripulação, do pessoal de terra ou público em geral, no aeroporto ou nas dependências de instalação de navegação aérea;
8. Ataques a aeronaves utilizando Sistema Antiaéreo Portátil ou arma de fogo;
9. Interferência nos auxílios à navegação;
10. Interferência em sistema de informação de missão crítica do SISCEAB ou Interferência cibernética;
11. Uso de drone e/ou outros dispositivos que possam afetar a segurança da aviação civil; e
12. Acionamento do código transponder 7500.

Neste contexto, a OACI (Organização de Aviação Civil Internacional), por meio do Anexo 17 (Aviation Security), estabelece recomendações de segurança aos estados signatários, dentre eles o Brasil, com o objetivo de impedir ou minimizar os efeitos de possíveis atos ilícitos contra a aviação civil. O Governo Federal Brasileiro, por meio do Decreto nº 11.195, de 8 de setembro de 2022, estabeleceu o Programa Nacional de Segurança da Aviação Civil contra Atos de Interferência Ilícita (PNAVSEC) que provocou diversas ações do COMAER (Comando da Aeronáutica) e do SISCEAB (Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro), por exemplo, a publicação, em fevereiro de 2023, da ICA 205-51 “Gerenciamento do Risco AVSEC no SISCEAB”.

No âmbito do SISCEAB, a AVSECCEA (Assessoria de Segurança da Aviação Civil no Controle do Espaço Aéreo), subordinada ao Subdepartamento de Administração do DECEA, tem por missão realizar a gestão estratégica das atividades AVSEC (Proteção de Órgãos ATS, Nível de Proficiência de Controladores de Voo, Promoção de Cultura, Segurança Cibernética, Mitigação de Ameaças e Riscos à Aviação e outras). Ela atua em mais de 290 Elos do SISCEAB: Órgãos Regionais (CINDACTA e CRCEA-SE), Destacamentos de Controle do Espaço Aéreo (DTCEA), Grupo de Comunicação e Controle e seus Esquadrões (GCC), Dependências da NAV Brasil (DNB), Estações de Apoio ao Controle do Espaço Aéreo (EACEA) e Organizações Militares subordinadas ao DECEA.

3.7.1 INDICADORES AVSEC

O Sistema Integrado de Gestão AVSEC (SIGAVSEC) permite à AVSECCEA supervisionar, em todo território nacional, os reportes relativos às ocorrências AVSEC, permitindo o monitoramento e o controle dos indicadores de segurança da aviação civil.

Existem ocorrências, conforme PNAVSEC, que são de responsabilidade de outros órgãos, por exemplo, ocorrências na inspeção de segurança nos terminais de passageiros dos aeroportos. Reportes relacionados às áreas patrimoniais de aeroportos são tratados em conjunto pelas esferas do DECEA, da ANAC e da Polícia Federal. Para a finalidade deste relatório, somente será apresentado o indicador de “ocorrências AVSEC” relacionado à competência do DECEA.

As ocorrências podem ser classificadas de acordo com as seguintes Categorias:

1. Laser;
2. Drones;
3. Roubo/furto;
4. Apoderamento ilícito/acionamento 7500/ameaça de bombas;
5. Interferência nas comunicações;
6. Falha no controle de acesso;
7. Intrusão às instalações; e
8. Interferência cibernética.

As falhas no controle de acesso se distinguem da intrusão às instalações de acordo com a intenção da ocorrência. Enquanto o primeiro se caracteriza por falhas nos equipamentos, como catracas ou no próprio credenciamento, o segundo ocorre quando as equipes de segurança identificam invasão de áreas de responsabilidade dos órgãos de tráfego aéreo.

No ano de 2023, foram reportadas 235 ocorrências no SISCEAB. Destaca-se que não ocorreram danos irreversíveis e todos os reportes contribuíram com o trabalho de prevenção de futuras ocorrências.

A Figura 3.82 apresenta as ocorrências distribuídas nos Regionais. O CINDACTA IV apresentou a menor quantidade, com 14 ocorrências, que representou 6,1% do SISCEAB, e o CINDACTA III apresentou a maior quantidade, com 99 ocorrências, que representou 42% do SISCEAB. Percebe-se ainda que o CINDACTA III apresentou acréscimo de 241% entre 2022 e 2023, em especial no aeroporto de Vitória/ES (SBVT). Na ocasião, identificou-se a existência de “rádio pirata” na localidade, por meio de um esforço conjunto entre o(a) AVSECCEA, SDOP, GEIV e PAME-RJ, e tratativas finais foram realizadas pela ANATEL.

Figura 3.82: Ocorrências AVSEC por Regional

Na Figura 3.83, é apresentado o indicador por categoria durante o ano de 2023.

Figura 3.83: Ocorrências AVSEC por Categoria

1. Feixes de raio laser: 104 ocorrências (44,3% do total) com aumento de 44,4% entre 2022 e 2023. Estes eventos podem prejudicar a visão dos pilotos na cabine de comando das aeronaves e causar graves consequências.

2. Interferência nas comunicações: 58 ocorrências (24,7% do total) com aumento de 728% entre 2022 e 2023. O aumento deve-se ao elevado número de reportes já mencionados na localidade de SBVT.

3. Drones: 37 ocorrências (15,7% do total) com aumento de 60% entre 2022 e 2023. O aumento está relacionado à popularização e fácil acesso aos equipamentos. Cabe destacar que em 2023 houve um acréscimo de 25% no número de solicitações de voo de drones no sistema SARPAS (Solicitação de Acesso ao Espaço Aéreo Brasileiro por Aeronaves Não Tripuladas).

4. Intrusão às instalações: 13 ocorrências (5,5% do total) com aumento de 333% entre 2022 e 2023. Estes eventos são identificados como tentativas de invasão às instalações de órgãos de tráfego aéreo localizados em áreas de comum acesso em aeroportos (áreas públicas), as quais foram todas impedidas pelas equipes de segurança dos respectivos órgãos.

5. **Acionamento do código 7500*: 8 ocorrências (3,4% do total) com redução de 27,3% entre 2022 e 2023. Estes episódios indicam a comunicação imediata de ato de interferência ilícita a bordo de uma aeronave. Todas as ocorrências foram devidamente tratadas e identificadas como ameaças falsas, após análise pelas equipes responsáveis, conforme preconizado no PNAVSEC.

Destaca-se que estas ocorrências podem impactar na fluidez do tráfego aéreo, causando prejuízos operacionais e econômicos.

A Figura 3.84 apresenta, de forma correlacionada, as ocorrências AVSEC por Categoria distribuídas entre os Regionais.

Figura 3.84: Ocorrências AVSEC por Regional e Categoria

1. Laser - é a ocorrência mais comum. Os reportes se concentraram nas áreas do CINDACTA III e CRCEA-SE.

2. Drones - reportados, principalmente, em áreas sob jurisdição do CRCEA-SE, como por exemplo, o aeroporto Santos Dumont (SBRJ).

3. Interferência nas comunicações – elevada quantidade de reportes no CINDACTA III, em especial na localidade de Vitória/ES (SBVT).

4. Interferência Cibernéticas – No SIGAVSEC não foi reportada nenhuma ocorrência, entretanto, sabe-se que o assunto é constantemente monitorado pelo DECEA, o qual possui dados mais sólidos sobre o assunto.

A Figura 3.85 representa a frequência das ocorrências mensais em 2023. A maior incidência, neste ano, ocorreu no mês de março, onde foram identificados, apenas na localidade de Vitória/ES, 38 reportes de interferência nas comunicações.

Figura 3.85: Ocorrências AVSEC mensal