O Aeroporto Internacional de Viracopos (SBKP) está localizado em um dos mais importantes polos tecnológicos do país, em Campinas, cidade que abriga grandes universidades como a Universidade de Campinas (Unicamp) e diversas empresas de tecnologia de ponta. Segundo a Infraero (2012), na década de 90 o aeroporto se destacou no segmento de carga aérea internacional, tornando-se o aeroporto referência em logística no Brasil. A tabela 51 contem dados logísticos do SBKP e a figura 34 apresenta a imagem aérea do SBKP.
Tabela 51 - Dados logísticos do aeroporto internacional de Viracopos
Sítio aeroportuário 17.659.300 m²
Área do pátio das aeronaves 86.978 m²
Dimensões da pista 3.240 x 45 m
Capacidade/ano do terminal de passageiros 6,8 milhões
Área do terminal de passageiros 30.000 m²
Capacidade do estacionamento 2.010 vagas
Números de balcões de Check-in 72
Área do terminal de logística de carga de importação e exportação 81.000 m2 Nº de Posições para Estacionamento de Aeronaves 41 posições
Fonte: Infraero (2012)
Figura 34 - imagem aérea do SBKP Fonte: google earth
O SBKP possui infraestrutura para operação de aeronaves dos mais variados tipos, objetivando atender uma demanda crescente do setor aeroviário nacional e internacional. O crescimento das operações no Aeroporto Internacional de Viracopos ocorre de forma significativa a partir de 2007, não somente no número de aeronaves em operação, bem como no transporte de cargas e de passageiros. A figura 35 apresenta os dados disponibilizados pela Infraero (2012) relacionados ao transporte aéreo no Aeroporto Internacional de Viracopos durante o período de 2007 a 2012.
Figura 35 - Crescimento do transporte aéreo no SBKP
Sabe-se que para o aeroporto SBKP, o percentual de utilização das cabeceiras 15 e 33 é de 89 % e 11%, respectivamente. A tabela 52 apresenta as diferentes aeronaves de carga internacionais que operam no aeroporto SBKP, segundo dados disponibilizados pelo
0 10 20 30 40
2008 2009 2010 2011 2012
Percentual (%)
Ano
Aeronaves Passageiros Carga
HOTRAN, obtidos em 16 de abril de 2013, referente aos voos vigentes autorizados, por meio de filtragem.
Tabela 52 - Aeronaves de carga internacionais com movimentação no SBKP.
Empresa Nº do
Voo Aeronave Origem Destino Nome do aeroporto de destino LUFTHANSA CARGO AG 8264 MD11 SBKP SUMU MONTEVIDEO
CARRASCO 18:02 19:40 LUFTHANSA CARGO AG 8266 MD11 SBKP SUMU MONTEVIDEO
CARRASCO 09:15 11:45
LINEA AEREA CARGUERA
Franco Montoro
A partir de informações sobre o SBKP, bem como das respectivas movimentações de aeronaves, foram geradas as curvas de ruído de 55 dB(A) a 85 dB(A), com intervalos de 5 dB(A), na métrica DNL, através do software Integrated Noise Model 7.0. Essa etapa envolveu o levantamento de dados operacionais, tais como: rotas, procedimentos de pouso ou decolagem, modelo de aeronave, entre outros. A segunda etapa consistiu em aplicar os resultados obtidos para quantificar o percentual de pessoas altamente incomodadas pelo ruído aeronáutico. Dessa forma, foram calculados os %HAP por faixas, que representarão intervalos entre as curvas de ruído, na métrica DNL. Com o auxílio do software Transcad 4.5, que permite o trabalho com Sistemas de Informação Geográfica (SIG), foi possível quantificar o número de pessoas no interior de cada curva de ruído. Em seguida, as curvas de ruído geradas no software INM 7.0 foram exportadas como camadas e importadas pelo Transcad 4.5. Com
dentro de cada curva de ruído. A figura 36 apresenta as curvas de ruído levantadas para o SBKP.
Figura 36 - Curvas de ruído do Aeroporto Internacional de Viracopos Fonte: GERA (2012)
As curvas de ruído de 55 dB(A) compreendem além do município de Campinas, parte dos municípios de Valinhos e Indaiatuba. As demais curvas de ruído abrangem somente o município de Campinas. Os resultados da área abrangida pelas curvas de ruído, bem como da população identificada dentro das respectivas curvas podem ser observados na tabela 53.
Tabela 53 - Pessoas altamente incomodadas pelo ruído aeroportuário DNL
Por meio desse trabalho foi possível quantificar as pessoas altamente incomodadas aos diferentes níveis de ruído por faixas, através da sobreposição de camadas, utilizando Sistemas de Informação Geográfica. Para o proposto foi feita a quantificação da população por faixas de exposição sonora, o que permite identificar pessoas altamente incomodadas em
grupos com características distintas em termos de exposição ao ruído aeroportuário. A tabela 54 apresenta os resultados obtidos.
Tabela 54 - Pessoas altamente incomodadas pelo ruído aeroportuário
Faixa DNL
A seguir é feita uma análise do número relativo de pessoas altamente incomodadas pelo ruído para as diferentes faixas estudadas. A figura 37 apresenta os valores calculados.
Figura 37 - Número relativo de pessoas incomodadas pelo ruído em diferentes faixas
Para a faixa 60-65 dB(A), constatou-se um maior número de pessoas expostas ao ruído e consequentemente, uma tendência maior ao incômodo convergindo para essa faixa nos três referenciais teóricos. Apesar dos níveis de ruído nas últimas faixas serem maiores, há uma exposição menor de pessoas ao ruído, pois nessas faixas existem restrições quanto ao uso do solo, sendo proibidos o uso residencial, escolas, hospitais, em observância ao RBAC 161 (2011). É observado que na faixa de 55-60 dB(A), o número relativo de pessoas
(2006) observa que, entre as medidas de gestão de ruído estão as restrições de voos noturnos, cotas de noite, taxas de ruído e penalidades. Para Lijesen et al (2010), se a emissão de ruído de aeronaves em áreas residenciais é reduzido em 1 db existirá quantidade de benefícios da ordem de 574 milhões de euros. Assim, pode-se dizer que há uma relação entre a redução de ruído e os benefícios para as pessoas que estão expostas ao ruído das aeronaves. Uma análise por faixas para o SBKP tendo como referência a população altamente incomodada segundo EPA, NRC e OECD, nos conduz aos resultados apresentados na figura 38.
Figura 38 - Número relativo de pessoas incomodadas pelo ruído em diferentes faixas para o SBKP (segundo EPA, NRC, NRC aproximado e OECD)
A partir da figura 38, pode-se dizer que na faixa 55-60 dB(A), o modelo segundo a EPA é o mais conservativo, ao passo que na faixa 60-65 dB(A) ele fica em segundo, com valores inferiores ao da OECD. Tanto na faixa 60-65 dB(A) como na faixa 65-70 dB(A) os resultados apresentam valores relativamente próximos. A figura 39 apresentam os resultados levando-se em consideração todos os autores estudados, onde pode ser observada a dispersão dos resultados.
Figura 39 - Número relativo de pessoas incomodadas pelo ruído em diferentes faixas para o SBKP 0
Em seguida é feito o cálculo dos coeficientes de sensibilidade, levando-se em obtidos os coeficientes de sensibilidade para as respectivas faixas 55-60, 60-65, 65-70, 70-75, 75-80 e 80-85. O coeficiente de sensibilidade será dado pelo valor correspondente à minɦ T10¿½d¿N¿N U , 10Ê. A tabela 55 traz um resumo dos valores encontrados para os coeficientes de sensibilidade do estudo.
Tabela 55 - Resumo dos coeficientes de sensibilidade para a variável população por faixas
Faixa 1: 55-60 dB(A)
Faixa 3: 65-70 dB(A) consideração a variável população, conforme a equação 78.
(ÏÕÖ) = 90,143 ∑ TKÙ1 K−∑×½Øe¿½U<=," (78)
Tabela 56 - Valores ÚÛÜ(ÝÞßàÞ) encontrados
Conforme observado, os coeficientes de sensibilidade por faixas para a variável população foram calculados segundo os autores estudados. Pode-se observar que os valores mais baixos indicam uma pequena variação quando se leva em consideração a população calculada por faixa em um determinado estudo se comparado aos demais. Os valores NRC para as faixas 75-80 e 80-85 não foram calculados em virtude de ausência de informações sobre o %HAP, entretanto foi elaborado uma aproximação para o %HAP NRC para essas faixas, que foi chamado de CSNRC aproximado. O varia de acordo com cada faixa, devendo ser recalculado à medida que se quer calcular os coeficientes de sensibilidade da faixa seguinte. Se uma faixa apresentar valores populacionais expressivos ou pouco significativos em relação aos demais estudos realizados para uma mesma faixa, pode-se dizer que irá obter coeficientes de sensibilidades mais próximos de 10. Pode-se dizer que para os coeficientes de sensibilidade baixos houve pequena oscilação de resultados calculados para a população altamente incomodada pelo ruído, quando da comparação de estudos para uma mesma faixa.
A seguir são calculados os coeficientes de variação por faixas, conforme a equação 79. O valores encontrados são apresentados na tabela 57.
(ÏÕÖ) = 0,143 Ä K −∑ KÙ1 K
Tabela 57 - Valores áâÜ(ÝÞßàÞ) encontrados
FAIXA (ÏÕÖ)
55-60 0,75
60-65 0,55
65-70 0,40
70-75 0,31
75-80 0,24
80-85 0,12
A figura 40 apresenta graficamente o comportamento com relação aos coeficientes de variação, à medida que se muda de faixa.
Figura 40 - Representação gráfica dos coeficientes de variação por faixa y = -0,1185x + 0,8087
R² = 0,9677
0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80
0 1 2 3 4 5 6 7
Coeficiente de Variação
Faixa
VCψ(FAIXA) Linear (VCψ(FAIXA))
5.4.1 - Efeito do ruído no sono ocasionado por aeronaves de carga
Dentre vários efeitos adversos ocasionados pelo ruído aeroportuário, pode-se dizer que o efeito do ruído no sono é fortemente ocasionado por aeronaves cargueiras que oferecem níveis altos de ruído e que são mais impactantes no período noturno, levando-se em consideração a interrupção do sono e consequências do ruído como irritabilidade, incômodo, interrupção do sono, dentre outros. A figura 41 apresenta um comparativo do incômodo ocasionado pelo ruído aeroportuário segundo a Federal Interagency Committee on Aviation Noise – FICAN (1997), Federal Interagency Committee on Noise - FICON (1992) e estudos de campo analisados pela mesma.
Figura 41 - Comparativo do incômodo ocasionado pelo ruído aeroportuário.
Fonte: Federal Interagency Committee on Aviation Noise. Apud Grupo de Estudo em Ruído Aeroportuário – GERA (2013).
Estudos desenvolvidos pela organização mundial da saúde apontam que de 80 a 90%
dos casos relatados de perturbação do sono em ambientes ruidosos estejam relacionados ao ruído ambiental (WHO, 1999). Pesquisa desenvolvida pela FICAN estabeleceu uma relação entre o SEL e os efeitos do ruído aeroportuário no sono, identificado pelo percentual de interrupção do sono, conforme pode se observado na equação 80.
% fHJ22Fçã/ 3/ /f/ = 0,0087(, − 30) 1,x (80)
A tabela 58 quantifica o movimento anual de carga aérea e correios (t) que são
Tabela 58 - movimento anual de carga aérea e correios (t) que são carregadas e descarregadas no Aeroporto Internacional de Viracopos).
Ano Regular Não Regular
Total Part. na Rede % Doméstico Internacional Doméstico Internacional
2008 4.795 168.271 6.818 43.139 223.023 15,84
A tabela 59 apresenta as aeronaves de carga que decolam ou aterrissam no período noturno, considerando este o período compreendido entre 22 e 7 h para o Aeroporto Internacional de Viracopos.
Tabela 59 - Aeronaves de carga internacionais com movimentação no SBKP.
Empresa Nº do
Voo Aeronave Origem Destino Nome do aeroporto de destino
LINEA AEREA CARGUERA
A tabela 60 apresenta os dados dos 5 receptores críticos escolhidos, bem como suas coordenadas de latitude e longitude em escalas decimais, os níveis de ruído calculados por
Tabela 60 - Valores do SEL e %IS determinados para 5 receptores críticos após decolagem e aterrissagem de
O cálculo leva em consideração um ambiente com a janela fechada, devido a isso foi feito um abatimento de 15 dB(A), de acordo com a NBR 10151 (2000). A figura 42 apresenta as curvas de ruído para a aeronave cargueira 767-300, segundo a métrica SEL para o período noturno, durante a decolagem (esquerda) e aterrissagem (direita) no Aeroporto Internacional de Viracopos, com a seleção de 5 receptores críticos identificados segundo a tabela 60.
Figura 42 - Curvas de ruído da aeronave 767-300 em decolagem (esquerda) e aterrissagem (direita) utilizando a métrica SEL com a identificação de 5 receptores críticos.
Em seguida foi realizado um levantamento da interrupção do sono para a aeronave 737-800 utilizando os mesmos receptores críticos e feito um comparativo dos valores encontrados com relação ao 767-300, que podem ser observados na tabela 61. Nas duas situações o cálculo considera o receptor em um ambiente com janela fechada, devido a isso foi feito um abatimento de 15 dB(A).
Tabela 61 - Valores do SEL e %IS determinados para 5 receptores críticos após decolagem e aterrissagem.
Comparativo 767-300 x 737-800.
%IS calculados para a aeronave 767-300 foram superiores em relação ao 737-800. Os valores encontrados no estudo comparativo entre as aeronaves 767-300 e 737-800 durante a aterrissagem podem ser visualizados graficamente na figura 43.
1 2 3 4 5
A mesma análise foi realizada durante a decolagem. Os %IS do 767-300 apresentaram valores superiores aos do 737-800 em 3 receptores críticos. Os valores encontrados no estudo comparativo entre as aeronaves 767-300 e 737-800 durante a decolagem podem ser visualizados na figura 44.
Figura 44 - Comparativo do percentual de interrupção do sono durante a decolagem.
A tabela 62 apresenta os aeroportos com maiores movimentações de aeronaves cargueiras no país, segundo dados fornecidos pelo Anuário Estatístico Operacional da Infraero (2012). Os valores são dados em (kg) para os respectivos aeroportos com movimentos de cargueiros doméstico e internacional. Pode-se verificar que o SBKP ocupa a segunda colocação, ficando atrás somente do Aeroporto Internacional de Guarulhos - SBGR.
Tabela 62 - Comparativo do movimento anual de carga aérea no país.
Posição Sigla Doméstico Internacional Total Partic.
Rede % Freq.
Ac. % 1 SBGR 230.048.431 314.882.310 544.930.741 33,38 33,38 2 SBKP 3.075.590 243.153.328 246.228.918 15,08 48,46 3 SBEG 106.417.231 49.729.690 156.146.921 9,56 58,02 4 SBGL 51.174.915 91.532.838 142.707.753 8,74 66,76 5 SBBR 60.971.660 1.112.950 62.084.610 3,80 70,56
Fonte: Infraero - Anuário Estatístico Operacional (2012).
1 2 3 4 5
%IS DEP 767-300 14,97 6 16,91 5,62 7,07
%IS DEP 737-800 11,92 2,94 14,04 6,22 7,30 0
5 10 15 20
% Interrupção do sono
Os dados completos obtidos no Anuário Estatístico Operacional da Infraero (2012) relativos ao movimento de carga aérea podem se consultados no Anexo R. Conforme observado anteriormente, por meio da tabela 59, com dados disponibilizados pelo Hotran foram identificados 48 voos cargueiros para o SBKP no horário de 22 h às 7 h (horário noturno), de um total de 82 voos cargueiros. Na tabela relativa aos voos vigentes para o SBKP, que pode ser observada no Anexo J, são observados um quantitativo de 336 voos. A tabela 63 faz um resumo dos valores encontrados para a probabilidade de ocorrência de voos cargueiros e não cargueiros diurnos e noturnos para o SBKP.
Tabela 63 - Cálculo da probabilidade de ocorrência de voos cargueiros e não cargueiros - SBKP.
Evento Descrição Quantidade Probabilidade
do evento Valor de P(xi)
x1 Não cargueiros 254 P(x1) 0,756
x2 Cargueiros 82 P(x2) 0,244
x3 Cargueiros (22 às 7h) 48 P(x3) 0,585
x4 Cargueiros (7 às 22 h) 34 P(x4) 0,415
x5 767-300 cargueiro (22 às 7 h) 25 P(x5) 0,521
x6 737-800 4 P(x6) 0,012
Observou-se que a probabilidade de ocorrência de aeronaves de carga corresponde a 24,4%. Com relação aos voos no período mais crítico, compreendido entre 22 h e 7 h, a probabilidade de ocorrência de voos cargueiros (P(x3)) é superior (58,5%) à probabilidade de ocorrência de voos cargueiros fora desse período (7h às 22h), representado por P(x4) e que corresponde à 41,5%. Conforme discutido até então, esse período é considerado crítico por oferecer maior incômodo na vizinhança do aeroporto. P(x5) é a probabilidade de ocorrência do cargueiro 767-300 no mesmo período, onde verificou-se que mais da metade dos cargueiros no período noturno considerado corresponde aos 767-300 (P(x5) =0,521). Pode-se dizer que tanto os elevados valores no %IS como a prevalência de aeronaves de carga reafirmam a necessidade de proposição de medidas de controle objetivando a redução do ruído aeroportuário oriundo das aeronaves cargueiras que são consideradas as principais fontes de ruído no período estudado.
6 - CONCLUSÕES
O trabalho apresentou uma contribuição à analise de sensibilidade do ruído de aeronaves de carga utilizando simulação computacional e sistemas de informação geográfica.
O estudo envolveu diferentes aeronaves operantes nos aeroportos em que foram realizadas simulações computacionais, dando ênfase às aeronaves de carga doméstica e internacional, conhecidas como aviões cargueiros. Constatou-se que existe uma predominância de voos cargueiros no período noturno, mais especificamente no período crítico, entre 22h e 7h, que ocasionam problemas como alto grau de incômodo e interferência no sono, além de outros malefícios. Pode-se dizer que existe uma relação entre a operação de aeronaves de carga mais antigas e a existência de eventos ruidosos. Aeronaves mais sofisticadas e menos ruidosas são mais caras, sendo assim, subentende-se que o fator econômico influencie na substituição gradativa, à medida que haja uma ampliação dos investimentos.
A primeira etapa do trabalho foi um tanto quanto trabalhosa, sendo necessário o tratamento dos dados obtidos no HOTRAN (informações sobre voos vigentes disponibilizados pela ANAC), bem como a utilização de dados disponíveis em cartas aeronáuticas, utilização de pistas, além de “inputs” como rotas, dentre outros, necessários à simulação computacional, onde o Grupo de Estudos em Ruído Aeroportuário foi fundamental para a continuidade das atividades de pesquisa. Para isso se fez necessário quantificar os contornos de ruído nos aeroportos estudados, tanto em relação à abrangência dos mesmos nos municípios em que eles se estendiam (área ocupada) quanto em termos da população exposta ao ruído (número de pessoas dentro dos contornos de ruído).
De posse dos contornos de ruído gerados no INM foi necessário aprender a operar o Transcad, que atuou como ferramenta de sistema de informação geográfica e foi fundamental para auxiliar a identificação exata da abrangências das curvas de ruído no entorno dos aeroportos. Observou-se ao longo do estudo que o SIG possibilitou uma análise conjunta, a partir de diversos arquivos como mapas, por exemplo, por meio de sobreposição de camadas ou “layers”. A sobreposição de camadas permitiu uma análise individual ou conjunta, de modo a facilitar a extração de dados, bem como a elaboração, por exemplo, de um outro arquivo com novas informações. Também através do Transcad foi possível quantificar a população dentro das curvas de ruído, com o auxílio de arquivos e informações estatísticas do IBGE.
Mas identificar a população exposta ao ruído até então não é suficiente para afirmar se estes são ou não altamente incomodados por ele, uma vez que existem diferentes voos que,
por sua vez, possuem características distintas em função do tipo de aeronave, motor, periodicidade, aspectos temporais (diurno ou noturno) etc. Surgiu então uma dúvida: como quantificar um número de pessoas altamente incomodadas pelo ruído? Buscou-se na literatura quem havia feito estudos e o que existia a respeito. A partir de dados de pioneiros como Schultz, Miedema e Vos, bem como de Agências e Organizações Internacionais como EPA, OECD e NRC, foram encontrados valores que relacionavam o percentual de pessoas altamente incomodas à métrica DNL. Uma vez que a técnica para identificar a população dentro das curvas de ruído já havia sido desenvolvida no trabalho, considerou-se como hipótese que para cada percentual estudado por um referido autor seriam coletadas equivalentes quantidades de pessoas identificadas. A partir dessa observação foi possível dizer que para uma determinada população identificada dentro de um contorno, parte era altamente incomodada, segundo um referido autor. A métrica DNL não foi escolhida aleatoriamente, ela foi utilizada em virtude da aprovação do Regulamento Brasileiro de Aviação Civil 161/2011, aprovado por meio da Resolução 202 da ANAC/2011, onde estabelece, na parte relativa à metodologia para elaboração das curvas de ruído que compõem o Plano Específico de Zoneamento de Ruído, que “as cinco curvas de ruído que compõem o PEZR são calculadas por meio de programa computacional que utilize metodologia matemática apropriada para a geração de curvas, na métrica DNL.”
Outra novidade aplicada aos estudos dessa tese, foi a utilização de uma abordagem comparativa utilizando análise de sensibilidade por faixas para as aeronaves de carga. Pode-se concluir a partir do estudo de análise de sensibilidade, que os coeficientes de sensibilidade permitem analisar quanto uma curva de ruído sofrerá variações a partir de relações de uma determinada variável movimento ou população. Também pode-se obter características quando às oscilações do número de pessoas altamente incomodadas pelo ruído quando consideradas diversas características, como os autores, métricas etc. Pode-se inferir, por meio do estudo realizado que uma vez que os coeficientes de sensibilidade para a variável área apresentem valores altos maior será a variação das curvas de ruído e tendo em vista que as situações de referência representam a totalidade das aeronaves em condições padrões de operação, quanto maior for a variação da área da curva de ruído maior será a redução do ruído, pois a curva de ruído diminuiu. Em virtude de uma maior variação da curva de ruído, melhor a situação em termos de modificação das condições ruidosas, pois a área da curva de ruído variou
variação da curva de ruído, pior a situação em termos de modificação das condições ruidosas, pois a área da curva de ruído não variou sensivelmente (o que indica uma curva de ruído não sensível) e a manutenção de níveis de ruído mais elevados e próximos da condição inicial.
Esta técnica pode ser utilizada como ferramenta de auxílio ao controle do ruído aeroportuário, uma vez que permite identificar modificações nas curvas de ruído, bem como possibilita tratar certo grupo de aeronaves com critérios mais restritivos visando a redução da emissão sonora.
Uma última análise envolveu a utilização da métrica SEL, bem como a simulação computacional de aeronave cargueira (767-300) no Aeroporto Internacional de Viracopos
Uma última análise envolveu a utilização da métrica SEL, bem como a simulação computacional de aeronave cargueira (767-300) no Aeroporto Internacional de Viracopos