Análisis exploratorio de las causas del retraso en el aeropuerto de Barcelona-El Prat

TREBALL FINAL DE GRAU TÍTOL DEL TFG: Análisis exploratorio de las causas del retraso en el aeropuerto de Barcelona-El Prat TITULACIÓ: Grau en Enginyeria de Sistemes Aeroespacials AUTOR: Riduan El Ghomri Boustar DIRECTOR: César Trapote Barreira DATA: 23 de julio del 2024 Título: Análisis exploratorio de las causas del retraso en el aeropuerto de Barcelona-El Prat Autor: Riduan El Ghomri Boustar Director: César Trapote Barreira Fecha: 23 de julio del 2024 Resumen Este trabajo se centra en explorar las causas de los retrasos mediante el análisis de algunas variables y determinar el comportamiento de estas frente a los retrasos de llegada y salida. Para ello es necesario modelar el aeropuerto como una caja negra de la cual no se conoce el comportamiento interior puesto que no se tienen datos de los procesos entre la llegada y la salida. El análisis se basa en la explotación de los datos obtenidos de FlightRadar24 de los vuelos operados en el aeropuerto de Barcelona-El Prat durante el año 2023. El análisis requiere del emparejamiento de los aviones de llegada y salida ligándolos mediante el numero de cola del avión. De esta manera se puede relacionar el retraso de llegada con el de salida que crea la principal herramienta del análisis, una gráfica en la que se buscan distribuciones relevantes que ayuden a detectar fenómenos. Las variables que analizar son el radio de vuelo, los modelos de negocio de las aerolíneas haciendo hincapié en las que tienen mayor presencia en el sector, el mes del año y la hora del día en las que se realizan las operaciones que son los datos de mayor relevancia entre los obtenidos de la batería de datos obtenida. Algunas de estas variables están interrelacionadas por lo cual efectos similares se pueden dar cuando se analizan, puesto que es difícil desacoplar estos efectos. Finalmente, se muestran los resultados obtenidos, se discute lo observable y se trata de dar posibles explicaciones a estos sucesos. Title: Exploratory analysis of the causes of the delay at the Barcelona-El Prat airport Author: Riduan El Ghomri Boustar Director: César Trapote Barreira Date: July 23 rd 2024 Overview This work focuses on exploring the causes of delays through the analysis of some variables and determining their behavior regarding arrival and departure delays. To do this, it is necessary to model the airport as a black box of which the interior behavior is not known since there is no data on the processes between arrival and departure. The analysis is based on the exploitation of data obtained from FlightRadar24 of the flights operated at the Barcelona-El Prat airport during the year 2023. The analysis requires the pairing of arrival and departure aircraft, linking them by the tail number. In this way, the arrival delay can be related to the departure delay, which creates the main analysis tool, a graph in which relevant distributions are sought that help detect phenomena. The variables to analyze are the flight radius, the business models of the airlines, emphasizing those with the greatest presence in the sector, the month of the year and the time of day in which the operations are carried out, which are the data of greater relevance among those obtained from the battery of data obtained. Some of these variables are interrelated, so similar effects can occur when they are analyzed, since it is difficult to decouple these effects. Finally, the results obtained are shown, what is observable is discussed and possible explanations for these events are attempted. ÍNDICE CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS ............................................. 8 1.1 Introducción ....................................................................................................................... 8 1.2 Background ........................................................................................................................ 8 CAPÍTULO 2. DATOS Y METODOLOGÍA .................................................... 10 2.1 Datos ................................................................................................................................. 10 2.2 Metodología ...................................................................................................................... 11 2.3 Valores atípicos ............................................................................................................... 16 CAPÍTULO 3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ............................................... 20 3.1 Radio de vuelo ................................................................................................................. 20 3.2 Modelo de negocio de la aerolínea ................................................................................ 24 3.3 Meses del año .................................................................................................................. 28 3.4 Hora del día ...................................................................................................................... 33 CAPÍTULO 4. CONCLUSIÓN ........................................................................ 40 4.1 Conclusión ....................................................................................................................... 40 4.2 Futura línea de trabajo. ................................................................................................... 40 REFERENCIAS ................................................................................................ 41 ÍNDICE DE FIGURAS FIG. 2.1 CRITERIO DEL RADIO DE VUELO DE FRAPORT [7] ..................... 12 FIG. 2.2 TIPO DE RADIO DE LAS OPERACIONES. ...................................... 13 FIG. 2.3 AEROLÍNEAS QUE CONTRIBUYEN AL 90% DE LAS OPERACIONES DEL AEROPUERTO ............................................................ 13 FIG. 2.4 REPARTO DE OPERACIONES SEGÚN EL MODELO DE NEGOCIO DE LAS AEROLÍNEAS .................................................................................... 15 FIG. 2.5 DISPERSIÓN DE LOS RETRASOS DE ENTRA Y SALIDA DE LAS OPERACIONES EMPAREJADAS .................................................................. 16 FIG. 2.6 DISTRIBUCIÓN DE LOS RETRASOS DE LLEGADA EN ORDEN ASCENDENTE ................................................................................................. 17 FIG. 2.7 DISTRIBUCIÓN DE LOS RETRASOS DE SALIDA EN ORDEN ASCENDENTE ................................................................................................. 18 FIG. 2.8 OPERATIVA DENTRO DE LOS LÍMITES DE RETRASO ESTABLECIDOS. ............................................................................................ 19 FIG. 3.1 OPERATIVA TOTAL CON REGRESIÓN LINEAL. ........................... 20 FIG. 3.2 OPERATIVA DE CORTO A CORTO RADIO. .................................... 21 FIG. 3.3 OPERATIVA DE MEDIO A MEDIO RADIO. ...................................... 22 FIG. 3.4 OPERATIVA DE LARGO A LARGO RADIO. .................................... 23 FIG. 3.5 OPERATIVA DE LAS AEROLÍNEAS LOW COST ............................ 24 FIG. 3.6 OPERATIVA DE LAS AEROLÍNEAS LEGACY ................................ 25 FIG. 3.7 OPERATIVA DE VUELING ................................................................ 26 FIG. 3.8 OPERATIVA DE RYANAIR ............................................................... 27 FIG. 3.9 OPERATIVA DE IBERIA ................................................................... 28 FIG. 3.10 HISTOGRAMA DE OPERACIONES AGRUPADO POR MES. ....... 29 FIG. 3.11 OPERATIVA EN FEBRERO. ........................................................... 30 FIG. 3.12 OPERATIVA EN JULIO. .................................................................. 31 FIG. 3.13 OPERATIVA EN DICIEMBRE. ........................................................ 32 FIG. 3.14 OPERACIONES PROGRAMADAS POR HORA. ............................ 34 FIG. 3.15 OPERACIONES REALES POR HORA. .......................................... 35 FIG. 3.16 OPERACIONES CON ATA ENTRE LAS 10:00 Y LAS 11:00 ......... 36 FIG. 3.17 OPERACIONES CON ATA ENTRE LAS 16:00 Y LAS 17:00 ......... 37 FIG. 3.18 OPERACIONES CON ATA ENTRE LAS 22:00 Y LAS 23:00 ......... 38 FIG. 3.19 OPERACIONES CON ATA ENTRE LAS 01:00 Y LAS 02:00 ......... 39 ÍNDICE DE TABLAS TABLA 2.1. DICCIONARIO DE AEROLÍNEAS ............................................... 14 TABLA 3.1. OPERADORAS DE LOS VUELOS DE LARGO RADIO ............. 23 TABLA 3.2. CAPACIDAD DE LAS PISTAS DEL AEROPUERTO DE BARCELONA-EL PRAT [9] ............................................................................. 33 CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS 1.1 Introducción Los aeropuertos son los puntos de conexión del transporte aéreo donde diferentes agentes, instalaciones y procesos interactúan para el correcto funcionamiento de estos aeropuertos. Además, son la unión entre el lado aire y el lado tierra, conectado aviones con pasajeros que desean tener una experiencia agradable, que se construye mediante eficiencia, seguridad y comodidad sin descuidar la sostenibilidad. Este hecho hace del aeropuerto un nodo complejo, en una red de transporte ya de por si compleja. Los aeropuertos suelen tener una limitación de capacidad que repercute directamente en la red de transporte aéreo. Existen diferentes fenómenos que pueden crear retrasos en las operaciones. Esto provoca desfases en la programación de los diferentes agentes que deben modificar su operativa según sus intereses, provocando una tensión en su operativa y en la capacidad del aeropuerto creando otra fuente de retraso que a la vez repercute en otros agentes. Por tanto, los aeropuertos son sistemas no lineales, estocásticos y multifactoriales en los que las interacciones entre sus elementos tienen efectos en todo el sistema. Estos efectos son inciertos, pero se puede intentar entender buscando ciertos comportamientos. El análisis del aeropuerto se hace visualizando los aviones desde que aterrizan hasta que despegan, usando un modelo de caja negra puesto que no se dispone de los datos del funcionamiento interior. Por lo tanto, el objetivo de este análisis es caracterizar la operativa en el aeropuerto de Barcelona-El Prat y buscar posibles explicaciones causales a los diferentes efectos visualizados entorno a los retrasos, tanto de llegada como de salida, visto desde diferentes variables tratando de aislar el efecto de la variable de los demás. 1.2 Background Basándose en la caracterización operacional de la publicación Uncertainty Management at Airport Transit view de Álvaro Rodríguez-Sanz [1], este análisis toma como inspiración los resultados gráficos de su caso de estudio y lo adapta al caso de este trabajo, el aeropuerto de Barcelona-El Prat, además de adaptarlo a las limitaciones de los datos disponibles. Además, la publicación presenta una modelo causal para la gestión de la incertidumbre evaluado por profesionales del sector en la cual se relacionan diferentes variables entre si creando una red bayesiana. Esta red y las conclusiones del trabajo confirman que hay relaciones directas entre las variables que relacionan el retraso de entrada y el de salida de manera significante. 9 También se adopta la lista de hitos(milestones) del Airport Collaborative Decision Making(A-CDM) [2] para alinear esos hitos con los tiempos programados(scheduled) y reales(actual) de las operaciones de llegada (ARR) y salida (DEP) proporcionados por el set de datos y su forma de definir sus puntos de control. Los datos de este trabajo han sido obtenidos de Flightradar24 que es una plataforma de seguimiento de vuelos en tiempo real que permite a los usuarios visualizar la posición de aeronaves e información relativa a los vuelos. La plataforma utiliza una red de más de 38,000 receptores ADS-B (Automatic Dependent Surveillance–Broadcast) distribuidos globalmente. Estos receptores capturan las señales emitidas por las aeronaves y las envían a un servidor central para procesarla y mostrarla en el mapa. ADS-B es un sistema de vigilancia que permite a los aviones enviar su posición, velocidad, altitud entre otros datos en intervalos continuos de tiempo. La posición es de tipo GPS, por tanto, es una posición precisa. El funcionamiento de ADS-B se basa en dos componentes que son los transmisores en los aviones que envían la información a través de unas frecuencias de radio y los receptores en tierra que capturan las señales de avión. El ADS-B ofrece una mayor cobertura en lugares donde los radares de tierra no llegan. El emparejamiento se asegura de encontrar la última llegada y la primera salida inmediata para ese mismo avión. En el caso de haber más de una ARR consecutiva, se selecciona la última llegada ya que entre ARR debería haber un DEP que por varios motivos no ha sido recogida. De manera similar con los DEP de manera consecutiva se selecciona la primera DEP ya que entre DEP debería haber una ARR que no ha sido recogida. Ordenados los vuelos por tailnumber, fecha, hora actual de la operación y con la lista alternando ARR y DEP se juntan los pares. 2.3 Valores atípicos Realizado el emparejamiento, se analizan los valores de los retrasos de llegada y salida en búsqueda de valores atípicos que no ofrezcan valor al análisis. Antes de descartar cualquier valor se ha graficado la relación entre el retraso de llegada y salida del emparejamiento para ver la distribución de los puntos para no eliminar información relevante. Fig. 2.5 Dispersión de los retrasos de entra y salida de las operaciones emparejadas Viendo el grafico, hay una discontinuidad en la nube de puntos en los 600 minutos de retraso en las llegadas y con menos claridad también hay una 17 diferencia a los 500 minutos de retraso en la salida. Teniendo en cuenta que 600 minutos son 10 horas y 500minutos son 8 horas 20 minutos, valores completamente exagerados en los retrasos se toma criterio para el límite superior de ambos tipos de retraso los 500 minutos puesto que los puntos a partir de este límite se disipan y se pueden a problemas fuera del marco de la operativa. Para analizar los limites inferiores se filtrando los datos por llegadas, y visualizando la distribución se obtiene: Fig. 2.6 Distribución de los retrasos de llegada en orden ascendente Se puede ver que en los valores negativos pueden llegar alrededor de los 500 minutos de retraso, sobrepasando ligeramente las 8 horas. Es altamente improbable que un avión comercial con pasajeros llegue con tanta antelación. Suponiendo un escenario optimista en el que un avión consiguiera que todos los pasajeros hubieran embarcado 30 minutos antes de lo previsto y el vuelo fuera suficientemente largo para recuperar 60 minutos, se tomara como criterio para el descarte de los datos de llegada que se anticipen más de 90 minutos. Se hace el mismo proceso con los datos filtrados por las salidas y la distribución es muy similar en ambos casos. Pero hay valores extremos diferentes. Fig. 2.7 Distribución de los retrasos de salida en orden ascendente El límite inferior en el caso de las salidas con el mismo escenario optimista que se planteó para las llegadas, se considerará valor atípico las salidas que se anticipen más de 30 minutos. También se puede observar en la dispersión de los retrasos de las operaciones emparejadas que los valores negativos en las salidas son mínimos. Por lo tanto, los valores aceptados para los retrasos de llegada estarán entre los -90 minutos y los 500 minutos. De manera similar los valores aceptados para los retrasos de salida estarán entre los -30 minutos y los 500 minutos. 19 Fig. 2.8 Operativa dentro de los límites de retraso establecidos. Por lo tanto, usando los conocimientos de la industria y los comportamientos que se pueden ver en los gráficos se han establecido los límites, evitando usar un criterio arbitrario matemático que no tenga en cuenta el contexto aeroportuario. CAPÍTULO 3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Si graficamos todas las operaciones se puede ver mediante una regresión lineal que, entrando con antelación, puntual o con poco retraso se suele salir con más. Fig. 3.1 Operativa total con regresión lineal. Realizado el emparejamiento y el filtrado los datos, el análisis se centra en ver la influencia de ciertas variables en la relación entre retraso de llegada y salida. Estas variables analizadas son el radio de los vuelos, el modelo de negocio de las aerolíneas, los meses del año y las horas del día. 3.1 Radio de vuelo El radio de los vuelos puede ser significativo puesto que a mayor radio existe una mayor probabilidad de recuperar tiempo de retraso en el tiempo de vuelo y por tanto tiene la posibilidad de llegar con antelación o puntuales. De manera contraria los vuelos de corto y medio radio tienen menor capacidad de recuperación de esta forma por lo cual es probable que haya retrasos de llegada de en todo el eje de abscisas. 21 Fig. 3.2 Operativa de corto a corto radio. Realmente el grafico de vuelos provenientes de corto radio y con destinos de corto radio no consigue desacoplar la información ya que representan el 92% de la operativa del aeropuerto. Se cumple la previsión de que los vuelos llegarían con retrasos extendidos en el eje. Los vuelos de corto radio parecen ser propagadores de retrasos entre aeropuertos ya que se pueden llevar a cabo varios de estos vuelos en un día y arrastrar los problemas de retrasos a lo largo de este y en los aeropuertos por los que pasa. Fig. 3.3 Operativa de medio a medio radio. Los vuelos de medio radio tienen llegadas con retrasos bajos o anticipaciones. A pesar de ajustarse bien a su programación suelen salir con más retraso del que tenían. Al contrario de la primera hipótesis, los vuelos de medio radio parecen ser buenos recuperadores de tiempo en el aire ya que salen perjudicados del aeropuerto, pero llegan próximos a su programación. No se puede determinar a ciencia cierta que esa recuperación se lleve a cabo durante el vuelo ya que el aeropuerto de destino puede que tenga un mejor comportamiento con los vuelos de medio radio y en este se reduzca su retraso. 23 Fig. 3.4 Operativa de largo a largo radio. Los vuelos de largo radio muestran un comportamiento similar a los de medio radio en cuanto al retraso de entrada, aunque un poco mas diluida. Las llegadas muestran anticipaciones grandes y retrasos significativos. En cuanto al retraso de salida, los vuelos de largo radio muestran la capacidad de controlarlo. La regresión lineal muestra una baja pendiente, acercándose a la horizontal que indica que se consigue recuperar tiempo en el aeropuerto. Estos vuelos solo se pueden realizar 1 vez al día por su duración, por lo tanto, el tiempo sobrante es útil para recuperar este tiempo. Esta estrategia es común en las aerolíneas legacy y se puede ver cuando se investiga las aerolíneas que hacen estos vuelos. Tabla 3.1. Operadoras de los vuelos de largo radio Vuelos Nombre Tipo 1098 American Airlines Inc. Legacy 677 United Airlines, Inc. Legacy 621 Iberia Líneas Aéreas de España S.A. Operadora Legacy 358 Emirates Legacy 3.2 Modelo de negocio de la aerolínea Las aerolíneas low cost generan un gran volumen de vuelos puesto que su precio reducido permite la accesibilidad a una gran parte de la población y sus ingresos por vuelo son bajos. Estas aerolíneas tienen estrategias similares pero cada una con su filosofía de trabajo. Fig. 3.5 Operativa de las aerolíneas low cost Se puede observar que los retrasos de llegada son significativos y dispersos como en los vuelos de corto radio. También se puede ver que tienen la capacidad de reducir los retrasos más altos, pasados de una hora de retraso y que cuando llegan puntual suelen salir tarde, aunque el retraso sea de unos 29minutos según la línea de regresión. 25 Fig. 3.6 Operativa de las aerolíneas legacy En el caso de las aerolíneas legacy tienen retrasos de llegada bajos, pero suelen añadir retraso a la salida, en mayor medida las operaciones que llegan más puntuales. A pesar de que se les presupone tournaraund times grandes que ayudan a favorecer a la recuperación, la recta de regresión demuestra que no tienen esa capacidad. Eso puede deberse a un conjunto de vuelos de corto radio en los que no operan con la misma flexibilidad en el tournaraound time. El fenómeno de las llegadas puntuales o de bajo retraso puede deberse en gran manera a los vuelos de largo radio y su recuperación en vuelo, como se ha visto en el apartado 3.1.1. Fig. 3.13 Operativa en Diciembre. En Diciembre, un mes con un tráfico importante pero fuera de la temporada veraniega, se puede ver llegadas con retraso medios y notables anticipaciones. Los retrasos de llegada se mantienen por debajo de los 150 minutos. En cuanto a los retrasos de salida se puede ver un comportamiento similar, por debajo de los 150minutos. La recta de regresión deja ver que las llegadas cerca de la puntualidad salen con unos 26minutos de retraso. Un valor entre medio de los meses de Julio y Febrero. Es un resultado esperado puesto que el tráfico se relaciona de la misma manera. La recta también muestra una pobre capacidad de recuperación. Su alta pendiente se aproxima mas a la recta de pendiente 1 que separa los vuelos que recuperan de los que no recuperan su tiempo de retraso. Las llegadas con bajos retrasos ayudan a no tener que recuperar ese tiempo. Es posible que esta situación se produzca porque la operativa de los agentes de asistencia en tierra(handling) esta calculada para una temporada de baja y por tanto cuando una disrupción aumenta su carga de trabajo no consiguen llegar a mejores niveles de recuperación de tiempo. 33 3.4 Hora del día Las horas de operación son clave para las aerolíneas. Los pasajeros tienen preferencias horarias tanto en la salida como en las llegadas, ya que una gran cantidad de estos pasajeros buscaran trasporte publico para acceder o abandonar el aeropuerto. Además, las horas de salida y llegada pueden condicionar el día de los pasajeros. Las aerolíneas son conscientes de este factor y tratan de operar en horas favorables a los pasajeros que consiguen vender a mejor precio y tienen una gran demanda. Esta situación provoca una congestión del aeropuerto puesto que tiene una capacidad limitada. Tabla 3.2. Capacidad de las pistas del aeropuerto de Barcelona-El Prat [9] La capacidad declarada es de 38 llegadas y 40 salidas por horas. Si en ciertas horas los valores programados son altos y además se causa una disrupción se puede causar un problema de retrasos. Cuando se analizan las llegadas y salidas programadas por hora del día de todo un año se puede ver cuál es la ocupación del aeropuerto esperada. Esto permite saber en qué momentos del día se preparan más operaciones y de que tipo son. Fig. 3.14 Operaciones programadas por hora. Viendo las operaciones por hora programada, podemos ver que hay un valle de operaciones entre las 00:00 y las 05:00 en las que los últimos vuelos van llegando al aeropuerto. Entre las 06:00 y a las 07:00 se pude observar varios movimientos de despegue, los aviones que han llegado por la noche salen entre estas horas. A las 08:00 se observan más llegadas y entre las 09:00 y las 12:00 se observa un pico de actividad en las que se mantienen altas las salidas y llegadas. La actividad de 13:00 a 17:00 es algo menor al pico de la mañana para recuperar la intensidad a las 18:00 hasta las 20:00. A partir de ese momento se calman las operaciones hasta acabar el día donde se vuelven a esperar las ultimas llegadas. Cuando se grafica la operativa real del año por horas se puede ver que las operaciones de llegada o salida no alcanzan valores cercanos a la congestión, pero se mantiene la intensidad de ambas desde las 08:00 hasta las 23:00. El hecho de acumular retraso implica que algunos vuelos que partían en las últimas horas del día acaban saliendo en las primeras horas del día, entre las 00:00 y las 02:00. 35 Fig. 3.15 Operaciones reales por hora. Por el interés de este trabajo se analizarán las operaciones reales según su hora de llegada para observar cuanto retraso se obtiene según el retraso de llegada. Las horas seleccionadas de llegada son entre las 01:00 y las 02:00, las 10:00 y las 11:00, las 16:00 y las 17:00, las 22:00 y las 23:00. El ultimo análisis será el de las 01:00 y las 02:00 para ver los últimos efectos de los retrasos diarios. Fig. 3.16 Operaciones con ATA entre las 10:00 y las 11:00 Los aviones que llegan entre las 10:00 y las 11:00 no tiene un gran retraso debido a que son las primeras operaciones del día que se han llevado a cabo adheridas a la programación. Como se puede ver en la grafica los retrasos no superan los 90 minutos y superan ligeramente los 60 minutos aproximadamente. Los retrasos en la salida son importantes llegando a superar ligeramente los 100 minutos y en casi todo el dominio son superiores a los de entrada. Entrar a la hora analizada agrega retraso a la operación cercano a la media hora para los aviones puntuales y no se consigue una recuperación del retraso significativa. Esto se puede deber a que los vuelos tengan salidas próximas y no tengan turnaround times suficientemente grandes para comprimir su operativa. Además, es una hora de alta actividad, este hecho no ayuda a acelerar los procesos para alcanzar la pista y despegar o el equipo de asistencia en tierra esta atendiendo a otro avión puntual o con mas retraso, esto depende de la filosofía de la aerolínea en la gestión del retraso. 37 Fig. 3.17 Operaciones con ATA entre las 16:00 y las 17:00 Los aviones que llegan entre las 16:00 y las 17:00 llegan con retrasos de hasta 150 minutos que han podido estar acumulando en operaciones anteriores. Como se puede ver en la gráfica los retrasos de salida no superan los 150 minutos. El retraso de salida para operaciones que han tenido una llegada con bajo retraso o anticipadas es de media hora. En el caso de los retrasos de llegada mas altos, no disponen de la capacidad de recuperar mucho retraso según se puede observar con la recta. Como en el caso anterior, esto se puede deber a que los vuelos tengan salidas próximas. Podría tener una salida entre las 18:00 y las 20:00 que es una hora en la que hay programados varios despegues y la congestión de la pista puede crear el retraso por no poder alcanzar la pista con fluidez. Fig. 3.18 Operaciones con ATA entre las 22:00 y las 23:00 Los aviones que llegan entre las 22:00 y las 23:00 se pude ver un comportamiento extraño de la operativa. El retraso de llegada es de hasta 150 minutos arrastrados de operaciones anteriores, puesto que son las últimas del día. Como se puede ver en la gráfica los retrasos de salida se encuentran en su gran mayoría por encima de la recta de referencia de pendiente 1. Esto se traduce en que el retraso de salida es mayor que el de entrada independientemente del retraso de entrada. Para las entradas puntuales o anticipadas se agrega un retraso de unos 35 minutos. Un valor alto teniendo en cuenta que las horas de la operación de salida serán anteriores a las 24:00. La capacidad de recuperar tiempo se hace presente a los 300 minutos de retraso de llegada por tanto es inexistente en este contexto. Como en los casos anteriores, es de esperar que las siguientes horas tengan una gran carga de despegues lo que crea una congestión que impediría operar con fluidez para llegar a despegar. 39 Fig. 3.19 Operaciones con ATA entre las 01:00 y las 02:00 Los aviones que llegan entre las 01:00 y las 02:00 llegan con retrasos muy variados que pueden sobrepasar los 200 minutos. Esto como en los casos anteriores se debe a una acumulación de retrasos en operaciones precedentes. Hay que tener en cuenta que es probablemente la última operación antes de pernoctar en el aeropuerto. Como se puede ver en la gráfica y con la recta de regresión, el retraso de salida para las operaciones que han llegado puntual o de forma anticipada será de alrededor de 22 minutos. Teniendo en cuenta que posiblemente los aviones tendrán ventana mas grande entre llegada y salida, esos minutos son generados cerca de la STD y no parecen ser efecto del retraso de llegada. Como la ventana de turnaround disponible era previsible que los aviones que llegan con grandes retrasos lo recuperaran prácticamente todo. En la grafica se puede ver que la nube de puntos se distribuye entorno al eje de abscisas. CAPÍTULO 4. CONCLUSIÓN 4.1 Conclusión Una de las principales conclusiones que se extrae del trabajo es que es muy probable salir con retraso independientemente del retraso de llegada o el contexto de la operación. Es prácticamente un principio del transporte que es más fácil llegar tarde que puntual. Por tanto, existe una dificultad intrínseca en el entorno aeroportuario para adaptarse a la operativa programada. Además, el comportamiento estocástico del sistema permite prever ciertos fenómenos, pero no determinar el comportamiento exacto puesto que es multivariable y la mayoría no están bajo control. Esto implica que no se puede calcular con exactitud los tiempos de amortiguamiento del retraso, pero si es posible determinar la probabilidad y el riesgo de que un tiempo determinado sea suficiente. Viendo los resultados obtenidos, se puede confirmar que las variables analizadas tienen relación causal con el retraso tanto de llegada como de salida. Los efectos de retraso no se pueden desacoplar totalmente, pero los resultados por variable tienen comportamientos significativos que permiten intuir si tienen relación causal y si hay otras causas de trasfondo, aunque no se logre identificarlas. La congestión del aeropuerto por temporada y hora tienen efectos en pista que generan aumentos en los retrasos de llegada o de salida. Las aerolíneas, la filosofía de trabajo, su modelo de negocio y el radio de vuelo de las operaciones puede repercutir en la forma en la que se reduce el retraso de llegada o si se arrastra durante la operativa, o de cómo se recupera el retraso de llegada. En definitiva, el aeropuerto y las aerolíneas tienen mecanismos para lidiar con los retrasos y limitaciones que los crean retrasos. 4.2 Futura línea de trabajo. Como futuras líneas de trabajo se propone la creación de un modelo grafico que permita ver con cuanta congestión de llegas y salidas se ha llegado, con cuanta congestión se ha salido y cual ha sido la evolución del retraso entre la llegada y la salida. 41 Referencias [1] Sanz, Álvaro & Gomez Comendador, Victor & Valdés, Rosa & Cordero Garcia, Jose & Bagamanova, Margarita. (2018). Uncertainty Management at the Airport Transit View. 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