Pedro Filipe Andrade Silva Dissertação para obtenção do ... · areas, like aviation, finance,...

Cálculo do factor de risco de voos comerciais

Pedro Filipe Andrade Silva

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em

Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Jurí

Presidente: Prof. Doutor Mário Serafim dos Santos Nunes

Orientador: Prof. Doutor Carlos Manuel Ribeiro Almeida

Vogal: Prof. Doutor João Paulo Baptista de Carvalho

Abril de 2008

i

ii

Agradecimentos

Aos meus pais, que sempre me apoiaram e motivaram ao longo do meu percurso académico. Sem eles,

nao teria conseguido.

Um agradecimento especial ao Cmdt. António Santos Gomes e ao Prof. Dr. Carlos Almeida que desde o

primeiro contacto se mostraram interessados na realização deste trabalho e cuja orientação, auxílio,

amizade e compreensão foram sem dúvida fundamentais para a conclusão do mesmo.

iii

iv

Resumo

Este trabalho automatiza o cálculo do factor risco existente em voos comerciais, associado a um

acontecimento isolado ou a uma série de vários acontecimentos. O factor de risco de cada voo resulta da

aplicação de lógica difusa, e é calculado a partir da soma dos factores de risco parciais de cada

acontecimento, ponderados por coeficientes difusos.

O recurso à lógica difusa, confere uma representação natural e uma maior facilidade de compreensão,

dos conceitos altamente subjectivos existentes em análise de risco. O maior desafio, consiste em

identificar para cada conceito, as variávies relevantes que o caracterizam e a forma como estas se

relacionam entre si, de modo a originar elementos difusos que expressem o conhecimento humano

detido pelos especialistas de análise de risco.

O modelo de análise de risco aqui proposto é um modelo genérico, e como tal, pode ser utilizado nas

mais diversas áreas, desde aviação, banca, saúde, prevenção de incêndios, seguros, etc... A aplicação

informática CalcRisk, desenvolvida no contexto deste trabalho, representa um caso de estudo, em que

este modelo é aplicado à área de aviação, tendo sido desenvolvida especificamente para o “Gabinete de

Segurança de Voo da Transportadora Aérea Portuguesa” (GSVTAP).

Palavras-chave

Avaliação de risco, Severidade, Lógica difusa.

v

vi

Abstract

This paper automates the risk assessment of commercial flights, associated with an isolated event or with

several events. The risk factor is the outcome of fuzzy logic methodology and is calculated as the sum of

the partial risk factors of each event, multiplied by fuzzy coefficients.

The use of fuzzy logic brings a natural representation and an easier understanding of the highly subjective

concepts present in risk assessment. The biggest challenge is to identify for each concept, the relevant

variables that describe it and the way they relate to each other, in order to create fuzzy elements that

expresses the human knowledge kept by the risk assessment specialists.

The risk assessment model here proposed is a generic model, and therefore, it can be used in several

areas, like aviation, finance, health, fire prevention, insurance, etc… The CalcRisk software developed in

the context of this work represents a case study, where this model is applied to the aviation area, being

specifically developed to TAP’s Flight Safety Department.

Keywords

Risk assessment, Severity, Fuzzy logic.

vii

viii

Índice

Agradecimentos ...................................................................................................................................... ii

Resumo ................................................................................................................................................. iv

Palavras-chave ...................................................................................................................................... iv

Abstract ................................................................................................................................................. vi

Keywords ............................................................................................................................................... vi

Lista de figuras .......................................................................................................................................x

Lista de tabelas .................................................................................................................................... xiv

Lista de siglas ...................................................................................................................................... xiv

1. Introdução ...................................................................................................................................... 1

1.1. Motivação ................................................................................................................................. 1

1.2. Descrição do problema ............................................................................................................. 2

1.3. Objectivo .................................................................................................................................. 2

1.4. Enquadramento ........................................................................................................................ 3

1.5. Contribuições deste trabalho .................................................................................................... 5

1.6. Noções básicas ........................................................................................................................ 5

1.7. Estrutura do relatório ................................................................................................................ 6

2. Análise qualitativa convencional .................................................................................................. 7

2.1. Gestão de risco ........................................................................................................................ 7

2.2. Ocorrências / Eventos .............................................................................................................. 9

2.3. Probabilidade de ocorrência ................................................................................................... 11

2.4. Avaliação de severidade ......................................................................................................... 12

2.4.1. Exemplo de avaliação de severidade .......................................................................... 13

2.5. Avaliação do factor de risco .................................................................................................... 15

2.6. Problemas da abordagem convencional ................................................................................. 16

3. Solução proposta ........................................................................................................................ 18


3.2. Elementos difusos .................................................................................................................. 18

3.2.1. Exemplo de avaliação de severidade .......................................................................... 20


3.3.1. Modelo de cálculo do FRG .......................................................................................... 23

3.3.2. Modelo difuso de avaliação do FRP ............................................................................ 25

3.3.3. Modelo difuso de avaliação do FRG ............................................................................ 26

ix

4. Aplicação informática CalcRisk .................................................................................................. 31

4.1. Requisitos mínimos ................................................................................................................ 31

4.2. Estrutura de directórios............................................................................................................ 31

4.3. Registo de informação ............................................................................................................ 32

4.3.1. Elementos difusos ....................................................................................................... 32

4.3.2. Probabilidade de ocorrência ........................................................................................ 35

4.3.3. Relatórios de voo ........................................................................................................ 36

4.4. Interface principal ................................................................................................................... 36

4.5. Análise de severidade ............................................................................................................ 37

4.6. Análise de risco ...................................................................................................................... 38

4.7. Criar / Editar elementos difusos .............................................................................................. 39

4.8. Superfícies 3D de elementos difusos ...................................................................................... 41


5. Resultados obtidos ..................................................................................................................... 43

5.1. Introdução de eventos ............................................................................................................ 43

5.2. Modelos alternativos ............................................................................................................... 48

5.3. Avaliação de severidade ......................................................................................................... 49


6. Conclusões .................................................................................................................................. 53

Referências ........................................................................................................................................ 55

Anexo A: Relatório de voo .................................................................................................................. 59

x

Lista de figuras

Figura 2.1: Modelo do “Queijo Suiço”

Figura 2.2: Ciclo de gestão de risco

Figura 2.3: Ocorrências fatais por fase de voo no período 1988 - 1997


Figura 2.5: Principais causas de acidentes no período 1988 - 1997

Figura 2.6: Evento GPWS – ERD

a): Ilustração

b): Características

Figura 2.7: Avaliação qualitativa da severidade do evento GPWS – ERD

Figura 2.8: Avaliação quantitativa da severidade do evento GPWS – ERD vista a 3D

Figura 3.1: Termos qualitativos e funções de pertença do evento GPWS – ERD

a): Variável de entrada RA

b): Variável de entrada SR

c): Variável de saída Severidade

Figura 3.2: Representação difusa da severidade do evento GPWS – ERD

a): Vista de topo

b): Vista de perspectiva

Figura 3.3: Modelo difuso de avaliação de risco “ICAO”

a): Vista de topo


Figura 3.4: Modelo difuso do coeficiente “Coefficients 1”

a): Vista de topo


Figura 3.5: Curva limite do modelo do coeficiente

Figura 4.1: Interface principal da aplicação informática CalcRisk

Figura 4.2: Painel de análise de severidade

Figura 4.3: Painel de análise de risco

Figura 4.4: Construção de elementos difusos

a): Variáveis

b): Termos qualitativos

xi

Figura 4.5: Construção de elementos difusos – Regras de inferência

Figura 4.6: Evento formado por elementos difusos múltiplos

Figura 4.7: Visualizador de superfícies 3D de elementos difusos

Figura 4.8: Registo do número de ocorrências

Figura 4.9: Registo do número total de voos realizados

Figura 5.1: Evento TCAS

a): Ilustração

b): Características

Figura 5.2: Representação difusa da severidade do evento TCAS

a): Vista de topo


Figura 5.3: Características do evento WRWA

Figura 5.4: Representação difusa da severidade do evento WRWA

a): Vista de topo


Figura 5.5: Ilustração de outros modos do evento GPWS

a): GPWS – ETC

b): GPWS – ALAT

c): GPWS – DBG

Figura 5.6: Características do evento GPWS – ETCR

Figura 5.7: Características dos eventos

a): GPWS – ALAT

b): GPWS – DBG

Figura 5.8: Representação difusa da severidade, vista de topo

a): GPWS – ETC

b): GPWS – ALAT

c): GPWS – DBG

Figura 5.9: Representação difusa da severidade, vista de perspectiva

a): GPWS – ETC

b): GPWS – ALAT

c): GPWS – DBG

Figura 5.10: Modelos difusos de risco, vista de topo

a): “Risks 1”

b): “Risks 2”

xii

Figura 5.11: Modelos difusos de coeficiente, vista de topo

a): “Coefficients 2”

b): “Coefficients 3”

Figura 5.12: Avaliação da severidade de GPWS – ERD com RA = 1959 e SR = 4,5



Figura 5.15: Avaliação do FRG, teste 1




xiii

xiv

Lista de tabelas

Tabela 2.1: Classificação da probabilidade de ocorrência de eventos

Tabela 2.2: Classificação da severidade de eventos

Tabela 2.3: Classificação do factor de risco

Lista de siglas

AvSSP – Aviation Safety and Security Program

BASIS – British Airways Safety Information System

CAST – Commercial Aviation Safety Team

CICTT – CAST / ICAO Common Taxonomy Team

CPA – Closest Point of Approach

DGR – Departamento de Gestão de Risco

FAA – Federal Aviation Administration

FSF – Flight Safety Foundation

FRG – Factor de Risco Glogal

FRP – Factor de Risco Próprio

GSVTAP – Gabinete de Segurança de Voo da Transportadora Aérea Portuguesa

GPWS – Ground Proximity Warning System

GPWS - ERD – GPWS - Excessive Rate of Descent

IAL – Inertial Altitude Loss

ICAO – International Civil Aviation Organization

INAC – Instituto Nacional de Aviação Civil

NASA – National Aeronautics and Space Administration

NLR – Nationaal Lucht en Ruimtevaartlaboratorium

RA – Radio Altitude

RARC – Radio Altitude Rate of Change

SR – Sink Rate

TAP – Transportadora Aérea Portuguesa

TAU – Intervalo de tempo para impacto

xv

TCAS – Traffic alert and Collision Avoidance System

TCAS - RA – TCAS - Resolution Advisory

TCAS - TA – TCAS - Traffic Advisory

WRWA – Weather Radar Windshear Alert

XML – EXtensible Markup Language

XSLT – EXtensible Stylesheet Language Transformation

- 1 -

1. Introducão

Este capítulo introdutório destaca o papel importante que a avaliação de risco assume hoje em dia, não

só como algo essencial para a prevenção de acidentes mas também como algo fundamental para o bom

desempenho das operadoras aéreas. Segue-se uma descrição geral do problema em estudo onde se

desvenda um pouco sobre o método mais utilizado em avaliação de risco. De seguida definem-se os

objectivos que se pretendem alcançar com a realização deste trabalho e referem-se algumas soluções já

existentes que são muito utilizadas em avaliação de risco. Este capítulo faz ainda referência a alguns

conceitos relacionados com análise e avaliação de risco e finaliza com uma descrição geral deste

relatório.

1.1. Motivação

A avaliação de risco é cada vez mais um processo da maior importância para o sucesso de qualquer

empresa das mais diversas áreas. Uma empresa que conheça os riscos associados às suas operações,

tem um maior conhecimento de causa da realidade em que está inserida, o que muitas vezes pode ser

um factor determinante para a tomada de decisões, quer a nível de prevenção quer a nível de

investimentos futuros.

Na área da aviação, cada vez que ocorre um acidente ou incidente grave, este pode ter consequências

devastadoras para os operadores aéreos. A nível financeiro, a empresa tem de suportar os custos de

reparação da aeronave e/ou equipamento, custos de operação, eventuais indemnizações, custos de

logística, etc... Além disso, a ocorrência de acidentes causa sempre um impacto bastante negativo junto

da opinião pública, o que também prejudica muito as empresas. Já diz o velho ditado popular: “Mais vale

prevenir do que remediar”, e a forma mais eficaz de fazê-lo, consiste em avaliar e monitorar

constantemente o risco inerente às operações de cada empresa, e actuar adequadamente, de forma a

mitigar o risco existente. Torna-se assim fundamental desenvolver novos trabalhos de investigação sobre

avaliação de risco, com o intuito de aperfeiçoar os actuais métodos e modelos de análise, e dessa forma,

alcançar resultados cada vez mais fiáveis e eficazes.

- 2 -

1.2. Descrição do problema

Apesar de existir uma enorme preocupação por parte dos operadores aéreos em fornecer aos

passageiros níveis de segurança cada vez mais elevados, por vezes ocorrem certos acontecimentos que

podem constituir uma ameaça à segurança de uma forma geral. Sempre que tal acontece, é necessário

proceder a uma avaliação do factor de risco, e eventualmente, propor medidas correctivas de modo a

evitar que a mesma situação se repita no futuro.

Em muitos casos, a forma escolhida para avaliar o risco é a avaliação qualitativa obtida a partir da

opinião dos especialistas de aviação. Esta forma de avaliar o risco traduz-se essencialmente em níveis

de risco qualitativos (por exemplo: baixo, médio, ou alto), o que torna impossível distinguir situações

distintas que pertençam à mesma classe de risco. Além disso, o resultado obtido é sempre muito

subjectivo, uma vez que os vários especialistas têm quase sempre opiniões diferentes entre si, o que

pode levar a que as mesmas situações tenham avaliações de risco distintas.

Deste modo, o problema em estudo neste trabalho, consiste em avaliar de forma numérica e objectiva

algo que é muito subjectivo, que é neste caso, o factor de risco associado a acontecimentos que ocorram

durante a realização de voos comerciais.

1.3. Objectivo

Este trabalho tem os seguintes objectivos:

� Criar um método que permita automatizar o processo de avaliação do factor de risco, associado a

um acontecimento isolado ou conjunto de acontecimentos que ocorram num determinado voo.

Este método, deve procurar reduzir ao máximo a elevada subjectividade existente nos conceitos

relacionados com a análise de risco e com a aviação em geral.

� Desenvolver uma aplicação informática que implemente o método de avaliação de risco aqui

proposto. Esta aplicação deve ser de fácil utilização e deve permitir que um utilizador leigo em

questões de aviação e de análise de risco, possa facilmente quantificar o factor de risco

associado a um determinado voo.

- 3 -

1.4. Enquadramento

Existem equipas de especialistas espalhadas um pouco por todo o mundo, que se dedicam diariamente

ao desenvolvimento dos métodos utilizados em avaliação de risco. É por isso natural que existam várias

abordagens diferentes para a resolução do mesmo problema. Não faz parte do âmbito deste trabalho

fazer um levantamento exaustivo de todos os estudos desenvolvidos nesta área, mas é importante referir

algumas soluções já existentes e que ocupam um lugar de destaque nas maiores empresas e entidades

relacionadas com a aviação civil.

Método de Monte-Carlo

Um exemplo de aplicação deste método, é a ferramenta informática proposta por [1], que se apresenta

sob a forma de folha de cálculo. Este método tem por base a realização de milhares de simulações

aleatórias, em que os parâmetros que caracterizam o sistema em estudo, são modelados por funções de

distribuição de probabilidade. Dado o forte carácter probabilístico deste método, torna-se possível

determinar o cenário mais provável para determinadas situações.

Redes Bayesianas

O “Aviation System Risk Model” (ASRM) é o modelo de avaliação de risco proposto em [2], [3] e [4]. O

ASRM foi concebido inicialmente para a “Federal Aviation Administration” (FAA), sendo posteriormente

desenvolvido pelo “Aviation Safety and Security Program” (AvSSP) da “National Aeronautics and Space

Administration” (NASA). Este modelo utiliza redes bayesianas e diagramas de influência para modelar as

complexas interacções que caracterizam os vários factores de risco presentes num sistema de aviação.

Estas interações podem ser modeladas a partir da recolha de dados concretos, ou na ausência destes, a

partir da opinião dos especialistas, de acordo com o sistema de classificação “Human Factors Analysis

and Classification System” (HFACS) referido em [5], [6] e [7].

Modelos estocásticos

O “Nationaal Lucht en Ruimtevaartlaboratorium” (NLR) desenvolveu o “Traffic Organization and

Perturbation AnalyZer” (TOPAZ), [8]. Este modelo é construído a partir de um ciclo contínuo composto

por duas fases distintas. Na primeira fase identificam-se as ocorrências que possam constituir uma

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ameaça à segurança do sistema objecto de estudo, e procede-se a uma análise qualitativa, no sentido de

as avaliar em termos de risco. Segue-se uma segunda fase, que tem por base um modelo estocástico

dinâmico, criado de forma iterativa a partir de análise estocástica e numérica, e com subsequente

validação de resultados com os obtidos na fase anterior.

Árvores de eventos / Árvore de falhas

A FAA desenvolveu uma ferramenta que presta auxílio aos controladores de tráfego aéreo, designada

“Land And Hold Short Operations” (LAHSO), [9] e [10]. Esta ferramenta tem como objectivo aumentar a

capacidade e eficácia dos aeroportos a nível de movimentação terrestre dos aviões, sem pôr em causa a

segurança dos mesmos. O LAHSO efectua avaliações de risco a partir de informação quantitativa

representada por árvores de eventos e árvores de falhas.

Lógica difusa

De acordo com [11], o “Flight Operations Risk Assessment System” (FORAS) é um projecto baseado em

lógica difusa e que, à data deste trabalho, se encontra em fase de desenvolvimento. O FORAS é

apontado como um dos projectos mais importantes da actualidade na área de avaliação de risco e é

aguardado com grande expectativa, uma vez que conta com a colaboração de várias entidades de

prestígio no mundo da aeronaútica, tais como: “Airbus Industrie”, “AlliedSignal Aerospace”, “British

Airways”, “Embry-Riddle Aeronautical University”, “United Airlines”, “United States Air Force Safety

Center”, “United States National Center for Atmospheric Research”, “United States Naval Postgraduate

School”, “United States Naval Research Laboratory”.

Outros

Existem ainda outros sistemas e aplicações relacionadas com a avaliação de risco que são muito

utilizadas pelas companhias aéreas, como por exemplo o “Flight Operational Quality Assurance” (FOQA)

[12] [13], e o “British Airways Safety Information System” (BASIS). Estes sistemas permitem a análise de

dados recolhidos no interior do avião, sendo a avaliação de risco obtida através de debate realizado por

especialistas em aviação.

- 5 -

1.5. Contribuições deste trabalho

Este trabalho desenvolveu uma forma simples e eficaz, de representar eventos relacionados com a

aviação civil, através da aplicação de lógica difusa. Esta é na realidade uma representação natural e

intuitiva que apresenta várias vantagens a nível de avaliação da severidade dos eventos.

Foram desenvolvidos métodos de avaliação de risco baseados em lógica difusa, que calculam o factor de

risco associado a um conjunto de eventos que ocorrem no mesmo voo. Considera-se que cada evento

contribui com um determinado peso para o valor final do factor de risco, sendo a importância de cada

evento determinada por um coeficente difuso. O valor final do factor de risco é dado pela soma dos riscos

parciais associados a cada evento, ponderados pelos respectivos coeficientes difusos.

Foi desenvolvida a aplicação informática CalcRisk que executa os métodos de avaliação de risco

desenvolvidos neste trabalho. Esta aplicação apresenta uma interface “User Friendly” e tem as seguintes

funcionalidades: avaliar a severidade de eventos, calcular o factor de risco de um ou mais eventos

ocorridos no mesmo voo, criar e/ou editar elementos difusos representativos de eventos e/ou modelos de

avaliação de risco, bem como visionar a 3D as superfícies geradas por elementos difusos.

1.6. Noções básicas

Tendo em conta que alguns termos utilizados em análise de risco, são também utilizados no dia-a-dia

pelo cidadão comum, é possível que haja interpretações incorrectas dos mesmos. Para evitar que tal

aconteça, torna-se necessário uma clarificação de alguns termos mais frequentes, de acordo com o

exposto em [14] [15] [16] [17] [18].

Causa: Qualquer acção, omissão, acontecimento e condição que, isolada ou conjugadamente, provoque

uma ocorrência de segurança.

Consequência: É o efeito ou resultado de uma ocorrência. As consequências podem ser de vários tipos,

desde avarias de equipamento electrónico, danos estruturais na aeronave, ou ainda ferimentos na

tripulação e/ou passageiros.

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Acidente: Acontecimento relacionado com a operação de uma aeronave ocorrido entre o momento em

que uma pessoa embarca com intenção de voar e o momento em que todas as pessoas que

embarcaram com essa intenção tenham desembarcado e no qual se verifique o seguinte:

� Uma pessoa tenha sofrido lesões mortais ou tenha ficado gravemente ferida;

� Uma aeronave tenha sofrido danos ou falha estrutural que altere as suas características de

resistência estrutural, de desempenho, de comportamento ou de voo e, implique a necessidade

de uma reparação importante ou a substituição do componente afectado.

� Uma aeronave tenha desaparecido ou ficado totalmente inacessível.

Incidente: Qualquer ocorrência que não resulte em acidente, mas que afecte ou possa afectar a

segurança das operações de voo.

Ocorrência / Evento: Qualquer interrupção operacional, defeito, falha ou circunstância irregular que

tenha, ou possa vir a ter, influência na segurança de voo.

Risco: Grandeza que mede o grau de ameaça que uma determinada situação representa para a

segurança dos passageiros, tripulação e/ou avião. Depende da probabilidade de ocorrência e da

severidade dos eventos.

Segurança: Condição em que o risco de causar ferimentos em passageiros e/ou tripulação, ou danos

materiais é considerado reduzido, e através de um processo contínuo de monitorização, é mantido abaixo

de um determinado nível considerado aceitável.

Severidade: Grandeza que mede os danos que a ocorrência de um ou mais eventos podem causar aos

passageiros, tripulação e/ou avião.

1.7. Estrutura do relatório

No Capítulo 2 apresenta-se o modo como se processa geralmente a avaliação qualitativa do factor de

risco. O Capítulo 3 apresenta o modelo proposto para avaliar o factor de risco com o mínimo de

subjectividade possível. No Capítulo 4, explicam-se as funcionalidades e os aspectos técnicos

relacionados com a aplicação informática CalcRisk, e no Capítulo 5 apresentam-se os resultados de

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alguns testes efectuados. As conclusões do trabalho são apresentadas no Capítulo 6, e no Anexo A

encontram-se dois exemplares de relatórios de voo utilizados nas companhias aéreas.

2. Análise qualitativa convencional

Este capítulo foca alguns aspectos relacionados com a análise de risco de uma forma geral. É avançada

uma explicação muito popular no mundo da aeronaútica, sobre a origem dos acidentes e a razão destes

continuarem a acontecer. De seguida, refere-se o seguimento dado a um evento, desde o instante em

que este ocorre, passando pela sua notificação, até à sua análise de risco. Faz-se ainda referência ao

modo mais usual de classificação da probabilidade de ocorrência, severidade e risco associados aos

eventos. É dado um exemplo concreto de avaliação qualitativa de um evento real, e no final do capítulo

são apontados alguns aspectos negativos presentes neste tipo de abordagem.

2.1. Gestão de risco

Nos dias de hoje, não se compreende como é possível que continuem a ocorrer acidentes de aviação um

pouco por todo o mundo. Será que não aprendemos com os erros do passado? Será que os avanços

tecnológicos alcançados nos últimos anos, não nos permitem ainda criar um sistema de aviação

totalmente seguro? A resposta a estas questões é simples: não existem sistemas completamente

perfeitos e seguros. Existem sempre pontos fracos que muitas vezes só são evidenciados quando

ocorrem acidentes.

Figura 2.1: Modelo do “Queijo Suiço”

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O modelo conhecido por “Queijo Suiço” referido por [6] e [21], recorre a uma analogia muito práctica para

explicar como pode uma simples ocorrência transformar-se num acidente, Figura 2.1. Cada fatia de

queijo representa uma barreira defensiva de um sistema de aviação. Os buracos de cada fatia

representam as fragilidades ou deficiências existentes em cada barreira. Se eventualmente exisitr um

alinhamento de fragilidades entre as várias barreiras defensivas, então estão reunidas todas as

condições para que se verifique um acidente ou incidente!

A Figura 2.2 ilustra o ciclo que caracteriza o sistema de análise e prevenção de risco utilizado na aviação

civil. A grande maioria dos voos que se realizam diariamente, chegam ao destino sem que se registem

acidentes ou incidentes, mas contudo, existem sempre algumas excepções. Por vezes ocorrem em

alguns voos, eventos que põem em causa a segurança dos passageiros e/ou aeronave, e que podem ter

as mais diversas consequências.

Figura 2.2: Ciclo de gestão de risco

A legislação actual descrita em [16], estabelece que qualquer entidade ou pessoa que tenha

conhecimento das ocorrências decorridas num determinado voo, tem o dever de as notificar ao “Instituto

Nacional de Aviação Civil” (INAC), recaindo um especial dever de notificação sobre certas pessoas com

acrescidas responsabilidades (pilotos e tripulação), tendo em conta as funções que exercem. O reporte

destas situações é normalmente efectuado através de um relatório escrito, onde se descrevem todos os

factos com o maior detalhe possível. O relatório depois de devidamente preenchido, é enviado para o

“Departamento de Gestão de Risco” (DGR) da operadora aérea responsável pelo voo, e é enviado

também para o INAC. No Anexo A encontra-se um exemplo de um relatório usado para esse efeito.

O DGR é normalmente composto por especialistas de aeronaútica e de análise de risco, que diariamente

reflectem sobres as causas e consequências descritas nos relatórios de voo que lhes são enviados, e

emitem um parecer qualitativo acerca dos respectivos factores de risco. Sempre que se justifique,

procede-se à recolha de dados do interior do avião para que a informação disponível seja a mais

completa possível.

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Quanto maior fôr o factor de risco, maior será a necessidade de propor medidas correctivas, no sentido

de evitar futuras ocorrências dos mesmos eventos. As medidas correctivas variam desde acções de

formação de pilotos e tripulação, alteração de procedimentos, criação de novos protocolos, etc...

2.2. Ocorrências / Eventos

A primeira tarefa dos especialistas do DGR, consiste em tentar perceber quais são os factores que

podem estar na origem de possíveis falhas de segurança, e elaborar uma lista de eventos que possam

daí surgir. As operadoras aéreas que utilizam o sistema BASIS têm essa tarefa facilitada, uma vez que

este sistema vem equipado com uma lista de eventos pré-definidos. Estes eventos são considerados

eventos padrão, apenas porque já ocorreram por diversas vezes no passado, e na realidade dividem-se

em várias categorias, como por exemplo: erros humanos, falhas técnicas, falhas operacionais, factores

exteriores, condições atmosféricas, etc... Sempre que se verifique um novo tipo de ocorrência, é possível

criar um novo evento e adicioná-lo à lista de eventos pré-definidos.

A facilidade em registar novos tipos de ocorrências, faz com que por diversas vezes, o mesmo evento

seja reportado pelos vários sistemas de avaliação de risco existentes em todo o mundo, mais do que uma

vez e de várias formas distintas. Esta ausência de definições padrão dos vários conceitos relacionados

com a aviação, levou a “Commercial Aviation Safety Team” (CAST) juntamente com a ICAO a criar em

1999 a “CAST/ICAO Common Taxonomy Team” (CICTT), referência [22]. A CICTT tem o objectivo de

melhorar a segurança aérea através do desenvolvimento e promoção de terminologia comum, definições

e taxonometrias utilizadas na descrição de ocorrências de segurança aeronaútica.

Cada voo, desde o momento em que se inicia até ao momento em que termina, passa por diversas fases

de voo. Em qualquer fase podem ocorrer vários eventos, mas no entanto, [13], [23] e [24] indicam que a

maior parte das ocorrências fatais ocorrem durante as fases de descolagem, aproximação e aterragem,

como se pode verificar pelas figuras 2.3 e 2.4.

Outro facto importante revelado por [13], é que a maioria dos acidentes registados a nível mundial entre

1988 e 1997 foram originados por falhas humanas desencadeadas pela tripulação de cada voo, Figura

2.5. Este dado revela a extrema importância da formação humana contínua, e a necessidade de um fiel

cumprimento das normas e procedimentos descritos nos protocolos de aviação, como forma de

prevenção de acidentes.

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Figura 2.4: Ocorrências fatais por fase de voo no período 1997 – 2006

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Figura 2.5: Principais causas de acidentes no período 1988 - 1997

2.3. Probabilidade de ocorrência

À partida, a probabilidade de ocorrência de cada evento é algo que pode ser calculado com relativa

facilidade. Basta registar o número de vezes que cada evento ocorre e dividir pelo número total de voos

realizados. É claro que para obter valores de probabilidade minimamente aceitáveis, é necessário ter

uma amostra com um número elevado de voos realizados.

No entanto, para sistemas como o BASIS, nem sempre é fácil obter o número total de ocorrências de

cada evento, uma vez que a base de dados utilizada não é orientada a eventos mas sim a palavras

chave associadas aos eventos. Ou seja, cada relatório de voo inserido na base de dados refere um ou

mais eventos. Para cada evento é escolhida uma ou mais palavras chave onde o evento melhor se

enquadra. Este procedimento leva a que a mesma palavra chave fique associada a vários eventos

distintos e não apenas a um só.

- 12 -

Uma vez que no BASIS não é possível pesquisar a base de dados por tipo de eventos, a forma

encontrada para determinar o número de vezes que se verificou uma dada ocorrência, consiste em

pesquisar por palavra chave. Daí que o resultado obtido não traduza o número de vezes que determinado

evento ocorreu na realidade, mas sim um valor aproximado do mesmo.

Na prática, a probabilidade de ocorrência é habitualmente traduzida por um valor qualitativo. Existem

várias classificações possíveis que são utilizadas pelas diversas entidades ligadas à aviação, mas a

classificação mais comum é a proposta pela ICAO em [17], aqui referida na Tabela 2.1.

Classificação

qualitativa Cenário

Classificação quantitativa

(por hora de voo)

Extremamente

improvável Quase inconcebível que o evento ocorra p < 10-9

Improvável Muito pouco provável que o evento ocorra 10-9 < p < 10-7

Remota Pouco provável que o evento ocorra, mas possível 10-7 < p < 10-5

Ocasional Provável que o evento ocorra algumas vezes 10-5 < p < 10-3

Frequente Provável que o evento ocorra muitas vezes p > 10-3

Tabela 2.1: Classificação da probabilidade de ocorrência de eventos

2.4. Avaliação de severidade

A avaliação da severidade de um determinado evento, é um processo contínuo constituído por duas

fases: fase pré-evento e fase pós-evento. A primeira fase consiste em identificar possíveis cenários e

potenciais consequências que se podem verificar devido à ocorrência desse mesmo evento, e atribuir a

cada consequência uma classificação qualitativa, de acordo com o respectivo grau de gravidade previsto.

A segunda fase é na prática uma validação dos resultados previstos na primeira fase. Sendo esta uma

fase pós-evento, consiste em analisar as consequências reais que resultam da ocorrência dos eventos, e

- 13 -

verificar se estão de acordo com a classificação qualitativa inicial. Caso haja discrepâncias entre as duas

classificações, procedem-se às alterações necessárias de forma a corrigir a situação. A classificação da

severidade adoptada pela ICAO em [17] encontra-se na Tabela 2.2.

Classificação qualitativa

Cenário

Catastrófica • Avião destruído

• Múltiplas mortes

Severa

• Danos estruturais do avião

• Ferimentos graves ou morte de alguns passageiros

• Elevada redução dos níveis de segurança prestados

Elevada

• Incidente grave

• Ferimentos de passageiros

• Redução dos níveis de segurança prestados

Baixa

• Incidente menor

• Operação com restrições

• Utilização de planos de emergência

• Evento nulo (falso alarme)

Reduzida • Consequências de menor importância

Tabela 2.2: Classificação da severidade de eventos

2.4.1. Exemplo de avaliação de severidade

Como é natural, existem inúmeros eventos no mundo da aviação civil, mas há no entanto um evento

muito importante, que toma a mesma designação do sistema que o detecta: “Ground Proximity Warning

System” (GPWS). Este evento está disponível em vários modos diferentes, sendo por agora referido

apenas o modo “Excessive Rate of Descent” (GPWS – ERD), Figura 2.6a). Este evento é accionado por

intermédio de sensores, que detectam as situações em que o avião se encontra a uma distância

- 14 -

relativamente curta do solo, excepto quando se encontra na fase de aterragem. De acordo com [26], o

evento GPWS – ERD depende das variáveis “Radio Altitude” (RA) e “Sink Rate” (SR), apresentando 2

zonas de funcionamento distintas, Figura 2.6 b). Na zona 1, surge um aviso luminoso no interior do

cockpit do avião a indicar GPWS, acompanhado do alerta sonoro “SINK RATE”. Na zona 2, surge o alerta

sonoro intermitente “Whoop Whoop PULL UP” que indica a necessidade urgente de corrigir a trajectória

do avião.

(a) Ilustração (b) Características

Figura 2.6: Evento GPWS – ERD

Ao analisar as características do evento GPWS – ERD, naturalmente se conclui que a severidade deve

aumentar com a diminuição da RA e com o aumento da SR. Utilizando a classificação adoptada pela

ICAO, e fazendo corresponder aos níveis de severidade catastrófica, severa, elevada, baixa, e reduzida

as letras A, B, C, D, E respectivamente, obtém-se uma avaliação qualitativa para a severidade do evento

GPWS – ERD, visível na Figura 2.7.

- 15 -

Figura 2.7: Avaliação qualitativa da severidade do evento GPWS – ERD

Embora esta seja uma avaliação qualitativa, é possível utilizar uma avaliação quantitativa equivalente.

Basta para isso, pensar numa escala numérica e mapear cada nível de severidade para um valor

adequado. Para a escala de 0 a 100, obtém-se a severidade de GPWS – ERD vista a 3D, Figura 2.8.

Figura 2.8: Avaliação quantitativa da severidade do evento GPWS – ERD vista a 3D

2.5. Avaliação do factor de risco

O conceito “risco” referido em [17], [18] e [25] nem sempre é de fácil compreensão, e na verdade, muitas

vezes confunde-se com uma simples probabilidade. A melhor forma de entender este conceito é

provavelmente através de um exemplo prático.

Se se considerar dois cenários hipotéticos, em que no cenário A existe um indivíduo que pretende

atravessar uma estrada onde só circulam bicicletas, e no cenário B, existe um indivíduo que pretende

atravessar uma estrada onde só circulam carros. Admitindo que em determinadas condições, a

probabilidade do indivíduo ser atropelado é exactamente a mesma nos dois cenários, torna-se evidente

- 16 -

que as potenciais consequências são muito mais graves no cenário B do que no cenário A. Nesse

sentido, o factor de risco é geralmente encarado como uma grandeza bi-dimensional, que depende da

probabilidade de ocorrência e das eventuais consequências que resultam dos eventos. O modelo de

avaliação do factor de risco adoptado pela ICAO em [17] encontra-se na Tabela 2.3.

Severidade

Probabilidade de

ocorrência Reduzida Baixa Elevada Severa Catastrófica

Frequente Alto Alto Muito alto Muito alto Muito alto

Ocasional Médio Médio Alto Muito alto Muito alto

Remota Baixo Médio Alto Alto Muito alto

Improvável Baixo Baixo Médio Alto Alto

Extremamente improvável Baixo Baixo Baixo Médio Médio

Legenda

Baixo – Aceitável Alto – São necessárias medidas de redução de risco

Médio – Aceitável após revisão Muito alto – Inaceitável nas actuais circunstâncias

Tabela 2.3: Modelo de avaliação do factor de risco adoptado pela ICAO

2.6. Problemas da abordagem convencional

Apesar da análise qualitativa ser a mais completa em termos de conhecimento humano, esta apresenta

alguns inconvenientes que são aqui referidos:

Excesso de subjectividade

Cada relatório entregue no DGR descreve uma situação decorrida num determinado voo. Tanto no

processo de escrita como no processo de leitura do relatório, existe uma elevada dose de subjectividade,

- 17 -

uma vez que cada especialista tem a sua própria interpretação dos factos. Ou seja, o mesmo relatório de

voo dá origem a várias opiniões distintas sobre a mesma situação, o que resulta em avaliações de risco

diferentes entre os vários especialistas.

Não há garantia de coerência na aplicação de critérios

Na avaliação qualitativa, pode acontecer um especialista atribuir um grau de risco a um determinado

relatório de voo, e passado algum tempo, ao voltar a analisar o mesmo relatório, efectuar uma avaliação

completamente diferente da inicial, sem que os critérios de avaliação tenham sido alterados.

Não há diferenciação de situações pertencentes à mesma classe

A análise qualitativa não fornece uma informação completa, uma vez que não permite comparar os

diferentes eventos que tenham a mesma classificação de risco, ou de severidade, ou de probabilidade de

ocorrência. Por exemplo, se houver dois eventos classificados de risco elevado, não se consegue

concluir qual deles é o de maior risco.

Transição abrupta entre classes

Este é um problema comum à classificação qualitativa da probabilidade de ocorrência, da severidade e

do factor de risco. Quando um evento ocorre em determinadas condições, tais que a sua classificação

seja próxima da fronteira entre duas classes, verifica-se que basta uma ligeira alteração das condições

em que o evento ocorre, para que este passe a ter uma classificação diferente. Por exemplo, imagine-se

um evento cuja severidade dependa da altitude de voo, e suponha-se que para altitudes compreendidas

entre os 5.000 e os 10.000 metros corresponde uma severidade de grau médio, e que para altitudes

superiores a 10.000 metros corresponde uma severidade de grau alto. Se um evento ocorrer aos 9.999

metros de altitude, terá uma severidade avaliada em grau médio, no entanto, se outro evento ocorrer aos

10.001 metros, já terá uma severidade de grau alto. A diferença de apenas 2 metros de altitude resulta

numa transição abrupta do grau de severidade, que “salta” do grau médio para o grau alto.

- 18 -

3. Solução proposta

Este capítulo propõe a utilização de lógica difusa como solução para quantificar a severidade e o factor

de risco de eventos que ocorram durante a realização de voos comerciais. De seguida, descrevem-se os

passos necessários para a criação de elementos difusos utilizados em avaliação de risco. É dado um

exemplo concreto de um evento real, representado na forma difusa, que é reconhecido por todos os

intervenientes do mundo da aeronaútica. No final do capítulo, referem-se ainda os modelos propostos

para a avaliação do factor de risco.


Uma vez que a probabilidade de ocorrência constitui um parâmetro de entrada utilizado no cálculo do

factor de risco, torna-se evidente a necessidade de armazenar a informação relativa aos eventos, de

forma a que seja possível determinar com rigor, a probabilidade de ocorrência de qualquer evento. O

sistema de registo de informação utilizado neste trabalho, a sua implementação e os aspectos técnicos

são apresentados no Capítulo 4.

3.2. Elementos difusos

A solução proposta para avaliar quantitativamente a severidade e o factor de risco, consiste em combinar

lógica difusa com o conhecimento humano adquirido ao longo dos anos pelos especialistas de aviação e

de análise de risco. Os eventos e modelos de avaliação de risco dão origem a elementos difusos, que

através da escolha adequada de variáveis, termos e regras difusas, procuram descrever da melhor forma

possível toda a informação relevante que melhor os caracteriza.

Criar um elemento difuso é um processo constituído por 3 passos fundamentais descritos de seguida. No

entanto, o leitor poderá encontrar mais informação sobre lógica difusa em [32].

- 19 -

Passo 1: Identificar variáveis

Esta é uma tarefa que por vezes exige muita reflexão por parte dos especialistas de análise de risco, pois

nem sempre se torna claro quais as variáveis que melhor caracterizam os eventos.

Cada elemento difuso é constituído por variáveis, que podem ser simples ou compostas. As variáveis

simples, são aquelas que correspondem a grandezas simples, ou que se possam medir de alguma forma,

tais como altitude, velocidade, temperatura, etc... As variáveis compostas são elas próprias elementos

difusos, constituídos por variáveis simples e/ou outras variáveis compostas. Por exemplo, uma variável

denominada “Estado de saúde do piloto” pode ser composta por uma série de outras variáveis simples

e/ou compostas: tensão arterial, temperatura, batimento cardíaco, análises sanguíneas, peso, etc...

As variáveis dos elementos difusos podem ainda ser de dois tipos: variáveis de entrada ou variáveis de

saída. Ao longo deste trabalho, admite-se a existência de apenas uma única variável de saída por

elemento difuso, sem que haja qualquer tipo de limitação quanto ao número de variáveis de entrada.

Assume-se que a variável de saída não apresenta unidades e varia entre 0 e 100 %. Nos casos em que o

elemento difuso representa um evento, a variável de saída toma o nome “Severidade”. Quando o

elemento difuso representa um modelo de avaliação de risco, a variável de saída passa a designar-se

“Coeficiente”.

Passo 2: Definir termos qualitativos

Esta fase consiste em definir termos qualitativos para cada variável do elemento difuso. Um termo

qualitativo é na prática um adjectivo utilizado para classificar uma variável, associado a uma função de

pertença, cuja forma é definida a partir das funções usuais utilizadas em lógica difusa: funções

triangulares, trapezoidais, gaussianas, etc... Cada variável pode ter o número de termos qualitativos que

se desejar, no entanto, a cada termo é permitida apenas uma única função de pertença.

Passo 3: Definir regras de inferência

As regras de inferência determinam o modo como cada variável de entrada influencia a variável de saída

do elemento difuso, e resultam directamente da análise qualitativa efectuada pelos especialistas de

aviação e de análise de risco. Normalmente as regras utilizadas são de fácil compreensão e assumem o

seguinte formato geral: “Se [VARIÁVEL] é [TERMO] então [VARIÁVEL] é [TERMO]”.

- 20 -

São ainda permitidos todos os formatos que derivem deste, e que envolvam operações de junção,

disjunção ou negação de variáveis ou termos do elemento difuso a que pertençam.

O valor da variável de saída do elemento difuso é determinado a partir de operações conhecidas por

fuzificação e desfuzificação. O resultado é neste caso, um valor numérico compreendido entre 0 e 100,

em que os resultados próximos de 0 correspondem a situações de severidade reduzida ou factor de risco

baixo, e os resultados próximos de 100, correspondem a situações de severidade catastrófica ou factor

de risco muito alto, dependendo do elemento difuso considerado.

3.2.1. Exemplo de avaliação de severidade

Para ilustrar as vantagens da utilização da lógica difusa, retoma-se o evento GPWS – ERD referido no

Capítulo 2. A avaliação da severidade deste evento é obtida à custa de um elemento difuso, construído

de acordo com o descrito na secção anterior:

Passo 1: Identificar variáveis

Identificar as variáveis de entrada que influenciam a severidade do evento GPWS – ERD é neste caso

uma tarefa de fácil execução, uma vez que [26] indica que este evento depende das variáveis RA e SR,

Figura 2.6 b). Esta mesma figura permite verificar as unidades e os valores limite de cada variável. A

variável RA varia entre 10 e 2450 pés e a variável SR varia entre 1000 e 8000 pés/min.

Passo 2: Definir termos qualitativos

Neste exemplo utilizam-se os mesmos 5 termos qualitativos para as variáveis de entrada RA e SR, no

entanto, para a variável de saída Severidade, utilizam-se os termos qualitativos adoptados pela ICAO.

Apesar das funções de pertença aqui definidas apresentarem semelhanças visuais, estas são

necessariamente diferentes, uma vez que os valores limite das variáveis do elemento difuso são também

diferentes. A forma escolhida para as funções de pertença recai muitas vezes por funções gaussianas,

dado que estas permitem transições suaves entre os vários termos qualitativos das variáveis, Figura 3.1.

- 21 -

(a) Variável de entrada RA

(b) Variável de entrada SR

(c) Variável de saída Severidade

Figura 3.1: Termos qualitativos e funções de pertença das variáveis de GPWS – ERD

Passo 3: Definir regras de inferência

A análise qualitativa da severidade do evento GPWS – ERD descrita na Figura 2.7 é composta por 25

zonas distintas. Pode-se agora utilizar as variáveis e termos qualitativos definidos neste exemplo, para

converter cada uma dessas zonas numa regra difusa equivalente:

Se RA é Elevada e SR é Reduzida então Severidade é Reduzida

Se RA é Elevada e SR é Baixa então Severidade é Reduzida

Se RA é Elevada e SR é Média então Severidade é Reduzida

Se RA é Elevada e SR é Alta então Severidade é Baixa

Se RA é Elevada e SR é Elevada então Severidade é Elevada

Se RA é Alta e SR é Reduzida então Severidade é Reduzida

Se RA é Alta e SR é Baixa então Severidade é Reduzida

Se RA é Alta e SR é Média então Severidade é Baixa

Se RA é Alta e SR é Alta então Severidade é Elevada

- 22 -

Se RA é Alta e SR é Elevada então Severidade é Elevada

Se RA é Média e SR é Reduzida então Severidade é Reduzida

Se RA é Média e SR é Baixa então Severidade é Baixa

Se RA é Média e SR é Média então Severidade é Baixa

Se RA é Média e SR é Alta então Severidade é Severa

Se RA é Média e SR é Elevada então Severidade é Severa

Se RA é Baixa e SR é Reduzida então Severidade é Baixa

Se RA é Baixa e SR é Baixa então Severidade é Baixa

Se RA é Baixa e SR é Média então Severidade é Elevada

Se RA é Baixa e SR é Alta então Severidade é Severa

Se RA é Baixa e SR é Elevada então Severidade é Catastrófica

Se RA é Reduzida e SR é Reduzida então Severidade é Baixa

Se RA é Reduzida e SR é Baixa então Severidade é Elevada

Se RA é Reduzida e SR é Média então Severidade é Severa

Se RA é Reduzida e SR é Alta então Severidade é Catastrófica

Se RA é Reduzida e SR é Elevada então Severidade é Catastrófica

Através dos processos de fuzificação e desfuzificação do elemento difuso, é possível visualizar uma

superfície a 3 dimensões, que representa a severidade do evento GPWS – ERD de acordo com a análise

efectuada neste exemplo, Figura 3.2.

(a) Vista de topo (b) Vista de perspectiva

Figura 3.2: Representação difusa da severidade do evento GPWS – ERD

- 23 -


A avaliação quantitativa do factor de risco associado a eventos que ocorram durante a realização de voos

comerciais, deve ter em conta os seguintes aspectos:

� O processo de avaliação de risco deve ser o menos subjectivo possível

� O resultado da avaliação de risco deve ser independente das pessoas que analisam os eventos

� Deve existir consistência nas diversas avaliações de risco efectuadas

� A forma de avaliar o factor de risco deve ser de rápida execução

� O factor de risco deve ser descrito por um valor numérico, de modo a permitir comparações entre

situações distintas

Quando os especialistas de aviação e de análise de risco se deparam com situações onde ocorrem

vários eventos no mesmo voo, têm a tendência natural de atribuir maior importância aos eventos que

representam maior risco, chegando por vezes a desprezar ou a dar muito pouco relevo aos eventos de

mais baixo risco. Está aqui implícito neste raciocínio, a ideia de que existe um Factor de Risco Global

(FRG) associado ao conjunto de todos os eventos ocorridos no mesmo voo, e o Factor de Risco Próprio

ou Parcial (FRP) associado a cada evento em particular.

A solução que se propõe, passa pela utilização de três modelos distintos. O primeiro modelo estipula a

forma de cálculo do FRG. O segundo modelo, é um modelo difuso de avaliação de risco que calcula o

FRP de cada evento. Por fim, surge o modelo difuso do coeficiente, que calcula a importância que se

deve atribuir a cada evento.

3.3.1. Modelo de cálculo do FRG

Este modelo calcula o FRG associado a um conjunto de eventos que ocorrem no mesmo voo, a partir do

FRP e importância atribuída a cada evento em particular. Numa primeira abordagem, considera-se que o

FRG é calculado a partir de uma soma ponderada, de acordo com a Equação (3.2) em que os

coeficientes a, b, ... , n, variam entre 0 e 100 % e representam o peso atribuído a cada evento.

- 24 -

Se se considerar que num determinado voo ocorrem n eventos com os respectivos FRPs,

(3.1)

então o cálculo do FRG é genericamente dado por:

(3.2)

Há no entanto um aspecto importante a ter em conta. O valor de FRG deve estar compreendido entre 0 e

100 %, uma vez que não faz sentido falar em níveis de risco fora dessa gama de valores. A Equação

(3.2) tal como está, efectua a soma de várias parcelas positivas que têm dois graus de liberdade sem

nenhuma restrição à partida, logo, não garante que o valor do FRG obtido seja menor ou igual a 100 %.

Uma forma de limitar o resultado do FRG consiste em efectuar cálculo iterativo, ou seja, considerar

apenas um evento por cada iteração, e impondo restrições a nível da importância dada a cada evento.

Em análise de risco, considera-se que qualquer evento que ocorra num qualquer voo, contribui sempre

para um agravamento do FRG, mesmo que seja com uma contribuição mínima. Este é na realidade um

factor importante que reflecte o procedimento exercido pelos especialistas de avaliação de risco. Nos

voos onde ocorrem vários eventos, atribui-se maior importância aos eventos que representam situações

de maior risco, e menor importância aos eventos que representam situações de menor risco. É este o

motivo pelo qual, o cálculo iterativo do FRG aqui proposto contabiliza em primeiro lugar os eventos de

maior FRP, ou seja, considera os eventos por ordem decrescente de FRP. Os critérios que determinam o

valor do coeficiente de importância que se deve atribuir a cada evento são explicados no ponto 3.3.3.

Deste modo, o modelo de cálculo do FRG associado a um conjunto de n eventos ocorridos num mesmo

voo nas condições de (3.1), consiste na soma iterativa de n parcelas ao longo de n iterações, de acordo

com (3.3) e (3.4). Cada parcela é constituída pelo FRP de cada evento, multiplicado por um coeficiente

difuso K, que simboliza a importância que cada evento representa em termos de risco global. Em cada

iteração, é contabilizado o FRP mais elevado presente no conjunto Φ – conjunto formado pelos FRPs

ainda não contabilizados no cálculo iterativo de FRG.

1ª iteração:

(3.3)

nnFRP..bFRPaFRPFRG +++= .21

nn FRPEFRPEFRPE →→→ K,, 2211

{ }

=

Φ=

=Φ

%100

)max(

,,

1

11

211

K

FRG

FRPFRPFRP nK

- 25 -

Iterações seguintes:

(3.4)

Imagine-se por exemplo que no mesmo voo ocorrem os eventos Ea, Eb, Ec, Ed com os respectivos FRPs:

Ea → FRPa Eb → FRPb Ec → FRPc Ed → FRPd (3.5)

Supondo que:

FRPb > FRPd > FRPa > FRPc (3.6)

então o FRG associado a estes 4 eventos é dado pela aplicação das equações (3.3) e (3.4):

1ª iteração: Φ1 = { FRPa , FRPb , FRPc , FRPd } FRG1 = max (Φ1) = FRPb K1 = k1 %

2ª iteração: Φ2 = { FRPa , FRPc , FRPd } FRG2 = FRG1 + K2 * FRPd K2 = k2 %

3ª iteração: Φ3 = { FRPa , FRPc } FRG3 = FRG2 + K3 * FRPa K3 = k3 %

4ª iteração: Φ4 = { FRPc } FRG4 = FRG3 + K4 * FRPc K4 = k4 %

3.3.2. Modelo difuso de avaliação do FRP

Quantificar o factor de risco associado a um evento pode ser uma tarefa complicada. No entanto, no

Capítulo 2 foi apresentado o modelo de avaliação de risco adoptado pela ICAO, que classifica o factor de

risco a partir da probabilidade de ocorrência e severidade de um evento. É com base nesse modelo que

se constrói o modelo difuso de avaliação do FRP, denominado “ICAO”. Nesse sentido, o elemento difuso

que caracteriza o modelo “ICAO”, é obtido a partir das variáveis, termos qualitativos e análise qualitativa

descritas na Tabela 2.3, e seguindo as normas de criação de elementos difusos descritas na secção

anterior. Na Figura 3.3 está representada a superfície que mostra a variação do FRP para os vários

valores de severidade e probabilidade de ocorrência. É possível criar outros modelos de avaliação de

FRP a partir da aplicação CalcRisk, como se verá mais adiante no ponto 4.7.

=

=

Φ×+=

Φ−Φ=Φ

−

−−

ni

kK

KFRGFRG

i

iiii

iii

,,3,2

%

)max(

)max(

1

11

K

- 26 -


Figura 3.3: Modelo difuso de avaliação de risco “ICAO”

3.3.3. Modelo difuso do coeficiente

Nos voos onde ocorrem vários eventos, verifica-se que alguns eventos são mais importantes do que

outros em termos de FRG. O modelo difuso do coeficiente quantifica a importância que se deve atribuir a

cada evento, tendo por base os seguintes critérios:

� Valor total do FRG

� Relação entre FRPs

Critério do valor total do FRG

Um facto que se verifica na aviação, é que em geral, as circunstâncias que envolvem os eventos nunca

são as mesmas. Variam de voo para voo. É por isso que o peso atribuído a cada evento não deve ser

sempre o mesmo em todas as situações, pois este deve depender de alguma forma dos restantes

eventos que ocorrem no mesmo voo.

- 27 -

No caso concreto, considera-se que a importância dada a cada evento ao longo do cálculo iterativo do

FRG, deve diminuir gradualmente à medida que o valor total do FRG aumenta. Esta dependência inversa

deve-se ao facto de que quando o FRG atinge valores elevados, deixa de fazer sentido dar grande

importância aos eventos que apresentam FRP mais baixo, pois na prática, estes revelam-se quase

irrelevantes nestas condições. Por exemplo, imagine-se que num determinado voo ocorrem vários

eventos, entre os quais, o evento genérico X. Imagine-se ainda um cenário A onde o cálculo iterativo do

FRG leva a que FRG = 40 % e um cenário B onde FRG = 80 %, sem que tenha sido ainda contabilizado

o contributo do evento X em ambos os cenários. Este critério estipula que na iteração onde se considera

o evento X, a importância dada ao FRPx no cenário B terá de ser inferior à importância dada ao FRPx no

cenário A, como se mostra de seguida:

E1 → FRP1 E2 → FRP2 ... Ex → FRPx ... En → FRPn

Cenário A Cenário B

iteração i-1: Φi-1 = { … , FRPx , … } FRGi-1 = 40 % FRGi-1 = 80 %

iteração i: Φi = { … , FRPx , … } FRGi = FRGi-1 + KA * FRPx FRGi = FRGi-1 + KB * FRPx

iteração i+1: Φi+1 = { … , … } FRGi+1 = ... FRGi+1 = ...

De acordo com este critério, o peso a atribuir a cada evento para o cálculo do FRG, deve diminuir com o

aumento de FRG, e por isso neste caso, deve verificar-se KB < KA.

Critério da relação entre FRPs

Existe a ideia generalizada de que os eventos que apresentam FRP mais elevado devem ter maior peso

no cálculo do FRG, no entanto, quando se considera apenas o valor do FRP de cada evento por si só,

não se tem em conta o contexto em que o evento ocorre.

É por este motivo que se define o parâmetro Qx, que representa o quociente entre o FRP de cada evento

e o FRP máximo existente em toda a série de eventos registados no mesmo voo. Quanto maior fôr Qx,

maior deve ser a importância a atribuir a esse evento. Por exemplo, imagine-se que num determinado

- 28 -

voo ocorrem os eventos genéricos X e Y. Se num cenário A se considerar FRPx = 9 % e FRPy = 8 %

respectivamente, e num cenário B FRPx = 90 % e FRPy = 8 %, é natural considerar que a importância

dada ao evento Y no cenário A deve ser maior do que no cenário B, pois a semelhança entre níveis de

FRP (parâmetro Q) é muito maior. Dito de outra forma, no cenário B verifica-se que FRPy é quase

desprezável face a FRPx enquanto que no cenário A, o FRPy é quase tão importante quanto FRPx. Por

outro lado, se se considerar ainda um outro cenário C, onde ocorrem os mesmos eventos X e Y mas com

FRPx = 90 % e FRPy = 80 %, então o peso atribuído ao evento Y deve ser o mesmo nos cenários A e C.

Cenário A Cenário B Cenário C

%8

%9

=

=

Y

X

FRP

FRP

%8

%90

=

=

Y

X

FRP

FRP

%80

%90

=

=

Y

X

FRP

FRP

Max

Y

YFRP

FRPQ =

Max

Y

YFRP

FRPQ =

Max

Y

YFRP

FRPQ =

9

8=YQ

90

8=YQ

9

8

90

80==YQ

O evento Y deve ter muito O evento Y deve ter pouco O evento Y deve ter muito

peso no cálculo do FRG peso no cálculo do FRG peso no cálculo do FRG

(o mesmo que no cenário A)

De acordo com este critério, o peso a atribuir a cada evento para o cálculo do FRG, deve aumentar com

o aumento do respectivo quociente Q e vice-versa.

Com base nestes dois critérios é possível criar vários modelos difusos do coeficiente. A Figura 3.4 mostra

o modelo “Coefficients 1”, cujo elemento difuso é constituído pelas variáveis de entrada “TotalRisk” e

“Relation”, que correspondem respectivamente aos critérios “Valor total do FRG” e “Relação entre FRPs”.

A variável de saída toma a designação “Coefficient” e representa a importância dada aos eventos no

cálculo do FRG. Na Figura 3.4 pode verificar-se que este modelo vai ao encontro da análise qualitativa

efectuada anteriormente na descrição dos critérios, ou seja, a importância atribuída a cada evento deve

por um lado, diminuir quando o nível do “TotalRisk” aumenta, e por outro lado, deve aumentar quando a

“Relation” aumenta. A aplicação CalcRisk permite ao utilizador criar outros modelos de coeficiente, como

se verá mais adiante no ponto 4.7.

- 29 -


Figura 3.4: Modelo difuso do coeficiente – “Coefficients 1”

Restrições aplicadas ao modelo do coeficiente

Uma vez que o valor do FRG é obtido de forma iterativa e considerando os eventos por ordem

decrescente de FRP, qualquer modelo difuso do coeficiente deve atribuir sempre ao evento contabilizado

na primeira iteração a importância máxima, ou seja, deve considerar o coeficiente k1 = 100 %. Desta

forma, garante-se que nos voos onde ocorre apenas um único evento, este adquire a máxima

importância, o que resulta naturalmente em FRG = FRP.

Para evitar que o valor final do FRG não ultrapasse o limite dos 100 %, é necessário impôr uma restrição

a nível da importância atribuída a cada evento. De acordo com o critério “Relação entre FRPs”

considerado no modelo difuso do coeficiente, um evento ganha mais importância quanto maior fôr o

parâmetro Q. Isto significa que as situações limite onde os coeficientes de importância atingem os valores

mais elevados, são as situações onde ocorrem vários eventos de igual FRP no mesmo voo, uma vez que

Q = 1 (variável “Relation” = 100 %) para todos os eventos. Assim, pretende-se que em cada iteração:

100≤iFRG (3.7)

1001 ≤×+− iii FRPkFRG (3.8)

- 30 -

O pior caso possível dá-se sempre que Q = 1 e 1−= ii FRGFRP , logo:

1

1100

−

−−≤

i

i

iFRG

FRGk (3.9)

O gráfico da Equação (3.9) está representado na Figura 3.5, onde os valores de Ki são representados

pela variável “Coefficient” e encontram-se limitados a valores não superiores a 100 %. A Figura 3.5

mostra a curva limite que garante que o valor do FRG nao ultrapassa os 100 %. Deste modo, todos os

pontos da superfície gerada pelo modelo do coeficiente (Figura 3.4) devem estar abaixo desta curva.

Figura 3.5: Curva limite do modelo do coeficiente

- 31 -

4. Aplicação informática CalcRisk

Este capítulo refere os aspectos técnicos e as funcionalidades da aplicação informática CalcRisk. Esta

ferramenta de cálculo implementa os métodos de avaliação de risco referidos no capítulo anterior, e

depois de devidamente configurada por especialistas de aviação e de análise de risco, permite que um

utilizador comum consiga facilmente efectuar o cálculo do factor de risco, de uma série de eventos

decorridos no mesmo voo.

4.1. Requisitos mínimos

Esta aplicação foi desenvolvida para funcionar em ambiente Windows, tendo por isso os seguintes

requisitos mínimos:

� Windows XP

� Plataforma Microsoft .NET 2.0

� Permissão de operações de leitura e escrita nas pastas destinadas a registo de informação

4.2. Estrutura de directórios

A aplicação CalcRisk está organizada de acordo com as seguintes pastas:

Events\ – Pasta onde constam todos os eventos

Images\ – Contém imagens para uso interno da aplicação

Info\ – Registo do número de voos efectuados e do número de ocorrências verificadas por cada evento

Models\Coefficient Models\ – Pasta que contém os modelos do coeficiente difuso

Models\Risk Models\ – Pasta que contém os modelos de risco

Reports\ – Localização dos relatórios de voo criados pelo utilizador

- 32 -

4.3. Registo de informação

Toda a informação necessária ao correcto funcionamento da aplicação informática CalcRisk, é registada

no formato “EXtensible Markup Language” (XML), devido às seguintes vantagens:

� O conteúdo de um ficheiro do tipo XML pode ser facilmente visionado nos mais comuns editores

de texto ou browsers de internet, sem que seja necessário executar a aplicação CalcRisk

� O uso de tags em XML permite uma escrita mais compacta, o que contribui para uma maior

facilidade de compreensão de informação

� Implementação bastante fácil

� Formato facilmente alterável a partir de “EXtensible Stylesheet Language Transformation” (XSLT)

� Possível conversão para base de dados

4.3.1. Elementos difusos

Um documento XML é formado por itens descritos por tags. Cada item pode conter ou não atributos que

melhor o caracterizam. No caso concreto, foram criadas tags para representar as variáveis, termos e

regras de inferência que constituem os elementos difusos de acordo com o seguinte:

� Um elemento difuso é identificado pela tag “FUZZY “ e tem um único atributo denominado “name”

� Uma variável começa com a tag “VAR” e tem os atributos: “name”, “units”, “min”, “max” e

“currentValue”

� Cada termo de variável começa com a tag “TERM” e tem os atributos “name” e “type”

� As regras de inferência começam com a tag “RULE” e têm os atributos “weight” e “connection”

Para ilustrar o formato adoptado na representação de elementos difusos em XML, apresenta-se de

seguida um excerto do ficheiro “\Events\GPWS mode 1 – Excessive Rate of Descent.xml” que

corresponde ao evento GPWS – ERD referido nos capítulos 2 e 3:

<FUZZY name="GPWS mode 1 - Excessive Rate of Descent">

<VAR name="Radio Altitude" units="FT" min="10" max="2450"

currentValue="1230">

- 33 -

<TERM name="Reduzida" type="Z">

<VALUE>100</VALUE>

<VALUE>660</VALUE>

</TERM>

<TERM name="Média" type="Gaussian">

<VALUE>1230</VALUE>

<VALUE>200</VALUE>

</TERM>

<TERM name="Elevada" type="S">

<VALUE>1800</VALUE>

<VALUE>2350</VALUE>

</TERM>

</VAR>

<VAR name="Sink Rate" units="FT/Min x 1000" min="1" max="8"

currentValue="4,5">


<VALUE>1,1</VALUE>

<VALUE>2,8</VALUE>

</TERM>

<TERM name="Média" type="Gaussian">

<VALUE>4,5</VALUE>

<VALUE>0,6</VALUE>

</TERM>

<TERM name="Elevada" type="S">

<VALUE>6,2</VALUE>

<VALUE>7,9</VALUE>

</TERM>

</VAR>

<VAR name="Severity" units="" min="0" max="100" currentValue="50">


<VALUE>0</VALUE>

<VALUE>20</VALUE>

</TERM>

<TERM name="Elevada" type="Gaussian">

<VALUE>50</VALUE>

<VALUE>7</VALUE>

</TERM>

</VAR>

- 34 -

<RULES>

<RULE weight="1" connection="AND">

<VALUE>1</VALUE>

<VALUE>1</VALUE>

<VALUE>1</VALUE>

</RULE>


<VALUE>2</VALUE>

<VALUE>0</VALUE>

<VALUE>2</VALUE>

</RULE>


<VALUE>3</VALUE>

<VALUE>-1</VALUE>

<VALUE>-2</VALUE>

</RULE>

</RULES>

</FUZZY>

Como se pode verificar, os termos qualitativos são constituídos por itens identificados pela tag “VALUE”.

Estes itens representam os valores numéricos que dão origem à função de pertença que caracteriza cada

termo, de acordo com o tipo de curva especificado pelo atributo “type”, como se verá um pouco mais

adiante.

Os itens “VALUE” são também utilizados na construção das regras de inferência, mas aqui têm um

significado diferente. Cada regra tem de ter obrigatoriamente um item“VALUE” por cada variável do

elemento difuso a que pertence, dando origem assim a uma correspondência directa entre índices, ou

seja, o item “VALUE” de índice i representa a variável de índice i do mesmo elemento difuso. O valor do

item representa o índice do termo qualitativo associado à variável escolhida. Este valor, pode ser positivo,

negativo ou nulo, o que corresponde respectivamente às operações de afirmação, negação ou completa

ausência da variável na construção da regra de inferência. Por exemplo, as regras de inferência descritas

no excerto acima são descodificadas da seguinte forma:

Se Radio Altitude é Reduzida e Sink Rate é Reduzida então Severity é Reduzida

Se Radio Altitude é Média então Severity é Elevada

Se Radio Altitude é Elevada e Sink Rate não é Reduzida então Severity não é Elevada

- 35 -

4.3.2. Probabilidade de ocorrência

No Capítulo 2 referiu-se que o factor de risco associado a um evento depende da severidade e da

probabilidade de ocorrência do mesmo. Para calcular a probabilidade de ocorrência, é necessário registar

o número de vezes que cada evento ocorre, bem como o número total de voos efectuados pelo operador

aéreo. Para tal, existem respectivamente os ficheiros “\Info\TotalEvents.xml” e “\Info\TotalFlights.xml” que

registam essa informação, como se mostra de seguida:

Registo do número de ocorrências de eventos

<EVENTS>

<FUZZY name="GPWS mode 1 - Excessive Rate of Descent">34</FUZZY>

<FUZZY name="GPWS mode 2 - Excessive Terrain Closure Rate">10</FUZZY>

<FUZZY name="GPWS mode 3 - Altitude Loss After Takeoff">5</FUZZY>

<FUZZY name="GPWS mode 4 - Unsafe Terrain Clearance ">6</FUZZY>

<FUZZY name="GPWS mode 5 - Descent Below Glideslope">9</FUZZY>

<FUZZY name="TCAS RA_TA">200</FUZZY>

<FUZZY name="Wheather Radar - Windshear Alerts">120</FUZZY>

</EVENTS>

Registo do número total de voos efectuados

<INFO>

<TOTAL_FLIGHTS>217</TOTAL_FLIGHTS>

</INFO>

Convém realçar que os números aqui apresentados são apenas números fictícios e não têm por isso

qualquer semelhança com a realidade dos números registados por nenhum operador aéreo em

específico.

Todos estes valores podem ser alterados através de edição directa dos ficheiros XML, ou a partir das

funcionalidades existentes na interface principal, concebidas para esse efeito, como se verá mais

adiante.

- 36 -

4.3.3. Relatórios de voo

Um relatório de voo é na prática um resumo dos eventos e condições em que estes ocorrem durante a

realização dos voos aéreos. Nesse sentido, cada relatório é composto por um ficheiro de extenção

“RPRT”, que contém os nomes dos eventos verificados num determinado voo. Por cada relatório é

também criada uma nova pasta, identificada pelo mesmo nome do ficheiro “RPRT”, que contém uma

cópia actualizada dos ficheiros XML que correspondem aos eventos constituintes do relatório.

A actualização dos ficheiros XML, consiste em percorrer todas as variáveis dos elementos difusos, e

alterar o valor do atributo descrito pela tag “currentValue”, pelo valor que cada variável apresenta no

instante em que o evento ocorre. Deste modo, torna-se possível salvar os relatórios para posterior

análise e/ou edição.

4.4. Interface principal

A aplicação informática CalcRisk foi desenvolvida de raiz e confere ao utilizador a possibilidade de

analisar vários relatórios de voo em simultâneo, criar/editar ou vizualizar eventos e/ou modelos de risco,

avaliar a severidade e factor de risco de cada evento, e mais importante ainda, torna possível o cálculo

do factor de risco de um conjunto de eventos decorridos no mesmo voo.

Figura 4.1: Interface principal da aplicação informática CalcRisk

- 37 -

Na interface principal da aplicação CalcRisk existem as seguintes 9 zonas distintas, devidamente

assinaladas na Figura 4.1:

1 – Ferramentas de relatório

2 – Ferramentas de eventos

3 – Ferramentas de acesso rápido

4 – Painel de selecção de eventos

5 – Painel de análise de severidade

6 – Painel de análise de risco

7 – Modelo de risco considerado

8 – Modelo de coeficiente considerado

9 – Valor final do factor de risco

4.5. Análise de severidade

Sempre que o utilizador adiciona um evento ao relatório de voo, a aplicação CalcRisk começa por ler o

respectivo ficheiro XML correspondente e cria um novo painel de análise de severidade. Em cada painel

de severidade, as colunas representam as variáveis do elemento difuso a que pertencem, sendo que a

última coluna está reservada à variável de saída Severidade. A primeira linha deste painel, contém

informação específica de cada variável, como por exemplo o nome, o valor actual, as unidades e os

valores limite. As linhas seguintes correspondem à concretização gráfica das regras de inferência

descritas no elemento difuso, sendo o resultado das operações de fuzificação expressos na última

coluna. A última linha corresponde ao resultado da desfuzificação baseada no método do centróide. Na

referência [32] encontra-se uma exposição mais detalhada sobre as operações de fuzificação e

desfuzificação utilizadas em lógica difusa.

Nos gráficos relativos às variáveis de entrada, existe uma linha vertical vermelha, que representa o valor

actual de cada variável. É possivel alterar o valor actual de cada variável através da introdução directa de

valores numéricos na caixa de texto apropriada, ou através de um simples clique do rato em cima de um

dos gráficos existentes. Com a cor azul-claro, estão representadas as funções de pertença que

caracterizam os termos qualitativos de cada variável, enquanto a cor azul-escuro traduz o grau de

pertença que cada variável apresenta, de acordo com o respectivo valor actual.

- 38 -

A Figura 4.2 mostra um painel de análise de severidade criado a partir do evento “Example”. Este evento

é constituído pelas variáveis “Variable1”, “Variable2” e “Severity” que variam todas entre 0 a 100. As três

variáveis têm os mesmos três termos qualitativos: “Low”, “Medium” e “High” embora estes apresentem

funções de pertença com formas diferentes, como se pode verificar nos gráficos presentes nas três

regras de inferência. De acordo com a Figura 4.2, quando as variáveis “Variable1” e “Variable2” tomam

os valores 32 e 68 respectivamente, a variável “Severity” vale 55,53.

Figura 4.2: Painel de análise de severidade

4.6. Análise de risco

A aplicação CalcRisk efectua avaliação de risco a partir da implementação dos métodos referidos no

Capítulo 3. O utilizador tem a possibilidade de escolher os modelos de avaliação de risco e de coeficiente

que pretende para a sua análise, através da tecla de atalho “Select Model” disponível na interface

principal, ou através do acesso ao menu “Model” seguido da opção “Select”.

Figura 4.3: Painel de análise de risco

- 39 -

A Figura 4.3 apresenta o painel de análise de risco de um voo onde consta apenas o evento denominado

“Example”. Nesta análise de risco, a avaliação do FRP é feita a partir do modelo difuso “ICAO”, sendo o

coeficiente de importância determinado pelo modelo “Coefficients 1”, ambos referidos no capítulo

anterior. Nestas condições, verifica-se que FRP = 15,10 % e o coeficiente de importância vale k1 = 100 %,

o que resulta em FRG = 15,10 %.

4.7. Criar / Editar elementos difusos

A aplicação CalcRisk dispõe de uma ferramenta que permite ao utilizador criar e/ou editar facilmente

elementos difusos que representam eventos ou modelos de risco. Esta ferramenta está dividida em três

partes distintas, de modo a possibilitar a edição de variáveis, termos qualitativos e regras de inferência,

como se mostra na Figura 4.4 a partir do evento “Example”.

A Figura 4.4 a) mostra a interface que permite definir as variáveis que caracterizam cada elemento

difuso. As variáveis podem ser simples, ou compostas por outros elementos difusos, dando origem assim

a eventos mais complexos, como se mostra na Figura 4.6 com o evento “Multi Fuzzy Sets Example”.

Nesta interface é possível definir os atributos das variáveis, ou seja, o nome, os valores mínimo e

máximo, e as unidades de cada variável.

(a) Variáveis (b) Termos qualitativos

Figura 4.4: Construção de elementos difusos

- 40 -

Na Figura 4.4 b) pode ver-se o modo como se definem os termos qualitativos associados a cada variável.

O utilizador pode configurar o nome, a função de pertença e os valores de configuração apropriados. No

canto inferior direito desta interface, existe uma breve descrição acerca da correcta utilização de cada um

dos 7 tipos de funções de pertença disponíveis.

Figura 4.5: Construção de elementos difusos - Regras de inferência

A Figura 4.5 mostra a interface que permite definir as regras de inferência, resultantes da análise

qualitativa efectuada pelo utilizador. O elemento difuso só fica completo quando todas as regras se

encontram devidamente introduzidas e o utilizador prime “OK”. Nesse instante surge uma janela de

diálogo onde o utilizador indica se o novo elemento difuso representa um evento ou um modelo de risco.

Figura 4.6: Evento formado por elementos difusos múltiplos

- 41 -

4.8. Superfícies 3D de elementos difusos

O visualizador de superfícies que representam elementos difusos, disponível na aplicação CalcRisk, é

uma ferramenta poderosa que permite ao utilizador validar a análise qualitativa previamente efectuada.

Este visualizador foi desenvolvolvido a partir de OpenGL e proporciona uma vista tri-dimensional das

superfícies geradas pelos elementos difusos, sendo possível a rotação em torno de qualquer eixo. A

Figura 4.7 mostra a superfície que resulta do processo de inferência do elemento difuso correspondente

ao evento “Example”.

Figura 4.7: Visualizador de superfícies 3D de elementos difusos


O registo do número de ocorrências dos eventos e do número total de voos realizados é feito de uma

forma simples, como se mostra nas figuras 4.8 e 4.9 respectivamente. Para cada novo evento, o

utilizador tem de adicionar uma nova entrada com o nome do evento, e introduzir o número de vezes que

este já ocorreu. Como seria de esperar, a probabilidade de ocorrência fica determinada pelo número de

ocorrências de cada evento a dividir pelo número total de voos realizados.

- 42 -

Fica ao cuidado do utilizador actualizar o registo do número de ocorrências e o registo do número total de

voos. Nesse sentido, existe na interface principal da aplicação CalcRisk, a tecla de acesso rápido

“Update Occurences” que permite o incremento automático de todos os eventos presentes no relatório de

voo actual, caso este exista.

Figura 4.8: Registo do número de ocorrências

Figura 4.9: Registo do número total de voos realizados

- 43 -

5. Resultados obtidos

Este capítulo estuda a severidade de alguns eventos muito frequentes na área da aviação civil. De

seguida, referem-se modelos de risco e modelos de coeficiente alternativos aos modelos apresentados

no Capítulo 3. Por fim, procede-se à avaliação do factor de risco associado à ocorrência de eventos.

5.1. Introdução de eventos

Na área da aviação civil, existem inúmeros eventos que ocorrem diariamente e que são avaliados em

termos de factor de risco. Não se pretende com este trabalho avaliar a severidade de todos os eventos

disponíveis, mas apresenta-se no entanto uma avaliação da severidade de alguns eventos, obtida

através da criação de elementos difusos e da aplicação dos métodos referidos no Capítulo 3.

Traffic alert and Collision Avoidance System (TCAS)

A grande maioria dos aviões estão equipados com um sistema que previne colisões com outros aviões

durante a fase de voo. Esse sistema detecta a presença de outras aeronaves que se encontrem num raio

de 40 milhas náuticas na horizontal e a menos de 9900 pés na vertical, como se mostra na Figura 5.1 a).

(a) Ilustração (b) Características

Figura 5.1: Evento TCAS

- 44 -

Sempre que se detecta a presença de um avião “intruso”, o sistema calcula o ponto de aproximação das

trajectórias – “Closest Point of Approach” (CPA) e o intervalo de tempo para o impacto (TAU). Caso os

aviões se encontrem em rota de colisão, o sistema acciona o evento TCAS, que de acordo com a Figura

5.1 b), depende da distância para o CPA, da altitude a que o avião se encontra e do parâmetro TAU.

Para valores de TAU relativamente elevados, o TCAS funciona no modo “Traffic Advisory” (TCAS – TA).

Este modo serve apenas para informar os pilotos da existência de outros aviões na vizinhança e que

devem por isso seguir com cautela, pois encontram-se numa situação de eventual colisão.

Se após alguns segundos a situação de eventual colisão persistir, o parâmetro TAU diminui e o TCAS

entra no modo “Resolution Advisory” (TCAS – RA). Neste modo, o sistema indica alterações às

trajectórias de voo de todos os aviões envolvidos, e os pilotos são obrigados a agir rapidamente,

alterando as respectivas rotas de modo a evitar o acidente.

Em termos de análise de severidade do evento TCAS, considera-se que nas baixas altitudes existem

algumas restrições que não existem nas altas altitudes, como por exemplo, maior quantidade de tráfego

aéreo e eventuais zonas montanhosas. O facto de existir nas altas altitudes maior espaço de manobra,

torna possível evitar o choque com outros aviões recorrendo a variações suaves das trajectórias de voo.

Por outro lado, nas baixas altitudes podem ser necessárias manobras bruscas que podem causar danos

mais graves aos passageiros e aviões envolvidos. Nesse sentido, considera-se que a severidade do

evento TCAS deve diminuir à medida que a altitude do avião aumenta, e deve também diminuir com o

aumento da distância relativa entre aviões, como se mostra na Figura 5.2.


Figura 5.2: Representação difusa da severidade do evento TCAS

- 45 -

Weather Radar – Windshear Alert (WRWA)

Os aviões estão equipados com pelo menos um radar meteorológico que permite detectar rajadas de

ventos fortes durante as fases de descolagem e aterragem. Este radar pesquisa o espaço aéreo que se

encontra abaixo dos 1500 pés de altitude e a uma distância horizontal máxima de 5 milhas náuticas.

Sempre que se detectam rajadas de vento forte, o radar acciona o evento WRWA que, de acordo com a

Figura 5.3, depende da distância ao avião e do ângulo de incidência. Os alertas sonoros e visuais

associados a este evento, aumentam de severidade à medida que diminui a distância ao avião e à

medida que diminui também o ângulo de incidência. Esta análise qualitativa dá origem à superfície difusa

da severidade do evento WRWA, representada na Figura 5.4.

Figura 5.3: Características do evento WRWA


Figura 5.4: Representação difusa da severidade do evento WRWA

- 46 -

GPWS

No Capítulo 2 referiu-se que o evento GPWS está disponível em diversos modos, tendo sido apresentado

o modo GPWS – ERD. Nesta secção apresentam-se outros modos do evento GPWS, que de uma forma

geral, estão todos relacionados com a aproximação do avião à superfície, quer se trate de terreno sólido

ou até mesmo da superfície do oceano. Os modos “Excessive Terrain Closure Rate” (GPWS – ETCR),

“Altitude Loss After Takeoff” (GPWS – ALAT) e “Descent Below Glideslope” (GPWS – DBG) estão

ilustrados nas figuras 5.5 a) b) c) respectivamente.

(a) GPWS – ETCR (b) GPWS – ALAT (c) GPWS – DBG

Figura 5.5: Ilustração de outros modos do evento GPWS

A Figura 5.6 mostra as características do evento GPWS – ETCR, que se encontra disponível no modo 2A

durante todo o voo, excepto na fase de aterragem, onde passa a funcionar no modo 2B. Embora com

zonas limite distintas, este evento depende das variáveis RA e “RA Rate of Change” (RARC) em ambos

os modos. Em geral, considera-se que a severidade torna-se cada vez mais grave à medida que a RA

diminui e também à medida que a RARC aumenta, o que origina a superfície difusa de severidade das

figuras 5.8 a) e 5.9 a).

Figura 5.6: Características do evento GPWS – ETCR

- 47 -

As características do evento GPWS – ALAT encontram-se na Figura 5.7 a). Como se pode verificar, este

evento depende das variáveis RA e “Inertial Altitude Loss” (IAL). Em termos qualitativos, considera-se

que a diminuição de RA e também o aumento de IAL contribuem para o aumento da severidade do

evento GPWS – ALAT, como se pode ver nas figuras 5.8 b) e 5.9 b).

(a) GPWS – ALAT (b) GPWS – DBG

Figura 5.7: Características de eventos


Figura 5.8: Representação difusa da severidade – vista de topo


Figura 5.9: Representação difusa da severidade – vista de perspectiva

- 48 -

A Figura 5.7 b) mostra as características do evento GPWS – DBG que depende das variáveis RA e

“Dots”. Este evento apresenta uma zona de severidade elevada delimitada por altitudes inferiores a 400

pés e por variações superiores a 2 “Dots”. A representação difusa da severidade deste evento, obtida a

partir da aplicação dos métodos referidos no Capítulo 3, encontra-se nas figuras 5.8 c) e 5.9 c).

5.2. Modelos alternativos

No Capítulo 3 foi proposto o modelo de risco “ICAO” e o modelo de coeficiente “Coefficients 1”, como

solução para avaliar o factor de risco associado à ocorrência de eventos registados no mesmo voo. Neste

capítulo, referem-se outros modelos de risco e de coeficiente, que são qualitativamente semelhantes aos

anteriores, mas que na prática produzem uma quantificação mais atenuada dos valores de FRP e de

importância a atribuir a cada evento.

Nesse sentido, foram criados os modelos de risco “Risks 1” e “Risks 2” cujas superfícies difusas estão

representadas nas figuras 5.10 a) e 5.10 b) respectivamente. Em termos de modelos de coeficiente

alternativos, pode verificar-se a partir das figuras 5.11 a) e 5.11 b) as superfícies difusas geradas pelos

modelos “Coefficients 2” e “Coefficients 3” respectivamente.

(a) “Risks 1” (b) “Risks 2”

Figura 5.10: Modelos difusos de risco - vista de topo

- 49 -

(a) “Coefficients 2” (b) “Coefficients 3”

Figura 5.11: Modelos difusos de coeficiente - vista de topo

5.3. Avaliação de severidade

Uma forma de avaliar o método proposto para quantificar a severidade, consiste em utilizar o evento

GPWS – ERD, e comparar os resultados obtidos através da abordagem convencional descrita em 2.4.1

com a abordagem difusa proposta em 3.2.1.

Em termos qualitativos, foi referido que a severidade do evento GPWS – ERD deve aumentar à medida

que a RA diminui. Os testes que se seguem consistem em fazer diminuir a RA, mantendo a SR fixa num

valor arbitrário (por exemplo 4,5 FT/MIN x 1000), e verificar a forma como a severidade aumenta.

A Figura 5.12 mostra o 1º teste realizado, em que RA = 1959 FT. A abordagem convencional quantifica a

severidade em 40 %, enquanto que a abordagem difusa classifica-a em 24,6 %.


- 50 -

No 2º teste realizado, foi escolhida RA = 981 FT como se mostra na Figura 5.13. Apesar de neste teste

existir uma diferença de altitude de 978 pés quando comparado com o teste anterior, verifica-se que a

severidade continua a valer 40 % com a abordagem convencional, enquanto que na abordagem difusa

aumenta para 35,57 %. Este facto comprova que a abordagem convencional não consegue diferenciar

situações distintas que pertençam à mesma classe de severidade, classificando-as sempre da mesma

forma. A abordagem difusa mostra um resultado consistente, uma vez que a diminuição significativa da

RA proporciona um aumento significativo de severidade.


O 3º teste foi realizado com RA = 979 FT, o que significa que agora a diferença para o teste anterior é de

apenas 2 pés de altitude, como se mostra na Figura 5.14. De acordo com a abordagem convencional,

esta pequena variação de altitude faz aumentar bruscamente a severidade para 60 %, enquanto que na

abordagem difusa o aumento de severidade é apenas residual. Esta situação revela a existência de

descontinuidades na abordagem convencional, ilustradas na Figura 2.8, que possibilitam que pequenas

variações nas variáveis de entrada possam provocar grandes variações na variável de saída. Por outro

lado, a abordagem difusa confere à variável de saída valores contínuos que vão ao encontro da análise

qualitativa, como aliás se torna visível na superfície difusa da severidade do evento GPWS – ERD

representada na Figura 3.2.


- 51 -


A avaliação do factor de risco depende da severidade e da probabilidade de ocorrência dos eventos.

Devido a questões relacionadas com confidencialidade e protecção de dados da operadora aérea TAP,

não é possível apresentar neste trabalho as probabilidades reais de cada evento, pois isso revelaria o

número de vezes que cada evento ocorreu no passado. Nesse sentido, todos os valores aqui

apresentados relacionados com número de ocorrências, número total de voos efectuados e

probabilidades de ocorrência de eventos, são meramente fictícios e nada têm que ver com a realidade.

É por este motivo que nos testes que seguem, não se referem os valores assumidos pelas variáveis de

entrada de cada evento, pois estes têm influência directa apenas na severidade, ficando o FRP sempre

condicionado pela probabilidade de ocorrência. Os testes que se seguem evidenciam o cálculo do FRG a

partir de vários FRPs, através da aplicação dos métodos de avaliação de risco referidos no Capítulo 3.

No 1º teste de avaliação do factor de risco, representado na Figura 5.15, considera-se que ocorrem no

mesmo voo os eventos GPWS – ERD, WRWA e GPWS – DBG. Aplica-se o modelo de risco “ICAO” e o

modelo de coeficiente “Coefficients 1”. Como se pode verificar, o evento de FRP mais elevado é o evento

WRWA que adquire a importância máxima uma vez que lhe é atribuído o coeficiente de 100 %. Nestas

condições, o FRG vale 60,41 %.

Figura 5.15: Avaliação do FRG – teste 1


- 52 -

O 2º teste tem como objectivo mostrar que a introdução de eventos com FRP baixo acaba por ter pouca

influência no valor final do FRG, como se mostra na Figura 5.16. Neste teste consideram-se os mesmos

eventos do 1º teste e adiciona-se o evento GPWS – ALAT. Como se pode verificar, o FRG sofre um

aumento pouco significativo e atinge o valor de 61,58 %.

Por outro lado, verifica-se que a introdução de um evento de FRP mais elevado altera por completo os

coeficientes de importância atribuídos a cada evento, de modo a reflectir o contexto em que estes

ocorrem. A Figura 5.17 mostra o 3º teste efectuado, em que o evento GPWS – ALAT passa a ser o

evento mais importante, o que provoca um aumento substancial do FRG, que atinge o valor de 75,22 %.


O 4º teste pretende demonstrar que uma determinada situação quando é avaliada por outros modelos de

de risco e de coeficientes, produz naturalmente resultados diferentes. É o caso do teste representado na

Figura 5.18 que avalia os mesmos eventos do 3º teste e nas mesmas condições mas aplicando o modelo

de risco “Risks 1” e o modelo de coeficientes “Coefficients 1”. Nota-se que estes modelos originam

valores mais baixos de FRP e de FRG, que atinge agora o valor de 28,52 %.


- 53 -

6. Conclusões

Em termos de avaliação de risco, torna-se normalmente mais fácil avaliar as situações extremas. O mais

difícil é na realidade avaliar as situações intermédias, em que deixa de ser tão evidente qual a avaliação

que se deve atribuir à severidade e/ou factor de risco associado a um determinado evento. A utilização

de elementos difusos como forma de caracterização de eventos relacionados com a aviação civil, permite

não só, modelar conceitos que podem ser bastante complexos, mas permite também aplicar lógica difusa

na avaliação da severidade e do factor de risco, efectuando análise qualitativa simples. Os resultados

obtidos a partir da aplicação de lógica difusa, apresentam transições bastante mais suaves como se pode

constatar através das figuras 2.8 e 3.2, que representam a severidade do evento GPWS – ERD.

A aplicação dos métodos referidos no Capítulo 3, reduz a subjectividade existente no processo de cálculo

do factor de risco, uma vez que favorece o debate, consenso e uniformização dos critérios adoptados

pelos especialistas de análise de risco, em relação aos vários conceitos e eventos existentes no domínio

da aviação civil. Esta pode não ser uma tarefa fácil, mas depois de alcançada, faz com que as avaliações

de risco posteriores produzam resultados independentes da opinião momentânea dos analistas, sendo

por isso resultados mais consistentes. Os testes realizados no Capítulo 5, mostram que os métodos de

avaliação de risco utilizados proporcionam uma variação dinâmica dos coeficientes de importância

atribuídos a cada evento, o que resulta numa avaliação de risco adaptada a cada caso concreto.

A aplicação informática CalcRisk implementa os modelos de avaliação de risco referidos no Capítulo 3 e

efectua o cálculo do factor de risco associado a um conjunto de eventos ocorridos no mesmo voo. Esta

aplicação pode ser encarada como uma forma de validação dos modelos e pressupostos assumidos

pelos especialistas de análise de risco, uma vez que lhes fornece feed-back através das avaliações de

severidade, FRP e FRG. Nesta aplicação, o utilizador tem ao seu dispor algumas ferramentas que lhe

permitem criar, editar ou visualizar os elementos difusos que representam os eventos e modelos de

avaliação de risco.

- 54 -

- 55 -

Referências

[1] http://www.palisade-europe.com/risk

[2] Department of Air Transport Cranfield University, “International General Aviation and Corporate

Aviation Risk Assessment (IGA-CARA) Project”, Final Report, CN: E3308E, Cranfield University,

Cranfield, U.S.A., June 2005

[3] Luxhoj, James T., “Summary of NASA Research Accomplishments 2001-2005”, Center for Advanced

Risk and Decision Analysis, Rutgers University, New Jersey, U.S.A., December 2005

(http://www.rci.rutgers.edu/~carda/luxhoj_NASA_research.pdf)

[4] Luxhoj, James T., Coit, David W., “Modeling Low Probability/High Consequence Events: An Aviation

Safety Risk Model”, Research Article, Rutgers University, New Jersey, U.S.A., 2005

(http://www.engr.rutgers.edu/ie/research/working_paper/paper%2005-018.pdf)

[5] Wiegmann, Douglas A., Shappell, Scott A., “Applying the Human Factors Analisys and Classification

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[9] http://cf.alpa.org/internet/projects/lahso

[10] http://www.aopa.org/asf/publications/lahso.html

[11] http://www.flightsafety.org/foras.html

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[12] http://www.flightsafety.org/foqa.html

[13] Flight Safety Foundation, “Aviation Safety: US Efforts to Implement Flight Operational Quality

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[14] http://www.icao.org

[15] http://www.gpiaa.gov.pt

[16] Ministério das Obras Públicas Transportes e Habitação, Instituto Nacional de Aviação Civil,

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[19] http://www.sae.org

[20] http://www.faa.gov

[21] Perneger, Thomas V., “The Swiss cheese model of safety incidents: Are there holes in the

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Cedex, France, December 2004

[27] http://www.inac.pt

[28] Al-Said, M. K., “Gulf Air Safety Management System: Lessons Learned from the GF072 Accident at

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[29] Maynard, Bill, “Risk Estimation of a Weather Related Scenario”, Aerodrome Meteorological Observing

Systems Study Group, Sixth Meeting, AMOSSG/6-IP/2, ICAO, Exeter, United Kingdom, October 2006

[30] http://aviation-safety.net/database/record.php?id=19770327-1

[31] Zimmermann Hans J.,”Fuzzy Set Theory and Its Applications”, Kluwer-Nijhoff Publishing, Dordrecht,

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[32] http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/fuzzy/index.html

[33] Microsoft MSDN Training, “Developing Microsoft .NET Applications for Windows (Visual C# .NET)”,

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[34] Butow, Eric, Ryan, Tommy, “Your visual blueprint for building .NET applications”, Hungry Minds Inc.,

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[35] Petzold, Charles, “.NET Book Zero – What the C or C++ programmer needs to know about C# and

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(http://www.charlespetzold.com/dotnet)

[36] Brown, Eric, “Windows Forms Programming with C#”, Manning Publications Co., Greenwich, United

Kingdom, 2002

[37] http://www.c-sharpcorner.com

[38] http://www.csharphelp.com

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[39] http://www.csharp-home.com

[40] http://www.code-magazine.com

[41] http://msdn2.microsoft.com/en-us/library/default.aspx

[42] http://code.msdn.microsoft.com

[43] http://www.functionx.com

[44] http://learnvisualstudio.net

[45] http://www.developerfusion.co.uk

[46] http://www.w3schools.com

[47] http://www.xml.com

[48] http://www.allapi.net

[49] Wright, R. S. Jr., Sweet, M., “OpenGL Super Bible”, 2nd edition, Waite Group Press, U.S.A., 1996

[50] Neider, Jackie, Davies, Tom, “OpenGL Programming Guide”, Addison-Wesley, U.S.A., 1997

[51] Buss, Samuel R., “3D Computer Graphics – A Mathematical Introduction with OpenGL”, Cambrige

University Press, University of California, San Diego, U.S.A., 2003

[52] Astle, D., H., Kevin, “Beginning OpenGL Game Programming”, Premier Press, Boston, U.S.A., 2004

[53] McReynolds, Tom, Blythe, David, “Advanced Graphics Programming Using OpenGL“, Morgan

Kaufmann Publishers, San Francisco, U.S.A., 2005

[54] www.opengl.org

[55] http://nehe.gamedev.net

- 59 -

Anexo A – Relatório de voo

- 60 -

- 61 -

ASR AIRPROX / ATC

(Box 31/32)

GPWS

(Box 35)

TCAS RA

(Box 31/32)

WAKE TURB

(Box 33)

BIRD STRIKE

(Box 34)

��

1. TYPE

OF

EVENT

THICK ALL THAT APPLY INCLUDING RELEVANT BOXES ON REVERSE OF FORM

OCCURENCE NR

2. CAPTAIN

CO-PILOT OTHER CREW (IF APPLICABLE)

3. DATE OF OCCURRENCE

D M Y

______ / ______ / ______

4. TIME LOCAL/UTC

DAY/NIGHT

5. FLIGHT NR 6. SECTOR

____ ____ /____

FROM TO DIVERTED

7. SQUACK

8. A/C TYPE

9. REGISTRATION 10. PAX / CREW 11. FUEL JETTISSON

KG

12. ETOPS

YES / NO

13. ALTITUDE

FL / FT

14. SPEED / MACH NR 15. A/C WEIGHT

KG

16. TECH LOG REF

17. FLIGHT PHASE TOWING / PARKED 18. AIRPORT + STAND

PUSHBACK / TAXI-OUT / TAKE-OFF / INITIAL CLIMB / CLIMB / CRUISE /

DESCENT / HOLDING / APPROACH / LANDING / TAXI-IN

19. GEOG. POSITION / CO-ORDS FIR

20. MET

IMC

VMC ______ KM

21. WX ACTUAL

WIND VIS. CLOUD TEMP QNH

/ KM / ºC ________

22. SIGNIFICANT WX MODERATE / SEVERE

RAIN / SNOW / ICING / FOG / TURBOLENCE / HAIL /

STANDING WATER / WINDSHEAR / C.B.

23. RUNWAY

24. RUNWAY STATE

DRY / WET / ICE / SNOW / SLUSH / RVR ____________

25. CONFIGURATION

A.PILOT / A. THRUST / GEAR / FLAP / SLAT / SPOILERS

_______ _________ ______ _____ ____ _______

26. SUMMARY (CONCISE DESCRIPTION OF THE EVENTS INCLUDING OTHER A/C

DETAILS IF APPLICABLE, e. g. A/C TYPE, MARKINGS, COLOUR, LIGHTING etc).

27. EVENT AND CAUSE (DETAILED DESCRIPTION OF THE EVENT AND ITS IMMEDIATE CAUSE)

DELAY IF ANY

28. ACTIONS AND RESULTS (ACTIONS TAKEN, THEIR RESULTS AND ANY SUBSEQUENT EVENTS)

29. OTHER INFORMATION AND SUGGESTIONS FOR PREVENTIVE ACTION

(Cont)

AIR SAFETY REPORT

BASIS REFERENCE

- 62 -

30. OTHER INFORMATION (Cont.)

31. AIRPROX * / ATC PROCEDURAL * and/or TCAS RA * * Delete as applicable

Mark passage of other aircraft relative to you, in plan on the left and in elevation on the right, assuming YOU are the center of each diagram.

Indicate appropriate scale.

View from above (horizontal plane: meters* �� or NM* ��)

View from astern (vertical plane: feet)

32. TCAS RA & AIRPROX

SEVERITY OF RISK TO A/C NIL / LOW / MED / HIGH

AVOIDING ACTION TAKEN YES / NO

REPORTED TO ATC _________ UNIT

ATC INSTRUCTIONS ISSUED _____________________________

FREQUENCY IN USE ______________

HEADING __________ DEG

CLEARED ALTITUDE / FL * ______________

MINIMUN VERTICAL SEPARATION _________ FT

MINIMUM HORIZONTAL SEPARATION __________ M / NM *

TCAS ALERT RA / TA / NONE

TYPE OF RA ____________________________________

RA FOLLOWED YES / NO (VERTICAL DEVIATION ________ FT)

WAS TCAS ALERT NECESSARY / USEFUL / NUISSANCE

33. WAKE TURBULENCE 34. BIRD STRIKE

HEADING ______ DEG TURNING LEFT / RIGHT / NO

POSITION ON GLIDESLOPE HIGH / LOW / ON

POSITION ON EXTENDED CENTRELINE LEFT / RIGHT / ON

CHANGE IN ATTITUDE PITCH ____ ROLL ____ YAW ____ DEG

CHANGE IN ALTITUDE

WAS THERE BUFFET? YES / NO STICK SHAKE? YES / NO

WHAT MADE YOU SUSPECT WAKE TURBULANCE?

TYPE OF BIRDS

NR SEEN 1 �� 2-10 �� 11-100 �� MORE ��

NR STRUCK 1 �� 2-10 �� 11-100 �� MORE ��

TIME DAWN �� DAY �� DUSK �� NIGHT �� DESCRIBE IMPACT POINTS AND DAMAGE OVERLEAF (Nº 29)

35. GPWS FILLING INSTRUCTIONS

VOICE WARNING ………………………………………..

RADIO ALTIMETER …………………………………. FT

VERTICAL SPEED ……………………………………….

ACTION TAKEN YES / NO

OTHER INFO ……………………………………………..

……………………………………………………………….

……………………………………………………………….

……………………………………………………………….

……………………………………………………………….

IF FLIGHT ENDS AT LIS FLIGHT CREW DELIVER AT OPS LIS OPS LIS: SEND TO GSV FAX 8416943 SEND ORIGINAL SHEET TO GSV BY COMPANY MAIL IF FLIGHT ENDS AT ANOTHER STATION FLIGHT CREW: DELIVER TO TAP STATION MANAGER STATION MANAGER: SEND BY FAX TO GSV 351 1 8416943 SEND ORIGINAL SHEET BY Cº MAIL FLIGHT SAFETY Department – DGOV Building 27A, 3rd Floor, Room 36 Lisbon Airport 1704 – 801 Lisboa – PORTUGAL

SIGNATURE PLAA RANK

- 63 -

CABIN SAFETY REPORT (CSR)

COMANDANTE:

(1) S/C – C/C ___________________ Nº TAP ____________

2) DATA: ____ / ____ / ___

(4) EQUIPAMENTO: ��B737 ��A320 ��A310

��A319 ��A321 ��A340

(5) MATRÍCULA CS -

(3) PERCURSO DE:______________ PARA:_______________ Nº VOO________ AEROPORTO ALTERNATIVO: (Se aplicável)

_____________________________________________________ (6) ILUMINAÇÃO DA CABINE NA ALTURA DA OCORRÊNCIA: (Se aplicável)

(7) FASE DO VOO: Assinale a(s) que se aplique(m) ��Estacionamento à partida ��Push-back ��Rolagem ��Take-off ��Linha de subida (até 10.000’)

��Cruzeiro ��Em espera ��Descida ��Aproximação ��Aterragem ��Rolagem ��Estacionamento à chegada (8) OCORRÊNCIA – Assinale a(s) que se aplique(m)

�� LOCALIZAÇÃO INCORRECTA DE PAX EM FILA DE EMERGÊNCIA

�� EMBARQUE DE PAX INCAPACITADOS �� EXCESSO DE BAGAGEM DE MÃO �� ARTIGOS PERIGOSOS TRANSPORTADOS POR PASSAGEIROS (DANGEROUS GOODS)

�� PASSAGEIRO ALCOOLIZADO OU SOB O EFEITO DE DROGAS

�� PASSAGEIRO UNRULY/DISRUPTIVE (Se aplicável preencher RDP)

�� INCIDENTE COM FUMADORES (Complete quadro Nº9)

�� ACTIVAÇÃO DE SMOKE DETECTORS �� VIOLAÇÃO DE SMOKE DETECTORS �� USO DE EQUIPAMENTO ELECTRÓNICO �� AVARIA NOS SISTEMAS DE COMUNICAÇÃO �� AVARIAS DE EQUIP. QUE POSSAM CAUSAR FERIMENTOS EM PAX / CREW

�� AVARIAS EM ESTAÇÃO DE EMERGÊNCIA �� EQUIP. DE EMERGÊNCIA – INEXISTÊNCIA OU INOPERATIVIDADE

�� TURBULÊNCIA: REDUZIDA – MÉDIA – SEVERA �� QUEDA DE OBJECTOS DE BAGAGEIRAS �� ABERTURA OCASIONAL DE PSU �� DESPRESSURIZAÇÃO �� ATERRAGEM DE EMERGÊNCIA �� ESTADO DE ALERTA – “CABIN CREW AT

STATIONS” �� EVACUAÇÃO DO AVIÃO �� CONTACTOS COM O COCKPIT ABAIXO DOS

10.000’ POR RAZÕES DE SEGURANÇA �� FOGO / FUMO / GASES TÓXICOS �� INSUFLAÇÃO DE MANGA �� PREPARAÇÃO DE CABINE �� DOENÇA A BORDO / PRESTAÇÃO DE PRIMEIROS

SOCORROS �� AVISO DE BOMBA / HIJACKING �� MEDIDAS DE SEGURANÇA (AEROPORTOS) �� INUNDAÇÃO DE LAVABO / GALLEY �� OUTROS

(9) INCIDENTE COM FUMADORES SIM NÃO Foi feito discurso a reforçar a proibição de fumar? O sinal de “NÃO FUMAR” estava ligado? O passageiro recusou-se a cumprir a ordem de não fumar? O passageiro evocou desconhecimento da política de fumadores da Empresa? O passageiro estava a fumar no seu lugar? O passageiro estava a fumar no lavabo? Se respondeu sim à pergunta anterior, o Smoke Detector funcionou? O comandante foi informado da ocorrência?

(12) RELATO DA OCORRÊNCIA MENCIONANDO APENAS FACTORES RELEVANTES:

- 64 -

CABIN SAFETY REPORT (CSR)

(12) RELATO DA OCORRÊNCIA – CONTINUAÇÃO

RESPONDA ÀS SEGUINTES QUESTÕES, SE CONSIDERAR QUE SE APLICAM À OCORRÊNCIA:

(13) O QUE CORREU BEM? PORQUÊ?

(14) O QUE CORREU MAL? PORQUÊ?

(15) QUE SE PODE APRENDER COM A OCORRÊNCIA?

(16) O QUE FARIA DIFERENTE EM SITUAÇÃO SEMELHANTE?

(17) O QUE ACHA QUE PODERIA SER FEITO PARA EVITAR SITUAÇÕES SEMELHANTES NA TAP?

(18) ASSINATURA:

- 65 -

Date post:	13-May-2020
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Pedro Filipe Andrade Silva Dissertação para obtenção do ... · areas, like aviation, finance,...

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