Developing Mathematical Model for Improving Runway's Capacity Using Landing Re-sequencing Approach : Case Study Suvarnnabhumi Airport

Abstract

This research develops a mathematical model for improving runway's capacity using landing re-sequencing approach. The case study Suvarnnabhumi airport isapplied. The objectives of this study are to (1) study the factor causing delay of arrival traffic at Suvarnnabhumi airport, (2) develop a mathematical model for re-sequencing of landing aircraft in the final approach phase to maximize the runway capacity and (3) apply the result of study as a tool to improve planning strategy for the air traffic controller in the future. The data used in this study includes the arrival flight information at Suvarnnabhumi airport consisting of the traffic mix and the aircraft’s individual data including type, final approach speed, estimated landing time and actual landing time, supported by Aeronautical Radio of Thailand, the company responding for the air traffic services in Thailand. The mathematical model developed in this study is applied from the Travelling Salesman Problem by changing some model structure and parameters (from cost of travelling between city or node : Cij to separated time between each aircraft) and found that the key factors affecting the runway capacity are As a result of the study, the factor affecting the runway capacity are the wake turbulence separation and runway occupancy time. The variation of the two factors’ value depends on traffic mix, both type and sequence of arrival aircraft. The changing of type and sequence causes changing of separation time that air traffic controller has to separate each aircraft in order to provide safety. Therefore, efficiently re-sequencing the arrival traffic can be an effective tool to help improving runway’s capacity. The results of the simulation test show that the improved mathematical model for solving air traffic re-sequencing problem can genuinely solve all the concerning issues including minimizing airport opportunity cost from runway usage fare, minimizing excess fuel cost and minimizing excess carbon tax cost which can be the factors to be considered in the future for arrival traffic sequencing.

งานวิจัยนี้ศึกษาการพัฒนาตัวแบบทางคณิตศาสตร์เพื่อเพิ่มความจุของทางวิ่งด้วยการปรับลำดับการลงจอด : กรณีศึกษาสนามบินสุวรรณภูมิ มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีผลทำให้เกิดการล่าช้าต่อการลงจอดของอากาศยานขาเข้า กรณีศึกษาท่าอากาศยานสุวรรณภูมิ(2) เพื่อพัฒนาตัวแบบทางคณิตศาสตร์ในการจัดลำดับการลงจอดของอากาศยานในช่วงขาสุดท้าย (Final Approach Phase) ที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการลดต้นทุนดำเนินการและสามารถเพิ่มความจุของทางวิ่งได้ (Runway Capacity) (3) เพื่อนำผลจากการศึกษามาประยุกต์ใช้เป็นเครื่องมือที่ช่วยอำนวยความสะดวกในการวางแผนเชิงปฏิบัติการให้กับเจ้าหน้าที่ควบคุมจราจรทางอากาศต่อไป โดยใช้ข้อมูลเที่ยวบินอากาศยานขาเข้าสนามบินสุวรรณภูมิ เพื่อศึกษาลักษณะของชุดรูปแบบอากาศยานขาเข้า (Traffic Mix) และปัจจัยซ่อนเร้นที่มีผลต่อความสามารถในการรองรับความจุทางวิ่งโดยข้อมูลที่ต้องเก็บประกอบด้วยแบบอากาศยาน ความเร็ว ระยะเวลาคาดหมายในการลงจอด ซึ่งได้รับความอนุเคราะห์ข้อมูลจากบริษัทวิทยุการบินแห่งประเทศไทย ซึ่งเป็นผู้ให้บริการงานควบคุมจราจรทางอากาศในประเทศไทย โดยผู้วิจัยได้ทำการทดลองลำดับอากาศยานลงจอดโดยใช้ตัวแบบทางคณิตศาสตร์ที่พัฒนาจากทฤษฎีตัวแบบปัญหาการเดินทางของพนักงานขาย โดยเปลี่ยนจากต้นทุนการเดินทางของพนักงานขาย (Cij) เป็นระยะเวลาระหว่างอากาศยาน (Tij) ผลการศึกษาพบว่า ปัจจัยที่มีผลต่อปริมาณความจุของทางวิ่ง (Runway Capacity) นั้น ประกอบด้วย 2 ภาคส่วนหลักคือ ปัจจัยจากการจัดระยะห่างขั้นต่ำของอากาศยานพิจารณาจากกระแสอากาศปั่นป่วนจากอากาศยาน และปัจจัยจากเวลาในการครอบครองทางวิ่งของอากาศยาน (Runway Occupancy Time) ซึ่งปัจจัยทั้ง 2 ส่วนมีความแปรผันขึ้นอยู่กับสภาพการจราจร (Traffic Mix) ในสภาพการจราจรที่ประกอบไปด้วยแบบเครื่องและลำดับการลงจอดที่มีความแตกต่างกัน เป็นผลให้ระยะเวลาที่ใช้ในการลงจอดมีความแตกต่างกันด้วย การจัดลำดับการลงจอดอย่างมีประสิทธิภาพจึงเป็นเครื่องมือสำคัญที่สามารถเพิ่มศักยภาพในการรองรับปริมาณเที่ยวบิน หรือความจุของทางวิ่งได้ และผลทดสอบตัวแบบทางคณิตศาสตร์กับสภาพการจราจรทำให้พบว่า ตัวแบบทางคณิตศาสตร์ที่ได้ทำการพัฒนานั้นเมื่อนำมาใช้กับข้อมูลจำลองสามารถตอบสนองเป้าหมายได้ทุกเป้าหมาย โดยสามารถลดต้นทุนค่าเสียโอกาสจากค่าธรรมเนียมการใช้ทางวิ่งของท่าอากาศยาน ลดต้นทุนค่าเชื้อเพลิงส่วนเกิน ลดต้นทุนค่าภาษีคาร์บอนส่วนเกิน ซึ่งเป็นปัจจัยที่อาจจะมีผลต่อการพิจารณาลำดับการลงจอดของอากาศยานในอนาคตนอกจากความจุทางวิ่ง