Lors d’un voyage en avion, il vous est probablement déjà arrivé qu’après l’embarquement, l’avion soit resté longtemps sur la piste avant le décollage. Outre l’attente ennuyeuse, les retards ont également un coût en raison de la consommation inutile de carburant (jusqu’à 75 litres de carburant par avion !). Ces retards sont dus à un certain nombre de facteurs tels que la météo, le trafic sur la piste, le temps de départ et d’atterrissage des vols.
Un groupe d’ingénieurs du MIT s’est donc intéressé à ce problème et a proposé une solution. Le nouveau modèle présenté a pour objectif de réduire la congestion des pistes et, en tenant compte de certains facteurs, de prédire l’heure de décollage de chaque aéronef. Par exemple, si un avion doit attendre sur la piste pendant 30 ou 40 minutes, les contrôleurs de la circulation aérienne doivent faire rester l’avion à la porte d’embarquement plus longtemps plutôt que de lui permettre l’accès à la piste.
Les grands aéroports comme le JFK et Newark de New York ont tendance à être congestionné de 10% à 20% du temps. À l’aéroport international de Newark, par exemple, le temps moyen de roulage d’un avion sur la piste est de 52 minutes pendant les périodes de congestion, et de 14 minutes pendant les périodes moins chargées.
L’équipe du MIT, dirigé par la professeure Hamsa Balakrishnan, a utilisé l’aéroport de Newark pour tester le modèle en utilisant les données de la Federal Aviation Administration (FAA), l’agence gouvernementale chargée des contrôles concernant l’aviation civile aux États-Unis. La base de données de la FAA comprend les temps d’attente et le décollage des vols au départ des principaux aéroports du pays, ainsi que les configurations des pistes et des conditions météorologiques locales. Les résultats obtenus sont assez satisfaisants parce que le modèle est capable de gérer les files d’attente de manière à ce qu’il y ait au plus deux avions sur les pistes.
En utilisant ce modèle, les contrôleurs de vol peuvent obtenir des prévisions précises de ce qui arrive à la circulation sur la piste en fonction des décisions prises, comme par exemple l’attente d’un avion à la porte d’embarquement.
Le modèle a également été testé sur d’autres aéroports, comme l’aéroport de Logan à Boston, l’aéroport de New York-LaGuardia et l’aéroport international de Charlotte-Douglas. Les résultats préliminaires suggèrent que le modèle sera relativement facile à mettre en œuvre sur d’autres aéroports.
En outre, en considérant que le trafic aérien pendant les prochaines années devrait augmenter, et compte tenu de l’épuisement des ressources naturelles, les études de ce genre seront cruciales à la fois pour augmenter le bien-être des passagers et pour économiser du carburant. Elles seront de plus en plus importantes pour la société et pourront avoir un impact concret sur la vie des gens.
En savoir plus : I. Simaiakis et H. Balakrishnan, « Impact of Congestion on Taxi Times, Fuel Burn and Emissions at Major Airports, » Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, No. 2184, December 2010.
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