Nesta seção são apresentados os resultados para o cenário de teste São Paulo (Guarulhos) - Fortaleza (Pinto Martins).
Tabela 6.22: Processo de normalização realizado no trecho Guarulhos - Pinto Martins. #TRACK #NORM P
33.735 22.815 0,676
Processo de Normalização
A Tabela 6.22 detalha a quantidade de posições de voo rastreadas #T RACK, a quan- tidade de posições de voo normalizadas #N ORM e a proporção entre os dois conjuntos
P .
As Figura 6.22, Figura 6.23 e Figura 6.24 mostram as posições de voo normalizadas do voo TAM3326 (em 26-05-2019 às 19:05) segundo suas latitudes e longitudes, suas altitudes e suas velocidades, respectivamente, onde a seta apontando à direita representa o aeroporto de origem, a seta à esquerda o aeroporto de destino, os pontos em vermelho representam as posições de voo rastreadas enquanto que os pontos em azul posições de voo normalizadas.
Figura 6.22: Posições do voo TAM3326 em latitudes e longitudes.
Os comentários sobre o processo de normalização aplicados a este cenário de teste seguem a mesma linha de raciocínio dos da seção 6.2.5.
Figura 6.23: Altitudes das posições do voo TAM3326 ao longo do tempo.
Figura 6.24: Velocidades das posições do voos TAM3326 ao longo do tempo.
Processo de Delimitação de Aerovias
As Tabela 6.23 e Tabela 6.24 apresentam o resultado do processo de delimitação de aero- vias para os algoritmos DBSCAN e HDBSCAN, respectivamente. Da mesma forma que na seção 6.2.1, cada linha destas tabelas representa um experimento (combinação de pa- râmetros). A quantidade de posições de voo normalizadas é representada por #N ORM enquanto que a quantidade de posições de voo pertencentes a algum cluster é representada por #N ORM0, e P é a proporção entre os dois conjuntos. Nas Tabela 6.23 e Tabela 6.24 também são apresentadas a média µ, mediana Md, moda Mo, amplitude R e desvio
Tabela 6.23: Experimentos do processo de delimitação de aerovias utilizando DBS- CAN no trecho Guarulhos - Pinto Martins (onde N = N ORM, N0 = N ORM0, dist. = distance_measure, hav. = haversine, euc. = euclidean, pts. = min_pts).
Experimento #N #N’ P µ Md Mo R σ 1. dist. = hav., pts. = 5, = 10 22815 4258 0,187 0,924 1 0 4 0,889 2. dist. = hav., pts. = 5, = 100 22815 8502 0,373 1,624 1 1 7 1,452 3. dist. = hav., pts. = 5, = 1000 22815 17499 0,767 2,392 2 2 7 1,494 4. dist. = hav., pts. = 25, = 10 22815 0 0,0 0,0 0 0 0 0,0 5. dist. = hav., pts. = 25, = 100 22815 2644 0,116 0,221 0 0 1 0,415 6. dist. = hav., pts. = 25, = 1000 22815 7003 0,307 0,52 1 0 2 0,531 7. dist. = hav., pts. = 125, = 10 22815 0 0,0 0,0 0 0 0 0,0 8. dist. = hav., pts. = 125, = 100 22815 0 0,0 0,0 0 0 0 0,0 9. dist. = hav., pts. = 125, = 1000 22815 0 0,0 0,0 0 0 0 0,0 10. dist. = euc., pts. = 5, = 10 22815 26 0,001 0,014 0 0 1 0,116 11. dist. = euc., pts. = 5, = 100 22815 3809 0,167 1,406 1 0 5 1,362 12. dist. = euc., pts. = 5, = 1000 22815 15157 0,664 1,921 2 2 5 1,144 13. dist. = euc., pts. = 25, = 10 22815 0 0,0 0,0 0 0 0 0,0 14. dist. = euc., pts. = 25, = 100 22815 0 0,0 0,0 0 0 0 0,0 15. dist. = euc., pts. = 25, = 1000 22815 5138 0,225 0,379 0 0 2 0,491 16. dist. = euc., pts. = 125, = 10 22815 0 0,0 0,0 0 0 0 0,0 17. dist. = euc., pts. = 125, = 100 22815 0 0,0 0,0 0 0 0 0,0 18. dist. = euc., pts. = 125, = 1000 22815 0 0,0 0,0 0 0 0 0,0
padrão σ da distribuição da quantidade de clusters Nj de cada partição Gj.
Nenhum dos critérios da seção 6.1.5 para os experimentos dessa seção, de forma, que nenhum experimento se aproximaria de uma distribuição uniforme discreta para a sequência formada pelas quantidades de clusters de cada partição. Novamente, este fato se deve pela qualidade das posições de voo rastreadas entre aeroportos de Guarulhos e Pinto Martins. A presença de pontos cegos no rastreamento influencia diretamente o processo de normalização, que por sua vez influencia indiretamente o processo de delimitação. Essas regiões onde são possíveis rastrear as aeronaves, prejudicam ultimamente na obtenção de
clusters que fazem parte das aerovias, e dessa forma, também prejudicam na obtenção de
uma distribuição uniforme discreta para a sequência de quantidades de clusters presentes em cada partição (com a introdução de muitos zeros na sequência, onde existem estes pontos cegos).
No entanto, do conjunto de experimentos da Tabela 6.23, dois experimentos #5 e #6 (marcados em negrito) possuem resultados melhores que os demais das Tabela 6.23 e Tabela 6.24. Tendo em vista os resultados das seções anteriores, isto é, que os experi- mentos #5 e #6 estão entre os experimentos otimizados dos cenários de teste estudados, estes resultados atuais sugerem a existência de valores constantes para os parâmetros que
Tabela 6.24: Experimentos do processo de delimitação de aerovias utilizando HDBS- CAN no trecho Guarulhos - Pinto Martins (onde N = N ORM, N0 = N ORM0, dist. = distance_measure, hav. = haversine, euc. = euclidean, pts. = min_pts).
Experimento #N #N’ P µ Md Mo R σ 19. dist. = hav., pts. = 5, = 1000 22815 17886 0,784 3,027 3 4 8 1,814 20. dist. = hav., pts. = 25, = 1000 22815 8663 0,38 0,757 0 0 2 0,97 21. dist. = hav., pts. = 125, = 1000 22815 0 0,0 0,0 0 0 0 0,0 22. dist. = euc., pts. = 5, = 1000 22815 17335 0,76 3,0 3 4 7 1,908 23. dist. = euc., pts. = 25, = 1000 22815 8449 0,37 0,73 0 0 2 0,963 24. dist. = euc., pts. = 125, = 1000 22815 0 0,0 0,0 0 0 0 0,0
otimizariam qualquer cenário de teste.
A Figura 6.25 ilustra a aerovia gerada pelo processo de delimitação para o experimento #5 no cenário de teste São Paulo - Pinto Martins, onde a seta apontando à direita representa o aeroporto de origem, a seta à esquerda o aeroporto de destino e os pontos em vermelho representam as posições de voo pertencentes ao conjunto N ORM0. Da Figura 6.25, pode-se constatar a influência do processo de rastreamento possui no restante dos processos.
Figura 6.25: Aerovia do experimento #5 gerada durante o processo de delimitação de aerovias.
Tabela 6.25: Processo de interseção entre aerovias e células convectivas no trecho Gua- rulhos - Pinto Martins (onde dist. = distance_measure, hav. = haversine, euc. =
euclidean, pts. = min_pts).
Experimento #CC #CC’ P
5. dist. = hav., pts. = 25, = 100 876 1 0,001 6. dist. = hav., pts. = 25, = 1000 876 2 0,002
Processo de Interseção entre Aerovias e Células Convectivas
A Tabela 6.25 apresenta a quantidade de ocorrências de células convectivas na região delimitada entre aeroportos de origem e destino durante o período de rastreamento #CC (vide seção 6.1.5). A tabela apresenta também a quantidade de células convectivas #CC0
que intersectaram com as aerovias obtidas do processo de delimitação de aerovias expli- cado anteriormente. Apenas os experimentos que obtiveram os melhores resultados estão listados na Tabela 6.25.
Neste cenário de teste foram registradas 876 células convectivas na região que delimita os aeroportos de Guarulhos e Pinto Martins (da mesma forma que na seção 6.2.5). No entanto, foram detectados uma interseção entre aerovias e células convectivas no experi- mento #5 enquanto que duas interseções para o experimento #6. Os mesmos comentários sobre o a falha no rastreamento de posições de voo do cenário da seção 6.2.5 se aplicam para este cenário de teste.