Use of simulation tools in air traffic control

USMOS 2017 ODTÜ, ANKARA SİMÜLASYON ARAÇLARININ HAVA TRAFİK KONTROL ALANINDA KULLANIMI Mustafa Özdemir (a), Öznur Usanmaz (b) (a) Anadolu Üniversitesi, Eskişehir, [email protected] (b) Anadolu Üniversitesi, Eskişehir, [email protected] ÖZ Simülasyonlar, birçok alanda olduğu gibi havacılık sektöründe de yaygın olarak kullanılmaktadır. Havacılığın operasyonel anlamda en önemli bölümlerinden birisi olan hava trafik kontrolde simülasyonlar, gerek kontrolör eğitiminde gerekse mevcut ve yeni sistemlerin test edilmesinde sıkça başvurulan araçlardandır. Kontrolör eğitiminde daha çok gerçek zamanlı simülasyonlar kullanılırken havaalanı ve hava sahası kapasitesinin ölçülmesi, etkin ve verimli rotaların tasarlanması, yeni sistemlerin mevcut sisteme entegre edilmesi gibi durumlarda öncelikli olarak hızlı zamanlı simülasyonlardan yararlanılır. Hızlı zamanlı simülasyonlardan elde edilen sonuçların geçerliliği ise gerçek zamanlı simülasyonlarla değerlendirilir. Bu çalışmada, hava trafik kontrolde kullanılan simülasyon araçları incelenmiş ve bu araçların birbirlerine göre avantaj ve dezavantajları araştırılarak hava trafik sistemi içerisinde kullanım alanlarına yönelik literatüre dayalı değerlendirmeler yapılmıştır. Anahtar Kelimeler: Gerçek zamanlı simülasyon, Havaalanı, Hava sahası, Hava trafik kontrol, Hızlı zamanlı simülasyon USE OF SIMULATION TOOLS IN AIR TRAFFIC CONTROL ABSTRACT Simulation tools are widely used in aviation as well as in many other areas. In air traffic control, which is one of the most important operational parts of the aviation, they are often used in controller training and testing existing or new systems. Real time simulations are mostly used in controller training while fast time simulations are primarily used in the estimation of airport and airspace capacity, designing efficient routes, and the integration of the new system into the existing system. In the study, simulation tools used in air traffic control were examined, and the advantages and disadvantages of these tools were investigated, and their area of utilization within the air traffic system were evaluated based on the literature. USMOS 2017 ODTÜ, ANKARA Keywords: Real time simulation, Airport, Airspace, Air traffic control, Fast time simulation 1. GİRİŞ Hava trafik kontrol operasyonları birbirinden bağımsız birçok değişkeni ve belirsizliği içermektedir. Karmaşık gerçek dünya sistemlerinin davranışlarını incelemek için kullanılan simülasyon yöntemi özellikle hava trafik kontrol ile ilgili çalışmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Hava sahası değişiklik önerileri öncelikle simülasyonlar doğrultusunda geçerlilik kazandıktan sonra operasyonel kullanıma geçilmektedir. Hatta simülasyon ile yapılan değerlendirmelerde öncelikle hızlı zamanlı simülasyon sonuçlarına bağlı yapılan çalışmalar doğrultusunda oluşturulan hava sahası modelleri kontrolör davranışlarını ölçmek ya da kontrolörlerden geri bildirim almak amacı ile gerçek zamanlı simülasyonlar ile de değerlendirilmektedir. Simülasyonlar, havacılık sistemlerinin potansiyelinin belirlenmesine ve yeni kavramların erken keşfedilmesine olanak tanıyarak gelişmekte olan kavramların performansını ve emniyetini belirlemeye yardımcı olur. Pahalı olmayan ve kolayca yeni durumlara uyarlanabilen simülasyonlar, insan-makine uyumunun belirlenmesi, hava sahası tasarımı, yeni prosedürlerin ve hava alanına eklenen yeni yapıların test edilmesi, yeni ya da restore edilmiş havaalanlarının kapasite tahmini ve operasyonel değişikliklerin emniyet, performans ve ekonomik etkilerinin araştırılması amacıyla sıkça kullanılmaktadır [1, 2]. Ancak bu alanda kullanılabilecek ve farklı amaçlara hizmet eden birçok simülasyon aracının bulunması, araştırmacıların birçok seçenek arasından problemleri için en uygun aracı seçmesini gerektirmektedir. Bu bağlamda, hava trafik kontrol alanında yaygın olarak kullanılan simülasyon araçlarının kullanım alanlarının belirlenmesi, güçlü ve zayıf yönlerinin ortaya konması ilgili problem için en uygun aracın seçimini kolaylaştıracaktır. Bu çalışmada, söz konusu simülasyon araçları, geliştirici firmalar tarafından hazırlanan ve bu araçlar hakkında detaylı bilgilerin yer aldığı dokümanlar, ilgili web siteleri ve akademik yayınlar baz alınarak araştırılmıştır. Ayrıca kullanım alanına dönük değerlendirmeler literatüre dayalı olarak verilmiştir. Literatür taraması kapsamında 1997-2017 yılları arasında yayınlanan birçok makale incelenmiştir. Literatür, “SIMMOD, TAAM, RAMS, AirTOp, SAAM, CAST, SDAT, The LMI Runway Capacity Model, The FAA Airfield Capacity Model, DELAYS, AND, MACAD, CAMACA, real time simulation, fast time simulation, analytic model, simulation tool, air traffic control, airspace ve airport” anahtar kelimeleriyle ve bunların çeşitli varyasyonlarıyla taranmıştır. USMOS 2017 ODTÜ, ANKARA 2. SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ Genel anlamda modeller, simülasyon ve analitik modeller olarak iki ana grupta incelenebilir. Simülasyonlar ise, gerçek ve hızlı zamanlı simülasyonlar olarak ikiye ayrılabilirler. Gerçek zamanlı simülasyonlarda, hava trafik olayları normal akışında simüle edilerek gerçeklik düzeyinin mümkün olduğunca yüksek tutulması amaçlanmaktadır. Hızlı zamanlı simülasyonlarda ise amaç mümkün olduğunca farklı değişkenleri simülasyonlara katarak birçok farklı senaryoyu kısa bir süre içerisinde denemektir. Gerçek ve hızlı zamanlı simülasyonlar birlikte kullanılarak daha etkili sonuçlar elde etmek mümkün olabilir. Gerçek zamanlı simülasyonlarda senaryo oluşturulmasında hızlı zaman simülasyonunun verileri kullanılabilirken hızlı zamanlı simülasyon modellerinin geçerliliği gerçek zamanlı simülasyonlarla test edilebilir [3]. Bu bağlamda, hızlı zamanlı simülasyonların gerçek zamanlı simülasyonlar için bir ön çalışma ortamı sağladığı söylenebilir. Analitik modeller, basitleştirilmiş hava trafik operasyonlarını tanımlayan bir dizi matematiksel ilişkiden oluşur. Hava trafikte kullanılan bazı analitik modeller SDAT (Sector Design Analysis Tool), The LMI Runway Capacity Model, The FAA Airfield Capacity Model, DELAYS, AND (Approximate Network Delays), MACAD ve CAMACA olarak sıralanabilir [4-6]. Ancak, analitik modeller bu çalışmanın kapsamı dışında tutulmuştur. 2.1. Gerçek zamanlı simülasyonlar Gerçek zamanlı simülasyonlar, gerçek hayata uygulanması emniyet ve finansal nedenlerle zor olan durumları, yeterli ölçüde gerçeklik kazandırarak benzetim imkânı sağlamaktadır [7]. Hava trafik kontrolde gerçek zamanlı simülasyonlar, gerçekçi bir ortamda yeni araçların gösterimi/kanıtlanması, insan makine etkileşiminin geliştirilebilmesi için insan faktörü araştırılması ve hava trafik kontrolörlerinin yeni sistemlerde ve prosedürlerde kabiliyetlerinin artırılmasına olanak tanımaktadır [2]. Gerçek zamanlı simülasyonlar, daha gerçekçi ve detaylı bir çalışma ortamı sunması yönüyle hızlı zamanlı simülasyonlardan ayrılmaktadır. Bu bakımdan temel hava trafik eğitiminde sıkça kullanılmaktadır. 2.2. Hızlı zamanlı simülasyonlar Hızlı zamanlı simülasyonlar sağladığı esneklik ve pratiklik sayesinde hava trafik sisteminin incelenmesinde sıkça kullanılmaktadır. İnsan davranışlarının ve gerçek hayatın rastlantısallığının tam olarak modellenememesi nedeniyle gerçeklik düzeyi sınırlı olabilmekle birlikte, bu simülasyonların hızlı zamanlı olarak yürütülebilmesi çok büyük bir zaman tasarrufu sağlamaktadır. Hızlı zamanlı simülasyonlar, yatırımlar ve operasyonlar için maliyeti düşürür, karar verme süreçlerini hızlandırır ve işlemlerin emniyetli, düzenli ve zamanında yapılmasını destekler. Simülasyonlarla modelleme yapabilmek için kullanılan simülasyon aracına, modellenecek bölgeye ve detay seviyesine göre değişebilen veri girişi gerekmektedir. USMOS 2017 ODTÜ, ANKARA Bu veriler arasında, hava sahası ve sektörler, uçuş yolları, çakışma algılama ve çözümleme stratejileri, uçak park pozisyonları, pistler, park pozisyonları ile pistler arasındaki taksi yollarını içeren ağ yapısı ve tasarlanan modelde kullanılacak uçak bilgileri gösterilebilir. Günümüzde hava trafik sisteminin sadece havaalanı ya da hava sahası kısmını modellemeye yönelik geliştirilen simülasyonların yanı sıra hava trafik sisteminin tamamını modellemeye dönük simülasyon araçları da mevcuttur. Sayısal olarak birçok hızlı zamanlı simülasyon araçları bulunmakla birlikte, bu çalışmada gerek literatürde yer alan ve akademik amaçlı sıkça kullanılan gerekse hava seyrüsefer hizmet sağlayıcıları tarafından yaygın olarak kullanılan simülasyon araçlarına yer verilmiştir. Ayrıca, günümüzde artık kullanılmayan simülasyonlar da bu çalışmanın kapsamı dışında tutulmuştur. Bu bağlamda çalışma kapsamında, Airport and Airspace Simulation Model (SIMMOD), Total Airspace & Airport Modeller (TAAM), Reorganized ATC Mathematical Simulator (RAMS), Air Traffic Optimization (AirTOp), the System for traffic Assignment and Analysis at a Macroscopic level (SAAM) ve Comprehensive Airport Simulation Tool (CAST) simülasyon modelleri incelenmiştir. 2.2.1. SIMMOD SIMMOD, FAA tarafından geliştirilen ve pist, taksi yolları ve apron dahil olmak üzere bir hava alanını, havaalanı ve ilgili terminal hava sahasını ve bölgesel bir hava sahasını ayrıntılı olarak simüle etmek için kullanılabilen bir modeldir. SIMMOD, hava alanı ve hava sahasının düğüm ve bağlantı (node-link) kullanılarak ayrıntılı olarak temsil edilmesine dayanır. Trafik, belirli bir zamanda her bir düğüm veya bağlantının tek bir uçağı barındırabildiği düğüm ve bağlantılardan oluşan ağ boyunca hareket eder. İki uçak aynı düğüm veya bağlantıda karşılaştığında, bunlardan hangisinin bu düğümü veya bağlantıyı önce geçeceği ve hangisinin gecikmeye uğrayacağı programlanmıştır. SIMMOD, olasılıksal olayları simüle etmek için çeşitli seçeneklere sahiptir ve uçak bazında oldukça ayrıntılı istatistikler sağlayabilir. SIMMOD'daki başlıca kısıtlayıcı varsayım, trafiğin önceden tanımlanmış kurallara göre önceden belirlenmiş bir düğümler ve bağlantılar ağı üzerinde hareket etmesi gerekliliğidir. Uçuş yolları arasındaki çakışmalar açısından SIMMOD, tek boyutlu bir model olup esas olarak uçaklar arası uzunlamasına çakışmaları kontrol eder, fakat yanal veya dikey ayrım ihlallerini kontrol etme imkânı vermemektedir. Bu nedenle, ağ yapısı üzerinde hareket eden trafiğin simülasyon sırasında algılanamayan çakışmalarını engellemek için yeterli yanal ve dikey ayırmalara sahip düğümler ve bağlantılar oluşturulmalıdır [5, 8]. 2.2.2. TAAM TAAM, Avustralya Sivil Havacılık Otoritesi (CAA) ile işbirliğiyle the Preston Group (TPG) tarafından geliştirilen tüm hava trafik sistemlerinin modellenebildiği büyük ölçekli ve detaylı hızlı zamanlı simülasyon modelidir. TAAM, çoğu ATM işlevini ayrıntılı bir şekilde simüle edebilir ve gerçek zamanlı hava trafik kontrol (Air Traffic Control, ATC) simülatörleri için senaryo üretimi sağlayabilir. USMOS 2017 ODTÜ, ANKARA TAAM modülleri, kullanıcıya hava sahası veya havalimanının 2 veya 3 boyutlu görüntüsünü sağlayan interaktif bir grafiksel hızlı zaman simülasyon aracı, gerçek zamanlı bir hava trafiğini izleme aracı ve simülasyon tarafından üretilen verilerin raporlandığı bir araçtan oluşur. Çakışma çözümü ve havaalanı kaynaklarının kullanımı gibi modelin kilit noktaları, kullanıcı tarafından belirlenen kurallara bağlı olarak kontrol edilebilir ve bu kurallar simülasyonun çalışması sırasında da düzenlenebilir. TAAM ile bir hava trafik sisteminin büyük ölçekli olarak modellenmesi amaçlandığı için tüm hava trafik sistemini tanımlayan kapsamlı veri girişi dosyaları gereklidir. Ayrıca, ayrıntı seviyesi kritik alanların daha iyi modellenmesi için değiştirilebilir. TAAM ile kötü hava koşulları veya özel kullanımlı hava sahası (Special use of airspace, SUA) dinamik olarak modellenemez. Çakışma algılama ve çözümleme fonksiyonu vardır ancak bütün çakışmalar çözülemeyebilir [5, 9]. 2.2.3. RAMS RAMS, hava sahası operasyonlarını modellemek amacıyla ISA Software tarafından geliştirilmiştir. Genel olarak terminal hava sahası ve uçuşun yol safhasının modellendiği ve kontrolör iş yükününün ölçülebildiği bir simülasyon modelidir. Bununla birlikte, hava sahası operasyonları ile paralel veya kesişen pistlerin etkileşimleri de modellenebilir. RAMS, yeni kavramların arzu edilen detay seviyesinde test edilebilmesine olanak sağlayarak esnek bir hava sahası simülasyon ortamı sunar. RAMS'in esnek tasarımı, ATC kavramlarının geniş bir yelpazede incelenmesine olanak tanır. RAMS, 4 boyutlu uçuş profilleri, çakışma algılama ve çözümleme mekanizmaları, iş yükü modelleri, modern kullanıcı ara yüzü ve bir veri hazırlama ortamı içerir. RAMS ile kötü hava koşulları ve yasak bölgelerin modellenmesi de mümkündür [5, 10]. 2.2.4. AirTOp AirTOp simülasyon modeli, 2007 yılında AirTOp Soft tarafından geliştirilen yeni nesil bir simülasyon aracıdır [11]. AirTOp; kalkış, saha, yaklaşma operasyonlarının ve anlaşma mektuplarının yanı sıra havaalanı yer hareketlilerinin, yer hizmetleri araçlarının, yolcu davranışlarının ve tüm terminal süreçlerinin modellenebildiği açık ve modüler hızlı zamanlı simülasyon platformudur. AirTOp, kapasite ve sektörizasyon çalışmaları, rotaların yeniden düzenlenmesi, serbest rota (free-route) veya Azaltılmış Dikey Ayırma Minimumu (Reduced Vertical Separation Minima, RVSM) çalışmaları için uygundur. AirTOp, dünya çapında 20 den fazla Hava Seyrüsefer Hizmet Sağlayıcısı tarafından kullanılmaktadır. AirTOp ile genel olarak; kapasite, iş yükü, gecikme, ekonomik veya çevresel etkiler modellenebilir. Çakışma algılama ve çözümleme çalışmaları; alçalma ya da tırmanmanın durdurulması, vektör tekniği, seviye değişikliği, erken alçalma, öndeki uçağın aynı hızda ya da aynı alçalma açısıyla takip edilmesi gibi çakışma çözümleme teknikleri kullanılarak ve kullanıcı tarafından düzenlenerek modellenebilir. AirTOp, oldukça etkileşimli 2 boyutlu haritalar ve 3 boyutlu görüntüler USMOS 2017 ODTÜ, ANKARA içeren tek bir gelişmiş ara yüz aracılığıyla senaryo düzenleme, simülasyonu yürütme, hata ayıklama, raporlama ve simülasyon analizine olanak tanır [12, 13]. 2.2.5. SAAM SAAM, EUROCONTROL tarafından geliştirilen ve hava trafiğinin, sivil ve askeri hava sahalarının ve TMA senaryolarının ağ genelinde veya bölgesel olarak tasarımı, değerlendirmesi, analiz edilmesi ve görüntülenmesi için bütünleşik bir sistemdir. SAAM, stratejik trafik akışlarını optimize etmek, rota ağını ve hava sahasını tasarlamak, geçmiş ve gelecek trafik akışlarını analiz etmek, projeleri görüntülemek ve karşılaştırmak için operasyonel planlama amacıyla kullanılmaktadır [14]. 2.2.6. CAST Airport Research Center (ARC), tarafından geliştirilen CAST simülasyon modeli, terminal binası içerisinde, bilet kontrol işlemleri, güvenlik, bekleme kapıları, bagaj ve gümrük işlemleri gibi yolcu hareketleri; havaalanındaki ve havaalanı çevresindeki uçakların yaklaşma, iniş, kalkış, taksi, dönüş ve dinamik park pozisyonu tahsisi gibi operasyonları; yer hizmetleri açısından otobüs hareketleri, kargo ve bagaj taşımacılığı, yakıt ikmali ve temizlik gibi tüm havaalanı işlemlerinin modellenebildiği 3 boyutlu hızlı zamanlı simülasyon sistemidir. CAST, EUROCONTOL tarafından ve Türkiye’de Antalya havalimanı olmak üzere dünya üzerinde bir çok havalimanı tarafından kullanılmaktadır [15, 16]. 3. SİMÜLASYON MODELLERİNİN LİTERATÜRE DAYALI DEĞERLENDİRİLMESİ Çalışma kapsamında incelenen modellerden birisi olan SIMMOD, bir hava alanının yüksek detayda modellenebilmesine olanak tanırken hava sahasında yatay ayırma ihlallerinin ve kontrolör iş yükü etkisinin ölçülmesine imkân vermemektedir. RAMS ise daha çok hava sahası operasyonları için uygun bir model olup bu model ile hava alanı operasyonlarının modellenmesi kısıtlıdır. TAAM ise, ATM sürecinin tümünü SIMMOD ve RAMS’e göre genellikle daha ayrıntılı olarak kapsar. Ayrıca, RAMS ve TAAM’ın gerçekçilik düzeyi üç boyutlu görselleştirme imkânı vermesi nedeniyle SIMMOD’a göre daha yüksektir [5]. SIMMOD, TAAM, RAMS ve AirTOp simülasyon araçlarının hava trafik sisteminin nerdeyse tamamını modellemeye yönelik olduğu söylenebilir. Ancak, terminal binası ve yolcu davranışlarını da modellemesi nedeniyle AirTOp, bahsedilen diğer modellere göre daha kapsamlı ve daha yeni bir modeldir. CAST ve SAAM modelleri ise sadece hava trafik sisteminin bir bölümünün modellenmesine yöneliktir. CAST havaalanı, terminal binası ve yolcu davranışlarının modellenebildiği üç boyutlu bir modeldir. SAAM’ın kullanım alanı ise hava sahasıyla sınırlıdır. Çalışma kapsamında incelenen hızlı zamanlı simülasyonlardan SIMMOD’un sıkça havalimanı ve terminal hava sahası operasyonlarında kullanıldığı görülmektedir. Wei ve USMOS 2017 ODTÜ, ANKARA Taobo, artan trafik talebini karşılamak amacıyla, piste paralel taksi yolu yapılması gibi havaalanı altyapısının geliştirilmesiyle havaalanı ve pist kapasitesini artırmayı amaçlamıştır [17]. Bubalo ve Daduna, trafik sayısı ve çeşitliliğini değiştirerek bağımsız paralel pist operasyonlarını incelemişlerdir [18]. Müller ve Santana ise hava alanında yaşanan tıkanıklık ve gecikmelerin ekonomik etkilerini incelemiştir [19]. Peng ve ark. tarafından yapılan çalışmada, paralel pist operasyonları için geliş ve kakış prosedürleri tasarlanmış ve oluşturulan model ARENA ve SIMMOD ile karşılaştırılmalı olarak test edilmiştir [20]. Cetek ve ark. İstanbul Atatürk Limanında tıkanıklık yaşanan bölgeleri belirleyerek farklı pist konfigürasyonları içeren öneriler geliştirmişlerdir [21]. Lee ve Balakrishnan, SIMMOD kullanarak havaalanlarındaki belirsizliklerin havaalanı performansına etkisini incelemiştir [22]. Gao ve ark. ise, birbirine yakın sivil ve askeri havaalanlarından oluşan toplam on havaalanı arasındaki etkileşimlerden kaynaklanan tıkanıklıkları ve gecikmeleri uçuş planlarını optimize ederek azaltmayı amaçlamıştır [23]. Chao ve ark. havaalanı kapasite ve gecikme analizi yaparak simülasyon sonucunda elde edilen veriler doğrultusunda kapasite modeli geliştirmişlerdir [24]. Kleinman ve ark. havaalanlarında yaşanan gecikmelerin ekonomik etkisini değerlendirerek uçakların park pozisyonunda optimum sürede bekletilmesi için prosedür geliştirmiş ve sonuçları SIMMOD’da test etmişlerdir [25]. Li ve ark. ise yakın paralel pistlerin farklı kullanım şekillerini simülasyon ortamında modelleyerek bu konfigürasyonların kapasite ve operasyonel verimliliklerini değerlendirmişlerdir [26]. Simic ve Babic, farklı konfigürasyonlardaki havaalanı yerleşim planlarının, farklı trafik taleplerinin ve ATC uygulamalarının havaalanı sisteminin performansı üzerindeki etkilerini incelemişlerdir [27]. Hutchison ve Hill, havaalanlarında yaşanan gecikmeyi azaltarak zamanında yapılan operasyonları artırmak amacıyla SIMMOD ve optimizasyon yöntemlerinden faydalanmışlardır [28]. Wei ve Siyuan ise, SIMMOD kullanarak yakın paralel pist operasyonları için en uygun konfigürasyonu, seyahat süresi, gecikme miktarı, kalkış kuyruğunda bekleme süresi gibi parametrelere bağlı olarak araştırmışlardır [29]. Hava trafik sisteminin tamamının modellenebildiği TAAM ile yapılan birçok çalışma bulunmaktadır. Bazargan ve ark. pist kapasitesini farklı yerleşim planları için incelemişlerdir [30]. Holden ve Wieland, havaalanına yapılan yeni bir pistin diğer pistlerle birlikte kullanılması ve uçuş operasyonlarının yeniden planlanması için TAAM kullanmışlardır [31]. Yousefi ve ark. TAAM simülasyonundan elde edilen çıktıları, kontrolör iş yükünü tahmin etmek için kullanmışlardır [32]. Massimini ve ark. Kontrolör Pilot Veri Hattı Haberleşmesi (Controller-Pilot Data Link Communications, CPDLC) sisteminin kullanılmasının etkilerini incelemişlerdir [33]. Alipio ve ark. ile Harris ve ark. özellikle büyük havalimanlarını birbirine bağlayan, tek yönlü yollardan oluşan ve yüksek hacimli trafik akışına uygun yeni bir sektör tasarımı önermişlerdir [34, 35]. Bazargan ve ark. küçük uçaklarla yapılan taşımacılığın mevcut genel havacılık akışına etkisini incelemişlerdir [36]. USMOS 2017 ODTÜ, ANKARA RAMS ile yapılan çalışmalar genellikle kontrolör iş yükü, yakıt-emisyon analizi ve havacılığın çevresel etkileri gibi konuları içermektedir. Majumdar ve Ochieng, kontrolör iş yükünü etkileyen hava trafik ve sektör faktörlerini incelemiştir [10]. Pejovic ve ark. Londra Heathrow havalimanı için gecikme, alternatif havaalanlarına yönlendirme ve uçuş iptallerini içeren sistem aksaklıklarının maliyet, yakıt tüketimi ve dolayısıyla CO2 emisyonları üzerindeki etkisini RAMS ile incelemiştir [37]. Pejovic ve ark. bir diğer çalışmalarında ise CO2 emisyon tahmini için gerçek hava trafik verilerine dayalı bir metodoloji geliştirmişlerdir [38]. Williams ve ark. yüksek irtifada oluşan yoğunlaşma izlerinin uçakların seyir irtifasının sınırlandırılarak önlenebileceğini belirtmiş ve irtifa kısıtlaması, hava sahası kapasitesi ve karbondioksit emisyonu için bir dengeleme analizi önermişlerdir [39]. Bir başka çalışmada ise Williams ve Noland, yüksek irtifada oluşan yoğunlaşma miktarlarını tahmin etmek için bir model geliştirmişlerdir [40]. Ivanescu ve ark. ise Point Merge yöntemini RAMS ile modelleyerek sonuçları vektör tekniğiyle karşılaştırmıştır [41]. Enea ve ark. CPDLC uygulamasının gecikmelere ve hava trafik kontrolörlerinin iş yüküne etkisini değerlendirmişlerdir [42]. Ehrmanntraut ise, saha operasyonlarında çakışmaları önlemek için kullanılan yöntemleri karşılaştırmıştır [43]. AirTOp ile yapılan çalışmalar hem hava sahası hem de hava alanı operasyonlarını kapsamaktadır. Li ve ark. Çin hava sahasındaki uçuş ağ yörüngelerinin optimize edilerek planlamasını önermişler ve tüm hava sahasının rota ağını AirTOp ile modelleyerek önerilen çözümün geçerliliğini test etmişlerdir [44]. Chen ve ark. terminal manevra sahasında kötü hava koşullarından kaçınmak için algoritmaya dayalı dinamik geliş ve kalkış rotaları önermişler ve söz konusu rotaların verimliliğini AirTOp ile incelemişlerdir [45]. Soares ve ark. ise kalkış uçaklarının uygun kalkış zamanlarının belirlenmesi için Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning) tekniklerini önermiş ve çalışma kapsamında AirTOp simülasyon modelinden faydalanmışlardır [46]. SAAM ile yapılan çalışmalar genellikle hava sahası tasarımıyla ilgilidir. Mihetec ve ark. Avrupa hava sahasında Hava Sahası Esnek Kullanımı (Flexible Use of Airspace, FUA) kavramını SAAM ile modelleyerek bu kavramın uygulanmasının uçuş verimliliğine etkisini değerlendirmişlerdir [47]. Aneeka ve Zhong, hava taşımacılığının çevresel etkilerini ve serbest rota uygulamasının potansiyel faydalarını değerlendirmiş ve İleri Emisyon Modeli ve SAAM ile emisyon hesabı yapmışlardır [48]. CAST ile yapılan çalışmalar hava alanı performansı ve terminal binası içerisinde yolcu hareketlerini konu alan çalışmaları kapsamaktadır. Roßnagel ve ark. spor karşılaşmaları, konser, fuar ve sokak festivalleri gibi büyük halka açık etkinlikler için acil durum yönetim sistemi önermişler ve havaalanlarındaki yolcu davranışlarını CAST ile modellemişlerdir [49]. Zografos ve ark. hava alanı operasyon yönetimi ve planlaması için karar destek sistemi geliştirmiş ve önerilen sistemin modelleme fonksiyonunu ve karar verme yeteneğini incelemişlerdir [50]. USMOS 2017 ODTÜ, ANKARA Tablo 1’de çalışma kapsamında incelenen ve literatürde yer alan simülasyon çalışmalarında kullanılan modellerin uygulama alanları verilmiştir. Tablo 1. Simülasyon araçlarının kullanım alanları Uygulama alanı Kullanılan model Çalışma Hava alanı/pist konfigürasyon değişikliği SIMMOD Wei ve Taobo (2010), Wei ve Siyuan (2010), Bubalo ve Daduna (2011), Peng ve ark. (2013), Cetek ve ark. (2014), Li ve ark. (2015), Simic ve Babic (2015) TAAM Bazargan ve ark. (2002) Holden ve Wieland (2003) Gecikmelerin ekonomik etkisi SIMMOD Kleinman ve ark. (1999) Hutchison ve Hill (2003) Müller ve Santana (2008) Kapasite/Gecikme Tıkanıklık SIMMOD Chao ve ark. (2008), Gao ve ark. (2008), Lee ve Balakrishnan (2012) TAAM Bazargan ve ark. (2004) Hava sahası yönetimi TAAM Alipio ve ark. (2003), Harris ve ark (2006) RAMS Ivanescu ve ark. (2009) SAAM Mihetec ve ark. (2013) AirTOp Li ve ark. (2016) Yakıt-emisyon ve Çevresel etkiler SAAM Aneeka ve Zhong (2016) RAMS Williams ve ark (2002), Williams ve Noland (2005), Pejovic ve ark (2008), Pejovic ve ark (2009) Kontrolör iş yükü TAAM Yousefi ve ark. (2003) RAMS Majumdar ve Ochieng (2004) Havaalanı yönetimi AirTOp Soares ve ark. (2015) CAST Zografos ve ark. (2013) CAST Roßnagel ve ark. (2010) CPDLC RAMS Enea ve ark. (2009) TAAM Massimini ve ark. (2000) Çatışma algılama ve çözümleme RAMS Ehrmanntraut (2005) Hava koşulları AirTOp Chen ve ark. (2013) 4. SONUÇ Farklı simülasyon araçlarının farklı yetenekleri, kuvvetli ve zayıf yönleri olabilmektedir. Bu nedenle, yapılacak bir simülasyon çalışmasında kullanılacak simülasyon aracının o alana uygulanmasının uygun olup olmadığının belirlenmesi yapılacak çalışmada elde edilecek sonuçların doğruluğu açısından önemlidir. Bu bağlamda, hava trafik kontrol alanında kullanılan simülasyon araçlarının literatüre dayalı olarak araştırılması bu araçların kullanım alanları hakkında fikir verebilir. Her ne kadar SIMMOD, TAAM, RAMS ve AirTOp gibi simülasyon araçlarıyla hava trafik sisteminin tamamının modellenmesi mümkün olsa da Tablo 1’de bu simülasyon araçlarının her alanda uygulanmadığı görülmektedir. Bu durum söz konusu modellerin modelleme kabiliyetlerinin hava trafik sisteminin farklı bölümleri için değişkenlik göstermesinden kaynaklanmaktadır. Örneğin, SIMMOD ile yapılan bir hava sahası