Analyse descriptive des indicateurs de complexité du trafic aérien à partir des données IMAGE et COURAGE

Kevin Guittet (1) , David Gianazza (2)

1 LEEA - ENAC - Laboratoire d'Economie et d'Econométrie de l'Aérien
2 ENAC - Ecole Nationale de l'Aviation Civile

Cette note est un point d'avancement du projet S2D2 (Sector Split and Dynamic Density), mené en collaboration entre le LEEA et le LOG. Elle présente une analyse descriptive d'un certain nombre d'indicateurs recueillis dans la littérature (notamment [1], [2], [3], [4 ], [5], [6]), dont l'objectif est de traduire la complexité du trafic aérien. Les indicateurs de complexité proposés dans de nombreuses études peuvent être plus ou moins abstraits, plus ou moins pertinents, et chacun ne représente jamais qu'une vision partielle du trafic. Les associer permet de mieux rendre compte de la complexité du trafic. C'est leur combinaison (souvent linéaire) que l'on désigne sous le terme densité dynamique . Parmi la multitude d'indicateurs proposés, nous avons retenu vingt-trois, auxquels nous avons ajouté des indicateurs de flux entrant, avec différents horizons temporels. Les indicateurs sont calculés à partir de données de trafic archivées par le système IMAGE, pour les données radar, et par le système COURAGE, pour les autres données. La présente note est aussi l'occasion de soulever les nombreux problèmes (incohérence, incomplétude, mauvais choix de certaines structures de données), que nous avons rencontrés dans l'exploitation de ces données. Elle peut donc à ce titre dépasser le seul domaine d'intérêt de la complexité du trafic.

Mots clés: Air traffic complexity; dynamic density; neural networks; S2D2

Domaines: Optimisation et contrôle [math.OC]

Kevin Guittet, David Gianazza. Analyse descriptive des indicateurs de complexité du trafic aérien à partir des données IMAGE et COURAGE. [Research Report] Ecole Nationale de l'Aviation Civile. 2005. ⟨hal-01020620⟩