Systemic propagation of delays in the air-transportation network

Abstract

[spa] La presente Tesis se encuentra enfocada en la descripción, análisis y modelaje de un Sistema Complejo paradigmático como lo es el sistema de transporte aéreo. La generación, propagación y eventual amplificación de los retrasos aéreos implican un gran número de mecanismos que interactúan. Tales mecanismos pueden ser clasificados como internos o externos al sistema de tráfico aéreo. Los principales mecanismos internos incluyen las rotaciones de aeronaves (los diferentes vuelos origen-destino que conforman un plan de vuelo diario), operaciones en aeropuertos, conexiones de los pasajeros y la rotación de la tripulación. Por otro lado factores externos tales como perturbaciones meteorológicas o amenazas a la seguridad, también modifican el normal funcionamiento del sistema y contribuyen a un alto nivel de congestión. En el presente sistema socio-técnico se suceden una multitud de decisiones humanas no siempre coordinadas con lo cual, dada la complejidad de las interacciones entre todos los agentes, hace necesario enfocar el problema desde la óptica de la teoría de los Sistemas Complejos. Específicamente por complejidad nos referimos a la aparición de un comportamiento colectivo como consecuencia de la interacción microscópica de los diferentes elementos que componen el sistema. Diversas herramientas han sido desarrolladas para hacer frente a sistemas de estas características. En este trabajo buscamos un enfoque a nivel de todo el sistema por medio de la teoría de redes complejas para lograr un entendimiento acabado de la propagación de retrasos aéreos. Este trabajo se basa en la utilización de datos de tráfico reales, permitiéndonos un enfoque empírico, y de esta forma modelar, entender y comparar la dinámica de propagación de retrasos contra sucesos reales. A diferencia de otros procesos difusivos, tales como el modelado de enfermedades infecciosas, carecemos de las ecuaciones que rigen la dinámica del sistema. Por lo tanto, en esta Tesis se propone un modelo computacional basado en agentes que tiene valor no solo explicativo sino también predictivo. El enfoque seleccionado es interdisciplinar tomando elementos de diferentes campos como: Física, Ciencias de la Computación e Ingeniería de Transporte. La metodología seguida durante el doctorado es reflejada en la estructura de la Tesis: comienza con un análisis de los datos reales cuyo objetivo es explorar las principales características que hacen a la dinámica de los retrasos aéreos, a partir de las conclusiones de esta primera aproximación se desarrolla un modelo computacional para entender los mecanismos internos que generan dicha dinámica, dando paso finalmente al ix estudio de la respuesta del sistema a perturbaciones externas y la cuantifación del grado de robustez que el mismo presenta. La primera parte es una introducción de los principales conceptos teóricos y las herramientas utilizadas para caracterizar las redes espaciales con especial atención sobre los sistemas de transporte. Sobre el final se describen otros modelos de propagación de retraso aéreos. La segunda parte comienza con una descripción de las principales características topológicas de la red mundial de aeropuertos (WAN), enfocando el análisis en la identificación de las comunidades topológicas en dicha red. El estudio de las comunidades es sumamente relevante para la comprensión de las propiedades estructurales de las redes y su posterior efecto sobre los procesos dinámicos que ocurren en ellas. Para ello realizamos un estudio comparativo de los resultados obtenidos al utilizar algoritmos de detección de naturaleza diversa. El principal aporte es el desarrollo de una metodología capaz de detectar las comunidades estadísticamente significativas y demostrar como las mismas tienen un mayor grado de similitud entre ellas en relación a comunidades no significativas. Los resultados obtenidos pueden servir como guía para la redefinición de las regiones supranacionales definidas por la IATA, pero en nuestro caso, de acuerdo a los patrones topológicos presentes en la WAN. Debido a la falta de datos que contengan la programación de los distintos vuelos comerciales a nivel mundial, concentramos nuestros esfuerzos en la red de aeropuertos de los Estados Unidos (USAN); en este caso los datos relativos a la programación y retrasos en los vuelos se encuentran disponible públicamente y sin costo. Es por esta razón que, disminuyendo la escala, pasamos a explorar las principales características topológicas agregadas de la USAN para luego centrarnos en las trayectorias de vuelo individuales y las características temporales del sistema de tráfico aéreo que se encuentran codificadas en la programación. El segundo capítulo de esta parte profundiza en el estudio de los retrasos aéreos definiendo métricas para evaluar el grado de congestión a nivel de todo el sistema. Por esta razón el foco de interés está puesto en la caracterización de los retrasos y cómo estos se transfieren y amplifican como resultado de las operaciones aeroportuarias, los llamados retrasos reaccionarios. Naturalmente los retrasos reaccionarios se propagan a través de la red, por lo que la comprensión de las características topológicas de la red de transporte aéreo, las propiedades estadísticas de los retrasos y las características de las rotaciones de las aeronaves son de gran importancia para el desarrollo del modelo. La tercera parte está dedicada a la descripción del modelo basado en agentes para explorar con más detalle los aspectos dinámicos del sistema en estudio. Bajo el marco propuesto, los agentes son los aproximadamente 5000 aviones de las principales aerolíneas comerciales, que componen el sistema de tráfico aéreo de los Estados Unidos cada día. Además, el modelo tiene valor predictivo ya que se encuentra basado en los datos reales de programación de las distintas aerolíneas. En esta parte, se describen los diferentes objetos y subprocesos involucrados en la generación y eventual propagación de los retrasos aéreos. Como se mencionó anteriormente estos son: la rotación de las aeronaves, la conectividad entre vuelos y la congestión aeroportuaria. Sobre el final se describen las diferentes maneras de inicializar el modelo. La cuarta parte se centra en los mecanismos internos que impulsan las dinámicas de propagación de retrasos y muestra como el modelo es capaz de reproducir los patrones de propagación observados en los datos reales. Asimismo, puesto que el modelo es capaz de evaluar operaciones separadas, se identifica la conectividad debido a los pasajeros en tránsito y a la rotación de la tripulación como el factor interno más relevante que contribuye con la propagación de los retrasos a través del sistema. Además, los resultados indican que debido a las restricciones introducidas por la programación, existe un riesgo no despreciable de inestabilidad sistémica, incluso bajo condiciones de funcionamiento normales. En otras palabras, sin ningún tipo de perturbación externa importante que afecte al sistema, cómo por ejemplo condiciones climáticas extremas o huelgas de controladores aéreos, es posible alcanzar una congestión en todo el sistema debido a la complejidad de las interacciones entre los diferentes elementos que lo componen. Este análisis es capaz de proporcionar un marco de referencia para estudiar la estabilidad de los sistemas de transporte con horarios predefinidos por una programación. Su aplicación a otras redes de tráfico aéreo es, por supuesto, sencillo. Asimismo las métricas definidas para caracterizar la congestión son posibles de aplicar en otros ámbitos y, además, teniendo en cuenta las particularidades de otros sistemas es posible trasladarlo a otros medios de transporte con relativa facilidad. Analizados las causas internas de la dinámica de retrasos, en la parte final exploramos los efectos de las perturbaciones externas al sistema. Comenzamos por cuantificar cómo las perturbaciones meteorológicas extremas generan los retrasos y motivan la intervención humana (mediante, por ejemplo, la cancelación de vuelos) para evitar el colapso del sistema. Para este análisis nos centramos en los hechos ocurridos el 27 de octubre del 2010 en los Estados Unidos. En esta fecha una tormenta extrema, que más tarde fue llamada “2010 Superstorm” asoló gran parte del centro y este de los Estados Unidos. Nuestro modelo es capaz de reproducir la evolución de la dinámica de los retrasos. A su vez, teniendo en cuenta las diferentes medidas de intervención, es posible mejorar los resultados del modelo para acercar la predicción cuantitativa a la realidad. Tomando como punto de partida este caso real en el siguiente capítulo analizamos la robustez del sistema en un marco general introduciendo métricas para cuantificar el impacto de las perturbaciones y la resiliencia del sistema de tráfico aéreo. Por último analizamos el grado de impacto de los aeropuertos en función de su tamaño e identificamos un patrón en la dinámica responsable de la propagación de los retrasos como un efecto dominó. La Tesis termina con la conclusión y una serie de propuestas de investigación que continúan la línea de la misma. Los objetivos de la presente Tesis se encuentran enmarcados por el alcance del programa de doctorando de ComplexWorld, un proyecto dentro del SESAR WP-E cuyo objetivo es la promoción de la investigación en el área de tráfico aéreo e Ingeniería de Transporte. El doctorando ha publicado los siguientes artículos y una patente Española (asimismo una patente Europea está pendiente de revisión), este material es utilizado en la presente Tesis: . Fleurquin, P., Ramasco, J. J., & Eguíluz, V. M. (2013). Systemic delay propagation in the US airport network. Scientific reports, 3. . Fleurquin, P., Ramasco, J. J., & Eguíluz, V.M(2013). Data-driven modelling of systemic delay propagation under severe meteorological conditions. In 10th FAA/Eurocontrol ATM Seminar, Chicago, USA. . Fleurquin, P., Ramasco, J. J., & Eguíluz, V. M. (2014). Characterization of Delay Propagation in the US Air-Transportation Network. Transportation Journal, 53(3), 330-344. . Fleurquin, P., Campanelli, B., Eguíluz, V. M., & Ramasco, J. J. (2014). Trees of Reactionary Delay: Addressing the Dynamical Robustness of the US Air Transportation Network. transportation, 11, 12. . Campanelli, B., Fleurquin, P., Eguíluz, V. M., Ramasco, J. J., Arranz, A., Extebarria, I., & Ciruelos, C. (2014). Modeling Reactionary Delays in the European Air Transport Network. In the Fourth SESAR Innovation Days, Madrid, Spain. . Campanelli, B., Lenormand, M., Fleurquin, P., Ramasco, J. J., & Eguíluz, V. M. (2014). Movilidad y transporte: un viaje a través del espacio, de la ciudad al mundo. Revista Española de Física, 28(3), 37-41. . Fleurquin, P., Ramasco, J. J., & Egu´ıluz, V. M. Spanish Patent ES2476566 (2015), Método para caracterizar la congestión aeroportuaria en una red de tráfico aéreo.

[eng] The focus of this dissertation is to quantitative describe, analyse and model a paradigmatic socio-technical complex system such as the air-transportation system. The generation, propagation and eventual amplification of flight delays involve a large number of interacting mechanisms. Such mechanisms can be classified as internal or external to the air traffic system. The basic internal mechanisms include aircraft rotations (the different flight legs that comprise an aircraft itinerary), airport operations, passengers’ connections and crew rotation. In addition, external factors, such as weather perturbations or security threats, disturb the system performance and contribute to a high level of system-wide congestion. Although this socio-technical system is driven by human decisions, the intricacy of the interactions between all these elements calls for an analysis of flight delays under the scope of Complex Systems theory. Complexity is concerned with the emergence of collective behaviour from the microscopic interaction of the system elements. Several tools have been developed to tackle complexity. Here we use Complex Networks theory and take a system-wide perspective to broaden the understanding of delay propagation. This work is driven by real traffic data, allowing us to take an empirical approach to the problem and model delay propagation dynamics against realistic situations. Unlike other spreading processes such as infectious disease modelling, we lack the mathematical equations that rule the dynamics. Therefore we propose an agent-based computational framework that has either explanatory and predictive value. The path chosen makes this thesis truly interdisciplinary tying fields as Physics, Computer Science and Transportation Engineering. The research methodology followed during this PhD is reflected in the thesis structure: it begins with an exploratory data analysis to identify the key drivers behind the dynamics of delay propagation, and then uses the output of this initial phase to develop a computational model that was later employed to understand the problem at hand focusing in the endogenous mechanisms that foster the spreading of flight delays. Finally, the last part explores the system response to weather perturbations and give insights regarding the system robustness to perturbations. The first part provides an introduction of the main theoretical concepts and tools used to characterize spatial networks focusing on transportation systems, and describes other modelling approaches of flight delay propagation. The second part starts with a description of the main topological characteristics of the World Airport Network with special attention to the identification of communities in this network. Community detection is of great relevance for the understanding of the structural properties of networks, and here we compare the output of widely used community detection algorithms and identify statistically significant and similar communities across methods. The results provide insights to define supranational regions according to topological patterns in the World Airport Network. Due to the lack of performance data for world-wide traffic we concentrate our e_orts on the US Airport Network, for which data regarding flight delays is publicly available without cost. We therefore explore the main topological characteristics of the aggregated network and next we focus on the individual flight trajectories and temporal features of the system encoded in the schedule. The second chapter of this part deepens in the understanding of flight delays and defines metrics to asses the level of system-wide congestion. In the second part of the thesis the interest is put in characterizing delays and how they are transferred and amplified by subsequent operations, the so-called reactionary delays. Naturally reactionary delays spread across the network, so an understanding of the topological features of the air transportation network, the properties of aircraft rotations and the statistical features of flight delays is of great significance for subsequent modelling efforts. The third part is devoted to the description of the data-driven agent-based model developed to further explore the dynamical aspects of the system under study. Under the proposed framework, the agents are the approximately 5 thousand aircrafts, from the main commercial airlines, that are part of the US air-traffic system every day. In addition it is data-driven because it uses the real airline schedules, which is why it has predictive value. In this part, we describe the object models and the subprocesses involved in the cascading mechanism of delay propagation. As mentioned before these are: aircraft rotation, flight connectivity and airport congestion. We also describe the different possible initial conditions for the simulations. The fourth part focuses on the internal mechanisms that drive the flight delay dynamics and shows how the model reproduces the delay propagation patterns observed in the US performance data. Also since the model is able to evaluate separate operations, it identifies passenger and crew connectivity as the most relevant internal factor contributing to delay spreading. Furthermore, the results indicate that due to the constraints introduced by the existence of a schedule, there is a non-negligible risk of systemic instability even under normal operating conditions. In other words, without any major external perturbation affecting a large part of the system, such as extreme weather conditions or air controller strikes, the dynamics can move towards a network-wide congestion due to the intricacy of the interactions between the different elements of the system. Our analysis provides insights on how to study the performance and stability of networked transport systems with predefined schedules. Its translation to other airport networks is, of course, straightforward, and even though the modelling of other transportation systems may require some particular details, the applicability of the metrics defined to measure network-wide congestion based on clustering is universal. The final part explores instead the consequences of external perturbations to the system. We begin by quantifying how system-wide weather perturbations affect delay propagation and the effectiveness of managers and pilots interventions to prevent possible large-scale system failures. We focus on the events occurring on October 27 2010 in the United States. A major storm complex that was later called the 2010 Superstorm took place that day. Our model reproduces the evolution of the delay-spreading dynamics. By considering different intervention measures, we can even improve the model predictions getting closer to the real delay data. Next we generalize the problem of the system resilience to perturbations and introduce metrics to quantify the impact of perturbations and the robustness of the air-traffic system. We also provide insights depending on the airport size and identify the dynamical patterns that boost delay propagation. This dissertation ends with the discussion and proposes future research lines. The PhD objectives were formulated under the scope of the ComplexWorld PhD programme a SESAR WP-E project, which aims to promote research and Complex Science in aerospace and air-traffic management. During the PhD the candidate has published the following articles and also a Spanish patent (as well as a European patent with pending status), whose material is used in this dissertation: . Fleurquin, P., Ramasco, J. J., & Eguíluz, V. M. (2013). Systemic delay propagation in the US airport network. Scientific reports, 3. . Fleurquin, P., Ramasco, J. J., & Eguíluz, V.M(2013). Data-driven modelling of systemic delay propagation under severe meteorological conditions. In 10th FAA/Eurocontrol ATM Seminar, Chicago, USA. . Fleurquin, P., Ramasco, J. J., & Eguíluz, V. M. (2014). Characterization of Delay Propagation in the US Air-Transportation Network. Transportation Journal, 53(3), 330-344. . Fleurquin, P., Campanelli, B., Eguíluz, V. M., & Ramasco, J. J. (2014). Trees of Reactionary Delay: Addressing the Dynamical Robustness of the US Air Transportation Network. transportation, 11, 12. . Campanelli, B., Fleurquin, P., Eguíluz, V. M., Ramasco, J. J., Arranz, A., Extebarria, I., & Ciruelos, C. (2014). Modeling Reactionary Delays in the European Air Transport Network. In the Fourth SESAR Innovation Days, Madrid, Spain. . Campanelli, B., Lenormand, M., Fleurquin, P., Ramasco, J. J., & Eguíluz, V. M. (2014). Movilidad y transporte: un viaje a trav´es del espacio, de la ciudad al mundo. Revista Española de Física, 28(3), 37-41. . Fleurquin, P., Ramasco, J. J., & Eguíluz, V. M. Spanish Patent ES2476566 (2015), Método para caracterizar la congestión aeroportuaria en una red de tráfico aéreo.