Analise de Informações Aereas

1- Introdução

Análise do Sistema Aeroviário Global (2000-2024)

Introdução

Essa análise é baseada em dados gerados por viagens de avião entre os anos de 2000 e 2024, abrangendo os aeroportos do Brasil. Esses dados são cruciais para analisar tendências no transporte aéreo e os impactos de eventos globais no sistema aeroviário. Atualizado em: 2024-08-20

Tendências de Viagens e Impactos Globais

O setor aeroviário tem crescido ao longo dos anos, sendo esse um fator essencial para as empresas de aviação ao gerar relatórios e insights. Esses dados ajudam tanto na previsão do crescimento do número de viagens com o passar dos anos quanto na identificação de alterações causadas por eventos em diferentes países.

Exemplos de Impactos:
  • Crises Econômicas: Recessões globais podem reduzir a demanda por viagens, o que afeta diretamente a taxa de ocupação dos voos.
  • Pandemias: Como visto com a COVID-19, a demanda por viagens despencou, alterando drasticamente o comportamento de passageiros e companhias.
  • Eventos Climáticos e Políticos: Fenômenos naturais, como furacões, ou instabilidades políticas podem influenciar rotas e a frequência de voos.
  • Eventos de escala global: Eventos como Copa do Mundo, Olimpiadas ou grandes shows podem influenciar esse quantitativo de pessoas nos aviões
Dados da ANAC

A base de dados da ANAC (Agência Nacional de Aviação Civil) fornece informações detalhadas sobre:

  • Quantidade de passageiros
  • Carga e mala postal transportadas
  • Distância voada
  • Combustível consumido
  • Etapas de voo e empresa aérea

Essas informações podem ser usadas para calcular indicadores importantes para o setor de aviação, como demanda, oferta, participação de mercado e taxa de ocupação de aeronaves.

Conclusão

Esses dados são vitais para o setor de aviação e permitem a identificação de tendências, impactos de eventos globais e a otimização da oferta de serviços aéreos. Para empresas de aviação, ter acesso a essas métricas é crucial para melhorar o planejamento estratégico, prever o crescimento e se preparar para possíveis impactos futuros.

2- Pacotes Necessários

Pacotes Utilização
library(plotly) criação de gráficos interativos e dinâmicos
library(dplyr) ferramenta poderosa para manipulação e análise de DataFrames
library(tidyr) organização, transformação e limpeza eficiente de dados
library(DT) construção de tabelas interativas em páginas HTML
library(knitr) criação e exibição de tabelas em relatórios
library(geobr) download e visualização de dados geoespaciais do Brasil
library(ggplot2) criação de gráficos estatísticos e visualizações em geral

3- Import e Preparação

Estrutura dos dados

Os dados estão distribuidos da seguinte forma:

data <- read.csv("C:/Users/Lucas Henrique/Desktop/UFRPE/Comp. Analise de Dados/Dados_Estatisticos.csv",sep = ";", header=TRUE)

dim(data)
## [1] 1018628      38

Temos 1.018.628 Linhas e 38 Colunas na nossa base.

Seleção das colunas relevantes

Nós iremos realizar algumas alterações para que possamos utilizar a base para nossas análises. Inicialmente manteremos somente as seguintes colunas:

  • 4 AEROPORTO_DE_ORIGEM_SIGLA: Sigla (código) do aeroporto de origem.
  • 5 AEROPORTO_DE_ORIGEM_NOME: Nome completo do aeroporto de origem.
  • 6 AEROPORTO_DE_ORIGEM_UF: Unidade Federativa (estado) do aeroporto de origem.
  • 7 AEROPORTO_DE_ORIGEM_REGIAO: Região geográfica do aeroporto de origem.
  • 8 AEROPORTO_DE_ORIGEM_PAIS: País onde está localizado o aeroporto de origem.
  • 10 AEROPORTO_DE_DESTINO_SIGLA: Sigla (código) do aeroporto de destino.
  • 12 AEROPORTO_DE_DESTINO_UF: Unidade Federativa (estado) do aeroporto de destino.
  • 13 AEROPORTO_DE_DESTINO_REGIAO: Região geográfica do aeroporto de destino.
  • 14 AEROPORTO_DE_DESTINO_PAIS: País onde está localizado o aeroporto de destino.
  • 16 NATUREZA: Natureza do voo (pode indicar se é doméstico, internacional, etc.).
  • 20 CARGA_PAGA_KG: Quantidade de carga paga transportada (em quilogramas).
  • 21 CARGA_GRATIS_KG: Quantidade de carga transportada gratuitamente (em quilogramas).

Tratamento de valores faltantes

Após selecionar as colunas que serão utilizadas, vamos checá-las e retirar os valores que são vazios ou NA, para evitar inconsistências.

Além disso vamos realizar a filtragem dos dados referentes viagens que tem Brasil como destino.

data_filt <- data_filt %>% filter(
  !is.na(ANO) & ANO != "" &
    !is.na(MES) & MES != "" &
    !is.na(AEROPORTO_DE_ORIGEM_NOME) & AEROPORTO_DE_ORIGEM_NOME != "" &
    !is.na(AEROPORTO_DE_DESTINO_NOME) & AEROPORTO_DE_DESTINO_NOME != "" &
    !is.na(PASSAGEIROS_PAGOS) &
    !is.na(PASSAGEIROS_GRATIS) &
    AEROPORTO_DE_DESTINO_PAIS == "BRASIL"
)

Criação da coluna PASSAGEIROS_TOTAIS

Por último, vamos realizar a unificação das colunas Passageiros Gratis e Passageiros Pagos, gerando a coluna resultante PASSAGEIROS_TOTAIS, referente ao total de passageiros por voo, que será um dado importante na nossa análise.

data_filt$PASSAGEIROS_TOTAIS = data_filt$PASSAGEIROS_GRATIS + data_filt$PASSAGEIROS_PAGOS

Visualização do dataset final

Assim, temos a disposição final do nosso dataset após as operações iniciais de pré-processamento.

4- Analise dos dados

1 - Geral

Esses dados são referentes as viagens realizadas com Brasil como destino em todo esse periodo.

Já com esse gráfico podemos identificar algumas coisas:

  • Entre 2000 e 2015, aconteceu um forte crescimento contínuo no número de voos chegando ao Brasil, com um aumento gradual de aproximadamente 30 milhões de voos em 2000 para cerca de 110 milhões em 2015.

  • O maior aumento ocorre a partir de 2005, com um crescimento quase linear até 2015. Esse período coincide com o aumento da economia brasileira e a crescente demanda por viagens internacionais e domésticas.

  • A partir de 2015, o número de voos parece estabilizar em torno de 110 milhões. Pequenas flutuações podem ser observadas, mas o número de voos permanece relativamente estável entre 2015 e 2019.

  • Em 2020, o gráfico mostra uma queda muito grande no número de voos, caindo de cerca de 110 milhões para aproximadamente 40 milhões. Essa queda está obviamente associada ao impacto da pandemia do COVID-19, que resultou em restrições severas de viagens internacionais e uma queda drástica na necessidade por voos.

  • Para 2023, o gráfico parece indicar uma grande recuperação do sistema aeroviário no geral com números de voos mais expressivos comparados aos anos anteriores, 2024

2 - Numeros de anos recentes e pandemia

  • No geral 2020 foi o ano mais drasticamente afetado, com uma queda grande nos voos devido à pandemia. Já 2021 mostra um cenário de recuperação gradual.
  • 2023 apresenta um padrão relativamente estável, sugerindo que possa ter recuperado um nível semelhante ao período pré-pandemia, embora em 2023 os valores sejam ligeiramente mais baixos do que em 2019.
  • 2023 e 2021 mostram uma recuperação sólida, mas 2023 ainda não atingiu os mesmos níveis de 2019.
  • 2024 se inicia numa tendencia muito próxima a de 2023 mantendo os numeros dos meses iniciais com leves alterações.

3 - Brasil 2014 e 2016

Copa do Mundo 2014

O período da Copa do Mundo ocorreu de junho a julho de 2014, e embora esperássemos um aumento significativo no tráfego aéreo devido ao grande volume de turistas chegando ao Brasil para assistir aos jogos, os dados de voos para 2014 mostram uma leve queda no número de pessoas nos voos em julho em comparação com outros anos. A linha referente ao ano de 2014 no gráfico confirma que o volume de pessoas em julho de 2014 foi menor do que o volume de pessoas no mesmo mês em 2015, 2016 e 2019. Isso pode ser interpretado de várias formas:

  • O impacto no número de voos pode ter sido diluído ao longo dos meses próximos ao evento (maio ou agosto), em vez de concentrado em julho.

Olimpíadas 2016

As Olimpíadas ocorreram no mês de agosto de 2016, e como indicado no gráfico, o número de pessoas vindo para o Brasil em julho e agosto de 2016 apresenta uma queda acentuada em comparação com 2015, 2019 e mesmo 2014. Especificamente, em julho de 2016, há um pico, mas ele é bem inferior ao observado em 2015. Em agosto, vemos que o volume de pessoas não teve um aumento notável, o que sugere que as Olimpíadas não impactaram significativamente o tráfego aéreo para o Brasil, pelo menos não ao ponto de exceder o fluxo normal de passageiros observado em anos anteriores.

4 - Olhando 2014 mais a fundo

Ao observar os dois gráficos fornecidos, podemos observar que, realmente, houve um aumento perceptível no número de passageiros no estado do Rio de Janeiro em 2014, o ano em que o Brasil sediou a Copa do Mundo. Entretanto, o impacto desse aumento acaba sendo diluído no contexto do tráfego aéreo total do país. Esse crescimento não é tão evidente quando comparado aos meses ou estados que não sediaram grandes eventos internacionais, como São Paulo, que continua sendo o principal polo de passageiros no Brasil.

Análise do gráfico de 2014

No gráfico de 2014, podemos observar que o Rio de Janeiro aparece como um dos principais destinos, com um número de passageiros maior em comparação a outros estados, exceto São Paulo. O aumento de aproximadamente 2 milhões de passageiros durante o ano pode ser atribuído ao fluxo adicional de turistas e equipes relacionadas à Copa do Mundo. No entanto, ao considerar o tráfego aéreo total de 2014, o impacto desse aumento específico de turistas para o evento não é suficientemente grande para provocar uma mudança significativa nos padrões gerais de transporte aéreo do Brasil.

5- Conclusão

Conclusão Geral

Tendências Gerais

A análise do tráfego aéreo para o Brasil durante grandes eventos internacionais, como a Copa do Mundo de 2014 e as Olimpíadas de 2016, demonstra que:

  • Aumentos pontuais de passageiros ocorreram, especialmente para estados-sede, como o Rio de Janeiro.
  • No entanto, esses aumentos não foram expressivos o suficiente para modificar significativamente os padrões sazonais de transporte aéreo.
  • Comparando com anos de controle como 2015 e 2019, o volume de voos seguiu uma tendência regular, com picos naturais nos meses de julho e dezembro, períodos de alta temporada.

Mesmo com a adição de cerca de 2 milhões de passageiros durante a Copa de 2014, o impacto no tráfego aéreo total foi diluído.

Impacto dos Grandes Eventos

Embora eventos internacionais tragam variações regionais, principalmente para cidades-sede, os aumentos observados não foram suficientes para:

  • Superar o número de voos observados nos anos subsequentes ou anteriores.
  • Alterar significativamente o tráfego aéreo nacional, além das flutuações sazonais normais.

No entanto, é fundamental que empresas aéreas e gestores de transporte estejam atentos a essas flutuações regionais para:

  • Evitar surpresas na disponibilização de passagens e voos.
  • Garantir que a demanda adicional seja atendida de forma eficaz, especialmente durante grandes eventos.

Impacto da Pandemia

O maior impacto no sistema de transporte aéreo brasileiro foi causado pela pandemia de COVID-19. Esse evento resultou em uma:

  • Redução drástica no número de voos e passageiros a partir de 2020.
  • Impacto global sem precedentes, que apresentou desafios operacionais muito maiores para as companhias aéreas, comparado a eventos como a Copa ou as Olimpíadas.

Considerações Finais

Embora grandes eventos internacionais como a Copa do Mundo e as Olimpíadas não tenham causado um impacto profundo no sistema de transporte aéreo, eles ainda representam variações regionais que precisam ser planejadas e estudadas. Para o sucesso da gestão do transporte aéreo, é necessário que:

  • As flutuações regionais durante esses eventos sejam monitoradas.
  • As empresas se preparem para evitar sobrecargas na infraestrutura aeroportuária e nos serviços durante esses períodos.

No entanto, o impacto mais profundo e disruptivo veio da pandemia, ressaltando a importância de planejar tanto para eventos programados quanto para crises globais inesperadas.