Nehody způsobené střety letadel s ptáky



Podobné dokumenty
Databázové systémy. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc.

Obsah. Kapitola 1. Kapitola 2. Kapitola 3. Úvod 9

5. POČÍTAČOVÉ CVIČENÍ

Máte rádi kávu? Statistický výzkum o množství vypité kávy napříč věkovým spektrem.

xrays optimalizační nástroj

ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA. o odborném zjišťování příčin vážného incidentu. letounu B , OK-TVA. Hurghada Airport, Egypt. dne 21.

Informační systémy 2006/2007

Databázové systémy. - SQL * definice dat * aktualizace * pohledy. Tomáš Skopal

Primární klíč, cizí klíč, referenční integrita, pravidla normalizace, relace

Migrace databáze odborných praxí a závěrečných prací z proprietární aplikace do open source prostředí

SEZNAM ZMĚN SEZNAM PLATNÝCH STRAN

Spokojenost se životem

Obsah. Základy práce s databází 13. Tabulky 43. Obsah. Úvod 9 Poděkování 12

Analýza finančních pozic Controller

POPIS TECHNICKÉHO ŘEŠENÍ INFORMAČNÍHO SYSTÉMU PRO SBĚR DAT V PROJEKTU SLEDOVÁNÍ DEKUBITŮ JAKO INDIKÁTORU KVALITY OŠETŘOVATELSKÉ PÉČE NA NÁRODNÍ ÚROVNI

Základní informace o co se jedná a k čemu to slouží

ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA. o odborném zjišťování příčin Incidentu letounu MITSUBISHI - MU2, OK-HLB v místě - LKKV : Karlovy Vary

Č.j. : 25/05/ZZ Výtisk č. 1 ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Dotazy přes více tabulek

Analýza finančních pozic Vedoucí controllingu

ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA o odborném zjišťování příčin incidentu letounu Cessna C 421C, OK- JIP dne 12. března 2004

Marketingová komunikace. 2. a 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra 9103@mail.vsfs.cz. Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3aph)

Výsledky sledování indikátoru ECI/TIMUR A.3: Mobilita a místní přeprava cestujících v Třebíči

Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek, M. Cvanová. 5. Statistica

A7B36SI2 - Řízení SW projektů. Smart-Fine. Systém evidence parkovacích lístků pomocí chytrých telefonů. Analýza (v. 3)

Výsledky sledování indikátoru ECI/TIMUR A.3: Mobilita a místní přeprava cestujících v Třebíči

ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA o odborném zjišťování příčin incidentu letounu L-200A, poznávací značky OK-PLG ze dne

Proč aplikace VFR Communication?

Návrh datového skladu z hlediska zdrojů

ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA. Praha červenec 2016

Databáze I. Přednáška 4

Střední průmyslová škola Zlín

Import dat ve formátu txt

ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA. Č.j.: 399/06/ZZ. o odborném zjišťování příčin incidentu DA 20 Katana, poznávací značky OK-BLB na letišti Praha-Letňany dne 9.8.

Kurz Databáze. Přechod na SQL server. Obsah. Vytvoření databáze. Lektor: Doc. Ing. Radim Farana, CSc.

Access Tabulka letní semestr 2013

Obsah. Úvod 9. Úvod do Office Seznámení s Office Vylepšení programu Access XML 13 Inteligentní značky 14

ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA. o odborně technickém zjišťování příčin incidentu. vrtulníku AS-355 F2, pozn. zn. OK-MIA. v prostoru obce Soseň, okr.

Analýza finančních pozic Finanční ředitel

ÚSTAV PRO ODBORNĚ TECHNICKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ PŘÍČIN LETECKÝCH NEHOD Beranových PRAHA 99 ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA

Reporting. Ukazatele je možno definovat nad libovolnou tabulkou Helios Orange, která je zapsána v nadstavbě firmy SAPERTA v souboru tabulek:

Databáze MS-Access. Obsah. Co je to databáze? Doc. Ing. Radim Farana, CSc. Ing. Jolana Škutová

k národnímu standardu pro elektronické systémy spisové služby (NSESSS) Místo konání: Národní archiv ČR, Archivní 4/2257, Praha 4

Úvod do databázových systémů

ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA. o odborném zjišťování příčin letecké nehody letounu Z-226MS, poznávací značky OK-KNI, na letišti Liberec, dne 28.

Primární klíč (Primary Key - PK) Je právě jedna množina atributů patřící jednomu z kandidátů primárního klíče.

Projekt SGS Využití nástrojů GIS k vyhodnocení agrárních valů v Českém středohoří

Nejvhodnější rozhodovací styl v daném kontextu

POUŽITÍ DATABÁZÍ. Po ukončení tohoto kurzu budete schopni

Část A matematika (otázky 1-10 celkem za 40 bodů)

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů

8.2 Používání a tvorba databází

2. blok část B Základní syntaxe příkazů SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE

ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA o odborném zjišťování příčin incidentu letadla SAAB-SAFIR 91D poznávací značky OE-KSS na letišti Brno Tuřany 11.9.

Č.j.: 151/04/ZZ ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA. o odborném zjišťování příčin Incidentu. letadla Z 37 A. poznávací značky OK NJJ. v místě Staré Smrkovice

Marketingová komunikace. 3. soustředění. Mgr. Pavel Vávra Kombinované studium Skupina N9KMK3PH (vm3bph)

1. Historie ŘLP. Pavel Kovář

Databázový systém označuje soubor programových prostředků, které umožňují přístup k datům uloženým v databázi.

VÝSLEDKY VÝZKUMU. indikátor ECI/TIMUR A.1 SPOKOJENOST OBYVATEL S MÍSTNÍM SPOLEČENSTVÍM V PROSTĚJOVĚ

Zpětná vazba od čtenářů 11 Dotazy 11 Zdrojové kódy ke knize 11 Errata 11 Typografické konvence použité v knize 12

QAD Business Intelligence

VÝSLEDKY VÝZKUMU. indikátor ECI/TIMUR A.1 SPOKOJENOST OBYVATEL S MÍSTNÍM SPOLEČENSTVÍM V PROSTĚJOVĚ

Safety konference ÚCL 2018

2. 1 odst. 1 písm. c) se zrušuje.

LabMeredian Plus základní kurz

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů

Automatizace řízení letového provozu

Databázové a informační systémy Informační systém prodejny nábytku. Jakub Kamrla, KAM087

Uživatelská příručka pro ředitele škol

Ing. Petr Hájek, Ph.D. Podpora přednášky kurzu Aplikace umělé inteligence

Obsah. Kapitola 1 Co je GPS Kapitola 2 Typy přijímačů GPS Kapitola 3 Automobilová navigace Úvod... 7

Pilotní ověření standardizace na agendě živnostenského podnikání. Projekt A121

POKROČILÉ POUŽITÍ DATABÁZÍ

Vývoj zemědělského půdního fondu ve světě

Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/ Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií

Oracle XML DB. Tomáš Nykodým

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Obsah předmětu. Požadavky kreditového systému. Relační datový model, Architektury databází

Tato výroční zpráva o bezpečnosti předkládá statistické údaje o bezpečnosti letectví v Evropě a ve světě.

ÚVOD DO DATABÁZÍ. Metodické listy pro předmět

2. Účel a cíl koncepce, zdroje dat

Úvod do MS Access. Modelování v řízení. Ing. Petr Kalčev

Obsah přednášky. Databázové systémy RDBMS. Fáze návrhu RDBMS. Coddových 12 pravidel. Coddových 12 pravidel

Klientský formát POHLEDÁVKY platný od

ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA o odborném zjišťování příčin incidentu letounu C-207, OK-DIB na letišti Praha Ruzyně dne 31. srpna 2003

Kurz Databáze. Obsah. Dotazy. Zpracování dat. Doc. Ing. Radim Farana, CSc.

Technologické postupy práce s aktovkou IS MPP

Manažerský reporting a finanční plánování Targetty

Pearsonův korelační koeficient

VÝSLEDKY VÝZKUMU. indikátor ECI/TIMUR A.1 SPOKOJENOST OBYVATEL S MÍSTNÍM SPOLEČENSTVÍM V PROSTĚJOVĚ

Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka

Modely datové. Další úrovní je logická úroveň Databázové modely Relační, Síťový, Hierarchický. Na fyzické úrovni se jedná o množinu souborů.

Použití dynamických parametrů prostředí SET_ENV_ v MarushkaDesignu

Metody inventarizace a hodnocení biodiverzity stromové složky

Sociodemografická analýza SO ORP Mohelnice

Analýza vývoje zahraničního obchodu v zemích Visegrádské čtyřky

Výsledky sledování indikátoru ECI: A.3 Mobilita a místní přeprava cestujících v Chrudimi

Integrace ICT na gymnáziu? Petr Naske

Statistika. Semestrální projekt

Základy business intelligence. Jaroslav Šmarda

Úvod do databázových systémů

Transkript:

Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta Nehody způsobené střety letadel s ptáky Bird Strikes Databázové systémy II Zpracovali: Bc. Tomáš Orálek Bc. Tomáš Przybek Bc. Jiří Syrový Brno 2015

2 Obsah Obsah 1 Úvod a cíl práce 3 1.1 Úvod... 3 1.2 Cíl práce... 3 2 Metodika 5 2.1 ETL proces... 5 2.1.1 Extrakce... 5 2.1.2 Transformace... 5 2.1.3 Loadování... 8 3 Výsledky 9 4 Diskuze a závěr 18 5 Literatura 19

Úvod a cíl práce 3 1 Úvod a cíl práce 1.1 Úvod V současné době rozmachu letecké dopravy více než kdy dříve díky značnému zpřístupnění této služby je velice důležité zajistit co nejvyšší bezpečnost pro všechny osoby, jež využívají tohoto druhu přepravy. Nicméně některé důvody porušení bezpečnosti nelze zcela eliminovat. Mezi nejčastější příčiny nehod spojených s letadly řadíme kromě srážky letadla s terénem či s objektem na zemi také srážku ve vzduchu (střet s ptáky). Střet s ptáky patří mezi významné hrozby co do vztahu k bezpečnosti letu. Existují i případy kde následkem střetu letadla s ptákem byly lidské oběti. Ve většině případů zmíněného druhu nehod pták narazí do čelního skla letadla, nebo vletí do motoru. Což každoročně způsobí celosvětově škody na komerčních letadlech ve výši až 1,2 miliardy amerických dolarů (Wikipedia, 2014). Veškeré informace o těchto nehodách jsou pečlivě evidovány. Následně je pak tedy možné tyto data podrobit důkladné analýze, za účelem nalezení určitých skrytých vzorů, jež se v nich mohou nacházet. Všechny objevené informace skryté v těchto datech by poté mělo být teoreticky možné uplatnit jako podklady pro optimalizované plánování leteckého provozu. Zdroj dat: http://www.tableausoftware.com/public/sites/default/files/bird%20strikes.xlsx 1.2 Cíl práce Hlavním cílem této seminární práce je zjistit, zdali existují určité rozpoznatelné vzory mezi vybraným statistickými ukazateli. Analýza provedená nad zdrojovými daty by měla mimo jiné odhalit odpovědi na následující otázky: Podílí se na nehodách určití specifičtí ptáci, popřípadě jací? Existuje klíčová fáze letu, při níž dochází nejčastěji ke střetům? Mění se vybrané ukazatele výkonnosti v čase, a pokud ano, tak co to mohlo způsobit? Současně bychom chtěli také ověřit správnost námi definovaných hypotéz: H1: S klesající výškou, ve které se letadlo nachází, roste počet střetů. H2: Velikost zvířete má přímý vliv na růst celkových nákladů vzniklých při střetu. H3: Nejvíce střetů letadel s ptáky se odehraje v noci.

4 Úvod a cíl práce Ukazatele výkonnosti (KPI): Celkové náklady definují rozsah skutečné škody po incidentu. Typ letadla s největším počtem srážek model, který v průměru zabije nejvíce ptáků. Letiště s největším výskytem ptáků žebříček stanovený v závislosti na počtu srážek. Fáze letu při nárazu jedná se o fázi letu, kdy dochází ke střetu letadla s ptákem. Doba incidentu doba, ve které se v průměru usmrtí nejvíce těchto zvířat.

Metodika 5 2 Metodika Pro tento projekt jsme se rozhodli použít databázový systém Microsoft SQL server 2012, konkrétně tedy v kombinaci s lokální datovým uložištěm. K provádění jednotlivých operací nad daty nám především posloužily nástroje jako Management Studio a Visual Studio 2012. Zdrojová data vybraná pro účely tohoto projektu měli formu excelovské tabulky, a tudíž je bylo nutné upravit prostřednictvím ETL procesu tak, aby z nich následně bylo možné vytvořit datový sklad. 2.1 ETL proces ETL jak již název napovídá, se skládá ze tří částí: Extrakce, Transformace a Loadování. Při tomto procesu jsme použili celkem dvě datová uložiště: BirdStrikes2014 (data stage) neutrální prostor, data zde získali určitou integritu. BS_DWH_Birdstrikes2014 (data warehouse) již transformovaná data, které lze podrobit analýze. 2.1.1 Extrakce Fáze Extrakce spočívala v získání zdrojových dat a jejich nahrání do námi definovaného datového uložiště (obr. 1). K tomu byl využit nástroj určený pro import a export dat, který je součástí MS SQL Serveru. Již při importu díky možnostem tohoto nástroje jsme upravili datové typy u jednotlivých sloupců zdrojových dat, aby odpovídaly jejich skutečné povaze. Většinou se jednalo o změny datového typu float (špatně rozpoznaný typ) na int, který více odpovídal konkrétním datům. Dále jsme vynechali sloupce Number of human fatalities, Location: Nearby if en route a Location: Freeform en route vzhledem k tomu, že neobsahovaly dostatečné množství hodnot, nebo pro nás nebyly reálně využitelné. Úpravou v této fázi prošly také názvy jednotlivých sloupců, aby vyhovovali definovaným konvencím (např. Aircraft: Type upraveno na AircraftType). Obr. 1 Vzorek dat z datového úložiště BirdSrikes2014 2.1.2 Transformace Náplní této fáze bylo transformovat data, která jsme si v předchozím kroku uložily do databáze BirdStrikes2014 tak, abychom je mohli nahrát do datového skladu. Jak

6 Metodika již bylo zmíněno výše, tyto transformovaná data poslouží k realizaci zamýšlených analýz. Nejprve však bylo nutné cílové uložiště připravit. Datový sklad BS_DWH_Birdstrikes2014 (obr. 2), jež byl vytvořen na základě vytyčených zdrojových dat, se skládá z dimenzionálních tabulek dimaircraft, dimbird, dimcost, dimdate, dimflight a faktové tabulky factaccident. Během vytváření těchto tabulek jsme do nich navíc kromě vytyčených atributů přidali ještě umělé primární klíče (AircraftKey, BirdKey, FlightKey, ). Obr. 2 Struktura datového skladu BS_DWH_BirdStrikes2014 Po vytvoření jednotlivých tabulek přišlo na řadu jejich naplnění. U dimenzí dimaircraft, dimbird, dimcost a dimflight bylo nejdříve zapotřebí prostřednictvým SQL dotazu (obr. 3) odstranit duplicity, které se v původních datech nacházely. Následně bylo nutné v datech vyřešit přítomné NULL hodnoty. K tomu posloužil nástroj Derived Column, ve kterém byly NULL hodnoty ve sloupcích typu řetězec nahrazeny za NA a ve sloupcích typu int podle významu, aby nedošlo ke změně vypovídající hodnoty, nahrazeny buď za -1 (např. CostAircraftTimeOutOfServiceInHours) nebo za 0 (např. SpeedIAS).

Metodika 7 Obr. 3 Selekce dat pro dimenzionální tabulku dimaircraft Specifickým případem v této části bylo vytvoření a nahrání dimenze dimdate. Což se událo s využitím částečné upraveného externího skriptu, jehož originál je dostupný z https://dwbi1.wordpress.com/2012/05/26/how-to-populate-a-facttable-using-ssis-part1/. Ve chvíli, kdy byly jednotlivé dimenze hotové, tak přišla na řadu faktová tabulka factaccident. Zde bylo nejdůležitější namapovat jednotlivá vstupní data na vyselektovaná data z dimenzionálních tabulek a získat tak jejich primární klíče, které budou následně uloženy v tabulce faktů. Tento problém jsme řešili prostřednictvím nástroje Lookup, jež byl navržen pro každou dimenzi zvlášť. Následovalo nahrazení NULL hodnot za jiné použitelné hodnoty (viz řešení skrze nástroj Derived column u dimenzionálních tabulek). Speciálně tedy NULL hodnoty ve sloupci ReportedDate jsme nahradili za 0. Což reprezentuje záznam, jenž byl navíc vložen do tabulky dimdate pro tyto účely (vložené hodnoty: 0, 'Unknown', 'Unknown', '0001-01-01', 'Unknown'). Tento záznam je vytvořený tak, aby byl jednoznačně rozpoznatelný, a tudíž nezkresloval výstupy budoucích analýz. Finální verze datového skladu BS_DWH_Birdstrikes2014, jež vyplynula z uskutečnění jednotlivých činností popsaných výše, je zachycena na obrázku 4.

8 Metodika Obr. 4 Schéma datového skladu BS_DWH_BirdStrikes2014 2.1.3 Loadování Fázi loadování transformovaných dat lze opakovaně provádět skrze balíčky, vytvořené pro jednotlivé tabulky v nástroji Visual Studio. Nejvíce dat je nahráváno v balíčku určeném pro faktovou tabulku factaccident, což lze vidět na obrázku 5. Obr. 5 Nahrávání dat do faktové tabulky factaccident

Výsledky 9 3 Výsledky Našim cílem seminární práce bylo zjistit, zdali existují rozpoznatelné vzory mezi statistickými ukazateli. Analýza dat nám dala odpovědi na následující otázky: Podílí se na nehodách určití specifičtí ptáci, popřípadě jací? Obr. 6 Počet nehod podle druhu ptáků (Count of Accident According Bird Species) V grafu počet nehod podle druhu ptáků můžeme vidět, že nejvíce střetů letadla s ptáky, je pták neznámého druhu střední velikosti (23 416 střetů), dále neznámý druh malé velikosti (18 567 střetů) a dále je to holubice (4365 střetů, Mourning dove), neznámý druh či netopýr, racek (Gulls), poštolka (American Kestrel), čejka (Killdeer) a špaček (European starling). Celkem jsme zjistili přes 600 druhů ptáků, kteří se střetli s letadlem (helikoptérou). Existuje klíčová fáze letu, při níž dochází nejčastěji ke střetům? V grafu počet nehod podle fáze letu vidíme, že nejvíce ke střetům dochází při nezaznamenaném údaji (34 738 střetů), dále při přípravě letadla na přistání (Approach, 26329), rozjezdu letadla (Take-off run, 11 914), přistání (Landing Roll, 11 419), stoupání (Climb, 10 409), sestupu (Descent), za letu (En Route), přistání (Landing), pojíždění (Taxi) a parkování (Parked).

10 Výsledky Obr. 7 Počet nehod podle fáze letu (Count of Accident Phase Of Flight) Mění se vybrané ukazatele výkonnosti v čase, a pokud ano, tak co to mohlo způsobit? Obr. 8 Počet nehod v jednotlivých letech podle velikosti ptáků (Count of Accident According Bird Size and Year) V grafu můžeme vidět, že od roku 2002 do roku 2012 počet nehod podle velikosti ptáků klesá. V roce 2002 bylo počet nehod: malá velikost ptáka (Small, 1 976), nezaznamenaná (NA, 555), střední (Large, 2 288), velká (Large, 293). V roce 2012, je u všech velikostí ptáků zaznamenám menší počet nehod: malá (Small, 28), nezaznamenaná (NA, 160), střední (Medium, 4) a velká (Large, 1). V grafu jsme nezahrnuli záznamy, které nemají datum, protože by znehodnotily graf. Jsou to hodnoty: malá velikost (Small, 36 133), nezaznamenaná (NA, 9 818), střední (Medium, 21 740) a velká (Large, 3 846).

Výsledky 11 Obr. 9 Počet celkových nákladů v jednotlivých letech podle velikosti ptáků (Count of Accident According Total Cost and Year) V grafu počet celkových nákladů v jednotlivých letech podle velikosti ptáků vidíme, že nejvíce nákladů bylo v letech 2001 až 2005. Je to způsobeno tím, že v těchto letech bylo zaznamenáno i nejvíce nehod podle grafu počet nehod v jednotlivých letech podle velikosti ptáků. Celkové náklady od roku 2006 klesají podle klesajícího počtu nehod (obr. 8). Obr. 10 Počet nehod v jednotlivých letech podle fáze letu (Count of Accident According Phase of Flight and Year) V grafu počet nehod v jednotlivých letech podle fáze letu vidíme, že nejvíce ke střetům dochází v roce 2002 při nezaznamenaném údaji (NA, 1 600 střetů), dále při přípravě letadla na přistání (Approach, 1 366), rozjezdu letadla (Take-off run, 722), přistání (Landing Roll, 598), stoupání (Climb, 654), sestupu (Descent, 115), za letu (En Route, 49), pojíždění (Taxi, 10) a parkování (Parked, 7). V následujících letech počet střetů klesá a v roce 2011 jsou údaje následující: nezaznamenáno (NA, 351), dále při přípravě letadla na přistání (Approach, 188), rozjezdu letadla (Takeoff run, 107), přistání (Landing Roll, 90), stoupání (Climb, 52), sestupu (Descent, 6), za letu (En Route, 17), pojíždění (Taxi, 3) a parkování (Parked, 0). V grafu jsme nezahrnuli záznamy, které nemají datum, protože by znehodnotily graf. Jsou to

12 Výsledky hodnoty: nezaznamenáno (NA, 25 382), příprava letadla na přistání (Approach, 18 775), rozjezd letadla (Take-off run, 8 329), přistání (Landing Roll, 8 238), stoupání (Climb, 7 193), přistání (Landing, 315), sestup (Descent, 1 457), za letu (En Route, 1 650), pojíždění (Taxi, 151) a parkování (Parked, 47). Obr. 11 Počet nehod v jednotlivých letech podle části dne (Count of Accident According Time of Day and Year) V grafu můžeme vidět počet nehod v jednotlivých letech podle části dne. Nejvíce nehod bylo zaznamenáno v roce 2002. Jsou to hodnoty podle části dne: nezaznamenáno (NA, 2213), den (Day, 1778), noc (Night, 780), soumrak (Dusk, 197), svítání (Dawn, 142) a neznámé (UNKNOWN, 2). V následujících letech počet nehod klesá a v roce 2011 jsou údaje následující: nezaznamenáno (NA, 460), den (Day, 244), noc (Night, 83), soumrak (Dusk, 12), svítání (Dawn, 15) a neznámé (UNK- NOWN, 0). V grafu jsme nezahrnuli záznamy, které nemají datum, protože by znehodnotily graf. Jsou to údaje: nezaznamenáno (NA, 24 964), den (Day, 27 974), noc (Night, 15 043), soumrak (Dusk, 2 117), svítání (Dawn, 1 439) a neznámé (UNK- NOWN, 0). Dále jsme si také ověřili správnost námi definovaných hypotéz: H1: S klesající výškou, ve které se letadlo nachází, roste počet střetů. Z grafu počet nehod podle výšky letu můžeme vyčíst, že největší zastoupení má nezaznamenaná hodnota (Unknown, 43 955), dále výška menší než 1 000 stop (< 1000 ft, 43 901) a výška větší než 1 000 stop (> 1000 ft, 11 548). Z těchto hodnot můžeme říci, že námi definovaná hypotéza se nezamítá. Protože s nižší výškou letu roste počet střetů letadla s ptáky.

Výsledky 13 Obr. 12 Počet nehod podle výšky letu (Count of Accident According Altitude) H2: Velikost zvířete má přímý vliv na růst celkových nákladů vzniklých při střetu. Obr. 13 Celkové náklady podle velikosti ptáka (Total Cost According Bird Size) V předchozí tabulce a grafu lze vidět celkové náklady podle velikosti ptáků. Největší celkové náklady jsou u velkého ptáka (Large, 232 670 137 $), dále u středního (Medium, 134 141 021 $), malého (Small, 58 697 368 $) a nejmenší náklady jsou u velikosti nezaznamenáno (NA, 43 221 871 $). Hypotézu velikost zvířete má přímý vliv na růst celkových nákladů vzniklých při střetu nezamítáme.

14 Výsledky H3: Nejvíce střetů letadel s ptáky se odehraje v noci. Obr. 14 Počet nehod podle části dne (Count of Accident According Time of Day) Pomocí grafu počet nehod podle části dne, můžeme říct, že námi definovaná hypotéza: nejvíce střetů letadel s ptáky se odehraje v noci, se zamítá. Nejvíce střetů se totiž odehraje ve dne (Day, 37 797), dále nezaznamenáno (NA, 36 920), v noci (Night, 19 4254), při soumraku (Dusk, 3 101), při svítání (Dawn, 2 157) a neznámé hodnotě (UNKNOWN, 5).

Výsledky 15 Ukazatele výkonnosti (KPI): Celkové náklady definují rozsah skutečné škody po incidentu. Obr. 15 Celkové náklady podle velikosti ptáků (Total Cost According Bird Size) Pomocí grafu celkové náklady podle velikost ptáků (rozsah škody po incidentu), můžeme říct, že největší celkové náklady jsou u velkého ptáka (Large, 232 670 137 $), dále u středního (Medium, 134 141 021 $), malého (Small, 58 697 368 $) a nejmenší náklady jsou u velikosti nezaznamenáno (NA, 43 221 871 $). Náklady celkové se skládají ze dvou složek a to nákladů na opravu a ostatních nákladů, kdy největší náklady jsou na opravu. Typ letadla s největším počtem srážek model, který v průměru zabije nejvíce ptáků. V následujícím grafu vidíme typy letadel s největším množstvím srážek s ptáky. Seřazeny od největšího počtu nehod jsou to letadla typu: neznámé (UNKNOWN, 24 637), B-737-300 (5 524 střetů), A-320 (4 654), CL-RJ100/200 (4 262), B-737-700 (4 046). V celkovém počtu 526 typů letadel a 99 404 srážek s ptáky.

16 Výsledky Obr. 16 Počet nehod podle modelu letadla (Count of Accident According Aircraft Model) Letiště s největším výskytem ptáků žebříček stanovený v závislosti na počtu srážek. Obr. 17 Počet nehod podle letišť (Count of Accident According Airport Name) V předchozím grafu jsme si seřadili letiště s největším výskytem ptáků stanovených v závislosti na počtu srážek. Nejvíce srážek bylo na letištích: neznámé (UNK- NOWN, 10 866), Denver Intl Airport (3 397), Dallas/Fort Worth Intl Arpt (3 397), Chicago O hare Intl Arpt (1 907), John F. Kennedy Intl (1 859), Memphis Intl (1 854), Sacramento Intl (1 517) a další. Celkem byla zaznamenána nehoda na 1 703 různých letištích. Fáze letu při nárazu jedná se o fázi letu, kdy dochází ke střetu letadla s ptákem. V následujícím grafu počet nehod podle fáze letu vidíme, že nejvíce ke střetům dochází při nezaznamenaném údaji (NA, 34 738 střetů), dále při přípravě letadla na přistání (Approach, 26 329), rozjezdu letadla (Take-off run, 11 914), přistání (Lan-

Výsledky 17 ding Roll, 11 419), stoupání (Climb, 10 409), sestupu (Descent, 2 032), za letu (En Route, 1 973), pojíždění (Taxi, 215) a parkování (Parked, 60). Obr. 18 Počet nehod podle fáze letu (Count of Accident Accourding Phase of Flight) Doba incidentu doba, ve které se v průměru usmrtí nejvíce těchto zvířat. Obr. 19 Počet nehod podle části dne (Count of Accident Accourding Time of Day) Pomocí grafu počet nehod podle části dne, můžeme říct, že doba incidentu, ve které se usmrtí nejvíce ptáků, se odehraje ve dne (Day, 37 797). Dále je to nezaznamenáno (NA, 36 920), v noci (Night, 19 4254), při soumraku (Dusk, 3 101), při svítání (Dawn, 2 157) a neznámé hodnotě (UNKNOWN, 5).

18 Diskuze a závěr 4 Diskuze a závěr Tato práce si kladla za cíl objevit rozpoznatelné vzory ve srážce letadel s ptáky a odpovědět na důležité otázky týkající se srážek s ptáky. Otázky byly následující: 1) Podílí se na nehodách určití specifičtí ptáci, popřípadě jací? Nejčastěji střet bývá s malým až středním ptákem neznámého druhu. Dále s holubicí, špačkem, netopýrem, rackem atd. Toto jsou pravděpodobně jedny z nejčastěji se vyskytujících druhů ptáků, proto i střety s nimi bývají časté. 2) Existuje klíčová fáze letu, při níž dochází nejčastěji ke střetům? Určitá klíčová fáze nebyla nalezena, ale je zřejmé, že střety jsou nejčastěji v počátečních či koncových fázích letu. Je to z důvodu, že dopravní letadlo většinu cesty absolvuje v nadmořské výšce, kde ptáci nelétají a tak ke střetům dochází většinou při přistání vzletu či na ranveji. 3) Mění se vybrané ukazatele výkonnosti v čase, a pokud ano, tak co to mohlo způsobit? Počet střetu od roku 2002 do 2012 významně klesl. Může to být způsobeno lepším opatřením letišť v odhánění ptáků, nebo některé nehody nebyly zaznamenány v datech. Vytvořili jsme také hypotézy a ty jsme následnou analýzou nad daty vyvraceli nebo potvrzovali. 1) H1: S klesající výškou, ve které se letadlo nachází, roste počet střetů. Tuto hypotézu můžeme potvrdit. Většina nehod se stane do výšky 300 m. n. m. 2) H2: Velikost zvířete má přímý vliv na růst celkových nákladů vzniklých při střetu. Tuto hypotézu můžeme potvrdit. Střet s větším ptákem nebývá tak častý, ale když už se stane, tak škody bývají mnohem vyšší. 3) H3: Nejvíce střetů letadel s ptáky se odehraje v noci. Tuto hypotézu zamítáme. Většina nehod se stane za denního světla. Cíle práce jsme tedy dosáhli a získali z dat informace, které nám odpověděli na položené otázky či potvrdili/vyvrátili naše hypotézy.

Literatura 19 5 Literatura WIKIPEDIA: The free encyclopedia. Bird Strike [online]. 2014 [cit. 2014-12-15]. Dostupné z: http://en.wikipedia.org/wiki/bird_strike

20 Chyba! V dokumentu není žádný text v zadaném stylu.