Con una media diaria de casi 5.000 vuelos, España es el segundo país europeo con más tráfico aéreo. Aunque también vinculados al tiempo de ocio, una gran cantidad de esos vuelos son también viajes de negocio, lo que nos da una idea de la importancia de que la normalidad se mantenga en la mayor medida posible en los aeropuertos españoles ante cualquier contratiempo. Pero ¿qué sucede en momentos como la pandemia de COVID cuando hay una amenaza para la salud que hace que los vuelos tengan que limitarse? ¿Con qué herramientas cuentan los poderes públicos para gestionar adecuadamente las rutas aéreas y la cantidad de vuelos que pueden mantenerse ante esas circunstancias? Conscientes de la dificultad de gestionar adecuadamente el tráfico aéreo ante circunstancias excepcionales, investigadores de la
Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos de la Universidad Politécnica de Madrid, han desarrollado una herramienta software basada en un modelo matemático que pretende facilitar y optimizar la toma de decisiones para los poderes públicos.
En el trabajo también han participado las Universidades de Zaragoza y Extremadura, así como CRIDA (Centro de Referencia de Investigación, Desarrollo e Innovación ATM A.I.E.), y ha sido financiado por la Agencia Estatal de Investigación (AEI), Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (España), bajo el proyecto PID2024-155179NB-C22. El objetivo del mismo era diseñar un nuevo modelo matemático para gestionar el riesgo de importación de pandemias a través del tráfico aéreo. “El trabajo busca representar de manera rigurosa los impactos epidemiológicos, económicos y sociales derivados de abrir o cerrar conexiones aéreas internacionales durante una pandemia”, explica el investigador de la UPM Antonio Jiménez Martín, uno de los coautores de este trabajo.
Asimismo, para los científicos era fundamental que la herramienta sirviese de apoyo para la toma de decisiones por parte de los poderes públicos. “Queríamos desarrollar un sistema que permitiese a los responsables públicos seleccionar las conexiones aéreas que deben mantenerse abiertas o cerradas integrando datos reales de vuelos, ocupación, conectividad y situación epidemiológica, de tal manera que se pudiesen generar recomendaciones basadas en criterios cuantitativos y preferencias del decisor”, añade Gabriel Alejandro Peña, doctorando de la UPM y autor principal del trabajo.
Resultados positivos
Para ello, los investigadores diseñaron y desarrollaron una herramienta que tiene en cuenta siete impactos (cinco económicos y dos sociales) y establece el riesgo epidemiológico como una restricción a cumplir, con el fin de identificar soluciones que reduzcan contagios sin generar daños socioeconómicos desproporcionados.
El modelo desarrollado se aplicó al caso español. Durante dos semanas se analizaron con 38 aeropuertos destino y 9.678 vuelos. Los resultados muestran que el sistema es capaz de proponer decisiones de cierre selectivo altamente eficientes y justificadas, con impactos económicos y sociales cuantificados y equilibrados. De este modo, los trabajos aportan evidencia sólida de que es posible gestionar pandemias de forma más precisa, menos disruptiva y mejor fundamentada mediante el uso combinado de modelos de optimización y sistemas de apoyo a la decisión.
“Nuestro estudio demuestra que el uso de este enfoque permite alcanzar reducciones significativas del riesgo de importación de casos con un nivel mucho menor de afectación económica que el que supondrían cierres generalizados, sin paralizar la movilidad internacional y contribuyendo a proteger a la población mientras se preservan actividades esenciales como el turismo, los negocios internacionales y la logística aérea”, explica Alfonso Mateos, otro de los investigadores de la UPM participantes en el estudio.
Asimismo, “el modelo integra criterios de equidad, evitando que las pérdidas económicas recaigan de forma desproporcionada sobre determinadas regiones, aerolíneas o aeropuertos, lo que aporta legitimidad y transparencia a las decisiones gubernamentales”, concluyen los autores.
Referencia
G.A. Peña, A. Jiménez-Martín, A. Mateos (2025): Enhanced binary particle swarm optimization for mitigating pandemic spread through passenger air traffic management, Knowledge-Based Systems 329, Part B, 114430.
https://doi.org/10.1016/j.knosys.2025.114430
G.A. Peña, A. Mateos, A. Jiménez-Martín, R. G. Sanchis (2025): A decision support system for risk reduction in pandemic spread based on the management of passenger air traffic, International Transactions in Operational Research 32, 1893-1917.
https://doi.org/10.1111/itor.13576