OpenSky — ¿pedir datos más especializados? (evaluación)

Fecha: 2026-09-14 · Proyecto: ~/nef/estado_turismo/spab-retrieval Pregunta: ¿solicitar acceso a datos OpenSky más allá del REST API?

Niveles evaluados

Nivel	Qué da	Acceso	Costo
REST API (/data/api)	estado en vivo + vuelos recientes (máx 2 días)	cuenta OpenSky	gratis
Trino histórico (/data/trino)	SQL sobre dataset completo: flights_data4 (vuelos desde 2016), state_vectors_data4 (desde 2013, retención ilimitada)	universidad / gobierno / autoridad aérea (revisión de solicitud)	gratis para esos; comercial = licencia
Scientific Datasets (/data/scientific)	snapshots derivados (state vectors históricos, raw, COVID, snapshot completo Trino mar-2026)	público	gratis
Request Data (/my-opensky/request-data)	formulario de solicitud de acceso a Trino	login	—

Docs: https://openskynetwork.github.io/opensky-api/trino.html. Conexión: Trino CLI o librerías traffic / pyOpenSky. Partición obligatoria (hour en casi todas; day en flights_data4). Máx 2 consultas concurrentes, máx 30 min por query, prohibido bulk download (día completo puede tener extraction fee). Huecos conocidos de datos (outages 2023–2026) listados en la doc.

Encaje con SPAB

• flights_data4 (desde 2016) resuelve lo que el REST no puede: panel mensual 2024–2026 de llegadas por aeropuerto + prueba retrospectiva de Tulum que pide el criterio 4 (RUTA.md §5.3). El REST solo ve 2 días.
• Permite el conteo de llegadas por aeropuerto/mes por SQL, sin límite de ventana.

Advertencias

1. No mejora cobertura, solo profundidad: sigue siendo la red ADS-B. Si MMTU/MMAA/MMPR no tienen receptores cerca, seguirán vacíos (los 404 de hoy).
2. Licencia: gratis solo academia/gobierno/aviación. La monetización B2B de SPAB (tiers del adendo) requiere licencia comercial. Para el PP: libre.
3. Uso disciplinado: filtrar por partición, ventanas chicas, sin bulk.
4. Esfuerzo: instalar Trino CLI + librerías Python (o traffic).

Recomendación

Solicitar Trino (somos universidad; califica gratis), justificando como conectividad aérea para redistribución turística sustentable en México. Usarlo como capa complementaria de conectividad; la ocupación primaria sigue siendo DataTur (oficial, completo) y AFAC. Trino potencia, no sustituye.

Pasos: registrar cuenta → verificar correo → My OpenSky → Request Data Access.

FAQ — implicaciones críticas (About/FAQ, leído 2026-09-14)

• Elegibilidad (Q2): acceso gratuito al dataset completo solo a research institutions, aviation authorities, governmental organizations. “does typically not include personal learning and research purposes by private individuals”. Usar correo institucional (“please use an affiliated email address!“) — con correo personal no procede.
• Qué NO dan (Q3): nada de scheduled flights, cancellations, delays, flight numbers, ni passenger counts. → No pedir ni prometer número de pasajeros; sí podemos pedir conteo de vuelos (lo derivan).
• Cobertura (Q3): “best coverage in Europe and the US” → los 404 de aeropuertos regionales MX son esperables, no un defecto del conector.
• Vuelos (Q14): se infieren en batch nocturno → solo días anteriores; sin datos en vivo.
• Q17: investigadores institucionales pueden pedir acceso API ilimitado incluido el histórico en el mismo request.

Descartados (evaluados 2026-09-14)

Recurso	Por qué NO
Raw Data samples (/data-samples/raw/)	Capa física con ubicación de receptores anonimizada; sin conteos de vuelos ni geolocalización. Para investigación RF/localización, no turismo.
Snapshot estático #trino-tables	Volcado bulk completo; la doc lo llama “very exceptional, not for general student work, may require an extraction fee”. Se usa Trino con consultas dirigidas, no el snapshot.
Paper ADS-C (arXiv 2505.06254)	ADS-C es satelital para oceánico/remoto; no llena huecos terrestres MX (los 404 de MMTU/MMPS/MMAA/MMPR). No es dato, es cita — fuente autorizada de “cobertura parcial documentada” (criterio 2 + metodología de trayectorias).

Referencia guardada: arXiv:2505.06254 (Sun, Olive, Strohmeier, Lenders — OpenSky Report 2025, ADS-C).

Texto para el campo “Description” (Request Data Access)

We are a data science research team at Universidad Rosario Castellanos (Mexico City, Mexico), conducting a non-commercial academic project on sustainable tourism redistribution. Our research models tourist pressure and saturation across Mexican destinations and studies air connectivity as a driver of over- and under-crowding. We request access to the historical database to build a monthly air-connectivity panel (2024–2026) for a set of Mexican tourism destinations.

Specifically, we will compute aggregated monthly counts of arriving and departing flights for the airports serving our study destinations (MMMX, MMUN, MMTU, MMOX, MMPS, MMAA, MMPR), querying the flights_data4 table filtered by the day partition. For a small validation subset we would count distinct aircraft within defined airspace sectors using state_vectors_data4.

This is academic, non-commercial research under a university affiliation. We will strictly follow the performance guidelines: always filter on the partition column, query only small time windows, respect the concurrency limits, and never run bulk or full-day downloads. Results feed an academic technical report; we will credit and cite the OpenSky Network.

Versión corta (≤ ~600 caracteres):

Non-commercial academic research (Universidad Rosario Castellanos, Mexico) on air connectivity for sustainable tourism redistribution. We need flights_data4 to build a monthly 2024–2026 arrival/departure panel for Mexican airports (MMMX, MMUN, MMTU, MMOX, MMPS, MMAA, MMPR), filtered by day partition. We will follow all performance guidelines (partition filters, small windows, no bulk downloads) and cite OpenSky.

Valores para “Area” y “Time period”

Area (texto libre):

Mexico — national airspace, with focus on the terminal airspace of the study airports: MMUN (Cancún), MMTU (Tulum), MMMX (Mexico City), MMOX (Oaxaca), MMPS (Puerto Escondido), MMAA (Acapulco), MMPR (Puerto Vallarta).

Area (si pide bounding box): North 32.8 · South 14.5 · West -118.5 · East -86.7 (cubre todo México).

Time period: 2016-01-01 → 2026-09-30 si el campo lo permite (da baseline pre-COVID 2016–2019 + formación de la burbuja de Tulum); si no, 2024-01-01 → 2026-09-30 (ventana del plan). No cuesta más: se consulta por ventanas chicas.

Frase extra para justificar el rango largo:

Extending the request to 2016 provides a pre-pandemic baseline (2016–2019), allowing the study to separate structural trends from the COVID-19 shock and the post-2021 tourism bubble, which is essential to validate our model against the 2024–2026 Tulum case.