ContrailWatch هي مجموعة من بيانات الإسناد على مستوى الرحلة بشأن السحب النفاثية للرحلات الجوية في تاريخ سابق، ويتم احتسابها باستخدام الطرق الموضّحة في Sarna et al. 2025، استنادًا إلى Geraedts et al. 2023.
على الرغم من أنّ بيانات الإسناد بشأن السحب النفاثية لا تُستخدَم مباشرةً في تخطيط الرحلات الجوية، فهي مهمّة لأغراض التدريب والتقييم والأغراض التعليمية. نأمل أن تُستخدَم هذه البيانات لتسريع الأبحاث حول السحب النفاثية.
الاستخدام
تم استخدام بيانات الإسناد في ContrailWatch لتدريب التوقّعات المستندة إلى تعلُّم الآلة بشأن السحب النفاثية، وتقييم التجارب المتعلّقة بتجنُّب السحب النفاثية، وتقديم إحصاءات حول أنماط تكوّن السحب النفاثية.
مثال
هذه الصورة مثال على إطار من سلسلة صور من القمر الصناعي GOES-16 فوق منطقة ساحل الخليج. تم استخدامها لتقييم ما إذا كانت رحلة جوية لتجنُّب السحب النفاثية قد أدّت إلى تكوّن سحب نفاثية يمكن رصدها.
توضّح الخطوط السميكة مسار الرحلة الأصلي ومسار الرحلة الذي تحرّكه الرياح، بالإضافة إلى السحب النفاثية التي رصدها نظام الرؤية الحاسوبية. تتوفر مزيد من التفاصيل في الورقة البحثية الأصلية.
القيود
تتضمّن بيانات الإسناد في ContrailWatch القيود التالية:
التغطية الجغرافية: تتوفّر بيانات الإسناد فوق مناطق فرعية من GOES-East (الولايات المتحدة القارية تحديدًا) وMTG (أوروبا القارية).
تتسم بيانات الإسناد المستندة إلى GOES East بجودة على مستوى الإنتاج، بينما لا تزال بيانات الإسناد المستندة إلى MTG في مرحلة تجريبية.
التركيز على التكوّن: تستند بيانات الإسناد إلى ملاحظات حول تكوّن السحب النفاثية من صور الأقمار الصناعية وليس إلى ملاحظات مباشرة حول التأثير الإشعاعي.
يتم تقديم تأثير فعّال تقديري للطاقة استنادًا إلى المتوسطات المناخية المستمدة من CoCiP (Schumann 2012؛ Platt et al. 2024). إنّ المنهجية المتّبعة لتقدير تأثير الطاقة هي مجال نشط للبحث وقد تتغيّر في الإصدارات المستقبلية.
الاستدعاء: قد لا تمثّل بيانات الإسناد النطاق الكامل لتكوّن السحب النفاثية فوق المنطقة.
إنّ فهم النسبة المئوية لتكوّن السحب النفاثية التي يمكن ملاحظتها في صور الأقمار الصناعية هو سؤال بحثي مفتوح. تشير الأبحاث الحديثة إلى أنّه يمكن رصد حوالي نصف السحب النفاثية في الأقمار الصناعية الثابتة بالنسبة إلى الأرض، وأنّ الغالبية العظمى من الاحترار ناتجة عن السحب النفاثية التي يمكن رصدها في مرحلة ما من عمرها (Driver et al. 2025).
الترخيص
البيانات التي يعرضها ContrailWatch API مرخّصة بموجب CC BY-NC 4.0.
المراجع
Geraedts, Scott, Erica Brand, Thomas R. Dean, Sebastian Eastham, Carl Elkin, Zebediah Engberg, Ulrike Hager, et al. 2023. A Scalable System to Measure Contrail Formation on a per-Flight Basis. Environmental Research Communications, http://doi.org/10.1088/2515-7620/ad11ab.
Sarna, A., Meijer, V., Chevallier, R., Duncan, A., McConnaughay, K., Geraedts, S., and McCloskey, K.: Benchmarking and improving algorithms for attributing satellite-observed contrails to flights, Atmospheric Measurement Techniques, https://doi.org/10.5194/amt-18-3495-2025.
Schumann, U. 2012. "A Contrail Cirrus Prediction Model." Geoscientific Model Development 5 (3): 543-80.
John C Platt, Marc L Shapiro, Zebediah Engberg, Kevin McCloskey, Scott Geraedts, Tharun Sankar, Marc E J Stettler, Roger Teoh, Ulrich Schumann, Susanne Rohs: The effect of uncertainty in humidity and model parameters on the prediction of contrail energy forcing 2024 Environ. Res. Commun. 6 095015
Driver, O. G. A., Stettler, M. E. J., and Gryspeerdt, E.: Factors limiting contrail detection in satellite imagery, Atmos. Meas. Tech., 18, 1115–1134, https://doi.org/10.5194/amt-18-1115-2025, 2025.