Übersicht
ContrailWatch ist eine Reihe von Attributen für Kondensstreifen auf Flughöhe, die mit den in Sarna et al. 2025 beschriebenen Methoden berechnet werden und auf Geraedts et al. 2023 aufbauen.
Diese Zuordnungen wurden verwendet, um ML-basierte Kondensstreifenvorhersagen zu trainieren, Versuche zur Vermeidung von Kondensstreifen zu bewerten und Einblicke in die Muster der Kondensstreifenbildung zu geben. Wir hoffen, dass die Daten zur Beschleunigung der Kondensstreifenforschung beitragen werden.
Beispiel für einen Frame der GOES-16-Satellitenbildsequenz über der Golfküste. Damit wurde bewertet, ob bei einem Flug zur Vermeidung von Kondensstreifen ein nachweisbarer Kondensstreifen entstanden ist. Die dicken Linien zeigen den ursprünglichen Flugpfad und die durch den Wind verwehte Flugbahn sowie die vom Computer-Vision-System erkannten Kondensstreifen. Weitere Informationen
Beschränkungen
Geografische Abdeckung: Die Attributionen sind nur für einen Teil der von GOES-East abgedeckten Region verfügbar. Möglicherweise wird die Abdeckung in Zukunft ausgeweitet.
Fokus auf Bildung: Die Attributionen basieren auf Beobachtungen der Kondensstreifenbildung aus Satellitenbildern und nicht auf direkten Beobachtungen des Strahlungsantriebs. Eine geschätzte effektive Energieerzwingung wird auf der Grundlage von CoCiP-abgeleiteten klimatologischen Durchschnittswerten bereitgestellt (Schumann 2012; Platt et al. 2024). Die Methodik zur Schätzung der Energieerzeugung ist ein aktives Forschungsgebiet und kann sich in zukünftigen Versionen ändern.
Hohe Präzision: Die Zuordnungen spiegeln möglicherweise nicht das gesamte Ausmaß der Kondensstreifenbildung in der Region wider. Wie viel Prozent der Kondensstreifenbildung auf Satellitenbildern zu sehen ist, ist eine offene Forschungsfrage. Aktuelle Studien deuten darauf hin, dass etwa die Hälfte aller Kondensstreifen von geostationären Satelliten erfasst werden kann. Die überwiegende Mehrheit der Erwärmung geht auf Kondensstreifen zurück, die irgendwann in ihrem Lebenszyklus erfasst werden können (Driver et al. 2025).
Verweise
Geraedts, Scott, Erica Brand, Thomas R. Dean, Sebastian Eastham, Carl Elkin, Zebediah Engberg, Ulrike Hager et al. 2023. Ein skalierbares System zur Messung der Kondensstreifenbildung pro Flug. Environmental Research Communications, http://doi.org/10.1088/2515-7620/ad11ab.Sarna, A., Meijer, V., Chevallier, R., Duncan, A., McConnaughay, K., Geraedts, S. und McCloskey, K.: Benchmarking und Verbesserung von Algorithmen zur Zuordnung von Satellitenbeobachtungen von Kondensstreifen zu Flügen, 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. und Gryspeerdt, E.: Faktoren, die die Erkennung von Kondensstreifen in Satellitenbildern einschränken, Atmos. Meas. Tech., 18, 1115–1134, https://doi.org/10.5194/amt-18-1115-2025, 2025.