ContrailWatch es un conjunto de atribuciones de estelas de condensación a nivel de vuelo para vuelos anteriores.
Si bien no se usan directamente para la planificación de vuelos, las atribuciones de estelas de condensación son importantes para el entrenamiento, la evaluación y los fines educativos. Esperamos que estos datos se usen para acelerar la investigación de las estelas de condensación.
Metodologías
Para satisfacer diferentes necesidades de investigación y análisis, la API de Contrails ofrece tres metodologías de atribución distintas con un parámetro view:
OBSERVATION
OBSERVATION es el modo predeterminado y atribuye el impacto solo en función de las detecciones de estelas de condensación satelitales coincidentes. Los segmentos de vuelo sin detección de estelas de condensación coincidentes informan un impacto nulo.
Este modo prioriza la alta precisión basada en evidencia directa y observada.
Esta vista hace coincidir las detecciones satelitales con las rutas de vuelo mediante los métodos descritos en Sarna et al. 2025 y se basa en Geraedts et al. 2023.
COCIP
COCIP atribuye el impacto únicamente en función del modelado físico (predicciones de ensamble de CoCiP con 10 miembros). Las rutas de vuelo se interpolan por completo con rutas de círculo máximo sobre las brechas de datos.
Este modo prioriza la alta recuperación.
Esta vista utiliza el modelado físico descrito en Schumann 2012.
OBSERVATION_ENHANCED_COCIP
OBSERVATION_ENHANCED_COCIP es un enfoque híbrido que fusiona las observaciones satelitales con las predicciones de CoCiP en conjunto para estimar el impacto físico total de la radiación.
La API de Contrails proporciona la mejor estimación del forzamiento de la energía radiativa física que se deriva de la extracción del forzamiento radiativo efectivo de los resultados de la previsión de CoCiP en cuadrícula 4D y de su interpolación lineal a lo largo de los puntos de vuelo remuestreados. La metodología para estimar el forzamiento de la energía es un área de investigación activa y puede cambiar en versiones futuras.
Este enfoque hace lo siguiente:
- Ajusta o descuenta las predicciones del modelo físico en función de las detecciones satelitales coincidentes cuando la cobertura lo permite.
- Se basa directamente en el modelado físico en regiones fuera de la cobertura satelital, así como en las brechas de datos de la ruta de vuelo que no son adecuadas para la coincidencia.
Esta vista fusiona las detecciones de estelas de condensación satelitales coincidentes con las predicciones de CoCiP en función de la metodología presentada en Geraedts et al. 2026 (borrador).
Uso
Las atribuciones de ContrailWatch se usaron para entrenar previsiones de estelas de condensación basadas en AA, evaluar pruebas de evitación de estelas de condensación y proporcionar estadísticas sobre los patrones de formación de estelas de condensación.
Ejemplo
Esta imagen de ejemplo es un fotograma de la secuencia de imágenes satelitales de GOES-16 sobre el área de la costa del. Se usó para evaluar si un vuelo de evitación de estelas de condensación creó una estela de condensación detectable.
Las líneas gruesas muestran la ruta de vuelo original y la trayectoria de vuelo advectada por el viento, junto con las estelas de condensación detectadas por el sistema de visión artificial. Hay más detalles disponibles en el artículo original.
Limitaciones
Las atribuciones de ContrailWatch tienen las siguientes limitaciones:
Cobertura geográfica: Las restricciones regionales solo se aplican a las operaciones que dependen de imágenes satelitales (la vista
OBSERVATIONy los segmentos de ajuste observacional deOBSERVATION_ENHANCED_COCIP). Estas se limitan a las subregiones cubiertas por GOES-East (EE.UU. continental), GOES-West, MTG (Europa continental) y Himawari (subregiones de Asia Oriental y Asia-Pacífico). Las atribuciones de GOES-East, GOES-West y Himawari proporcionan calidad a nivel de producción, mientras que MTG está en versión beta. Para las áreas fuera de estas regiones de cobertura definidas o para la vista de física pura (COCIP), las evaluaciones de vuelos se calculan de forma global estableciendo como predeterminadas las predicciones del modelo.
En el mapa anterior, se ilustran los límites específicos que se usan para procesar datos de estas vistas basadas en observaciones.
Estimaciones centradas en la formación y el forzamiento de la energía: Las atribuciones se basan en observaciones de la formación de estelas de condensación a partir de imágenes satelitales o simulación física en lugar de la medición directa en tiempo real del forzamiento radiativo.
Recuperación: Es posible que las atribuciones solo de observación no representen la extensión completa de la formación de estelas de condensación en una región.
Comprender el porcentaje de formación de estelas de condensación que se puede observar en las imágenes satelitales es una pregunta de investigación abierta. La investigación indica que alrededor de la mitad de todas las estelas de condensación son detectables por satélites geoestacionarios, y la gran mayoría del calentamiento proviene de estelas de condensación que son detectables en algún momento de su vida útil (Driver et al. 2025).
Disponibilidad temporal y mantenimiento: Las atribuciones de estelas de condensación a nivel de vuelo están disponibles a partir de 2024.
- Datos de 2024: Se proporcionan según el mejor esfuerzo. Estos datos no se mantienen y no se volverán a procesar cuando se implementen modelos de detección futuros o cambios en la canalización.
- A partir de 2025: Se mantienen y se vuelven a procesar de forma activa cada vez que se implementan modelos de detección nuevos o mejoras algorítmicas.
Licencia
Los datos expuestos por la API de ContrailWatch se otorgan bajo licencia CC BY-NC 4.0.
Referencias
Geraedts, Scott, Erica Brand, Thomas R. Dean, Sebastian Eastham, Carl Elkin, Zebediah Engberg, Ulrike Hager y otros. 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. y 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. alrededor del 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. y 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.
Geraedts, Scott, Aaron Sarna, Susanne Rohs, Roger Teoh y Kevin McCloskey. 2026. Improving reanalysis weather for contrail validation by incorporating satellite observations. Copernicus Preprints, https://jecats.copernicus.org/preprints/jecats-2026-6/.