ContrailWatch は、過去のフライトのフライトレベルの航跡アトリビューションのセットです。
航跡アトリビューションは、フライト プランニングに直接使用されるわけではありませんが、トレーニング、評価、教育目的で重要です。このデータが航跡の研究を加速させるために使用されることを願っています。
手法
さまざまな調査と分析のニーズに対応するため、Contrails API では view パラメータを使用して、3 つの異なるアトリビューション手法を提供しています。
OBSERVATION
OBSERVATION はデフォルト モードで、一致する衛星航跡検出のみに基づいて影響を属性付けします。一致する航跡検出がないフライト セグメントは、影響がゼロと報告されます。
このモードでは、直接観察された証拠に基づいて高い精度が優先されます。
このビューでは、 Sarna et al. 2025 で説明されている方法を使用して衛星検出をフライト パスと照合し、 Geraedts et al. 2023 を基に構築されています。
COCIP
COCIP は、物理モデリング（10 メンバーを使用した CoCiP アンサンブル予測）のみに基づいて影響を属性付けします。フライト パスは、データギャップ上の大円パスを使用して完全に補間されます。
このモードでは、高い再現率が優先されます。
このビューでは、 Schumann 2012 で説明されている物理モデリングを使用します。
OBSERVATION_ENHANCED_COCIP
OBSERVATION_ENHANCED_COCIP は、衛星観測と CoCiP アンサンブル予測を融合して、物理的な放射強制力の合計を推定するハイブリッド アプローチです。
Contrails API は、4D グリッド化された CoCiP 予測出力から有効な放射強制力を抽出し、リサンプリングされたフライト ポイントに沿って線形補間することで、物理的な放射エネルギー強制力の最適な推定値を提供します。エネルギー強制力の推定方法は、現在も研究が進められており、今後のバージョンで変更される可能性があります。
このアプローチでは、次のことが行われます。
- カバレッジが許可されている場合は、一致する衛星検出に基づいて物理モデルの予測をスケーリングまたは割引します。
- 衛星カバレッジ外の地域や、照合に本質的に適していないフライト パスのデータギャップについては、物理モデリングに直接依存します。
このビューでは、 Geraedts et al. 2026 （プレプリント）で示されている方法に基づいて、一致する衛星航跡検出と CoCiP 予測を融合します。
用途
ContrailWatch アトリビューションは、ML ベースの航跡予測のトレーニング、航跡回避試験の評価、航跡形成パターンの分析に使用されています。
例
この画像例は、メキシコ湾岸地域上空の GOES-16 衛星画像シーケンスのフレームです。航跡回避フライトで検出可能な航跡が作成されたかどうかを評価するために使用されました。
太い線は、元のフライト パスと風で移流したフライト軌跡、およびコンピュータ ビジョン システムで検出された航跡を示しています。詳細については、 元の論文 をご覧ください。
制限事項
ContrailWatch アトリビューションには次の制限があります。
地理的範囲: リージョン制約は、衛星画像に依存するオペレーション（
OBSERVATIONビューと観測調整セグメントのOBSERVATION_ENHANCED_COCIP）にのみ適用されます。これらは、GOES-East（米国大陸）、GOES-West、MTG（ヨーロッパ大陸）、Himawari（東アジア / アジア太平洋のサブリージョン）でカバーされるサブリージョンに限定されます。GOES-East、GOES-West、Himawari のアトリビューションは本番環境レベルの品質を提供しますが、MTG はベータ版です。これらの定義されたカバレッジ リージョン外の地域、または純粋な物理ビュー（COCIP）の場合、フライト評価はモデル予測をデフォルトとしてグローバルに計算されます。
上の地図は、これらの観測ベースのビューのデータを処理するために使用される特定の境界を示しています。
形成に重点を置いたエネルギー強制力の推定: アトリビューションは、放射強制力の直接的なリアルタイム測定ではなく、衛星画像または物理シミュレーションからの航跡形成の観測に基づいています。
再現率: 観測のみのアトリビューションは、地域全体の航跡形成の全範囲を表していない可能性があります。
衛星画像で観測可能な航跡形成の割合を把握することは、未解決の研究課題です。調査によると、すべての航跡の約半分が静止衛星で検出可能であり、温暖化の大部分は、生涯のある時点で検出可能な航跡に由来しています（ Driver et al. 2025 ）。
時間的な可用性とメンテナンス: フライトレベルの航跡アトリビューションは 2024 年から利用可能です。
- 2024 年のデータ: ベスト エフォートで提供されます。このデータはメンテナンスされておらず、今後の検出モデルやパイプラインの変更がデプロイされても再処理されません。
- 2025 年以降: 新しい検出モデルやアルゴリズムの改善がデプロイされるたびに、積極的にメンテナンスと再処理が行われます。
ライセンス
ContrailWatch API によって公開されるデータは、CC BY-NC 4.0 のライセンスが付与されています。
参照
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.、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.、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, Kevin McCloskey. 2026. Improving reanalysis weather for contrail validation by incorporating satellite observations. Copernicus Preprints, https://jecats.copernicus.org/preprints/jecats-2026-6/.