ContrailWatch는 이전 항공편의 항공편 수준 운항적운 기여도 세트입니다.
비행 계획에 직접 사용되지는 않지만 비행운 속성은 학습, 평가, 교육 목적으로 중요합니다. 이 데이터가 비행운 연구를 가속화하는 데 사용되기를 바랍니다.
방법
다양한 연구 및 분석 요구사항을 지원하기 위해 Contrails API는 view 매개변수를 사용하여 다음과 같은 세 가지 고유한 기여 분석 방법론을 제공합니다.
OBSERVATION
OBSERVATION는 기본 모드이며 속성은 일치하는 위성 비행운 감지에만 기반하여 영향을 미칩니다. 일치하는 비행운 감지 보고서가 없는 항공편 구간은 영향을 0으로 보고합니다.
이 모드는 직접 관찰된 증거를 기반으로 높은 정밀도를 우선시합니다.
이 뷰는 Sarna et al. 2025에 설명된 방법을 사용하여 위성 감지를 비행 경로와 일치시키고 Geraedts et al. 2023을 기반으로 빌드됩니다.
COCIP
COCIP 속성은 물리적 모델링 (10개 멤버를 사용하는 CoCiP 앙상블 예측)에만 기반하여 영향을 미칩니다. 비행 경로는 데이터 격차를 통해 대권 경로를 사용하여 완전히 보간됩니다.
이 모드는 높은 재현율을 우선시합니다.
이 뷰는 Schumann 2012에 설명된 물리적 모델링을 활용합니다.
OBSERVATION_ENHANCED_COCIP
OBSERVATION_ENHANCED_COCIP는 위성 관측과 CoCiP 앙상블 예측을 융합하여 총 물리적 복사 영향을 추정하는 하이브리드 접근 방식입니다.
Contrails API는 4D 그리드 CoCiP 예측 출력에서 유효한 복사 강제력을 추출하고 리샘플링된 비행 지점을 따라 선형으로 보간하여 파생된 물리적 복사 에너지 강제력의 최적 추정치를 제공합니다. 에너지 강제력을 추정하는 방법론은 활발한 연구 분야이며 향후 버전에서 변경될 수 있습니다.
이 접근 방식은 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 커버리지가 허용되는 일치하는 위성 감지를 기반으로 물리적 모델 예측을 조정하거나 할인합니다.
- 위성 범위 외부의 지역에서 물리적 모델링을 직접 사용하며, 본질적으로 일치에 적합하지 않은 비행 경로 데이터 격차에도 사용됩니다.
이 뷰는 Geraedts et al. 2026 (출판예비논문)에 제시된 방법론을 기반으로 일치하는 위성 비행기 구름 감지를 CoCiP 예측과 융합합니다.
사용
ContrailWatch 기여는 ML 기반 비행운 예측을 학습시키고, 비행운 회피 시험을 평가하고, 비행운 형성 패턴에 관한 통계를 제공하는 데 사용되었습니다.
예
이 예시 이미지는 멕시코만 지역의 GOES-16 위성 이미지 시퀀스의 프레임입니다. 이는 비행기가 감지 가능한 비행운을 생성했는지 여부를 평가하는 데 사용되었습니다.
굵은 선은 원래 비행 경로와 바람에 의해 이동된 비행 궤적을 보여주며, 컴퓨터 비전 시스템에서 감지된 비행운도 함께 표시됩니다. 자세한 내용은 원문을 참고하세요.
제한사항
ContrailWatch 기여 분석에는 다음과 같은 제한사항이 있습니다.
지리적 범위: 리전 제약 조건은 위성 이미지 (
OBSERVATION보기 및OBSERVATION_ENHANCED_COCIP의 관측 조정 세그먼트)를 사용하는 작업에만 적용됩니다. 이러한 작업은 GOES-East (미국 본토), MTG (유럽 본토), Himawari (동아시아 / 아시아 태평양 하위 지역)에서 다루는 하위 지역으로 제한됩니다. GOES-East 및 Himawari 저작자 표시는 프로덕션 수준의 품질을 제공하며 MTG는 베타입니다. 정의된 이러한 커버리지 지역 외부의 영역이나 순수 물리 뷰(COCIP)의 경우 모델 예측을 기본값으로 사용하여 비행 평가가 전역적으로 계산됩니다.
위 지도는 이러한 관측 기반 뷰의 데이터를 처리하는 데 사용되는 특정 경계를 보여줍니다.
형성 중심 및 에너지 강제력 추정치: 기여도는 복사 강제력의 직접적인 실시간 측정보다는 위성 이미지 또는 물리적 시뮬레이션에서 관측된 비행운 형성을 기반으로 합니다.
참고: 관측 전용 기여 분석은 특정 지역의 비행운 형성을 완전히 나타내지 않을 수 있습니다.
위성 이미지에서 관찰할 수 있는 비행운 형성 비율을 파악하는 것은 아직 해결되지 않은 연구 문제입니다. 연구에 따르면 모든 비행운의 약 절반이 정지궤도 위성으로 감지될 수 있으며, 온난화의 대부분은 수명 주기 중 어느 시점에서 감지될 수 있는 비행운에서 발생합니다 (Driver 외 2025).
라이선스
ContrailWatch API에 의해 노출되는 데이터는 CC BY-NC 4.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.
참조
Geraedts, Scott, Erica Brand, Thomas R. Dean, Sebastian Eastham, Carl Elkin, Zebediah Engberg, Ulrike Hager 외. 2023. 비행별로 비행운 형성을 측정하는 확장 가능한 시스템 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. 비행운 권운 예측 모델입니다. 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.: 위성 이미지에서 비행운 감지를 제한하는 요인, Atmos. 측정 기술, 18, 1115–1134, https://doi.org/10.5194/amt-18-1115-2025, 2025.
Geraedts, Scott, Aaron Sarna, Susanne Rohs, Roger Teoh, Kevin McCloskey. 2026년 위성 관측을 통합하여 비행운 검증을 위한 재분석 날씨 개선 Copernicus Preprints, https://jecats.copernicus.org/preprints/jecats-2026-6/.