ContrailWatch to zestaw atrybucji smug kondensacyjnych na poziomie lotu w przypadku lotów z przeszłości, które są obliczane przy użyciu metod opisanych w artykule Sarna i in. 2025, na podstawie artykułu Geraedts i in. 2023.
Chociaż atrybucje śladów kondensacyjnych nie są używane bezpośrednio do planowania lotów, są ważne do celów szkoleniowych, ewaluacyjnych i edukacyjnych. Mamy nadzieję, że te dane zostaną wykorzystane do przyspieszenia badań nad smugami kondensacyjnymi.
Wykorzystanie
Atrybucje ContrailWatch zostały wykorzystane do trenowania prognoz śladów kondensacyjnych opartych na uczeniu maszynowym, oceny prób unikania śladów kondensacyjnych oraz dostarczania informacji o wzorcach powstawania śladów kondensacyjnych.
Przykład
Ten przykładowy obraz to klatka z sekwencji zdjęć satelitarnych GOES-16 nad obszarem wybrzeża Zatoki Meksykańskiej. Służył do oceny, czy lot z unikaniem smug kondensacyjnych spowodował powstanie wykrywalnej smugi.
Grube linie pokazują pierwotną trasę lotu i trajektorię lotu z uwzględnieniem wiatru, a także smugi kondensacyjne wykryte przez system wizji komputerowej. Więcej informacji znajdziesz w oryginalnej publikacji.
Ograniczenia
Atrybucje ContrailWatch mają te ograniczenia:
Zasięg geograficzny: atrybucje są dostępne w przypadku podregionów GOES-East (w szczególności kontynentalnej części Stanów Zjednoczonych) i MTG (Europy kontynentalnej).
Atrybucje oparte na danych z satelity GOES East mają jakość na poziomie produkcyjnym, a atrybucje oparte na danych z satelity MTG są nadal w wersji beta.
Skupienie na powstawaniu: atrybucje są oparte na obserwacjach powstawania smug kondensacyjnych na podstawie zdjęć satelitarnych, a nie na bezpośrednich obserwacjach wymuszania radiacyjnego.
Szacunkowe efektywne wymuszanie radiacyjne jest podawane na podstawie średnich wartości klimatycznych pochodzących z modelu CoCiP (Schumann 2012; Platt i in. 2024). Metodologia szacowania wymuszania energetycznego jest przedmiotem ciągłych badań i może się zmienić w przyszłych wersjach.
Przypomnienie: atrybucje mogą nie odzwierciedlać pełnego zakresu powstawania smug kondensacyjnych w danym regionie.
Określenie odsetka powstawania smug kondensacyjnych, które można zaobserwować na zdjęciach satelitarnych, jest otwartym pytaniem badawczym. Ostatnie badania wskazują, że około połowy wszystkich smug kondensacyjnych jest wykrywalna przez satelity geostacjonarne, a zdecydowana większość ocieplenia pochodzi ze smug kondensacyjnych, które są wykrywalne w pewnym momencie ich istnienia (Driver i in. 2025).
Odniesienia
Geraedts, Scott, Erica Brand, Thomas R. Dean, Sebastian Eastham, Carl Elkin, Zebediah Engberg, Ulrike Hager i in. 2023 r. Skalowalny system pomiaru powstawania smug kondensacyjnych w przypadku poszczególnych lotów. Environmental Research Communications, http://doi.org/10.1088/2515-7620/ad11ab.
Sarna, A., Meijer, V., Chevallier, R., Duncan, A., McConnaughay, K., Geraedts, S. i 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 r. „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. i Gryspeerdt, E.: Czynniki ograniczające wykrywanie smug kondensacyjnych na zdjęciach satelitarnych, Atmos. Meas. Tech., 18, 1115–1134, https://doi.org/10.5194/amt-18-1115-2025, 2025.