Przegląd
ContrailWatch to zestaw atrybucji smug kondensacyjnych na poziomie lotu, które są obliczane przy użyciu metod opisanych w publikacji Sarna i in. 2025, na podstawie publikacji Geraedts i in. 2023.
Te atrybucje zostały wykorzystane do trenowania prognoz śladów kondensacyjnych opartych na uczeniu maszynowym, oceny prób unikania śladów kondensacyjnych oraz dostarczania informacji o wzorcach ich powstawania. Mamy nadzieję, że te dane przyspieszą badania nad smugami kondensacyjnymi.
Przykład jednej klatki z sekwencji zdjęć satelitarnych GOES-16 nad obszarem wybrzeża Zatoki Meksykańskiej. Służyło to do oceny, czy lot z unikaniem smug kondensacyjnych spowodował powstanie wykrywalnej smugi. Grube linie pokazują pierwotną trasę lotu i trasę lotu z uwzględnieniem wiatru, a także smugi kondensacyjne wykryte przez system wizji komputerowej. Więcej informacji znajdziesz w oryginalnym artykule.
Ograniczenia
Zasięg geograficzny: atrybucje są dostępne tylko w części regionu widocznego dla satelity GOES-East. W przyszłości możemy rozszerzyć zakres tych danych.
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 uzyskanych z modelu CoCiP (Schumann 2012; Platt i in. 2024). Metodologia szacowania wymuszania energetycznego jest przedmiotem ciągłych badań i może się zmienić w przyszłych wersjach.
Wysoka precyzja: atrybucje mogą nie odzwierciedlać pełnego zakresu powstawania smug kondensacyjnych w danym regionie. Określenie odsetka powstawania smug kondensacyjnych, który jest widoczny na zdjęciach satelitarnych, to otwarte pytanie badawcze. Z ostatnich badań wynika, 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.