ContrailWatch — это набор данных об атрибуции инверсионных следов на уровне полетов за прошедшую дату, вычисляемых с использованием методов, описанных в работе Sarna et al. 2025 , на основе работы Geraedts et al. 2023 .
Хотя эти данные напрямую не используются для планирования полетов, их происхождение важно для обучения, оценки и образовательных целей. Мы надеемся, что эти данные помогут ускорить исследования в области изучения инверсионных следов.
Использование
Данные ContrailWatch использовались для обучения алгоритмов прогнозирования образования инверсионных следов на основе машинного обучения, оценки эффективности испытаний по предотвращению образования инверсионных следов, а также для получения информации о закономерностях их формирования.
Пример
Этот пример изображения представляет собой кадр из последовательности спутниковых снимков GOES-16 над районом побережья Мексиканского залива. Он использовался для оценки того, создавал ли полет для предотвращения образования инверсионного следа обнаруживаемый инверсионный след.
Толстыми линиями показана исходная траектория полета и траектория полета, переносимая ветром, а также инверсионные следы, обнаруженные системой компьютерного зрения. Более подробная информация доступна в оригинальной статье .
Ограничения
Использование сервиса ContrailWatch сопряжено со следующими ограничениями:
Географический охват: Данные доступны для субрегионов GOES-East (в частности, континентальная часть США) и MTG (континентальная часть Европы).
Атрибуции на основе GOES East имеют качество, соответствующее уровню производства, в то время как атрибуции на основе MTG все еще находятся в стадии бета-тестирования.
Ориентация на формирование инверсионных следов: Атрибуция основана на наблюдениях за образованием инверсионных следов по спутниковым снимкам, а не на прямом наблюдении радиационного воздействия.
Оценка эффективного энергетического воздействия представлена на основе климатологических средних значений, полученных с помощью CoCiP ( Schumann 2012 ; Platt et al. 2024 ). Методология оценки энергетического воздействия является активной областью исследований и может измениться в будущих версиях.
Напомним: указанные факторы могут не отражать полного масштаба образования инверсионных следов в регионе.
Понимание процента образования инверсионных следов, видимых на спутниковых снимках, является открытым исследовательским вопросом. Недавние исследования показывают, что около половины всех инверсионных следов обнаруживаются на геостационарных спутниках, причем подавляющее большинство потепления происходит за счет инверсионных следов, которые обнаруживаются на каком-то этапе своего существования ( Driver et al. 2025 ).
Ссылки
Герадтс, Скотт, Эрика Бранд, Томас Р. Дин, Себастьян Истхэм, Карл Элкин, Зебедия Энгберг, Ульрике Хагер и др. 2023. Масштабируемая система для измерения образования инверсионных следов в зависимости от конкретного полета. Environmental Research Communications, http://doi.org/10.1088/2515-7620/ad11ab.
Сарна, А., Мейер, В., Шевалье, Р., Дункан, А., МакКонноуэй, К., Герадтс, С., и Макклоски, К.: Сравнительная оценка и улучшение алгоритмов для сопоставления наблюдаемых со спутника инверсионных следов с полетами, Методы атмосферных измерений, https://doi.org/10.5194/amt-18-3495-2025.
Шуман, У. 2012. «Модель прогнозирования перистых инверсионных следов». Разработка геофизических моделей 5 (3): 543-80.
Джон С. Платт, Марк Л. Шапиро, Зебедия Энгберг, Кевин Макклоски, Скотт Герадтс, Тарун Санкар, Марк Э. Дж. Стетлер, Роджер Тео, Ульрих Шуман, Сюзанна Рос: Влияние неопределенности в влажности и параметрах модели на прогнозирование энергетического воздействия инверсионных следов. 2024 Environ. Res. Commun. 6 095015
Драйвер, ОГА, Стетлер, МЕЙДж и Гриспеердт, Э.: Факторы, ограничивающие обнаружение инверсионных следов на спутниковых снимках, Atmos. Meas. Tech., 18, 1115–1134, https://doi.org/10.5194/amt-18-1115-2025, 2025.