ContrailWatch, geçmiş uçuşlar için uçuş düzeyinde yoğunlaşma izi ilişkilendirmelerinden oluşan bir settir.
Uçuş planlaması için doğrudan kullanılmasa da yoğunlaşma izi ilişkilendirmeleri eğitim, değerlendirme ve eğitim amaçları için önemlidir. Bu verilerin, yoğunlaşma izi araştırmalarını hızlandırmak için kullanılacağını umuyoruz.
Listeleri nasıl hazırlıyoruz?
Contrails API, farklı araştırma ve analiz ihtiyaçlarını desteklemek için view parametresini kullanan üç farklı ilişkilendirme metodolojisi sunar:
OBSERVATION
OBSERVATION varsayılan moddur ve özellikler yalnızca eşleşen uydu izi algılamalarına göre etki eder. Eşleşen yoğunlaşma izi algılama raporu olmayan uçuş segmentleri sıfır etki olarak raporlanır.
Bu mod, doğrudan gözlemlenen kanıtlara dayalı olarak yüksek hassasiyete öncelik verir.
Bu görünüm, Sarna ve diğerleri 2025'te açıklanan yöntemleri kullanarak uydu tespitlerini uçuş rotalarıyla eşleştirir ve Geraedts ve diğerleri 2023'ün üzerine kurulmuştur.
COCIP
COCIP özellikleri yalnızca fiziksel modellemeye dayalı olarak etki eder (10 üye kullanılarak CoCiP toplu tahminleri). Uçuş rotaları, veri boşlukları üzerinde büyük daire rotaları kullanılarak tamamen enterpolasyonla oluşturulur.
Bu mod, yüksek hatırlamaya öncelik verir.
Bu görünümde, Schumann 2012'de açıklanan fiziksel modelleme kullanılır.
OBSERVATION_ENHANCED_COCIP
OBSERVATION_ENHANCED_COCIP, toplam fiziksel radyasyon etkisini tahmin etmek için uydu gözlemlerini CoCiP toplu tahminleriyle birleştiren karma bir yaklaşımdır.
Contrails API, 4 boyutlu ızgaralı CoCiP tahmin çıktılarından etkili radyatif zorlamayı çıkararak ve yeniden örneklenen uçuş noktaları boyunca doğrusal olarak enterpolasyon yaparak elde edilen fiziksel radyatif enerji zorlamasıyla ilgili en iyi tahmini sağlar. Enerji zorlamasını tahmin etme metodolojisi aktif bir araştırma alanı olup gelecekteki sürümlerde değişebilir.
Bu yaklaşım:
- Kapsamın izin verdiği durumlarda, eşleşen uydu tespitlerine göre fiziksel model tahminlerini ölçeklendirir veya bu tahminlerde indirim yapar.
- Uydu kapsamı dışındaki bölgelerde ve eşleşmeye uygun olmayan uçuş yolu verilerindeki boşluklar için doğrudan fiziksel modellemeye dayanır.
Bu görünümde, Geraedts ve diğerleri 2026 (taslak makale) çalışmasında sunulan yönteme dayalı olarak eşleşen uydu yoğunlaşma izi tespitleri CoCiP tahminleriyle birleştirilir.
Kullanım
ContrailWatch ilişkilendirmeleri, ML tabanlı yoğunlaşma izi tahminlerini eğitmek, yoğunlaşma izi önleme denemelerini değerlendirmek ve yoğunlaşma izi oluşum kalıpları hakkında analizler sağlamak için kullanılmıştır.
Örnek
Bu örnek resim, Körfez Kıyısı bölgesindeki GOES-16 uydu görüntüleri dizisinin bir karesidir. Bu yöntem, bir uçuşun, uçak izi oluşumunu önleme uçuşu olup olmadığını değerlendirmek için kullanıldı.
Kalın çizgiler, bilgisayarlı görme sistemi tarafından algılanan yoğunlaşma izlerinin yanı sıra orijinal uçuş rotasını ve rüzgarla taşınan uçuş yörüngesini gösterir. Daha fazla bilgi için orijinal makaleye göz atın.
Sınırlamalar
ContrailWatch ilişkilendirmeleri aşağıdaki sınırlamalara tabidir:
Coğrafi kapsam: Bölgesel kısıtlamalar yalnızca uydu görüntülerine dayalı işlemler (
OBSERVATIONgörünümü veOBSERVATION_ENHANCED_COCIP'ün gözlemsel ayarlama segmentleri) için geçerlidir. Bu işlemler, GOES-East (Kıtasal ABD), MTG (Kıtasal Avrupa) ve Himawari (Doğu Asya / Asya-Pasifik'in alt bölgeleri) tarafından kapsanan alt bölgelerle sınırlıdır. GOES-East ve Himawari ilişkilendirmeleri, MTG beta sürümündeyken üretim düzeyinde kalite sağlar. Bu tanımlı kapsama alanlarının dışındaki bölgeler veya saf fizik görünümü (COCIP) için uçuş değerlendirmeleri, model tahminleri varsayılan olarak kullanılarak küresel ölçekte hesaplanır.
Önceki harita, bu gözleme dayalı görünümlerdeki verileri işlemek için kullanılan belirli sınırları gösterir.
Oluşuma odaklı ve enerji zorlama tahminleri: İlişkilendirmeler, ışınımsal zorlamanın doğrudan gerçek zamanlı ölçümü yerine uydu görüntülerinden veya fiziksel simülasyondan elde edilen yoğunlaşma izi oluşumu gözlemlerine dayanır.
Hatırlatma: Yalnızca gözleme dayalı ilişkilendirmeler, bir bölgedeki uçak izi oluşumunun tamamını temsil etmeyebilir.
Uydu görüntülerinde gözlemlenebilen yoğunlaşma izi oluşumunun yüzdesini anlamak, açık bir araştırma sorusudur. Araştırmalar, tüm uçak izlerinin yaklaşık yarısının jeostatik uydular tarafından tespit edilebildiğini ve ısınmanın büyük çoğunluğunun, ömürleri boyunca bir noktada tespit edilebilen uçak izlerinden kaynaklandığını gösteriyor (Driver ve diğerleri, 2025).
Lisans
ContrailWatch API tarafından kullanıma sunulan veriler CC BY-NC 4.0 kapsamında lisanslanmıştır.
Referanslar
Geraedts, Scott, Erica Brand, Thomas R. Dean, Sebastian Eastham, Carl Elkin, Zebediah Engberg, Ulrike Hager ve diğerleri, 2023. Uçuş Başına Uçak İzlerinin Oluşumunu Ölçmek İçin Ölçeklenebilir Bir Sistem 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. Uçak izi sirüs tahmin modeli. 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., ve Gryspeerdt, E.: Uydu görüntülerinde uçak izi algılamayı sınırlayan faktörler, Atmos. Ölç. Tech., 18, 1115–1134, https://doi.org/10.5194/amt-18-1115-2025, 2025.
Geraedts, Scott, Aaron Sarna, Susanne Rohs, Roger Teoh ve Kevin McCloskey. 2026. Uydu gözlemlerini dahil ederek uçak izi doğrulaması için yeniden analiz edilen hava durumunu iyileştirme. Copernicus Preprints, https://jecats.copernicus.org/preprints/jecats-2026-6/.