ContrailWatch là một tập hợp các thuộc tính vệt mây do máy bay tạo ra ở cấp chuyến bay, đối với các chuyến bay vào một ngày trong quá khứ, được tính toán bằng các phương pháp mô tả trong Sarna và cộng sự năm 2025, dựa trên Geraedts và cộng sự năm 2023.
Mặc dù không được dùng trực tiếp để lập kế hoạch bay, nhưng các thuộc tính vệt mây do máy bay tạo ra rất quan trọng cho mục đích huấn luyện, đánh giá và giáo dục. Chúng tôi hy vọng rằng dữ liệu này sẽ được dùng để đẩy nhanh quá trình nghiên cứu về vệt mây do máy bay tạo ra.
Cách sử dụng
Các thuộc tính ContrailWatch đã được dùng để huấn luyện các dự báo vệt mây do máy bay tạo ra dựa trên mô hình học máy, đánh giá các thử nghiệm tránh vệt mây do máy bay tạo ra và cung cấp thông tin chi tiết về các mẫu hình thành vệt mây do máy bay tạo ra.
Ví dụ:
Hình ảnh ví dụ này là một khung hình của chuỗi hình ảnh vệ tinh GOES-16 trên khu vực Bờ Vịnh. Hình ảnh này được dùng để đánh giá xem một chuyến bay tránh vệt mây do máy bay tạo ra có tạo ra vệt mây do máy bay tạo ra có thể phát hiện được hay không.
Các đường nét dày cho thấy đường bay ban đầu và quỹ đạo bay do gió thổi, cùng với các vệt mây do máy bay tạo ra được hệ thống thị giác máy tính phát hiện. Bạn có thể xem thêm thông tin chi tiết trong bài viết gốc. available in the original paper.
Các điểm hạn chế
Các thuộc tính ContrailWatch có những điểm hạn chế sau:
Phạm vi địa lý: Các thuộc tính có sẵn trên các tiểu vùng của GOES-East (cụ thể là lục địa Hoa Kỳ) và MTG (lục địa Châu Âu).
Các thuộc tính dựa trên GOES East có chất lượng ở cấp độ sản xuất, trong khi các thuộc tính dựa trên MTG vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm.
Tập trung vào sự hình thành: Các thuộc tính dựa trên các quan sát về sự hình thành vệt mây do máy bay tạo ra từ hình ảnh vệ tinh chứ không phải quan sát trực tiếp về lực bức xạ.
Lực bức xạ năng lượng hiệu quả ước tính được cung cấp dựa trên mức trung bình khí hậu học có nguồn gốc từ CoCiP (Schumann 2012; Platt và cộng sự năm 2024). Phương pháp ước tính lực bức xạ năng lượng là một lĩnh vực nghiên cứu đang được tiến hành và có thể thay đổi trong các phiên bản sau này.
Khả năng thu hồi: Các thuộc tính có thể không thể hiện đầy đủ mức độ hình thành vệt mây do máy bay tạo ra trên khu vực.
Việc tìm hiểu tỷ lệ phần trăm sự hình thành vệt mây do máy bay tạo ra có thể quan sát được trong hình ảnh vệ tinh là một câu hỏi nghiên cứu mở. Nghiên cứu gần đây cho thấy rằng khoảng một nửa số vệt mây do máy bay tạo ra có thể phát hiện được trong các vệ tinh địa tĩnh, trong đó phần lớn sự ấm lên đến từ các vệt mây do máy bay tạo ra có thể phát hiện được tại một thời điểm nào đó trong vòng đời của chúng (Driver và cộng sự năm 2025).
Giấy phép
Dữ liệu do API ContrailWatch cung cấp được cấp phép theo CC BY-NC 4.0.
Tài liệu tham khảo
Geraedts, Scott, Erica Brand, Thomas R. Dean, Sebastian Eastham, Carl Elkin, Zebediah Engberg, Ulrike Hager, et al. 2023. A Scalable System to Measure Contrail Formation on a per-Flight Basis. 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. "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., and Gryspeerdt, E.: Các yếu tố giới hạn khả năng phát hiện vệt hơi nước ngưng tụ trong hình ảnh vệ tinh, Atmos. Meas. Tech., 18, 1115–1134, https://doi.org/10.5194/amt-18-1115-2025, 2025.