ContrailWatch 是一组针对以往航班的航班级凝结尾气贡献率数据。
虽然凝结尾迹归因信息不会直接用于飞行规划，但对于训练、评估和教育目的而言非常重要。我们希望这些数据能用于加快凝结尾迹研究。
方法
为了满足不同的研究和分析需求，Contrails API 使用 view 参数提供三种不同的归因方法：
OBSERVATION
OBSERVATION 是默认模式，属性影响仅基于匹配的卫星凝结尾迹检测结果。没有匹配的航迹云检测报告的飞行段的影响为零。
此模式会根据直接观测到的证据优先考虑高精度。
此视图使用 Sarna 等人，2025 年 中描述的方法将卫星检测结果与飞行路线相匹配，并基于 Geraedts 等人，2023 年 构建。
COCIP
COCIP 属性影响仅基于物理建模（使用 10 个成员的 CoCiP 集成预测）。飞行路径使用数据缺口上的大圆路径进行完全插值。
此模式优先考虑高召回率。
此视图利用了 Schumann 2012 中所述的物理模型。
OBSERVATION_ENHANCED_COCIP
OBSERVATION_ENHANCED_COCIP 是一种混合方法，它将卫星观测数据与 CoCiP 集成预测相结合，以估计总的物理辐射影响。
Contrails API 可提供最佳的物理辐射能量强迫估计值，该估计值是通过从 4D 网格化 CoCiP 预测输出中提取有效辐射强迫，并沿重新采样的飞行点对其进行线性插值来得出的。估算能量强迫的方法是一个活跃的研究领域，可能会在未来的版本中发生变化。
此方法：
- 根据匹配的卫星检测结果（如果覆盖范围允许）调整或折扣物理模型预测。
- 直接依赖于卫星覆盖范围以外区域的物理建模，以及本质上不适合匹配的飞行路径数据缺口。
此视图根据 Geraedts 等人，2026 年（预印本）中介绍的方法，将匹配的卫星凝结尾迹检测结果与 CoCiP 预测结果融合在一起。
用法
ContrailWatch 归因已用于训练基于机器学习的航迹云预测模型、评估航迹云规避试验，并深入了解航迹云形成模式。
示例
此示例图片是 GOES-16 卫星图像序列中有关美国墨西哥湾沿岸地区的一帧。它用于评估避开凝结尾迹的航班是否产生了可检测到的凝结尾迹。
粗线显示了原始飞行路线和风平流飞行轨迹，以及计算机视觉系统检测到的凝结尾迹。如需了解详情，请参阅原始论文。
限制
ContrailWatch 归因存在以下限制：
地理覆盖范围：区域限制仅适用于依赖卫星图像（
OBSERVATION视图和OBSERVATION_ENHANCED_COCIP的观测调整部分）的操作。这些操作仅限于 GOES-East（美国大陆）、MTG（欧洲大陆）和 Himawari（东亚 / 亚太地区子区域）覆盖的子区域。GOES-East 和 Himawari 提供的是正式版质量的归因，而 MTG 处于 Beta 版阶段。对于这些已定义覆盖区域之外的区域，或者对于纯物理视图 (COCIP)，航班评估会默认根据模型预测在全球范围内计算。
上图展示了用于处理这些基于观测结果的视图的数据的具体边界。
侧重于凝结尾迹形成和能量强迫的估计：归因基于卫星图像或物理模拟对凝结尾迹形成的观测，而不是对辐射强迫的直接实时测量。
提醒：仅基于观测的归因可能无法全面反映某个区域内凝结尾迹的形成程度。
了解卫星图像中可观测到的凝结尾迹形成百分比是一个开放的研究问题。研究表明，大约一半的凝结尾迹可被地球静止卫星探测到，而绝大多数变暖效应来自在其生命周期中的某个时间点可被探测到的凝结尾迹 (Driver 等人，2025 年)。
许可
ContrailWatch API 公开的数据已获得 CC BY-NC 4.0 许可。
参考
Geraedts、Scott、Erica Brand、Thomas R. Dean、Sebastian Eastham、Carl Elkin、Zebediah Engberg、Ulrike Hager 等，2023 年。一种可伸缩的系统，用于按每次飞行测量凝结尾迹的形成。Environmental Research Communications，http://doi.org/10.1088/2515-7620/ad11ab。
Sarna, A.、Meijer, V.、Chevallier, R.、Duncan, A.、McConnaughay, K.，Geraedts, S. 和 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。一种卷云凝结尾迹预测模型。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. 和 Gryspeerdt, E.：卫星图像中凝结尾迹检测的限制因素，Atmos. 测量。技术，18, 1115–1134, https://doi.org/10.5194/amt-18-1115-2025, 2025.
Geraedts、Scott、Aaron Sarna、Susanne Rohs、Roger Teoh 和 Kevin McCloskey。2026 年。通过纳入卫星观测数据，改进了用于飞机凝结尾迹验证的再分析天气数据。Copernicus Preprints，https://jecats.copernicus.org/preprints/jecats-2026-6/。