ContrailWatch 是一組航班層級的凝結尾跡屬性，適用於先前的航班。
雖然凝結尾雲屬性不會直接用於規劃航班，但對於訓練、評估和教育用途而言非常重要。我們希望這項資料能加速凝結尾雲的研究。
方法
為支援不同的研究和分析需求，Contrails API 提供三種不同的歸因方法，可使用 view 參數指定：
OBSERVATION
OBSERVATION 是預設模式，屬性影響僅根據相符的衛星凝結尾跡偵測結果。如果航班航段沒有相符的飛機雲偵測報告，影響值會顯示為零。
這個模式會根據直接觀察到的證據，優先提供高精確度的結果。
這個檢視畫面會使用 Sarna 等人 (2025 年) 所述方法，將衛星偵測結果與飛行路徑相符，並以 Geraedts 等人 (2023 年) 的研究為基礎。
COCIP
COCIP 屬性影響，完全根據實體模型 (使用 10 個成員的 CoCiP 集合預測) 計算。系統會使用大圓路徑，在資料間隔中完整插補飛行路徑。
這個模式會優先提高喚回度。
這個檢視畫面採用 Schumann 2012 中所述的實體模型。
OBSERVATION_ENHANCED_COCIP
OBSERVATION_ENHANCED_COCIP 是一種混合式方法，結合衛星觀測結果和 CoCiP 集合預測，估算實體輻射的總影響。
Contrails API 會從 4D 格狀 CoCiP 預報輸出內容中擷取有效輻射強迫，並沿著重新取樣的航班點線性插補，藉此提供實體輻射能量強迫的最佳估計值。估算能量強迫的方法是目前的研究重點，未來版本可能會有所變更。
這個方法：
- 根據相符的衛星偵測結果 (若涵蓋範圍允許)，調整實體模型預測結果或折扣。
- 直接依賴衛星涵蓋範圍以外區域的實體模型，以及本質上不適合比對的飛行路徑資料缺口。
這個檢視畫面會根據 Geraedts 等人於 2026 年發表的預行刊印中提出的方法，融合相符的衛星凝結尾跡偵測結果和 CoCiP 預測資料。
用量
ContrailWatch 歸因資料已用於訓練以機器學習為基礎的卷雲預測模型、評估卷雲迴避試驗，以及深入瞭解卷雲形成模式。
範例
這張範例圖片是墨西哥灣沿岸地區的 GOES-16 衛星圖像序列影格。這項資料用於評估避開凝結尾跡的航班是否產生可偵測到的凝結尾跡。
粗線顯示原始飛行路徑和風平流飛行軌跡，以及電腦視覺系統偵測到的凝結尾跡。詳情請參閱原始論文。
限制
ContrailWatch 歸因有下列限制：
地理範圍：區域限制僅適用於依賴衛星影像的作業 (
OBSERVATION檢視畫面和OBSERVATION_ENHANCED_COCIP的觀測調整區段)。這些作業僅限於 GOES-East (美國本土)、MTG (歐洲本土) 和 Himawari (東亞 / 亞太地區的子區域) 涵蓋的子區域。GOES-East 和 Himawari 屬性提供生產等級的品質，而 MTG 則處於 Beta 版階段。如果不在這些涵蓋範圍內，或是想查看純物理視圖 (COCIP)，系統會預設使用模型預測結果，在全球範圍內計算飛行評估結果。
上圖顯示用於處理這些觀測資料檢視畫面的特定界線。
以形成為重點的能量強迫估算：屬性是根據衛星圖像或物理模擬的凝結尾跡形成觀測結果，而非直接即時測量輻射強迫。
注意：僅供觀察的歸因可能無法完整呈現特定區域的凝結尾跡形成程度。
瞭解衛星影像中可觀察到的凝結尾跡形成百分比，是開放的研究問題。研究顯示，大約一半的凝結尾流可由地球靜止軌道衛星偵測到，而絕大多數的暖化效應來自於生命週期中某個時間點可偵測到的凝結尾流 (Driver 等人，2025 年)。
授權
ContrailWatch API 公開的資料採用 CC BY-NC 4.0 授權。
參考資料
Geraedts、Scott、Erica Brand、Thomas R. Dean、Sebastian Eastham、Carl Elkin、 Zebediah Engberg、Ulrike Hager 等人。2023 年。可擴充的系統，可依航班評估凝結尾雲的形成。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 年。卷雲凝結尾跡預測模型。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.：限制衛星圖像中凝結尾跡偵測的因素，大氣。Meas. Tech.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。納入衛星觀測資料，改善凝結尾雲驗證的重新分析天氣資料。Copernicus Preprints, https://jecats.copernicus.org/preprints/jecats-2026-6/。