總覽
ContrailWatch 是一組航班層級的凝結尾跡歸因，是根據 Sarna 等人於 2025 年提出的方法計算得出，並以 Geraedts 等人於 2023 年提出的方法為基礎。
這些屬性已用於訓練機器學習技術的凝結尾雲預測、評估凝結尾雲迴避試驗，以及深入瞭解凝結尾雲的形成模式。我們希望這些資料能加快凝結尾跡的研究速度。
這是墨西哥灣沿岸地區的 GOES-16 衛星圖像序列其中一格。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流。詳情請參閱原始論文。
限制
地理涵蓋範圍：只有在 GOES-East 可見區域的子集中，才能使用屬性。日後可能會擴大服務範圍。
以凝結尾雲形成為重點：歸因是根據衛星圖像觀察到的凝結尾雲形成情況，而非直接觀察輻射強迫。系統會根據 CoCiP 衍生氣候平均值 (Schumann 2012; Platt et al. 2024)，提供預估的有效能源強迫力。估算能量強迫的方法目前仍在研究階段，日後版本可能會有所變更。
高精確度：屬性可能無法代表該區域的完整凝結尾跡形成程度。瞭解衛星圖像中可觀察到的凝結尾跡形成百分比，是開放研究問題。近期研究指出，大約一半的凝結尾流可由地球靜止衛星偵測到，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)。
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流的形成。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。「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. 和 Gryspeerdt, E.：衛星圖像、Atmos. 中凝結尾雲偵測的限制因素。測量。Tech.18, 1115–1134, https://doi.org/10.5194/amt-18-1115-2025, 2025.