In diesem Dokument wird der NetCDF-Datenvertrag für Vorhersagedaten zu Kondensstreifen beschrieben, die von der Contrail Forecast API-Methode getGrids zurückgegeben werden.
Datenformat
Vorhersage-Grids decken die gesamte Welt ab und werden im netCDF4-Format zurückgegeben.
Abmessungen
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
longitude |
float32 |
-180 bis +180 (einschließlich), wie in der Anfrage konfiguriert. Die Rasterauflösung beträgt 0,25 Grad, kann sich aber in Zukunft ändern. |
latitude |
float32 |
-90 bis +90 (einschließlich), wie in der Anfrage konfiguriert. Die Rasterauflösung beträgt 0,25 Grad, kann sich aber in Zukunft ändern. |
flight_level |
int16 |
[270, 280, 290, 300, 310, 320, 330, 340, 350, 360, 370, 380, 390, 400, 410, 420, 430, 440], wie in der Anfrage konfiguriert, in Hektometer. Flugflächen werden aus Druckhöhen abgeleitet. |
time |
datetime64[ns] |
Das angeforderte Datum und die Uhrzeit der Vorhersage in der realen Welt in UTC. |
forecast_reference_time |
datetime64[ns] |
Datum und Uhrzeit, zu der die Prognose berechnet wurde, nicht die Uhrzeit der Prognose selbst, in UTC. |
Variablen
contrails (float32): (Längengrad, Breitengrad, Flughöhe, Zeit) kontinuierliche Indexwerte für die Kondensstreifen-Erwärmung von [0 – 4].
Die Werte für den Contrail-Forcing-Index basieren auf Turbulenzvorhersagewerten.
Schweregradwerte können so interpretiert werden:
| Wert | Interpretation |
|---|---|
| 0 | Keine |
| 1 | Niedrig (hell) |
| 2 | Moderat |
| 3 | Hoch (schwerwiegend) |
| 4 | Extrem |
applied_erf_over_rf_ratio = 0.42 Strahlungsantrieb im Verhältnis zum effektiven Strahlungsantrieb (Lee et al., 2021)
Beispiel
Beispiel für die Skalierung von ef_per_m auf contrails:
ds["contrails"] = ds["ef_per_m"].clip(min=2e7, max=2e8)
ds["contrails"] = ((ds["contrails"] - 2e7) / (2e8 - 2e7)) * 4
Weitere Informationen zur Hintergrundinformationen-Beispielzuordnung von ef_per_m zum Index für Kondensstreifen finden Sie unter Interpretation von Energy Forcing.