このドキュメントでは、Contrail Forecast API メソッド getGrids によって返される、飛行機雲予測データの NetCDF データ コントラクトについて説明します。
データ形式
予測グリッドは地球全体をカバーし、netCDF4 形式で返されます。
サイズ
| 名前 | 型 | 説明 |
|---|---|---|
longitude |
float32 |
リクエストで構成されている -180 ～+180（両端を含む）。グリッドの解像度は 0.25 度ですが、今後変更される可能性があります。 |
latitude |
float32 |
リクエストで構成されている -90 ～+90（両端を含む）。グリッドの解像度は 0.25 度ですが、今後変更される可能性があります。 |
flight_level |
int16 |
リクエストで構成された [270, 280, 290, 300, 310, 320, 330, 340, 350, 360, 370, 380, 390, 400, 410, 420, 430, 440]（ヘクトフィート単位）。飛行高度は気圧高度から導き出されます。 |
time |
datetime64[ns] |
リクエストされた実際の天気予報の日時（UTC）。 |
forecast_reference_time |
datetime64[ns] |
予測自体の日時ではなく、予測が計算された日時（UTC）。 |
変数
contrails (float32): (経度、緯度、飛行高度、時間) の連続した飛行機雲の強制インデックス値 [0 - 4]。Contrail 強制インデックス値は、乱気流の予測値に触発されています。
重大度の値は次のように解釈できます。
| 値 | 解釈 |
|---|---|
| 0 | なし |
| 1 | 低（ライト） |
| 2 | 中 |
| 3 | 高（重大） |
| 4 | エクストリーム |
applied_erf_over_rf_ratio = 0.42 放射強制力と実効放射強制力の比率（Lee et al.、2021）
例
スケーリングの例では、ef_per_m が contrails インデックスに変換されます。ds["contrails"] = ds["ef_per_m"].clip(min=2e7, max=2e8)
ds["contrails"] = ((ds["contrails"] - 2e7) / (2e8 - 2e7)) * 4ef_per_m からコントレイル インデックスへのバックグラウンド情報マッピングの例について詳しくは、エネルギー強制力の解釈をご覧ください。