W tym dokumencie opisujemy umowę danych NetCDF dotyczącą danych prognozy śladów kondensacyjnych zwracanych przez metodę interfejsu Contrail Forecast API getGrids.
Format danych
Siatki prognoz obejmują cały świat i są zwracane w formacie netCDF4.
Wymiary
| Nazwa | Typ | Opis |
|---|---|---|
longitude |
float32 |
od -180 do +180 (włącznie), zgodnie z konfiguracją w żądaniu. Rozdzielczość siatki wynosi 0,25 stopnia, ale w przyszłości może się zmienić. |
latitude |
float32 |
Od -90 do +90 (włącznie), zgodnie z konfiguracją w żądaniu. Rozdzielczość siatki wynosi 0,25 stopnia, ale w przyszłości może się zmienić. |
flight_level |
int16 |
[270, 280, 290, 300, 310, 320, 330, 340, 350, 360, 370, 380, 390, 400, 410, 420, 430, 440] w hektometrach, zgodnie z konfiguracją w żądaniu. Poziomy lotu są wyznaczane na podstawie poziomów ciśnienia. |
time |
datetime64[ns] |
Data i godzina prognozy w czasie rzeczywistym w strefie czasowej UTC. |
forecast_reference_time |
datetime64[ns] |
Data i godzina obliczenia prognozy (a nie czas samej prognozy) w strefie czasowej UTC. |
Zmienne
contrails (float32): (długość geograficzna, szerokość geograficzna, poziom lotu, czas) ciągłe wartości indeksu wymuszania smug kondensacyjnych z zakresu [0–4].
Wartości indeksu wymuszania smug kondensacyjnych są inspirowane wartościami prognozy turbulencji.
Wartości ważności można interpretować w ten sposób:
| Wartość | Interpretacja |
|---|---|
| 0 | Brak |
| 1 | Niska (jasna) |
| 2 | Średnia |
| 3 | Wysoki (poważny) |
| 4 | Najwyższa wydajność |
applied_erf_over_rf_ratio = 0.42 stosunek wymuszenia radiacyjnego do efektywnego wymuszenia radiacyjnego (Lee i in., 2021)
Przykład
Przykładowe skalowanie przekształca indeksef_per_m na contrails:
ds["contrails"] = ds["ef_per_m"].clip(min=2e7, max=2e8)
ds["contrails"] = ((ds["contrails"] - 2e7) / (2e8 - 2e7)) * 4ef_per_m na indeks śladów kondensacyjnych znajdziesz w artykule Energy Forcing Interpretation (Interpretacja wymuszania energii).