تستخدِم واجهة برمجة التطبيقات Contrails API نموذجين مختلفين للتنبؤ بالخطوط البيضاء: نموذج يستند إلى تعلُّم الآلة يتوقّع المناطق المحتملة لتشكّل الخطوط البيضاء، ونموذج يستند إلى الفيزياء، وهو نموذج توقّع السحب الركامية الناتجة عن الخطوط البيضاء (CoCiP)، ويتوقّع ارتفاع درجة الحرارة.
النموذج المستند إلى تعلُّم الآلة
يتوقّع نموذج التنبؤ بمنطقة تشكّل السحب المحتملة (CLZ) المستند إلى تعلُّم الآلة احتمالية تشكّل السحب. والنموذج هو شبكة عصبية عميقة تأخذ ميزات الطقس كمدخلات وتتوقّع مناطق تشكّل السحب المحتملة استنادًا إلى عمليات رصد السحب بواسطة الأقمار الصناعية (Geraedts et al. 2023).
تتألف مدخلاته بشكل أساسي من ميزات الطقس في نظام HRES، وهي: الرطوبة المحددة ودرجة الحرارة ومكوّن الرياح u ومكوّن الرياح v والسرعة العمودية والزوبعة النسبية ونسبة الغطاء السحابي ومحتوى الماء الجليدي السحابي المحدد ومحتوى الماء الثلجي المحدد والتباعد. يتم احتساب الرطوبة النسبية باستخدام الرطوبة المحددة ودرجة الحرارة. تشمل مدخلات النموذج أيضًا الوقت الشمسي المحلي ويوم السنة وخط العرض وارتفاع نقاط الطريق.
في بعض المناطق الجغرافية (مثل الولايات المتحدة)، يتم ضبط النموذج بدقة لاستخدام خطوط الطول والعرض والارتفاع كميزات إدخال، بينما يستخدم النموذج الاحتياطي العالمي خطوط الطول والارتفاع فقط.
يحقّق النموذج أداءً متطوّرًا عند تقييمه استنادًا إلى بيانات ملاحظات حول آثار التكاثف.
نموذج CoCiP
يتوقّع نموذج "توقّع السحب الركامية الناتجة عن مسارات التكاثف" قوة الطاقة الناتجة عن مسار التكاثف، وهو مقياس للتأثير على المناخ لمسار التكاثف.
يتم تعريف تأثير الاحتباس الحراري على النحو التالي:
\[ EF [J] = \int_{0}^{t} RF'(t) \times L(t) \times W(t)dt \]
أي القوة الإشعاعية اللحظية الناتجة عن الدخان المتكثف والمدمجة على مدار عمره (Teoh et al. 2020). يتم تسوية قوة الطاقة حسب مسافة الطيران، ما يؤدي إلى وحدات (جول/متر).
CoCiP هو نموذج يستند إلى الفيزياء ويحاكي عملية تكوّن السحب المتكاثفة وتطوّرها وتأثيرها باستخدام الظروف الجوية ونوع الطائرة ومسار الرحلة وغيرها من الميزات (Schumann 2012 وSchumann et al. 2012). يستخدم النموذج 10 عناصر من مجموعة التوقعات الموحّدة العالية الدقة (HRES ENS) الصادرة عن المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى (ECMWF) كمدخلات لتحديد نقاط طريق الرحلة التي تكوّنت فيها السحب المتكاثفة في المستقبل (Hersbach et al. 2020). يستخدم نموذج CoCiP أيضًا نظرية فيزياء السحب الدقيقة لتحديد السحب المتكاثفة التي تستمر، مع الأخذ في الاعتبار التيارات الهوائية الهابطة الأولية والسقوط والتسامي. ونظرًا للتطوّر المحاكى للسحب المتكاثفة، يحسب نموذج CoCiP قوة الطاقة استنادًا إلى خصائص السحب المتكاثفة والظروف الجوية المحيطة.
بالإضافة إلى تقدير CoCiP لقوة الطاقة، يتم احتساب تقدير مناخي لقوة الطاقة من خلال حساب متوسط مخرجات CoCiP على مدار عام، ويتم تصنيفها حسب الوقت من اليوم والموسم وخط العرض.
كمية القوة الدافعة النهائية للطاقة هي متوسط القوة الدافعة للطاقة من أعضاء مجموعة CoCiP الذين لديهم قوة دافعة للطاقة غير صفرية والمتوسط المناخي، وهو دائمًا غير صفري. ويضمن تضمين علم المناخ في المتوسط تقديرًا لتأثيرات السحب المتكاثفة، حتى عندما لا تتوقّع أداة CoCiP تكوّن سحابة متكاثفة باستخدام أي من أعضاء مجموعة الطقس.
قوة الطاقة الفعّالة المتوقّعة
يتم بعد ذلك حساب القوة الدافعة المتوقّعة للطاقة الفعّالة على أنّها ناتج احتمالات تكوّن السحب النفاثة المحسوبة من نموذج تعلُّم الآلة والقوة الدافعة للطاقة الفعّالة لهذه السحب النفاثة المحسوبة من نموذج CoCiP.
قيم مؤشر التأثير الإشعاعي لمسارات التكاثف
يمكن بعد ذلك ربط قيم تأثير الطاقة الفعّالة المتوقّعة المحسوبة بمقياس من 0 إلى 4 لإنتاج قيم مؤشر تأثير تشكّل السحب المتكاثفة، وهي مستوحاة من قيم توقّع الاضطرابات الجوية.
تحوّل واجهة برمجة التطبيقات Contrails API قيمة expected_effective_energy_forcing إلى مؤشر الخطورة contrails من خلال الاقتصاص ومقياس خطي:
ds["contrails"] = ds["expected_effective_energy_forcing"].clip(min=2e7, max=2e8)
ds["contrails"] = ((ds["contrails"] - 2e7) / (2e8 - 2e7)) * 4
للحصول على مزيد من المعلومات الأساسية حول عملية الربط هذه، يُرجى الاطّلاع على تفسير فرض الطاقة.
بالإضافة إلى ذلك، يمكنك الاطّلاع على ملاحظات إصدار Contrails API والاشتراك في الإشعارات لتلقّي إشعارات بشأن التغييرات في هذا المقياس.
مكافئ ثاني أكسيد الكربون
يمكن أيضًا تفسير القوة الفعالة المتوقّعة للطاقة من حيث التأثير المناخي لمسارات التكاثف مقارنةً بثاني أكسيد الكربون، أي ما يعادلها من $\text{CO}_2$.
لاحتساب مكافئ ثاني أكسيد الكربون للاحترار المتوقّع الناتج عن تكوّن السحب المتكاثفة، استخدِم عملية التحويل التالية:
\[ \text{CO}_2\text{eq [kg]} = EEEF \text{ [J]} \times \text{GWP Factor} \]
where:
- EEEF تعني "قوة الطاقة الفعالة المتوقّعة"
- عامل إمكانية الاحترار العالمي هو عامل إمكانية الاحترار العالمي، وهو مقلوب إجمالي قوة الطاقة المتكاملة التي ينتجها كيلوغرام واحد من $\text{CO}_2$ خلال أفق زمني محدّد (H، بالسنوات). يمكن أن تكون إمكانية الاحترار العالمي (GWP) 20 أو 50 أو 100.
عروض عامل GWP
استنادًا إلى آفاق زمنية تبلغ 20 و50 و100 عام، قدّمت عوامل إمكانية الاحترار العالمي (GWP) ما يلي:
| الأفق الزمني | عامل إمكانية الاحترار العالمي (كغم-$ ext{CO}_2$/جول) |
|---|---|
| GWP20 | 2.497e-9 |
| GWP50 | 1.173e-9 |
| GWP100 | 6.779e-10 |
احتساب عامل GWP
يتم استخلاص عوامل إمكانية الاحترار العالمي هذه من إمكانية الاحترار العالمي المطلقة (AGWP) لغاز ثاني أكسيد الكربون باستخدام عوامل التقييم الخامس للهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغيّر المناخ والعملية الحسابية التالية:
\[ \text{GWP Factor} = \frac{1}{AGWP_{\text{CO}_2, H} \times A_{\text{earth}} \times S_{\text{year}}} \]
where:
- $AGWP_{\text{CO}_2, H}$: إمكانية الاحترار العالمي المطلقة لثاني أكسيد الكربون خلال الأفق الزمني المحدّد، مصدر البيانات التقرير الخامس لتقييم الهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغيّر المناخ
- $A_{\text{earth}}$: مساحة سطح الأرض ($5.101 \times 10^{14} \text{ m}^2$)
- $S_{\text{year}}$: عدد الثواني في السنة ($31,536,000 \text{ ثانية}$)
الترخيص
البيانات التي تعرضها Forecast API مرخّصة بموجب CC BY 4.0.
الخطوات التالية
- يمكنك الاطّلاع على نظرة عامة على بيانات المصدر في ContrailWatch للتعرّف على كيفية استخدام بيانات المصدر السابقة على مستوى الرحلة الجوية لتحسين توقّعات تشكّل السحب المتكاثفة.
المراجع
- Geraedts, Scott, Erica Brand, Thomas R. Dean, Sebastian Eastham, Carl Elkin, Zebediah Engberg, Ulrike Hager, et al. 2023. "A Scalable System to Measure Contrail Formation on a per-Flight Basis." arXiv [physics.ao-Ph]. arXiv. http://arxiv.org/abs/2308.02707.
- Hersbach, Hans, Bill Bell, Paul Berrisford, Shoji Hirahara, András Horányi, Joaquín Muñoz-Sabater, Julien Nicolas, et al. 2020. "The ERA5 Global Reanalysis". Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 146 (730): 1999-2049.
- Schumann, U. 2012. "نموذج توقّع السحب النفاثية" Geoscientific Model Development 5 (3): 543-80.
- Schumann, U., ب. Mayer, K. Graf وH. مانشتاين 2012. "نموذج إشعاعي وسيطي للتأثير الإشعاعي الناتج عن السحب النفاثية" Journal of Applied Meteorology and Climatology 51 (7): 1391-1406.
- Shapiro, Marc, Zeb Engberg, Roger Teoh, Marc Stettler, and Tom Dean. 2023. Pycontrails: Python Library for Modeling Aviation Climate Impacts. https://doi.org/10.5281/zenodo.825291
- Teoh, Roger, Ulrich Schumann, Arnab Majumdar, and Marc E. ي. Stettler 2020. "تخفيف تأثير النفاثات التكثيفية للطائرات على المناخ من خلال تغييرات صغيرة النطاق في المسار واعتماد التكنولوجيا" Environmental Science & Technology 54 (5): 2941-50.
- Teoh, Roger, Zebediah Engberg, Ulrich Schumann, Christiane Voigt, Marc Shapiro, Susanne Rohs, and Marc E. ي. Stettler 2024. "التأثيرات المناخية لمسارات التكاثف في مجال الطيران العالمي من 2019 إلى 2021" Atmospheric Chemistry and Physics 24: 6071–6093. https://www.researchgate.net/publication/384141259_Global_aviation_contrail_climate_effects_from_2019_to_2021.