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Previsión de estelas

La API de Contrails usa dos modelos diferentes para predecir las estelas de condensación: un modelo basado en aprendizaje automático(AA) que predice las zonas propensas a las estelas de condensación y un modelo basado en la física, Contrail Cirrus Prediction (CoCiP), que predice el calentamiento.

Modelo basado en AA

El modelo de previsión de zonas probables de estelas de condensación (CLZ) basado en AA predice la probabilidad de formación de estelas de condensación. El modelo es una red neuronal profunda que toma las características climáticas como entradas y predice las CLZ en función de las detecciones de estelas de condensación satelitales (Geraedts et al., 2023).

Sus entradas consisten principalmente en características climáticas de HRES: humedad específica, temperatura, componente u del viento, componente v del viento, velocidad vertical, vorticidad relativa, fracción de cobertura de nubes, contenido específico de agua helada de las nubes, contenido específico de agua de nieve y divergencia. La humedad relativa se calcula con la humedad específica y la temperatura. Las entradas del modelo también incluyen la hora solar local, el día del año, la latitud y la altitud de los puntos de referencia de la ruta de vuelo.

En algunas áreas geográficas (p.ej., Estados Unidos), el modelo se ajusta para usar la latitud, la longitud y la altitud como características de entrada, mientras que la alternativa global del modelo solo usa la latitud y la altitud.

El modelo alcanza un rendimiento de estado del arte cuando se evalúa en comparación con los datos de observación de estelas de condensación.

Modelo de CoCiP

El modelo de predicción de cirros de estelas predice el forzamiento energético de la estela, que es una medida del impacto climático de la estela.

La forzante energética se define de la siguiente manera:

\[ EF [J] = \int_{0}^{t} RF'(t) \times L(t) \times W(t)dt \]

lo que significa el forzamiento radiativo instantáneo de la estela de condensación integrado en su vida útil (Teoh et al., 2020). La forzante de energía se normaliza según la distancia de vuelo, lo que genera unidades de (J/m).

CoCiP es un modelo basado en la física que simula la formación, la evolución y el impacto de las estelas de condensación a partir de las condiciones atmosféricas, el tipo de aeronave, la ruta de vuelo y otras características (Schumann, 2012; Schumann et al., 2012). El modelo utiliza 10 miembros del conjunto de predicciones de alta resolución (HRES ENS) del ECMWF como entradas para advectar los puntos de ruta de vuelo en los que se formaron estelas de condensación hacia el futuro (Hersbach et al., 2020). El modelo CoCiP también usa la teoría de microfísica de nubes para determinar qué estelas de condensación persisten, teniendo en cuenta la corriente descendente inicial, la caída y la sublimación. Dada la evolución simulada de la estela, CoCiP calcula el forzamiento energético en función de las propiedades de la estela y las condiciones climáticas circundantes.

Además de la estimación de la forzante energética de CoCiP, se calcula una estimación climatológica de la forzante energética promediando un año de resultados de CoCiP, agrupados por hora del día, estación y latitud.

La cantidad final de forzamiento energético es un promedio del forzamiento energético de los miembros del conjunto de CoCiP con EF distinto de cero y el promedio climatológico, que siempre es distinto de cero. Incluir la climatología en el promedio garantiza una estimación del impacto de las estelas de condensación, incluso cuando CoCiP no predice la formación de una estela de condensación con ninguno de los miembros del conjunto de predicciones meteorológicas.

Forzamiento energético efectivo esperado

Luego, se calcula el forzamiento energético efectivo esperado como el producto de las probabilidades de formación de estelas de condensación calculadas a partir del modelo de AA y el forzamiento energético efectivo de estas estelas calculado a partir del modelo de CoCiP.

Valores del índice de forzamiento de estelas

Luego, los valores esperados de forzamiento energético efectivo calculados se pueden asignar a una escala de 0 a 4 para generar valores del índice de forzamiento de Contrail. Los valores del índice de forzamiento de estelas se inspiran en los valores de previsión de turbulencias.

La API de Contrails traduce expected_effective_energy_forcing al índice de gravedad contrails a través del recorte y una escala lineal:

ds["contrails"] = ds["expected_effective_energy_forcing"].clip(min=2e7, max=2e8)
ds["contrails"] = ((ds["contrails"] - 2e7) / (2e8 - 2e7)) * 4

Para obtener más información sobre esta asignación, consulta Interpretación del forzado de energía.

Además, puedes leer las notas de la versión de la API de Contrails y suscribirte a los anuncios para recibir notificaciones sobre los cambios en esta escala.

Equivalentes de CO2

La forzante energética efectiva esperada también se puede interpretar en términos del impacto climático de las estelas comparable al dióxido de carbono, es decir, su equivalente en $\text{CO}_2$.

Para calcular el equivalente en $\text{CO}_2$ del calentamiento previsto por las estelas de condensación, usa la siguiente conversión:

\[ \text{CO}_2\text{eq [kg]} = EEEF \text{ [J]} \times \text{GWP Factor} \]

Donde:

EEEF significa forzamiento energético efectivo esperado.
El factor de PCG es el factor de potencial de calentamiento global, que es el inverso de la forzante energética integrada total producida por 1 kg de $\text{CO}_2$ durante un horizonte temporal específico (H, en años). Puede ser GWP 20, 50 o 100.

Ofertas de factores de PCG

Según los horizontes temporales de 20, 50 y 100 años, los factores del PCA que se ofrecen son los siguientes:

Horizonte temporal	Factor de GWP (kg de $\text{CO}_2$/J)
GWP20	2.497e-9
GWP50	1.173e-9
GWP100	6.779e-10

Cálculo del factor de PCG

Estos factores de PCG se derivan del potencial de calentamiento global absoluto (PCGA) del CO₂ con los factores del IPCC AR5 y el siguiente cálculo:

\[ \text{GWP Factor} = \frac{1}{AGWP_{\text{CO}_2, H} \times A_{\text{earth}} \times S_{\text{year}}} \]