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Previsione delle scie di condensazione

L'API Contrails utilizza due modelli diversi per prevedere le scie di condensazione: un modello basato sul machine learning(ML) che prevede le zone in cui è più probabile che si formino scie di condensazione e un modello basato sulla fisica, Contrail Cirrus Prediction (CoCiP), che prevede il riscaldamento.

Modello basato sull'ML

Il modello di previsione della zona di probabile formazione di scie di condensazione (CLZ) basato su ML prevede la probabilità di formazione di scie di condensazione. Il modello è una rete neurale profonda che prende le caratteristiche meteorologiche come input e prevede le CLZ in base ai rilevamenti delle scie di condensazione satellitari (Geraedts et al. 2023).

I suoi input sono costituiti principalmente da caratteristiche meteorologiche HRES: umidità specifica, temperatura, componente u del vento, componente v del vento, velocità verticale, vorticità relativa, frazione di copertura nuvolosa, contenuto di acqua ghiacciata specifica delle nuvole, contenuto di acqua nevosa specifico e divergenza. L'umidità relativa viene calcolata utilizzando l'umidità specifica e la temperatura. Gli input del modello includono anche l'ora solare locale, il giorno dell'anno, la latitudine e l'altitudine dei waypoint del volo.

Per alcune aree geografiche (ad es. gli Stati Uniti), il modello viene ottimizzato per utilizzare latitudine, longitudine e altitudine come caratteristiche di input, mentre il fallback globale del modello utilizza solo latitudine e altitudine.

Il modello raggiunge prestazioni allo stato dell'arte se valutato rispetto ai dati osservativi sulle scie di condensazione.

Modello CoCiP

Il modello di previsione dei cirri di condensa prevede la forzatura energetica della scia di condensa, che è una misura dell'impatto climatico della scia di condensa.

L'imposizione di energia è definita come:

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

ovvero il forzante radiativo istantaneo della scia di condensazione integrato nel suo ciclo di vita (Teoh et al. 2020). L'energia forzata viene normalizzata in base alla distanza di volo, il che porta alle sue unità di misura (J/m).

CoCiP è un modello basato sulla fisica che simula la formazione, l'evoluzione e l'impatto delle scie di condensazione utilizzando le condizioni atmosferiche, il tipo di aeromobile, la traiettoria di volo e altre caratteristiche (Schumann 2012; Schumann et al. 2012). Il modello utilizza 10 membri dell'ensemble degli ensemble di previsioni ad alta risoluzione (HRES ENS) dell'ECMWF come input per l'avvezione dei waypoint di volo in cui si sono formate le scie di condensazione nel tempo (Hersbach et al. 2020). Il modello CoCiP utilizza anche la teoria della microfisica delle nuvole per determinare quali scie di condensazione persistono, tenendo conto della corrente discendente iniziale, della caduta e della sublimazione. Data l'evoluzione simulata della scia di condensazione, CoCiP calcola il forzante energetico in base alle proprietà della scia di condensazione e alle condizioni meteorologiche circostanti.

Oltre alla stima della forzante energetica di CoCiP, viene calcolata una stima climatologica della forzante energetica facendo la media di un anno di output di CoCiP, suddivisi per ora del giorno, stagione e latitudine.

La quantità di forzante energetico finale è una media della forzante energetico dei membri dell'ensemble CoCiP con EF diverso da zero e della media climatologica, che è sempre diversa da zero. L'inclusione della climatologia nella media garantisce una stima dell'impatto delle scie di condensazione, anche quando CoCiP non prevede la formazione di una scia di condensazione utilizzando nessuno dei membri dell'ensemble meteorologico.

Forzatura energetica effettiva prevista

L'impatto energetico effettivo previsto viene quindi calcolato come prodotto delle probabilità di formazione di scie di condensazione calcolate dal modello ML e dell'impatto energetico effettivo di queste scie di condensazione calcolato dal modello CoCiP.

Valori dell'indice di forzante delle scie di condensazione

I valori di forzatura energetica effettiva previsti calcolati possono quindi essere mappati su una scala da 0 a 4 per produrre valori dell'indice di forzatura delle scie di condensazione. I valori dell'indice di forzatura delle scie di condensazione si ispirano ai valori di previsione della turbolenza.

L'API Contrails traduce expected_effective_energy_forcing nell'indice di gravità contrails tramite il ritaglio e una scala lineare:

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

Per ulteriori informazioni di base su questa mappatura, consulta Interpretazione dell'imposizione di energia.

Inoltre, puoi leggere le note di rilascio dell'API Contrails e iscriverti agli annunci per ricevere una notifica in caso di modifiche a questa scala.

CO2 equivalenti

Il forzante energetico effettivo previsto può essere interpretato anche in termini di impatto climatico delle scie di condensazione paragonabile all'anidride carbonica, ovvero il loro equivalente di $\text{CO}_2$.

Per calcolare l'equivalente di $\text{CO}_2$ del riscaldamento delle scie di condensazione previsto, utilizza la seguente conversione:

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

dove:

EEEF è l'Expected Effective Energy Forcing
Il fattore GWP è il fattore di potenziale di riscaldamento globale, ovvero l'inverso della forzatura energetica integrata totale prodotta da 1 kg di $\text{CO}_2$ in un orizzonte temporale specifico (H, in anni). Può essere GWP 20, 50 o 100.

Offerte di fattori GWP

In base agli orizzonti temporali di 20, 50 e 100 anni, i fattori GWP hanno offerto:

Orizzonte temporale	Fattore GWP (kg-$\text{CO}_2$/J)
GWP20	2,497e-9
GWP50	1,173e-9
GWP100	6,779e-10

Calcolo del fattore GWP

Questi fattori GWP derivano dal potenziale di riscaldamento globale assoluto (AGWP) per $\text{CO}_2$ utilizzando i fattori IPCC AR5 e il seguente calcolo:

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