비행운 예측

비행운 API는 두 가지 모델을 사용하여 비행운을 예측합니다. 비행운이 발생할 가능성이 높은 영역을 예측하는 머신러닝(ML) 기반 모델과 온난화를 예측하는 물리학 기반 모델인 비행운 권운 예측(CoCiP)입니다.

ML 기반 모델

ML 기반 비행운 발생 가능 구역(CLZ) 예측 모델은 비행운 형성 가능성을 예측합니다. 이 모델은 날씨 특성을 입력으로 사용하고 위성 비행운 감지를 기반으로 CLZ를 예측하는 심층신경망입니다(Geraedts et al. 2023).

입력은 주로 HRES 날씨 특성(비습, 온도, 바람의 u 성분, 바람의 v 성분, 수직 속도, 상대 와도, 구름량 비율, 비구름 얼음 수분 함량, 비눈 수분 함량, 발산)으로 구성됩니다. 상대 습도는 비습과 온도를 사용하여 계산됩니다. 모델에 대한 입력에는 현지 태양시, 연중 날짜, 비행 경유지의 고도도 포함됩니다.

일부 지리적 영역(예: 미국)의 경우 모델은 위도, 경도, 고도를 입력 특성으로 사용하도록 미세 조정되는 반면, 모델의 전역 대체는 고도만 사용합니다(위도 또는 경도는 사용하지 않음).

이 모델은 관측 비행운 데이터와 비교하여 평가할 때 현존 최고 수준(SOTA) 성능을 달성합니다.

CoCiP 모델

비행운 권운 예측 모델은 비행운의 기후 영향을 측정하는 비행운의 에너지 강제력을 예측합니다.

에너지 강제는 다음과 같이 정의됩니다.

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

즉, 수명 동안 통합된 비행운의 순간 복사 강제력입니다(Teoh et al. 2020). 에너지 강제는 비행 거리에 따라 정규화되어 단위가 (J/m)입니다.

CoCiP는 대기 조건, 항공기 유형, 비행 경로, 기타 특성을 사용하여 비행운 형성, 진화, 영향을 시뮬레이션하는 물리학 기반 모델입니다(Schumann 2012, Schumann et al. 2012). 이 모델은 ECMWF의 고해상도 예측 앙상블(HRES ENS)에서 10개의 앙상블 멤버를 입력으로 사용하여 비행운이 형성된 비행 경유지를 시간 경과에 따라 이류시킵니다(Hersbach et al. 2020). CoCiP 모델은 또한 구름 미세물리 이론을 사용하여 초기 하강 기류, 하강, 승화를 고려하여 지속되는 비행운을 결정합니다. 비행운의 시뮬레이션된 진화를 고려하여 CoCiP는 비행운 속성과 주변 기상 조건을 기반으로 에너지 강제력을 계산합니다.

CoCiP의 에너지 강제력 추정치 외에도, 하루 중 시간, 계절, 위도별로 분류된 1년간의 CoCiP 출력을 평균하여 에너지 강제력의 기후학적 추정치를 계산합니다.

최종 에너지 강제력 수량은 0이 아닌 EF를 갖는 CoCiP 앙상블 구성원의 에너지 강제력과 기후학적 평균의 평균이며, 이는 항상 0이 아닙니다. 평균에 기후학을 포함하면 CoCiP가 날씨 앙상블 구성원을 사용하여 비행운 형성을 예측하지 않는 경우에도 비행운 영향을 추정할 수 있습니다.

예상 유효 에너지 강제력

그런 다음 예상 유효 에너지 강제력은 ML 모델에서 계산된 비행운 형성 확률과 CoCiP 모델에서 계산된 이러한 비행운의 유효 에너지 강제력의 곱으로 계산됩니다.

비행운 강제 지수 값

계산된 예상 유효 에너지 강제 값은 0~4의 배율에 매핑되어 비행운 강제 지수 값을 생성할 수 있습니다. 비행운 강제 지수 값은 난기류 예측 값에서 영감을 얻었습니다.

Contrails API는 클리핑 및 선형 배율을 통해 expected_effective_energy_forcing를 contrails 심각도 지수로 변환합니다.

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

이 매핑에 관한 자세한 배경 정보는 에너지 강제 해석을 참고하세요.

또한 Contrails API 출시 노트를 읽고 공지사항을 구독하여 이 규모의 변경사항에 대한 알림을 받을 수 있습니다.

CO2 환산량

예상 유효 에너지 강제력은 이산화탄소와 비교할 수 있는 비행운의 기후 영향, 즉 $\text{CO}_2$ 등가물로 해석할 수도 있습니다.

예측된 비행운 온난화의 $\text{CO}_2$ 등가량을 계산하려면 다음 변환을 사용합니다.

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

각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

  • EEEF는 예상 유효 에너지 강제력입니다.
  • GWP 계수는 지구 온난화 지수 계수입니다. 특정 기간(H, 연 단위) 동안 $\text{CO}_2$ 1kg에서 생성되는 총 통합 에너지 강제력의 역수입니다. GWP 20, 50 또는 100일 수 있습니다.

GWP 요소 제품

20년, 50년, 100년의 기간을 기준으로 제공되는 GWP 계수는 다음과 같습니다.

기간 GWP 계수(kg-$\text{CO}_2$/J)
GWP20 2.497e-9
GWP50 1.173e-9
GWP100 6.779e-10

GWP 계수 계산

이러한 GWP 계수는 IPCC AR5 계수와 다음 계산을 사용하여 $\text{CO}_2$ 의 절대 지구 온난화 지수(AGWP)에서 파생됩니다.

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

각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

  • $AGWP_{\text{CO}_2, H}$: 선택한 기간의 절대 지구 온난화 지수($\text{CO}_2$)(IPCC AR5에서 가져옴)
  • $A_{\text{earth}}$: 지구 표면적($5.101 \times 10^{14} \text{ m}^2$)
  • $S_{\text{year}}$: 1년의 초 수($31,536,000\text{초}$)

라이선스

Forecast API에서 노출하는 데이터는 CC BY 4.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.

다음 단계

  • ContrailWatch 기여 분석 개요를 읽고 과거 비행 수준 비행운 기여 분석이 비행운 예측을 개선하는 데 어떻게 사용되는지 알아보세요.

참조

  • Geraedts, Scott, Erica Brand, Thomas R. Dean, Sebastian Eastham, Carl Elkin, Zebediah Engberg, Ulrike Hager 등 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. "비행운 권운 예측 모델" Geoscientific Model Development 5 (3): 543-80.
  • Schumann, U., B. Mayer, K. Graf, and H. Mannstein. 2012. '비행운 권운의 파라미터 복사 강제력 모델' Journal of Applied Meteorology and Climatology 51 (7): 1391-1406.
  • Shapiro, Marc, Zeb Engberg, Roger Teoh, Marc Stettler, 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. J. Stettler. 2020. '소규모 우회 및 기술 채택을 통한 항공기 비행운의 기후 강제력 완화' Environmental Science & Technology 54 (5): 2941-50.
  • Teoh, Roger, Zebediah Engberg, Ulrich Schumann, Christiane Voigt, Marc Shapiro, Susanne Rohs, and Marc E. J. Stettler. 2024년. '2019년부터 2021년까지 전 세계 항공 비행운이 기후에 미치는 영향' Atmospheric Chemistry and Physics 24: 6071–6093. https://www.researchgate.net/publication/384141259_Global_aviation_contrail_climate_effects_from_2019_to_2021.