Kontrailleri tahmin etmek için iki farklı model kullanırız. Bunlardan ilki, makine öğrenimine (ML) dayalı bir modeldir ve türbülans izi oluşum olasılığını tahmin eder. ML türbülans izi olası bölge (CLZ) tahmin modeli, hava durumu özelliklerini giriş olarak alan ve CLZ'leri uydu türbülans izi algılamalarına göre tahmin eden derin bir sinir ağıdır (Geraedts ve diğerleri 2023). ML modelinin girişleri temel olarak HRES hava durumu özelliklerinden oluşur. Özellikle özgül nem, sıcaklık, rüzgarın u bileşeni, rüzgarın v bileşeni, dikey hız, göreceli vortiklik, bulut örtüsünün oranı, özgül bulut buz su içeriği, özgül kar su içeriği ve diferansiyel kullanılır. Belirli nem ve sıcaklık kullanılarak hesaplanan bağıl nemi kullanırız. Giriş özellikleri olarak yerel güneş saatini, yılın gününü, enlem ve uçuş yol noktalarının yüksekliğini de kullanırız. ABD'deki tahminlerimizde ayrıca boylam özelliğini de kullanırız. Model, gözlemsel türbülans izi verileriyle değerlendirildiğinde son derece yüksek performans gösterir.
İkinci model olan Kuyruk İzi Bulut Tahmini (CoCiP) modeli, kuyruk izinin enerji zorlamasını tahmin eder. Bu, kuyruk izinin iklim üzerindeki etkisinin bir ölçümüdür. Enerji zorlama,
yani, uçuş izi radyasyon zorlamasının ömrü boyunca entegre edilmesi (Teoh ve ark. 2020). Ayrıca, enerji zorlamasını uçuş mesafesine göre normalleştiririz. Bu işlem sonucunda birim \(J/m\)olur.
CoCiP, atmosferik koşulları, uçak türünü, uçuş yolunu ve diğer özellikleri kullanarak türbülans izi oluşumunu, gelişimini ve etkisini simüle eden fizik tabanlı bir modeldir (Schumann 2012; Schumann ve ark. 2012). Contrails'in oluştuğu uçuş yollarını zaman içinde ileriye doğru aktarmak için CoCiP'ye giriş olarak ECMWF'nin yüksek çözünürlüklü tahmin gruplarından (HRES ENS) 10 grup üyesi kullanırız (Hersbach ve diğerleri 2020). CoCiP modeli, hangi tür kalıntıların kalıcı olacağını belirlemek için bulut mikrofizik teorisini de kullanır. Bu teoride ilk aşağı hava akımı, düşüş ve buharlaşma dikkate alınır. CoCiP, uçuş izi oluşumunun simülasyonunu dikkate alarak uçuş izi özelliklerine ve çevredeki hava koşullarına göre enerji zorlamasını hesaplar.
CoCiP'nin enerji zorlama tahminine ek olarak, enerji zorlama için iklimsel bir tahmin kullanırız. İklimoloji, bir yıl boyunca CoCiP çıktılarının ortalaması alınarak, günün saatine, mevsime ve enlemlere göre gruplandırılarak hesaplanır.
Nihai enerji zorlama miktarı, sıfır olmayan EF değerine sahip CoCiP topluluğu üyelerinden gelen enerji zorlamasının ve her zaman sıfır olmayan iklim ortalamasının ortalamasıdır. Ortalamaya iklim bilimini dahil ederek, CoCiP hava durumu topluluğu üyelerinden herhangi birini kullanarak bir türbülans izi oluşumunu tahmin etmese bile her zaman türbülans izi etkisi tahminimiz olur.
Bu iki tahmini bir ürün kullanarak birleştiririz:
beklenen etkili enerji zorlaması \(=\) (kontreil oluşturma olasılığı, ML modeli) \(\times\) (kontreilin enerji zorlaması, CoCiP ve klimatoloji) \(\times\) (RF -> ERF dönüşüm faktörü, 0,42)
Referanslar
Geraedts, Scott, Erica Brand, Thomas R. Dean, Sebastian Eastham, Carl Elkin, Zebediah Engberg, Ulrike Hager, et al. 2023. "Uçuş Başına Kontrail Oluşumunu Ölçen Ölçeklenebilir Bir Sistem." 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. "ERA5 Küresel Yeniden Analizi." Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 146 (730): 1999-2049.
Schumann, U. 2012. "A Contrail Cirrus Prediction Model." Geoscientific Model Development 5 (3): 543-80.
Schumann, U., B. Mayer, K. Graf ve H. Mannstein. 2012. "Contrail Cirrus için Parametrik Radyatif Zorlama Modeli." Journal of Applied Meteorology and Climatology 51 (7): 1391-1406.
Shapiro, Marc, Zeb Engberg, Roger Teoh, Marc Stettler ve Tom Dean. 2023. Pycontrails: Havacılığın İklim Etkilerini Modelleme İçin Python Kitaplığı. https://doi.org/10.5281/zenodo.825291
Teoh, Roger, Ulrich Schumann, Arnab Majumdar ve Marc E. J. Stettler. 2020. "Küçük Ölçekli Yön Değiştirme ve Teknoloji Kullanımı ile Uçak Kontraillerinin İklim Zorlamasını Azaltma." Environmental Science & Technology 54 (5): 2941-50.