Chúng tôi sử dụng hai mô hình khác nhau để dự báo contrails. Mô hình đầu tiên là mô hình dựa trên công nghệ học máy (ML), dự đoán xác suất hình thành vệt khói trắng. Mô hình dự báo vùng có khả năng xuất hiện vệt khói trắng (CLZ) bằng công nghệ học máy là một mạng nơron sâu lấy các đặc điểm thời tiết làm dữ liệu đầu vào và dự đoán CLZ dựa trên kết quả phát hiện vệt khói trắng bằng vệ tinh (Geraedts và cộng sự, 2023). Dữ liệu đầu vào của mô hình học máy chủ yếu bao gồm các tính năng thời tiết HRES. Cụ thể, chúng tôi sử dụng độ ẩm, nhiệt độ, thành phần u của gió, thành phần v của gió, tốc độ thẳng đứng, độ xoáy tương đối, tỷ lệ che phủ của đám mây, hàm lượng nước đá trong đám mây, hàm lượng nước trong tuyết và độ phân kỳ. Chúng tôi sử dụng độ ẩm tương đối được tính toán bằng độ ẩm và nhiệt độ cụ thể. Chúng tôi cũng sử dụng thời gian mặt trời tại địa phương, ngày trong năm, vĩ độ và độ cao của các điểm trung gian của chuyến bay làm các đặc điểm đầu vào. Đối với thông tin dự báo ở Hoa Kỳ, chúng tôi cũng sử dụng kinh độ làm một tính năng. Mô hình này đạt được hiệu suất hiện đại khi được đánh giá dựa trên dữ liệu quan sát về vệt khói trắng.
Mô hình thứ hai, mô hình Dự đoán Contrail Cirrus (CoCiP), dự đoán tác động của năng lượng đối với contrail, đây là một chỉ số đo lường tác động của contrail đối với khí hậu. Buộc năng lượng được xác định là
nghĩa là tác động bức xạ tức thì của contrail được tích hợp trong suốt thời gian tồn tại (Teoh et al. 2020). Chúng tôi cũng chuẩn hoá việc buộc năng lượng theo quãng đường bay, dẫn đến đơn vị của \(J/m\).
CoCiP là một mô hình dựa trên vật lý mô phỏng quá trình hình thành, phát triển và tác động của vệt khói trắng bằng cách sử dụng các điều kiện khí quyển, loại máy bay, đường bay và các đặc điểm khác (Schumann 2012; Schumann và cộng sự 2012). Chúng tôi sử dụng 10 thành phần của tập hợp dự báo có độ phân giải cao (HRES ENS) của ECMWF làm dữ liệu đầu vào cho CoCiP để dự đoán các điểm bay mà contrails đã hình thành trước đó (Hersbach et al. 2020). Mô hình CoCiP cũng sử dụng lý thuyết vật lý vi mô của đám mây để xác định những vệt khói trắng nào tồn tại, tính đến luồng gió xuống, rơi và thăng hoa ban đầu. Dựa trên quá trình phát triển được mô phỏng của vệt khói trắng, CoCiP tính toán tác động của năng lượng dựa trên các đặc tính của vệt khói trắng và điều kiện thời tiết xung quanh.
Ngoài số liệu ước tính của CoCiP về lực tác động của năng lượng, chúng tôi sử dụng số liệu ước tính khí hậu về lực tác động của năng lượng. Thông tin khí hậu được tính bằng cách lấy trung bình một năm của các đầu ra CoCiP, được phân loại theo thời gian trong ngày, mùa và vĩ độ.
Lượng tác động năng lượng cuối cùng là trung bình của lượng tác động năng lượng từ các thành phần của tập hợp CoCiP có EF khác 0 và trung bình khí hậu, luôn khác 0. Bằng cách đưa thông tin khí tượng học vào giá trị trung bình, chúng tôi luôn có số liệu ước tính về tác động của vệt khói, ngay cả khi CoCiP không dự đoán được sự hình thành của vệt khói bằng bất kỳ thành phần nào của tập hợp thời tiết.
Chúng tôi kết hợp hai thông tin dự báo này bằng một sản phẩm:
tác động hiệu quả dự kiến của năng lượng \(=\) (xác suất hình thành vệt khói trắng, mô hình học máy) \(\times\) (tác động của năng lượng đối với vệt khói trắng, CoCiP và khí tượng học) \(\times\) (hệ số chuyển đổi RF -> ERF, 0,42)
Tài liệu tham khảo
Geraedts, Scott, Erica Brand, Thomas R. Dean, Sebastian Eastham, Carl Elkin, Zebediah Engberg, Ulrike Hager, v.v. 2023. "Một hệ thống có thể mở rộng để đo lường sự hình thành của vệt khói trên cơ sở mỗi chuyến bay". 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. "Phân tích lại toàn cầu ERA5". Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 146 (730): 1999-2049.
Schumann, U. 2012. "Mô hình dự đoán contrail cirrus". Phát triển mô hình địa khoa học 5 (3): 543-80.
Schumann, U., B. Mayer, K. Graf và H. Mannstein. 2012. "Mô hình tác động bức xạ tham số cho đám mây Contrail Cirrus". Journal of Applied Meteorology and Climatology 51 (7): 1391-1406.
Shapiro, Marc, Zeb Engberg, Roger Teoh, Marc Stettler và Tom Dean. 2023. Pycontrails: Thư viện Python để lập mô hình tác động của ngành hàng không đối với khí hậu. https://doi.org/10.5281/zenodo.825291
Teoh, Roger, Ulrich Schumann, Arnab Majumdar và Marc E. J. Stettler. 2020. "Mitigating the Climate Forcing of Aircraft Contrails by Small-Scale Diversions and Technology Adoption" (Giảm thiểu tác động của các vệt khói máy bay đối với khí hậu bằng cách chuyển hướng quy mô nhỏ và áp dụng công nghệ). Environmental Science & Technology 54 (5): 2941-50.