Google sử dụng công nghệ AI để dịch nội dung sang ngôn ngữ bạn ưu tiên. Bản dịch bằng AI có thể có lỗi.

Dự báo vệt khói trắng

Contrails API sử dụng hai mô hình khác nhau để dự báo vệt khói: một mô hình dựa trên học máy (ML) dự đoán các vùng có khả năng xuất hiện vệt khói và một mô hình dựa trên vật lý, Dự đoán mây ti tích vệt khói (CoCiP), dự đoán hiện tượng nóng lên.

Mô hình dựa trên công nghệ học máy

Mô hình dự báo Khu vực có khả năng hình thành vệt khói trắng (CLZ) dựa trên công nghệ học máy dự đoán xác suất hình thành vệt khói trắng. Mô hình này 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 của vệ tinh (Geraedts và cộng sự, năm 2023).

Dữ liệu đầu vào của mô hình này chủ yếu bao gồm các đặc điểm thời tiết HRES: độ ẩm riêng, nhiệt độ, thành phần u của gió, thành phần v của gió, vận tốc theo phương thẳng đứng, độ xoáy tương đối, tỷ lệ mây che phủ, hàm lượng nước đá cụ thể trong mây, hàm lượng nước tuyết cụ thể và độ phân kỳ. Độ ẩm tương đối được tính bằng độ ẩm và nhiệt độ cụ thể. Dữ liệu đầu vào cho mô hình cũng bao gồm giờ mặt trời địa phương, ngày trong năm và độ cao của các điểm tham chiếu của chuyến bay.

Đối với một số khu vực địa lý (ví dụ: Hoa Kỳ), mô hình được tinh chỉnh để sử dụng vĩ độ, kinh độ và độ cao làm các tính năng đầu vào, trong khi mô hình dự phòng toàn cầu chỉ sử dụng độ cao (và không sử dụng vĩ độ hoặc kinh độ).

Mô hình này đạt được hiệu suất tiên tiến nhất khi được đánh giá dựa trên dữ liệu quan sát về vệt khói.

Mô hình CoCiP

Mô hình dự đoán mây ti tích từ vệt ngưng tụ dự đoán mức năng lượng của vệt ngưng tụ, đây là thước đo tác động đến khí hậu của vệt ngưng tụ.

Tác động năng lượng được định nghĩa như sau:

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

tức là bức xạ tức thời của vệt khói ngưng tụ được tích hợp trong suốt thời gian tồn tại của vệt khói (Teoh và cộng sự, 2020). Lực đẩy năng lượng được chuẩn hoá theo khoảng cách bay, dẫn đến đơn vị của lực đẩy năng lượng là (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 dựa trên điều kiện khí quyển, loại máy bay, đường bay và các đặc điểm khác (Schumann 2012; Schumann và cộng sự 2012). Mô hình này sử dụng 10 thành viên tập hợp từ các tập hợp dự báo độ phân giải cao (HRES ENS) của ECMWF làm dữ liệu đầu vào để chuyển các điểm tham chiếu của chuyến bay nơi vệt khói đã hình thành về phía trước theo thời gian (Hersbach và cộng sự 2020). Mô hình CoCiP cũng sử dụng lý thuyết vi vật lý đám mây để xác định vệt khói nào tồn tại lâu, tính đến luồng khí đi xuống ban đầu, sự rơi và sự thăng hoa. Dựa trên quá trình tiến hoá mô phỏng của vệt ngưng tụ, CoCiP sẽ tính toán mức năng lượng cưỡng bức dựa trên các đặc tính của vệt ngưng tụ và điều kiện thời tiết xung quanh.

Ngoài ước tính của CoCiP về tác động năng lượng, chúng tôi còn tính toán ước tính khí hậu về tác động năng lượng bằng cách lấy trung bình kết quả đầu ra của CoCiP trong một năm, được phân loại theo thời gian trong ngày, mùa và vĩ độ.

Lượng năng lượng cưỡng bức cuối cùng là giá trị trung bình của năng lượng cưỡng bức từ các thành viên của tập hợp CoCiP có EF khác 0 và giá trị trung bình theo khí hậu, luôn khác 0. Việc đưa khí hậu học vào giá trị trung bình giúp đảm bảo ước tính được tác động của vệt khói, ngay cả khi CoCiP không dự đoán được sự hình thành của vệt khói bằng bất kỳ thành viên nào trong tập hợp thời tiết.

Mức năng lượng hiệu dụng dự kiến

Sau đó, mức tác động năng lượng hiệu quả dự kiến được tính bằng tích của xác suất hình thành vệt khói trắng (được tính từ mô hình học máy) và mức tác động năng lượng hiệu quả của các vệt khói trắng này (được tính từ mô hình CoCiP).

Giá trị chỉ số tác động của vệt khói trắng

Sau đó, các giá trị tác động năng lượng hiệu quả dự kiến được tính toán có thể được liên kết với thang điểm từ 0 đến 4 để tạo ra các giá trị Chỉ số tác động của vệt khói. Giá trị chỉ số tác động của vệt khói trắng được lấy cảm hứng từ giá trị dự báo nhiễu động.

API Vệt khói chuyển đổi expected_effective_energy_forcing thành chỉ số mức độ nghiêm trọng contrails thông qua việc cắt bớt và thang đo tuyến tính:

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

Để biết thêm thông tin cơ bản về mối liên kết này, hãy xem phần Giải thích về tác động của năng lượng.

Ngoài ra, bạn có thể đọc bản ghi chú phát hành của Contrails API và đăng ký nhận thông báo để biết về những thay đổi đối với thang đo này.

CO2 tương đương

Cũng có thể diễn giải bức xạ năng lượng hiệu quả dự kiến theo tác động của vệt ngưng tụ đối với khí hậu tương đương với khí cacbon đioxit, tức là lượng $\text{CO}_2$ tương đương.

Để tính lượng $\text{CO}_2$ tương đương với mức độ nóng lên dự báo do vệt khói gây ra, hãy sử dụng công thức quy đổi sau:

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

trong đó:

EEEF là Expected Effective Energy Forcing (Cưỡng bức năng lượng hiệu quả dự kiến)
Hệ số GWP là Hệ số nguy cơ nóng lên toàn cầu; nghịch đảo của tổng lực bức xạ năng lượng do 1 kg $\text{CO}_2$ tạo ra trong một khoảng thời gian cụ thể (H, tính bằng năm). Có thể là GWP 20, 50 hoặc 100.

Sản phẩm GWP Factor

Dựa trên các khoảng thời gian 20, 50 và 100 năm, các Hệ số GWP được cung cấp:

Chân trời thời gian	Hệ số GWP (kg-$\text{CO}_2$/J)
GWP20	2,497e-9
GWP50	1,173e-9
GWP100	6,779e-10

Tính toán hệ số GWP

Các hệ số GWP này được lấy từ Nguy cơ nóng lên toàn cầu tuyệt đối (AGWP) cho $\text{CO}_2$ bằng cách sử dụng các hệ số IPCC AR5 và phép tính sau:

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