Google uses AI technology to translate content into your preferred language. AI translations can contain errors.

Dự báo vệt khói trắng

Contrails API sử dụng 2 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 do vệt khói (CoCiP), dự đoán hiện tượng nóng lên.

Mô hình dựa trên công nghệ học máy

Mô hình dự báo Vùng có khả năng xuất hiện vết phản lực (CLZ) dựa trên công nghệ học máy dự đoán xác suất hình thành vết phản lực. Mô hình này là một mạng nơ-ron sâu lấy các đặc điểm thời tiết làm dữ liệu đầu vào và dự đoán CLZ dựa trên thông tin phát hiện vệt khói ngưng tụ của vệ tinh (Geraedts và cộng sự, 2023).

Đầu vào của mô hình này chủ yếu bao gồm các đặc điểm thời tiết HRES: độ ẩm cụ thể, nhiệt độ, thành phần u của gió, thành phần v của gió, vận tốc theo phương thẳng đứng, độ xoáy tương đối, tỷ lệ che phủ của mây, hàm lượng nước đá cụ thể trong mây, hàm lượng nước cụ thể trong tuyết và độ phân kỳ. Độ ẩm tương đối được tính bằng độ ẩm và nhiệt độ cụ thể. Đầu vào cho mô hình cũng bao gồm thời gian mặt trời tại địa phương, ngày trong năm, vĩ độ và độ cao của các điểm tham chiếu trên đường 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 đặc điểm đầu vào, trong khi mô hình dự phòng toàn cầu chỉ sử dụng vĩ độ và độ cao.

Mô hình này đạt được hiệu suất vượt trội khi được đánh giá dựa trên dữ liệu về vết phản lực quan sát được.

Mô hình CoCiP

Mô hình Dự đoán mây ti tích do vệt ngưng tụ dự đoán lực tác động năng lượng của vệt ngưng tụ. Đây là một chỉ số đo lường tác động đến khí hậu của vệt ngưng tụ.

Lượng năng lượng cưỡng bức được xác định như sau:

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

nghĩa là lực bức xạ tức thời của vệt khói trắng được tích hợp trong suốt thời gian tồn tại của nó (Teoh và cộng sự, 2020). Lực năng lượng được chuẩn hoá theo khoảng cách bay, dẫn đến đơn vị là (J/m).

CoCiP là một mô hình dựa trên vật lý, mô phỏng quá trình hình thành, phát triển và tác động của vết phản lực 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). Mô hình này sử dụng 10 thành viên trong nhóm từ các nhóm dự báo có độ phân giải cao (HRES ENS) của ECMWF làm dữ liệu đầu vào để truyền các điểm tham chiếu của chuyến bay nơi vệt khói đã hình thành theo thời gian (Hersbach và cộng sự, 2020). Mô hình CoCiP cũng sử dụng lý thuyết vi vật lý đám mây để xác định những vệt khói nào tồn tại, tính đến luồng gió xuống ban đầu, sự rơi và sự thăng hoa. Dựa trên diễn biến mô phỏng của vệt ngưng tụ, CoCiP tính toán lực bức xạ dựa trên các đặc tính của vệt ngưng tụ và điều kiện thời tiết xung quanh.

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

Số lượng năng lượng cưỡng bức cuối cùng là mức trung bình của năng lượng cưỡng bức từ các thành viên trong nhóm CoCiP có EF khác 0 và mức trung bình khí hậu (luôn khác 0). Việc đưa khí hậu học vào mức trung bình đảm bảo ước tính tác động của vết phản lực, ngay cả khi CoCiP không dự đoán sự hình thành của vết phản lực bằng cách sử dụng bất kỳ thành viên nào trong nhóm thời tiết.

Dự kiến sẽ có hiệu ứng ép năng lượng hiệu quả

Sau đó, mức năng lượng cưỡng bức hiệu quả dự kiến được tính bằng tích của xác suất hình thành vết phản lực được tính từ mô hình học máy và mức năng lượng cưỡng bức hiệu quả của những vết phản lực này được tính từ mô hình CoCiP.

Giá trị chỉ số bức xạ cưỡng bức của vệt khói trắng

Sau đó, bạn có thể liên kết các giá trị cưỡng bức năng lượng hiệu quả dự kiến được tính toán với thang đo từ 0 đến 4 để tạo ra các giá trị chỉ số cưỡng bức của Contrail. Các giá trị chỉ số cưỡng bức của vệt khói được lấy cảm hứng từ các giá trị dự báo nhiễu loạn.

Contrails API chuyển đổi expected_effective_energy_forcing thành chỉ số mức độ nghiêm trọng contrails thông qua việc cắt và một 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 việc liên kết này, hãy xem phần Giải thích về việc bắt buộc sử dụng năng lượng.

Ngoài ra, bạn có thể đọc ghi chú phát hành Contrails API và đăng ký nhận thông báo để được thông báo về những thay đổi đối với quy mô này.

Lượng khí thải tương đương CO2

Lực tác động năng lượng hiệu quả dự kiến cũng có thể được diễn giải theo tác động của vệt khói trắng đối với khí hậu tương đương với khí cacbon đioxit, tức là lượng $\text{CO}_2$ tương đương.

Để tính lượng khí $\text{CO}_2$ tương đương của hiệu ứng làm ấm do vết phản lực dự kiến, hãy sử dụng hệ số quy đổi sau:

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

trong đó:

EEEF là Expected Effective Energy Forcing (Dự kiến mức năng lượng hiệu quả)
Hệ số GWP là Hệ số làm nóng lên toàn cầu; nghịch đảo của tổng năng lượng tích hợp 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.

Các sản phẩm GWP Factor

Dựa trên khung thời gian 20, 50 và 100 năm, Các hệ số GWP đưa ra:

Thời điểm nhất định	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 Chỉ số tuyệt đối về nguy cơ nóng lên toàn cầu (AGWP) đối với $\text{CO}_2$ bằng cách sử dụng các hệ số IPCC AR5 và phép tính sau:

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