航跡地圖揭示COVID-19大流行高峰對航空業的顯著影響

在 3 月 7 日出版的《環境研究快報》上,麻省理工學院的一支研究團隊,分享了美國境內在 COVID-19 大流行前後的航跡變化。可知在新冠感染病例達到首波高峰時,旅行限制和乘客的減少,導致 2020 年停飛的航班數量創下了歷史新高、同時散落在空中的尾氣(白色蓬鬆航跡)也大幅減少。

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(圖 via United Nations)

論文指出,MIT 工程師繪製了 2020 年在美國產生的噴氣式客機航跡,並將其與 COVID-19 大流行之前的年份進行了對比。

可知在 2018 / 2019 年的任何一天,凝結尾跡覆蓋的總面積,都相當於馬薩諸塞州和康涅狄格州的總和。然而 2020 年的時候,航空尾跡收縮了近 20% 。

而作為在陸上範圍捕獲凝結尾跡的精細且短暫細節的首個研究項目,MIT 團隊希望驗證其測繪技術的有效性,並且正在用它來預測大氣中可能形成尾跡的位置。

眾所周知,除了二氧化碳排放,航空器的尾跡也在全球變暖中扮演着重要角色。當飛機高溫高濕的尾氣與大氣中涼爽潮濕的空氣混合,便會產生呈細線狀迅速發散開來的尾跡。

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研究配圖 – 1:2018 年初 – 2019 年底的平均航空尾跡覆蓋範圍

雖然單一的凝結尾跡可能不會產生太大的溫室效應,但從總量上來看,其後果還是不容小覷。畢竟它會充當漂浮的毯子,來捕獲地球散發的熱量。

好消息是,MIT 團隊正在與各大航司合作,以嘗試通過預測分析來重新安排航線,來盡量減少凝結尾跡的產生。MIT 航空航天系教授兼副主任 Steven Barrett 指出:

“這項技術可實時幫助飛機轉向以消除尾跡,而通過消除當今產生的大部分尾跡,航空業對氣候變暖的影響可被減半,我們不該錯過這個難得的機會”。

為了得出相對準確的預估,研究團隊參考了有限的衛星數據來建模。其難點在於,分析尾跡數據的傳統計算機視覺算法,很難從自然雲中辨別出纖細的尾巴。

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研究配圖 – 2:晝夜模式分析

有鑒於此,MIT 團隊翻閱了美國宇航局 GOES-16 地球靜止衛星拍攝的圖像。這枚衛星盤旋在包括美國在內的地球同一片區域的上空,並且持續拍攝了高分辨率的圖像。

首先,該團隊利用大約 100 張衛星圖像,並訓練了一組人來解釋遙感數據,以標出作為航跡所在部分的像素。然後通過這些標記數據,對計算機視覺算法展開有針對性的訓練。

在投餵了大約 10 萬張衛星圖像后(總計近 6 萬億像素 / 每像素代表大約 2 平方公里),該算法終於能夠相當準確地分辨航跡與普通的雲。

這些圖像覆蓋了美國本土與毗鄰的加拿大和墨西哥的部分地區,間隔在 15 分鐘左右,收錄時間為 2018 年 1 月 1 日 – 2020 年 12 月 31 日。

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研究配圖 – 3:2018~2020 年度折線對比

通過自動將每個像素分為航跡或非航跡,這套系統能夠生成美國上空的每日航跡地圖。儘管算法本身對飛機的飛行地點一無所知,但在處理衛星圖像時,它還是能夠分辨出可識別的飛行路線。

基於此,MIT 團隊認為新研究有助於分析大範圍的凝結尾跡。比如在 2018 – 2019 年的每一天,美國地區的凝結尾跡都覆蓋了大約 4.3 萬平凡公里的區域。

而隨着 COVID-19 大流行,覆蓋率在 2020 年 3 月大幅下降了 20% 。在首輪感染高峰過去后,全球航空業迎來了緩慢的復蘇,凝結尾跡又開始在衛星圖像中重新出現。

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(來自:Environmental Research Letters)

此外 MIT 團隊留意到了每日 / 季節性的模式變化,通常情況下,凝結尾跡會在早上達到頂峰、並於下午減少。

一種猜測是,自然捲雲更有可能在下午形成,所以該算法才難以在當天晚些時候識別雲中的凝結尾跡。

不過這也可能是何時形成最多凝結尾跡的一個重要指示,因為它會在冷空氣更多的冬末和早春達到頂峰。

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