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如何预测当飞机可能会形成特定的位置使用公共数据?

我看到下面的图片用作click-attractor旅游业无关的故事,但发现一个更大的版本在这里。

飞机,或水凝结轨迹总是发生在飞机穿过大气层在一定的大气条件下,可能相关的主要是湿度、压力和温度。

如果我想写一个轨迹预测脚本,该脚本将调查公共来源的大气数据,检查位置(高度),看看他们目前倾向于形成航迹云现在大大超过平均每天公共数据来源可能我看什么,和什么参数是最重要的?

当然实际形成还需要空中交通,但这是askable不同SE的网站。

源

回答

[这][1],所述冷凝的云粒子(即。航迹云的形成)之间的混合会发生如果炎热和潮湿的飞机引擎废气和周围环境空气导致混合空气超过冰饱和蒸气压的温度变化。这种基因混合过程的概念图所示,排气(包裹)和环境空气(包裹B)与通用的温度和饱和蒸气压力所示:[!(图的冰饱和蒸汽压对空气温度两个包裹)[2]][2]然而,这将要求知识这些特定的温度和相应的饱和蒸汽压力。更实际,轨迹预测通常只是假设空气通常在海拔飞机巡航((通常,尽管并不总是,8公里/ 26000英尺以上,气温低于-40°C)[3])接近或高于过度饱和对冰。这种假设是操作使用,例如,在(美国宇航局持久轨迹预测普及)[4]。注意,第一个来源表明,低风速也可以帮助识别可能的地区持续的尾迹。几个来源的数据可能是有用的在构建类似的分析或预测和比较可能平均每天,根据当地的气候。从无线电探空仪观测数据(即。气象气球,仪器测量温度、湿度、风速)(可在全球范围内实时)[5]。 This provides actual measurements of weather conditions through the relevant altitudes for contrail formation, and is particularly useful if measurements are needed relatively close to a radiosonde launch site. For broader coverage in both space and time, the US National Oceanic and Atmospheric Administration provides [archives of past weather analyses and operational forecast model output][6] that can be requested by the general public. These datasets contain gridded model output with common parameters at various levels through the atmosphere on a national to global scale. While these datasets do not strictly consist of observed measurements, they are useful for analyses extending beyond the relatively limited set of observations available in most circumstances. Output from various operational forecast models is available for near-current or future conditions, whereas the *reanalysis* datasets provide similar information obtained from model analyses of past weather. For a given location, the reanalysis datasets can be used to identify climatological temperature, moisture, or wind characteristics for a given location and date or season. Information from radiosondes or model forecasts can then be used to identify how conditions at a near-current (or future) time compare to these "average" conditions. [1]: http://cimss.ssec.wisc.edu/wxwise/contrail.html [2]: https://i.stack.imgur.com/YdYry.gif [3]: https://web.archive.org/web/20160408184845/http://science-edu.larc.nasa.gov/contrail-edu/faq.php [4]: https://cloudsway2.larc.nasa.gov/cgi-bin/site/showdoc?mnemonic=CONTRAIL_FORECAST [5]: http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html [6]: https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/model-data

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2018年12月7日在3:13

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