（图 via United Nations）
论文指出，MIT 工程师绘制了 2020 年在美国产生的喷气式客机航迹，并将其与 COVID-19 大流行之前的年份进行了对比。
可知在 2018 / 2019 年的任何一天，凝结尾迹覆盖的总面积，都相当于马萨诸塞州和康涅狄格州的总和。然而 2020 年的时候，航空尾迹收缩了近 20% 。
而作为在陆上范围捕获凝结尾迹的精细且短暂细节的首个研究项目，MIT 团队希望验证其测绘技术的有效性，并且正在用它来预测大气中可能形成尾迹的位置。
众所周知，除了二氧化碳排放，航空器的尾迹也在全球变暖中扮演着重要角色。当飞机高温高湿的尾气与大气中凉爽潮湿的空气混合，便会产生呈细线状迅速发散开来的尾迹。
研究配图 - 1：2018 年初 - 2019 年底的平均航空尾迹覆盖范围
虽然单一的凝结尾迹可能不会产生太大的温室效应，但从总量上来看，其后果还是不容小觑。毕竟它会充当漂浮的毯子，来捕获地球散发的热量。
好消息是，MIT 团队正在与各大航司合作，以尝试通过预测分析来重新安排航线，来尽量减少凝结尾迹的产生。MIT 航空航天系教授兼副主任 Steven Barrett 指出：
“这项技术可实时帮助飞机转向以消除尾迹，而通过消除当今产生的大部分尾迹，航空业对气候变暖的影响可被减半，我们不该错过这个难得的机会”。
为了得出相对准确的预估，研究团队参考了有限的卫星数据来建模。其难点在于，分析尾迹数据的传统计算机视觉算法，很难从自然云中辨别出纤细的尾巴。
研究配图 - 2：昼夜模式分析
有鉴于此，MIT 团队翻阅了美国宇航局 GOES-16 地球静止卫星拍摄的图像。这枚卫星盘旋在包括美国在内的地球同一片区域的上空，并且持续拍摄了高分辨率的图像。
首先，该团队利用大约 100 张卫星图像，并训练了一组人来解释遥感数据，以标出作为航迹所在部分的像素。然后通过这些标记数据，对计算机视觉算法展开有针对性的训练。
在投喂了大约 10 万张卫星图像后（总计近 6 万亿像素 / 每像素代表大约 2 平方公里），该算法终于能够相当准确地分辨航迹与普通的云。
这些图像覆盖了美国本土与毗邻的加拿大和墨西哥的部分地区，间隔在 15 分钟左右，收录时间为 2018 年 1 月 1 日 - 2020 年 12 月 31 日。
研究配图 - 3：2018~2020 年度折线对比
通过自动将每个像素分为航迹或非航迹，这套系统能够生成美国上空的每日航迹地图。尽管算法本身对飞机的飞行地点一无所知，但在处理卫星图像时，它还是能够分辨出可识别的飞行路线。
基于此，MIT 团队认为新研究有助于分析大范围的凝结尾迹。比如在 2018 - 2019 年的每一天，美国地区的凝结尾迹都覆盖了大约 4.3 万平凡公里的区域。
而随着 COVID-19 大流行，覆盖率在 2020 年 3 月大幅下降了 20% 。在首轮感染高峰过去后，全球航空业迎来了缓慢的复苏，凝结尾迹又开始在卫星图像中重新出现。
（来自：Environmental Research Letters）
此外 MIT 团队留意到了每日 / 季节性的模式变化，通常情况下，凝结尾迹会在早上达到顶峰、并于下午减少。
一种猜测是，自然卷云更有可能在下午形成，所以该算法才难以在当天晚些时候识别云中的凝结尾迹。
不过这也可能是何时形成最多凝结尾迹的一个重要指示，因为它会在冷空气更多的冬末和早春达到顶峰。
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