Multi-source validation of aircraft contrail predictions using satellite imagery, ground-based observations, and flight trajectory data

Aircraft contrails contribute to aviation’s non-CO₂ climate impact, particularly when they persist and evolve into contrail cirrus. Accurate prediction of contrail formation and persistence is therefore important for improving aviation climate-impact assessment and supporting future mitigation strategies. This thesis evaluates the agreement between aircraft contrail predictions generated using the PyContrails implementation of the Contrail Cirrus Prediction Model (CoCiP) and observational evidence from MODIS satellite products and ground-based sky imagery. The study also examines the use of brightness temperature difference and cirrus reflectance as satellite-based indicators of contrail detectability and investigates the atmospheric and observational conditions associated with stronger or weaker model agreement. A multi-source validation framework was developed by integrating ground-based contrail observations, MODIS satellite imagery, aircraft trajectory data from the OpenSky Network, ERA5 meteorological reanalysis, and CoCiP model outputs. From an initial dataset of 24,228 ground-based images collected across 125 observation periods over northern France, 16 high-confidence contrail cases were selected for detailed analysis. MODIS brightness temperature difference and cirrus reflectance products were used to identify satellite-based contrail signatures, while ground-based annotated images provided direct visual confirmation. The results show that CoCiP reproduced many persistent contrail events with varying levels of agreement. Ten cases were classified as strong persistent contrail events, five as weak or short-lived events, and one as an underprediction case. The classification was supported by quantitative indicators derived from CoCiP outputs, including persistent contrail distance and lifetime characteristics. The strongest agreement was generally associated with atmospheric conditions favourable for contrail persistence, particularly low temperatures and elevated relative humidity with respect to ice, whereas weaker agreement occurred for optically thin contrails, marginal atmospheric conditions, and reduced satellite detectability. Quantitative post-processing of the valid CoCiP outputs showed that 830 flights produced usable model results, of which 784 generated persistent contrail segments. The total modelled flight distance was 71,567.5 km, with 42,214.4 km classified as persistent contrail distance. Radiative forcing calculations yielded a net total energy forcing of +6.76 × 10¹⁵ J within the selected area of interest and observation periods, indicating an overall warming effect for the simulated cases. Overall, the findings suggest that CoCiP is capable of representing several characteristics associated with persistent contrail formation and evolution within the selected case-study dataset. However, because the analysis is based on a limited number of selected cases, the findings should be interpreted as a case-based evaluation rather than a statistically representative assessment of overall model performance. Uncertainties remain in humidity representation, satellite detectability, aircraft input assumptions, and temporal and spatial alignment between datasets. Nevertheless, the study demonstrates that combining ground-based observations, satellite imagery, trajectory data, meteorological reanalysis, and model outputs provide a useful framework for case-based contrail model evaluation and highlights areas for future investigation using larger datasets.

Le scie di condensazione degli aeromobili contribuiscono all’impatto climatico dell’aviazione non legato alle emissioni di CO₂, in particolare quando persistono ed evolvono in nubi di tipo contrail cirrus. Una previsione accurata della loro formazione e persistenza è quindi importante per migliorare la valutazione dell’impatto climatico dell’aviazione e supportare future strategie di mitigazione. Questa tesi valuta il grado di concordanza tra le previsioni generate mediante l’implementazione PyContrails del modello Contrail Cirrus Prediction Model (CoCiP) e le evidenze osservative ottenute dai prodotti satellitari MODIS e dalle immagini del cielo acquisite da terra. Lo studio esamina inoltre l’utilizzo della differenza di temperatura di brillanza (BTD) e della riflettanza del cirro come indicatori satellitari della rilevabilità delle scie e analizza le condizioni associate a una maggiore o minore concordanza del modello. È stato sviluppato un quadro di validazione multi-sorgente integrando osservazioni da terra, immagini satellitari MODIS, dati di traiettoria degli aeromobili provenienti da OpenSky Network, dati meteorologici ERA5 e risultati del modello CoCiP. A partire da un dataset iniziale di 24.228 immagini del cielo raccolte durante 125 periodi di osservazione nel nord della Francia, sono stati selezionati 16 casi ad alta affidabilità per un’analisi dettagliata. I prodotti MODIS relativi alla differenza di temperatura di brillanza e alla riflettanza del cirro sono stati utilizzati per identificare le firme satellitari delle scie, mentre le immagini annotate da terra hanno fornito una conferma visiva diretta. I risultati mostrano che CoCiP ha riprodotto numerosi eventi di scie persistenti con differenti livelli di concordanza. Dieci casi sono stati classificati come eventi di forte persistenza, cinque come eventi deboli o di breve durata e uno come caso di sottostima del modello. La maggiore concordanza è stata osservata in presenza di condizioni atmosferiche favorevoli, in particolare basse temperature ed elevata umidità relativa rispetto al ghiaccio, mentre una concordanza più debole è risultata associata a scie otticamente sottili e a condizioni atmosferiche marginali. L’elaborazione quantitativa dei risultati validi di CoCiP ha mostrato che 830 voli hanno prodotto simulazioni utilizzabili, dei quali 784 hanno generato segmenti di scia persistente. La distanza totale modellata è risultata pari a 71.567,5 km, di cui 42.214,4 km classificati come distanza associata a scie persistenti. I calcoli del forcing radiativo hanno evidenziato un’energia totale netta pari a +6,76 × 10¹⁵ J, indicando un effetto complessivamente riscaldante per i casi simulati. Nel complesso, i risultati suggeriscono che CoCiP è in grado di rappresentare diverse caratteristiche associate alla formazione e all’evoluzione delle scie persistenti all’interno del dataset considerato. Tuttavia, poiché l’analisi si basa su un numero limitato di casi selezionati, i risultati devono essere interpretati come una valutazione basata su casi di studio piuttosto che come una stima statisticamente rappresentativa delle prestazioni complessive del modello. Permangono incertezze legate alla rappresentazione dell’umidità, alla rilevabilità satellitare, alle assunzioni relative agli aeromobili e all’allineamento temporale e spaziale tra i diversi dataset. Ciononostante, lo studio dimostra che la combinazione di osservazioni da terra, immagini satellitari, dati di traiettoria, rianalisi meteorologiche e risultati modellistici costituisce un utile quadro di riferimento per la valutazione dei modelli di previsione delle scie di condensazione e individua possibili direzioni per future ricerche basate su dataset più ampi.