Modélisation scientifique

En science, un modèle est une représentation dune idée, dun objet ou même dun processus ou dun système qui sert à décrire et expliquer des phénomènes qui ne peuvent être expérimenté directement. Les modèles sont au cœur de ce que font les scientifiques, à la fois dans leurs recherches et dans la communication de leurs explications.

Les modèles sont un moyen mentalement visuel de relier la théorie avec lexpérience, et ils guident la recherche en étant des représentations simplifiées dune réalité imaginée qui permettent de développer et de tester des prédictions par expérience.

Pourquoi les scientifiques utilisent des modèles

Les modèles ont une variété dutilisations – de la fourniture dun moyen dexpliquer des données complexes à la présentation sous forme dhypothèse. Il peut y avoir plus dun modèle proposé par les scientifiques pour expliquer ou prédire ce qui pourrait se produire dans des circonstances particulières. Souvent, les scientifiques discuteront de la «justesse» de leur modèle et, ce faisant, le modèle évoluera ou sera rejeté. Par conséquent, les modèles sont au cœur du processus de renforcement des connaissances en science et démontrent à quel point les connaissances scientifiques sont provisoires.

Pensez à un modèle montrant la Terre – un globe. Jusquen 2005, les globes étaient toujours une représentation artistique de ce à quoi nous pensions que la planète ressemblait. (En 2005, le premier globe utilisant des images satellites de la NASA a été produit.) Le premier globe connu à être fabriqué (en 150 avant JC) nétait pas très précis. Le globe a été construit en Grèce alors peut-être n’a montré qu’une petite quantité de terres en Europe, et il n’y aurait pas eu d’Australie, de Chine ou de Nouvelle-Zélande! Au fur et à mesure que la quantité de connaissances sest accumulée au cours des centaines dannées, le modèle sest amélioré jusquà ce que, au moment où un globe fait à partir dimages réelles a été produit, il ny avait aucune différence notable entre la représentation et la réalité.

Construire un modèle

Les scientifiques commencent avec une petite quantité de données et construisent une représentation de mieux en mieux des phénomènes quils expliquent ou utilisent pour la prédiction au fil du temps. De nos jours, de nombreux modèles sont susceptibles dêtre mathématiques et exécutés sur des ordinateurs, plutôt que dêtre une représentation visuelle, mais le principe est le même.

Utilisation de modèles pour prédire

Dans certaines situations, des modèles sont développés par des scientifiques pour essayer de prédire les choses. Les meilleurs exemples sont les modèles climatiques et le changement climatique. Les humains ne connaissent pas le plein effet qu’ils ont sur la planète, mais nous en savons beaucoup sur les cycles du carbone, les cycles de l’eau et les conditions météorologiques. En utilisant ces informations et en comprenant comment ces cycles interagissent, les scientifiques tentent de comprendre ce qui pourrait arriver. Les modèles sappuient en outre sur le travail des scientifiques pour collecter des données de qualité pour alimenter les modèles. Pour en savoir plus sur le travail de collecte de données pour les modèles, examinez le projet Argo et les travaux en cours pour collecter des données à grande échelle sur la température et la salinité afin de comprendre le rôle de locéan dans le climat et le changement climatique.

Par exemple, ils peuvent utiliser des données pour prédire à quoi pourrait ressembler le climat dans 20 ans si nous continuons à produire du dioxyde de carbone aux taux actuels – ce qui pourrait arriver si nous produisons plus de dioxyde de carbone et ce qui se passerait si nous produisions moins. Les résultats sont utilisés pour informer les politiciens sur ce qui pourrait arriver au climat et ce qui peut être changé.

Une autre utilisation courante des modèles est la gestion des pêches. La pêche et la vente de poisson sur les marchés dexportation est une industrie importante pour de nombreux pays, dont la Nouvelle-Zélande (dune valeur de 1,4 milliard de dollars en 2009). Cependant, la surpêche est un risque réel et peut provoquer leffondrement des zones de pêche. Les scientifiques utilisent des informations sur les cycles de vie des poissons, les modes de reproduction, les conditions météorologiques, les courants côtiers et les habitats pour prédire combien de poissons peuvent être capturés dans une zone particulière avant que la population ne soit réduite au-dessous du point où elle ne peut pas se rétablir.

Des modèles peuvent également être utilisés lorsque les expériences sur le terrain sont trop coûteuses ou dangereuses, comme les modèles utilisés pour prédire comment un incendie se propage dans les tunnels routiers et comment un incendie pourrait se développer dans un bâtiment.

Comment savoir si un modèle fonctionne?

Les modèles sont souvent utilisés pour prendre des décisions très importantes, par exemple, réduire la quantité de poissons qui peut être enlevé dune région peut entraîner la faillite dune entreprise ou empêcher un pêcheur davoir une carrière dans sa famille depuis des générations.

Les coûts associés à la lutte contre le changement climatique sont presque inimaginables, donc cest Il est important que les modèles soient corrects, mais il sagit souvent dutiliser les meilleures informations disponibles à ce jour. Les modèles doivent être continuellement testés pour voir si les données utilisées fournissent des informations utiles. Une question que les scientifiques peuvent poser à un modèle est la suivante: correspond-il aux données que nous connaissons?

Pour le changement climatique, cest un peu difficile. Cela pourrait correspondre à ce que nous savons maintenant, mais en savons-nous suffisamment? Une façon de tester un modèle de changement climatique est de lexécuter à lenvers.Peut-il prédire avec précision ce qui sest déjà passé? Les scientifiques peuvent mesurer ce qui sest passé dans le passé, donc si le modèle correspond aux données, il est considéré comme un peu plus fiable. Si cela ne correspond pas, il est temps de faire un peu plus de travail.

Ce processus de comparaison des prévisions de modèle avec des données observables est connu sous le nom de «vérification au sol». Pour la gestion des pêches, la vérification sur le terrain consiste à sortir et à prélever des échantillons de poissons dans différentes zones. Sil ny a pas autant de poissons dans la région que le modèle le prédit, il est temps de faire un peu plus de travail.

En savoir plus sur la vérification au sol dans les satellites mesurent lépaisseur de la glace de mer. Ici, les scientifiques valident les données de satéliite sur lépaisseur de la glace en Antarctique afin que les données puissent être utilisées pour modéliser comment le climat de la Terre, la température de la mer et le niveau de la mer peuvent changer.