科学的モデリング

科学では、モデルはアイデア、オブジェクト、さらにはプロセスやシステムの表現であり、あり得ない現象を記述および説明するために使用されます。直接経験した。モデルは、研究と説明の伝達の両方において、科学者が行うことの中心です。

モデルは、理論をリンクする精神的に視覚的な方法です。実験によって予測を作成およびテストできるようにする、想像上の現実の簡略化された表現によって研究を導きます。

科学者がモデルを使用する理由

モデルにはさまざまな用途があります–複雑なデータを説明する方法を提供することから仮説として提示することまで。特定の状況で何が起こるかを説明または予測するために、科学者によって提案されたモデルが複数存在する場合があります。多くの場合、科学者はモデルの「正しさ」について議論し、その過程でモデルは進化するか拒否されます。したがって、モデルは科学における知識構築のプロセスの中心であり、科学知識がどのように暫定的であるかを示しています。

地球を示すモデルについて考えてみてください。 –地球。 2005年まで、地球儀は常に、惑星がどのように見えるかをアーティストが表現したものでした。 （2005年に、NASAの衛星画像を使用した最初の地球儀が作成されました。）最初に作成された既知の地球儀（紀元前150年）はあまり正確ではありませんでした。地球儀はギリシャで建設されたため、おそらくヨーロッパではごくわずかな土地しか表示されておらず、オーストラリア、中国、ニュージーランドは含まれていなかったでしょう。何百年にもわたって知識の量が蓄積されてきたため、モデルは改良され、実像で作られた地球儀が作成されるまでに、表現と実物の間に目立った違いはありませんでした。

モデルの構築

科学者は少量のデータから始めて、時間の経過とともに説明または予測に使用している現象のより良い表現を構築します。最近では、多くのモデルが数学的なものであり、視覚的な表現ではなくコンピューター上で実行される可能性がありますが、原則は同じです。

予測のためのモデルの使用

状況によっては、モデルは科学者によって開発され、物事を予測しようとします。最良の例は、気候モデルと気候変動です。人間は地球に与える影響を完全には知りませんが、炭素循環、水循環、天気についてはよく知っています。この情報とこれらのサイクルがどのように相互作用するかについての理解を使用して、科学者は何が起こるかを理解しようとしています。モデルはさらに、モデルに入力するための品質データを収集する科学者の作業に依存しています。モデルのデータを照合する作業の詳細については、Argoプロジェクトと、大規模な温度と塩分のデータを収集するために行われている作業を見て、気候と気候変動において海洋がどのような役割を果たしているかを理解してください。

たとえば、データを使用して、現在の速度で二酸化炭素を生成し続けると、20年後の気候がどのようになるかを予測できます。二酸化炭素をより多く生成するとどうなるか、より少なくするとどうなるかを予測できます。結果は、気候に何が起こり、何を変えることができるかを政治家に知らせるために使用されます。

モデルのもう1つの一般的な用途は、漁業の管理です。魚の漁業と輸出市場への販売は、ニュージーランドを含む多くの国にとって重要な産業です（2009年には14億ドル相当）。ただし、乱獲は実際のリスクであり、漁場が崩壊する可能性があります。科学者は、魚のライフサイクル、繁殖パターン、天気、沿岸の流れ、生息地に関する情報を使用して、個体数が回復できないポイントを下回る前に、特定の地域から何匹の魚を捕獲できるかを予測します。

モデルは、道路トンネルでの火災の広がりや建物での火災の発生を予測するために使用されるモデルなど、フィールド実験が高すぎるか危険な場合にも使用できます。

モデルが機能するかどうかをどのように知ることができますか？

モデルは、たとえば魚の量を減らすなど、非常に重要な決定を行うためによく使用されます。ある地域から連れて行かれると、会社が廃業したり、漁師が何世代にもわたって家族の中でキャリアを積むことができなくなったりする可能性があります。

気候変動との闘いに関連するコストはほとんど想像できないので、モデルが正しいことは重要ですが、多くの場合、これまでに入手可能な最良の情報を使用する場合です。使用されるデータが有用な情報を提供するかどうかを確認するために、モデルを継続的にテストする必要があります。科学者がモデルについて尋ねることができる質問は、それが私たちが知っているデータに適合しているかどうかです。

気候変動の場合、これは少し難しいです。それは私たちが今知っていることに合うかもしれませんが、私たちは十分に知っていますか？気候変動モデルをテストする1つの方法は、それを逆方向に実行することです。すでに起こったことを正確に予測できますか？科学者は過去に何が起こったかを測定できるので、モデルがデータに適合していれば、もう少し信頼できると考えられます。収まらない場合は、もう少し作業を行う必要があります。

モデルの予測を観測可能なデータと比較するこのプロセスは、「グラウンドトルーシング」と呼ばれます。漁業管理の場合、グラウンドトゥルースには、外出してさまざまな地域で魚のサンプルを採取することが含まれます。モデルが予測するほど多くの魚がこの地域にいない場合は、もう少し作業を行う必要があります。

衛星で海氷の厚さを測定するグラウンドトゥルースの詳細をご覧ください。ここでは、科学者が南極の氷の厚さに関するサテライトデータを検証しているため、データを使用して、地球の気候、海水温、海面がどのように変化するかをモデル化できます。