과학적 모델링

과학에서 모델은 아이디어, 대상 또는 프로세스 또는 시스템을 표현한 것입니다. 이는 불가능한 현상을 설명하고 설명하는 데 사용됩니다. 직접 경험했습니다. 모델은 과학자의 연구와 설명을 전달할 때 모두 과학자들이하는 일의 중심입니다.

모델은 이론을 연결하는 정신적으로 시각적 인 방법입니다. 실험을 통해 예측을 개발하고 테스트 할 수있는 가상 현실을 단순화하여 연구를 안내합니다.

과학자들이 모델을 사용하는 이유

모델은 다양한 용도로 사용됩니다. – 복잡한 데이터를 설명하는 방법을 제공하는 것에서 가설로 제시하는 것까지. 특정 상황에서 일어날 수있는 일을 설명하거나 예측하기 위해 과학자들이 제안한 모델이 둘 이상있을 수 있습니다. 종종 과학자들은 모델의 올바름에 대해 논쟁하며 그 과정에서 모델이 진화하거나 거부됩니다. 결과적으로 모델은 과학 지식 구축 과정의 중심이며 과학 지식이 잠정적이라는 것을 보여줍니다.

지구를 보여주는 모델에 대해 생각해보세요. – 지구본. 2005 년까지 지구본은 항상 지구가 어떻게 생겼는지에 대한 예술가의 표현이었습니다. (2005 년에 NASA의 위성 사진을 사용한 최초의 지구본이 제작되었습니다.) 최초로 만들어진 지구본 (BC 150 년)은 그다지 정확하지 않았습니다. 지구본은 그리스에서 지어 졌기 때문에 유럽에서 아주 적은 양의 땅만 보여 주었고 호주, 중국, 뉴질랜드는 없었을 것입니다! 수백 년에 걸쳐 지식의 양이 축적됨에 따라 실제 이미지로 만든 지구본이 생성 될 때까지 모델이 개선되어 표현과 실제 사이에 눈에 띄는 차이가 없습니다.

모델 구축

과학자들은 적은 양의 데이터로 시작하여 시간이 지남에 따라 설명하거나 예측에 사용하는 현상을 더 좋고 더 잘 표현합니다. 요즘에는 많은 모델이 시각적으로 표현되지 않고 컴퓨터에서 실행될 가능성이 높지만 원칙은 동일합니다.

예측을 위해 모델 사용

어떤 상황에서는 과학자들이 사물을 예측하고 시도하기 위해 모델을 개발합니다. 가장 좋은 예는 기후 모델과 기후 변화입니다. 인간은 자신이 지구에 미치는 완전한 영향을 모르지만 탄소 순환, 물 순환 및 날씨에 대해 많이 알고 있습니다. 이 정보와 이러한주기가 상호 작용하는 방식에 대한 이해를 사용하여 과학자들은 어떤 일이 발생할 수 있는지 파악하려고합니다. 모델은 모델에 공급할 양질의 데이터를 수집하기 위해 과학자의 작업에 더 의존합니다. 모델 데이터를 대조하는 작업에 대해 자세히 알아 보려면 Argo Project와 대규모 온도 및 염도 데이터를 수집하기 위해 수행중인 작업을 살펴보고 기후 및 기후 변화에서 해양이 어떤 역할을하는지 이해하세요.

예를 들어, 그들은 우리가 현재 속도로 이산화탄소를 계속 생산한다면 20 년 후 기후가 어떻게 될지 예측하기 위해 데이터를 사용할 수 있습니다. 우리가 더 많은 이산화탄소를 생산하면 어떤 일이 일어날 수 있고 우리가 더 적게 생산하면 어떤 일이 일어날 지 예측할 수 있습니다. 결과는 정치인들에게 기후에 어떤 일이 일어날 수 있고 무엇이 바뀔 수 있는지를 알리는 데 사용됩니다.

모델의 또 다른 일반적인 사용은 어업 관리입니다. 어업 및 수출 시장에 생선을 판매하는 것은 뉴질랜드를 포함한 많은 국가에서 중요한 산업입니다 (2009 년 14 억 달러 규모). 그러나 남획은 실질적인 위험이며 어장이 무너질 수 있습니다. 과학자들은 물고기의 수명주기, 번식 패턴, 날씨, 해안 해류 및 서식지에 대한 정보를 사용하여 개체수가 회복 할 수없는 지점 이하로 줄어들 기 전에 특정 지역에서 얼마나 많은 물고기를 채취 할 수 있는지 예측합니다.

모델은 도로 터널에서 화재가 확산되는 방식과 건물에서 화재가 발생하는 방식을 예측하는 데 사용되는 모델과 같이 현장 실험이 너무 비싸거나 위험한 경우에도 사용할 수 있습니다.

모델이 작동하는지 어떻게 알 수 있나요?

모델은 종종 물고기의 양을 줄이는 등 매우 중요한 결정을 내리는 데 사용됩니다. 한 지역에서 빼앗을 수 있습니다. 회사를 폐업하거나 어부가 가족과 함께 일하는 것을 막을 수 있습니다.

기후 변화에 대처하는 데 드는 비용은 거의 상상할 수 없습니다. 모델이 옳다는 것이 중요하지만 현재까지 사용 가능한 최상의 정보를 사용하는 경우가 많습니다. 사용 된 데이터가 유용한 정보를 제공하는지 확인하기 위해 모델을 지속적으로 테스트해야합니다. 과학자들이 모델에 대해 물어볼 수있는 질문은 다음과 같습니다. 우리가 알고있는 데이터에 적합합니까?

기후 변화의 경우 이것은 약간 어렵습니다. 지금 우리가 알고있는 것과 맞을 수도 있지만 충분히 알고 있습니까? 기후 변화 모델을 테스트하는 한 가지 방법은 거꾸로 실행하는 것입니다.이미 일어난 일을 정확하게 예측할 수 있습니까? 과학자들은 과거에 일어난 일을 측정 할 수 있으므로 모델이 데이터에 적합하면 좀 더 신뢰할 수있는 것으로 간주됩니다. 적합하지 않다면 더 많은 작업을해야합니다.

모델 예측과 관찰 가능한 데이터를 비교하는이 프로세스를 지상 트루 딩이라고합니다. 어업 관리를 위해 지상 트루 딩에는 나가서 다른 지역에서 물고기 샘플을 채취하는 것이 포함됩니다. 모델이 예측 한 것만 큼이 지역에 물고기가 많지 않다면 더 많은 작업을해야 할 때입니다.

위성에서 해빙 두께를 측정하는 지상 진실에 대해 자세히 알아보세요. 여기에서 과학자들은 남극 대륙의 얼음 두께에 대한 위성 데이터를 검증하여 데이터를 사용하여 지구의 기후, 해수 온도 및 해수면이 어떻게 변할 수 있는지 모델링 할 수 있습니다.