Modelare științifică

În știință, un model este o reprezentare a unei idei, a unui obiect sau chiar a unui proces sau a unui sistem care este folosit pentru a descrie și explica fenomene care nu pot fi experimentat direct. Modelele sunt esențiale pentru ceea ce fac oamenii de știință, atât în cercetarea lor, cât și atunci când își comunică explicațiile.

Modelele sunt un mod vizual mental de a lega teoria cu experiment și ghidează cercetarea prin reprezentări simplificate ale unei realități imaginate care permit predicțiilor să fie dezvoltate și testate prin experiment.

De ce oamenii de știință folosesc modele

Modelele au o varietate de utilizări – de la furnizarea unui mod de explicare a datelor complexe până la prezentarea ca ipoteză. S-ar putea să existe mai multe modele propuse de oamenii de știință pentru a explica sau a prezice ce s-ar putea întâmpla în anumite circumstanțe. Adesea oamenii de știință vor argumenta despre „corectitudinea” modelului lor și, în acest proces, modelul va evolua sau va fi respins. În consecință, modelele sunt centrale în procesul de construire a cunoașterii în știință și demonstrează modul în care cunoașterea științei este provizorie.

Gândiți-vă la un model care arată Pământul – un glob. Până în 2005, globurile erau întotdeauna o reprezentare a artistului a ceea ce credeam că ar arăta planeta. (În 2005, a fost produs primul glob care utilizează imagini prin satelit de la NASA.) Primul glob cunoscut care a fost realizat (în 150 î.Hr.) nu a fost foarte precis. Globul a fost construit în Grecia, așa că poate arăta doar o cantitate mică de pământ în Europa și nu ar fi avut Australia, China sau Noua Zeelandă! Pe măsură ce cantitatea de cunoștințe s-a acumulat de-a lungul a sute de ani, modelul s-a îmbunătățit până când, până când a fost creat un glob realizat din imagini reale, nu a existat nicio diferență vizibilă între reprezentare și realitate.

Construirea unui model

Oamenii de știință încep cu o cantitate mică de date și construiesc o reprezentare din ce în ce mai bună a fenomenelor pe care le explică sau le folosesc pentru predicție pe măsură ce trece timpul. În prezent, multe modele sunt probabil matematice și sunt rulate pe computere, mai degrabă decât să fie o reprezentare vizuală, dar principiul este același.

Utilizarea modelelor pentru prezicerea

În unele situații, modelele sunt dezvoltate de oamenii de știință pentru a încerca și a prezice lucruri. Cele mai bune exemple sunt modelele climatice și schimbările climatice. Oamenii nu cunosc efectul deplin pe care îl au asupra planetei, dar știm multe despre ciclurile carbonului, ciclurile apei și vremea. Folosind aceste informații și o înțelegere a modului în care aceste cicluri interacționează, oamenii de știință încearcă să-și dea seama ce s-ar putea întâmpla. Modelele se bazează în continuare pe munca oamenilor de știință pentru a colecta date de calitate pentru a le alimenta. Pentru a afla mai multe despre munca de colectare a datelor pentru modele, consultați proiectul Argo și munca depusă pentru colectarea datelor pe scară largă de temperatură și salinitate pentru a înțelege ce rol joacă oceanul în climă și schimbările climatice.

De exemplu, ei pot folosi datele pentru a prezice cum ar putea fi clima în 20 de ani dacă vom continua să producem dioxid de carbon la ritmurile actuale – ce s-ar putea întâmpla dacă vom produce mai mult dioxid de carbon și ce s-ar întâmpla dacă vom produce mai puțin. Rezultatele sunt folosite pentru a informa politicienii despre ce s-ar putea întâmpla cu clima și ce se poate schimba.

O altă utilizare obișnuită a modelelor este în gestionarea pescuitului. Pescuitul și vânzarea peștelui pe piețele de export este o industrie importantă pentru multe țări, inclusiv Noua Zeelandă (în valoare de 1,4 miliarde de dolari în 2009). Cu toate acestea, pescuitul excesiv este un risc real și poate cauza prăbușirea zonelor de pescuit. Oamenii de știință folosesc informații despre ciclurile de viață ale peștilor, modelele de reproducere, vremea, curenții de coastă și habitatele pentru a prezice câți pești pot fi luați dintr-o anumită zonă înainte ca populația să fie redusă sub punctul în care nu se poate recupera.

Modelele pot fi folosite și atunci când experimentele pe teren sunt prea scumpe sau periculoase, cum ar fi modelele folosite pentru a prezice modul în care se propagă focul în tunelurile rutiere și modul în care s-ar putea dezvolta un incendiu într-o clădire.

Cum știm dacă funcționează un model?

Modelele sunt adesea folosite pentru a lua decizii foarte importante, de exemplu, reducând cantitatea de pește care poate fi preluat dintr-o zonă ar putea să scoată o companie din afaceri sau să împiedice un pescar să aibă o carieră în familia lor de generații.

Costurile asociate cu combaterea schimbărilor climatice sunt aproape de neimaginat, așa că este este important ca modelele să fie corecte, dar de multe ori este vorba de utilizarea celor mai bune informații disponibile până în prezent. Modelele trebuie testate continuu pentru a vedea dacă datele utilizate oferă informații utile. O întrebare pe care oamenii de știință o pot pune unui model este: Se potrivește cu datele pe care le cunoaștem?

Pentru schimbările climatice, acest lucru este puțin dificil. S-ar putea potrivi cu ceea ce știm acum, dar știm destul? O modalitate de a testa un model de schimbări climatice este să îl rulezi înapoi.Poate prezice cu exactitate ceea ce s-a întâmplat deja? Oamenii de știință pot măsura ceea ce s-a întâmplat în trecut, așa că, dacă modelul se potrivește cu datele, se crede că este puțin mai de încredere. Dacă nu se potrivește, este timpul să mai facem ceva.

Acest proces de comparare a predicțiilor modelului cu datele observabile este cunoscut sub numele de „ground-truthing”. Pentru gestionarea activităților de pescuit, eliminarea terenului implică ieșirea și prelevarea de probe de pești în diferite zone. Dacă nu există atât de mulți pești în regiune pe cât prezice modelul, este timpul să mai facem ceva.

Aflați mai multe despre eliminarea solului în sateliți măsurând grosimea gheții marine. Aici oamenii de știință validează datele sateliite privind grosimea gheții din Antarctica, astfel încât datele să poată fi utilizate pentru a modela modul în care clima Pământului, temperatura mării și nivelul mării se pot schimba.