Vetenskaplig modell: definition, användning och tydliga exempel
Lär dig vad en vetenskaplig modell är—definition, praktisk användning och tydliga exempel för att förklara, förutsäga och testa komplexa fenomen.
En vetenskaplig modell är en förenklad abstrakt bild av en komplex verklighet. Vetenskapliga modeller används som grund för vetenskapligt arbete. De kan användas för att förklara, förutsäga och testa eller för att utveckla datorprogram eller matematiska ekvationer. Modeller gör det möjligt att fånga huvuddrag i ett system utan att återge varje detalj — de bygger på antaganden, förenklingar och ofta på mätdata för att bestämma parametrar.
Ett exempel på en komplex modell är den programvara som används för väderprognoser. Programmet bygger på ekvationer för de variabler som påverkar vädret. Meteorologiska data matas in och programmet producerar prognoser (grafer och data) om framtida vädermönster. Moderna vädermodeller använder fysikaliska lagar (till exempel rörelse- och energiekvationer), dataassimilation för att kombinera observationer med modellberäkningar, samt ensemblekörningar för att kvantifiera osäkerhet i prognosen.
En vetenskaplig modell representerar komplexa objekt, händelser och fysiska processer på ett logiskt sätt. Den kan vara konceptuell (diagram eller begrepp), matematisk (ekvationer), statistisk (sannolikhetsmodeller), fysisk (skalenliga modeller) eller datorbaserad (simuleringar). Val av modelltyp beror på frågeställningen, tillgängliga data och vilken noggrannhet som krävs.
Typer av vetenskapliga modeller
- Konceptuella modeller: Enkla kartläggningar eller diagram som visar antagna samband mellan komponenter (t.ex. flödesscheman eller systemkartor).
- Matematiska modeller: Ekvationer som beskriver relationer mellan variabler (t.ex. Newtons lagar, differentialekvationer).
- Statistiska/stokastiska modeller: Modeller som fångar slumpmässighet och osäkerhet (t.ex. regressionsmodeller, sannolikhetsfördelningar).
- Computationala/simuleringsmodeller: Numeriska simuleringar som körs på datorer för att studera komplexa dynamiker (t.ex. klimatmodeller, agentbaserade modeller).
- Fysiska skalenliga modeller: Modeller i miniatyr som används inom ingenjörsvetenskap och experiment (t.ex. vindtunnelmodeller).
Vad modeller används till
- Förklara observationer och formulera mekanismer bakom ett fenomen.
- Göra prognoser och scenarioanalyser för framtida tillstånd.
- Testa hypoteser genom att jämföra modellresultat med data.
- Planera och optimera experiment, teknik eller policybeslut.
- Visualisera komplex information för kommunikation och utbildning.
Antaganden, begränsningar och validering
Alla modeller bygger på antaganden. Det är viktigt att tydligt dokumentera vilka antaganden som gjorts, vilka variabler som ingår och vilka som uteslutits. Modellers trovärdighet bedöms genom validering (jämförelse mot oberoende data), kalibrering (justering av parametrar) och sensitivitetsanalys (hur känsliga resultat är för förändringar i parametrar eller strukturen). Osäkerhet bör kvantifieras och redovisas — till exempel genom konfidensintervall, ensemblesimuleringar eller scenarier.
Tydliga exempel
- Banan (projektilrörelse): En enkel modell använder Newtons rörelselagar utan luftmotstånd för att förutsäga en kulas bana. Den är lätt att räkna med, men missar effekter som luftmotstånd och vind.
- Ideala gaslagen: PV = nRT är en matematisk modell som beskriver samband mellan tryck, volym och temperatur för en gas under idealiserade förhållanden.
- Logistisk populationsmodell: En enkel differentialekvation som fångar begränsad tillväxt i en population och visar mättnadsbeteende.
- Klimatmodeller: Stora, komplexa modeller som kombinerar atmosfär, hav, is och biosfär. De används för att studera långsiktiga förändringar och effekter av utsläpp men innehåller stora osäkerheter på regional skala.
- Ekonomiska modeller: Modeller som beskriver efterfrågan och utbud, prisbildning eller makroekonomiska scenarier; ofta förenklade för att göra analys möjlig.
God praxis vid modellarbete
- Var transparent: Beskriv antaganden, data, källkod och begränsningar tydligt.
- Sök enkelhet: Använd så enkel modell som svarar på frågan (principen om parsimoni).
- Validera och testa: Jämför mot oberoende data, genomför korsvalidering och sensitivitetsanalyser.
- Redovisa osäkerhet: Visa hur säkra slutsatserna är och vilka faktorer som påverkar dem mest.
- Iterera och förbättra: Modeller bör utvecklas i takt med nya data och bättre förståelse.
Sammanfattningsvis är vetenskapliga modeller oumbärliga verktyg för att förstå och hantera komplexa system. De är dock alltid approximationer av verkligheten — användbara så länge man är medveten om deras antaganden, räckvidd och osäkerheter.
Exempel på vetenskaplig modellering. En schematisk bild av kemiska processer och transportprocesser i samband med atmosfärens sammansättning.
Exempel
Modeller av vårt universum är till exempel en del av astrofysiken - de största sakerna i naturen - och fysiken - de minsta. Detta är dock vanligtvis inte vad vi menar med natur. Vi menar de modeller som studeras inom biologi, ekologi, ekonomi, miljöhälsa och healing. De flesta modeller i naturen handlar om saker som människan verkligen påverkar direkt och som påverkar människan tillbaka:
Giftigt avfall
Att t.ex. dumpa giftigt avfall i en flod kommer att skada andra längre ner i floden. Men utan naturmodeller vet vi inte vem, och vi kan inte säga hur mycket som skadas eller skadas.
Effekter
Naturmodeller påverkar människans beslutsfattande. De är mycket viktiga för människors hälsa, välbefinnande och ekonomi. De är också viktiga inom etiken, eftersom de flesta människor vill minska de skador som deras beslut orsakar. De spelar roll inom juridiken eftersom det går att bevisa att skador har uppstått i en domstol.
Skogar
Det är mycket svårt att återuppliva en skog när den väl är skadad. Mindre modeller av delar av naturen hjälper till att förstå hur mycket som måste lämnas kvar, så att framtida generationer också kan använda naturen.
Effekter på naturen
På många sätt kan man säga att människan och naturen står i konflikt med varandra. Naturkapital som jord och stora friska träd, som naturen behöver för att skapa mer av sig själv, är också användbart för människan som naturresurser. Det är viktigt att veta hur mycket man kan ta ut ur naturen innan den dör. Detta är ytterligare ett skäl för en modell:
Det finns tre huvudsakliga sätt på vilka naturmodeller påverkar människans liv:
Miljön
- Miljö och välbefinnande handlar om människans hälsa, läkning och näring. De fokuserar på vad som finns i människokroppen eller i sinnena och på hur man kan förlänga livslängden och öka vitaliteten. Människans lycka beror enligt detta synsätt på att hon eller han är en del av något levande utanför henne eller honom. Trädgårdsarbete till exempel kan göra dem lyckliga, bara genom att fokusera dem på att odla och sätta sig själva utomhus.
Ekonomi
- Ekologi och ekonomi studerar resurser, avfall, energi, mat och kost och hur valen påverkar naturen på många andra ställen. Enligt dessa idéer bör man fokusera på hur man köper lokalt, sparar energi och minskar, återanvänder och återvinner varor för att minska konkurrensen mellan människor. Enligt detta synsätt är människokroppen en del av naturen och måste ses som en del av ekologin - till exempel städernas urbana ekologi.
Ekologi
- Den djupa ekologin och djurrätten menar att naturen bara ska finnas till för sig själv. Den mänskliga moralen bör vara att låta den vara ifred. Denna ideologi säger att man bara ska fokusera på att arbeta för att bevara livsmiljöer, öka den biologiska mångfalden och köpa moral för att inte bidra till att skada saker och ting. Den säger att man ska göra allt detta utan någon mätbar direkt nytta för människor, inte ens för dem själva. Människor är mer som vårdare i denna syn som ofta ingår i religionen. Den sätter etiska gränser för forskarnas handlingar, till exempel argumenterar den mot djurförsök eller genetiskt modifierad mat. Den brukar ses som en motsats till vetenskapen, inte som en del av den. Dess naturmodeller brukar inte accepteras av de flesta vetenskapsmän, men de spelar roll i politiken.
Bevarande
För att bevara naturen samarbetar ekologirörelsens aktivister nu i ett globalt maktnätverk. Det omfattar inte bara politiska partier utan även icke-statliga organisationer som Greenpeace, Earth First och World Wide Fund for Nature.
Effekter på kartor
En modell av naturen som de har enats om är en karta som visar ekoregioner, som är de naturliga gränserna för ekologiska kartor. Enligt denna karta finns det 867 regioner som är indelade i 8 ekozoner - plus andra som ligger i havet.
Effekter på språket
De flesta antropologer är överens om att de ursprungliga språken har en liten modell av den lokala naturen i sig. Det finns till exempel fler ord för att beskriva snö i ett arktiskt språk och fler ord för att beskriva gröna nyanser i en regnskog. Detta är en del av anledningen till att man använder ekologiska gränser i politiken, eftersom människor som inte bor innanför gränsen inte ser eller gör samma distinktioner om naturen.
Effekter på människor
Ett mycket litet antal människor anser att människan inte alls behöver naturen och att hon kan ersätta allt som den gör. För att bevisa att de har fel har några ekonomer skapat en annan modell av naturen:
Ekonomer studerar naturens tjänster för att se hur svårt det skulle vara att ersätta det som naturen gör för människan. De visade 1995 att de tjänster som naturen utförde för människan var mer värdefulla än alla tjänster som människor utför för varandra över hela världen. Värdet av jorden som levande var mycket större än vad vi någonsin skulle ha råd att ersätta med vår egen teknik. Det har inte funnits någon egentlig oenighet om något av detta.
Om man beräknar jordens värde för människan får man ett enormt belopp - vilket visar att prissättningen är riktig, eftersom vi måste sätta ett högt pris på allt som vi inte kan ersätta.
Sök