ADAM RUTHERFORD: Na verdade, falamos sobre modelos científicos em quase todos os programas. O ouvinte Jim Hay escreveu e fez esta pergunta muito simples: Será que você poderia explicar o que é um modelo? O termo é usado com tanta frequência em programas de ciências da BBC que simplesmente deixo passar por mim, mas o fato é que não sei o que significa exatamente quando um cientista diz que eles fizeram um modelo. Recentemente, adquiri um livro de nível A moderno e muito grande sobre física e observo que nem o modelo nem a modelagem aparecem no índice.

Bem, obrigado Jim, porque é um lembrete válido de que a ciência pode ser técnica, e você tem que nos dizer quando falamos de jargão. De qualquer forma, no nível mais básico, um modelo é uma forma de tirar dados e medições do mundo real e simular o que acontece quando mexemos neles: quanta chuva, o fluxo dos rios, esse tipo de coisa. É uma forma de simplificar o caos do mundo físico em um computador para que possamos tentar prever o que pode acontecer no mundo real. Você pode executar simulações milhares de vezes, cada uma com mudanças muito sutis para ver o que acontece.

Quando Jim fez essa pergunta, percebemos que na maioria das semanas falamos sobre alguma nova ciência que usa modelos dessa maneira. Na última quinzena, tivemos a evolução do DNA de fazendeiros antigos, tivemos o derretimento das camadas de gelo da Antártica e hoje temos Nick Reynard modelando enchentes em Cumbria. Então, pedimos a alguns de nossos convidados que nos dissessem o que eles querem dizer quando usam modelos científicos. Andrew Ponson e Carole Haswell me disseram o que os modelos são para os astrofísicos.

ANDREW PONSON: Eu diria que um modelo é um conjunto de ideias que temos sobre como alguns aspectos específicos da natureza funcionam. E normalmente, quando o chamamos de modelo, provavelmente queremos dizer que é provisório em algum nível. Portanto, não estamos tentando fazer uma alegação de que resumimos tudo sobre como essa coisa em particular funciona.

ADAM RUTHERFORD: O que seria uma teoria ou uma lei?

ANDREW PONSON: Exatamente! Estamos tentando dar a impressão de que ainda não empacotamos tudo sobre esse aspecto específico da natureza, mas temos algumas ideias de trabalho que estamos usando para criar testes que podemos comparar com a realidade.

ADAM RUTHERFORD: E de um ponto de vista prático, como astrônoma, Carol, como você modela as coisas?

CAROLE HASWELL: Na verdade, eu era bastante velho como cientista quando li algo que um de meus colegas escreveu em um de nossos cursos de física, e ele escreveu que a essência de ser um físico é saber quais aproximações fazer. E então, sempre que estamos procurando entender algo, você precisa descobrir quais são as coisas importantes que estão influenciando isso. Porque você não pode esperar criar uma réplica de todo o universo, porque você precisaria de todo o universo para fazer isso e você não ganharia nada com isso. Então, o que você precisa fazer é descobrir quais são as coisas-chave realmente importantes, que talvez você possa escrever um pouco de matemática simples e trabalhar e gerar alguns insights.

Então, é esse tipo de descrição matemática simplificada da essência das coisas com as quais você pode incorporar um código de computador. Assim, você pode colocar o sistema de equações simples ou talvez equações bastante complexas em um programa de computador e, em seguida, definir o programa para ir para assistir a interação dos vários fatores que você revelou como sendo importantes. Então, por exemplo, se você estivesse tentando entender como os planetas do sistema solar se movem, você precisaria fazer uma descrição matemática da gravidade, e então você poderia definir seu sistema solar e observar as coisas se movendo. E você não precisaria descrever toda a física autônoma que dá a estrutura de cada planeta individual. Para o seu modelo do sistema solar, você poderia ter uma descrição bastante simples da gravidade, e isso seria suficiente para o que você está tentando ver.

ADAM RUTHERFORD: Então, é uma maneira de conectar múltiplos observações e, em seguida, fazer previsões sobre o que acontecerá com base no que já vimos?

CAROLE HASWELL: Bem, é uma maneira de usar o que você observou para descobrir o que você acha que é o mais importante coisas que governam o comportamento. E então configurar algo que encapsule o que você acha que é importante, para ver se isso realmente reproduz o que você está observando.

ADAM RUTHERFORD: Esses tipos de modelos são usados em todos os campos da ciência. Aqui está o cientista conservacionista da RSPB, Paul Donald, sobre como as simulações podem ajudá-lo a compreender o comportamento das aves.

PAUL DONALD: Para mim, um modelo é uma fórmula que me ajuda a explicar a variação de algo em que estou interessado. Então, deixe-me dar um exemplo.Digamos que eu esteja interessado em uma espécie particular de pássaro, digamos cotovias, por exemplo, e eu saio e coleto dados sobre o número de cotovias em, digamos, cem campos no sul da Inglaterra. E o que eu certamente descobriria é que o número de cotovias varia entre os diferentes campos. Alguns campos terão muito poucos pássaros, talvez nenhum; outros campos podem ter muitos pássaros. Então, estou interessado em saber por que alguns campos têm mais cotovias do que outros, e eu usaria um modelo para olhar para isso.

Então, o que eu faria, enquanto estava coletando minhas contagens de cotovias, é que eu também mediria um monte de outras coisas que acho que poderiam explicar a variação nos números das cotovias. Então, eu coletaria dados sobre, por exemplo, coisas como que tipo de cultura estava no campo, porque é totalmente possível que eles gostem de certos tipos de cultura do que de outros. Gostaria de coletar dados sobre o tamanho do campo. Eu poderia coletar dados sobre a cobertura de cobertura, o número de árvores próximas, todos esses tipos de coisas que poderiam explicar isso.

O que o modelo faria é me permitiria identificar qual desses preditores de cotovia números e quais não. Então, se configurarmos assim. Veja, temos esta primeira coluna aqui. Esta é minha coluna de contagens de cotovias. Para cada campo, tenho uma contagem e, para cada campo, tenho um valor do tamanho do campo. Eu tenho o que foi a safra, qual foi a safra no ano anterior, tipo de solo, sebe e assim e assim e assim e assim. Então, o que quero fazer agora é colocar isso em um modelo, no software, e pedir que identifique qual desses preditores ou variáveis explicativas, como os chamamos, melhor explica a variação em meus números de cotovia.

Então, se apenas clicarmos neste botão aqui que o envia para o programa e dar alguns segundos para ser executado – aí está. O modelo foi executado e se eu abrir o modelo, ok, então o que está me mostrando aqui é que você pode ver aqui que está me mostrando que o tamanho do campo tem uma influência positiva nos números da cotovia. Quanto maior o tamanho do campo, mais cotovias existem. E também está me mostrando que existe um tipo de corte ali. Ele está me mostrando que os cereais de primavera aqui têm mais cotovias do que os cereais de inverno aqui, e que esse efeito é adicional ao efeito do tipo de cultura. E há várias outras colunas também com todos os outros dados. O que posso fazer é refinar este modelo agora, e isso me dará uma boa ideia de por que o número de cotovias, o que me interessa, varia entre os diferentes campos.

Então, a verdadeira habilidade, de certa forma, com essas coisas está na interpretação. Portanto, o que este modelo mostra é que para as variáveis que coloquei nele, algumas delas prevêem significativamente os números da cotovia e outras não, mas não pode prever coisas que eu não coloquei. E se, por exemplo , a coisa mais importante que determina os números das cotovias é nenhuma das coisas que eu medi? Talvez seja outra coisa. Talvez seja o clima ou a inclinação do campo ou o tipo de solo, ou algo assim. Algo que eu ainda não medi. Portanto, o modelo está essencialmente errado porque eu não medi o que é o fator mais importante para os números da população de cotovias. Pode ser que as coisas que eu medi estejam determinando parcialmente os números da cotovia, mas a coisa real subjacente eu posso não ter medido. Portanto, há uma coisa padrão na ecologia que diz que todos os modelos estão errados, mas alguns deles são úteis.

Este é o único método realmente, se eu estivesse interessado apenas em uma coisa, a relação entre números de cotovias e tamanho do campo, por exemplo, eu poderia simplesmente traçá-los e ver se, à medida que o tamanho do campo fica maior, os números da cotovia aumentam. Mas você só pode fazer isso para uma coisa de cada vez. Não consigo olhar para todas essas variáveis diferentes ao mesmo tempo, e é isso que o modelo me permite fazer. E é uma ferramenta absolutamente fundamental em ecologia e conservação é esse tipo de maneira de analisar dados.

A modelagem nunca falha nesse sentido. Se você sabe o que a fórmula matemática está fazendo, é infalível de certa forma. Falha se você não mede as coisas certas ou se você as interpreta da maneira errada. Eu posso te dar um exemplo. Digamos que o que meu modelo aqui na tela mostra é que você consegue mais cotovias em grandes campos. Então, eu posso ir embora e dizer OK, a resposta para este problema de declínio nas cotovias é que precisamos tornar todos os nossos campos maiores, mas e se eles apenas escolherem campos grandes, não porque eles são grandes, mas porque eles podem ver os predadores chegando de muito longe, por exemplo. Portanto, não é ao tamanho do campo que os pássaros estão respondendo? É o quão bem eles podem ver os predadores, e isso é o que determina os números.

Então, pode ser que você possa realmente fazer mais por cotovias, talvez derrubando os limites do campo, fazendo os campos parecerem maiores para os pássaros.Portanto, você precisa ter muito cuidado ao interpretar a saída desses modelos.

ADAM RUTHERFORD: Paul Donald aí. Portanto, isso é importante: todos os modelos estão errados. Eles são simulações, mas alguns são muito úteis. De volta às enchentes em Cumbria, que o hidrólogo Nick Reynard vem simulando. Nick, como a modelagem nos ajuda a entender esses eventos climáticos extremos?

NICK REYNARD: OK, o ideal é que teríamos dados absolutamente em todos os lugares, então entenderíamos o que estava acontecendo no sistema fluvial e com a chuva o tempo todo em todos os lugares. Não podemos ter isso, não é prático e é muito caro, então temos que ser capazes de preencher as lacunas. E usamos modelos para fazer isso. Então, preenchemos as lacunas no espaço e no tempo, calculando como a chuva se move através da paisagem para os rios e, finalmente, para os mares, e os modelos são apenas simulações de computador de como a água se move para que possamos realmente entender onde fluxos altos e baixos ocorrem em qualquer parte do condado ou mesmo na Europa ou no mundo. Então é para isso que usamos modelos, e isso nos ajuda a entender agora o que a hidrologia está fazendo, como são os fluxos, mas também nos permite usar esses modelos para prever e prever como os fluxos serão no futuro.

ADAM RUTHERFORD: Nick Reynard do Centro de Ecologia e Hidrologia.