ADAM RUTHERFORD: De fapt, vorbim despre modele în știință cam la fiecare program. Ascultătorul Jim Hay a scris și a pus această întrebare foarte simplă: mă întreb dacă ai putea explica ce este un model? Termenul este folosit atât de des în programele științifice BBC încât l-am lăsat să alunece pe lângă mine, dar adevărul este că nu știu ce înseamnă exact când un om de știință spune că au făcut un model. Recent am achiziționat un manual modern, foarte mare, de nivel A, despre fizică și observ că nici modelul, nici modelarea nu apar în index.

Ei bine, mulțumesc Jim, pentru că este un memento demn că știința poate fi tehnică, și trebuie să ne spui când vorbim jargon. Oricum, la cel mai de bază nivel, un model este un mod de a lua date și măsurători din lumea reală și de a simula ce se întâmplă atunci când ne jucăm cu ele: câtă precipitație, debitul râurilor, acel tip de lucruri. Este un mod de a simplifica haosul lumii fizice, într-un computer, astfel încât să putem încerca să prezicem ce s-ar putea întâmpla în lumea reală. Puteți rula simulări de mii de ori, fiecare cu modificări foarte subtile pentru a vedea ce se întâmplă.

Când Jim a pus această întrebare, ne-am dat seama că, în majoritatea săptămânilor, vorbim despre o nouă știință care folosește modele în acest fel. În ultimele două săptămâni am avut evoluția ADN-ului fermierilor antici, am avut topirea stratelor de gheață din Antarctica și astăzi avem inundații de modelare Nick Reynard în Cumbria. Așa că am rugat câțiva dintre oaspeții noștri să ne spună ce înseamnă atunci când folosesc modele științifice. Andrew Ponson și Carole Haswell mi-au spus ce modele sunt pentru astrofizicieni.

ANDREW PONSON: Aș spune că un model este un set de idei pe care le avem în legătură cu modul în care funcționează un aspect specific al naturii. Și, în mod normal, când îl numim model, probabil că ne referim la un nivel provizoriu. Deci, nu încercăm să susținem că am rezumat totul despre modul în care funcționează acel lucru.

ADAM RUTHERFORD: Care ar fi o teorie sau o lege?

ANDREW PONSON: Exact! Încercăm să dăm o impresie că nu am împachetat încă totul despre acel aspect special al naturii, dar avem câteva seturi de idei de lucru pe care le folosim pentru a crea teste pe care să le putem apoi compara și cu realitatea.

ADAM RUTHERFORD: Și, din punct de vedere practic, în calitate de astronom, Carol, cum modelezi lucrurile?

CAROLE HASWELL: De fapt, eram destul de bătrân ca om de știință când am citit ceva ce unul dintre colegii mei scrisese într-unul din cursurile noastre de fizică și el a scris esența de a fi fizician, știind ce aproximări să facem. Așadar, ori de câte ori căutăm să înțelegem ceva, trebuie să ștergeți care sunt lucrurile importante care influențează acest lucru. Pentru că nu poți spera să creezi o replică a întregului univers, deoarece ai avea nevoie de întregul univers pentru ao face și nu ai câștiga nimic făcând asta. Deci, ceea ce trebuie să faceți este să stabiliți care sunt lucrurile cheie cu adevărat importante pe care poate le puteți scrie câteva matematici simple și să lucrați și să generați câteva informații.

Deci, este un fel de descriere matematică eliminată a esenței lucrurilor cu care poți încorpora apoi un cod de computer. Așadar, puteți pune sistemul de ecuații simple sau poate ecuații destul de complexe într-un program de computer și puteți apoi seta programul să vizioneze interacțiunea diferiților factori pe care i-ați tachinat ca fiind importanți. De exemplu, dacă ați încerca să înțelegeți cum se deplasează planetele din sistemul solar, atunci ar trebui să introduceți o descriere matematică a gravitației și apoi ați putea seta sistemul vostru să meargă și să urmăriți lucrurile care se mișcă. Și nu ar fi nevoie să descrieți toată fizica autonomă care vă oferă structura fiecărei planete individuale. Pentru modelul dvs. de sistem solar, ați putea avea o descriere destul de simplă a gravitației și aceasta ar fi suficientă pentru ceea ce încercați să priviți.

ADAM RUTHERFORD: Deci, este un mod de a conecta mai multe observații și apoi făcând predicții despre ce se va întâmpla pe baza a ceea ce am văzut deja?

CAROLE HASWELL: Ei bine, este un mod de a folosi ceea ce ați observat pentru a stabili ceea ce credeți că este cel mai important lucruri care guvernează comportamentul. Și apoi stabiliți ceva care încapsulează ceea ce credeți că este important, pentru a vedea dacă asta reproduce efectiv ceea ce observați.

ADAM RUTHERFORD: Aceste tipuri de modele sunt utilizate în toate domeniile științei. Iată omul de știință al conservării RSPB, Paul Donald, despre modul în care simulările îl pot ajuta să înțeleagă comportamentul păsărilor.

PAUL DONALD: Pentru mine, un model este o formulă care mă ajută să explic variația a ceva care mă interesează. vă dau un exemplu.Să presupunem că mă interesează o anumită specie de pasăre, să zicem alunci, de exemplu, și ies și colectez date despre numărul de alunaci din, să zicem, o sută de câmpuri din sudul Angliei. Și ceea ce aș găsi cu siguranță este că numărul de alunete variază între diferite domenii. Unele câmpuri vor avea foarte puține păsări, poate chiar deloc; alte câmpuri pot avea o mulțime de păsări. Așa că sunt interesat să știu de ce unele câmpuri au mai multe alunuri în ele decât altele și aș folosi un model pentru a analiza acest lucru.

Deci, ce aș face, în timp ce îmi colectam numărul de alunecuri, este, de asemenea, aș măsura o întreagă încărcare de alte lucruri care cred că ar putea explica variația numărului de alunecare. Așadar, aș colecta date despre, de exemplu, lucruri cum ar fi ce tip de cultură a fost pe teren, deoarece este în întregime posibil să le placă anumite tipuri de culturi decât altele. Aș colecta date despre dimensiunea câmpului. Aș putea colecta date despre acoperirea gardului viu, numărul copacilor din apropiere, toate aceste tipuri de lucruri care ar putea să o explice.

Ce ar face modelul este că mi-ar permite să identific care dintre aceștia prezic alunul numerele și care nu. Deci, dacă o configurăm așa. Vedeți că avem această primă coloană aici. Aceasta este coloana mea de conturi de alunecare. Pentru fiecare câmp am primit un număr și apoi pentru fiecare câmp am o valoare a dimensiunii câmpului. Am ceea ce a fost cultura, care a fost cultura în anul precedent, tipul de sol, rândul de gard viu și așa și așa și așa și așa. Deci, ceea ce vreau să fac acum este să vreau să pun acest lucru într-un model, în software și să cer ca să identific care dintre acei predictori sau variabile explicative, așa cum le numim noi, explică cel mai bine variația numărului meu de alunecare.

Deci, dacă facem clic pe acest buton aici, care îl trimite la program și îi dăm câteva secunde să ruleze – acolo este. Așadar, modelul a funcționat și dacă deschid modelul, bine, așa că ceea ce îmi arată aici este că puteți vedea aici că îmi arată că dimensiunea câmpului are o influență pozitivă asupra numerelor de alunecare. Cu cât dimensiunea câmpului este mai mare, cu atât sunt mai multe lăstari. Și îmi arată, de asemenea, că există un tip de cultură acolo. Îmi arată că cerealele de primăvară aici au mai multe lucarne decât cerealele de iarnă și că acest efect se adaugă efectului tipului de cultură. Și există și alte coloane, precum și toate celelalte date. Deci, ceea ce pot face este să pot rafina acest model acum și asta îmi va oferi o idee foarte bună despre motivul pentru care numărul de alunete, ceea ce mă interesează, variază între diferite domenii.

Deci, într-un fel, abilitatea reală cu aceste lucruri se află în interpretare. Deci, ceea ce arată acest model este că, pentru variabilele pe care le-am introdus, unele dintre ele prezic în mod semnificativ numerele de alunecare, iar altele nu, dar nu poate prezice lucruri pe care nu le-am introdus. Ce se întâmplă dacă, de exemplu, , cel mai important lucru care determină numerele de alunecare nu este nici unul dintre lucrurile pe care le-am măsurat? Poate că este altceva. Poate că este vreme sau panta câmpului sau tipul de sol sau ceva de genul acesta. Ceva pe care nu l-am măsurat deloc. Așadar, modelul este în esență greșit, deoarece nu am măsurat lucrul care este cel mai important factor de număr al populației de alunecare. Poate totuși că lucrurile pe care le-am măsurat determină parțial numerele de tonuri, dar este posibil să nu mă fi măsurat deloc. Deci, există un fel de lucru standard în ecologie care spune că toate modelele sunt greșite, dar unele dintre ele sunt utile.

Aceasta este singura metodă, așa că, dacă m-ar interesa doar un lucru, relația dintre de exemplu, numerele de lumină și dimensiunea câmpului, aș putea să le trasez și să văd, dacă pe măsură ce dimensiunea câmpului devine mai mare, numerele de lumină cresc. Dar poți face asta doar pentru un singur lucru la un moment dat. Nu pot privi toate aceste variabile diferite în același timp și asta îmi permite modelul să fac. Și este un instrument absolut fundamental în ecologie, iar conservarea este un astfel de mod de analiză a datelor.

Modelarea nu eșuează cu adevărat în sensul că. Dacă știi ce face formula matematică, este infailibil într-un fel. Eșuează dacă nu măsoară lucrurile corecte sau dacă le interpretezi în mod greșit. Vă pot da un exemplu. Să presupunem că ceea ce arată modelul meu de aici pe ecran este că obțineți mai multe lucarne în câmpuri mari. Așadar, aș putea să plec și să spun OK, răspunsul la această problemă a declinului luncilor este că trebuie să ne extindem toate câmpurile, dar dacă aleg doar câmpuri mari, nu pentru că sunt mari, ci pentru că pot vedea prădători venind de departe, de exemplu. Deci nu este dimensiunea câmpului la care răspund păsările? Este cât de bine pot vedea prădătorii și acesta este lucrul important care determină numerele.

Deci, ar putea fi bine că ați putea face mai mult pentru lucarne, probabil, luând în jos limitele câmpului, făcând câmpurile să pară mai mari pentru pasari.Așa că trebuie să fii foarte atent la modul în care interpretezi rezultatele acestor modele.

ADAM RUTHERFORD: Paul Donald acolo. Deci, acest lucru este important: toate modelele sunt greșite. Sunt simulări, dar unele sunt foarte utile. Înapoi la inundațiile din Cumbria, pe care hidrologul Nick Reynard le simula. Nick, cum ne ajută modelarea să înțelegem aceste evenimente meteorologice extreme?

NICK REYNARD: OK, așa că, în mod ideal, bineînțeles că am avea date absolut peste tot, așa că am înțelege ce se întâmplă în sistemul fluvial și cu precipitațiile tot timpul peste tot. Nu putem avea acest lucru, nu este practic și este prea scump, așa că trebuie să putem să umplem golurile. Și folosim modele pentru a face asta. Așadar, umplem golurile din spațiu și timp, stabilind modul în care precipitațiile se deplasează prin peisaj în râuri și apoi în cele din urmă în mări, iar modelele sunt doar simulări pe computer ale modului în care se mișcă apa, astfel încât să putem înțelege de fapt fluxurile mari și mici apar oriunde în județ sau chiar în Europa sau pe tot globul. Deci, pentru asta folosim modele și asta ne ajută să înțelegem acum ce face hidrologia, cum sunt debitele, dar ne permite, de asemenea, să folosim aceste modele pentru a prognoza și a prezice cum ar putea fi fluxurile în viitor.

ADAM RUTHERFORD: Nick Reynard de la Centrul de Ecologie și Hidrologie.