As funções dos modelos

 Por: Monoel Gomes

A MODELAGEM CONSTITUI UM RUMO SIGNIFICATIVO PARA O DESENVOLVIMENTO DE ENUNCIADOS E TEORIAS A RESPEITO DOS SISTEMAS AMBIENTAIS.

(HÍDRIA)- A modelagem ajuda a identificar lacunas e buscar relações incógntas, procura esclarecê-las por meio de tentativas diversas, e pode levar ao conhecimento mais adequado entre relações e auxiliar o delineamento de pesquisas futuras de campo.

As funções da modelagem ambiental.

Psicológica

Possibilita que determinada categoria de fenômenos seja visualizada e compreendida, pois de outra forma não se poderia salientar a sua complexidade e magnitude.

Os modelos e a função psicológica.

Comunicativa

No sentido de que o modelo proporciona arcabouço dentro do qual as informações podem ser definidas, ordenadas e relacionadas. Dessa maneira, constituem estruturas utilizadas para que os cientistas possam comunicar suas idéias e concepções.

Os modelos e a função comunicativa.

Promissora

Os modelos não são apenas estruturas  organizadas  com  respeito  aos elementos e dados, mas possuem também um sentido gerador e fértil para novos enunciados e percepção de relações, tornando-se instrumentos promissores para se extrair dos dados o máximo de informações.

Os modelos e a função promissora.

Logicidade

Os modelos possuem a função lógica, ajudando a explicar como acontece e se encadeia determinado fenômeno.

Os modelos e a função lógica.

Normativa

Deve possibilitar formular representações que permitam a comparação de uma categoria de fenômenos com outras.

Os modelos e a função normativa.

Adequação

Como a construção de modelos insere-se no contexto dos procedimentos metodológicos, possibilitando o enunciado e a verificação de hipóteses e levando à validação e refutação de leis e teorias, eles devem apresentar adequabilidade à análise pretendida. Assim, os modelos não podem ser avaliados como sendo verdadeiros ou falsos, mas como sendo apropriados, corretos, ajustados, etc.

Os modelos e a adequação.

Previsibilidade

Em muitos casos, os modelos são construídos para fornecer previsões específicas como base para tomadas-de-decisão.

Por exemplo, para prever fluxos fluviais em respostas às precipitações, como sendo uma base para o manejo da água a ser liberada nos reservatórios e propiciar sinais de advertência sobre cheias; também obter e divulgar alertas para possíveis ressacas e ondas excepcionais, marés elevadas, deslizamentos e necessidades de irrigação.

No setor das pesquisas, os modelos são sempre usados para propiciar uma previsão, a qual então será comparada com a realização do fenômeno em outro local ou em outra época. Esse preocedimento permite a checagem independente do modelo, antes que o mesmo venha a ser adorado.

Os modelos e as previsões.

Simulação de cenários

Uma função dos modelos é servir como instrumentos para o planejamento. Envolve realizar previsões, considerando as implicações de planos alternativos sem os custo de colocá-los em prática. 

A simulação pode ser feita desde uma simples projeção ou tendência para sistemas complexos em sua distribuição espacial. Se as previsões forem corretas, podem-se tomar decisões e fazer escolhas entre cenários simulados pela modelagem. 

No contexto de “o que será se ... ?”, um modelo adequado não necessita fornecer apenas informações detalhadas mas também dever ser apto para compatibilizar gama flexível de opções possíveis.

Por exemplo, atualmente as mudanças climáticas representam tema envolvendo pesquisadores em quase todo o mundo, e a modelagem é utilizada para previsões nas mudanças que ocorrerão nas variáveis e nas condições climáticas em diversas regiões. Tais informações podem servir como guias para se hipotetizar e construir modelos simulando: conseqüências na oscilação do nível marinho; ocupação das regiões litorâneas; atividades agrícolas; deslocamentos populacionais; redes de transporte; e áreas de lazer, etc. 

De modo semelhante a simulação de cenários é isntrumento fundamental nos estudos sobre impactos ambientais, a fim de avaliar as repercussões em face das possíveis alternativas na implantação de projetos.

Os modelos e as previsões para diversos cenários ambientais.

Relacionar as mensurações dos processos a curto prazo com a evolução das formas a longo prazo

Não há maneira de medir diretamente processos e mudanças a longo prazo, de modo que os modelos se tornam necessários para extrapolar as informações a curto prazo para outras escalas temporais.

A eficácia encontra-se condicionada pela frequência e magnitude dos eventos e pelas modificações nos controles ambientais, assim como pela ação antrópica, de modo que os processos possuem respostas diferenciadas em suas intensidades. Por outro lado, há um condicionamento retro-alimentativo entre processos e formas.

Por exemplo, exemplo: o transporte de sedimentos nas vertentes é muito dependente da declividade e do comprimento da vertente, e à medida que ocorre a erosão, as taxas de transporte de sedimentos modificam-se em resposta à topografia que se altera, de modo que as taxas de erosão média a longo prazo são geralmente diferentes daquelas medidas a curto prazo. A modelagem evolutiva das vertentes deve considerar tanto as mudanças climáticas como as topográficas, assim como as modificações nos controles ambientais (vegetação, solos, escoamento das águas, etc).

Simulações para longos prazos.

Condensação temporo-espacial

A necessidade de relacionar mensurações a curto prazo com a evolução das formas a longo prazo é justamente um exemplo mostrando que os modelos têm a função de condensar ou comprimir as escalas temporais e espaciais. 

Essa questão é um problema comum nos modelos concretos, onde os custos operacionais e a grandeza dos laboratórios geralmente demandam operacionalização em modelos em escalas reduzidas. Também se torna desejável aumentar a velocidade dos processos a fim de se obter resultados em tempo razoável. 

De modo semelhante, nos modelos computacionais as dimensões espaciais são geralmente compostas por uam grade de pontos nos quais as propriedades encontram-se definidas, tais como altitude, declividade, temperaturas, precipitações, etc. A área máxima que pode modelizada é igual ao número de pontos da grade multiplicada pela área unitária que cada ponto representa. 

A dimensão espacial representada por um modelo computacional encontra-se relacionada com a disponibilidade do computador rodar os programas, inserindo e absorvendo as modificações que vão ocorrendo ao longo da seqüência. A grandeza representada pelos pontos liga-se com a escala espacial do fenômeno a ser modelizado.

Por exemplo, ao analisar toda a superfície terrestre os modelos climáticos da Circulação Atmosférica Geral, usados para simular e prever as condições de tempo em escala mundial, possuem referenciais de celular quadradas de 100 x 100 km.

Modelos numéricos e grades celulares.

Desenvolve “explicações” aplicáveis a todas as escalas

Uma função inerente consiste em propiciar melhoria na compreensão do sistema que o modelo tenta descrever

Por exemplo, numa avaliação e manejo ambiental, o modelo atua como sendo um experimento mental, encadeando-se ao longo de um conjunto de pressuposições, e os seus resultados podem ser comparados com a experiência.

A modelagem favorece identificar as lacunas e precisar as relações incógnitas. Procurando esclarecê-las, por meio de tentativas diversas, a modelagem pode levar ao conhecimento mais adequado das referidas relações e auxiliar para o delineamento de pesquisas futuras de campo em torno de temáticas potencialmente frutosas. 

Essa função potencial dos modelos constitui um rumo significativo para o desenvolvimento de enunciados e teorias a respeito dos sistemas ambientais.

A modelagem e o conhecimento.

As características dos modelos

 Por: Manoel Gomes

UM MODELO NÃO É O MUNDO REAL, PORTANTO, É UMA ANALOGIA QUE DEVE SER PRECISA O SUFICIENTE  PARA REPRESENTAR A REALIDADE COM BASE NOS SEUS RESULTADOS.

Os modelos e suas caracterísitcas.

(HÍDRIA)- A CONSTRUÇÃO de modelos deve considerar características e funções, que possibiliem identificar e avaliar a qualidade dos modelos oferecidos, que devem atender exigêncas específicas e aplicadas com cuidado para atender ao seu objetivo.

Os critérios para orientar a escolha de um modelo baseiam-se em atributos de qualidade e adequação de modelos, são eles:

• Analógicos: Os modelos são analogias, porque são diferentes do mundo real e mostram uma maneira aproximada de se compreendê-lo.

• Precisão: Um modelo deve representar a realidade de forma suficientemente próxima para permitir a tomada de decisão com base em seus resultados.

Os principais métodos de validação de modelos são:

• Subjetivos, em que a precisão é avaliada diretamente pela comparação dos resultados do modelo com dados reais; 

• Objetivos, em que se procura minimizar (ou maximizar) uma função critério que mede os desvios do modelo em relação aos dados observados; e, 

• Uma mistura dos métodos anteriores.

Seletividade

A característica fundamental dos modelos é que sua construção implica numa atitude altamente seletiva quanto às informações, na qual os ruídos e os sinais menos importantes são eliminados para permitir que se veja algo do âmago das coisas.

Para essa seletividade, a fim de eliminar os detalhes acidentais, surge como fundamental o contexto da:

• Relevância significativa das variáveis discernidas; e,

• Ordenação da prioridade em função dos valores concebidos para integrá-las.

A modelagem e a seletividade.

Simplicidade

Modelos simples são mais facilmente compreendidos e aceitos, consideramos que a simplicidade significa um número reduzido de parâmetros e variáveis, além de uma estrutura que representa somente a essência do sistema.

Número elevado de parâmetros causam inúmeras dificuldades para calibração, validação e análise de sensibilidade.

A modelagem e a simplicidade.

Robustez

É a capacidade do modelo de representar bem a realidade com o menor número possível de parâmetros. Um modelo é robusto quando a adição de novos parâmetros não causa melhoria significativa de resultados.

É uma característica decorrente do balanceamento adequado dos atributos acima, é desejável porque os modelos devem apresentar bem a realidade quando os dados de entrada forem diferentes dos dados utilizados para a calibração.

A modelagem e a robustez.

Replicabilidade

É pré-requisito nas ciências empíricas. Isso significa que o modelo não se apresenta apenas como descritivo de uma caso, mas possibilita que seja usado para outros casos da mesma categoria.

A modelagem ambiental e a replicabilidade.

Transparência

Mesmo que o modelo obedeça aos critérios “técnicos” acima é essencial que o usuário possa testar o modelo e fazer experiências diversas. É dessa forma que ganha a confiança do usuário. 

A interação modelo-usuário é feita mais comumente pela alteração de dados de entrada e parâmetros, mas deve ficar aberta a possibilidade de introduzir alterações no próprio modelo.

A experiência tem mostrado que mesmo quando não são apropriados para o caso em estudo, podem ser úteis se forem transparentes, chega-se a uma melhor compreensão do sistema, e por esta via, à proposição de modelos mais adequados.

A possibilidade de atuar sobre o modelo cria, também, uma disposição psicológica positiva no usuário, pois ele sente que é parte essencial do processo decisório e que seu papel não está usurpado pelo computador ou pelo analista.

A transparência na modelagem.

Adequação

Transparência será uma qualidade pouco útil se o modelo não dispuser de formas de interação com o usuário que não sejam claras, simples e inequívocas.

Embora não aparente esta qualidade é geralmente muito difícil de ser atingida porque depende do tipo de usuário, de sua formação, experiência, conhecimento do problema específico, etc. Na maioria das vezes a interface deve esclarecer e orientar, sem ambiguidades, sobre a escolha dos parâmetros, bem como o significado dos resultados.

A modelagem e adequação.

Estruturação

A estruturação salienta que os aspectos selecionados da realidade são explorados em termos de suas conexões.

Há um padrão integrativo entre componentes diferenciados, considerando as suas características morfológicas e funcionais. Nesse sentido, o modelo procura representar as relações propiciadas na dinâmica dos processos, ou na correlação das variáveis.

Modelos e a estruturação.

Enunciativo

O delineamento da estrutura mostra a existência de determinado padrão, na qual os fenômenos são considerados em termos de relação sistêmica.

Esse quadro reveste-se do significado enunciativo (ou potencia de sugestões), pois os modelos bem sucedidos contêm sugestões para sua ampliação e generalização. Dois aspectos são inerentes:

• a estruturação integrativa do modelo pode enunciar (ou sugerir) que as implicações do conjunto são maiores do que possivelmente supostas pelas suas partes individuais;

• há o potencial enunciativo para previsões sobre aspectos no mundo real, ganhando desse modo o caráter especulativo. 

Descreve-se como modelo promissor “aquele que oferece implicações suficientemente ricas para sugerir novas hipóteses e especulações no campo principal da investigação”.

Modelos e a enunciação.

A classificação dos modelos

Por: Manoel Gomes

DE CONCEITUAIS E EMPÍRICOS ATÉ DESCRITIVOS E PREDITIVOS, TEMOS AS DIVERSAS CLASSIFICAÇÕES DE MODELOS, E DEFINIDOS PELO USUÁRIO DE ACORDO COM A ETAPA DE UM PROJETO E SEU OBJETIVO FINAL.

    Modelo conceitual.

(HÍDRIA)- Nas postagens anteriores sobre modelagem ambiental, vimos que as situações reais são complexas para serem representadas, devido á grande quantidade de elementos e fatores envolvidos em muitos processos físico, químico e biológicos.

O avanço tecnológico e gráfico tem nos levado ao uso dos modelos matemáticos, e através deles podemos usar expressões matemáticas no sentido de substituir objetos, forças, eventos, etc,

A semelhança é tal que as equações são um tipo de modelo funcional, pelo qual podemos prever características da coisa real mesmo que nunca observamos. Dessa maneira, a correspondência, ou a divergências entre o mundo real e os efeitos previstos pelo modelo, indicam o sucesso que se obtém na construção do modelo em relação ao sistema real.

Os modelos matemaáticos, que representam sistemas podem ser classificados de acordo com o apresentado a seguir.

Modelos conceituais e empíricos

Um modelo conceitual é uma imagem mental de algum fenômeno natural. Baseia-se em concepções teóricas para caracterizar e interpretar os fenômenos decorrentes dos processos físicos atuantes.

Já os modelos empíricos ou descritivos são estabelecidos por funções relacionadas com a física do sistema (ex. equação de Darcy).

Modelos conceitual e empírico.

Modelos contínuos e discretos

Os modelos contínuos estabelecem a modelagem contínua dos processos, ou seja, é dito contínuo quando os fenômenos são contínuos no tempo.

Entretanto, em muitos casos, há necessidade e vantagens em se fragmentar as informações espaciais e temporais em segmentos de determinada grandeza, tem-se então, os modelos discretos, como por exemplo o registro de uma função contínua no tempo é o uso de um linígrafo para registrar os níveis da água de um rio, e o registro discreto desta variável é efetuada através de observadores em determinadas horas do dia ou a cada mês do ano.

Modelo contínuo e discreto.

 Modelos estáticos e dinâmicos

Os processos que envolvem mudanças ao longo do tempo e interações variando temporalmente podem ser simulados por modelos dinâmicos. Ao contrário, os modelos estáticos procuram examinar os processos independentes do tempo.

Estáticos e dinâmicos também são chamados de estacionário e transiente, ou seja, estacionário (steady) é o escoamento cujas características em cada ponto independem do tempo, e transiente (unsteady) é o regime em cujo fluxo as propriedades variam no tempo.

Modelos concentrados e distribuídos

Um sistema é concentrado (lumped) quando seus parâmetros e variáveis variam somente em função do tempo. Os modelos ignoram as variações espaciais dos parâmetros no interior do sistema, os parâmetros são designados como parâmetros genéricos.

Quando esses componentes variam também segundo o espaço, o sistema é denominado de distribuído (distribuited), ou seja, levam em consideração as variações espaciais do comportamento do processo no interior do sistema.

Em termos matemáticos, a equação diferencial ordinária com uma variável independente representa um sistema concentrado, enquanto as equações diferenciais parciais com mais de uma variável independente representam o comportamento de um sistema distribuído.

Modelos concentrado e distribuído.

Como alguns exemplos, temos: a precipitação média de uma bacia é um exemplo de variável concentrada; e para modelos de sistemas distribuídos podemos citar:

• O uso de um hidrógrafo unitário para predizer a distribuição temporal do escoamento superficial para diferentes aguaceiros sobre áreas de drenagem homogêneas; e,

• Muitos modelos de simulação de águas subterrâneas levam em conta as variações no armazenamento e transmissividade, com informações colhidas para cada unidade de uma rede de células superposta à área espacial do aquífero.

Modelos de balanço hídrico e preditivos

Muitos modelos podem ser classificados quanto a sua finalidade. Uma distinção importante reside em verificar se o modelo se propõe a predizer as condições futuras usando informações sintéticas sobre as precipitações e condições da bacia de drenagem ou se propõe a verificar os eventos históricos.

O modelo de balanço hídrico pode ser definido como um modelo ou conjunto de relações que confirmam o balanço histórico nos influxos, defluxos e mudanças no armazenamento para o sistema em estudo. 

Deve-se salientar que os modelos de simulação inicialmente começam pela estruturação dos modelos de balanço e então utilizam os parâmetros que confirmam o referido balanço em qualquer modelo de simulação para as condições futuras.

Modelos determinístico e estocástico

Os modelos determinísticos são baseados nas noções matemáticas clássicas de relações exatamente previsíveis entre variáveis independentes e dependentes, que consistem num conjunto de afirmações matemáticas especificadas e deduzidas da experiência ou da intuição, a partir das quais podem ser traduzidas por uma argumentação matemática. Esses modelos geralmente encontram-se fundamentados no conhecimento, ou nas pressuposições, sobre as leis dos processos físicos e químicos.

Os modelos probabilísticos ou estocásticos são expressões que envolvem variáveis, parâmetros e constantes matemáticas, juntamente com um ou mais componentes aleatórios resultantes de flutuações imprevisíveis dos dados de observação ou da experimentação.

Podem assumir três caminhamentos de simulações: (1) Markov; (2) Monte Carlo; e (3) otimização.

Adicionalmente, aqui podemos citar a respeito dos modelos caixa preta e imitadores de estrutura, e modelos baseados em eventos e baseado em sequências contínuas.

Os modelos caixa preta e imitadores de estrutura baseiam-se no recebimento de inputs pelo sistema e no processo de transformação para output. No entanto, num modelo caixa preta a transformação é assinalada como genérica apresentando pequena ou nenhuma base física dos processos, enquanto nos modelos imitadores de estrutura, também chamados e caixa cinza e/ou branca, a descrição imitativa da estrutura dos processos encontra-se exposta de modo mais detalhado.

Sistemas hidrológicos podem ser investigados em maior detalhe quando se diminui o tamanho do período temporal, neste caso são modelos de simulação baseados em eventos, estes modelos contrastam com os modelos baseados em sequências longas ou modelos contínuos. 

Como exemplo, temos a analogia entre as equações do escoamento hidráulico e de um circuito elétrico permite a representação do sistema hidráulico, complexo e caro, por um circuito de custos reduzidos.

Modelos determinístico e estocástico.

Modelos descritivo e preditivo

Muitos modelos podem ser classificados conforme a sua finalidade.

O modelo descritivo é usado para descrever observações das condições do experimento corrente.

Um modelo preditivo se propõem a predizer as condições futuras, é usado para extrapolar além da abrangência do experimento, e fornece resultados que prolongam, estendem, ampliam, além das observações correntes.

Devem ser preditivos com respeito ao tempo, espaço, espécies ou algumas variáveis de entrada.

Modelos descritivo e preditivo.