地球科学

10月 5, 2021
admin

レッスンの目標

  • 科学の目標を確認する。
  • 質問をすることの重要性を説明する。
  • 科学者がどのように自然界を研究するか説明する。
  • 科学者がデータを収集する方法と理由を説明できる。
  • 科学モデルの3つの主要なタイプを説明できる。
  • 科学理論と仮説がどのように異なるかを説明できる。
  • 科学実験室内外の適切な安全予防策を説明することができる。

語彙

  • 概念モデル
  • コントロール
  • 従属変数
  • 仮説
  • 独立変数
  • 数理モデル
  • 仮説
  • 仮説
  • 科学的モデル
  • 数理モデル。 model
  • model
  • physical model
  • scientific method
  • theory

はじめに

科学は自然界についての知識を得る道である。 また、科学の研究には、科学的調査を通じて収集された一連の知識も含まれる。

科学的調査を行うために、科学者は検証可能な質問をする。 それらの質問に答えるために、彼らは体系的な観察を行い、関連する証拠を注意深く収集する。 次に、論理的な推論と多少の想像力を駆使して、仮説と説明を展開する。 最後に、科学者は仮説に基づいて実験を計画し、実施する。

科学の目標

科学者は、自然界を理解しようとする。 科学者は質問から始め、証拠と論理でその質問に答えようとする。 科学的な疑問は検証可能でなければならない。 それは信仰や意見に依存するものではない。 地球の自然なプロセスを理解することは、なぜ地震が起こるのかを理解し、大気中に過剰な温室効果ガスを追加することの影響を理解するのに役立つ。 科学的発見は、技術の進歩につながるかもしれない。 純粋な研究は、しばしば応用研究の発展を助ける。 純粋な研究の結果が、純粋な研究が終了した後、長い間応用されることもある。 科学者が研究を行っている間に、予期せぬものが発見されることもある

アイデアの中には、検証不可能なものもある。 たとえば、幽霊、狼男、吸血鬼の話など、超自然現象はテストできない。 占星術が科学的でない理由は、このウェブサイトを見てください。

科学者は、自然であれ実験室であれ、見たものを説明します。 科学は事実と観測の領域である。 しかし、科学は「火山が噴火したのは悪いことだ」といった道徳的判断はしないし、意見も科学的探求には関係ない。 科学者は竜巻の研究を楽しんでいるかもしれませんが、「竜巻はエキサイティングだ」という意見は、竜巻について学ぶ上で重要ではありません。 科学者は私たちの技術的な知識を増やしますが、その知識をどのように使うか、あるいは使うかどうかは科学が決めることではありません。 科学者は原子爆弾を作ることを学んだが、科学者はそれを使うかどうか、いつ使うかを決めてはいない。 科学者は気温の上昇に関するデータを蓄積してきました。 科学者たちのモデルは、この温暖化の原因と思われるものを示している。 しかし、地球温暖化の原因について科学者の意見はほぼ一致しているが、政治家や個人に法律を制定したり行動を変えたりするよう強制することはできない。 自然の法則は、単純なものであれ複雑なものであれ、宇宙のどこでも同じである。 自然の出来事、構造物、地形には自然の原因がある。 自然界からの証拠はそれらの原因について知るために使用することができる。 自然界の物体や事象は、注意深く体系的に研究することによって理解することができる。 科学的な考えは、新しいデータを集めたり、より多くのことを学んだりすれば、変わることがある。 今日受け入れられている考えであっても、それを否定する新しい証拠が見つかれば、少し変更する必要があるかもしれませんし、完全に置き換える必要があるかもしれません。 科学的知識は、時の試練に耐えることができます。

科学的方法

科学的方法とは、科学者が自分の仕事に取り組む方法であることは、おそらく学んだことでしょう。 科学的方法は、疑問を調査するのに役立つ一連のステップです。 科学者は、観察、経験、または実験から収集したデータと証拠を使用して、疑問に答えます。

しかし、科学的探究は、科学的方法で概説されたステップの同じシーケンスで進行することはほとんどありません。 たとえば、収集したデータからより多くの疑問が生じるため、ステップの順序が変わることがある。 それでも、検証可能な結論を得るためには、下の図に見られるように、科学的方法の論理的で反復可能なステップに従わなければなりません。

The basic sequence followed in the scientific method.

A flow chart of how science works that is much accurate than the simple chart in the figure above is found here.。

質問

科学者ができる最も重要なことは、質問をすることです。

  • なぜ空は青いのか?
  • なぜカリフォルニアには地震が多く、カンザスにはないのか?
  • なぜ地球には多様な生命体がたくさんいて、太陽系の他の惑星にはないのか?

地球科学は自然界に関するテストできる質問に答えることができます。 ある疑問が検証不可能なのはなぜか?

検証可能な質問としては、農場で土壌侵食を減らす方法について考えることができます(下図)。 ある農家が “不耕起栽培 “と呼ばれる植え付け方法を聞いたことがあります。 この方法を用いると、土地を耕す必要がなくなります。 農家の質問は、不耕起農法は農地の浸食を減らすことができるのか?

農地での土壌浸食

Research

質問に答えるために、科学者はまず本や雑誌、インターネット検索、専門家との話によって、その話題についてすでに何が知られているかを知ります。 この情報によって、科学者は良い実験計画を立てることができます。 この疑問がすでに答えられている場合、その研究は十分かもしれないし、新しい疑問につながるかもしれない

例題。 農家がインターネットや図書館、近所の農業資材店などで不耕起農法を研究している。 下の図のような様々な農法について知ることができる。 どのような肥料を使うのが良いのか、どのような作付け間隔が良いのかを知る。

農夫は農法を研究する。

仮説

背景研究から集めた情報で、科学者は疑問に対してもっともらしい説明を作成する。 これが仮説である。 仮説は質問に直接関係し、検証可能でなければなりません。 仮説を持つことは、科学者が実験を計画し、データを解釈する際の指針となる<418><2298>例 農夫の仮説はこうである。 不耕起農法は、従来の農法と比較して、同じような急勾配の丘で土壌浸食を減少させる。

Data Collection

仮説を支持または反論するために、科学者はデータを収集しなければならない。 データが科学的な質問に答えることができるように、データを収集するための試験を設計するために、非常に多くの論理と努力が行われます。 データは通常、実験または観察によって収集されます。 技術の向上により、仮説によりよく対応するための新しいテストが可能になることもあります。

観察は、実験を行うことが実際的または倫理的な理由で不可能な場合に、データを収集するために使用されます。 記述されたものは観察に基づく定性的なデータである。 このデータは、質問に答えるために使用されることもある。 科学者は、定量的な測定を行うために、さまざまな種類の機器を使用します。 電子顕微鏡は、小さな物体を探索するために使用され、望遠鏡は宇宙について学ぶために使用されます。 プローブは、科学者が行くには危険すぎる場所や非現実的な場所を観測します。 プローブからのデータは、ケーブルを通じて、または宇宙空間を移動してコンピュータに送られ、そこで科学者が操作します(下図)。

科学者は日常的に、調査潜水艇で海の底に行き、観察したりサンプルを収集します。 大気科学者はガスサンプルに含まれるガスを分析することでデータを収集し、地球化学者は岩石サンプルの化学分析を行うかもしれません。

優れた実験には、操作または変更できる1つの要因がなければなりません。 これが独立変数である。 残りの因子は同じままでなければならない。 これが実験対照である。 実験の結果、あるいは実験の結果として変化するものが従属変数である。 従属変数は独立変数に「依存」する。

例。 農家が2つの別々の丘で実験を行った。 2つの丘は同じような急勾配で、同じような量の日照がある。 一方では、農夫は耕すことを含む伝統的な農業技術を使用する。 もう一方は不耕起栽培で、植物を植える間隔を広くし、専用の器具を使って植える。 水と肥料の量は同じです。

A farmer takes careful measurements in the field.

In this experiment:

  • What is the independent variable?
  • 実験コントロールは何か
  • 従属変数は何か

独立変数は農業技術です-伝統的または不耕起のいずれか-それが操作されているものだからです。 2つの農業技術を公平に比較するためには、2つの丘は同じ傾斜で、同じ量の肥料と水が必要です。 これが実験対照である。 侵食の量が従属変数である。 農家が測定しているものである。

実験中、科学者は多くの測定を行う。 数字の形をしたデータは定量的である。 高度な機器から収集されたデータは、通常、直接コンピュータに入るか、科学者がデータをスプレッドシートに入れることもある。 データはその後、操作することができる。 図表はデータを表示するものであり、明確にラベル付けする必要がある。 統計学は、データセットのばらつきを理解することができる。 グラフは、科学者がデータ間の関係を視覚的に理解するのに役立ちます。 画像は、関心を持つ他の人々が簡単に関係を見ることができるように作成されます。

ほとんどすべての人間の努力において、エラーは避けられないものです。 科学実験では、これを実験誤差と呼ぶ。 実験誤差の原因にはどのようなものがあるのでしょうか。 体系的な誤差は、数値が常に一方向に偏るように、実験装置に内在している場合があります。 例えば、はかりが常に2分の1オンスの高さを測定することがあります。 この誤差は、はかりを再校正すればなくなります。 ランダム誤差は、測定が正確に行われていないために発生します。 例えば、ストップウォッチが早すぎたり遅すぎたりすることがあります。 この種の誤差を補正するために、多くの測定が行われ、次に平均化されます。

ある結果が他のサンプルからの結果と矛盾しており、多くのテストが行われている場合、その実験では間違いがあった可能性が高く、矛盾したデータポイントを捨てることができます。

結論

科学者はグラフ、表、図、画像、説明、および他のすべての利用できるデータを調査して実験から結論を出そうとします。 実験の結果に基づいて、疑問に対する答えがあるのか? 仮説は支持されたのか。

実験には、仮説を完全に支持するものとしないものがある。 仮説が間違いであることが示されたとしても、その実験は失敗ではありません。 すべての実験結果は知識に貢献する。 仮説を支持する実験も支持しない実験も、さらなる疑問やさらなる実験につながるかもしれない

例. 年後、農家は伝統的に耕作している丘の浸食が不耕起の丘の浸食の2.2倍であることを発見する。 不耕起の圃場の植物は背が高く、土壌の水分は高い。 その農家は将来の作物のために不耕起農法に転換することを決定した。

理論

科学者が仮説を検証するために実験や観察を行うと、時間とともに多くのデータが収集されます。 仮説がすべてのデータを説明し、どのデータも仮説と矛盾しない場合、その仮説は理論となる。

科学理論は、多くの観察によって支持され、大きな矛盾がない。 理論は常に検証され、修正されなければならない。 いったん理論が構築されると、それを使って行動を予測することができる。 理論とは、現象そのものよりも単純な現実のモデルを提供するものである。 理論であっても、矛盾するデータが発見されれば覆されることがある。

ガラパゴス諸島のフィンチを使用して種の起源を説明したダーウィンのインタラクティブなアニメーション(下図)は、ここで見つかります。 約 150 年にわたる研究により、ダーウィンの理論が裏付けられました。 科学者は、ある考えを支持または反証する証拠を求める。 ある考えを否定する重要な証拠がなく、それを支持する証拠がたくさんあれば、その考えは受け入れられる。 あるアイデアを支持する証拠が多ければ多いほど、そのアイデアが時の試練に耐える可能性が高くなります。 科学者がそれを使って信頼できる説明を行い、正確な予測を行うことができるとき、理論の価値が高まるのである。 その代わり、科学者は、研究対象の実際のシステムを表すモデルを作成することがあります。

モデルは科学における便利なツールです。 科学者がアイデアを効率的に実証し、仮説を立てるのに役立つのである。 模型は、実物を使うことの難しさを一切感じさせずに、予測や実験を行うために使われます。 本物の植物細胞だけを使って植物細胞を説明しようとしたり、惑星を見るだけで次の惑星の配置を予測しようとしたりすることを想像できるだろうか。 しかし、モデルには限界があり、いかなる予測も信じ、いかなる結論も事実とみなす前に考慮されなければなりません。 モデルを使用する利点の1つは、現実のシステムよりもはるかに簡単に操作し調整できることである。 モデルは、モデルを使用しなければ研究することが不可能なシステムについて、科学者が理解し、分析し、予測するのに役立ちます。 モデルが単純であるため、実際のシステムよりも使いやすいということは、モデルに限界があることを意味します。 より単純なモデルの問題点として、実際のシステムの挙動をあまり正確に予測できない可能性があります。

科学者は、テストによって自分の考えを検証しなければなりません。 モデルが将来を予測するように設計されている場合、予測が正確であったかどうかを確認するのに十分な時間待つことができない場合がある。 モデルをテストする 1 つの方法は、出発点として過去のある時間を使用し、その後、モデルに現在を予測させることです。 現在をうまく予測できるモデルは、未来を予測する際にも正確である可能性が高い。

多くのモデルがコンピューター上で作成されているのは、コンピューターだけが膨大な量のデータを処理、操作できるためである。 たとえば、気候モデルは、大気の組成が変化したときにどのような変化が予想されるかを判断するのに非常に有用である。 科学者が使用するモデルには 3 つのタイプがあります。

物理モデル

物理モデルは、研究対象の物理的な表現です。 これらのモデルは通常、モデルとなっているものよりも小さく単純であるが、重要な要素のいくつかを含んでいる。 地図や地球儀は地球の物理モデルであり、本物よりも小さく、はるかに単純です(下図)。

ニューヨーク州クイーンズのユニフィアは地球の物理モデルですが、本物とは大きく異なります。

概念モデル

概念モデルは現象を説明しようと多くの考えを結び付けました。 概念モデルは既知のものを使用し、獲得された新しい知識を取り入れることができなければなりません(下図)。 例えば、火星サイズの惑星が地球に衝突し、大量の破片やガスが軌道上に飛び散り、それが集まって月ができたという説は、多くのデータで裏付けられています。 良い作業アイデアが概念モデルです。

巨大隕石が地球に衝突したことを示す衝突。

数学モデル

数学モデルは、多くの要因または変数を考慮した方程式または方程式のセットです。 数学的モデルは通常複雑で、多くの場合、考えられるすべての要因を考慮することはできません(下図)。 これらのモデルは、ハリケーンの位置や強さなど、複雑な事象の予測に使用されることがあります。

この気候モデルは、地球の小さな領域でわずかな要因しか考慮していません。 最高の気候モデルは、スーパーコンピュータで作成しなければならないほど複雑で、それさえも地球の気候に比べれば単純です。

気候変動のモデルは、気温、氷の密度、降雪、湿度などの要素を考慮しなければならないので、非常に複雑です。 多くの要因が互いに影響し合う。 気温の上昇によって雪の量が減ると、地表は太陽光を反射しにくくなり、気温はより上昇する。

科学におけるコミュニティの重要性

科学的発見は、それが科学者のコミュニティの仕事である場合に最適である。 ある仮説が完全に受け入れられるためには、多くの科学者の仕事がそれを支持しなければならない。 科学的プロセスには、チェックとバランスが組み込まれています。 一般に、科学者社会は自分たちをよく監視している。 新しいアイデアはしばしば批判されますが、調査を続けて支持されれば、やがて受け入れられるようになります。

各科学者は自分の研究室で一人で実験を行うか、数人の協力者を得て実験を行いますが、結果を書き上げ、自分の分野の科学者のコミュニティに対して研究成果を発表します(下図)。 最初は、科学会議で自分のデータと結論を発表し、他の科学者とそれらの結果について話すかもしれません。

高校生は、ポスター セッションで NASA の科学者に自分の研究結果を発表します。

学んだことを使って、科学雑誌に掲載する専門論文を作成します(下の図)。 出版前に、数人の科学者がその論文に目を通し、変更を提案し、出版を勧めるか否かを決定します(査読と呼ばれます)。 出版されると、彼女の分野の他の科学者がその研究を知り、その結果を自分たちの研究に取り入れることになります。 そして、その結果が正しいか正しくないかを証明するために、彼女の結果を再現しようとするのです。 このように、科学は自然をより深く理解するために構築されます。

査読付き科学ジャーナル。 ほとんどの科学研究は高価であるため、科学者は全米科学財団や米航空宇宙局 (NASA) などの資金提供機関に提案書を書き、設備や消耗品、給与の支払いを行う必要があります。 科学的な提案書は、その分野の他の科学者によって審査され、資金提供の可否が評価されます。 多くの分野では、資金提供の割合は低く、最も価値のある研究プロジェクトにのみ資金が回る。

科学界は、科学的誠実さを監視している。 研修の間、学生は良い科学実験を行う方法を学びます。 データをごまかしたり、隠したり、選択的に報告したりしないことを学び、データや他の科学者の仕事を公正に評価する方法を学びます。 多くの科学的研究が行われている中で、科学的不正行為が行われることはほとんどありませんが、メディアではしばしば激しく報道されます。 そのため、一般市民が科学者に対して必要以上の不信感を抱いてしまうことも少なくありません。 科学的誠実さを持たない科学者は、科学界から強く非難されます。

科学における安全性

事故は日常生活の中で時々起こりますが、科学も例外ではありません。 実際、科学者は危険な物質を扱うことが多いので、科学者はもちろん、科学を学ぶ学生も事故を防ぐために注意しなければならない(下図)。 もし事故が起きたら、科学者は怪我や損傷を適切に処置しなければならない。

安全シンボル。 A. corrosive, B. oxidizing agent, C. toxic, D. high voltage

Inside the Science Laboratory

If you work in the science lab, you may come into dangerous materials or situations. 鋭利なもの、化学物質、熱、電気など、地球科学の実験室ではすべて使うときがあります。 安全ガイドラインに従うことで、ほとんどすべての事故を防ぐことができ、また被害を最小限に抑えることができます。

  • 常に指示に従う
  • 実験室の指示または実験監督者から与えられた安全ガイドラインに従う。 研究室は遊び場ではありません。
  • 指示された量の材料のみを使用すること。
  • 実験室の手順から外れる前に、責任者に確認すること。 つま先の閉じた靴を履き、袖やフード、紐のないシャツを着る。
  • 指示されたら手袋、ゴーグル、安全エプロンを使う。
  • メスやナイフ、割れたガラスなど鋭かったり尖った物の取り扱いには十分注意する。
  • 科学実験室で何かを食べたり飲んだりしないこと。 危険な物質がテーブルの上にある可能性があります。
  • 作業場所はきちんと清潔に保つ。 乱雑な作業場は、こぼしたり壊したりする原因になります。
  • 試験管やビーカーなどの材料はきれいに手入れしてください。 残った物質は、今後の実験で他の物質と相互作用する可能性があります。
  • 手を伸ばすときには注意が必要です。 炎、熱板、化学物質が下にある可能性がある。
  • 電気器具やバーナーは指示通りに使う。
  • 目の洗浄器、火の毛布、消火器、救急箱の使い方を知る。
  • 異常事態が発生したら実験監督者に警告すること。 誰かが怪我をした場合は事故報告が必要な場合がある。

研究室の安全装置

研究室の外

多くの地球科学者は下図のように野外で仕事をしている。

  • 適切な服装をすること。例えば、ハイキングブーツ、長ズボン、長袖。
  • 適切な応急処置ができるようにしておく。
  • 行き先、何をするか、いつ戻るかを他人に伝える。
  • 地図を持っていく。 また、地図のコピーを自宅の誰かに預けておくとよいでしょう。
  • 緊急サービスや何らかの通信手段があることを確認してください。
  • 携帯電話が役立つほど遠隔地にあるフィールドは多くないことを覚えておいてください。
  • その地域に詳しい人、またはフィールドワークが初めての場合は、行う調査の種類に詳しい人が同行することを確認してください。

野外での遠出。

レッスンのまとめ

  • 科学の目的は、検証可能な質問をし、それに答えることです。
  • 科学者は、観察し、仮説を立て、その仮説を検証し、結論を出すという科学的手法という一連の論理ステップを使用します。
  • 物理的、概念的、および数学的モデルは、科学的情報や概念について議論し理解するのに役立ちます。
  • 科学理論とは、繰り返し検証され、間違っていることが証明されていない仮説です。
  • フィールドと同様に実験室の安全性は、優れた科学的調査にとって不可欠な要素です。 それぞれは検証可能ですか?
  • ある科学者は、海の海藻に対する油汚染の影響を研究していました。 彼は雨水排水路から流出する油によって海藻が正常に育たなくなると考え、実験をすることにしました。 彼は同じ大きさの2つの水槽に水を入れ、それぞれの溶存酸素と温度が同じであることを確認するためにモニターしました。 そして、片方の水槽にモーターオイルを入れ、海藻の生育を測定した。 オイルを入れなかった水槽では、平均2.57cmの成長だった。 オイルを入れた水槽の海藻の平均成長量は2.37cmだった。 この実験に基づいて:
    1. 科学者が最初に立てた疑問は何か
    2. 彼の仮説は何か
    3. 独立変数、従属変数、実験対照を特定せよ
    4. データは何を示したか
    5. 彼は自分の結論を確信できるのか
    6. 科学者は自分の実験に参加することができたか
    7. この実験の結果、科学者はどのような結論を得たか
    8. 科学者は自分の実験に参加することができたか
    9. 科学者は自分の実験に参加することができたか
    10. 自分の結論をより強固なものにするにはどうすればよいか。
    11. 科学実験室での安全手順に関するあなたの知識に基づいて、あなた自身の安全記号を5つ特定または設計しなさい。
    12. 上記の質問1からあなたの質問の1つに基づいて、あなた自身の実験を設計しなさい。 質問、仮説、独立変数と従属変数、安全上の注意を含む。

    Further Reading / Supplemental Links

    • 科学とは何か、どのように行われるかについて、非常に良く、詳しい説明があります。
    • BrainPOP は、テキストや映画を含む科学的探究についての深い議論を特集しています。

    考察のポイント

    • あなたはどのようなタイプのモデルを経験したことがありますか? そこから何を学びましたか。
    • 科学者が研究する上で必要かつ危険な状況とはどのようなものでしょうか。 それを研究するとき、どのような注意が必要だと思いますか。
    • 理論という言葉の科学的な意味は、一般的な使い方とどのように違いますか。 この言葉が科学的な話の中で間違って使われた例をメディアで見つけることができますか? メディアや日常生活で理論という言葉の誤用が横行しています

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