1. 관찰 및 데이터 수집 :
* 우리 주변의 세상을 관찰 : 과학자들은 실험, 현장 작업, 설문 조사 및 기타 방법을 통해 데이터를 세 심하게 수집합니다. 이 데이터는 동물의 행동에서 암석의 화학적 조성에 이르기까지 무엇이든 할 수 있습니다.
* 패턴 및 트렌드 식별 : 수집 된 데이터를 분석하여 과학자들은 패턴, 상관 관계 및 반복 현상을 찾습니다.
2. 이론 개발 :
* 설명 제안 : 과학자들은 관찰 된 패턴을 사용하여 이러한 패턴이 존재하는 이유를 설명하는 이론을 만듭니다. 이러한 이론은 추측 일뿐 만 아니라 증거에 근거한 잘 지원되는 설명입니다.
* 공식 모델 : 이론은 종종 미래의 결과를 시각화하고 예측하는 데 도움이되는 수학적 모델 또는 시뮬레이션으로 표시됩니다.
3. 예측 :
* 기존 데이터로부터 외삽 : 과학자들은 그들의 이론과 모델을 사용하여 미래에 어떤 일이 일어날 지 예측할 수 있습니다. 여기에는 종종 과거 데이터에서 추세를 추정하거나 다른 시나리오를 시뮬레이션하는 것이 포함됩니다.
* 테스트 및 정제 예측 : 예측은 새로운 관찰, 실험 및 데이터에 대해 테스트됩니다. 예측이 정확하지 않은 경우, 이론을 개정하거나 더 나은 것으로 대체해야 할 수도 있습니다.
예측 유형 :
* 단기 예측 : 이러한 예측은 다음 며칠 동안 날씨를 예측하는 것과 같이 비교적 짧은 기간에 걸쳐 이루어집니다.
* 장기 예측 : 이러한 예측은 미래 기후 변화 또는 수백만 년에 걸친 종의 진화를 예측하는 것과 같이 훨씬 더 긴 기간을 다룹니다.
과학적 예측의 주요 측면 :
* 증거에 근거한 : 과학적 예측은 단순한 추측 일뿐 만 아니라 경험적 증거와 과학적 이해에 뿌리를두고 있습니다.
* 개정에 개방 : 과학자들은 새로운 데이터를 이용할 수있게되면서 예측을 끊임없이 테스트하고 개선하여 세상에 대한 우리의 이해가 항상 진화하고 있음을 인식합니다.
* 항상 완벽한 것은 아닙니다 : 최고의 과학적 방법을 사용하더라도 연구중인 시스템의 복잡성과 현재 지식의 한계로 인해 예측이 때때로 부정확 할 수 있습니다.
과학적 예측의 예 :
* 일기 예보 : 기상 학자들은 복잡한 모델을 사용하여 날씨 패턴을 예측합니다.
* 지진 예측 : 과학자들은 지질 데이터를 사용하여 특정 지역의 지진 확률을 추정합니다.
* 기후 변화 예측 : 기후 모델은 온도, 해수면 및 기타 기후 요인의 향후 변화를 예측합니다.
결론적으로, 과학적 예측은 우리 주변의 세계를 이해하기위한 강력한 도구입니다. 그들은 엄격한 관찰, 이론 및 테스트를 기반으로하며, 우리의 지식이 커짐에 따라 항상 개정 될 수 있습니다.
