Dados ilustrativos: Para avaliar o impacto de poluentes na temperatura do Lago Azul, pesquisadores construíram…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Criar e explorar modelos computacionais simples para simular e fazer previsões, identificando sua importância no desenvolvimento científico.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Dados ilustrativos: Para avaliar o impacto de poluentes na temperatura do Lago Azul, pesquisadores construíram um modelo computacional que relaciona a concentração de nitrato à elevação térmica. Os parâmetros iniciais foram definidos a partir de cinco medições de temperatura em pontos distintos do lago. Depois de simular cenários com concentrações variadas de nitrato, compararam as previsões com medições de campo e ajustaram os parâmetros para melhorar a precisão do modelo. Observou-se que, apesar de desconhecerem as correntes de fundo, o modelo passou a antecipar elevações de até 3 °C em 24 horas. Analise o texto-base e identifique qual elemento do processo descrito é essencial para garantir que as previsões do modelo se aproximem das observações reais:
- A) Realizar simulações exclusivamente em planilha eletrônica
- B) Simplificar equações do comportamento térmico do lago
- C) Ignorar fatores ambientais desconhecidos, como correntes de fundo
- D) Usar apenas cinco medições de temperatura sem variar pontos de coleta
- E) Calibrar parâmetros do modelo comparando previsões com medições de campo
✅ Resposta correta: alternativa E
Resolução passo a passo
- O texto descreve um modelo computacional que foi construído, depois comparado com medições de campo e, em seguida, ajustado (parâmetros reajustados) para melhorar a precisão. Esse processo de ajuste de parâmetros com base na comparação entre previsões e dados reais chama-se calibração do modelo.
- A pergunta pede o elemento essencial para que as previsões se aproximem das observações reais. Esse elemento é justamente a comparação entre as previsões do modelo e as medições de campo, seguida do ajuste dos parâmetros. Sem essa etapa, o modelo continua com os parâmetros iniciais, definidos a partir de apenas cinco medições, e não há como saber se suas previsões são confiáveis.
- Por que as outras estão erradas: A) planilha eletrônica não é exigência do processo, pois o texto fala em modelo computacional em geral; B) simplificar equações tende a afastar o modelo da realidade, não a aproximá-lo; C) ignorar fatores desconhecidos não melhora previsões, e o texto apenas registra que o modelo passou a antecipar elevações apesar de desconhecerem as correntes; D) usar apenas cinco medições sem variar pontos é justamente a limitação inicial do modelo, e não a solução.
- Conclusão: a alternativa E é a correta, em concordância com o gabarito oficial.
💡 Dica: Identifique o passo que garante a precisão do modelo comparando dados simulados e reais.
Alternativa por alternativa
O aluno pode acreditar que o uso de planilha eletrônica seja o recurso técnico que garante a precisão das previsões, confundindo a ferramenta com o método de validação do modelo.
O aluno pode supor que modelos mais simples são sempre mais precisos ou mais fáceis de ajustar, sem perceber que simplificar o comportamento térmico tende a afastar o modelo da realidade.
Por que engana: Escolher opções que ignoram a importância da calibração do modelo com dados reais, como usar poucos dados ou simplificar demais.
O aluno pode ler a menção às correntes de fundo desconhecidas como se ignorá-las fosse uma estratégia válida, interpretando mal que o texto apenas registra um fato sobre o modelo.
O aluno pode entender que as cinco medições iniciais são suficientes e que a variação de pontos de coleta não é necessária, ignorando que o texto destaca a comparação com medições de campo como etapa de melhoria.
A calibração ajusta o modelo aos dados observados, melhorando a precisão das previsões.
Raio-X da questão
calibragem de modelo computacional
avaliacao
modelagem computacional básica · interpretação de dados experimentais
estude como calibrar modelos computacionais usando dados reais para melhorar previsões
Escolher opções que ignoram a importância da calibração do modelo com dados reais, como usar poucos dados ou simplificar demais.
ciencia_tecnologia
pensamento_critico
cientifico
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