La investigacin es un medio para mejorar la comprensin. Esta mejora puede ser personal, pero puede tambin estar vinculada a un mayor desarrollo humano. Podemos aspirar a mejorar la salud humana y el bienestar a travs de la investigacin de enfermedades como el cncer y las enfermedades del corazn.Es posible que desee para mejorar el diseo de los puentes o aeronaves a travs de la investigacin en ciencia de los materiales, que proporciona estructuras ms ligeras, ms fuertes, ms duraderas y ms barato puente (en trminos de construccin y de mantenimiento). Nosotros pueden querer elaborar ms y mejores cosechas con menos impactos adversos sobre el medio ambiente a travs de la investigacin en la biotecnologa. En todos estos casos, la investigacin proporciona en la primera instancia mejor comprensin de cmo las cosas son y cmo funcionan, lo que puede contribuir a la mejora u optimizacin de estos sistemas a travs el desarrollo de nuevas tcnicas, procesos, materiales y protocolos.La investigacin se realiza tradicionalmente a travs de la acumulacin de observaciones de sistemas y el sistema de comportamiento bajo circunstancias "naturales" y durante manipulacin experimental. Estas observaciones proporcionan las pruebas en que las hiptesis se pueden generar acerca de la estructura y el funcionamiento (funcin) de la sistemas. Estas hiptesis pueden ser probadas contra la nueva observaciones y, donde han demostrado ser fiable descriptores del comportamiento del sistema o del sistema, y luegoque pueden llegar a obtener el reconocimiento como prueba la teora o la ley general. Las condiciones, que son necesarios para facilitarinvestigacin, incluir:1. un medio de la observacin y la observacin comparativa(medicin);2. un medio de controlar o forzar a los aspectos de lasistema (experimentacin);3. una comprensin de la investigacin anterior y el estadodel conocimiento (contexto);4. un medio de referencias cruzadas y la conexin de hilos de 1, 2 y 3 (imaginacin).1.1.2 Un modelo para la investigacin del medio ambienteQu se entiende por el trmino modelo? Un modelo esuna abstraccin de la realidad. Esta abstraccin representa un realidad compleja en la forma ms sencilla que es adecuada para el propsito de la modelizacin. El mejor modelo es siempre que lo que se consigue la mayor realismo (medido objetivamente acuerdo entre los resultados del modelo y observaciones del mundo real, o menos objetiva que la proceso de comprensin que les ofrece el modelo) con la menor complejidad de parmetros y la complejidad modelo de mnimos.Parsimonia (sin usar un modelo ms complejo o representacin de la realidad de lo que es absolutamente necesario) tiene sido un principio rector de las investigaciones cientficas yaAristteles, que afirmaba: "Es la marca de un instruido mente a descansar satisfecho con el grado de precisin que la naturaleza de los permisos sujetos y no a buscar una exactitud que slo una aproximacin a la verdad es posible "a pesar de que fue particularmente fuerte en medieval tiempos y se enuncian a continuacin, por Guillermo de Ockham, en su famoso 'navaja' (Lark, 2001). Newton declar como el primero de sus principios para la investigacin cientfica fructfera en Principia como: 'Debemos admitir ms causas de cosas naturales que aquellas que, a la vez verdadera y suficientepara explicar sus apariencias. "Parsimonia es un requisito previo para la explicacin cientfica, no una indicacin de que la naturaleza opera sobre la base de los principios parsimoniosos. Es un principio importante en campos tan lejanos entre s como la taxonoma y la bioqumica y la es fundamental para los enfoques de probabilidad y bayesiano de la inferencia estadstica. En un contexto de modelado, un parsimonioso modelo es generalmente el uno con el mayor explicacin o poder de prediccin y los parmetros mnimos o la complejidad del proceso. Es un principio particularmente importante en el modelado ya que nuestra capacidad de modelar la complejidad es mucho mayor que nuestra capacidad de proporcionar los datos a parametrizar, calibrar y validar los mismos modelos.Las explicaciones cientficas deben ser relevantes y comprobables. Modelos no validados no son mejores que no probado hiptesis. Si la aplicacin del principio de la parsimonia facilita la validacin, a continuacin, sino que tambin facilita utilidad de modelos.