本文想谈谈模型研究的一些体会。模型无处不在，但又不像硬件那样“硬梆梆”的，很多人，包括一些领导，对模型研究不够重视，投入不多。但我认为，模型非常重要，这是未来发展的基础。下面从三个角度阐述我的观点。

    应用角度。模型是工程研究的基础。正如农业模型学是数字农业的基础。目前的物联网浪潮，把感知和网络提到了很高的热度，大家都在谈设备，但光有设备，光有监测数据，没有相关的数据分析和服务，设备有什么用吗？那么谁来做服务呢？服务只能是对行业领域熟悉的人士来做，而且是以相关模型为基础的。正如学者李永丹所说，“作为社会，需要大量的有创造性的工程师，有创造性的工程师怎样培养呢？显然需要在建立这些构成应用基础的模型和数据的过程中培养。所以，应用基础研究者不仅要承担为自己国家的工业建立技术、模型和数据库的责任，还要承担为骨干工业培养大量有创造力“工程师”的义务。”（摘自李永丹的博客：负重登山的化工应用基础研究http://www.sciencenet.cn/m/user_content.aspx?id=286988）

    发表论文角度。从期刊的划分，可见端倪。目前科技期刊有三类，一是学术、理论性刊物，刊载科学发现为主，如《科学》、《自然》等，生物学研究中，有很多此类文章采用相关和线性回归统计方法，证明某个现象受或不受某个或多个因素影响。一是行业杂志，刊登技术报告为主，如各种《**科技》类的杂志，因短小精悍，有人称之为豆腐块文章；还有就是介于两者之间的，刊登应用基础研究和新技术研究类的论文，如Journal of Food Engineering等应用研究杂志。这类杂志刊登的论文，一般具有明确的技术导向，即不以探索理论和报道发现为主要目标，这类论文主要是在相关众多学术和理论问题研究基础上，为某个产品、方法、设备等提供研究方案，即以集成研究与开发为最终目标。当然往此类期刊投稿，也不能就拿一个技术集成应用方案，这种情况往往被拒，最重要的原因就是缺乏创新点。应用研究中的好杂志（SCI影响因子高的，还有一级学报），大多要求来稿的方法、结果和讨论具有明确的科学内容。适合的科学和统计学上恰当的试验设计应当包含在方法中，统计必须被应用于分析数据以讨论测试因素的效应。而且，应当提供结果如何促进相关工程科学和技术领域的进步。仅仅对已发表数据的验证是不能被接受的。论文不能报道中途结果，应当提供完整的结果。这也就是目前存在Peer review journal和Trade journal的区别，具体详见Journal of Food Engineering的作者指南。

    教育培养角度。再往深入谈，就是工程领域的创新问题。目前中国的工程师和工科学生数量已居世界第一，中国的集成研究能力举世公认。但是原创能力缺乏，这可能与很多工科学生缺乏统计学训练有关。如果没有统计学指导，试验设计、数据收集和结果分析，得出的结论往往是主观判断，你说这个设备调通了或系统运行良好，但就是一两组数据，没有严谨的验证试验设计和用户评价分析报告，缺乏可信度，也经不起事实的检验，往往也无法在国际高水平期刊上发表。因此，必须提高应用研究的科学水平。统计学虽然不能说是科学水平的象征，但应该也是必修一课。

    因此，在工程研究中，必须重视模型研究。当然，应用于工程领域的模型，其研究应当具有工程导向，即实用为目的。一方面，参数要简化，易于获取，运算过程要符合实际需求，输出结果要能解决工程中的实际问题；另一方面，此类模型应当经过实际工程的检验，有严格的科学依据。

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