科学模型是指为了科学研究的目的，采用物质形式或思维形式对原型客体本质关系的再现。科学模型分为物质形式和理论形式两类，其中物质形式的模型是人们观察、实验的直接对象，而理论形式的模型则是人们进行理论分析、推导和计算的对象。科学模型是在人们对客体已有初步认识并积累了相关资料的基础上建立的，是进一步研究原型的起点。

科学模型的特点在于它们不需要与原型在外表、材质、构造和形状上保持一致，但是必须在本质属性上与原型相似，这样才能具备方法论价值。科学模型的建立通常是在人们已经对客体有所了解并且收集了一些资料的情况下进行的。科学模型不仅是科学认识阶段性成果的表现，同时也是进一步研究原型的起点。

科学模型在科学研究中有重要作用。它们可以帮助人们忽略次要的因素、关系和过程，从而突出主要因素、关系和过程，以便于观察、实验和理论分析。尤其对于那些无法重现的现象，或者是出于经济、安全或道德原因不适合直接实验的情况，科学模型更是不可或缺的工具。通过模型获得的规律性知识虽然只是在一定程度上反映了原型客体的规律性，但可以通过实践检验模型的有效性。此外，科学模型还能发挥理论对实践的指导作用，例如理想模型的结果通常优于实际情况，这有助于寻找改进实际对象以达到更好效果的实践路径。

科学模型并非一成不变，随着人们的认识不断深化，模型也需要随之完善。科学模型也不一定是唯一的，因为人们可以从不同的角度、使用不同的方法来认识同一问题，从而建立不同的模型。在科学实践中，经过不断的比较，那些不能很好反映客体本质属性的模型会被逐步淘汰。

科学模型可分为概念模型、预测模型、统计模型和推理模型等多种类型。概念模型用于描述不易用语言表达的概念，预测模型用于计算未知变量，统计模型则是一种假说和基本前提，代表产生数据的机制，而推理模型则比较不同的假说和实验方法所产生的数据，以了解科学研究过程中科学家所能得出的合理推论。

科学模型的构建过程包括确定目标和模型的功能，制定操作定义和量化，选择假设前提，然后根据这些前提建立模型。模型的构建需要明确问题的本质，根据研究目标将系统简化成模型，并用图像、数学公式或程序代码来表示各种概念。模型的分析方法包括计算稳定状态、求极值、描述变量之间的关系、使用计算机模拟查找趋势等。常用的建模软件包括Mathematica、Matlab、Python、Open Source Physics、Easy Java Simulations、STELLA、Wolfram SystemModeler等。

科学模型的质量是科学哲学和科学史学家们正在研究的问题。普遍的观点认为，一个好的模型应该是简洁的，没有专门针对特定目标的修改，能够与现有证据相吻合，能够产生精确的预测，并能够提供新的见解和引导未来的研究。然而，这些评判标准是主观的，没有固定的衡量标准，而且符合这些标准的模型不一定更加正确。

科学模型在各个学科领域都有着丰富的历史和发展。例如，微积分的发展使得物理学模型的数量大大增加，人口和族群动力模型的发展促进了生态学和进化生物学的进步，概率和统计模型的发展推动了遗传学和生物统计学的进展，供需模型的发展改变了经济学的研究方法，赛局理论的应用扩展到了生物学领域，计算机的发展为科学模型提供了强大的计算能力和模拟平台，心理学和社会科学也开始广泛使用科学模型作为研究方法。