环境科学和地球观察的一个长期目标是使创建语义互连的数据和模型的“模型网”。地理空间模型通常在网络上公开，作为通过异质界面访问的服务。但是，代表称为Model-As-a-Service（MAAS）的范式的实例的此类服务，无法轻易地利用超出其最初使用的服务提供商所定义的。为了克服这一重要限制，并更好地支持透明度，可重复性，可复制性和可重复性（遵循开放科学范式），我们研究了采用模型 - 资源（MAAR）方法，其中模型被认为是一种通用数字资源，因此可以在不同的潜在用途情况下扮演不同的角色。所提出的MAAR框架可以在实现产生环境知识的数字生态系统的实现中发挥重要作用。手稿中讨论了主要的挑战和机遇。