斯图汉密尔顿in the field.

最好的工作!从野外水文学到水文学家的软件

斯图汉密尔顿–Spatsizi河的水位调查(大约1990年)。斯蒂金(Stikine)上游的Spatsizi,被视为卑诗省的塞伦盖蒂(Serengeti),是我最喜欢的地方,无论是直升机,喷射艇还是固定翼飞机在浮标和滑雪板上,我都很熟悉。

当我是一名野外水文学家时,我可以诚实地说自己拥有世界上最好的工作。我不会和任何人交换工作。现场工作总是提供许多有趣的问题,有很多机会可以创造性地找到解决方案。我能够熟悉地球上一些最偏远和最美丽的地方。我对自己的工作所获得的补偿大大增加了我的深刻信念,即我一次使世界变得更美好,一次放电测量。

溪流水文学是公共服务。

不列颠哥伦比亚省的一项研究计算出,在水文监测上每投入1美元,其投资回报率就会提高19倍。关于水的数据是如此重要,我想知道这是否被低估了。当正确管理的数据从现在起仍然可以通知决策世代时,您甚至如何估算该数据将通知的决策数?

如果您需要答案,请遵循证据。

证据是建立在数据之上的,没有数据的人为错误就无法回答有关水质和水量的众多问题。我知道的例子很少,有充分的证据支持水资源决策的不利后果,而基于无知的决策导致的社会,经济和环境灾难的实例则太多了。

情况有所变化,我不再从事现场工作,也不再为公共服务工作。我的工作 水生信息学 比野外工作更适合我的生活方式选择。我仍然有许多有趣的问题要解决,我要去新地方旅行,并且我仍然具有很强的公共服务道德。

我可能在私营部门工作,但现在,我认为我处于更好的位置,可以使其他人创建更美好的世界所需的数据,而不是一次让整个世界变得更美好,一次排放测量就可以了。我被水生信息学吸引了,因为更好 软件 意味着水文学家可以提高数据质量,并在工作方式上更加高效。

世界各国政府必须根据医院,教育,道路和其他重要需求的需求来优先考虑支出。没有人在街上游行,要求更多的测量站。在全球范围内提高数据质量和数量的最大希望是提高现有资源范围内的效率。优质的软件可以提高水文学家的生产率,从而创造机会对更高质量(即每个位置更多的计量)或更多数量(即每个水文学家更多的站点)进行再投资。

我真正喜欢软件开发的一件事就是与来自许多不同机构的一些最好的水文学家和工程师会面,并与他们合作进行产品开发的过程。这个 '石头汤的方法带来的集体利益比这些专家孤立工作可能带来的利益要高得多。

我试图在我的最新白皮书“可能的最佳水数据–现代系统的5个关键要求’。


白皮书:可能的最佳水数据! 5现代系统的关键要求

只有满足5个关键要求的现代水文数据管理系统才能实现最佳的数据质量,及时性和可负担性。对您的系统进行基准测试。

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