有关数据使用的信息。

不确定数据的价值

循证决策是制定政策和实践以确保水安全,生态系统复原力和生产社会的有用框架。术语“基于证据”正逐渐屈服于“数据驱动”,因为焦点从指定数据转移(即 适合目的)进行数据发现(即 大数据) 作为证据来源。

从“适合目的”数据到“大数据”的发展,部分原因是有害的分水岭规模的结果,例如有害的藻华,供水冲突以及极端事件造成的困难。在世界许多地区,意外事件的明显趋势证明,没有足够的适合目的的数据来提供精确的数据来指导水资源政策和实践,以提高安全性,复原力和生产力。对这一缺陷的合乎逻辑的对策是增加“适合目的”数据的提供(即增加对最受信任的水监测机构的资金);然而, 摩尔定律 提供了一种引人注目的替代方案。

微处理器尺寸和成本的快速降低导致几乎所有时间,几乎所有地方,几乎所有时间的数据。 

自1980年代以来,全球存储信息的能力显然每40天翻一番。有了这样的势头,“大数据”拥有从属常规水监测程序的数量,种类,速度和准确性似乎只是时间问题。这把我带到 建议1.1:加强数据收集,纳入公民科学,并开发基于Web的分析工具 from the report “国家未来的水优先事项:美国地质调查局水任务区的方向,”我之前在帖子中讨论过 未来25年水监控的战略建议.

的概念 公民科学 作为数据源是令人信服的。有大量数据等待发现,培养和增强。可以通过战略性发布来传播新的数据源 应用 人们会下载哪些内容,以便为更大的利益做出贡献。 

问题是,公民科学或大数据是否适合目的,目标是更好的流域管理政策和实践?

很明显,当前数据量,多样性和速度方面的趋势正在朝着有用的方向发展。但是真实性如何?您可能对以下论文感兴趣  Etter et al。,(2018), 最近发表在《水文与地球系统科学》上,从水文建模的角度解决了这个问题。在本文中,作者根据选定的准确性和样本频率标准(类似于模拟来自公民科学的数据场景)评估了观测值。在这种情况下,通过简单水文模型校准的拟合优度来测量数据的客观性能。但是,我认为可以合理地假设,如果数据对模型校准有用,那么这些数据也可能适合多种用途。

您可能会发现这项研究的结果不足为奇。除非可以通过培训或对数据进行高级过滤来减少错误,否则来自市民的流量估算是无用的。为了使流量估算有用,需要将估算的误差分布减少2倍。

在不确定性降低的情况下,来自公民科学的数据可以提供信息,但采样频率变得很重要。 

相比于可以想象得到的各种数据源,本研究的范围狭窄 众包 or the 物联网,但它确实提供了一个有用的基准,可以用来衡量对大数据的热情。当前需要适合用途的水数据,以支持基于证据的决策的即时需求。这只能通过常规监视技术和方法来提供。

庞大的数据量无法替代数据准确性。


电子书:水监控的价值

您了解水监控的价值,但需要额外的可持续资金。知道你并不孤单。水监测能力与对基于证据的政策,计划和工程设计的迅速发展的需求之间的差距越来越大。学习如何形成对地方政治和优先事项敏感的说服力论点,以解决全球资金短缺的问题。水文信息的好处确实大大超过了对水监测的投资。

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