最近由于工作需要阅读了较多的全球气候变化规律，水文水资源，水生态和水环境等方面影响等相关的文章，发现大多发表在主流顶级期刊的文章都有高质量的数据累积，数据周期至少也有三年（主要为新方法研究），要说明一个问题数据涉及的范围也较宽。对数据来源说明的比较细，处理过程说明得也很详细，对数据缺失等实际工作中可能出现的异常情况也交待得比较清楚。反观我们国家研究相对缺乏长期数据研究，难以拿出令人信服的数据，这可能也是难有有影响力文章的原因之一，“巧妇难为无米之炊”啊。大量的研究仅通过短期的观测，就得出了非常肯定的结论，其数据的合理性可靠性无从检验，因此许多时候就得出专家间、部门间相互矛盾的结论。这也许和我们只问结果不问过程，“成王败寇”的思维习惯有关。

基础数据的可靠性对与生态环境科学研究的重要性不言而喻，但是就我所知许多日常的基础性数据采集工作得不到重视，被许多“领导、专家”认为是无足轻重的工作，只有那些精美的图表，漂亮的PPT才是高质量的科研，殊不知“Trash in, trash out”。

就拿和最发达的美国相比，个人感觉总体上我们国家生态环境类科研工作仍然处于“Collecting data”和“Data analysis following others”阶段，美国已经有比较系统完善的数据采集系统并能够实现共享，现在主要是数据信息挖掘阶段，数据采集工作主要围绕新理论新方法开展的。由于学术论文主要反应的是“Results”,这是“领导”能够看得见的成果.但是在这之前，在“Materials and Methods”里面有许多看不到的，其实有很多Tchnicans多少年的工作累积，他们并没有出现在authorship里面，所以不要以为一篇高质量的文章出来所有的工作就是署名的几个人做的（最多加上Acknowlege里面几个人），那其实是一个团队合作长期努力的结果。Techinican的水平和态度直接影响了数据的质量，高质量的data不太可能由在科研单位中低收入、没地位和得不到应有尊重的“合同工或农民工”长期完成的。我们国家现在与其花很大的代价搞这个专项，那个计划什么的依靠质量不高的数据得到写不怎么靠谱的结论，还不如把有限的财力花在采集高质量的数据并实现有效共享方面。这样还可以解决许多生态环境类毕业生的工作，科研事业需要的Scientist要比Technican，supporting scientist少得多，其实我们国内大多数科研工作者都是身兼上述数个角色，可能还加上个Accountant这个角色。

说到“Teamwork”，美国人有“Teamwork makes dream work”，这正是体现了他们对合作精神的理解。让专业的人干专业的事，扮演好自己的角色，不要越位和缺位。科研单位里有：administrator, officer, accountant, technican, supporting scientist,scientist 等等角色。分工与合作是在面对全球变化和人类活动干扰下背景下，面对生态环境科学研究领域复杂问题最需要的精神，因为任何人不可能是全才和通才，不可能熟悉每个研究领域最新研究进展。很可惜，在这方面受两千多年封建的“自给自足”的小农思想惯性思维和当下科研活动掺杂进太多的部门、单位和个人利益因素干扰，很难做到“纯科学”的分工和协作，传统思维方式暂时无法改变；现在可以改变的是尽可能地去除掉依附于科研本身的太多利益因素，还科研的本质（认知世界，探索真理）。科研活动其实是个烧钱，有闲情逸致才能有所新发现的事情，很难想像一个连有尊严地生存的人能够搞好科研，所以你很难想像在卢旺达或者现在巴格达能够搞好科研，这也是为什么富国科研能够比穷国搞好的原因。

今天特发奇想，花点时间在这里唠叨一下。文字水平有限，请各位看客海涵。