如何成為水工環地質工程技術人員
水工環地質工程技術人員開展水文地質、工程地質和環境地質的勘查、監測與評價，並對地質災害進行勘查、監測、評估和治理。
主要任務
- 開展區域和礦區水文地質調查評價，勘查評價地下水、地熱、滷水和礦泉水資源，監測地下水變化
- 對區域工程地質、城鎮規劃建設和工程場地進行勘查評價
- 開展環境地質調查、監測和評價
- 勘查、監測、評估和治理地質災害
- 編寫水工環地質方面的技術標準、質素標準和規範
- 提供水工環地質技術諮詢
入行途徑
- 大學: 工程學學位, 中國有 105 所大學開設 相關學士專業類（《普通高等學校學士專業目錄（2025年）》）：地質類（0814）；水利類（0811）；專業如地質工程、勘查技術與工程、水文與水資源工程、資源勘查工程、地下水科學與工程、水利水電工程。由 Peernovo 與本職業匹配。
- 大學: 科學學位, 中國有 99 所大學開設 相關學士專業類（《普通高等學校學士專業目錄（2025年）》）：地質學類（0709）；專業如地質學、地球資料科學與技術、地球化學、古生物學。由 Peernovo 與本職業匹配。
- 職業教育專業: 高等職業教育專科專業：煤田地質勘查（420105） 職業教育專業 420105 煤田地質勘查，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：礦山開採數碼科技應用。; 高等職業教育專科專業：生態地質調查（420103） 職業教育專業 420103 生態地質調查，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。; 高等職業教育專科專業：環境地質工程（420208） 職業教育專業 420208 環境地質工程，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。; 高等職業教育專科專業：地質災害調查與防治（420207） 職業教育專業 420207 地質災害調查與防治，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。; 高等職業教育專科專業：水文與工程地質（420202） 職業教育專業 420202 水文與工程地質，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。; 高等職業教育專科專業：礦產地質勘查（420104） 職業教育專業 420104 礦產地質勘查，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：不動產數據採集與建庫。; 高等職業教育專科專業：城市地質勘查（420209） 職業教育專業 420209 城市地質勘查，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。; 中等職業教育專業：地質災害調查與治理施工（620206） 職業教育專業 620206 地質災害調查與治理施工，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。
薪酬 · AI 與這份工作
- 全國薪酬中位數：每年 ¥79,500（2025 年）。
- 中間一半：¥55,200 至 ¥123,700。十分之一的人低於 ¥42,000，十分之一的人高於 ¥192,300。
- 這是中類「工程技術人員」的數據，並非僅針對該職業。
- 全國數據：人力資源社會保障部企業薪酬調查中的企業從業人員工資價位，不包括公共部門和個體從業者。
- 僅限廣州：中位數每年 ¥116,181（2025 年），中間一半為 ¥77,050 至 ¥175,622。
- 這是中類「工程技術人員」的數據，並非僅針對該職業。
- 根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 能完成的此類工作相對較少。
誰在做這份工作
- 人口普查中類「工程技術人員」佔全國就業人員的 2.35%，其中女性佔 17.1%（2020 年人口普查）。
- 35 歲以下佔 48.9%，35 至 54 歲佔 45.1%，55 歲及以上佔 6%。年齡中位數所在年齡段為 35 至 39 歲。
- 這是整個中類的人口普查數據（2020 年長表抽樣），並非僅針對該職業。
相關職業
常見問題
如何成為水工環地質工程技術人員？
入行途徑包括：工程學學位；科學學位；高等職業教育專科專業：煤田地質勘查（420105）；高等職業教育專科專業：生態地質調查（420103）。
水工環地質工程技術人員在中國能賺多少錢？
在全國範圍內，企業從業人員的薪酬中位數為每年 ¥79,500（人力資源社會保障部，2025 年），不包括公共部門和個體從業者。這是中類「工程技術人員」的數據。僅在廣州，這一數字為每年 ¥116,181（2025 年）。
AI 會改變水工環地質工程技術人員的工作嗎？
根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 能完成的此類工作相對較少。
數據來源
- 人力資源社會保障部《2025年企業薪酬調查信息》，取得於 2026年10月5日
- 廣州市人力資源和社會保障局《廣州市2025年人力資源市場工資價位》，取得於 2026年10月4日
- 國家統計局《中國人口普查年鑑-2020》（長表 4-6、4-7），取得於 2026年10月4日
- International Labour Organization, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140, Gmyrek et al.)（ILO Working Paper 140, May 2025, Annex Table A1），CC BY 4.0，取得於 2026年10月4日
- 人力資源社會保障部、國家市場監督管理總局、國家統計局《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》（社會公示稿），取得於 2026年10月4日
資料來源：人力資源社會保障部、國家市場監督管理總局、國家統計局《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》（社會公示稿）；廣州市人力資源和社會保障局《廣州市2025年人力資源市場工資價位》；國家統計局（www.stats.gov.cn）《中國人口普查年鑑-2020》；教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》《普通高等學校學士專業目錄（2025年）》；人力資源社會保障部《國家職業資格目錄（2021年版）》；O*NET 興趣數據（CC BY 4.0）；國際勞工組織全球生成式人工智能職業暴露指數（CC BY 4.0）。數據經 Peernovo 整理加工。職業與 ISCO-08、專業、學科領域及職業資格的對應關係由 Peernovo 編制。
職業描述和主要任務由 Peernovo 依據《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》中的事實自行撰寫；職業名稱和工種名稱沿用大典。
更新於 2026年10月5日