城市河流對(duì)城市熱氣候影響的研究

由于治理理念的偏差，作為城市重要水資源的河流在城市熱氣候中所起的重要作用一直未被重視，現(xiàn)有研究嚴(yán)重不足。本項(xiàng)目提出定點(diǎn)觀測(cè)和自行車移動(dòng)測(cè)量相結(jié)合的一整套現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)技術(shù)，研究城市河道內(nèi)外水體和大氣間熱質(zhì)動(dòng)態(tài)平衡關(guān)系，考察實(shí)際狀況下河流對(duì)城市熱氣候的影響范圍；基于大氣環(huán)境學(xué)和傳熱學(xué)邊界層湍流換熱理論，建立城市河流-大氣局地?zé)峤粨Q模型和河流對(duì)城市熱氣候影響評(píng)價(jià)方法；將建立的該模型分別與城市區(qū)域熱氣候預(yù)測(cè)模型和城市CFD計(jì)算模型進(jìn)行耦合，采用數(shù)值仿真和感度分析研究不同規(guī)劃條件下城市河流對(duì)熱氣候的調(diào)節(jié)能力。本項(xiàng)目結(jié)合城市氣候?qū)W、傳熱學(xué)、大氣和建筑環(huán)境學(xué)相關(guān)理論，重點(diǎn)研究城市河流對(duì)城市熱氣候的影響，為更好的發(fā)揮城市河流的生態(tài)功能潛力提供了新的思路。其成果為定量評(píng)估城市河流在解決高溫化及熱島效應(yīng)等城市熱氣候問(wèn)題所起的作用提供理論支撐，對(duì)合理利用開發(fā)城市河流資源，維持城市生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。 2100433B

自助服務(wù)技術(shù)的出現(xiàn)從根本上改變了服務(wù)傳遞者和顧客之間的關(guān)系，現(xiàn)有關(guān)系營(yíng)銷理論需要進(jìn)一步評(píng)估自助服務(wù)技術(shù)的使用對(duì)顧客和服務(wù)企業(yè)長(zhǎng)期關(guān)系的影響（Curran等2003），雖然近年來(lái)有少量關(guān)于技術(shù)對(duì)企業(yè)之間關(guān)系的影響研究，但對(duì)企業(yè)和最終消費(fèi)者之間關(guān)系的研究相對(duì)較少。本研究旨在揭示自助服務(wù)技術(shù)的使用對(duì)關(guān)系質(zhì)量的影響及其機(jī)理，并解釋消費(fèi)者自助服務(wù)技術(shù)的不同使用行為的原因，并在兩個(gè)主要研究目標(biāo)的基礎(chǔ)上，從企業(yè)視角探查自助服務(wù)技術(shù)質(zhì)量的構(gòu)成及其影響因素。 研究一關(guān)注自助服務(wù)技術(shù)的使用對(duì)關(guān)系質(zhì)量（維持）的影響及機(jī)理，研究表明：1. 使用行為可分為使用頻率和多樣性；關(guān)系維持可操作為關(guān)系穩(wěn)定和發(fā)展。其中，關(guān)系穩(wěn)定可分為持續(xù)使用意愿和轉(zhuǎn)換意愿；關(guān)系發(fā)展可分為存款金額增加和溢價(jià)支付意愿。2. 使用頻率通過(guò)主動(dòng)意愿機(jī)制的兩個(gè)變量，感知有用性和感知自我效能對(duì)關(guān)系維持（維持）產(chǎn)生影響，并且使用頻率對(duì)關(guān)系維持既有正向影響（0.3138）也有負(fù)向影響（-0.4208），且負(fù)向影響大于正向影響。3. 使用多樣性通過(guò)約束機(jī)制變量，即感知依賴對(duì)關(guān)系質(zhì)量（維持）產(chǎn)生較大的正向影響（0.9）。研究結(jié)果說(shuō)明，從顧客使用行為作為出發(fā)點(diǎn)，可以較高的預(yù)測(cè)企業(yè)和顧客之間的關(guān)系，突破以往從顧客認(rèn)知和情感再到行為（意愿）的研究范式。 研究二重點(diǎn)研究消費(fèi)者自助服務(wù)技術(shù)的不同使用行為的原因。研究以顧客價(jià)值和偏好理論為出發(fā)點(diǎn)，通過(guò)消費(fèi)者訪談、顧客價(jià)值層級(jí)的劃分及最終的問(wèn)卷調(diào)查，論證并檢驗(yàn)功效性價(jià)值以偏好為中介對(duì)使用頻率和使用多樣性的影響。研究結(jié)果表明，感知易用性，感知便利，感知控制，感知風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)焦慮作為功效性價(jià)值通過(guò)偏好對(duì)消費(fèi)者的自助服務(wù)技術(shù)使用行為產(chǎn)生影響，數(shù)據(jù)分析結(jié)果說(shuō)明，這五個(gè)功效性價(jià)值因素能解釋偏好的65%，同時(shí)偏好作為中介變量，分別能解釋使用頻率和使用多樣性的23%和20%。 研究三關(guān)注自助服務(wù)技術(shù)質(zhì)量、自助服務(wù)技術(shù)質(zhì)量對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響和企業(yè)內(nèi)部影響自助服務(wù)技術(shù)質(zhì)量的因素。研究界定自助服務(wù)技術(shù)質(zhì)量是顧客在選擇、消費(fèi)自助服務(wù)技術(shù)過(guò)程中，對(duì)自助服務(wù)技術(shù)的期望服務(wù)與感知服務(wù)的總體性評(píng)價(jià)，包括效率性、保密性、信息性、移情性和創(chuàng)新性五個(gè)維度。管理者認(rèn)知和服務(wù)創(chuàng)新這兩個(gè)企業(yè)層面的因素對(duì)自助服務(wù)技術(shù)質(zhì)量有顯著影響，而自助服務(wù)技術(shù)質(zhì)量對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響隨著品牌影響力和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的增強(qiáng)而增強(qiáng)。 2100433B

與消費(fèi)者建立并維持高質(zhì)量的關(guān)系是企業(yè)界和學(xué)者們一直以來(lái)關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題之一。但是，隨著自助服務(wù)技術(shù)的廣泛使用，已經(jīng)從根本上改變了服務(wù)企業(yè)和消費(fèi)者之間的關(guān)系。而有學(xué)者指出，傳統(tǒng)的關(guān)系營(yíng)銷理論并沒有考慮自助服務(wù)技術(shù)的使用問(wèn)題。技術(shù)對(duì)關(guān)系既可能有正向影響，也可能有負(fù)向影響。消費(fèi)者在自助服務(wù)技術(shù)使用上的不同導(dǎo)致對(duì)關(guān)系質(zhì)量的影響也是不同的。本研究擬在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，通過(guò)消費(fèi)者訪談、問(wèn)卷調(diào)查等規(guī)范的實(shí)證研究方法，回答消費(fèi)者自助服務(wù)技術(shù)的使用對(duì)關(guān)系質(zhì)量的影響到底是怎樣的？影響機(jī)理是什么？以及影響使用差異的因素是什么？本研究選題是關(guān)系營(yíng)銷與技術(shù)使用擴(kuò)散領(lǐng)域的結(jié)合，具有一定的前沿性，如果能取得預(yù)期成果，本研究不僅將會(huì)豐富關(guān)系營(yíng)銷和技術(shù)使用擴(kuò)散領(lǐng)域的理論研究成果，還有助于實(shí)施自助服務(wù)技術(shù)的企業(yè)更好的理解消費(fèi)者自助服務(wù)技術(shù)的使用及其對(duì)關(guān)系質(zhì)量的影響，并進(jìn)而采用更為有效的自助服務(wù)技術(shù)戰(zhàn)略和相應(yīng)的營(yíng)銷策略提供指導(dǎo)。

時(shí)間分辨率應(yīng)用范圍廣泛，不僅用于地理信息、遙感、GIS、氣象等研究領(lǐng)域，還可以用于醫(yī)療、生物、化學(xué)等需要時(shí)間間隔為變量的研究領(lǐng)域。在氣象學(xué)科中，研究合適的時(shí)間分辨率對(duì)一些氣象要素的影響一直是經(jīng)常被討論的話題。

比如，氣象數(shù)據(jù)資料庫(kù)中的逐日氣象要素值往往與真實(shí)值之間存在一定的偏差，這些偏差的來(lái)源之一與每日觀測(cè)的時(shí)間分辨率有關(guān)，因?yàn)橹鹑罩低ǔＪ嵌啻斡^測(cè)值的日平均。若將1min 一次的觀測(cè)數(shù)據(jù)作為真值，僅討論觀測(cè)時(shí)間分辨率分別為 2、5、10、15、30 和60 min(即 24 次/d)對(duì)各氣象要素日平均值估計(jì)的影響，發(fā)現(xiàn)觀測(cè)時(shí)間間隔越短，誤差越小，表明精細(xì)的時(shí)間分辨率會(huì)縮小日均值與真實(shí)值之間的差距，從而提高估計(jì)精度。

但是，無(wú)論時(shí)間分辨率取何值，真值與要素值一定存在誤差的，而如何通過(guò)調(diào)整時(shí)間分辨率減少誤差，是氣象研究中的重要部分。為了評(píng)價(jià)不同觀測(cè)時(shí)間分辨率對(duì)氣象要素估計(jì)效果和參考作物蒸散估算精度的影響，計(jì)算并比較了基于各種時(shí)間分辨率的氣象要素估計(jì)值與其對(duì)應(yīng)真實(shí)值(基于 1 min 觀測(cè)資料，即每日 1440 次觀測(cè)平均得到的逐日氣象要素值）之間的絕對(duì)誤差(absolute error，E)、相對(duì)誤差(relative error,PE）、平均偏差(mean bias error,MBE)、平均絕對(duì)誤差(mean absolute error,MAE)和平均絕對(duì)相對(duì)誤差(mean absolute relative error,MAPE），具體如圖《公式》所示。

Pi 和 Oi 分別為氣象要素的估計(jì)值和真實(shí)值，n 表示研究時(shí)段內(nèi)的樣本數(shù)。以上 5 個(gè)指標(biāo)越接近于零，說(shuō)明誤差越小，精度越高。 2100433B