由于治理理念的偏差，作为城市重要水资源的河流在城市热气候中所起的重要作用一直未被重视，现有研究严重不足。本项目提出定点观测和自行车移动测量相结合的一整套现场实测技术，研究城市河道内外水体和大气间热质动态平衡关系，考察实际状况下河流对城市热气候的影响范围；基于大气环境学和传热学边界层湍流换热理论，建立城市河流-大气局地热交换模型和河流对城市热气候影响评价方法；将建立的该模型分别与城市区域热气候预测模型和城市CFD计算模型进行耦合，采用数值仿真和感度分析研究不同规划条件下城市河流对热气候的调节能力。本项目结合城市气候学、传热学、大气和建筑环境学相关理论，重点研究城市河流对城市热气候的影响，为更好的发挥城市河流的生态功能潜力提供了新的思路。其成果为定量评估城市河流在解决高温化及热岛效应等城市热气候问题所起的作用提供理论支撑，对合理利用开发城市河流资源，维持城市生态系统的可持续发展具有重要意义。 2100433B

自助服务技术的出现从根本上改变了服务传递者和顾客之间的关系，现有关系营销理论需要进一步评估自助服务技术的使用对顾客和服务企业长期关系的影响（Curran等2003），虽然近年来有少量关于技术对企业之间关系的影响研究，但对企业和最终消费者之间关系的研究相对较少。本研究旨在揭示自助服务技术的使用对关系质量的影响及其机理，并解释消费者自助服务技术的不同使用行为的原因，并在两个主要研究目标的基础上，从企业视角探查自助服务技术质量的构成及其影响因素。 研究一关注自助服务技术的使用对关系质量（维持）的影响及机理，研究表明：1. 使用行为可分为使用频率和多样性；关系维持可操作为关系稳定和发展。其中，关系稳定可分为持续使用意愿和转换意愿；关系发展可分为存款金额增加和溢价支付意愿。2. 使用频率通过主动意愿机制的两个变量，感知有用性和感知自我效能对关系维持（维持）产生影响，并且使用频率对关系维持既有正向影响（0.3138）也有负向影响（-0.4208），且负向影响大于正向影响。3. 使用多样性通过约束机制变量，即感知依赖对关系质量（维持）产生较大的正向影响（0.9）。研究结果说明，从顾客使用行为作为出发点，可以较高的预测企业和顾客之间的关系，突破以往从顾客认知和情感再到行为（意愿）的研究范式。 研究二重点研究消费者自助服务技术的不同使用行为的原因。研究以顾客价值和偏好理论为出发点，通过消费者访谈、顾客价值层级的划分及最终的问卷调查，论证并检验功效性价值以偏好为中介对使用频率和使用多样性的影响。研究结果表明，感知易用性，感知便利，感知控制，感知风险和技术焦虑作为功效性价值通过偏好对消费者的自助服务技术使用行为产生影响，数据分析结果说明，这五个功效性价值因素能解释偏好的65%，同时偏好作为中介变量，分别能解释使用频率和使用多样性的23%和20%。 研究三关注自助服务技术质量、自助服务技术质量对企业绩效的影响和企业内部影响自助服务技术质量的因素。研究界定自助服务技术质量是顾客在选择、消费自助服务技术过程中，对自助服务技术的期望服务与感知服务的总体性评价，包括效率性、保密性、信息性、移情性和创新性五个维度。管理者认知和服务创新这两个企业层面的因素对自助服务技术质量有显著影响，而自助服务技术质量对企业绩效的影响随着品牌影响力和行业竞争程度的增强而增强。 2100433B

与消费者建立并维持高质量的关系是企业界和学者们一直以来关注的焦点问题之一。但是，随着自助服务技术的广泛使用，已经从根本上改变了服务企业和消费者之间的关系。而有学者指出，传统的关系营销理论并没有考虑自助服务技术的使用问题。技术对关系既可能有正向影响，也可能有负向影响。消费者在自助服务技术使用上的不同导致对关系质量的影响也是不同的。本研究拟在现有研究的基础上，通过消费者访谈、问卷调查等规范的实证研究方法，回答消费者自助服务技术的使用对关系质量的影响到底是怎样的？影响机理是什么？以及影响使用差异的因素是什么？本研究选题是关系营销与技术使用扩散领域的结合，具有一定的前沿性，如果能取得预期成果，本研究不仅将会丰富关系营销和技术使用扩散领域的理论研究成果，还有助于实施自助服务技术的企业更好的理解消费者自助服务技术的使用及其对关系质量的影响，并进而采用更为有效的自助服务技术战略和相应的营销策略提供指导。

时间分辨率应用范围广泛，不仅用于地理信息、遥感、GIS、气象等研究领域，还可以用于医疗、生物、化学等需要时间间隔为变量的研究领域。在气象学科中，研究合适的时间分辨率对一些气象要素的影响一直是经常被讨论的话题。

比如，气象数据资料库中的逐日气象要素值往往与真实值之间存在一定的偏差，这些偏差的来源之一与每日观测的时间分辨率有关，因为逐日值通常是多次观测值的日平均。若将1min 一次的观测数据作为真值，仅讨论观测时间分辨率分别为 2、5、10、15、30 和60 min(即 24 次/d)对各气象要素日平均值估计的影响，发现观测时间间隔越短，误差越小，表明精细的时间分辨率会缩小日均值与真实值之间的差距，从而提高估计精度。

但是，无论时间分辨率取何值，真值与要素值一定存在误差的，而如何通过调整时间分辨率减少误差，是气象研究中的重要部分。为了评价不同观测时间分辨率对气象要素估计效果和参考作物蒸散估算精度的影响，计算并比较了基于各种时间分辨率的气象要素估计值与其对应真实值(基于 1 min 观测资料，即每日 1440 次观测平均得到的逐日气象要素值）之间的绝对误差(absolute error，E)、相对误差(relative error,PE）、平均偏差(mean bias error,MBE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和平均绝对相对误差(mean absolute relative error,MAPE），具体如图《公式》所示。

Pi 和 Oi 分别为气象要素的估计值和真实值，n 表示研究时段内的样本数。以上 5 个指标越接近于零，说明误差越小，精度越高。 2100433B