自20世纪90年代以来,电子商务在全球迅猛发展并掀起一场新的商业革命。与此同时,业界不断在探索新的电子商务模式,近年来O2O(online to offline/offline to online)模式受到高度重视,并以爆棚式速度发展。O2O模式改变了原有电子商务环...自20世纪90年代以来,电子商务在全球迅猛发展并掀起一场新的商业革命。与此同时,业界不断在探索新的电子商务模式,近年来O2O(online to offline/offline to online)模式受到高度重视,并以爆棚式速度发展。O2O模式改变了原有电子商务环境下供应链的结构和特征,使供应链成员间的竞合博弈关系变得更为复杂,供应链管理的难度进一步加大。鉴于此,采用系统综述的方法,结合O2O模式的不同表现形式,从线上到线下、线下到线上、线上线下融合等3个方面对O2O供应链管理领域的文献进行梳理,旨在丰富和充实有关O2O供应链管理的理论研究成果,为渠道融合背景下线上线下渠道合作提供理论支撑。展开更多
利用AMSR-E观测的土壤表层亮温资料,采用简化修正的单通道算法模型(Single Channel Algorithm,SCA),反演青藏高原地区夏季2011年6-8月的表层土壤湿度。为对比验证反演结果,利用高原东部和中部的玛曲观测网和那曲观测网CTP-SMTMN(Soil Mo...利用AMSR-E观测的土壤表层亮温资料,采用简化修正的单通道算法模型(Single Channel Algorithm,SCA),反演青藏高原地区夏季2011年6-8月的表层土壤湿度。为对比验证反演结果,利用高原东部和中部的玛曲观测网和那曲观测网CTP-SMTMN(Soil Moisture and Temperature Monitoring Netw ork on the central Tibetan Plateau)的土壤湿度观测数据,以及NASA和VUA-NASA两种均基于AM SR-E的反演土壤湿度产品进行验证。结果表明:(1)与VUA-NASA产品和修改后的SCA模型反演结果相比,NASA产品在像元和区域尺度上相关系数较低,MAE(Mean Absolute Error)和RMSE(Root M ean Square Error)较高,明显低估了两个地区的土壤湿度。(2)VUA-NASA产品在玛曲地区表现良好,在那曲地区虽然相关系数较高,但MAE和RMSE同样较高,导致精度较差。(3)对比其他两种产品,修改后的SCA模型反演结果在两个地区表现出较高的相关系数(接近0.800)、较低的MAE(接近0.050m^3·m^(-3))和RMSE(接近0.060 m^3·m^(-3)),有着较高的精度。因此,可以认为修改后的SCA模型可以应用于青藏高原地区土壤湿度动态监测,为研究青藏高原地区的天气和气候变化影响及水循环过程提供了参考和借鉴。展开更多
文摘自20世纪90年代以来,电子商务在全球迅猛发展并掀起一场新的商业革命。与此同时,业界不断在探索新的电子商务模式,近年来O2O(online to offline/offline to online)模式受到高度重视,并以爆棚式速度发展。O2O模式改变了原有电子商务环境下供应链的结构和特征,使供应链成员间的竞合博弈关系变得更为复杂,供应链管理的难度进一步加大。鉴于此,采用系统综述的方法,结合O2O模式的不同表现形式,从线上到线下、线下到线上、线上线下融合等3个方面对O2O供应链管理领域的文献进行梳理,旨在丰富和充实有关O2O供应链管理的理论研究成果,为渠道融合背景下线上线下渠道合作提供理论支撑。
文摘利用AMSR-E观测的土壤表层亮温资料,采用简化修正的单通道算法模型(Single Channel Algorithm,SCA),反演青藏高原地区夏季2011年6-8月的表层土壤湿度。为对比验证反演结果,利用高原东部和中部的玛曲观测网和那曲观测网CTP-SMTMN(Soil Moisture and Temperature Monitoring Netw ork on the central Tibetan Plateau)的土壤湿度观测数据,以及NASA和VUA-NASA两种均基于AM SR-E的反演土壤湿度产品进行验证。结果表明:(1)与VUA-NASA产品和修改后的SCA模型反演结果相比,NASA产品在像元和区域尺度上相关系数较低,MAE(Mean Absolute Error)和RMSE(Root M ean Square Error)较高,明显低估了两个地区的土壤湿度。(2)VUA-NASA产品在玛曲地区表现良好,在那曲地区虽然相关系数较高,但MAE和RMSE同样较高,导致精度较差。(3)对比其他两种产品,修改后的SCA模型反演结果在两个地区表现出较高的相关系数(接近0.800)、较低的MAE(接近0.050m^3·m^(-3))和RMSE(接近0.060 m^3·m^(-3)),有着较高的精度。因此,可以认为修改后的SCA模型可以应用于青藏高原地区土壤湿度动态监测,为研究青藏高原地区的天气和气候变化影响及水循环过程提供了参考和借鉴。