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The importance analysis of a structural system with distribution parameter uncertainty can identify key parameters that significantly affect its output performance, thus providing importance guidance for its design and optimization. However, the traditional importance analysis method requires the three-loop Monte Carlo sampling to estimate the importance measurement index of a distribution parameter with such output characteristic values as mean and variance, whose computational cost is too large. To solve this problem, two efficient cubature formula methods based on the surrogate sampling probability density function (SSPDF) for the importance analysis of distribution parameters are proposed: ①the double-loop cubature formula based on the surrogate sampling probability density function (S-DLCF); ②the single-loop cubature formula based on the surrogate sampling probability density function (S-SLCF). The two methods use cubature formulas to efficiently compute the nested mean and variance in the importance mea

针对变形预报的不确定性,以MCMC算法和贝叶斯预测理论为基础,提出了变形概率预报方法,该方法以概率分布的形式描述变形预报的不确定性,通过概率规则实现预报的递推过程。利用宁杭高速路基沉降数据进行数值计算,定量分析了预报值及其可靠性区间等信息,并与最小二乘估计、免疫算法的预报结果进行比较,结果表明了该方法的有效性和可行性。

森林土壤有机碳（SOC）是全球碳循环的重要组成部分,然而,多样的森林类型和不同森林经营措施的干扰,使得森林土壤碳库维持机制以及碳固存过程的研究和森林土壤碳库的估算存在较大的变异。作为主要的森林经营措施之一,采伐对森林土壤碳储量以及碳过程均产生直接或间接地影响。为深刻理解森林土壤碳库对于采伐干扰的响应,本文综述了近十几年来不同采伐方式下森林土壤碳储量及其主要碳排放过程——土壤呼吸的研究现状,综合分析了采伐方式、森林类型、采伐剩余物管理以及微生物因子等对土壤碳库的影响及其不确定性,并在此基础上阐述了研究中尚未解决的主要问题：1）生物因子作为CO2产生的主体,在应对干扰时结构、功能的变化直接影响着土壤碳排放以及碳固定,但它们具体作用机制以及过程并不清楚,需展开进一步的调查;2）不同森林采伐方式对不同地区和不同类型森林土壤的影响的复杂性,亟须在进一步加强实验研究的基础上,发展森林土壤碳循环的过程或机理模型,为森林生态系统完整的碳循环过程表达及碳计量提供技术支撑,以期为我国森林经营以及碳汇等方面研究提供参考。

卫星导航定位必然有误差。其误差可分为偶然误差、系统误差、异常误差、有色噪声等。误差存在多种不同的度量模型和度量方法，如，精密度（precision）、精确度（accuracy）、可靠性（reliability）、不确定度（uncertainty）等。实践中，经常有学者和工程技术人员将精度指标描述成误差，也有人将不确定性与不确定度概念相混淆。尤其是在描述精度指标或误差指标时，经常将精度指标描述成误差，将误差指标描述成精度，如在卫星导航定位中，用户距离误差经常被描述成用户距离精度。本文基于不确定度概念将卫星导航中的用户距离误差重新作了定义；给出了用户距离误差与用户距离精度的关系；并提出将不确定性与不确定度进行区别；对测量平差中常用的可靠性概念进行了描述；最后给出了几点注记。

探讨和论证利用3个正交方向的灭点进行相机的内外方位元素定标与定参的不确定性问题，给出灭点定参的充要条件。着重探讨双正交方向灭点联合误差分布下解算第三灭点的问题，补充了相对误差椭圆估计灭点的不确定性方法。提出利用Monte—Cario方法模拟第三灭点空间分布和估算分布范围大小（面积）的算法。探讨灭点空间分布规律和不确定性。

模糊地理现象的建模和度量方法已经取得一些进展,但是现有的模型不能度量隶属度的误差,不足以客观描述复杂的模糊地理现象。认为尺度效应和测量误差是客观上引起模糊地理现象隶属度误差的主要方面,相关人员的主观性和部门间标准的差异性是主观上引起隶属度误差的主要方面。基于区间Ⅱ-型模糊集理论建立模糊地理对象模型,研究区间Ⅱ-型模糊线长度、区间Ⅱ-型模糊面面积的度量方法和它们隶属度误差的度量方法。该模型能表达隶属度误差,克服现有模型的诸多缺陷。在自然灾害分析、全球变化和植被变化等方面有良好的应用前景。

本研究旨在探討經濟政策不確定性（簡稱政策不確定性）透過引發暫時性項目之認列，是否會逐步促使公司自願性揭露非公認盈餘，及政策不確定性對排除品質的影響。本研究以2003至2017年間美國上市公司為研究對象，獲得實證結果如下：（1）政策不確定性愈大，認列暫時性項目與自願性揭露非公認盈餘可能性之正向關係增額愈強；（2）有揭露非公認盈餘時，政策不確定性愈大，排除品質愈高；（3）政策不確定性愈大，上述公司所排除之暫時性項目愈多。此外，分析師所扮演之外部監督角色能額外強化政策不確定性，促進排除品質效果。最後，政策不確定性愈大，自願性揭露非公認盈餘愈能額外降低資訊不對稱。以上發現支持公司從事非公認盈餘揭露之資訊性動機。

Chatbot has become popular in e-commerce. This study applied uncertainty reduction theory to investigate consumer strategies that customers used to reduce uncertainty when using chatbot. It also examined how they affected usage intention and brand engagement. The results showed that the proactive and interactive strategies adopted by consumers positively affected trust leading to an enhancement of usage intention and brand engagement. This study also found differences between high and low AI anxiety. This research integrated uncertainty reduction theory, brand engagement, and AI anxiety to investigate the chatbot application. Finally, this research offers practical suggestions.

質疑性說服指透過提問方式使消費者對自我決策產生疑慮，進而關注替代方案的作法，為廣告中重要說服策略。為探測質疑性訊息之說服效果，本研究透過操弄產品迷思、知識偏誤此二調節焦點，以及參照主體，以質疑消費者選擇，瞭解其對不同自我建構者引發的購買不確定性與說服力。研究結果發現當產品功效不當迷思或知識偏誤之訊息採用促進焦點框架以質疑選擇決策時，易引發獨立自我者之知覺購買不確定性，進而提高廣告產品吸引力評價；反之，對相依自我者而言，預防焦點訊息之說服效果較佳。此外，當質疑手法訴求個人而非群眾選擇性，較能誘使獨立自我者懷疑過往決策，增進所知覺之廣告產品吸引力，但相依自我者則較易受群眾選擇性影響，引發購買不確定性，以致提高產品吸引力。