18、农业领域数字技术的创新应用：危险水文过程预测与农业废弃物处理

农业领域数字技术的创新应用：危险水文过程预测与农业废弃物处理

1. 危险水文过程预测中的数字技术

水文系统是地球上生命存在的关键组成部分，但同时也是危险地质气候过程的主要来源，对所有生命构成威胁。因此，分析和预测水文过程的动态是现代科学的主要任务之一。

数字技术的发展极大地拓展了研究人员的能力。例如，地理信息技术可以详细研究地形结构、河道网络、人工和天然水库的状态等，尤其适用于难以到达的地区。在俄罗斯，专门的测量站会记录该地区水文系统的主要指标，如河流水位、气温、降水量和积雪情况。数字技术的应用使得数据的实时记录和传输成为可能，提高了数据收集的速度和质量。

然而，由于水文系统的复杂性，数字技术在水文过程预测方面仍存在不足。水文系统是水文学家、地理学家、物理学家等多学科研究的对象，目前IT专家对水文过程的兴趣日益增加。先进信息技术虽然提供了更多的数据收集、处理和存储可能性，但也带来了数据分析方面的新问题，科学知识的范式正在发生变化。

1.1 研究方法

当前对水文系统的研究基于非线性动力学、分形和相位分析方法。本研究使用R/S分析来评估水文时间序列的随机性程度。R/S分析是一种相对较新的统计方法，由水文专家Harold Hurst描述，可用于确定时间序列是否具有非周期性循环、随机性或长期记忆（持续性）。

Hurst指数H用于估计序列水平的变异性，通过公式 (R/S = c * n^H) 确定，其中 (c) 为常数，(n) 为样本元素数量，(H) 为Hurst指数，(R/S) 为归一化扩散。Hurst指数越接近1，预测越准确；当 (H \approx 0.5) 时，过程为随机的；当 (0.5 < H < 1)