［关键词］Hurst指数; R/S分析; 序列长度; Mann-Kendall检验;降雨量；定量预测 水土保持
［摘要］在Hurst指数趋势分析的基础上，考虑初始序列长度、相关性等因素，并结合计算机语言，实现了基于R/S方法的降雨量定量预测（参考水土保持标准），成功地将非线性时间序列预测方法从定性转向定量。以阿坝藏族羌族自治州小金水文观测站年降雨量为例，分别对不同初始序列长度的年降雨量进行了R/S定量预测，模型预测精度平均值高达92.9%，表明该模型精确度高、适用性好，为非线性时间序列定量预测问题的解决提供了一种快速而有效的方法。（参考水土保持标准）
