人机环境系统智能需要一个新的逻辑体系，以应对复杂多变、高度动态和不确定性的实际应用场景。

传统逻辑体系主要基于精确的符号逻辑和精确的数学方法，适用于精确的、确定性的问题。但在人机环境系统智能领域，问题往往是复杂的、动态的，并且充满了不确定性。这些问题很难通过传统的精确逻辑体系进行描述和求解。因此，需要一种新的逻辑体系，能够更好地处理这些问题。新的逻辑体系应该具备以下特点：

非精确性：新的逻辑体系应该能够容忍不准确、模糊和不完整的信息，并能够从这些信息中获取知识和决策。

动态性：新的逻辑体系应该能够适应不断变化、动态演化的环境和问题，能够实时更新知识和决策。

不确定性：新的逻辑体系应该能够处理不确定性和不完备性带来的挑战，能够胜任各种类型不确定问题的建模和求解。

鲁棒性：新的逻辑体系应该具有较强的鲁棒性和容错性，能够在面对各种噪声、干扰或失效情况时保持稳定运行。

适应性：新的逻辑体系应该能够与人类进行有效交互，学习人类的语言、文化和行为模式，并能够适应不同人的需求和偏好。

人机环境系统智能需要一个新的逻辑体系来满足其特有的要求，使得智能系统在实际场景中能够更加灵活、高效、鲁棒地运行，更符合人类的认知和感知方式。

同样，人机环境系统智能也需要新的数学体系，以更好地描述和解决实际问题。目前的数学体系主要包括集合论、数理逻辑、代数、微积分等，这些数学方法适用于大多数科学领域。但是，人机环境系统智能具有高度复杂、非线性、动态等特点，需要更加高效、灵活和可扩展的数学体系进行建模和求解。新的数学体系应该具有以下特点：

强大的非线性建模能力：现实世界中很多问题都具有高度非线性的特点，需要新的数学工具来对其进行建模和求解。

非精确性：与新的逻辑体系类似，新的数学体系也应该能够容忍不准确、模糊和不完整的信息，并能够从这些信息中获取知识和决策。

动态性：新的数学体系应该能够适应不断变化、动态演化的环境和问题，能够实时更新知识和决策。

多源数据融合能力：在现实环境中，人机环境系统智能需要从不同来源的数据中获取信息并进行融合，因此新的数学体系应该具备多源数据融合的能力。

鲁棒性：新的数学体系应该具有较强的鲁棒性和容错性，能够在面对各种噪声、干扰或失效情况时保持稳定运行。

总之，在人机环境系统智能的发展过程中，确实可能需要建立一种新的逻辑和数学体系来支持智能的研究和应用。传统的逻辑和数学体系主要关注符号逻辑和算法，而人机环境系统智能涉及到更加复杂、模糊和动态的问题。为了更好地描述和处理人机环境系统中的智能行为和决策过程，需要发展一种适合该领域的逻辑体系，即人机环境智能逻辑。

人机环境智能逻辑可能会包括非经典逻辑、模糊逻辑、可溯因果逻辑等方面的扩展和应用。这样的逻辑体系可以更好地处理人机环境系统中存在的不确定性、模糊性、多样性等问题，从而提升智能系统在复杂环境下的决策和推理能力。

类似地，人机环境智能数学也是一个重要的研究方向。它可能会涉及到概率论、统计学、信息论、优化理论等数学领域的进一步发展和应用。通过将这些数学工具与人机环境系统智能相结合，可以更好地描述和解决智能系统在人机环境中的建模、优化、决策等问题，从而提高智能系统的适应性和性能。

建立新的逻辑和数学体系需要深入理解人机环境系统智能的特点和需求，并结合相应领域的知识和技术进行适当的建模和求解。同时，借助计算机工具和算法来处理复杂的计算和推理任务是非常重要的。因此，将这些新的逻辑和数学工具与计算机科学和相关领域的方法相结合，可以推动人机环境系统智能的发展，并带来新的研究和应用的可能性。

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