研究人员声称，没有证据表明整个印度的极端降雨模式上升。但是有迹象表明空间可变性更大 - 或该地区极端降雨的方式变化。
该研究的结果由Aurop Ganguly和田纳西州Oak Ridge国家实验室的研究人员领导，并发表在自然气候变化杂志，与先前的研究相矛盾。
数据是通过使用专门为极端值建模并允许不确定性创建的统计方法获得的。
Aurop Ganguly说：“我们的研究表明，人们需要意识到极端的不同特征，并且这些特征需要可解释性和统计严格。”他补充说，除了全球因素外，还要研究区域和地方因素，包括森林砍伐和城市化。
印度研究的进行方式也可以应用于世界的任何地方，并补充了基于物理的气候和降雨变异性的计算机建模。
现任波士顿东北大学的土木工程师Aurop Ganguly与印度科技学院，孟买和Debasish Das的Shih-Chieh Kao合着了该报告。
他们检查了从1951年至2003年之间从印度气象部获得的1,803个站点的信息。
今年早些时候，Aurop Ganguly和Shih-Chieh Kao在《地球物理研究杂志》上发表了一篇论文，研究了对极端降水的模拟气候建模，并制定了有关水资源决策的措施。
他们证明，模型可用于提供对宏观水平降水极端的相当准确的预测，它们在区域和地方一级，尤其是在热带地区的效果较差。
Shih-Chieh Kao说：“即使更高的分辨率模型仍在尝试进入可以生成空间明确见解的阶段，本研究中观察结果产生的那种见解也可以用作模型诊断的方法，并可以帮助解决科学的方法。差距。”
来自不同学科的研究人员已经编译了论文，缺乏统一的趋势，但在观察到的印度极端降雨量的空间变异性增加。亚米亚·戈什（Subimal Ghosh）是土木工程师和水力气候科学家，而Debasish Das是计算机科学和数据挖掘研究生。Shih-Chieh Kao是一位统计学家，专注于水的可用性和洪水频率分析。Ganguly是水可持续性的专家，极端气候和复杂系统的数据科学。
这项研究是由实验室定向研究与发展计划，印度科学技术系以及国家科学基金会的计算计划探险资助的。
跟随：推特/Facebook/Google+/Pinterest
