随着气候预测、气候模拟、智慧气象、并行计算集群、气象大数据平台、高性能数值计算、气象高性能计算集群的发展，人类步入全新的人工智能大数据时代。为切实发挥应对气候变化基础科技支撑作用，科学认识气候系统变化的新事实、新趋势，满足国家和区域应对气候变化和绿色低碳发展的服务需求。本文使用参数非参数和机器学习方法分析印度降雨变化，给我国带来的启示进行展开讨论。

探索各地降雨的时空分布和降雨模式变化是水资源管理与规划、农业可持续发展等部门的基本要求。本研究利用34个气象分区的整体数据、变化点等几个方面调查了年降雨量的变异性和趋势。调查显示，印度西部各分区的年降雨量变化最高，而印度东部和北部的降雨量变化最小。

1960年后，大多数气象分区的降雨量与多年长期平均降雨量的偏差超过−500mm，而少数几个分区的降雨量则为正向偏离。因此，从详细分析中可以确定，几乎所有的分区在1970年之后都出现负趋势和高变异性。所以这些关于全国历史数据的详细信息对规划非常有益。在本研究中，所有气象分区的降雨量都是使用先进的AI模型（如人工神经网络）预测的。降雨预报的结果表明，到2030年，15%的降雨量将下降，这表明环境和生活世界都将出现令人担忧的情况。

印度的经济完全依赖于农业和工业。因此，水资源是印度经济进步的重要组成部分。由于全球气候变化对降雨模式的干扰，所以在发达国家展开了以量化降雨变化模式并相应地制定管理计划的研究。本研究提供了全年和季节性降雨的整体变化点的降雨变化趋势，自变化点以来的降雨变化率，年份明显的偏离和未来降雨等各个方面的信息，最重要的是本研究分析了印度降雨变化的原因。从技术上讲，本研究使用了几种复杂的技术，这些技术因提供高精度结果而受到全世界科学家的钦佩。

本研究中设计技术：

一、曼恩-肯德尔法

曼－肯德尔法又称Mann—Kendall 检验 法，是一种气候诊断与预测技术，非参数方法。应用Mann-Kendall检验法可以判断气候序列中是否存在气候突变，如果存在，可确定出突变发生的时间。Mann-Kendall检验法也经常用于气候变化影响下的降水、干旱频次趋势检测。

二、概率和确定性方法

采用人工神经网络（一种流行的AI模型）来预测34个气象分区的降雨量。ANN 是一个非线性黑盒 AI 模型（工作原理类似于并行分布式信息处理系统，反映了大脑的生物结构，由简单的神经元和处理信息以在输入和输出之间建立关联的链接组成。）。与大脑的功能一样，ANN模型正在使用前馈多层感知器算法工作。该结构由三层组成，如输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。我们通过试错程序选择了隐藏层中的神经元数量。ANN学习基于生物神经网络的结构和功能，即封闭对存在于神经元核心中的突触链接的调整。

三、Sen+MK趋势分析

Sen 斜率估计用于计算趋势值，通常与MK非参数检验结合使用。即首先计算Sen趋势值，然后使用MK方法判断趋势显著性。

四、ArcGIS 克里金法

该方法基于包含自相关（即，测量点之间的统计关系）的统计模型。因此，统计方法不仅具有产生预测表面的功能，而且能够对预测的确定性或准确性提供某种度量。

克里金法假定采样点之间的距离或方向可以反映可用于说明表面变化的空间相关性。克里金法工具可将数学函数与指定数量的点或指定半径内的所有点进行拟合以确定每个位置的输出值。克里金法是一个多步过程；包括数据的探索性统计分析、变异函数建模和创建表面，还包括研究方差表面。该方法通常用在土壤科学和地质中。

某省是我国受台风、暴雨、干旱、寒潮、大风、冰雹、冻害、龙卷风等灾害影响最严重地区之一。在气象灾害相对频发的情况下，某省气象局在服务经济社会发展中作用日益突出，提高气象观测、数据共享和精细化预报水平变得至关重要。通过与蓝海大脑合作，摆脱原有IT基础构架对于气象工作的限制，实施弹性的统一架构，实现了高水平的气象观测、预测和服务业务。