@article{CWE/1286/2018, author={}， journal ={Current World Environment}， publisher ={}， title={Rajasthan State using Multiple Linear Regression Downscaling of Precipitation using Downscaling of Rajasthan State, year ={}， month ={}， volume ={61}， url ={www.a-i-l-s-a.com/article/1135/}， pages ={68-98}，统计降尺度方法主要用于将大气环流与地表变量联系起来进行区域气候预报和预测。正如我们所知，在拉贾斯坦邦，由于降雨量不足，干旱是最主要的问题。本研究的核心目标是预测降雨变化，并评估多元线性回归(MLR)的准确性，以获取降雨变化。使用高分辨率大气数据分析数据，包括国家环境预报中心(NCEP)/国家大气研究中心(NCAR)的每日再分析数据和哈德利中心气候模式(HadCM3)模式A2和B2情景的每日平均气候模式结果。1961-1990年期间作为基线，因为建立可靠的气候学需要足够的时间。研究结果表明，A2和B2情景下未来降水均有增加趋势。研究发现，在研究区大部分地区，MLR模式优于低尺度降水模式。}， number = {62}， doi = {10.12944/CWE.14.1.09}}