Ta książka bada znaczenie dokladnego prognozowania opadów deszczu dla zarządzania zasobami wodnymi, rolnictwa i gotowości na wypadek katastrof. Przedstawiono w niej analizę porównawczą dwóch modeli prognostycznych - regresji wektorów nośnych (SVR) i sezonowej autoregresyjnej zintegrowanej średniej ruchomej (SARIMA) - wykorzystujących historyczne dane o opadach z lat 2008-2021 do przewidywania trendów na lata 2022-2026. Dzięki technikom statystycznym i wizualizacyjnym, takim jak analiza trendów, średnie ruchome, wykresy pudelkowe, mapy cieplne, wyniki Z i wykresy gęstości, badanie identyfikuje wzorce i anomalie w danych dotyczących opadów. Podczas gdy oba modele wykazują dobrą zdolnośc predykcyjną, SVR wykazuje lepszą wydajnośc, szczególnie w wychwytywaniu zlożonych, nieliniowych wzorców. Książka podkreśla zalety integracji metod uczenia maszynowego z tradycyjnymi narzędziami statystycznymi w celu poprawy prognozowania opadów i wspierania decyzji opartych na danych w rolnictwie, planowaniu środowiskowym i odporności na zmiany klimatu.