研究中提到，温室气体排放和土地使用方式的改变等人类活动，是导致全球范围内洪水和泥石流等极端事件发生的关键因素。这一研究结果被刊登在《自然·通讯》上。

为了进行这项研究，加州大学洛杉矶分校的研究人员对全球气候记录进行了研究，以了解人类导致的气候变化是否影响了极端降水。透过检视多个观测降水数据集，研究人员可以建立全球地图，并在所有这些数据中找到人类活动影响极端降水的证据。

迄今为止，这一领域的工作仅限于国家层面，并不适用于全球。但是这个团队使用机器学习建立了一个全球性的数据集。

研究人员发现，人为的气候变化正在导致全球温度的上升。虽然有地区差异，但英国气象部门的数据显示，全球强降雨正在增多。短时强降雨导致山洪爆发，对基础设施和环境造成破坏。

牛津大学高级研究助理李思涵博士指出：“和之前工业化的水平相比，我们已经看到了1.2C的变暖。若变暖持续加剧，我们将面临更强的极端降水事件，或极端干旱。

李表示，尽管在研究中使用的机器学习方法是非常先进的，但是目前还无法确定可能影响极端降水的个别因素，例如人为造成气溶胶、土地利用变化或火山爆发。

在本研究中所用的机器学习方法仅来自数据。首席研究人员 Gavin Madakumbura指出，在未来，“我们可以通过在算法中实施气候物理学来帮助这种学习，这样，它不仅能够了解极端降水是否改变，也能了解它的机制，以及其原因，为什么会发生变化。”