ギルバート・ウォーカー
彼はトリニティ・カレッジの数学科講師というアカデミックな環境で安定した学究生活を送っていた。しかし応用数学者として何かに挑戦する機会の不足を感じており、これがウォーカーを気象学に駆り立ててインドへ赴任させる動機の一つとなった。
1903年にインドへ渡り、インド気象局長官のジョン・エリオットから引き継ぎを受けた後、1904年にその後任に任命され、1924年までそのポストに就いた。モンスーン予報の研究を始めたウォーカーは、予報の理論など、この分野の知見が自分にはほとんどないこと、それまでの気象学がこの分野ではほとんど使えないことを理解した。「地球上の気象の関係は、理論的な考察からそれらを導こうと試みても無駄なほどに複雑である」と述べている。
確立された理論から数学を駆使してモンスーン予報を行える見込みがないとわかると、ウォーカーは物理学的な因果関係を追い求めるのではなく、関連する全ての気象記録を集めてそれらを統計学的に解析した。
モンスーンが影響する範囲は広い。何らかのモンスーンの予兆をつかもうとすれば、それは世界中の気象データ間の統計的な関係を考慮する必要があるということを意味した。しかも、予兆のための調査は空間の違いだけではなく、時間的な違いを考慮した相関関係も含めなければならなかった。ウォーカーは世界中の気候変数(特に降水、温度と気圧)の間の関係を調べる際に、相関関係と回帰式を使った。また、彼はインド内外の気象学上の現象について、前後2つの季節までの先行と遅延関係、つまり自己相関(ラグ相関)も計算した。これらは、気象学において先駆的な取り組みであっただけでなく、後述するように統計学に新たな手法をも生み出した。
数年の研究の後、彼はインドの夏季の雨量を予測する最良の因子として、5月末のヒマラヤ山脈の降雪量、5月のモーリシャスの気圧とザンジバルの雨量、4月と5月の南アメリカの気圧を選んだ。