NSF自然灾害工程（ENH），合作研究：气候变化下岩土基础设施的恢复力：极端事件的定量评估，UCI PI(阿加库查克A。)，9/2016-8/2019（与密西西比州立大学PI Vahedifard合作）。

美国国家科学基金会，信息：监测和管理面临压力的食品、能源和水系统：加利福尼亚坩埚，PI（Davis S.），Co-PI(阿加库查克A。Jack Brouwer、Jennifer Burney、Frances Moore），2016-8/2021年9月。

NSF，天气增强风险确定系统（WARDS），PI(阿加库查克A。), 7/2017-1/2018.

CEC，南加州天然气能源系统气候脆弱性的多风险调查，PI(阿加库查克A。)，Co-PI（Kuolin Hsu，Jack Brouwer），2016年8月至2018年7月。

NASA，利用NASA模型和卫星数据组合推进干旱发生检测和季节预测，PI(阿加库查克A。), 12/2014-11/2018.

NSF，嵌套多尺度水文建模框架：评估气候变化的恢复力和脆弱性，PI(阿加库查克A。), 9/2013-8/2016.

NOAA，使用多指标多变量框架推进干旱监测和预测，PI(阿加库查克A。), 9/2014-8/2017.

NSF，全球综合干旱监测和预测系统，PI(AghaKouchak A。), 10/2013-9/2014.

ARO，《地球科学中区域、并发、条件和非稳定极值分析框架》，PI(阿加库查克A。), 12/2014-11/2015.

DWR，通过条件模拟年进行干旱应急季节预测，PI(阿加库查克A。), 7/2014-6/2015.

CEC，《为实现加利福尼亚州的能源和环境目标而构建适应气候变化的电力系统》，PI（Samuelsen s.），Co-PI(阿加库查克A。Feldman D.、Tarroja B.、Madani K.、Shaffer B.P.），2015年7月-2018年6月。

国家科学基金会，《灾害SEES类型2：通过地块级洪水风险双向沟通防止洪水灾害成为灾害》，PI（Sanders B.），Co-PIs（Famiglietti J.，Basolo V.，Matthew R.，Houston J。，阿加库查克A。), 9/2013-8/2017.

NASA/JPL，利用AIRS卫星数据分析天气和气候极端，PI(阿加库查克A。), 5/2013-4/2014.

USBR，使用非高斯模型和自适应加权集成算法量化气候预测不确定性：在水资源管理中的应用，PI(阿加库查克A。), 10/2011-9/2013.

NSF-PIRE，低能耗废水制水方案，PI（Grant S.），Co-Is/研究人员(阿加库查克A。R Ambrose、P Bowler、B Cooper、R Detwiler、S Elghobashi、D Feldman、S Jiang、R Lejano、L Levin、M McBride、M Prather、J.D.Saphores、D Rosso、B Sanders、A Sengupta、E Stein、M Sutula、W Tang、K Treseder、J Vrugt、R Brown、P Cook、A Deletic、T Fletcher、A Hamilton、I Marusic、D McCarthy、M Stewardson、A Western），2012年10月至2017年9月，UCI PIRE网站.

世界银行，《全球气候变化（GCC）对摩洛哥水资源的影响》，PI（Sorooshian S.），Co-PI(阿加库查克A。，Li J.），2011年9月-2012年12月。

ARO，改进用于水文建模和决策应用的近实时高分辨率卫星衍生降水量估算，PI（Sorooshian S.），Co-PIs(阿加库查克A。，Hsu K.，Gao X.），2011年9月至2014年8月。

水文气候极端：（a） 利用卫星/雷达数据监测极端情况；（b） 使用统计和学习算法分析极值及其前兆；（c） 极端动力学推断；（d） 并发极值分析；（e） 使用规范和遥感数据诊断、评估和预测极端严重程度、持续时间和时空模式。

干旱监测和预测：（a） 利用卫星进行干旱监测；（b） 干旱的空间格局；（c） 多指标干旱分析；多元标准化干旱指数；开发干旱气候数据记录。访问全球干旱综合监测和预测系统（GIDMaPS）

使用Copulas进行多元水文分析：（a） 使用copula对空间依赖结构进行建模；（b） 极值连接函数；（c） 非高斯依赖建模；（d） 多元相关随机场的模拟。

概率洪水建模和统计水文学：（a） 使用统计模型和遥感数据进行概率洪水和滑坡预测；（b） 集成仿真；（c） 概率风险分析；（d） 全球地表水和土壤湿度模拟。

错误分析和分解：（a） 误差表征；（b） 遥感数据误差的空间模式；（c） 不确定性分析；（d） 误差分解；（e） 偏差消除。

工程教育与推广：为土木工程和地球科学专业的学生开发动手建模工具，帮助他们学习水文过程和气候变化的基础知识。