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Machine learning predicts which rivers, streams, and wetlands the Clean Water Act regulates

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作者
Simon Greenhill,Hannah Druckenmiller,Sherrie Wang,David A. Keiser,Manuela Girotto,Joseph N. Moore,Nobuhiro Yamada,Alberto Todeschini,Joseph Shapiro
出处
期刊:Science [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
卷期号:383 (6681): 406-412 被引量:6
标识
DOI:10.1126/science.adi3794
摘要

We assess which waters the Clean Water Act protects and how Supreme Court and White House rules change this regulation. We train a deep learning model using aerial imagery and geophysical data to predict 150,000 jurisdictional determinations from the Army Corps of Engineers, each deciding regulation for one water resource. Under a 2006 Supreme Court ruling, the Clean Water Act protects two-thirds of US streams and more than half of wetlands; under a 2020 White House rule, it protects less than half of streams and a fourth of wetlands, implying deregulation of 690,000 stream miles, 35 million wetland acres, and 30% of waters around drinking-water sources. Our framework can support permitting, policy design, and use of machine learning in regulatory implementation problems.
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