1972年的《清洁水法》保护“美国的水域”，但并没有明确界定这一短语涵盖哪些溪流和湿地，而是由总统行政部门、监管机构和法院来决定。因此，很难估计《清洁水法》规定的确切覆盖范围。
由加州大学伯克利分校的一个团队领导的一项新研究使用机器学习更准确地预测哪些水道受该法案保护。分析发现，2020年特朗普政府的一项规定取消了《清洁水法》对美国四分之一的湿地和五分之一的溪流的保护，还取消了对30%向家庭水龙头供应饮用水的流域的管制。这项研究发表在《科学》杂志上。
加州大学伯克利分校农业与资源经济学副教授、作者约瑟夫·夏皮罗说:“使用机器学习来理解这些规则有助于解码环境政策的DNA。”“我们终于可以理解《清洁水法》实际上保护的是什么。”
先前的分析假设河流和湿地共享某些地球物理特征是受到监管的，而没有仔细审查实际监管的数据——环境保护局和陆军工程兵团称这种方法“非常不可靠”。
研究人员训练了一个机器学习模型来预测陆军部队的15万个司法裁决。每个军团的决定解释了清洁水法为一个地点和规则。该模型预测了在特朗普规则及其前身最高法院的“拉帕诺斯”裁决下美国各地的监管情况，该裁决此前曾指导过军团的决定。
研究发现，2020年的规定解除了69万英里的河流管制，超过了加利福尼亚州、佛罗里达州、伊利诺伊州、纽约州、俄亥俄州、宾夕法尼亚州和德克萨斯州所有河流的总和。该研究估计，根据2020年的规定，放松管制的湿地为附近的建筑物提供了超过2500亿美元的防洪效益。
“这种监管乒乓游戏对环境保护产生了惊人的影响，”作者西蒙·格林希尔说，他是加州大学伯克利分校的博士候选人。
该研究估计，该模型的预测每年可以为监管机构和开发商节省超过10亿美元的许可成本，因为它提供了对一个地点受到监管的可能性的即时估计，而不是在不确定的许可过程中等待数月。
在这项研究的数据之后，2023年拜登的白宫规则扩大了《清洁水法》的管辖权，最高法院2023年Sackett的决定随后缩小了它。一旦Sackett完全实现，这种机器学习方法就可以明确其范围。
