jeudi 1 février 2024

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Trump administration rule dramatically deregulates wetlands, streams and drinking water, machine learning study finds












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La règle de l’administration Trump déréglemente considérablement les zones humides, les ruisseaux et l’eau potable, selon une étude sur l’apprentissage automatique
par Université de Californie - Berkeley

Crédit : Unsplash/CC0 Domaine public
La Clean Water Act de 1972 protège les « eaux des États-Unis », mais ne définit pas précisément les cours d’eau et les zones humides couverts par cette expression, laissant aux administrations présidentielles, aux régulateurs et aux tribunaux le soin de décider. En conséquence, la couverture exacte des règles du Clean Water Act est difficile à estimer.


Une nouvelle recherche menée par une équipe de l’Université de Californie à Berkeley a utilisé l’apprentissage automatique pour prédire avec plus de précision quelles voies navigables sont protégées par la loi. L’analyse a révélé qu’une règle de l’administration Trump de 2020 a supprimé la protection de la Clean Water Act pour un quart des zones humides des États-Unis et un cinquième des cours d’eau américains, et a également déréglementé 30 % des bassins versants qui approvisionnent en eau potable les robinets des ménages. La recherche a été publiée dans Science.

"L'utilisation de l'apprentissage automatique pour comprendre ces règles aide à décoder l'ADN de la politique environnementale", a déclaré l'auteur Joseph Shapiro, professeur agrégé d'économie agricole et des ressources à l'UC Berkeley. "Nous pouvons enfin comprendre ce que protège réellement la Clean Water Act."

Des analyses antérieures supposaient que les cours d'eau et les zones humides partageant certaines caractéristiques géophysiques étaient réglementés, sans examiner les données sur ce qui était réellement réglementé – une approche que l'Environmental Protection Agency et l'Army Corps of Engineers ont qualifiée de « très peu fiable ».

Les chercheurs ont formé un modèle d’apprentissage automatique pour prédire 150 000 décisions juridictionnelles du corps d’armée. Chaque décision du Corps interprète la Clean Water Act pour un site et une règle. Le modèle prédit une réglementation à travers les États-Unis sous le régime de Trump et son prédécesseur, l'arrêt « Rapanos » de la Cour suprême, qui avait précédemment guidé les décisions du Corps.


La recherche a révélé que la règle de 2020 a déréglementé 690 000 milles de cours d’eau, soit plus que tous les cours d’eau de Californie, de Floride, de l’Illinois, de New York, de l’Ohio, de Pennsylvanie et du Texas réunis. Les zones humides déréglementées dans le cadre de la règle de 2020 ont généré plus de 250 milliards de dollars d’avantages en matière de prévention des inondations pour les bâtiments voisins, selon l’étude.

"Ce jeu de ping-pong réglementaire a des effets stupéfiants sur la protection de l'environnement", a déclaré l'auteur Simon Greenhill, titulaire d'un doctorat. candidat à l'UC Berkeley.

L'étude estime que les prévisions du modèle pourraient permettre aux régulateurs et aux développeurs d'économiser plus d'un milliard de dollars par an en coûts d'autorisation en fournissant des estimations immédiates de la probabilité qu'un site soit réglementé, plutôt que d'attendre des mois dans un processus d'autorisation incertain.

Après les données de cette étude, la règle Biden de la Maison Blanche de 2023 a élargi la compétence du Clean Water Act et la décision Sackett de la Cour suprême de 2023 l'a ensuite contractée. Une fois Sackett entièrement implémenté, cette méthodologie d’apprentissage automatique pourra clarifier sa portée.
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COMMENTAIRES
Je suis qurpris de voir cet article dans la sélection du newspaper SCIENCE x   .  Mais néanmoins  je
 raooelle que les problèmes  d  eau  d ube grande partie des USA  sont d ores et déja  primordiaux 

XXXMore information: Simon Greenhill et al, Machine learning predicts which rivers, streams, and wetlands the Clean Water Act regulates, Science (2024). DOI: 10.1126/science.adi3794. www.science.org/doi/10.1126/science.adi3794

Journal information: Science 

Provided by University of California - Berkeley 

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