加拿大草原洼地区湿地密布，水流常先被洼地储存、再在充满后溢流连通至河道。随着极湿与极干年份交替加剧，传统依赖降雨与融雪的预报更易失准。研究人员提出将“填充—溢流—连通”机制嵌入AI模型，以改进无水位计流域的流量与湿地蓄水估算。

研究人员在《水资源研究》发表论文，尝试以可微分的物理驱动深度学习框架刻画大草原坑洼区“充满—溢流—连通”的阈值过程，以提升缺乏长期监测流域的径流预测与可解释性。

一项发表于《Water Resources Research》的研究指出，流域对干湿变化的不同响应，可能与土壤—基岩渗透性及其空间分布有关，地下结构异质性在一定条件下会放大气候波动对径流与地下储水的影响。

不列颠哥伦比亚大学奥肯那根分校研究发现，部分被烧毁流域在夏末低流量期仍可能出现更高溪流流量，但这并非新增水源，而是融雪、地下水补给与蒸散损失在季节分配上的变化。