据报道，纽约城市学院的纳赛尔·纳吉比和纳雷什·德维尼尼领导的一个国际研究团队发表在《自然研究杂志》上的论文表明，他们研制了一个可根据河流流量、降水量和风暴天气来确定洪水的网络模型。

该研究团队在密苏里河流域进行了试验，并研制了一个全新基于物理学的贝叶斯网络模型，该统计模型植入了该地区过去50年的数据。

他们发现，持续时间较长的洪水首先需要在高强度降雨事件反复发生的河流中形成高流量条件，然后是一个稳定的大气阻塞现象，也就是我们平常所说的风暴。这些条件可能导致大规模的毁灭性洪水。然而，在持续时间较短的洪水中，这种陆地因素和大气耦合的几率可以忽略不计，这就解释了为什么并非所有的风暴都会导致大范围的洪水。

纳吉布和德维尼尼解释说：“我们可以通过将大气动力学和流域地表条件相结合来预测洪水持续时间，这样便能够减轻长期洪水对防洪大坝、桥梁和发电厂等关键基础设施系统造成的潜在风险，还可以预测洪水和持续时间。”