一种融合机器学习校正的水库日径流历史系列推算方法及系统

本发明公开了一种融合机器学习校正的水库日径流历史系列推算方法及系统，该方法包括：S100：根据目标水库站的短系列实测径流数据和参证站的长系列实测径流数据，分别采用径流相关关系法和水文比拟法预估目标水库站的历史长系列旬径流数据；S200：采用机器学习模型对预估的历史长系列旬径流数据进行校正，得到目标水库站校正后的历史长系列旬径流数据；S300：对校正后的历史长系列旬径流数据进行时间降尺度，得到目标水库站的长系列日径流数据。在水库流域实测径流资料不充足的情况下，采用本发明可推算目标水库的历史长系列日径流数据，推算精度和时间分辨率得到显著提升，且推算的径流系列成果被检验合理。