一种基于多地貌特征订正的资源评估方法及系统

本申请公开了一种基于多地貌特征订正的资源评估方法及系统，通过结合物理约束修正与机器学习方法，显著提升了风速和太阳辐射数据的准确性，尤其在复杂地形和多地表类型的条件下，解决了现有技术中ERA5再分析数据存在的系统性误差问题。具体而言，辐射数据在夜间无效值的剔除以及风速数据基于地表粗糙度的修正，有效消除了因地形遮挡、植被冠层反射率、城市建筑群阻风效应等因素导致的偏差。通过使用随机森林等机器学习模型对ERA5数据进行训练和优化，能够更精准地修正不同地理位置、季节和时段下的风速与辐射数据，使得修正后的数据更加符合实际观测结果。