本发明公开了一种多模式融合的降水干湿时序变化重构方法及系统，属于防洪减灾及水文气象分析技术领域，通过融合CMIP6各模式库，叠加降水事件发生概率信息，结合计算机并行计算及大数据挖掘技术，构建双层深度学习融合架构模型，实现对气候模式降水的干湿时序变化及量级进行重构。本发明不仅实现了从大尺度网格降水到点尺度地面降水的时空降尺度，还有效提升了模式降水对地面降水事件的捕获能力，弥补了现有数值模式输出不足，更好的为流域水文气象预报及防洪减灾提供基础支撑，具有较高的实际应用价值。