本发明属于水利工程安全监测技术领域，特别涉及一种鲁棒的暗渠结构应力异常识别方法及系统，收集暗渠监测断面历史数据作为样本数据，其中，暗渠监测断面数据由环境量测点数据和随环境量变化的钢筋应力测点数据组成；采用两阶段梯度提升回归树的机器学习建模策略构建各个钢筋应力测点预测模型，并利用历史监测数据进行训练优化；定时采集暗渠监测断面数据，将断面数据送入训练优化后的钢筋应力预测模型中进行预测，将预测数值与监测数据中钢筋应力实测数据进行比对来判定测点是否异常。本发明在构建暗渠结构应力异常识别模型时，不仅利用环境量测点信息，还间接利用其它位置钢筋应力测点信息，避免所构建模型可能存在内生性的问题，能够对暗渠结构应力异常进行准确识别，便于及时评估暗渠结构的安全可靠性。