耦合物理机制和深度学习的洪水预报方法、装置及系统

本发明公开了一种耦合物理机制和深度学习的洪水预报方法、装置及系统，所述洪水预报方法包括获取目标流域的DEM数据、水文气象数据和流域静态属性数据；基于所述DEM数据，将目标流域划分为若干子流域，并提取河网，以及计算河网的静态属性数据，所述河网包括若干个河道；将各子流域的水文气象数据、流域静态属性数据和河网的静态属性数据输入至预先训练好的分布式混合水文模型，得到水文观测站的模拟流量，完成洪水预报；所述分布式混合水文模型耦合物理机制和深度学习。本发明中的分布式混合水文模型具有良好可解释性的前提下，能够实现高精度日径流及洪水模拟，且具有较高的计算效率低。