一种基于多源数据的地下水位预测方法及系统

本发明提供一种基于多源数据的地下水位预测方法及系统，涉及地下水位预测技术领域，本发明通过集成气象、水文、地质及人类活动等多源数据，构建自然补给参数、自然流失参数和人工扰动参数三类关键指标，并基于季节、历史数据的累计量等数据对参数进行修正，利用深度学习网络建立水位预测模型。该方法通过实时采集降水强度、河流水位、蒸发强度、地下径流指数和开采量等数据，实现高精度、自适应性强的地下水位动态预测，显著提升在复杂自然与人为耦合作用下的预测准确性。