本发明公开一种融合水动力模型和数理模型的水质预测方法及系统，涉及数据处理技术领域。所述方法包括：对研究水体网格化，构建机理模型；构建深度学习模型，将机理模型预测的监测站点水质数据作为输入特征，结合实际水质监测数据，共同作为深度学习模型的模型构建数据集；运行机理模型，获取监测站点所在网格的水质预测数据，将水质预测数据输入深度学习模型中，获得监测站点所有网格的融合模型预测数据；构建关联回归模型；获取无监测站点的网格预测数据，输入关联回归模型，输出无监测站点网格的最终水质预测数据。采用本发明技术方案可以得到整个研究水体任意位置的水质预测结果，解决了数理统计模型只可以预测有历史数据的监测位置的水质。