粤东北地区每年5～6月受龙舟水气候影响，短时强降水频发导致流域性洪水风险加剧。为提高龙舟水极端洪水预报能力，构建了一种时空协同预报系统，通过WRF-Hydro实现精细化陆面水文过程模拟，结合Transformer网络捕捉降水-径流非线性关系，从而建立多尺度洪水演进预测模型。选取2015～2022年韩江流域21次典型洪水事件进行验证，结果表明相较于单一WRF-Hydro模型，耦合模型的纳什效率系数(NSE)提升了28.6%，实现了预报性能的显著改善。