本发明提供一种基于时空深度学习的臭氧浓度分布预测方法和系统，所述方法包括：获取当前时刻臭氧浓度分布图，并获取待预测时刻的气象数据；通过已训练的基于气象数据的臭氧浓度预测模型，对当前时刻臭氧浓度分布图和待预测时刻的气象数据进行处理，得到待预测时刻的臭氧浓度分布图。通过插值等方法被处理为臭氧浓度分布图序列及气象‑时间序列。使用递归神经网络处理一段时间的历史数据，抽取出臭氧浓度变化的趋势特征。使用卷积神经网络处理一天及一周之前的历史数据，最大程度的利用臭氧的周期性特征。同时，加入预测时刻的气象数据及时间数据作为额外输入，利用气象和时间对于臭氧的影响进一步提高预测准确性。