本发明公开了一种基于人工智能的精细化城市积水水位拟合方法，包括：1、构建无量纲化的水文特征数据库；2、基于图神经网络方法展开聚类分析；3、划分城市积水水位子区域；4、基于神经网络逐区构建个性化城市水文概念模型；5、根据积水监测站积水水位监测信息，结合经度信息、纬度信息、时间信息、地面高程信息，反衍各子区域任意位置积水水位。本发明模型适用性较强，模型融合了积水站点的地理信息和时间信息，有效提取积水水位的时空分布特征，模型的拟合能力较强；能提供全区域任意位置的积水水位产品，实现了去网格化，且能基于历史同期数据库实现历史水位的回报，对预防城市积涝和城市合理规划具有重要作用。