本发明公开了一种基于深度学习的在产化工园区环境污染风险评估方法，包括：获取目标在产化工园区的多源数据，根据多源数据获取污染物类别信息，并读取各类别污染物对应污染源的空间分布；根据预设时间内多源数据时序序列获取主要污染物，基于图卷积神经网络提取园区范围内污染的时空融合特征；基于深度学习构建在产化工园区的环境污染评估模型，根据时空融合特征进行训练；获取目标在产化工园区的实时多源数据，生成当前目标在产化工园区污染的风险评估等级。本发明通过获取时空融合特征，分析各污染特征的潜在关联，实现精确的在产化工园区的环境污染风险评估，为化工园区早期的污染预防和污染治理提供数据基础，防止对环境造成更深度的污染。