本书从复杂网络视角出发，分析“降雨-产流-汇流-演进”全过程洪水形成和演变规律，分析洪水预报预警理论与方法：一是深入研究天空地一体化数据的融合方法，开展复杂多源数据的相关性分析、分类和聚类分析、动态变化特征分析，并利用机器学习方法实现相关计算；二是提出径流网络整体预测方法，创新设计点预测、路径预测结合的多源数据分析方法，设计基于稀疏矩阵和多输出神经网络的预测模型；三是研究复杂网络演化模型的构建方法，创新构建以分布式水文模型为节点的复杂神经网络模型；四是设计了智能网络化风险预警模型，将复杂网络与风险预警结合，提高风险预警的智能化水平和准确性；五是提出洪水预报预警的理论和方法研究路径优化的对策建议。