以数值预报降雨为驱动的泥石流预报可以有效延长灾害的预见期和逃生避难时间，从而保障山区人民的生命和财产安全。传统业务化运行的预报模式多以基于降雨阈值方法的模糊等级预报为主，存在着精细化程度低且对历史灾害数据依赖度高的缺陷。尽管基于物理过程的动力学模型为灾害的精细化预报提供了可能，但受对关键物理过程认识不清，计算初始场条件不明确和计算效率不足等因素的影响，导致动力学模型多停留在对历史灾害的反演问题研究上，还难以在实际的预报领域中得到广泛的应用。为突破传统的基于数理统计方法的宏观等级预报，推动基于物理过程演进的精细化预报向业务化的转变，从而为泥石流的预报提供更加精细化的成灾时间、成灾规模和灾害风险等多要素信息，本文以小流域泥石流从启动到成灾的整个动力学过程为研究对象，从预报参数，耦合模型和计算效率三个方面出发，基于多源遥感数据和机器学习算法进行参数估算，为预报提供了可靠的计算初始场，构建了基于降雨-植被截留-土体入渗-地表径流-斜坡失稳-泥石流等多物理过程耦合的泥石流正演动力学模型，并提升动力学模型的计算效率以满足预报的时间要求，为精细化动力学模型在实际预报中的应用奠定了扎实的基础。