近十年来，水文工作者不断尝试着将气象预报与水文预报结合起来预报洪水。在以往，水文模型的输入值往往是实测值，如实测降雨或者实测流量，这些数据基本来自观测站或者雷达。这样就导致了水文模型的预见期不长，留给决策部门的反应时间并不长。如果能够将气象预报与水文预报结合起来，那么将大大提高洪水预报的预见期，一般能达到2至15天。简单来讲，我们不必再等雨降下来，测到了数据，再去预报洪水，而是在雨没有降之前，就用气象部门预测的可能降雨来输入水文模型进行模拟。目前，已经有不少国家的科研工作者做过类似的研究。
这种结合看似完美与简单，实行起来却相当艰难。为什么这么说呢？一方面，我们气象部门对中长期降雨预报的精度还不够，可以说是相当低的。由于耦合后的模型的输入值是气象部门提供的，如果输入的数据都不正确，那么结果的精度有多低是可想而知的。现阶段耦合后洪水预报，与其说是预报（Prediction），还不如说是预警（Early Warning）。另一方面，现在的气象部门预测的降雨多半只能给出在一定时段内降雨总量，而不能预测出降雨过程，这给水文模型的计算带来相当大的麻烦。同样的降雨量，以不同的降雨强度降下来，效果是完全不同的。这也导致了预报结果的不确定性，影响精度。另外，气象部门预测的降雨多半是在某一个大范围，甚至是一个不确定的范围内的降雨。实际上，同样的降雨量和降雨强度，降在不同的地方，产生径流也是不同的。简单来讲，气象预报不能给出水文模型所需要的降雨过程和准确的降雨地点。这两方面的困难给气象模型与水文模型的耦合带来了困难。
近十年来，虽然各种技术在不断的发展，但气象部门中长期预报的精度并没有明显的改善。大气系统是非线性的，充满了不确定性，不同的气象模型能够反应不同的不确定性。现在一些气象学家，尝试着使用不同气象模型结合起来使用，但这不能从根本上解决问题。同时，水文模型本身也具有不确定性，两类模型耦合后的不确定性该如何分析也是摆在我们面前的一大难题。当然，两者联姻的困难并不完全在于气象预报，还包括很多方面，如计算机的运算能力，没有足够的实例来验证等等。只能说前景似乎很明朗，进程却不容乐观！
