Несмотря на важную роль облачности, в формировании погоды на земном шаре, задача моделирования облачности, ее количества, высоты расположения и толщины слоев, а также определение ее микрофизических свойств до сих пор требует решения и серьезных исследований. В настоящее время в большинстве гидродинамических моделей прогноза погоды и климата, разрабатываемых и используемых в разных странах, облачность в значительной степени является настраивающим фактором модели, и использование алгоритмов настроенных в рамках одной модели не обеспечивает удовлетворительных результатов в других моделях. Это связано с различиями в методах описания физических процессов в разных моделях и с различным пространственным разрешением моделей по горизонтали и вертикали.

Принципиальная трудность прогноза количества облаков в гидродинамических моделях состоит в том, что облачность является подсеточным процессом. По информации, имеющейся в узле конечноразностной сетки, которая используется при численно решении уравнений модели, то есть в одной точке, необходимо найти распределение облачности внутри ячейки сетки. Такая задача не является корректной и для ее решения необходимо привлекать различные гипотезы относительного пространсвеного распределения облаков внутри квадрата сетки. Эта задача в разных моделях решается различными методами. Используются различные соотношения между количеством облаков и влажности, прогнозируемой в узле сетки. Методы моделирования конвективной облачности основаны на информации, связанной с градиентами температуры на подстилающей поверхности и атмосфере.