Long-term hydrologic and atmospheric data such as precipitation, temperature and surface-water flow are sparse and are often limited to time periods within the past century. Currently, observational data do not exist at continuous time intervals and/or are missing entirely. Dynamic downscaling is a method that can be used on available coarse-resolution global atmospheric data in order to obtain reconstructed climate data at fine time-space scales that are required as input to a watershed hydrology model to recover hydrologic data. In this study, the Watershed Environmental Hydrology Hydro-Climate Model (WEHY-HCM) that represents coupling between a regional climate model (MM5) and the Watershed Environmental Hydrology(WEHY) model, was applied to reconstruct hydro-climate data over Shasta Dam Watershed (SDW) in California. The methodology for reconstructing historical hydrologic data at SDW starts by obtaining the coarse-resolution historical atmospheric data. Such global atmospheric data were retrieved from the National Centers for  Atmospheric Research and the National Centers for Environmental Prediction (NCAR/NCEP) at spatial resolution of 2.5 degrees (210 km) before downscaling to 3km spatial resolution at hourly intervals by means of regional climate model MM5. The downscaled atmospheric data were then used to simulate runoff through WEHY-HCM hydrology module. This methodology was successfully validated through comparisons against available observation data, and provided confidence in its ability to reconstruct observed atmospheric-hydrologic historical data during a 60 years historical period (1950-2010) over Shasta Dam watershed.