En el punto anterior establecíamos la importancia que tiene el error que cometemos al estimar el estado del que parte la simulación de nuestro modelo. Ciertamente esta es la fuennte de incertidumbre más importante en una simulación, sin embargo no es la única. Las ecuaciones que describen la evolución de la atmósfera son conocidas pero no tienen solución analítica (algo muy frecuente en todas las áreas de la física) así que es necesario recurrir a las aproximaciones. Cada aproximación introduce un cierto grado de error en el resultado, y en un modelo atmosférico (en los oceánicos ocurre igual) es necesario realizar, ciertamente, un gran número de ellas. Existen muchos modelos atmosféricos diferentes y cada uno consta de aproximaciones distintas, todas ellas justificadas, y válidas bajo distintos criterios. Como consecuencia la evolución predicha por cada uno de ellos será distinta y, llegado a cierto punto, completamente diferente. De esta manera modelos distintos que parten de estados idénticos de la atmósfera llegan a resultados diferentes al cabo de un tiempo

¿Luego cuál es la definición de predicción por conjuntos? Consiste en ejecutar diferentes modelos igualmente probables y representativos de la solución real. Cada uno de ellos se diferencia entre si por tener una configuración diferente pero igualmente válida. Por configuración diferente se entiende diferente estado inicial, diferentes aproximaciones o cuaquiera otro elemento que se considere que pueda introducir un error en la predicción. Cada una de las configuraciones debe de tener validez por si sola como herramienta de modelado.

• Este es el campo de precipitación acumulada en seis horas a 48 horas del inicio de la simulación del MM5 (izquierda) y del ARPS (derecha) que partieron de estados iniciales idénticos. Las diferencias son claramente apreciables