Nelinearaj kaj ĥaosaj sistemoj estas specifa kategorio de fizika sistemoj sur la limo inter la strukturoj de klasika newtonianas fiziko kaj hazarda procezoj. Atmosfero, klimatický systém i jejich dílčí komponenty přitom vykazují mnoho rysů deterministicky chaotického chování: Limitovanou deterministickou předpověditelnost (v případě počasí omezenou na několik dnů), citlivost na počáteční podmínky a rychlou (v průměru exponenciální) divergenci podobných stavů. Ĉi tiuj propraĵoj estas ŝlosilaj faktoroj limigas la kapablo de antaŭdiro kaj klimato simuladoj, simuladas realisme influas la konduton de la klimata sistemo kaj ĝia komponantoj.
V rámci výzkumu prováděného na katedře meteorologie jsou charakteristiky chaotických systémů studovány jak z teoretického hlediska, kaj tra malaltaj- kaj alte dimensiaj nombra simulaciones de la atmosfero kaj statistikaj metodoj. Atenton pagas al la identigo de eblaj altenaĵoj en la faza spaco de la studitaj sistemoj, odhadům charakteristických invariantů popisujících geometrii fázových trajektorií (např. prostřednictvím různých variant fraktální dimenze) i kvantifikaci předpověditelnosti (charakterizované Lyapunovovy exponenty či informační entropií). Získané poznámky jsou využívány při analýze vnitřních struktur a interních vazeb v rámci reálných i simulovaných fyzikálních soustav.
Je la koincido inter statistika analizo kaj la studo de ĥaosaj sistemoj estas movanta teknikoj nelineara tempa serio analitiko. Taŭgaj metodoj, inkludante progresinta statistika algoritmoj bazita sur artefarita neŭra retoj kaj rekonstruo faza spaco, jsou využívány k předpovědním účelům i studiu časoprostorových vztahů mezi veličinami v klimatickém systému. Výstupy nelineární analýzy časových řad jsou využívány k postprocessingu výstupů prognostických i klimatických modelů a též k ověřování schopnosti těchto simulací reprodukovat chování reálných fyzikálních systémů.
