Systèmes non linéaires et chaotiques sont une catégorie particulière de systèmes physiques à la frontière entre les structures de la physique classique de Newton et des processus aléatoires. Atmosphère, 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. Ces propriétés sont des facteurs clés qui limitent la capacité de prévision et climatiques des simulations réalistes affecter le comportement du système climatique et de ses composants.
La recherche menée au Département de Météorologie de caractéristiques des systèmes chaotiques sont étudiés à la fois d'un point de vue théorique, et par faible- et des simulations numériques de grande dimension de l'atmosphère et des méthodes statistiques. L'attention est accordée à l'identification des attracteurs possibles dans l'espace des phases des systèmes étudiés, odhadům charakteristických invariantů popisujících geometrii fázových trajektorií (např. prostřednictvím různých variant fraktální dimenze) i kvantifikaci předpověditelnosti (charakterizované Lyapunovovy exponenty či informační entropií). Remarques d'apprentissage sont utilisées pour analyser les structures internes et des liens internes au sein des systèmes physiques réelles et simulées.
À l'intersection entre l'analyse statistique et l'étude des systèmes chaotiques sont techniques déplacement non linéaire analyse de séries chronologiques. Méthodes appropriées, y compris des algorithmes statistiques avancées basées sur les réseaux de neurones artificiels et de l'espace de phase de reconstruction, sont utilisés à des fins prédictives l'étude des relations spatio-temporelles entre les variables du système climatique. Analyse sorties non linéaire des séries chronologiques sont utilisés pour le post-traitement des prévisions de production et les modèles climatiques et aussi pour vérifier la capacité de ces simulations pour reproduire le comportement des systèmes physiques réels.
