非線形とカオス系は、古典的なニュートン物理学の構造とランダムプロセス間の境界に物理システムの具体的なカテゴリーである. 雰囲気, 気候システムとそのサブ確定的に混沌とした行動を多くの機能を示しながら：限定決定論的予測可能性（天気は数日に限られている場合）, citlivost na počáteční podmínky a rychlou (v průměru exponenciální) divergenci podobných stavů. これらのプロパティは、現実的に気候システムとそのコンポーネントの動作に影響を与える予測、気候シミュレーションの能力を制限重要な要因である.
カオス系の気象特性の部門で行われた研究は、理論的な観点からの両方を研究している, と低を通して- 大気中の高次元数値シミュレーションや統計的手法. 注意が研究されたシステムの位相空間で可能アトラクタの識別に支払われている, odhadům charakteristických invariantů popisujících geometrii fázových trajektorií (např. prostřednictvím různých variant fraktální dimenze) i kvantifikaci předpověditelnosti (charakterizované Lyapunovovy exponenty či informační entropií). 学習メモは、実際とシミュレーション物理システム内の内部構造や内部リンクを分析するために使用される.
統計解析とカオス系の研究との交点に技術を非線形時系列分析を移動している. 適切な方法, 人工ニューラルネットワークや復興位相空間に基づいた高度な統計アルゴリズムを含む, 予測的目的のために使用される気候システム内の変数間の時空間的関係の研究. 出力非線形時系列解析は、出力予測および気候モデルを後処理するために使用され、また実際の物理的システムの挙動を再現するこれらのシミュレーションの能力を検証する.
