No punto anterior estableciamos a importancia que ten o erro que cometemos ó estimar o estado do que parte a simulación do noso modelo. Certamente esta é a fonte de incerteza máis importante nunha simulación, sen embargo non é a única. As ecuacións que descreben a evolución da atmosfera son coñecidas pero non teñen solución analítica (algo moi frecuente en tódalas áreas da física) así que é necesario recorrer ás aproximacións. Cada aproximación introduce un certo grao de erro no resultado, e nun modelo atmosférico (nos oceánicos ocorre igual) é necesario realizar, certamente, un gran número delas. Existen moitos modelos atmosféricos diferentes e cada un consta de aproximacións distintas, todas elas xustificadas, e válidas baixo distintos criterios. Como consecuencia a evolución predita por cada un deles será distinta e, chegado a certo punto, completamente diferente. Deste xeito modelos distintos que parten de estados idénticos da atmosfera chegan a resultados diferentes ó cabo dun tempo.

¿Logo cal é a definición de predición por conxuntos? Consiste en executar diferentes modelos igualmente probables e representativos da solución real. Cada un deles diferénciase entre si por ter unha configuración diferente pero igualmente válida. Por configuración diferente enténdese diferente estado inicial, diferentes aproximacións ou calquera outro elemento que se considere que poida introducir un erro na predición. Cada unha das configuracións debe ter validez por si soa como ferramenta de modelado.