Một dự báo cụ thể dựa trên mô hình có thể chứng minh được là đúng hoặc sai nhưng bản thân mô hình luôn luôn cần xem xét thận trọng. Điều này đúng với dự báo thời tiết và dự báo khí hậu. Dự báo thời tiết được sinh ra từ những thông tin cơ bản, thường xuyên và có thể đối chiếu với những hiện tượng đã xảy ra. Theo thời gian, nhưng thông tin này được tích lũy và cung cấp cho mô hình. | EMIC (Mô hình Hệ thống Trái đất có độ Phức tạp Trung bình) là các mô hình có độ phân giải đã giảm bớt, tổng hợp hầu hết các quy trình có trong AOGCM, ở dạng được thông số hóa hơn. Chúng mô phỏng rõ ràng sự tương tác giữa các thành phần của hệ thống khí hậu. Tương tự như AOGCM, nhưng tương phản với mô hình đơn giản, số bậc tự do của EMIC nhiều số thông số có thể điều chỉnh đến vài bậc. Tuy nhiên, những mô hình này lại đủ đơn giản để có thể mô phỏng khí hậu trong vòng vài nghìn năm hoặc thậm chí cả chu kỳ băng hà (cỡ vài trăm nghìn năm), mặc dù không phải mọi EMIC đều phù hợp với mục đích này. Hơn nữa, như ác mô hình đơn giản, EMIC có thể tìm hiểu không gian thông số với độ hoàn thiện đến mức nào đó, vf do đó phù hợp để đánh giá tính mờ. EMIC còn có thể được sử dụng để xác định khoảng trống giai đoạn của khí hậu hay lịch sử khí hậu để xcs định các khoảng ngắt thời gian, cung cấp thêm hướng dẫn để nghiên cứu kỹ hơn bằng AOGCM. Ngoài ra, EMIC là một công cụ vô giá để hiểu về các quá trình và phản ứng quy mô lớn trong hệ thống khí hậu. tất nhiên là nếu áp dụng EMIC cho nghiên cứu có độ phân giải không gian và thời gian cao thì sẽ là không thích hợp. Ở phạmi vi rộng, hầu hết các EMIC cho kết quả tuơng đối tốt so với quan sát hoặc so với AOGCM. Do đó, có thể thấy rõ là có lợi nếu có một phạm vi rộng các mô hình với độ phức tạp khác nhau.
