Avec cet argument, l’idée est que l’on ne peut pas déterminer le climat, c’est-à-dire faire la moyenne des données météorologiques si on ne connaît pas ces dernières. Pourtant, on voit bien qu’il n’est pas nécessaire de connaître la météo qu’il fera chaque jour de l’année 2031 à Bordeaux pour prévoir que le mois de décembre y sera en moyenne plus frais que celui de juillet. Encore une fois, il s’agit de ne pas confondre météo et climat !

La prévision météo et la prévision climatique sont de natures différentes bien qu’elles reposent toutes deux sur les mêmes lois et les mêmes équations pour calculer l’évolution de l’état de l’atmosphère. 

Pour une prévision météo, l’état de l’atmosphère à un instant donné constitue l’état initial, caractérisé par un jeu de données appelées « conditions initiales ». Mais pour calculer l’évolution dans le temps de l’atmosphère, il est nécessaire de fixer l’état des autres milieux interagissant avec elle comme l’océan et les surfaces continentales. Il s’agit là de « conditions aux limites » qui demeurent fixées tout au long de la simulation météorologique. Cette dernière n’a plus de sens au-delà d’une dizaine de jours à cause de la nature chaotique de l’atmosphère. Après cette durée, l’état de l’atmosphère que l’on obtient est dominé par les « conditions aux limites », il s’agit d’un état moyen et on entre alors dans le domaine du climat. 

Lorsqu’on effectue une prévision climatique, une différence fondamentale avec une prévision météorologique est que de nombreuses « conditions aux limites » deviennent des « conditions initiales » et sont donc libres d’évoluer dans le temps. On peut alors observer l’évolution de l’atmosphère sur de grandes périodes de temps (plusieurs décennies) même si l’état initial de l’atmosphère n’est pas exactement connu puisqu’au bout de quelques jours seulement, on tend vers un état moyen. En revanche, pour une prévision météo, une petite erreur dans la définition de l’état initial de l’atmosphère conduit à une erreur importante au bout de plusieurs jours. C’est ce qu’on appelle « l’effet papillon ».