iklim biliminde yapay zekâ, iklim verilerindeki örüntüleri ayıklamak ve farklı ölçekteki ölçümleri birlikte incelemek için kullanılan yöntemlerin ortak adı. bilim insanlarının iklimi anlamada bu araçlara daha çok başvurması, ölçüm ağındaki boşlukların kapandığı anlamına gelmez. bir havza için daha ayrıntılı harita üretilebilir; ama kırsal bir yolun ne zaman kapanacağını anlamak hâlâ yağış eşiği, eğim, menfez ve bakım kaydını birlikte ister. algoritmanın ölçeği büyüdükçe yer bilgisi de kendiliğinden çoğalıyor mu?
iklim yapay zekâsı geçmiş veriden iyi bir harita çıkarabilir; iklim değişince sınav kâğıdı eski çıkmış sorulardan oluşmuyor.
iklim biliminde yapay zekâda başarı puanı, verinin nasıl bölündüğüne çok duyarlıdır. aynı hava sisteminin komşu günleri ya da yakın istasyonları hem eğitim hem sınama kümesine girerse model yeni bir olayı öngörmekten çok benzer örneği hatırlayabilir; buna veri sızıntısı denir. zaman ve coğrafyayı dikkate alan sınama, rastgele satır karıştırmaktan daha anlamlıdır. aşırı yağış gibi seyrek olaylarda ölçüm noktaları değil olayın kendisi de ayrıştırılmalıdır. yüksek doğruluk burada iklim sinyalini mi, veri bölme alışkanlığını mı ölçüyor?
iklim biliminde yapay zekâda başarı, tahminin hangi kararı ne kadar önce değiştirebildiğiyle de ölçülmeli. sel olasılığını iyi hesaplayan bir model, uyarı ilgili birime ulaşmıyor ya da yol kapanmadan bakım ekibi harekete geçemiyorsa gündelikte pek işe yaramaz. her yanlış alarmın maliyeti de aynı değil; okul tatiliyle hastane tahliyesini tek bir hata tablosuna koymak kolaycılık. (bkz: erken uyarı sistemi)