Eso no es cierto. El error de la variación de una variable puede ser mucho menor que el error de la variable.
Vigilant, un termometro y un modelo no son lo mismo.
Un modelo, y sobre todo un modelo complejo tiene como mayor utilidad el indicarnos que partes de un sistema entendemos bien y cuales no. Una vez comprendemos bien todo el sistema tambien tiene valor predictivo, pero no antes.
Imagina un experimento sencillo:
Tienes un radiometro de precision que quieres usar para medir temperaturas. Para probarlo usas un objeto de emisividad supuestamente conocida y lo mides a diferentes distancias, para cambiar la distancia lo pones en un barco con GPS que se va alejando de la costa.
El objeto tiene una temperatura que podemos medir con precision. y que segun el radiometro seria
((R*tau)/(sigma*epsilon))^(1/4)
Irradiancia medida, transmitancia atmosferica, Stephan-Boltzman, emisividad.
Si las medidas estan sistematicamente desfasadas pero la variacion coincide no podemos dar por bueno nuestro 'modelo' para derivar la temperatura a partir del radiometro.
Porque no sabemos si la curva de respuesta es igual a temperaturas mucho mas bajas
No sabemos si falla la calibracion del radiometro o el modelo de transmitancia atmosferica
No sabemos si hemos elegido mal la emisividad, o si esta varia con la temperatura
tendriamos que ver si usamos un modelo de transmitancia atmosferica espectral o de 'banda ancha'
etc., etc
Por eso en un modelo tan complejo como un modelo atmosferico o climatico, hay que estudiar muy bien las desviaciones de los resultados y las mediciones, no tratar de justificarlas. Esos errores son los que nos dicen que puede fallar y que necesitamos mejorar
Y en el caso de los modelos climaticos no sabemos si estamos sobreestimando la evaporacion, subestimando las nubes, asumiendo distribuciones homogeneas cuando no lo son, desestimando mecanismos de circulacion, abusando de la calibracion, y un millon de etc. Y sobre todo no sabemos si es fiable fuera del rango estricto de condiciones en el que lo hemos calibrado.