The problem of constructing data-based, predictive, reduced models for the Kuramoto–Sivashinsky equation is considered, under circumstances where one has observation data only for a small subset of the dynamical variables. Accurate prediction is achieved by developing a discrete-time stochastic reduced system, based on a NARMAX (Nonlinear Autoregressive Moving Average with eXogenous input) representation. The practical issue, with the NARMAX representation as with any other, is to identify an efficient structure, i.e., one with a small number of terms and coefficients. This is accomplished here by estimating coefficients for an approximate inertial form. The broader significance of the results is discussed.

Estimativas de erro são estabelecidas em termos do número de Rossby para a aproximação de Galerkin não linear nas soluções do modelo atmosférico balanceado de Lorenz com massa forçante. Desse modo a aproximação espectral da aproximação de Galerkin não linear é ligada ao número de Rossby. / Error estimates are established in terms of the Rossby number for a nonlinear Galerkin approximation to the solutions of the balanced atmosphere model of Lorenz with mass forcing. Thereby, the approximation spectral dimension of the nonlinear Galerkin approximation is linked to the Rossby number.

Estimativas de erro são estabelecidas em termos do número de Rossby para a aproximação de Galerkin não linear nas soluções do modelo atmosférico balanceado de Lorenz com massa forçante. Desse modo a aproximação espectral da aproximação de Galerkin não linear é ligada ao número de Rossby. / Error estimates are established in terms of the Rossby number for a nonlinear Galerkin approximation to the solutions of the balanced atmosphere model of Lorenz with mass forcing. Thereby, the approximation spectral dimension of the nonlinear Galerkin approximation is linked to the Rossby number.

Estimativas de erro são estabelecidas em termos do número de Rossby para a aproximação de Galerkin não linear nas soluções do modelo atmosférico balanceado de Lorenz com massa forçante. Desse modo a aproximação espectral da aproximação de Galerkin não linear é ligada ao número de Rossby. / Error estimates are established in terms of the Rossby number for a nonlinear Galerkin approximation to the solutions of the balanced atmosphere model of Lorenz with mass forcing. Thereby, the approximation spectral dimension of the nonlinear Galerkin approximation is linked to the Rossby number.