Der Unterschied zwischen statistischen und dynamischen Klimamodellen liegt in dem verwendeten Regionalisierungsverfahren. Dynamische Regionalmodelle „bauen“ dazu das Erdklimasystem, basierend auf physikalisch beschreibbaren Zusammenhängen nach. Die dynamischen Modelle werden allein durch die Eingangsdaten des zugrundeliegenden Globalmodells angetrieben. Sie berechnen, räumlich und zeitlich relativ hoch aufgelöst, meteorologische Kenngrößen wie beispielsweise die Temperatur und den Niederschlag für die Zukunft. Diese Simulationsergebnisse bilden die Grundlage für die Ableitung regionaler Klimakennwerte. Statistische Modelle wiederrum basieren auf der Ableitung empirischer Zusammenhänge zwischen bereits bekannten, großskaligen Zirkulationsmustern, die aus Globalmodellen und kleinräumigen, lokalen Messungen stammen.
Durch die unterschiedliche Methodik unterscheiden sich die beiden Modelltypen in ihrem Rechenaufwand. Während bei den physikalisch basierten dynamischen Modellen neue Zustände des Klimasystems „berechnet“ werden können, ist das bei statistischen Modellen nicht der Fall, weil hier auf bekannte Zirkulationsmuster zurückgegriffen wird und nicht auf die physikalische Beschreibung ihrer Entstehung.