Nesten alle målinger av fysiske variable er beheftet med en viss usikkerhet. Slik usikkerhet skyldes en rekke faktorer, fra nøyaktigheten i selve måleinstrumentet og manglende representativitet ved målestedets plassering, til forenklinger under fortolkningen av måledataene.

Som eksempel kan en se på noe så enkelt som en nedbørmåling. De fleste nedbørmålere fanger opp for lite nedbør når det blåser, fordi luftstrømmen akselererer over selve måleinstrumentet og regndråpene derfor blåser forbi måleren. Dette er en systematisk feil, som avhenger av den aktuelle vindstyrken. Hvis nedbørmåleren er plassert for nært et tre, et hus e.l. vil dette også kunne forstyrre målingen, avhengig av vindretningen.

De fleste nedbørstasjoner i Norge er dessuten lokalisert til lavereliggende strøk, i dalbunnen, hvor det er mulig med daglig tilsyn av en observatør. En har derfor få direkte målinger av hvor store nedbørmengder som faller på høyfjellet. Vi får en skjev representativitet av målingene våre. For å i det hele tatt kunne beregne arealnedbør over større områder må en derfor gjøre antakelser om nedbørgradientene i det aktuelle området. Vanligvis antas slike gradienter å være konstante, uten hensyn tatt til årstid eller værsituasjon. Dette vil ofte være en grov forenkling av virkeligheten.

Når det gjelder feilkilder skiller en mellom systematiske og tilfeldige feil. Systematiske feil bør helst identifiseres og korrigeres for, fordi de ellers vil kunne gi uheldige over- eller underestimeringer med alvorlige konsekvenser for planer og beslutninger som baseres på disse. Hvis vi ikke kan forklare grunnen til tilfeldige feil må vi anslå den resulterende usikkerheten med statistiske metoder. I mange problemstillinger må usikkerheten i flere målte variable vurderes samlet for at den totale usikkerheten i beslutningsgrunnlaget skal kunne beregnes. For dette formål benyttes spesielle statistiske metoder.

Som bruker må en ha en bevisst holdning til det faktum at alle data er beheftet med en viss grad av usikkerhet og evt. kan være feilaktige. Det viktigste tiltaket for å redusere slike problemer er kvalitetssikring av målingene i felten og av overføringen av måleresultatene helt frem til lagring i en database. Slik kvalitetssikring krever god faglig innsikt og teknisk kunnskap. I tillegg bør det etableres kvalitetskontrollrutiner for lagrede data, bl.a fordi enkelte feil kun vil være mulige å oppdage ved analyse av lengre tidsserier eller ved sammenligning med andre målinger. Spesielt er det viktig å etablere rutiner for å kunne oppdage evt. homogenitetsbrudd i måleserier, som f.eks. profilforandringer ved avløpsstasjoner.