Nous avons ensuite testé notre algorithme sur de nombreux modèles linéaires et non linéaires, chaotiques ou géophysiques simplifiés. L'approche est la même dans tous les cas. Elle consiste à réaliser des expériences jumelles avec des données simulées. Une première résolution permet d'extraire des données discrètes en temps et en espace. Ces données simulées sont ensuite bruitées, généralement avec un bruit blanc gaussien.
La condition initiale utilisée pour initialiser l'algorithme correspond suivant les cas à un champ constant, ou à la solution du modèle de référence à un instant différent et avec du bruit. Cette technique permet de simuler des données avec une répartition spatio-temporelle et un bruit de mesure à peu près réalistes, avec l'avantage de pouvoir comparer les résultats à la solution exacte, i.e. celle utilisée pour générer les données.