Este artículo presenta una metodología para analizar la complejidad del tráfico aéreo probabilístico integrando incertidumbres de predicción en escenarios de clima convectivo. Con el modelo de la Unidad de Revisión del Rendimiento (PRU) como base, este método modifica el marco original al incorporar un indicador de complejidad relacionado con el clima. El enfoque fue probado en el espacio aéreo austriaco utilizando pronósticos meteorológicos en conjunto y datos históricos de planes de vuelo. Los resultados demostraron que un modelo probabilístico evalúa efectivamente la complejidad del tráfico y captura tendencias en la complejidad a lo largo del tiempo, proporcionando mayor fiabilidad en sectores de alta complejidad. La validación reveló una fuerte alineación entre los valores de complejidad del simulador y la complejidad probabilística, especialmente en sectores caracterizados por distribuciones de datos densas. En contraste, los sectores con distribuciones más alargadas tendían a sobreestimar la complejidad. El análisis cuantitativo indicó que el error entre la complejidad media probabilística y los valores de complejidad del simulador oscilaba entre el 12% y el 23%, con errores más altos en sectores de menor complejidad. Esta validación confirmó la capacidad del modelo para predecir tendencias de complejidad, ayudando así a las posiciones de gestión de flujo (FMP) en la gestión del flujo de tráfico y del espacio aéreo. En general, este estudio demostró que la evaluación de la complejidad probabilística proporciona una comprensión más profunda del comportamiento del tráfico, facilitando una gestión más efectiva del flujo de tráfico aéreo en condiciones inciertas y dinámicas.