Todas las mediciones se ven afectadas por desviaciones sistemáticas y aleatorias. Un gran desafío es considerar correctamente estos efectos en los resultados. Los escáneres láser terrestres entregan nubes de puntos que suelen preceder a la modelización de superficies. Por lo tanto, la información estocástica de los puntos medidos influye directamente en la calidad de la superficie modelada. El modelo de error elemental (EEM) es un método utilizado para determinar el impacto de las fuentes de error en las matrices de varianza-covarianza (VCM). Este enfoque asume modelos lineales y desviaciones distribuidas normalmente, a pesar de la naturaleza no lineal de las observaciones. Se ha demostrado que en el 90% de los casos se puede asumir linealidad. En publicaciones anteriores sobre el tema, se mostraron los resultados del EEM en conjuntos de datos simulados centrándose en escáneres láser de panorámica. En este documento se presenta una aplicación del EEM en un objeto real y se introduce un modelo funcional para escáneres láser híbridos. El enfoque se centra en fuentes de error instrumentales y atmosféricas. Se utiliza un enfoque diferente para clasificar los parámetros atmosféricos como errores elementales estocásticos correlacionados, ampliando así el EEM actualmente disponible. Enfoques anteriores consideraron los parámetros atmosféricos como errores elementales correlacionados funcionalmente. Los resultados resaltan las correlaciones espaciales existentes para posiciones de escáner variables y diferentes condiciones atmosféricas en la presa de arco Kops en Austria.