O potencial produtivo das florestas plantadas em regiões tropicais, especialmente no Brasil, é muito superior a outras regiões do globo, com poucas exceções. A alta competitividade do país no setor florestal baseia-se nas condições ambientais favoráveis e na eficiência da tecnologia empregada, fruto de consistentes investimentos em pesquisa e desenvolvimento das empresas, em conjunto com as universidades.

O ganho na produtividade deu-se, por um lado, pela melhoria no manejo florestal, mas, sem dúvida, também, pelo melhoramento genético e pela opção de implantação de plantios clonais. A restrição da base genética imposta por esta prática torna a silvicultura uma atividade de risco, face às incertezas climáticas. Portanto, as adversidades climáticas são o maior desafio para manter a alta produtividade atingida pelas empresas florestais no Brasil.

Uma das principais informações para a tomada de decisão no setor florestal refere-se ao tempo meteorológico e ao clima. Pode-se entender tempo como sendo o estado da atmosfera em determinado instante e local, ou seja, uma fotografia dos elementos meteorológicos em um determinado momento. Dentre os elementos meteorológicos, podem-se destacar a temperatura e a umidade do ar, a velocidade e a direção do vento, a radiação solar, a pressão atmosférica, a chuva, etc.

O clima refere-se à condição média do tempo, ou seja, trata-se dos valores dos elementos meteorológicas mais prováveis de ocorrer em determinada região. Além de dados observacionais, medidos por estações meteo-rológicas, que caracterizam o tempo e o clima, existem modelos computacionais capazes de prever as condições meteorológicas futuras.

As previsões computacionais utilizando modelos atmosféricos são úteis para prognósticos de curto prazo, em intervalos que variam de 24 horas a uma semana de antecedência. Uma previsão de tempo para 24 horas, por exemplo, pode apresentar mais de 90% de exatidão, diminuindo este valor, quanto maior for o intervalo de antecedência. A previsão de clima pode ser de médio ou longo prazo.

Assim, este prognóstico pode ser realizado para a próxima estação do ano, computadas em meses; ou para longo prazo, como no caso das mudanças climáticas globais, feitas para dezenas a centena de anos. Diferentemente das previsões de tempo, a previsão climática é útil para determinada região, não sendo local.

O grau de exatidão da previsão meteorológica depende também da região do globo em que se faz este exercício, uma vez que o tempo e o clima dependem da maior ou menor persistência das forçantes, que determinam o estado da atmosfera. Com a confirmação inequívoca das mudanças climáticas globais em curso, o conceito tradicional de clima começa a mudar. Não se pode mais entender que uma média da série histórica de dados meteorológicos - normais climatológicas, série dos últimos 30 anos de dados, seja o valor mais provável, a partir de onde se verificam flutuações interanuais.

As previsões das mudanças devem ser consideradas em face da duração temporal do ciclo de produção de espécies florestais, utilizadas em plantios comerciais (~ 5-14 anos). Várias empresas florestais têm investido na instalação de redes de observação meteorológica, devido à importância destas informações para o planejamento e manejo florestais. Outro caminho trilhado por empresas do setor é a utilização de dados meteorológicos obtidos por rede pública, com a manutenção de um mínimo de estações próprias.

A troca de informação entre diferentes órgãos seria uma forma viável de diminuir os custos de manutenção dessas redes. Várias empresas também têm investido no desenvolvimento de sistemas de tomada de decisão, que geram produtos específicos para a gestão de suas florestas. Esses sistemas são ferramentas computacionais integradas ao banco de dados da empresa e que utilizam informações do solo, clima e do material genético. A utilidade da base de dados obtida pelo monitoramento contínuo dos elementos meteorológicos pode ser dividida em dois diferentes arranjos - dados diagnósticos e prognósticos, que se correlacionam às respectivas aplicações.