Lenga forests are the main wood resource in southern Argentina and Chile. It is the most studied native species, with enough information of ecology, biometry and silviculture to define timber prediction and forest management models for regional forest planning. General Forest Planning is designed to achieve a continuous and sustainable supply of logs, but first it is necessary define the land use capability (territorial planning) and determine several timber production alternatives. Therefore, it is necessary to have reliable models that offer adequate information for timber prediction. The aim of this work was to develop a yield model for Nothofagus pumilio along a site quality range based on methodologies and models proposed previously in the literature. To fit a production model, five assumptions were defined (silvicultural system, objectives of forest management, forest growth, yields and livestock browsing), and methodologies and biometric models selected (height growth model, site index classification, DBH growth models, stand density index and thinning level diagrams, rotation length, total volume and timber production of the forest defined along a site quality range). From these models, a silvicultural management system was defined, and their outputs were analyzed from biological and practical use perspectives. This system has five intermediate practices (three thinning levels with secondary products and two thinning levels with timber products) and a final cut. The evolution of a stand without silviculture was also analyzed as control. Finally, the outputs of the forest production model (yields, growth and timber production), over time for different silviculture treatments are presented. The range of timber production varied from 435 m3/ha of logs without bark over 150 years in the best site class to 81 m3/ha over 213 years in a poorest site class.Los bosques de lenga representan el principal recurso forestal del sur de Argentina y Chile. Esta es la especie nativa mejor estudiada, habiéndose desarrollado la suficiente información ecológica, biométrica y silvícola, como para definir sistemas de predicción y manejo que ayuden a la planificación y la ordenación forestal. En un proyecto forestal a largo plazo, primero debe definirse la planificación territorial (uso del suelo) y diagramar las diferentes alternativas de producción. En las tierras destinadas a la producción forestal se debe realizar un Plan General de Ordenación, de modo de lograr un suministro continuo y sustentable de madera rolliza para las empresas involucradas. Para ello se debe contar con modelos fehacientes que brinden simulaciones adecuadas para generar la información base de dicha planificación. Por lo que el objetivo de este trabajo fue construir un modelo de producción para un gradiente de sitios basado en las metodologías y modelos de la bibliografía. Se definieron cinco supuestos de trabajo (sistema silvícola, objetivos del manejo forestal, crecimientos, rendimientos y presencia de ganado), y se seleccionaron las metodologías y modelos biométricos a utilizar (crecimiento en altura y clasificaciones de sitio, modelos de crecimiento en diámetro, índice de densidad de rodales y diagramas de raleos, cálculo del turno, del volumen total y rendimientos del bosque, definidos a lo largo de un rango de clases de sitio). A partir de los modelos se definió un manejo silvícola y se analizaron sus alcances. El mismo quedó conformado por cinco intervenciones intermedias (tres raleos de productos secundarios y dos con productos aserrables) y una corta final. Por otra parte, se analizó la evolución de un rodal sin intervención silvícola, discutiéndose la significancia biológica y el alcance de los modelos utilizados. Finalmente, se presentan los resultados del modelo de producción de acuerdo a las diferentes clases de sitio, con los rendimientos e intervenciones silvícolas a lo largo del tiempo (desde 435 m3/ha de trozas aserrables para un turno de 150 años en una clase de sitio I, hasta 81 m3/ha para un turno de 213 años en una clase de sitio V).Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales