No presente trabalho, analisou-se a rentabilidade econômica dos reflorestamentos com essências nativas brasileiras destinados à produção de toras, considerando como caso em estudo o Estado de São Paulo. Na revisão de literatura, constatou-se que poucos são os trabalhos publicados a respeito do reflorestamento com essências nativas e com um longo período de observação. Dentre esses trabalhos, destacou-se um, no qual os autores recomendaram três espécies florestais como viáveis para reflorestamentos comerciais: Centrolobium tomentosum (araruva), Balfourodendron riedelianum (pau-marfim) e Araucaria angustifolia (pinheiro-brasileiro). Após recuperar as informações técnicas dos experimentos com essas essências nativas, realizou-se a análise de rentabilidade econômica de possíveis projetos, em condições deterministas e de risco. Concluiu-se que, do ponto de vista privado, os projetos de reflorestamento com essas essências nativas são viáveis economicamente. Diante desse cenário, sugerem-se novas linhas de pesquisa técnica capazes de gerar resultados que assegurem maior confiabilidade e ampliação na rentabilidade dos projetos de reflorestamento com essências nativas brasileiras.<br>This paper analyzes the economic profitability of native-tree reforestation for the production of sawlogs. The projects evaluated are experimental rather than commercial and are located in the Brazilian state of São Paulo. These experimental plots were reforested with the native tree species Centrolobium tomentosum ("araruva"), Balforodendron riedelianum ("pau-marfim") and Araucaria angustifolia ("pinheiro-brasileiro"), recommended for their economic value by a previous evaluation of long-term native-tree reforestation. Economic profitability analyses were made under both deterministic and risk conditions using data from the reforestation experiments. It was found that all the experiments would be profitable. This paper concludes with the suggestion that new research needs to be conducted to improve the genetic material used for reforestation, as superior stock would increase productivity and promote consistent economic profitability.

Alimentação e manejo inadequados das novilhas em recria constituem alguns dos entraves ao incremento da produtividade do rebanho leiteiro no Brasil. Nessa fase, o pecuarista deve decidir entre recriar os animais de reposição, adquiri-los ou terceirizar sua criação. Além disso, em se decidindo por recriar suas próprias novilhas, seria importante encontrar a melhor alternativa em termos econômicos. Visando auxiliar o pecuarista a resolver tal questão, apresenta-se um modelo matemático que permite estimar os custos decorrentes da recria de fêmeas de rebanhos leiteiros até atingir o peso recomendado à cobertura. Tal modelo foi inserido em um programa de computador de maneira a permitir a construção de diferentes cenários, considerando-se peso, raça e ganho de peso diário do lote de novilhas. Assim, após contrastar os cenários gerados com as opções de compra das novilhas ou terceirização da recria, o pecuarista aumenta as chances de tomar uma decisão mais lucrativa. Exemplos de utilização do modelo inserido em um programa de computador são apresentados e avaliados.<br>Inadequate feeding and management when raising heifers are two factors that constrain dairy cattle productivity in Brazil. In order to build their heads, Brazilian dairy farmers must choose between three options: to raise their own heifers to breeding age, to purchase mature heifers from outside sources, or to employ a custom heifer raiser. If the dairy farmer chooses to raise his own heifers, he needs to determine the most economically rational production strategy. To aid the farmer in this determination, a mathematical model was developed to create a budget for raising a group of heifers to their recommended breeding weight. This model was embedded in a computer program making it possible to build different growth scenarios, which can be adjusted by breed, desired daily weight gain, and average weight for a given group of heifers. After contrasting the results of these generated scenarios against the purchase cost of breeding-age heifers or the cost to employ a professional to raise the heifers, it is more likely that the dairy farmer will make the most profitable decision when it comes to increasing his herd’s size. Some examples this computer program’s use are presented and evaluated in this paper.