Natural regeneration-based silviculture has been increasingly regarded as a reliable option in sustainable forest management. However, successful natural regeneration is not always easy to achieve. Recently, new concerns have arisen because of changing future climate. To date, regeneration models have proved helpful in decision-making concerning natural regeneration. The implementation of such models into optimization routines is a promising approach in providing forest managers with accurate tools for forest planning. In the present study, we present a stochastic multistage regeneration model for Pinus pinea L. managed woodlands in Central Spain, where regeneration has been historically unsuccessful. The model is able to quantify recruitment under different silviculture alternatives and varying climatic scenarios, with further application to optimize management scheduling. The regeneration process in the species showed high between-year variation, with all subprocesses (seed production, dispersal, germination, predation, and seedling survival) having the potential to become bottlenecks. However, model simulations demonstrate that current intensive management is responsible for regeneration failure in the long term. Specifically, stand densities at rotation age are too low to guarantee adequate dispersal, the optimal density of seed-producing trees being around 150 stems-ha-1. In addition, rotation length needs to be extended up to 120 years to benefit from the higher seed production of older trees. Stochastic optimization confirms these results. Regeneration does not appear to worsen under climate change conditions; the species exhibiting resilience worthy of broader consideration in Mediterranean silviculture. Key words: multistage models, transition probability, stochastic spatial optimization, stochastic simulation, climatic change. Resume: La sylviculture fondee sur la regeneration naturelle est de plus en plus consideree comme une option fiable pour l'amenagement forestier durable. Cependant, il n'est pas toujours facile de reussir a etablir une regeneration naturelle. Recemment, de nouvelles preoccupations ont ete soulevees en raison des futurs changements climatiques. Jusqu'a present, les modeles de regeneration se sont averes utiles pour la prise de decision concernant la regeneration naturelle. L'application de ces modeles dans des routines d'optimisation est une approche prometteuse pour fournir aux amenagistes forestiers des outils precis pour la planification forestiere. Dans la presente etude, nous presentons un modele de regeneration stochastique multistage pour les forets amenagees de Pinus pinea L. du centre de l'Espagne ou la regeneration a historiquement ete infructueuse. Le modele est en mesure de quantifier le recrutement en fonction de differentes methodes sylvicoles et de divers scenarios climatiques, en plus d'optimiser le calendrier d'amenagement. Le processus de regeneration de cette espece a montre une forte variation interannuelle et tous les sous-processus (production, dispersion, germination et predation des graines ainsi que survie des semis) peuvent devenir des goulots d'etranglement. Cependant, les simulations du modele montrent que l'amenagement intensif presentement applique est responsable de l'echec de la regeneration a long terme. Specifiquement, la densite des peuplements a l'[caret.a]ge d'exploitabilite est trop faible pour garantir une dispersion adequate, la densite optimale des arbres semenciers etant d'environ 150 tiges h[a.sup.-1]. De plus, la duree de la rotation doit etre allongee jusqu'a 120 ans pour tirer profit de la plus forte production de semences des plus vieux arbres. L'optimisation stochastique confirme ces resultats. L'etablissement de la regeneration ne semble pas devenir plus difficile sous des conditions de changement climatique; l'espece fait preuve d'une resilience qui merite d'etre mieux consideree par la sylviculture mediterraneenne. [Traduit par la Redaction] Mots-cles: modeles multistages, probabilite de transition, optimisation spatiale stochastique, simulation stochastique, changements climatiques., Introduction One of the main aims of sustainable forest management is to guarantee forest persistence over time (Nyland 2002). This general objective implies that managed stands need to be successfully [...]