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Ponencia presentada en: XI Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Cartagena entre el 17 y el 19 de octubre de 2018. [ES]La intensidad y espacialización de los factores climáticos que modelan el crecimiento de los bosques son de suma importancia para el diseño de actividades de gestión forestal. Además, contribuyen positivamente a la toma de decisiones orientadas a la adaptación y mitigación de los efectos del cambio climático sobre los bosques. El objetivo de este estudio es identificar las señales climáticas que afectan al crecimiento de los bosques en el Parque Natural del Moncayo y modelar las relaciones climacrecimiento a lo largo del gradiente climático. Con este propósito, se creó una base de datos climática a escala mensual (precipitación y temperatura) de alta resolución a partir de las observaciones existentes para el periodo 1950-2012. Los datos se combinaron con los de crecimiento radial de los árboles obtenidos mediante técnicas dendrocronológicas. Los resultados muestran que hay cambios importantes en la forma en la que el clima influye al crecimiento a lo largo del gradiente climático. Además, los modelos construidos son capaces de predecir las relaciones climacrecimiento, convirtiéndolos en una herramienta clave para la gestión forestal en un contexto de cambio global. [EN]The study of the intensity of climate factors which models forests growth and its spatial analysis are key elements to design forest management policies. In addition, it can be used for decision-making strategies aimed to adapt and mitigate climate change effects over forests. The main objectives of this study is to identify the climate parameters affecting tree growth in Moncayo Natural Park, and to model climategrowth relationships across the climatic gradient present in this mountain. For this purpose, a high resolution climate dataset was built (i.e. monthly precipitation and temperature) for the period 1950-2012. Climatic data were combined with radial tree growth data obtained from dendrochronological procedures. The results show important variations on the influence of climate over growth along the climatic gradient. Moreover, the models obtained in this study are capable to predict climategrowth relationships, which make them a potential key tool for forest management in a changing climate context.