Experimentos naturales muestran evidencia que a temperaturas más altas el crecimiento de Argopecten purpuratus se ve beneficiado. Así, en condiciones de eventos de El Niño la velocidad de crecimiento se puede hasta duplicar al ser comparada con periodos de su ausencia. Sin embargo, estudios recientes mostraron que aunque las temperaturas promedios de cultivo en Perú (Playa El Carbón) y en Chile (Bahía de Tongoy) pudieran mostrar valores similares, se evidenciaron diferencias en la velocidad de crecimiento. Para explicar esta situación se relacionó la velocidad de crecimiento mediante regresiones lineales, determinada con el coeficiente de Brody (k) de la ecuación de von Bertalanffy y la temperatura a 10 m de profundidad, utilizándose las unidades térmicas acumuladas (UTA) en distintas escalas de tiempo. Los resultados indicaron alta correlación entre las UTA y k al primer (R2= 0,69) y segundo mes de edad (R2= 0,80). Los resultados pueden ser utilizados para evaluar el comportamiento futuro de cohortes de ostión del norte o predecir el crecimiento futuro de A. purpuratus en modelos de simulación bioeconómicos si se dispone de pronósticos oceanográficos de corto, mediano o largo plazo de las condiciones de temperatura en la zona de estudio.Natural experiments have shown an improve growth in Argopecten purpuratus when temperature is higher. During El Niño events the velocity of growth can be twice comparing with non El Niño periods. However, recents studies have shown differences in growth velocity between Perú (El Carbón Beach), and Chile (Tongoy Bay), although temperature was similar values. To explain this difference the velocity of growth (determined the Brody’s coefficient in von Bertalanffy growth formulae, k) and the temperature (using accumulated thermal units, ATU) of culture at 10 m of depth were relationed using regression analysis. Results showed a high correlation between ATU and k at first and second month of age (R2= 0.69 and 0.80, respectively). Results may be useful in order to evaluate future performance in cultured cohorts, and to predict future growth patterns in bio economics models, when short, middle and long terms temperature forecasts are available for the study zone.