La disponibilidad de informacion de precipitacion con alta resolucion espacial es de fundamental importancia en el campo de los recursos hidricos. Comunmente, los datos de lluvia se obtienen mediante estaciones pluviometricas. Sin embargo, investigaciones demuestran que las medidas tradicionales pueden no reflejar la variacion espacial de la precipitacion efectiva. Por otro lado, cuando se aplican datos de satelite a regiones locales su resolucion espacial es demasiado gruesa. Este trabajo presenta un enfoque para identificar un metodo de reduccion de escala mediante la regionalizacion geoestadistica para mejorar los modelos de recursos hidricos que contienen escalas cortas espaciales y temporales y datos de precipitacion limitada. Se aplicaron tres modelos diferentes: Cokriging, Peso Inverso de la Distancia (IDW) y Kriging. Se calcularon parametros estadisticos como el error medio absoluto (MAE) y la raiz del error cuadratico medio (RMSE). Un proceso de validacion cruzada mostro un mejor ajuste para la mayoria de las estaciones utilizando el metodo Cokriging. Los resultados de regionalizacion fueron comparables con los datos de estaciones pluviometricas. Aunque los resultados de los modelos no mejoraron notablemente, la contribucion de este enfoque puede tener el potencial de proporcionar datos de precipitacion utiles a escalas espaciales mas cortas que la presente resolucion.