La precipitació és el resultat de processos físics complexos, els quals són altament no lineals i molt sensibles a les condicions inicials. Davall un plantejament exclusivament meteorològic determinístico no es poden predir de forma precisa valors de pluja amb aplicacions potencials en estudis hidrològics. En esta tesi se seguix una via estocástica-determinística. En primer lloc es fa una revisió dels models més rellevants per a simulació de precipitació diària, tant els purament estadístics com els que afigen relacions amb variables meteorològiques. A continuació es desenvolupa un model estocástico per a precipitació diària. Els esdeveniments plujosos són realitzacions independents d'un procés de Poisson. Els estadístics de les sèries simulades i observades per a diverses estacions publiomètriques són molt semblants. Este model també és superior a un basat en Cadenes de Markov. No obstant, este model, encara sent una ferramenta útil per a simulació de precipitació diària, no és adequat per a predicció de precipitació o estudis de canvi climàtic. Els models de circulació general usen reixetes de diversos graus de latitud per diversos de longitud molt majors que l'escala conca a què operen els models relacionats amb recursos hidràulics. Per esta raó és per la qual es presenta la idea de downscaling. Essencialment, el downscaling estadístic consistix a traduir les variacions del flux a gran escala en els valors de variables locals com pot ser la precipitació. Per a això s'usen les relacions observades entre la circulació general i la variable en estudi. D'esta manera, es proposa un model basat en downscaling. S'utilitza una classificació sinòptica a existent per a la Península Ibèrica. El calendari de tipus de temps se simula per mitjà d'un procés de Markov discret. El model s'aplica amb èxit per a predicció tant llaureal com puntual de la precipitació diària.