[en] In the last decades, the interest in the projections of future climate and its impacts on water resources have grown as a means to identify appropriate mitigation and adaptation strategies, for example in reference to hydrological and agricultural activities. Motivated by this reason, in this work climate change projections for the winter streamflow of the Douro River have been obtained, for the period 2071-2099, using the Principal Component Regression (PCR) method. The winter streamflow time series (January to March averaged) from eight stations distributed over the basin, covering the period 1950-2011, were used as predictand variables, while the principal components (PCs) of the anomalies of the sea level pressure (SLP) in winter (December to February averaged) were used as predictors of the streamflow for the development of a statistical downscaling model. The period 1950-1995 was used for calibration the regression model, while 1996-2011 was used for validation. In general, the correlation coefficients between the observed and predicted values are around 0.75, being the highest errors the estimations of the maximum peak flows. Finally, the statistical downscaling model obtained from the observational SLP data was applied to the SLP data from the outputs of the Global Circulation Models (GCMs) MIROC5, CESM1 and IPSL-CM5A-MR, for the period 2071-2099, under the climate change scenarios RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5. The main result is a generalized projected decrease in the winter streamflow of the Douro River for all models and scenarios.

[es] En las últimas décadas, el interés en las proyecciones del clima futuro y sus impactos en los recursos hídricos ha crecido como medio para identificar estrategias de mitigación y adaptación adecuadas, por ejemplo, en lo concerniente a las actividades hidrológicas y agrícolas. Motivados por esta razón, en este trabajo se han obtenido proyecciones de cambio climático del caudal de invierno del río Duero, para el período 2071-2099, utilizando el método de Regresión de Componentes Principales (PCR). Las series temporales del caudal de invierno (promedio de enero a marzo) de ocho estaciones distribuidas a lo largo de la cuenca, en el período 1950-2011, se han utilizado como variables a predecir, mientras que las componentes principales (PCs) de las anomalías de la presión a nivel del mar (SLP) en invierno (promedio de diciembre a febrero) se utilizaron como predictores del caudal para el desarrollo de un modelo de downscaling estadístico. El período 1950-1995 se utilizó para la calibración del modelo de regresión, mientras que 1996-2011 se utilizó para la validación. En general, los coeficientes de correlación entre los valores observados y los predichos son alrededor de 0.75, siendo los errores más altos debidos a las estimaciones de los picos de caudal máximo. Por último, se ha aplicado el modelo de downscaling estadístico obtenido a partir de los datos observacionales de la SLP a los datos de SLP procedentes de las salidas de los modelos de circulación general (GCMs) MIROC5, CESM1 y IPSL-CM5AMR, para el período 2071-2099, bajo los escenarios de cambio climático RCP2.6, RCP4.5 y RCP8.5. El principal resultado obtenido es una disminución generalizada del caudal de invierno del río Duero para todos los modelos y escenarios.