Uno de los problemas en la hidrología moderna se refiere a la estimación de eventos de diseño en sitios con datos escasos o nulos. Esto representa un desafío para los países en desarrollo, ya que no cuentan con redes de monitoreo tan extensas y confiables como en las naciones desarrolladas. Esta situación ha llevado a los estados de la región de América Latina y el Caribe, en particular, a depender de técnicas de regionalización hidrológica. Estos procedimientos implementan algoritmos de agrupamiento en combinación con reglas de agregación y distancias métricas para generar grupos homogéneos a partir de los cuales se puede transferir información hidrológica. Además, se ha demostrado que el análisis de variables espaciales es sensible a las magnitudes de los eventos extremos; por lo tanto, se debe incluir una formulación matemática que tenga en cuenta este hecho. Con este propósito, se propone la distancia de autocorrelación de la serie de datos diarios de lluvia como un estimador de la variabilidad temporal. Los parámetros de ajuste de la distribución de probabilidad mixta Poisson-exponencial se utilizan como estimadores de la variabilidad espacial. Estas condiciones espacio-temporales se combinan para obtener una relación matemática de la autocorrelación como medida de inercia para la clasificación de eventos extremos. Este procedimiento se aplica a la Región Hidrológica 10 en el noroeste de México a partir de registros diarios de lluvia. Esta zona ya ha sido explorada en términos de su homogeneidad regional, lo que permite validar los resultados obtenidos.