Estoy tratando de escribir un código en R que use la biblioteca gstat para crear una interpolación. Ya he leído el manual de gstat y, en base a algunos ejemplos en Internet, logré escribir este código (esto es solo una parte):

 g <- gstat(id="tec", formula=TEC ~ 1, data=data)  ##I create an object
 v <- variogram(g) # plot the empirical variogram
 plot(v)
 mod<-vgm(sill=var(data$TEC),model="Sph",range=200,nugget=200) #create the variogram model

v.fit <- fit.variogram(v, model=mod,fit.method=1)  #fit the empirical variogram 
Theor_variogram=plot(variogram(g),v.fit,main="WLS Model") #plot the theoretical variogram
plot(Theor_variogram)
 ## Kriging interpolation
 p <- predict.gstat(g, model=v.fit, newdata=predGrid)

Mi problema es que, cuando ejecuto el último comando (predicción) en lugar de obtener un resultado con interpolación de kriging ordinaria, obtengo uno con la distancia ponderada inversa (IDW). Leí en el manual de gstat que: "Cuando no se especifican los variogramas, la interpolación ponderada a distancia inversa es la acción predeterminada. Cuando se especifican los variogramas, el método de predicción predeterminado es kriging ordinario".

Pero, como puede ver en mi código, especifico tanto el variograma empírico como el teórico. ¿Sabes por qué sigo recibiendo IDW en lugar de kriging ordinario? ¿Se puede relacionar con el tipo de coordenadas que tengo? Si, por ejemplo, tengo coordenadas cercanas, o si la región de interés es demasiado grande? Cualquier ayuda sería realmente útil.

Gracias de antemano Dimitris