Eu estou tentando escrever um código em R que usa a biblioteca gstat para criar uma interpolação. Eu já li o manual do gstat e com base em alguns exemplos na internet eu consegui escrever esse código (isso é apenas uma 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)

Meu problema é que, quando executo o último comando (predizer) em vez de obter um resultado com interpolação de krigagem comum, obtenho um com distância inversa ponderada (IDW). Eu li no manual do gstat que: "Quando nenhum variograma é especificado, a interpolação ponderada da distância inversa é a ação padrão. Quando os variogramas são especificados, o método de predição padrão é a krigagem comum."

Mas, como você pode ver no meu código, especifico o variograma empírico e teórico. Você sabe por que eu continuo recebendo IDW em vez de krigagem comum? Pode estar relacionado com o tipo de coordenadas que tenho? Se por exemplo eu tenho coordenadas próximas umas das outras, ou se a região de interesse é muito grande? Qualquer ajuda seria realmente útil.

Agradecemos antecipadamente Dimitris