Antes de ejecutar el kriging de ventana móvil, se debe crear una capa de estadísticas geográficas a partir de un método kriging distinto del cokriging y del kriging bayesiano empírico.
Los parámetros de kriging se pueden ajustar o mantener en los valores predeterminados iniciales que el método kriging determina automáticamente. El razonamiento que subyace en el kriging de ventana móvil es volver a calcular los parámetros del semivariograma rango, nugget y meseta parcial a partir de una vecindad más pequeña.
Cuando los datos son no estacionarios, se puede estimar un semivariograma heterogéneo. En otras palabras, use una ventana móvil centrada en la ubicación que se va a predecir y cree un semivariograma para cada vecindad local.
La predicción de cada punto del área de estudio se puede asignar secuencialmente a medida que la ventana se mueve a través del área de estudio (figura 1). En este ejemplo, los datos son isotrópicos o invariables ante las rotaciones. Para asignar de forma exhaustiva cada ubicación del área de estudio, se calculan semivariogramas para cada ubicación que se va a predecir. En cada vecindad, se considera que los datos son localmente estacionarios para que no se infrinjan las suposiciones del algoritmo de kriging.
A medida que la ventana se mueve por el área de estudio, se calculan nuevos parámetros de semivariograma usando puntos vecinos. Para la ubicación s1, los puntos azules y verdes tienen correlación espacial o están dentro de la distancia del rango que indica el radio del círculo centrado en ese punto. Para la ubicación s2, los puntos verdes y rojos tienen correlación espacial y, para la ubicación sn, los puntos amarillos tienen correlación espacial. Este método permite ver cómo cambia la estructura espacial de los datos a lo largo del área de estudio. Si el semivariograma no cambia demasiado en distintas ventanas, indica que los datos son prácticamente estacionarios y es adecuado usar modelos kriging estacionarios. Si, por el contrario, el semivariograma cambia significativamente entre las ventanas móviles, indica que los datos son no estacionarios y no resulta apropiado usar modelos kriging estacionarios.
