El principal objectiu d'aquest treball és proporcionar una metodologia per a reduir el temps de càlcul del mètode d'interpolació kriging sense pèrdua de la qualitat del model resultat. La solució adoptada ha estat la paral·lelització de l'algorisme mitjançant MPI sobre llenguatge C. Prèviament ha estat necessari automatitzar l'ajust del variograma que millor s'adapta a la distribució espacial de la variable d'estudi. Els resultats experimentals demostren la validesa de la solució implementada, en reduir de forma significativa els temps d'execució final de tot el procés.

El principal objetivo de este trabajo es proporcionar una metodología para reducir el tiempo de cálculo del método de interpolación kriging sin pérdida de la calidad del modelo resultado. La solución adoptada ha sido la paralelización del algoritmo mediante MPI sobre lenguaje C. Previamente ha sido necesario automatizar el ajuste del variograma que mejor se adapta a la distribución espacial de la variable de estudio. Los resultados experimentales demuestran la validez de la solución implementada, al reducir de forma significativa los tiempos de ejecución finales del proceso completo.

The main objective of this work is to provide a methodology to reduce the time needed to calculate the kriging interpolation method without losing any quality of the resulting model. The solution adopted has been the algorithm parallelization by MPI on C language. Previously, it has been necessary to automate the variogram fitting that best suits the spatial distribution of the variable at study. The experimental results demonstrate the validity of the implemented solution, to significantly reduce the execution times of the entire process.