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En esta investigación se llevó a cabo una metodologıa que disenó una red de muestreo espacial a través de la optimización de la estimación de los parámetros de la función de covarianza usando datos de pluviosidad del departamento de Cundinamarca, obtenidos por el Ideam para el ano 2007. Se construyó un modelo de variabilidad mediante un análisis de dependencia espacial que sirvió de base para simular varios tamanos de muestra mediante el algoritmo de simulación Annealing, cuyas matrices de Fisher y de covarianza de los parámetros estimados por máxima verosimilitud (ML) fueron comparadas con el fin de obtener la mejor estimación de los parámetros del proceso espacial. Para el proceso se implementaron rutinas en el software R 3.0. 0. A pesar de que la matriz de Fisher no fue una buena aproximación a la matriz de covarianza de los estimadores ML, puede ser usada como criterio de diseno si la relación entre ellas es monótona. Como resultado se encontró una mejor red de muestreo con estimación de parámetros óptima y que cumple con las recomendaciones establecidas por la Organización Mundial Meteorológica (OMM), que sirve como base para reubicar estaciones de la red actual cuya implementación no satisface los propósitos de muestreo óptimo por la falta de criterios técnicos durante su diseno, los cuales provocaron defectos de traslape y discontinuidades espaciales de muestreo. El proceso de reubicación logró minimizar la varianza de la predicción, que mejorarıa las mediciones de la variable en la región, con el objeto de que planificadores tomen mejores decisiones para prevenir futuros desastres.

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