Cuando pretendemos aumentar la escala de observación, pasando desde la entidad finca al estudio de una comarca (tabla 3) o de la región, debemos tener en cuenta las siguientes consideraciones:

• Cambiamos la variable "cala-árbol" por el elemento "muestreo-finca".
• Las fincas son de cualquier tamaño, densidad y producción corchera, y no forman una población homogénea. No es fácil aplicar un factor de ponderación por falta de información.
• No se conocen el área ni los limites que ocupa cada explotación.

En resumen tenemos unos cuantos recorridos aleatorios con muestras de algunos de los árboles del trayecto y tenemos una serie de información asociada, pero no conocemos con exactitud el área o polígono al que corresponde. Trabajando con una escala suficiente, cada recorrido puede ser reemplazado por un punto coincidente con su centro geométrico. Cada muestreo es representado por un punto, con coordenadas geográficas, un vector de valores de las variables y un factor de ponderación equivalente.

La media del índice Q por zonas corcheras:

Toda la información disponible está referida a una nube discreta de "puntos-muestreos", no conociendo lo que ocurre en las zonas entre puntos. Mediante un proceso de interpolación se asignan valores de cada variable a toda la superficie de la zona de estudio.

La generalización se realiza mediante "krigeado" (Journel y Huijbregts, 1.978), un método que efectúa un análisis previo de la autocorrelación espacial de la variable.

Esta interpolación es óptima en sentido estadístico ya que la media de todas las posibles interpolaciones es cero y su varianza mínima.

El resultado es un grupo de mapas digitales (uno por cada variable)en forma de malla de 400 metros de luz, en donde cada celda (con una superficie de 16 Has.) tiene un valor. Estas hojas pueden ser cruzadas entre sí o con otras referentes a clima, suelos, producción suberícola, emplazamientos industriales etc., para realizar análisis territoriales.