La comprensión de la variabilidad espacio-temporal de la actividad enzimática del suelo y su relación con los recursos de nitrógeno (N) en el suelo y el rendimiento de los cultivos es crucial en las prácticas de gestión racional de la fertilización mineral. La escasez de estudios exhaustivos sobre análisis geostático de suelos agrícolas y rendimientos de plantas, que tuvieran en cuenta la variabilidad temporal y espacial, fue la razón para emprender esta investigación. El objetivo de este estudio fue determinar la variabilidad espacial y temporal de la actividad de enzimas del suelo, como las fosfatasas ácidas (PAC) y alcalinas (PAL), ureasa (URE) y proteasa (PROT), el contenido de N-NH (iones de amonio), N-NO (iones de nitrato), fósforo (P), pH, humedad, así como el rendimiento de los cultivos en una tierra de cultivo manejada de manera convencional de 40 ha. Durante el experimento de dos años, se recolectaron muestras de suelo de 37 puntos de medición. El trigo fue el primer cultivo probado, seguido de la colza. Se demostró que todos los parámetros del suelo probados mostraron variabilidad temporal y espacial, y un número significativo de ellos fueron significativamente más altos en julio. La creación de mapas raster que mostraban la distribución de los parámetros probados permitió observar la considerable actividad de PAC, PAL, URE y PROT, así como una alta aplicación de N-NO en la parte sur del campo durante el crecimiento de las plantas. El análisis estadístico reveló una interacción negativa entre el N-NH y N-NO y la ureasa en el suelo bajo el cultivo de plantas. El pH y el porcentaje de humedad en el suelo también tenían valores más altos en el sur del campo. Esto apuntaba a la existencia de zonas de producción separadas en la parte centro-sur del campo, caracterizadas por un mayor rendimiento de trigo y colza. Sobre la base de la investigación realizada, se afirmó inequívocamente que los valores de los parámetros enzimáticos y químicos del suelo se reflejaban en el tamaño del rendimiento obtenido, lo que permite sacar conclusiones con respecto a la gestión racional de N en el proceso de producción, sentando las bases para la agricultura de precisión.