Los contaminantes inorgánicos, incluidos los metales potencialmente tóxicos (MPT), que provienen de áreas mineras abandonadas no recuperadas pueden acumularse en los suelos y presentar un daño significativo a la salud ambiental y pública. La capacidad de generar modelos de distribución espacial realistas de dicha contaminación es importante para la evaluación de riesgos y la planificación de remedios en sitios donde esto ha ocurrido. Este estudio evaluó la precisión de predicción del kriging ordinario optimizado en comparación con el cokriging informado por regresión espacial para MPT (Zn, Mn, Cu, Pb y Cd) en suelos cercanos a minas abandonadas en Bumpus Cove, Tennessee, EE. UU. Las variables de cokriging y los tamaños de vecindario se seleccionaron sistemáticamente a partir de análisis estadísticos previos basados en la asociación con el transporte de MPT y las propiedades fisicoquímicas del suelo (textura del suelo, contenido de humedad, densidad aparente, pH, capacidad de intercambio catiónico (CIC) y carbono orgánico total (COT)). Se aplicó una transformación logarítmica para ajustar los histogramas de frecuencia a una distribución normal. Se eligieron modelos superiores basados en seis diagnósticos (ME, RMS, MES, RMSS, ASE y ASE-RMS), que produjeron resultados mixtos. Se prefirieron los modelos de cokriging para Mn, Zn, Cu y Cd, mientras que el kriging ordinario produjo mejores resultados de modelo para Pb. Este estudio determinó que el proceso preliminar de desarrollo de modelos de regresión espacial, permitiendo así la selección de propiedades del suelo que contribuyen, puede mejorar la precisión de la interpolación de MPT en sitios de minas abandonadas.