El retroceso del glaciar observado durante las últimas décadas en la Bahía Potter (PC) causa un aumento de la cantidad de materia particulada en suspensión (SPM) en la columna de agua, lo que tiene un alto impacto en las especies de filtradores sésiles en PC, ubicada en la Península Antártica Occidental. La SPM presenta un patrón dinámico altamente fluctuante a diario, mensual, estacional e interanual. Las técnicas de interpolación geoestadística se utilizan ampliamente por defecto para generar información espacial confiable y así mejorar la comprensión ecológica de las variables ambientales, lo cual es fundamental para guiar a los tomadores de decisiones y científicos. En este estudio, comparamos los resultados de configuraciones predeterminadas y configuradas de tres algoritmos geoestadísticos (Kriging Simple, Kriging Ordinario y Bayesiano Empírico) y desarrollamos un índice de rendimiento. Para interpolar los datos de SPM de la temporada de verano 2010/2011 en PC, se obtuvo el mejor rendimiento con Kriging Bayesiano Empírico (media estándar = -0.001 y raíz cuadrada media estandarizada = 0.995). Mostró un rendimiento excelente (índice de rendimiento = 0.004), mejorando ambos parámetros de evaluación cuando se configuraron el radio y el vecindario. Aproximadamente el 69% de los modelos mostraron medias estándar mejoradas cuando se configuraron en comparación con las configuraciones predeterminadas siguiendo una guía propuesta aquí.