El radar de la misión de Medición Global de Precipitaciones (GPM) observa la precipitación a 13.6 GHz (banda Ku) y 35.6 GHz (banda Ka) y también recibe ecos de la superficie terrestre. Las estadísticas de las mediciones de la superficie para condiciones sin lluvia se guardan en una base de datos para su uso posterior en la estimación de la atenuación integrada en el camino de la precipitación. Trabajos anteriores de Meneghini y Jones (2011) mostraron que, si bien el promedio sobre contenedores de mayor latitud/longitud aumenta el número de muestras, también puede aumentar la varianza de la muestra debido a la inhomogeneidad espacial de los datos. Como resultado, Meneghini y Kim (2017) propusieron un nuevo método adaptativo de construcción de la base de datos, en el que el número de mediciones promediadas depende de la homogeneidad espacial. El propósito de este trabajo es volver a examinar los resultados anteriores de una sola frecuencia utilizando datos de doble frecuencia e interpolación óptima (kriging). Los resultados incluyen que (1) la inhomogeneidad temporal puede crear resultados similares a los espaciales, (2) el comportamiento de la banda Ka es similar al de la banda Ku, (3) la diferencia entre las bandas Ku/Ka tiene menos inhomogeneidad espacial que cualquiera de las bandas por separado, y (4) kriging y el método adaptativo pueden reducir la varianza de la muestra. El autor concluye que es necesario contar con una resolución espacial y temporal más fina en la construcción de la base de datos para frecuencias individuales, pero menos para la diferencia entre las bandas Ku/Ka. El enfoque adaptativo reduce la desviación estándar de la muestra con un aumento computacional relativamente modesto.