La modelización de datos discretos espaciales juega un papel crucial en el análisis de datos geocientíficos, siendo la precisión y la eficiencia factores significativos a considerar en la modelización de conjuntos de datos discretos masivos. En este documento, se propone un método de modelización eficiente y regularizado, TIN-MQ, que integra una red irregular triangulada (TIN) y una función multiquádrica (MQ). Inicialmente, se construye una función MQ de residuo restringido y una ecuación lineal de mínimos cuadrados amortiguados, y se emplea el método del gradiente conjugado para resolver esta ecuación y mejorar la precisión y estabilidad de la modelización. Posteriormente, se utiliza el algoritmo de divide y vencerás para construir el TIN, y, basándose en este TIN, se construye el límite de casco cóncavo del conjunto de puntos discretos. Las relaciones de conectividad entre triángulos adyacentes en el TIN se utilizan luego para construir subdominios de modelización dentro del límite de casco cóncavo. Al integrar la tecnología de programación multihilo OpenMP, las tareas de modelización para todos los subdominios se distribuyen dinámicamente a todos los hilos, lo que permite que cada hilo ejecute independientemente las tareas asignadas, mejorando así rápidamente la eficiencia de la modelización. Finalmente, el método TIN-MQ se aplica para modelar datos de modelo Gaussiano sintético, el terreno submarino de los fiordos noruegos y datos de elevación de la provincia de Hunan, demostrando la buena fidelidad, estabilidad y alta eficiencia del método.