Las simulaciones se utilizan a menudo para investigar las estructuras de flujo y la dinámica de sistemas de fenómenos naturales complejos, los cuales son significativamente más difíciles de obtener a través de experimentos o análisis teóricos. Los modelos sustitutos se emplean para imitar los resultados de las simulaciones al reducir los costos computacionales. Con el fin de disminuir la cantidad de tiempo computacional consumido, se propone en este trabajo un nuevo marco para la construcción de modelos sustitutos eficientes. La novedad radica en que el nuevo marco ejecuta simulaciones utilizando diferentes intervalos de tiempo de simulación para diferentes entradas y construye un modelo sustituto integral a través de la fusión de datos espacio-temporales no homogéneos integrando las correlaciones temporales y espaciales en el espacio paramétrico. Esto difiere de los trabajos existentes en la literatura, los cuales solo consideran la situación de datos espacio-temporales con un intervalo de tiempo consistente durante las simulaciones bajo diferentes entradas. Algunos estudios de simulación y análisis de datos reales relacionados con la contaminación del río en la provincia de Sichuan en China se utilizan para demostrar el rendimiento superior de los métodos propuestos.