Um problema que vem se tornando habitual em análise geoestatística é a quantidade crescente de observações. Em tais casos é comum que estimadores usualmente utilizados não possam ser empregados devido a dificuldades numéricas. Esta tese têm por objetivo propor um novo estimador para massivas observações em geoestatística: o estimador subsemble espacial. O estimador subsemble espacial seleciona várias subamostras, espacialmente estruturadas, do conjunto completo de dados. Cada subamostra estima com facilidade os parâmetros do modelo e as estimativas resultantes são ponderadas através de um subconjunto de validação. Em estudos simulados, compara-se a metodologia proposta com outros métodos e os resultados apresentam sua acurácia e rapidez. Além disso, uma aplicação em um banco de dados reais, com 11.000 observações, confirma essas características.A problem that is becoming common in geostatistical analysis is the growing number of observations. In such cases, common estimators cannot be used due to numerical difficulties. This thesis proposes a new estimator for massive observations in geostatistics: the spatial subsemble estimator. The estimator selects small spatially structured subset of observations. The model parameters are estimated easily with each subsample, and the resulting estimates are weighted by a subset of validation. We compare the spatial subsemble with competing alternatives showing that it is faster and accurate. In addition, we present an application in a real database with 11000 observations
