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En esta contribución, se propone una alternativa para el análisis de una variable difusa en un estudio geoestadístico. Con el objetivo de realizar una predicción espacial de la contaminación vehicular en la ciudad de Mar del Plata e identificar zonas potencialmente contaminadas, se combinaron elementos de geoestadística y matemática difusa. La variable en estudio es el Índice Magnético de Contaminación (IMC), un sistema de inferencia difusa, cuya respuesta es un número difuso. La zona de estudio está formada por 780 manzanas del micro y macrocentro de la ciudad de Mar del Plata de las que se muestrearon 46 puntos. La dependencia espacial se estimó por medio de un variograma empírico difuso, utilizando aritmética difusa para su cálculo y, se ajustó visualmente un modelo teórico exponencial. A partir del mismo, se realizó un mapa de predicción por medio de un Kriging ordinario para diferentes α-cortes. La aplicación de esta metodología permitió realizar predicciones en zonas que no habían sido muestreadas, con el agregado de poder cuantificar la incertidumbre de la medición en cada punto predicho con un número difuso. A partir de los mapas de predicción se determinaron tres zonas con niveles de contaminación superiores a zonas denominadas ?limpias?.