回答:
でsp、SpatialPoints*、SpatialPixels*およびSpatialGrid*（と*によって省略または置換DataFrame）OPが行わ、しかしたように、支持体2つの以上の空間的寸法を行うSpatialPolygons*とSpatialLines*しません。を使用gstatすると、3Dブロックを使用して3Dブロッククリギングをblock = c(10,10,10)実行できます（を使用）。ただし、OPが望むように、非長方形ブロックに対してこれを実行することはできません。3番目の次元を時間に置き換えても問題ありませんが、メトリックSTバリオグラムに制約されます。
library(gstat)
vignette("st")バリオグラムモデルにより多くのオプションを提供しますが、ブロック平均値の予測には使用できません（これはFYIであり、質問に対する回答ではありません）。
この質問に対する唯一の答えは、3D条件付きシミュレーションを実行し、任意の3D（2Dポリゴン+時間範囲）ブロックのポイント値を集計することです。退屈ですが可能です。また、3Dパスのみに沿っており、STビネットで説明されているパスには沿ってkrigeSTいません（まだシミュレーションは行っていません-まだ！）。
方法論についてもう少し調査し、ドキュメントを読んで、sp S4クラスオブジェクトの構造と、spオブジェクトと関連するgstat関数との相互作用を理解する必要があります。sp Vignetteには、SpatialPolygons（ポリゴントポロジのみ）オブジェクトとSpatialPolygonDataFrame（属性を持つポリゴン）オブジェクトの違いの詳細な説明があります。
あなたが説明しているのはクリギングをブロックするものではなく、属性として時間を使用しても時空間推定は行われません。あなたが説明する概念的な方法論は非常に無効です。ポリゴンまたはポリゴンの重心を使用すると、一様なランダムフィールド、異方性、非定常性のクリギングの仮定に違反します。
以下は、時空間パッケージへのインターフェースを使用した時空間モデルの優れたgstatビネットです。また、constrainedKrigingパッケージは、非定常平均関数と等方性の弱定常バリオグラムを使用して、任意の形状のブロックに対してブロッククリギングを実行できることにも注意してください。
つまり、質問に答えるために、sp SpatialPointsDataFrameオブジェクトをgstatのバリオグラム/クリギングモデルに直接渡すことができます。このタイプのspオブジェクトでは、属性は「データ」スロットに存在し、内部S4クラス構造を介して座標にすでにアタッチされています。
# COERCE meuse DATAFRAME TO sp SpatialPointsDataFrame OBJECT
require(gstat)
data(meuse)
coordinates(meuse) <- ~ x + y
head(meuse@data)
# CREATE SEMIVARIOGRAM USING THE zinc ATTRIBUTE
# NOTE: THERE IS NO ARGUMENT FOR A "4th DIM"
v <- variogram(log(zinc) ~ 1, meuse)
plot(v, type = "l")時間は4番目の次元、zレベルまたは高さは3番目、tinsまたはdemsまたはzレベルはgisで高さを処理し、時間はバージョン付きデータベースで表される場合があります。ポリゴンを缶にマッピングするか、デムと交差するか、zカラムをポリゴンシェイプポイントを表すxyカラムに関連付けることができます。たぶん、時間フィールドを追加して、値の範囲と、時間の経過に伴う値の変化を列としてインクリメントすることもできます。もちろん、ESRIにはおそらくそのためのツールがあります。