Para elaborar un plan de explotación de un yacimiento es indispensable generar un modelo estático lo más realista posible. Este trabajo se puede realizar mediante la aplicación de métodos estocásticos, los cuales permiten no solamente hacer la descripción de un medio heterogéneo, sino también integrar datos de diferentes disciplinas (sísmica, petrofísica, etc). Sin embargo, dichos modelos pueden ser incompatibles con el comportamiento dinámico de los yacimientos, ya que generalmente no toman en cuenta las variaciones de las propiedades en el tiempo. Existen diferentes enfoques para tratar de evitar este tipo de problema (redes neuronales por ejemplo) los cuales requieren un modelo inicial que será modificado posteriormente (métodos a posteriori). En este trabajo se propone la adaptación para la industria petrolera de un método desarrollado en hidrogeología, el cual permite la estimación de un campo de permeabilidad integrando a priori datos dinámicos tales como presión, producción e inyección con la información estática. La idea principal de la integración de datos dinámicos (presión explícitamente, producción implícitamente) al modelaje del campo de permeabilidad consiste en el uso de métodos basados en cokriging. El variograma de la permeabilidad se determina de la manera tradicional (variograma experimental y después el ajuste del mismo), mientras que los variogramas cruzados, necesarios para el cokriging, entre permeabilidad y presiones en diferentes tiempos se calculan tomando en cuenta la ecuación de difusividad. Este enfoque permite no solamente tomar en cuenta el tiempo en el modelaje estático por la ecuación de difusividad, sino también el uso de leyes físicas, las cuales son ignoradas generalmente. Se presenta un estudio con datos sintéticos, lo que permite cuantificar el aporte del método con respecto a la estimación sin la integración de datos dinámicos. A pesar de ciertas limitaciones del método (campo de permeabilidad estacionario, etc.) y un formalismo matemático relativamente pesado, se puede mencionar que la integración de datos dinámicos en el modelaje estático permite reducir el tiempo de cotejo histórico el cual es uno de los procesos más costosos en cuanto a tiempo de ejecución de un estudio de este tipo.