Solución:
Se explica parcialmente aquí http://www.gistutor.com/quantum-gis/20-intermediate-quantum-gis-tutorials/51-inverse-distance-weighting-idw-interpolation-using-qgis.html mostrando primero ejemplos de usar valores de coeficiente de 1 y 3, y luego
Como puede ver, un coeficiente mayor significa que se necesita una distancia mayor para que los valores de la superficie sean diferentes de los puntos cercanos. Un coeficiente pequeño significa que los valores de la superficie cambiarán rápidamente a medida que aumente la distancia. Esto puede producir un cambio abrupto en los valores y es propenso al “efecto de diana” que crea regiones circulares en su superficie. Es mejor crear algunas superficies diferentes y ajustar este número para que se adapte a su análisis. Establezca este valor en 2,70.
Desafortunadamente, el uso de QGIS de “coeficiente” parece ser el opuesto de la noción clásica de “potencia” en los métodos de ponderación de distancia invertida. (Ver http://linfiniti.com/dla/worksheets/10_interpolation.pdf)
En cualquier caso, la teoría general es sólida (si no específica): la influencia de los puntos de datos cercanos se debilita cuanto más lejos están. El peso, en los primeros métodos de IDW, era inversamente proporcional al al cuadrado distancia. Esta teoría, donde la potencia de la distancia es 2, fue conveniente en dos aspectos: a) coincidía con las teorías aceptadas en física, yb) era computacionalmente barata. Sin embargo, para la interpolación, el valor de 2 para la potencia de la distancia es en realidad arbitrario. El uso de un valor de 1 significa una disminución de la distancia más lenta, mientras que un valor de 3 significa una disminución de la distancia rápida.
Volviendo a QGIS, un coeficiente de 1 significa un deterioro más rápido y 3 significa un deterioro más lento. (El coeficiente es opuesto a la potencia). Pruebe diferentes valores en el rango de 1 a 3 y díganos cuál se ve mejor. Y también, si un valor de 2 es notablemente más rápido.