Este estudio presenta un modelado de orden reducido (ROM) no intrusivo de dos pasos basado en la reconstrucción de datos, utilizando la transformación discreta de Fourier (DFT) y la descomposición ortogonal adecuada-función de base radial (POD-RBF). Para aproximar eficientemente un sistema para varios valores de parámetros, se proponen dos etapas fuera de línea y una en línea. La primera etapa fuera de línea ajusta y reconstruye los datos muestreados utilizando un factor de escala. Durante el procedimiento de ajuste, se utiliza la operación de transformada rápida de Fourier para transformar un dominio entre el tiempo y la frecuencia, y el método de interpolación POD-RBF genera eficientemente los datos ajustados. La segunda etapa fuera de línea construye múltiples ROM en el dominio de la frecuencia para la interpolación con respecto al parámetro. Finalmente, en la etapa en línea, el campo de solución, que depende de los cambios en los parámetros de entrada, se aproxima utilizando la interpolación POD-RBF y la transformada inversa de Fourier. La precisión y eficiencia del método propuesto se verifican utilizando problemas de fluidos newtonianos incompresibles no estacionarios en 2D y se comparan con el programa de software OpenFOAM, mostrando eficiencias notables en el cálculo de soluciones aproximadas.