El variograma espacio-temporal es un factor importante en la predicción espacio-temporal a través del kriging, especialmente en campos como la sostenibilidad ambiental o el cambio climático, donde el análisis de datos espacio-temporales se basa en este concepto. Sin embargo, el estimador tradicional del variograma espacio-temporal, comúnmente utilizado para estos propósitos, es extremadamente sensible a los valores atípicos. Abordamos este problema de dos maneras en el artículo. Primero, se introducen nuevos estimadores robustos del variograma espacio-temporal, que se definen como -estimadores de una transformación de datos original. Segundo, comparamos la estimación clásica con una robusta, identificando de esta manera valores atípicos espacio-temporales. Para lograr esto, utilizamos un modelo normal contaminado a escala multivariante para producir aproximaciones confiables de la distribución de la muestra de estos nuevos estimadores. Además, definimos y estudiamos una nueva clase de -estimadores en este artículo, incluyendo aplicaciones del mundo real, con el fin de determinar si existen diferencias significativas en el variograma espacio-temporal entre dos rezagos temporales y, de ser así, si podemos reducir el número de rezagos considerados en el análisis espacio-temporal.