克里金插值原理

克里格方法（Kriging）又称空间局部插值法，是以变异函数理论和结构分析为基础。

在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法，是地统计学的主要内容之一。 南非矿产工程师D.R.Krige（1951年）在寻找金矿时首次运用这种方法，法国著名统计学 家G.Matheron随后将该方法理论化、系统化，并命名为Kriging，即克里格方法。

克里格方法的适用范围为区域化变量存在空间相关性，即如果变异函数和结构分析的 结果表明区域化变量存在空间相关性，则可以利用克里格方法进行内插或外推；否则，是不可行的。其实质是利用区域化变量的原始数据和变异函数的结构特点，对未知样点进行 线性无偏、最优估计。

无偏是指偏差的数学期望为0，最优是指估计值与实际值之差的平 方和最小。也就是说，克里格方法是根据未知样点有限邻域内的若干已知样本点数据，在 考虑了渗闹样本点的形状、大小和空间方位，与未知样点的相互空间位置关系，以及变异函数 提供的结构信息之后，对未知样点进行的一种线性无偏最优估计。

扩展资料：

应用

克里金法被广泛用于各类观测的空间插值，例如地质学中的地下水位和土壤湿度的采样；环境科学研究中的大气污染（例如臭氧）和土壤污染物的研究；以及大气科学中的近地面风丛猛罩场 、气温、降水等的单点观测。

克里金法在工程问题的数值试验中可作为代理模型（surrogate model）对有限的模拟结果进行插值。具体而言，若对问题全局使用确定性模拟方法（deterministic computer simulations），例如有限元知和方法会占用大量计算资源而无法（快速）实现时，可以仅模拟局部个别点的结果并使用克里金法插值到全局

参考资料：百度百科-克里金法

克里金插值法去除等值线步骤：常用的克里格方法又分为普通克里格和泛克里格两种。普通克里格是应用最普遍的，它假定均值是未知的常数。泛克里格用于数据趋势芦察已知并能够对数据进行科学的悉哗贺判断的情况。克里格插值法分为可变搜索半径或固定搜索半睁派径两类。

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