SU里面有克里金插值程序包么

克里金插值法

克里金插值法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，由南非矿产工程师D. Matheron于1951年在寻找金矿时首次提出，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，即克里金插值法。

1 克里金插值法原理

克里金插值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，则可以利用克里金插值法进行内插或外推。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[1]。因此，克里金插值法是根据未知样点有限领域内的若干已知样本点数据，在考虑了样本点的形状、大小和空间方位，与未知样点的相互空间关系，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。

假设研究区域a上研究变量Z（x），在点xiA（i=1，2，„„，n）处属性值为Z（xi），则待插点x0A处的属性值Z（x0）的克里金插值结果Z*（x0）是已知采样点属性值Z（xi）（i=1，2，„„，n）的加权和，即：

Z(x0)iZ(xi) （1）*

i1n

式中i是待定权重系数。

其中Z(xi)之间存在一定的相关关系，这种相关性除与距离有关外，还与其相对方向变化有关，克里金插值方法将研究的对象称“区域化变量”

针对克里金方法无偏、最小方差条件可得到无偏条件可得待定权系数

n)满足关系式： i (i=1，2，„„，



i1ni 1 （2）

以无偏为前提，kriging方差为最小可得到求解待定权系数i的方程组：

% xn, yn, zn - coordinates of the input data

代表输入的变量 xn, yn, zn 是输入数据的空间坐标

xp, yp, zp 是输出kriging点的坐标

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