克里格插值法.doc

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1、克里格法(Kriging)——有公式版二、克里格法(Kriging)  克里格法(Kriging)是地统计学的主要内容之一,从统计意义上说,是从变量相关性和变异性出发,在有限区域内对区域化变量的取值进行无偏、最优估计的一种方法;从插值角度讲是对空间分布的数据求线性最优、无偏内插估计一种方法。克里格法的适用条件是区域化变量存在空间相关性。  克里格法,基本包括普通克里格方法(对点估计的点克里格法和对块估计的块段克里格法)、泛克里格法、协同克里格法、对数正态克里格法、指示克里格法、折取克里格法等等。随着克里格法与其它学科

2、的渗透,形成了一些边缘学科,发展了一些新的克里金方法。如与分形的结合,发展了分形克里金法;与三角函数的结合,发展了三角克里金法;与模糊理论的结合,发展了模糊克里金法等等。  应用克里格法首先要明确三个重要的概念。一是区域化变量;二是协方差函数,三是变异函数  一、区域化变量  当一个变量呈空间分布时,就称之为区域化变量。这种变量反映了空间某种属性的分布特征。矿产、地质、海洋、土壤、气象、水文、生态、温度、浓度等领域都具有某种空间属性。区域化变量具有双重性,在观测前区域化变量Z(X)是一个随机场,观测后是一个确定的空间

3、点函数值。  区域化变量具有两个重要的特征。一是区域化变量Z(X)是一个随机函数,它具有局部的、随机的、异常的特征;其次是区域化变量具有一般的或平均的结构性质,即变量在点X与偏离空间距离为h的点X+h处的随机量Z(X)与Z(X+h)具有某种程度的自相关,而且这种自相关性依赖于两点间的距离h与变量特征。在某种意义上说这就是区域化变量的结构性特征。  二、协方差函数  协方差又称半方差,是用来描述区域化随机变量之间的差异的参数。在概率理论中,随机向量X与Y的协方差被定义为:  区域化变量在空间点x和x+h处的两个随机变量

4、Z(x)和Z(x+h)的二阶混合中心矩定义为Z(x)的自协方差函数,即  区域化变量Z(x)的自协方差函数也简称为协方差函数。一般来说,它是一个依赖于空间点x和向量h的函数。设Z(x)为区域化随机变量,并满足二阶平稳假设,即随机函数Z(x)的空间分布规律不因位移而改变,h为两样本点空间分隔距离或距离滞后,Z(xi)为Z(x)在空间位置xi处的实测值,Z(xi[size=2]+h[/size])是Z(x)在xi处距离偏离h的实测值,根据协方差函数的定义公式,可得到协方差函数的计算公式为:在上面的公式中,N(h)是分隔距

5、离为h时的样本点对的总数,和分别为和的样本平均数,即    在公式中N为样本单元数。一般情况下(特殊情况下可以认为近似相等)。若(常数),协方差函数可改写为如下:  式中,m为样本平均数,可由一般算术平均数公式求得,即  三、变异函数变异函数又称变差函数、变异矩,是地统计分析所特有的基本工具。在一维条件下变异函数定义为,当空间点x在一维x轴上变化时,区域化变量Z(x)在点x和x+h处的值Z(x)与Z(x+h)差的方差的一半为区域化变量Z(x)在x轴方向上的变异函数,记为,即                 在二阶平稳

6、假设条件下,对任意的h有, 因此上式可以改写为:从上式可知,变异函数依赖于两个自变量x和h,当变异函数仅仅依赖于距离h而与位置x无关时,可改写成,即设Z(x)是系统某属性Z在空间位置x处的值,Z(x)为一区域化随机变量,并满足二阶平稳假设,h为两样本点空间分隔距离,Z(xi)和Z(xi+h)分别是区域化变量在空间位置xi和xi+h处的实测值[i=1,2,...,N(h)],那么根据上式的定义,变异函数的离散公式为:  变异函数揭示了在整个尺度上的空间变异格局,而且变异函数只有在最大间隔距离1/2处才有意义。  四、克

7、里格估计量假设x是所研究区域内任一点,Z(x)是该点的测量值,在所研究的区域内总共有n个实测点,即x1,x2,...,xn,那么,对于任意待估点或待估块段V的实测值Zv(x),其估计值是通过该待估点或待估块段影响范围内的n个有效样本值的线性组合来表示,即  式中,为权重系数,是各已知样本在Z(xi)在估计时影响大小的系数,而估计的好坏主要取决于怎样计算或选择权重系数。  在求取权重系数时必须满足两个条件,一是使的估计是无偏的,即偏差的数学期望为零;二是最优的,即使估计值和实际值Zv(x)之差的平方和最小,在数学上,这

8、两个条件可表示为五、普通克里格分析方法  设Z(x)为区域化变量,满足二阶平稳和本征假设,其数学期望为m,协方差函数c(h)及变异函数λ(h)存在。即  对于中心位于x0的块段为V,其平均值为Zv(x0)的估计值以进行估计。在待估区段V的邻域内,有一组n个已知样本,其实测值为。克里格方法的目标是求一组权重系数,使得加权平均值:  成为待估块段V

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