Geostatistical Analyst のライセンスで利用可能。
地球統計学は、序文のトピック地球統計学とはで説明したように、サンプルが未収集の位置での値を推定し、これらの推定値の不確実性を評価することができる方法の集まりです。 対象地域内すべての位置でサンプルを収集することは実際には不可能であるため、多くの意思決定プロセスにおいてこれらの関数は極めて重要です。
ただし、これらの方法は現実 (つまり、関心がある現象) のモデルを構築するための手段であることを覚えておくことが重要です。 各自のニーズに適したモデルを構築し、十分な情報に基づいて正当化できる意思決定を行うために必要な情報を提供することは、モデルを構築する人自身にかかっています。 適切なモデルを構築するためには、現象、サンプル データの収集方法、サンプル データが表すもの、モデルから何を求めるかについて把握していることが重要です。 モデルを構築する際の一般的なワークフローについては、地球統計学のワークフローで説明しています。
さまざまな内挿方法があります。 非常に柔軟性が高く、サンプル データのさまざまな側面に対応できるものもあります。 また、より限定的で、データが特定の条件を満たす必要があるものもあります。 たとえば、クリギング方法は非常に柔軟性が高い方法ですが、クリギング ファミリーにおいて、出力が有効となるために満たす必要がある条件の程度はさまざまです。 Geostatistical Analyst には次の内挿方法が用意されています。
- エリア内挿
- バリアを使用した拡散内挿
- 分離クリギング
- EBK 回帰予測
- 経験ベイズ クリギング
- 経験ベイズ クリギング 3D
- ガウス地球統計学的シミュレーション
- グローバル多項式
- 指標クリギング
- 逆距離加重
- バリアを使用したカーネル内挿
- ローカル多項式
- 通常クリギング
- 確率クリギング
- 放射基底関数
- 単純クリギング
- 普遍クリギング
これらの各方法には独自のパラメーター セットがあり、特定のデータセットや生成される出力の要件に応じて各モデルをカスタマイズすることができます。 使用する方法を選択する際の参考とするため、Geostatistical Analyst で提供されている内挿方法の分類ツリーに示されているいくつかの条件に従って方法が分類されています。 内挿モデルを開発する目的を明確に定義してサンプル データを十分に調査した後は、これらの分類ツリーをたどることで適切な方法を選択することができます。