Geostatistical Analyst のライセンスで利用可能。
分離クリギングは以下のモデルを仮定します。
f(Z(s)) = µ1 + ε(s)ここで、µ1 は未知定数、f(Z(s)) は Z(s) の任意関数です。 f(Z(s)) = I(Z(s) > ct) なので、指標クリギングは分離クリギングの特殊なケースです。 Geostatistical Analyst では、分離クリギングを使用して値そのものまたは指標変数を予測することができます。
Geostatistical Analyst では、使用可能な関数 g(Z(s0)) は Z(s0) 自体と I(Z(s0) > ct) です。 一般に、分離クリギングでは通常クリギングより多くの処理が行われます。 これによって大きな見返りが得られますが、コストも同様に増えます。 分離クリギングは二変量正規性の仮定および関数 fi(Z(si)) の近似を必要としますが、これらの仮定は検証が困難であり、その解は数学的および計算的に複雑です。
分離クリギングでは、セミバリオグラムまたは共分散 (自己相関を表す数学形式) のいずれかと変換を使用できますが、測定誤差は許容されません。