Geostatistical Analyst のライセンスで利用可能。
移動ウィンドウ クリギングを実行する前に、コクリギングおよび経験ベイズ クリギング以外のクリギング方法から地球統計レイヤーを作成する必要があります。
クリギング パラメーターは、調整することも、クリギング方法によって自動的に決まる初期デフォルト値のままにすることもできます。 移動ウィンドウ クリギングの原理は、より小さな近傍に基づいてレンジ、ナゲット、パーシャル シルの各セミバリオグラム パラメーターを再計算することにあります。
データが非定常である場合、不均質セミバリオグラムを推定できます。 つまり、推定位置を中心とした移動ウィンドウを使用し、ローカル近傍ごとにセミバリオグラムを作成します。
ウィンドウが分析範囲を移動するにしたがい、分析範囲内の各ポイントでの推定を順次マッピングすることができます (図 1)。 この例では、データは等方性であり、回転下でも不変です。 分析範囲内のすべての位置を完全にマッピングするため、各推定位置のセミバリオグラムが計算されます。 各近傍内で、データは局所的に定常であるとみなされるため、クリギング アルゴリズムの仮定を満たしています。
ウィンドウが分析範囲内を移動するにしたがい、近傍ポイントを使用して新しいセミバリオグラム パラメーターが計算されます。 位置 s1 では、青色のポイントと緑色のポイントが空間的に相関しています (このポイントを中心とした円の半径が示すレンジ距離内にあります)。 位置 s2 では、緑色のポイントと赤色のポイントが空間的に相関し、位置 sn では黄色のポイントが空間的に相関しています。 この方法では、分析範囲におけるデータの空間構造の変化を調べることができます。 どのウィンドウでもセミバリオグラムがほとんど変化しない場合、そのデータはほぼ定常であり、定常クリギング モデルを使用するのが適しています。 これに対し、移動ウィンドウ間でセミバリオグラムが大幅に変化する場合、そのデータ非定常であり、定常クリギング モデルの使用は適切ではありません。
