Geostatistical Analyst のライセンスで利用可能。
セミバリオグラムは測定サンプル ポイントの空間的自己相関を表します。 位置の各ペアをプロットした後、これらにモデルが適合されます。 これらのモデルを表すときに一般的に使用されるいくつかの特性があります。
レンジとシル
セミバリオグラムのモデルを見ると、一定の距離に達すると平坦になっていることがわかります。 モデルが最初に平坦になる距離をレンジと呼びます。 レンジよりも近い距離にあるサンプル位置は、空間的自己相関があります。一方、レンジよりも遠い距離には空間的自己相関はありません。
セミバリオグラム モデルがレンジで到達する値 (y 軸の値) のことをシルと呼びます。 パーシャル シルはシルからナゲットを引いた値のことです。
ナゲット
理論上は、分離距離がゼロ (ラグ = 0) のときにセミバリオグラムの値は 0 になります。 ただし、限りなく小さい分離距離では、セミバリオグラムは多くの場合ナゲット効果 (0 より大きい値) を示します。 たとえば、セミバリオグラム モデルの y 切片が 2 の場合、ナゲットは 2 です。
ナゲット効果は、サンプリング間隔より小さい距離における空間的変動源、測定誤差、またはその両方に帰することができます。 測定誤差は測定装置に固有の誤差によって生じます。 自然現象はさまざまなスケールで空間的変動を示します。 サンプリング距離より小さい微小スケールでの変動はナゲット効果の一部として現れます。 データを収集する前に、空間的変動のスケールを把握しておくことが重要です。