Geostatistical Analyst のライセンスで利用可能。
通常クリギングは以下のモデルを仮定します。
Z(s) = µ + ε(s)ここで、µ は未知定数です。 通常クリギングに関する主な問題の 1 つとして、定数平均値の仮定が妥当であるかどうかが挙げられます。 この仮定を否定する科学的に妥当な理由が存在する場合がありますが、 この単純な推定方法には顕著な柔軟性があります。 1 次元空間における例を以下の図に示します。
このデータは、谷を通り山を越える直線横断面から収集された標高値から成ります。 さらに、このデータは左側の方が変動が大きく、右側では滑らかになっています。 実際には、このデータは定数平均値 µ を使用した通常クリギング モデルからシミュレートされました。 未知である実際の平均値は破線で示されています。 このため、通常クリギングは、トレンドがあると思われるデータに使用することができます。 データだけに基づいて、観測されたパターンが、µ が定数である誤差 ε(s) 内の自己相関の結果であるか、s とともに変化するトレンド µ(s) の結果であるかどうかを判断する手段はありません。
通常クリギングでは、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、変換、およびトレンド除去を使用することができ、測定誤差が許容されます。