需要 Geostatistical Analyst 许可。
可使用 Geostatistical Analyst 工具箱中的 GA 图层至格网和 GA 图层至栅格地理处理工具，将地统计图层转换为栅格格式（请参阅使用地统计图层工具集概述）。
分块插值可以在根据地统计图层创建栅格时使用。分块插值是预测特定区域内某一现象的平均值的插值方法。对于经验贝叶斯克里金法与其他所有非克里金方法，分块插值的工作方式是：对某区域内的一些指定位置计算预测值，对该值进行平均化，然后将所得平均值指定为整个区域的预测值。例如，如果在某区域内指定了 10 个要预测的位置，则将使用已定义的插值模型对这 10 个位置分别进行预测，并为此现象收集原始采样点。
对于克里金方法（除了经验贝叶斯克里金法），栅格像元的值是根据标准的分块克里金方程计算的（请参阅本主题末尾的参考）。如果使用变换，标准的分块克里金方程将会应用至转换数据，逆变换过程中将应用校正。但是，逆变换之后，这些分块预测值可能会出现偏差，建议在上述情况下使用高斯地统计模拟地理处理工具进行模拟。
在将地统计图层转换为栅格时，执行平均化的块形状位于各栅格像元的内部。下图显示了具有将在分块插值中使用的块配置（栅格）的采样点：
在转换过程中，您可以指定在平均化时每个像元内使用的点预测位置数。例如，您可以为每个像元指定两个 x 方向上的预测点以及三个 y 方向上的预测点。预测点将分布在每个像元中，以表示（或影响）等量的面积。因此，将不对任何预测点进行加权。预测点位于每个子单元的中心 - 在本例中，分别位于这六个块的中心。
在下图中，高亮显示的像元将用于针对栅格中的单个像元（块）展示分块插值。对输出栅格中的每个像元都应用此过程。
下图是对上图中高亮显示块的特写。使用地统计图层中定义的插值模型以及原始采样点对像元中的六个点分别进行预测。对六个预测值进行平均化处理，将所得结果分配给相应像元。
如果仅指定一个 x 方向上的点和一个 y 方向上的点，则将对每个输出像元的中心进行预测。处理次数会随着预测点数量的增加而增多。
在 x 或 y 方向上创建更多预测点的原因是为了考虑方向趋势。在上述第二个（共三个）示例中，预测点在南北方向的间距小于东西方向的间距。南北方向上的预测点越多，该方向上的采样也就越多，从而将获得更高的变异性。也就是说，现象值在南北方向上的变化快于东西方向上的变化。为获得更高变异性，您需要更多该方向上的采样点。
参考
- Chiles, J.P. and Delfiner, P., Geostatistics: Modeling Spatial Uncertainty, John Wiley & Sons, New York (1999), Section 3.5 (pp. 203-211)