需要 Spatial Analyst 许可。
当插值表面时，将使用半径类。 半径对象定义了用于计算结果表面的搜索半径的特征。
在插值中预测某个位置的值时，将建立搜索半径或邻域，因为通常随着测量位置距离预测位置越远，它们在空间上的自相关性将越低，并且对所预测位置的影响将越小。 因此，可以移除距离较远的位置。 不仅与较远位置的关系较小，而且如果这些位置位于与预测位置大不相同的区域，则这些位置可能会对预测产生负面影响。
搜索半径的大小也会影响运行时间。 搜索半径越小，则预测速度越快。 因此，通常的做法是通过搜索邻域的规范来限制在进行预测时所使用的点数。 所识别的邻域形状将限制寻找要在预测中使用的测量值的距离和位置。 其他邻域参数限制了将在该形状内使用的点位置，例如，可以定义邻域内要使用的测量点的最大数量和最小数量。
通过使用预测位置周围指定搜索半径内有效点的配置以及适合半变异函数的模型，克里金法工具可以确定样本测量位置的权重。 根据样本位置处的权重和值，对预测位置处的未知值进行预测。
存在两种邻域类型：固定和可变。 固定搜索半径需要距离和最少点数。 该距离将决定以地图单位表示的邻域圆的半径。 半径的距离保持恒定，因此，对于每个插值像元，用于查找输入点的圆的半径将相同。 最小点数将决定要在邻域内使用的最小测量点数。 位于半径范围内的所有测量点都将用于每个插值像元的计算。 当邻域中的测量点少于指定的最小值时，搜索半径将增大，直到其能够包含最小点数为止。 由于将针对研究区域内的每个内插像元应用所指定的固定搜索半径， 因此，如果测量点分布不均匀，则可能会在不同的邻域中使用不同数量的测量点，从而产生不同的预测结果。
对于可变搜索半径，将指定用于计算插值像元值的点数。 每个插值像元的半径距离会有所不同，具体取决于要达到指定数量的输入点，它必须在每个插值像元周围搜索的距离。 一些邻域将较小，而另一些邻域将较大，具体取决于插值像元附近的测量点密度。 可以使用地图单位来指定搜索半径不能超过的最大距离。 在获得指定点数之前，如果特定邻域的半径达到最大半径，则将根据最大半径内的测量点数对该位置进行预测。
| 类 | 描述 |
|---|---|
通过指定距离和分析所需的最小点数来定义固定搜索半径。 如果在指定距离内未找到所需点数，则将增大搜索半径，直至找到指定最小点数为止。 | |
通过指定分析的最大距离和点数定义可变搜索半径。如果在最大距离内无法满足点数，将使用较小点数。 |
以下工具将使用半径对象：