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地统计属于统计中的一种，用于分析和预测与空间或时空现象相关的值。 在分析中，它考虑到了数据的空间（在某些情况下为时间）坐标。 最初，许多地统计工具作为实用方法进行开发，用于描述空间模式并对未采样位置进行插值。 这些工具与方法经过持续发展，如今不仅能够提供插值结果，还能同步评估这些结果的不确定性。 不确定性度量值对于正确制定决策至关重要，因为其提供了每个位置的可能值（结果）的信息，而不仅仅是一个插值。 地统计分析也已从一元演化为多元，并提供了一些机制以融入用于补充（尽可能稀疏）主要感兴趣变量的辅助数据集，从而可以构建更准确的插值和不确定性模型。
地统计广泛应用于科学和工程的许多领域中，例如：
- 采矿行业在项目的若干方面应用地统计：最初需量化矿物资源和评估项目的经济可行性，然后需每天使用可用的更新数据确定哪种材料应输送到工厂以及哪种材料是废弃物。
- 在环境科学中，地统计用于评估污染级别以判断是否对环境和人身健康构成威胁，以及能否保证修复。
- 最近在土壤科学领域中的新应用着重绘制土壤营养水平（氮、磷、钾等）和其他指标（例如导电率），以便研究它们与作物产量的关系和规定田间每个位置的精确化肥用量。
- 气象应用包括温度、降雨和相关变量（例如酸雨）的预测。
- 最近，地统计在公共健康领域也有一些应用，例如，预测环境污染程度及其与癌症发病率的关系。
在所有上述示例中，常规背景是景观中存在一些值得关注的现象（污染物对土壤、水体或空气的污染程度；矿山中黄金或其他金属的含量等）。 全面调查成本高昂且耗时较长，因此通常采用在不同位置采集样本的方式对该现象进行特征描述。 然后使用地统计对未采样的位置进行预测（以及预测不确定性的相关测量）。 地统计研究的概化工作流在地统计工作流中有详细描述。