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步长大小的选择对于经验半变异函数有着重要的影响。例如，如果步长过大，短程自相关可能会被掩盖。如果步长过小，可能会有许多空条柱单元，并且条柱单元内的采样过小，而无法获得条柱单元的典型平均值。
当样本位于采样格网上时，格网间距通常可准确地表示步长大小。但如果您的数据是采用非规则或随机采样方案获得的，那么，选择合适的步长大小并不那么简单。一条简单规则是用步长数乘以步长大小，它应该为所有点之间最大距离的一半左右。同时，如果拟合的半变异函数模型的变程相对于经验半变异函数的范围非常小，则可减少步长大小。相反，如果拟合的半变异模型的变程相对于经验半变异函数的范围很大，则可增加步长大小。
确定步长大小的另一种方法是使用平均最近邻工具确定点与最近的相邻要素之间的平均距离。这可提供一个非常好的步长大小，因为所有步长都会在其中至少包含数个点对。平均最近邻工具位于空间统计工具中的分析模式下。只需指定输入要素类。距离方法自动设置为欧氏距离。
工具运行后，将打印平均观测距离，该值可用作半变异函数/协方差建模的步长大小。但如果数据集包含聚类点或样本，建议使用更小的步长大小值以便为半变异函数/协方差模型获取更精确的块金估计。