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表面可由两个主要部分组成：固定的全局趋势和随机的短程变化。全局趋势有时称为固定均值结构。随机短程变化（有时称为随机误差）可建模为两部分：空间自相关和块金效应。
如果确定数据中存在全局趋势，则必须确定如何对其建模。使用确定性方法还是地统计方法来创建表面通常取决于您的目标。如果仅对全局趋势建模和创建平滑表面，可以使用全局或局部多项式插值法来创建最终表面。但是，可能想在地统计方法（例如，移除趋势并将其余部分建模为随机短程变化）中纳入趋势。要移除地统计中的趋势的主要原因是为了满足平稳性假设。仅在合理的情况下移除趋势。
如果移除地统计方法中的全局趋势，将对残差中的随机短程变化进行建模。但是，在做出实际预测之前，趋势将自动重新添加回数据中以获取合理的结果。
如果将数据解构为全局趋势加上短程变化，即假设趋势是固定的，而短程变化是随机的。其中，随机并不意味着不可预测，而是由称为自相关性的包括相邻值的相关性的概率规则所控制。最终表面是固定和随机表面的总和。也就是说，考虑添加两个图层，一个永远不变，另一个则随机变化。例如，假设您正在学习生物量。如果回到 1,000 年前并重新开始到现在，生物量表面的全局趋势将保持不变。但是，生物量表面的短程变化会变化。保持不变的全局趋势是由于固定效应（例如，地形）。短程变化是由不随时间保留的非永久特征（例如，降雨量）导致的，因此假设其是随机的而且可能是自相关的。
如果可以识别和量化趋势，那么将可更进一步理解数据并做出更好的决策。如果移除趋势，将能够更准确地对随机短程变化进行建模，因为全局趋势不会影响关于数据稳定性的克里金假设。