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表面可能由两个主要部分组成：固定的全局趋势和随机的短程变化。 全局趋势也称为固定均值结构。 随机短程变化（也称为随机误差）可以分为两部分进行建模：空间自相关和块金效应。
如果您发现数据中存在全局趋势，则必须确定如何对其进行建模。 使用确定性方法还是地统计方法来创建表面取决于您的目标。 要对全局趋势进行建模并创建平滑表面，可以使用全局或局部多项式插值方法以创建最终表面。 但是，您可能希望将趋势纳入地统计方法中（例如，移除趋势并将剩余部分建模为随机短程变化）。 在地统计中移除趋势的主要原因是为了满足平稳性假设。 仅当存在正当理由的情况下，才应移除趋势。
如果使用地统计方法移除全局趋势，则可以对残差中的随机短程变化进行建模。 但是，在进行实际预测之前，将自动重新添加趋势，以确保预测结果合理。
如果将数据解构为全局趋势加上短程变化，则假设趋势固定，而短程变化随机。 随机并不意味着不可预测，而是受概率规则的支配，其中包括对邻近值的依赖（称为自相关）。 最终表面是固定表面和随机表面的总和。 也就是说，考虑添加两个图层：一个图层永远不变，另一个图层随机变化。 例如，假设您正在研究生物量。 若时光倒流千年，直至现今，生物量表面的全局趋势仍将保持不变。 但是，生物量表面的短程变化会发生变化。 全局趋势保持不变可能是由于地形等固定效应造成的。 短程变化可能由难以长期观测的非永久性要素（例如降水）导致，因此假设其为随机过程，并且可能会自动相关。
如果您能够识别和量化趋势，则可以更深入地了解您的数据并制定更好的决策。 如果移除趋势，则可以更精确地模拟随机短程变化，因为全局趋势不会影响克里金法关于数据平稳性的假设。