需要 Geostatistical Analyst 许可。
在分析附近位置的表面特性时，提出了取决于距离的插值方法。 针对未测量位置的数值预测，还存在其他解决方案。 另一个拟定的观测区域位置位于一座缓坡山体上。 山体的表面是一个倾斜平面。 但是，采样点的位置位于些许洼地处或小土丘上（局部变化）。 由于洼地和土丘的影响，使用局部相邻要素来预测位置可能会高估或低估预测结果。 此外，您可能会发现局部变化，但可能无法捕捉到整体倾斜平面（称为趋势）。 识别并模拟局部结构和表面趋势的能力可以提高预测表面的准确性。
全局多项式插值法
为了根据主要趋势进行预测，可以在采样点之间拟合一个平面。 平面是多项式这一数学公式族的一个特例。 然后，根据平面上预测位置的值确定未知高度。 平面可能位于某些点之上，也可能位于其他点之下。 插值的目标是最小化误差。 可以通过以下方式计算误差：将每个测量点与其在平面上的预测值相减，对差值取平方后再求和。 这个总和被称为最小二乘拟合。 此过程是一阶全局多项式插值的理论基础。
但如果要拟合的是一个山谷地形，情况又会如何？ 您将难以通过一个平面获得理想的拟合效果。 但是，如果允许平面上存在一处弯曲，您或许能够获得更好的拟合效果（更多数据点更接近拟合面）。 允许一处弯曲是二阶全局多项式插值的基础（参见下文）。 如果允许平面上存在两处弯曲，则对应于三阶多项式插值，以此类推。 可以沿两个方向存在弯曲，最终可能形成一个碗状曲面。
