Python 实现普通克里金(Kriging)方法

简介：
本文章详细介绍了如何使用Python编程语言实现一种空间数据插值技术——普通克里金法，为地球科学、环境科学等领域提供了一种有效的数据分析工具。 克里金法是一种用于空间插值的地学统计方法。这种方法通过半变异来测定空间要素之间的自相关性。半变异的公式为：γ(h) 表示已知点 xi 和 xj 间的半变异性，h 是这两个点的距离，z 则表示属性值。在假设不存在漂移的情况下，普通克里金法主要考虑空间相关因素，并利用拟合出的半变异直接进行插值。 估算某测量点 z 值的一般方程为：其中，z0 代表待估计值；zx 是已知点 x 的数值；Wx 表示每个已知点相关的权重系数；s 则是用于预测目标位置时所参考的已知数据点的数量。这些权重可以通过求解一组矩阵方程得到。 在对半变异进行拟合的过程中，通常使用最简单的正比例函数来处理 csv 格式的输入数据文件（第一行代表第一个测量点的数据等）。