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用IDL实现克里金插值算法小平2015年4月14日于北京IDL可以利用克里金插值，完成对离散点的网格化，但当数据点少的时候，会出现畸变，而goldensurfer总是能给予较好的拟合，本文对其原因进行了分析。主要问题是变差模型的给定存在问题，下面做了一个试验，用不同的变程来拟合：图1变程为模型长度1000很显然太局限了。图2变程为模型长度7500

图3变程为模型长度14890图5变程为模型长度的10倍148900而图5更接近于GoldenSoftware所模拟的结果。因此，设计如下函数来进行模拟：q=GRIDDATA(cx,cy,cz,DIMENSION=[nx,ny],METHOD='KRIGING',start=[xmin,ymin],DELTA=[dx,dy],VARIOGRAM=[2,rad,0,1.])其中函数名为Grid_data，cx,cy,cz为散点X,Y,Z坐标矢量，nx,ny为网格度，网格面的起点坐标为xmin,ymin，网格的间隔为dx,dy，最重要的参数是VARIOGRAM，设置为[2,rad,0,1.]，2表示为指数模型，rad为模型半径的10倍，或者100倍，0为块金值，代表0变程时的连续性，1为比例。即让半径或变程增大，即系统会搜索到全部结点，以保证在没数据，或数据少的地方，不致于畸变很厉害，即，使用函数GRIDDATA,设置VARIOGRAM变差模型为[2,rad,0,1.]，其中2为指数模型，ra

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