Çokriging
Cokriging (Multivariate Geostatistical Interpolation) · Ayrıca şöyle bilinir: co-kriging, multivariate kriging, ortak kriging
Çokriging, birincil bir değişkenin tahminini iyileştirmek için bir veya daha fazla ilişkili ikincil değişkeni kullanmak üzere kriging'i genişletir. İlgilenilen değişken seyrek örneklenmiş ancak ilgili, ölçümü daha ucuz bir değişken yoğun örneklenmiş olduğunda, çokriging çapraz korelasyonları aracılığıyla ikincil değişkenden güç ödünç alır, yalnızca birincil değişkenin kriging'inden daha doğru enterpolasyonlar ve tahmin varyansları sağlar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Birincil değişkenin yetersiz örneklenmiş olduğu ancak ilişkili bir ikincil değişkenin daha bol ölçüldüğü ve bu korelasyonu dürüst belirsizlikle daha iyi tahminler için kullanmak istediğinizde çokriging kullanın - toprak ve çevre bilimi, madencilik, hidroloji ve uzaktan algılama destekli haritalama alanlarında yaygındır. Çapraz korelasyon güçlü olduğunda ve ikincil değişken çok daha yoğun örneklenmiş olduğunda en çok fayda sağlar. Maliyetler modelleme çabası ve kararlılıktır: geçerli bir ortak variyogram modeli (çekirdek korelasyonun doğrusal modeli) uydurmak, tek bir variyograndan daha zordur, sistem daha büyüktür ve sayısal olarak hassas olabilir ve zayıf çapraz korelasyon, adi kriging'e göre çok az kazanç sağlar. İkincil değişken tam olarak bilindiğinde (örneğin, bir kovaryat rasteri), harici sürüklenme ile kriging veya regresyon kriging gibi daha basit alternatifler genellikle daha kolay ve rekabetçidir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- İlişkili ikincil verileri kullanarak seyrek örneklenmiş bir değişkenin tahminini iyileştirir.
- Tüm krigingler gibi belirsizliği ölçen tahmin varyansları sağlar.
- Tek değişkenli kriging'in göz ardı ettiği çok değişkenli uzamsal yapıyı kullanır.
- Esnek: çekirdek korelasyon yoluyla birden fazla ikincil değişkeni işler.
- Geçerli bir ortak (çapraz) variyogram modeli uydurmayı gerektirir, bu da zordur.
- Adi kriging'den daha büyük, bazen sayısal olarak kararsız doğrusal sistemler.
- Değişkenler arasındaki çapraz korelasyon zayıf olduğunda çok az fayda.
- Deterministik enterpolatörlerden daha fazla veri, varsayım ve uzmanlık gerektirir.
SSS
Çokriging ne zaman adi kriging'den daha iyi performans gösterir?
Birincil değişkenin seyrek örneklenmiş olduğu, ikincil değişkenin daha yoğun örneklenmiş olduğu ve ikisinin güçlü bir şekilde çapraz korelasyonlu olduğu durumlarda. Bu durumda ikincil veriler tahmin hatasını ve varyansını anlamlı ölçüde azaltır. Çapraz korelasyon zayıfsa veya ikincil değişken birincil kadar seyrekse, çokriging çok az avantaj sunar.
Çapraz variyogram nedir?
Birincil ve ikincil değişkenlerdeki farklılıkların konumlar arasındaki mesafenin bir fonksiyonu olarak nasıl birlikte değiştiğini tanımlar - çapraz kovaryansın uzamsal analoğu. Çokriging, tahmin sisteminin iyi tanımlanmış olması için ortak geçerli bir otokorelasyon ve çapraz variyogram kümesi (çekirdek korelasyonun doğrusal modeli) gerektirir.
Tam bir kovaryat haritam olduğunda daha basit bir alternatif var mı?
Evet. İkincil değişken her yerde biliniyorsa (örneğin, bir yükselti veya uzaktan algılama rasteri), harici sürüklenme ile kriging veya regresyon kriging onu tam çokriging'den daha basit bir şekilde dahil eder ve genellikle eşit derecede doğrudur, daha zorlu ortak variyogram modellemesinden kaçınır.
Kaynaklar
- Matheron, G. (1963). Principles of geostatistics. Economic Geology, 58(8), 1246–1266. DOI: 10.2113/gsecongeo.58.8.1246 ↗
- Cressie, N. A. C. (1993). Statistics for Spatial Data (Revised ed.). John Wiley & Sons. ISBN: 978-0-471-00255-0
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 2). Cokriging (Multivariate Geostatistical Interpolation). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/spatial-analysis/cokriging
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
- Ters Mesafe Ağırlıklandırma (IDW)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
- Evrensel Kriging (Eğilimli Kriging)Mekânsal analiz↔ karşılaştır