Yerel Kriging (Hareketli Pencere Kriging)
Local (Moving-Window) Kriging · Ayrıca şöyle bilinir: moving-window kriging, local kriging interpolation, windowed kriging, neighborhood kriging
Yerel Kriging, her bir tahmini yakındaki gözlemlerin hareketli bir komşuluğuna sınırlayan ve o pencere içinde yerel olarak bir variyogram modeli uyduran uzamsal olarak uyarlanabilir bir jeoistatistiksel enterpolasyon yöntemidir. Bu, tek bir küresel variyogram dayatmak yerine uzamsal kovaryans yapısının çalışma bölgesi boyunca değişmesine izin verir, bu da onu büyük veya durağan olmayan uzamsal alanlar için daha uygun hale getirir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Uzamsal kovaryans yapısının alan boyunca değiştiği (durağan olmama durumu) durumlarda, veri kümesinin küresel bir variyogramın önemli yerel örüntüleri maskeleyeceği kadar büyük olduğu durumlarda veya farklı alt bölgelerin açıkça farklı yastık veya menzil özelliklerine sahip olduğu durumlarda Yerel Kriging kullanın. Özellikle büyük veya heterojen alanlarda çevresel izleme, madencilik ve atmosfer bilimlerinde değerlidir. Herhangi bir makul penceredeki gözlem sayısının bir variyogramı güvenilir bir şekilde uydurmak için çok az olduğu (yaklaşık 20 gözlemden az) durumlarda veya durağanlığın güvenle varsayılabileceği durumlarda kullanmayın — bu durumlarda sıradan kriging daha kararlı ve hesaplama açısından daha ucuzdur.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Variyogram parametrelerini küresel olarak değil, yerel olarak uydurarak uzamsal durağan olmamayı hesaba katar.
- Heterojen bölgelerde doğruluğu artırarak tahmin ağırlıklarını yerel kovaryans yapısına uyarlar.
- Yerel veri yoğunluğunu yansıtan konuma özgü belirsizlik tahminleri (kriging varyansı) üretir.
- Paralel hesaplama yoluyla ölçeklenebilir: her pencere bağımsız bir kriging problemidir.
- Standart kriging'in tam enterpolasyon özelliğini korur — tahminler gözlemlenen değerlerden geçer.
- Her pencere içindeki yeterli gözlemi gerektirir; seyrek veriler güvenilmez yerel variyogram uydurmalarına neden olur.
- Her tahmin konumunda bir variyogram uydurulması ve bir kriging sistemi çözülmesi gerektiğinden, küresel kriging'e kıyasla hesaplama açısından pahalıdır.
- Pencere boyutu (bant genişliği), evrensel olarak optimal bir seçeneği olmayan bir ayarlama parametresidir; çok küçük bir pencere gürültülü variyogramlara yol açar, çok büyük bir pencere yerel uyarlanabilirliği kaybeder.
- Yerel variyogram yapısının aniden değişmesi durumunda pencere sınırlarında süreksizlikler veya yapaylıklar görünebilir.
- Küçük pencereler içindeki otomatik variyogram uydurma başarısız olabilir veya bozuk parametre tahminleri üretebilir.
SSS
Yerel Kriging, sıradan kriging'den nasıl farklıdır?
Sıradan kriging, tüm veri kümesine tek bir variyogram uydurur ve her tahmin için küresel ağırlıklar kullanır. Yerel Kriging, her hedef noktanın etrafındaki hareketli bir komşuluk içinde variyogramı yeniden uydurur, böylece uzamsal kovaryans modeli her bir tahmin konumundan farklı olabilir. Bu, durağan olmayan ortamlarda daha esnek olmasını sağlar ancak hesaplama açısından daha fazla talep eder.
Pencere boyutunu nasıl seçerim?
Yaygın bir kural, pencere başına en az 20-50 yakındaki gözlemi dahil etmektir. Uygulamada, çapraz doğrulama (bırak-bir-çıkış veya k-katlı) aday pencere boyutları veya komşu sayıları boyunca tahmin hatalarını karşılaştırmak için kullanılır. R'deki gstat gibi yazılım paketleri bu hassasiyet analizi için yardımcı programlar sağlar.
Yerel Kriging kategorik veya ikili verileri işleyebilir mi?
Standart Yerel Kriging, sürekli uzamsal değişkenler için tasarlanmıştır. Kategorik çıktılar için, gösterge kriging — yerel olarak uygulanan — uygun uzantıdır, ancak her pencere içindeki her kategori için ayrı gösterge variyogramları uydurmayı gerektirir.
Yerel Kriging, Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR) ile aynı mı?
Hayır. GWR, uzamsal bir çekirdek ağırlıklandırma şeması kullanarak bir yanıt değişkeni ile tahminciler arasındaki yerel olarak değişen ilişkileri tahmin eden bir regresyon modelidir. Yerel Kriging, gözlemlerin uzamsal konumları dışındaki hiçbir tahminci olmadan, uzamsal kovaryansa (variyogram) dayanan saf bir enterpolasyon yöntemidir. Farklı soruları ele alırlar ve farklı teorik çerçevelere dayanırlar.
Yerel Kriging'i hangi yazılımlar destekler?
R'deki gstat paketi hareketli pencere kriging'ini uygular. GSLIB (Jeoistatistiksel Yazılım Kütüphanesi) ve onun ardılları Fortran tabanlı iş akışlarında yerel yaklaşımları destekler. ISATIS ve Leapfrog Geo gibi ticari paketler de yerel kriging işlevselliği sağlar.
Kaynaklar
- Haas, T. C. (1990). Kriging and automated variogram modeling within a moving window. Atmospheric Environment, 24(7), 1759-1769. DOI: 10.1016/0960-1686(90)90508-K ↗
- Goovaerts, P. (1997). Geostatistics for Natural Resources Evaluation. Oxford University Press. ISBN: 9780195115383
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Local (Moving-Window) Kriging. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/spatial-analysis/local-kriging
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Co-kriging: Çok Değişkenli Jeoistatistiksel İnterpolasyonMekânsal analiz↔ karşılaştır
- Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
- Sıradan KrigingMekânsal analiz↔ karşılaştır