Was ist kriging?

Kriging ist eine geostatistische Methode, die zur Schätzung von räumlichen Variablenwerten verwendet wird. Sie wurde in den 1960er Jahren von den französischen Bergbauingenieuren Georges Matheron und Daniel G. Krige entwickelt.

Das Ziel von Kriging ist es, ungenaue oder fehlende Datenpunkte in einem räumlichen Datensatz zu schätzen. Dabei wird davon ausgegangen, dass nahe gelegene Punkte aufeinander ähnlicher sind als entfernte Punkte. Basierend auf dieser Annahme verwendet Kriging die räumliche Autokorrelation der Daten, um Schätzungen für nicht beobachtete Punkte abzuleiten.

Es gibt verschiedene Arten von Kriging-Techniken, darunter das ordinäre Kriging, das einfache Kriging, das universelle Kriging und das kubische Kriging. Jede Methode unterscheidet sich in Bezug auf ihre Annahmen und die Art der Berechnung der gewichteten Werte.

Kriging wird in verschiedenen Bereichen angewendet, wie zum Beispiel in der Geologie, der Umweltwissenschaft, der Landwirtschaft, der Geographie und der Ökologie. Es kann verwendet werden, um räumliche Muster zu analysieren, Vorhersagen zu treffen, Unsicherheiten zu quantifizieren und räumliche Entscheidungen zu unterstützen.

Um Kriging durchzuführen, sind einige Schritte erforderlich, darunter die Vorbereitung der Daten, die Modellierung der räumlichen Autokorrelation, die Schätzung der Variogramme und die Berechnung der gewichteten Durchschnittswerte.

Kriging ist eine leistungsstarke Methode zur räumlichen Datenanalyse, die es ermöglicht, genaue Schätzungen für fehlende oder ungenaue Datenpunkte abzuleiten. Es hat jedoch auch einige Einschränkungen, wie zum Beispiel die Annahme räumlicher Stationarität und die Abhängigkeit von einem ausreichenden Probenumfang.