文档介绍：:1)InverseDistancetoaPower(反距离加权平方法)2)Kriging(克里金法)3)MinimumCurvature(最小曲率)4)ModifiedShepard'sMethod(改进谢别德法)5)NaturalNeighbor(自然邻点插值法)6)NearestNeighbor(最近邻点插值法)7)PolynomialRegression(多元回归法)8)RadialBasisFunction(径向基函数法)9)TriangulationwithLinearInterpolation(线性插值三角网法)10)MovingAverage(移动平均法)11)LocalPolynomial(局部多项式法)12)Datametrics(数据度量法)这么多种插值方法各有优缺点,笔者认为比较好的是克里金法(Kriging)。在绘图时它兼顾了区域化变量参数值的随机性和相关性,还考虑了参数空间分布的结构特征。因此以克里金法为基础绘制的地质图件,更能反映实际的地质特征。下面对插值方法做部分简单的介绍(至于插值方法的详细介绍,请查找Surfer帮助菜单,参考interpolation主题词)。1、距离倒数乘方法距离倒数乘方格网化方法是一个加权平均插值法,可以进行确切的或者圆滑的方式插值。方次参数控制着权系数如何随着离开一个格网结点距离的增加而下降。对于一个较大的方次,较近的数据点被给定一个较高的权重份额,对于一个较小的方次,权重比较均匀地分配给各数据点。计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。当计算一个格网结点时,配给的权重是一个分数,。当一个观测点与一个格网结点重合时,,。换言之,该结点被赋给与观测点一致的值。这就是一个准确插值。距离倒数法的特征之一是要在格网区域内产生围绕观测点位置的“牛眼”。用距离倒数格网化时可以指定一个圆滑参数。大于零的圆滑参数保证,对于一个特定的结点,没有哪个观测点被赋予全部的权值,即使观测点与该结点重合也是如此。圆滑参·22·数通过修匀已被插值的格网来降低“牛眼”影响。2、克里金法克里金法,又叫克里格法,是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。克里金法试图那样表示隐含在你的数据中的趋势,例如,高点会是沿一个脊连接,而不是被牛眼形等值线所孤立。克里金法中包含了几个因子:变化图模型,漂移类型和矿块效应。克里金(Kriging)插值法又称空间自协方差最佳插值法,。克里金法广泛地应用于地下水模拟、土壤制图等领域,是一种很有用的地质统计格网化方法。它首先考虑的是空间属性在空间位置上的变异分布,确定对一个待插点值有影响的距离范围,然后用此范围内的采样点来估计待插点的属性值。该方法在数学上可对所研究的对象提供一种最佳线性无偏估计(某点处的确定值)的方法。它是考虑了信息样品的形状、大小及与待估计块段相互间的空间位置等几何特征以及品位的空间结构之后,为达到线性、无偏和最小估计方差的估计,而对每一个样品赋与一定的系数,最后进行加权平均