一种适用于泛克里金趋势函数的优化方法
【摘要】 由于地质参数空间分布特征存在自相关和互相关的特性，未知点属性值可通过特定方法内插得到。泛克里金插值方法正是结合数据的相关特性，计算未知点属性值的算法。泛克里金方法使用前提是样品点满足正态分布，但正态分布不能代表样品点的地质属性在研究区内具有一定的变化规律，即不能保证趋势函数的有效性。因此，在样品点满足正态分布的前提下，对趋势函数的精度进行研究是必要的。论文提出，在插值过程中，应用多元线性回归拟合样品点在研究区域内的变化趋势，对趋势函数应用残差分析方法，剔除奇异点，可以达到对趋势函数的优化。在实例应用中，运用论文方法对孔隙度数据进行插值，结果与未使用残差分析的泛克里金插值结果相比较，论文方法插值效果更好。
