Jeo-İstatistik'te Kullanılan Temel Kriging Yöntemleri | Basic Kriging Methods in Geostatistics

Çevresel, hidrolojik, tarımsalve benzer çalışmalara ait ölçümler dünya üzerinde yapılmış noktasal gözlemleredayanır. Yağış ve sıcaklık değerleri meteorolojik istasyonlarda, toprakkarakteristiği toprak örneklerinden ve göl kirliliği gölden alınan örneklerdenölçülür. Bunlar noktasal olarak yapılan mekânsal ölçümlere örnektir. Bellinoktalardan örnekler alarak veya belirgin yerlerden ölçüm yaparak sınırlısayıda ölçüm yapabiliriz. Ancak ilgilendiğimiz değişkenin dünyanın hernoktasında ya da belli büyüklükteki bir alan üzerinde ölçüm yapmak mantıksalolarak mümkün değildir. Bunun yerine bilim insanları bir değişkenin tüm alandamekânsal olarak nasıl dağıldığını haritalamak için enterpolasyon yönteminikullanmayı tercih ederler. Birbirine yakın olan gözlem noktaları benzerdeğerlere sahiptirler, ancak birbirinden uzak olan noktalar daha farklıdeğerler taşırlar. Bu bilgi tahmin prosedüründe (enterpolasyon)kullanılır. Burada bahsi geçen kriging yöntemleri de enterpolasyonyöntemlerindendir. Kriging en uygun tahmin değerleri verir: bir değişkene aitherhangi bir yerde en olası değeri üretir. Bu derleme çalışmasındajeo-istatistikte en çok kullanılan kriging metotlarından Sıradan kriging,Regresyon kriging ve Evrensel kriging yöntemlerine ait yöntemler anlatılmıştır.

Measurementsof environmental, hydrological, agricultural and similar studies are based onpoint observations over the Earth. Precipitation and temperature values aremeasured from meteorological stations, soil characteristics are measured fromsoil samples, and pollution of a lake is measured by taking samples from lake.These are some examples from spatial point measurements. These variables can bemeasured by taking samples from a limited number of locations or from certainlocations. However, it is logically impossible to measure a variable at allparts of globe or on a field of certain size. Instead of this it is possible tomake some interpolation to map spatial distributions of that variable.Observation locations which are close to each other tend to have similarvalues, however the ones located farther apart from each other differ more. Sothis knowledge is used in prediction procedure (interpolation).  Kriging which will be described here, is aninterpolation method. Kriging makes optimal predictions: it provides the mostlikely value at any location of a variable. Methodologies of most commonly usedkriging methods in geostatistics; Ordinary kriging, Regression kriging andUniversal kriging have been described in this review work.