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继地统计插值简介之后，这篇文章继续更新第二部分：经验贝叶斯克里金法（EBK）
 
一、经验贝叶斯克里金法（EBK）
 
经验贝叶斯克里金法可通过反复模拟，对基础半变异函数估算中的错误进行说明。Esri学院给出了以下两点：

1、EBK将研究区域划分为子集，为均值和误差分量创建局域尺度模型。
2、EBK模拟了许多半变异函数模型，以解释经验半变异函数模型中的不确定性。

二、执行工作

一、关于地统计插值基础，有四个关键语句：
 
1、空间上连续 ：每个位置都有一个值
2、采样点的测量值 预测 面
3、确定性、地统计学
4、克里金模型＝确定性的趋势+空间自相关随机误差
 
 
二、关于四个语句的解释：

1、空间上连续的现象，如降水和温度，经常在离散的地点测量和监测，使用空间插值，可以通过采样点的测量值来推导出一个预测曲面，用来估计一个研究区域中所有其他位置的