，选
取适当的理论变异函数模型，根据试验半变异函数得到的试验变异函数图，从而
确定出合理的变异函数理论模型。
克里格方法考虑了观测点和被估计点的位置关系，并且也考虑各观测点之间
的相对位置关系，所以在点稀少时插值效果比反距离权重等其他方法要好。
一般而言，气象要素和高程之间是具有相关性的，气象要素会随着高程的变
化而发生显著变化，所以经常应用引入高程信息的协同克里格方法。
GIS中有七类克里格法，下表是这七种方法的名称和适用范围：
类型普通克里格法
简单克里格法
泛克里格法
适用范围满足内蕴假设，其区域化变量的平均值是未知的常数满足二阶平稳假设，其变量的平均值为已知常数区域化变量的数学期望是未知的变化值
f指示克里格法
概率克里格法析取克里格法协同克里格法
有真实的特异值、数据不服从正态分布时使用求某种变量含量的概率时使用计算可采储量时使用适用于相互关联的多元区域化变量
克里格法的优点是以空间统计学作为其坚实的理论基础，可以克服内插中误差难以分析的问题，能够对误差做出逐点的理论估计；不但能估计测定参数的空间变异分布，而且还可以估算估计参数的方差分布。其缺点是计算步骤较繁琐，计算量大，且变异函数有时需要根据经验人为选定。
5国外的进展
在气象气候学中，气象要素如降水、温度、太阳辐射等在空间尺度上连续分布的数据，对各类模型的研究有着重要意义，由于各种气象要素的观测台站分布是稀疏而不均匀的，在各个台站观测的点数据基础上，推算出空间面上气象要素的分布，空间插值方法是有力的工具。在气象上发展起来的PRISM插值方法和GIDS插值方法。
PRISMParameterelevatio
Regressio
so
I
depe
de
tSlopesModel方法是由美国气象学家ChristopherDaly提出的一种基于地理空间特征和回归统计方法生成气候图的插值模型。
GIDSGradie
tplusi
versedista
cesquaredGIDS梯度平方反比法是由Nalder等1998年提出的，它在距离权重的基础上考虑了气象要素随海拔和经纬向的梯度变化。两种方法在各种地区的气象要素插值中都得到了很好的运用。
6总结
在实际应用中，没有绝对最好的空间插值方法，只有在特定的条件下，对于各种研究区域的实际情况的最佳方法。在运用空间插值方法时，要得到理想的空间插值效果，必须针对不同研究区域的实际情况，对实测数据样本点进行充分分析，反复试验比较来选择最佳的方法。最重要的是在运用一般插值方法的基础上，依据自身需要及学科的特点，对插值方法进行改进以找到更r