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變異圖理論模型

在樣本位置與估計位置之不同向量（separate vector）值間，可能存在一些我們所需、卻無法取得之變異圖數值(variogram value)。因此，為能夠正確地求算出克利金 (Kriging) 矩陣，我們須透過一些轉換的模型來計算possible separate vector之變異圖數值。實際上，變異函數模型γ（h）是未知的，往往要以有效的空間取樣數據進行估計，對各種不同的h值計算出一系列的γ（h）值。截至目前為止，統計學中最常用的模型包括：球形模型、指數模型及高斯模型等等。首先，我們先來了解一些模型中的特性。

•Range & Sill

當您建立變異圖的模型後，可能會觀察到一些現象。圖形中的曲線在經過一段距離的爬升後，即平行X軸朝右方伸展，而這段爬升的距離我們稱之為「影響範圍」。在影響範圍內的樣本點彼此間是具有相關性的；反之，影響範圍外的樣本點則否。

而影響範圍所達之值（即range的X坐標所對應的Y坐標）即為Sill值，Partial Sill則是Sill減去Nugget（碎塊效應）之差。

•Nugget Effect

理論上而言，若量測兩點間的距離為0（如：Lag=0）則其半變異值應為0。然而，在實際應用上，樣本點間存在著一些「無限小」的距離，而不會是0值，此稱為「碎塊效應」。

碎塊效應可能導因於測量上的誤差（Measurement Error）、或是點資料間距離的變化小於取樣樣本的區間距離（Microscale variation）。