Понимание вариограммы — радиус влияния, порог и самородок

Как уже упоминалось, вариограмма отражает пространствен­ную автокорреляцию опорных точек. После того, как каждая пара точек (после бининга) нанесена на график, необходимо подобрать модель вариограммы. Для описания таких моделей часто используются определенные параметры.

Радиус влияния и порог

Если вы посмотрите на модель вариограммы, вы заметите, что при определенном расстоянии кривая, описывающая модель, выравнивается. Расстояние, при котором модель начинает вы­равниваться, называется радиусом влияния. Опорные точки, отстоящие друг от друга на расстояние, меньшее, чем радиус влияния, пространственно коррелируют, в то время как точки, отстоящие друг от друга на расстояние, большее, чем радиус влияния, - нет.

Значение, которое модель вариограммы, принимает в точке ра­диуса влияния (значение по оси у) носит название "порога". Частичный порог - это значение порога, из которого вычтено значение самородка.

Самородок

Теоретически, если расстояние между точками равно нулю (т.е., лаг = 0), значение вариограммы также должно быть равно нулю. Однако, при бесконечно малых расстояниях, разница между из­мерениями зачастую не стремится к нулю. Этот факт носит на­звание эффекта самородка. Например, если модель вариограммы пересекает ось у в точке 2, самородок равен 2.

Эффект самородка может быть отнесен за счет ошибок измере­ний или пространственных составляющих дисперсии на рассто­яниях меньших, чем интервал выборки (или за счет обоих явле­ний). Ошибка измерений возникает вследствие ошибок, прису­щих измерительным приборам. Природные явления могут про­странственно варьировать в зависимости от масштаба наблюде­ний. Вариация на микроуровне меньше, чем те значения рас­стояний между опорными точками, которые появятся при вы­числении значения самородка. Перед сбором данных важно по­лучить некое представление о том, как пространственная вари­ация будет проявляться на разных масштабных уровнях.