摘要：地统计分析方法的应用主要包括几个方面：数据空间结构变异分析；变异函数计算和模型拟合以及地统计插值。其中，尺度效应不仅影响空间结构的变异，甚至会对变异函数模型拟合产生影响；变异函数模型拟合是地统计分析的重点，尽管目前有很多参数拟合的计算方法，但鲜有对这些方法的总结和归纳；地统计克里金插值能够有效预测变量的空间变异结构，根据研究对象、分析目的等的不同，地统计克里金插值方法的选用也存在差异。本文概述了地统计学方法实际应用，并对区域化变量理论、变异函数和克里金插值原理进行总结。针对地统计分析过程的关键步骤中存在的问题和方法的选用进行分析和归纳，其中包括空间结构变异的尺度效应分析，变异函数模型拟合的方法概述，以及不同地统计克里金插值的选用。旨在为今后地统计分析方法的应用和改进提供理论和实际参考。
关键词：地统计，空间结构，变异函数，克里金插值
引言
地统计分析是以区域化变量为理论，借助变异函数和空间插值分析作为主要工具，通过对空间数据进行分析探索空间过程信息的一种统计学方法[1]，尤其适用于对具有空间分布特征的变量进行空间预测和不确定性分析，研究其在空间上的结构性和随机性[2]。
20世纪50年代初，采矿工程师Krige和统计学家Sichel首次将地统计学（Geostatistics）应用于南非的采矿工作中，从而使得该方法具有雏形[3]。50年代后期，法国Matheron在前人的基础上整理和总结了地统计分析方法，并在此基础上提出区域化变量和变异函数理论，奠定了地统计学的理论基础，构建其基本框架[4]。目前，地统计分析仍然是研究区域化变量空间结构变异的主要方法之一，相比于传统统计分析，地统计分析实现了区域化变量在空间上连续变异分布的预测分析，并且，借助于各种空间个数学分析工具，使得该方法研究结果精确性得到提高。
地统计分析方法现已被用应用在很多领域。在气象分析中，魏凤英[5]（2002）基于气象场空间结构的概念，对地统计分析方法在气象研究中的适用性进行了分析，认为地统计分析方法有利于了解天气气候系统潜在空间特征。应用于生态领域，王正军等[6]讨论了地统计学在昆虫生态学中的应用；李秀梅等[7]对地统计学应用于生态学中的适用性进行了探讨。在土壤学中的应用较为广泛，雷凌明等[8]结合地统计与多元统计分析方法，分析土壤重金属空间分布特征及来源解析。范夫静等[9]结合经典统计学和地统计学方法对西南峡谷型喀斯特坡地土壤养分的空间变异和分布格局进行研究。McBratney等[10]采用协同克里金方法，同时辅助粉粒和沙粒变量计算了表层土壤粉粒含量的空间分布。
作者：陈怡先