Výhody krigingových modelů:
1. Poskytuje pravděpodobnostní znázornění variability prostorových dat.
2. Model lze snadno aktualizovat novými daty.
3. Je to flexibilní metoda, kterou lze aplikovat v různých formách, jako je obyčejný, univerzální nebo indikátorový kriging.
4. Může být použit k interpolaci nebo extrapolaci dat, doplňování chybějících hodnot v datových sadách.
5. Zohledňuje prostorovou autokorelaci a upravuje předpovědi na základě vzdálenosti mezi datovými body.
Nevýhody krigingových modelů:
1. Model vyžaduje velké množství dat k vytvoření přesných předpovědí.
2. Opírá se o předpoklad stacionarity, který předpokládá, že prostorové vzorce a statistiky dat se v průběhu času nemění.
3. Proces výpočtu může být časově náročný, zejména u velkých souborů dat.
4. Model předpokládá, že prostorový kovariogram je znám nebo může být přesně odhadnut.
5. Modely krigování nemusí být vhodné pro nestacionární data, jako jsou data s měnícím se trendem nebo rozptylem v čase.
Datum publikace: