克里金模型的优点：
1. 提供空间数据可变性的概率表示。
2.模型可以很容易地用新数据更新。
3. 方法灵活，适用于普通克里金法、通用克里金法、指示克里金法等多种形式。
4. 可用于内插或外推数据，填补数据集中的缺失值。
5. 它考虑了空间自相关并根据数据点之间的距离调整预测。
克里金模型的缺点：
1. 该模型需要大量数据才能产生准确的预测。
2. 它依赖于平稳性假设，假设数据的空间格局和统计数据不随时间变化。
3.计算过程可能很耗时，尤其是对于大型数据集。
4. 模型假设空间协方差已知或可以准确估计。
5. Kriging 模型可能不适用于非平稳数据，例如随时间变化趋势或方差的数据。
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