Tengo varios sinópticos medidas (cada pocos meses) de un campo de gravedad me gustaría hacer una interpolación por kriging. Cada grupo de medidas se compone de alrededor de 45 puntos de medición, y la correlación espacial es relativamente pobre. Me gustaría usar una sola semivariogram modelo para todas las superficies interpoladas, en lugar de que el ajuste de un modelo único para cada tiempo de medición. Creo que este es adecuado debido a los cambios en el tiempo son causados por el mismo subyacente a los fenómenos (nivel de las aguas subterráneas de cambio), y la correlación espacial debe ser inalterable con el tiempo.
Hay algún problema con el "apilamiento" de la semivariogram de datos? Yo tendría que calcular el semivariance distancia pares de forma independiente para cada tiempo de medición, pero pudo combinar todos ellos en un solo semivarogram de la trama y que se adapte a mi modelo para todos los pares de datos. Estoy mayormente de un arco de usuario, pero creo que podría crear la semivariogram modelo fuera de arco (por ejemplo, MATLAB) y basta con especificar la pepita/umbral/mayor gama de spatial analyst. Gracias-
