ANUSPLIN气象站点数据插值局限性

唉，虽然ANUSPLIN在进行气象站点数据插值的时候有一定优势，但是由于我国西部自然条件恶劣，人迹罕至，因此气象监测十分困难，造成了气象站点稀少的问题。
在气象站点稀少的情况下，利用ANUSPLIN对气象数据进行插值插值，但是效果一直不是很好，因此冥思苦想想利用协同克里金插值（co-kriging interplotation ）对气象站点数据进行插值，实现气象数据的空间化。

百度搜索ArcGIS 克里金插值

在百度了该关键词后，得到的结果十分尴尬，部分博主更是把利用kriging进行插值，然后利用边界范围调整kriging插值结果当做协同克里金插值，虽然我的理论知识一直不扎实，但是该做法还是弄的我苦笑不得。

搭建梯子搜索ArcGIS co-kriging

在我架了梯子之后，我搜索了关键词 ArcGIS co-kriging，一篇文章进入了我的视线，
下面的做法全是参考了该博主的个人网站，我也想问一下大家这个个人网站如何搭建。

Co-Kriging Interpolation: Co-Kriging Interpolation of Annual Average Temperature based on DEM - a Case Study in Sichuan, China.Yuan Wang,2021年4月20日.

ArcGIS协同克里金插值（co-kriging interplotation）实现

首先获取气象站点数据，可以明显看出西部气象站点稀少。
其次海拔高度和气温与降水等气象数据关系密切，因此选择DEM作为协同数据

获取DEM结果如下
此外，根据博客内容，协同克里金必须使用要素数据集作为协同数据集，因此利用raster to point，将DEM数据转换为点数据，结果如下：
ps：我尝试1kmDEM转点，但是数据量太大，卡死了，因此是利用10km的DEM转点。黑乎乎一片！！！
协同克里金插值

打开Geostatistical Analyst-Geostatistical Wizard-Krig/CoKriging，具体设置内容如下：

接下来就按照默认步骤进行插值就可以了！！！
输出结果如下：

今天的分享到此结束！

如果你感兴趣，还有其他关于地理信息分析的内容可以查看。
[1]利用excel进行栅格图像逐像元计算
[2]使用matlab计算栅格影像相关性： RasterSize value is not consistent with the raster size vector

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