作者：晏星; 马小龙; 赵文慧空间数据插值污染物浓度反距离加权插值普通克里格插值样条函数插值
摘要：随着GIS和计算机技术的不断发展，窄间数据插值应用越来越广，本文基于PM1污染物浓度数据，阐述了反距离加权插值法（IDW），普通克里格插值法（Kriging）和样条函数插值（SPLINE）三种空间插值方法的数学含义，并指山了各自的特点。在IDW插值图像中，在权重不同的情况下，变化比较大的地方出现在采样点属性值变化剧烈和频繁的区域。SPLINE（规则样条）是基于生成具有连续的二阶导数和最小平方曲率的插值方法。Kriging比其他二种方法灵活，参数限制更多。但不管用哪一种插值方法，空间插值不能代替观测数据，在有一定数量的观测数据的基础上，插值结果才会更逼近真实值。
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