TR
EN
Jeo-İstatistik'te Kullanılan Temel Kriging Yöntemleri
Öz
Çevresel, hidrolojik, tarımsal
ve benzer çalışmalara ait ölçümler dünya üzerinde yapılmış noktasal gözlemlere
dayanır. Yağış ve sıcaklık değerleri meteorolojik istasyonlarda, toprak
karakteristiği toprak örneklerinden ve göl kirliliği gölden alınan örneklerden
ölçülür. Bunlar noktasal olarak yapılan mekânsal ölçümlere örnektir. Belli
noktalardan örnekler alarak veya belirgin yerlerden ölçüm yaparak sınırlı
sayıda ölçüm yapabiliriz. Ancak ilgilendiğimiz değişkenin dünyanın her
noktasında ya da belli büyüklükteki bir alan üzerinde ölçüm yapmak mantıksal
olarak mümkün değildir. Bunun yerine bilim insanları bir değişkenin tüm alanda
mekânsal olarak nasıl dağıldığını haritalamak için enterpolasyon yöntemini
kullanmayı tercih ederler. Birbirine yakın olan gözlem noktaları benzer
değerlere sahiptirler, ancak birbirinden uzak olan noktalar daha farklı
değerler taşırlar. Bu bilgi tahmin prosedüründe (enterpolasyon)
kullanılır. Burada bahsi geçen kriging yöntemleri de enterpolasyon
yöntemlerindendir. Kriging en uygun tahmin değerleri verir: bir değişkene ait
herhangi bir yerde en olası değeri üretir. Bu derleme çalışmasında
jeo-istatistikte en çok kullanılan kriging metotlarından Sıradan kriging,
Regresyon kriging ve Evrensel kriging yöntemlerine ait yöntemler anlatılmıştır.
Anahtar Kelimeler
References
- Anonymous (2016). http://maps.unomaha.edu/Peterson/gisII/ESRImanuals/Ch3_Principles.pdf (access on 29.11.2016).
- Bailey TC, Gatrell AC (1995). Interactive Spatial Data Analysis. ISBN: 0-582-24493-5.
- Boer EPJ, Beurs KM, Hartkamp AD (2001). Kriging and thin plate splines for mapping climate variables JAG l 3(2): 146-154.
- Bostan PA, Heuvelink GBM, Akyürek SZ (2012). Comparison of Regression and Kriging Techniques for Mapping the Average Annual Precipitation of Turkey, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 19: 115-126. Bostan PA (2013). Analysis and Modelling of Spatially and Temporally Varying Meteorological Parameter: Precipitation over Turkey, A thesis submitted to the Graduate School of Natural and Applied Sciences of Middle East Technical University, Ankara. Brus DJ, Heuvelink GBM (2007). Optimization of sample patterns for universal kriging of environmental variables, Goederma 138: 86-95 . Carrera-Hernández JJ, Gaskin SJ (2007). Spatio temporal analysis of daily precipitation and temperature in the Basin of Mexico, Journal of Hydrology 336: 231-249.
- Düzgün Ş (2008), GGIT 538 Lecture Notes, METU-Ankara. Gething PW, Atkinson PM, Noor AM, Gikandi PW, Hay SI, Nixon MS (2007). A local space-time kriging approach applied to a national outpatient malaria data set, Computers & Geosicences 33: 1337-1350.
- Grimes IFD, Pardo-Iguzquiza E (2010). Geo-statistical Analysis of Rainfall, Geographical Analysis 42: 136-160.
- Hengl T, Heuvelink GBM, Stein A (2004). A generic framework for spatial prediction of soil variables based on regression kriging, Geoderma 120: 75-93.
- Hengl T (2009). A Practical Guide to Geostatistical Mapping. ISBN 978-90-9024981-0.
Details
Primary Language
English
Subjects
Engineering
Journal Section
Research Article
Authors
Publication Date
March 31, 2017
Submission Date
April 9, 2017
Acceptance Date
January 31, 2017
Published in Issue
Year 1970 Volume: 27 Number: 1
APA
Bostan, P. (2017). Basic Kriging Methods in Geostatistics. Yuzuncu Yıl University Journal of Agricultural Sciences, 27(1), 10-20. https://doi.org/10.29133/yyutbd.305093
Cited By
Türkiye’nin Uzun Dönem Ortalama Sıcaklık (°C) Değerlerinin IDW ve Kriging Enterpolasyon Yöntemleri ile Tahmini
Geomatik
https://doi.org/10.29128/geomatik.984310An Example of Kriging Method based on Environmental Temperature for Altitude Mapping Using ArcGIS Software
Gazi University Journal of Science Part A: Engineering and Innovation
https://doi.org/10.54287/gujsa.1339151Bartın İlinin İklim Sınıflarının Belirlenmesi ve CBS Tabanlı İklim Sınır Haritalarının Oluşturulması
Doğal Afetler ve Çevre Dergisi
https://doi.org/10.21324/dacd.1427198Spatial predictive analysis of drought duration in relation to climate change using interpolation techniques
Stochastic Environmental Research and Risk Assessment
https://doi.org/10.1007/s00477-024-02886-xAdvancing soil mapping and management using geostatistics and integrated machine learning and remote sensing techniques: a synoptic review
Discover Soil
https://doi.org/10.1007/s44378-025-00082-zCurrent Scenario of Water Crisis and Struggle in Jamshedpur: A Sustainable Approach
World Water Policy
https://doi.org/10.1002/wwp2.70049Adana İklim Koşullarında Sıcaklık Nem İndeks Değerlerinin Haritalanmasında IDW, OK ve UK Yöntemlerinin Karşılaştırılması
Turkish Journal of Agricultural Engineering Research
https://doi.org/10.46592/turkager.1830456Extraction and accuracy assessment of a GNSS-derived digital elevation model
Applied Geomatics
https://doi.org/10.1007/s12518-025-00669-9Digital elevation model prediction in Sudan’s data scarce mining regions: A comparison of neural network and classical interpolation approaches
Turkish Journal of Remote Sensing
https://doi.org/10.51489/tuzal.1679932Heavy Metal–Based Water Quality and Pollution Indices Assessment of Drinking Waters in Ağrı Province, Türkiye
JENAS Journal of Environmental and Natural Studies
https://doi.org/10.53472/jenas.1805583
