Comprendre le krigeage disjonctif

Disponible avec une licence Geostatistical Analyst.

Le krigeage disjonctif implique le modèle

\(f(Z( \textbf{s} )) \space = \space µ _{1} \space + \space ε( \textbf{s} ),\)

où µ₁ est une constante inconnue et f(Z(s)) une fonction arbitraire de Z(s). Notez que vous pouvez écrire f(Z(s)) = I(Z(s) > c_t) ; le krigeage d’indicatrices est donc un cas particulier de krigeage disjonctif. Dans Geostatistical Analyst, vous pouvez prévoir la valeur elle-même ou une indicatrice à l’aide du krigeage disjonctif.

Dans Geostatistical Analyst, les fonctions g(Z(s ₀)) disponibles sont Z( s₀) elle-même et I(Z(s ₀) > c_t). En règle générale, le krigeage disjonctif tente de faire plus que le krigeage ordinaire. Bien que les bénéfices soient supérieurs, il est associé à des coûts. Le krigeage disjonctif requiert le principe de normalité bivariée et des approximations des fonctions f_i(Z(s _i)) ; les hypothèses sont difficiles à vérifier et les solutions sont complexes d’un point de vue mathématique et algébrique.

Le krigeage disjonctif peut utiliser des semi-variogrammes ou des covariances (formes mathématiques employées pour exprimer l’auto-corrélation) et des transformations, mais il n’admet pas l’ erreur de mesure.