<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>موسسه جغرافیای - دانشکده جغرافیا</PublisherName>
				<JournalTitle>پژوهش های جغرافیایی (منتشر نمی‏شود)</JournalTitle>
				<Issn>1026-6836</Issn>
				<Volume>43</Volume>
				<Issue>0</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2002</Year>
					<Month>12</Month>
					<Day>22</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>-</ArticleTitle>
<VernacularTitle>ارزیابی درون یابی به روش کریجینگ</VernacularTitle>
			<FirstPage></FirstPage>
			<LastPage></LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">10797</ELocationID>
			
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>دکتر منیژه قهرودی</FirstName>
					<LastName>تالی</LastName>
<Affiliation></Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>1970</Year>
					<Month>01</Month>
					<Day>01</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>Preparing dispersion maps and integrating them through spatial statistics techniques and Geographical Information Systems (GIS) has gained a special role in the Various disciplines of geography. Thus, geographers use interpolation methods to prepare such maps. The Griging Method is one of the widely-used models for this purpose due to the major differences it has with other methods. This paper, therefore, surveys and discusses the Griging Model in interpolation. 
The results showed that although the Griging model is highly accurate, the results obtained in most geographical analyses are far from reality. Also, the model depends on ihe spatial structure or the sampling points and is affected by Ihe range of sample changes. The other features of the model such as smoothing, addibility, and its absolute nature also cause certain constraints in geographical analyses</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">تهیه نقشه های پراکندگی و ادغام آنهاتوسط روشهای آمار فضایی و سیستم های اطلاعات جغرافیائی GIS در گرایش های مختلف جغرافیا نقش ویژه ای یافته است لذا جغرافیدانان برای تهیه این نقشه ها از روشهای درون یابی بهره می برند روش کریجینگ از جمله مدلهای پر طرفدار در این زمینه میباشد از آنجائی که این روش تفاوتهای عمده ای با سایر روشها دارد بنابراین در این مقاله مدل کریجینگ در درون یابی مورد بررسی و نقد قرار گرفته است از نتایج به دست آمده مشخص شد با اینکه این مدل از دقت بالایی برخوردار است اما در اکثر تحلیل های جغرافیائی نتایجی دور از واقعیت می دهد ضمن آنکه به ساختار فضایی نقاط نمونه برداری وابسته است وتحت تاثیر دامنه تغییرات نمونه ها نیز میباشد ویژگیهای دیگر آن از جمله هموار سازی جمع پذیری و مطلق بودن نیز محدودیت هایی را در تحلیل های جغرافیائی ایجاد می کند</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">خطوط هم ارزش</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">درون یابی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">کریجینگ</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">گرید</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">نقشه های ایزوپلت و کروپلت</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">نقشه های پراکندگی</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://jrg.ut.ac.ir/article_10797_ace7143d76787c9a451f8565d7b4aab9.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
