克立格插值法的空间变量估计思路，挺适合搞地理信息系统或环境模拟的你。它不像普通插值那么死板，是根据已有点的空间分布和它们之间的“关系”来估算未知点的值。嗯，说白了，就是有点像“聪明”版本的平均值估计。

对了，它背后用的是变异函数，这玩意儿专门用来量化两个点之间的“差异随距离的变化”，说难也不难，R 语言里甚至能直接画图看趋势，用ggplot就挺方便的。

方法本身比较偏统计那一挂，但对结果要求高、想要线性无偏最优估计的项目，还真少不了它。估值时，它会选一个“合理范围”内的采样点来参与计算，减少远点干扰。你也可以配合自相关函数来微调模型，响应会更自然。

如果你正好在做空间数据、搞土壤采样、或者气象建模，嗯，克立格法就是个值得花时间研究的老牌选手。

另外，想细致了解的话，下面这些资源可以看看，是那个克立格估计量简介，解释得蛮清楚的：

如果你用过IDW或样条插值觉得太粗暴，不妨试试克立格法，嗯，数据细节它看得更“精”。