APPLICATION OF THE KRIGING METHOD FOR GRAVITY DATA INTERPOLATION

This article examines the application of the kriging method for the interpolation of gravimetric data. Three approaches are analyzed – Ordinary Kriging, Universal Kriging, and Empirical Bayesian Kriging – with the aim of constructing spatially continuous models of gravity anomalies. The methodology is implemented using the ArcGIS Pro toolkit. Particular attention is given to comparing the interpolation accuracy based on cross-validation indicators, including root mean square error and mean prediction error. The results show that EBK and UK with a linear trend provide the highest accuracy under various data characteristics, especially in the presence of trends and sparse observations. Kriging demonstrates high robustness, interpretability, and adaptability to the spatial distribution of gravimetric measurements, making it an effective tool in gravimetry and geoid modeling Бұл мақалада гравиметриялық деректерді интерполяциялау үшін крикинг әдісін қолдану қарастырылады. Гравитациялық аномалиялардың кеңістіктік үздіксіз модельдерін құру мақсатында үш тәсіл талданады – Ordinary Kriging, Universal Kriging және Empirical Bayesian Kriging. Әдістеме ArcGIS Pro бағдарламалық құралы негізінде жүзеге асырылған. Интерполяция дәлдігін кросс-валидация көрсеткіштері (орташа квадраттық қате мен болжам қатесінің орташа мәні) бойынша салыстыруға ерекше назар аударылады. Нәтижелер EBK және сызықтық тренді бар UK әдістері әртүрлі деректер сипаттамаларында, әсіресе трендтер мен сирек өлшемдер жағдайында, жоғары дәлдік қамтамасыз ететінін көрсетеді. Крикинг әдісі гравиметриялық өлшемдердің таралу ерекшеліктеріне жоғары тұрақтылық, түсініктілік және бейімділік танытады, бұл оны гравиметрия мен геоидты модельдеуде тиімді құрал етеді В статье рассматривается применение метода крикинга для интерполяции гравиметрических данных. Исследуются три подхода – Ordinary Kriging, Universal Kriging и Empirical Bayesian Kriging – с целью построения пространственно-непрерывных моделей гравиметрических аномалий. Методология реализована с использованием инструментария ArcGIS Pro. Особое внимание уделено сравнению точности интерполяции на основе показателей кросс-валидации, включая среднеквадратичную ошибку и среднюю ошибку предсказания. Результаты показывают, что EBK и UK с линейным трендом обеспечивают наилучшую точность при различных характеристиках данных, особенно в условиях наличия трендов и разреженных наблюдений. Метод крикинга демонстрирует высокую устойчивость, интерпретируемость и адаптивность к особенностям распределения гравиметрических измерений, что делает его эффективным инструментом в гравиметрии и моделировании геоида гравиметрия, крикинг, пространственная интерполяция, вариограмма, геостатистика, геоид, гравитационное поле