El algoritmo kriging incorpora cuatro detalles esenciales: 1. Al computar los pesos de la interpolación, el algoritmo considera el espaciamiento entre el punto ser interpolado y las localizaciones de los datos. El algoritmo considera los espaciamientos de los inter-datos también. Esto permite declustering. 2. Al computar los pesos de la interpolación, el algoritmo considera la escala inherente de la longitud de los datos. Por ejemplo, la topografía en Kansas varía mucho más lentamente en espacio que la topografía en Colorado central. Considere dos observó las elevaciones separadas por cinco millas. En Kansas sería razonable asumir una variación linear entre estas dos observaciones, mientras que en el Colorado Rockies una variación linear tan presunta sería poco realista. El algoritmo ajusta los pesos de la interpolación por consiguiente. 3. Al computar los pesos de la interpolación, el algoritmo considera la fiabilidad inherente de los datos. Si las medidas de los datos son excesivamente exactas y exactas, la superficie interpolada pasa con cada valor observado. Si las medidas de los datos son sospechadas, la superficie interpolada puede no pasar con un valor observado, especialmente si un valor particular está en el desacuerdo rígido con valores observados vecinos. Ésta es una aplicación la capacidad de repetición de los datos. 4. Los fenómenos naturales son creados por procesos físicos. Estos procesos físicos han preferido a menudo orientaciones. Por ejemplo, en la boca de un río el material grueso decide lo más rápidamente posible, mientras que el material más fino lleva más de largo el settle. Así, el más cercano es a la línea de la playa cuanto más gruesos son los sedimentos, mientras que el más futuro de la línea de la playa más finos son los sedimentos. Al computar los pesos de la interpolación, el algoritmo incorpora esta anisotropía natural. Al interpolar en un punto, una observación 100 metros de ausente pero en una dirección paralela a la línea de la playa es más probable ser similar al valor en el punto de la interpolación que una observación equidistante en un perpendicular de la dirección a la línea de la playa. Los puntos dos, tres, y cuatro todos incorporan algo sobre el proceso subyacente de el cual las observaciones fueron tomadas. La escala de la longitud, la capacidad de repetición de los datos, y la anisotropía no son una función de las localizaciones de los datos. Éstos entran en el algoritmo kriging vía el variogram. La escala de la longitud es dada por la gama del variogram (o la cuesta), la capacidad de repetición de los datos es especificada por el efecto de la pepita, y la anisotropía es dada por la anisotropía.

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