《地下水环境监测网优化方法与实践》：
Kriging方法有两个重要的概念，即区域化变量（Regionalized variable）和变差函数（Variogram）。区域化变量理论是Kriging方法的核心，它是从随机变量的概念引申而来的，由Matheron教授提出。区域化变量具有部分随机性、部分确定性特征。例如，地下水水位、地下水污染物的浓度等，都可看做区域化变量。传统的观点认为，地下水环境要素的迁移特性是“确定性”或完全确定的问题，即完全确定几何形状、参数、边界条件和初始条件。只要给定这些信息，地下水动力和污染物迁移的特性就可应用地下水渗流方程和污染物迁移方程唯 一地求得。可是，在实际的地下水环境系统中，几乎不能精确地给出上述问题：诸如边界、初始条件和所有的输入项。针对现有信息的不完备性，以及采用带有测量误差的测量值带来的不确定性问题，区域化变量理论为研究地下水环境问题提供了可能，其运用已知观测点信息进行空间分析，可以获得地下水环境某要素的均值空间分布，即地下水流场或污染物分布的浓度场；同时，还可以获得地下水环境要素的估计误差的标准差的空间分布，而标准差的大小可用于评价地下水环境监测网质量的优劣。
4.1区域化变量
以空间点x的三个直角坐标z，y，z为自变量的随机函数z（x，y，z）=z（x）称为一个区域化变量。区域化变量z（x）的含义具有两重性，即监测前把z（x）看做随机函数；监测后把z（x）看做一个普通的三元实值函数（或空间点函数）。
由于区域化变量是一种随机函数，因而能同时反映地下水环境变量的结构性和随机性。例如：地下水环境中某种化学组分的浓度分布，具有结构性和随机性特点。结构性是指在地下水环境系统内，空间两个不同点x及x+h（此处；是三维向量（hx，hy，hz）T，它的模，表示x点与x+h点的距离）处的某种化学组分浓度z（x）和z（x+h）具有某种程度的相关性。随机性是指在地下水环境系统内，任意空间点x处，其某种化学组分浓度z（x）是一个随机变量，这就体现了区域化变量z（x）的随机性特点。
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