Метод минимальной кривизны

Поверхность, построенная с помощью этого метода, аналогична тонкой упругой пластине, проходящей через все экспериментальные точки данных с минимальным числом изгибов. Он генерирует наиболее гладкую поверхность, которая проходит настолько близко к экспериментальным точкам, насколько это возможно, но экспериментальные точки не обязательно принадлежать приближающей поверхности. Окно Parameters позволяет задать критерий сходимости.

Параметр Max Residuals (Максимальная невязка) измеряется в тех же единицах, что и экспериментальные данные. Как показывает опыт, наиболее подходящее значение этого параметра равно, примерно, 10% от точности исходных данных. Если исходные экспериментальные данные измерены с точностью 1.0 единиц измерения, то значение Max Residuals рекомендуется положить равным 0.1. Итерации продолжаются до тех пор, пока максимальная невязка для всей итерации не станет меньше значения параметра Max Residuals.

Параметр Max Iterations (Максимальное число итераций) разумно выбрать в интервале от N до 2N, где N - число узлов генерируемой сети.

Метод полиномиальной регрессии

Этот метод используется для выделения трендов.  Окно Surface Definition (Определение поверхности) позволяет выбрать тип полиномиальной регрессии, в левой части панели диалога отображается общая полиномиальная форма уравнения регрессии, а параметры в групповом окне Parameters принимают значения, соответствующие выбранному уравнению регрессии. В Surfer реализованы следующие типы уравнений регрессии:

ü Simple planar surface (Простая плоская поверхность);

ü Bi-Linear saddle (Билинейная седлообразная поверхность);

ü Quadratic surface (Квадратичная поверхность);

ü Cubic surface (Кубическая поверхность).

Параметр Max Total Order (Максимальная общая степень) задает максимальную сумму степеней по переменным X и Y. В математическом отношении искомая поверхность находится методом наименьших квадратов.

Триангуляция с линейной интерполяцией

Метод основан на оптимальной триангуляции Б.М. Делоне, т.е. построении сетки треугольников с вершинами в точках наблюдений. Линейная интерполяция на треугольниках, приводит к приближению искомой поверхности внутри каждой тройки фактических данных плоскостью.

Использование этого метода при небольшом числе точек замера приводит к появлению явных треугольных граней на поверхности и больших прямолинейных сегментов на карте изолиний.

Метод триангуляции эффективен, если требуется сохранить линии разрывов поверхности.

Метод ближайшего соседа

Всем ближайшим соседям присваивается определённый вес, для всех остальных точек вес равен 0. Данный метод очень простой, дает смещённую (неудовлетворительную) оценку и в результате всегда получаются дискретные величины.