这个函数完成了我已经开始的函数变异函数和变异函数拟合。它并不打算成为执行kriging的高度优化代码，但可能具有教育价值。注意，要使用kriging，您应该下载最新版本的variogramfit。

Kriging使用普通的Kriging来插值一个变量z，在未采样的位置(xi, yi)用坐标x和y对其进行插值。该函数需要变量vstruct，该变量包含变异函数的所有必要信息。Vstruct是变差拟合函数的第四个输出参数。

这是一个基本的，但很容易使用的函数来执行普通的克里格插值。我称它为基本的，因为它总是包括所有观测值来估计未采样位置的值。当样本位置不在自相关范围内时，这可能是不必要的，但需要类似k近邻搜索算法或类似的东西。因此，算法最适合于相对少量的观测(100-500)。对于大量的观察，我推荐使用GSTAT。