半变异函数灵敏度的工作原理

半变异函数灵敏度工具通过在原始值的某一百分比范围内更改模型参数（块金、偏基台和主次变程）对预测值和关联的标准误差执行灵敏度分析。如下例所示，该工具的输出是一张表，指出使用了哪些参数值和生成的预测值与标准误差都是多少。如果模型的参数值变化很小但输出的波动很大，则基本不能相信输出。相反，如果输出中的变化很小，则可相信模型的预测并可根据它的输出做出决定。

在输出表中，PtID 对应于“点观测位置”要素类的 OID 值，RndParam 标识哪些半变异函数参数随机变化。

此例中，输入地统计模型源（输入地统计图层）的块金和偏基台参数值分别为 13525.978688186458 和 259690.74619300355。

在模型块金的 10% 范围内找到了三个随机块金值（下表中 OID=1、3 和 5 分别表示这三个块金值）。同样，在模型偏基台值的 15% 范围内将找到两个偏基台值（下表中 OID=7 和 9 分别表示这两个偏基台值）。

在使用第一个块金值时，自动重新计算偏基台和变程参数，并确定预测值及其标准误差。然后在使用第一个偏基台值时，自动重新计算块金和变程值，并确定预测值及其标准误差。

此时可使用“汇总统计数据”工具（举例来说）汇总和进一步分析输出表中的数据。