Krigeage par mélange sur des données granulaires.

Résumé Cet article traite de trois problèmes connexes dans un contexte géostatistique. Premièrement, certaines données sont disponibles pour des zones données de l'espace, plutôt que pour des emplacements spécifiques, ce qui crée des problèmes spécifiques de données aréolaires multi-échelles. Deuxièmement, certaines incertitudes dépendent à la fois des emplacements d'entrée et des quantités mesurées à ces emplacements, ce qui crée des problèmes spécifiques de propagation de l'incertitude. Troisièmement, des sorties multidimensionnelles peuvent être observées, avec parfois des données manquantes. Ces trois problèmes sont abordés simultanément ici en considérant des mélanges d'entités aléatoires multivariées et en adaptant la méthodologie standard de Krigeage à ce contexte. Bien que le cadre gaussien habituel soit perdu, nous montrons que la moyenne, la variance et les covariances conditionnelles peuvent être dérivées de ce cadre spécifique. Une illustration numérique sur des données simulées est donnée.