いわゆるKriging法の考え方は、補間対象とする変数は３つの成分（地域的に固定的な成分、地域的な相関を有するノイズ成分、地域的な相関を持たないノイズ成分）から構成されるとして、それを確率変数ととらえて地域性を反映した補間を行うものです。これを実地応用する場合には、Simple Kriging, Ordinary Kriging, Universal Kriging, Block Krigingなどの手法があります。NK-GIASが用意する方法はOrdinary Krigingにあたります。（注：次のバージョンで更新予定）
Ordinary Krigingは補間対象とする変数の、空間的（地域的）に固定的な成分を無視して単純化したものです。空間的に相関性を持つ成分の表現は次式のように２点間の距離の関数として表現します。
ここに、
： 補間対象とする変数の位置
における値
： 位置
と
の間ののsemivariance(分散値の半分)
： 位置との間の距離
： semivariogram
このような式で表現される
をvariogramと呼びます。variogramは下図のような概念で規定することとします。“Nugget”は距離ゼロにおけるsemivarianceで、他は距離の関数として一意に定めます。この関数形はある距離に達するとほぼ一定の値 “Sill”に近づくとして、そのときの距離を“Range”と呼ぶこととします。
補間対象となる地点
(は位置ベクトルを表す)の推定値（補間結果）
は、その補間に用いるデータ地点数を
として、次式のような行列式で求めます。
, 
, 
, 
ここに、
： データ地点行列
のそれぞれに関する重み係数
： 補間結果の推定分散値
NK-GIASではvariogramの関数として、“Linear”, “Spherical”, “Exponential”, “Gaussian”の４つの関数形を用意しています。
