随着淡水资源日益紧缺,合理利用和保护地下水资源逐渐得到社会的广泛关注,水质与水流模拟与预测是评价和保护地下水工作中不可或缺的重要程序。由于地下水的储藏与运行特性及实际条件的限制,人们在对其进行观测时往往只能得到有限的监测结果,因此需要借助已知点信息来对未知点地下水污染物运移参数的空间分布特性进行估计。地下水污染物运移参数兼具结构性和随机性二重属性,地质统计学的普通克立格法作为一种线性无偏最优空间估计方法是研究这种变量的最优估计方法。在空间估计的实际工作中常常因为已知信息量较少而造成估计精度的降低,如何利用待估变量的其他已知信息来进一步提高克立格法的估计精度具有十分重要的实际意义。地下水环境监测数据在具备一定空间信息的同时通常具有大量的时间信息,本文将通过对传统协同克立格应用范围的拓展,利用变量的时间信息作为补充来提高地下水污染物运移参数空间估值的估计精度。研究结果表明,如果在其他时刻只有参估点时间信息而无待估点时间信息,无论待估点的多寡,时空协同克立格估计效果相比普通克立格基本相当,不能有效提高估计精度;如果在其他时刻具有全部待估点时间信息且其空间分布与研究时刻比较相似时,此时时空协同克立格能够更好的刻画待估点的空间变异趋势,可以获得明显高于普通克立格的估计效果。当在其他时刻只具有部分待估点和部分参估点的时间信息时,如果协同信息的空间分布与研究时刻近似,时空协同克立格在一定条件下也能够获得优于普通克立格的估计精度,在保证待估点时间信息时尽可能多的前提下,决定估计精度高低的最重要因素并不是协同信息量的多寡,而是协同信息的数据空间构型与待估变量是否相似。