论文的主要工作就是对基于克里金建模的可视化方法的理论和实际应用进行系统性研究.论文主要分三部分内容:首先,分析了数据场可视化通过空间插值建立数学模型的重要性、一些领域数据场可视化对插值方法的要求;从理论和原理出发,论证了克里金能够满足一些领域数据场可视化对插值方法的要求;论述了克里金研究的对象是不确定性与结构性兼有的自然现象和工程问题,其基础是区域化变量理论,基本工具是变异函数(或概率分布函数);通过应用实例的建模效果比较,说明克里金与常用的插值方法相比在建模方面所具有的优势.在论文的该部分内容里,还对变异函数参数拟合、线性克里金进行了综述,对线性克里金建模作了进一步研究.其次,对结合先验信息的克里金建模及其算法进行了深入的研究.提出了结合软数据(精度较差的数据)的新的同位置协同克里金,对其算法进行了推导.最后,在非线性克里金建模及其算法方面进行了深入的研究.贝叶斯—最大熵法是一种原理有别于克里金的另一种建模方法.该方法基于贝叶斯理论和最大熵原则,一般为非线性的,能够结合软数据等先验信息建模.其理论比较成熟,但应用尚处于实验阶段,有许多问题亟待解决.论文对该方法的建模及其算法进行了研究,推导了物理约束为一阶、二阶矩条件下,贝叶斯—最大熵算法关系式中系数表达式.通过实验和应用实例给出了贝叶斯—最大熵法建模效果.