Volume 55 2013 CANADIAN BIOSYSTEMS ENGINEERING 1.1 Systematic Evaluation of Kriging and Inverse Distance Weighting Methods for Spatial Analysis of Soil Bulk Density A.H. Sajid 1* , R.P. Rudra 2 and G. Parkin 3 1 Graduate Student, School of Engineering, University of Guelph, Guelph, ON N1G 2W1Canada 2 Professor, School of Engineering, University of Guelph, Guelph ON N1G 2W1Canada 3 Associate Professor, School of Environmental Sciences, University of Guelph, Guelph, ON N1G 2W1 Canada * Email: asajid@alumni.uoguelph.ca http://dx.doi.org/10.7451/CBE.2013.55.1.1 Sajid, A.H., R.P. Rudra and G. Parkin. 2013. Systematic Evaluation of Kriging and Inverse Distance Weighting Methods for Spatial Analysis of Soil Bulk Density. Canadian Biosystems Engineering/Le génie des biosystèmes au Canada 55: 1.1-1.13. Spatial interpolation methods are frequently used to characterize spatial phenomena in soil properties over various spatial scales; however, it is very difficult to select the best interpolation method. No specific standards or tests are available to determine the “appropriateness” of an interpolation model. This study focused on evaluation of the performance of two widely used interpolators: kriging and inverse distance weighting (IDW) for the spatial analysis of soil bulk density. Predicted values by both interpolation models were compared with the observed data and analyzed using various indices. Results indicated that both interpolation methods do not reflect true variation of bulk density. Both models, however, performed equally well for spatial analysis with almost the same accuracy, precision and consistency with a difference of less than 1.0%, 0.5% and 2.0%, respectively. Inverse distance weighting method, simpler than kriging method, gives competitive and somewhat superior results when an optimal power value is used. No relation was found among coefficient of variation, skewness and kurtosis in selecting an appropriate interpolation method for spatial description or selecting a power value for IDW method or a semivariogram model for the kriging method. This study has provided an example of an approach to systematically evaluate the performance of one or more spatial interpolation methods. By employing the validation indices used in this study, any interpolation method can be assessed to accurately describe any spatial data set from the field. Keywords: Kriging, inverse distance weighting, interpolation, spatial analysis, validation indices Les méthodes d'interpolation spatiale sont fréquemment utilisées pour caractériser des phénomènes spatiaux au niveau des propriété des sols à des échelles différentes. Il peut cependant s'avérer difficile de sélectionner la meilleure méthode d'interpolation puisqu'il n'existe pas de normes spécifiques ou de tests pour déterminer le modèle d'interpolation le plus approprié. Cette étude a porté sur l'évaluation de la performance de deux méthodes populaires : le krigeage et la pondération de la distance inverse (IDW) pour l'analyse spatiale de la densité apparente des sols. Les valeurs prédites par ces deux modèles d'interpolation ont été comparées avec les données observées et analysées par différents équipements. Les résultats ont démontré que les deux méthodes d'interpolation ne permettaient pas de représenter adéquatement la variation réelle de la densité apparente. Cependant, les deux modèles ont donné de bons résultats pour l'analyse spatiale et ce, avec presque la même exactitude, précision et uniformité et des différences respectives de moins de 1,0%, 0,5% et 2,0%. Plus simple d'utilisation que la méthode de krigeage, la méthode de la pondération de la distance inverse a donné des résultats comparables et presque supérieurs lorsque la valeur de puissance optimale était utilisée. Aucune relation n'a été trouvée entre le coefficient de variation, l'asymétrie et l'aplatissement lors de la sélection d'une méthode appropriée d'interpolation pour la description spatiale ou la sélection de la valeur de puissance pour la méthode IDW ou un modèle semivariogramme pour la méthode de krigeage. Cette étude a fourni un exemple pour une approche d'évaluation systématique de la performance d'une ou de plusieurs méthodes d'interpolation spatiale. En recourant aux indices de validation utilisés dans cette étude, toute méthode d'interpolation peut être évaluée pour décrire précisément tout ensemble de données spatiales mesurées au champ. Mots clés: Krigeage, pondération de distance inverse, interpolation, analyse spatiale, indices de validation INTRODUCTION Selection of an appropriate interpolation method in hydrology is a complex procedure because many hydrologic variables such as soil properties affecting hydrologic processes are spatially heterogeneous and are often based on far from optimal sampling density and with significant noise or discontinuities. Data measurement accuracy, data density, data distribution and spatial variability are the factors having the greatest influence on interpolation accuracy (MacEachren and Davidson 1987). There is no set of specific standards or test or established rules that can be used to select an appropriate interpolation method. The performance of an interpolation method is usually assessed and compared using cross validation. The ultimate goal of cross validation is to increase credibility and gain sufficient confidence about an interpolation method, and to ensure that predictions reflect the most likely true outcome, particularly real spatial variability. The performance of the interpolation method is considered acceptable when the error is small and the variance is low. Range, variance, and correlation are the important attributes often considered for selection of a spatial interpolator. Lam (1983) reviewed point interpolation techniques and reported that various methods have