在MATLAB中如何应用克里金插值技术进行空间数据的预测分析？请提供完整的代码和解释。

克里金插值是一种基于空间自相关性的最佳线性无偏估计方法，广泛应用于地理信息系统（GIS）和地质学领域。要在MATLAB中实现克里金插值，首先需要理解其核心步骤和相关函数的使用。根据提供的《MATLAB实现：克里金插值示例与GIS应用》资料，我们将介绍一个基本的克里金插值过程，并展示如何在MATLAB中编写代码。

参考资源链接：[MATLAB实现：克里金插值示例与GIS应用](https://wenku.csdn.net/doc/7ptjis3pwm?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确定已知点的数据结构，这些数据通常包括空间位置和对应的观测值。然后，创建一个插值模型，这通常涉及到确定变异函数（semivariogram）和选择最佳拟合参数。在MATLAB中，这可以通过`fitrgp`函数来完成，该函数用于拟合高斯过程回归模型，适用于克里金插值。

% 假设已知点的数据如下：
known_points = [x坐标的矩阵; y坐标的矩阵]; % 通常是一个N×2的矩阵，N是已知点的数量
values = [观测值的向量]; % 长度为N的向量

% 创建一个高斯过程回归模型，用以进行克里金插值
GPModel = fitrgp(known_points', values', 'KernelFunction', 'ARDExponential');

% 然后，定义要预测的未知点的坐标
unknown_points = [x未知点坐标; y未知点坐标]; % 一个M×2的矩阵，M是未知点的数量

% 使用模型对未知点进行预测
[estimated_values, ~] = predict(GPModel, unknown_points');

在上述代码中，`estimated_values`将包含未知点处的插值预测值。`fitrgp`函数的`KernelFunction`参数允许我们选择不同的核函数，这里以自适应范围指数（ARDExponential）为例。核函数的选择取决于数据的空间相关性结构。

完成这些步骤后，你可以通过`estimated_values`获得未知点的估计值。此外，MATLAB还提供了一些工具和函数来评估插值模型的性能和不确定性，例如，`predict`函数的第二个输出可以用来分析预测的不确定性。

为了获得更高级的克里金插值效果，可能需要进行模型参数的优化和交叉验证，这通常涉及到更复杂的算法和计算。有关如何进行模型参数的选择和优化，你可以参考《MATLAB实现：克里金插值示例与GIS应用》中的示例和解释，那里提供了更深入的细节和实用的建议。

总之，MATLAB提供了一个强大的平台，用于实现克里金插值和进行空间数据分析。通过结合提供的辅助资料和MATLAB内置函数，可以有效地对空间数据进行预测分析。

参考资源链接：[MATLAB实现：克里金插值示例与GIS应用](https://wenku.csdn.net/doc/7ptjis3pwm?spm=1055.2569.3001.10343)