克里金法是一个占用大量处理器资源的过程。 执行速度取决于输入数据集中点的数量和搜索窗口的大小。

预测栅格可选输出方差中的低值指示预测值的高置信度。 高值可能表示需要更多数据点。

泛克里金法类型假定存在结构成分，并且局部趋势在不同的位置有所不同。

半变异函数属性可控制克里金法所使用的半变异函数。 步长大小的默认值初始设置为默认输出像元大小。 对于主要范围、偏基台和块金来说，如果未进行任何设置，将会内部计算默认值。

预测栅格的可选输出方差在每个输出栅格像元中都含有克里金方差。 假设克里金误差是正态分布的，则像元中实际 z 值等于预测栅格值加上或减去方差栅格中值的平方根 2 倍的可能性为 95.5%。

输出像元大小参数可以通过数值进行定义，也可以从现有栅格数据集获取。 如果没有将像元大小明确指定为参数值，则将从像元大小环境获取相应值（前提是已指定环境）。 如果未指定参数像元大小和环境像元大小，但已设置捕捉栅格环境，则将使用捕捉栅格的像元大小。 如果未指定任何内容，则像元大小会通过使用范围的宽度或高度中的较小值除以 250 来计算，其中范围位于在环境中指定的输出坐标系内。

如果使用数值指定像元大小，则工具会直接将其用于输出栅格。

如果使用栅格数据集指定像元大小，则该参数将显示栅格数据集的路径而不是像元大小的值。 如果数据集的空间参考与输出空间参考相同，则栅格数据集的像元大小将直接用于分析。 如果数据集的空间参考与输出空间参考不同，则将基于所选的像元大小投影方法进行投影。

某些输入数据集可能包含多个具有相同 x,y 坐标的点。如果共有位置处的点的值相同，则将其视为重复项，但并不影响输出。如果值不同，则将这些点视为重合点。

各种插值工具可在不同条件下以不同方式处理此数据。例如，在某些情况下，使用遇到的第一个重合点进行计算；而在其他情况下，则使用遇到的最后一个点进行计算。这可能导致输出栅格中某些位置的值与预期值不同。解决办法就是在准备数据时移除这些重合点。“空间统计”工具箱中的收集事件工具用于识别数据中所有的重合点。

对于支持 Null 值的数据格式，例如文件地理数据库要素类，在将 Null 值用作输入时，该值将被忽略。