Преимущества методов интерполяции данных о поверхностном стоке:

• Заполнение недостающих данных. 3 Интерполяция помогает обрабатывать отсутствующие значения в наборе данных, повышая полноту и надёжность набора. 3
• Пространственный анализ. 3 Интерполяция помогает в оценке значений в местах, где измерения не производились. 3
• Алгоритмическая эффективность. 3 Интерполяция данных повышает эффективность алгоритмов машинного обучения, поскольку она хорошо обрабатывает недостающие данные, помогает алгоритмам лучше обучаться и лучше выполнять свои предсказания. 3
• Сглаживание. 3 Интерполяция помогает сгладить значения там, где измерения не производились, делая весь процесс непрерывным. 3

Недостатки методов интерполяции данных о поверхностном стоке:

• Предположение о гладкости. 3 Методы интерполяции предполагают, что данные являются гладкими. 3 Если данные содержат выбросы или резкие изменения, методы интерполяции могут оказаться неподходящими для захвата таких особенностей. 3
• Потеря информации. 3 Интерполяция использует известные данные для оценки ценности отсутствующих или неизвестных данных, что может привести к потере информации. 3
• Вычислительная трудоёмкость. 3 Некоторые методы интерполяции могут быть сложными в вычислительном отношении, что может замедлить процесс интерполяции. 3

Выбор метода интерполяции зависит от особенностей входных данных, требуемого типа итоговой поверхности и уровня допустимых ошибок оценки величин. 4