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大地电磁（Magnetotelluric）法是地球物理勘探中的一种重要方法,在地球深部结构探测,油气地热资源勘查,以及水资源探测与环境保护等方面都发挥着巨大作用。反演的质量直接影响勘探的效果。经过长时间的发展,大地电磁反演技术已经从最初的定性解释转变为定量分析,并继续朝着精细化迈进。由于反演解释本身是一个集数学、计算机、地质等于一身的多学科技术的融合,所以其中任何技术的任一微小进步都有可能改善最终的反演效果。本文以大地电磁吉洪诺夫（Tikhonov）正则化反演方法为研究对象,研究的重点是对正则化因子和正则项（即模型约束）的选择。为了降低反演对初始模型的依赖,同时增强解的稳定性,本文设计了一种自适应正则化因子的方式。原理如下:首先根据第一次迭代数据拟合项的大小与模型约束项的关系确定正则化因子的初值,随后设定调节因子q,借鉴信赖域优化算法的思想,并依据每次迭代数据目标函数的相对下降量去动态调整q,再按照一定规则将此时的正则化因子与q作用作为下一次迭代的正则化因子。本文共设计六种理论模型（一维两种,二维四种）,用合成数据反演,对比了不同的正则化因子,反演结果表明自适应正则化因子的反演结果稳定性强,可以提高反演效率。传统的光滑模型约束反演得到电阻率差异较大的分界面的位置不理想,为使反演结果中异常体的边界更加清晰,本文采用了全变差（Totalvariation）的方式来约束模型,即‖▽（m-mr）‖L1。为满足其导数处处存在,文中引入一个很小的光滑系数β,使模型约束变为(‖▽（m-mr）‖L12+β2)1/2。运用以上六种模型试算后发现,全变差正则化具有识别边界的能力,但是对初始模型依赖较大。最后,本文将光滑约束与全变差约束结合形成新的模型约束,构成混合正则化方法,并构造参数γ去平衡两种约束所占比重。经过模型试算,合成数据反演结果表明新方法不但弥补了传统反演方法对电性突变界面反演不清晰的缺陷,还使反演结果更加稳定。