一种提高稀疏观测数据区反演精度的策略

在一个观测数据稀疏的地区,仅用观测数据来获得接近于真实的模型解是非常困难的,因此在反演时加入先验信息,考虑基于参考模型的反演方法是合理的。在一个观测数据有限,先验信息也很少的区域,获取合适的参考模型非常困难。在无法选取合适参考模型的情况下,提出了一种在参考模型远离真实模型的情况下,通过反演迭代过程中对参考模型的不断修改,使参考模型逐步逼近真实模型,从而提高了反演精度的策略。这里设计了均匀层状模型及含异常体的模型对算法进行了验证,证实了此方法对反演大型地质异常体具有较好的适用性。