瑞雷面波最小二乘反演

资 源 简 介

瑞雷面波最小二乘反演

详 情 说 明

瑞雷面波最小二乘反演是一种常用于地球物理勘探中的方法，主要用于反演地下介质的横波速度结构。这种方法通过分析瑞雷面波的频散特性来推断地层参数，尤其适用于浅层地质结构的探测。

最小二乘反演的核心思想是通过迭代优化，使理论频散曲线与实际观测数据之间的残差最小化。在瑞雷面波反演中，通常需要构建初始模型，并利用最小二乘算法逐步调整模型参数（如横波速度、层厚度等），直到拟合误差达到可接受的范围。

该方法的优势在于数学形式简洁，计算稳定，适用于初步接触反演的研究人员。不过，其反演结果可能受到初始模型的影响，因此合理的初始参数选择至关重要。此外，为了提高反演的可靠性，通常还需要结合其他约束条件或正则化技术来优化解的唯一性和稳定性。

对于初学者而言，理解瑞雷面波的频散特征、反演目标函数构建以及最小二乘优化流程是掌握该技术的关键步骤。