摘要：浅部小尺度横向电性不均匀体会导致区域构造中水平均匀的电、磁场发生畸变,从而对大地电磁的观测数据(通常是阻抗张量)产生极大影响,MT资料分析中出现的相当一部分问题都因此而起。故研究MT阻抗张量的畸变理论及与之匹配的分解方法,在数据处理尤其是后续反演解释中具有重大意义。Groom-Bailey(简称GB)分解法是当今应用最为广泛的阻抗张量分解手段。该方法特别针对三维/二维模型,将受畸变影响的阻抗张量分解成增益因子、三个畸变矩阵及区域阻抗张量的乘积,达到分离畸变效应的目的。该方法的本质是将MT阻抗张量的分解问题转化为一系列非线性超定方程的求解,传统GB分解中一般现将非线性问题线性化,再利用局部优化算法进行迭代求解,存在初值选取缺乏先验信息、偏导矩阵计算困难、收敛过快而易陷入局部极值等问题。本文针对GB分解现存的问题做出了一系列改进,采用了一种全局优化算法——遗传算法求解对应的超定方程组。首先从传统Swift分解法选取主轴方位角θ的初值出发,证明了当存在畸变效应时,利用该方法无法还原区域阻抗和主轴方位角；并进一步提出,即使不存在局部畸变影响,对理想二维构造的阻抗张量进行Swift旋转除了有走向和倾向的π/2的差别,还存在周期性问题。之后分别对Alan G. Jones的经典理论合成数据和模型正演数据进行分解,验证了该算法的有效性。最后对实测MT数据进行处理,得到了能够合理反映地下电性特征的视电阻率、相位曲线及相关畸变因子,与前人的处理结果进行对比分析后,进一步证明了遗传算法在GB分解中的实用性和可靠性。图19幅,表3个,参考文献52篇。