大地测量数据因观测范围广、精度高,反演出的滑动分布结果更为精细、全面,近年来常被国内外学者用于进行地震同震滑动分布反演研究中。地震同震滑动分布反演是研究分析地震发震机理的有效途径。通常采用Tikhonov正则化方法求解同震滑动分布解,其解的精度与正则化参数、正则化矩阵的选择有关。另外,多源数据联合反演相对权比的确定也是影响地震同震滑动分布反演精度的主要因素之一。提高地震同震滑动分布反演精度,获得更精确的震源参数,可以更好地认识和了解地震震源破裂过程。更高的参数反演精度对震间应变积累、震后滑动模式的理解以及地震灾害预测、救援等科研和社会工作具有重要意义。本文针对在利用Tikhonov正则化方法求解地震同震滑动分布过程中正则化参数、正则化矩阵以及多源数据联合反演相对权比的确定进行相关研究。本文主要研究内容及工作如下:1.研究了地震同震滑动分布反演中正则化参数的确定方法,针对常用方法(L曲线)的不足,本文将U曲线法引入到地震同震滑动分布反演领域,模拟实验与2013年芦山实际震例反演结果表明利用U曲线法确定正则化参数较L曲线法具有反演精度高、无需依赖数据拟合度等优势。另外,本文在L曲线法基础上提出折中相交曲线法(Eclectic Intersection curve method,EI)确定正则化参数,模拟实验与2009年拉奎拉地震以及2016年台湾实际震例实验结果表明EI曲线法较L曲线法确定平滑因子具有定位准确、反演精度高、计算效率快、无需依赖数据拟合度等优势。2.研究了地震同震滑动分布反演正则化矩阵的确定方法,针对传统拉普拉斯二阶平滑矩阵构建的正则化矩阵进行约束反演时会低估最大滑动量的情况。本文提出利用最大滑动量对拉普拉斯二阶平滑矩阵进行加权思想。模拟实验结果表明不等权拉普拉斯平滑约束可以较好的改善最大滑动量的反演精度,较传统拉普拉斯平滑约束反演结果改进12%-19%不等,且在平均滑动量、矩震级等参数也有相应的提高,分别较传统拉普拉斯平滑约束反演结果改进4%-12.5%、0.4%-9%不等;2009年拉奎拉与2016年台湾美浓实际地震反演结果表明不等权拉普拉斯平滑约束反演最大滑动量结果较传统拉普拉斯平滑约束偏大,与模拟实验结论一致。从而证明本文提出的不等权拉普拉斯平滑约束可以改善传统拉普拉斯平滑约束低估最大滑动量问题。3.研究了多源数据联合反演相对权比的确定方法,本文提出先进行各类数据单独反演,利用U曲线法确定单独反演时的正则化参数,再进行联合反演,利用判别函数最小化法确定各类数据之间的相对权比。从模拟实验、2009年拉奎拉与2016年台湾美浓实际地震实验反演结果的均方根误差可以看出,本文方法较VCE(方差分量估计法)、UVCE(方差分量估计法+U曲线法)减小33.3%-51.3%之间,从而表明本文方法确定的相对权比对应的反演结果具有一定的优势。