欧拉反褶积方法是一种常用的快速确定场源位置的重磁位场反演方法。对于简单理想模型,欧拉反褶积方法可以准确地获得场源位置,但是对于稍复杂的模型,反演结果是发散的。在欧拉反褶积方法中,许多因素会影响反演结果的聚集度,进而影响人们对场源分布情况的判断。目前关于对欧拉反褶积方法中的影响因素处理以及反演结果的筛选等问题还没有得到很好的解决。本文对构造指数、背景场、欧拉方程组系数矩阵奇异性以及窗口尺寸等影响因素进行了研究。1)在研究构造指数影响的过程中,通过公式分析得出构造指数与反演结果深度参数之间存在很强的耦合性,构造指数对深度参数的影响大于对水平参数的影响;2)针对背景场的影响,提出了欧拉反褶积平均方程算法,该算法将滑动窗口中的常规欧拉方程进行重新构造,采用新的欧拉方程进行反演,能有效提高反演结果的精度;3)经过分析与研究发现采用阻尼最小二乘法能有效避免因欧拉方程组系数矩阵奇异而无法求解的问题;4)同时研究发现:相对常规反演方法,阻尼最小二乘反演方法反演得到的场源位置会往坐标原点方向压缩。我们利用这种现象和规律,提出滑动窗口大小自适应选取算法。该算法是根据反演结果“压缩度”动态选择窗口大小,从而实现自适应择优选取最佳窗口,避免了因窗口尺寸选择不当而引起的影响,能大大提高反演精度。为了获得场源附近的反演结果,本文还对反演结果的筛选问题进行了研究。在对反演结果随窗口滑动时的移动规律进行研究的过程中,基于反演数据窗口与反演结果空间关系的变化特征,提出了角度变化筛选方法;在通过阻尼最小二乘法对反演方法进行研究的过程中,基于反演方程的奇异性及坐标关联性,提出了变阻尼因子筛选方法和变坐标系筛选方法,有效地优选出可信的场源位置。本文提出的算法均经过模型和实际数据反演测试,表现出良好的效果,在实际应用中,能够为进一步的综合地质解释提供重要的基础信息。