地震记录初至拾取一直是一个基础而又很重要的问题。它在折射波静校正、VSP 解释、浅层折射波勘探和层析成像勘探中都起着重要的作用,它的准确与否直接影响到处理结果的好与坏。初至拾取在数据处理中所占的工作量是很大的,它的速度直接影响到数据处理工作的效率。到目前为止,已经提出了许多初至拾取的方法,如相关法、能量比法、最大振幅法、分形维法及神经网络法等。对于地震初至简单的地区,用一般的初至拾取方法就能满足要求,但对复杂地区,由于初至波形变化较大,各种波相互干扰,常常难以判断初至时间,这是一直困扰着我们的一个难题,因此,如何进一步提高初至拾取的准确性、稳定性、自动化程度和抗干扰能力,找出一种高效稳定的自动拾取方法是一个值得研究的课题,这也是该课题所要研究的主要内容。该文分析、比较了基于地震道时窗属性特征、分形维以及人工神经网络在地震记录初至拾取中的方法原理。通过对它们的研究提出了一种改进后的初至拾取方法,即统计方法。并把这几种初至拾取方法应用到不同地区、不同信噪比地震记录上,总结了各种方法的优缺点和适用范围。