随着油气资源勘探的重心逐渐向地下复杂构造区和深部转移,对地下构造成像质量的要求也越来越高。高精度的速度建模是提高地震数据偏移成像质量的关键。目前,利用地震数据进行速度建模的方法主要有速度分析、层析成像和全波形反演。其中,前两种方法只用到地震波场的走时信息,这在理论上限制了其速度建模的精度和分辨率。全波形反演方法是目前地震勘探领域速度建模精度最高的方法,其以模拟数据与观测数据的残差的范数作为目标函数,能够综合利用地震波场的运动学和动力学特征。虽然全波形反演是目前最有潜力实现高精度速度建模的方法,但是其仍然存在很多问题有待解决。其中,最著名也是最亟须克服的问题是全波形反演的初始模型依赖性问题,或者说由于初始模型较差而导致的跳周问题。导致这一问题的根源,是全波形反演采用Born近似将强非线性反演问题转化为局部优化问题,这样虽然方便了求解计算,但是,导致反演在初始模型离真实模型较远时容易陷入局部极小解。本文提出了三类方法和策略来克服全波形反演的初始模型依赖性问题和跳周问题。第一类是提出进行多震源地震数据的联合全波形反演方法,将被动源地震数据应用于常规主动源地震数据的反演过程,充分发挥被动源地震数据的低频优势。第二类是提出基于稀疏约束的多尺度全波形反演方法,利用稀疏约束和稀疏盲约束来重构低频地震数据,从而构建更加准确的大尺度速度模型。第三类是提出基于包络算子的低频重构与包络-波形反演方法,利用包络波场的超低频信息,构建大尺度强扰动速度模型。本文提出的主要方法及取得的主要成果可以概括如下:(1)从成像角度,综合研究了主动源和被动源地震数据联合应用的优势。提出了基于多窗谱方法的被动源地震数据重构方法,能够在压制重构噪声的同时保持波形的相对振幅特性。根据被动源重构记录的噪声特点,提出了多域迭代去噪算法。在时间域,提出了主动源和被动源地震数据联合插值及联合数据成像方法。研究了在不同采集情况下,主被动源地震数据的互补效果。提出在被动源较活跃区,少量主动源地震数据可以对被动源成像起约束和促进作用;在主动源稀疏采集情况下,利用被动源重构地震数据来加密炮集,能够增强成像结果中构造的连续性和提供更多细节构造信息。利用被动源地震数据的低频优势,提出了能量匹配低频补偿方法,以对缺失低频的主动源地震数据进行重构,深部成像效果得到明显提高。(2)分别提出了声波和弹性波主被动源地震数据的联合全波形反演方法。针对被动源地震数据有效信号识别困难、震源位置不确定和震源子波未知等问题,提出了基于地震干涉与不依赖子波算法的被动源地震数据全波形反演方法。分别讨论了被动震源数量和记录时间对反演结果的影响,发现震源数量越多、记录时间越长,对宏观速度模型构建越有利。提出利用被动源的低频信息为主动源全波形反演构建初始速度模型,并给出了相应的主被动源串联反演策略。将以上反演方法和策略拓展到弹性介质,提出了针对弹性波多分量被动源地震数据的全波形反演方法。研究发现,不同震源和接收分量的被动源虚拟炮数据对于纵横波速度反演的贡献不同。最终的弹性波主被动源串联反演策略既能得到准确的纵横波速度的大尺度背景构造信息,也能得到较精确的纵横波速度的小尺度细节构造信息。(3)分别提出了基于稀疏约束的声波和弹性波多尺度全波形反演方法。采用稀疏约束反演可以提取地震数据的宽频反射脉冲响应,从而增强地震数据的低频成分。子波褶积重构法既能提取想要利用的频段信息,也能确保重构数据的子波确定性。基于稀疏盲约束的低频重构算法将稀疏约束与吉洪诺夫正则化约束联合应用于目标函数,并进行反射脉冲响应与震源子波的迭代求解,最终可以在得到低频重构数据的同时校正震源子波误差。将稀疏约束低频重构数据依次作为观测数据,可以进行多尺度全波形反演。结合多震源混合编码策略,可以实现高效的多尺度全波形反演。将以上方法拓展到弹性介质,提出了基于稀疏约束的多尺度弹性波全波形反演方法。为压制多震源混叠引起的串扰噪声,提出了基于各向异性全变分约束的弹性波全波形反演方法。(4)为更有效地利用包络波场的超低频信息,提出了基于混合尺度分解的包络-波形反演和不依赖子波的直接包络-波形反演。基于调制信号模型,分析了常规包络解调效果的缺点,提出了在改进的线性尺度分解基础之上的解调,即混合尺度分解方法。该方法能进一步提纯包络数据中包含的介质长波长响应,同时具有压制强低频噪声的优势。基于混合尺度分解的包络-波形反演在强低频噪声情况下仍能得到好的反演效果。常规全波形反演和常规包络反演均基于波形Fréchet导数,其在反演大尺度强扰动介质时是有困难的。直接包络反演克服了这一缺点,但是其对震源子波误差较为敏感。本文提出了不依赖子波的直接包络-波形反演,既能反演得到大尺度强扰动速度构造,也能构建较为准确的小尺度弱扰动速度构造,还能克服震源子波误差对反演结果的影响。