准确的宏观背景速度模型估计,在地震成像和模型参数反演中具有重要作用。全波形反演(FWI)是经典的数据域反演方法,然而,FWI需要良好的初始模型或可靠的低频分量和长偏移距数据。反射波因其反射角孔径比较小,经常被用来反演速度模型的高波数分量。本文针对以上问题,结合旅行时反演和波形反演,通过将速度模型分解为低波数和高波数两部分。基于反射波旅行时以及反射波路径概念,应用波动方程反射波旅行时反演方法(WERTI)来更新低波数背景速度模型。旅行时反演和全波形反演是地球物理学家用来从反射地震数据中提取地下速度模型的两种不同的方法。因为相对于数据残差来说,旅行时残差对长波长模型扰动更敏感且更线性相关,所以旅行时反演可以更好的提取低波数的背景模型。然后,传统的FWI使用WERTI提取的低波数组份作为一个新的初始模型从而改善模型的高波数部分。这种WERTI和FWI的交互组合减轻了速度和深部之间的耦合并且仅仅使用高频的反射波数据就可以恢复地下的速度场。在WERTI中,本文首先推导了基于地震散射的各级Born近似波场表达式,然后利用偏移和反偏移方法从背景速度场中模拟一次反射波,获取反射波信息。本文使用动态图像校正(DIW)方法来估算记录数据和合成数据之间的旅行时残差。相比经常在反射波旅行时提取中使用的互相关技术,DIW可以避免周波跳跃现象并且能够准确的提取反射波旅行时残差,即使当残差随时间变化很快的时候。在基于各级Born近似地震波场的基础之上,构建了反射波路径。反射波的波路径能够更加精确的表达波在地下介质当中的传播过程,与传统射线路径相比,波路径能够避免高频射线路径在高速区域聚焦、在低速区域发散的问题。基于反射波旅行时残差,构建了目标泛函,建立了WERTI的梯度公式。从而建立了基于MPI并行地共轭梯度波形反演流程,最后分别用模型数据进行了理论试验,验证了方法的合理性以及有效性。波动方程反射波旅行时反演方法利用反射波旅行时信息,成功的更新了速度模型的低波数组份,并改善了FWI的效果。