在石油勘探开发领域,对测井、地震等应用地球物理数据的反演和解释是确定地下储层性质、进行区域开发潜能评估的主要途径。传统解释技术往往都需要预先进行理论假设和模型假设,难以保证结果的客观性与准确性。近年来,随着大数据与人工智能技术的兴起,以数据驱动代替理论驱动、以机器学习代替理论推导为应用地球物理解释提供了一种全新的思路,而如何使用各类机器学习技术有效辅助地球物理数据解释亦成为当前的研究热点之一。在众多机器学习算法中,随机森林被证明具有学习能力强、算法健壮性高、高维自适应等诸多优点,现已被成功应用于众多工程领域。但就目前而言,其在地球物理解释中的具体应用尚处于探索阶段,尚缺乏系统的研究和总结。本文以地球物理解释中的测井地层岩性判别、测井储层参数预测及地震河道砂体识别等任务为例,深入分析各项任务的问题特点,有针对性地提出典型响应相似性随机森林分类、局部线性随机森林回归、后剪枝随机森林分类等流程及方法,有效提高了随机森林在地球物理解释中的应用效果、为具体的地球物理解释任务提供了相应的优化解决方案。具体而言:（1）针对测井地层岩性判别所面临的样本分布模式复杂多变、难以进行形式化表征等的问题,通过将随机森林分类算法与Mean-Shift算法相结合,提出了一种基于测井响应相似性的随机森林地层岩性判别流程。该流程根据由Mean-Shift算法所提取各岩性的典型测井响应集合,进而构建典型测井响应相似性特征作为输入,并据此使用随机森林分类算法来建立最终的测井地层岩性判别模型。不同油田9个区块上的实际应用表明,较之于其它基于机器学习测井岩性判别方法而言,使用该流程能够显著提高测井地层岩性判别的准确率、进行更有效的测井地层岩性解释。（2）针对测井储层参数回归建模中的样本有限、数据噪音大、待拟合函数形式特殊等具体特点,通过将M5线性决策树与随机森林回归算法相结合,提出一种线性随机森林回归算法来进行求解。该算法以局部线性模型取代传统随机森林中的局部常数模型,首先使用随机化M5线性决策树拟合出一系列分段线性模型,而后使用Bagging框架进行集成来增强模型的稳定性、健壮性与平滑性。在6个区块上的23个测井回归建模任务上的应用表明,较之于其它常见机器学习回归算法,线性随机森林算法能够有效降低各类储层参数的回归预测误差,同时具有样本需求量小、算法健壮性强、拟合模型形式合理等优点,更适用于解决各类测井储层参数回归建模预测问题。（3）地震河道砂体识别任务可转化为一个机器学习分类问题进行求解,但其面临着数据误差强、输入特征维度高、存在大量无关和冗余输入信息等问题。针对上述问题,本文通过将决策树后剪枝过程提出随机森林分类模型的构建之中来进行改进。对于剪枝随机森林中每棵树的构建,全部样本被随机二分为训练集和剪枝集,首先基于训练集得到完全生长的随机化决策树模型,而后基于剪枝集对其进行后剪枝处理以提高准确性和健壮性。通过在西渤海地区某工区的实际应用表明,剪枝随机森林算法在简化了随机森林算法参数优选过程的同时,进一步提高了拟合模型的准确性、健壮性和特征选择能力。较之于其它同类机器学习分类算法,所引入的剪枝随机森林算法在解决地震河道砂体机器学习识别问题上具有明显的优势。