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大地电磁法(MT)是利用天然电磁场作为场源来研究地球内部电性结构的一种地球物理勘探方法，现已广泛应用于矿产资源勘查、油气资源普查、地球深部构造研究、地热资源勘查等多个领域。对MT数据的反演结果会直接影响到地质解释的准确性，因此对反演的结果提出了更高的要求。 虽然地球物理学家们对反演技术进行了深入的研究，但仍然存在一些问题。目前这些反演方法主要分为线性反演和全局反演这两种。线性反演方法包括最速下降法、高斯-牛顿法、非线性共轭法、拟牛顿法、奥克姆法等。这些方法均将非线性问题线性化或拟线性化处理，在应用中都取得了良好的效果。但是由于大地电磁反演问题大多具有高度的非线性，使用线性反演方法往往容易陷入局部极小值。给定不同的初值，反演结果可能会有很大差异。相比传统的线性反演，全局反演方法不依赖于初始模型，能有效地避免陷入局部极小值。但现在的全局反演方法，例如蒙特卡洛算法(MC)、模拟退火法(SA)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)等，收敛较慢且对参数的依赖较强。 本文围绕MT反演技术中存在的一些问题，并结合本学科最新的研究成果，将一种新的全局反演方法——邻域算法(NA)引入到MT反演中，并提出了基于模拟退火的改进邻域算法(NA-SA)。本文的主要成果如下: 1、本文对NA算法的原理进行了深入的研究，之后基于Spark框架，对NA算法进行了并行化处理。通过对比分析在各个并行度下Rosenbrock函数的模型密度分布及运算所花费的总时间，验证了NA并行化程序的有效性。 2、本文将NA算法引入MT反演中。对一维MT合成数据进行反演分析，得到的最大似然模型十分接近理论模型。与GA算法不同，NA算法能够生成误差函数相似的采样点分布且具有更快的收敛速度。因此，NA算法比GA算法更适合应用于全局反演中。 3、本文提出了一种新的基于模拟退火的邻域算法(NA-SA)，该方法在NA的基础上，结合SA的突跳特性，利用不同模型对应的权重值和退火参数λ计算各个模型的概率，按概率大小选择相应的模型。利用Griewank测试函数，本文对NA和NA-SA这两种算法进行了分析。研究表明，λ能够控制算法搜索方向和速率，λ越小全局搜索能力越强，λ越大局部搜索能力增强。当λ≥1.5时，NA-SA算法与NA算法大体一致。之后，本文提出了最优的λ值，该值能较好地平衡全局搜索和局部搜索。 4、最后，本文将NA-SA算法应用于一维和二维MT反演中。结果表明，NA-SA算法是一种高效的、稳定的，且不依赖初始模型的非线性反演方法。同样，该方法具有很强的通用性，可以用于其他领域非线性问题的求解。