交叉梯度联合反演方法不依靠岩石物性关系，而是假定每种物性模型之间具有结构上的相似性，因此适用于任何不同的地球物理方法的联合解释。交叉梯度联合反演在多种地球物理模型之间实现结构耦合，在岩石物性关系不确定的情况下，既能提高反演结果的可靠性，又能减少反演的多解性，还能减少不同方法解释结果之间的矛盾性。联合反演与单一反演方法一样需要加上一些正则化项，并且联合反演方法解释效果与每一种单一反演方法的有效性有着密切的关系。本论文主要研究以大地电磁测深法为主的重、磁、电、震联合反演方法。为了提高联合反演方法的效率，本文首先改进了大地电磁二维Occam反演方法。Occam反演不但具有可靠性，而且具有加上各种先验信息的可行性的优点，但是因为求取拉格朗日乘子需要很长时间，所以前人提出了几个直接选取乘子方法。本论文改进了上述反演中求取拉格朗日乘子的方法。在搜索过程中加入观测数据拟合差与期望值的比较。改进的Occam反演方法中，在反演模型光滑阶段，能够减少多余的正演计算。这种改进不但对反演结果没有影响，而且使得反演速度加快并且更符合Occam思想。在对模型实验和野外数据处理中，正演次数可以减少20%~50%。联合反演中，当不同的模型观测数据覆盖范围不一致时，交叉梯度联合反演通常需要针对重叠区域数据进行联合反演，并且建模时还要扩展一些模型范围。本论文提出并实现了部分区域约束下的交叉梯度联合反演算法；接着进行了算法的模型试算并证明了该算法的有效性。部分区域交叉梯度约束方法不但能在重叠区域内很好地恢复结构相似的模型，而且在非重叠区域与重叠区域的边界处仍然可以得到平滑变化的模型。本论文提出基于数据空间的多重交叉梯度联合反演。由于在一般反演问题中数据参数量远远小于模型参数量，数据空间在内存存储量方面比模型空间方法更有效。本论文的算法采用了由四个三角型子单元组成的矩形单元，因此能处理起伏地形并且容易检测交叉梯度函数、处理数据空间方法的模型协方差矩阵。提出交叉梯度约束项中模型梯度加权因子的默认值，并通过模型试算分析不同加权因子的影响。将交叉梯度联合反演算法用到金厂找矿和本溪–集安深部地质调查重磁电综合地质地球物理解释中。实际应用结果表明，模型空间交叉梯度联合反演方法和数据空间联合反演方法都比单独反演能获得结构上更相似的模型，有利于更好的确定地质体性质，查明研究区域的深部地质结构等地质信息；并且数据空间方法在内存存储量上比模型空间方法更有效。