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在反演大地电磁数据时，确定性地球物理反演方法占主导地位，因此其结果在很大程度上取决于假设的初始模型，并且只能获得一个代表性的解决方案。 这种方法的一个普遍问题是，所有的反演技术都存在非唯一性，因为所有的模型解都存在误差，欠确定性和不确定性。 本质上，统计方法可以解决此问题，因为它可以提供有关未知参数的大量信息。 在本文中，我们开发了一种基于Metropolis-Hastings算法的一维贝叶斯反演代码，通过检查后验模型分布来量化地球模型参数的不确定性。 作为测试，我们将反演算法应用于从基于三层模型（K，H，A和Q）的可用文献中获得的合成模型数据。 大地电磁阻抗数据的频率从0.01到100 Hz
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