大地电磁测深法(MT)是以天然电磁场为场源,通过观测相互正交的电场和磁场分量并计算卡尼亚视电阻率和相位来研究和解决地质问题的一种频率域电磁法。国内外地球物理工作者已提出了多种反演方法,并在实际应用中取得良好效果,但对已有方法的改进优化和新方法的探索研究从未停止。本文首先利用有限差分法实现TE和TM模式下的二维大地电磁正演,并通过典型地电模型验证了算法的准确性和适用性。然后开展了基于数据空间的共轭梯度反演算法实现大地电磁二维反演研究。该算法是在OCCAM反演算法基础上利用共轭梯度算法求解模型更新算子,由于从模型空间M转换到数据空间N内计算,极大减小了计算内存和运行量,另外只需计算JACOBI矩阵或矩阵转置与向量的乘积,避免JACOBI矩阵直接存储和计算。利用开发的基于数据空间的共轭梯度反演算法,试算了几个典型地电模型,通过与非线性共轭梯度反演算法(NLCG)对比表明:DCG反演算法具有NLCG算法相同准确性,且具有收敛速度更快和纵向分辨率更高的优势。论文还开展噪声水平、初始模型、正则化因子等反演参数研究,结果表明正则化因子采用“L”曲线法选取较好,该反演方法具有较强抗噪能力、对初始模型依赖性较小、适应性强等特点。因此本文开发的基于数据空间的MT二维共轭梯度反演算法是一种稳定、可靠的反演算法,为大地电磁实际数据资料解释和三维反演研究提供新途径。