Inversão bayesiana 1D de dados geofísicos de dipolo magnético vertical

Em métodos geofísicos busca-se estimar propriedades geoelétricas da subsuperfície, tais como as resistividades de camadas na superfície terrestre e suas propriedades geométricas. Usou-se no presente trabalho métodos Bayesianos. Foram propostos Métodos de Monte Carlo baseados em Cadeias de Markov (MCMC), Os quais são os métodos bayesianos mais usuais em inversão de parâmetros. Primeiramente utilizou-se o MCMC Metropolis-Hastings (MH) fixando um número de espessuras e estimando apenas as resistividades de cada uma; depois aplicou-se o Reversible Jump MCMC (RJ-MCMC) usando como vaiável a própria dimensão do modelo. O MH retornou valores aceitáveis de resistividade das camadas rasas, gerando imprecisão nas camadas intermediárias e profundas; o RJ-MCMC se mostrou mais adequado por se autoparametrizar, ajustando bem resistividade e espessura da primeira camada para pesquisa profunda, deixando incertezas nas camadas posteriores, e, para pesquisa rasa, ajustou corretamente o modelo de 3 camadas e menor tempo de computação, tendo um leve desvio dos valores reais em função das correlações entre o par de propriedades de cada camada (resistividade e espessura) que é mostrada nos resultados.