重磁异常是地下不同深度异常体引起的异常叠加效应，为研究特定目的层特征往往需要分离不同深度场源引起的重磁异常以便解释和反演。但由于重磁异常的叠加性和地下介质的复杂性，异常分离具有很强的多解性，并与待分离异常目标有很大关系。

统计认为，重磁异常的频谱与地下场源目标的平均埋深有一定关系。基于统计假设，重磁异常的对数频谱与地下场源平均埋深呈线性关系，并且重磁异常对数频谱具有分段线性的特征，对应了多个不同深度层次的场源信息，这为实现场源分析提供了基础。同时，近年来小波变换方法提供了对重磁异常进行多尺度分析处理，基于小波基的滤波特性，改变其尺度可设计具有不同滤波特性的多尺度滤波器，合理的小波基及尺度变换选择结合重磁异常频谱特征可实现对不同深度重磁场源异常信息的提取和分离。

地质地球所油气资源研究室博士后徐亚最近在Journal of Geophysics and Engineering发表的论文就是基于以上思路，对模型数据和实际数据进行了分析处理，结合Halo小波基滤波特性进行多尺度变换，对原始异常和各尺度分析结果进行频谱分析（Xu et al. Regional gravity anomaly separation using wavelet transform and spectrum analysis. Journal of Geophysics and Engineering, 2009, 6(3): 279-287，点击此处下载该文）。模型数据实验表明该文选择的小波基及变换尺度可有效实现区域异常的提取。对大港地区重力数据的处理分离了对应新生界、前新生界及莫霍面等主要密度界面引起的重力异常，小波多尺度变换结果对数频谱估算的场源平均埋藏深度与本地区地震、大地电磁测深结果及有关地质认识有良好的符合程度。

该文提供的区域异常分离方法还可应用于磁区域异常分析，并可为前新生代深部地质结构研究提供有效的研究手段。