科研隊(duì)伍
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宋晉東
宋晉東，男，出生于安徽合肥，籍貫山東平邑，工學(xué)博士，研究員，博士生導(dǎo)師。
研究方向：
1.地震預(yù)警
地震預(yù)警，指的是地震發(fā)生后對(duì)即將到來的破壞性地震動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)和警報(bào)。研究重點(diǎn)主要是利用地震發(fā)生初期幾秒的地震波信息，估計(jì)地震震級(jí)的大小、地震位置、地震可能產(chǎn)生的破壞范圍，并研發(fā)系統(tǒng)。相關(guān)研究成果應(yīng)用于“國(guó)家地震烈度速報(bào)與預(yù)警工程”項(xiàng)目建設(shè)。
2.重大工程地震緊急處置
面向高速鐵路、城市軌道交通、核電站、燃?xì)夤芫W(wǎng)等重大工程與基礎(chǔ)設(shè)施，進(jìn)行地震時(shí)的緊急處置以及地震后的恢復(fù)運(yùn)行控制。相關(guān)研究成果應(yīng)用于“高速鐵路地震預(yù)警監(jiān)測(cè)系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)設(shè)備和前端預(yù)警服務(wù)器”研發(fā)，通過中國(guó)鐵路總公司技術(shù)評(píng)審與中鐵檢驗(yàn)認(rèn)證中心（CRCC）入網(wǎng)認(rèn)證，服務(wù)國(guó)內(nèi)20余條高速鐵路地震預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)，中標(biāo)“一帶一路”印尼雅萬高鐵地震預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)項(xiàng)目。
3.人工智能在地震學(xué)與地震工程學(xué)的應(yīng)用
基于海量多源（測(cè)震、強(qiáng)震、MEMS、GNSS、手機(jī)等）地震數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能方法，解決地震預(yù)警與地震工程等相關(guān)領(lǐng)域的研究難點(diǎn)問題，并探索相關(guān)研究領(lǐng)域?qū)W科交叉的可行性。目前領(lǐng)導(dǎo)研究的人工智能地震預(yù)警方法已在地震事件識(shí)別、地震波到時(shí)自動(dòng)撿拾、震級(jí)估計(jì)、地震動(dòng)場(chǎng)預(yù)測(cè)等方面取得了準(zhǔn)確性與時(shí)效性的大幅提升，正在進(jìn)行系統(tǒng)研發(fā)工作，部分模塊已開始在線測(cè)試運(yùn)行。
學(xué)術(shù)兼職：
1. 所科技委委員、青年科技委副主任
2. 國(guó)家科學(xué)工程“國(guó)家地震烈度速報(bào)與預(yù)警工程”，專家委員會(huì)成員
3. 中國(guó)地震學(xué)會(huì)地震人工智能專業(yè)委員會(huì)，副主任
4. 中國(guó)地震學(xué)會(huì)地震學(xué)專業(yè)委員會(huì)，委員
5. 世界青年地球科學(xué)家聯(lián)盟中國(guó)委員會(huì)（YESChina），委員
6. 黑龍江省高層次人才（C類）
7. 黑龍江省地震學(xué)會(huì)，理事
8. 安徽建筑大學(xué)，校外兼職博導(dǎo)
9. 期刊《地震科學(xué)進(jìn)展》，青年編委
10. 鐵道部、中國(guó)地震局高速鐵路地震安全技術(shù)研發(fā)組，成員
11. 中國(guó)地震局測(cè)震學(xué)科技術(shù)管理組，成員
12. 福建高速鐵路地震信息服務(wù)實(shí)施組，成員
工作經(jīng)歷：
2022.12—至今，中國(guó)地震局工程力學(xué)研究所，工程地震研究中心，研究員（其間：2024.01遴選為博士生導(dǎo)師）
2022.11—2022.12，中國(guó)地震局工程力學(xué)研究所，工程地震研究中心，副研究員（其間：2022.11任工程地震研究中心副主任）
2019.03—2022.11，中國(guó)地震局工程力學(xué)研究所，“地震預(yù)警與工程緊急處置”科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，副研究員（其間：2020.01遴選為碩士生導(dǎo)師）
2017.12—2019.03，中國(guó)地震局工程力學(xué)研究所，強(qiáng)震動(dòng)觀測(cè)研究室，副研究員
2013.07—2017.12，中國(guó)地震局工程力學(xué)研究所，強(qiáng)震動(dòng)觀測(cè)研究室，助理研究員
2013.01—2014.01，美國(guó)肯塔基大學(xué)、肯塔基州地質(zhì)調(diào)查局，訪問學(xué)者
2008.09—2009.09，待就業(yè)
2007.07—2008.09，安徽省城建設(shè)計(jì)研究總院股份有限公司，工程師
學(xué)習(xí)經(jīng)歷：
2009.09—2013.06，中國(guó)地震局工程力學(xué)研究所，防災(zāi)減災(zāi)工程及防護(hù)工程，博士，導(dǎo)師：李山有 研究員
2004.09—2007.06，中國(guó)地震局工程力學(xué)研究所，防災(zāi)減災(zāi)工程及防護(hù)工程，碩士，導(dǎo)師：李山有 研究員
2000.09—2004.07，安徽建筑工業(yè)學(xué)院（現(xiàn)：安徽建筑大學(xué)），土木工程，學(xué)士，導(dǎo)師：干洪 教授
科研項(xiàng)目：
1. 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目子課題（2023YFF0725005），地震地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估應(yīng)用驗(yàn)證，70萬元，2024.01-2028.12，負(fù)責(zé)人
2. 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2023YFF0725000），知識(shí)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)數(shù)據(jù)智能分析方法和系統(tǒng)，1000萬元，2024.01-2028.12，研究骨干
3. 山東能源集團(tuán)重大科技攻關(guān)揭榜掛帥項(xiàng)目，煤礦礦震烈度監(jiān)測(cè)技術(shù)及裝備研究與應(yīng)用，1160萬元，2023.01-2024.06，研究骨干
4. 中國(guó)地震局地震科技星火計(jì)劃（前店后廠）項(xiàng)目（XH23027YB），基于振動(dòng)監(jiān)測(cè)的地鐵防開挖裝置研發(fā)及示范應(yīng)用，9.97萬元，2023.01-2023.12，聯(lián)合負(fù)責(zé)人
5. 中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司科研項(xiàng)目（2022YJ149），基于人工智能的高速鐵路地震預(yù)警算法研究，25.44萬元，2022.10-2024.10，負(fù)責(zé)人
6. 中國(guó)地震局地震科技星火計(jì)劃（前店后廠）項(xiàng)目（XH22008B），深度學(xué)習(xí)算法在地震實(shí)時(shí)震級(jí)測(cè)定中的應(yīng)用研究，11.6萬元，2022.01-2023.12，聯(lián)合負(fù)責(zé)人
7. 黑龍江省自然科學(xué)基金（LH2021E119），不平衡數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的可解釋性人工智能地震預(yù)警震級(jí)估算模型研究，10萬元，2021.07-2024.07，負(fù)責(zé)人
8. 中國(guó)地震局工程力學(xué)研究所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)（2021B07），基于可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的地震預(yù)警震級(jí)與影響場(chǎng)預(yù)測(cè)，25萬元，2021.10-2024.10，負(fù)責(zé)人
9. 國(guó)家鐵路集團(tuán)科技研究開發(fā)課題（K2019G009），川藏鐵路關(guān)鍵工點(diǎn)現(xiàn)場(chǎng)地震預(yù)警監(jiān)測(cè)技術(shù)研究，150萬元，2019.07-2021.12，研究骨干、子課題負(fù)責(zé)人
10. 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題（2018YFC1504003），地震預(yù)警參數(shù)確定新方法，289萬元，2018.12-2021.12，負(fù)責(zé)人
11. 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題省級(jí)資助（2018YFC1504003），地震預(yù)警參數(shù)確定新方法，20萬元，2018.12-2021.12，負(fù)責(zé)人
12. 山東省高校土木結(jié)構(gòu)防災(zāi)減災(zāi)協(xié)同創(chuàng)新中心資助課題（XTZ201901），地震安全性和預(yù)警技術(shù)研究，40萬元，2018.12-2020.12，研究骨干
13. 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃子課題（2017YFC1500802-02），重大工程專用地震預(yù)警技術(shù)與系統(tǒng)研究，42萬元，2018.01-2020.12，負(fù)責(zé)人
14. 國(guó)家自然科學(xué)基金高鐵聯(lián)合基金（U1534202），高速鐵路地震快速緊急處置方法關(guān)鍵技術(shù)研究，299.4萬元，2016.01-2019.12，研究骨干、子課題負(fù)責(zé)人
15. 中央級(jí)科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資助項(xiàng)目（2016A03），地震烈度速報(bào)與預(yù)警技術(shù)，260萬元，2016.01-2018.12，研究骨干
16. 中國(guó)鐵路總公司科技研究開發(fā)課題（2015G007-A），高速鐵路地震預(yù)警震中位置及震級(jí)偏差等性能提升技術(shù)深化研究，40萬元，2015.06-2016.12，研究骨干
17. 中央級(jí)科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資助項(xiàng)目（2014B07），基于衰減關(guān)系的大地震震源破裂特征快速確定，19.2萬元，2014.06-2017.12，負(fù)責(zé)人
18. 國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金（51408564），基于單臺(tái)P波與多參數(shù)回歸的地震參數(shù)快速估算研究，25萬元，2014.01-2017.12，負(fù)責(zé)人
19. 中國(guó)鐵路總公司科技研究開發(fā)課題（2012T001），高速鐵路地震監(jiān)測(cè)預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)研究，450萬元，2012.06-2014.06，研究骨干
代表性論文（*通訊作者）：
[1] Jingbao Zhu, Shanyou Li, Jindong Song*. 2024. Data-Knowledge Driven Hybrid Deep Learning for Earthquake Early Warning. Earth and Space Science, 11(9), https://doi.org/10.1029/2023EA003363 (SCI, Q2)
[2] 宋晉東, 朱景寶, 李水龍, 王士成, 韋永祥, 李山有. 2024. 基于機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型的現(xiàn)地警報(bào)級(jí)別地震預(yù)警試驗(yàn). 地球物理學(xué)報(bào), 67(8): 3004-3016 (SCI, Q4)
[3] Heyi Liu, Wentao Sun, Shanyou Li, Xueying Zhou, Jindong Song*. Cumulative Absolute Velocity (CAV) parameter estimation in earthquake emergency response based on a support vector machine. Journal of Seismology. 28, 811-828 (2024). https://doi.org/10.1007/s10950-024-10224-5 (SCI, Q3)
[4] Jingbao Zhu, Wentao Sun, Shanyou Li, Kunpeng Yao, Jindong Song*. Threshold-based earthquake early warning for high-speed railways using deep learning. Reliability Engineering & System Safety. Volume 250, 2024, https://doi.org/10.1016/j.ress.2024.110268. (SCI, Q1)
[5] Baorui Hou, Yueyong Zhou, Shanyou Li, Yongxiang Wei, Jindong Song*. Real-time earthquake magnitude estimation via a deep learning network based on waveform and text mixed modal. Earth Planets Space 76, 58 (2024). https://doi.org/10.1186/s40623-024-02005-8 (SCI, Q2)
[6] Haozhen Dai, Yueyong Zhou, Heyi Liu, Shanyou Li, Yongxiang Wei, Jindong Song*. XGBoost-based prediction of on-site acceleration response spectra with multi-feature inputs from P-wave arrivals, Soil Dynamics and Earthquake Engineering, Volume 178, 2024, https://doi.org/10.1016/j.soildyn.2024.108503. (SCI, Q2)
[7] Jingbao Zhu, Wentao Sun, Xueying Zhou, Kunpeng Yao, Shanyou Li, Jindong Song*. Machine Learning‐Based Rapid Epicentral Distance Estimation from a Single Station. Bulletin of the Seismological Society of America, 2024, https://doi.org/10.1785/0120230267. (SCI, Q2)
[8] Jingbao Zhu, Yueyong Zhou, Heyi Liu*, Congcong Jiao, Shanyou Li, Tao Fan, Yongxiang Wei, Jindong Song*. Rapid Earthquake Magnitude Classification Using Single Station Data Based on the Machine Learning, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 21, pp. 1-5, 2024, Art no. 7500705, doi: 10.1109/LGRS.2023.3346655. (SCI, Q1)
[9] Baorui Hou, Shanyou Li, Jindong Song*, Support vector machine-based on-site prediction for China seismic instrumental intensity from P-wave features. Pure and Applied Geophysics. 2023. Volume 180, 3495–3515. https://doi.org /10.1007/s00024-023-03335-6 (SCI, Q2)
[10] 宋晉東, 朱景寶, 韋永祥, 劉艷瓊, 何斌, 李繼龍, 李山有*. 2023. 2022年1月8日青海門源6.9級(jí)地震機(jī)器學(xué)習(xí)地震預(yù)警震級(jí)估計(jì)與現(xiàn)地閾值報(bào)警的回溯驗(yàn)證. 地球物理學(xué)報(bào), 66(7): 2903-2919, doi: 10.6038/cjg2022Q0050. (SCI, Q4)
[11] Jingbao Zhu, Shanyou Li, Yongxiang Wei, Jindong Song*. On-site instrumental seismic intensity prediction for China via recurrent neural network and transfer learning. Journal of Asian Earth Sciences. 2023. https://doi.org/10.1016/j.jseaes.2023.105610. (SCI, Q2)
[12] Jingbao Zhu, Shanyou Li, Jindong Song*. Hybrid Deep-Learning Network for Rapid On-Site Peak Ground Velocity Prediction. 2022. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. vol. 60, pp. 1-12, 2022, Art no. 5925712, https://doi.org/10.1109/TGRS.2022.3230829. (SCI, Q1)
[13] Jindong Song, Jingbao Zhu, Yongxiang Wei, ShuilongLi, ShanyouLi*. Real-time prediction of earthquake potential damage: A case study for the 8 January 2022 MS 6.9 Menyuan earthquake in Qinghai, China. 2022. Earthquake Research Advances. https://doi.org/10.1016/j.eqrea.2022.100197.
[14] Jindong Song, Jingbao Zhu, Shanyou Li*. MEANet: Magnitude Estimation Via Physics-based Features Time Series, an Attention Mechanism, and Neural Networks. Geophysics. 2023. 88(1): V33-V43. https://library.seg.org/doi/10.1190/geo2022-0196.1. (SCI, Q2)
[15] Jindong Song, Jingbao Zhu, Yuan Wang, Shanyou Li*. On-site alert-level earthquake early warning using machine-learning-based prediction equations. Geophysical Journal International. 2022, 231(2): 786-800. https://doi.org/10.1093/gji/ggac220. (SCI, Q2)
[16] Song Jindong., Zhu Jingbao. and Li Shanyou*. (2022), Continuous prediction method of earthquake early warning magnitude for high-speed railway based on support vector machine, Railway Sciences, Vol. 1 No. 2, pp. 307-323. https://doi.org/10.1108/RS-04-2022-0002
[17] Wang Yuan, Li Shanyou, Song Jindong*. Exploring magnitude estimation for earthquake early warning using the available P-wave time windows based on Chinese strong motion records. Pure and Applied Geophysics. 2022, 179(5): 4037–4052. https://doi.org/10.1007/s00024-022-03062-4. (SCI, Q3)
[18] 宋晉東, 朱景寶, 劉艷瓊, 孫文韜, 李水龍, 曾奎原, 汪云龍, 姚鹍鵬, 李山有*. 基于支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型的高速鐵路現(xiàn)地地震預(yù)警方法. 2022. 中國(guó)鐵道科學(xué). 43(5): 177-187. (EI)
[19] Jingbao Zhu, Shanyou Li, Qiang Ma, Bin He, Jindong Song*. Support vector machine-based magnitude estimation using transfer learning for Sichuan-Yunnan region, China. Bulletin of the Seismological Society of America. 2022, 112(2): 894-904. https://doi.org/10.1785/0120210232. (SCI, Q2)
[20] Heyi Liu, Shanyou Li, Jindong Song*. Discrimination between earthquake P waves and microtremors via a generative adversarial network. Bulletin of the Seismological Society of America. 2022, 112(2): 669-679. https://doi.org/10.1785/0120210231. (SCI, Q2)
[21] Jingbao Zhu, Shanyou Li, Jindong Song*. Magnitude estimation for earthquake early warning with multiple parameter inputs and a support vector machine. Seismological Research Letters. 2022, 93(1): 126-136. https://doi.org/10.1785/0220210144. (SCI, Q2)
[22] Jingbao Zhu, Shanyou Li, Jindong Song* and Yuan Wang. Magnitude estimation for earthquake early warning using a deep convolutional neural network. Frontiers in Earth Science. 2021. https://doi.org/10.3389/feart.2021.653226. (SCI, Q2)
[23] 宋晉東, 朱景寶, 李山有*, 等. 基于支持向量機(jī)的高速鐵路地震預(yù)警震級(jí)連續(xù)預(yù)測(cè). 中國(guó)鐵道科學(xué), 2021, 042(3): 156-165. (EI)
[24] 宋晉東, 余聰, 李山有*. 2021. 地震預(yù)警現(xiàn)地PGV連續(xù)預(yù)測(cè)的最小二乘支持向量機(jī)模型. 地球物理學(xué)報(bào), 64(2): 555-568. (SCI, Q4)
[25] Wang Yuan, Li Shanyou and Song Jindong*. Magnitude-scaling relationships based on initial P-wave information in the Xinjiang region, China. Journal of Seismology. 2021, 25: 697-710. https://doi.org/10.1007/s10950-020-09981-w. (SCI, Q3)
[26] Wang Yuan, Li Shanyou & Song Jindong*. Threshold-based evolutionary magnitude estimation for an earthquake early warning system in the Sichuan–Yunnan region, China. Scientific Reports 10, 21055 (2020). https://doi.org/10.1038/s41598-020-78046-2. (SCI, Q1)
[27] 宋晉東, 教聰聰, 李山有*, 侯寶瑞. 基于地震P波雙參數(shù)閾值的高速鐵路Ⅰ級(jí)地震警報(bào)預(yù)測(cè)方法. 中國(guó)鐵道科學(xué), 2018(1): 138-144. (EI)
發(fā)明專利：
1. 宋晉東, 朱景寶, 李山有. 一種基于特征波形的地震震級(jí)估算方法和裝置. 國(guó)家發(fā)明專利, ZL 202111457319.3
2. 宋晉東, 朱景寶, 李山有. 地震預(yù)警方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì). 國(guó)家發(fā)明專利, ZL 202111623482.2
聯(lián)系方式：
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