宋晋东，男，出生于安徽合肥，祖籍山东平邑，工学博士，研究员，博士生导师。

研究方向：

1.地震预警

地震预警，指的是地震发生后对即将到来的破坏性地震动进行预测和警报。研究重点主要是利用地震发生初期几秒的地震波信息，估计地震震级的大小、地震位置、地震可能产生的破坏范围，并研发系统。相关研究成果应用于“国家地震烈度速报与预警工程”项目建设。

2.重大工程地震紧急处置

面向高速铁路、城市轨道交通、核电站、燃气管网等重大工程与基础设施，进行地震时的紧急处置以及地震后的恢复运行控制。相关研究成果应用于“高速铁路地震预警监测系统现场监测设备和前端预警服务器”研发，通过中国铁路总公司技术评审与中铁检验认证中心（CRCC）入网认证，服务国内20余条高速铁路地震预警系统建设，中标“一带一路”印尼雅万高铁地震预警系统建设项目。

3.人工智能在地震学与地震工程学的应用

基于海量多源（测震、强震、MEMS、GNSS、手机等）地震数据，利用机器学习、深度学习等人工智能方法，解决地震预警与地震工程等相关领域的研究难点问题，并探索相关研究领域学科交叉的可行性。目前领导研究的人工智能地震预警方法已在地震事件识别、地震波到时自动捡拾、震级估计、地震动场预测等方面取得了准确性与时效性的大幅提升，正在进行系统研发工作，部分模块已开始在线测试运行。

学术兼职：

1. 所科技委委员、青年科技委副主任

2. 中国地震学会地震人工智能专业委员会，副主任

3. 国家科学工程“国家地震烈度速报与预警工程”，专家委员会成员

4. 世界青年地球科学家联盟中国委员会（YESChina），委员

5. 黑龙江省高层次人才（C类）

6. 黑龙江省地震学会，理事

7. 期刊《地震科学进展》，青年编委

8. 铁道部、中国地震局高速铁路地震安全技术研发组，成员

9. 中国地震局测震学科技术管理组，成员

10. 福建高速铁路地震信息服务实施组，成员

工作经历：

2022.12—至今，中国地震局工程力学研究所，工程地震研究中心，研究员（其间：2024.01遴选为博士生导师）

2022.11—2022.12，中国地震局工程力学研究所，工程地震研究中心，副研究员（其间：2022.11任工程地震研究中心副主任）

2019.03—2022.11，中国地震局工程力学研究所，“地震预警与工程紧急处置”科技创新团队，副研究员（其间：2020.01遴选为硕士生导师）

2017.12—2019.03，中国地震局工程力学研究所，强震动观测研究室，副研究员

2013.06—2017.12，中国地震局工程力学研究所，强震动观测研究室，助理研究员

2013.01—2014.01，美国肯塔基大学、肯塔基州地质调查局，访问学者

2008.09—2009.09，待就业

2007.06—2008.09，安徽省城建设计研究总院股份有限公司，工程师

学习经历：

2009.09—2013.06，中国地震局工程力学研究所，防灾减灾工程及防护工程，博士，导师：李山有 研究员

2004.09—2007.06，中国地震局工程力学研究所，防灾减灾工程及防护工程，硕士，导师：李山有 研究员

2000.09—2004.07，安徽建筑工业学院（现：安徽建筑大学），土木工程，学士，导师：干洪 教授

科研项目：

1. 国家重点研发计划项目子课题（2023YFF0725005），地震地质灾害风险评估应用验证，70万元，2024.01-2028.12，负责人

2. 国家重点研发计划项目（2023YFF0725000），知识驱动的科学数据智能分析方法和系统，1000万元，2024.01-2028.12，研究骨干

3. 山东能源集团重大科技攻关揭榜挂帅项目，煤矿矿震烈度监测技术及装备研究与应用，1160万元，2023.01-2024.06，研究骨干

4. 中国地震局地震科技星火计划（前店后厂）项目（XH23027YB），基于振动监测的地铁防开挖装置研发及示范应用，9.97万元，2023.01-2023.12，联合负责人

5. 中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目（2022YJ149），基于人工智能的高速铁路地震预警算法研究，25.44万元，2022.10-2024.10，负责人

6. 中国地震局地震科技星火计划（前店后厂）项目（XH22008B），深度学习算法在地震实时震级测定中的应用研究，11.6万元，2022.01-2023.12，联合负责人

7. 黑龙江省自然科学基金（LH2021E119），不平衡数据驱动的可解释性人工智能地震预警震级估算模型研究，10万元，2021.07-2024.07，负责人

8. 中国地震局工程力学研究所基本科研业务费专项（2021B07），基于可解释机器学习的地震预警震级与影响场预测，25万元，2021.10-2024.10，负责人

9. 国家铁路集团科技研究开发课题（K2019G009），川藏铁路关键工点现场地震预警监测技术研究，150万元，2019.07-2021.12，研究骨干、子课题负责人

10. 国家重点研发计划课题（2018YFC1504003），地震预警参数确定新方法，289万元，2018.12-2021.12，负责人

11. 国家重点研发计划课题省级资助（2018YFC1504003），地震预警参数确定新方法，20万元，2018.12-2021.12，负责人

12. 山东省高校土木结构防灾减灾协同创新中心资助课题（XTZ201901），地震安全性和预警技术研究，40万元，2018.12-2020.12，研究骨干

13. 国家重点研发计划子课题（2017YFC1500802-02），重大工程专用地震预警技术与系统研究，42万元，2018.01-2020.12，负责人

14. 国家自然科学基金高铁联合基金（U1534202），高速铁路地震快速紧急处置方法关键技术研究，299.4万元，2016.01-2019.12，研究骨干、子课题负责人

15. 中央级科研院所基本科研业务费专项资助项目（2016A03），地震烈度速报与预警技术，260万元，2016.01-2018.12，研究骨干

16. 中国铁路总公司科技研究开发课题（2015G007-A），高速铁路地震预警震中位置及震级偏差等性能提升技术深化研究，40万元，2015.06-2016.12，研究骨干

17. 中央级科研院所基本科研业务费专项资助项目（2014B07），基于衰减关系的大地震震源破裂特征快速确定，19.2万元，2014.06-2017.12，负责人

18. 国家自然科学基金青年基金（51408564），基于单台P波与多参数回归的地震参数快速估算研究，25万元，2014.01-2017.12，负责人

19. 中国铁路总公司科技研究开发课题（2012T001），高速铁路地震监测预警关键技术研究，450万元，2012.06-2014.06，研究骨干

代表性论文（*通讯作者）：

[1] 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)

[2] 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)

[3] 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)

[4] 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)

[5] 宋晋东, 朱景宝, 韦永祥, 刘艳琼, 何斌, 李继龙, 李山有*. 2023. 2022年1月8日青海门源6.9级地震机器学习地震预警震级估计与现地阈值报警的回溯验证. 地球物理学报, 66(7): 2903-2919, doi: 10.6038/cjg2022Q0050. (SCI, Q4)

[6] 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)

[7] 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)

[8] 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.

[9] 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)

[10] 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)

[11] 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

[12] 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)

[13] 宋晋东, 朱景宝, 刘艳琼, 孙文韬, 李水龙, 曾奎原, 汪云龙, 姚鹍鹏, 李山有*. 基于支持向量机预测模型的高速铁路现地地震预警方法. 2022. 中国铁道科学. 43(5): 177-187. (EI)

[14] 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)

[15] 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)

[16] 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)

[17] 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)

[18] 宋晋东, 朱景宝, 李山有*, 等. 基于支持向量机的高速铁路地震预警震级连续预测. 中国铁道科学, 2021, 042(3): 156-165. (EI)

[19] 宋晋东, 余聪, 李山有*. 2021. 地震预警现地PGV连续预测的最小二乘支持向量机模型. 地球物理学报, 64(2): 555-568. (SCI, Q4)

[20] 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)

[21] 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)

[22] 宋晋东, 教聪聪, 李山有*, 侯宝瑞. 基于地震P波双参数阈值的高速铁路Ⅰ级地震警报预测方法. 中国铁道科学, 2018(1): 138-144. (EI)

发明专利：

1. 宋晋东, 朱景宝, 李山有. 一种基于特征波形的地震震级估算方法和装置. 国家发明专利, ZL 202111457319.3

2. 宋晋东, 朱景宝, 李山有. 地震预警方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质. 国家发明专利, ZL 202111623482.2

联系方式：

邮箱：jdsong@iem.ac.cn