趙明

姓名：趙明
性別：男
出生日期： 1984年05月
現(xiàn)任職稱（職務）：副研究員
電話/傳真：010-68729401
E-mail: mzhao@cea-igp.ac.cn

研究方向及領域：

1.人工智能的地震學應用（監(jiān)測、預警、前震識別，物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡用于地殼彈性形變模擬等）

2.地震波傳播數(shù)值模擬及地球深部結構研究

3.地震大數(shù)據(jù)信息挖掘

 

工作經(jīng)歷：
2021年1月-今，中國地震局地球物理研究所，副研究員

2022年8月-2023年8月，加拿大戴爾豪斯大學地球科學系，CSC訪問學者

2016年11月- 2021年1月，中國地震局地球物理研究所，助理研究員

2013年10月-2016年10月， 中國科學院大學，計算地球動力學實驗室，博士后

2014年3月-2015年2月， 法國國家科研中心，南特地球動力學實驗室，CSC訪學博士后

2015年3月-2016年3月，法國國家科研中心，南特地球動力學實驗室，博士后（法國盧瓦爾大區(qū)獎學金資助）

社會兼職：

[1]      中國地震學會人工智能專業(yè)委員會委員

[2]      中國地震學會地震數(shù)值預測專業(yè)委員會委員

[3]      《地震學報》、《地球物理學報》等期刊審稿人

[4]      防災科技學院校外研究生導師

教育背景：
2001~2005  華中科技大學環(huán)境科學與工程學院，學士
2007~2013  中國科學院地質與地球物理研究所，博士

近五年承擔課題情況：

[1]      2022.12-2025.11，科技部重點研發(fā)計劃（2022YFC2808301），船載-潛載海洋地球物理和物理海洋數(shù)據(jù)處理開源軟件研發(fā)——子課題：開源軟件總體架構設計，負責。

[2]      2022.01- 2023.12，國家自然科學基金國際（地區(qū)）合作與交流項目，2016年慶州地震序列的地震活動性演化研究（42111540260），負責。

[3]      2019.01-2021.12，國家自然科學基金青年科學基金項目，發(fā)展下地幔三維高頻體波波形模擬方法及在太平洋異常體精細結構研究中的應用（41804047），負責。

[4]      2019.07-2021.12，中央級公益類研究所基本科研業(yè)務費專項（DQJB19A0114），基于人工智能的微震檢測和誘發(fā)地震綜合識別技術研發(fā)，負責。

[5]      2022.03-2023.02，中國地震科學實驗場指令性項目（DQJB22Z01-03），基于三維速度模型的中小地震震源機制解數(shù)據(jù)集，負責。

[6]      2024.6-2027.5，中央級公益類研究所基本科研業(yè)務費-面上項目DQJB24B18，人工智能地震數(shù)據(jù)挖掘大模型開發(fā)，負責。

[7]      2023.01- 2026.12，國家自然科學基金地震聯(lián)合基金（U2239205），基于人工智能和物理機制建模的數(shù)值地震預測理論與方法研究，主要參與人。

 

 

獎勵和榮譽：

[1]      中國地球物理學會“陳宗器地球物理優(yōu)秀論文獎”， 2021.

[2]      中國石油科學十佳論文獎，2019.

[3]      入選“中國精品科技期刊頂尖學術論文領跑者5000”，2020， 2022.

[4]      入選中國知網(wǎng)高PCSI論文、高被引論文作者，2022.

 

代表性學術論著：

（1）目前以第一作者發(fā)表論文12篇（SCI 7篇），被引用400余次：

[1]      Ming Zhao; Zhuowei Xiao; Miao Zhang; Yun Yang; Lin Tang; Shi Chen ; DiTingMotion: A deep learning first-motion-polarity classifier and its application to focal mechanism inversion,Frontiers in Earth Science, 2023, 11.(SCI)

[2]      Ming Zhao; Zhuowei Xiao; Shi Chen; Lihua Fang ; DiTing: A large-scale Chinese seismic

benchmark dataset for artificial intelligence in seismology, Earthquake Science, 2022, 36(2): 84-94. (ESCI)

[3]      趙明，房立華*，陳石，David A Yuen. 2019. 基于U形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的震相識別與到時拾取方法研究. 地球物理學報, 62(8):3034-3042. (SCI)

[4]      趙明，陳石*，Dave Yuen. 2019. 基于深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的地震波形自動分類與識別. 地球物理學報, 62(1):374-382. (SCI)

[5]      趙明, 唐淋, 陳石, 蘇金蓉, 張淼 .2021.基于深度學習到時拾取自動構建長寧地震前震目錄.  地球物理學報,64(1): 54-66,doi: 10.6038/cjg2021O0271. (SCI)

[6]      Ming Zhao., Yann Capdeville*.,Huai Zhang*., Direct numerical modeling of time-reversal acoustic subwavelength focusing, Wave Motion, Volume 67, 2016, pp 102–115. (SCI)

[7]      趙明*, 趙亮, YannCapdeville. 基于譜元-簡正振型耦合方法的核幔邊界D″區(qū)地震波波形模擬方法研究. 地球物理學報, 2013, 56(4): 1216-1225, doi: 10.6038/cjg20130416．(SCI)

[8]      Zhao, M., L. Zhao, Y. Capdeville (2013). A coupled method of spectral element and normal mode: an powerful tool of modeling the seismic waves propagation in anisotropic D’’ region. Chinese J. Geophys. (in Chinese), 56, 1216-1225, doi: 10.6038/cjg20130416.

[9]      Zhao Ming, Liao Shirong, Huang Lingzhu. Development of auxiliary tools for automatic processing of seismic real-time stream data based on deep learning technology. SEISMOLOGICAL AND GEOMAGNETIC OBSERVATION AND RESEARCH, 41(2), 165-171,2020.

[10]      趙明, 陳石. 基于深度學習的地震檢測模型在區(qū)域臺網(wǎng)的泛化性研究[J]. 地震, 2021, 41(1): 166-179.(北大核心)

[11]      Zhao, M., Ma, J., Chang, H., & Chen, S. (2021). General seismic wave and phase detection software driven by deep learning. Earthquake Research Advances, 1(3), 100029.（CSCD核心）

[12]      趙明,陳石,David A Yuen.汶川大地震（2008.05.12）余震分類數(shù)據(jù)集[DB/J].全球變化數(shù)據(jù)倉儲,2020.DOI:10.3974/geodb.2020.03.06.V1.

[13]      Zhao, X., Xiao, Z., Wang, W., Li, J., Zhao, M., Chen, S., & Tang, L. (2023). Fine seismogenic fault structures and complex rupture characteristics of the 2022 M6. 8 Luding, Sichuan earthquake sequence revealed by deep learning and waveform modeling. Geophysical Research Letters, 50(18), e2023GL102976.（SCI）

[14]      Capdeville, Y., Zhao, M., & Cupillard, P. (2015). Fast Fourier homogenization for elastic wave propagation in complex media. Wave Motion, 54, 170-186.（SCI）

[15]      ZHAO, Liang; ZHAO, Ming; LU, Gang. Upper mantle seismic anisotropy beneath a convergent boundary: SKS waveform modeling in central Tibet. Science China Earth Sciences, 2014, 57: 759-776.（SCI）

（2）出版學術專著一部：

[1]      張貝、趙明等.現(xiàn)代化編程方法與地球物理開源軟件實踐[M].地震出版社,2022.

（3）獲授權發(fā)明專利7項，實用新型專利1項，軟件著作權4項：

[1]      軟件研發(fā)：人工智能連續(xù)地震波形處理系統(tǒng)-震相識別子系統(tǒng)，登記號：2020SR1539686，軟著登字第6340658號。趙明，常昊，馬嘉卉，2020.

[2]      軟件研發(fā)：人工智能連續(xù)地震波形處理系統(tǒng)-初動識別子系統(tǒng)，登記號：2020SR1539687，軟著登字第6340659號。趙明，肖卓偉，2020.

[3]      軟件研發(fā)：人工智能強震前兆自動識別軟件. 登記號：2022SR1049442. 軟著登字第10003641號。趙明，肖卓偉，2022.

[4]      軟件研發(fā)：人工智能實時流檢測識別系統(tǒng). 登記號：2022SR1376546. 軟著登字第10330745號。趙明，肖卓偉，張貝，2022.

[5]      發(fā)明專利：一種快速自動化產(chǎn)出震源機制解的方法與裝置，發(fā)明專利號：ZL202111451140.7。趙明，肖卓偉，陳石，2022，.

[6]      發(fā)明專利：一種自動反演震源機制解的方法與裝置，發(fā)明專利號：ZL202111451136.0。趙明，陳石，2022.

[7]      發(fā)明專利：一種基于深度學習的單臺站后方位角估計方法與裝置，發(fā)明專利號：202210105991.4。趙明, 肖卓偉,陳石，2022.

[8]      發(fā)明專利：一種邊云端結合的分布式地震數(shù)據(jù)處理方法與裝置, 發(fā)明專利號：ZL202211469342.9。趙明，肖卓偉，陳石，2023.

[9]      發(fā)明專利：一種強震的前震自動識別方法及裝置, 發(fā)明專利號：ZL2023202210811296.X。趙明，肖卓偉，陳石，2023.

[10]      發(fā)明專利：一種基于深度學習和邊緣計算的地震預警方法與裝置, 發(fā)明專利號：ZL 2023 1 0556793.4。趙明，肖卓偉，陳石，張貝，2023.

[11]      發(fā)明專利：一種全類型地震數(shù)據(jù)的通用震相自動檢測方法和系統(tǒng), 發(fā)明專利號：ZL 2021 1 0717883.8。趙明，常昊，2021.

[12]      新型實用專利：支持多種地震儀器的震相自動檢測識別處理系統(tǒng)，新型實用專利號：ZL 202121474032.7。趙明，陳石，肖卓偉，2022.

 

研究生培養(yǎng)：
以第二導師身份指導碩士研究生2人，其中已畢業(yè)1人，在讀1人。