【报告】关于袁静副教授学术报告的通知

报告题目：机器学习在地震行业中的应用探索

报告人：袁静  副教授

报告时间：2025年12月19日下午16:00

报告地点：E1329

报告人简介：

      袁静，应急管理大学（筹）副教授、硕士生导师，本人于2019年1月在清华大学电子工程系获得工学博士学位，主要研究方向为机器学习与计算机视觉在地球物理学领域的应用。近年来在SCI、EI收录期刊发表学术论文30余篇。主持和参与多项科研项目，包括应急管理部重大科学研究项目、中国地震局科信司指令计划专项、中国地震局教师基金、国家国防科技工业局项目等。

报告摘要：

本报告围绕“机器学习在地震行业中的应用探索”展开，报告人袁静（应急管理大学（筹））从地震行业面临的数据挑战切入，系统梳理机器学习在地震观测数据处理、灾后快速评估与中长期风险预测中的应用思路与实践路径。首先，针对地震行业数据“多源异构、噪声强、有效样本稀缺、标注成本高、业务强调可解释与可追溯”等特点，报告概述了机器学习在提升信息提取效率、增强跨源融合分析能力方面的价值与边界。随后，报告重点介绍三类典型应用：其一是地震电磁卫星数据处理与物理分析，通过时频特征学习与序列建模实现弱扰动事件的自动检测与分类，并对扰动的时空分布及其与电离层结构、地磁环境耦合关系进行量化表征；其二是地震监控视频中的烈度估计，利用计算机视觉的运动估计与时序建模方法从视频中提取与振动相关的运动指标，建立与烈度/工程参数的映射关系，为台站稀疏区域的震后快速评估提供补充证据；其三是地震月尺度概率预测，通过融合地震目录与多源地球物理信息构建时空预测与概率评估模型，并引入不确定性量化与可解释学习机制提升结果可信度与业务可用性。最后，报告对未来发展方向进行了展望，包括高质量基准数据与评测体系建设、物理约束与数据驱动融合的可解释建模、以及面向业务链路的工程化部署与闭环验证。