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环境建模与软件

英文名称:Environmental Modelling & Software   国际简称:ENVIRON MODELL SOFTW
《Environmental Modelling & Software》杂志由Elsevier BV出版社出版,本刊创刊于1997年,发行周期Monthly,每期杂志都汇聚了全球环境科学与生态学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了环境科学与生态学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为环境科学与生态学-ENGINEERING, ENVIRONMENTAL事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
环境科学与生态学
大类学科
1364-8152
ISSN
1873-6726
E-ISSN
预计审稿速度: 约18月 约14.5周
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

环境建模与软件杂志简介

出版商:Elsevier BV
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:ENGLAND
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Monthly
出版年份:1997
中文名称:环境建模与软件

环境建模与软件(国际简称ENVIRON MODELL SOFTW,英文名称Environmental Modelling & Software)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1997年创刊以来,始终站在环境科学与生态学研究的前沿。该期刊致力于发表在环境科学与生态学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为环境科学与生态学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

近年来,来自USA、Australia、CHINA MAINLAND、England、Netherlands、GERMANY (FED REP GER)、Spain、Italy、Canada、France等国家和地区的研究者在《Environmental Modelling & Software》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章264篇、2015年:发表文章241篇、2016年:发表文章291篇、2017年:发表文章231篇、2018年:发表文章230篇、2019年:发表文章252篇、2020年:发表文章224篇、2021年:发表文章266篇、2022年:发表文章246篇、2023年:发表文章222篇。这些数据反映了期刊在全球环境科学与生态学领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Environmental Modelling & Software》将继续致力于推动环境科学与生态学领域的知识传播和科学进步,为全球环境科学与生态学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:4.8
  • 文章自引率:0.0816...
  • Gold OA文章占比:47.15%
  • CiteScore:9.3
  • 年发文量:222
  • 开源占比:0.2514
  • SJR指数:1.331
  • H-index:112
  • SNIP指数:1.434
  • OA被引用占比:0.1525...
  • 出版国人文章占比:0.07

WOS期刊SCI分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 32 / 169

81.4%

学科:ENGINEERING, ENVIRONMENTAL SCIE Q2 30 / 81

63.6%

学科:ENVIRONMENTAL SCIENCES SCIE Q1 89 / 358

75.3%

学科:WATER RESOURCES SCIE Q1 14 / 127

89.4%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 53 / 169

68.93%

学科:ENGINEERING, ENVIRONMENTAL SCIE Q2 22 / 81

73.46%

学科:ENVIRONMENTAL SCIENCES SCIE Q2 96 / 359

73.4%

学科:WATER RESOURCES SCIE Q1 29 / 127

77.56%

中科院分区表

中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
环境科学与生态学 2区
ENGINEERING, ENVIRONMENTAL 工程:环境 ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 WATER RESOURCES 水资源 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用
2区 2区 2区 3区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
9.3 1.331 1.434
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Environmental Science 小类:Ecological Modeling Q1 6 / 41

86%

大类:Environmental Science 小类:Environmental Engineering Q1 27 / 197

86%

大类:Environmental Science 小类:Software Q1 66 / 407

83%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 ENVIRON MODELL SOFTW 1329
2 WATER RESOUR RES 568
3 J HYDROL 476
4 HYDROL PROCESS 215
5 ECOL MODEL 201
6 HYDROL EARTH SYST SC 171
7 T ASABE 146
8 SCI TOTAL ENVIRON 142
9 J AM WATER RESOUR AS 127
10 J WATER RES PLAN MAN 119
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 ENVIRON MODELL SOFTW 1329
2 WATER-SUI 714
3 SCI TOTAL ENVIRON 576
4 J HYDROL 427
5 SUSTAINABILITY-BASEL 318
6 J ENVIRON MANAGE 281
7 WATER RESOUR RES 223
8 J CLEAN PROD 201
9 REMOTE SENS-BASEL 183
10 WATER RESOUR MANAG 134

高引用文章

  • Why so many published sensitivity analyses are false: A systematic review of sensitivity analysis practices引用次数:46
  • A review of catchment-scale water quality and erosion models and a synthesis of future prospects引用次数:35
  • A review of artificial neural network models for ambient air pollution prediction引用次数:33
  • A new synergistic approach for monitoring wetlands using Sentinels-1 and 2 data with object-based machine learning algorithms引用次数:31
  • Tools and methods in participatory modeling: Selecting the right tool for the job引用次数:30
  • The Environmental Benefits Mapping and Analysis Program - Community Edition (BenMAP-CE): A tool to estimate the health and economic benefits of reducing air pollution引用次数:25
  • Improving performance of spatio-temporal machine learning models using forward feature selection and target-oriented validation引用次数:25
  • Advances in Bayesian network modelling: Integration of modelling technologies引用次数:24
  • APSIM Next Generation: Overcoming challenges in modernising a farming systems model引用次数:24
  • A multi-lake comparative analysis of the General Lake Model (GLM): Stress-testing across a global observatory network引用次数:24
若用户需要出版服务,请联系出版商:ELSEVIER SCI LTD, THE BOULEVARD, LANGFORD LANE, KIDLINGTON, OXFORD, ENGLAND, OXON, OX5 1GB。