《Weather And Forecasting》雜志的收稿范圍和要求是什么?
來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:06:17 276人看過
《Weather And Forecasting》雜志收稿范圍涵蓋地球科學(xué)全領(lǐng)域,此刊是該細分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認可很高,所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。
平均審稿速度 較慢,6-12周 ,影響因子指數(shù)3。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團隊會及時為您答疑解惑,提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式:AMER METEOROLOGICAL SOC, 45 BEACON ST, BOSTON, USA, MA, 02108-3693
其他數(shù)據(jù)
是否OA開放訪問: | h-index: | 年文章數(shù): |
未開放 | 90 | 156 |
Gold OA文章占比: | 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): | 開源占比(OA被引用占比): |
3.90% | 3 | 0.04... |
研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) | 期刊收錄: | 中科院《國際期刊預(yù)警名單(試行)》名單: |
100.00% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子):
歷年引文指標和發(fā)文量:
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):
歷年自引數(shù)據(jù):
發(fā)文統(tǒng)計
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計:
國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
USA | 227 |
CHINA MAINLAND | 30 |
England | 28 |
Canada | 16 |
South Korea | 13 |
Australia | 9 |
GERMANY (FED REP GER) | 9 |
France | 8 |
Taiwan | 6 |
Argentina | 4 |
2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:
機構(gòu) | 數(shù)量 |
NATIONAL OCEANIC ATMOSPHERIC ADM... | 108 |
UNIVERSITY OF OKLAHOMA SYSTEM | 41 |
NATIONAL CENTER ATMOSPHERIC RESE... | 29 |
UNIVERSITY OF COLORADO SYSTEM | 21 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 15 |
STATE UNIVERSITY OF NEW YORK (SU... | 14 |
UNITED STATES DEPARTMENT OF DEFE... | 14 |
UNIVERSITY OF WISCONSIN SYSTEM | 14 |
CHINESE ACADEMY OF METEOROLOGICA... | 12 |
COLORADO STATE UNIVERSITY | 12 |
近年引用統(tǒng)計:
期刊名稱 | 數(shù)量 |
MON WEATHER REV | 1005 |
WEATHER FORECAST | 806 |
B AM METEOROL SOC | 299 |
J ATMOS SCI | 264 |
J CLIMATE | 218 |
Q J ROY METEOR SOC | 218 |
J APPL METEOROL CLIM | 188 |
J GEOPHYS RES-ATMOS | 162 |
GEOPHYS RES LETT | 113 |
CLIM DYNAM | 81 |
近年被引用統(tǒng)計:
期刊名稱 | 數(shù)量 |
WEATHER FORECAST | 806 |
MON WEATHER REV | 738 |
J APPL METEOROL CLIM | 277 |
ATMOSPHERE-BASEL | 271 |
J GEOPHYS RES-ATMOS | 264 |
B AM METEOROL SOC | 211 |
CLIM DYNAM | 202 |
Q J ROY METEOR SOC | 194 |
ATMOS RES | 184 |
J CLIMATE | 163 |
近年文章引用統(tǒng)計:
文章名稱 | 數(shù)量 |
Subseasonal Tropical Cyclone Gen... | 17 |
Object-Based Verification of a P... | 14 |
Long-Term Performance Metrics fo... | 13 |
The Advanced Dvorak Technique (A... | 12 |
Using Near-Ground Storm Relative... | 12 |
The NOAA/CIMSS ProbSevere Model:... | 11 |
Validation of Mountain Precipita... | 11 |
Deep Learning for Spatially Expl... | 10 |
Advancing from Convection-Allowi... | 10 |
Cold-Season Tornadoes: Climatolo... | 9 |
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