大類學(xué)科:數(shù)學(xué) 中科院分區(qū) 2區(qū)
JCR學(xué)科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY、MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS、REMOTE SENSING、STATISTICS & PROBABILITY JCR分區(qū) Q1
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Spatial Statistics是數(shù)學(xué)領(lǐng)域的一本權(quán)威期刊。由Elsevier BV出版社出版。該期刊主要發(fā)表數(shù)學(xué)領(lǐng)域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于2012年,是數(shù)學(xué)領(lǐng)域中具有代表性的學(xué)術(shù)刊物。該期刊主要刊載GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY-MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS及其基礎(chǔ)研究的前瞻性、原始性、首創(chuàng)性研究成果、科技成就和進(jìn)展。該期刊不僅收錄了該領(lǐng)域的科技成就和進(jìn)展,更以其深厚的學(xué)術(shù)積淀和卓越的審稿標(biāo)準(zhǔn),確保每篇文章都具備高度的學(xué)術(shù)價(jià)值。此外,該刊同時(shí)被SCIE數(shù)據(jù)庫(kù)收錄,并被劃分為中科院SCI2區(qū)期刊,它始終堅(jiān)持創(chuàng)新,不斷專注于發(fā)布高度有價(jià)值的研究成果,不斷推動(dòng)數(shù)學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步。
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數(shù)學(xué) | 2區(qū) | MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 數(shù)學(xué)跨學(xué)科應(yīng)用 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué):綜合 REMOTE SENSING 遙感 | 2區(qū) 2區(qū) 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
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數(shù)學(xué) | 3區(qū) | GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué):綜合 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 數(shù)學(xué)跨學(xué)科應(yīng)用 REMOTE SENSING 遙感 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 | 3區(qū) 3區(qū) 3區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
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工程技術(shù) | 3區(qū) | GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué)綜合 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 數(shù)學(xué)跨學(xué)科應(yīng)用 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 REMOTE SENSING 遙感 | 3區(qū) 3區(qū) 3區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
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工程技術(shù) | 4區(qū) | GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué)綜合 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 數(shù)學(xué)跨學(xué)科應(yīng)用 REMOTE SENSING 遙感 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 | 4區(qū) 4區(qū) 4區(qū) 3區(qū) | 否 | 否 |
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工程技術(shù) | 3區(qū) | GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué)綜合 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 數(shù)學(xué)跨學(xué)科應(yīng)用 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 REMOTE SENSING 遙感 | 3區(qū) 3區(qū) 3區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
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工程技術(shù) | 3區(qū) | GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學(xué)綜合 MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 數(shù)學(xué)跨學(xué)科應(yīng)用 STATISTICS & PROBABILITY 統(tǒng)計(jì)學(xué)與概率論 REMOTE SENSING 遙感 | 3區(qū) 3區(qū) 3區(qū) 4區(qū) | 否 | 否 |
按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q3 | 127 / 253 |
50% |
學(xué)科:MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q2 | 43 / 135 |
68.5% |
學(xué)科:REMOTE SENSING | SCIE | Q3 | 33 / 62 |
47.6% |
學(xué)科:STATISTICS & PROBABILITY | SCIE | Q1 | 26 / 168 |
84.8% |
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q2 | 74 / 253 |
70.95% |
學(xué)科:MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q2 | 36 / 135 |
73.7% |
學(xué)科:REMOTE SENSING | SCIE | Q2 | 23 / 62 |
63.71% |
學(xué)科:STATISTICS & PROBABILITY | SCIE | Q1 | 26 / 168 |
84.82% |
學(xué)科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
大類:Mathematics 小類:Statistics and Probability | Q1 | 47 / 278 |
83% |
大類:Mathematics 小類:Computers in Earth Sciences | Q2 | 30 / 73 |
59% |
大類:Mathematics 小類:Management, Monitoring, Policy and Law | Q2 | 175 / 399 |
56% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發(fā)文量 | 29 | 56 | 59 | 69 | 56 | 44 | 60 | 79 | 104 | 68 |
國(guó)家/地區(qū) | 數(shù)量 |
USA | 48 |
England | 18 |
Italy | 17 |
France | 15 |
Spain | 14 |
GERMANY (FED REP GER) | 11 |
Netherlands | 11 |
CHINA MAINLAND | 9 |
Canada | 9 |
Brazil | 8 |
機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
LANCASTER UNIVERSITY | 9 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 8 |
UNIVERSITY OF TWENTE | 7 |
DUKE UNIVERSITY | 6 |
INRAE | 6 |
KING ABDULLAH UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY | 6 |
AALBORG UNIVERSITY | 5 |
UNIVERSITE DE MONTPELLIER | 5 |
UNIVERSITAT JAUME I | 4 |
UNIVERSITY OF GOTHENBURG | 4 |
文章名稱 | 引用次數(shù) |
Correcting for spatial heterogeneity in plant breeding experiments with P-splines | 21 |
Modelling spatial extreme events with environmental applications | 12 |
Non-stationary Gaussian models with physical barriers | 9 |
On the relationship between conditional (CAR) and simultaneous (SAR) autoregressive models | 9 |
Improved latent space approach for modelling non-stationary spatial-temporal random fields | 7 |
Comparison of spatiotemporal variogram functions based on a sparse dataset of groundwater level variations | 7 |
Statistical characterization of flow field structure in evolving braided gravel beds | 6 |
Evaluation of empirical Bayesian kriging | 5 |
Modelling Spatial Compositional Data: Reconstructions of past land cover and uncertainties | 5 |
BWM-ARAS: A new hybrid MCDM method for Cu prospectivity mapping in the Abhar area, NW Iran | 5 |
SCIE
影響因子 0.3
SCIE
影響因子 0.8
SCIE
影響因子 1.3
CiteScore 2.3
SCIE
影響因子 1
CiteScore 1.6
SCIE
影響因子 2.4
CiteScore 3.7
SCIE
影響因子 0.2
CiteScore 0.8
SCIE
影響因子 0.9
CiteScore 3.3
SCIE
影響因子 4.4
CiteScore 6.2
SCIE
影響因子 1
CiteScore 1.6
SCIE
影響因子 1.4
CiteScore 3.9
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