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    Spatial Statistics

    Spatial StatisticsSCIE

    國際簡稱:SPAT STAT-NETH  參考譯名:空間統(tǒng)計

    • 中科院分區(qū)

      2區(qū)

    • CiteScore分區(qū)

      Q1

    • JCR分區(qū)

      Q1

    基本信息:
    ISSN:2211-6753
    是否OA:未開放
    是否預(yù)警:否
    TOP期刊:是
    出版信息:
    出版地區(qū):ENGLAND
    出版商:Elsevier BV
    出版語言:English
    出版周期:4 issues/year
    出版年份:2012
    研究方向:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY-MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
    評價信息:
    影響因子:2.1
    H-index:17
    CiteScore指數(shù):4
    SJR指數(shù):0.805
    SNIP指數(shù):1.127
    發(fā)文數(shù)據(jù):
    Gold OA文章占比:31.87%
    研究類文章占比:100.00%
    年發(fā)文量:68
    自引率:0.2173...
    開源占比:0.144
    出版撤稿占比:
    出版國人文章占比:0.04
    OA被引用占比:0.0740...
    英文簡介 期刊介紹 CiteScore數(shù)據(jù) 中科院SCI分區(qū) JCR分區(qū) 發(fā)文數(shù)據(jù) 常見問題

    英文簡介Spatial Statistics期刊介紹

    Spatial Statistics publishes articles on the theory and application of spatial and spatio-temporal statistics. It favours manuscripts that present theory generated by new applications, or in which new theory is applied to an important practical case. A purely theoretical study will only rarely be accepted. Pure case studies without methodological development are not acceptable for publication.

    Spatial statistics concerns the quantitative analysis of spatial and spatio-temporal data, including their statistical dependencies, accuracy and uncertainties. Methodology for spatial statistics is typically found in probability theory, stochastic modelling and mathematical statistics as well as in information science. Spatial statistics is used in mapping, assessing spatial data quality, sampling design optimisation, modelling of dependence structures, and drawing of valid inference from a limited set of spatio-temporal data.

    期刊簡介Spatial Statistics期刊介紹

    《Spatial Statistics》自2012出版以來,是一本數(shù)學(xué)優(yōu)秀雜志。致力于發(fā)表原創(chuàng)科學(xué)研究結(jié)果,并為數(shù)學(xué)各個領(lǐng)域的原創(chuàng)研究提供一個展示平臺,以促進(jìn)數(shù)學(xué)領(lǐng)域的的進(jìn)步。該刊鼓勵先進(jìn)的、清晰的闡述,從廣泛的視角提供當(dāng)前感興趣的研究主題的新見解,或?qū)彶槎嗄陙砟硞€重要領(lǐng)域的所有重要發(fā)展。該期刊特色在于及時報道數(shù)學(xué)領(lǐng)域的最新進(jìn)展和新發(fā)現(xiàn)新突破等。該刊近一年未被列入預(yù)警期刊名單,目前已被權(quán)威數(shù)據(jù)庫SCIE收錄,得到了廣泛的認(rèn)可。

    該期刊投稿重要關(guān)注點(diǎn):

    Cite Score數(shù)據(jù)(2024年最新版)Spatial Statistics Cite Score數(shù)據(jù)

    • CiteScore:4
    • SJR:0.805
    • SNIP:1.127
    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%

    CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻(xiàn)計量指標(biāo)。反映出一家期刊近期發(fā)表論文的年篇均引用次數(shù)。CiteScore以Scopus數(shù)據(jù)庫中收集的引文為基礎(chǔ),針對的是前四年發(fā)表的論文的引文。CiteScore的意義在于,它可以為學(xué)術(shù)界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法,而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標(biāo)來評價。

    歷年Cite Score趨勢圖

    中科院SCI分區(qū)Spatial Statistics 中科院分區(qū)

    中科院 2023年12月升級版 綜述期刊:否 Top期刊:否
    大類學(xué)科 分區(qū) 小類學(xué)科 分區(qū)
    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)

    中科院分區(qū)表 是以客觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用科學(xué)計量學(xué)方法對國際、國內(nèi)學(xué)術(shù)期刊依據(jù)影響力進(jìn)行等級劃分的期刊評價標(biāo)準(zhǔn)。它為我國科研、教育機(jī)構(gòu)的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學(xué)術(shù)期刊影響力的參考數(shù)據(jù),得到了全國各地高校、科研機(jī)構(gòu)的廣泛認(rèn)可。

    中科院分區(qū)表 將所有期刊按照一定指標(biāo)劃分為1區(qū)、2區(qū)、3區(qū)、4區(qū)四個層次,類似于“優(yōu)、良、及格”等。最開始,這個分區(qū)只是為了方便圖書管理及圖書情報領(lǐng)域的研究和期刊評估。之后中科院分區(qū)逐步發(fā)展成為了一種評價學(xué)術(shù)期刊質(zhì)量的重要工具。

    歷年中科院分區(qū)趨勢圖

    JCR分區(qū)Spatial Statistics JCR分區(qū)

    2023-2024 年最新版
    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%

    JCR分區(qū)的優(yōu)勢在于它可以幫助讀者對學(xué)術(shù)文獻(xiàn)質(zhì)量進(jìn)行評估。不同學(xué)科的文章引用量可能存在較大的差異,此時單獨(dú)依靠影響因子(IF)評價期刊的質(zhì)量可能是存在一定問題的。因此,JCR將期刊按照學(xué)科門類和影響因子分為不同的分區(qū),這樣讀者可以根據(jù)自己的研究領(lǐng)域和需求選擇合適的期刊。

    歷年影響因子趨勢圖

    發(fā)文數(shù)據(jù)

    2023-2024 年國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計
    • 國家/地區(qū)數(shù)量
    • USA48
    • England18
    • Italy17
    • France15
    • Spain14
    • GERMANY (FED REP GER)11
    • Netherlands11
    • CHINA MAINLAND9
    • Canada9
    • Brazil8

    本刊中國學(xué)者近年發(fā)表論文

    • 1、Space–time covariance functions based on linear response theory and the turning bands method

      Author: Dionissios T. Hristopulos, Ivi C. Tsantili

      Journal: Spatial Statistics, 2017, Vol.22, 321-337, DOI:10.1016/j.spasta.2017.07.001

    • 2、Regional economy and development: A viewpoint and application of spatial statistics

      Author: Yong Ge, Xi Zhao

      Journal: Spatial Statistics, 2017, Vol.21, 337-338, DOI:10.1016/j.spasta.2017.04.004

    • 3、A likelihood-based spatial statistical transformation model (LBSSTM) of regional economic development using DMSP/OLS time-series nighttime light imagery

      Author: Chang Li, Guie Li, Yujia Zhu, Yong Ge, Hsiang-te Kung, Yijin Wu

      Journal: Spatial Statistics, 2017, Vol.21, 421-439, DOI:10.1016/j.spasta.2017.03.004

    • 4、Space–time variability analysis of poverty alleviation performance in China’s poverty-stricken areas

      Author: Yong Ge, Yue Yuan, Shan Hu, Zhoupeng Ren, Yijin Wu

      Journal: Spatial Statistics, 2017, Vol.21, 460-474, DOI:10.1016/j.spasta.2017.02.010

    • 5、Understanding the inconsistent relationships between socioeconomic factors and poverty incidence across contiguous poverty-stricken regions in China: Multilevel modelling

      Author: Zhoupeng Ren, Yong Ge, Jinfeng Wang, Jingyao Mao, Qi Zhang

      Journal: Spatial Statistics, 2017, Vol.21, 406-420, DOI:10.1016/j.spasta.2017.02.009

    • 6、An evaluation of China’s urban agglomeration development from the spatial perspective

      Author: Xiao-lu Gao, Ze-ning Xu, Fang-qu Niu, Ying Long

      Journal: Spatial Statistics, 2017, Vol.21, 475-491, DOI:10.1016/j.spasta.2017.02.008

    • 7、Effects of different sampling densities on geographically weighted regression kriging for predicting soil organic carbon

      Author: Huichun Ye, Wenjiang Huang, Shanyu Huang, Yuanfang Huang, Shiwen Zhang, Yingying Dong, Pengfei Chen

      Journal: Spatial Statistics, 2017, Vol.20, 76-91, DOI:10.1016/j.spasta.2017.02.001

    • 8、Utilizing spatial association analysis to determine the number of multiple grids for multiple-point statistics

      Author: Hexiang Bai, Yong Ge, Gregoire Mariethoz

      Journal: Spatial Statistics, 2016, Vol.17, 83-104, DOI:10.1016/j.spasta.2016.06.003

    投稿常見問題

    通訊方式:THE BOULEVARD, LANGFORD LANE, KIDLINGTON, OXFORD, ENGLAND, OXON, OX5 1GB。

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