Russian Meteorology And Hydrology投稿须知

期刊简介

《Russian Meteorology And Hydrology》是由Pleiades Publishing出版社于2007年创办的英文国际期刊（ISSN: 1068-3739，E-ISSN: 1934-8096），该期刊长期致力于气象与大气科学领域的创新研究，主要研究方向为METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES。作为SCI、SCIE收录期刊（JCR分区 Q4，中科院 4区），本刊采用OA未开放获取模式（OA占比%），以发表气象与大气科学领域等方向的原创性研究为核心（研究类文章占比98.44%%）。凭借严格的同行评审与高效编辑流程，期刊年载文量精选控制在128篇，确保学术质量与前沿性。成果覆盖Web of ScienceWeb of Science、Scopus等国际权威数据库，为学者提供推动地球科学领域高水平交流平台。

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投稿提示

Russian Meteorology And Hydrology审稿周期约为偏慢,4-8周。该刊近年未被列入国际预警名单，年发文量约128篇，录用竞争适中，主题需确保紧密契合地球科学前沿。投稿策略提示：避开学术会议旺季投稿以缩短周期，语言建议专业润色提升可读性。

地球科学 大类学科
English 出版语言
否是否预警
SCI、SCIE 期刊收录
128 发文量

中科院分区

《新锐期刊分区表》（2026年3月发布）

Top期刊	综述期刊	大类学科	小类学科
否	否	地球科学 4区	METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES 气象与大气科学 4区

期刊分区表（2025年3月升级版）

Top期刊	综述期刊	大类学科	小类学科
否	否	地球科学 4区	METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES 气象与大气科学 4区

期刊分区表（2023年12月升级版）

Top期刊	综述期刊	大类学科	小类学科
否	否	地球科学 4区	METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES 气象与大气科学 4区

期刊分区表（2022年12月升级版）

Top期刊	综述期刊	大类学科	小类学科
否	否	地球科学 4区	METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES 气象与大气科学 4区

期刊分区表（2021年12月升级版）

Top期刊	综述期刊	大类学科	小类学科
否	否	地球科学 4区	METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES 气象与大气科学 4区

JCR分区

2025-2026年最新版

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES	SCIE	Q4	113 / 114	1.3
学科：METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES	SCIE	Q4	112 / 114	2.19

2024-2025年最新版

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES	SCIE	Q4	108 / 111	3.2
学科：METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES	SCIE	Q4	107 / 111	4.05

2023-2024年最新版

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES	SCIE	Q4	94 / 110	15
学科：METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES	SCIE	Q4	101 / 110	8.64

CiteScore（2026年6月最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 排名

CiteScore：1.2

SJR：0.254

SNIP：0.523

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Chemical Engineering 小类：Fluid Flow and Transfer Processes	Q3	73 / 99	26%
大类：Chemical Engineering 小类：Water Science and Technology	Q4	224 / 279	19%
大类：Chemical Engineering 小类：Atmospheric Science	Q4	137 / 160	14%

期刊发文

Detection of Rapidly Developing Convection Using Rapid Scan Data from the FY-2F Satellit
Author: Liu, Jia; Zhang, Qian

Journal: RUSSIAN METEOROLOGY AND HYDROLOGY. 2026; Vol. 51, Issue 2, pp. 131-139. DOI: 10.3103/S1068373924600302
Extraction of the Water Body Information on the Wuhan Section of the Yangtze River Based on Gaofen-1 Remote Sensing Image
Author: He, Z.; Zhang, J.; Zhu, W.; Dan, X

Journal: RUSSIAN METEOROLOGY AND HYDROLOGY. 2025; Vol. 50, Issue 3, pp. 232-239. DOI: 10.3103/S1068373924600156
Anomaly Detection Method for Meteorological Data Based on Neural Networks (vol 50, pg 102, 2025
Author: Guan, A. Y.; Zhu, C. S.; Kong, L. W.; Nan, Y. J.; Lu, P. Y.; Liu, S.; Zhao, Y. F

Journal: RUSSIAN METEOROLOGY AND HYDROLOGY. 2025; Vol. 50, Issue 3, pp. 254-254. DOI: 10.3103/S1068373925030112
Anomaly Detection Method for Meteorological Data Based on Neural Network
Author: Guan, A.; Zhu, Ch.; Kong, L.; Nan, Y.; Lu, P.; Liu, Sh.; Zhao, Y

Journal: RUSSIAN METEOROLOGY AND HYDROLOGY. 2025; Vol. 50, Issue 2, pp. 102-114. DOI: 10.3103/S1068373924600338

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