Russian Meteorology And Hydrology

SCI SCIE

国际简称：RUSS METEOROL HYDRO+ 参考译名：俄罗斯气象水文

主要研究方向：METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES 非预警期刊审稿周期：偏慢,4-8周

《俄罗斯气象水文》(Russian Meteorology And Hydrology)是一本由Pleiades Publishing出版的以METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES为研究特色的国际期刊，发表该领域相关的原创研究文章、评论文章和综述文章，及时报道该领域相关理论、实践和应用学科的最新发现，旨在促进该学科领域科学信息的快速交流。该期刊是一本未开放期刊，近三年没有被列入预警名单。

4区中科院分区
Q4 JCR分区
128 年发文量
0.5 IF影响因子
未开放 是否OA
14 H-index
2007 创刊年份
Monthly 出版周期
English 出版语言

Russian Meteorology and Hydrology is a peer reviewed journal that covers topical issues of hydrometeorological science and practice: methods of forecasting weather and hydrological phenomena, climate monitoring issues, environmental pollution, space hydrometeorology, agrometeorology.

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Russian Meteorology And Hydrology期刊信息

ISSN：1068-3739
出版语言：English
是否OA：未开放
E-ISSN：1934-8096
出版地区：RUSSIA
是否预警：否
出版商：Pleiades Publishing
出版周期：Monthly
创刊时间：2007
开源占比：0
Gold OA文章占比：1.05%
OA被引用占比：
出版国人文章占比：0
出版撤稿占比：
研究类文章占比：98.44%

Russian Meteorology And Hydrology CiteScore评价数据（2026年6月最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 指数

1.2

0.254

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%

名词解释：CiteScore 是衡量期刊所发表文献的平均受引用次数，是在 Scopus 中衡量期刊影响力的另一个指标。当年CiteScore 的计算依据是期刊最近4年（含计算年度）的被引次数除以该期刊近四年发表的文献数。例如，2022年的 CiteScore 计算方法为：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的对2019-2022年发表的文件的引用数量÷2019-2022年发布的文献数量注：文献类型包括：文章、评论、会议论文、书籍章节和数据论文。

Russian Meteorology And Hydrology中科院评价数据

《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

Russian Meteorology And Hydrology JCR评价数据

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

Russian Meteorology And Hydrology历年数据统计

影响因子

中科院分区

Russian Meteorology And Hydrology中国学者发文选摘

1、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
2、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
3、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
4、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