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Computers & Geosciences

Computers & Geosciences

SCISCIE

国际简称:COMPUT GEOSCI-UK  参考译名:计算机与地球科学

  • 中科院分区

    2区

  • CiteScore分区

    Q1

  • JCR分区

    Q1

基本信息:
ISSN:0098-3004
E-ISSN:1873-7803
是否OA:未开放
是否预警:否
TOP期刊:是
出版信息:
出版地区:ENGLAND
出版商:Elsevier Ltd
出版语言:English
出版周期:Monthly
出版年份:1975
研究方向:地学-地球科学综合
评价信息:
影响因子:4.1
H-index:104
CiteScore指数:9.2
SJR指数:1.033
SNIP指数:1.469
发文数据:
Gold OA文章占比:25.35%
研究类文章占比:98.21%
年发文量:168
自引率:0.0681...
开源占比:0.1273
出版撤稿占比:0
出版国人文章占比:0.19
OA被引用占比:0.0688...
英文简介 期刊介绍 CiteScore数据 中科院SCI分区 JCR分区 发文数据 常见问题

英文简介Computers & Geosciences期刊介绍

Computers & Geosciences publishes high impact, original research at the interface between Computer Sciences and Geosciences. Publications should apply modern computer science paradigms, whether computational or informatics-based, to address problems in the geosciences.

期刊简介Computers & Geosciences期刊介绍

《Computers & Geosciences》自1975出版以来,是一本地球科学优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果,并为地球科学各个领域的原创研究提供一个展示平台,以促进地球科学领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述,从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解,或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道地球科学领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单,目前已被权威数据库SCI、SCIE收录,得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点:

Cite Score数据(2026年6月最新版)Computers & Geosciences Cite Score数据

  • CiteScore:9.2
  • SJR:1.033
  • SNIP:1.469
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Earth and Planetary Sciences 小类:Computers in Earth Sciences Q1 9 / 76

88%

大类:Earth and Planetary Sciences 小类:Information Systems Q1 88 / 519

83%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础,针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于,它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法,而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区Computers & Geosciences 中科院分区

《新锐期刊分区表》(2026年3月发布) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
地球科学 2区 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科学:综合 3区 3区
期刊分区表(2025年3月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
地球科学 2区 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科学:综合 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 2区 3区
期刊分区表(2023年12月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
地球科学 2区 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科学:综合 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 2区 3区
期刊分区表(2022年12月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
地球科学 2区 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科学:综合 2区 2区
期刊分区表(2021年12月升级版) 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
地球科学 3区 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科学综合 3区 3区

中科院分区表 是以客观数据为基础,运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据,得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次,类似于“优、良、及格”等。最开始,这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区Computers & Geosciences 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:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 72 / 185

61.4

学科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 64 / 259

75.5

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 88 / 185

52.7

学科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q2 90 / 259

65.44

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:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 55 / 177

69.2

学科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 39 / 258

85.1

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 71 / 177

60.17

学科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q2 78 / 258

69.96

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:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 41 / 169

76

学科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 34 / 253

86.8

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 64 / 169

62.43

学科:GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q2 82 / 253

67.79

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异,此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此,JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区,这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

发文数据

国家/地区发文量统计
  • 国家/地区数量
  • CHINA MAINLAND125
  • USA123
  • Canada37
  • Australia30
  • Brazil30
  • France29
  • Spain25
  • GERMANY (FED REP GER)24
  • Italy23
  • England21

本刊中国学者近年发表论文

  • 1、HLSR-Net: A high-low frequency decomposition and star-refined network for land-sea segmentatio

    Author: Liu, Zijian; Yuan, Tengteng; Li, Zhuohui; Wu, Jiawei; Xing, Haihua

    Journal: COMPUTERS & GEOSCIENCES. 2026; Vol. 213, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cageo.2026.106170

  • 2、Synergistic Mamba-Transformer fusion for high-fidelity land cover classification from multi-modal remote sensing imager

    Author: Bi, Zhongqin; Zhang, Bin; Zhang, Weina; Wang, Chen

    Journal: COMPUTERS & GEOSCIENCES. 2026; Vol. 213, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cageo.2026.106169

  • 3、Enhanced rapid simulation of debris flow using game engine-based SPH-DEM methodolog

    Author: Xie, Zhaoyang; Liu, Dunlong; Sang, Xuejia; Liu, Jian; Zhang, Shaojie; Chen, Qiao; Cai, Yangyang

    Journal: COMPUTERS & GEOSCIENCES. 2026; Vol. 213, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cageo.2026.106166

  • 4、A logistic gradient autonomous optimization numerical spiking neural membrane system with adaptive multi-mutation for sandstone pore segmentatio

    Author: Luo, Zhuo; Li, Kai; Dai, Shiji; Su, Li; Yan, Changhui

    Journal: COMPUTERS & GEOSCIENCES. 2026; Vol. 212, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cageo.2026.106147

  • 5、A deformable RoI pooling and ConvNeXt-Transformer integrated framework for identifying gully-type debris-flow formative environments: A case study in Yunnan, Chin

    Author: Liu, Enye; Wang, Baoyun

    Journal: COMPUTERS & GEOSCIENCES. 2026; Vol. 212, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cageo.2026.106164

  • 6、Efficient multi-GPU distributed training strategies for neural operator networks: Application to magnetotelluric forward modelin

    Author: Liu, Juntong; Liao, Weiyang; Peng, Ronghua; Liu, Hui; Cai, Hongzhu; Hu, Xiangyun

    Journal: COMPUTERS & GEOSCIENCES. 2026; Vol. 212, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cageo.2026.106161

  • 7、DEAE: A semi-supervised denoising enhanced adaptive encoder network for inter-well lithology identification in continental sandstone-igneous formations of Daqing Oilfield, Chin

    Author: Zhao, Fengda; Zhou, Zihan; Zhai, Haobing; Zhang, Pengwei; Li, Xianshan

    Journal: COMPUTERS & GEOSCIENCES. 2026; Vol. 212, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cageo.2026.106168

  • 8、MPCSD-Net: A multi-scale physically constrained self-distillation method for super-resolution reconstructio

    Author: Sha, Hongjie; Han, Zhen

    Journal: COMPUTERS & GEOSCIENCES. 2026; Vol. 212, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.cageo.2026.106158

投稿常见问题

通讯方式:PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD, THE BOULEVARD, LANGFORD LANE, KIDLINGTON, OXFORD, ENGLAND, OX5 1GB。