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Urban Climate

Urban Climate

SCISCIE

国际简称：URBAN CLIM  参考译名：城市气候

  • 中科院分区

    2区

  • CiteScore分区

    Q1

  • JCR分区

    Q1

基本信息：
ISSN：2212-0955
E-ISSN：2212-0955
是否OA：未开放
是否预警：否
TOP期刊：是
出版信息：
出版地区：UNITED STATES
出版商：Elsevier
出版语言：English
出版周期：4 issues/year
出版年份：2012
研究方向：Social Sciences-Urban Studies
评价信息：
影响因子：7.5
CiteScore指数：12.2
SJR指数：1.714
SNIP指数：1.582
发文数据：
Gold OA文章占比：23.78%
研究类文章占比：99.15%
年发文量：473
自引率：0.0937...
开源占比：0.1053
出版撤稿占比：
出版国人文章占比：0.07
OA被引用占比：0.0805...
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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Urban Climate期刊介绍

Urban Climate serves the scientific and decision making communities with the publication of research on theory, science and applications relevant to understanding urban climatic conditions and change in relation to their geography and to demographic, socioeconomic, institutional, technological and environmental dynamics and global change. Targeted towards both disciplinary and interdisciplinary audiences, this journal publishes original research papers, comprehensive review articles, book reviews, and short communications on topics including, but not limited to, the following:

Urban meteorology and climate[...]

Urban environmental pollution[...]

Adaptation to global change[...]

Urban economic and social issues[...]

Research Approaches[...]

期刊简介Urban Climate期刊介绍

《Urban Climate》自2012出版以来，是一本工程技术优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果，并为工程技术各个领域的原创研究提供一个展示平台，以促进工程技术领域的的进步。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工程技术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）Urban Climate Cite Score数据

  • CiteScore：12.2
  • SJR：1.714
  • SNIP：1.582
学科类别 分区 排名 百分位
大类：Social Sciences 小类：Urban Studies Q1 6 / 295

98%
大类：Social Sciences 小类：Geography, Planning and Development Q1 25 / 876

97%
大类：Social Sciences 小类：Atmospheric Science Q1 6 / 160

96%
大类：Social Sciences 小类：Environmental Science (miscellaneous) Q1 22 / 307

92%

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Urban Climate 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：是
大类学科 分区 小类学科 分区
工程技术 2区 ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES 气象与大气科学 2区 1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
工程技术 2区 ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES 气象与大气科学 2区 2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
工程技术 2区 ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES 气象与大气科学 2区 2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
工程技术 2区 ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES 气象与大气科学 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
工程技术 2区 ENVIRONMENTAL SCIENCES 环境科学 METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES 气象与大气科学 2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Urban Climate 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：ENVIRONMENTAL SCIENCES SCIE Q1 59 / 395

85.2
学科：METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES SCIE Q1 9 / 114

92.5
学科：ENVIRONMENTAL SCIENCES SCIE Q1 42 / 395

89.49
学科：METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES SCIE Q1 10 / 114

91.67
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：ENVIRONMENTAL SCIENCES SCIE Q1 58 / 358

83.9
学科：METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES SCIE Q1 12 / 110

89.5
学科：ENVIRONMENTAL SCIENCES SCIE Q1 45 / 359

87.6
学科：METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES SCIE Q1 12 / 110

89.55

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
  • USA65
  • India61
  • CHINA MAINLAND41
  • GERMANY (FED REP GER)35
  • Canada31
  • France31
  • Iran29
  • Australia28
  • England22
  • Brazil20

本刊中国学者近年发表论文

  • 1、Seamless 1-km hourly land surface temperature estimation via multi-source data integration and automated machine learnin

    Author: Li, Yumin; Gao, Meiling; Li, Zhenhong; Wu, Penghai; Wang, Bin; Xu, Rongtang; Yang, Guijun

    Journal: URBAN CLIMATE. 2026; Vol. 67, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.uclim.2026.102902

  • 2、Estimating multi-scale ventilation corridors in complex 3D urban space: A graph-based least-cost path mode

    Author: Luo, Yifan; Yu, Xinyu; Nazeer, Majid; Wong, Man Sing; Yang, Jinxin; Zhu, Rui

    Journal: URBAN CLIMATE. 2026; Vol. 67, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.uclim.2026.102864

  • 3、Do economic impacts of heat waves vary across climates? Evidence from Chinese citie

    Author: Lin, Fan; Li, Chaosu

    Journal: URBAN CLIMATE. 2026; Vol. 67, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.uclim.2026.102853

  • 4、A climate-smart suitability mapping framework for arid cities: Integrating machine learning and AHP to enhance vegetation resilienc

    Author: Ullah, Mohib; Ramadan, Elnazir; Ramadan, Mona S.; Al Hosani, Naeema; Alhebsi, Khawla; Hussein, Khalid

    Journal: URBAN CLIMATE. 2026; Vol. 67, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.uclim.2026.102876

  • 5、A CFD simulation study on the effect of air-conditioning outdoor units on the wind-thermal environment in street canyon

    Author: Wang, Hanning; Qiu, Kaiying; Gao, Zhi; Hang, Jian; Shen, Jialei; Zhao, Zizhen; Xu, Fusuo

    Journal: URBAN CLIMATE. 2026; Vol. 67, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.uclim.2026.102875

  • 6、In-depth analysis of the thermal environment and adaptive thermal mitigation strategies in arid-hot tourist attraction

    Author: Han, Yu; Su, Yuan; Xuan, Le; Yan, Qiao; Wang, Yongxin; Sun, Jingyi; Wang, Wanjiang; Meng, Qinglin; Luo, Zhiwen; Saimaiti, Adili

    Journal: URBAN CLIMATE. 2026; Vol. 67, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.uclim.2026.102874

  • 7、Interpretable machine learning reveals nonlinear green space cooling across urban density zones: A multidimensional study in Wuha

    Author: Wan, Long; Wen, Xiaofei; Long, Jiamei; Ling, Long; Xiao, Huan; Wang, Pengpu

    Journal: URBAN CLIMATE. 2026; Vol. 67, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.uclim.2026.102883

  • 8、Meteorology anomalies dominates the 2021 summer ozone minimum and subsequent rebound in Beijing: Insights from observations, machine learning, and modelin

    Author: Zhang, Ziyin; Xu, Jing; Zhao, Xiujuan; Wei, Ying; Cheng, Siyu

    Journal: URBAN CLIMATE. 2026; Vol. 67, Issue , pp. -. DOI: 10.1016/j.uclim.2026.102882

投稿常见问题

通讯方式：RADARWEG 29, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1043 NX。

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