Environmental Data Science环境数据科学

Environmental Data Science(英文缩写 ENVIRON DATA SCI),ISSN 2634-4602,eISSN 2634-4602,中文译名:环境数据科学 是一本学术期刊。本页汇总该期刊的最新影响因子、分区信息以及最新收录于 PubMed 的文献,帮助您快速了解期刊全貌。

2026 年数据 · 影响因子
2.800
JCR 分区
Q3
CAS 分区
-
近一年发文量
1
本站 PubMed 收录统计

发文量统计区间:2025-10-01 至 2026-09-30,按本站收录文献的发表日期统计。

ISSN: 2634-4602 · eISSN: 2634-4602 · 缩写: ENVIRON DATA SCI ·中文: 环境数据科学

期刊介绍

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期刊简介

Environmental Data Science 是一本聚焦数据科学方法在环境领域应用的开放获取期刊。主要发表利用统计、机器学习、遥感与高性能计算等手段解决气候、生态、水文及地球系统问题的研究。读者群包括环境科学家、数据科学家、工程师及政策分析人员,强调方法创新与跨学科应用,鼓励可重复研究与开放数据实践。

研究方向

涵盖环境数据采集、处理、分析与可视化,主题包括气候建模、遥感反演、生态监测、水文预报、极端事件检测及环境决策支持。论文类型以原创研究为主,兼有综述、短通讯和方法论文章,尤其欢迎结合大数据与物理机制的研究。

期刊特色

研究取向强调数据驱动与跨学科融合,论文通常包含方法创新和实际环境应用。特点在于开放科学实践,鼓励代码与数据共享。适合环境科学、地球科学、计算机科学等领域的研究者,以及关注环境问题的数据分析和政策制定人员。

投稿难度

投稿难度中等偏上,因期刊强调方法创新与环境应用结合,对数据质量和可重复性要求较高。建议准备时突出方法学贡献与环境意义,提供完整代码和数据,并清晰说明与现有工作的差异。适合有扎实数据分析和领域背景的研究者尝试。

Environmental Data Science 最新收录文献

  1. JCR分区: Q3 CAS分区: N/A 影响因子: 2.8

    1. Skillful subseasonal Indian Ocean marine heatwave forecasts using a neural network.

    作者:
    Lucas Howard, Aneesh C Subramanian, Jithendra Raju Nadimpalli, Donata Giglio, Ibrahim Hoteit
    日期:
    2026-02-24

    Marine heat waves (MHWs) are prolonged periods of elevated ocean temperatures that can devastate marine ecosystems, fisheries, and coastal communities. Skillfully predicting these events with sufficient lead time is crucial for mitigating their adverse effects. This study presents a probabilistic subseasonal MHW forecast tool using a U-Net-based neural network architecture, with a focus on the Northern Indian Ocean and the Arabian Sea. The model was trained using sea surface temperature and sea surface height reanalysis data. The U-Net-based forecast tool demonstrated significant predictive skill up to 10 weeks in advance across various deterministic and probabilistic skill metrics. The model outperformed persistence and climatology-based benchmarks, especially in the tropical warm pool. Future applications of explainable artificial intelligence (XAI) methods have the potential to identify the sources of predictive skill, inform understanding of underlying dynamics, and improve dynamic subseasonal to seasonal forecast models.

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