Journal of the Meteorological Society of Japan

Journal of the Meteorological Society of Japan
期刊缩写:
J. Meteorolog. Soc. Jpn.
影响因子:
2.4
ISSN:
print: 0026-1165
on-line: 2186-9057
研究领域:
地学-气象与大气科学
创刊年份:
1965年
h-index:
73
自引率:
16.10%
Gold OA文章占比:
82.00%
原创研究文献占比:
98.11%
SCI收录类型:
Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore) || Directory of Open Access Journals (DOAJ)
期刊介绍英文:
JMSJ publishes Articles and Notes and Correspondence that report novel scientific discoveries or technical developments that advance understanding in meteorology and related sciences. The journal’s broad scope includes meteorological observations, modeling, data assimilation, analyses, global and regional climate research, satellite remote sensing, chemistry and transport, and dynamic meteorology including geophysical fluid dynamics. In particular, JMSJ welcomes papers related to Asian monsoons, climate and mesoscale models, and numerical weather forecasts. Insightful and well-structured original Review Articles that describe the advances and challenges in meteorology and related sciences are also welcome.
CiteScore:
CiteScoreSJRSNIPCiteScore排名
6.71.5950.938
学科
排名
百分位
大类:Earth and Planetary Sciences
小类:Atmospheric Science
36 / 148
76%
发文信息
中科院SCI期刊分区
大类 小类 TOP期刊 综述期刊
4区 地球科学
4区 气象与大气科学 METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES
WOS期刊分区
学科分类
Q3METEOROLOGY & ATMOSPHERIC SCIENCES
历年影响因子
2015年0.9330
2016年2.9090
2017年5.0230
2018年3.3180
2019年1.9760
2020年2.2360
2021年3.3560
2022年3.1000
2023年2.4000
历年发表
2012年111
2013年65
2014年48
2015年49
2016年46
2017年26
2018年66
2019年70
2020年73
2021年81
2022年56
投稿信息
出版周期:
Bimonthly
出版语言:
English
出版国家(地区):
JAPAN
审稿时长:
3 months
出版商:
Meteorological Society of Japan
编辑部地址:
METEOROLOGICAL SOC JPN, C/O JPN METEOROL AGENCY 1-3-4 OTE-MACHI, CHIYODA-KU, TOKYO, JAPAN, 100-0004

Journal of the Meteorological Society of Japan - 最新文献

[Comparative assessment of sensitivity and specificity of three variants of classification criteria for systemic lupus erythematosus in a cohort of Russian patients].

Pub Date : 2023-07-16 DOI: 10.26442/00403660.2023.05.202201 T M Reshetnyak, T A Lisitsyna, F A Cheldieva, A A Shumilova, S I Glukhova, M N Starovoytova, N V Seredavkina, O V Desinova, Z G Verizhnikova, E L Nasonov

A Machine Learning Approach to the Observation Operator for Satellite Radiance Data Assimilation

Pub Date : 2023-01-01 DOI: 10.2151/jmsj.2023-005 Jianyu LIANG, Koji TERASAKI, Takemasa MIYOSHI
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