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Journal of Hydroinformatics

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1013

中科院SCI期刊分区 WOS期刊分区历年影响因子历年发表投稿信息同类期刊

期刊缩写：

J. Hydroinf.

影响因子：

2.2

ISSN：

print: 1464-7141
on-line: 1465-1734

研究领域：

工程技术-工程：土木

h-index：

自引率：

3.70%

Gold OA文章占比：

96.54%

原创研究文献占比：

100.00%

SCI收录类型：

Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore) || Directory of Open Access Journals (DOAJ)

期刊主页：

http://www.iwaponline.com/jh/toc.htm https://iwaponline.com/jh

期刊介绍英文：

Journal of Hydroinformatics is a peer-reviewed journal devoted to the application of information technology in the widest sense to problems of the aquatic environment. It promotes Hydroinformatics as a cross-disciplinary field of study, combining technological, human-sociological and more general environmental interests, including an ethical perspective.

CiteScore：

CiteScore	SJR	SNIP	CiteScore排名
4.8	0.573	0.933	学科排名百分位大类：Engineering 小类：Civil and Structural Engineering 111 / 379 70% 大类：Earth and Planetary Sciences 小类：Geotechnical Engineering and Engineering Geology 72 / 229 68% 大类：Environmental Science 小类：Water Science and Technology 87 / 261 66% 大类：Earth and Planetary Sciences 小类：Atmospheric Science 64 / 148 57%

发文信息

中科院SCI期刊分区

大类	小类	TOP期刊	综述期刊
3区工程技术	4区计算机：跨学科应用 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 4区工程：土木 ENGINEERING, CIVIL 4区环境科学 ENVIRONMENTAL SCIENCES 4区水资源 WATER RESOURCES	否	否

WOS期刊分区

学科分类
Q3COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS Q2ENGINEERING, CIVIL Q3ENVIRONMENTAL SCIENCES Q3WATER RESOURCES

历年影响因子

2016年	1.1800
2017年	1.6340
2018年	1.7970
2019年	1.9080
2020年	2.3760
2021年	3.0580
2022年	2.7000
2023年	2.2000

历年发表

2012年	88
2013年	105
2014年	61
2015年	76
2016年	49
2017年	89
2018年	72
2019年	87
2020年	97
2021年	74
2022年	59

投稿信息

出版周期：

Quarterly

出版语言：

English

出版国家(地区)：

ENGLAND

接受率：

100%

审稿时长：

3 months

投稿网址：

https://www.editorialmanager.com/HYDRO

出版商：

IWA Publishing

编辑部地址：

I W A PUBLISHING, ALLIANCE HOUSE, 12 CAXTON ST, LONDON, ENGLAND, SW1H0QS

PubMed链接：

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/nlmcatalog?term=1464-7141%5BISSN%5D

Journal of Hydroinformatics - 最新文献

Sensitivity of model-based leakage localisation in water distribution networks to water demand sampling rates and spatio-temporal data gaps

Pub Date : 2024-07-24 DOI: 10.2166/hydro.2024.245 Martin Oberascher, Claudia Maussner, Andrea Cominola, R. Sitzenfrei

Quantile mapping technique for enhancing satellite-derived precipitation data in hydrological modelling: a case study of the Lam River Basin, Vietnam

Pub Date : 2024-07-24 DOI: 10.2166/hydro.2024.225 Nhu Y. Nguyen, Tran Ngoc Anh, Huu Duy Nguyen, Kha Dinh Dang

Efficient functioning of a sewer system: application of novel hybrid machine learning methods for the prediction of particle Froude number

Pub Date : 2024-07-24 DOI: 10.2166/hydro.2024.065 Sanjit Kumar, B. Kirar, Mayank Agarwal, Vishal Deshpande, Upaka S. Rathnayake

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