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Spatial StatisticsSCIE

國際簡稱：SPAT STAT-NETH 參考譯名：空間統計

中科院分區
2區
CiteScore分區
Q1
JCR分區
Q1

基本信息：: ISSN：2211-6753; 是否OA：未開放; 是否預警：否; TOP期刊：是

出版信息：: 出版地區：ENGLAND; 出版商：Elsevier BV; 出版語言：English; 出版周期：4 issues/year; 出版年份：2012; 研究方向：GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY-MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS

評價信息：: 影響因子：2.1; H-index：17; CiteScore指數：4; SJR指數：0.805; SNIP指數：1.127

發文數據：: Gold OA文章占比：31.87%; 研究類文章占比：100.00%; 年發文量：68; 自引率：0.2173...; 開源占比：0.144; 出版撤稿占比：; 出版國人文章占比：0.04; OA被引用占比：0.0740...

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英文簡介期刊介紹 CiteScore數據中科院SCI分區 JCR分區發文數據常見問題

英文簡介Spatial Statistics期刊介紹

Spatial Statistics publishes articles on the theory and application of spatial and spatio-temporal statistics. It favours manuscripts that present theory generated by new applications, or in which new theory is applied to an important practical case. A purely theoretical study will only rarely be accepted. Pure case studies without methodological development are not acceptable for publication.

Spatial statistics concerns the quantitative analysis of spatial and spatio-temporal data, including their statistical dependencies, accuracy and uncertainties. Methodology for spatial statistics is typically found in probability theory, stochastic modelling and mathematical statistics as well as in information science. Spatial statistics is used in mapping, assessing spatial data quality, sampling design optimisation, modelling of dependence structures, and drawing of valid inference from a limited set of spatio-temporal data.

期刊簡介Spatial Statistics期刊介紹

《Spatial Statistics》自2012出版以來，是一本數學優秀雜志。致力于發表原創科學研究結果，并為數學各個領域的原創研究提供一個展示平臺，以促進數學領域的的進步。該刊鼓勵先進的、清晰的闡述，從廣泛的視角提供當前感興趣的研究主題的新見解，或審查多年來某個重要領域的所有重要發展。該期刊特色在于及時報道數學領域的最新進展和新發現新突破等。該刊近一年未被列入預警期刊名單，目前已被權威數據庫SCIE收錄，得到了廣泛的認可。

該期刊投稿重要關注點：

預計審稿時間：
國際TOP期刊
數學
MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
SCIE
中科院2區
非預警

Cite Score數據（2024年最新版）Spatial Statistics Cite Score數據

CiteScore：4
SJR：0.805
SNIP：1.127

學科類別	分區	排名	百分位
大類：Mathematics 小類：Statistics and Probability	Q1	47 / 278	83%
大類：Mathematics 小類：Computers in Earth Sciences	Q2	30 / 73	59%
大類：Mathematics 小類：Management, Monitoring, Policy and Law	Q2	175 / 399	56%

CiteScore 是由Elsevier(愛思唯爾)推出的另一種評價期刊影響力的文獻計量指標。反映出一家期刊近期發表論文的年篇均引用次數。CiteScore以Scopus數據庫中收集的引文為基礎，針對的是前四年發表的論文的引文。CiteScore的意義在于，它可以為學術界提供一種新的、更全面、更客觀地評價期刊影響力的方法，而不僅僅是通過影響因子(IF)這一單一指標來評價。

歷年Cite Score趨勢圖

中科院SCI分區Spatial Statistics 中科院分區

中科院 2023年12月升級版 綜述期刊：否 Top期刊：否

大類學科	分區	小類學科	分區
數學	2區	MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 數學跨學科應用 STATISTICS & PROBABILITY 統計學與概率論 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY 地球科學：綜合 REMOTE SENSING 遙感	2區 2區 3區 3區

中科院分區表 是以客觀數據為基礎，運用科學計量學方法對國際、國內學術期刊依據影響力進行等級劃分的期刊評價標準。它為我國科研、教育機構的管理人員、科研工作者提供了一份評價國際學術期刊影響力的參考數據，得到了全國各地高校、科研機構的廣泛認可。

中科院分區表 將所有期刊按照一定指標劃分為1區、2區、3區、4區四個層次，類似于“優、良、及格”等。最開始，這個分區只是為了方便圖書管理及圖書情報領域的研究和期刊評估。之后中科院分區逐步發展成為了一種評價學術期刊質量的重要工具。

歷年中科院分區趨勢圖

JCR分區Spatial Statistics JCR分區

2023-2024 年最新版

按JIF指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY	SCIE	Q3	127 / 253	50%
學科：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS	SCIE	Q2	43 / 135	68.5%
學科：REMOTE SENSING	SCIE	Q3	33 / 62	47.6%
學科：STATISTICS & PROBABILITY	SCIE	Q1	26 / 168	84.8%

按JCI指標學科分區	收錄子集	分區	排名	百分位
學科：GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY	SCIE	Q2	74 / 253	70.95%
學科：MATHEMATICS, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS	SCIE	Q2	36 / 135	73.7%
學科：REMOTE SENSING	SCIE	Q2	23 / 62	63.71%
學科：STATISTICS & PROBABILITY	SCIE	Q1	26 / 168	84.82%

JCR分區的優勢在于它可以幫助讀者對學術文獻質量進行評估。不同學科的文章引用量可能存在較大的差異，此時單獨依靠影響因子(IF)評價期刊的質量可能是存在一定問題的。因此，JCR將期刊按照學科門類和影響因子分為不同的分區，這樣讀者可以根據自己的研究領域和需求選擇合適的期刊。

歷年影響因子趨勢圖

發文數據

2023-2024 年國家/地區發文量統計

國家/地區數量
USA48
England18
Italy17
France15
Spain14
GERMANY (FED REP GER)11
Netherlands11
CHINA MAINLAND9
Canada9
Brazil8

本刊中國學者近年發表論文

1、Space–time covariance functions based on linear response theory and the turning bands method
Author: Dionissios T. Hristopulos, Ivi C. Tsantili

Journal: Spatial Statistics, 2017, Vol.22, 321-337, DOI:10.1016/j.spasta.2017.07.001
2、Regional economy and development: A viewpoint and application of spatial statistics
Author: Yong Ge, Xi Zhao

Journal: Spatial Statistics, 2017, Vol.21, 337-338, DOI:10.1016/j.spasta.2017.04.004
3、A likelihood-based spatial statistical transformation model (LBSSTM) of regional economic development using DMSP/OLS time-series nighttime light imagery
Author: Chang Li, Guie Li, Yujia Zhu, Yong Ge, Hsiang-te Kung, Yijin Wu

Journal: Spatial Statistics, 2017, Vol.21, 421-439, DOI:10.1016/j.spasta.2017.03.004
4、Space–time variability analysis of poverty alleviation performance in China’s poverty-stricken areas
Author: Yong Ge, Yue Yuan, Shan Hu, Zhoupeng Ren, Yijin Wu

Journal: Spatial Statistics, 2017, Vol.21, 460-474, DOI:10.1016/j.spasta.2017.02.010
5、Understanding the inconsistent relationships between socioeconomic factors and poverty incidence across contiguous poverty-stricken regions in China: Multilevel modelling
Author: Zhoupeng Ren, Yong Ge, Jinfeng Wang, Jingyao Mao, Qi Zhang

Journal: Spatial Statistics, 2017, Vol.21, 406-420, DOI:10.1016/j.spasta.2017.02.009
6、An evaluation of China’s urban agglomeration development from the spatial perspective
Author: Xiao-lu Gao, Ze-ning Xu, Fang-qu Niu, Ying Long

Journal: Spatial Statistics, 2017, Vol.21, 475-491, DOI:10.1016/j.spasta.2017.02.008
7、Effects of different sampling densities on geographically weighted regression kriging for predicting soil organic carbon
Author: Huichun Ye, Wenjiang Huang, Shanyu Huang, Yuanfang Huang, Shiwen Zhang, Yingying Dong, Pengfei Chen

Journal: Spatial Statistics, 2017, Vol.20, 76-91, DOI:10.1016/j.spasta.2017.02.001
8、Utilizing spatial association analysis to determine the number of multiple grids for multiple-point statistics
Author: Hexiang Bai, Yong Ge, Gregoire Mariethoz

Journal: Spatial Statistics, 2016, Vol.17, 83-104, DOI:10.1016/j.spasta.2016.06.003