环境科学与人工智能的交叉研究正成为学术热点，但如何精准匹配高接受率SCI期刊仍是研究者痛点。本文基于2025年最新期刊数据，提供一套“三维度选刊法”，助您高效锁定目标期刊。
一、选刊三大核心维度解析
学科交叉适配度
黄金标准：优先选择“环境科学+计算机科学”双学科覆盖的期刊。例如《Frontiers in Environmental Science》（JCR Q2，中科院4区），其“农业环境营养管理”专题已收录多篇AI预测土壤碳汇的研究。
避坑指南：警惕单一领域期刊（如纯计算机顶刊），这类期刊对环境应用背景描述要求极高，拒稿率超65%。
开放获取政策友好性
实战案例：2024年数据显示，《Environmental Chemistry and Safety》（ECS）作为新刊，采用开放获取模式，首年投稿接受率达48%，远高于传统期刊的22%。
成本控制：关注“无版面费”期刊（如部分MDPI系列），但需核实其是否被SCIE/Scopus双收录。
审稿周期透明度
《Applied Soft Computing》：平均审稿周期45天，专注AI在环境风险评估的应用。
《Science of the Total Environment》：虽为中科院2区，但AI主题稿件优先送审，平均60天出结果。
效率榜单：
二、2025年重点推荐期刊清单
| 期刊名称 | 影响因子 | 接受率 | 特色领域 |
|---|---|---|---|
| Environmental Modelling & Software | 6.2 | 38% | AI驱动的环境模型开发 |
| Sustainable Cities and Society | 7.1 | 32% | 城市环境智能治理 |
| Ecological Informatics | 4.9 | 41% | 生态大数据分析 |
| Journal of Environmental Management | 6.8 | 35% | AI优化污染治理流程 |
投稿策略：若研究涉及遥感监测（如苏远超团队的ViT模型应用），优先选择《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》（影响因子11.8），其2024年增设“AI+环境遥感”专栏。
三、提升录用率的3大技巧
关键词场景化植入
在摘要与结论段自然融入“环境数据智能分析”“跨学科研究投稿策略”等术语，例如：
“本研究通过迁移学习优化PM2.5预测模型，为环境科学与人工智能交叉研究提供新范式。”
图表可视化升级
采用双Y轴图展示AI算法与传统方法的对比效果，确保非专业读者也能快速理解技术优势。
审稿意见预判回应
在讨论部分主动说明模型局限性，例如：“受限于区域气象数据分辨率，后续将融合多源卫星数据提升泛化能力”，展现研究严谨性。
四、学科融合趋势前瞻
2025年环境科学领域投稿数据显示，AI相关论文占比已达39%，其中深度学习（42%）、机器学习（35%）、计算机视觉（23%）为最热方向。建议关注以下新兴方向：
人工智能辅助环境治理：如基于GAN的污染源追
环境科学领域前沿技术：量子计算在生态模型中的应用
SCI期刊影响因子对比：开源期刊与传统期刊的影响力差异
权威资源：
中国科学院空天信息创新研究院发布的《AI环境应用白皮书（2025）》
清华大学出版社SciOpen平台《Environmental Chemistry and Safety》创刊号
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