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Coastal Engineering《海岸工程》(荷兰)
ISSN:0378-3839。1976年创刊,全年12期,Elsevier Science出版社,SCI、EI收录期刊,SCI 2012年影响因子2.239,5年影响因子2.553。刊载海岸、港口和近海工程,包括波浪与潮流、海岸形态、港湾水力学、港口与近海工程设施以及相关的数学与物理模型、施工与环境问题等方面的基础与应用研究论文、学术会议消息及书评。该刊JCR中2012年土木工程学排名第11位(122种),Q1(一区);海洋工程学排名第1位(15种),Q1(一区)。
该刊每年出版的文献量
该刊每年的引文量
该刊1977年入选SCI,目前在SCI数据库可以检索到该期刊的1977年第1卷到2014年的第83卷共1898篇文章,其中学术论文1689篇(包括会议论文16篇)、社论90篇、讨论57篇、文献综述18篇、通讯2篇等。主要国家和地区分布:美国365篇、英格兰306篇、荷兰259篇、澳大利亚187篇、丹麦153篇、西班牙136篇、意大利124篇、日本90篇、挪威81篇、中国76篇(不包括台湾地区49篇)等。
在该刊发文的主要研究机构为荷兰代尔夫特理工大学(DELFT UNIV TECHNOL)125篇、荷兰代尔夫特水力学所(DELFT HYDRAUL)68篇、丹麦技术大学(TECHUNIV DENMARK)68篇、英国普利茅斯大学(UNIVPLYMOUTH)66篇、澳大利亚昆士兰大学(UNIVQUEENSLAND)55篇。
1898篇文章共被引用29050次(其中2010年被引用2169次、2011年被引用3111次、2012年被引用3068次、2013年被引用2905次、2014年被引用266次),平均引用15.31次,年均引用次数785.14,H指数为67(有67篇文章每篇最少被引用67次以上)。
中国学者1987年开始在该刊共发表论文共76篇,共被引用586次,平均引用7.71次,H指数为12。其中学术论文72篇、社论3篇、更正1篇。在该刊发文的主要的中国研究机构为大连理工大学26篇、中国科学院9篇、河海大学6篇、清华大学6篇、南京水利科学研究院5篇、上海交通大学4篇、四川大学4篇等。
中国学者该刊每年出版的文献量
中国学者在该刊发表的76篇论文和10个国家与地区开展国际合作,其中澳大利亚7篇、英格兰7篇、美国7篇、新加坡4篇、丹麦3篇、日本3篇、苏格兰3篇等,中国学者在该期刊开展国际合作最多的研究机构为澳大利亚西澳大学合作发表论文6篇、其次为新加坡国立大学合作发表论文4篇。
网址:http://www.sciencedirect.com/science/journal/03783839
编委会:http://www.journals.elsevier.com/coastal-engineering/editorial-board/
作者指南:http://www.elsevier.com/journals/coastal-engineering/0378-3839/guide-for-authors
在线投稿:http://ees.elsevier.com/ceng/
Coastal Engineering高被引论文:
作者: MADSEN, PA; SORENSEN, OR
COASTAL ENGINEERING 卷: 18 期: 3-4 页: 183-204 出版年: DEC 1992
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2. A NEW FORM OF THE BOUSSINESQ EQUATIONS WITH IMPROVEDLINEAR DISPERSION CHARACTERISTICS
作者: MADSEN, PA; MURRAY, R; SORENSEN, OR
COASTALENGINEERING 卷: 15 期: 4 页: 371-388 出版年: JUL 1991
被引频次:270
3. Development and validation of a three-dimensionalmorphological model
作者: Lesser, GR; Roelvink, JA; van Kester, JATM;等.
COASTALENGINEERING 卷: 51 期: 8-9 页: 883-915 出版年: OCT 2004
被引频次:268
4. MASS FLUX AND UNDERTOW IN A SURF ZONE
作者: SVENDSEN, IA
被引频次: 194
作者: MARTINSEN, EA; ENGEDAHL, H
COASTALENGINEERING 卷: 11 期: 5-6 页: 603-627 出版年: DEC 1987
被引频次:178
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9.Prediction and assimilation of surf-zone processesusing a Bayesian network Part I: Forward models
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