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主题征稿 | 探索化学与可持续发展的前沿交叉领域 
精选
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环境化学作为揭示污染物环境行为、评估生态风险、支撑绿色治理的关键学科，在全球可持续发展议程中正发挥着日益重要的作用。Green Chemistry Letters and Reviews作为一本专注于化学与可持续发展交叉领域的国际SCI期刊，近期释放大量主题征稿，欢迎了解详情，投递稿件！
⭐文末更有多本环境化学领域期刊及近一年高阅读量文章精选，欢迎查阅。
征稿期刊 📚Green Chemistry Letters and Reviews最新影响因子：5.1
影响因子最佳分区：Q2
最新CiteScore：10.2
CiteScore最佳分区：Q1
年度用量：62.1万
开放获取期刊
期刊发表关于绿色化学理论的研究、教育及应用方面的成果，重点关注新型合成方法以及消除有害物质的工艺。期刊涵盖但不限于以下领域：绿色合成与催化；绿色制造与工程；绿色产品设计；绿色化学教育；关键原材料与可持续资源；能源采集、储存与节约；循环经济；环境化学与绿色指标；伦理、立法与经济。
📅 投稿截止时间：2026年8月15日
👨🎓 专刊客座顾问：
Dr. Marcella Frauscher, AC2T research GmbH, Austria
Dr. Jessica Pichler, AC2T research GmbH, Austria
Dr. Bruno Vinicius Manzolli Rodrigues, Bergische Universität Wuppertal, Germany
📅 投稿截止时间：2026年8月27日
👨🎓 专刊客座顾问：
Associate Professor Yingjie Du, Nanjing Forestry University, China
Professor Caoxing Huang, Nanjing Forestry University, China
Associate Professor Wenchao Li, Tianjin University of Science and Technology, China
📅 投稿截止时间：2026年8月28日
👨🎓 专刊客座顾问：
Dr. Budnyk Serhiy, Schoeller Bleckmann Nitec, Christof Group
📅 投稿截止时间：2027年2月8日
👨🎓 专刊客座顾问：
Dr. Muhammad Abdurrahman Munir, University Malaysia Sarawak, Malaysia
Associate Professor Showkat Ahmad Bhawani, University Malaysia Sarawak, Malaysia
Dr. Lynn Dennany, University of Strathclyde, UK
📅 投稿截止时间：2027年2月19日
👨🎓 专刊客座顾问：
Prof. Dr. Florent Allais, AgroParisTech, France
Prof. Dr. Kei Saito, Kyoto University, Japan
Prof. Dr. Gil Garnier, Monash University, Australia
最新影响因子：2.5
最新CiteScore：8.3
CiteScore最佳分区：Q1
从提交稿件到获取初审意见，平均需要25天
从提交稿件到获取首个同行评审后的决定，平均需要25天
稿件一旦接受后，在线出版平均需要16天
International Journal of Environmental Analytical Chemistry刊载与环境问题相关的各类分析工作的原创性研究。这包括对空气、水、沉积物和生物群落中有机、无机及放射性污染物的分析；有害物质的测定，以及用于研究环境和生物样本中化学或代谢降解模式的分析方法。
期刊还涵盖新分析方法的开发或现有方法的改进，这些方法有助于控制和调查所有环境介质中的污染物或微量天然活性化学物质。具有环境科学应用潜力的仪器与技术的开发、改进及自动化也是本刊的关注重点。该刊亦考虑刊载案例研究，特别是针对信息匮乏或缺失的领域，前提是所报告的数据在空间或时间上具有显著性和代表性，且质量得到保证。鉴于期刊的跨学科性质，其内容还将涵盖医学（健康科学）、毒理学、法医学、海洋学、食品科学、生物科学及其他相关领域研究人员感兴趣的主题——这些领域以某种方式促进了对环境的认知，并为此目的运用了分析化学。
最新影响因子：2.4
影响因子最佳分区：Q1
最新CiteScore：4.4
从提交稿件到获取初审意见，平均需要2天
从提交稿件到获取首个同行评审后的决定，平均需要28天
稿件一旦接受后，在线出版平均需要25天
SAR and QSAR in Environmental Research发表探讨环境科学、农化学、毒理学、药理学及应用化学领域中结构-活性关系（SAR）和结构-性质关系（QSAR）的基础理论与实际应用方面的研究。
基于机器学习的QSAR建模与系统生物学方法的整合，用于识别潜在的SARS-CoV-2 3CLpro抑制剂
基于机器学习的q-RASAR建模，用于抗阿尔茨海默病药物研发中新型α7nAChR激动剂的计算机辅助筛选
https://blog.sciencenet.cn/blog-3574014-1538858.html
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