AI地学Q1期刊影响因子5.40，中国作者占25.4%

一、期刊概况

当地球科学与人工智能两个高速演进的领域发生碰撞，学术出版的版图上便出现了一些值得关注的新坐标。《Artificial Intelligence in Geosciences》正是这样一本应运而生的期刊，由KEAI PUBLISHING LTD出版，聚焦人工智能技术在地球科学各分支中的理论探索与应用实践。它的出现回应了一个现实需求：地质、地球物理、遥感、水文等领域产生的数据量正在爆炸式增长，传统分析方法难以充分挖掘其中的信息价值，而深度学习、机器学习、知识图谱等AI工具为这些领域打开了新的研究路径。

这本期刊目前的体量并不大——总发文量224篇，h-index为19——但它的增长曲线颇为陡峭。从2020年的6篇到2025年的59篇，五年间发文量变化达到+883.3%。JCR 2025影响因子5.40，位列Q1分区。对于一本尚处于成长期的期刊而言，这些数字勾勒出的是一本正在快速建立学术声誉的刊物，而非已经定型的老牌大刊。

二、核心指标一览

以下指标反映了该期刊当前的基本学术表现。需要说明的是，中科院分区目前尚未收录该刊，这一点在投稿决策中需要纳入考量。

JCR Q1的定位与5.40的影响因子，说明该刊在引用表现上已经跨过了一个关键门槛。总被引1507次相对224篇总发文量，篇均被引约6.7次，对于一本创刊时间不长的期刊来说，这个引用效率处于合理区间。

三、期刊深度解读

理解这本期刊的学术定位，需要回到地球科学与人工智能交叉地带的研究生态。传统地球科学期刊的审稿人通常是领域内的地质学家或地球物理学家，他们对AI方法的细节未必精通；而纯计算机科学期刊的审稿人则可能对地球科学问题的特殊性缺乏感知。《Artificial Intelligence in Geosciences》试图填补的正是这个中间地带——它要求论文既有AI方法上的实质贡献，又能解决地球科学中的真实问题。

从研究领域来看，该刊覆盖的方向包括但不限于：基于深度学习的遥感图像解译、地震数据智能处理与反演、地质文本挖掘与知识图谱构建、水文模型的机器学习增强、矿产预测中的智能算法应用等。这些方向的共同特征是数据驱动，且对非线性、高维度、多尺度问题的处理有较高要求——恰好是AI方法擅长而传统数值方法受限的场景。

该刊的学科地位可以从两个维度审视。在AI+地球科学这个细分赛道上，它属于较早专门定位的期刊之一，占据了一定的先发优势。JCR Q1的分区也为其在学术评价体系中赢得了初步认可。但h-index为19、总发文量224篇的体量说明，它在整个地球科学期刊版图中仍属于小型刊物，学术影响力的积累尚需时间。中科院分区未收录这一事实，对于国内部分高校和科研机构的评价体系而言，可能构成一个实际障碍。

适合投稿的研究类型方面，该刊对方法驱动型工作有天然偏好。具体来说，提出新的AI架构或算法并在地球科学数据集上验证的工作、将已有AI方法创造性地迁移到地球科学新场景的研究、以及构建高质量地球科学数据集并配套基准测试的论文，都是该刊的核心收稿方向。纯应用型工作如果没有方法层面的创新，或者纯方法型工作缺乏地球科学问题的实质性关联，在这本期刊上可能面临较高的拒稿风险。

四、年度数据与投稿前景

年度发文数据呈现出一条清晰的上扬曲线。2020年创刊初期仅发文6篇，2021年至2023年稳定在20篇左右，2024年跃升至27篇，2025年进一步增至59篇。这个增长节奏说明期刊在度过创刊磨合期后，正在有计划地扩大容量。对投稿者而言，发文量的持续增长通常意味着编辑团队在积极组稿，审稿周期和录用机会可能相应改善。

中国作者的参与度值得单独分析。2020年中国作者发文3篇，占当年6篇的50%；2021年8篇，占当年21篇的38%；2022年5篇，占21篇的24%；2023年8篇，占20篇的40%；2024年8篇，占27篇的30%；2025年15篇，占59篇的25%。整体中国作者占比25.4%，投稿友好度评估为安全。从绝对数量看，中国作者发文量从2020年的3篇增长到2025年的15篇，增幅明显。从占比看，随着期刊国际化程度提高，中国作者份额有所稀释，但绝对贡献量在持续上升。

投稿友好度“安全”这一判断基于两个事实：中国作者占比四分之一左右，既不属于少数边缘群体，也不至于高到引发对期刊地域集中度的质疑；年度数据显示中国作者发文量在2025年达到历史最高的15篇，说明该刊对中国研究者的工作保持开放态度。结合JCR Q1的分区和5.40的影响因子，对于从事AI+地球科学交叉研究的中国学者，这本期刊提供了一个值得纳入投稿序列的选项。

五、投稿实战建议

选题策略：找到AI方法与地球科学问题的真实交汇点。该刊拒稿的常见原因之一是“方法套用”——即把某个现成的AI模型直接搬到某个地球科学数据集上跑一遍，缺乏对地球科学问题特殊性的回应。建议在选题阶段就明确：地球科学问题的哪些特性（如空间异质性、时间非平稳性、物理约束、多源数据融合）对现有AI方法构成了挑战，你的工作如何回应这些挑战。方法创新不必是全新的网络架构，对现有方法的针对性改进、损失函数的设计、物理信息嵌入的方式，都可以成为贡献点。

文章结构：方法部分要有可复现的细节。该刊审稿人通常包括地球科学和AI两个背景的专家。方法部分需要同时满足两类读者的需求：AI背景审稿人关注网络结构、训练策略、超参数设置、消融实验的完整性；地球科学背景审稿人关注数据来源、预处理流程、物理意义解释、结果的地学合理性。建议在方法部分设置独立小节说明数据集的构建与预处理，在实验部分设置消融研究验证各模块的贡献，在讨论部分解释结果的地学含义而非仅报告精度指标。

审稿流程：预留充足的修改时间。该刊采用标准的同行评审流程，通常需要2-3位审稿人。由于交叉学科期刊寻找同时具备AI和地球科学背景的审稿人有一定难度，审稿周期可能比纯AI期刊或纯地学期刊略长。建议投稿前做好时间规划，如果研究有时效性较强的竞争压力，可以同时考虑审稿周期更快的备选期刊。修改阶段要认真回应每一条审稿意见，尤其是关于地球科学解释合理性的质疑——这类问题往往需要补充实验或重新分析数据。

常见拒稿原因及规避：除了前述“方法套用”问题，另有两类高频拒稿情形。一是验证不充分——仅在单一数据集上测试，缺乏与基线方法的系统对比，或缺少统计显著性检验。建议至少在2-3个公开数据集上验证，并与3种以上已有方法进行对比。二是写作问题——地球科学术语使用不规范，或AI方法描述过于简略。建议在投稿前请一位非本研究方向的同行阅读稿件，检查跨学科可读性。

善用中国作者社区优势。中国作者在该刊已有一定的发表积累，2025年发文15篇。这意味着编辑团队对中国研究机构的工作有一定了解，中国作者之间的引用网络也初步形成。投稿时可以在cover letter中适当引用该刊近期发表的相关工作，展示对期刊scope的理解和研究的延续性。同时，关注该刊编委会中是否有与中国研究机构有合作关系的学者，这有助于在投稿系统中推荐合适的审稿人。

六、投稿价值评估

《Artificial Intelligence in Geosciences》是一本处于上升期的交叉学科期刊。JCR Q1和5.40的影响因子为其提供了基本的学术信誉背书，+883.3%的发文增长显示期刊在积极扩展容量，25.4%的中国作者占比和“安全”的投稿友好度评估说明中国研究者在此有合理的发表空间。中科院分区未收录是当前的主要短板，对于依赖中科院分区进行科研评价的机构，这一点需要提前确认是否影响成果认定。

从投稿策略角度，这本期刊适合以下情形：研究工作在AI方法上有实质改进，同时在地球科学应用上有真实场景验证；对审稿周期有一定容忍度；不将中科院分区作为唯一评价标准。对于从事AI+地球科学交叉研究的青年学者和研究生，该刊提供了一个与国际同行对话的窗口，其Q1分区在多数国际学术评价体系中具有竞争力。发文量从6篇到59篇的跃升是否会稀释单篇论文的引用表现，需要未来两年的数据来观察。当前5.40的影响因子和1507次总被引表明，这本期刊的学术影响力仍在积累过程中，投稿决策应基于对自身研究特点与期刊定位匹配度的冷静判断。

数据来源：JCR 2025 / OpenAlex / 中科院2025分区表 / 新锐2026分区。投稿前请查阅期刊官方指南。本文由TKPaper提供，数据实时更新。