Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам немецкое научное издание Environmental Science and Pollution Research. Журнал имеет второй квартиль, издается в Springer Science + Business Media, его SJR за 2021 г. равен 0,831, пятилетний импакт-фактор - 4,306, печатный ISSN - 0944-1344, электронный - 1614-7499, предметные области - Химия окружающей среды, Медицина, Здоровье, токсикология и мутации, Загрязнение. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Филипп Гарригес, контактные данные - philippe.garrigues@u-bordeaux.fr, edito-ism@u-bordeaux.fr.
Дополнительные публикационные контакты - Carmina.Cayago@Springer.com, Dennis.Villahermosa@springer.com, journalpermissions@springernature.com, mariana.biojone@springer.com.
Журнал служит международному сообществу во всех областях науки об окружающей среде и смежных областях с акцентом на химические соединения. Это включает в себя:
- Наземную биологию и экологию;
- Водную биологию и экологию;
- Химию атмосферы;
- Экологическую микробиологию / Источники энергии на биологической основе;
- Фиторемедиацию и восстановление экосистем;
- Анализ и мониторинг окружающей среды;
- Оценку рисков и взаимодействия загрязняющих веществ в окружающей среде;
- Биологию сохранения и устойчивое сельское хозяйство;
- Воздействие химических веществ / Загрязняющих веществ на человека и животных.
Журнал представляет отчеты с широкой междисциплинарной точки зрения. Помимо строго научных материалов в виде исследовательских статей (коротких и полных статей) и обзоров, ESPR публикует новости и мнения об исследованиях и технологиях, законодательстве и регулировании, оборудовании и программном обеспечении, образовании, литературе, учреждениях, организациях, конференциях. Комментарии и редакционные статьи дополняют содержание журнала.
Адрес издания - https://www.springer.com/journal/11356
Пример статьи, название - Monitoring of land use land cover dynamics and prediction of urban growth using Land Change Modeler in Delhi and its environs, India. Заголовок (Abstract) - In the recent decades, cities have been expanding at a great pace which changes the landscape rapidly as a result of inflow of people from rural areas and economic progression. Therefore, understanding spatiotemporal dynamics of human induced land use land cover changes has become an important issue to deal with the challenges for making sustainable cities. This study aims to determine the rate of landscape transformations along with its causes and consequences as well as predicting urban growth pattern in Delhi and its environs. Landsat satellite images of 1989, 2000, 2010 and 2020 were used to determine the changes in land use land cover using supervised maximum likelihood classification. Subsequently, Land Change Modeler (LCM) module of TerrSet software was used to generate future urban growth for the year 2030 based on 2010 and 2020 dataset. Validation was carried out by overlaying the actual and simulated 2020 maps. The change detection results showed that urban and open areas increased by 13.44% and 2.40%, respectively, with a substantial decrease in crop land (10.88%) from 1989 to 2020 and forest area increased by 3.48% in 2020 due to restoration programmes. Furthermore, the simulated output of 2030 predicted an increase of 24.30% in urban area and kappa coefficient 0.96. Thus, knowledge of the present and predicted changes will help decision-makers and planners during the process of formulating new sustainable policies, master plans and economic strategies for rapidly growing cities with urban blue-green infrastructures. Keywords: Land use land cover; Change detection; Urban growth; Predictive modelling; Land Change Modeler; Cellular automata; Markov chain
