对你们中的许多人来说，这可能听起来是个愚蠢的问题，但我正在处理一位裁判对我试图发表的一项研究的评论，我对这个问题仍然有点困惑。

让我们假设我已经建立了一个简化的模型，该模型处理生物物理和社会经济数据，以分析实现水管理的问题。生物物理数据(主要是地形、气候和水文数据)以相对较高的分辨率(0.25或0.5度)提供，而社会经济数据以国家分辨率提供。该模型在网格单元分辨率(0.25度)下运行，但是，当然，同一国家的所有网格单元都具有相同的社会经济变量值。然而，这一过程是针对每个细胞进行的，即使在同一个国家，细胞与细胞之间的结果也是不同的。

在我的手稿中，我声称我的研究的分辨率是四分之一度。裁判对这句话提出了异议，他说:“给定研究结果的分辨率实际上是由该研究使用的最粗糙的数据集(而不是最好的)定义的。所使用的部分数据仅在国家一级可用，因此其结果的空间分辨率在该级别，而不是更细”。

现在，我明白粗略的生物物理数据(降水，温度，土地利用，....)最终应该缩小规模，以用于网格建模方法，但像“腐败或者院校的质素"？这些变量的缩小尺度有意义吗?是什么最终决定了研究的空间分辨率?

谢谢你！