研究的空间分辨率是由什么决定的?

Question

这可能听起来像一个愚蠢的问题给你很多,但我解决裁判的评论关于我想发布一项研究和我仍然对这个问题有点困惑。

假设我已经建立了一个简化模型处理生物物理和社会经济数据分析实现水资源管理的问题。生物物理数据(主要是地形、气候和水文)可以在相对高分辨率(0.25或0.5度),而社会经济数据都可以在国家解决。gridcell分辨率模型成立运行(0.25度),但是,当然,所有的细胞相同的国家共享相同的社会经济变量的值。然而每个细胞的运行过程和结果是不同的从细胞到细胞,甚至是在同一个国家。

在我的手稿,我认为我的研究是四分之一学位的决议。这句话受到裁判的状态:“解决一个给定的研究的结果实际上是由粗集定义,研究使用(不是最好的)。的一部分使用的数据只会出现在国家层面,所以空间分辨率的结果在这一水平,而不是更好的。"

现在,我明白,粗生物物理数据(降水、温度、土地使用、....)应该最终缩减规模中使用一个网格建模方法,但变量如“腐败”或“机构的质量”?一个降尺度变量的任何形式的意义吗?最终确定的空间分辨率研究?

谢谢你！

Answer 1

听起来我像评论家关注研究生的“规则”,他们遇到了,但是规则忽略了一些真实世界的细微差别(规则一样)。

快速警告:我的答案并不是确定的,它更多的是一个意见,但那是很久以前的事,一个评论。

似乎只是直观的事实,一些现象是光滑的,所以数据的分辨率并不是限制因素的分析解决。我在考虑诸如平均季节气温的地图(说)。当然,你仍然可以结合高分辨率数据,声称有一个高分辨率分析。

其他数据可能不是隐式地光滑,但有趣的是聚合的数据泛化的目的。显然学术机构质量的变化在每个机构的基础上(或每个老师,如果你想傻),但它会这样疯狂的插入数据,因为有理由认为可能有国家级的影响(如教育经费),是有意义总这样。再次,我认为这是合理的认为你可以把这样的数据和高分辨率数据和高分辨率分析。

还是其他数据可能只是oversmoothed或平滑在错误的基础上。温度数据的国家,或地质资料100公里网格……然后我想说这些限制你做任何分析的分辨率。

总之……

我想不随便的形式化的方法,和不知道的任何研究(尽管我敢打赌它的存在)。假设你不想去研究兔子洞,或与审稿人旷日持久的争论,我的建议是,应对反对通过使用更具体的语言。概括,而是指定所涉及的各种数据集的决议,提到有可能提高分辨率。