El modelo de cultivo basado en fisiología y ecología se ha aplicado ampliamente a la simulación de la productividad potencial regional. Al determinar la resolución espacial adecuada de los datos meteorológicos necesarios para la simulación del modelo en diferentes regiones, podemos reducir la dificultad de adquirir los datos de entrada del modelo, mejorando así la eficiencia informática regional del modelo y aumentando las aplicaciones del modelo. En este estudio, investigamos la resolución espacial adecuada de los datos meteorológicos necesarios para la simulación de la productividad potencial regional del modelo WheatGrow mediante el índice de efecto de escala y verificamos la viabilidad de utilizar el relieve para obtener la resolución espacial adecuada de los datos meteorológicos requeridos por la simulación de productividad potencial para la región de trigo de invierno de China. Los resultados de la investigación indicaron que la variación espacial de los relieves en la región de trigo de invierno de China está significativamente correlacionada con la variación espacial de los datos meteorológicos de varios años. Basándonos en el índice de efecto de escala, podemos obtener una distribución espacial de la resolución espacial adecuada de los datos meteorológicos requeridos para la simulación de la productividad potencial regional del modelo WheatGrow para la región de trigo de invierno de China. Además, aunque podemos utilizar la heterogeneidad espacial de los relieves para guiar la selección de la resolución espacial adecuada de los datos meteorológicos, en las regiones donde la heterogeneidad espacial del relieve es relativamente débil o relativamente fuerte en un rango pequeño, el método de utilizar un índice de heterogeneidad único derivado del semivariograma no puede reflejar bien el efecto de escala de los resultados de la simulación y necesita mejoras adicionales.