本研究探讨了深度学习模型在海洋和大气领域的应用，包括利用神经网络预测海洋流动和环境变量。研究展示了AI-GOMS系统和OceanNet技术在海洋建模和季节性预测中的高效性。此外，基于深度学习的框架能够准确预测氮氧化物浓度，从而改善空气质量评估。OceanGPT是专注于海洋的语言模型，展现了在海洋科学中的专业性。

利用卫星高度计和数据同化技术提高了监测海表面动态的能力。通过训练基于模拟的神经映射方案，结果显示其优于基于观测和再分析产品的方案。这为海洋建模和观测提供了新的研究途径。

该研究使用海洋动力学模拟和卫星高度计数据训练神经映射方案，用于海表面高度的时空插值问题。研究发现，使用真实的海洋模拟数据集训练的映射效果更好。最佳的映射分辨率为98公里，均方根误差减少了23%和61%。这为基于学习的海洋建模和观测提供了新的研究途径。