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，实现海表面高度的预测。在实际数据集上，基于模拟的4DVarNets优于DUACS和GLORYS，分辨率达到98公里，均方根误差减少了23%和61%。这为海洋建模和观测之间的学习方法开辟了新的研究途径。

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。