利用威海地区3个国家基本气象站2020年12月-2021年2月雪深观测资料，从绝对误差和相对误差两个方面，以人工观测为参考标准，对雪深自动观测与人工观测误差进行定量分析。研究得出：雪深自动观测与人工观测总体趋势一致，在不同测站不同时段有所差异；自动观测与人工观测出现误差的主要原因包括风力、气温等气象要素，以及人为因素、观测环境及积雪观测规范等的影响。研究结果为提高雪深观测自动化程度提供了实践参考。
利用内蒙古锡林郭勒盟进行冻土平行观测7个气象台站的自动观测数据和人工观测数据，文章对冻土观测期、冻结前期、冻结期、融化期的数据进行对比分析。通过分析，自动观测数据和人工观测数据之间存在正相关关系，且相关性极显著。分析结果可为冻土观测实现全面自动化提供理论依据，也为冻土观测仪后期算法改进提供参考。
利用内蒙古锡林郭勒盟进行冻土平行观测7个气象台站的自动观测数据和人工观测数据，文章对冻土观测期、冻结前期、冻结期、融化期的数据进行对比分析。通过分析，自动观测数据和人工观测数据之间存在正相关关系，且相关性极显著。分析结果可为冻土观测实现全面自动化提供理论依据，也为冻土观测仪后期算法改进提供参考。
利用庆阳市8个基本气象站1968—2021年气象资料及2021—2023年自动与人工冻土对比观测资料，运用相关性分析、线性趋势分析、M-K突变检验等统计方法，分析研究了50多年来冻土的变化趋势、与气象因子的相关性及自动与人工冻土观测数据的差异性，为研究冻土平行观测效果提供参考依据。
利用庆阳市8个基本气象站1968—2021年气象资料及2021—2023年自动与人工冻土对比观测资料，运用相关性分析、线性趋势分析、M-K突变检验等统计方法，分析研究了50多年来冻土的变化趋势、与气象因子的相关性及自动与人工冻土观测数据的差异性，为研究冻土平行观测效果提供参考依据。
为推进气象高质量发展，推动雪深观测自动化进程，建设气象探测强国，佳木斯市气象局于2021年～2022年冬季在佳木斯冰雪试验外场安装3台不同型号的雪深自动观测仪，进行雪深观测仪比对试验，通过对积雪期自动采集与人工观测的雪深数据对比分析，评估不同类型的自动雪深观测仪运行稳定性和数据精准性。试验结果表明3台自动雪深观测仪在积雪期运行稳定，故障率为0，观测数据完整，无缺失；在不同积雪阶段，3台自动雪深观测仪数据与人工观测数据相比，整体的准确性和稳定性为DSJ1型> DSS1型> DSS2型；气温和雪温在积雪稳定阶段与自动雪深观测仪误差相关性最强。综上所述，DSJ1型自动雪深观测仪运行最稳定，数据最准确，在今后对自动雪深观测仪的升级时应更加注重气温、雪温和风速等气象要素带来的误差，从而推动雪深观测自动化进程服务。
为推进气象高质量发展，推动雪深观测自动化进程，建设气象探测强国，佳木斯市气象局于2021年～2022年冬季在佳木斯冰雪试验外场安装3台不同型号的雪深自动观测仪，进行雪深观测仪比对试验，通过对积雪期自动采集与人工观测的雪深数据对比分析，评估不同类型的自动雪深观测仪运行稳定性和数据精准性。试验结果表明3台自动雪深观测仪在积雪期运行稳定，故障率为0，观测数据完整，无缺失；在不同积雪阶段，3台自动雪深观测仪数据与人工观测数据相比，整体的准确性和稳定性为DSJ1型> DSS1型> DSS2型；气温和雪温在积雪稳定阶段与自动雪深观测仪误差相关性最强。综上所述，DSJ1型自动雪深观测仪运行最稳定，数据最准确，在今后对自动雪深观测仪的升级时应更加注重气温、雪温和风速等气象要素带来的误差，从而推动雪深观测自动化进程服务。
文章将威宁国家基准气候站2022-01-11/04-10的HY-WP1A型天气现象智能观测仪对露、霜、雾凇、雨凇、结冰、积雪天气过程的识别结果与人工观测结果进行对比分析，结果表明：HY-WP1A型天气现象智能观测仪对雨淞的命中率偏低，露与霜的空判率相对较高，积雪的命中率较高。通过对比观测分析，为优化HY-WP1A型天气现象智能观测仪对天气现象的自动识别算法提供可靠依据。
文章将威宁国家基准气候站2022-01-11/04-10的HY-WP1A型天气现象智能观测仪对露、霜、雾凇、雨凇、结冰、积雪天气过程的识别结果与人工观测结果进行对比分析，结果表明：HY-WP1A型天气现象智能观测仪对雨淞的命中率偏低，露与霜的空判率相对较高，积雪的命中率较高。通过对比观测分析，为优化HY-WP1A型天气现象智能观测仪对天气现象的自动识别算法提供可靠依据。
利用2020年12月至2021年5月的人工观测雪深数据，对青海省平安、达日、曲麻莱3站的DSS1型雪深观测仪雪深数据、HY-WP1A型天气现象智能观测仪雪深数据进行了评估和对比分析。结果表明，2种设备对雪深都有一定的监测能力；DSS1型激光雪深仪雪深数据与人工数据相关系数分别为0.803 7、0.990 6、0.990 7，二者有极显著的线性关系；HY-WP1A型天气现象视频观测仪雪深数据与人工数据相关系数分别为0.023 4、0.421 6、0.923 3，二者存在明显差异；对于青海地区的雪深观测方式，降雪量小、地面积雪偏少时以HY-WP1A型天气现象视频观测仪雪深数据为准，另外的情况以DSS1型激光雪深仪雪深数据为准。