东北地区既是我国重要的粮食生产基地，也是三大季节性积雪区之一。现有研究尚未系统量化积雪参数、土壤水热条件和农田总初级生产力的耦合关系及其时空分异规律。研究人员基于遥感数据、气候数据、土壤属性和土地利用数据，综合运用偏相关分析、岭回归及偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM），系统量化雪水当量（SWE）、积雪日数（SCD）和融雪终日（SCED）对耕地GPP的影响机制及作用路径。

研究首次揭示了积雪对旱田GPP影响的农业分区特征：在西部风沙区和辽河平原，雪水当量（SWE）主导GPP变化，其增墒效应有效缓解了春旱制约；在松嫩平原，积雪日数（SCD）是首要驱动因素，反应积雪保温与供水双重功能；在长白山和兴安岭地区等高寒区，融雪终日（SCED）影响最大，融雪虽然补充土壤水分，却因降低春季地温形成热限制，对GPP产生抑制作用。

图1 基于岭回归的东北地区不同农业区积雪对旱田GPP的贡献，SWE、SCD和SCED分别为雪水当量、积雪日数和融雪终日

PLS-SEM方法量化了积雪通过土壤水热条件影响耕地GPP的作用路径，具体表现为热量效应和水分效应。在热量效应上，积雪通过降低土壤温度抑制GPP。在水分效应上，积雪在干旱水分区（如西部风沙区、辽河平原）促进GPP，而在高寒热限区（如长白山、兴安岭等）积雪抑制GPP。

图2 基于PLS-SEM的东北地区不同农业区积雪通过土壤水热影响旱田GPP的作用路径。ST和SM分别代表土壤温度和土壤水分

该研究系统量化积雪变化与旱田GPP关系，为理解积雪对寒区农业生产的潜在调节作用提供全新视角，也为区域农业气候适应策略提供科学依据。相关研究成果发表于冰冻圈经典期刊《The Cryosphere》，农业遥感学科组李略（第一作者）和杨倩副研究员（通讯作者）等共同完成。研究受到国家重点研发计划（2024YFD1500602-4）及国家自然科学基金（42201435）的联合资助。

论文信息如下：
Lue Li, Qian Yang*, Meng Cui, Huanjun Liu, Xiaohua Hao, Yiyang Peng, Junyi Chang. The influence of snow cover on gross primary productivity of cultivated land in Northeast China. The Cryosphere, 2026, 20(1): 29–44.
链接：https://doi.org/10.5194/tc-20-29-2026