土地退化是影响全球生态系统服务功能的重要生态问题。联合国防治荒漠化公约将“土地退化零增长”（LDN）确立为可持续发展核心目标，旨在实现土地损失与收益的动态平衡。然而，传统LDN评估多依赖固定历史基线的静态比较，在气候波动剧烈的干旱区易将短期气候变异与长期退化趋势混淆，难以精准识别需优先干预的持续性退化区域，导致宏观报告与地方景观过程认知之间存在脱节。近期，中国科学院新疆生态与地理研究所团队提出一种“时间频率分析”（TFA）框架。该方法通过量化土地退化或改善趋势在多个评估周期中的重复出现率，将其作为衡量景观过程持续性的新指标。研究以土地生产力动态（LPD）子指标为核心，基于2001年—2022年MODIS NDVI数据，采用五年滑动窗口和全期中位数动态基线，在十个连续重叠的评估周期内逐像元计算退化、稳定和改善重复率。研究团队将TFA框架应用于土库曼斯坦达绍古兹州和列巴普州干旱区。结果显示，持续性退化热点和持续性改善亮点均呈现高度局地化特征，各自仅占研究区面积不足1%，表明真正根深蒂固的土地退化在空间上极为集中，而非普遍蔓延。研究进一步揭示了不同土地利用类型下的差异化退化轨迹与生态系统韧性。达绍古兹州退化热点主要集中于严重次生盐渍化区域和萨雷卡梅什湖周边，与矿化排水排放密切相关；列巴普州退化热点则与盐渍土、灌溉农田弃耕和过度放牧相关联。对比显示，列巴普州各区县稳定生产力重复率显著高于达绍古兹州。处于动态不稳定状态的土地占比最大，代表着最大的生态脆弱性与干预机遇。该框架将LDN从回顾性报告义务转变为动态的、面向过程的诊断工具，通过区分重复性退化与临时性气候波动，为LDN响应层级提供了空间明确的决策依据。基于开源工具和全球一致数据，该方法无需专有软件或大规模野外调查即可复制应用，可为全球干旱区土地退化评估与适应性管理提供可扩展的方法支撑。相关研究成果发表在Catena上。研究工作得到联合国开发计划署—全球环境基金项目、上海合作组织项目等的支持。论文链接时间频率分析框架的概念图