土地退化是全球面临的重大生态挑战，严重削弱生态系统服务功能，威胁粮食安全与可持续发展。联合国防治荒漠化公约（UNCCD）将“土地退化零增长”（Land Degradation Neutrality，LDN）确立为可持续发展核心目标，旨在到2030年通过可持续土地管理与生态恢复实现土地损失与收益的平衡。然而，传统LDN评估依赖固定历史基线的静态比较，在气候波动剧烈的干旱区往往将短期气候变异与长期退化趋势混为一谈，难以精准识别需要优先干预的持续性退化区域，导致全球LDN报告与地方景观过程认知之间存在显著脱节。

针对上述问题，中国科学院新疆生态与地理研究所艾里西尔·库尔班课题组提出了一种新的“时间频率分析”（Temporal Frequency Analysis, TFA）框架，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。该方法以SDG 15.3.1中对干旱区最为敏感的土地生产力动态（LPD）子指标为核心，基于2001-2022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重复率（R_deg）、稳定重复率（R_stab）和改善重复率（R_imp）。课题组将TFA应用于土库曼斯坦达绍古兹州和列巴普州的干旱区，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。在达绍古兹州，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；列巴普州的退化热点则呈散点分布，与盐渍土、灌溉农田弃耕和过度放牧相关联。持续性改善亮点与成功的土地管理实践相对应，包括达绍古兹州的自然植被恢复区和列巴普州阿姆河沿岸高效灌溉区。两州生态系统韧性差异显著：列巴普州各区县稳定生产力重复率高达74%-76%，而达绍古兹州仅为23%-46%。占比最大的土地（30%-70%重复率）既非稳定也非持续退化，而是处于动态不稳定状态，代表着最大的生态脆弱性与干预机遇。在保护区层面，Gaplangyr荒漠保护区持续稳定面积仅占13.80%，表现出显著脆弱性；而阿姆河河岸保护区持续稳定面积达63.30%，呈现高韧性的平衡生态状态。灌溉农田对比显示，列巴普农田稳定面积达49.64%，而达绍古兹农田仅为24.71%，且后者持续性改善面积略超过退化面积，呈现净正向趋势。

该研究提出的TFA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“避免—减少—逆转”响应层级提供了空间明确的决策依据：对持续性退化热点实施逆转性恢复干预，对动态不稳定区域采取预防性减少措施，对稳定区域予以避免退化的长期保护，对持续性改善亮点则总结推广可持续土地管理经验。该框架基于开源工具（Trends.Earth、QGIS）和全球一致数据，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，对推动“一带一路”沿线中亚干旱区土地资源可持续利用与LDN目标落地具有重要参考价值。

该研究以“Temporal frequency analysis identifies land degradation hotspots and sustainable use bright spots”为题发表在《Catena》，中国科学院新疆生态与地理研究所特别研究助理安外尔·艾则孜博士为论文第一作者，艾里西尔·库尔班研究员为论文通讯作者。研究得到联合国开发计划署—全球环境基金（UNDP-GEF）咸海盆地土地资源与高自然价值生态系统保护与可持续管理项目、上海合作组织项目、俄罗斯科学院地理研究所国家任务、中国科学院院长国际奖学金计划等资助。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.catena.2026.110499 

图1：时间频率分析框架的概念图