经典涡动协方差通量估算方法通常假设湍流过程在统计意义上是平稳的。该假设不成立时，通量估算结果可能无法准确反映地气交换强度，从而影响对观测数据的解释和模式参数化的有效性。因此，在湍流数据预处理过程中，通常需评估其平稳性程度并分为多个等级，作为数据筛选和不确定性分析的重要依据。本文发现次中尺度运动引发的非平稳性会降低平稳假设下的湍流通量评估精度，并未被现有非平稳性评估框架考虑。基于黄土高原复杂下垫面湍流观测，发现经典FW96平稳性检验误判超60%非平稳样本为平稳，其中二氧化碳浓度脉动的误判率高达81%，这可能导致生态系统碳收支评估出现方向性错误。应用自动分离与重建次中尺度与湍流运动的SMT算法分解含已知扰动真值的构造非平稳湍流数据序列，其提取的次中尺度扰动分量与真值高度吻合，验证了该方法识别次中尺度扰动的可靠性。基于SMT分离结果构建表征不同物理量非平稳性强度的次中尺度扰动指数，提出次中尺度非平稳影响等级分类框架。本文研究结果弥补了FW96等方法对次中尺度扰动“忽视”的缺陷，可以广泛应用于复杂地形与多源通量评估，为天气预报、碳循环评估和气候模式验证等提供了更可靠的湍流非平稳性诊断框架。

非平稳性，次中尺度运动，非平稳等级，湍流通量，复杂地形