阿根廷滑柔鱼(Illex argentinus)是大洋浅海性头足类种类^[1]，广泛分布在巴塔哥尼亚海域35°S~52°S的大陆架和大陆坡海域(图1)，属于长距离洄游物种^[2]。主要捕食甲壳类、软体动物等，同时也被海狮等海洋哺乳动物、海鸟和中上层鱼类所捕食，在西南大西洋海洋生态系统中扮演着承上启下的重要角色^[3-4]。作为重要的经济型头足类，阿根廷滑柔鱼是中国、阿根廷和韩国等国家的主要商业捕捞对象，平均年产量约为34.64万t，最高产量为115.33万t^[5]，各年间产量变化较大。阿根廷滑柔鱼作为一年生生物，种群变动与海洋环境变化密切相关^[6-9]，海洋环境对阿根廷滑柔鱼的生命活动起到调控性作用。

图1

图1 　2013‒2019年1-4月阿根廷滑柔鱼渔获量分布 Fig. 1 　Catch distribution of Illex argentinus from January to April during 2013 to 2019

巴塔哥尼亚海域位于南美洲的东南沿海，拥有复杂的海洋环流系统^[10-11]。在此处巴西暖流与福克兰寒流交汇^[12]，促使巴塔哥尼亚海域成为世界上中尺度涡活动最为频繁的海域之一。中尺度涡主要包括气旋涡(cyclonic eddy, CE)和反气旋涡(anticyclonic eddy, AE)两种类型，二者由于垂向和水平旋转方向的不同而导致不同的生态效应和环境变化。总体来说，涡旋通过局部海域的垂向搅拌和水平扰动作用，裹挟海水运动，输送热量和营养物质，吸引浮游动物和捕食者的聚集^[13-14]，从而对西南大西洋生态系统产生重要影响。阿根廷滑柔鱼作为该海域的重要渔业资源，其空间分布和资源丰度与中尺度涡的活动变化密切相关。因此，深入了解中尺度涡的时空特征及其对阿根廷滑柔鱼时空分布的影响，对于渔业资源的开发和利用具有重要意义。

随着卫星遥感技术和海洋观测手段的发展，中尺度涡的研究逐渐成为渔业海洋学领域的热点。特别是海洋中尺度动力过程与渔业资源的关系，更是受到广泛关注。前人已对秘鲁^[15]、东太平洋^[16]、西北太平洋^[17]等海域的中尺度涡进行了研究，这些研究结果揭示了中尺度涡的生成、传播和消亡过程，以及它们对海洋环境和生态系统的影响。然而，中尺度涡与阿根廷滑柔鱼资源时空分布的关系尚不清晰，有待系统和深入研究。本研究旨在通过角动量涡旋检测与追踪算法(angular momentum eddy detection and tracking algorithm, AMEDA)，对2013—2019年之间巴塔哥尼亚海域的中尺度涡进行统计分析，揭示该期间涡旋的时空特征。同时，结合阿根廷滑柔鱼渔业数据，探讨中尺度涡与阿根廷滑柔鱼资源的关系，为阿根廷滑柔鱼的渔业管理与开发提供科学依据。

本研究中阿根廷滑柔鱼渔业数据来自上海海洋大学远洋渔业中心，研究数据包括作业日期、经度、纬度、渔获量、作业天数。渔业数据的时间范围为2013—2019年1—4月，空间范围为−35°W~−55°W, −70°S~−50°S，分辨率为0.5°×0.5°。渔业数据范围覆盖了阿根廷专属经济区及其外侧的公海海域，其空间分布见图1。

为了研究巴塔哥尼亚海域的中尺度活动，使用绝对动力地形(absolute dynamic topographies, ADT)和地转流流速(纬向流速U；经向流速V)数据来追踪涡旋，数据下载自哥白尼海洋环境监测服务中心(CMEMS, http://marine.copernicus.eu)。为了保证涡旋识别的完整性，调整涡旋数据下载时间为2012年1月至2019年12月，空间范围为−35°W~−55°W, −70°S~−50°S。时间分辨率为天，空间分辨率为0.25°×0.25°。

已知温度和叶绿素a是影响阿根廷滑柔鱼栖息地变动的主要生态因子，且由于阿根廷滑柔鱼的昼夜迁移特性，使其对200 m水深处的水温反应尤为敏感，本研究选择海表面温度(sea surface temperature, SST)、200 m水温(T_200m)和叶绿素a (chlorophyll-a, Chla) 3类环境因子，以探究中尺度涡与环境的关系。研究中所采用的环境数据均源自CMEMS，时间范围为2013年1月至2019年12月，空间范围为70°W~50°W、55°S~35°S。时间分辨率为天，空间分辨率为0.25°×0.25°。

AMEDA^[18]是一种综合性的涡旋自动化识别算法，该方法基于水平流场的物理参数和几何特性，利用海流的几何特征识别涡旋边缘，还使用局部归一化角动量计算法和特征共享轮廓计算法得到涡旋的中心位置、区分涡旋的合并/分裂事件^[16,19]。该算法不仅可以量化涡旋的动力学过程，还能跟踪涡旋的动态演化过程。其具体的检测和追踪结果见图2。

图2

图2 　基于AMEDA方法的涡旋检测案例 Fig. 2 　Automatic eddy detection cases based on angular momentum eddy detection and tracking algorithm (AMEDA)

巴塔哥尼亚海域涡旋的基本特征量包括涡旋位置、涡旋个数、涡旋生命周期、涡动能、移动速度等参数，这些特征量的获取在识别跟踪涡旋时利用特征提取算法可以直接得到。具体定义及公式如下：

（1）涡旋数量：常用的统计涡旋数量的方法主要有拉格朗日法和欧拉法，拉格朗日涡旋计数法将拥有完整生命周期的涡视为一个涡旋^[20]，欧拉法则按照时间间隔对出现的所有涡旋计数^[21]。本研究使用拉格朗日涡旋计数法，将研究区域划分为0.5°×0.5°的网格区域，计算2013—2019年间的涡旋总数和落在每个网格区域的气旋涡和反气旋涡的个数。

（2）涡旋生命周期：涡旋生命周期代表了从涡旋生成至涡旋消亡经历的所有时间，通过涡旋消亡的日期减去涡旋生成的日期计算得出，单位为天(d)。

（3）涡旋半径：涡旋半径代表了涡心到海流闭合轮廓线的平均距离。计算公式为：

式中，S为涡旋覆盖的面积；R为涡旋半径，单位为km。

（4）涡旋旋转速度：涡旋旋转速度代表了涡旋最外层海流闭合轮廓线的平均海流速度，单位为m/s。

（5）涡旋绝对传播距离：涡旋绝对传播距离表征了涡旋的移动特征，通过涡旋消亡的位置与涡旋生成的位置计算得出，单位为°。

（6）涡旋离岸距离：涡旋的离岸距离定义为渔业相关涡旋的涡心位置与海岸线之间的最小距离，可以通过R中的sf包计算得到。sf包具备矢量空间数据标准化处理的能力^[22]，自带离散海岸线数据，可以将渔业相关涡旋的空间位置进行可视化处理。

本研究采用渔获比例和出现概率两个指标表征阿根廷滑柔鱼资源的丰度，渔获比例基于渔获量计算，出现概率基于捕捞努力量确定。按照时间序列和空间位置利用插值法对渔业数据和涡旋追踪数据进行匹配，生成渔业涡旋追踪数据集。在此基础上，利用归一化处理方法^[23]，对不同类型涡旋内每个网格点的总渔获量和总捕捞努力量进行处理，分析气涡旋和反气旋涡对阿根廷滑柔鱼资源量空间分布的影响。渔获比例和出现概率的具体计算公式如下：

渔获比例(%)=catch/catch_max

出现概率(%)=effort/effort_max

式中，catch为涡旋内每个网格点的累计渔获量，effort为涡旋内每个网格点的累计作业天数，catch_max为所有网格点中的累计渔获量最大值，effort_max为所有网格点中的累计捕捞努力量最大值。

为分析阿根廷滑柔鱼资源量与距涡心距离的关系，依据渔业相关涡旋的追踪数据，判定距离每日捕捞作业点最近的反气旋涡和气旋涡，并计算该作业点到涡心的归一化相对距离。同时，以0.1倍半径为间隔，统计2倍涡旋半径内每个区间的阿根廷滑柔鱼的总渔获量和总捕捞努力量^[15]。距涡心距离的计算公式如下：

D=Z/R

式中，D为归一化后的作业点到涡旋中心的最短距离，Z为作业点到最近的反气旋涡或气旋涡心的距离，R为该涡旋半径。

将所有环境数据的空间分辨率处理为0.5°×0.5°，按照插值法匹配所有渔业点对应的环境。依据频率分布法，将SST以2 ℃为间隔、T_{200 m}以0.5 ℃为间隔、Chla以0.1 mg/m³为间隔划分，统计不同环境区间内的捕捞努力量大小。将捕捞努力量大于10000 d的环境区间定义为适宜环境范围，将捕捞努力量最大值对应的环境区间定义为最适宜环境范围。

为揭示渔场内涡旋引起的海洋环境变化导致的阿根廷滑柔鱼资源丰度变动，分析了SST、T_{200 m}和Chla在涡旋内外的分布情况以及对应环境间隔的总渔获量大小。该部分建立了一个基于涡旋半径的归一化涡心径向距离网格，按天匹配所有涡旋2倍半径区域内每个网格点的环境值，并对所有涡旋中对应的每个网格点的环境值进行时间的平均化处理，得到涡旋内平均环境变量的空间分布模态^[15]。根据1.4.4得到的适宜环境分布范围，计算每个气旋涡和反气旋涡2倍半径内的各个环境间隔的出现频次，分析涡旋内外适宜环境分布的差异。此外，该部分使用欧拉法对涡旋计数，对涡旋计数时会使得出现在相邻日期内的同一涡旋进行累加计数，故该部分涡旋计数数量大于拉格朗日法计算的2013—2019年的涡旋总数。

采用拉格朗日法对2013—2019年巴塔哥尼亚海域中完整生命周期的涡旋进行统计，共计观察到涡旋数量2262个，其中气旋涡为1119个，反气旋涡为1143个。气旋涡与反气旋涡的空间分布格局见图3a，整体上旋涡多分布于福克兰寒流流域及其右侧海域，气旋涡和反旋涡两种涡旋分布紧密且重叠，反气旋涡的数量略多于气旋涡。其中气旋涡分布位置与福克兰寒流的流向相同；而反气旋涡密集分布于福克兰寒流右侧，分布区域靠近巴西暖流北部海域且更加集中。在福克兰寒流左侧的近岸海域，涡旋分布较少且分散，多靠近沿岸海域，该处反气旋涡的数量多于气旋涡。

图3

图3 　巴塔哥尼亚海域中尺度涡涡旋数量的空间分布（a）、绝对传播距离（b）以及特征参数的频率分布和数量比值（c）c1-c3：气旋涡与反气旋涡的生命周期、涡旋半径和移动速度的频率分布；c4-c6：气旋涡与反气旋涡的数量比值. Fig. 3 　Spatial distribution of average eddy number over 0.5°×0.5° bins of cyclonic eddies and anticyclonic eddies (a); relative propagation trajectories of cyclonic eddies and anticyclonic eddies (b); frequency distribution and the number ratio of cyclonic eddies and anticyclonic eddies with different lifespan, radius and rotation velocity (c) in Patagonia seac1-c3 shows the frequency distribution of the lifespan, radius and rotation speed of cyclonic eddies and anticyclonic eddies; c4-c6 shows the ratio of the number of cyclonic eddies to the number of anticyclonic eddies.

气旋涡与反气旋由生成位置为原点向各方向传播，图3b分别展示了两类涡旋的传播轨迹。反气旋涡在各个方向的传播距离相对均衡，在东、西方向最远移动6.92°、4.83°，在南、北方向最远移动7.25°、5.5°，平均向东传播0.197°，向北传播0.21°，少量反气旋涡在南侧和东北侧有较弱的偏向性。气旋涡在东、西方向最远移动4.67°/7.67°、在南、北方向最远移动4.83°/10.83°，平均向西传播0.15°，向北传播0.51°。比较发现气旋涡沿西北方向的扩散程度更高，较反气旋涡有更明显的传播特征和更远的传播距离。在传播距离较短时，反气旋涡出现的频率更高。随着传播距离的增加，气旋涡比反气旋涡更显著，移动的距离更远。图4显示了2013—2019年1—4月间与阿根廷滑柔鱼渔业相关涡旋的空间分布与离岸距离，由图可见，大部分涡旋处于离岸距离200~500 km区域。气旋涡的分布较反气旋涡更加集中，而反气旋涡的南北扩散程度较气旋涡更高。此外，在更靠近外海区域气旋涡的数量高于反气旋涡。

图4

图4 　2013-2019年1-4月阿根廷滑柔鱼渔场相关气旋涡与反气旋涡的离岸距离 Fig. 4 　Distance to coastal line of anticyclonic and cyclonic eddies of Illex argentinus fishing ground from January to April during 2013-2019

绝大多数涡旋的生命周期均小于200 d，且随着生命周期的增加，涡旋的数量会急剧减少(图3c-1)。其中，气旋涡平均生命周期为43.30 d，反气旋涡平均生命周期为42.39 d。当生命周期<43.40 d或在196.39 d~231.20 d之间时，气旋涡的数量占比明显更高(图3c-4)。两类涡旋的半径频率分布基本一致，半径峰值位于约33.52 km处，气旋涡和反气旋涡的平均半径分别为41.08 km和39.15 km。当涡旋半径在32.08~101.89 km时，反气旋涡数量占比较高；反之在半径大于50 km或小于39.15 km的涡旋中，气旋涡数量较高(图3c-2、图3c-5)。气旋涡与反气旋的速度频率分布呈偏态分布，速度峰值均为0.11 m/s。总体上气旋涡的移动速度稍高于反气旋涡，气旋涡平均移动速度为0.22 m/s，反气旋涡平均移动速度为0.21 m/s，对于旋转速度为0.13~0.58 m/s的涡旋来说，反气旋涡数量占优势(图3c-3、图3c-6)。

通过引入归一化涡旋中心坐标系，比较了阿根廷滑柔鱼在气旋涡和反气旋涡中的渔获量量占比及出现概率的空间分布模态(图5a)。可以看出阿根廷滑柔鱼更加集中分布于涡旋边缘，2倍涡旋半径区域内的资源丰度值远超于1倍涡半径区域内。此外，气旋涡中的资源丰度远远高于反气旋涡，阿根廷滑柔鱼高丰度值主要集中在气旋涡的西侧和反气旋涡的西北侧及东南侧海域。

图5

图5 　阿根廷滑柔鱼的出现概率（a）和渔获量比例（c）在涡旋2倍半径内的空间分布以及捕捞努力量（b）和渔获量（d）与涡心距离的分布关系a和c的涡旋内部区域(0-R)和涡旋边缘区域(R-2R)被黑色实线分开. Fig. 5 　Occurrence probability (a) and catch ratio (c) of Illex argentinus within the areas of twofold eddy radius and the relationship of fishing effort (b) and catch (d) of Illex argentinus between the distance from fishing position to the eddy centerThe eddy core (0-R) and eddy periphery (R-2R) regions are separated by the solid black line in fig. a and c.

图5b 展示了在2倍涡旋半径范围内，阿根廷滑柔鱼的渔获量及捕捞努力量及其与距涡心距离的关系。在气旋涡的0~2倍半径区域内，单位涡旋渔获量平均值达到420.96 t，而单位涡旋捕捞努力量的平均值为625.29 d。相比之下，反气旋涡的平均单位涡旋渔获量和平均单位涡旋捕捞努力量显著较低，分别为40.45 t和36.70 d。具体来看，在涡旋中心0~0.5倍半径的范围内，反气旋涡与气旋涡的单位涡旋渔获量相差不大，但气旋涡的单位涡旋捕捞努力量略高于气旋涡。在0.5~1倍半径的区域内，气旋涡的单位涡旋渔获量和单位涡旋捕捞努力量均显著高于反气旋涡，两项指标均随距涡心距离的增加而迅速上升；在1~1.5倍半径范围内，它们随距涡心距离的增加而呈现波动特征；而在1.5~2倍半径范围内，则呈现下降趋势。

通过捕捞努力量在不同环境区间内的频次分布(图6a)，发现阿根廷滑柔鱼适宜的SST范围为10~13 ℃，最适宜范围12~13 ℃; T_{200 m}的适宜范围为3~5.5 ℃，最适宜范围为4~4.5 ℃; Chla的适宜范围为0.1~0.5 mg/m³，最适宜范围为0.2~0.4 mg/m³。通过分析SST、T_{200 m}和Chla在涡旋内外部的平均态分布模态(图6b)，发现各环境因子的分布模式在涡旋内外部差异较大，其中在气旋涡中，适宜SST处于涡旋左侧1倍半径边缘至2倍半径边缘区域，适宜T_{200 m}处于涡旋右侧1倍半径周围，适宜Chla位于气旋涡西南侧；而在反气旋涡中，适宜SST处于涡旋东南侧2倍半径周围，适宜T_{200 m}处于涡旋左侧，适宜Chla位于反气旋涡东北侧及西南侧的2倍半径范围中。

图6

图6 　不同环境因子与捕捞努力量的关系（a）以及阿根廷滑柔鱼渔业相关涡旋内外不同环境因子的平均态分布（b）和出现频次直方图（c） Fig. 6 　Fishing effort distributions in relation to different environment variables (a), spatial distribution of averaged environmental variables in the area of twofold radius (±2R) of eddies in Illex argentinus fishing ground (b) and histogram distribution of environmental variables in different ranges in relation to the anticyclonic and cyclonic eddies (c)

图6c 显示涡旋内部和边缘各环境区间出现频次的总体分布情况，其中红色柱体突出显示了最适宜环境的累计出现频次。结果显示，SST、T_{200 m}、Chla的最适宜环境出现频次均为气旋涡中更多，反气旋涡内出现频次更少。各环境因子相比，Chla的最适宜范围在涡旋中的出现频次最高，其次是T_{200 m}和SST。比较不同类型涡旋内部和边缘的单位涡旋适宜环境的出现频次，涡旋边缘(R~2R)各适宜环境因区间的出现频次均高于涡旋内部(0~R)。

涡旋内外适宜环境的分布模式与阿根廷滑柔鱼的资源空间分布模式大致相同(图7)，其中Chla与反气旋中资源分布情况最为相近，T_{200 m}与气旋涡的分布模式最为相近。所有渔业相关的适宜环境点或最适宜环境点均分布在气旋涡和反气旋涡的左侧海域，气旋涡中适宜环境出现频次最高区域均在1倍半径边缘，反气旋涡中则分布在2倍涡旋半径边缘区域。

图7

图7 　巴塔哥尼亚海域涡旋内外渔业相关点的适宜环境（a）和最适宜环境分布（b） Fig. 7 　Suitable environment distribution (a) and optimal environment distribution (b) in the area of twofold radius (±2R) of the anticyclonic and cyclonic eddies on the fishing ground

本研究利用AMEDA涡旋自动追踪算法，分析了2013—2019年巴塔哥尼亚海域中尺度涡的时空分布特征；利用以时间序列和空间位置为基准的插值法匹配涡旋与渔业数据，探讨了涡旋与阿根廷滑柔鱼资源时空分布的关系。从涡旋的生命周期和半径来看，2013—2019年该海域气旋涡和反气旋涡的平均生命周期分别为43.30 d和42.39 d，平均半径分别为41.08 km和39.15 km，平均移动速度分别为0.22 m/s和0.21 m/s，并且在长生命周期的涡旋中，气旋涡的数量也明显高于反气旋涡。总体来看，气旋涡的所有涡旋特征参数均高于反气旋涡。这意味着气旋涡的强度更高，作用时间与范围更广，可能对海洋环境造成的影响范围更广。但不同海域中尺度涡的演变可能存在差异，例如在秘鲁海域，气旋涡除涡旋半径外其余涡旋特征参数均大于反气旋涡，但在西北太平洋等海域，涡旋参数均为反气旋涡大于气旋涡^[15,17]。

从涡旋的空间分布来看，气旋涡和反气旋涡在巴塔哥尼亚海域均广泛存在，但它们的分布特征和传播路径呈现出明显的差异。具体来说，气旋涡与福克兰寒流的流径分布较为一致，而反气旋涡则更多地分布在海域的右侧以及北侧靠近巴西暖流的海域。这种分布格局很可能与海流的动力学特性以及环境因素的差异密切相关。由于科氏力的作用，巴塔哥尼亚海域的涡旋通常局限于西部边界洋流(福克兰寒流)和其他高度不稳定的洋流中^[24]，这一观点与本研究的发现相一致。该海域存在复杂的海岸线、岛屿、大陆坡以及高能量的福克兰寒流与低能的巴西暖流。当寒流与暖流对冲交汇后，巴西暖流向东流动，而福克兰寒流在短暂回流后也向东流入大西洋，这些高度不稳定的活动主要发生在海域的右侧。同时，由于强流的阻挡作用，右侧的涡旋活动难以跨越到左侧海域。而左侧海域观察到的少量中尺度涡活动主要是由于洋流与海岸线的相互作用以及上升流、锋面的影响而产生，并多沿海岸线分布。这类沿岸涡旋的驱动过程将上升流产生的生物量输送到近海区域，减少了上升流区本身的生物量，但增加了近海区域的营养物质，这也是左侧渔场形成的重要原因之一。类似的涡旋分布格局可以在黑潮-亲潮洋流系统中观察到^[17]，黑潮沿日本群岛向东与亲潮汇合形成黑潮-亲潮延伸体，以亲潮为界限，气旋涡集中分布于亲潮南侧，反气旋涡集中分布于亲潮北侧，西北太平洋柔鱼渔场在黑潮-亲潮延伸体中受反气旋涡的吸引中形成。

涡旋特征的季节性变化对阿根廷滑柔鱼渔业资源的分布可能产生间接影响。这种影响机制主要是通过涡旋引起的局部海域环境因子变化，进而对阿根廷滑柔鱼的种群资源产生作用。在热带大西洋和巴西北部的涡流场中，赤道潜流和北巴西暖流的正压不稳定性使得对应涡流场的相对涡度、生命周期和振幅表现出强烈的季节循环。在赤道潜流中，气旋涡与反气旋涡的半径在12—2月最大，在但在北巴西暖流的涡流场中，气旋涡的振幅、半径、涡度等在各季节没有表现出显著的变化，反气旋涡的特征参数最小值在早春达到^[25]。虽然涡旋特征的季节性变化与海流的季节变化紧密相连，但涡旋特征变化与渔业资源之间的具体关系仍不明确。针对巴塔哥尼亚海域涡旋的季节性变化及其影响要开展更深入的研究。

研究发现阿根廷滑柔鱼资源的空间分布与中尺度涡密切相关。阿根廷滑柔鱼在气旋涡中的资源丰度远高于反气旋涡，这可能与气旋涡衍生的有利环境条件促进阿根廷滑柔鱼的生长和繁殖有关。通常认为，气旋涡提升温跃层，增加营养物质浓度；反气旋降低温跃层，抑制浮游植物生长^[26-27]。这与阿根廷滑柔鱼的分布规律相同。除此之外，从空间分布上来看渔业资源更集中于涡旋边缘，尤其是2倍涡旋半径区域内。这一发现与涡旋内SST、T_{200 m}、Chla的适宜值分布以及涡旋内渔业相关适宜环境点的分布模态相同，均为涡旋边缘的适宜环境面积大于涡旋内部的适宜环境面积。以往研究表明，边缘生物富集是中尺度涡的特性，在涡旋边缘由于湍流的摩擦耦合产生丰富的上升流^[28-30]，使得运动能力较弱的游泳生物在涡旋边缘被动聚集，从而在涡旋边缘处形成生物富集。Schmid等^[29]在对佛罗里达海峡中尺度涡衰变的影响研究时发现，当气旋涡的生命周期到达衰老阶段时，涡旋内部将由上升流转变为下降流，下层水体则向外流动到涡旋边缘形成上升流，导致浮游生物滞留在较深的下沉水体并被带到涡旋边缘。而反气旋涡的生成特性，是在涡心产生下降流，在边缘产生上升流，形成生物富集现象。值得注意的是，在反气旋涡的西北侧和东南侧也发现了阿根廷滑柔鱼资源的富集现象，除了边缘富集的原因外，这种局部特异性可能与特定的环境条件变化有关。阿根廷滑柔鱼属于冷水性头足类^[31-32]，而与渔业相关的反涡旋涡内外的环境平均态分布图显示反气旋涡内SST为东北侧高，西北至东南侧的2倍半径边缘温度低，T_200m为左高右低(图6b)，涡旋内温度的分布特征符合阿根廷滑柔鱼的生活特性。同时，反气旋涡中Chla分布也显示为西北侧和东南侧高(图6b)，与反气旋涡中阿根廷滑柔鱼的资源分布模式相符。此外，结合与渔业相关涡旋的离岸距离分布图(图4)及阿根廷滑柔鱼渔获量分布图(图1)来看，福克兰岛处的阿根廷滑柔鱼渔场可能受反气旋涡的影响更大。福克兰岛周围海域是重要的阿根廷滑柔鱼渔区之一^[33]，而此处的资源主要分布在福克兰岛左侧海域(图1)。根据图4显示，福克兰岛左侧海域以反气旋涡的显著分布为主，西北侧以气旋涡的分布为主。同时，根据前人研究发现，福克兰岛左侧海域恰好为巴塔哥尼亚海域的大陆架断裂锋面(shelf break front, SBF)所处区域^[34-35]，该处阿根廷滑柔鱼渔场的变动是否还受到锋面的影响需要进一步研究确定。

通过比较不同类型涡旋内外适宜环境的差异，发现各环境因子在涡旋内外的分布模式和出现频次存在显著差异。这些差异可能与涡旋的动力学特性、海流的影响以及海洋环境的空间异质性有关。研究期间追踪到的2262个完整生命周期的涡旋中，气旋涡数量略少于反气旋涡数量。但从阿根廷滑柔鱼的资源分布来看，气旋涡中出现适宜环境和最适宜环境的次数以及气旋涡中的资源丰度都远高于反气旋涡，这进一步证实了气旋涡对阿根廷滑柔鱼渔业资源的重要性。同时也注意到，无论是气旋涡还是反气旋涡，均为适宜Chla出现频次最高，T_{200 m}次之，SST出现频次最低，可以认为Chla和T_{200 m}与阿根廷滑柔鱼渔业的相关性较高。在前人的研究中，认为温度是影响阿根廷滑柔鱼种群变动的主要因素，刘赫威等^[33]也曾利用不同水层的温度作为指标建立栖息地模型，证明200 m水温的确是影响阿根廷滑柔鱼渔场分布的最重要原因之一^[32]。

本研究揭示了巴塔哥尼亚海域中尺度涡的时空特征与阿根廷滑柔鱼渔场之间的密切关系，评估了中尺度海洋涡对阿根廷滑柔鱼资源时空分布的影响，但仍不能全面地解释阿根廷滑柔鱼的资源变动的原因。在后续的研究中，建议进一步探究涡旋特征的季节性变化和涡旋不同生命阶段的变化对阿根廷滑柔鱼渔业的影响，利用HSI模型进一步探究廷滑柔鱼栖息地对不同环境因子的响应过程。另外，仅用中尺度涡不能全面表征中尺度海洋过程，可以加入锋面的研究以更好地解释中尺度海洋过程对阿根廷滑柔鱼渔业资源的影响原因。