第38卷第2期大连海洋大学学报Vol．38No．22023年4月JOUＲNALOFDALIANOCEANUNIVEＲSITYApr．2023DOI:10．16535/j．cnki．dlhyxb．2022-208文章编号:2095-1388(2023)02-0340-08基于圆形统计和时间序列的月相对两种拖网渔业CPUE的影响李成1，石肖飞1，张健1，2*，肖佑鹏3，黄斌4，石建高5(1.上海海洋大学海洋科学学院，上海201306;2.上海海洋大学国家远洋渔业工程技术研究中心，大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室，农业农村部大洋渔业开发重点实验室，上海201306;3.上海开创远洋渔业有限公司，上海200082;4.中国水产有限公司马达加斯加代表处，MahajangaMadagascar401;5.中国水产科学研究院东海水产研究所，上海200090)摘要:为了解和掌握月相对渔业产量或单位捕捞努力量渔获量(catchperuniteffort，CPUE)的影响规律，利用2016—2019年(每年3月2日—11月29日)马达加斯加西海岸底拖网独角新对虾(Metapenaeusmo-noceros)和2017—2020年(每年6月15日—10月9日)西白令海中层拖网狭鳕(Theragrachalcogramma)的渔业生产数据，结合基于圆形统计的广义线性模型(GLM)和基于时间序列的广义加性模型(GAM)2种不同的月相量化和统计的方法，分析月相对拖网渔业CPUE的影响。结果表明:月相对独角新对虾的CPUE具有显著性影响(P＜0.05)，2种方法得出的影响趋势较为一致，较高CPUE出现在上弦月;基于圆形统计的GLM显示，月相对狭鳕CPUE具有显著性影响(P＜0.05)，较高CPUE出现在新月期，而基于时间序列的GAM显示，月相对狭鳕CPUE的影响不显著(P＞0.05);交叉验证显示，基于圆形统计的GLM平均绝对误差(EMA)和均方根误差(EＲMS)均小于基于时间序列的GAM，而GLM分析的决定系数Ｒ2则大于GAM，表明前者的拟合具有更好的准确性、稳定性和拟合优度。研究表明，当周期性循环变量(月份、月相和小时等)具有较弱的显著性时，使用基于圆形统计的GLM更能反映月相对拖网渔业CPUE的影响。关键词:月相;拖网;单位捕捞努力量渔获量(CPUE);圆形统计;时间序列;交叉验证中图分类号:S931文献标志码:A月相是月亮自东向西移动、形状不断发生改变的周期性相位变化。在海洋环境中，许多海洋生物极易受到周围环境微妙变化的影响，周期性的月光变化，以及与之相应的潮汐变化，不仅影响某些海洋生物的内源周期［1］及周期性行为(生殖行为［2］、摄食行为［3］、移动行为［4］和蜕壳行为［5］)，而且影响部分海洋生物的丰度及其时空分布［6］。虽然月相可以在较短的时间尺度上对渔业产量、单位捕捞努力...
