月相與大潮會影響釣況嗎？33,704 筆台灣漁獲的實證檢驗

釣魚界流傳一百年的 solunar 理論說，月相決定魚咬不咬。這個說法一直只有經驗談， 沒有在休閒岸釣上被嚴謹檢驗過，台灣更沒有資料。我們手上剛好有一份可以回答它的資料， 而且有一個關鍵優勢：同一群釣友同時釣淡水與海水—— 淡水沒有潮汐，是天然的對照組。

結論：看不到月相或大潮週期。若效應存在，單次出釣命中率的峰谷比小於 1.15 倍，遠低於民間常說的「差一倍」。

分析日 2026-09-05　·　資料期間 2025-01-01 至 2026-09-04　·English version

事後找規律很容易騙自己。我們先寫下四個可否證的預測，再跑檢定：

• H1 Solunar：漁獲在新月與滿月（大潮）附近偏高，半月週期振幅顯著。 → 未支持
• H2 潮汐機制：半月訊號在海水強於淡水、西岸強於東岸。 → 未支持
• H3 月光機制：夜間漁獲呈 29.5 天週期，且淡水也應該有。 → 未支持
• H0 虛無假設：控制星期與月份後，沒有任何月相結構。 → 與資料一致

每一點是該農曆日在 606 天裡的平均漁獲量，已先扣掉星期與月份效應—— 週末本來就多 1.86 倍，不扣掉會蓋過一切。灰帶是循環平移置換下、隨機也會出現的振幅範圍 （峰谷比約 1.13 倍）。兩條線都在帶內上下抖動，沒有跟著新月或滿月起伏。

這是這類資料最常被質疑的地方，值得單獨講清楚。我們只看得到「有釣到的出釣」， 推估約 46.7% 的出釣完全空手、 不會留下任何紀錄——39,688 次推估出釣中，只有 21,152 個釣友日留下漁獲。

但漁獲數等於出釣量乘上命中率。所以我們用模擬直接問：如果真實命中率有月週期，我們抓得到嗎？做法是保留觀測到的每日出釣量，只讓命中率隨月相變動，再跑同一套檢定，看抓到的機率。

答案是抓得到。命中率若有 1.15 倍的峰谷比 （最好的一天比最差的一天高 15%），我們有 95.0% 的機率會偵測到；1.2 倍以上則是必中。 實際觀測到的振幅只有 0.0100，遠低於 0.0617 的門檻。

唯一能藏住效應的情境，是出釣量剛好反向抵銷命中率——魚越咬、釣友越不出門。 但相信月相的釣友會在「好日子」多出門， 偏誤方向是放大訊號而不是抵銷。而且即使真的完全反向，2 倍的效應仍然 100% 會被抓到。

模擬用的日間變異（標準差 0.478）比真實資料 （0.423）更大，所以上面的偵測力是低估的，不是高估。

零結果只有講清楚「排除範圍」才有價值。麻煩的是文獻沒有統一的報告慣例：有人報「相對平均值的增幅」， 有人報「峰谷差」，有人只報變異解釋比例。混用會嚴重誤判量級——例如常被引用的「夜間滿月 +28%」 是相對平均值，換成峰谷比其實是 1.79 倍。下表全部換算到同一把尺，再對照本研究的偵測下界：

結果分成清楚的兩半。大效應我們排除得掉：夜間滿月的 1.79 倍 遠高於本研究夜間子集 1.28 倍的偵測下界，那個量級如果存在於台灣岸釣我們會看到， 而夜間觀測振幅只有 0.0203，門檻是 0.0589。 大小潮驅動的 1.55 倍、民間的 2 倍同理。

小效應我們排除不掉，而且必須誠實說出來：目前控制努力量最嚴謹的休閒釣研究 （Stevenson & Millar 2013，紐西蘭 snapper，8 萬多趟次）算出的峰谷比是 1.137 倍， 幾乎正好壓在我們 1.15 倍的偵測下界上。所以正確的結論不是「月相沒有用」，而是：台灣岸釣不存在大到足以拿來安排出釣日的月相效應； 至於文獻上那種「統計上測得到、但作者自己認為沒有實用價值」的小效應，本研究既不能證實也不能推翻。

也要列出反例。地理上最接近的同類研究在與那國島，距台灣約 110 公里，白天拖釣在滿月附近漁獲顯著較高， 而且有胃內容物佐證。那是船釣不同魚種，但它提醒我們，這裡的零結果限於本資料涵蓋的釣法與水域。

夜間海水單獨看樣本只有 3,070 筆，偵測下界拉高到 1.50 倍， 這一格我們偵測力不足，不下結論。

一個文獻上少見的發現。這類研究最大的混淆，是釣友按自己相信的月相安排出釣。Vinson & Angradi 在其中一座湖觀察到出釣量本身有高達 36% 的月相效應， 因此無法斷定漁獲與努力量獨立。本研究的記錄釣友數同樣沒有月週期（振幅 0.016，p = 0.80）， 表示這個混淆在我們的資料裡不存在。這既是方法上的清白證明，也是一個獨立的行為觀察： 台灣的 App 使用者在行為上並沒有依月相安排出釣。

參考文獻

• Vinson, M.R. & Angradi, T.R. (2014). Muskie Lunacy: Does the Lunar Cycle Influence Angler Catch of Muskellunge (Esox masquinongy)? PLOS ONE 9(5): e98046. DOI34 萬筆釣友回報，方法與本研究幾乎相同；但作者自己的 creel 交叉檢查顯示，一旦改用單位努力漁獲量，月相訊號就不再顯著。
• Quigley, C.N., Gonzalez Murcia, J.D. & Kauwe, J.S.K. (2023). SN Applied Sciences 5. DOI唯一直接檢定商業 solunar 表的同儕審查論文，結論為無效應；但樣本僅 361 趟出釣。
• Stevenson, B.C. & Millar, R.B. (2013). Promising the moon? Environmental and Ecological Statistics 20(4): 591–608. DOI紐西蘭 snapper，有努力量控制；月相效應統計顯著但作者認為量級太小、沒有實用價值。
• Pepperell, J.G., Smart, J., Wolfe, B.W., Williams, S.M. & Tracey, S.R. (2025). Abundance indices for black marlin derived from 50 years of diarized daily catch-effort data. ICES Journal of Marine Science 82(10): fsaf182. DOI54 年、11,613 釣日；新月與滿月漁獲低 30–40%，但作者把機制歸給大小潮帶來的濁水，不是月光。
• Shimose, T., Yokawa, K. & Tachihara, K. (2013). Higher Catch Rates Around the Full Moon for Blue Marlin in a Diurnal Trolling Fishery. Bulletin of Marine Science 89(3): 759-765. DOI與那國島，距台灣約 110 公里，是地理上最接近的研究；白天拖釣在滿月附近漁獲顯著較高，並有胃內容物佐證。這是對本研究結論的反例，我們照實列出。
• Kuparinen, A., Klefoth, T. & Arlinghaus, R. (2010). Fisheries Research 105(2): 111–117. DOI最強的反方證據：有真實單位努力漁獲量，仍在梭子魚上找到月相效應。

沒有偵測力的方法看什麼都是零。星期效應是人盡皆知的真訊號，同一套殘差化與擬合抓得乾乾淨淨：

週六 1.45 倍、週日 1.54 倍，週末是平日的 1.86 倍。所以月相的零結果不是方法瞎了。

振幅為對數單位；峰谷比等於 exp(2A)。低於 0.06 的振幅無法與雜訊區分。 p 值來自循環平移置換檢定（單尾）。

量到的

• 月週期振幅：全部 0.010、海水 0.031、淡水 0.015，p 值皆大於 0.6。
• 半月週期振幅：全部 0.027、海水 0.015、淡水 0.038，p 值 0.20 至 0.63。
• 記錄漁獲的釣友數同樣沒有月週期（振幅 0.016，p = 0.80）——「魚多咬、人也多去、剛好抵銷」這條解釋被排除。
• 魚體長（不受出釣量影響，121 個物種內標準化、23,380 筆）： 月週期振幅 1.0%，海水 2.2%（p = 0.22）。頂多 1 到 2%。
• 漲潮 52.2% vs 退潮 47.8%（海水且 EXIF 時間，3,186 筆，p = 0.015）； 訊號集中在河口 53.1%，純海岸 50.7% 沒有差異。

推論的，請分開看

• 漲潮多 2% 分不出是魚咬還是人去。 釣友普遍相信漲潮好釣，會挑漲潮出門；這裡量的是漁獲筆數，不是單位努力漁獲量。
• 訊號只在河口出現、純海岸沒有，也可能是河口漲退潮時間長度不對稱造成的占比差，不是魚的行為。
• 零結果的對象是「被記錄下來的漁獲」，不直接等於魚的攝食活動。功效分析大幅收窄了這個落差，但沒有完全消除。
• 西岸與東岸的潮差代理（存檔潮高的分位距）沒有拉開，這個自然實驗只做到地理分組，強度不足。

1. 資料。站內 33,704 筆漁獲，接上 9,493 個水體的水域環境分類。 篩選 2025-01-01 之後、有月齡、排除非魚，得 30,216 筆： 海水 12,540、淡水 17,399、未知 277。
2. 月齡。以 2025-01-29 新月為基準自行推算每日正午月齡，與資料庫既有欄位的中位差 0.57 天，一致。
3. 模型。每日 log(漁獲數 + 1) 先對星期（6 個虛擬變數）與月份固定效應（20 個）殘差化， 再擬合 cos θ、sin θ、cos 2θ、sin 2θ，θ 為月相角。記錄釣友數、每人漁獲數同法處理。
4. 顯著性。循環平移置換檢定：把月相序列整體平移 k 天（k 介於 15 到 N−15）， 保留序列自相關與季節結構、只打斷真實月相對應，重複 3,000 次（部分切法 1,000 至 1,500 次）。
5. 時間可信度。38.9% 的漁獲時間來自照片 EXIF。 月週期對數小時誤差不敏感；潮汐相位分析只採用 EXIF 時間樣本。

分析為唯讀，未修改任何生產資料。研究者若需要本頁圖表背後的每日彙整序列以複核， 可來信索取；見下方「引用與學術合作」。

• 沒有直接的努力量：釣了多久、幾個人空手回。功效分析以模擬補位，但不能取代實測。
• 樣本是 App 使用者，不是全台釣友的隨機樣本；重度使用者前 1% 貢獻約 18% 的紀錄。
• 潮位高低的時間占比需要潮汐模型才能建立虛無分布，本研究只做描述，未下結論。
• 未做單一物種的月相分析：多數物種樣本量僅數百，偵測力不足。
• 假設在同一次分析中先寫後跑，未經事前公開登記；樣本外複現仍待後續資料。

本頁的彙整統計、圖表與方法可自由閱讀與引用，請保留頁面顯示的資料期間、樣本數與分析日。公開頁面可免費閱讀與逐頁引用；不提供 raw records 下載，整批聚合資料的再利用授權仍在審查。

徵求合作。我們知道這份研究最大的缺口是缺少空手出釣紀錄。若您是漁業科學、生態學或統計領域的研究者， 我們願意提供去識別化的每日彙整資料、共同設計事前登記的複現計畫， 或協助在 App 內加入出釣量記錄以取得真正的單位努力漁獲量。 來信請寄 support@dudefishing.net。