Analyse de séries de captures de thons et d'espadon et variabilité climatique dans l'océan Indien (1968-2003). Nous avons analysé les patrons de variabilité qui caractérisent 33 séries temporelles de captures de grands poissons pélagiques exploités par les flottilles palangrières japonaise et taiwanaise dans l'océan Indien de 1968 à 2003. Nous avons sélectionné 4 espèces, l'albacore (Thunnus albacares), le patudo (T. obesus), le germon (T. alalunga) et l'espadon (Xiphias gladius). Les captures ont été agrégées dans cinq provinces biogéographiques définies par Longhurst (2001) et les séries temporelles résultantes ont été analysées par la méthode des ondelettes, une méthode « tempsfréquence » adaptée à l'étude de séries non-stationnaires. Les spectres d'ondelettes ont fait apparaître les fréquences caractéristiques contenues dans les signaux temporels. Ces spectres ont ensuite été comparés et groupés à l'aide d'une analyse multivariée permettant d'identifier les facteurs influant le plus la classification (espèce, province ou flottille). Les relations entre les séries de captures et un indice climatique global, le Dipole Mode Index (DMI), ont été étudiées par des analyses d'ondelettes bivariées et les co-spectres ont été comparés en utilisant la même approche. Nos résultats montrent que le facteur « province géographique » structure davantage les patrons de variations des 33 séries temporelles que le facteur « espèce ». L'impact du DMI sur la variabilité des séries de captures de thons et d'espadon a fait apparaître des bandes de fréquences caractéristiques (hautes et basses fréquences) à différentes périodes de temps. Là encore, la province géographique module l'impact de la variabilité climatique sur les séries de captures de thons et d'espadon. Les fluctuations de séries temporelles issues des statistiques de pêche reflètent donc un mélange d'informations caractérisé par des interactions complexes entre les processus biologiques, les stratégies de pêche et la variabilité environnementale à différentes échelles spatiales et temporelles.

We analysed the patterns of variation that characterize 33 catch time series of large pelagic fishes exploited by the Japanese and Taiwanese longline fisheries in the Indian Ocean from 1968 to 2003. We selected four species, the yellowfin (Thunnus albacares), the bigeye (T. obesus), the albacore (T. alalunga), and the swordfish (Xiphias gladius) and aggregated data into five biogeographic provinces of Longhurst (2001). We carried out wavelet analyses, an efficient method to study non-stationary time series, in order to get the time-scale patterns of each signals. We then compared and grouped the different wavelet spectra using a multivariate analysis to identify the factors (species, province or fleet) that may influence their clustering. We also investigated the associations between catch time series and a large-scale climatic index, the Dipole Mode Index (DMI), using cross wavelet analyses. Our results evidenced that the geographical province is more important than the species level when analyzing the 33 catch time series in the tropical Indian Ocean. The DMI further impacted the variability of tuna and swordfish catch time series at several periodic bands and at different temporal locations, and we demonstrated that the geographic locations modulated its impact. We discussed the consistency of time series fluctuations that reflect embedded information and complex interactions between biological processes, fishing strategies and environmental variability at different scales.