스트로브잣나무(Pinus strobus)가 광환경에 따라서 생장량과 엽록소함량이 어떻게 변화하는가를 관찰하기 위해서 스트로브잣나무 1-1묘목을 대상으로 실험하였다 광도는 피음막으로 자연광 상태(1800 umo1 m$^{-2}$ s$^{-1}$),자연광의 75% 광도(1350 $\mu$mol m$^{-2}$ s$^{-1}$), 자연광의 50% 광도(900 $\mu$mol m$^{-2}$ s$^{-1}$), 자연광의 25% 광도(450 $\mu$mol m$^{-2}$ s$^{-1}$) 4가지로 조절하였다. 이들 묘목을 각각 상주대학교 묘포장에 30cm$\times$30cm 간격으로 식재하여 10개체씩 수확하여 수고, 근원경, 신초, 물질생산량 및 엽록소 함량을 비교하였다. 수고, 근원경, 신초, 물질 생산량은 광도가 높은 실험구에서 공통적으로 가장 좋았다. 특히 물질생산량 가운데 뿌리부분이 광도가 낮아질수록 가장 민감하게 줄어들었다. 엽록소함량(a, b그리고 a + b)은 공통적으로 광도가 가장 낮은 실험구인 25%의 광도에서 제일 낮은 값을 보였다.
본 연구는 규산 함유 액비(LFSi)의 시비에 따른 잔디의 생육과 품질의 변화를 확인하기 위해 잔디의 가시적 품질, 줄기 밀도, 뿌리 길이, 엽록소 함량, 예지물 및 양분 함량을 조사하였다. 처리구는 대조구(CF), LFSi 1,000배 처리구(SiF-1), LFSi 500배 처리구(SiF-2) 및 LFSi 250배 처리구(SiF-3)로 구분되었다. LFSi 처리 전후에 토양화학성은 차이를 나타내지 않았다. LFSi 처리구와 대조구를 비교하였을 때, 잔디 품질은 7월, 10월 및 11월 조사에서 높았으며, 엽록소 함량과 잔디 예지물은 10월 27일 조사에서 증가하였다. 줄기 밀도, 뿌리 길이, 잎조직 내 질소 함량 및 칼륨 함량은 LFSi 처리구에서 증가하였다. 잔디 잎 조직 중 규소 함량은 칼리 함량이나 줄기 밀도와 정의 상관성을 보였고, 줄기 밀도는 잔디 품질이나 엽록소 함량과 각각 정의 상관성을 나타내었다. 이 결과들을 종합해 볼 때, 크리핑 벤트그래스에서 규산 함유 액비의 시비는 잔디의 잎 조직 중 칼륨 함량이나 줄기 밀도가 증가되어 가시적 품질이 향상되는 것을 확인 할 수 있었다.
상추의 기내 callus 배양으로부터 ACAT (Acyl-CoA: Cholesterol acyltransferase) 억제 활성물질로 알려진 phytol 의 생산가능성이 연구되었다. Callus는 0.5mg.L$^{-1}$ NAA가 첨가된 MS 배지에 4주간 치상된 자엽 절편체로부터 유도되었으며, 다양한 수준의 chlorophyll을 함유하고 있었다. Phytol이 chlorophyll분자를 구성하는 물질로 알려져 있음에 도 불구하고, phytol의 추출량은 녹색의 자엽에서 보다 callus 에서 높게 나타났다. GC 분석결과, phytol의 추출량은 callus의 chlorophyll 함량과 비례하지 않는 것으로 나타났으며, callus의 chlorophyll 함량수준은 callus의 형성능과 관련이 있는 것으로 사료되었다. 본 연구의 결과는 phytol의 기내생산에 있어서 상추의 callus 배양의 잠재성을 제시한다 하겠다.
NAA, GA$_{3}$ 및 BA등의 식물 호르몬이 노화중인 강남콩 잎의 엽록소-단백질 복합체의 분해에 미치는 효과를 조사하였다. 노화의 대표적인 특징인 엽록소의 소실은 엽록소-단백질 복합체의 분해를 수반하였다. 암유도 노화과정동안, PSI 복합체는 급격히 감소한 반면 RC-Core3은 오히려 조화 중기까지 조금씩 증가하다가 이후 서서히 분해되었다. 그리고 LHCII는 노화 과정 후기부터 점진적으로 분해되었다. NAA와 GA$_{3}$는 노화동안 엽록소-단백질 복합체의 분해를 억제하는데 거의 영향을 미치지 못 하였다. 그러나 BA는 노화 과정동안 엽록소-단백질 복합체, 특히 RC-Core1, RC-Core2와 SC-1의 분해를 억제하는데 매우 효과적이었다. 한편 식물 호르몬과 광선의 동시 처리에 있어서, BA와 광선의 동시 처리는 노화 과정동안 엽록소-단백질 복합체, 특히 PSI, LHCII, RC-Core2, RC-Core3과 SC-1의 분해를 억제하는데 가장 효과적이었다. 이와 같은 결과에서 노화 과정동안 엽록소-단백질 복합체는 BA 혹은 광선의 단독 처리보다 BA와 광선의 동시 처리에 의하여 보다 높은 안정성을 가질 것으로 사료된다.
Algal bloom is an ongoing issue in the management of freshwater systems for drinking water supply, and the chlorophyll-a concentration is commonly used to represent the status of algal bloom. Thus, the prediction of chlorophyll-a concentration is essential for the proper management of water quality. However, the chlorophyll-a concentration is affected by various water quality and environmental factors, so the prediction of its concentration is not an easy task. In recent years, many advanced machine learning algorithms have increasingly been used for the development of surrogate models to prediction the chlorophyll-a concentration in freshwater systems such as rivers or reservoirs. This study used a light gradient boosting machine(LightGBM), a gradient boosting decision tree algorithm, to develop an ensemble machine learning model to predict chlorophyll-a concentration. The field water quality data observed at Daecheong Lake, obtained from the real-time water information system in Korea, were used for the development of the model. The data include temperature, pH, electric conductivity, dissolved oxygen, total organic carbon, total nitrogen, total phosphorus, and chlorophyll-a. First, a LightGBM model was developed to predict the chlorophyll-a concentration by using the other seven items as independent input variables. Second, the time-lagged values of all the input variables were added as input variables to understand the effect of time lag of input variables on model performance. The time lag (i) ranges from 1 to 50 days. The model performance was evaluated using three indices, root mean squared error-observation standard deviation ration (RSR), Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (NSE) and mean absolute error (MAE). The model showed the best performance by adding a dataset with a one-day time lag (i=1) where RSR, NSE, and MAE were 0.359, 0.871 and 1.510, respectively. The improvement of model performance was observed when a dataset with a time lag up of about 15 days (i=15) was added.
Chlorophyll ${\alpha}$ concentration and cyanobacterial cell density are regularly employed as dual criteria for determinations of the alert level for cyanobacterial bloom. However, chlorophyll ${\alpha}$ is not confined only to the cyanobacteria, but is found universally in eukaryotic algae. Furthermore, the determination of cyanobacterial cell counts is notoriously difficult, and is unduly dependent on individual variation and trained skill. A cyanobacteria-specific parameter other than the cell count or chlorophyll ${\alpha}$ concentration is, accordingly, required in order to improve the present cyanobacterial bloom alert system. Phycocyanin has been shown to exhibit a strong correlation with a variety of bloom-related factors. This may allow for the current alert system criteria to be replaced by a three-stage alert system based on phycocyanin concentrations of 0.1, 30, and $700\;{\mu}g/L$. This would also be advantageous in that it would become far more simple to conduct measurements without the need for expensive equipment, thereby enabling the monitoring of entire lakes more precisely and frequently. Thus, an alert system with superior predictive ability based on highthroughput phycocyanin measurements appears feasible.
A cyanobacteria-like organism Aaryochloris marina performs oxygenic photosynthesis with near far-red light by the use of chlorophyll d. Reaction center chlorophyll (Chl) of Photosystem (PS) II of A. marina was studied by analysis of millisecond-delayed fluorescence. Delayed fluorescence is emitted by Chi d indicating efficient energy transfer between antenna Chi d molecules and the unknown primary electron donor of PS II. P740 a reaction center Chl of PS I of A. marina is shown to give a dimer type cation, and triplet state with a D value of 245xlO$\^$-4/ cm$\^$-l/ in contrast to the 280-290 xlO$\^$-4/cm$\^$-l/ values of P700 suggesting triplet spins interacting at a 5% larger distance in P740 than in P700.
Field experiment was conducted to get the basic information about the difference in color and plastid pigments at the different stage of harvest of flue-cured tobacco cultivated in paddy field, and compared to upland ones. All tested crops were primed in lots of 3 to 4 at each priming, beginning at the bottom of the plant. Leaf pigments and chromatic values of tobacco leaves were determined in samples collected at weekly intervals, and according to analyses obtained from 4 stalk positions. By the degree of maturity, leaves harvested were separated with visual characters into four classes of immature, mature, ripe and mellow. regardless of stalk position, chlorophyll contents was higher in the order of immature > mature > ripe > mellow, respectively. In fresh leaves, chlorophyll levels was higher with ascending stalk position. chlorophyll a and b in cured leaves were less than 10% of the amount present at harvest, and it was estimated that maturity condition also influenced the rates of degradation of plastid pigments. Fully mature leaves of upland diverted from paddy field showed slightly higher in chlorophyll contents than in those of upland tobacco ones but somewhat lowered in $L^*$ and $b^*$ values, and there was no difference in $a^*$ value.
Detection of red tides by satellite remote sensing can be done either by detecting enhanced level of chlorophyll pigment or by detecting changes in the spectral composition of pixels. Using chlorophyll concentration, however, is not effective currently due to the facts: 1) Chlorophyll-a is a universal pigment of phytoplankton, and 2) no accurate algorithm for chlorophyll in case 2 water is available yet. Here, red band algorithm, classification and PCA (Principal Component Analysis) techniques were applied for detecting patches of Cochlodinium polykrikoides red tides which occurred in Korean waters in 1995. This dinoflagellate species appears dark red due to the characteristic pigments absorbing lights in the blue and green wavelength most effectively. In the satellite image, the brightness of red tide pixels in all the three visible bands were low making the detection difficult. Red band algorithm is not good for detecting the red tide because of reflectance of suspended sediments. For supervised classification, selecting training area was difficult, while unsupervised classification was not effective in delineating the patches from surrounding pixels. On the other hand, PCA gave a good qualitative discrimination on the distribution compared with actual observation.
The purpose of this study was to assess drought tolerance of groundcover plants for extensive green roof. Form July to November 2013, plant height, chlorophyll content, soil moisture, evapotranspiration and survival rate was measured. As results, after unirrigation started, Aster koraiensis reached 0% of soil moisture earliest followed by Sedum kamtschaticum, Hemerocallis fulva, Hylotelephium spectabile, Iris sanguinea, Hosta longipes and control. Among the plants, A. koraiensis withered earliest on 19th day of unirrigation experiment, followed by H. longipes and H. fulva (27th day); and I. sanguinea (29th day). S. kamtschaticum and H. spectabile survived even after 120th day of the experiment. As for chlorophyll content, I. sanguinea showed constant values in early stage than rapidly decreased right before its withering. Chlorophyll content of A. koraiensis and H. fulva showed rapid decrease from the beginning, while that of H. spectabile and S. kamtschaticum showed continuous reduction for first 30 days and the reduction was slowed down since then. In conclusion, H. longipes, I. sanguinea and H. fulva were found most applicable for extensive green roof considering scenic aspect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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