Kim, Keun-Yong;Kim, Young-Soo;Hwang, Choul-Hee;Lee, Chang-Kyu;Lim, Wol-Ae;Kim, Chang-Hoon
ALGAE
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v.21
no.3
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pp.283-286
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2006
This study carried out phylogenetic analysis of dinoflagellate Gonyaulax polygramma which was responsible for a harmful algal bloom episode in Korea in 2004. Molecular phylogenetic tree inferred from the partial LSU rDNA data showed that G. polygramma came up among the monophyletic Gonyaulax clade, but did not have apparent genetic affiliation to other Gonyaulax species. This result appears to be consistent with characteristic morphological features of G. polygramma such as epitheca sharply tapering to the apex and thecal plates ornamented with numerous longitudinal striations.
Although flotation techniques are often used for the removal of algal particles, the practicality of algae-harvesting technologies is limited owing to the complex and expensive facilities and equipment required for chemical coagulation. Here, we examined the feasibility of an approach to separating algal particles from water bodies without the need for chemical coagulants, depending on the condition of the algae, and to determine the optimal conditions. Using Anabaena sp., a cyanobacterium causes algal blooms in lakes, we stimulated auto-flocculation in algal particles without coagulants and conducted solid-liquid separation experiments of algal particles under various conditions. The six cultivation columns included in our analysis comprised four factors: Water temperature, light intensity, nutrients, and carbon source; auto-flocculation was induced under all treatments, with the exception of the treatment involving no limits to all factors, and algal particles were well-settled under all conditions for which auto-flocculation occurred. Meanwhile, flotation removal of auto-flocculated algal particles was attained only when nutrients were blocked after algae were grown in an optimal medium. However, no significant differences were detected between the functional groups of the extracellular polymeric substances (EPSs) of floated and settled algal particles in the FT-IR peak, which can cause attachment by collision with micro-bubbles.
It is important to find out a new material having high removal efficiency for the harmful algal blooms because the dispersion of Hwangto in a large amount to the sea water may bring some ecologically unfavorable problems. For this purpose, the efficiency of several natural and synthetic mineral species for the mitigation of algal blooms was measured. The mixing ratio of monominerals and the sea water with 3,000∼5,000 cells/$m\ell$ of Cochlodinium polykrikoides was 10 g/${\ell}$ and the removal ratio was measured by counting the living cells after the dispersion time of 10, 30 and 60 min., respectively. According to the experimental results, the removal ratio by illite, kaolinite, montmonmorillonite, red mud, Na-A type of zeolite ranged 84-92% after 1hr of contact time, which is comparable to that of Hwangto. The size of above monominerals ranged 3∼50${\mu}m$. Meanwhile, the amorphose material and hematite with the size of 50∼100 nm showed excellent removal ratio of more than 99% after 30min. of dispersion. The results of the study showed that the removal ratio was not related to the chemical composition and pH of the minerals applied but to the grain size. The experimental results strongly suggest that the main mitigation mechanism would be the contact and coagulation.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.26
no.5
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pp.523-530
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2020
Based on the results of harmful algal blooms (HABs) monitoring by the National Institute of Fisheries Science and local governments, the effects of changes in the marine environment on HABs are described. Since the beginning of HABs monitoring in 1972, they continued to increase from the 1980s to the 1990s. After the largest number of HAB incidents (109) in 1998; the trend declined until the 2010s. Most HABs in the 1970s were caused by diatoms. In the 1980s, coastal dinoflagellates caused HABs; Cochlodinium polykrikoides blooms have been occurring continuously since 1993. There are three HAB species that cause damage to fisheries in Korea. The high-density bloom of Karenia mikimotoi caused mass mortality in shellfish in Jinhae Bay in 1981. Karenia sp. blooms occurring around Tongyeong in 1992 killed aquaculture fish. Since the occurrence of the largest fisheries damage of KRW 76.6 billion in 1995 caused by C. polykrikoides blooms, they have been occurring continuously. The concentration of nutrients in coastal waters was the highest in the 1980s and has declined since the mid-1990s. This reduction in nutrient concentration is a good explanation for the decreasing number of HABs. Since 2016, a summer high water temperature of 30℃ or more has appeared, and the range and scale of C. polykrikoides blooms have been greatly reduced. In 2016, K. mikimotoi blooms occurred around Wando, Jangheung and Goheung and small scale blooms of C. polykrikoides occurred around Yeosu. There were no C. polykrikoides blooms in 2017; however, Alexandrium affine blooms occurred from Yeosu to Tongyeong. There was a small-scale blooms of C. polykrikoides in 2018 compared to those in the previous years. Our results show that reduction in nutrients and the high water temperature owing to climate change are a good explanation for variation in HABs in Korean coastal waters.
In this study, we designed a data-driven model to predict chlorophyll-a using M5P model tree and extreme learning machine (ELM). The Juksan weir in the Youngsan River has high chlorophyll-a, which is the primary indicator of algal bloom every year. Short-term algal bloom prediction is important for environmental management and ecological assessment. Two models were developed and evaluated for short-term algal bloom prediction. M5P is a classification and regression-analysis-based method, and ELM is a feed-forward neural network with fast learning using the least square estimate for regression. The dataset used in this study includes water temperature, rainfall, solar radiation, total nitrogen, total phosphorus, N/P ratio, and chlorophyll-a, which were collected on a daily basis from January 2013 to December 2016. The M5P model showed that the prediction model after one day had the highest performance power and dropped off rapidly starting with predictions after three days. Comparing the performance power of the ELM model with the M5P model, it was found that the performance power of the 1-7 d chlorophyll-a prediction model was higher. Moreover, in a period of rapidly increasing algal blooms, the ELM model showed higher accuracy than the M5P model.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.9
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pp.1881-1888
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2011
Red tide is a natural phenomenon to bloom harmful algal, which fish and shellfish die en masse. Red tide damage with respect to sea farming has been occurred each year. Red tide damage can be minimized by means of prediction of red tide blooms. Red tide prediction using naive bayes classifier can be achieve good prediction results. The result of naive bayes method only determine red tide blooms, whereas the method can not know how increasing of red tide algae density. In this paper, we proposed the red tide blooms prediction method using fuzzy reasoning and naive bayes classifier. The proposed method can enhance the precision of red tide prediction and forecast the increasing density of red tide algae.
The toxin of Cyanobacteria (blue-green algae) during summer season has been a problem and early prevention should be considered. A variety of methods can be used to forecast algal blooms and this study aims at examining feasibility of chlorophyll-a. The real-time data were collected by automatic water quality monitoring system (AWQMS) in Daecheong reservoir and invalid data were sorted by experts. And then, the sorted data were filled using linear interpolation. When the concentration of chlorophyll-a increased by $15mg/m^3$, water temperature and pH exceeded $26.8^{\circ}C$ and 9.5 respectively. As a result of correlation between chlorophyll-a and other parameters(i.e. water quality items and hydrological data), temperature (r=0.502 - 0.574), pH (r=0.583 - 0.681), total organic carbon (TOC, r=0.583 - 0.681) comparably had higher values. Meanwhile, the data around a day or two showed the highest correlation. In addition, chlorophyll-a is considered to be significantly effected by precipitation and inflow.
Microcystis aeruginosa (M. aeruginosa) is a cyanobacterium species that can form harmful algal blooms in freshwater bodies worldwide. The use of Artemisia asiatica extracts to control M. aeruginosa inhibition will be environmentally friendly and promising. Artemisia asiatica extracts removed successfully upto 88% of M. aeruginosa pH 8 at $25^{\circ}C$ of temperature. These results was indicated that the amount of 2.24 g/L Artemisia asiatica extracts was removed 1g dryweight/L of M. aeruginosa. The kinetic data showed substrate inhibition kinetics and maximum growth rate was obtained when the M. aeruginosa was grown in medium containing 2.5 g/L of initial concentration of Artemisia asiatica extracts. In the various growth control models, Luong model showed the highest correlation coefficient of 0.9916. Therefore, the Luong model was the most suitable control model for the growth control of M. aruginosa using Artemisia asiatica extracts. In conclusion, the growth control of M. aruginosa using Artemisia asiatica extracts can be applied in the field without controlling the temperature and pH of rivers and streams, and it is possible to control the growth of M. aruginosa efficiently in a short time. The natural extract, Artemisia asiatica extracts, can be a promising inhibition due to its high efficiency and low dose requirements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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