해양세균이 적조형성 생물에 미치는 역할을 알기 위하여, 일차적으로 진해만에 분포하고 있는 세균을 분리동정함과 동시에 과편모조류의 군집 조사한 결과는 다음과 같다. 분리동정한 총균주수는 251균주로 Flavobacterium spp.가 26균주, Ainetobacter spp.가 18균주였으며 우점종은 계절별로 다르게 나타났다. 한편 광합성세균은 약 $13\%$인 32균주가 분리되었으며, 이들은 Erythrobacter longus, Erythrobacter sp.(J-2) 및 Erythrobarter sp.(J-8)의 3종으로 동정되었다. 과편모조류 군집은 14속 29taxa로 구성되었으며, 출현양은 9월에 4,699cells/m1로 가장 많고 4월에 36cells/ml로 가장 적었다. 우점종으로 8월에 Gymnodinium sangurneum, 9월에는 Prorocentrum micans, P. minimu, 10월에는 Ceratium fussus 그리고 4월에는 Heterocapsa triquetra였다. 한편 8, 9월에는 주로 마산만과 진해만 서부연안에서 적조현상이 발생하였다. 수질부영양지표성분인 DIN과 DIP는 적조발생조건(수질2급기준에 해당)인 $7.14{\mu}g/-at/\iota$와 $0.48{\mu}g/-at\iota$를 대부분 초과하였으며, COH는 부영양 또는 과영양수역에 해당되었고 하계 저층수에서는 빈산소상태를 나타냈다.
조선왕조실록을 통해 14세기 말부터 19세기 초까지 적조(HABs) 발생상을 분석하였다. 적조기사는 모두 81건으로 표로 정리하고, 적조지도를 구축하였다. 해역별 발생횟수는 남해 62건, 동해 50건 그리고 황해 22건으로 나타났다. 남해와 동해에 접한 경상도에서는 82건으로 가장 많았다. 경상남도에서 함경북도까지의 적조발생은 두 가지 형태로 나타났는데 첫 번째는 3월 강원도에서 시작되어 4월 함경남도에서 발생이 증가하고 5, 6월에는 중심이 함경북도로 북상하는 형태이다. 두 번째는 8월 경상남도를 중심으로 발생하다 9월에는 경상북도에서 발생이 증가하는 형태이다. 월별 발생 수는 8월이 가장 높았다. 그 외는 대부분 4~9월에 나타났다. 그 중 조개류를 먹고 인명 피해가 발생한 사례는 2~6월 진해, 거제, 통영에서 나타났다. 수산물 피해는 7~9월 경상도연안 전반에서 나타났다. 적조가 대규모로 발생한 시기는 1394~1451년, 1654~1706년으로 나타났고, 적조의 소규모 발생은 1493~1534년, 1588~1609년 이었으며, 공통적으로 홀수 해(1399, 1403, 1413, 1681년)에 대발생을 보였다.
The monitoring of phytoplankton biomass and community structure is essential as a first step to control the harmful cyanobacterial blooms in freshwater systems, such as seen in rivers and lakes, due to the process of eutrophication and climate change. In order to quantify the biomass of phytoplankton with a wide range in size and shape, the measurement of cell biovolume along with cell density is required for a comprehensive review on this issue. However, most routine monitoring programs preserve the gathered phytoplankton samples before analysis using chemical additives, because of the constraint of time and the number of samples. The purpose of this study was to investigate the cell biovolume change characteristics of six cyanobacterial species, which are common bloom-causing cyanobacteria in the Nakdong River, after the preservation with Lugol's iodine solution. All species showed a statistically significant difference after the addition of Lugol's iodine solution compared to the live cell biovolume, and the cell biovolume decreased to the level of 34.0 ~ 56.3 % at maximum in each species after the preservation. The nonlinear regression models for determining the shrinkage ratio by a preservation period were derived by using the cell biovolume measured until 180 days preservation of each target species, and the equation to convert the cell biovolume measured after preservation for a certain period to the cell biovolume of viable cell was derived using that formula. The conversion equation derived from this study can be used to estimate the actual cell biovolume in the natural environment at the time of sampling, by using the measured biovolume after the preservation in the phytoplankton monitoring. Moreover this is expected to contribute to the final interpretation of the water quality and aquatic ecosystem impacts due to the cyanobacterial blooms.
Kim, Dae-Hyun;Denny, Widhiyanuriyawan;Min, Seung-Hwan;Lee, Dong-In;Yoon, Hong-Joo
대한원격탐사학회지
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제25권6호
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pp.475-486
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2009
Harmful algal blooms (HAB) caused by the dominant species Cochlodinium polykrikoides (C. polykrikoides) appear in the South Sea of Korea and are particularly present in summer and fall seasons. Environmental factors such as water temperature, weather conditions (air temperature, cloud cover, sunshine, precipitation and wind) influence on the initiation and subsequent development of HAB. The purpose of this research was to study spatial and temporal variations of HAB in the Yeosu area using environmental (oceanic and meteorological) and satellite data. Chlorophyll-a concentrations were calculated using Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) images by an Ocean Chlorophyll 4 (OC4) algorithm, and HAB were estimated using the Red tide index Chlorophyll Algorithm (RCA). We also used the surface velocity of sequential satellite images applying the Maximum Cross Correlation method to detect chlorophyll-a movement. The results showed that the water temperature during HAB occurrences in August 2002-2008 was $19.4-30.2^{\circ}C$. In terms of the frequency of the mean of cell density of C. polykrikoides, the cell density of the HAB found at low (<300 cells/ml), medium (300-1000 cells/ml), and high (>1000 cells/ml) levels were 27.01%, 37.44%, and 35.55%, respectively. Meteorological data for 2002-2008 showed that the mean air temperature, precipitation, wind speed and direction, and sunshine duration were $22.39^{\circ}C$, 6.54 mm/day, 3.98 m/s (southwesterly), and 1-11.7 h, respectively. Our results suggest that HAB events in the Yeosu area can be triggered and extended by heavy precipitation and massive movement of HAB from the East China Sea. Satellite images data from July to October 2002-2006 showed that the OC4 algorithm generally estimated high chlorophyll-a concentration ($2-20\;mg/m^3$) throughout the coastal area, whereas the RCA estimated concentrations at $2-10\;mg/m^3$. The surface velocity of chlorophyll-a movement from sequential satellite images revealed the same patterns in the direction of the Tsushima Warm Current.
유해조류 대발생(harmful algal blooms, HABs)을 유발하는 해양 미세조류의 신속하고 정확한 종판별은 HABs을 예측하고 관리하기 위한 매우 중요한 도구이다. 우리는 이전 연구에서 적조 유발 미세조류인 Cochlodinium polykrikoides를 현장에서 검출하기 위한 nuclease protection assay sandwich hybridization (NPA-SH) 방법을 개발한 바 있다. 본 연구에서는 C. polykrikoides 검출을 위한 NPA-SH 방법의 반응 단계를 간소화시켜 현장 적용성을 향상시키는 것을 목적으로, signal probe에 형광 대신 invertase (INV)를 결합시켰으며, hybridization 과정에서 sucrose를 반응물로 사용하여 발색 반응을 유도하였다. INV와 signal probe의 결합 여부는 SDS-PAGE와 형광 현미경을 사용하여 확인하였으며, 반응 최적화를 위한 적정 프로브의 양, sucrose의 양 및 처리시간 등을 정립하였다. 본 연구의 결과 개발된 INV-SH는 NPA-SH와 비교하여 현장에서의 처리시간이 감소되었으며, 흡광도 측정기 뿐만 아니라, 상대적으로 부피가 작고 값 싼 개인 혈당계 사용이 가능하게 되었다. 본 연구에서 개발된 INV-SH는 INV가 적용된 최초의 C. polykrikoides 종판별 기술이며, 증진된 현장기술이 될 수 있다.
The algal blooms in stagnant streams and lakes have caused many problems. Excessive algae leads to disturbance of ecosystem and overload of water treatment processes. Therefore, phosphorus(P), source of algal blooms, should be controlled. In this study, a filtration trench has been developed to convert dissolved phosphorus into hydroxyapatite(HAP) so that it could be crystallized on the surface of 'phosphorus removal granular material'; and residual particulate phosphorus could be removed by additional precipitation and filtration. The front and rear parts of filtration trench consisted of 'phosphorus removal granular material contact bed' and 'limestone filtration bed', respectively. As a result of the column test using phosphorus removal granular material and limestone serially, $PO_4-P$ was removed more than 90% when EBCT(empty bed contact time) of the contact bed was over 20 minutes; and T-P represented 60% of removal efficiency when total EBCT was over 1.5 hours. The results of column tests to figure out the sedimentation characteristics showed that more than 90% of particulate phosphorus could be removed within 24 hours. It was necessary to optimize the filtration part in order to increase removal efficiency of T-P additionally. Also, it was confirmed through the simulation of Visual MINTEQ that most of particulate phosphorus in the column tests is the form of HAP. Based on the results of the study, it could be suggested that the design parameters are over 0.5 hour of EBCT for phosphorus removal granular material contact bed and over 1.5 hours of EBCT for limestone filtration bed.
본 연구는 2004~2017년 동안 금강수계에서 백제보 건설 전 후의 화학적 수질 특성 및 경험적 모델 분석을 실시하였다. 4대강 사업 전후의 표층수의 수질에 대한 비교평가에 따르면, TP의 농도는 보 건설 후 급격히 감소하는 현상을 보였고, 총질소 역시 감소하는 것으로 나타났다. 반면, 식물성 플랑크톤의 1차 생산력의 지표인 CHL-${\alpha}$ 농도와 EC는 보 건설 후 증가한 것으로 나타났다. 즉, 보 구간에서 수체류 시간의 증가로 인해 N, P의 농도는 감소하였지만, CHL/TP 비는 크게 증가하였고, 이로 인해 단위 인(P) 농도 대비 1차생산력은 증가한 것으로 나타났다. 경험적 모델의 회귀분석에 따르면, 보 건설 전 기간에 CHL-${\alpha}$ 농도는 TP와 유의한 관계를 보이지 않았으나(r=0.068, p=0.860, n=58), 보 건설 이후에 두 변수 사이에는 유의한 관계(r=0.6102, p<0.05, n=56)를 보였다. TN 및 이온희석 현상의 지표로 이용된 EC는 계절별 분석에서 장마기에 크게 감소하는 현상을 보이며 강우와 역상관 관계(r=0.5378, p<0.01, n=163)를 보였으나, 계절별 TP과 부유물 농도(SS)는 갈수기에 비해 장마기에 증가하는 특성을 보여 강우와 정상관 관계(r>0.40, p<0.01, n=163)를 보였다. 2018년 현재 보 구간의 완전한 상시방류를 시행할 경우, 향후 수체의 하천화에 의해 TP 농도는 증가하며, 녹조 현상은 감소할 것으로 사료된다.
녹조 현상과 관련하여 독성물질을 배출하는 남조류 4종의 경우 유해 남조류로 지정하여 관리하고 있으며, 물리적인 모형을 이용한 예측 정보도 함께 발표하고 있다. 그러나 조류는 살아 있는 생명체로 물리 역학에 따른 예측에 어려움이 있으며, 기상, 수리·수문, 수질 등 수많은 인자에 의한 영향을 고려하기가 쉽지 않다. 따라서, 최근 머신러닝을 이용한 녹조발생 예측 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 경북 영천에 소재한 보현산댐과 영천댐을 대상으로 랜덤 포레스트 모형을 이용하여 유해남조류 발생에 영향을 미치는 수질인자의 특성중요도를 분석해 보았으며, 이 중 가장 높은 특성중요도를 나타낸 수온을 이용하여 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 유해남조류 발생을 예측하고 그 정확성을 확인하였다. 특성중요도 분석 결과, 수온과 총질소(T-N)이 공통적으로 높게 나왔으며, 인공신경망(ANN)을 이용한 유해남조류 발생예측에서도 실제와 근접한 값이 예측되어 앞으로 녹조관리를 위해 유해남조류 예측이 필요한 저수지의 경우 이를 활용할 수 있음을 확인하였다.
녹조로 널리 알려진 남조류 과다증식은 심미적 불쾌감뿐만 아니라 독성물질을 생성하기 때문에 댐 수질 관리에 있어 큰 문제가 되고 있다. 녹조 발생을 억제하기 위하여 호소 유역으로부터 유입되는 비점오염물질 특히, 영양염류 저감이 필요하다. 본 연구에서는 친환경적 방법으로 알려진 인공습지의 장기간 운영 결과를 분석하여 비점오염물질 제어 수단으로서 인공습지의 적용 가능성 및 공정운영 관련 기초자료를 구축하기 위하여, 2014~2020년 동안 대청호 유역에 위치한 안내천 인공습지의 오염물질 처리효율을 분석하였다. 분석 결과, BOD 14.3%, COD 17.9%, SS 50.0%, T-N 19.0%, T-P 35.4%로 인공습지가 오염 물질 제거에 효과적임을 확인하였다. 계절별 처리효율은 오염물질별로 다른 경향을 보였는데, 주로 미생물의 반응에 의해 제거되는 BOD, COD, T-N은 겨울철에 비해 봄~가을에 높은 처리효율을 나타내었다. 그러나 수생식물에 의해 주로 제거되는 T-P는 처리효율에 있어 겨울에도 안정적인 처리효율을 나타내 호소 유입부하를 저감하는 데 효과적임을 확인하였다. 오염부하에 따른 제거율은 모든 오염물질이 유입수의 중간농도 및 고농도 구간에서 유출수 농도가 통계적으로 유의하게 감소한 것으로 나타났다. 이는 초기 강우와 같은 고부하 조건에서도 인공습지가 호소로 유입되는 비점오염물질을 안정적으로 제거해 호소의 부영양화를 억제하는 데 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다. 다만, 습지는 자연정화에 기반한 시설로 인위적인 공정 제어가 어렵기 때문에 향후 유역별 특성에 따라 다양한 운영사례 연구가 정립된다면 우리나라 호소의 녹조 문제 해결을 위해 유용한 방법이 될 것으로 판단된다.
근래에 들어, 머신러닝과 딥러닝 모델은 다양한 수체 내 수질변화를 예측하기 위해 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 담수호의 물 이용과 수생태계 건강성에 위협 요인으로 작용할 수 있는 유해남조의 발생을 예측하기 위해 많은 연구자들이 인공지능 모델을 활용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 최근까지 유해남조의 발생을 예측하기 위해 적용된 인공지능 모델링의 선행 연구들을 검토하였고, 딥러닝을 포함하여 머신러닝 모델을 이용한 이 분야 연구의 발전방향을 모색하고자 하였다. 먼저, Elsevier의 초록 인용 데이터베이스인 Scopus를 활용하여 체계적인 문헌 연구를 수행하였다. 주요 키워드를 이용하여 탐색 및 정리된 문헌들을 리뷰한 결과, 딥러닝 모델은 주로 남조 세포수 예측에만 사용되었고, 머신러닝 모델은 남조 세포수 이외에 microcystin, geosmin, 2-MIB와 같은 대사물질 예측에도 초점을 맞추고 있었다. 또한, 남조 세포수와 대사물질의 예측을 위해 활용된 입력변수들은 현저한 차이가 있었다. 남조의 대사물질을 예측하기 위해 딥러닝 모델이 적용된 바가 없었는데, 향후 빅데이터 구축을 통한 대사물질을 예측하는 연구가 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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