With the need to evaluate accuracy of real-time measurement of cyanobacterial fluorescence to determine cyanobacterial blooms, this research examined 357 paired data (2013-2016) comprising both microscopic toxic cyanobacterial cell counts and concurrent real-time cyanobacterial concentrations at 2 sites (YS1 and YS2) in Yeongsan river. The increase in real-time cyanobacterial concentration was closely associated with the exceedance of 5,000 cyanobacterial cells/ml (odds ratio [OR] 1.07, 95% confidence interval [CI] 1.03-1.12) and 10,000 cells/ml (OR 1.08, 95% CI 1.04-1.12) at YS2 site. The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve for the real-time cyanobacterial measurement at the YS2 site was 0.93, which indicates the measurement provides a high accurate detection of cyanobacterial blooms. On the ROC curve, the early alert levels of real-time cyanobacteria ranging $16-23{\mu}g$ chl-a/L would produce acceptable sensitivity of 79% and specificities greater than 90%. The real-time fluorescence measurement was found to be an accurate indicator of cyanobacteria and can serve as a tool for detecting toxic cyanobacterial bloom events in Youngsan river.
Cyanobacteria (blue-green algae) are not only the first oxygenic organisms on earth but also the foremost primary producers in aquatic environment. Massive growth of cyanobacteria, in eutrophic waters, usually changes the water colour to green and is called as algal (cyanobacterial) bloom or green tide. Cyanobacterial blooms are a result of high levels of primary production by certain species such as Microcystis sp., Anabaena sp., Oscillatoria sp., Aphanizomenon sp. and Phormidium sp. These cyanobacterial species can produce hepatotoxins or neurotoxins as well as malodorous compounds like geosmin and 2-methylisoborneol (MIB). In order to solve the nationwide problem of hazardous cyanobacterial blooms in Korea, the following technically and strategically sound approaches need to be developed. 1) As a long-term strategy, reduction of the nutrients such as phosphorus and nitrogen in our water bodies to below permitted levels. 2) As a short term strategy, field application of combination of already established bloom remediation techniques. 3) Development of emerging convergence technologies based on information and communication technology (ICT), environmental technology (ET) and biotechnology (BT). 4) Finally, strengthening education and creating awareness among students, public and industry for effective reduction of pollution discharge. Considering their ecological roles, a complete elimination of cyanobacteria is not desirable. Hence a holistic approach mentioned above in combination to addressing the issue from a social perspective with cooperation from public, government, industry, academic and research institutions is more pragmatic and desirable management strategy.
Hoang Hai Nguyen;Dalgeun Lee;Sunghwa Choi;Daeyun Shin
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.168-168
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2023
The frequent occurrence of cyanobacterial harmful algal blooms (CHABs) in inland waters under climate change seriously damages the ecosystem and human health and is becoming a big problem in South Korea. Satellite remote sensing is suggested for effective monitoring CHABs at a larger scale of water bodies since the traditional method based on sparse in-situ networks is limited in space. However, utilizing a standalone variable of satellite reflectances in common CHABs dual-models, which relies on both chlorophyll-a (Chl-a) and phycocyanin or cyanobacteria cells (Cyano-cell), is not fully beneficial because their seasonal variation is highly impacted by surrounding meteorological and bio-environmental factors. Along with the development of Artificial Intelligence (AI), monitoring CHABs from space with analyzing the effects of environmental factors is accessible. This study aimed to investigate the potential application of AI in the dual-model strategy (Chl-a and Cyano-cell are output parameters) for monitoring seasonal dynamics of CHABs from satellites over Korean inland waters. The Sentinel-3 satellite was selected in this study due to the variety of spectral bands and its unique band (620 nm), which is sensitive to cyanobacteria. Via the AI-based feature selection, we analyzed the relationships between two output parameters and major parameters (satellite water-leaving reflectances at different spectral bands), together with auxiliary (meteorological and bio-environmental) parameters, to select the most important ones. Several AI models were then employed for modelling Chl-a and Cyano-cell concentration from those selected important parameters. Performance evaluation of the AI models and their comparison to traditional semi-analytical models were conducted to demonstrate whether AI models (using water-leaving reflectances and environmental variables) outperform traditional models (using water-leaving reflectances only) and which AI models are superior for monitoring CHABs from Sentinel-3 satellite over a Korean inland water body.
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.
The occurrence of toxic cyanobacterial blooms has been reported worldwide and poses a threat to human health through drinking water exposure. The toxins they produce are highly water soluble and can leach into the water body. To eliminate any risk of drinking water exposure, removal of these toxins is essential before the water is consumed. Conventional water treatment techniques such as chlorination, if managed well, can be effectively used to remove some of these toxins, however, saxitoxin and its derivatives pose a problem. Little toxicological data are available to evaluate the real threat of these toxins.
Agrawal Manish K.;Ghosh Shubhro K.;Bagchi Divya;Weckesser Juergen;Erhard Marcel;Bagchi Suvendra N.
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제16권2호
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pp.212-218
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2006
Three out of fourteen Microcystis-dominant cyanobacterial blooms in Central India were found to be toxic to mice ($LD_{50}$ ranging from 35-450 mg bloom dry mass/kg body weight). The liver architecture of the treated mice showed characteristic symptoms of hepatotoxicity relative to the untreated controls, with increased enzyme activities of serum lactate dehydrogenase (LDH), serum glutamate oxaloacetate transaminase (SGOT), alkaline phosphatase (ALP), and serum glutamate pyruvate transaminase (SGPT). RP-HPLC revealed the presence of microcystin-LR, microcystin-RR, and desmethyl microcystin-RR in the given region to maximum amounts of 390, 1,030, and $860{\mu}g/g$ bloom dry weight, respectively, corresponding to a maximum of 2.8 mg/l microcystin-LR in the lake water. Further confirmation of the microcystin variants was conducted using a MALDI-TOF MS analysis.
전세계적으로 2000년대 이후로 남조류에 의한 녹조의 발생이 증가하고 있으며, 이와 관련된 환경 문제가 공중건강을 위협하고 인간 활동을 제한하고 있다. 1970년대 캐나다의 호수를 중심으로 수행된 다년간의 현장 연구를 통하여, 녹조발생의 핵심적인 영양 제한인자로 인이 제시되었고, 인 저감에 대한 수계 관리가 진행되었다. 그러나 2000년대 이후, 대형 담수수계에서 특히 Microcystis에 의한 녹조 현상에서는 인뿐만 아니라 질소가 남조류 녹조 발생에 미치는 영향이 부각되고 있다. 한국의 담수 수계에서도 이와 비슷한 남조류에 의한 위해성 녹조 번성 특징을 갖고 있으므로, 이러한 패러다임의 변화는 국내 담수수계의 영양염류 관리에서 중요한 의미를 갖는다. 최근 국제적인 관련 연구를 통하여, 위해성 남조류 번성을 막기 위해 제안된 방법은 다음과 같다. 1) 질소와 인을 함께 관리하는 전략, 2) 폐수의 수집 및 처리, 3) 호소 유입수의 사전처리, 4) 저니의 준설, 5) 체류시간의 단축, 6) 조류의 효율적 회수법, 7) 조류의 침강 및 응집 등이 제시되고 있다. 추가적으로 남조류의 생태학적 특성에 기반한 지속가능하고 통합적인 담수수계의 녹조 관리기법이 수립되어야 한다. 녹조를 유발하는 남조류는 척결되어야 할 생물체가 아니라, 담수 수계에 필수적인 미생물 구성원이기 때문이다.
유해 남조류를 친환경적으로 제어하기 위해 개발된 생물유래 물질인 naphthoquinone (NQ) 유도체의 현장 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 기흥 저수지 수변에 30 ton 규모의 mesocosm을 설치하여 현장 조건에서의 살조효과와 비생물학적, 생물학적 요인을 모니터링하였다. NQ 2-0 물질을 처리한 결과, 대조구에서는 대상 조류인 Microcystis sp.의 세포밀도가 지속적으로 증가한 반면, 처리구에서는 실험 초기 $7.9{\times}10^4cells\;mL^{-1}$에서 접종 후 점진적으로 세포수가 감소하여 10일차 $9.7{\times}10^2cells\;mL^{-1}$으로 대조구 대비 99.4% 감소하였다. 실험 종료시인 15일차에는 Microcystis sp. 세포수가 100% 제거되었다. 대상 조류인 Microcystis sp. 종만을 선택적으로 제어하였을 뿐만 아니라, 다른 식물플랑크톤의 성장과 식물플랑크톤 종 다양성 지수도 증진되었다. 또한, 식물플랑크톤을 제외하고 NQ 2-0 물질에 의하여 물리 화학적요인 (수온, 용존 산소, pH, 전기전도도, 영양염)과 생물요인 (박테리아, HNFs, 섬모충, 동물플랑크톤)에 영향을 미치지 않았으며, 대조구와 처리구에서 유사한 경향이 관찰되었다.
Harmful cyanobacterial blooms (HCBs) are caused by the rapid proliferation of cyanobacteria and are believed to be exacerbated by climate change. However, the extent to which HCBs will be stimulated in the future due to increased temperature remains uncertain. This study aims to predict the future occurrence of cyanobacteria in the Nakdong River, which has the highest incidence of HCBs in South Korea, based on temperature rise scenarios. Representative Concentration Pathways (RCPs) were used as the basis for these scenarios. Data-driven model simulations were conducted, and out of the four machine learning techniques tested (multiple linear regression, support vector regressor, decision tree, and random forest), the random forest model was selected for its relatively high prediction accuracy. The random forest model was used to predict the occurrence of cyanobacteria. The results of boxplot and time-series analyses showed that under the worst-case scenario (RCP8.5 (2100)), where temperature increases significantly, cyanobacterial abundance across all study areas was greatly stimulated. The study also found that the frequencies of HCB occurrences exceeding certain thresholds (100,000 and 1,000,000 cells/mL) increased under both the best-case scenario (RCP2.6 (2050)) and worst-case scenario (RCP8.5 (2100)). These findings suggest that the frequency of HCB occurrences surpassing a certain threshold level can serve as a useful diagnostic indicator of vulnerability to temperature increases caused by climate change. Additionally, this study highlights that water bodies currently susceptible to HCBs are likely to become even more vulnerable with climate change compared to those that are currently less susceptible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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