• 한국물환경학회지
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• 제27권4호
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• pp.491-498
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• 2011

We investigated the ranges of total cellular microcystins content of cyanobacterial blooms collected in Korean lakes and rivers from 2005 to 2009. The amount and composition of microcystins of Korean cyanobacteria varied depending on the sampling water bodies and dominant cyanobacterial genera. Toxic cyanobacterial cell numbers equivalent to $1{\mu}g$ MCYSTs/L using total cellular microcystin content of Korean cyanobacteria were in the range of 2,348 to 66,980,638 cells/mL. Only four samples among forty nine samples showed less cell numbers than current criterion of Harmful Algae Alert System, 5,000 cells/mL indicating current criterion do not reflect properly the microcystins content of Korean cyanobacteria. Anabaena and Aphanizomenon spp. showed three to six times higher cell numbers equivalent to $1{\mu}g$ MCYSTs/L than Microcystis spp. To propose criteria of Harmful Algae Alert System for Korean toxic cyanobacteria, we calculated about 50% selective geometrical means of cyanobacterial cell numbers equivalent to $1{\mu}g$ MCYSTs/L in order of toxic content. The proposed criteria for Microcystis, Oscillatoria, Anabaena, and Aphanizomenon spp., are 10,000, 20,000, 40,000, and 80,000 cells/mL, respectively.

• 한국물환경학회지
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• 제39권1호
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• pp.20-29
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• 2023

This study analyzed the relationship between harmful cyanobacterial abundance and environmental factors in order to figure out the causes of the recent increase of cyanobacteria in Lake Dukdong from 2019 to 2021. Lake Dukdong, which is used as a drinking water source for Gyeongju City, has an algae alert system in place. Lake Dukdong has maintained good water quality, but algae alert level 1 (over 1,000 cells/mL) has been issued in recent years. As a result of Pearson correlation analysis (from May to Oct.), the cell density of Microcystis and Aphanizomenon, which form part of the most harmful cyanobacteria genus, were significantly positively correlated with the water temperature and water storage volume. T-test was performed to compare the data from 2016-2018 and 2019-2021 (from May to Oct.). The average density of harmful cyanobacteria cells increased about six-fold from 54 to 344 cells/mL. There were significant differences in water temperature, pH, total nitrogen (TN), total phosphorus (TP), TN/TP ratio, water storage volume, and cyanobacterial cell density. Water temperature increased from 19.2 to 22.8 ℃. TP concentration increased from 0.017 to 0.028 mg/L. The main cause of the recent increase of harmful cyanobacteria in Lake Dukdong is thought to be the increase in water temperature, TP concentration, and water storage volume from 2019 and 2021, resulting in more favorable conditions for cyanobacterial growth.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.373-380
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• 2023

국내 이상기후현상과 기후변화로 인해 하천, 호소에 조류의 과대성장이 빈번히 발생하고 있다. 하천의 조류는 녹조류, 남조류, 규조류, 기타조류 등으로 분류되며, 남조류 중 일부 종은 악취 유발과 독성물질의 배출로 문제를 야기하고 있다. 국내에서는 조류경보제를 시행하고 있으며, 이는 유해남조류세포수에 따라 발령이 된다. 이렇듯 유해남조류 측정은 매우 중요하며, 현재 조류의 분석방법은 현장샘플을 하여 조류검경을 통해 녹조류, 남조류, 규조류 중 유해남조류를 구분하여 세포수를 산정하기 때문에 시간이 많이 소요된다. 최근 원격탐사를 통해 남조류세포수의 대체 인자(지표)인 Phycocyanin을 통해 조류농도를 분석하고 있으나, 남조류세포수 분석에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 실제 하천에서 발생한 조류를 채취하여 조류검경을 통해 남조류세포수를 검경하였으며, 광학센서로 Phycocyanin농도, 초분광센서를 통해 조류스펙트럼을 취득하고, 이를 통해 남조류세포수 추정식을 산정하여 남조류세포수를 추정하였다.

• 생태와환경
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• 제50권3호
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• pp.337-354
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• 2017

남조류 Aphanizomenon속 개체군은 국내외에 널리 분포하고, 독소와 이취물질을 생산함으로써 유해조류로 잘 알려져 있어 육수생태학 분야에서 많은 관심을 갖게 된 분류군 중 하나에 속한다. 본 연구는 보령호에서 동계에 수위가 급격히 강하되면서 Aphanizomenon의 출현빈도, 강도 및 기간이 커지게 되어 이에 대한 시공간적 특성을 수문기상(1998년~2017년) 육수 (2010년~2017년)학의 관점으로 상호 비교하였다. 국내에서 Aphanizomenon은 고온기에 주로 번성하였으며, 저온기에 출현은 총 5회로서 드물었다. 보령호에서 저온기(12월~2월)에 유해조류 Aphanizomenon이 관찰된 것은 2014년부터이었고, 그 후 2017년에 최대값 $2,160cells\;mL^{-1}$를 기록하였다. 그리고 $>1,000cells\;mL^{-1}$를 초과하는 기간은 약 3개월을 넘기기도 하였다. 이것은 다름 아닌 저수온기 ($<10^{\circ}C$)에 비정상적인 수위 강하와 관련성이 컸다. 동계에 수위 강하는 유해조류의 발아 및 발생을 촉진 또는 증폭시킬 수 있는 잠재적 특성을 가지고 있었다. 따라서 후속 수질 생태학적 영향(예, 조류독소 및 이취물질)도 면밀하게 고려되어야 할 필요성이 있었다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.267-273
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• 2023

조류는 생태계를 구성하는 중요한 요소이다. 그러나 남조류의 과도한 성장은 하천환경에 다양한 악영향을 발생시키고 규조류는 상수원과 정수장 공정관리에 영향을 미친다. 지속적이고 효율적인 조류 관리를 위해 조류 모니터링이 중요하다. 본 연구에서는 You Only Look Once (YOLO)의 최신 알고리즘 YOLO v8을 사용하여 조류경보제 기준에 사용하는 유해 남조류 4종과 정수처리공정에 영향이 큰 규조류 1종 총 5종의 이미지를 분류하는 이미지 분류모형을 구축하였다. 기본모형의 mAP는 64.4로 분석되었다. 모형의 학습에 사용된 원본 이미지에 회전, 확대, 축소를 수행하여 이미지의 다양성을 높인 5가지 모형을 구축하여 입력자료로 사용된 이미지의 구성에 따른 모형 성능의 변화를 비교하였다. 분석결과 회전, 확대, 축소를 모두 적용한 모형이 mAP 86.5로 가장 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 이미지의 회전만을 적용한 모형, 회전과 확대를 적용한 모형, 이미지의 회전과 축소만를 적용한 모형의 mAP는 각각 85.3, 82.3, 83.8로 분석되었다.