1999년 4월부터 10월 사이에 전북 완주군 대아 수목원에서 꽃오배자(Nurudea yanoniella) 충영의 형성과 1차 기주식물인 붉나무 잎의 생장관계를 조사하였다. 꽃오배자면충은 붉나무 가지의 높은 잎 및 하단의 소엽에 충영을 형성하고, 충영은 6월 29일 경에 형성되기 시작하였다. 충영을 절개하여 오배자면충의 발육상황을 조사한 결과, 간모(fundatrix)가 3번 탈피하여 7월 10일에 간모성충이 100% 나타났으며 제 2세대를 체내에 간직하고 있었다. 제 2세대는 7월 12일에 약충이 나타나기 시작하였고, 3회탈피하여 8월 2일에는 무시형 성충이 나타났다. 제3세대는 9월 10일 경에 성충이 되는 것으로 추정되며 9월 15일에는 충영의 분지선단이 열려 유시형 성충이 탈출하기 시작하였다. 충영의 형태가 꽃오배자와는 전혀 다르고 충영의 출현시기도 8월 2일로써 꽃오배자보다 한달 정도 늦으며 충영의 형성위치도 줄기에 가까운 새로운 꽃오배자가 발견되어서 이것을 대아꽃오배자[Nurudea shirai (Matsumura 1917 )]라고 동정하였다. 대아꽃오배자는 옻나무류에 기생하는 것으로 알려진 옻꽃오배자(Nurudea ibofushi Matsumura 1917)와 더듬이의 모양이 다르다. 이상의 충영 형성과정을 볼 때 간모 세대가 충영의 형성에 관여하며 제 2, 3세대는 충영의 분지와 생장에 관계가 있었다. 오배자, 꽃오배자와 대아꽃오배자는 대아 수목원에서 한 그루의 붉나무에 공서하고 있었다. 그러나 이들은 오배자가 5월 말, 꽃오배자가 6월 말 그리고 대아꽃오배자가 8월 초에 출현하기 시작하였으며 오배자는 익엽에, 꽃오배자는 소엽의 기부에 그리고 대아꽃오배자는 줄기에 기생함으로써 서식처와 시간의 중복을 피하는 것을 확연히 알 수 있었다.
갯벌 토양 내 미생물 군집에 미치는 methyl tert-butyl ether(MTBE)와 그의 대사산물인 tert-butyl alcohol(TBA) and formaldehyde(FA)의 영향을 조사하였다. 서로 다른 농도의 MTBE, TBA 및 FA를 갯벌 토양 microcosm에 첨가한 후 30일 간 실온에 방치했다. Microcosm 시료의 pH, 수분함량, 유기물 함량 등의 물리 화학적 특성을 측정하였다. 총 세균수와 탈수소 효소 활성변화를 측정하였고, 미생물 군집 구조는 16S rRNA-PCR-DGGE(Denaturing gradient gel electrophoresis) fingerprinting 기법을 이용해 모니터링 했다. 그 결과, MTBE, TBA 및 FA 첨가 농도와 물리 화학적 요인들 사이에는 상관관계가 없었다(P>0.05). 탈수소효소 활성과 총 세균수는 MTBE, TBA 및 FA 농도가 증가 될수록 감소하였다(P<0.05). 각각의 독성 물질들이 미생물 활성에 저해 영향을 주었으며 이들의 저해 정도는 FA > MTBE > TBA 순이었다. MTBE, TBA 및 FA 노출 후 군집의 우점종을 살펴 본 결과 Sphingobacteria, Flavobacteria, delta-proteobacteria, gamma-proteobacteria로 크게 네 그룹으로 이뤄졌다. 미생물 군집의 다양성 지수는 MTBE및 대사산물의 주입농도의 영향을 받지 않았다.
본 연구는 그간 우리나라에서 경제적인 가치를 인정 받아온 수종인 잣나무를 대상으로 잣나무의 현존 분포를 파악하고, RCP (Representative Concentration Pathway) 8.5 기후변화 시나리오와 생태적 지위 모형에 기반하여 향후 잣나무의 분포 변화를 예측하기 위해 수행되었다. 이를 위해 5년간의 NFI 자료에서 조사지점별 잣나무의 풍부도 자료를 추출하여 사용하였으며, 수종에 영향을 미치는 환경요인변수를 선정하기 위해 생태적 지위 모형 가운데 하나인 GARP (Genetic Algorithm for Rule-set Production)를 이용하였다. 총 27개의 환경요인변수에 대해 각각 모형을 구동하고 컨퓨전 매트릭스(Confusion Matrix) 기반 산출 통계량인 AUC (Area Under Curve)가 0.6 이상인 변수들을 선발하여 최종 잠재분포모형을 작성하였다. 그 결과 작성된 모형은 비교적 높은 적합도를 나타냈는데 잣나무는 현재 표고의 범위가 300m에서 1,200m 사이인 지역 및 남부에서 북부에 이르기까지 넓게 자리 잡고 있는 것으로 나타났다. 작성된 모형에 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 적용한 결과, 잣나무는 2020년대부터 잠재분포역이 큰 폭으로 축소되며, 2090년대에는 우리나라 대부분의 지역이 잣나무의 생육에 불리할 것으로 예측되었다. 본 연구를 통해 기후변화가 잣나무 분포에 미치는 영향을 파악하고, 잣나무와 기후변화와의 상관성에 대한 이해를 높임으로써 향후 지역별 조림수종 선정 및 경제수종 교체 등의 조림적 관점에서 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 연륜연대학적 방법을 적용하여 상수리나무의 연륜생장과 기후인자와의 관계분석을 실시하기 위해 수행하였다. 이를 위해 2006년부터 2010년까지 실시된 제5차 국가산림자원조사의 임목조사 자료에 포함된 연륜생장 자료를 활용하였다. 연륜생장과 기후인자와의 관계를 구명하기 위해 월평균 기온과 월강수량 자료를 연도별로 정리한 후 연륜생장 자료를 수집된 시군별로 분류하여 정리하였다. 상수리나무가 분포하는 지역에 대한 기후조건의 유사성에 근거하여 연륜생장 자료의 군집분석을 실시한 결과 4개의 군집으로 분석되었다. 또한 크로스데이팅과 표준화를 실시하여 상수리나무의 군집별 지표연대기를 작성한 후 기초통계량을 산출하여 지표연대기의 적합성을 검정하였으며, 군집별 연륜생장과 기후인자와의 관계 구명을 위해 반응함수 분석을 실시하였다. 본 연구에서 얻은 상수리나무의 연륜생장과 기후인자 간의 통계적인 분석결과를 기반으로 기후변화에 따른 중장기 생장변화의 예측에 필요한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 잣나무를 대상으로 연륜생장과 기후와의 관계를 구명하기 위해 군집분석을 통해 기후 군집을 분류하였고 기후인자에 의해 연륜생장을 예측할 수 있는 생장모델을 개발하여 기후변화 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5를 이용하여 연륜생장의 변화를 예측하였다. 연륜기후학적 모델은 잣나무 기후군집별 기후변수와 표준화된 잔차 연대기를 이용하여 개발하였다. 개발된 생장지수 추정식에는 2~4개의 기후변수가 사용되었고 결정계수는 0.35~0.49의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 잣나무 기후군집별 생장예측은 두 개의 RCP 기후변화 시나리오를 이용해 예측되었다. 해발고도가 높은 곳에 위치한 군집 2와 군집 3에서는 연륜생장이 증가하였지만 대조적으로 해발고도가 낮은 지역에 위치한 군집 1에서는 연륜생장이 감소할 것으로 예측되었다. 따라서 잣나무는 한대수종이지만 일정범위내의 기온 상승 조건에서는 연륜생장이 증가하는 것으로 평가되었다.
고성만 해역의 수질 특성 및 정체성을 알기 위해 1987년~2009년간의 만내 1개 정점에 대한 표.저층 수질에 대한 장기관측 자료를 분석하였다. 그 결과 고성만 해역의 수질은 chlorophyll-a, DIP, DIN을 기준으로 중영양(Mesotrophic) 단계이고, 화학적산소요구량(COD) 기준으로 해역등급 2등급으로 볼 수 있어, 고성만은 만내에 유입된 물질수지의 확산이 비교적 더딘 폐쇄성 내만임에도 불구하고 수질은 비교적 양호한 것으로 판단된다. 조사기간 전 기간에 걸친 수질성분에 대해 이동평균 시계열분석, 상관분석 및 회귀분석한 결과 고성만 해역은 시간의 경과에 따라 용존무기인(DIP)은 축적되고, 용존무기질소(DIN)는 감소하는 추세를 보였다. 또한 고성만 해역의 식물성플랑크톤 성장의 제한인자는 용존무기질소(DIN)이고, chlrophyll-a의 농도는 8월의 $4.60{\mu}g/L$로 가장 높았다. 계절 평균 및 계절지수는 11월이 가장 높아 고성만의 영양염 수지는 담수 등에 의한 외부유입보다 만의 내부 즉 수산생물의 대량 양식 및 저층 퇴적물에서의 용출 등이 더 큰 요인으로 작용하는 특징을 보였다. 따라서 고성만 해역의 수질 또는 해역 관리를 위해서는 목적에 따라 동 해역의 용존무기인(DIP), 용존무기질소(DIN) 등의 영양염 수지에 대한 고려가 필요한 것으로 보여진다.
Curcumin is a major active component of the food flovour tumeric. It has been used for the treatment of many diseases such as inflammatory and infectious diseases, cancer and other disease due to its antioxidant properties. Curcumin is a powerful scavenger of many free radicals such as superoxide anion, hydroxyl radical and nitric oxide. The objective of this study was to investigate the antioxidative effects of curcumin against hydrogen peroxide on semen quality during in vitro storage of boar semen. The sperm treated with different concentration of curcumin (1, 5 and 10 ${\mu}M$) in the presence or absence of hydrogen peroxide (250 ${\mu}M\;H_2O_2$) were incubated for 3, 6 and 9 hr at $37^{\circ}C$ and analyzed sperm characteristics such as motility, membrane integrity (MI), lipid peroxidation (LPO), reactive oxygen species (ROS) and DNA fragmentation (DF). The sperm motility and MI in $H_2O_2$ treated group ($47.8%{\pm}6.8$ and $24.8%{\pm}2.2$) were significantly decreased when compare to curcumin treated group ($79.8%{\pm}2.7$ and $34.6%{\pm}1.0$, respectively) irrespective of incubation periods(p<0.05). The LPO of spermatozoal plasma membrane was measured by thiobarbituric acid (TBA) reactions for malondialdehyde (MDA), MDA level in control ($11.6{\pm}0.6\;nmol/L{\times}10^6$) and curcumin groups ($10.7{\pm}0.3\;nmol/L{\times}10^6$) were lower than those of curcumin plus $H_2O_2$ ($17.1{\pm}0.8\;nmol/L{\times}10^6$) or $H_2O_2$ group ($22.5{\pm}1.9\;nmol/L{\times}10^6$) from 3 to 9 hr incubation periods. The DF by sperm chromatin dispersion (SCD) test and ROS production measured by 2',7'-dichlorofluorescein (DCF) fluorescence intensity were no significantly difference through all experimental groups (p>0.05). Correlation among evaluation methods for sperm quality, motility vs MI and DF vs ROS was positively correlated while motility vs DF and ROS vs LPO were negatively correlated in all treatment groups. These results demonstrate that curcumin can effectively improve the sperm quality during in vitro storage of boar semen through its hydrogen peroxide scavenging mechanism as an antioxidant.
Fusarium spp. 균주들에 대한 Prochloraz의 살균효과를 비교하기 위하여 한천희석법을 사용하여 각 균주에 대한 prochloraz의 $EC_{50}$값을 구하였다. 전체 균주에 대한 평균 $EC_{50}$값은 $0.25{\mu}g\;mL^{-1}$이었으며, 최저값과 최고값은 0.02과 $1.78{\mu}g\;mL^{-1}$이었다. Fusarium의 종별로 조사한 평균 $EC_{50}$값을 보면 F. fujikuroi의 경우가 $0.31{\mu}g\;mL^{-1}$, F. moniliformis와 F. proliferatum의 경우는 0.09과 $0.11{\mu}g\;mL^{-1}$이었다. 실험에 사용한 36개 Fusarium 속 균주의 Prochloraz에 대한 감수성과 저항성을 판단할 수 있는 기준 $EC_{50}$ 값은 $0.5{\mu}g\;mL^{-1}$가 타당하며, 이 기준에 의한 저항성 균주의 분리 비율은 13.8%이었다. Prochloraz에 대한 저항성과 Fusarium 균주의 병원성간에는 전혀 상관관계가 없었다. 또한 prochloraz에 대해서 저항성인 균주들은 triflumizole, hexaconazole, difenoconazole, tebuconazole과 교차 저항성을 보이지 않았다.
In this study, we developed an approach to better account for uncertainties in estimated contributions from fine particulate matter ($PM_{2.5}$) modeling. Our approach computes a Concentration Correction Factor (CCF) which is a ratio of observed concentrations to baseline model concentrations. We multiply modeled direct contribution estimates with CCF to obtain revised contributions. Overall, the modeling system showed reasonably good performance, correlation coefficient R of 0.82 and normalized mean bias of 2%, although the model underestimated some PM species concentrations. We also noticed that model biases vary seasonally. We compared contribution estimates of major source sectors before and after applying CCFs. We observed that different source sectors showed variable magnitudes of sensitivities to the CCF application. For example, the total primary $PM_{2.5}$ contribution was increased $2.4{\mu}g/m^3$ or 63% after the CCF application. Out of a $2.4{\mu}g/m^3$ increment, line sources and area source made up $1.3{\mu}g/m^3$ and $0.9{\mu}g/m^3$ which is 92% of the total contribution changes. We postulated two major reasons for variations in estimated contributions after the CCF application: (1) monthly variability of unadjusted contributions due to emission source characteristics and (2) physico-chemical differences in environmental conditions that emitted precursors undergo. Since emissions-to-$PM_{2.5}$ concentration conversion rate is an important piece of information to prioritize control strategy, we examined the effects of CCF application on the estimated conversion rates. We found that the application of CCFs can alter the rank of conversion efficiencies of source sectors. Finally, we discussed caveats of our current approach such as no consideration of ion neutralization which warrants further studies.
This study quantitatively analyzes the effects of emission inventory choices on the simulated particulate matter (PM) concentrations and the domestic/foreign contributions in the Seoul Metropolitan Area (SMA) with an air quality forecasting system. The forecasting system is composed of Weather Research and Forecasting (WRF)-Sparse Matrix Operator Kernel Emissions (SMOKE)-Community Multi-Scale Air Quality (CMAQ). Different domestic and foreign emission inventories were selectively adopted to set up four sets of emissions inputs for air quality simulations in this study. All modeling cases showed that model performance statistics satisfied the criteria levels (correlation coefficient >0.7, fractional error <50%) suggested by previous studies. Notwithstanding the apparently good model performance of total PM concentrations by all emission cases, annual average concentrations of simulated total PM concentrations varied up to $20{\mu}g/m^3$ (160%) depending on the combination of emission inventories. In detail, the difference in simulated annual average concentrations of the primary PM coarse (PMC) was up to $25.2{\mu}g/m^3$ (6.5 times) compared with other cases. Furthermore, model performance analyses on PM species showed that the difference in the simulated primary PMC led to gross model overestimation in general, which indicates that the primary PMC emissions need to be improved. The contribution analysis using model direct outputs indicated that the domestic contributions to the annual average PM concentrations in the SMA vary from 44% to 67%. To account for the uncertainty of the simulated concentration, the contribution correction factor method proposed by Bae et al. (2017) was applied, which resulted in converged contributions(from 48% to 57%). We believe this study shows that it is necessary to improve the simulated concentrations of PM components in order to enhance the accuracy of the forecasting model. It is deemed that these improvements will provide more accurate contribution results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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