Seasonal fluctuations of physico-chemical and biological aspects of the environment were studied in Vladivostok harbour (Golden Horn Bay, the East Sea/Sea of Japan). The benthic community structure was described with a focus on size-spectra (bacteria, meio- and macrofauna) related with the chemical environment and chemical fluxes in sediment and to reveal their possible ecological role in the process of bioremediation of the environment. Samples from two sites with different concentrations of heavy metals (Fe, Zn, Cu, Pb, Mn, Cr, Ni Cd, Co) and petroleum hydrocarbon were assessed by a number of methods. These included plate counts of culturable bacteria, observation through a scanning electron (SEM) and transmission electron microscope (TEM). These approaches were complemented with microscopic assessments of the diversity of the benthic community. The specific communities had a limited number of species, tolerant to abnormally high levels of toxic compounds. The dominant species were presented by several sho.1-lived small polychaetes (Capitella capitata) and nematodes (Oncholaimium ramosum). The highest population density was recorded in microbenthos, in various diatoms, various physiological groups of bacteria which participate in biomineralization: marine heterotrophic bacteria, which oxidized oil, black oil in addition to groups resistant to heavy metals. They have the entire set of mechanisms for neutralizing the negative effect of those compounds, forming the detrital food web and biogeochemical circulation of material in sediments, which results in the biological self-recycling of sea basins. Macro- and meiobenthic organisms were more sensitive to a greater extent of $H_2S$ and petroleum hydrocarbons than to metal content, but the within-site rankings were the same as those achieved for microbiological analyses.
Mineral dust in the polar snow plays an important role both in the climate system of the Earth and in global biogeochemical cycles. Analysis of the concentration and the particle size distribution of mineral dust has been carried out in the snow from the Antarctic surface snow and the Greenland snowpit. Among the various particle size determination techniques, a Multisizer 3 Coulter Counter in a class 100 clean bench counted all particles between 1.1 and $30.0{\mu}m$ with a $50{\mu}m$ aperture tube. The aperture tube size, the concentration of electrolytes and the accuracy of the particle size distribution were determined in this study. The number concentrations from the Antarctic surface snow were 81,843 particles $mL^{-1}$, but those from the Greenland snowpit were 10,666 particles $mL^{-1}$. In the volume distribution, the distributions of mineral dust in both the Antarctic surface snow and the Greenland snowpit showed lognormal distribution in the size interval 1.1 to $6.0{\mu}m$ with the mode, 3.562 and $3.836{\mu}m$, respectively. The analysis technique using a coulter counter for mineral dust could be used for reconstructing paleoclimates from polar ice cores.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.467-470
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2006
Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) onboard its Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS) is scheduled for launch in 2008. GOCI includes the eight visible-to-near-infrared (NIR) bands, 0.5km pixel resolution, and a coverage region of 2500 ${\times}$ 2500km centered at 36N and 130E. GOCI has had the scope of its objectives broadened to understand the role of the oceans and ocean productivity in the climate system, biogeochemical variables, geological and biological response to physical dynamics and to detect and monitor toxic algal blooms of notable extension through observations of ocean color. To achieve these mission objectives, it is necessary to develop an atmospheric correction technique which is capable of delivering geophysical products, particularly for highly turbid coastal regions that are often dominated by strongly absorbing aerosols from the adjacent continental/desert areas. In this paper, we present a more realistic and cost-effective atmospheric correction method which takes into account the contribution of NIR radiances and include specialized models for strongly absorbing aerosols. This method was tested extensively on SeaWiFS ocean color imagery acquired over the Northwest Pacific waters. While the standard SeaWiFS atmospheric correction algorithm showed a pronounced overcorrection in the violet/blue or a complete failure in the presence of strongly absorbing aerosols (Asian dust or Yellow dust) over these regions, the new method was able to retrieve the water-leaving radiance and chlorophyll concentrations that were consistent with the in-situ observations. Such comparison demonstrated the efficiency of the new method in terms of removing the effects of highly absorbing aerosols and improving the accuracy of water-leaving radiance and chlorophyll retrievals with SeaWiFS imagery.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.90-93
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2006
The first Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) onboard its Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS) is scheduled for launch in 2008. GOCI includes the eight visible-to-near-infrared (NIR) bands, 0.5km pixel resolution, and a coverage region of 2500 ${\times}$ 2500km centered at 36N and 130E. GOCI has had the scope of its objectives broadened to understand the role of the oceans and ocean productivity in the climate system, biogeochemical variables, geological and biological response to physical dynamics and to detect and monitor toxic algal blooms of notable extension through observations of ocean color. The special feature with GOCI is that like MODIS, MERIS and GLI, it will include the band triplets 660-680-745 for the measurements of sun-induced chlorophyll-a fluorescence signal from the ocean. The GOCI will provide SeaWiFS quality observations with frequencies of image acquisition 8 times during daytime and 2 times during nighttime. With all the above features, GOCI is considered to be a remote sensing tool with great potential to contribute to better understanding of coastal oceanic ecosystem dynamics and processes by addressing environmental features in a multidisciplinary way. To achieve the objectives of the GOCI mission, we develop the GOCI Data Processing System (GDPS) which integrates all necessary basic and advanced techniques to process the GOCI data and deliver the desired biological and geophysical products to its user community. Several useful ocean parameters estimated by in-water and other optical algorithms included in the GDPS will be used for monitoring the ocean environment of Korea and neighbouring countries and input into the models for climate change prediction.
Water and sediment qualities were investigated in the Oncheon Stream and at the Wondong bridge of the Suyoung River, during the summer rainy season, 2019. Dissolved oxygen (DO) showed the lowest levels at 4.7 and 5.0 m/L, and biogeochemical oxygen demand (BOD) showed the highest at 5.3 mg/L downstream where the tributary flows into the main river. Chemical oxygen demand (COD) increased from 2.0 to 5.9 mg/L on average as it flowed downstream, The COD/BOD ratio decreased gradually as it flowed downstream, reaching 1.0. However, COD/BOD ratio at the Wondong bridge was 5.8-22.2, indicating that easily biodegradable and non-biodegradable organic matter flows into the Oncheon Stream and Suyoung River, respectively. Total nitrogen (T-N) / total phosphorus (T-P) ratio tended to decrease from 72 to 21 as it flowed downstream, measuring 71 to 86 at the Wondong bridge. The water quality index (WQI) generally improved better than grade IV after heavy rainfalls. However, DO and T-P were the parameters that deteriorated the WQI. Ignition loss (IL), COD, T-N, and T-P of sediments had distribution of 1.44 ± 1.01%, 0.35 ± 0.16%, 43 ± 63 mg/kg, and 10.9 ± 21.9 mg/kg, respectively. These were several times lower than the annual averages of IL, T-N, and T-P in 2017 before the dredging project was conducted in the first half of 2018.
산화/환원 반응에 매우 민감한 우라늄의 침철석 및 몬모릴로나이트에 대한 수착 특성을 알아보기 위해 산화우라늄(VI)과 환원우라늄(IV)를 준비하였다. 환원우라늄은 황산염환원박테리아에 의해 황산염이 환원되는 과정에서 같이 환원된 우라늄(IV)를 희석하여 사용하였다. 광물에 대한 우라늄의 수착량은 우라늄(IV)가 우라늄(VI)에 비해 상대적으로 낮았으며, 이러한 원인 중의 하나는 용액상의 우라늄(IV)가 미세한 콜로이드 형태로 존재하여 광물 표면에 대한 수착력이 약했기 때문이다. 투과전자현미경을 사용하여 우라늄(IV)가 나노 콜로이드의 특징을 가지고 있음을 확인하였고, 이러한 결과는 심부 자연계의 지하수를 따라 이동 가능한 우라늄종이 이온성 우라늄(VI)뿐만 아니라 콜로이드성 우라늄(IV)도 포함될 수 있음을 의미한다.
Atmospheric nitrogen containing organic compounds(e.g. amino acids) has attracted considerable attention from the viewpoint of the oceanic biogeochemical cycle of nitrogen as well as the long range transfer. However, only a few measurements of organic nitrogen compounds have been conducted due to analytical difficulties. In this study, total of nine amino acids such as Glutamic acid, Histidine, Arginine, Tyrosine, Cystine, Valine, Methionine, Phenylalanine, Lysine have been analytically determined by Liquid Chromatography - Mass Spectrometry Mass Spectrometry (LC-MSMS). As results, Fragmentor Voltage (FV), Precursor Ion, Collision Energy, Product Ion related to individual amino acid compounds are shown. Based on the operational conditions, Lysine, Glutamine Acid, Tyrosine were analyzed during the China Oriented Smog Period. High concentrations of Lysine, Glutamine Acid, and Tyrosine are discussed with organic carbon (OC), elemental carbon (EC), and water soluble ions. The results can provide to understand the sources with aging process related to amino acids influenced by the long-range transport from the Yellow Sea area.
With the advent of the genomics era powered by DNA sequencing technologies, life science is being transformed significantly and biological research and development have been accelerated. Environmental biology concerns the relationships among living organisms and their natural environment, which constitute the global biogeochemical cycle. As sustainability of the ecosystems depends on biodiversity, examining the structure and dynamics of the biotic constituents and fully grasping their genetic and metabolic capabilities are pivotal. The high-speed high-throughput next-generation sequencing can be applied to barcoding organisms either thriving or endangered and to decoding the whole genome information. Furthermore, diversity and the full gene complement of a microbial community can be elucidated and monitored through metagenomic approaches. With regard to human welfare, microbiomes of various human habitats such as gut, skin, mouth, stomach, and vagina, have been and are being scrutinized. To keep pace with the rapid increase of the sequencing capacity, various bioinformatic algorithms and software tools that even utilize supercomputers and cloud computing are being developed for processing and storage of massive data sets. Environmental genomics will be the major force in understanding the structure and function of ecosystems in nature as well as preserving, remediating, and bioprospecting them.
The lakes and reservoirs have been reported as important sources of carbon emissions to the atmosphere in many countries. Although field experiments and theoretical investigations based on the fundamental gas exchange theory have proposed the quantitative amounts of Net Atmospheric Flux (NAF) in various climate regions, there are still large uncertainties at the global scale estimation. Mechanistic models can be used for understanding and estimating the temporal and spatial variations of the NAFs considering complicated hydrodynamic and biogeochemical processes in a reservoir, but these models require extensive and expensive datasets and model parameters. On the other hand, data driven machine learning (ML) algorithms are likely to be alternative tools to estimate the NAFs in responding to independent environmental variables. The objective of this study was to develop random forest (RF) and multi-layer artificial neural network (ANN) models for the estimation of the daily $CO_2$ NAFs in Daecheong Reservoir located in Geum River of Korea, and compare the models performance against the multiple linear regression (MLR) model that proposed in the previous study (Chung et al., 2016). As a result, the RF and ANN models showed much enhanced performance in the estimation of the high NAF values, while MLR model significantly under estimated them. Across validation with 10-fold random samplings was applied to evaluate the performance of three models, and indicated that the ANN model is best, and followed by RF and MLR models.
As meteorology is the driving force for lake thermodynamics and mixing processes, the effects of climate change on the physical limnology and associated ecosystem are emerging issues. The potential impacts of climate change on the physical features of a reservoir include the heat budget and thermodynamic balance across the air-water interface, formation and stability of the thermal stratification, and the timing of turn over. In addition, the changed physical processes may result in alteration of materials and energy flow because the biogeochemical processes of a stratified waterbody is strongly associated with the thermal stability. In this study, a novel modeling framework that consists of an artificial neural network (ANN), a watershed model (SWAT), a reservoir operation model(HEC-ResSim) and a hydrodynamic and water quality model (CE-QUAL-W2) is developed for projecting the effects of climate change on the reservoir water temperature and thermal stability. The results showed that increasing air temperature will cause higher epilimnion temperatures, earlier and more persistent thermal stratification, and increased thermal stability in the future. The Schmidt stability index used to evaluate the stratification strength showed tendency to increase, implying that the climate change may have considerable impacts on the water quality and ecosystem through changing the vertical mixing characteristics of the reservoir.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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