This study was carried out to gather basic data for the purpose of proposing a plan to improve the water quality and conserve the aquatic ecosystem of the Singu Agricultural Reservoir in Korea. The water quality, sediment composition, benthic macroinvertebrate distribution, and fish distribution in the Singu Reservoir were analyzed; the reservoir is located close to farmlands, forests, villages, and livestock breeding areas. The results of the water quality analysis are as follows: 5.8~7.8 mg/L for dissolved oxygen, 13.1~20.7 mg/L for chemical oxygen demand, 14.4~18.8 mg/L for suspended solid, 0.96~1.70 mg/L for total nitrogen, 0.07~0.11 mg/L for total phosphorous, and $41.9{\sim}49.8{\mu}g/L$ for $chlorophyll-{\alpha}$. In total, 75 benthic macroinvertebrate specimens belonging to 4 classes, 7 orders, 14 families, and 17 species were recorded. The ecological scores of the benthic macroinvertebrate communities ranged from 11 to 23. Fish specimens recorded belonged to two families and four species. The dominant fish species were Carassius auratus and Pseudorasbora parva, both of which are water-pollutant tolerant species.
Water quality data of 81 lakes in Korea, 2013 ~ 2017 were analyzed. Most water quality parameters showed left-skewed distribution, while dissolved oxygen showed normal distribution. pH and dissolved oxygen showed a positive correlation with organic matter and nutrients, which appeared to be a nonsense correlation mediated by the algae. The ratio of $BOD_5$ and $COD_{Mn}$ to CBOD was 21 % and 52 % in the freshwater lakes, respectively. TOC concentration appeared to be underestimated by the UV digestion method, when salinity exceeds $700{\mu}S\;cm^{-1}$. In terms of nitrogen/phosphorus ratio, the limiting factor for algal growth seemed to be phosphorus in most of the lakes. Chlorophyll ${\alpha}$ increased acutely with decrease of N/P ratio. However, it seemed to be a nonsense correlation mediated by phosphorus concentration, since the N/P ratio depended on phosphorus. The N/P ratio of brackish lakes was lower than that of the freshwater, at the same concentration of phosphorus. It is worth examining denitrification that occurs, in bottom layer and sediment, during saline stratification. $Chl.{\alpha}$ concentration decreased in the form of a power function with increase of mean depth. The primary reason is that deep lakes are mainly at the less-disturbed upstream. However, it is necessary to investigate the effect of sediment, on water quality in shallow lakes. Light attenuation in the upper layer, was dominated by tripton (non-algal suspended solids) absorption/scattering (average relative contribution of 39 %), followed by CDOM (colored dissolved organic matter) (average 37 %) and $Chl.{\alpha}$ (average 21 %).
An investigation was conducted to determine limiting nutrients in the bay systems of the southern coastal area of Korea. The elemental composition of C, N, and P in suspended particulate matter was monitored nearly monthly in Chinhae and Koje Bays and seasonally in Deukryang Bay for 2 years. Atomic C:N ratio in particulate matter ranges from 4.3 to 9.6, typical of marine phytoplankton. C:P and N:P ratios vary from the Redfield ratio to 229 (C:P) and 37 (N:P). A constant C:N ratio of 6.87 from regression of particulate C and N concentrations demonstrates that the particulate matter in the systems originates from primary production. C:P and N:P ratios from regression of C on P and N on P are well associated with changes in salinity. The low N:P ratio of 13.1 implies N limitation in the environments of the systems. This seems to result from the low N:P ratio of nutrients released across sediment-water interface. Phytoplankton response, expressed here as the increase of chlorophyll a, to N addition also verifies N limitation for phytoplankton communities. In heavy rainfall season (from June to September), the addition of excessive N via streams into the stratified coastal water proliferates phytoplankton greatly. During the phytoplankton blooms, C:P and N:P ratios are much higher than the Redfield ratio, implying P limitation. This results from the high N:P ratio in nutrients supplied from stream waters. Strong stratification during the blooms also interrupts the supply of nutrients, particularly p, from bottom waters. Dependent upon precipitation, this tendency shows great inter-annual variation.
Anchovy spawn from the end of May to mid-October, when the water temperature is $14.8-27.2\;^{\circ}C$ and the salinity is 26.0-33.6 psu. The main spawning season is between July to August, when the water temperature is $21.7-27.2\;^{\circ}C$ and the salinity is between 26.0-32.2 psu. The main spawning grounds of anchovy are coastal areas shallower than 50 m around the islands located in the Jeju Strait. Anchovy larvae are distributed near the fronts between Chuja-do, Jangsu-do, Yeoseo-do, and the open sea rather than in the spawning grounds. Anchovy eggs and larvae density increased in accordance with the high level of $Chlorophyll-{\alpha}$ during the summer season (July-August). In terms of the suspended sediment (SS) levels along the northern coast of the Jeju Strait, high densities of anchovy eggs (12.0-18.0 mg/L) were observed, mainly in the area affected by the coastal waters of the southern sea with high SS levels, while larvae (10.0-19.0 mg/L) tended to be distributed over a wide area with high SS levels, including the open sea. In terms of the dissolved oxygen (DO) content, eggs (5.4-6.8 mg/L) were observed in coastal areas with a high DO content, while larvae (4.2-6.4 mg/L) were distributed widely in areas with a relatively low DO content, from the southern coast to the open sea.
A comparison of a neural network approach with the conventional statistical methods, multiple regression and band ratio analyses, for the estimation of water quality parameters in presented in this paper. The Landsat TM image of Lake Daechung acquired on March 18, 1996 and the thirty in-situ sampling data sets measured during the satellite overpass were used for the comparison. We employed a three-layered and feedforward network trained by backpropagation algorithm. A cross validation was applied because of the small number of training pairs available for this study. The neural network showed much more successful performance than the conventional statistical analyses, although the results of the conventional statistical analyses were significant. The superiority of a neural network to statistical methods in estimating water quality parameters is strictly because the neural network modeled non-linear behaviors of data sets much better.
The main objective of present study was to evaluate how seasonal rainfall influenced natural habitat conditions of 10 metric habitat variables along with ionic conditions and suspended solids in the Woopo Wetland during August 2002-July 2003. Largest spatial variabilities in total suspended solids (TSS) occurred during the summer monsoon and the inorganic suspended solids (ISS), expressed as a inorganic proportion of total solids, showed linearly increasing trend from the upstream to downstream. This phenomenon was mainly attributed to counter flow of turbid water from the main Nakdong-River. During the flooding, ISS : TSS ratio showed large increases (92%) in the downstream than the upstream (43%). For this reason, transparency declined (mean=0.13 m, range=0.08-0.21 m) largely in the downstream reach and thus, chlorophyll-a concentration showed low values (range: $4.2-8.6\;{\mu}g\;L^{-1}$), indicating a direct influence on primary productivity or algal growth by inorganic turbidity. In the 2nd survey, ISS averaged 4.0 mg $L^{-1}$ (3.3-4.8 mg $L^{-1}$), thus the ISS decreased by 14 fold, compared to the ISS in the 1st survey during the flooding, while organic suspended solids (OSS) values were greater than those of ISS, indicating a dominance of organic solids. This condition was similar to solid contents in the 3rd survey, but showed a large difference compared to the 4th survey during the growing season. Habitat health assessments, based on 10 metric habitat variables, showed that QHEI values were greatest in the growing season (May) than any other seasons and largest spatial variations occurred in the 2nd survey. Overall, dataset suggest that seasonal episodic flooding during the monsoon may largely contribute nutrient cycling and sediment contents in the Woopo Wetland and Topyung Stream.
KANG Chang-Keun;LEE Pil-Yong;KIM Pyoung-Joong;CHOI Hee-Gu
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.26
no.3
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pp.279-287
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1993
Daily variation of particulate organic carbon(POC) and some factors controlling its level were examined for a semi-enclosed bay(Wonmun Bay, south coast of Korea), in which a lot of suspended oyster culture farms existed, in September, 1992. Observations were made at hourly interval. In spite of the relatively short survey period, strong short-term variation of POC concentration could be observed. Concentrations of POC were the range of $58{\sim}582{\mu}g/l(average 272{\mu}g/l)$ and their variation pattern was similar to those of chlorophyll a with the range of $0.90{\sim}7.25{\mu}g/l(average 3.35{\mu}g/l)$. The low C/N ratios also suggested that marine microalgae was a major component of POC for Wonmun Bay. Primary production, average $1.97\;gC/m^2/day$, was the main source of POC beacuse the supply of POC via freshwater input and exchange with the outer part of the bay was little. Oyster population also excreted a small amount of POC. About $40\%$ of produced POC was decomposed heterotrophically. Another important cause for the fluctuation of observed POC was tidal cycle. Considerable POC, which amounted $37\%$ of produced POC, was lost from the bay due to flushing by tidal cycle. It was also calculated that about $16\%$ was transported onto the sediment. It seemed that a part of POC was consumed by oyster and other heterotrophs.
Red tide has potential to harm marine ecology and aquaculture. Research on detecting red tide using various optical remote sensors has been conducted, but most of existing algorithms for detecting red tide has limitations, especially in shallow coastal waters with high levels of suspended sediment. For enhanced understanding of the optical behavior of red tide waters, analysis on remote sensing reflectance and water constituent is becoming increasingly important. This study analyzed the optical remote sensing data and water quality variables(Chl-a(Spec), SPM, aph, ad, Turbidity, Chl-a(HPLC), Dominant species) of red tide waters. The data were collected from ship-based campaigns. In addition to the research on detecting red tide, the remote sensing reflectance and extinction coefficients for mesodinium and cochlodinium species were also analyzed. Through the analysis, it was possible to estimate the red tide chlorophyll concentration based on a specific wavelength of the remote sensing reflectance. The study found that chlorophyll concentration and phytoplankton absorption coefficient were highly correlated(R2=0.9), and that the REdiff formula provided a more accurate estimate of red tide concentration than the B-G ratio.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.8
no.2
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pp.83-99
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2005
To evaluate environmental charateristics of the South Sea and East China Sea on summer, water and sediment quality were measured in June 2001-2003. Surface layer was affceted by Warm water originated from the high temperature and salinity-Tsushima Warm Current, on the other hand, Yellow Sea Cold Water was spread to the bottom layer in the south-western part of the Jeju island, and salinity at stations near the Yangtze River was decreased below 29psu because of a enormous freshwater discharges. Thermocline-depth was formed at about 10m, and chlorophyll maximum layer was existed in and below the thermocline. COD(Chemical Oxygen Demand), TN(Total Nitrogen), and TP(Total Phosphorus) concentrations showed seawater quality grade II in surface layer of the most area, but concentrations of such as COD, Chl. a, TSS(Total Suspended Solid), and nutrients were greatly increased in the effect area of Yangtze River discharges. Correlations between dissolved inorganic nitrogen, Chl. a and salinity were negative patterns strongly, in contrast, those of inorganic phosphorus, COD and Chl. a were positive, which indicates that phytoplankton biomass and phosphorus are considered as important factors of organic matter distribution and algal growth, respectively. in the study area. The distribution of ignition loss, COD, and $H_2S$ of surface sediment were in the ranges of 2.61-8.81%, $0.64-11.86mgO_2/g-dry$, and ND-0.25 mgS/g-dry, respectively, with relatively high concentration in the eastern part of the study area. Therefore, to effective and sustainable use and management of this area, continuous monitoring and countermeasures about major input sources to the water and sediment, and prediction according to the environmental variation, are necessary.
In Korea, most industrial parks and major cities are located in coastal areas, which results in serious environmental problems in both coastal land and ocean. In order to effectively manage such problems especially in coastal ocean, water quality should be monitored. As there are many factors that influence water quality, the Korean Government proposed an integrated Water Quality Index (WQI) based on in situmeasurements of ocean parameters(bottom dissolved oxygen, chlorophyll-a concentration, secchi disk depth, dissolved inorganic nitrogen, and dissolved inorganic phosphorus) by ocean division identified based on their ecological characteristics. Field-measured WQI, however, does not provide spatial continuity over vast areas. Satellite remote sensing can be an alternative for identifying WQI for surface water. In this study, two schemes were examined to estimate coastal WQI around Korea peninsula using in situ measurements data and Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) satellite imagery from 2011 to 2013 based on machine learning approaches. Scheme 1 calculates WQI using estimated water quality-related factors using GOCI reflectance data, and scheme 2 estimates WQI using GOCI band reflectance data and basic products(chlorophyll-a, suspended sediment, colored dissolved organic matter). Three machine learning approaches including Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR), and a modified regression tree(Cubist) were used. Results show that estimation of secchi disk depth produced the highest accuracy among the ocean parameters, and RF performed best regardless of water quality-related factors. However, the accuracy of WQI from scheme 1 was lower than that from scheme 2 due to the estimation errors inherent from water quality-related factors and the uncertainty of bottom dissolved oxygen. In overall, scheme 2 appears more appropriate for estimating WQI for surface water in coastal areas and chlorophyll-a concentration was identified the most contributing factor to the estimation of WQI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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