본 연구는 낙동강 하구역에 대한 생태계 변동을 예측할 수 있는 생태계 모델을 구축하고 이 모델을 이용하여 총일차생산량과 호흡량을 산정하고자 하였다. 생태계 모델을 AQUATOX 모델을 사용하여 구축하였고 측정된 자료를 이용하여 모델의 검량과 검증을 하였다. 모델의 검량은 낙동강 하구역에서 측정된 클로로필-a 자료를 사용하였고, DO, TN, TP 자료를 이용하여 모델 검증을 수행하였다. 총일차생산량과 호흡량은 계절에 따라 큰 차이를 보이는 것이 일반적이나 낙동강 하구역의 총일차생산량과 호흡량은 하굿둑 방류수의 양에 크게 영향을 받았다. 방류수의 양이 증가할 때는 하구역에 서식하는 식물성 플랑크톤의 유실로 인해 광합성을 할 수 없어 총일차생산량은 0에 수렴하였고, 반면 방류수에 포함된 유기물질의 유입으로 인해 호흡량이 급격히 증가하였다. 유입수량의 증가는 유입수에 포함된 유기물질의 유입을 의미하며, 이 유기물질은 산화작용에 의해 분해되면서 용존산소를 감소시켰다. 다른 나라의 하구역과 비교 시 낙동강 하구역은 총일차생산량이 가장 적은 것으로 나타났고 호흡량이 총일차생산량보다 크기 때문에 유기물의 산화작용에 의해 용존산소를 고갈시키는 상태인 것으로 확인되었다.
BACKGROUND: To quantify carbon exchange at agricultural ecosystems in South Korea, net ecosystem exchange (NEE) at three croplands including a rice paddy, a bean field and an apple orchard was measured on the basis of the eddy covariance technique. METHODS AND RESULTS: NEE of CO2 during the growing season (June to September) averaged over the recent two years (2018-2019) was the highest at rice (-4.49 g C m-2 day-1), followed by the bean (-3.12 g C m-2 day-1) and apple (-0.93 g C m-2 day-1). The diurnal variation of NEE was the highest at the rice, while the seasonal variation of it was the highest at the bean than others. In terms of yearly variation, the rice paddy and the bean field absorbed more CO2 in 2019 compared to 2018, while the apple orchard absorbed less. CONCLUSION: Our results confirmed that these croplands consistently acted as net sinks for CO2 during the growing season because an amount of CO2 uptake from photosynthesis was larger than one of its emissions from respiration. The quantification of net CO2 exchange at agricultural ecosystems may help to better understand the local carbon cycle over various time scales.
한반도해송숲의 지형환경, 기상조건, 토양 이화학적 성질과 곰솔의 생육상태를 조사해, 이곳 곰솔의 수세약화 원인을 찾아내고자 했다. 곰솔의 수세가 불량하거나 고사한 지역(수세불량지)과 대조구로서 곰솔의 생육상황이 양호한 지역(수세양호지)으로 나눠 조사했다. 그 결과, 수세불량지의 입목밀도는 수세양호지보다 유의적으로 높았지만, 수관폭은 반대로 수세양호지에서 더 넓었다. 고사목 개체수와 입목밀도는 서로 부(-)의 상관관계를 보였고, 또 입목밀도와 흉고직경·수고·수관고(crown height)·수관폭 사이에서는 부(-)의 상관관계를 보였다. 즉, 입목밀도가 높으면 개체의 수관이 겹쳐 하부 가지가 죽어 수관고와 수관폭이 작아졌다. 이에 엽량 감소에 따른 광합성량이 줄어들어 수고와 직경의 생장량이 적어졌다고 본다. 이로 인해 수세가 약해지면서 해안사구라서 수분·양분의 부족과 강한 조풍 등의 환경압이 가중되어 해안가 근처의 곰솔이 대규모로 죽은 것으로 판단된다. 한반도해송숲의 고사목 발생과 수세약화 원인은 복합적이지만, 곰솔 생장에 따른 적정한 입목밀도 관리 부족이라는 내부요인을 제1 요인으로 꼽을 수 있다. 또 곰솔 생육에 불리한 토양조건과 조풍, 강풍 등의 환경압을 제2 요인이라고 볼 수 있다.
MMBR system has been suggested as a promising system to resolve harvesting problems induced from low settling efficiency of microalgae. And recently, a lot of research on reducing fouling at the MMBR system has investigated focused on EPS in many cases. EPS of microalgae mainly consists of polysaccharides and protein components, and is produced through photosynthesis and nitrogen-carbon metabolic pathways. Especially, P-EPS is one of major compounds which occur membrane fouling phenomenon, as its hydrophobic protein components cause floc formation and cake layer accumulation. And it is already known that almost every microalgae can metabolize P-EPS or Chl-a when nitrogen sources as a substrate is insufficient or exhausted situation. With the above backgrounds, uptake rates of P-EPS or Chl-a by Scenedesmus quadricauda according to the type of carbon source and nitrogen concentration were evaluated in order to verify correlation between carbon source vs P-EPS production, and indeed Scenedesmus quadricauda uses P-EPS or Chl-a when the amounts of nitrogen sourc es in the feed is not satisfied. As a result, it was shown that P-EPS and Chl-a production were increased proportional to nitrogen concentration under organic carbon condition. And especially, the amo unts of P-EPS and Chl-a in the cell were diminished with the nitrogen source becomes insufficient or exhausted. Because P-EPS accelerates fouling at the MMBR system, P-EPS degradation by Scenedesmus quadricauda in order to get nitrogen source may contribute to reducing fouling. About a affects of N-consumed Chl-a to the MMBR fouling, more survey is needed. On the contrary, considering the purpose of MMBR system of this study, i.e. harvesting useful high value microalgae efficiently feeding adequate industrial process wastewater, it seems like difficult to maintain satisfied metabolic activity and to harvest with high yield rate using nitrogen-poor MMBR feed.
The Korea Meteorological Administration/National Institute of Meteorological Sciences (KMA/NIMS) has monitored atmospheric CO2 at Anmyeondo (AMY) World Meteorological Organization (WMO) Global Atmosphere Watch Programme (GAW) regional station since 1999, and expanded its observations at Jeju Gosan Suwolbong station (JGS) in the South and at Ulleungdo-Dokdo stations in the East (ULD and DOK) since 2012. Due to a recent WMO CO2 scale update and a new filter (NIMS) to select baseline levels at each station, the 22 years of CO2 data are recalculated. After correction for the new CO2 scale, we confirmed that those corrected records are reasonable within the compatibility goal (±0.1 ppm of CO2) between KMA/NIMS and National Oceanic and Atmosphereic Administration (NOAA) flask-air measurements with the new scale. With the new NIMS filter, CO2 baseline levels are now more representative of the large-scale background compared to previous values, which contained large CO2 enhancements. Atmospheric CO2 observed in South Korea is 4 to 8 ppm greater than the global average while the amplitude of seasonal variation is similar (10~13 ppm) to the amplitude averaged over a comparable latitude zone (30°N-60°N). Variations in CO2 growth rate are also similar, increasing and decreasing similar to global values, as it reflects the net balance between terrestrial respiration and photosynthesis. In 2020, atmospheric CO2 continued increasing despite the COVID-19 pandemic. Even though fossil emission was reduced (around -7% globally), we still emitted large amounts of anthropogenic CO2. Overall, since CO2 has large natural variations and its source was derived from not only fossil fuel but also biomass burning, the small fossil emission reduction could not affect the atmospheric level directly.
이 연구의 목적은 인간 활동의 영향을 고려하여 지구 시스템 내에서 물질 순환에 대한 중·고등학생들의 시스템 사고의 수준과 특성을 분석하는 것이다. 이를 위해 2015 개정 교육과정 분석을 통해 평가 문항을 개발하였으며, 시스템 사고를 적용하여 평가 루브릭을 개발하였다. 한국 지구과학 올림피아드에 참여한 중·고등학생을 연구 대상으로 하였다. 평가 문항을 이용하여 수집된 학생 응답을 평가 루브릭을 이용하여 시스템 사고 수준을 결정하였으며, 단어 분석을 이용하여 시스템 사고의 특성을 파악하였다. 이를 토대로 인간 활동의 영향을 고려한 교육과정 개선을 논의하였다. 연구 결과는 다음과 같다: 첫째, 대다수 중등학교 학생의 시스템 사고수준이 물질의 순환에 대한 시스템 요소를 확인하거나 분류하는 낮은 수준이었으며, 시스템 연관이나 경향의 일반화와 같은 높은 수준은 상대적으로 적은 비율인 것으로 나타났다. 물의 순환보다 탄소의 순환에서 학생들의 시스템 사고 수준이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 물질 순환에 대한 시스템 사고의 특성은 물의 순환에서는 물을 주요 시스템 요소로 인지한 상태로 기권과 다른 시스템 요소 간에 주로 증발로 연관을 나타내고 있었다. 탄소의 순환에서는 이산화 탄소를 주요 시스템 요소로 간주하여 생물권과의 연관으로 광합성과 호흡을 표상하고 있었다. 셋째, 지구 시스템 내 물질의 순환에서 인간 활동의 영향을 고려한 교육을 위해서 기존의 지구 시스템에서 확장하여 사회-생태 시스템을 고려한 교육과정의 개선을 제언하였다.
본 연구에서는 식물의 영양분 흡수에 따른 식물 성장뿐만 아니라 기공 기능 및 광합성에도 영향을 끼치는 온실의 수증기압차(VPD, Vapor Pressure Deficit)예측을 위한 머신러닝 모델들의 성능을 비교해보았다. VPD 예측을 위해 온실 내·외부 환경요소 및 시계열 데이터의 시간적 요소들과의 상관관계를 확인하고 상관관계가 높은 요소들이 VPD에 어떤 영향을 미치는지 확인하였다. 예측 모델의 성능을 분석하기 전 분석 시계열 데이터의 양(1일, 3일, 7일), 간격(20분, 1시간)이 예측 성능에 미치는 영향을 확인하여 데이터의 양과 간격을 조절하였다. 마지막으로 4개의 머신러닝 예측 모델(XGB Regressor, LGBM Regressor, Random Forest Regressor 등)을 적용하여 모델별 예측 성능을 비교했다. 모델의 예측 결과로 20분 간격의 1일의 데이터를 사용했을 때 LGBM에서 MAE는 0.008, RMSE는 0.011의 가장 높은 예측 성능을 보였다. 또한 20분 후 VPD 예측에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 환경적 요인보다는 과거 20분 전의 VPD(VPD_y__71)임을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용하여 VPD 예측을 통해 작물의 생산성을 높이고, 온실의 결로, 병 발생 예방 등이 가능하다. 향후 온실의 환경 데이터 예측뿐만 아니라 더 나아가 생산량 예측, 스마트팜 제어 모델 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 토양의 수분함량과 영양소함량을 4구배로 처리한 후에 나타나는 생육반응의 변화에 따른 낙엽성 참나무 두 종-상수리나무와 떡갈나무-의 생태 지위 중복역을 측정하고 두 종간의 경쟁의 정도를 배열법으로 해석한 것이다. 수분환경 구배에서 두 종의 생태 지위 중복역은 광합성과 관련된 잎 기관에서 높았고, 생물량에서는 낮았다. 영양소 구배에서는 줄기 길이와 같은 식물기하학적 형태적 구조와 관련된 형질에서 높았다. 또한 두 종의 경쟁에서 수분구배의 경우 떡갈나무가 현저히 우세하였으나, 영양소구배에서는 오히려 상수리나무가 떡갈나무보다 약간 우세하였다. 이러한 결과는 유사한 환경에서 자라는 유사한 분류군이라도 환경의 종류에 따라 식물체의 형질에 대한 반응이 서로 다르게 나타내는 것이라 할 수 있다.
Pretilachlor (PRE)는 전 세계적으로 사용되는 아세트아닐리드계 제초제이며 수생 광영양생물에 미치는 영향에 대해서는 알려진 바가 거의 없다. 본 연구에서 해양 와편모조류 P. minimum를 대상으로 PRE의 생리적, 분자적 독성 영향을 평가하였다. 그 결과, PRE는 P. minimum의 성장률, 색소, 광합성 지표를 유의하게 감소시켰다. 또한, 광합성 관련 유전자 PmpsbA, PmpsaA 및 항산화 단백질 PmGST의 상대적 유전자 발현율과 세포 내 ROS 증가가 유의하였다. 이는 PRE가 P. minimum의 광합성 효율 저하 및 광계 손상을 야기하며, GST가 세포 내 산화 스트레스 및 PRE의 무독화에 관여함을 보여준다. 본 연구 결과는 PRE를 비롯한 아세트아닐라이드계 제초제가 해양 와편모조류의 세포 독성을 야기하며, 광합성 저해가 스트레스의 주요 원인임을 제시한다. 다른 아세트아닐라이드계 제초제가 비표적 광영양 생물에게 미치는 독성 영향은 아직 연구가 부족하므로, 향후 연구에서 다양한 생물종을 대상으로 추가 연구가 필요하다.
Photosynthetically active radiation flux density (PPFD) and daily light integral (DLI) values related to plant photosynthesis were obtained using the sunlight time and insolation data points in the agricultural weather sensor data for Jinan-gun, Jeollabuk-do, Korea from 2016 to 2020. The objective was to optimize the photo-environmental conditions for cultivating ginseng. The range of average monthly sunshine duration was 395.5-664.1 min, with the longest duration observed in June. The range of average annual accumulated daily insolation was 11.98-17.65 MJ·m-2. The range of average daily external DLI calculated from the insolation and solar time data was 22.3-36.1 mol·m-2·d-1, and the annual cumulative DLI was 8,156-13,175 mol·m-2·d-1. Both the insolation and DLI values were the highest in 2016 and lowest in 2020. Based on the PPFD required for ginseng growth (111-185 µmol·m-2·s-1), the monthly average daily DLI and monthly cumulative DLI were 3.51-5.87 and 82-228 mol·m-2·d-1, respectively. The range of five-year average value for the external monthly cumulative DLI was 298-1,459 mol·m-2·d-1, and the monthly cumulative DLI values when a black double shading film and blue-white shading film were applied were 101-496 and 36-175 mol·m-2·d-1, respectively. A comparative analysis of DLI values indicated that shading was required to ginseng growth throughout the year under natural light. When the black double shading film was used, shading was required from March to October. When the blue-white shading film was applied from April to August, (i.e., the period with active ginseng growth) the appropriate DLI for ginseng growth could be continuously maintained. Regional weather differences due to climate change are gradually increasing, and even in one region, monthly and cumulative DLI values are different every year. Therefore, in order to implement a precise agricultural environment for ginseng cultivation, precise analysis and continuous research using agricultural weather sensor big data is required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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