국립수산과학원과 지역자치단체의 적조모니터링 결과를 바탕으로 해양환경 변동이 적조발생에 미치는 영향을 규명하였다. 1972년 적조 모니터링이 시작된 이후, 1980년대에서 1990년대까지 적조 발생은 지속적으로 증가를 하였으며, 1998년 109건의 최다 적조발생 이후 2010년대까지 감소 추세를 보이고 있다. 1970년대는 대부분 규조 적조가 발생하였으며, 1980년대에는 연안성 와편모조류가 주로 적조를 일으켰으며, 1993년 이후 Cochlodinium polykrikoides 적조가 지속적으로 발생하고 있다. 우리나라에서 수산피해를 일으킨 유해 적조 생물은 3종이다. 1981년 진해만에서 Karenia mikimotoi에 의한 고밀도 적조가 발생하여 패류가 대량 폐사하였다. 1992년 통영해역에서 Karenina sp.에 의한 적조가 발생하여 양식어류를 폐사시켰으며, 1995년 C. polykrikoides 적조로 765억 원의 최대 규모의 수산피해가 발생한 이후 지속적으로 발생하고 있다. 연안해역의 영양염 농도는 1980년대에 가장 높았으며, 1990년 중반 이후 매우 감소하고 있다. 이러한 영 양염 감소는 적조발생 감소를 잘 설명해 준다. 2016년 이후 30℃이상의 여름 고수온이 나타나며 C. polykrikoides의 적조 발생 범위와 규모 는 매우 감소하였다. 2016년 K. mikimotoi 적조가 전남 장흥∼고흥 해역에 발생하였으며, C. polykrikoides 적조는 여수해역에만 발생하였다. 2017년은 C. polykrikoides 적조 발생이 없었으며, Alexandrium affine 적조가 전남 여수∼경남 통영해역까지 발생하였다. 2018년은 평년에 비해 소규모 C. polykrikoides 적조가 발생하였다. 본 연구결과 우리나라 연안의 영양염 감소와 기후변화로 인한 고수온은 적조 발생에 영향을 주는 것으로 판단된다.

본 연구에서는 CyanoHABs를 제어하기 위해 주요 우점종인 Microcystis aeruginosa에 대한 항균 펩타이드의 살조 활성을 조사하고, 구조적 특이성을 바탕으로 새로운 M. aeruginosa 제어 펩타이드를 제작하였다. 본 실험에서 CAMA 유래 펩타이드 CMA1, CMA2와 Helicobacter pylori 유래 펩타이드 HPA3P, HPA3NT3는 처리 48시간 후 각각 67.3, 73.1, 76.7, 69.8%의 최대 살조 효율을 보였다. 또한, 신규 펩타이드 K160242~5는 처리 48시간 후 각각 64.0, 64.1, 66.4, 70.1%의 최대 살조 효율을 보였다. CA-MA 유래 펩타이드는 처리 24시간 이후 세포의 재성장이 관찰되었으므로 세포 표면과의 정전기 인력을 통해 세포를 응집하고 간접적으로 제어하는 것으로 조사되었다. 반면에, 양친매성 펩타이드는 세포의 재성장이 관찰되지 않았으므로 세포 응집과 더불어 세포 내 침투를 통해 직·간접적으로 세포를 제어하는 것으로 추정되었다. 또한, 펩타이드의 살조 기작 및 효율에는 구성 아미노산의 종류, 수, 구조 및 펩타이드의 분자량, 처리 농도 등이 복합적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 펩타이드를 이용한 CyanoHABs의 제어 가능성을 제고하기 위해서는 정확한 기작과 관련 인자들의 확인 및 증명이 요구된다.

The effect of weir construction (2009~2011) was investigated on algal bloom dynamics and surrounding conditions in the Youngsan River by analyzing the long-term (2001~2014) data provided by the Water Information System, Ministry of Environment. The data include chlorophyll a and water properties such as total suspended solids (TSS), ammonium (NH4 +), nitrate (NO3-), orthophosphate (PO43-), total nitrogen (TN), total phosphorus (TP) and DIN/DIP molar ratio collected from 12 stations along the channel of the river. Temporal variations were examined using data collected monthly from 2001~2014 and Box-Whisker plot was used to examine the difference in algal bloom dynamics between before (2006~2008) and after (2012~2014) the weir construction. Pearson’s correlation analysis was also used to analyze the correlation of parameters. The results showed that TSS affecting water turbidity increased during the construction but decreased especially at the stations located in the upper and middle regions of the river after the construction. Ammonium concentrations increased whereas the concentrations of other nutrients decreased after the construction inducing an increase in N:P molar ratio. Chlorophyll a decreased suddenly during the construction but increased clearly after the construction at the stations where TSS decreased. This indicates that algal blooms can develop in the Youngsan River due to a decrease in turbidity that increases light penetration in water column although the concentrations of nutrients such as orthophosphate were reduced after the weir construction.

Algal blooms in potable water supplies are becoming an increasingly prevalent and serious water quality problem around the world. In addition to precipitating taste and odor problems, blooms damage the environment, and some classes like cyanobacteria (blue-green algae) release toxins that can threaten human health, even causing death. There is a recognized need in the water industry for models that can accurately forecast in real-time algal bloom events for planning and mitigation purposes. In this study, using data for an interconnected system of rivers and reservoirs operated by a New Jersey water utility, various ANN models, including both discrete prediction and classification models, were developed and tested for forecasting counts of three different algal classes for one-week and two-weeks ahead periods. Predictor model inputs included physical, meteorological, chemical, and biological variables, and two different temporal schemes for processing inputs relative to the prediction event were used. Despite relatively limited historical data, the discrete prediction ANN models generally performed well during validation, achieving relatively high correlation coefficients, and often predicting the formation and dissipation of high algae count periods. The ANN classification models also performed well, with average classification percentages averaging 94 percent accuracy. Despite relatively limited data events, this study demonstrates that with adequate data collection, both in terms of the number of historical events and availability of important predictor variables, ANNs can provide accurate real-time forecasts of algal population counts, as well as foster increased understanding of important cause and effect relationships, which can be used to both improve monitoring programs and forecasting efforts.

황토와 황토 구성 물질 중 철과 알루미늄 함량을 지배하는 점토광물과 철산화광물을 주성분으로 하는 광물약에 대한 적조제거 효율을 조사하여 유효성분을 탐색하였다. 적조생물의 구제효과실험은 F2배지 내에서 배양한 C. polykrikoides에 황토와 광물약을 10 g/L 기준으로 살포하고, 0, 10, 30 및 60분의 시간별로 살아있는 개체수를 광학현미경을 이용하여 3회 이상(3~5회) 계수하였으며, 동일한 실험을 3번 반복하여 그 값의 평균 백분율(%)로 표시하였다. 황토의 적조구제효과 실험결과, 5종의 황토 중 철과 알루미늄 함량이 가장 높은 A 황토의 적조구제효율이 99%(60분 경과)로 가장 높게 나타났다. 점토 함유 광물약 중 적석지가 60분경과 시 92%의 제거효율로 가장 높은 구제효율을 보였으며, 감토(91%)〉백석지(89%)〉수운모(81%) 순의 제거효율을 보인다. 철함유광물약 중 미립의 토상 대자석이 30분 경과 시 100%, 우여량은 60분경과 시 95%의 높은 제거효율을 보인다. 특히 미립의 토상 대자석은 황토의 10%인 1 g/L 투여 시에도 60분 경과 시에 100%의 높은 제거효율을 나타내었다. 또한, 적조 구제기작은 흡착-팽창-연쇄군체 분리-살조로 구분될 수 있다.