조류의 이상증식을 일으키는 새만금호 부영양화를 평가하기 위해 Carlson 지수를 적용하였다. 연구를 위해 2021년 월별로 새만 금호내 총 7개 정점에서 수질조사를 실시하였다. Chl.a의 농도는 동계에는 만경수계가 약간 높았고, 춘계와 하계에는 동진수계가 약간 높 게 나타났으나, 일부 시기를 제외하고는 전체적으로 호소 수질환경기준 3등급과 비슷하거나 낮은 농도를 나타내었다. COD는 만경수계와 동진수계 모두 하계와 추계에 호소 수질환경기준 4등급과 유사하거나 상회하는 수질을 나타내었다. TOC는 모든 지점에서 3등급 이내의 수질을 보였다. 총인 농도는 호수 수질환경기준 4등급을 초과하였고, 월별로는 1월과 강우 후 8월에 높게 나타났다. 수질인자간의 상관성 분석에서 염분 농도에 대한 유기물, 총인, 총질소의 상관성이 상대적으로 높게 나타나 배수갑문을 통한 해수유입과 상류 하천을 통한 담 수 유입에 의한 담수역, 기수역, 해수역의 수질 특징을 반영하고 있었다. 영양상태지수에 의한 새만금호의 부영양화 변동 특성을 보면, Chl.a와 SD, TN의 지수에서 부영양화 초기 단계의 수질을 보였으며, TP 지수의 경우 심각한 부영양화 상태를 나타내고 있었다. 수질인자 간 부영양화 지수의 크기는 모든 수계에서 TSI(TP) > TSI(TN) > TSI(SD) > TSI(CHL)의 순으로 나타났다. TSI(CHL)에 대한 TSI(TP) 및 TSI(SD)와의 편차를 2차원 평면으로 나타낸 사분면 분석 결과를 보면, 조류 성장에 대한 총인이 영향에서는 모든 수계에서 대부분의 총인 (TP)에 의한 제한적 영향은 나타나지 않았으며, 빛 감쇠에 영향을 미치는 인자는 외부로부터 유입되는 적은 입자상 물질에 의한 영향이 크게 나타나는 것으로 평가할 수 있다.

새만금호는 우리나라 최대의 인공호수로 호수의 수질은 갈수록 악화되어 가고 있어 호수의 특성에 맞는 새로운 수질관리 대 책이 필요하다. 이에 새만금호의 국가수질측정망 자료를 이용하여 통계분석 기법에 의한 새만금호의 시공간적 수질특성을 분석하였다. 수질항목간의 상관성에서 수온과 TP는 상관성이 있고, 염분과 TN, 그리고 pH와 COD가 상관성이 높았다. 그 외 항목들 간에는 낮은 상관 성을 나타내어 관련성이 낮았다. 주성분 분석을 이용한 새만금호의 공간적 수질특성을 보면, 크게 4개의 그룹으로 구분되었는데, 담수 영 향구역과 해수 영향구역, 해수와 담수가 혼합되는 중간 수역이 2개 그룹으로 구분되어 각각 다른 수질특성을 나타내었다. 주성분분석을 이용한 시간적 수질특성은 계절적으로 4가지 그룹으로 구분되었다. 그룹Ⅰ은 늦봄과 초여름에 해당되는 5, 6월이고, 그룹 Ⅱ는 계절적으 로 초봄(3, 4월)과 늦가을(11, 12월)에 해당되는 시기로 나타났으며, 그룹 Ⅲ은 낮은 수온에 의한 용존산소의 증가가 나타나는 계절인 겨울 철(1, 2월)의 수질 특성을 보였고, 그룹 Ⅳ는 하계(7, 8, 9, 10월) 성층의 발달로 저층 퇴적물의 높은 인농도와 하계 고수온의 상관성을 가지 는 그룹으로 구분되었다. 이는 새만금호가 인위적으로 조성된 호수로써 상류 만경강과 동진강의 유입 영향을 받는 것과 동시에 새만금 방조제에 설치된 가력과 신시갑문을 통한 외해수 유입의 영향을 받음으로써 수질의 변동요소가 달라진 것으로 평가된다. 새만금호의 목 표수질을 달성하기 위해서는 상류 유역의 오염원 관리 대책과 함께 새만금호의 수질관리 대책을 수립할 필요가 있다.

This study focused on using indirect filtration through riverbeds to produce high-quality drinking water. Data on water quality from a water intake facility(capacity 10,000 m3/day) and nearby rivers were collected over a three-year period. The average intake facility specifications were found to be a specific surface area of 58 balls/m2, a mean particle size of 24 mm, an inflow velocity of 2.2 cm/sec, and a burial depth of 5 m. The water quality improvement rate was assessed as grade Ia, surpassing the adjacent river’s water quality. Correlation analysis showed a weak correlation between opening ratio, Suspended Solid (SS), and Biochemical Oxygen Demand (BOD) compared to total coliforms and fecal coliforms. The correlation coefficient R value of SS was -0.614, BOD was –0.588, total coliforms -0.870, and fecal coliforms -0.958. The R value shows a negative value, which showed that the larger the opening rate, the lower the removal rate of water pollutants. The correlation coefficient R values according to the depth of burial were found to be BOD 0.914, SS-0.124, total coliforms 1.000, and fecal coliforms 0.866. The deeper the burial depth, the higher the removal rate of BOD and microbial groups.

The prediction of algal bloom is an important field of study in algal bloom management, and chlorophyll-a concentration(Chl-a) is commonly used to represent the status of algal bloom. In, recent years advanced machine learning algorithms are increasingly used for the prediction of algal bloom. In this study, XGBoost(XGB), an ensemble machine learning algorithm, was used to develop a model to predict Chl-a in a reservoir. The daily observation of water quality data and climate data was used for the training and testing of the model. In the first step of the study, the input variables were clustered into two groups(low and high value groups) based on the observed value of water temperature(TEMP), total organic carbon concentration(TOC), total nitrogen concentration(TN) and total phosphorus concentration(TP). For each of the four water quality items, two XGB models were developed using only the data in each clustered group(Model 1). The results were compared to the prediction of an XGB model developed by using the entire data before clustering(Model 2). The model performance was evaluated using three indices including root mean squared error-observation standard deviation ratio(RSR). The model performance was improved using Model 1 for TEMP, TN, TP as the RSR of each model was 0.503, 0.477 and 0.493, respectively, while the RSR of Model 2 was 0.521. On the other hand, Model 2 shows better performance than Model 1 for TOC, where the RSR was 0.532. Explainable artificial intelligence(XAI) is an ongoing field of research in machine learning study. Shapley value analysis, a novel XAI algorithm, was also used for the quantitative interpretation of the XGB model performance developed in this study.

Understanding the characteristics of reservoir water quality is fundamental in reservoir ecosystem management. The water quality of reservoirs is affected by various factors including hydro-morphology of reservoirs, land use/cover, and human activities in their catchments. In this study, we classified 83 major reservoirs in South Korea based on nine physicochemical factors (pH, dissolved oxygen, chemical oxygen demand, total suspended solid, total nitrogen, total phosphorus, total organic carbon, electric conductivity, and chlorophyll-a) measured for five years (2015~2019). Study reservoirs were classified into five main clusters through hierarchical cluster analysis. Each cluster reflected differences in the water quality of reservoirs as well as hydromorphological variables such as elevation, catchment area, full water level, and full storage. In particular, water quality condition was low at a low elevation with large reservoirs representing cluster I. In the comparison of eutrophication status in major reservoirs in South Korea using the Korean trophic state index, in some reservoirs including cluster IV composed of lagoons, the eutrophication was improved compared to 2004~2008. However, eutrophication status has been more impaired in most agricultural reservoirs in clusters I, III, and V than past. Therefore, more attention is needed to improve the water quality of these reservoirs.

저서동물은 저서환경특성을 나타내는 중요한 지시자로 알려져 있다. 본 연구에서는 무안만 조 하대의 환경 및 저서동물의 분포특성을 조사하였으며, 수질평가지수(WQI)와 저서생물지수 (AMBI)를 이용하여 저서생태계 건강성을 평가하였다. 현장채집은 2019년 하계 무안만 조하대 의 10개 정점에서 이루어졌다. 무안만 조하대는 상부지역이 하부지역에 비해 세립한 입도특성 을 나타내고 있었으며, 높은 유기물 함량을 보였다. 일부 정점에서 오염지표종인 Musculista senhousia, Theora fragilis and Lumbrineris longifolia과 같은 종들도 우점을 나타내고 있었다. 군집분석결과 무안만 조하대는 상부, 중부, 하부 그룹으로 구분되었으며, 유기물 함량과 저서 건강성 평가지수(WQI 및 AMBI)와의 상관결과와 일치하였다. 본 연구결과, 무안만 조하대의 저서생태계는 양호한 것으로 평가되었다. 하지만 저서동물이 균등하게 분포하지 않고, 기회 종이 출현하고 있어 조하대의 유기물 부하량이 증가하고 있는 것으로 보인다.

상사호에서 순천만까지 짧은 수역 특성을 나타내는 이 사천 수계 (Isa Stream systems)의 수질 환경 및 식물플랑크 톤 군집의 시ㆍ공간 분포 특성을 분석하였다. 결과, 상사호는 상대적으로 빈영양 및 중영양 조건을 나타내지만, 순천만에 이루는 담수역과 기수역은 축산폐수 등 산업폐수의 영향으로 상사호 및 해수역보다 극심한 부영양상태를 나 타내었다. 식물플랑크톤 군집은 상사호와 순천만보다 담수역 및 기수역에서 출현 종수가 높았지만, 현존량 및 엽록소 a 농도는 상사호와 해수역에서 상대적으로 높게 나타났다. 특히 봄과 여름 상사호는 중영양종인 Fragilaria crotonensis와 Asterionella formosa가 표층과 저층에서 서로 다른 우점 현상을 보이는 것으로 댐 하류의 담수역과 기수 역에서는 A. formosa에 의한 영향이 크게 나타났다. 그러나 가을과 겨울은 기수역에서 해수역까지 부영양화 지표종인 Skeletonema costatum-ls가 극우점하였다. 즉 이사천 수계의 급격한 환경변화는 순천만 연안생태계 구조를 심각하게 훼손시킬 수 있을 것으로 판단되었다. 급격한 연안생태계 변화는 한국 제1호 람사르습지인 순천만 및 순천 생물권보 전지역 및 최대 꼬막 산지인 여자만의 효율적 이용과 관리, 그리고 보전이라는 측면에서 매우 위협적인 내용이기에, 더욱 심층적인 관리방안 도출이 요구된다고 할 수 있다.

신천의 어류 군집 특성과 하천의 건강성을 밝히기 위해 2019년 4월부터 10월까지 조사를 시행하였다. 조사기간 동안 23개 지점에서 채집된 어류는 12과 30종 3,677개체였다. 우점종은 피라미(Zacco platypus, 28.4%), 아우점종은 대륙송사리(Oryzias sinensis, 13.6%), 그 다음으로 참갈겨니(Zacco koreanus, 11.8%), 버들치(Rhynchocypris oxycephalus, 11.7%), 붕어(Carassius auratus, 9.6%), 참붕어(Pseudorasbora parva, 7.9%) 등의 순으로 우세하게 출현하였다. 출현 종 중 한국고유종은 10종(33.3%)이었고, 외래종은 이스라엘잉어(Cyprinus carpio (Islaeli type), 떡붕어(Carassius cuvieri), 배스(Micropterus salmoides), 구피(Poecilia reticulata), 플래티(Xiphophorus maculatus) 5종(16.7%)이었으며, 육봉형 어류는 둑중개(Cottus koreanus)와 밀어(Rhinogobius brunneus) 2종(6.7%), 기후 변화 민감종은 둑중개 1종(3.3%)이 출현하였다. 어류 군집분석 결과, 신천본류와 수동천, 청담천은 우점도는 낮고 다양도는 높았으며, 동두천과 상패천은 우점도는 높고 다양도는 낮았다. 하천건강성은 최상류와 지류인 수동천이 매우 좋음, 좋음이었으나 상류부는 보통, 중·하류부는 나쁨, 매우 나쁨으로 나타났다. 수질도 중류부터 하류까지 대부분 나쁨 또는 매우 나쁨이었고 지류 수동천만 매우 좋음이었다. 따라서 수질이 어류서식에 큰 영향을 미치면서 결국 하천건강성에 큰 영향을 주는 것으로 판단되었다. 연도별 신천의 수질은 점점 좋아지는 경향을 보였으며 외래종의 도입은 매우 부정적인 요인이었다. 신천의 하천건강성을 향상시키기 위해서는 수질개선과 더불어 외래어종의 관리가 요구된다.

부남호는 하굿둑 건설 이후 수질이 급격히 악화되어 농업용수로 사용이 불가할 만큼 본래의 기능을 상실하였다. 따라서 해수 교환이나 유통의 필요성이 있으나, 극히 오염된 부남호의 물을 대량 방류할 시 문제가 야기될 수 있기 때문에 시기에 따른 환경 조사가 중요하다. 따라서 본 연구에서는 갈수기 (4월)와 강우기 (7월)에 천수만과 부 남호의 수질 및 식물플랑크톤 분포 특성을 조사하였다. 갈수기에는 부유 생물이 정체되어 부남호 내에서 남조류 Oscillatoria spp. 세포수가 8.92×107 cells L-1로 대증식하였 고, Nitrate+Nitrite을 제외한 영양염 대부분이 소비되었다. 강우기에는 담수 유입의 영향으로 부남호에서 용존 영양염이 크게 증가하였고 부남호에서 식물플랑크톤이 대증식 하였다. 강우기 방류의 영향으로 천수만 내측 역시 높은 농도의 생물량을 보였다. 강우기 부남호에서 우점했던 남조류 Oscillatoria spp.와 Microcystis spp.가 천수만 내측에서도 다수 출현하였으며, 해수에서는 Cheatoceros spp., Eucampia zodiacus와 같은 규조류가 빠르게 증식하였다. 부영양화 지수는 부남호 내측에서 1을 초과하여 부영양 해역으로 평가되었다. 천수만은 강우기에 담수 방류의 영향을 받을 경우 부영양화 해역으로 평가되었다. 특히 부남호 내 방조제에 인접한 B3 정점의 8 m 이상 수심에서 정체된 해수 기원의 강한 빈산소 수괴가 관찰되었고, Nitrate+Nitrite를 제외한 영양염 농도가 극단적으로 높았다. 특히 COD 농도가 206 mg L-1로 심하게 오염된 상태임을 확인하였다. 따라서 부남호는 지속적으로 육상기원의 영양염이 누적되며, 식물플랑크톤의 대발생과 침강으로 수질이 더욱 악화될 가능성이 높은 수역으로 판단되었고, 이를 근본적으로 해결하기 위해서는 해수유통을 통한 생태계 복원이 필수적이다.

본 연구는 점오염원인 하수종말처리장으로부터 배출되는 물의 수질을 분석하고 배출수의 영향을 받는 어류 중 지점들에서 공통적으로 출현하는 어종인 피라미 (Z. platypus) 를 선택하여 조직학적 변화를 참조하천 지점의 수질과 어류 조직을 비교·분석하였다. 2019년 6월 27~28일 하수종 말처리장 4곳 (대전, 전주, 청주, 익산)의 채집 결과, 참조하 천에서 22종 450개체로 가장 많은 종수 및 개체수가 확인 되었다. 지점별로 5개체씩 2~3년생 피라미의 조직표본을 제작하여 아가미와 근육조직 (피부조직)을 관찰한 결과, 참조하천을 제외한 나머지 지점의 조직은 병리적인 양상을 나타내었다. 수질분석 결과, 각 WTP에서는 배출수질 기준을 준수 혹은 더 좋은 수질로 방류하고 있었다. 그러나 하수종말처리수 배출수 및 방류수계 수질에서 오염도지표를 나타내는 항목인 BOD, COD, TP, TN, SS 값이 참조하천에 비해 높은 것으로 나타났다. 빈약한 어류상과 바이오마커로 이용된 종의 조직병리학적 상태는 참조하천에 비해 낮은 수질에서 기인한 것으로 추측되며, 따라서 원인이 되는 하수종말처리장 배출수 수질개선이 이루어져야 할 것으로 사료된다.