Environmental DNA (eDNA) can exist in both intracellular and extracellular forms in natural ecosystems. When targeting harmful cyanobacteria, extracellular eDNA indicates the presence of traces of cyanobacteria, while intracellular eDNA indicates the potential for cyanobacteria to occur. However, identifying the “actual” potential for harmful cyanobacteria to occur is difficult using the existing sediment eDNA analysis method, which uses silica beads and cannot distinguish between these two forms of eDNA. This study analyzes the applicability of a density gradient centrifugation method (Ludox method) that can selectively analyze intracellular eDNA in sediment to overcome the limitations of conventional sediment eDNA analysis. PCR was used to amplify the extracted eDNA based on the two different methods, and the relative amount of gene amplification was compared using electrophoresis and Image J application. While the conventional bead beating method uses sediment as it is to extract eDNA, it is unknown whether the mic gene amplified from eDNA exists in the cyanobacterial cell or only outside of the cell. However, since the Ludox method concentrates the intracellular eDNA of the sediment through filtration and density gradient, only the mic gene present in the cyanobacteria cells could be amplified. Furthermore, the bead beating method can analyze up to 1 g of sediment at a time, whereas the Ludox method can analyze 5 g to 30 g at a time. This gram of sediments makes it possible to search for even a small amount of mic gene that cannot be searched by conventional bead beating method. In this study, the Ludox method secured sufficient intracellular gene concentration and clearly distinguished intracellular and extracellular eDNA, enabling more accurate and detailed potential analysis. By using the Ludox method for environmental RNA expression and next-generation sequencing (NGS) of harmful cyanobacteria in the sediment, it will be possible to analyze the potential more realistically.

Algal bloom is an ongoing issue in the management of freshwater systems for drinking water supply, and the chlorophyll-a concentration is commonly used to represent the status of algal bloom. Thus, the prediction of chlorophyll-a concentration is essential for the proper management of water quality. However, the chlorophyll-a concentration is affected by various water quality and environmental factors, so the prediction of its concentration is not an easy task. In recent years, many advanced machine learning algorithms have increasingly been used for the development of surrogate models to prediction the chlorophyll-a concentration in freshwater systems such as rivers or reservoirs. This study used a light gradient boosting machine(LightGBM), a gradient boosting decision tree algorithm, to develop an ensemble machine learning model to predict chlorophyll-a concentration. The field water quality data observed at Daecheong Lake, obtained from the real-time water information system in Korea, were used for the development of the model. The data include temperature, pH, electric conductivity, dissolved oxygen, total organic carbon, total nitrogen, total phosphorus, and chlorophyll-a. First, a LightGBM model was developed to predict the chlorophyll-a concentration by using the other seven items as independent input variables. Second, the time-lagged values of all the input variables were added as input variables to understand the effect of time lag of input variables on model performance. The time lag (i) ranges from 1 to 50 days. The model performance was evaluated using three indices, root mean squared error-observation standard deviation ration (RSR), Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (NSE) and mean absolute error (MAE). The model showed the best performance by adding a dataset with a one-day time lag (i=1) where RSR, NSE, and MAE were 0.359, 0.871 and 1.510, respectively. The improvement of model performance was observed when a dataset with a time lag up of about 15 days (i=15) was added.

The present study aimed to analyze the metaproteome of the microbial community comprising harmful algal bloom (HAB) in the Daechung reservoir, Korea. HAB samples located at GPS coordinates of 36°29’N latitude and 127°28’E longitude were harvested in October 2013. Microscopic observation of the HAB samples revealed red signals that were presumably caused by the autofluorescence of chlorophyll and phycocyanin in viable cyanobacteria. Metaproteomic analysis was performed by a gelbased shotgun proteomic method. Protein identification was conducted through a two-step analysis including a forward search strategy (FSS) (random search with the National Center for Biotechnology Information (NCBI), Cyanobase, and Phytozome), and a subsequent reverse search strategy (RSS) (additional Cyanobase search with a decoy database). The total number of proteins identified by the two-step analysis (FSS and RSS) was 1.8-fold higher than that by one-step analysis (FSS only). A total of 194 proteins were assigned to 12 cyanobacterial species (99 mol%) and one green algae species (1 mol%). Among the species identified, the toxic microcystin-producing Microcystis aeruginosa NIES-843 (62.3%) species was the most dominant. The largest functional category was proteins belonging to the energy category (39%), followed by metabolism (15%), and translation (12%). This study will be a good reference for monitoring ecological variations at the meta-protein level of aquatic microalgae for understanding HAB.

본 연구는 농업용 호소의 녹조발생을 간편하고, 효율적으로 진단할 수 있는 도구를 개발하고자 하였다. 2018년 4월~10월 동안 15개 농업용 호소에서 채취된 182개의 시료를 이용하여 식물플랑크톤 현존량을 반영할 수 있는 수질 이화학적 항목을 살펴보고자 식물플랑크톤과 TN, TP, Chl-a, SD 등의 상관계수 (r)를 분석한 결과, 총 식물플랑크톤 현존량은 Chl-a (r=0.666), SD (r= -0.351)와 높은 상관관계, 남조류와 유해 남조류 현존량 역시 Chl-a과 각각 r=0.664, r=0.353, SD와 각각 r= - 0.340, r= -0.338로 유의성 있는 상관관계를 보여주었으나 TN, TP의 항목과는 유의한 상관관계가 나타나지 않았다. Chl-a 농도는 SD와 r= -0.434의 상관관계를 보여주어 식물플랑크톤 현존량 보다 높은 유사성을 나타냈으므로, 조류경보제에서 사용하는 유해 남조류 현존량 분석을 대신하여 녹조예찰을 위한 진단 요소항목으로 Chl-a와 SD를 선정하고 실시간 SD 실측 값을 이용하여 진단을 할 경우 그 결과에 대한 유의성이 있는 것으로 판단되었다. 녹조진단 도구는 SD와 탁도 측정 방법을 변형한 역원뿔 모양의 용기와 녹조판단조견표로 구성되어 있으며, 현장수를 채취하여 녹조발생 정도에 따라 용기 내에 보이는 원형환의 개수 또는 각 원형환에 표시 된 숫자를 관찰하고, 조류의 색도를 녹조판단조견표와 비교하여 최종 녹조단계를 판별할 수 있도록 하였다. 또한, 정확한 진단을 위해 Chl-a 농도와 원형환의 수에 근거한 4단계 진단 기준과 Hexa 코드명이 표기된 부채모양의 조견표를 제시하여 한가지 방법에 따른 변수와 오차를 보완하고 판단의 편리성을 함께 제공하였다. 이를 통해 농업용 호소의 녹조진단을 용이하게 할 수 있을 것으로 기대되며, 녹조 관리방안 수립을 효율화하여 녹조로부터 안전하고 건강한 농업용수 확보가 가능할 것으로 판단된다.

The purpose of this study is to evaluate the fixed wing type domestic UAV for monitoring of algae bloom in aquatic environment. The UAV used in this study is operated automatically in-flight using an automatic navigation device, and flies along a path targeting preconfigured GPS coordinates of desired measurement sites input by a flight path controller. The sensors used in this study were Sequoia multi-spectral cameras. The photographed images were processed using orthomosaics, georeferenced digital surface models, and 3D mapping software such as Pix4D. In this study, NDVI(Normalized distribution vegetation index) was used for estimating the concentration of chlorophyll-a in river. Based on the NDVI analysis, the distribution areas of chlorophyll-a could be analyzed. The UAV image was compared with a airborne image at a similar time and place. UAV images were found to be effective for monitoring of chlorophyll-a in river.

본 연구에서는 동물플랑크톤인 Daphnia magna를 이용하 여 유해조류인 Microcystis aeruginosa, Anabaena variabilis, Limnothrix planctonica에 대한 제어 가능성을 평가하였다. D. magna와 유해조류를 공생배양 시킨 경우, M. aeruginosa (80.2±4.2%), A. variabilis (39.7±4.0%) 그리고 L. planctonica (25.9±10.9%)의 순으로 조류 발생 억제효율을 보였 다. 동물플랑크톤의 섭생에 의한 조류 제어 효과 이외에 D. magna의 대사/분비물질의 조류 제어 가능성을 확인할 수 있 었다. D. magna를 배양한 배지를 유해조류 제어에 이용했을 때, M. aeruginosa와 A. variabilis에 대하여 각각 24.9±9.9% 와 8.9±4.0%의 성장 억제효과를 확인할 수 있었다. 하지만, L. planctonica에 대한 성장 억제효과는 나타나지 않았다. 본 연구의 결과를 통하여 동물플랑크톤인 D. magna를 활용한 친환경적 유해조류 제어기술 개발이 가능할 것으로 판단된 다.

본 연구노트는 K-water가 고안하여 개발한 녹조수상 콤바인 장치에 대하여 소개하고자 하였다. 녹조제거장치 는 본체와 부력재, 이송호퍼, 스크린 컨베이어, 슬러지 제거기 및 수거물질 분리대 등 총 5개 모듈로 구성되어 있다. 그리고 스컴성 녹조현상 이하일 때 녹조제거제를 전처리할 수 있는 살포기가 별도로 장착되어 있다. 전반 적으로 본 장치의 모듈 시스템은 매우 간단하다. 2014 년 5월부터 7월까지 낙동강 및 대청호 현장에서 테스트 운영한 결과, 1일 처리할 수 있는 수표면적은 500,000 m2 day-1에 해당하였다. 그리고 장치 적용 전후 처리효 율은 90%를 상회하였고, 수처리량은 수질 상태에 따라 차이가 있지만 500,000m3 day-1은 가능하였다. 또한 장 치의 운영기간은 3월~11월(9개월) 동안으로써 기존 계 획보다 연장될 수 있었다. 본 장치 및 기술을 통해 상수 원과 공공수역의 녹조현상 및 사회문제로 확대된 파급 영향을 해결하는 데 기여할 수 있는 신기술로서 활용되 기를 기대한다.

본 연구는 한국 남해 연안에서 하계에 상습적으로 발생하는 유해적조생물의 이동과 확산에 관하여 파악하는 것이다. 먼저 3차원 해수유동모델(POM)을 이용하여 조석의 효과, 수온·염분, 바람 효과 및 쓰시마난류를 고려한 잔차류를 계산하였다. 잔차류에 의해 부유이동하는 적조생물의 시간에 따른 공간적인 분포를 파악하기 위하여 국립수산과학원의 적조속보 자료를 이용하여 한국 남해안에서 유해적조의 최다 발생한 3개 지역 가막만(Case 1), 미조연안(Case 2), 미륵도연안(Case 3)을 선정하여 적조발생을 유형별로 수치실험을 하였다. 가막만 남부해역에서 적조가 발생한 경우(Case 1)는 발생지점으로부터 서쪽에 위치한 나로도주변해역과 여자만으로 주로 이동 확산하였다. 미조연안에서 적조가 발생한 경우(Case 2)는 발생해역의 북동측에 위치한 해역으로 입자들이 주로 이동하는 것으로 나타났다. 그리고 미륵도 주변해역에서 입자가 발생한 경우(Case 3)는 욕지도주변해역과 자란만-사량도 주변해역에서 가장 많이 분포하였다. 특히 Case 3의 경우 확산된 입자가 연구 해역의 남동쪽에서 북동향하여 진행하는 쓰시마 난류의 영향을 받아 거제도 남부와 동부해역에 분포하는 현상을 볼 수 있다.

축산과 농경배수가 주요 오염원인 소규모 농업용 저수지, 전대저수지에서 2011년 3월부터 2013년 10월까지의 모니터링 결과를 바탕으로 수환경 변화와 조류발생 특성을 분석함으로써, 부영양화된 소형저수지에서의 수환경과 조류발생 (Algal bloom)과의 관계를 규명하고자 하였다. 2013년의 경우 전년에 비해 강우가 적은 사실을 제외하면 기상의 큰 변화는 없었다. 전대저수지의 TN, TP등 영양염류농도는 농업용수 수질기준을 초과하고 있으며 발생원인이 상이하였다. 조류발생과 수환경요인간의 상관관계가 많은 항목에서 중상관(r›0.25)의 관계를 보여주어 부영양 호소에서 COD 발생과 조류발생이 매우 복합적으로 이루어짐을 짐작케 했다. 전대저수지에서 출현한 식물플랑크톤은 총 6과 40속 62종이었으며, 현존량은 1.3×104~2.8×106 cells mL-1로 TN, TP의 농도 감소와 함께 식물플랑크톤의 현존량도 연차별로 점차 감소 하였다. 주요 우점종은 남조류인 Anabaena sp., Oscillatoria sp., Microcystis sp. 등이었으며, Oscillatoria sp.의 우점 빈도가 가장 높았다. 수온이 증가하면서 Anabaena sp., Microcystis sp., Oscillatoria sp. 순으로 우점종이 변화하였으며, TN이 높은 경우 Anabaena sp., TP가 높은 경우 Microcystis sp.가, TN과 TP가 낮은 경우 Oscillatoria sp.가 우점하였다. N/P ratio는 Anabaena sp. 우점시 가장 높았고, Oscillatoria sp. 우점시 가장 낮았다. Chl-a 농도는 Oscillatoria sp. 우점시 높게 나타나고, 식물플랑크톤 현존량은 Anabaena sp. 우점시 높게 나타났으며, Microcystis sp. 우점시에는 Chl-a와 현존량 모두 낮았다. 이를 통해, 오염이 심각한 소형저수지에서는 Microcystis sp.보다 Anabaena sp.와 Oscillatoria sp.에 의한 대발생이 주로 문제가 됨을 알 수 있었다. Anabaena sp.가 우점할 때는 수환경 요인간의 상관계수가 높아 예측과 관리에 활용이 가능한 반면 Oscillatoria sp. 우점시에는 Chl-a 상관성이 낮게 나타나는 등, 조류대발생을 신속하게 예측하고, 예방, 관리하기 위해서는 조류발생 환경과 원인종의 관계를 규명하고 이를 활용하는 방안이 필요할 것으로 사료된다.

본 연구는 한국 남해 연안에서 하계에 상습적으로 발생하는 유해적조생물의 발생과 이동과 확산에 관하여 파악하는 것이다. 먼저 3차원 해수유동모델을 이용하여 4대 분조(M₂, S₂, K₁, O₁)의 조류 및 조석잔차류를 파악했다. 또한 조석의 효과, 수온·염분, 바람 효과 및 쓰시마 난류를 고려한 잔차류를 계산하였다.

해수 유동모델과 입자 추적자 모델을 이용하여 유해적조의 거동을 파악하였다. 통영-남해 주변해역에서 4대분조 (M2, S2, K1, O1)의 조류를 POM 모델을 이용하여 계산하였다. 대조기 최대 창조시의 조류는 북서향하고 최대 낙조시에는 남 동향하는 흐름을 보였다. 소조기 조류는 최대 창조시와 낙조시의 유향은 각각 대조기와 동일한 분포를 보였고, 유속이 대조기에 비하여 작게 나타났다. 조석잔차류의 분포를 보면 남동향 하는 흐름이 전반적으로 우세하게 나타난다. 이러한 유동환경에서 자 란만, 미조앞바다, 욕지도서측 해역에 유해적조 생물이 발생하였을 경우 시간에 따른 공간적 분포를 알기 위한 입자 추적자 모 델을 이용하였다.

조사지점인 구포에서 발생한 규조류인 Stephanodiscus 속에 의한 수화현상은 본 연구 시점인 1월부터 관찰되었으며 4월 18일을 기점으로 감소하기 시작한 것으로 나타났다. 박테리아 군집은 규조류 대증식 현상이 소멸한 이후 증가하는 양상을 나타내었다. 이것은 규조류 수화현상이 종결되면서 조류에 의한 분비물 및 세포 분해 산물(cell lysis)이 수중에 많이 공급되어 박테리아 증식이 용이해졌기 때문으로 여겨진다. 박테리아의 주요 포식자로 알려진

Cochlodinium polykrikoides has occurs regularly during the summer in the South Sea of Korea. To investigate photosynthetic pigments concerned with phytoplankton community structure as bloom of Cochlodinium polykrikoides, the experiment was sampled at 20 s

부영양화된 연못에서 규산질다공체(CelICaSi)와 미생물응집제를 이용한 녹조제어의 효과를 조사하였다. 녹조 발생 남조류인 Microcystis aeruginosa에 대한 응집능이 우수한 S-2 균주가 생산한 미생물응집제를 선정하여 현장의 조류응집에 적용하였다. 초기의 인산염농도는 대조구에서 131μgl-1를 기록하였음에 비해서, CelICaSi가 첨가된 3개의 처리구에서는 1-14μgl-1를 기록하며 크게 감

마산-진해만에서 1990년 1월부터 1997년 8월까지 Prorocentrum 개체군 (P. dentatum Stein, P. micans Ehrenberg, P. minimum (Pavillard) Schiller, P. triestinum Schiller) 변동을 monitoring하였다. Prorocentrum 개체군은 대부분 6-8월 해수 성층화가 일어나는 시기에 bloom을 일으켰고 수온은 24-28℃, 염분도는 24-34

최근 한국은 기후변화로 인한 기온 및 수온 상승, 빈번한 집중호우와 친수공간 조성에 따른 적극적인 하천의 활용 등으로 인하여 하천 및 저수지 내 수질관리에 있어 해결해야 하는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 효율적인 수질관리를 위하여 인공신경망을 이용한 단기조류예측모형 구축에 관한 연구이다. 대상지역으로 조류가 번식하기 좋은 조건을 지니고 있는 금강유역 내 대청호를 선정하였고 설치되어 있는 수질자동측정망의 일 단위자료를 이용하였다. 다층전방향신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 단기(1일, 3일, 7일) 조류를 예측할 수 있는 모형을 구축하였다. 본 모형에서는 대청호 내 수문 및 수질성분을 교차상관분석을 기초하여 단기조류예측모형의 입력 성분을 선정한 후 다양한 조류예측 신경망 모형을 구축하여 결과에 대한 검증을 실시하였다. 구축된 단기조류예측모형은 자연발생적인 기작과 유사한 현상을 재현할 수 있는 다양한 수질인자를 고려하여 단기조류예측모형을 구축한 경우 예측의 정확도가 높게 도출되었다. 본 연구는 신경망 모형의 최대 장점인 비선형성 및 간편성 등을 고려하였을 때 우리나라의 수질예측에 적합한 신경망 모형을 구축할 수 있으며 이를 통한 하천 및 호수 내 효율적인 수질관리 방안을 제시할 수 있을 것이다.