검색결과

검색조건
좁혀보기
검색필터
결과 내 재검색

간행물

    분야

      발행연도

      -

        검색결과 2

        1.
        2018.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        한강수계 남한강의 보 (강천보, 여주보, 이포보) 공사 후 수변부 여울 구간의 물리적 환경의 변화에 따른 유수성 저서동물의 군집 변화를 확인한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 보에 의한 여울구간의 소실은 유속, 하상 등 물리적 환경의 변화를 야기하여 수질요인과는 독립적으로 수생태계에 영향을 미칠 수 있다. 둘째, 남한강 보 구간의 수변부 물리적 서식환경의 복합적인 변화는 유수성 분류군의 군집구성에 영향을 미친 것으로 판단된다. 셋째, 저서성 대형무척추동물 유수성 지표 후보종 157 분류군은 수생태계 변화의 원인 분석을 비롯한 하천 수생태계 복원 및 재자연화 등에 유용한 지표로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 넷째, 향후 유속변화에 대한 수생태계 영향을 면밀하게 파악하기 위해서는 분류군별 유속에 대한 저항성 또는 선호도를 바탕으로 한 지표연구가 필요할 것으로 사료된다.
        4,600원
        2.
        2014.11 구독 인증기관·개인회원 무료
        The objectives of this study were twofold: to analyze seasonal variation in nutrients and sestonic chlorophyll (CHL-a) in Asian lotic ecosystems, which are influenced by seasonal monsoon rains, and to evaluate multi-trophic level ecological stream health (ESH) in relation to stream morphology, land-use patterns, and water chemistry. We conducted physical, chemical, and biological surveys at 72 national streams and rivers, and at 65 reference streams. Water chemistry data indicated that ambient nutrient (N, P) levels were closely associated with land-use patterns and stream elevation, and that these, in turn, influenced both community structures of fish and stream health in general. In the watershed, total phosphorus (TP) was a key determinant of sestonic CHL-a, and the mass ratio TN:TP was determined by phosphorus (R2 = 0.63, P < 0.01) rather than nitrogen (R2 = 0.01, P > 0.05). Proportions of tolerant and omnivorous fish increased with nutrient enrichment and organic matter pollution, while proportions of sensitive and insectivorous fish decreased. The neural network modeling of a self-organizing map (SOM) suggested that clustering of trained SOM units reflected stream morphology, land-use patterns, and water chemistry, which influenced community structures and tolerances of top trophic level fish species in the ecosystem. Lotic ecosystem health, based on a multi-metric approach (MF-IBI model), was clearly demonstrated by a multivariate analysis (PCA); important factors were watershed characteristics (land-use patterns), nutrient levels (N, P), organic matter (BOD, COD) regimes, and biological components (trophic and tolerance guilds).