The Bayesian algorithm model is a model algorithm that calculates probabilities based on input data and is mainly used for complex disasters, water quality management, the ecological structure between living things or living-non-living factors. In this study, we analyzed the main factors affected Korean Estuary Trophic Diatom Index (KETDI) change based on the Bayesian network analysis using the diatom community and physicochemical factors in the domestic estuarine aquatic ecosystem. For Bayesian analysis, estuarine diatom habitat data and estuarine aquatic diatom health (2008~2019) data were used. Data were classified into habitat, physical, chemical, and biological factors. Each data was input to the Bayesian network model (GeNIE model) and performed estuary aquatic network analysis along with the nationwide and each coast. From 2008 to 2019, a total of 625 taxa of diatoms were identified, consisting of 2 orders, 5 suborders, 18 families, 141 genera, 595 species, 29 varieties, and 1 species. Nitzschia inconspicua had the highest cumulative cell density, followed by Nitzschia palea, Pseudostaurosira elliptica and Achnanthidium minutissimum. As a result of analyzing the ecological network of diatom health assessment in the estuary ecosystem using the Bayesian network model, the biological factor was the most sensitive factor influencing the health assessment score was. In contrast, the habitat and physicochemical factors had relatively low sensitivity. The most sensitive taxa of diatoms to the assessment of estuarine aquatic health were Nitzschia inconspicua, N. fonticola, Achnanthes convergens, and Pseudostaurosira elliptica. In addition, the ratio of industrial area and cattle shed near the habitat was sensitively linked to the health assessment. The major taxa sensitive to diatom health evaluation differed according to coast. Bayesian network analysis was useful to identify major variables including diatom taxa affecting aquatic health even in complex ecological structures such as estuary ecosystems. In addition, it is possible to identify the restoration target accurately when restoring the consequently damaged estuary aquatic ecosystem.
본 연구는 하천에서 가뭄으로 인해 나타나는 갈수현상 을 단기간의 유량의 감소로 모사하여 수질 및 부착돌말류 군집에 미치는 생태학적 영향을 인공수로에서 분석하였 다. 아크릴로 제작한 실내 인공수로에 부착돌말 인공기질 로는 슬라이드글라스를 설치하고, 부영양 저수지의 표층 수를 유입시켜 실험수로 이용하였다. 실험기간 중 부착돌 말 군체형성기 동안 모든 실험군의 유량은 6 L min-1, 이 후 유량감소기 동안 각 실험군의 유량은 NDF(No depletion of flow rate (Control): 6 L min-1), LDF (Low depletion of flow rate: 3 L min-1), 그리고 HDF (High depletion of flow rate: 1 L min-1)로 설정하였다. 유량감소의 영향을 비교하기 위하여 16일간의 실험기간 동안 유입수와 배출 수의 수온, 전기전도도, 용존산소, pH, 탁도, 부유물질, 영 양염 및 Chl-a 농도를 분석하였으며, 또한 부착기질의 Chl-a와 AFDM(ash free dry matter), 그리고 부착돌말류 의 조성과 세포밀도를 1일 간격으로 분석하였다. 광도는 처리 유량이 적어질수록 유의하게 증가했다(F=229.5, p= 0.000). NH4-N는 NDF보다 HDF에서 현저하게 높은 농 도를 유지하였다. 유입수의 SS 농도(100%) 대비 배출수의 SS 농도는 HDF에서 88%로 감소하였으며 LDF (97%)와 NDF (99%)에 비하여 높은 감소율을 보였다. 기질의 Chla는 NDF에 비하여 유량감소 처리군에서 약 2배 이상 유의하게 증가하였다(F=8.399, p=0.001). 또한 기질의 AFDM과 부착돌말류 총밀도는 NDF에 비하여 두 처리군 에서 유의하게 증가하였다(F=9.390, p=0.001; F=6.088, p=0.007). 실험기간 동안 대조군과 처리군 모두에서 Aulacoseira ambigua, Achnanthes minutissima, Aulacoseira granulata 등 총 3종의 부착규조류가 총 밀도의 10% 이 상을 보인 우점종으로 나타났고, 제1 우점종인 A. ambigua 는 LDF에서 가장 높은 밀도를 보였으며 HDF, NDF순 으로 생물량이 낮았다(F=8.551, p=0.001). 본 연구 결과, 인공 하천생태계에서 가뭄(갈수) 효과는 수질과 부착돌말 류 현존량에 유의한 변화를 야기하였으며, 특히 부착돌말 류 현존량이 유의하게 증가하였다. 이는 실제 하천에서 가뭄에 의한 생태계의 변화를 이해하는데 유용한 기초자 료를 제공할 것으로 사료된다.