국내 이상기후로 인해 여름철 하천과 호소에서 빈번하게 발생되는 조류의 과대성장이 매년 문제가 되고 있다. 하천 조류는 일차생산자로서 매우 중요한 역할을 하지만, 하천조류 중 유해남조류가 생장하면서 발생하는 악취 유발 물질과 독성물질의 배출로 문제를 야기하고 있다. 국내에서는 조류경보제와 수질예보제를 시행하여 국민의 안전을 도모하기 위해 최선을 다하고 있으며, 발령 기준은 유해남조류세포수에 따라 발령이 되기 때문에 유해남조류 측정은 매우 중요하다. 현재 조류의 분석방법은 현장에서 조류샘플을 채취하고 실험실에서 현미경을 통해 조류샘플을 검경하고 녹조류, 남조류, 규조류의 세포수 또는 우점종을 산정한다. 조류검경은 개인의 역량에 따라 오차가 생길수 있고 시간이 많이 소요된다. 최근 많은 연구자들이 이런 문제를 해결하기 위해 인공위성, 광학영상, 초분광영상 등을 통해 녹조류와 남조류 대체 인자인 Chlorophyll, Phycocyanin을 통해 조류농도를 추정하고 있으나, 조류세포수 분석에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 매년 조류 발생으로 문제가 되는 물금취수장 인근 하천에서 발생한 조류를 채취하고 조류검경을 통해 얻은 남조류세포수와, LISST-HAB를 통해 얻은 Phycocyanin농도, 초분광영상을 활용한 조류스펙트럼 데이터를 통해 남조류세포수 추정하고 남조류세포수와 비교분석을 진행하였다. 본 연구를 통해 조류측정 원격탐사 연구의 기초자료로 제공하고자 한다.
최근 국내외 이상기후 변화로 인해 일사량 증가 및 하천, 호소의 체류시간이 늘어남에 따라 조류의 과대성장이 빈번히 발생하고 있다. 하천의 조류는 크게 녹조류, 남조류, 규조류로 분류되며, 남조류 중 일부 종은생장하는 과정에서 생성하는 냄새물질, 독성물질의 배출로 문제를 야기하고 있다. 국민의 안전을 도모하기 위해 국내에서는 조류경보제, 수질예보제를 시행하고 있으며, 이는 유해남조류세포와 Chl-a농도에 따라 발령이 된다. 이렇듯 유해남조류와 Chl-a 측정은 매우 중요하며, 현재 조류의 분석방법은 현장샘플을 하여 조류검경을 통해 산정하기 때문에 시간이 많이 소요되며, 조류발생시 즉각대응이 힘들며, 육안으로 유해남조류인지 구별하기가 어렵다. 최근 원격탐사를 통해 조류의 대체 인자인 Chl-a, Phycocyanin을 통해 조류농도를 분석하고 있으나, 광합성을하는 모든 조류에는 Chl-a가 함유되어 있어 남조류와 녹조류의 정확히 구별하는데 한계점이 있다. 본 연구에서는 조류배양액을 초분광센서를 통해 조류스펙트럼을 취득하고, 남조류와 녹조류의 최대 흡수 스펙트럼을 추출하여 스펙트럼의 순간기울기 변화를 통해 남조류와 녹조류의 종분류하였다.
국내 이상기후현상과 기후변화로 인해 하천, 호소에 조류의 과대성장이 빈번히 발생하고 있다. 하천의 조류는 녹조류, 남조류, 규조류, 기타조류 등으로 분류되며, 남조류 중 일부 종은 악취 유발과 독성물질의 배출로 문제를 야기하고 있다. 국내에서는 조류경보제를 시행하고 있으며, 이는 유해남조류세포수에 따라 발령이 된다. 이렇듯 유해남조류 측정은 매우 중요하며, 현재 조류의 분석방법은 현장샘플을 하여 조류검경을 통해 녹조류, 남조류, 규조류 중 유해남조류를 구분하여 세포수를 산정하기 때문에 시간이 많이 소요된다. 최근 원격탐사를 통해 남조류세포수의 대체 인자(지표)인 Phycocyanin을 통해 조류농도를 분석하고 있으나, 남조류세포수 분석에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 실제 하천에서 발생한 조류를 채취하여 조류검경을 통해 남조류세포수를 검경하였으며, 광학센서로 Phycocyanin농도, 초분광센서를 통해 조류스펙트럼을 취득하고, 이를 통해 남조류세포수 추정식을 산정하여 남조류세포수를 추정하였다.
녹조 현상과 관련하여 독성물질을 배출하는 남조류 4종의 경우 유해 남조류로 지정하여 관리하고 있으며, 물리적인 모형을 이용한 예측 정보도 함께 발표하고 있다. 그러나 조류는 살아 있는 생명체로 물리 역학에 따른 예측에 어려움이 있으며, 기상, 수리·수문, 수질 등 수많은 인자에 의한 영향을 고려하기가 쉽지 않다. 따라서, 최근 머신러닝을 이용한 녹조발생 예측 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 경북 영천에 소재한 보현산댐과 영천댐을 대상으로 랜덤 포레스트 모형을 이용하여 유해남조류 발생에 영향을 미치는 수질인자의 특성중요도를 분석해 보았으며, 이 중 가장 높은 특성중요도를 나타낸 수온을 이용하여 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 유해남조류 발생을 예측하고 그 정확성을 확인하였다. 특성중요도 분석 결과, 수온과 총질소(T-N)이 공통적으로 높게 나왔으며, 인공신경망(ANN)을 이용한 유해남조류 발생예측에서도 실제와 근접한 값이 예측되어 앞으로 녹조관리를 위해 유해남조류 예측이 필요한 저수지의 경우 이를 활용할 수 있음을 확인하였다.
최근 국내 기후변화와 산업화로 인한 오염물 배출량 증가로 인해 하천 및 호소에 남조류 과대 성장이 빈번히 발생한다. 과거에 비해 녹조현상의 빈도가 잦아졌으며, 지속기간이 증가하였다. 조류 발생 시 현장에서 채수한 샘플을 통해 검경 및 chlorophyll-a 분석을 진행하여 조류의 정성·정량적 평가를 진행한다. 이러한 분석결과는 녹조 발생에 대한 기초자료로 활용되고 있다. 하지만 현장 시료 샘플을 통한 조류 검경의 경우 단일지점에 대한 분석으로 인해 하천 및 호소의 전체적인 대표성을 나타내기엔 한계가 있고, 많은 인력과 시간이 소요된다. 또한 chlorophyll-a는 녹조류와 높은 관련성이 있어 유해남조류에 대한 집중 분석에는 한계가 발생한다. 이러한 한계점을 통해 국내·외로 조류 연구에 분광 스펙트럼을 활용한 원격탐사 기법 적용되고 있으며, 남조류 농도를 분석하기 위해 남조류의 보조 색소인 phycocyanin을 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 분광스펙트럼을 활용한 phycocyanin 분석을 진행하였다. 분광 스펙트럼을 측정하기 위해 점(point) 단위의 고해상도 분광방사계를 활용하였으며, phycocyanin 측정을 위해서 형광 센서를 활용하였다. 현장에서 형광센서 및 분광방사계를 동시에 측정하여 데이터를 취득하였으며, 분광 스펙트럼 특성상 노이즈 및 이상치가 발생하기 때문에 전처리 과정을 통해 이를 보완하였다. phycocyanin 분석을 위해 다중 스펙트럼을 활용한 분광지수를 활용했으며, 이를 통해 phycocyanin 분석에 있어 최적의 분광지수를 제시하고자 한다. 본 연구 결과는 고해상도 점(point)단위 분석으로 향후 선단위, 면단위 하천 조류-스펙트럼 분석에 있어 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
최근 국내 하천과 호수에서 수온상승 및 기후변화로 인한 녹조발생이 빈번하게 나타남에 따라 녹조발생원인과 예측에 대한 중요성이 빠르게 인식되어가고 있다. 이에 본 연구에서는 보 구간의 연직 수온분포를 분석하고, 측정된 수온분포와 유해 남조류 세포수를 바탕으로 수체안정화도와 남조류의 발생을 비교하였다. 낙동강수계의 8개보를 선정하여 2015년 1월부터 2016년 12월까지 주 1회, 수심 1m 간격으로 측정한 수온을 분석했으며, 유해 남조류 세포수는 환경부 조류경보제 및 수질예보제에서 측정한 자료를 사용하였다. 수온 모니터링 분석 결과 2015년과 2016년 모두 5월 이후 수온성층이 형성되었고, 8월에 비교적 강한 수온성층이 형성되는 것으로 나타났다. 특히 칠곡보와 강정고령보에서 상대적으로 뚜렷하게 나타났는데 이는 수심이 깊고 체류시간이 긴 지형적 특성에 의한 것으로 판단된다. 형성된 수온성층은 안정된 상태로 지속되지 않고 주로 강우 시에 상 하층간의 수온구배가 줄어들어 혼합되는 전도현상이 관찰되었다. 수체안정화도 산정 결과 역시 2015년, 2016년 모두 수온성층 결과와 비슷하게 5월에 수체안정화도가 급증하다 9월 이후에 크게 감소하는 경향을 보였으며, index별로 Schmidt stability, Bouyancy Frequency 항목에서 이러한 경향이 뚜렷하게 나타났다. 또한 5월 이후 수체안정화도가 증가하는 시기에 남조류 세포수의 현존량도 증가하는 것으로 관찰되어 남조류의 발생과 수체안정화도의 증가는 시기적으로 일치하는 것으로 나타났다. 수체안정화도와 남조류 세포수와의 상관성은 2016년이 높았으며 그중 강정고령보에서 상관계수가 Schmidt stability는 0.78, Bouyancy frequency는 0.65로 높은 상관성을 나타내었다. 하지만 2015년의 경우 9월 이후 수체안정화도와 수온이 감소하였지만 남조류 세포수는 증가하여 경향이 일치하지 않는 것으로 나타났는데, 이는 저수온성의 남조류가 우점했기 때문인 것으로 판단된다. 향후 조류 발생 및 예측 등을 효과적으로 재현하는데 있어 자료로 활용하기 위해서는 지속적인 수질 모니터링 및 기상인자 모니터링이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 2005년부터 2018년까지 14년간 주암호에서 출현한 남조류의 천이 양상을 분석하여, 남조류에 영향을 미친 주요 환경요인과의 관계를 파악하고자 연구를 수행하였다. 특히 2012년 이후 유해남조류(Harmful algae) 출현량 급감의 원인을 파악하고자 하였다. 조사기간 동안 두 지점의 유해남조류 현존량은 주암댐: 10~24,891 cells mL-1, 신평: 13~26,043 cells mL-1의 범위로 출현하였다. 전반기 시기 두 지점의 평균 현존량은 각각 2,575 cells mL-1, 2,557 cells mL-1로, 이는 후반기 시기 평균 현존량(42 cells mL-1, 82 cells mL-1)에 비해 약 60배, 30배의 큰 세포수 차이를 보였다. 남조류가 상대적으로 많이 출현하는 여름 시기(6~9월)를 대상으로 상관분석을 실시한 결과, 유해남조류는 TN, 방류량, 저수량과 양의 상관관계를 보였고, 전기전도도와는 음의 상관관계를 보였다. t-검정 결과 TN, EC, 체류시간의 유의미한 차이를 확인하였다. 특히 TN은 0.566~1.292 mg L-1의 범위로 평균 0.862 mg L-1로 보였다. 전반기, 후반기 평균 TN은 전반기 0.912 mg L-1, 후반기 0.811 mg L-1로 감소하였다. 또한 유의확률은 다소 떨어지지만, TP의 경우 평균 차이는 없으나 표준편차가 비교적 큰 차이를 보여 변동성이 큼을 알 수 있었다. 강우량이 집중된 여름(6~9월) 시기의 전반기와 후반기 강우량 감소하는 패턴이 원인인 것으로 판단된다(전반기 263.3 mm, 후반기 219.9 mm). 즉, 전반기에 비해 강우량은 감소하였으며, 이로 인해 TP의 변동성이 감소되었다고 판단된다. TP의 변동성의 감소로 인해 전반기에 남조류의 luxury consumption이 가능하여 남조류의 성장률이 높았을 것으로 추측된다. 따라서 주암호 유해남조류 감소 원인은 강우량의 감소로 인한 영양염의 감소(TN) 및 변동성의 감소(TP)의 결과로 사료된다.
낙동강은 4대강 사업을 통한 다기능 보 건설로 하천 환경에 변화가 일어났다. 하천 수심이 증가하고 유속이 느려지는 정체성 수역 특성을 나타내고 있다. 이는 남조류 발생에 영향을 주며 남조류가 분비하는 독성물질 또한 수생태계와 인체에 유해하며 남조류 발생에 따른 다양한 원인인자들이 있다. 이러한 남조류 발생 특성을 정량적으로 규명하기 위하여 최근 조류 관리에 있어 데이터 마이닝 및 머신러닝 기법을 적용한 연구가 이루어지고 있다. 머신러닝에서는 학습자료 선정에 따라 예측 결과가 다르게 나타나며 이는 발생원인이 복잡한 남조류에 있어 중요한 부분이라 볼 수 있다. 낙동강의 다기능보는 하나의 유체에 직렬형으로 8개의 다기능보가 위치하고 있다. 8개의 보로 나누어져있는 하천은 각 구간별로 보의 수리학적 특성, 유역 특성이 다르다. 따라서 구간별 조류 발생 특성이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 구간별 특성을 분류하고 조류 발생에 영향을 미치는 주요 인자들을 분석하고자 한다. 조류 발생에 있어 낙동강 8개 보 지점에 대하여 복잡한 남조류 발생 주요 영향인자 분석과 더불어 머신러닝 기법을 이용하여 영향인자에 따른 남조류 발생조건을 정량적으로 분석하였다. 수질 인자뿐만이 아닌 수리학적 인자를 고려하여 수리학적 체적시간이 다른 각 보에서의 조류발생 특성을 분석하고자 하였다. 또한 학습인자에 따라 남조류 예측에 대한 정확도 향상이 가능한지를 확인하고 이를 통해 정체성 하천에서의 남조류 발생 특성에 대해 연구하고자 하였으며 이를 통해 낙동강 남조류 발생 및 관리에 있어 선제적 관리에 활용하고자 한다.
최근 이상기후변화로 인해 수환경 변화가 일어나고 있다. 그로 인해 국내에서 조류의 과대성장이 빈번히 발생되고 있으다. 이로 인해 유해남조류 등 조류가 생산하는 독성물질, 이취미 물질은 수질을 악화시키고 있으며, 생태계에 큰영향을 미친다. 조류는 하천에서 넓은 분포로 발생하게 되는데 이러한 조류 모니터링에는 많은 인력과 시간이 소요된다. 국내에선 인력과 시간을 줄이기 위해 최근 원격탐사 기법을 이용한 조류 모니터링에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 녹조류, 남조류 5종을 이용해 실험을 진행하였다. 사용된 초분광 센서는 CORNING사의 microHSITM 410 SHARK를 이용하였으며 파장 400-1000 nm에서 NIR(visNIR)파장을 분석할 수 있으며, 초분광 센서를 정사로 영상을 촬영하기 위해 짐벌을 이용하여 영상을 수집하였다. 영상을 촬영 전 방사보정을 하기 위해 시료와 동일 선상에 99% 반사율을 갖는 백색반사판을 같이 촬영하여 방사보정을 진행하였다. 본 연구에서는 시기와 상관없이 조류에 대한 연구를 하기위해 조류배양액을 이용하였으며, 남조의 경우 470 nm에서 분광 특성을 나타내었으며, 녹조의 경우 477-510 nm에서 분광 특성을 나타났다. 초분광영상을 통해 기초라이브러리를 구축하고 구축된 라이브러리를 통해 조류의 분광특성을 분석하고 제시하여 하천에 적용하고자 한다.
대청호와 같이 규모가 큰 인공호수에서의 유해조류 발생을 사전에 예측하고 대응하기 위해서는 생물 화학적 연구와 더불어 GIS, RS 기술을 활용하는 지역분석 전산시스템의 개발도 필요하다. 이 논문의 목표는 대청호에서의 유해조류 생산을 저감시키기 위하여 남조류의 발생에 대한 예보모델을 개발하고 GIS를 기반으로 한 남조류 발생 조기예보시스템을 개발하는 것이다. 이를 위해 대청호에서의 남조류 발생과 환경인자와의 관계에 대한 선행연구 사례들을 분석하였으며, 그 결과 남조류 예보모델 개발을 위해 사용할 환경인자로서 강수와 기온을 선정하였다. 선정한 환경인자와 남조류 발생과의 정성적 상관관계 분석결과를 토대로 대청호의 남조류발생을 수역별로 예측할 수 있는 Rump 모델을 개발하였는데, 이 예보모델은 남조류의 최초발생시기와 급성장시기에 대한 예측이 가능하다. 개발된 예보모델은 GIS를 기반으로 한 남조류 대발생 조기예보시스템에 적용하였으며, 그 결과 대청호에서의 남조류 대발생을 예측하고 관련 자료들을 관리할 수 있는 지리정보시스템이 개발되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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