Water quality in the Daecheong reservoir has been deteriorated by algal bloom due to nutrient supply from the upstream of the Daecheong reservoir after heavy rainfall. Algal bloom is propagated from eutrophicated tributary into the main body of the reservoir according to the hydrological conditions. This study is aimed to estimate the water current and temperature effect by the simulation of dam spill flow control using water quality model, CE-QUAL-W2 in 2003. Water current was resulted in nutrient transport from upstream of main reservoir and nutrients were delivered up to downstream by fast water velocity. Algal blooms occurred in stagnate zone of reservoir downstream as the current of downstream was retarded according to dam outflow control. Consequently water balance in stagnate zone triggered a rise of water temperature in summer. It affected algal bloom in the embayment of the reservoir. The simulation result by outflow control scenarios showed that spill flow augmentation induced in water body instability of stagnate zone so that water temperature declined. It could be suggested that outflow control minimize algal bloom in the downstream in the flooding season as long as water elevation level is maintained properly.
Kim, Jong-Min;Lee, Jong-Chun;Chang, Nam-Ik;Ryu, Seong-Ho;Shin, Dae-Yoon
Proceedings of the Korea Society of Environmental Biology Conference
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2004.05a
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pp.27-27
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2004
We studied algal growth-related water quality of the Sangsa lake which is the drinking water reservoir for the south-eastern region of Jeonnam province. Peridinium cinctum and several diatomic algal species frequently caused water bloom throughout the lake from early spring to late autumn. With the heaviest predominance of Peridinium cintum in May 2003, COD was 22.7 mg/l in the surface layer. Highly turbid surface water of 15 NTU was also caused by Perdinium bloom. Cyanobacterial growth was effectively prohibited by dominant growth of Peridinium in the Sangsa lake, otherwise confronted with cyanobacterial bloom. Dense algal layer was confined in the upper several meters of the water column above the thermocline, which gives relatively algae-free water in deeper layer suitable for drinking source water supply. Upon collapse of thermocline, water quality of the surface layer was improved while deeper layer was deteriorated. This paper deals with some details of water quality changes with algal growth in the Sangsa lake past two years.
The freshwater blooms mainly blue-green algal blooms occur frequently in the lower Naktong River in summer, which provoke many socio-economical problems; therefore, the early detection of bloom events are demanding through the quantitative and qualitative analyses of blue green algal species. The in vivo fluorescence properties of cultured strains of Microcystis aeruginosa, M. viridis, M. wesenbergii, M. ichthyoblabe, Anabaena cylindrica, A. flos-aquae, and Synedra sp. were investigated. Wild phytoplankton communities of the lower Naktong River were also monitored at four stations in terms of their standing stocks, biomass and fluorescence properties compared with its absorption spectram. The 77K fluorescence emission spectra of each cultured strains normalized at 620 nm was very specific and enabled to detect of blue green algal biomass qualitatively and quantitatively. The relative chlorophyll a concentration determined by chlorophyll fluorescence analysis method showed significant relationship with chlorophyll a concentration determined by solvent extraction method ($R^2$ = 0.906), and the blue-green algal cell number determined by microscopic observation ($R^2$ = 0.588), which gives insight into applications to early detection of blue green algal bloom.
This study was designed to develop simple tools to easily and efficiently predict the occurrence of algal bloom in agricultural lakes. Physicochemical water quality parameters were examined to reflect the phytoplankton productivity in 182 samples collected from 15 agricultural lakes from April to October 2018. Total phytoplankton abundance was significantly correlated with chlorophyll-a (Chl-a) (r=0.666) and Secchi depth (SD) (r= -0.351). The abundances of cyanobacteria and harmful cyanobacteria were also correlated with Chl-a (r=0.664, r=0.353) and SD (r= -0.340, r= -0.338), respectively, but not with total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP). The Chl-a concentration was correlated with SD (r= -0.434), showing a higher similarity than phytoplankton abundance. Therefore, Chl-a and SD were selected as diagnostic factors for algal bloom prediction, instead of analyzing the standing crop of harmful cyanobacteria used in algae alarm systems. Specifically, accurate diagnoses were made using realtime SD measurements. The algal bloom diagnostic tool is an inverse cone-shaped container with an algal bloom diagnosis chart that modified SD and turbidity measurement methods. Lake water was collected to observe the number of rings visible in the container or the number indicated in each ring, depending on the degree of algal bloom,and to determine the final stage of algal blooming by comparison to the colorimetric level on the diagnosis chart. For an accurate diagnosis, we presented 4-step diagnostic criteria based on the concentration of Chl-a and the number of rings and a fan-shaped algal bloom diagnosis chart with Hexa code names. This tool eliminated the variables and errors of previous methods and the results were easily interpreted. This study is expected to facilitate the diagnosis of algal bloom in agricultural lakes and the establishment of an efficient algal bloom management plan.
In recent, Korea has faced on water quality management problems in reservoir and river because of increasing water temperature and rainfall frequency caused by climate change. This study is effectively to manage water quality for establishment of algal bloom forecasting models with artificial neural network. Daecheong reservoir located in Geum river has suitable environment for algal bloom because it has lots of contaminants that are flowed by rainfall. By using back propagation algorithm of artificial neural networks (ANNs), a model has been built to forecast the algal bloom over short-term (1, 3, and 7 days). In the model, input factors considered the hydrologic and water quality factors in Daecheong reservoir were analyzed by cross correlation method. Through carrying out the analysis, input factors were selected for algal bloom forecasting model. As a result of this research, the short term algal bloom forecasting models showed minor errors in the prediction of the 1 day and the 3 days. Therefore, the models will be very useful and promising to control the water quality in various rivers.
The west coast of Northern Borneo is strongly influenced by Asian monsoon. Present research using the satellite ocean color (OC) remote sensing has identified some interesting oceanographic phenomena in this area that could be related to the harmful algal blooms (HAB). Occurrence of seasonal upwelling event was noticed off the northern tip of Borneo Island that could be related to the northeast monsoon wind. Harmful algal blooms by Pyrodinium bahamense var. compressum occurred since 1976. Subsequently, during December 2003, there was a report of new HAB by Cochlodinium polykrikoides in Northern Borneo. Analysis of OC images revealed that the Cochlodinium bloom had very high chlorophyll a signal and strong absorption characteristics. Results showed that the Baram River plume and upwelling at Northern Borneo were the source of nutrient for the Cochlodinium bloom in the offshore region. Ocean color images of 2004 showed that the bloom from Northern Borneo had crossed the Balabac Straits, reaching Palawan Island in Philippine. Due to the possibility of transboundary HAB problem, we propose a regional HAB monitoring network for an effective HAB management.
An abnormal mono-specific bloom of the cyanobacterium Microcystis aeruginosa had developed at a specific location (transitional zone, monitoring station of Hoenam) in Daecheong Reservoir from middle of July to early August, 2001. The maximum cell counts during the peak bloom reached 1,477,500 cells/mL, which was more than 6~10 times greater than those at other monitoring sites. The hypothesis of this study is that the timing and location of the algal bloom was highly correlated with the local environmental niche that was controled by physical processes such as hydrodynamic mixing and pollutant transport in the reservoir. A three-dimensional, coupled hydrodynamic and ecological model, ELCOM-CAEDYM, was applied to the period of development and subsequent decline of the bloom. The model was calibrated against observed water temperature profiles and water quality variables for different locations, and applied to reproduce the algal bloom event and justify the limiting factor that controled the Microcystis bloom at R3. The simulation results supported the hypothesis that the phosphorus loading induced from a contaminated tributary during several runoff events are closely related to the rapid growth of Microcystis during the period of bloom. Also the physical environments of the reservoir such as a strong thermal stratification and weak wind velocity conditions provided competitive advantage to Microcystis given its light adaptation capability. The results show how the ELCOM-CAEDYM captures the complex interactions between the hydrodynamic and biogeochemical processes, and the local environmental niche that is preferable for cyanobacterial species growth.
Park, Chul;Sheppard, Diane;Yu, Dongke;Dolan, Sona;Eom, Heonseop;Brooks, Jane;Borgatti, Douglas
Environmental Engineering Research
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v.21
no.3
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pp.276-283
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2016
The goal of this study was to evaluate the effect of effluents from conventional activated sludge (CAS) and biological nutrient removal (BNR) processes on algal bloom in receiving waters. We made multiple effluent sampling from one CAS and two BNR facilities, characterized their effluents, and conducted bioassay using river and ocean water. The bioassay results showed that CAS effluents brought similar productivity in both river and ocean water, while BNR effluents were more reactive and productive in ocean water. Unexpectedly, nitrogen-based biomass yields in ocean water were up to six times larger for BNR effluents than CAS effluent. These results indicated that nitrogen in BNR effluents, although its total concentration is lower than that of CAS effluent, is more reactive and productive in ocean water. The ocean water bioassay further revealed that effluents of BNR and CAS led to considerably different phytoplankton community, indicating that different characteristics of effluents could also result in different types of algal bloom in receiving waters. The present study suggests that effects of upgrading CAS to BNR processes on algal bloom in receiving waters, especially in estuary and ocean, should be further examined.
Microalgae can grow autotrophically with the supply of light, carbon dioxide and inorganic nutrients in water through photosynthesis. Generally, microalgal growth is limited by the concentrations and relative ratio of nitrogen (N) and phosphorus (P) among the nutrients in the aquatic environment. Each microalga has its specific optimum N : P ratio resulting in dominance in a particular water having similar nutrient composition. Algal bloom is an immense growth of certain microalga commonly cyanobacterium and can be sequestrated by reducing the limiting nutrient, generally P in the freshwater. Moreover, dominance of a less toxic blooming strain can be established by manipulating N : P ratio in the water. On the other hand, microalgal biomass of a certain species can be enhanced by increasing limiting nutrient and adjusting the N : P ratio to the target species. The above-mentioned eco-physiological features of microalgae can be more completely interpreted in connection with their genomic informations. Consequently, microalgal growth regulation which can be achieved on the basis of its eco-physiological and further genomic insights would be helpful not only in the control of algal bloom, but also for an increased yield of algal biomass.
Masan-Jinhae Bay, in Korea, is known for its frequent algal bloom outbreaks. This study was conducted in order to examine the environmental characteristics of the area, with the aim of identifying indicators that could be used to speculate about future algal blooms. The water temperatures and salinities in Haengam Bay, one of the small inner bays within Jinhae, appeared to re relatively higher than those in Masan and Jinhae bays, across most seasons. Furthermore, stratification begins to develop in all three regions from spring to summer as a result of the local heating effects and an increase in the efficient from the surrounding land. As a result, anoxic conditions appear near the bottom layer of the bay, leading to the deterioration of water quality, which has been identified as one of the causes of bloom outbreaks. Compared to Haengam and Jinhae bays, concentrations of DIN and DIP were remarkably higher in Masan Bay. However, the mean ratio of DIN to DIP was 3.3$\sim$13.6 in all three regions throughout the year, suggesting that nitrogen can function as a growth-limiting factor for phytoplankton. The results of mathematical models showed that cumulative organic pollutants may be a trigger for direct algal bloom occurrences, since residual tidal currents appeared to be less than $3\;cm\;\cdot\;s^{-1}$. Furthermore, computed DO concentrations in the four small inner bays of Jinhae during the summer appeared to be $3\;cm\;\cdot\;l^{-1}$ indicating a hypoxic state. Likewise, computed Chl-a concentrations turned out to be more than $0.01\;mg\;\cdot\;l^{-1}$, indicating eutrophication across most seasons. Based on the overall results, Masan-Jinhae Bay appeared to possess a very high potential for algal bloom outbreaks at anytime during the year.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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