To find out the changes in vertical distribution patterns over the 24-h period, a key and the first step to tackle the problem of adaptive significance of diel vertical migration (DVM), vertically stratified time series samplings with multiple opening/closing plankton samplers were done in the East Sea of Korea (Sea of Japan). Sampling was done almost every 4 h for one day period following the same water parcel in Nov. 1995 and May 1996, respectively. Resultant patterns of vertical distribution showed that some species such as most abundant taxa Metridia pacifica and Scolecithyicella minor, both Copepoda, performed DVM even in the study area of strong thermal stratification. Their patterns of DVM such as distance scales and timing of movements were not the same each other, and they were separated from other taxa in the dendrogram obtained by the cluster analyses, Most minor taxa grouped in one, however, seemed not to do DVM in the study area of strong thermal stratification. They usually preferred the warmer surface layer where the foods were probably more abundant.
Partial sequences of 16S rRNA gene of five chroococcalian blue-green algal strains, Aphanothece nidulans KCTC AG10041, Aphanothece naegelii KCTC AG10042, Microcystis aeruginosa KCTC AG10159, Microcystis ichthyoblabe KCTC AG10160, and Microcystis viridis KCTC AG10198, which were isolated from water from the Geumgang River, were determined and were inferred their phylogenetic and taxonomic positions among taxa of order Chroococcales. Most taxa of Chroococcales whose partial 16S rRNA gene sequences were aligned in this study, are clustered with other related taxa. Aphanothece nidulans KCTC AG10041 and Aphanothece naegelii KCTC AG10042 made a cluster with other European species of these genera, which supported 100% of the bootstrap trees with a very high sequence similarity (97.4-99.4%) in this study. Three strains, Microcystis aeruginosa KCTC AG10159, M. ichthyoblabe KCTC AG10160, and M. viridis KCTC AG10198, formed a cluster with other Microcystis spp. supported 100 % of the bootstrap trees with a similarity of 97.0-99.9% except for two strains. However, this phylogentic tree made no resolution among the species of Microcystis spp. The topology of the tree reconfirmed the taxonomic status of three species of Microcystis, identified in this study based on the morphology, as three colonial types of Microcystis aeruginosa com. nov. Otsuka et al. (1999c). The genera of chroococcalian cyanophytes are heterogeneously clustered in these sequence analyses. We suggest that more molecular studies on the genera of Chroococcales with reference strains, widely collected from restricted geographic or environmental ranges, get accurate taxonomic or phylogenetic determinations.
Kim, Jongsung;Kim, DongHyun;Wang, Wonjoon;Lee, Haneul;Lee, Myungjin;Kim, Hung Soo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.54
no.spc1
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pp.1083-1093
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2021
It is an essential to predict water usage for establishing an optimal supply operation plan and reducing power consumption. However, the water usage by consumer has a non-linear characteristics due to various factors such as user type, usage pattern, and weather condition. Therefore, in order to predict the water consumption, we proposed the methodology linking various techniques that can consider non-linear characteristics of water use and we called it as KWD framework. Say, K-means (K) cluster analysis was performed to classify similar patterns according to usage of each individual consumer; then Wavelet (W) transform was applied to derive main periodic pattern of the usage by removing noise components; also, Deep (D) learning algorithm was used for trying to do learning of non-linear characteristics of water usage. The performance of a proposed framework or model was analyzed by comparing with the ARMA model, which is a linear time series model. As a result, the proposed model showed the correlation of 92% and ARMA model showed about 39%. Therefore, we had known that the performance of the proposed model was better than a linear time series model and KWD framework could be used for other nonlinear time series which has similar pattern with water usage. Therefore, if the KWD framework is used, it will be possible to accurately predict water usage and establish an optimal supply plan every the various event.
Journal of the Korean Society of Groundwater Environment
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v.5
no.3
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pp.148-154
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1998
Gubong gold-mine, previously one of the largest gold mines in Korea, is located at the mid-west of the South Korea. In the areas nearby the mine, the shallow groundwater was the major source for domestic and farming water-supply. Soil contamination by Cd, Cu, Pb and Zn was previously known in this area. This study is objected to identify quality of the shallow groundwater, possibly affected by the mine tailings. Samples were collected from a nearby stream, shallow groundwater and seepage from the tailings. Chemical analysis for the water quality includes major cations such as Na, K, Ca, and Mg, anions as F, Cl, NO$_3$, SO$_4$, HCO$_3$, and trace elements as Al, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, Cd, Pb, Se, As, Hg. Water types could be drawn into four groups from the plots of Piper, Stiff diagrams and cluster analysis. SAR-Conductivity plot indicates the water does not pose either alkalinity or salinity hazards for irrigation. Major contaminant in groundwater appeared to be arsenic, released from arsenopyrites in tailings by oxidation. Dredging of buried railing materials could stimulate the release of arsenic from the sediments to the groundwater.
Depositional processes of fine-grained sediments were investigated on the basis of sediment transport vector analysis and identification of benthic foraminiferal assemblages in Yoja Bay, southern coast of Korea. The bay is a semi-enclosed embayment where extensive mud flats occur with a width up to about 4 km. Most surface sediments are poorly sorted (sorting values: 1.9-3.0 ${\phi}$) mud and silt (mean grain size: 6.0-8.7 ${\phi}$), except for the tidal inlets with basement rocks locally exposed. Grain-size distribution shows a fining tendency toward the basin center near the Yoja Island, implying a possible existence of turbidity maximum and relatively rapid settling of fine-grained sediments. The agglutinated foraminiferal taxa are dominant in the inner bay and decrease in abundance toward the mouth of the bay. Species diversities are higher in the outer bay, due to mixing of the offshore faunas with those of the bay. Four groups of benthic foraminiferal assemblages, identified by cluster analysis, represent the bay. Biofacies I and ll with relatively lower diversities are dominated by Ammobaculites exiguus and Ammonia beccarii, suggestive of influx of fresh water. In contrast, biofacies III and IV with relatively higher diversities include increased amounts of calcareous genus Elphidium and Quinquelocuzina, accounting for strong influence of sea water from the offshore. The fluvial discharge in summer floods appears to develop a bay-wide, clockwise lateral circulation in Yoja Bay, a typical of well-mixed estuaries. Accordingly, the foraminiferal assemblages of the surface sediments well show a sign of this circulation. The dominant inflow of the offshore water into the western part of the bay has resulted in more extensive muddy tidal flats compared to the eastern narrower counterpart.
Acanthamoeba and Naegleria are widely distributed in fresh water, soil and dust throughout the world, and cause meningoencephalitis or keratoconjunctivitis in humans and other mammals. Korean isolates, namely, Naegleria sp. YM-1 and Acanthamoeba sp. YM-2, YM-3, YM-4, YM-5, YM-6 and YM-7, were collected from sewage, water puddles, a storage reservoir, the gills of a fresh water fish, and by corneal washing. These isolates were categorized into three groups based on the mortalities of infected mice namely, highly virulent (YM-4), moderately virulent (YM-2, YM-5 and YM-7) and nonpathogenic (YM-3). In addition, a new species of Acanthamoeba was isolated from a freshwater fish in Korea and tentatively named Korean isolate YM-4. The morphologic characters of its cysts were similar to those of A. culbertsoni and A. royreba, which were previously designated as Acanthamoeba group III. Based on experimentally infected mouse mortality, Acanthamoeba YM-4 was highly virulent. The isoenzymes profile of Acanthamoeba YM-4 was similar to that of A. royreba. Moreover, an anti-Acanthamoeba YM-4 monoclonal anti-body reacted only with Acanthamoeba YM-4, and not with A. culbertsoni. Random amplified polymorphic DNA marker analysis and RFLP analysis of mitochondrial DNA and of a 188 small subunit ribosomal RNA, placed Acanthamoeba YM-4 in a separate cluster based on phylogenic distances. Thus Acanthamoeba YM-4 was identified as a new species, and assigned Acanthamoeba sohi. Up to the year 2002 in Korea, two clinical cases were found to be infected with Acanthamoeba spp. These patients died of meningoencephalitis. In addition, one case of Acanthamoeba pneumonia with an immunodeficient status was reported and Acanthamoeba was detected in several cases of chronic relapsing corneal ulcer, chronic conjunctivitis, and keratitis.
This study produced the parameter maps of the Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) stochastic rainfall generation model across South Korea and developed and validated the web application that automates the process of rainfall generation based on the produced parameter maps. To achieve this purpose, three deferent sets of parameters of the MBLRP model were estimated at 62 ground gage locations in South Korea depending on the distinct purpose of the synthetic rainfall time series to be used in hydrologic modeling (i.e. flood modeling, runoff modeling, and general purpose). The estimated parameters were spatially interpolated using the Ordinary Kriging method to produce the parameter maps across South Korea. Then, a web application has been developed to automate the process of synthetic rainfall generation based on the parameter maps. For validation, the synthetic rainfall time series has been created using the web application and then various rainfall statistics including mean, variance, autocorrelation, probability of zero rainfall, extreme rainfall, extreme flood, and runoff depth were calculated, then these values were compared to the ones based on the observed rainfall time series. The mean, variance, autocorrelation, and probability of zero rainfall of the synthetic rainfall were similar to the ones of the observed rainfall while the extreme rainfall and extreme flood value were smaller than the ones derived from the observed rainfall by the degree of 16%-40%. Lastly, the web application developed in this study automates the entire process of synthetic rainfall generation, so we expect the application to be used in a variety of hydrologic analysis needing rainfall data.
In case of the application of Hazen-Williams C for design, operation or maintenance of water supply system, field situations always should be reflected on the factors. In this study, the relationships between C factors and influencing factors are analyzed using statistical techniques with 174 measured C factor data collected in periodic inspection for safety diagnosis in multi-regional water supply systems. To analyze their relationships, cross analysis, one-way ANOVA, correlation analysis were conducted. Analysis results showed that C factors had high correlations with both of elapsed year and pipe diameter and were relatively highly affected by coating material among influencing factors with the categorical type. On the other hand, elapsed year, pipe diameter and water type were meaningful influencing factors according to the results of multiple regression analysis. The Cluster analysis revealed that C factors had a tendency of being fundamentally classified on the basis of the elapsed year of about 20 years and the pipe diameter of 1500mm. Although C factors were generally greatly affected by elapsed year, size of pipe diameter relatively had an large influence on values of them in case of large diameter pipes. Lastly, It can be suggested that C factor estimation formulas using multiple regression analysis and clustering analysis in this study, can be applied as decision standards of C factor in multi-regional water supply systems.
Park, Soung-Yun;Choi, Ok-In;Kwon, Jung-No;Jeon, Kyeong-Am;Jo, Jo-Yeong;Kim, Hyung-Chul;Kim, Pyoung-Joong;Park, Jong-Soo
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.15
no.4
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pp.297-313
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2009
Long-term trends and distribution patterns of water quality were investigated in the Gunsan coastal areas of Yellow Sea, Korea from 1972 to 2006. Water samples were collected at 6 stations and physicochemical parameters were analyzed including water temperature, salinity, suspended solids(SS), chemical oxygen demand(COD), dissolved oxygen(DO) and nutrients. Spatial distribution patterns of temperature, DO and SS were not clear among stations but the seasonal variations were distinct except COD and SS. The trend analysis by principal component analysis(PCA) during 24 years revealed the significant variations in water quality in the study area. Spatial water qualities were clearly classified into 3 clusters by PCA; station cluster 1, 2~4, and 5~6. Annual water qualities were clearly classified into 4 surface water clusters and 5 bottom water clusters by PCA. By this multi-variate analysis. The annual trends were summarized as follows; Salinity, pH and DO tended to increase since late 1970's, COD to increase since 1987, and SS to decrease and nutrients to increase in Gunsan coastal waters due to the input of fresh water from land same as in Kyoungin coastal area, Asan coastal area and Choensoo bay.
Generally, the rainfall and the influent of wastewater treatment plants (WWTPs) have strong relationship at the case of combined sewers. With the fact that the influent variations in terms of quantity and sewage quality is the most common and significant disturbance, the impact factor to the characteristics of sewage should be searched for. In this paper, the relationship between weather conditions such as humidity, temperature and rainfall and influent flowrate and contaminant concentration was analysed using factor analysis. Additionally, 3 influent types were deduced using cluster analysis and the distributions of operational variables were compared to the each groups by one-way ANOVA. The applied dataset were clustered to three groups that have the similar weather and influent conditions. These different conditions can cause the different operating conditions at WWTPs. That is, the Group 1 is for the condition with high humidity and rainfall, so DO concentration in the reactor was very high but MLSS concentration was very low because of too large flowrate. However, the Group 3 is classified to the case having low humidity, temperature, and rainfall, therefore, the SRT was the longest and the SVI was the highest due to the worst settleability in the winter for a year.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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