본 연구는 대청호 상류에 있는 서화천 유역을 대상으로 지난 5년간 측정된 장기간의 수질모니터링 자료를 이용하여 수질 현황 및 추세를 분석하였다. 서화천 유역은 대청호의 녹조 발생 감소 및 수질 개선을 위한 사업이 진행되고 있으며 상수원 수질 관리를 위해서 지속적 관리가 필요하다. 현재 수질 평가는 수질 관리 지점을 파악하는 것이 목적이며 좋은물 등급과 통합수질지수(Water Quality Index, WQI)를 사용하였다. 추세 평가는 Mann-Kendall test와 Sen's Slope를 이용하여 수질 개선사업을 통한 효과를 평가하였다. 평가결과, 현재는 수질지수를 통해 수질 관리가 필요한 유역과 시기를 확인하였으며 추세분석을 통해 개선사업으로 인한 효과를 확인하였다. 본 연구를 통해 장기 수질모니터링 자료를 이용한 수질 현황 및 개선 효과를 검토할 수 있어 향후 비슷한 유형의 유역에서 적용 가능하리라 판단된다.
We investigated the ranges of total cellular microcystins content of cyanobacterial blooms collected in Korean lakes and rivers from 2005 to 2009. The amount and composition of microcystins of Korean cyanobacteria varied depending on the sampling water bodies and dominant cyanobacterial genera. Toxic cyanobacterial cell numbers equivalent to $1{\mu}g$ MCYSTs/L using total cellular microcystin content of Korean cyanobacteria were in the range of 2,348 to 66,980,638 cells/mL. Only four samples among forty nine samples showed less cell numbers than current criterion of Harmful Algae Alert System, 5,000 cells/mL indicating current criterion do not reflect properly the microcystins content of Korean cyanobacteria. Anabaena and Aphanizomenon spp. showed three to six times higher cell numbers equivalent to $1{\mu}g$ MCYSTs/L than Microcystis spp. To propose criteria of Harmful Algae Alert System for Korean toxic cyanobacteria, we calculated about 50% selective geometrical means of cyanobacterial cell numbers equivalent to $1{\mu}g$ MCYSTs/L in order of toxic content. The proposed criteria for Microcystis, Oscillatoria, Anabaena, and Aphanizomenon spp., are 10,000, 20,000, 40,000, and 80,000 cells/mL, respectively.
식물성플랑크톤은 영양염, 광합성, 탄소순환 등의 측면에서 해양의 생태계를 제어하는데, 해양 환경에 미치는 영향의 정도는 식물성플랑크톤의 크기에 좌우된다. 원격탐사 기술을 기반으로 해양의 식물성플랑크톤 크기 별 생체량을 식별하려는 많은 연구가 있었으며, 그 중 가장 성공적인 접근법 중 하나는 식물성플랑크톤의 크기를 세 등급(micro-plankton;> 20 ㎛, nano-; 2-20 ㎛ 및 pico-; <2 ㎛)으로 구분하여 각 그룹별 엽록소 농도를 추정하는 삼성분 모델(three-component model)이다. 이 연구에서는 동해에서 식물성플랑크톤의 크기 별 생체량 분포를 추정하기 위한 GOCI 자료의 활용 가능성에 대해 검토하였다. 각 크기 별 엽록소 농도(CHL)를 도출하기 위해, 연구지역에서 수 년 동안 수집된 식물성플랑크톤 색소자료를 기반으로 회귀분석을 통해 삼성분 모델의 계수를 산출하였다. 새롭게 산출된 삼성분 모델을 시간 별 GOCI 기반 엽록소 농도 이미지에 적용하여, 전체 엽록소 농도 중 각 식물성플랑크톤 크기 별 생체량이 차지하는 비율을 산출하였다. 또한, 이 결과를 이용하여 동해에서 2013년 여름 대규모 적조가 발생한 시기의 크기 별 엽록소-a 농도 분포를 분석하였다.
이 연구는 독일 베를린에 조성된 예술정원 작품인 「Das Dritte Land(제3의 자연)」를 사례로 한반도 자생식물을 이용한 해외에 정원을 조성하는 기법을 고찰한 연구이다. 한국의 정원 작가들이 세계에서 인정받고 있고, 한국정원의 세계화를 계획하고 있는 가운데, 한국의 정원가가 활동력을 넓혀갈 수 있는 현실적인 정보를 공유하고, 한반도 자생식물의 활용과 가치를 재발견하는 것을 목적으로 한다. 이 작품은 베를린 장벽 붕괴 30주년을 기념하는 기획사업의 일환으로 시작되었다. 인왕제색도를 모티브로 우리나라의 산수화적 풍경을 구현하고자 백두대간의 지리적 형태를 검은 기암괴석으로 재현하고, 한반도의 자생화를 베를린으로 가져가 정원을 조성했다. 분단 이후 통합될 수 없는 한반도에 생물군들이 어우러져 만개하는 초현실적 바이오톱(biotope) 유토피아(utopia)이다. 본 연구는 남과 북의 화합과 어우러짐의 상징 주체인 한반도의 자생화를 대상으로, 식물 조사 분석, 운반 및 안정화, 식재계획, 조성, 모니터링의 일련의 과정을 고찰하였다. 한반도 자생식물이 해외의 정원에서 해석되는 의미는 한반도의 생태계를 하나로 묶는 메시지로 작용하였다. 독일의 분단 경계지에서 한반도의 어린식물이 뿌리내리고 꽃을 피우고 씨앗이 번져가는 과정은 한반도 통일의 염원을 은유적으로 전달한다. 정원 공간에서 이루어지는 다양한 예술 프로그램들은 남북의 문화적인 대화와 소통의 기반을 만들어가고 있음을 시사한다. 또한 해외에 정원을 조성하는 과정을 통해 얻을 수 있는 시사점은 식물 연구 기관의 협조가 식물의 이송과 생명유지에 중요한 역할을 했다는 것과 한국정원가의 해외 진출은 우리나라 정원 문화의 확산에 중요한 역할을 한다.
기후 변화로 인하여 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 녹조류 번무 현상이 잦아지면서 유해 녹조의 독성에 대한 위험성이 최근 대두된 바 있다. 대표적인 유해 조류인 남조류는 수온, 체류시간 및 영양염류 이렇게 3가지 요소의 교집합으로 발생한다고 알려져 있다. 본 연구에서는 내성천 내 영주댐의 완전개방으로 체류시간 감소에 따른 수질 변화 분석을 위해 준3차원 수치모델인 EFDC를 활용하여 수질모의를 수행하였다. 실제 2021년 여름철 영주댐 내 엽록소-a의 농도는 상당하여 과거 조류경보제 기준으로 '조류경보'를 오랜 기간 동안 상회하였다. 반면 댐 수문을 완전 개방한 조건으로 모의를 수행한 결과, 모의기간 동안 엽록소-a 농도가 대부분 '조류경보' 수준 이하로 저감되었다. 내성천의 흐름을 복원하여 체류시간을 감소시키는 것이 영주댐 내 녹조를 즉각적으로 저감시키는 방안임을 확인하였다.
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.
본 연구에서는 본류 상류에는 춘천댐, 하류에는 의암댐 그리고 지류엔 소양강댐이 위치한 의암호를 대상으로 댐 운영에 따른 조류 저감 특성을 정량적으로 분석하였다. 이를 위해 3차원 수리 및 수질모의가 가능한 Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC) 모형을 활용하였고, 실제 조류경보 수준의 녹조가 발생한 2018년 하절기를 대상으로 총 9가지 댐 운영 시나리오를 구성하여 조류저감 특성을 분석하였다. 댐 운영 시나리오는 각 댐 별 수위에 따른 방류 가능량을 참고하여 상류 춘천댐과 소양강댐에서 펄스파 형태로 특정기간 일정하게 방류하고, 하류 의암댐은 수위를 낮춰 플러싱(flushing) 효과를 유발할 수 있도록 설정하였다. 의암호는 기저 수온이 서로 다른 북한강과 소양강의 영향 및 지형적 특성으로 인해 댐별 운영에 따라 영향권이 상이하였으며, 각 지점별 조류 저감량이 달랐다. 호 내 좌안 지점의 경우 소양강댐에서 3일간 50 m3/s로 펄스 방류할 경우 클로로필-a의 첨두치가 약 50 %이상 저감될 것으로 예측되었다. 반면 우안 지점의 경우 소양강댐 방류량이 조류 저감에 거의 영향을 주지 못하였다. 녹조가 급격히 번무하는 비상 상황의 경우 의암호와 같이 상하류에 대형댐이 존재하는 수역에서는 적절한 댐 운영이 특정 지점의 녹조 저감에 효과적일 수 있을 것이다.
대청호는 유역에 있는 비점오염원으로부터 유입되는 오염물질로 인해 남조류 과다증식에 기인한 녹조가 빈번하게 발생하고 있다. 이에 녹조 관리 대책 중 하나로 인공습지를 설치하여 호소에 유입되는 오염물질을 저감하고 있다. 본 연구에서는 비점오염원의 관리방법으로 인공습지의 적용 가능성을 평가하기 위해 대청호 상류에 설치된 서화천 생태습지를 대상으로 2014년부터 2020년까지 유입수 및 유출수의 BOD, COD, SS, T-N, T-P 등 오염물질 농도를 분석하였다. 분석 결과 대체적으로 인공습지에서의 처리를 통해 오염물질의 농도가 감소하는 것이 확인되었으며, 특히, 유기물질보다 질소, 인과 같은 영양염류에 있어 높은 처리효율이 확인되었다. 유입수의 오염물질 농도에 따른 처리효율을 구간을 나누어 분석한 결과 대체적으로 고농도에서 처리효율이 높은 경향을 나타내었다. 설치 및 운영 경과에 따른 연도별 인공습지 처리효율을 분석한 결과, T-P에서 큰 변화가 확인되었다. 이는 인공습지 조성 초기에는 식생의 성장에 따라 높은 처리효율을 보였지만, 식생이 안정화되고 습지 퇴적층이 포화됨에 따라 처리효율이 점진적으로 감소한 결과로 판단된다. 본 연구의 결과는 초기 강우 등 높은 농도의 오염물질 유입 및 주기적인 퇴적토 준설 등의 관리가 이루어진다면 인공습지가 유역면적이 넓고, 비점오염원의 영향을 크게 받는 댐 저수지의 부영양화 억제에 유용한 수단이 될 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 담수를 대상으로 녹조의 발생을 모니터링하기 위해 내륙에 위치한 백제보와 남양호의 초분광영상을 이용하여 클로로필-a (Chl-a)의 농도를 추정하였다. 각 유역의 초분광이미지는 2016년부터 2017년까지 백재보에서 항공기로, 2020년부터 2021년까지 남양호에서 드론으로 촬영하였다. 이후, 순열 특성 중요도를 이용하여 Chl-a 농도와 관련성이 높은 30개의 반사 대역을 선택하였으며, 백제보는 400-530, 620-680, 710-730, 760-790 nm, 남양호는 400-430, 655-680, 740-800 nm 구간의 반사도가 선택되었다. 선택된 반사율을 입력자료로 하는 인공 신경망 기반의 Chl-a 산정 모델을 개발하였으며 모형의 성능은 결정계수(R2), 평균제곱근오차(RMSE), 평균절대오차(MAE)로 평가하였다. 유역별 산정모델의 성능은 각각 R2: 0.63, 0.82, RMSE: 9.67, 6.99, MAE: 11.25, 8.48로 나타났다. 본 연구에서 개발된 Chl-a 모델은 향후 담수호 녹조의 최적 관리를 위한 기초 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화 영향으로 이상고수온, 태풍, 홍수, 가뭄 등 재난 및 안전 관리기술은 지속적으로 고도화를 요구받고 있으며, 특히 해수면 온도는 한반도 주변에서 발생되는 여름철 적조 발생과 동해안 냉수대 출현, 소멸 등에 영향을 신속하게 분석할 수 있는 중요한 인자이다. 따라서, 본 연구에서는 해수면 온도 자료를 해양 이상현상 및 연구에 적극 활용되기 위해 통계적 방법과 딥러닝 알고리즘을 적용하여 예측성능을 평가하였다. 예측에 사용된 해수면 수온자료는 흑산도 조위관측소의 2018년부터 2022년까지 자료이며, 기존 통계적 ARIMA 방법과 Long Short-Term Memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU)을 사용하였고, LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence(s2s) 구조에 Attention 기법을 추가한 Attention Long Short-Term Memory (LSTM)기법을 사용하여 예측 성능 평가를 진행하였다. 평가 결과 Attention LSTM 모델이 타 모델과 비교하여 더 좋은 성능을 보였으며, Hyper parameter 튜닝을 통해 해수면 수온 성능을 개선할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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