The purpose of this study is to analyze the characteristics and correlations of the Yeongcheon Lake in order to reduce the occurrence of harmful cyanobacteria. In this study, we investigated the water quality and phytoplankton of the lake from May to November in 2017. Correlation and data mining analyses were performed to analyze the relationship between the two factors. The water temperature was lowest at the point where the Yeongcheon Lake inflow occurs at Imha Lake. It was highest at the point where the outflow occurs to Angye Lake. The pH was also highest at the outflow point, but in the case of DO, it was highest at the midpoint between the inflow and outflow. The main cyanobacteria that emerged during the study period were Oscillatorialimosa, Microcysti saeruginosa and Aphanizomenon flos-aquae. As a result of correlation analysis, the water temperature, inflow, COD loading, TOC loading at the inflow point of the Yeongcheon Lake were the items that were related to the harmful cyanobacteria. The data mining analysis indicated that the TP loading and harmful cyanobacteria in the inflow point of the Yeongcheon Lake were influential on the detrimental cyanobacteria in the Yeongcheon Lake outflow point. When the TP loading was less than 39.0 kg/day at the inflow site, it was expected that the amount of harmful cyanobacteria could be maintained below 10,000 cells/mL.
Algal blooms occur seasonally in the eutrophicated rivers or reservoirs, and some harmful cyanobacteria species produce toxic substances, which are directly or indirectly harmful to the ecosystem and terrestrial animals. So, the monitoring and control of harmful cyanobacteria occurrence and toxins residual in the aquasystem are important to preserve the water environment and secure public health. In this study, the four harmful cyanobacteria occurrences and toxic substance concentrations of two agricultural reservoirs in the southern part of Gyeonggi Province were investigated from August to October 2022. Among four harmful cyanobacteria (Microcystis sp., Anabaena sp., Oscillatoria sp., Aphanizomenon sp.), three kinds of cyanobacteria except Oscillatoria sp. were observed, and Microcystis sp. was the dominant cyanobacteria except for Anabaena sp. dominant result of a sample collected on October at reservoir B. The cell density of cyanobacteria was influenced by season and weather due to the length of daytime and concentrations of organic carbon and nitrogen. Three kinds of microcystin and anatoxin-a were quantitatively analyzed as total (in the cell body and water) and extracellular (in water) concentrations. The maximum total concentrations of anatoxin-a, microcystin-LR, microcystin-RR, and microcystin-YR were 0.1291 ㎍/L, 0.2776 ㎍/L, 0.3721 ㎍/L, and 0.0306 ㎍/L, respectively, in reservoir A and 0.3274 ㎍/L, 0.1495 ㎍/L, 0.2037 ㎍/L, and 0.0153 ㎍/L, respectively, in reservoir B.
Monitoring of cyanobacteria bloom in reservoir systems is important for water managers responsible of water supply system. Cyanobacteria affect the taste and smell of water and pose considerable filtration problems at water use places. Harmful cyanobacteria bloom in reservoir have significant economic impacts. We develop a new method for estimating the cyanobacteria bloom using Landsat TM and ETM+ data. Developed model was calibrated and cross-validated with existing in situ measurements from Daecheong Reservoir's Water Quality Monitoring Program and Algae Alarm System. Measurements data of three stations taken from 2004 to 2012 were matched with radiometrically converted reflectance data from the Landsat TM and ETM+ sensor. Stepwise multiple linear regression was used to select wavelengths in the Landsat TM and ETM+ bands 1, 2 and 4 that were most significant for predicting cyanobacteria cell number and bio-volume. Based on statistical analysis, the linear models were that included visible band ratios slightly outperformed single band models. The final monitoring models captured the extents of cyanobacteria blooms throughout the 2004-2012 study period. The results serve as an added broad area monitoring tool for water resource managers and present new insight into the initiation and propagation of cyanobacteria blooms in Daecheong reservoir.
Harmful cyanobacterial blooms (HCBs) are caused by the rapid proliferation of cyanobacteria and are believed to be exacerbated by climate change. However, the extent to which HCBs will be stimulated in the future due to increased temperature remains uncertain. This study aims to predict the future occurrence of cyanobacteria in the Nakdong River, which has the highest incidence of HCBs in South Korea, based on temperature rise scenarios. Representative Concentration Pathways (RCPs) were used as the basis for these scenarios. Data-driven model simulations were conducted, and out of the four machine learning techniques tested (multiple linear regression, support vector regressor, decision tree, and random forest), the random forest model was selected for its relatively high prediction accuracy. The random forest model was used to predict the occurrence of cyanobacteria. The results of boxplot and time-series analyses showed that under the worst-case scenario (RCP8.5 (2100)), where temperature increases significantly, cyanobacterial abundance across all study areas was greatly stimulated. The study also found that the frequencies of HCB occurrences exceeding certain thresholds (100,000 and 1,000,000 cells/mL) increased under both the best-case scenario (RCP2.6 (2050)) and worst-case scenario (RCP8.5 (2100)). These findings suggest that the frequency of HCB occurrences surpassing a certain threshold level can serve as a useful diagnostic indicator of vulnerability to temperature increases caused by climate change. Additionally, this study highlights that water bodies currently susceptible to HCBs are likely to become even more vulnerable with climate change compared to those that are currently less susceptible.
유해 남조류 Microcystis와 Dolichospermum의 친환경적인 제어를 위해 생물유래 물질을 기반으로 한 Naphthoquinone(NQ) 계열의 녹조제어 물질을 개발하였다. NQ의 기본구조를 바탕으로 치환기 ($R_n$)를 변화시켜 총 92종의 NQ 유도체를 합성 확보하였고, 대상 남조류 Microcystis와 Dolichospermum에 대하여 농도별 살조효과를 평가하여 $1{\mu}M$의 농도에서 80% 이상의 제어가 가능한 NQ 화합물을 각각 22종을 선정하였다. 그 중에서, NQ 40 물질은 최적 적용 농도인 $1{\mu}M$에서 Microcystis와 Dolichospermum 종에 각각 99.6%과 100%의 높은 제어효과가 관찰되었다. NQ 40 물질 ($1{\mu}M$)은 규조류 Stephanodiscus, Cyclotella와 와편모조류 Peridinium에는 살조효과가 없었으며, 대상 유해 남조류 Microcystis와 Dolichospermum에만 선택적으로 작용하였다. 또한, NQ 40 물질의 급성독성을 평가 결과, Selenastrum capricornutum, Daphnia magna 및 Danio rario 종에 대하여 $EC_{50}$/$LC_{50}$ 값이 각각 3.2, 14.5 및 $15.7{\mu}M$로 측정되었다. 더불어, D. magna를 이용한 만성독성 평가 결과, NQ 40 물질 $1{\mu}M$에서 생존, 성장, 번식에 대한 영향은 없었다. 따라서, 최종 선정된 NQ 40 물질을 현장에서 $1{\mu}M$로 적용한다면, 다른 수생생물에 미치는 영향 없이 대상 조류인 Microcystis와 Dolichospermum 종만 선택적으로 제어 가능한 친환경적인 살조물질로 사용될 것으로 판단된다.
One of the most threatening consequences of eutrophic freshwater reservoirs is algal blooming which typically occur after the long a mega drought or/and irregular rainfall under influence of climate change. The long-term experiences of chemical treatment are known as a most practical effort to reduce health concerns from human exposure of harmful cyanobacteria as well as to preserve ultimate freshwater resources. Even though these conventional chemical treatment methods do not completely solve the algal residue problem in water treatment plant or directly in the water bodies, they still have big advantages as fast and efficient removal process of cyanobacteria due to cheaper, easier to manage. This review summarizes their chemical treatment scenarios of the representative coagulants, pre-oxidants and algaecides composed to chemical compounds which immediately may help to manage severe cyanobacteria blooms in the summer seasons.
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.
유해 남조류를 친환경적으로 제어하기 위해 개발된 생물유래 물질인 naphthoquinone (NQ) 유도체의 현장 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 기흥 저수지 수변에 30 ton 규모의 mesocosm을 설치하여 현장 조건에서의 살조효과와 비생물학적, 생물학적 요인을 모니터링하였다. NQ 2-0 물질을 처리한 결과, 대조구에서는 대상 조류인 Microcystis sp.의 세포밀도가 지속적으로 증가한 반면, 처리구에서는 실험 초기 $7.9{\times}10^4cells\;mL^{-1}$에서 접종 후 점진적으로 세포수가 감소하여 10일차 $9.7{\times}10^2cells\;mL^{-1}$으로 대조구 대비 99.4% 감소하였다. 실험 종료시인 15일차에는 Microcystis sp. 세포수가 100% 제거되었다. 대상 조류인 Microcystis sp. 종만을 선택적으로 제어하였을 뿐만 아니라, 다른 식물플랑크톤의 성장과 식물플랑크톤 종 다양성 지수도 증진되었다. 또한, 식물플랑크톤을 제외하고 NQ 2-0 물질에 의하여 물리 화학적요인 (수온, 용존 산소, pH, 전기전도도, 영양염)과 생물요인 (박테리아, HNFs, 섬모충, 동물플랑크톤)에 영향을 미치지 않았으며, 대조구와 처리구에서 유사한 경향이 관찰되었다.
Park, Jungsu;Kim, Yongje;Kim, Minjae;Lee, Woo Hyoung
Environmental Engineering Research
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제24권3호
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pp.397-403
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2019
Microcystis sp. is one of the most common harmful cyanobacteria that release toxic substances. Counting algal cells is often used for effective control of harmful algal blooms. However, Microcystis sp. is commonly observed as a colony, so counting individual cells is challenging, as it requires significant time and labor. It is urgent to develop an accurate, simple, and rapid method for counting algal cells for regulatory purposes, estimating the status of blooms, and practicing proper management of water resources. The flow cytometer and microscope (FlowCAM), which is a dynamic imaging particle analyzer, can provide a promising alternative for rapid and simple cell counting. However, there is no accurate method for counting individual cells within a Microcystis colony. Furthermore, cell counting based on two-dimensional images may yield inaccurate results and underestimate the number of algal cells in a colony. In this study, a three-dimensional cell counting approach using a novel model algorithm was developed for counting individual cells in a Microcystis colony using a FlowCAM. The developed model algorithm showed satisfactory performance for Microcystis sp. cell counting in water samples collected from two rivers, and can be used for algal management in fresh water systems.
전세계적으로 2000년대 이후로 남조류에 의한 녹조의 발생이 증가하고 있으며, 이와 관련된 환경 문제가 공중건강을 위협하고 인간 활동을 제한하고 있다. 1970년대 캐나다의 호수를 중심으로 수행된 다년간의 현장 연구를 통하여, 녹조발생의 핵심적인 영양 제한인자로 인이 제시되었고, 인 저감에 대한 수계 관리가 진행되었다. 그러나 2000년대 이후, 대형 담수수계에서 특히 Microcystis에 의한 녹조 현상에서는 인뿐만 아니라 질소가 남조류 녹조 발생에 미치는 영향이 부각되고 있다. 한국의 담수 수계에서도 이와 비슷한 남조류에 의한 위해성 녹조 번성 특징을 갖고 있으므로, 이러한 패러다임의 변화는 국내 담수수계의 영양염류 관리에서 중요한 의미를 갖는다. 최근 국제적인 관련 연구를 통하여, 위해성 남조류 번성을 막기 위해 제안된 방법은 다음과 같다. 1) 질소와 인을 함께 관리하는 전략, 2) 폐수의 수집 및 처리, 3) 호소 유입수의 사전처리, 4) 저니의 준설, 5) 체류시간의 단축, 6) 조류의 효율적 회수법, 7) 조류의 침강 및 응집 등이 제시되고 있다. 추가적으로 남조류의 생태학적 특성에 기반한 지속가능하고 통합적인 담수수계의 녹조 관리기법이 수립되어야 한다. 녹조를 유발하는 남조류는 척결되어야 할 생물체가 아니라, 담수 수계에 필수적인 미생물 구성원이기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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