낙동강 유역의 식물플랑크톤 군집에 기반을 둔 수질 및 수생태계 관리 모델링 Water Quality and Aquatic Ecosystem Management Modelling Based on Phytoplankton Communities in the Nakdong River Basin원문보기
낙동강 유역은 우리나라 국토의 약 24%를 차지하며 1,500만명의 산업, 농업, 생활용수 및 식수원으로 이용되고 있는 중요한 수자원 공급처이며, 다양한 생물의 서식지로서 담수생물자원의 보고 역할을 하고 있다. 그러나 강 생태계는 다양한 인위적 교란(예, 부영양화, 하천 정비 사업, 기후변화 등)에 큰 위협을 받고 있으며, 이러한 영향에 의한 수질 및 수생태계 내 생물군의 변화와 문제점은 지속적으로 제기되어 오고 있다. 생태계 변화로 인한 사회적자연적 영향을 최소화하기 위해서는 장기적인 ...
낙동강 유역은 우리나라 국토의 약 24%를 차지하며 1,500만명의 산업, 농업, 생활용수 및 식수원으로 이용되고 있는 중요한 수자원 공급처이며, 다양한 생물의 서식지로서 담수생물자원의 보고 역할을 하고 있다. 그러나 강 생태계는 다양한 인위적 교란(예, 부영양화, 하천 정비 사업, 기후변화 등)에 큰 위협을 받고 있으며, 이러한 영향에 의한 수질 및 수생태계 내 생물군의 변화와 문제점은 지속적으로 제기되어 오고 있다. 생태계 변화로 인한 사회적자연적 영향을 최소화하기 위해서는 장기적인 모니터링을 통해 변화의 정도와 원인을 파악하는 것이 필수적이다. 수생태계 주요 일차생산자인 식물플랑크톤은 강의 생물다양성과 생산성에 결정적인 영향을 주는 분류군일뿐만 아니라 환경변화에 교란에 대해 다른 생물군에 비해 즉각적으로 반응하기 때문에 이를 평가하는데 필수적으로 요구되는 정보를 제공할 수 있다. 본 연구는 수질 및 수생태계의 관리를 위해 조사된 장단기간 축적된 환경 및 생물자료를 이용하여 식물플랑크톤의 군집 특성과 장기적인 변화를 기반으로 강 생태계의 변화와 현 상태를 평가하고자 하였다. 이 때 현장 조사를 통해 얻어지는 자료는 다변량의 시공간적인 차이를 포함하고 있어 현상 해석에 복잡성을 갖기 때문에, 다양한 모델링 기법을 적용하여 분석을 수행하였다. 첫 번째 장에서는 4대강 살리기 사업으로 인해 변화한 환경에서도 기존에 구축된 조류 예측 모델의 적용 가능성을 파악하기 위해, 식물플랑크톤의 번성 정도 변화와 사업 전후에 지속적으로 번성에 영향이 되는 원인을 규명하고자 하였다. 낙동강 중류 매곡에서 10년 간 조사된 자료를 인공신경망을 이용하여 댐 방류량, 풍속, 전기전도도, 알칼리도, 총 질소 농도를 입력 변수로 4주 후 클로로필 a 농도를 예측하는 모델을 구축하였다. 모델의 예측 결과는 매우 양호하였으나 사업 이후에 관찰된 두 차례의 고농도 클로로필 a를 적게 추산하였는데, 이는 변화한 환경 내에서 야기된 겨울철 저온 내성 Aphanizomenon 속의 출현과 여름철 녹조 현상의 심화 때문인 것으로 보인다. 두 번째 장에서는 4대강 살리기 사업으로 인해 변화한 식물플랑크톤 군집 발생을 조절하는 내부 기작의 변화를 분석하기 위하여 낙동강 하류 물금에서 12년 간 조사된 자료를 이용하였다. 환경 요인을 물리화학적, 수문학적, 생물학적 요인과 영양염 조건의 4가지로 구분하여 부분최소자승법 경로모델링을 적용하여 규조류와 남조류의 직접적인 조절 요인을 선별하고, 이후 군집에 유의한 변화를 일으키는 환경 요인의 역치를 찾기 위해 하이브리드진화 연산알고리즘과 gradient forest를 적용하였다. 사업 이후 유량의 유의한 감소와 함께 수문학적인 요인의 규조류 및 다른 환경 요인에 대한 영향이 감소함에 따라, 영양염과 상위 분류군 동물플랑크톤의 영향이 증가한 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 유량이 조절되는 강 생태계는 호수와 유사한 환경 조건을 갖고 있어, 녹조 현상 등의 생태 문제 관리 시 보다 영양염 및 생물학적 요인의 영향을 고려해야 할 것으로 생각된다. 세 번째 장에서는 식물플랑크톤의 천이에 환경 요인과 종 간 상호작용의 영향을 파악하기 위하여 낙동강 하류 물금에서 24년간 축적된 자료를 이용하여 다중 자가회귀 상태 공간 모델링을 적용하였다. 이 때, 다변량과 다종 장기 자료의 복잡성을 해결하기 위하여 변화의 시간적인 구분을 통해 환경 변수를 선별하고, 식물플랑크톤의 기능적 분류를 적용하였다. 낙동강 하류는 장기간에 걸친 영양염 감소로 인해 총 생체량이 감소하였으나, 4대강 살리기 사업 이후 열적 성층 현상으로 인해 남조류의 발생은 유지되는 것으로 확인되었으며 이 때 주요 남조류 기능적 분류군 간의 촉진 관계가 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 네 번째 장에서는 유역 단위에서 수자원 관리를 위해 식물플랑크톤과 수질 및 영양염 요인 간의 관계를 해석하여 지리적 차이를 고려한 역치를 개발하고자 하였다. 환경 요인 및 식물플랑크톤 발생의 지리적 유사성을 구분하기 위해 낙동강 유역 54개 지점에서 2년간 조사된 자료에 지리정보 자기 조직화 지도를 적용하였다. 구분된 클러스터를 임의 효과로 두어 선형 복합 모델을 적용하여 가장 클로로필 a 농도와 연관이 높게 나타난 생물학적 산소요구량과 총 인 농도의 역치를 계산하였다. 시공간적인 식물플랑크톤 생체량과 군집의 구조 분석을 통해 낙동강 생태계는 인간에 의해 영향을 받고 변화하고 있는 것으로 나타났다. 식물플랑크톤을 기반으로 한 다면적 모니터링과 모델링을 적용한 생태적 평가는 인위적인 교란에 의한 생물 반응과 기작의 변화에 대한 이해를 제공한다. 따라서, 본 연구는 담수 자원과 수생태계 내 종다양성을 지속 가능한 수준으로 유지 및 관리하기 위한 전략 수립의 기초가 될 것으로 판단된다.
낙동강 유역은 우리나라 국토의 약 24%를 차지하며 1,500만명의 산업, 농업, 생활용수 및 식수원으로 이용되고 있는 중요한 수자원 공급처이며, 다양한 생물의 서식지로서 담수생물자원의 보고 역할을 하고 있다. 그러나 강 생태계는 다양한 인위적 교란(예, 부영양화, 하천 정비 사업, 기후변화 등)에 큰 위협을 받고 있으며, 이러한 영향에 의한 수질 및 수생태계 내 생물군의 변화와 문제점은 지속적으로 제기되어 오고 있다. 생태계 변화로 인한 사회적자연적 영향을 최소화하기 위해서는 장기적인 모니터링을 통해 변화의 정도와 원인을 파악하는 것이 필수적이다. 수생태계 주요 일차생산자인 식물플랑크톤은 강의 생물다양성과 생산성에 결정적인 영향을 주는 분류군일뿐만 아니라 환경변화에 교란에 대해 다른 생물군에 비해 즉각적으로 반응하기 때문에 이를 평가하는데 필수적으로 요구되는 정보를 제공할 수 있다. 본 연구는 수질 및 수생태계의 관리를 위해 조사된 장단기간 축적된 환경 및 생물자료를 이용하여 식물플랑크톤의 군집 특성과 장기적인 변화를 기반으로 강 생태계의 변화와 현 상태를 평가하고자 하였다. 이 때 현장 조사를 통해 얻어지는 자료는 다변량의 시공간적인 차이를 포함하고 있어 현상 해석에 복잡성을 갖기 때문에, 다양한 모델링 기법을 적용하여 분석을 수행하였다. 첫 번째 장에서는 4대강 살리기 사업으로 인해 변화한 환경에서도 기존에 구축된 조류 예측 모델의 적용 가능성을 파악하기 위해, 식물플랑크톤의 번성 정도 변화와 사업 전후에 지속적으로 번성에 영향이 되는 원인을 규명하고자 하였다. 낙동강 중류 매곡에서 10년 간 조사된 자료를 인공신경망을 이용하여 댐 방류량, 풍속, 전기전도도, 알칼리도, 총 질소 농도를 입력 변수로 4주 후 클로로필 a 농도를 예측하는 모델을 구축하였다. 모델의 예측 결과는 매우 양호하였으나 사업 이후에 관찰된 두 차례의 고농도 클로로필 a를 적게 추산하였는데, 이는 변화한 환경 내에서 야기된 겨울철 저온 내성 Aphanizomenon 속의 출현과 여름철 녹조 현상의 심화 때문인 것으로 보인다. 두 번째 장에서는 4대강 살리기 사업으로 인해 변화한 식물플랑크톤 군집 발생을 조절하는 내부 기작의 변화를 분석하기 위하여 낙동강 하류 물금에서 12년 간 조사된 자료를 이용하였다. 환경 요인을 물리화학적, 수문학적, 생물학적 요인과 영양염 조건의 4가지로 구분하여 부분최소자승법 경로모델링을 적용하여 규조류와 남조류의 직접적인 조절 요인을 선별하고, 이후 군집에 유의한 변화를 일으키는 환경 요인의 역치를 찾기 위해 하이브리드 진화 연산 알고리즘과 gradient forest를 적용하였다. 사업 이후 유량의 유의한 감소와 함께 수문학적인 요인의 규조류 및 다른 환경 요인에 대한 영향이 감소함에 따라, 영양염과 상위 분류군 동물플랑크톤의 영향이 증가한 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 유량이 조절되는 강 생태계는 호수와 유사한 환경 조건을 갖고 있어, 녹조 현상 등의 생태 문제 관리 시 보다 영양염 및 생물학적 요인의 영향을 고려해야 할 것으로 생각된다. 세 번째 장에서는 식물플랑크톤의 천이에 환경 요인과 종 간 상호작용의 영향을 파악하기 위하여 낙동강 하류 물금에서 24년간 축적된 자료를 이용하여 다중 자가회귀 상태 공간 모델링을 적용하였다. 이 때, 다변량과 다종 장기 자료의 복잡성을 해결하기 위하여 변화의 시간적인 구분을 통해 환경 변수를 선별하고, 식물플랑크톤의 기능적 분류를 적용하였다. 낙동강 하류는 장기간에 걸친 영양염 감소로 인해 총 생체량이 감소하였으나, 4대강 살리기 사업 이후 열적 성층 현상으로 인해 남조류의 발생은 유지되는 것으로 확인되었으며 이 때 주요 남조류 기능적 분류군 간의 촉진 관계가 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 네 번째 장에서는 유역 단위에서 수자원 관리를 위해 식물플랑크톤과 수질 및 영양염 요인 간의 관계를 해석하여 지리적 차이를 고려한 역치를 개발하고자 하였다. 환경 요인 및 식물플랑크톤 발생의 지리적 유사성을 구분하기 위해 낙동강 유역 54개 지점에서 2년간 조사된 자료에 지리정보 자기 조직화 지도를 적용하였다. 구분된 클러스터를 임의 효과로 두어 선형 복합 모델을 적용하여 가장 클로로필 a 농도와 연관이 높게 나타난 생물학적 산소요구량과 총 인 농도의 역치를 계산하였다. 시공간적인 식물플랑크톤 생체량과 군집의 구조 분석을 통해 낙동강 생태계는 인간에 의해 영향을 받고 변화하고 있는 것으로 나타났다. 식물플랑크톤을 기반으로 한 다면적 모니터링과 모델링을 적용한 생태적 평가는 인위적인 교란에 의한 생물 반응과 기작의 변화에 대한 이해를 제공한다. 따라서, 본 연구는 담수 자원과 수생태계 내 종다양성을 지속 가능한 수준으로 유지 및 관리하기 위한 전략 수립의 기초가 될 것으로 판단된다.
The Nakdong River basin, occupying about 24% of Republic of Korea, is an important water resources in industry, agriculture, household water, and drinking water for 15 million people as well as a habitat for freshwater biological resources. However, river ecosystems are under great threat from vario...
The Nakdong River basin, occupying about 24% of Republic of Korea, is an important water resources in industry, agriculture, household water, and drinking water for 15 million people as well as a habitat for freshwater biological resources. However, river ecosystems are under great threat from various anthropogenic disturbances (e.g., eutrophication, alteration on the hydrograph, climate change), and thus ecological changes and problems in water quality and biomes owing to the stress have been raised. In order to minimize the social and natural impact of ecosystem changes, it is necessary to determine the extent and cause of the change through long-term monitoring. Phytoplankton, a major primary producer of the aquatic ecosystem, is not only a taxa that has a decisive effect on the biodiversity and productivity, but also responds immediately to environmental changes compared to other organisms to disturbances, thus providing essential information for evaluating the anthropogenic stress. The purpose of this study was to evaluate changes and current state of river ecosystem based on the characteristics of phytoplankton communities using environmental and biological data accumulated over a short-term and long-term period for the management of water quality and aquatic ecosystem. Since the data obtained through the field survey are multivariate, and entail temporal and spatial variations, it is complicated to describe the exact causes of changes. Therefore, various modelling approaches were applied to solve biological change in response to stressors. In the first chapter, to verify the applicability of the previously developed prediction models for algal abundances, the changes river system in terms of algal dynamics and the consistently important descriptors of algal blooms were investigated. The best and most feasible artificial neural network model incorporating five input variables (dam discharge, wind velocity, conductivity, alkalinity, and total nitrogen) based on the topology of a probabilistic neural network showed satisfactory results. Some mismatches were found in the post-FMRRP period, which may be due to a discrete event with a newly adapted over-wintering species and different causes of the summer growth of cyanobacteria owing to the river alteration. In the second chapter, to analyze the driving forces and environmental thresholds for the population dynamics of diatom and cyanobacteria change in response to change hydrological regime, 12-year survey data at the lower reach of the Nakdong River was used. I compared two dataset of 5-year sampling results in the lower Nakdong River of South Korea: before and after weir construction (2005-2009 and 2012-2016). For each period, a partial least square path modelling (PLS-PM) was applied to delineate the underlying causalities between multiple drivers (physico-chemical, P; nutrient, N; grazing, G; hydrological, H) shaping diatoms and cyanobacteria, and hybrid evolutionary algorithm and gradient forest was applied to reveal their response to drivers. The weakening of hydrological impacts seems to bring about the introduction of bottom-up and top-down effects on diatoms and the augmentation of physicochemical variables influences on cyanobacteria. Therefore, since the regulated river ecosystem has an environmental condition similar to that of a lake, the influence of nutrients and biotic factors seems to be importantly considered when establishing the management strategies for algal blooms. In the third chapter, to delineate the environmental drivers and the effects of biological interactions for the phytoplankton succession, multivariate autoregressive state-space modelling was applied to 24-year survey data at the lower reach of the Nakdong River. Simultaneously, in order to solve the complexity of multivariate and long-term data, the temporal changes were examined at two scales scales—episodic (from weekly to monthly) and long-term (yearly)—to screen the potential environmental drivers, and functional classification was applied. Over 24 years, the succession patterns of the dominant taxonomic and functional groups decreased in diversity, with the greatest decreases in biomass of Bacillariophyceae and group D (mainly the diatom Stephanodiscus hantzschii), and coincided with the introduction of group H1 (dinitrogen-fixing nostocaleans). Combined with the effects of increased light availability, a positive relationship between groups H1 and M (mainly Cyanobacteria and Microcystis aeruginosa) appears to induce cyanobacterial bloom development over a long period. In the fourth chapter, the relationships between phytoplankton and water quality and nutrient-related factors were analyzed for water resource management at the basin level, and a threshold was developed considering spatio-temporal variations. To classify the geographical clusters based on the environmental conditions and phytoplankton communities, the geo-self-organizing map was applited to a 24-month dataset of 54 stations in the Nakdong River basin. Based on linear mixed models with the random effect of the Geo-SOM clusters on the intercept and the slope, we can propose recommended thresholds for total phosphorus (18.5 mg L−1) and biological oxygen demand (1.6 mg L−1) in the river.
The Nakdong River basin, occupying about 24% of Republic of Korea, is an important water resources in industry, agriculture, household water, and drinking water for 15 million people as well as a habitat for freshwater biological resources. However, river ecosystems are under great threat from various anthropogenic disturbances (e.g., eutrophication, alteration on the hydrograph, climate change), and thus ecological changes and problems in water quality and biomes owing to the stress have been raised. In order to minimize the social and natural impact of ecosystem changes, it is necessary to determine the extent and cause of the change through long-term monitoring. Phytoplankton, a major primary producer of the aquatic ecosystem, is not only a taxa that has a decisive effect on the biodiversity and productivity, but also responds immediately to environmental changes compared to other organisms to disturbances, thus providing essential information for evaluating the anthropogenic stress. The purpose of this study was to evaluate changes and current state of river ecosystem based on the characteristics of phytoplankton communities using environmental and biological data accumulated over a short-term and long-term period for the management of water quality and aquatic ecosystem. Since the data obtained through the field survey are multivariate, and entail temporal and spatial variations, it is complicated to describe the exact causes of changes. Therefore, various modelling approaches were applied to solve biological change in response to stressors. In the first chapter, to verify the applicability of the previously developed prediction models for algal abundances, the changes river system in terms of algal dynamics and the consistently important descriptors of algal blooms were investigated. The best and most feasible artificial neural network model incorporating five input variables (dam discharge, wind velocity, conductivity, alkalinity, and total nitrogen) based on the topology of a probabilistic neural network showed satisfactory results. Some mismatches were found in the post-FMRRP period, which may be due to a discrete event with a newly adapted over-wintering species and different causes of the summer growth of cyanobacteria owing to the river alteration. In the second chapter, to analyze the driving forces and environmental thresholds for the population dynamics of diatom and cyanobacteria change in response to change hydrological regime, 12-year survey data at the lower reach of the Nakdong River was used. I compared two dataset of 5-year sampling results in the lower Nakdong River of South Korea: before and after weir construction (2005-2009 and 2012-2016). For each period, a partial least square path modelling (PLS-PM) was applied to delineate the underlying causalities between multiple drivers (physico-chemical, P; nutrient, N; grazing, G; hydrological, H) shaping diatoms and cyanobacteria, and hybrid evolutionary algorithm and gradient forest was applied to reveal their response to drivers. The weakening of hydrological impacts seems to bring about the introduction of bottom-up and top-down effects on diatoms and the augmentation of physicochemical variables influences on cyanobacteria. Therefore, since the regulated river ecosystem has an environmental condition similar to that of a lake, the influence of nutrients and biotic factors seems to be importantly considered when establishing the management strategies for algal blooms. In the third chapter, to delineate the environmental drivers and the effects of biological interactions for the phytoplankton succession, multivariate autoregressive state-space modelling was applied to 24-year survey data at the lower reach of the Nakdong River. Simultaneously, in order to solve the complexity of multivariate and long-term data, the temporal changes were examined at two scales scales—episodic (from weekly to monthly) and long-term (yearly)—to screen the potential environmental drivers, and functional classification was applied. Over 24 years, the succession patterns of the dominant taxonomic and functional groups decreased in diversity, with the greatest decreases in biomass of Bacillariophyceae and group D (mainly the diatom Stephanodiscus hantzschii), and coincided with the introduction of group H1 (dinitrogen-fixing nostocaleans). Combined with the effects of increased light availability, a positive relationship between groups H1 and M (mainly Cyanobacteria and Microcystis aeruginosa) appears to induce cyanobacterial bloom development over a long period. In the fourth chapter, the relationships between phytoplankton and water quality and nutrient-related factors were analyzed for water resource management at the basin level, and a threshold was developed considering spatio-temporal variations. To classify the geographical clusters based on the environmental conditions and phytoplankton communities, the geo-self-organizing map was applited to a 24-month dataset of 54 stations in the Nakdong River basin. Based on linear mixed models with the random effect of the Geo-SOM clusters on the intercept and the slope, we can propose recommended thresholds for total phosphorus (18.5 mg L−1) and biological oxygen demand (1.6 mg L−1) in the river.
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