형광농도분석기를 이용한 피코시아닌 농도 측정과 남조류 세포수 추정 연구 The estimation of cyanobacterial cell count and phycocyanin concentrations using fluorescent concentration analyzer원문보기
연구 목적 : 현장에서 신속하고 측정이 용이한 남조류 세포수를 추정을 통해 대체 지표의 개발에 대한 기초 자료를 제공하는데 목적이 있다.
연구 방법 : 낙동강 하류에 위치하고 있는 물금·매리 조류측정망에 인접하고 있는 매리교의 좌·중·우안을 대상으로 하여 피코시아닌 농도와 조류 세포수, 수질항목을 측정하였으며, 중점적으로 피코시아닌 농도를 이용한 남조류 세포수 추정식과 적합성 평가를 하였으며, 형광농도분석기인 LISST-HAB 센서를 이용하여 현장에서 피코시아닌 농도 측정을 통해 조류 종별 조류 세포수와 비교 분석하였다.
연구 결과 : ...
연구 목적 : 현장에서 신속하고 측정이 용이한 남조류 세포수를 추정을 통해 대체 지표의 개발에 대한 기초 자료를 제공하는데 목적이 있다.
연구 방법 : 낙동강 하류에 위치하고 있는 물금·매리 조류측정망에 인접하고 있는 매리교의 좌·중·우안을 대상으로 하여 피코시아닌 농도와 조류 세포수, 수질항목을 측정하였으며, 중점적으로 피코시아닌 농도를 이용한 남조류 세포수 추정식과 적합성 평가를 하였으며, 형광농도분석기인 LISST-HAB 센서를 이용하여 현장에서 피코시아닌 농도 측정을 통해 조류 종별 조류 세포수와 비교 분석하였다.
연구 결과 : 남조류 발생의 주요 제한요인인 T-P와 남조류 세포수의 상관계수는 0.58 (≥0.3)로 유의미한 상관관계가 나타났으며, 피코시아닌 농도의 경우 0.96 (≥0.3)으로 높은 상관계수로 유의미한 상관관계를 나타내었다. 피코시아닌을 이용한 남조류 세포수 추정식은 Prob(F-statistics)가 0.000으로 0.05 이하의 유의미한 추정식인 것으로 나타났으며, 남조류 세포수 추정식은 cyanobacteria (cells/mL) = 326.95 × PC + 50,484으로 남조류 세포수의 예측값과 실측값에 대한 분석 결과 r2은 0.988로 높은 결정계수를 나타내었으며, 92.5%의 정확성을 나타내었다.
결론 : 남조류 세포수와 상관관계를 분석하였을 때 피코시아닌 농도와는 0.96 (≥0.3)으로 높은 유의미한 상관관계가 나타났으며, 두번째로 남조류 발생 제한요인인 T-P가 0.58 (≥0.3)로 유의미한 상관관계를 나타내었다. 피코시아닌 농도를 이용한 남조류 세포수 추정식은 cyanobacteria(cells/mL) = 326.95 × PC + 50,484으로 나타났으며, 결정계수 r2은 0.927, Prob(F-statistics)가 0.000으로 0.05 이하의 유의미한 추정식을 산출하였다. 남조류 세포수 추정식의 예측값 정확성 분석결과 결정계수 r2은 0.988로 높은 결정계수로 나타났으며, 92.5%로 높은 정확성을 나타내었다. 이를 통해 대상 지점인 대포천에서 형광농도분석기 LISST-HAB 센서를 이용하여 피코시아닌 농도를 측정 및 보정하여 남조류 세포수 추정식에 대입하면 남조류 세포수를 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 이를 통해 남조류 세포수를 현장에서 신속하게 측정 및 측정이 용이한 대체 지표 개발을 위한 기초 자료가 될 것으로 판단된다.
연구 목적 : 현장에서 신속하고 측정이 용이한 남조류 세포수를 추정을 통해 대체 지표의 개발에 대한 기초 자료를 제공하는데 목적이 있다.
연구 방법 : 낙동강 하류에 위치하고 있는 물금·매리 조류측정망에 인접하고 있는 매리교의 좌·중·우안을 대상으로 하여 피코시아닌 농도와 조류 세포수, 수질항목을 측정하였으며, 중점적으로 피코시아닌 농도를 이용한 남조류 세포수 추정식과 적합성 평가를 하였으며, 형광농도분석기인 LISST-HAB 센서를 이용하여 현장에서 피코시아닌 농도 측정을 통해 조류 종별 조류 세포수와 비교 분석하였다.
연구 결과 : 남조류 발생의 주요 제한요인인 T-P와 남조류 세포수의 상관계수는 0.58 (≥0.3)로 유의미한 상관관계가 나타났으며, 피코시아닌 농도의 경우 0.96 (≥0.3)으로 높은 상관계수로 유의미한 상관관계를 나타내었다. 피코시아닌을 이용한 남조류 세포수 추정식은 Prob(F-statistics)가 0.000으로 0.05 이하의 유의미한 추정식인 것으로 나타났으며, 남조류 세포수 추정식은 cyanobacteria (cells/mL) = 326.95 × PC + 50,484으로 남조류 세포수의 예측값과 실측값에 대한 분석 결과 r2은 0.988로 높은 결정계수를 나타내었으며, 92.5%의 정확성을 나타내었다.
결론 : 남조류 세포수와 상관관계를 분석하였을 때 피코시아닌 농도와는 0.96 (≥0.3)으로 높은 유의미한 상관관계가 나타났으며, 두번째로 남조류 발생 제한요인인 T-P가 0.58 (≥0.3)로 유의미한 상관관계를 나타내었다. 피코시아닌 농도를 이용한 남조류 세포수 추정식은 cyanobacteria(cells/mL) = 326.95 × PC + 50,484으로 나타났으며, 결정계수 r2은 0.927, Prob(F-statistics)가 0.000으로 0.05 이하의 유의미한 추정식을 산출하였다. 남조류 세포수 추정식의 예측값 정확성 분석결과 결정계수 r2은 0.988로 높은 결정계수로 나타났으며, 92.5%로 높은 정확성을 나타내었다. 이를 통해 대상 지점인 대포천에서 형광농도분석기 LISST-HAB 센서를 이용하여 피코시아닌 농도를 측정 및 보정하여 남조류 세포수 추정식에 대입하면 남조류 세포수를 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 이를 통해 남조류 세포수를 현장에서 신속하게 측정 및 측정이 용이한 대체 지표 개발을 위한 기초 자료가 될 것으로 판단된다.
Objectives : The purpose of this study is to provide basic data for the development of a rapid and easy to measure alternative indicator for estimating the number of cyanobacteria cells in the field.
Methods : Phycocyanin, algae cell number, and water quality items were measured at the left...
Objectives : The purpose of this study is to provide basic data for the development of a rapid and easy to measure alternative indicator for estimating the number of cyanobacteria cells in the field.
Methods : Phycocyanin, algae cell number, and water quality items were measured at the left, middle, and right points of Maery Bridge near the Mulgeum and Maery algae monitoring network located downstream of the Nakdong River. The phycocyanin(PC) was measured in the field using the LISST-HAB sensor, which is a fluorescence concentration analyzer, and comparative analysis was performed with the number of algal cells by algae species.
Results and Discussion : As a limiting factor for cyanobacteria occurrence, the correlation coefficient (r) between T-P and cyanobacteria was 0.58 (≥0.3). Phycocyanin and cyanobacteria showed a high significant correlation at 0.96 (≥0.3). Prob (F-statistics) of the cyanobacteria cell count estimation formula using phycocyanin was 0.000, which was less than 0.05, showing a significant result. The estimation formula was estimated Cyanobacteria cells (cells/mL) = 326.95 × PC + 50,484. As a result of the analysis of the predicted and measured values of cyanobacteria, r2 was 0.988, indicating a high coefficient of determination and 92.5% accuracy.
Conclusion : The correlation analysis with the number of cyanobacteria showed a high significant correlation with phycocyanin of 0.96 (≥0.3), followed by T-P, a limiting factor for the occurrence of cyanobacteria, of 0.58 (≥0.3) indicating a significant correlation. In addition, the formula for estimating the number of cyanobacteria cells using phycocyanin was found to be Cyanobacteria cells (cells/mL) = 326.95 × PC + 50,484 in which r2 was 0.927, and Prob (F-statistics) was 0.000, which was less than 0.05. As a result of analyzing the predicted and measured values of cyanobacteria cell numbers, r2 was 0.988, indicating a high coefficient of determination, with accuracy of 92.5%. Through this results, it reveals that the number of cyanobacteria cells can be estimated using the sensor of the fluorescence concentration analyzer at the target point by substituting the phycocyanin concentration into the cyanobacteria cell number estimation formula.
Objectives : The purpose of this study is to provide basic data for the development of a rapid and easy to measure alternative indicator for estimating the number of cyanobacteria cells in the field.
Methods : Phycocyanin, algae cell number, and water quality items were measured at the left, middle, and right points of Maery Bridge near the Mulgeum and Maery algae monitoring network located downstream of the Nakdong River. The phycocyanin(PC) was measured in the field using the LISST-HAB sensor, which is a fluorescence concentration analyzer, and comparative analysis was performed with the number of algal cells by algae species.
Results and Discussion : As a limiting factor for cyanobacteria occurrence, the correlation coefficient (r) between T-P and cyanobacteria was 0.58 (≥0.3). Phycocyanin and cyanobacteria showed a high significant correlation at 0.96 (≥0.3). Prob (F-statistics) of the cyanobacteria cell count estimation formula using phycocyanin was 0.000, which was less than 0.05, showing a significant result. The estimation formula was estimated Cyanobacteria cells (cells/mL) = 326.95 × PC + 50,484. As a result of the analysis of the predicted and measured values of cyanobacteria, r2 was 0.988, indicating a high coefficient of determination and 92.5% accuracy.
Conclusion : The correlation analysis with the number of cyanobacteria showed a high significant correlation with phycocyanin of 0.96 (≥0.3), followed by T-P, a limiting factor for the occurrence of cyanobacteria, of 0.58 (≥0.3) indicating a significant correlation. In addition, the formula for estimating the number of cyanobacteria cells using phycocyanin was found to be Cyanobacteria cells (cells/mL) = 326.95 × PC + 50,484 in which r2 was 0.927, and Prob (F-statistics) was 0.000, which was less than 0.05. As a result of analyzing the predicted and measured values of cyanobacteria cell numbers, r2 was 0.988, indicating a high coefficient of determination, with accuracy of 92.5%. Through this results, it reveals that the number of cyanobacteria cells can be estimated using the sensor of the fluorescence concentration analyzer at the target point by substituting the phycocyanin concentration into the cyanobacteria cell number estimation formula.
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