진주만 해역에서의 식물플랑크톤 시공간적 군집 분포와이를 조절하는 환경요인을 파악하기 위해 물리, 화학적인 환경조사와 더불어 UPLC-CHEMTAX program을 이용한 식물플랑크톤 군집특성분석을 수행하였다. 본 연구해역에서의 Chlorophyll${\alpha}$ 농도는 평균 $1.84{\mu}gL^{-1}$ ($0.13{\sim}9.03{\mu}gL^{-1}$)로 얕은 수심과 조석의 혼합이 활발한 본 연구해역에서 겨울철 식물플랑크톤 현존량이 높게 나타났다. 또한 본 연구해역에서 나타난 주요 식물플랑크톤 군집 중 규조류가 연구기간 동안 평균 77.1%로 대부분 우점하였으나, 하계 (6월, 7월, 8월) 은편모류 (7.7~18.8%), 담녹조류 (7.8~17.3%), 와편모류 (4.9~13.9%)의 분포비율을 나타내었다. 특히 은편모류와 담녹조류는 현미경으로 검경하기 어려운 군집이며, 동기간 보고된 현미경 관찰결과에도 나타나지 않아 향후 이들 군집에 대한 면밀한 조사가 필요할 것으로 판단되었다. 본 연구를 통해 UPLC 활용하여 진주만 어장 생태계의 기초 생산자이자 먹이원으로 작용하는 식물플랑크톤의 생물량 및 시공간적 변동특성을 확인할 수 있었다. 아울러 현미경 검경으로 확인하기 어려운 은편모류와 담녹조류 군집이 하계에 상대적으로 높은 비율을 나타내는 것을 UPLC로 확인할 수 있었고, 이러한 결과는 향후 1차 생산에 관여하는 식물플랑크톤의 계절 변화의 기초정보로 유용하게 이용될 것이다.
진주만 해역에서의 식물플랑크톤 시공간적 군집 분포와이를 조절하는 환경요인을 파악하기 위해 물리, 화학적인 환경조사와 더불어 UPLC-CHEMTAX program을 이용한 식물플랑크톤 군집특성분석을 수행하였다. 본 연구해역에서의 Chlorophyll ${\alpha}$ 농도는 평균 $1.84{\mu}gL^{-1}$ ($0.13{\sim}9.03{\mu}gL^{-1}$)로 얕은 수심과 조석의 혼합이 활발한 본 연구해역에서 겨울철 식물플랑크톤 현존량이 높게 나타났다. 또한 본 연구해역에서 나타난 주요 식물플랑크톤 군집 중 규조류가 연구기간 동안 평균 77.1%로 대부분 우점하였으나, 하계 (6월, 7월, 8월) 은편모류 (7.7~18.8%), 담녹조류 (7.8~17.3%), 와편모류 (4.9~13.9%)의 분포비율을 나타내었다. 특히 은편모류와 담녹조류는 현미경으로 검경하기 어려운 군집이며, 동기간 보고된 현미경 관찰결과에도 나타나지 않아 향후 이들 군집에 대한 면밀한 조사가 필요할 것으로 판단되었다. 본 연구를 통해 UPLC 활용하여 진주만 어장 생태계의 기초 생산자이자 먹이원으로 작용하는 식물플랑크톤의 생물량 및 시공간적 변동특성을 확인할 수 있었다. 아울러 현미경 검경으로 확인하기 어려운 은편모류와 담녹조류 군집이 하계에 상대적으로 높은 비율을 나타내는 것을 UPLC로 확인할 수 있었고, 이러한 결과는 향후 1차 생산에 관여하는 식물플랑크톤의 계절 변화의 기초정보로 유용하게 이용될 것이다.
In order to provide important information for the efficient management of the identified farm ecosystem in Jinju Bay, we investigated the spatial and temporal distribution of the phytoplankton community using a UPLC pigment analysis and a CHEMTAX program from the timeframe of February 2013 to Januar...
In order to provide important information for the efficient management of the identified farm ecosystem in Jinju Bay, we investigated the spatial and temporal distribution of the phytoplankton community using a UPLC pigment analysis and a CHEMTAX program from the timeframe of February 2013 to January 2014. In addition, we measured the available physical and chemical parameters controlling the distribution of the phytoplankton communities. As a result of this comprehensive pigment analysis, it was noted that the Diatoms were the predominant species with an average of 77.1% as noted located in Jinju Bay. It was discovered that during the summer season, the phytoplankton community composition was changed by a reduction of diatoms and noted increases of the Cryptophytes, Prasinophytes, and Dinoflagellates. Especially, it was noted that the Cryptophytes and Prasinophytes were shown with an average of 18.8% and 17.8% in June, respectively. However, it was revealed that the Cryptophytes and Prasinophytes were not shown by a microscopic observation. The phytoplankton community composition was correlated with the temperature and salinity variations as noticed in the Jinju Bay. Therefore, the water temperature and freshwater inputs in the Jinju Bay were important environmental factors for controlling the phytoplankton community composition and the varying Cryptophytes and the noted amounts of Prasinophytes as well.
In order to provide important information for the efficient management of the identified farm ecosystem in Jinju Bay, we investigated the spatial and temporal distribution of the phytoplankton community using a UPLC pigment analysis and a CHEMTAX program from the timeframe of February 2013 to January 2014. In addition, we measured the available physical and chemical parameters controlling the distribution of the phytoplankton communities. As a result of this comprehensive pigment analysis, it was noted that the Diatoms were the predominant species with an average of 77.1% as noted located in Jinju Bay. It was discovered that during the summer season, the phytoplankton community composition was changed by a reduction of diatoms and noted increases of the Cryptophytes, Prasinophytes, and Dinoflagellates. Especially, it was noted that the Cryptophytes and Prasinophytes were shown with an average of 18.8% and 17.8% in June, respectively. However, it was revealed that the Cryptophytes and Prasinophytes were not shown by a microscopic observation. The phytoplankton community composition was correlated with the temperature and salinity variations as noticed in the Jinju Bay. Therefore, the water temperature and freshwater inputs in the Jinju Bay were important environmental factors for controlling the phytoplankton community composition and the varying Cryptophytes and the noted amounts of Prasinophytes as well.
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문제 정의
따라서 본 연구는 진주만 어장생태계의 효율적인 관리를 위해 HPLC를 이용한 식물플랑크톤 색소 분석 방법(Wright et al. 1991)을 UPLC와 컬럼의 조건에 맞추어 전환하여 진주만의 식물플랑크톤 생물량 및 군집구조를 파악하고 식물플랑크톤 군집변화에 영향을 미치는 환경 특성을 파악하여 기초적인 정보를 제공하고자 한다.
제안 방법
냉동 보관된 여과지를 10 mL culture tube에 넣고 100% 아세톤을 5 mL 첨가한 후 분쇄 시 손실을 보정하기 위하여 내부 표준 물질 Canthaxanthin을 50 μL 첨가하였다.
1991)를 새로운 컬럼의 조건에 맞추어 계산하여 전환하였다(Table 1). 용매의 gradient가 성공적으로 모든 색소를 분리할 수 있는 최적의 조건을 찾기 위해 DHI사에서 구입한 표준색소 Chlorophyll 계열 3개(Chlorophyll a, b, c2), Chlorophyll a의 분해산물인 Pheophytin a, Chlorophyllide a, 보조색소인 Carotenoids 계열(Peridinin, 19-but-fucoxanthin, Fucoxanthin, Neoxanthin, Prasinoxanthin, Violaxanthin, 19-Hex-fucoxanthin, Diadinoxanthin, Alloxanthin, Diatoxanthin, Lutein, Zeaxanthin, Beta-carotene) 총 18가지를 이용하여 calibration하였다(Table 1). 분석 조건은 다음과 같다.
)를 사용하였다. 용매의 method는 ACQUITY UPLC Columns Calculator 프로그램을 이용해 HPLC에서 이용했던 gradient(Wright et al. 1991)를 새로운 컬럼의 조건에 맞추어 계산하여 전환하였다(Table 1). 용매의 gradient가 성공적으로 모든 색소를 분리할 수 있는 최적의 조건을 찾기 위해 DHI사에서 구입한 표준색소 Chlorophyll 계열 3개(Chlorophyll a, b, c2), Chlorophyll a의 분해산물인 Pheophytin a, Chlorophyllide a, 보조색소인 Carotenoids 계열(Peridinin, 19-but-fucoxanthin, Fucoxanthin, Neoxanthin, Prasinoxanthin, Violaxanthin, 19-Hex-fucoxanthin, Diadinoxanthin, Alloxanthin, Diatoxanthin, Lutein, Zeaxanthin, Beta-carotene) 총 18가지를 이용하여 calibration하였다(Table 1).
위의 방법을 이용해 표준 색소의 Retention time을 결정하였고, UPLC PDA (Photo Diode Array) Detector를 이용해 표준 색소의 흡광도를 측정하여 기존에 알려진 흡광계수(Jeffrey et al. 1997)를 이용해 보정한 뒤(Table 2), Response factor(Rf)를 계산하였다. 샘플에서 분석된 색소의 농도는 다음 식에 의하여 계산되었다(Park and Park 1997).
이러한 오차를 줄이고 신뢰도를 판단하기 위해 현미경 분석 결과와 비교를 통한 고찰이 필요하여(Mackey et al. 1996; Lee et al. 2011), 동기간 진주만에서 연구 수행한 국립수산과학원 ‘연안어장생태계 통합평가 및 관리연구 보고서(2013, 2014)의 식물플랑크톤 결과를 활용하여 본 연구와 비교하였다.
초음파 분쇄를 5분간 실시한 후 4°C 이하의 냉암소에서 24시간 추출하였고, 추출 시간 내에 분쇄기를 이용하여 여과지를 분쇄하였다.
추출 후 원심분리기를 이용해 2000 rpm으로 10분간 원심분리 시킨 후 상등액 1 mL를 취하여 HPLC용 H2O 300 μL와 섞은 후 UPLC (Ultra Performance Liquid Chromatography)를 이용해 색소 분석을 실시하였다.
1). 해수의 수온과 염분, 용존산소는 현장에서 CTD (Sea bird 19, USA)와 다기능 수질측정기(YSI-6100, USA)를 이용하여 측정하였고, 영양염류와 식물플랑크톤 색소 분석을 위해 표층에서 Niskin 채수기를 이용하여 채수하였다. 영양염류는 해양환경공정시험법(국토해양부 2010)에 따라 영양염 자동분석기(Auto analyzer, Quaatro, Germany)를 이용해 용존무기질소 (Dissolved Inorganic Nitrogen; DIN), 용존무기인(Dissolved Inorganic Phosphate; DIP), 규산규소(SiO2-Si)를 측정하였다.
대상 데이터
분석기기는 ACQUITY UPLC H-Class (Water Corp., Milford, MA, USA) 를 사용하였고, 컬럼은 Waters HSS C18(1.8 μm particle size, i.d. 2.1×100 mm, Waters Crop.)를 사용하였다.
진주만 해역의 시공간적이 환경특성을 분석하기 위해 진주만의 남북을 가로지르는 6개 정점을 선정하여 2013년 2월부터 2014년 1월까지 매월 1회 현장조사를 실시하였다(Fig. 1). 해수의 수온과 염분, 용존산소는 현장에서 CTD (Sea bird 19, USA)와 다기능 수질측정기(YSI-6100, USA)를 이용하여 측정하였고, 영양염류와 식물플랑크톤 색소 분석을 위해 표층에서 Niskin 채수기를 이용하여 채수하였다.
데이터처리
본 연구해역에서의 물리, 화학적인 요인들과 주요 식물플랑크톤 군집과의 상관성을 알아보기 위하여 Pearson’s correlation을 실시하였다(PASW statistics 18).
식물플랑크톤 군집분포에 영향을 주는 환경요인을 알아보기 위해 식물플랑크톤 중 주요 우점 군집과 수온, 염분, 용존산소, 영양염과 Pearson 상관분석을 실시하였다(Table 4). 규조류는 95% 신뢰구간 내에서 수온과 상관계수 0.
이론/모형
해수의 수온과 염분, 용존산소는 현장에서 CTD (Sea bird 19, USA)와 다기능 수질측정기(YSI-6100, USA)를 이용하여 측정하였고, 영양염류와 식물플랑크톤 색소 분석을 위해 표층에서 Niskin 채수기를 이용하여 채수하였다. 영양염류는 해양환경공정시험법(국토해양부 2010)에 따라 영양염 자동분석기(Auto analyzer, Quaatro, Germany)를 이용해 용존무기질소 (Dissolved Inorganic Nitrogen; DIN), 용존무기인(Dissolved Inorganic Phosphate; DIP), 규산규소(SiO2-Si)를 측정하였다.
성능/효과
2001). 결과적으로 진주만의 식물플랑크톤 군집은 온대해역의 특징인 수온의 변화와, 육지로부터 공급되는 담수로 인한 염분 변화에 의해 영향을 받는 것을 확인할 수 있었다. 아울러 진주만은 복잡한 지형에 의해 노량해협과 창선수로, 대방수로를 통한 유기물질의 유입과 유출이 빈번히 일어나고, 남강댐 방류수와 주변에 둘러싸인 육지에 의해 영향을 받기 때문에 식물플랑크톤 군집의 특성을 파악하는 데 다양한 물리, 화학적인 환경요인을 고려해야 할 것이다.
식물플랑크톤 군집분포에 영향을 주는 환경요인을 알아보기 위해 식물플랑크톤 중 주요 우점 군집과 수온, 염분, 용존산소, 영양염과 Pearson 상관분석을 실시하였다(Table 4). 규조류는 95% 신뢰구간 내에서 수온과 상관계수 0.676으로 음의 상관관계가 나타났고, 염분과 상관계수 0.422로 음의 상관관계가 나타났다. 반면 규조류를 제외한 나머지 군집 담녹조류와 와편모류, 은편모류는 95% 신뢰구간 내에서 수온과 각각 상관계수 0.
UPLC로 분석된 식물플랑크톤의 지시색소의 농도를 이용하여 CHEMTAX program 처리 결과 식물플랑크톤 군집은 총 8개의 분류군으로 구분 된다. 그 중 규조류가 평균 77.1%로 가장 우점하게 나타났고, 은편모류가 10.1%, 뒤를 이어 담녹조류 7.7%, 와편모류 3.7%의 순으로 나타났고, 착편모류, 황갈조류, 녹조류, 남조류는 모두 1% 이하의 분포비율을 보였다(Figs. 3, 4).
2001). 또한 DIN과 SiO2-Si는 대체로 유사한 경향의 증감을 보이는데, 본 연구에서 SiO2-Si의 농도가 최대치를 보이는 8월의 경우 DIN의 농도가 상당히 낮은 값을 보여주고 있다. 이는 여름철 증가된 편모조류에 의해 DIN이 다량 흡수 되었거나, 본 연구에서는 분석하지 않았지만 영양염을 흡수하는 종속영양박테리아가 급속도로 성장하였을 때 DIN이 선택적으로 제거되었을 가능성이 있기에(Baek et al.
008 mg L-1로 비교적 낮게 나타났다. 또한 이 때의 N/P 비가 157로 상당히 높은 값이 보이고 남강댐 방류수의 영향이 적은 지역일수록 염분이 증가하고 DIN와 DIP의 농도가 감소하는 경향을 보였다. 낙동강이나 섬진강 등에서 담수 유입 시 일시적으로 질산염 과잉공급이 될 수 있음을 시사한 정 등의 2013년 연구에 의하면 N/P 비가 평균 45로 담수유입을 적게 받는 해역보다 높게 나타났고 (Jung et al.
422로 음의 상관관계가 나타났다. 반면 규조류를 제외한 나머지 군집 담녹조류와 와편모류, 은편모류는 95% 신뢰구간 내에서 수온과 각각 상관계수 0.526, 0.590, 0.242로 양의 상관관계가 나타났고, 염분과는 각각 상관계수 0.287, 0.308, 0.393으로 음의 상관관계가 나타났다. 또한 규조류는 SiO2-Si와 -0.
본 연구와 유사한 시기의 현미경 동정 결과 전 연구기간 동안 규조류가 평균 92.9%로 극우점하여 나타났고 시·공간적인 차이를 보였다.
상관분석 결과(Table 4) 수온과 염분은 상관계수 0.458 (p<0.01)로 음의 상관관계를 보였다.
9%로 극우점하여 나타났고 시·공간적인 차이를 보였다. 수온이 낮은 가을에서 봄까지 기간 동안 규조류가 식물플랑크톤의 총 현존량의 97% 이상으로 우점하였고, 그 외 기간에는 와편모류의 우점율이 크게 증가하여 차이가 나타났다. 현미경 관찰로 99% 이상의 군집이 규조류와 와편모류로 구분되었으나 UPLC를 이용한 색소 분석 결과 담녹조류와 은편모류의 지시색소인 Prasinoxanthin과 Chlorophyll b가 검출되어 이들의 존재를 추정할 수 있다.
식물플랑크톤 중 주요 우점 군집(규조류, 은편모류, 담녹조류, 와편모류)의 월별 분포특징을 살펴보면 수온이 올라가는 6월부터 규조류의 분포비율이 감소하는 대신 나머지 세 군집의 분포비율이 증가하여 군집의 조성이 눈에 띄게 변했는데, 특히 수온이 가장 낮은 2014년 1월과 수온이 가장 높은 7월을 비교해보면, 88.8%였던 규조류가 64.7%로 감소하고, 1%로 미만의 분포비율을 보이던 와편모류가 13.9%로 증가하여 규조류 다음으로 우점하여 나타났다. 와편모류는 대체로 높은 염분과 수온, 광량을 선호하는 것으로 알려져 있는데 (Smayda 1980), 특히 연안역에서는 인간 활동에 의해 육지기원의 영향과 강수에 의한 영향을 크게 받기 때문에 계절적 변화도 그 특성이 달리 나타나게 된다고 하였다(Yoon 1996).
와편모류는 7월과 8월을 제외하고 나머지 기간에서는 10% 미만으로 나타났다. 와편모류는 담녹조류와 마찬가지로 월별 분포비율의 변화가 크게 나타났으며 6월, 7월, 8월을 제외한 연구 기간 동안 3% 이내의 분포비율을 보였으나 6월부터 8월까지 평균 4~14%의 분포비율로 증가하였다(Figs. 3, 4).
8%로 가장 낮은 분포비율로 나타났다. 특히 규조류는 전 연구 기간 동안 평균 75%이상 우점하여 나타났지만 5월부터 70.7%로 감소하였고 6월부터 8월까지 70% 이하의 분포비율을 보였다. 본 연구와 같은 방법으로 식물플랑크톤의 군집구조에 대해 연구한 남해 가막만과 여자만에서도 식물플랑크톤 군집 중 규조류가 80%로 이상의 분포비율을 보이고 있고(Lee et al.
수온이 낮은 가을에서 봄까지 기간 동안 규조류가 식물플랑크톤의 총 현존량의 97% 이상으로 우점하였고, 그 외 기간에는 와편모류의 우점율이 크게 증가하여 차이가 나타났다. 현미경 관찰로 99% 이상의 군집이 규조류와 와편모류로 구분되었으나 UPLC를 이용한 색소 분석 결과 담녹조류와 은편모류의 지시색소인 Prasinoxanthin과 Chlorophyll b가 검출되어 이들의 존재를 추정할 수 있다. Noh et al.
후속연구
결과적으로 진주만의 식물플랑크톤 군집은 온대해역의 특징인 수온의 변화와, 육지로부터 공급되는 담수로 인한 염분 변화에 의해 영향을 받는 것을 확인할 수 있었다. 아울러 진주만은 복잡한 지형에 의해 노량해협과 창선수로, 대방수로를 통한 유기물질의 유입과 유출이 빈번히 일어나고, 남강댐 방류수와 주변에 둘러싸인 육지에 의해 영향을 받기 때문에 식물플랑크톤 군집의 특성을 파악하는 데 다양한 물리, 화학적인 환경요인을 고려해야 할 것이다.
또한 DIN과 SiO2-Si는 대체로 유사한 경향의 증감을 보이는데, 본 연구에서 SiO2-Si의 농도가 최대치를 보이는 8월의 경우 DIN의 농도가 상당히 낮은 값을 보여주고 있다. 이는 여름철 증가된 편모조류에 의해 DIN이 다량 흡수 되었거나, 본 연구에서는 분석하지 않았지만 영양염을 흡수하는 종속영양박테리아가 급속도로 성장하였을 때 DIN이 선택적으로 제거되었을 가능성이 있기에(Baek et al. 2017) 향후 추가적인 분석이 필요할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
식물플랑크톤은 무엇인가?
해양생태계의 먹이망에서 식물플랑크톤은 일차 생산자로서 동물플랑크톤과 양식생물 등 고차소비자에게 에너지를 제공하는 역할을 한다. 식물플랑크톤의 생물량 및 군집 조성은 물리, 화학적인 환경요인의 영향에 의해 뚜렷한 변화를 보이기 때문에(James 1979), 식물플랑크톤의 군집구조와 특징을 파악하여 해역의 특성을 평가하고 (Raymont 1980; Lee et al.
식물플랑크톤의 생물량 및 군집 조성은 무엇에 영향을 받는가?
해양생태계의 먹이망에서 식물플랑크톤은 일차 생산자로서 동물플랑크톤과 양식생물 등 고차소비자에게 에너지를 제공하는 역할을 한다. 식물플랑크톤의 생물량 및 군집 조성은 물리, 화학적인 환경요인의 영향에 의해 뚜렷한 변화를 보이기 때문에(James 1979), 식물플랑크톤의 군집구조와 특징을 파악하여 해역의 특성을 평가하고 (Raymont 1980; Lee et al. 2014), 해양 생태계의 구조와 기능을 이해하는 데 중요한 자료로 이용이 된다.
식물플랑크톤의 생물량을 측정하기 위해 식물플랑크톤의 주 광합성 색소인 Chlorophylla의 농도를 측정하거나 현미경으로 직접 관찰하는 것에 어떤 문제점이 존재하는가?
1985), 현미경을 통한 직접적인 관찰을 이용해 왔다. 그러나 이러한 연구방법은 Chlorophyll a의 분해산물들이 함께 측정이 되어 과대평가가 되거나(Welschmeyer 1994), 현미경 관찰로는 확인하기 어려운 초미세 플랑크톤에 의해 과소평가가 되는 등의 문제점들이 존재하였다. 이를 보완하기 위해 고성능 액체크로마토그래피(High Performance Liquid Chromatography; HPLC)를 이용하여 혼합색소를 단일색소로 분리 후 정량·정성 분석하는 방법이 이용되고 있다(Wright et al.
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