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ISSN : 1226-9999(Print)
ISSN : 2287-7851(Online)
Korean J. Environ. Biol. Vol.37 No.3 pp.433-445
DOI : https://doi.org/10.11626/KJEB.2019.37.3.433

Development of simple tools for algal bloom diagnosis in agricultural lakes

Gui-Sook Nam*, Seung-Heon Lee, Hyun-Jung Jo1, Joo-Hyun Park1, Young-Cheol Cho2
Rural Research Institute, Korea Rural Community Corporation (KRC), Ansan 15634, Republic of Korea
1R&D Center, Dongmoonent Co., Ltd, Seoul 08377, Republic of Korea
2Department of Environmental Engineering, Chungbuk National University, Cheongju 28644, Republic of Korea
Corresponding author Gui-Sook Nam Tel. 031-400-1829 E-mail. leo612@ekr.or.kr
04/09/2019 19/09/2019 19/09/2019

Abstract


This study was designed to develop simple tools to easily and efficiently predict the occurrence of algal bloom in agricultural lakes. Physicochemical water quality parameters were examined to reflect the phytoplankton productivity in 182 samples collected from 15 agricultural lakes from April to October 2018. Total phytoplankton abundance was significantly correlated with chlorophyll-a (Chl-a) (r=0.666) and Secchi depth (SD) (r= -0.351). The abundances of cyanobacteria and harmful cyanobacteria were also correlated with Chl-a (r=0.664, r=0.353) and SD (r= -0.340, r= -0.338), respectively, but not with total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP). The Chl-a concentration was correlated with SD (r= -0.434), showing a higher similarity than phytoplankton abundance. Therefore, Chl-a and SD were selected as diagnostic factors for algal bloom prediction, instead of analyzing the standing crop of harmful cyanobacteria used in algae alarm systems. Specifically, accurate diagnoses were made using realtime SD measurements. The algal bloom diagnostic tool is an inverse cone-shaped container with an algal bloom diagnosis chart that modified SD and turbidity measurement methods. Lake water was collected to observe the number of rings visible in the container or the number indicated in each ring, depending on the degree of algal bloom,and to determine the final stage of algal blooming by comparison to the colorimetric level on the diagnosis chart. For an accurate diagnosis, we presented 4-step diagnostic criteria based on the concentration of Chl-a and the number of rings and a fan-shaped algal bloom diagnosis chart with Hexa code names. This tool eliminated the variables and errors of previous methods and the results were easily interpreted. This study is expected to facilitate the diagnosis of algal bloom in agricultural lakes and the establishment of an efficient algal bloom management plan.



농업용 호소의 조류 발생 진단을 위한 간편 도구의 개발

남 귀숙*, 이 승헌, 조 현정1, 박 주현1, 조 영철2
한국농어촌공사 농어촌연구원
1동문이엔티 (주)
2충북대학교 환경공학과

초록


    Korea Rural Community Corporation

    서 론

    우리나라는 강우가 하계에 집중되는 뚜렷한 기후적 특 성과 국토의 대부분이 산지로 구성되어 있는 지형적 특성 에 의해 수자원확보가 어렵다 (Cho et al. 2017). 우리나라 수자원이용량 중 약 48%를 차지하고 있는 농업용수의 확 보를 위해 전국 17,423개소의 농업용 호소가 운영되고 있 으며, 약 95%가 50만 톤 미만의 소규모 저수지로서 시군지 자체에서 대부분 관리하고, 중규모 이상의 저수지와 담수 호로서 3,400여 개소는 농림축산식품부와 한국농어촌공 사에서 관리하고 있다 (MAFRA 2018). 이러한 호수나 저 수지와 같은 폐쇄성의 정수계는 비교적 장시간에 걸쳐 영 양염류를 포함한 많은 오염원이 축적되어 부영양화가 쉽 게 이루어지고 (Wetzel 1999), 이에 따른 조류발생 빈도가 높을 수 있다.

    녹조현상은 부영양화, 체류시간, 수온, 광도 등 여러 가 지 요인의 복합적인 작용으로 저수지, 상수원 댐 및 하천 등에서 발생하는 계절적인 현상으로 (NIER 2017), 직접적 으로는 이취미와 독소를 발생시키며, 간접적으로는 물고 기 대량 폐사, 생물상 변화, 수처리 비용증가 등 생태계 건 강성은 물론 용수의 질을 떨어뜨리고, 경제적 손실을 야 기한다 (Wetzel 1999;Smith 2003;Cho et al. 2017). 특히, 급 격한 사회발전으로 인한 도시화심화, 인구증가, 농경지활 용 등에 따라 남조류의 성장 및 지속시간을 직접적으로 결 정하는 영양염류가 과다 유입되면서 녹조현상이 빈번하 게 발생하고 있다 (KEC 2012;Cho et al. 2017). 남조류 중 Microcystis, Oscillatoria, Anabaena, Aphanizofnon 등은 냄새 물질인 지오스민 (Geosmin), 2-MIB를 배출하며, 간독소인 마이크로시스틴 (microcystin) 또는 신경독소인 아나톡신 (anatoxin) 물질을 미량 배출한다 (NIER 2014). 지오스민과 2-MIB는 인체에 직접적인 영향을 미치지는 않지만 물에 서 곰팡이 냄새, 흙냄새, 비린내 등의 이취를 유발하여 수 질문제를 일으키므로 어업활동과 친수활동에 제약을 받 는 등 국민들의 삶의 질 저하가 초래될 수 있다 (Cho et al. 2016). 이와 같이 유해 남조류의 대발생은 호소의 건전한 생태적 기능과 친수성, 이수목적 등에 약영향을 미치므로 수질관리의 주된 대상으로 부각되고 있다 (Hwang 2003).

    이들 유해 조류의 관리를 위해 환경부에서는 전국 28 개 하천, 호소를 대상으로 상수원 구간과 친수환경구간으 로 구분하여 조류경보제를 운영하고 있다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생 단계로, 친수활동구간에서는 관 심, 경계 단계로 구분하여 유해 남조류 4개 속 (Microcystis, Oscillatoria, Anabaena, Aphanizomenon)의 세포수 합을 기 준항목으로 분석하여 관리하고 있다 (NIER 2017). 그러 나, 전국에 산재하는 다수의 농업용 호소에 대해서는 조 류발생 정도를 동일한 방법으로 전수를 관리하기에는 어 려운 실정이다. 농업용 호소의 조류발생 현황 파악은 전 체 농업용수량의 78.4%에 해당되는 농업용수 수질측정망 지구 985개 호소에서 Chl-a 항목을 연 4회 분석하고 있으 며 (MAFRA 2018), 나머지 농업용 호소에 대해서는 육안 관찰을 통해 관심, 주의, 경계, 심각 등으로 구분하여 급수 기인 4~9월에 녹조예찰, 상시감시 활동을 진행하고 있다 (KRC 2019). 이러한 녹조예찰 방법은 조사자의 주관적인 판단이 개입될 수 있고 편차도 클 수 있는 한계가 있다. 그 동안 녹조진단을 위해 이미 많은 장비들이 개발되어 왔으 나 기존 구축되어 있는 조류분석기와 현장용 센서형 조류 측정기 등은 고가이며, 조작 및 측정방법이 복잡하여 현장 에서 비전공자 또는 일반인이 조작, 측정, 운영하기 어렵고 조류 대발생 및 스컴 발생시 모니터링이 불가능한 한계를 가지고 있다 (KRC 2018). 따라서, 농업용 호소의 녹조발생 을 간편하고, 효율적으로 진단할 수 있으며, 녹조에 대한 전문적 지식이 없는 수면관리자가 현장에서 관찰하고 객 관적으로 수치화하여 진단할 수 있는 도구진단방법의 개 발이 필요하게 되었다.

    이를 위해 농업용 호소의 조류발생 특성을 파악하 고자 15개 농업용 호소를 대상으로 총조류의 현존량 과 환경부 조류경보제 관리항목인 유해 남조류 (harmful cyanobacteria) 현존량을 분석하고, 투명도 (Secchi Depth; SD), 총유기탄소 (Total Organic Carbon; TOC), 총질소 (Total Nitrogen; TN), 총인 (Total Phosphorous; TP), 부유 물질 (Suspended Solid; SS), 엽록소 a 농도 (Chlorophyll a; Chl-a) 등의 이화학적 항목을 분석하여 조류 현존량과 각 이화학적 항목 등의 실측 데이터를 통계 처리하여 상관관 계를 분석함으로써 적용 방안과 가능성을 파악하고자 하 였다. 그 결과를 바탕으로 농업용 호소의 녹조발생 원인이 되는 유해 남조류 세포수와 상관성이 높은 적정한 항목을 선발하고 이를 이용한 간단한 녹조진단 도구를 고안하였 다. 아울러 녹조예찰에 필요한 수치화와 녹조발생정도를 좀 더 자세히 진단할 수 있는 녹조진단 조견표를 작성하여 현장 적용 가능성을 파악하고자 하였다.

    재료 및 방법

    1. 대상 호소 및 조사 시기

    본 연구의 조사대상 호소는 전국 농업용 호소 18천여 개 소 중 주요 저수지로 집중 관리되고 있는 농업용수 수질 측정망지구 985개소의 최근 3년간 TOC 항목에 대해 수 질환경기준 III 등급 이상을 나타내는 농업용 호소 15개 소이며, 주로 경기, 인천, 충남, 전북 지역에 분포하고 있 다 (Fig. 1). Table 1에 각 호소의 위도, 경도 좌표와 유역면 적, 호소용량, 수면적, 평균수심을 나타내었다. 유역면적은 0.73~18.84 km2의 범위이며, 수면적은 0.10~1.19 km2, 호소 용량 315×103 m3~6,214×103 m3으로 중소규모 농업용 호 소에 해당된다. 특히, 평균수심이 2.4~7.3 m로 조류발생에 유리한 비교적 저수심의 호소들로 구성되어 있다.

    본 연구는 조류가 주로 발생하는 시기로서 2018년 4월 ~10월에 이르기까지 2~4회 빈도의 조사를 실시하였으며, 각 호소에서 조사지점은 호 유입부와 중앙부, 하류 제방 앞을 각 정점으로 하여 총 182개의 시료를 채취하였다.

    2. 이화학적 특성 및 조류 현존량 분석

    각 호소의 이화학적 특성 분석을 위해 현장측정 항목 인 수온, pH, DO, 전기전도도는 다항목 수질 측정기 (YSI 5700, YSI Inc., USA)를 이용하여 분석하였으며, 수질시료 는 표층수를 채취하여 냉장 보관 상태로 신속히 실험실로 옮긴 후 TOC, TN, TP, SS 및 Chl-a 등의 항목을 수질오염 공정시험기준 (ME 2017)에 준하여 분석하였다. 또한, 투 명도판을 이용하여 SD를 측정하였으며, 조류 현존량 분석 시료는 채취 후 고정하여 분석하였다. 조류의 종조성 및 현존량을 분석하기 위한 정량분석은 수질오염공정시험기 준 ES 04705.1b “식물성플랑크톤-현미경계수법”에 따라 Sedgwick-Rafter 계수판을 이용하여 정립현미경 (×200)에 서 관찰하였으며, 조류는 남조류, 녹조류, 규조류, 편모조류 의 4개의 그룹으로 구분하였고, 별도로 유해 남조류 군을 분류하고 (Metcalf and Codd 2012), 분류군별 세포수 분석 및 분류군 분석을 시행하였다 (ME 2017).

    3. 녹조진단 요소 항목 선발

    간편 진단 도구에 활용할 수 있는 신뢰성과 재현성 높 은 녹조진단 지표를 발굴하기 위해서는 농업용 호소의 조 류발생 특성에 기반한 과학적 근거를 토대로 해야 한다. 이를 위해 15개 농업용 호소의 다양한 조류발생 조건에 서 총 182개의 시료를 바탕으로 총 조류수, 남조류 세포수, Chl-a, SD 등 조류개체수와 수질이화학적 항목의 상관관 계를 분석하였다. 본 연구에서 조류와 수질요인들 간의 상 관관계를 알아보는 통계분석은 SPSS ver. 12.0프로그램을 사용하여 Pearson’s correlation 분석을 실시하였다.

    4. 간이 녹조진단 도구의 개발

    농업용 호소의 상시 녹조예찰을 통해 효율적인 녹조관 리를 위해서는 다음과 같은 주안점으로 간이 녹조진단 도 구를 개발하고자 하였다.

    • - 사용에 전문적 지식이 필요 없으며, 시설관리자 누구 나 사용할 수 있어야 한다.

    • - 녹조 판단 결과가 주관적이지 않아야 한다.

    • - 측정하는 사람에 관계없이 결과 재현성이 높아야 한다.

    • - 현장에서 즉시 진단 가능하여야 한다.

    • - 현장에서 즉시 진단 가능하여야 한다.

    • - 도구의 사용방법 및 유지관리가 어렵지 않아야 한다.

    • - 제작비용이 저렴하고 관리비용이 들지 않아야 한다.

    5. 녹조진단 조견표 제작 및 녹조발생정도 판별 방법

    녹조진단 도구를 이용한 녹조진단 결과를 Chl-a와 비교 판독할 수 있는 표준곡선을 작성하여 녹조발생 진단 정확 도 및 신뢰성을 분석하였으며, 녹조발생 단계 판정에 적 합한 관리기준을 설정하였다. 또한, 각 녹조발생 단계별로 판단할 수 있는 “녹조진단 조견표”는 ColorHexa (Munsell Color, Pantone, USA)를 통하여 각 단계의 색을 판별하여 코드명을 찾아가도록 하였으며, 휴대가 간편하고 색도 비 교가 용이하도록 제작하여 평가하였다. 그리고 녹조발생 정도 판별 방법은 녹조진단 도구에서 보이는 색을 Hexa 코드명으로 색의 절대값을 표시한 녹조진단 조견표와 대 조하여 동일색도에 해당하는 단계를 제시하도록 하였다.

    결과 및 고찰

    1. 농업용 호소의 이화학적 특성 및 녹조원인 조류의 밀도 분포

    2018년 4월~10월까지 조사한 15개 농업용 호소의 수 온, pH, EC, DO, TOC, COD, SS, Chl-a, TN, TP, 총 조류 밀도 및 유해 남조류 분포 특성은 Table 2와 같다. 조사기 간 중 수온 분포는 24.6±4.7°C (15.5~36.1°C)로 조류발생 에 적합하였으며, SD 0.7±0.3 m (0.1~1.3 m), EC 276.8± 128.9 μS·cm-1 (72~706 μS·cm-1), TOC 6.9±2.7 mg·L-1 (2.1~17.0 mg·L-1), COD 13.2±6.7 mg·L-1 (3.0~40.8 mg·L-1), Chl-a 70.2±88.7 mg·m-3 (0.7~593.7 mg·m-3) 로 전반적으로 조류가 발생할 수 있는 수질 이화학적 환 경을 나타내고 있었다. 이와 같은 환경에서 발생된 조류 의 현존량 분포를 보면 총 조류 세포수 0.02~211.00×104 cells·mL-1 (24.86±41.32×104 cells·mL-1), 유해 남조류 세포수 N.D.~207.83×104 cells·mL-1 (21.79±41.66×104 cells·mL-1)의 범위로 저밀도에서 고밀도 수준의 다양한 조류발생 상황을 보여주고 있다. 하지만 대부분의 시기 에서 Horne and Goldman (1994)이 제시한 녹조발생기준 5,000 cells·mL-1을 상회하고 있으며, 평균값 역시 이보다 높은 수준을 나타내었다. 또한, 총 조류 세포수와 유해 남 조류 세포수의 평균값 차이가 크지 않아 총 조류 세포수의 대부분이 유해 남조류로 구성되어 있음을 알 수 있었다.

    2. 조류의 종별 분포특성

    2018년 4월부터 10월까지 15개 농업용 호소에서 채취 된 182개의 시료에서 출현한 조류 종은 총 76종이었으며, 녹조류가 37종으로 가장 많고, 규조류와 남조류가 각각 21 종, 10종이 출현하였다. 편모조류로 분류되는 유글레나류, 와편모조류, 황색편모조류, 갈색편모조류가 8종 출현하였 다 (Table 3). 특히 유해남조류로 지정된 4개종은 모두 출 현하고 있으며, 출현빈도는 Oscillatoria spp.가 총 182개 시 료 중 134개 시료에서 출현하여 73%의 출현율로 가장 높 았고, Microcystis spp.가 약 41%의 출현율을 Anabaena spp. 와 Aphanizomenon spp.는 비교적 낮은 출현빈도를 보였 다. 녹조류 중에서는 Chlorella spp. 118회, Chlamydomonas spp. 110회, Scenedesmus spp. 109회 등으로 자주 출현하 였으며, 규조류는 Cyclotella spp. 90회, Stephanodiscus spp. 89회, Nitzschia spp. 71회 등으로 출현하였다. 그 외에도 Trachelomonas spp. 131회, Cryptomonas spp. 60회 등 편모조 류들도 일부시기 자주 출현하는 것으로 나타났다.

    최대 출현 개체수는 남조류인 Merismopedium spp.가 13.3×106 cells·mL-1로 가장 높은 값을 보였으며, 유해 남 조류로서 Microcystis spp. 2.2×106 cells·mL-1, Oscillatoria spp. 2.1×106 cells·mL-1로 그 다음 순위를 차지하였다. 출 현종별 평균개체수를 보면 역시 Merismopedium spp.가 53.8×104 cells·mL-1로 가장 높은 값을 보였고, 유해 남조 류로서 Oscillatoria spp. (20.7×104 cells·mL-1), Microcystis spp. (18.8×104 cells·mL-1) 등이 높은 개체밀도를 나타 내었다. 그 외 유해 남조류로서 Aphanizomenon spp.과 Anabaena spp.도 각각 평균 3.7×104 cells·mL-1, 3.1×104 cells·mL-1 정도의 비교적 낮은 분포율을 보여주어 농업용 호소에서 녹조관리를 위한 주요 유해 남조류는 Oscillatoria spp.와 Microcystis spp.인 것으로 판단하였다.

    3. 식물플랑크톤과 TN, TP, Chl-a , SD 상관성 분석

    녹조를 유발하는 남조류의 생장은 다양한 물리화학적 또는 생물학적 요인에 의해 영향을 받는다. 현재까지 알려 진 바에 따르면 수온, 광량, 및 체류시간이 남조류의 생장 과 밀접한 물리학적 요인이며, 인과 질소와 같은 영양염류 의 농도가 남조류의 생장에 직접적인 제한 요인으로 알려 져 있다 (Schindler et al. 2008).

    농업용 호소에서 식물플랑크톤 현존량을 반영할 수 있 는 수질 이화학적 항목을 살펴보고자 조류 현존량과 TN, TP, Chl-a, SD 등의 상관계수 (r)를 분석하였다 (Fig. 2, Table 4).

    총 조류 현존량은 남조류와 r=1.0의 일치성을 보이는 매우 강한 상관관계를 나타냈으며, 유해 남조류 r=0.559, 녹조류 r=0.370로 중상관관계를 보여주고 있어 농업용 호소에서 총 조류 현존량은 남조류 또는 유해 남조류 현존 량을 반영하고 있음을 알 수 있었다. 총 조류 현존량과 이 화학적 지표와의 상관관계를 보면 Chl-ar=0.666의 높 은 상관관계를 보여주었고, 또한, SD와 r= -0.351의 부의 중상관관계를 보여주어 Chl-a와 SD 항목 역시 총 조류 현 존량을 반영하였다.

    남조류와 유해 남조류의 현존량 역시 이화학적 항목 중 Chl-a와 각각 r=0.664, 0.353으로 중상관관계를, SD와는 각각 r= - 0.340, -0.338로 부의 중상관관계를 나타내어, 총 조류 현존량과 유사한 결과를 보여주었다. 반면 조류 현존량과 TN, TP의 항목과는 유의한 상관관계가 나타나 지 않았다.

    TN은 TP와 r=0.360, SD와 r= -0.291의 약상관관계를 보여주었으며, TP는 TN 외에 Chl-a와 0.271의 약상관관계 를 보인 반면, SD와는 r= -0.678의 부의 중상관관계를 나 타내었다. TN의 경우 국내 농업용 저수지에서 조체를 구 성하는 유기 질소에 비해 질산염질소 (NO3-N)의 농도가 높기 때문에 Chl-a의 농도와 상관관계가 약한 것으로 알 려져 있다. TP는 용존성 형태보다는 조체에 포함된 입자 성 유기인의 비율이 높기 때문에, 조류 생물량의 지표인 Chl-a의 농도와 상관계수가 다소 높게 나타난 것으로 판 단된다.

    Chl-a의 농도와 상관관계를 나타내는 항목은 앞서 언급 했듯이 총 조류, 남조류, 유해 남조류, 녹조류 등의 순으로 상관관계 (p<0.05)를 보여주었으며, SD와 -0.434, TP와 0.271의 상관관계를 보여주었다.

    SD는 TP와 가장 높은 상관계수를 보여주었으며, Chl-a, 총 조류, 남조류, 유해 남조류 순으로 부의 중상관관계가 있음을 보여주었다.

    4. 녹조진단 요소 항목 선정

    농업용 호소의 녹조진단 요소항목을 선정하기 위해 15 개소 182개 지점에 대한 조류분포 특성과 SD, Chl-a 등의 항목에 대해 상관관계 등을 비교 분석한 결과 (Table 5), 총 조류 현존량과 남조류는 거의 동일한 수준의 상관관계를 보였으며, 유해 남조류, Chl-a와는 중상관관계를 보였고, SD와도 유의한 상관관계를 보여주었다. 유해 남조류 현존 량은 남조류 현존량과 중상관관계를 보여주었고, Chl-a와 SD와는 유의한 약상관관계를 보이고 있어 총 조류 현존 량, 유해 남조류 현존량을 대신하여 Chl-a, SD 등을 진단항 목으로 사용가능할 것으로 판단되었다. 또한, Chl-a 항목에 대한 총 조류 현존량과 남조류 현존량이 r=0.664~0.666 으로 중상관관계를, 유해 남조류 현존량과도 r=0.353의 유의한 상관성을 보이고 있으며, Chl-a와 SD 간의 상관 관계 역시 r= -0.434로 유의성 있는 약상관관계를 보여 주었다. KRF (2017)이 수중에서 측정되는 특정색소를 통 해 남조류 생체량을 계측하는 원리로 개발한 남조류 실 시간 계측 센서의 현장 적용성을 평가한 결과와 비교하 면 탁도 (n=40, R2=0.0274), Chl-a (n=25, R2=0.3701) 로서 본 연구의 SD가 Chl-a (n=182, R2=0.5541), 유해 남조류 (n=182, R2=0.2487), 총 조류 현존량 (n=182, R2=0.2662)의 값과 비교하면 SD를 이용한 녹조발생 진단 방법이 상대적으로 더 높은 유사도를 보여주는 것으로 나 타났다 (Fig. 3). 따라서 환경부 조류 경보제에서 사용하는 유해 남조류 현존량 분석을 대신하여 녹조예찰을 위한 진 단 요소항목으로 Chl-a와 SD를 선정하고 실시간 실측값 을 이용하여 진단을 할 경우, 그 결과에 대한 유의성이 있 는 것으로 판단되었다.

    5. 녹조진단 간편도구 개발 및 판단기준

    농업용 호소의 녹조 상황을 파악하기 위해 유해 남조류 현존량 측정 대신 Chl-a와 SD를 이용하여 간편하게 녹조 진단을 할 수 있는 도구를 개발하고, 아울러 녹조발생상황 을 객관화 할 수 있는 지표를 함께 제시하여 녹조관리 방 안 수립에 기초자료를 제공하고자 하였다.

    본 연구에서 개발하고자 하는 녹조진단 도구는 SD와 탁 도 측정의 방법을 변형하여 0.6 m 깊이의 뒤집어진 원뿔 모양의 용기로서 가로 주름형의 실리콘재질로 접었다 폈 다가 가능하여 휴대가 간편하도록 제작하였다. 도구의 사 양은 상단 지름 300 mm, 하단 지름 70 mm, 높이 600 mm, 원형환의 수 8개, 용기를 접었을 때 높이 50~60 mm 이내, 재질은 흰색의 실리콘으로 설계하여 제작하였다 (Figs. 4, 5). 또한, 강우 시 탁도 발생과 구분하기 위해 조류발생 정 도에 따른 색도를 단계별로 표시하여 녹조 판단 조견표를 제시하였다. 도구의 구성은 접어서 보관 가능한 역원뿔형 의 용기와 녹조 판단 조견표, 휴대용 가방 등이다. 도구의 장점은 현장수를 채취하여 즉각 판단이 가능하고, 보정 등 의 유지관리가 필요 없다는 점이다. 녹조진단방법은 현장 에서 용기에 직접 시료를 샘플링하고, 녹조발생 정도에 따 른 투명도와 탁도에 따라 용기 내에 보이는 원형환의 개수 를 계수하거나 각 원형환에 표시된 숫자를 관찰하고 (Fig. 6), 조류의 색도는 녹조판단조견표와 비교하여 최종 녹조 단계를 판별하도록 하였다.

    농림축산식품부와 한국농어촌공사는 농업용 호소의 녹 조발생 정도를 육안으로 관찰하여 크게 4단계로 진단하 여 왔다. 육안 판별에 방식을 정량화 방식으로 전환하여 Chl-a 농도에 근거한 4단계 진단표를 제시하였다. Table 6 은 농업용수 수질오염재난 대응 현장조치 행동매뉴얼에 제시된 4단계 녹조예찰 기준과 본 연구에서 제시한 각 단 계별 Chl-a 농도 기준과 도구를 이용한 원형환의 수를 나 타낸 것이다.

    6. 녹조진단 판별법 및 적용방법

    녹조진단 도구의 역삼각뿔 용기 내부에는 일정간격으 로 수평의 8개 원형환과 각 원형환에 대한 번호를 위에서 부터 순차적으로 표시하여 투명도와 탁도에 따라 보이는 원형환의 수가 원형환에 표기된 숫자와 동일하도록 하여 판독하기 용이하게 하였다.

    즉, 역원뿔형의 용기에 현장수를 채취하여 담고, 위에서 내려다봤을 때 투명도 및 탁도에 따라 보이는 원형환의 수 를 세거나 해당되는 원형환에 표기된 숫자를 읽어 녹조발 생 단계를 판독하고, 아울러 용기 내 색도를 녹조발생 단 계 (관심, 주의, 경계, 심각)별로 표기된 녹조진단 조견표와 동일색도를 비교하는 등 2가지 방법으로 녹조단계를 판단 한다. 이때의 2가지 결과를 비교하여 탁도 발생 등 다른 요 인에 의한 결과는 배제하고, 높은 단계를 녹조발생단계로 최종 진단한다.

    진단 도구의 현장 적용성 향상을 위해 농업용 호소의 녹조원인 유해 남조류로서 출현빈도가 절대적으로 높은 Microcystis sp., Oscillatoria sp.를 대상으로 실험실에서 대량 배양하여 현존량과 Chl-a 농도에 대응한 원형환의 수와 그 에 따른 진단 결과를 Fig. 7, Table 7에 나타내었다.

    진단 도구와 함께 제시되는 녹조진단 조견표에는 Chl-a 농도에 근거한 4단계 기준에 따라 실험실에서 배양한 대 표 유해 남조류 2종 (Oscillatoria sp., Microcystis sp.)과 녹조 발생이 빈번한 대표 농업용 호소로서 HJ, CD, WS 등 3개 저수지의 현장수를 이용하여 각 단계별 색도를 판별할 수 있도록 조견표를 제작하였다. 녹조진단 조견표의 제작은 각 단계를 시료수를 용기에 담고 사진촬영 및 육안으로 색 을 관찰한 후 ColorHexa를 통하여 각 단계의 색을 판별하 여 코드명을 찾아가도록 하였으며, Hexa 코드명이 표기된 부채모양의 조견표를 제작하여 휴대가 간편하도록 하였 다 (Fig. 8, Table 8).

    실제 농업용 호소 적용 시에는 녹조진단 도구로서 원뿔 형의 용기에 호소수를 담고 투명도에 따라 보이는 원형환 의 수를 판독하고, 녹조판단조견표를 이용하여 같은 색도 를 찾아 녹조단계를 판단하면 되므로, 사용자의 지식정도 에 상관없이 객관적이며 동일한 결과를 얻을 수 있고, 2가 지 방법을 병행하여 1가지 방법에 따른 변수와 오차를 보 완하는 등 판단의 편리함을 함께 제공하였다.

    아울러 본 도구의 장점으로 육안관찰법의 한계를 극복 하고, 광학계측기 또는 식물플랑크톤 현존량 계수법 등의 방법에 비해 비용 경제적이며 시간과 인력 소모가 적다는 점을 들 수 있으며, 간단하고 편리한 녹조진단으로 객관적 인 자료를 확보함으로써 효율적인 녹조관리방안을 수립하 고, 녹조로부터 안전하고 건강한 농업용수 확보에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 향후, 본 도구의 현장적용 결과를 토대로 정확도와 신뢰도를 추가분석하여 제시할 예정이다.

    적 요

    본 연구는 농업용 호소의 녹조발생을 간편하고, 효율적 으로 진단할 수 있는 도구를 개발하고자 하였다. 2018년 4 월~10월 동안 15개 농업용 호소에서 채취된 182개의 시 료를 이용하여 식물플랑크톤 현존량을 반영할 수 있는 수 질 이화학적 항목을 살펴보고자 식물플랑크톤과 TN, TP, Chl-a, SD 등의 상관계수 (r)를 분석한 결과, 총 식물플랑크 톤 현존량은 Chl-a (r=0.666), SD (r= -0.351)와 높은 상 관관계, 남조류와 유해 남조류 현존량 역시 Chl-a과 각각 r=0.664, r=0.353, SD와 각각 r= - 0.340, r= -0.338로 유 의성 있는 상관관계를 보여주었으나 TN, TP의 항목과는 유의한 상관관계가 나타나지 않았다. Chl-a 농도는 SD와 r= -0.434의 상관관계를 보여주어 식물플랑크톤 현존량 보다 높은 유사성을 나타냈으므로, 조류경보제에서 사용하 는 유해 남조류 현존량 분석을 대신하여 녹조예찰을 위한 진단 요소항목으로 Chl-a와 SD를 선정하고 실시간 SD 실 측 값을 이용하여 진단을 할 경우 그 결과에 대한 유의성이 있는 것으로 판단되었다. 녹조진단 도구는 SD와 탁도 측정 방법을 변형한 역원뿔 모양의 용기와 녹조판단조견표로 구성되어 있으며, 현장수를 채취하여 녹조발생 정도에 따 라 용기 내에 보이는 원형환의 개수 또는 각 원형환에 표시 된 숫자를 관찰하고, 조류의 색도를 녹조판단조견표와 비 교하여 최종 녹조단계를 판별할 수 있도록 하였다. 또한, 정 확한 진단을 위해 Chl-a 농도와 원형환의 수에 근거한 4단 계 진단 기준과 Hexa 코드명이 표기된 부채모양의 조견표 를 제시하여 한가지 방법에 따른 변수와 오차를 보완하고 판단의 편리성을 함께 제공하였다. 이를 통해 농업용 호소 의 녹조진단을 용이하게 할 수 있을 것으로 기대되며, 녹조 관리방안 수립을 효율화하여 녹조로부터 안전하고 건강한 농업용수 확보가 가능할 것으로 판단된다.

    사 사

    이 논문은 2018년 한국농어촌공사 자체자금 연구개발 사업 지원으로 수행되었음.

    Figure

    KJEB-37-3-433_F1.gif

    Locations of agricultural reservoirs used in this study.

    KJEB-37-3-433_F2.gif

    Correlation of Chl-a, algal cell count and SD.

    KJEB-37-3-433_F3.gif

    Relationship between Chl-a, harmful cyanobacteria, total phytoplankton and SD.

    KJEB-37-3-433_F4.gif

    Conceptual diagram of 3D container diagnostic tool and algal injection appearance.

    KJEB-37-3-433_F5.gif

    Description of diagnostic tool (Container).

    KJEB-37-3-433_F6.gif

    Method of determining the level of algal using the diagnostic tool.

    KJEB-37-3-433_F7.gif

    Discrimination of algal blooming grade (Oscillatoria sp.) by diagnostic tool.

    KJEB-37-3-433_F8.gif

    Diagnosis chart of algal blooming grade by an easy diagnostic tool.

    Table

    Location and hydrological description of study sites

    Characteristics of water environment factors in 15 agricultural reservoirs from April to October 2018

    Appearance frequency and standing crops of phytoplankton

    Correlation analysis with algal distribution and physiochemical factors (TN, TP, Chl-a, SD)

    Correlation of algal species and Chl -a

    Comparison four level criteria for algal bloom management

    Results of the diagnostic tool identification of the Oscillatoria sp. and Microcystis sp.

    Hexa codes of diagnosis chart for algal blooming grade

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