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한국하천호수학회 / v.38, no.4, 2005년, pp.445-453 
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담수성 식물플랑크톤의 크기별 동태에 대한 상향식, 하향식 조절간의 상대적 중요도 조사: II. 통계 모델링 분석을 이용한 조절인자 분석
( Relative Importance of Bottom-up vs. Top-down Controls on Size-structured Phytoplankton Dynamics in a Freshwater Ecosystem: II. Investigation of Controlling Factors using Statistical Modeling Analysis ) |
| 송은숙;임장섭;장남익;신용식; 전북대학교 자연과학대학 화학과;목포해양대학교 해양전자 통신공학부;국립환경연구원 영산강물환경연구소;목포해양대학교 해양시스템공학부;
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| 초 록 |
| 전남 주암호에서의 식물플랑크톤 동태를 파악하기 위해 2003년 2월부터 10월까지 식물플랑크톤 생물량 (클로로필 a)의 크기별 시 ${cdot}$ 공간적 변동과 제반 환경요인에 대해 조사하였다. 본 논문에서는 주암호와 같은 담수호에서 식물플랑크톤의 크기 구조가 계절적, 공간적으로 나타나는 변동에 대한 영양염들의 영향을 회귀분석을 통해 파악하고자 하였다. 또한 인공지능망을 이용하여 전체 식물플랑크톤의 생물량(클로로필 a)에 대한 상향식, 하향식 조절인자들에 대한 상대적인 중요도를 정량적으로 파악하고자 하였다. 비록 동물플랑크톤 포식압을 나타내는 포식율이나 동물플랑크톤 생체량 대신 포식압의 간접 지수인 chlorophyll a: pheopigments ratio를 활용하였지만 회귀분석결과, 영양염 특히 인산염과 식물플랑크톤의 생물량이 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났고chlorophyll a: pheopigments ratio도 결정계수가 다소 낮기는 하지만 양의 상관관계를 보여 주었다. 인공지능망 시뮬레이션 결과에서는 주암호 식물플랑크톤의 생물량은 수온, 영양염 특히 인산염과 같은 상향식 조절이 우세한 것으로 나타났다. |
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| Relative importance between bottom-up and top-down controls on phytoplankton dynamics was investigated in the Juam Reservoir, Chonnam based on the results from statistical analyses including regression and artificial neural network (ANN) modeling. Effects of nutrients on size-structured phytoplankton dynamics were explored by simple linear regression analysis and relative importance between bottom-up and top-down controls was estimated based on results from the artificial neural network analyses. Although there is a limitation in determining direct grazing effects since chlorophyll a : pheopigments ratios, indirect index for grazing activity rather than grazing rates or herbivores biomass were used, the results from regression analysis showed that nutrients especially orthophosphates were positively correlated with the phytoplankton biomass and chlorophyll a : pheopigments ratios were also positively correlated with the phytoplankton biomass at lower coefficient of determination ($r^2$) compared to orthophosphates. The simulation results from ANN suggested that the bottom-up mechanisms including water temperature and availability of nutrients, especially orthophosphates were more important than top-down mechanisms such as grazing in the phytoplankton dynamics. |
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| 키워드 |
| artificial neural networks;controlling factors;nutrients;Lake Juam;phytoplankton; |
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한국하천호수학회지 / v.38, no.4, 2005년, pp.445-453
한국하천호수학회
ISSN : 1976-8087
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO200518317185574)
언어 : 영어 |
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| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
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