(57)【要約】  本発明は、藻類を用いた水監視方法に関する。川の汚染の程度は、藻類、特にはミカヅキモを用いて監視される。本発明による藻類を用いた水監視方法は、水系から原水を採取するステップ、ミカズキモが培養された培養液を採取した原水に加えるステップ、培養液が加えられた原水と、培養液とのそれぞれの蛍光量を測定して両者の蛍光量を比較するステップ、及び、比較された蛍光量を解析して定量的なデータとして水質汚染の存在を出力するステップを備える。従って、本発明では、水質汚染の存在をリアルタイムで測定し、監視することができるという利点がある。加えて、水質汚染の程度の定量的な解析が行われるため、水質汚染の程度が数値として正確に表されるという付加的な利点がある。更に、水監視に必要な関連装置及び人員の数が著しく低減されるという更なる利点がある。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
水質汚染を検出する方法であって、
水質汚染の存在が検出されるべき水系から、サンプルとして使用される水を採取するステップと、
光合成藻類を含む液体試薬を準備するステップと、
前記液体試薬と前記サンプルとの混合液体を準備するステップと、
前記液体試薬及び前記混合液体に光を照射するステップと、
前記液体試薬及び前記混合液体から発せられるそれぞれの蛍光の量を測定するステップと、
前記液体試薬から測定された蛍光の量を、前記混合液体から測定された蛍光の量と比較するステップと、
前記比較ステップにおいて得られた比較結果に基づいて水質汚染の程度を評価するステップとを備える。
【請求項２】
前記方法は更に、
警告が発せられる水質汚染の基準値を準備するステップと、
前記評価ステップにおいて得られた評価値を前記基準値と比較するステップと、
前記基準値と前記評価値との比較により得られた結果に基づいて警告を発するステップとを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記方法は更に、
前記測定ステップで得られた測定値をデジタル値に変換するステップと、
前記デジタル値をデータベースに格納するステップとを備え、
前記評価ステップにおいて、前記データベースに格納されたデジタル値から得られる、当該水系から採取されたサンプルの測定履歴を考慮して、水質汚染の程度の評価が行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記方法は更に、
前記光照射ステップ中において、前記液体試薬及び前記混合液体中に含まれるそれぞれの光合成藻類の行動パターンを観察するステップを備え、
前記評価ステップにおいてなされる評価は、前記観察ステップにおいて観察された光合成藻類の行動パターンに基づいて行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記方法は更に、
前記光照射ステップ中において、前記液体試薬及び前記混合液体中に含まれるそれぞれの光合成藻類の行動パターンを撮像するステップと、
前記撮像ステップにおいて得られた画像を表示装置に出力するステップとを備え、
前記観察ステップにおいて、光合成藻類の行動パターンは、前記表示装置に出力された画像から観察される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記光合成藻類は、汚染の種類に従って、異なる因果関係又は検出感度を有する少なくとも２種類の藻類を含む、請求項１〜請求項５のうちいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記光合成藻類は、ミカヅキモを含む、請求項１〜請求項５のうちいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、藻類を用いた水監視方法に関し、より詳細には、緑藻等の光合成藻類の光合成を観察することにより、水に及ぼされる環境ストレスを検出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、魚類及び貝類等の生物を用いることにより、川等の場所における有害物質の流出事故を監視する方法は、バイオ・モニタリングと呼ばれる。ドイツが１９７０年代後半に、魚類又はミジンコを用いることにより、有毒物質が湖及び川等の水系に導入されたかどうかを判定する方法を採用して以来、オランダ、ベルギー、フランス、スイス、オーストリア、及びイギリス等を含む様々な国がバイオ・モニタリング・システムの研究を開始した。これまで、有毒物質が水系に導入されたかどうかを判定するのに適した様々な水生生物についての多種多様な調査及び研究が行われてきた。その結果、水生生物の異常な行動パターン又は生物学的特徴を解析することにより、水が汚染されているか否かを監視する様々な方法が提案されている。
【０００３】
魚を用いたバイオ・モニタリングに関しては、浮遊度、環境応答性、群居性、散在性、及び移動度が連続的に観察され、解析される。そして、観察中の魚が異常な行動パターンを示した場合、有毒物質の導入等の水系汚染の前兆であると判断される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、魚の行動パターンは、有毒物質等の環境的要因の他に、魚の健康状態及び本能的な欲求等の内在的要因にも影響される。すなわち、魚の行動パターンと水質汚染との間には因果関係が少ないため、判定間違いが頻繁に発生するという問題がある。
【０００５】
更に、汚染物質の濃度が所定の濃度を超えた場合のみ、水質汚染が魚の行動パターンが影響を及ぼす。所定の濃度以下では、魚の行動パターンに変化は無いため、水質汚染の存在を検出することは不可能である。更に、水が閾値以上に汚染された場合であっても、魚が直ちに異常な行動パターンを示すことはなく、汚染物質の種類及び濃度に依存して、かなりの遅れを伴って異常な行動パターンが示される。換言すれば、水質汚染に対する魚の検出感度は比較的小さい。
【０００６】
バイオ・モニタリングの研究において取り組まれている主題は、因果関係及び検出感度を向上させることである。
ミジンコは、魚を上回る高い因果関係及び検出感度を示すが、それはまだ十分ではない。
【０００７】
最近採用された注目すべき方法は、発光微生物を利用することである。
発光微生物を用いて環境汚染を検出する技術は以下の文献等に開示されている。イー．アイ．デュ・ポン・ド・ヌムール・アンド・カンパニー（Ｅ．Ｉ．Ｄｕ  Ｐｏｎｔ  Ｄｅ  Ｎｅｍｏｕｒｓ  ａｎｄ  Ｃｏｍｐａｎｙ）に対して発行された韓国特許第１０−０２６２６８１号、発明の名称「高感度の環境傷害検出方法」。ソン−グン  オー（Ｓｅｏｎｇ−Ｋｅｕｎ  Ｏｈ）に対して発行された韓国特許第１０−０３００４４５号、発明の名称「発光微生物を用いて水系内の有毒物質を連続的に監視する方法及びキット」。ソン−グン  オー（Ｓｅｏｎｇ−Ｋｅｕｎ  Ｏｈ）に対して発行された韓国特許第１０−０３０５２１８号、発明の名称「固定化された発光微生物を用いて水の毒性を自動的に測定する装置」。エルジー  インダストリアル  システム  カンパニー  リミテッド（ＬＧ  Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  Ｃｏ．，Ｌｔｄ．）名義で出願された韓国特許公開公報２０００−００２４８４７号、発明の名称「固定された発光微生物を用いた有毒物質測定方法、及びそのためのバイオ・センサ・キット」。バイオナー  コーポレイション（Ｂｉｏｎｅｅｒ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）名義で出願された韓国特許公開公報２００１−００８６３４２号、発明の名称「水の毒性を連続的に検査する装置」。
【０００８】
発光微生物を用いたバイオ・モニタリングでは、微生物から発せられる発光量の変化が、環境汚染の前兆であると判断される。しかしながら、微生物から発せられる発光の量は環境的な要因によってのみ変化するのではなく、様々な内在的要因によっても変化するようである。換言すれば、発光微生物を用いたバイオ・モニタリングも、環境汚染に対して十分に密接な因果関係を有してはいない。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の目的は、環境ストレスに対して密接な因果関係及びより高い検出感度を有する環境監視方法を提供することにある。
本発明の別の目的は、水系に導入された有毒物質に敏感で、有毒物質のレベルを定量化して数値として表し、水質汚染の存在をリアルタイムで監視することができる、藻類を用いた水監視方法を提供し、水質汚染のレベルの定量的解析を行い、水監視に必要な関連装置及び人員を著しく低減することにある。
【００１０】
光合成を規制する要因としては、光の強度、二酸化炭素の濃度、及び温度がある。すなわち、健康な光合成植物細胞で行われる光合成の量は、このような外的規制要因だけに影響され、細胞の健康状態を除く他の要因にはほとんど影響されない。
【００１１】
規制要因の変動に従う特定の植物細胞の光合成の量の変化は、予め実験的に得ることができる。ここで、細胞数が十分に多い場合、それぞれの環境条件に応じて健康な細胞が存在する確率は、正規分布となる。
【００１２】
すなわち、規制要因に従う変化が補償される場合、十分に多数の植物細胞で行われる光合成の量は、それぞれの環境条件に基づいて略一定であると予想される。
また、環境要因に従う多細胞植物の健康状態の変化には多くの時間がかかり、一方、単細胞植物の代謝及び健康状態は環境条件に依存して略すぐに変化することが見出されている。
【００１３】
このような事実を考慮すると、環境ストレスに対して密接な因果関係及びより高い検出感度を有する環境監視システムは、十分な個体数の単細胞植物で行われる光合成の量を利用することにより実現することができると予想される。
【００１４】
本発明の一態様では、光合成藻類の光合成の量を観察することにより環境ストレスを検出する環境監視方法が提供される。
ところで、光合成を行うことができる個体の表面に入射した光エネルギーの流れを考察すると、先ず、光エネルギーの一部は個体の表面で反射する反射光エネルギーとして放射され、残りの光エネルギーだけが個体の体内に吸収される。個体の体内に吸収されたエネルギーのうちの相当量は光合成に使用され、光合成に使用されなかった一部のエネルギーは熱エネルギーに変換されて個体の体外に放出され、残りのエネルギーは光波に変換されて個体の体外に放射される。
【００１５】
個体の体内への吸収後に体外に放射された光波は、入射光又は反射光とは関係なく、個々の生物に応じた特有の振動数を有する。ここで、このような光波は蛍光と呼ばれる。
発光微生物の一般的な発光では、可視光を含む振動数領域にある光波が、外部からの入射光なしで自然に生成され、そして、外部へ放射される。一方、上記した蛍光は、入射光が途絶えると直ちに、或いは非常に短時間で途絶え、ほとんどの場合、可視光領域の外側の波長を有する。
【００１６】
蛍光強度は光合成量に反比例することが実験から見出された。すなわち、個体が光合成を完遂しているときは蛍光強度が弱くなり、一方、代謝及び健康状態の異常により個体の光合成活動が衰えたときは蛍光強度が強くなる。
【００１７】
従って、本発明の環境監視方法によると、蛍光量の測定を通じて光合成量を観察することにより、光合成藻類に及ぼされる環境ストレスを検出することが可能である。
本発明の環境監視システムを利用して、水系の水質汚染を監視することができる。
【００１８】
水質汚染を検出するこのような方法は、水質汚染の存在が検出されるべき水系から、サンプルとして使用される水を採取するステップと、光合成藻類を含む液体試薬を準備するステップと、液体試薬とサンプルとの混合液体を準備するステップと、液体試薬及び前記混合液体に光を照射するステップと、液体試薬及び前記混合液体から発せられるそれぞれの蛍光の量を測定するステップと、液体試薬から測定された蛍光の量を、混合液体から測定された蛍光の量と比較するステップと、比較ステップにおいて得られた比較結果に基づいて水質汚染の程度を評価するステップとを備える。
【００１９】
本発明の別の態様では、検出された水質汚染の評価値を利用することにより、水系の水質汚染を監視する方法を実施することができる。方法は更に、警告が発せられる水質汚染の基準値を準備するステップと、評価ステップにおいて得られた評価値を前記基準値と比較するステップと、基準値と評価値との比較により得られた結果に基づいて警告を発するステップとを備える。
【００２０】
好ましくは、方法は更に、測定ステップで得られた測定値をデジタル値に変換するステップと、デジタル値をデータベースに格納するステップとを備える。この際、評価ステップは、データベースに格納されたデジタル値から得られる、当該水系から採取されたサンプルの測定履歴を考慮して、水質汚染の程度を評価する。
【００２１】
また、方法は更に、光照射ステップ中において、液体試薬及び混合液体中に含まれるそれぞれの光合成藻類の行動パターンを観察するステップを備えてもよい。この際、評価ステップにおいてなされる評価は、観察ステップにおいて観察された光合成藻類の行動パターンに基づいて行われる。
【００２２】
より好ましくは、方法は更に、光照射ステップ中において、液体試薬及び混合液体中に含まれるそれぞれの光合成藻類の行動パターンを撮像するステップと、撮像ステップにおいて得られた画像を表示装置に出力するステップとを備える。この際、観察ステップにおいて、光合成藻類の行動パターンは、表示装置に出力された画像から観察される。
【００２３】
本発明の上記の及び他の特徴、利点及び態様は、添付の図面と関連する以下の好ましい実施形態の説明から、より明らかとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本発明の好ましい実施形態は、緑藻の一種であるミカヅキモ（ｃｌｏｓｔｅｒｉｕｍ ｅｈｒｅｎｂｅｒｇｉｉ）を用いることにより、水系における水質汚染の存在を監視する方法として実施される。図１は、本実施形態による水監視方法を説明するための概略的なフローチャートを示す。
【００２５】
図１に示すように、本実施形態による水監視方法は、基準値準備ステップＳ００、サンプリング・ステップＳ１０、液体試薬準備ステップＳ２０、混合ステップＳ３０、光照射ステップＳ４０、蛍光量測定ステップＳ５０、蛍光量比較ステップＳ６０、水質汚染度評価ステップＳ７０、評価値比較ステップＳ８０、及び、警告ステップＳ９０を備える。
【００２６】
基準値準備ステップＳ００では、基準値が予め決定される。基準値は、水系の用途及び汚染の種類に応じて管理者に警告することが必要となる水質汚染のレベルを示す。
サンプリング・ステップＳ１０では、水質汚染の存在が検出されるであろう水系から、サンプルとして使用される水が採取され、そして、貯蔵容器に保管される。
【００２７】
液体試薬準備ステップＳ２０では、ミカズキモの培養液が、水質汚染を検出するために使用される液体試薬として準備される。この際、培養液中に存在するミカズキモの固体数は、適切な許容誤差内で維持されることが好ましい。しかしながら、個体数の変化に従って測定値を補償する手段が提供されれば、個体数を一定に維持する代わりに、存在するミカズキモの個体数がカウントされた培養液を使用してもよい。図２に示すように、準備された培養液は、パレット１０の２箇所に滴下される。本実施形態では、約１ｍｌの培養液がパレット１０の第１の場所１１に滴下され、液体試薬として使用される約２ｍｌの培養液がパレット１０の第２の場所１２に滴下される。
【００２８】
混合ステップＳ３０では、サンプルとして採取された約１ｍｌの水がパレット１０の第１の場所１１に滴下され、既に滴下された液体試薬と混合される。
光照射ステップＳ４０では、パレット１０上の液体試薬及び混合液体に、ミカヅキモの光合成に使用可能な光が照射される。
【００２９】
蛍光量測定ステップＳ５０では、パレット１０の第１の場所１１上の混合液体から発せられる蛍光の量と、パレット１０の第２の場所１２上の液体試薬から発せられる蛍光の量とが測定される。この際、蛍光の量は、市場で手に入る蛍光計を用いて測定することができる。
【００３０】
蛍光量比較ステップＳ６０では、液体試薬から測定された蛍光の量が、混合液体から測定された蛍光の量と比較される。
水質汚染度評価ステップＳ７０では、水質汚染の程度が、ステップＳ６０で得られた比較結果に基づいて評価される。
【００３１】
ところで、サンプリングされた水の中にミカズキモが存在しないと仮定すると、本実施形態による混合比で混合することにより得られた、第１の場所１１上の混合液体中に存在するミカズキモの固体数は、第２の場所１２上の液体試薬中に存在するミカヅキモの個体数の略半分である。従って、ステップ５０において測定される蛍光量も略半分である。サンプルリングされた水の中にミカズキモが存在する場合、個体数の割合、ひいては、蛍光量の割合が増加する。しかしながら、同じ水系から採取されたサンプルが予め検査され、検査結果が記録され、そして、検査結果がステップＳ７０での評価に反映された場合、個体数のそのような違いは問題とはならない。
【００３２】
評価値比較ステップＳ８０では、ステップＳ７０で得られた評価値が、ステップＳ００で準備された基準値と比較される。
警告ステップＳ９０では、基準値と評価値との比較により得られた結果に基づき、水系の管理者が警告される。
【００３３】
本実施形態では、ミカヅキモの培養液が液体試薬として使用される場合について説明した。しかしながら、水系の汚染物質としての高い検出確率を有する物質に対するより好ましい液体試薬として使用可能な藻類の培養液がある場合、その培養液が液体試薬として使用されてもよい。必要ならば、２種類以上の藻類の培養液の混合物が、液体試薬として使用されてもよい。
【００３４】
或いは、本実施形態による方法は更に、測定値デジタル化ステップＳ５１、測定値記録ステップＳ５２、行動パターン撮像ステップＳ４１、画像表示ステップＳ４２、及び、行動パターン観察ステップＳ４３を備えてもよい。
【００３５】
測定値デジタル化ステップＳ５１では、測定ステップで得られた測定値がデジタル値に変換される。そのように変換されたデジタル値は、測定値記録ステップＳ５２において、データベースに格納される。このような場合、水質汚染度評価ステップＳ７０では、データベースに格納されたデジタル値から得られる、該当する水系から採取されたサンプルの測定履歴を考慮して、水質汚染の程度を評価することができる。
【００３６】
光照射ステップＳ４０中に行われる行動パターン撮像ステップＳ４１では、液体試薬及び混合液体中に含まれるそれぞれの光合成藻類の行動パターンが撮像される。画像表示ステップＳ４２では、ステップＳ４１で得られた画像が表示装置に出力される。行動パターン観察ステップＳ４３では、光合成藻類の行動パターンが表示装置に出力された画像から観察される。このような場合、評価ステップでなされる評価は、観察ステップで観察された光合成藻類の行動パターンに基づいて行うことが可能である。
【００３７】
行動パターン観察ステップＳ４３では、液体試薬及び混合液体中に含まれるそれぞれの光合成藻類の行動パターンが、顕微鏡又は内視鏡等を用いて直接的に観察され得る。本実施形態で用いられるミカヅキモは、他の藻類よりも大きな細胞を有するので、各個体の行動パターンを容易に観察することができる。
【００３８】
ステップＳ５０において得られた測定値は数値として定量的に表され、その数値は、記録され、水質解析に関する研究用のデータとして有効に使われる。
本実施形態による方法を実施するための水監視システムは、部分的に、或いは完全にその操作プロセスを自動化することができ、コンピュータにより制御することができる。この際、測定値解析アルゴリズム、データ管理アルゴリズム等を実行するためにプログラムを使用することができるが、その詳細な説明は省略する。
【００３９】
本発明の方法では、上記したデータ出力ステップ及び画像表示ステップは互いに連動し、一つの出力装置として実施される。よって、ユーザは、研究所等の一つの定められた場所においても、データ出力ステップによる水質汚染の程度の定量的データと、画像出力ステップによる画像情報との両方を得ることができ、このため、全ての藻類から水系の水質汚染の程度を監視することができる。更に、本発明では、水系の水質汚染の存在を判定するための時間のかかる物理化学的測定方法は不要であり、水質汚染の存在をリアルタイムで測定し、監視することができるという利点がある。加えて、水質汚染の程度の定量的解析が、外部刺激に応答性のある藻類の蛍光測定により行われるので、水質汚染の程度が数値として正確に表されるという付加的な利点がある。また、水質測定では、サンプルが水系から採取されて藻類の蛍光の量が蛍光計により測定されるという単純で使いやすいプロセスのみが必要であるため、水質を測定するための大規模な装置又はそれに関わる多数の施設を使用する必要はなく、それ故、水監視に必要とされる関連装置及び人員の数を著しく低減させるという更なる利点がある。
【００４０】
本発明を、その好ましい実施形態に関連付けて説明したが、この説明は制限的なものではなく、単なる例示的なものである。本発明の技術的な精神及び範囲を逸脱することなく、様々な修飾、変更、又は修正を行うことが可能であることが当業者には理解されるであろう。従って、特許請求の範囲は、このような様々な改良、変更、又は修正を含むものである。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明による藻類を用いた水監視方法の好ましい実施形態を説明するフローチャート。
【図２】図１に示す方法を実行中に光合成のために光照射を行いながら蛍光の量を測定するために、液体試薬、及び液体試薬とサンプルとの混合液がパレットに滴下されている状態を示す図。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
2005513438.tif 000005
2005513438.tif 000006