Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7121/1-2 S i PL 767 i Barentshavet

Transkript

1 Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7121/1-2 S i PL 767 i Barentshavet Lundin Norway AS Rapportnr.: , Rev. 00 Dokumentnr.: Dato:

2

3 1 INNLEDNING Aktivitetsbeskrivelse Hensikt/formål Lundins akseptkriterier for akutt forurensning Gjeldende regelverkskrav 7 2 BESKRIVELSE AV UTSLIPPSSCENARIER Dimensjonerende DFU Sannsynlighet for dimensjonerende DFU Utblåsningsrater og -varigheter 9 3 OLJEDRIFTSMODELLERING Oljetype og oljens egenskaper Oljedriftsmodellen Beskrivelse av modellerte utblåsningsscenarier Oljedriftsmodellering Resultater 11 4 METODIKK FOR MILJØRETTET RISIKOANALYSE Usikkerhet i miljørisikoanalyser 23 5 MILJØBESKRIVELSE Verdifulle Økosystem Komponenter (VØK) Utvalgte VØK 27 6 MILJØRETTET RISIKOANALYSE RESULTATER Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra letebrønn 7121/1-2 S Miljørisiko Oppsummering av miljørisiko forbundet med boring av brønn 7121/2-1 S 49 7 BEREDSKAPSANALYSE Metode for gjennomføring av miljørettet beredskapsanalyse Oljetype og forvitringsegenskaper Dimensjonerende utblåsningsrate Ytelseskrav til beredskapen Beredskapsbehov åpent hav (barriere 1 og 2) Beredskapsbehov Kyst og Strand (barriere 3 til 5) Konklusjon beredskapsanalyse 64 8 REFERANSER Appendix A Bestandstap alle arter og lysloggerdata DNV GL Rapportnr , Rev Page 2

4 DEFINISJONER OG FORKORTELSER Akseptkriterier ALARP Analyseområde BA Barriere Bekjempelse BOP cp Dagslys DFU Eksempelområde Eksponeringsgrad Forvitring GOR ISGA Influensområde Mdir Kriterier som benyttes for å uttrykke et akseptabelt risikonivå i virksomheten, uttrykt ved en grense for akseptabel frekvens for en gitt miljøskade As Low As Reasonably Practicable. Prinsipp som benyttes ved vurdering av risikoreduserende til tak. Området som er basis for miljørisikoanalysen og som er større enn influensområdet. Ressursbeskrivelsen dekker analyseområde. Oljvernberedskapsanalyse Fellesbetegnelse for en samlet aksjon i et avgrenset område; kan inkludere ett eller flere system. Alle tiltak som gjennomføres i akuttfasen av en forurensningssituasjon og som skal hindre at oljen sprer seg (strakstiltak ved å stanse lekkasjen, begrense utstrekningen, hindre spredning, samle opp fra sjøen, lede oljen forbi sensitive områder og hindre strandet olje fra å bli remobilisert). Blowout Preventer Centipoise, måleenhet for viskositet Lysforholdene fra soloppgang til solnedgang. Definerte fare- og ulykkeshendelser Til bruk i beredskapsplanleggingen er det definert arealer kalt eksempelområder. Disse er karakterisert ved at de ligger i ytre kystsone, har høy tetthet av miljøprioriterte lokaliteter og som også på andre måter setter strenge krav til oljevernberedskapen. Disse eksempelområdene er derfor forhåndsdefinert som dimensjonerende for oljevernberedskapen. Benyttes for å beskrive hvorvidt kysten er eksponert, moderat eksponert eller beskyttet mht. bølgeeksponering Nedbrytning av olje i miljøet. Forvitringsanalysen måler fysiske og kjemiske egenskaper for oljen til stede i miljøet over tid. Forkortelse for Gass/Olje forhold. Forholdet mellom produsert gass og produsert olje i brønnen. InnsatsGruppe Strand Akutt. Operativ berededskapstjeneste med spesialopplæring og utstyr til rask og effektiv oppsamling av olje i strandsone Området med større eller lik 5 % sannsynlighet for forurensning med mer enn 1 tonn olje innenfor en km rute, iht. oljedriftsberegninger Miljødirektoratet. Tidligere Klima og forurensningsdirektoratet (Klif) og direktoratet for naturforvaltning MIRA Metode for miljørettet risikoanalyse (OLF, 2007). MRA NOFO NOROG Operasjonslys OR-fartøy OSCAR Miljørettet risikoanalyse Norsk Oljevernforening For Operatørselskap Norsk olje og gass (Tidligere Oljeindustriens landsforening (OLF)) Lysforholdene under dagslys og borgerlig tussmørke, dvs. når solen står mindre enn 6 grader under horisonten. Oljevernfartøy som inneholder havgående mekaniske oppsamlingssystemer (oljelenser og skimmere) samt lagringstank, og eventuelt dispergeringsmidler- og systemer. Oil Spill Contingency Analysis and Response. Modul for oljedriftsimuleringer i programvarepakken MEMW fra SINTEF. DNV GL Rapportnr , Rev Page 3

5 Persentil PL Ppb Ppm Responstid Restitusjonstid Sannsynlighet for treff Skadekategorier THC VØK P-persentil betyr at p prosent av observasjoner i et utfallsrom er nedenfor verdien for p-persentilen. En 25-persentil er da slik at 25 % av data/observasjoner er under den gitte verdien. Utvinningstillatelse (Produksjonslisens) Parts per billion / deler per milliard Parts per million / deler per million Sammenlagt mobiliseringstid, gangtid og utsettelse av lenser. Restitusjonstiden er oppnådd når det opprinnelige dyre- og plantelivet i det berørte samfunnet er tilstede på tilnærmet samme nivå som før utslippet (naturlig variasjon tatt i betraktning, og de biologiske prosessene fungerer normalt. Bestander anses å være restituert når bestanden er tilbake på 99 % av nivået før hendelsen. Restitusjonstiden er tiden fra et oljeutslipp skjer og til restitusjon er oppnådd. Sannsynlighet for at en 10x10 km rute treffes av olje fra et potensielt utslipp Katergorisering av miljøskader i hhv. mindre, moderat, betydelig eller alvorlig miljøskade på grunnlag av restitusjonstid Total Hydrocarbon Concentration (totalt hydrocarbon konsentrasjon i vannmassene, inkluderer både dispergert olje og løste komponenter) Verdsatt Økosystem Komponent. En bestand og/eller et habitat som oppfyller et sett spesifkke definisjoner og prioriteringskriterier. DNV GL Rapportnr , Rev Page 4

6 1 INNLEDNING 1.1 Aktivitetsbeskrivelse Lundin Norway AS (heretter Lundin) planlegger boring av letebrønn 7121/1-2 S i PL 767 i Barentshavet. Brønnen ligger ca. 121 km fra nærmeste land som er Bondøya nord for Sørøya (Figur 1). Vanndypet i området er ca. 315 meter. Boringen har tidligste oppstart desember 2018, og brønnen skal bores med den halvt nedsenkbare riggen Leiv Eiriksson. Som forberedelse til den planlagte operasjonen er det gjennomført en miljørisikoanalyse og en beredskapsanalyse for aktiviteten. Basisinformasjon for aktiviteten er oppsummert i Figur 1. Figur 1 Lokasjon av brønn 7121/1-2 S (Setter-Pointer) i PL 767 Barentshavet. DNV GL Rapportnr , Rev Page 5

7 Tabell 1 Basisinformasjon for brønn 7121/1-2 S. Brønnlokasjon 21 07' 30,53" Ø, 71 47' 38,40" N Analyseperiode Helårlig, fordelt på 4 sesonger Vanndybde 315 meter Avstand til nærmeste kystlinje 125 km Oljetype Goliat realgrunnen (857 kg/m 3 ) Riggtype Leiv Eiriksson (halvt nedsenkbar borerigg) Utblåsningsrater Vektet varighet Vektet rate, overflate: 5529 Sm 3 /døgn Vektet rate, sjøbunn: 5229 Sm 3 /døgn Overflateutblåsning: 9,8 dager Sjøbunnsutblåsning: 10,2 dager GOR (Sm 3 /Sm 3 ) 140 Tid for boring av avlastningsbrønn 52 døgn Aktiviteter Leteboring Type scenarier Utblåsning (overflate/sjøbunn) VØK arter/ populasjoner vurdert Forventet borestart Desember 2018 Pelagisk sjøfugl, kystnær sjøfugl, marine pattedyr, fisk og strandhabitatk. 1.2 Hensikt/formål Gjennomføring av miljørisikoanalyser (MIRA) og beredskapsanalyser (BA) for aktiviteter knyttet til leting etter og/eller produksjon av olje og gass på norsk sokkel er påkrevd i henhold til norsk lovverk (se avsnitt 1.4). Miljørisikoanalysen for 7121/1-2S er gjennomført som en full skadebasert analyse i henhold til Norsk Olje og Gass (tidligere OLF) sin Veiledning for gjennomføring av miljørisikoanalyser for petroleumsaktiviteter på norsk sokkel (OLF, 2007). Miljørisikoen vurderes opp mot Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier. I en skadebasert miljørisikoanalyse blir konsekvensene av oljeutblåsning/-utslipp knyttet opp mot sannsynligheten (frekvensen) for en slik hendelse, for å tallfeste risikoen et oljesøl kan ha på ulike ressurser i området. Ressursene i området som ble benyttet i analysen omtales som Verdsatte Økosystem Komponenter (VØK) og er en sammensetning av ulike populasjoner (sjøfugl, marine pattedyr, fiskearter) og habitater (kystsonen). I beredskapsanalysen er det gjennomført en beregning av beredskapsbehov knyttet til mekanisk oppsamling av olje på åpent hav. Beregningene er i henhold til industristandarden «Veileder for miljørettet beredskapsanalyser» (Norsk olje og gass, 2013), basert på dimensjonerende DFU, som er en utblåsning fra brønnen 1.3 Lundins akseptkriterier for akutt forurensning Lundin har som en integrert del av deres styringssystem definert akseptkriteriene for miljørisiko. For letebrønn 7121/1-2 S benyttes Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier for miljørisiko (Tabell 2). Akseptkriteriene angir den øvre grensen for hva Lundin har definert som en akseptabel risiko knyttet til egne aktiviteter (sannsynlighet for en gitt konsekvens). Disse er formulert som mål på skade på naturlige ressurser (VØK), uttrykt ved varighet (restitusjonstid) og ulik alvorlighetsgrad. DNV GL Rapportnr , Rev Page 6

8 Lundin anvender de samme akseptkriterier i alle regioner på norsk sokkel. Miljørisikoanalysen fanger opp eventuelle forskjeller i miljøsårbarhet i ulike regioner fordi den tar hensyn til forekomst og sårbarhet (benytter en sårbarhetskategori) av miljøressursene i det enkelte analyseområdet, og fordi den beregner restitusjonstid for berørte ressurser. Dette fører til at det beregnes en høyere miljørisiko i områder der det er høy andel av berørte, sårbare bestander og ressurstyper. Akseptkriteriene setter derved strengere krav til operasjoner i denne type områder. Akseptkriteriene uttrykker Lundins holdning om at naturen i størst mulig grad skal være uberørt av selskapets aktiviteter. Kriteriene angir maksimal tillatt hyppighet av hendelser som kan forårsake skade på miljøet. Tabell 2 Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier for forurensing (Lundin Norway AS, 2012). Miljøskade Varighet av skaden (restitusjonstid) Operasjonsspesifikke akseptkriterier Mindre 1 mnd. 1 år < 1 x 10-3 Moderat 1-3 år < 2,5 x 10-4 Betydelig 3-10 år < 1 x 10-4 Alvorlig >10 år < 2,5 x Gjeldende regelverkskrav Myndighetskrav til HMS (helse, miljø og sikkerhet) for petroleumsvirksomhet til havs omfatter følgende lover og forskrifter; forurensingsloven, rammeforskriften, styringsforskriften, innretningsforskriften og aktivitetsforskriften. DNV GL Rapportnr , Rev Page 7

9 2 BESKRIVELSE AV UTSLIPPSSCENARIER De fleste former for uhellsutslipp i forbindelse med en leteboring er begrensede utslipp, med små mengder og begrenset skadepotensial. De hendelsene som har de største potensielle miljøkonsekvensene er ukontrollerte utslipp fra brønnen under boring (utblåsning), og omtales som definerte fare- og ulykkeshendelser (DFU). Slike hendelser anses dimensjonerende for foreliggende analyse. 2.1 Dimensjonerende DFU Lundin planlegger å starte boring av letebrønn 7121/1-2 S. Dimensjonerende DFU vil i den forbindelse være en ukontrollert oljeutblåsning fra letebrønnene under boring. Lundin har fått utført en risikovurdering med hensyn til oljeutblåsning fra brønnen og beregnet mulige utblåsningsrater og varigheter med tilhørende sannsynlighetsfordeling (AddEnergy, 2018). Brønnen er planlagt boret med den halvt nedsenkbare boreriggen Leiv Eiriksson (Figur 2). Riggen vil være ankret under operasjon. Figur 2 Leiv Eiriksson som planlegges brukt til boring av letebrønn 7121/1-2 S. 2.2 Sannsynlighet for dimensjonerende DFU 7121/1-2 S er en letebrønn. Basert på SINTEF offshore blowout database 2017, er den totale utblåsningsfrekvensen vurdert til 1,35 x 10-4 for en gjennomsnittsbrønn (Lloyd s, 2018). Under boring i potensielt oljeførende lag vil BOP være plassert på havbunn, noe som tilsier at en utblåsning mest sannsynlig vil forekomme på havbunnen. Sannsynlighetsfordelingen mellom utblåsninger fra havbunn kontra på overflateen, er beregnet til henholdsvis 80 % / 20 % (Lloyd s, 2018). DNV GL Rapportnr , Rev Page 8

10 2.3 Utblåsningsrater og -varigheter Lengste utblåsningsvarighet er satt til tiden det tar å bore en avlastningsbrønn. For brønn 7121/1-2 S er denne 52 døgn, fordelt på mobilisering av rigg, boring inn i reservoar og dreping av utblåsningen (AddEnergy, 2018). Rate-/varighetsmatrisen som er lagt til grunn for oljedriftsmodelleringen og miljørisikoanalysen for letebrønn 7121/1-2S er presentert i Tabell 3. Utblåsningsstudien fra AddEnergy (2018) er basis for matrisen, men flere av ratene er vektet sammen for å få en mer komprimert matrise for modelleringen. Vektet varighet for overflateutblåsning er 9,8 døgn, mens tilsvarende verdi for sjøbunnsutblåsning er 10,2 døgn. Vektet rate for overflateutblåsning er 5529 Sm 3 /døgn, og 5229 Sm 3 /døgn for sjøbunnsutblåsning. For modellering av sjøbunnsutblåsning benyttes ulik utslippsdiameter for utblåsning gjennom åpent hull (O) versus delvis åpent hull (R), i henhold til Best Practice oppsett av OSCAR (Acona, Akvaplan-niva og DNV GL, 2016). Utslippsdiameteren til scenarioer uten restriksjon er satt lik diameteren til sikkerhetsventilen (18 3/4" eller 47,63 cm), mens den er satt til 1" (2,54 cm) for scenarioer med restriksjon. Ratene representert ved de respektive utslippsdiameterene er oppgitt i tabellen som henholdsvis R (restricted) og O (open). Ytterligere detaljer er gitt i Tabell 3. Tabell 3 Rate- og varighetsfordeling med tilhørende sannsynligheter for overflate- og sjøbunnsutblåsning for letebrønn 7121/1-2 S (AddEnergy, 2018). Fordeling overflate/sjøbunn er hentet fra Lloyd s (2018). Utblåsning s -lokasjon Fordelin g overflate / sjøbunn Overflate 20 % Sjøbunn 80 % Rate Sm 3 / d Open (O)/ Restricted (R) R Varigheter (dg) og sannsynlighetsfordeling ,1% 18,7% 17,3% 6,0% 6,0% Sannsynlighe t for raten 9,5 % 50,4 % 24,6 % 14,0 % 1,5 % 41,9 % 2451 O 18,0 % 8898 R 50,1% 18,9% 18,3% 6,5% 6,1% 28,1 % O 10,5 % O 1,5 % DNV GL Rapportnr , Rev Page 9

11 3 OLJEDRIFTSMODELLERING Brønn 7121/1-2 S er en letebrønn. Hydrokarbonsammensetningen gitt funn er usikker, men ved funn av olje forventes en oljetype med lignende egenskaper som Goliat Realgrunnen olje. Denne oljetypen er derfor benyttet som referanseolje. I dette kapitlet blir referanseoljens egenskaper, oljedriftsmodellen og dens begrensninger, samt resultater fra oljedriftsmodelleringen beskrevet. 3.1 Oljetype og oljens egenskaper Både levetid til olje på sjø, grad av nedblanding i vannmassene og de tilhørende potensielle miljøeffektene vil avhenge av oljetype. Det samme gjelder egnetheten til og effekten av ulike typer oljevernberedskap (mekanisk og kjemisk bekjempelse). Goliat Realgrunnen er en delvis biodegradert råolje med et relativt høyt voksinnhold. Råoljen kan karakteriseres som en naftensk olje, men har egenskaper som gjør den både parafinsk og voksrik ved forvitring på sjøen. Ved forvitring på sjøen vil råoljens smeltepunkt og voksinnhold øke merkbart. Realgrunnen råolje tar, som andre råoljer, raskt opp vann rog danner voksstabiliserte emulsjoner. Dette betyr at emulsjonene ser ut til å være stabil, men kan brytes ved tilførsel av energi. Den høye emulsifiseringsgraden fører til at det ikke forventes at råoljen stivner på sjøen, selv ved lave temperaturer. Dette til tross for det økte stivnepunktet på grunn av fordampning av oljen (SINTEF, 2003). Råoljen har medium fordampning og vil, avhengig av værforholdene, miste tilnærmet 40 % av de lette komponentene innen fem dager med forvitring på sjøen,. Viskositeten øker med varigheten av forvitringen på sjøen og det er forventet en maksimal viskositet på cp. Dette er en relativt lav viskositet sammenlignet med andre råoljer på norsk sokkel. Egenskapene til referanseoljen er sammenfattet i Tabell 4. Tabell 4 Parametere for råolje fra Goliat realgrunnen (SINTEF, 2003). Parameter Verdi Tetthet ved standardbetingelser [kg/ m³] 857,1 Maksimum vanninnhold ved 5 C [volum %] 70 Viskositet, fersk olje ved 5 ºC [cp] 257 Voksinnhold, fersk olje [vekt %] 5,1 Asfalteninnhold, fersk olje [vekt %] 0, Oljedriftsmodellen Oljedriftsmodellen som er anvendt er SINTEFs OSCAR modell (Oil Spill Contingency And Response) versjon Modelloppsettet av OSCAR er basert på Best Practice (Acona, Akvaplan-niva og DNV GL, 2016). NORA 10 vinddata for er benyttet sammen med 3D-strømdata fra SVIM arkivet også fra perioden DNV GL Rapportnr , Rev Page 10

12 3.3 Beskrivelse av modellerte utblåsningsscenarier Oljedriftsberegningene er gjennomført for én lokasjon med posisjon 71 47' 38,40" Nord og 21 07' 30,53" Øst. Havdypet på lokasjonen er 315 m±1m. Spredningsmodelleringer er gjennomført for overflate- og sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen. Spredningsberegningene for utblåsning av olje er kjørt for 5 varigheter og 5 utblåsningsrater for overflate- og sjøbunnsutblåsning. I oljedriftsmodelleringene er det kjørt tilstrekkelig antall simuleringer til å dekke inn variasjoner i vind og havstrømmer gjennom året. Antall simuleringer er avhengig av utslippsvarigheten, så for: 2 dager utslippstid er antall simuleringer 36 per år for hver rate, altså 36 x 10 år = 360 simuleringer per rate 5 dager utslippstid er antall simuleringer 24 per år for hver rate, altså 24 x 10 år = 240 simuleringer per rate 15 dager utslippstid er antall simuleringer 24 per år for hver rate, altså 24 x 10 år = 240 simuleringer per rate >= 35 dager utslippstid er antall simuleringer 12 per år for hver rate, altså 12 x 10 år = 120 simuleringer per rate Dette er i henhold til Best Practise oppsettet for OSCAR (Acona, Akvaplan-niva og DNV GL, 2016). For modellering av sjøbunnsutblåsningene ble det benyttet GOR (Gass/olje-forhold) lik 140 Sm 3 /Sm 3 for utblåsning fra letebrønn 7121/1-2 S (AddEnergy, 2018). Det er lagt til grunn at gassen i reservoarene som driver oljen opp til overflaten er naturgass med stor andel av metan. De statistiske oljedriftsresultatene er presentert i et rutenett som har en horisontal oppløsning på km. 3.4 Oljedriftsmodellering Resultater Nærsonemodellering av sjøbunnsutslipp Nærsonemodellering av sjøbunnsutslipp er utført med to ulike utstrømningsarealer. Her legges det til grunn strømning gjennom full åpning av BOP (åpent hull) og restriksjon av denne med hhv. utstrømningsdiameter 47,63 og 2,38 cm. Dette er gjort i henhold til Best Practice oppsett av OSCAR (Acona, Akvaplan-niva og DNV GL, 2016). Simuleringsresultatene for sjøbunnsutblåsning fra åpent hull viser at oljen når overflaten etter 5-6 minutter og spres på havoverflaten som en tynn oljefilm med estimert tykkelse på 0,025 mm (gjennomsnitt i en 3 x 3 km rute). Dette er basert på en GOR på 140 Sm 3 /Sm 3 (for Realgrunnen råolje) og et dyp på 315 m. Tilsvarende tall for utstrømning med begrenset åpning er også rundt 5 minutter og med en oljefilmtykkelse på mindre enn 0,01 mm Spredning av olje på overflaten For modellerte overflate- og sjøbunnsutblåsninger er det generert oljedriftsstatistikk på rutenivå (10 10 km ruter) for fire sesonger; høst (september-november), vinter (desember-februar), vår (mars-mai) og sommer (juni-august). Forventet treff av oljemengder ( 5 % treff av tonn olje (sannsynlighet for treff x mengde olje gitt treff)) gitt en utblåsning fra henholdsvis overflate og sjøbunn fra brønnen i de ulike sesongene er presentert i Figur 3 og Figur 4. Figurene viser også 5 % og 50 % treffsannsynlighet for olje (influensområde). DNV GL Rapportnr , Rev Page 11

13 Influensområdet er basert på sannsynligheten for at en rute treffes i den statistiske oljedriftsmodelleringen. For den forventede oljemengden (tonn) er sannsynligheten for at ruten treffes multiplisert med den gjennomsnittlige tidsmidlede oljemengden ( 1 tonn i ruten gitt at den treffes. Influensområdet vil bli stort i utstrekning siden det også inneholder ruter med lav treffsannsynlighet som mottar mer enn 1 tonn olje. Merk imidlertid at forventet oljemengde og treff av olje er basert på alle utblåsningsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter, og at det markerte området ikke viser omfanget av en enkelt oljeutblåsning, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. Resultatene viser at oljen i stor grad fordeles rundt utblåsningspunktet i Barentshavet og at oljen i hovedsak trekkes med strømmene mer østover enn vestover. Figur 5 viser et eksempel på overflatestrømmer i Barentshavet i mars. Forventet treff av oljemengder i de enkelte rutene er sammenlignbart for en sjøbunn- og en overflateutblåsning. DNV GL Rapportnr , Rev Page 12

14 Figur 3 Sesongvise forventede treff av oljemengder ( 5 % treff av > 1 tonn olje) i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra brønn 7121/1-2 S. Forventet treff av olje er basert på alle utblåsningsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. DNV GL Rapportnr , Rev Page 13

15 Figur 4 Sesongvise forventede treff av oljemengder ( 5 % treff av > 1 tonn olje) i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra brønn 7121/1-2 S. Forventet treff av olje er basert på alle utblåsningsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. DNV GL Rapportnr , Rev Page 14

16 Figur 5 Øyeblikksbilde av overflatestrømmer i Barentshavet i mars 2016 (Meterologisk Institutt: SVIM arkivet for strøm- og isdata: ftp://ftp.met.no/projects/svim-public/svimresults/). Lokasjon for brønn 7121/1-2 S er merket inn med en firkant med kryss i Stranding av olje i kystsonen Landrutene som har 5 % sannsynlighet for stranding av mer enn 1 tonn olje per km ruter per sesong er vist i Figur 6 og Figur 7, gitt henholdsvis en overflate- og en sjøbunnsutblåsning. Det er størst strandningssannsynlighet i de ytre kystområdene fra Ingøya og Hjelmsøya til Nordkapp (inntil 50 % treffsannsynlighet). DNV GL Rapportnr , Rev Page 15

17 Figur 6 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i km kystruter gitt en overflateutblåsning fra brønn 7121/2-1 S i hver sesong. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. DNV GL Rapportnr , Rev Page 16

18 Figur 7 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i km kystruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra brønn 7121/2-1 S i hver sesong. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. DNV GL Rapportnr , Rev Page 17

19 Korteste ankomsttid til land og største strandingsmengder av emulsjon er vist i Tabell 5 (95- og 100- persentiler). Resultatene for forventet strandet emulsjon og drivtid presentert stammer ikke nødvendigvis fra samme simulering. Alle simuleringer, både for overflate- og sjøbunnsutblåsning ligger til grunn for resultatene. 95-persentilen av scenariene gir 6430 tonn oljeemulsjon totalt langs kystlinjen (sommersesongen) og 95-persentilen av korteste drivtid er 9,8 døgn (høstsesongen). Tabell 5 Strandingsmengder av oljeemulsjon og korteste drivtid til den norske kystlinje gitt en utblåsning fra brønn 7121/2-1 S (95- og 100-persentiler) oppgitt for hver sesong. Alle simuleringene for overflate- og sjøbunnsutblåsning er lagt til grunn for tallene presentert. Persentil Strandet oljeemulsjon (tonn) Drivtid (døgn) Vår Sommer Høst Vinter Vår Sommer Høst Vinter ,1 5,3 3,8 5, ,4 10,8 9,8 10,0 Tabell 6 angir 95-persentilen av korteste drivtid til land og største strandingsmengde inn i de definerte eksempelområdene. Lokasjon av eksempelområdene er gitt i Figur 8. Av eksempelområdene er det størst strandingsmengde på Sørøya-nordvest, med 1279 tonn oljeemulsjon totalt i sommersesongen. Korteste drivtid til et eksempelområde er 11,8 døgn (Ingøya i vårsesongen). Tabell 6 Strandingsmengder av emulsjon og korteste drivtid til de definerte eksempelområdene gitt en utblåsning fra brønn 7121/2-1 S (95-persentiler) oppgitt for hver sesong. Alle simuleringene for overflate- og sjøbunnsutblåsning er lagt til grunn for tallene presentert. Eksempelområde Strandet emulsjon (tonn) Drivtid (døgn) Vår Sommer Høst Vinter Vår Sommer Høst Vinter Sørøya-nordvest ,3 12,6 16,0 16,1 Ingøy ,8 12,4 12,3 12,0 Hjelmsøy ,4 13,8 14,8 14,8 Gjessværstappan ,5 14,7 13,5 15,0 Sværholtklubben ,9 21,2 28,8 - Nordkinn ,0 20,8 15,8 27,0 Nordkinnhalvøya nordøst ,1 40,6 22,3 - Kongsfjord ,5 36,6 20,7 - DNV GL Rapportnr , Rev Page 18

20 Figur 8 Lokasjon av eksempelområdene i Finnmark (Kilde: NOFOs planverk: Vannsøylekonsentrasjoner Resultatene av konsentrasjonsberegningene rapporteres vanligvis som totale konsentrasjonsverdier av olje (THC) i de øverste vannmassene, det vil si det skilles ikke mellom dispergert olje og løste oljekomponenter. Oljen i vannmassene vil i hovedsak skrive seg fra olje som blandes ned i vannmassene fra drivende oljeflak (naturlig dispergering som følge av vind og bølger). Nedblanding av oljen fra overflaten beregnes på basis av oljens egenskaper og den rådende sjøtilstanden. Figur 9 og Figur 10 viser sesongvise THC konsentrasjoner i vannsøylen gitt en overflate- og sjøbunnsutblåsning fra brønn 7121/2-1 S. Resultatene av modelleringen viser moderate THC-konsentrasjoner i vannsøylen. En sjøbunnsutblåsning gir noe større effektområde (>58 ppb THC) i vannsøylen enn tilsvarende overflateutblåsning. 58 ppb regnes som nedre effektgrense for skade på fiskeegg og larver (Nilsen et.al., 2006). DNV GL Rapportnr , Rev Page 19

21 Figur 9 Maksimale tidsmidlede THC konsentrasjoner i vannsøylen gitt en overflateutsblåsning fra brønn 7121/2-1 S vist sesongvis. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. DNV GL Rapportnr , Rev Page 20

22 Figur 10 Maksimale tidsmidlede THC konsentrasjoner i vannsøylen gitt en sjøbunnsutblåsning fra brønn 7121/2-1 S vist sesongvis. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter DNV GL Rapportnr , Rev Page 21

23 4 METODIKK FOR MILJØRETTET RISIKOANALYSE Analyser av miljørisiko utføres trinnvis i henhold til Norsk olje og gass veiledning for miljørisikoanalyser (OLF, 2007). For letebrønn 7121/1-2S er det valgt å gjennomføre en skadebasert analyse for de antatt mest sårbare miljøressursene. Et sammendrag av metodikken i miljørisikoanalysen er beskrevet nedenfor med fokus på VØK bestander, mens det henvises til MIRA veiledningen (OLF 2007) for mer utfyllende informasjon. Basert på oljedriftsmodellering og bruk av effektnøkler beregnes bestandstap for den enkelte VØK bestand (se Figur 11). Figur 11 Oversikt over ulike trinn i beregning av bestandstap og miljørisiko for VØK bestander. Trinn 1 Tilrettelagte utbredelsesdata for de enkelte VØK bestander kombineres med hver enkelt oljedriftssimulering. Det anvendes en effektnøkkel som sier noe om mulig bestandstap i 10 x 10 km gridruter basert på oljemengde i simuleringen (se Tabell 7). Ulik individuell sårbarhet for olje gir ulik effektnøkkel. Trinn 2 Tapsandeler i 10 x 10 km ruter summeres og gir et samlet bestandstap for hver VØK bestand for hver simulering. Bestandstapene for de ulike oljedriftssimuleringene kategoriseres i 1-5 %, 5-10 %, %, % og mer enn 30 %. Bestandstap under 1 % antas ingen kvantifiserbar effekt på restitusjon av bestanden. Trinn 3 Det anvendes deretter en skadenøkkel (Tabell 8) som knytter et gitt bestandstap for VØK bestanden til miljøskade. Miljøskade uttrykkes ved tiden det tar før en bestand er restituert til 99 % av nivået før en hendelse inntreffer (OLF, 2007). Som påpekt ovenfor varierer sårbarheten mellom arter (og habitater) og restitusjonstiden vil være påvirket av dette. Den teoretiske restitusjonstiden er inndelt i fire kategorier. DNV GL Rapportnr , Rev Page 22

24 Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig (> 10 år). Trinn 4 Miljørisiko beregnes deretter ved å kombinere sannsynlighet for ulike miljøskader med frekvensen for den spesifikke oljeutblåsningen og måles opp mot operatørens akseptkriterier for miljøskade. Tabell 7 Effektnøkkel for beregning av bestandstap innenfor en km sjørute gitt eksponering av olje fordelt på fire kategorier. Verdier for sjøfugl er valgt som eksempel. S1-S3 angir artens sårbarhet der S3 er høyeste sårbarhet. Oljemengde (tonn) i km rute Effektnøkkel akutt dødelighet Individuell sårbarhet av VØK sjøfugl S1 S2 S tonn 5 % 10 % 20 % tonn 10 % 20 % 40 % tonn 20 % 40 % 60 % 1000 tonn 40 % 60 % 80 % Tabell 8 Skadenøkkel for sannsynlighetsfordeling av teoretisk restitusjonstid ved akutt bestandsreduksjon av sjøfugl- og marine pattedyrbestander med lavt restitusjonspotensiale S3 (OLF, 2007). Konsekvenskategori miljøskade Akutt bestandsreduksjon Teoretisk restitusjonstid i år Mindre (<1 år) Moderat 1-3 år 1-5 % 50 % 50 % Betydelig 3-10 år 5-10 % 25 % 50 % 25 % Alvorlig >10 år % 25 % 50 % 25 % % 50 % 50 % 30 % 100 % Beregningene som gjennomføres for strandhabitat skiller seg ut fra VØK bestander ved at det benyttes en kombinert effekt- og skadenøkkel som knytter oljemengden i et 10 x 10 km habitat direkte opp mot miljøskade og restitusjonstid. 4.1 Usikkerhet i miljørisikoanalyser I henhold til Ptils oppdaterte definisjon av risikobegrepet, der det understrekes at usikkerhetsmomentet i en risikoanalyse bør belyses og hvordan usikkerheten skal håndteres, pekes det i foreliggende avsnitt på de viktigste usikkerhetsparameterne i miljørisikoanalysen. DNV GL Rapportnr , Rev Page 23

25 I miljørisikoanalyser er ønsket å redusere usikkerheten så mye som mulig, noe som innebærer til enhver tid å benytte best tilgjengelig kunnskap. Det innebærer også å gjøre enkelte konservative valg for å håndtere de verdiene en ikke har tilstrekkelig kunnskap om, og på den måten ivareta usikkerheten ved en føre-var holdning. Når en leser miljørisikoanalyser får man gjerne inntrykk av at miljørisiko er en eksakt kvantitativ størrelse som uten forbehold kan avgjøre om planlagt aktivitet er akseptabel eller uakseptabel i forhold til mulig miljøpåvirkning. Det er lett å glemme at bak tallene ligger en rekke parametere som rommer større eller mindre grad av usikkerhet, eksempelvis: Metodikk Selve metodikken i seg selv rommer en stor grad av usikkerhet, da det aldri vil være mulig eksakt å beregne effekten av en mulig oljeutblåsning en gang i fremtiden. For å håndtere usikkerheten i bestandseffekter for sjøfugl og marine pattedyr gitt påvirkning av oljeforurensning, er det laget «effektnøkler» som gir mulige bestandstap gitt et spenn av ulike oljemengder (eksempelvis tonn olje per km rute, som gir 20 % bestandstap) som sammenfaller med tilstedeværelse av ressursene. Beregnet bestandstap kategoriseres videre med spenn (eksempelvis 1-5 %, 5-10 % osv.), som videre gir et spenn i teoretisk restitusjonstid (eksempelvis gir % bestandstap henholdsvis 25 % sannsynlighet for Moderat miljøskade, 50 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade og 25 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade). Effekt og skadenøkler er utledet fra observert dødelighet og skade fra tidligere oljeutslipp Miljøressurser Tilstedeværelsen av naturressursene kan også være en svært usikker og variabel størrelse. For sjøfugl er datagrunnlaget generelt godt i hekkesesongen. Datasettene er basert på statistiske analyser av telledata og oppdateres jevnlig gjennom SEAPOP programmet. Det er likevel ikke mulig å predikere sjøfugls tilstedeværelse eksakt da variasjonene er store over kort tid og fra år til år, særlig for sjøfugl i åpent hav. Et eksempel på sistnevnte datasett fremkommet gjennom SEAPOP programmet er vist i Figur 12Figur 12 (sjøfugl i åpent hav). Predikerte tettheter over havområdene angis sammen med 95 % konfidensintervall og standardfeil. Datasettene angir en slags gjennomsnittsverdi av tettheten av sjøfugl i hele havområdet, og reflekterer således ikke faktisk utbredelse på et gitt tidspunkt et gitt sted. Utfallsrommet av mulige konsekvenser kan således bli snevert i forhold til faktisk forventning, og beregningene basert på datasettene gir kun en «gjennomsnittlig» konsekvens. For fiskeegg/-larver i vannsøylen baserer analysen seg på modelldata over larvefordeling i vannsøylen i ulike år. Her er det viktig med mange år med data, og realistiske fordelinger, for å gi et godt forventningsbilde av mulige larvetap. Det er også mulig å understreke usikkerheten ved å se på maksimum- og minimumsverdier, og standardavvik. DNV GL Rapportnr , Rev Page 24

26 Figur 12 Utbredelseskart for lomvi i åpent hav i tre sesonger (øverst) samt usikkerhetsestimater for utbredelseskartene som 95 % konfidensintervall (nederst). Kartene er opparbeidet gjennom SEAPOP ( SEAPOP Oljetype Valg av oljetype-analog som skal representere et mulig hydrokarbonfunn, gjøres med variabel grad av usikkerhet. Noen ganger har man gode indikasjoner på oljeegenskaper som er avgjørende for å velge en liknende analog oljetype, andre ganger er det stor usikkerhet rundt dette. Det kan også være vanskelig å finne en eksisterende oljetype som representerer det forventede hydrokarbonets forvitringsegenskaper. I tillegg kommer usikkerhet i oljedriftmodellens representasjon av oljens oppførsel på havoverflaten/ i vannsøylen etter utslipp på ulike tider av året, ved ulike værsituasjoner, samt værsituasjonen i seg selv. For å ivareta usikkerheten i ytre miljøparametere (vind, strøm, temperatur) er det viktig å modellere tilstrekkelig antall simuleringer. Dette innebærer både tilstrekkelig antall simuleringer gjennom året slik at sesongvise (månedlige) variasjoner ivaretas, men også tilstrekkelig antall år som sikrer at årlige variasjoner ivaretas. Det er benyttet 10 år med strøm- og vinddata i modellen, som anses som tilstrekkelig i henhold til beste praksis for modelleringsoppsett (DNV GL, Akvaplan-niva, Acona, 2016) Frekvenser og sannsynligheter I beregning av risiko benyttes både konsekvensestimater (hva blir konsekvensen dersom en utblåsning skjer), og sannsynlighetsestimater (hvor sannsynlig er det at en utblåsning forekommer). Sannsynlighetsestimatene er basert på et tallmateriale som er fremkommet gjennom historiske hendelser for Nordsjøen (norsk, britisk og nederlandsk sektor), og den ytre kontinentalsokkelen av DNV GL Rapportnr , Rev Page 25

27 Mexicogolfen. Det er stor usikkerhet rundt hvor godt egnet erfaringsmateriale er for å beskrive/predikere fremtidige hendelser. I beregning av generiske utblåsningsfrekvenser ble det tidligere tatt utgangspunkt i de siste 20 års hendelser. Beregningsmetodikken er nå endret for å ivareta de senere års teknologiutvikling for å bedre sikkerheten i forbindelse med petroleumsvirksomhet. Nå benyttes data for perioden , derav senere års hendelser tillegges større vekt enn hendelser langt tilbake i tid (Lloyds, 2018). For å redusere usikkerheten rundt utblåsningssannsynligheten ytterligere kan det gjøres brønnspesifikke risikoanalyser, der man vurderer brønntekniske parametere opp mot erfaringsmaterialet. Ofte ender man da opp med en utblåsningsfrekvens som er lavere enn den generiske (historiske) tallverdien, noe som vitner om at operatørene på norsk sokkel har bedre kontroll og bedre rutiner enn hva som ligger til grunn for de historiske hendelsene. Dette innebærer at ved bruk av generiske frekvenser ivaretas usikkerheten gjennom konservative valg. DNV GL Rapportnr , Rev Page 26

28 5 MILJØBESKRIVELSE Letebrønn 7121/1-2S er lokalisert sentralt i Barentshavet. En utblåsning fra brønnen trekkes nordover med kyststrømmen og medfører potensiale for oljeforurensning sentralt og kystnært i Barentshav-området. Det er derfor valgt å fokusere på naturressurser tilknyttet dette havområdet. En kort beskrivelse av miljøressursene i Barentshavet er gitt i Appendiks B. For en mer omfattende beskrivelse av miljøressursene i regionen, henvises det til blant annet: Føyn, von Quilfeldt, and Olsen (2002), Loeng and Drinkwater (2007), Helhetlig forvaltningsplan for Lofoten og Barentshavet (HI, 2010) og konsekvensutredningen rundt åpningsprosessen for petroleumsvirksomhet i Barentshavet sørøst (OED, 2012; Systad, G. & Strøm, H., 2012; HI, 2012). 5.1 Verdifulle Økosystem Komponenter (VØK) Som utgangspunkt for miljørisikoanalysene er det gjennomført en vurdering av hvilke naturressurser som har det største konfliktpotensialet innen influensområdet til letebrønn 7121/1-2S. En Verdsatt Økosystem Komponent (VØK) er definert i veiledningen for gjennomføring av miljørisikoanalyser (OLF, 2007) som en ressurs eller miljøegenskap som: Er viktig (ikke bare økonomisk) for lokalbefolkningen, eller Har en nasjonal eller internasjonal interesse, eller Hvis den endres fra sin nåværende tilstand, vil ha betydning for hvordan miljøvirkningene av et tiltak vurderes, og for hvilke avbøtende tiltak som velges. For å velge ut VØKer innen et potensielt berørt område benyttes følgende prioriteringskriterier (OLF, 2007): VØK må være en populasjon eller bestand, et samfunn eller habitat/naturområde VØK må ha høy sårbarhet for oljeforurensning i den aktuelle sesong VØK bestand må være representert med en stor andel i influensområdet VØK bestand må være tilstede i en stor andel av året eller i den aktuelle sesong VØK habitat må ha høy sannsynlighet for å bli eksponert for oljeforurensning VØKer som blir valgt ut for analyse i en spesifikk operasjon kan representere et spenn av ressurser som vil bidra til miljørisikoen for operasjonen i ulik grad. Som et minimum skal alltid den eller de ressursene som er antatt å bidra mest til miljørisikoen være representert blant de utvalgte ressursene. I utvelgelsen av VØKer er rødlistearter som er til stede i influensområdet vurdert. 5.2 Utvalgte VØK Utvalgte VØK er basert på kriteriene beskrevet i kapittel 5.1 og er nærmere beskrevet nedenfor Sjøfugl Tabell 9 viser utvalgte sjøfuglarter på åpent hav og kystnært inkludert i miljørisikoanalysen for letebrønn 7121/1-2S. Flere av de pelagiske sjøfuglene inngår også i datasettene for kystnære sjøfugl, da det benyttes ulike datasett for disse etter tilholdssted i ulike deler av året. For disse artene dreier det seg i all hovedsak om hekkebestanden som oppholder seg rundt hekkekoloniene i en begrenset periode av året (vår/sommer) (se Figur 13). Det er ikke tatt spesielt hensyn til svømmetrekk for sjøfugl i datasettene. DNV GL Rapportnr , Rev Page 27

29 Datasettene for pelagiske sjøfugl er fra SEAPOP (2013) og for kystnære sjøfugl fra SEAPOP (2017). Det nye datasettet for kystnære sjøfugl fra SEAPOP inneholder både nasjonale data og regionale data (Barentshavet for denne analysen). Det er valgt å fokusere på de nasjonale datasettene i rapporten i tråd med anbefalingene i standariseringsprosjektet på sjøfugl (Systad et al., 2018). Det er videre analysert på Seatrack data for lomvi som omfatter data fra 4 kolonier i Norskehavet og Barentshavet (Sklinna, Hjelmsøya, Hornøya og Bjørnøya). Tabell 9 Utvalgte VØKer sjøfugl for miljørisikoanalysen for letebrønn 7121/1-2S (Seapop, 2013; Seapop, 2017; Artsdatabanken (rødliste), 2015). Navn Latinsk navn Rødlista** Tilhørighet Alke Alca torda EN Alkekonge Alle alle - Fiskemåke Larus canus NT Gråmåke Larus argentatus LC Havhest Fulmarus glacialis EN Havsule Morus bassanus LC Pelagisk sjøfugl datasett Krykkje Rissa tridactyla EN Barentshavet Lomvi Uria aalge CR Lunde Fratercula arctica VU Polarlomvi Uria lomvia EN Polarmåke Larus hyperboreus - Svartbak Larus marinus LC Alke* Alca torda EN Fiskemåke Larus canus NT Gråmåke* Larus argentatus LC (-) Havhest* Fulmarus glacialis EN (LC) Havsule* Morus bassanus LC Islom* Gavia immer - Ismåke* Pagophila eburnea VU Krykkje* Rissa tridactyla EN (NT) Lomvi* Uria aalge CR (VU) Lunde* Fratercula arctica VU (LC) Makrellterne Sterna hirundo EN Polarlomvi* Uria lomvia EN (NT) Polarmåke* Larus hyperboreus - (NT) Kystnær sjøfugl (nasjonalt) Praktærfugl* Somateria spectabilis - (NT) Rødnebbterne* Sterna paradisaea LC Siland Mergus serrator LC Sildemåke Larus fuscus LC Smålom* Gavia stellata LC Stellerand* Polysticta stelleri VU Storjo* Stercorarius skua LC Storskarv Phalacrocorax carbo LC Svartbak* Larus marinus LC Teist* Cepphus grylle VU (LC) Toppskarv Phalacrocorax aristotelis LC Ærfugl* Somateria molissima NT (LC) NT Nær Truet, EN Sterkt Truet, CR Kritisk Truet, VU Sårbar, LC Livskraftig *Arter som også er i datasettet for kystnære sjøfugl Bjørnøya/Svalbard **Kategorisering for Svalbard/Bjørnøya datasett dersom dette avviker fra kategorisering på fastland DNV GL Rapportnr , Rev Page 28

30 Figur 13 Hekkekolonier av utvalgte sjøfuglarter i Finnmark (kilde: SEAPOP). DNV GL Rapportnr , Rev Page 29

31 Det er anbefalt å utføre kolonispesifikke analyser i tillegg til standard MIRA-analyse når gitte predefinerte kriterier slår inn for bestander på nøkkellokaliteter og i utvalgte store fuglekolonier (Systad et al., 2018). Hvilke kolonier som skal analyseres vil avgjøres etter en planlagt case-studie i arbeidsgruppen og er per i dag ikke fastsatt: I denne analysen er det valgt å beregne skade og miljørisiko for sjøfuglkolonien på Hjelmsøya som den kolonien som vil bli mest berørt ved et eventuelt utslipp. Bakgrunnen for å gjøre kolonispesifikke analyser er at det er stor variasjonen i fordeling av sjøfugl i tid og rom i funksjonsområdene under hekkesesongen og dette er ikke fullgodt gjengitt i kystdatasettet fra SEAPOP. Studiet har vist at det standardiserte kystdatasettet beskrevet ovenfor har en tendens til å underestimere sannsynligheten for større bestandstap sammenlignet med ulike datasett der variasjonen i fuglenes fordeling i funksjonsområdene er bedre ivaretatt. For å ivareta dette er det konstruert to "aggregeringsdatasett" for hver SEAPOP-nøkkellokalitet og utvalgte store fuglekolonier for kystnære overflatebeitende arter og pelagiske arter (overflatebeitende og dykkende). Datasettet består av 100 tilfeldige fordelinger der kolonibestanden (hekkebestanden) er fordelt i fem ruter i henholdsvis 60 og 100 km funksjonsområder: 33 % av bestanden i koloniruta og de resterende 67 % tilfeldig fordelt i fire ruter i funksjonsområdet. Datasettet dekker perioden 1. mars til 31. august, dvs. hekkeperioden (1. april til 31. juli) og en måned før og etter. I april og august antas det at 50 % av hekkebestanden har ankommet/forlatt funksjonsområdet Marine pattedyr Havert og steinkobbe har høyest sårbarhet under kaste- og hårfellingsperioden da de samler seg i kolonier i kystnære områder (juni-september for steinkobbe og desember-april for havert). Influensområdene til 7121/1-2S strekker seg østover i Barentshavet, og en eventuell utblåsning har sannsynlighet for å treffe finnmarkskysten. Det er valgt å gjennomføre risikoberegninger for havert, steinkobbe og oter i denne analysen, for å dokumentere eventuelle effekter. Tabell 10 viser de utvalgte VØK marine pattedyrene. Tabell 10 Utvalgte VØKer marine pattedyr for miljørisikoanalysen for letebrønn 7121/1-2S (Artsdatabanken (rødliste), 2015). Navn Latinsk navn Rødlista Havert Halichoerus grypus LC Steinkobbe Phoca vitulina LC Oter Lutra lutra VU VU Sårbar, LC Livskraftig Under økosystemtoktene observeres de største tetthetene av vågehval, knølhval og finnhval oftest langs eggakanten og i kalde områder nord for polarfronten. Mindre deler av bestandene oppholder seg i sørvestre deler av Barentshavet som er sommerbeiteområde. De senere årene har imidlertid utbredelsen av bardehvalene fått større tyngdepunkt lenger nord. For eksempel er det observert færre hvaler på Spitsbergenbanken og Storbanken, mens flere hvaler er observert i de nordlige, grunne områdene øst for Nordaustlandet, nordøst for Spitsbergen. Både finnval, vågehval og knølhval ser ut til å trekke ut av Barentshavet i vinterperioden Det forventes ikke bestandseffekter på hval som følge av en utblåsning i området, da bestandene er spredt over svært store områder. DNV GL Rapportnr , Rev Page 30

32 5.2.3 Fisk Effekten av olje på organismer i vannfasen (fisk og plankton) er avhengig av oljetype, nedblandingsgrad og kinetikk for utløsning av oljekomponenter til vannfasen, samt varighet av eksponeringen. Siden planktonforekomstene (plante- og dyreplankton) generelt er lite sårbare for oljeforurensning, er hovedfokus for miljørisikoanalyser satt på fisk. Egg og larver kan være svært sårbare for oljeforurensning i vannmassene, mens yngel (større enn omlag 2 cm) og voksen fisk i liten grad antas å påvirkes. Dette er i tråd med feltobservasjoner som har vist liten dødelighet av voksen fisk etter virkelige oljeutslipp. For fisk er det hovedsakelig arter som gyter konsentrert både i tid og rom som har størst skadepotensiale for oljeutblåsninger. I og med at influensområdene dekker sentrale deler av Barentshavet, til områder med tidvise konsentrasjoner av gyteprodukt, er det valgt å inkludere lodde og torsk i miljørisikoanalysen Strand En utblåsning fra 7121/1-2S medfører sannsynlighet for stranding av olje langs Finnmarkskysten og det er derfor valgt å gjennomføre skadebaserte analyser for strand, med utgangspunkt i sårbare habitater langs kysten av Finnmark. DNV GL Rapportnr , Rev Page 31

33 6 MILJØRETTET RISIKOANALYSE RESULTATER Mulige konsekvenser for sjøfugl og marine pattedyr er beregnet som sannsynlighet for en gitt tapsandel (henholdsvis < 1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og > 30 %) av en bestand. Beregningene tar utgangspunkt i månedlige regionale bestandsfordelinger av artene, og resultatene som presenteres er maksimal verdi av månedene innen hver sesong (vår: mars-mai, sommer: juni-august, høst: september-november, vinter: desember-februar). Resultatene er presentert for bestanden med høyest sesongvise utslag i foreliggende kapittel, mens bestandstap av alle modellerte arter samt bestandstap av kystnære sjøfugl (regionale datasett) er presentert i Appendiks A. Tapsandelen er videre benyttet til å beregne miljøskade. Miljøskade er definert i form av mulig restitusjonstid der 1 måned - 1 år restitusjonstid betegnes som Mindre miljøskade, 1-3 års restitusjonstid betegnes som Moderat miljøskade, 3-10 års restitusjonstid betegnes som Betydelig miljøskade og > 10 års restitusjonstid betegnes som Alvorlig miljøskade. Sannsynligheten for miljøskade av ulik alvorlighetsgrad er videre kombinert med sannsynligheten (frekvensen) for en oljeutblåsning, og årlig miljørisiko er målt mot Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier. Miljørisiko er presentert for alle inkluderte arter i foreliggende kapittel. For strandhabitat er det beregnet treffsannsynlighet av ulike oljemengdekategorier per km ruter, som videre danner grunnlaget for beregning av sannsynlighet for miljøskade per rute. Miljøskade for strandhabitat defineres på samme måte som for sjøfugl etter restitusjonstid. Resultatene av konsekvensberegningene er presentert for ruten med høyest sesongvise utslag. Det er valgt å presentere miljørisiko for de 10 ulike rutene i hver sesong med høyest månedlig utslag uavhengig av skadekategori (som andel av akseptkriteriene). 6.1 Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra letebrønn 7121/1-2 S Pelagisk sjøfugl Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - overflateutblåsning Lunde er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren, høsten og vinteren, mens alke har høyest sannsynlighet for bestandstap om sommeren. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til: 62 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (lunde høst). 33 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (lunde sommer). 16 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (lunde sommer). 4 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (lunde vår). 0,8 % sannsynlighet for tap av >30 % av populasjonen (lunde sommer) Dette gir følgende maksimale sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 38 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (lunde høst). 47 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (lunde høst). 18 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (lunde sommer). 7 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (lunde sommer). DNV GL Rapportnr , Rev Page 32

34 Pelagisk sjøfugl Overflateutblåsning Figur 14 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en overflateutblåsning fra brønn 7121/2-1 Spresentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - sjøbunnsutblåsning Lunde er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren, høsten og vinteren, mens alke har høyest sannsynlighet for bestandstap om sommeren. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til: 68 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (lunde høst). 32 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (lunde sommer). 16 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (lunde sommer). 3 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (lunde vår). 0,8 % sannsynlighet for tap av >30 % av populasjonen (lunde sommer) Dette gir følgende maksimale sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 39 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (lunde høst). 47 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (lunde høst). 17 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (lunde sommer). 6 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (lunde sommer). DNV GL Rapportnr , Rev Page 33

35 Pelagisk sjøfugl Sjøbunnsutblåsning Figur 15 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra brønn 7121/2-1 Spresentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen Kystnære sjøfugl (Nasjonale data) Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - overflateutblåsning Hekkebestanden av alke er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren, og ærfugl har høyest sannsynlighet om høsten og vinteren. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til: 41 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (alke sommer) 17 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (alke sommer) 7 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (alke vår) 0,1 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (alke sommer) Det er ingen sannsynlighet for tapsandeler over 30 % Dette gir følgende maksimale sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 25 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (alke sommer) 30 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (alke sommer) 8 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (alke vår) 2 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (alke vår) DNV GL Rapportnr , Rev Page 34

36 Kystnære sjøfugl (Nasjonale data) Overflateutblåsning Figur 16 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnære sjøfugl (nasjonale datasett) dør gitt en overflateutblåsning fra brønn 7121/2-1 Spresentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - sjøbunnsutblåsning Hekkebestanden av alke er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren, og ærfugl har høyest sannsynlighet om høsten og vinteren. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til: 35 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (alke sommer) 21 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (alke sommer) 5 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (alke vår) 0,6 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (alke sommer) Det er ingen sannsynlighet for tapsandeler over 30 % Dette gir følgende maksimale sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 23 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (alke sommer) 29 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (alke sommer) 8 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (alke sommer) 2 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (Alke sommer) DNV GL Rapportnr , Rev Page 35

37 Kystnære sjøfugl (Nasjonale data) Sjøbunnsutblåsning Figur 17 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnære sjøfugl (nasjonale datasett) dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra brønn 7121/2-1 Spresentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen Kolonidata sjøfugl For å belyse påvirkningen på enkeltkolonier av sjøfugl er det beregnet mulig konsekvens på SEAPOP nøkkelkolonien på Hjelmsøya. Hjelmsøya ligger utenfor fiskeværet og kommunesenteret Havøysund, midt mellom Ingøya og Fruholmen i vest og Magerøya med Nordkapp i øst. Selve fuglefjellet kalles Staurfjellet og ligger på en halvøy helt i nord på Hjelmsøya, med steile klipper i nord, og bratte lier mot Akkarfjorden i vest og Tarevika i øst. Hjelmsøystauren ligger sentralt i fjellet, en steil, meter høy klippe utenfor selve fuglefjellet. Lundefuglene, som nå dominerer Staurfjellet, hekker fra Krykkjesjåen i vest til Finnkonneset i øst, i frodige grasbakkker. Staurfjellet huser også den største lomvikolonien på fastlandet ( par i 2014), selv om denne arten har gått kraftig tilbake siden 70-tallet. De 100 ulike modellerte sjøfuglfordelingene rundt kolonien er respresentative for pelagiske arter (herunder alke og lunde) og beregnede sannsynligheter for ulike tapsandeler er gitt i Tabell 11. For sammenligning er også resultater fra de nasjonale kystdatasettene lagt inn for alke og lunde. Resultatene viser at det er større sannsynlighet for høyere tapsandeler dersom man vurderer påvirkning på koloninivå versus de nasjnale kystdatasettene. Det er også betydelig variasjon i de 100 modellerte kolonidatasettene som forventet. DNV GL Rapportnr , Rev Page 36

38 Tabell 11 Sannsynlighet for ulike tapsandeler beregnet for overflate og sjøbunnsutblåsning basert på kolonidata (100 datasett), samt nasjonale kystdatasett for alke og lunde i hekkeperioden (vår/sommer). Minimum og maksimumverdier for kolonidata er gitt med laveste og høyeste verdi for hver tapskategori spearat Marine pattedyr Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - overflateutblåsning Oter er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap gitt en overflateutblåsning i vår- og sommersesongen, mens havert har størst sannsynlighet for bestandstap om høsten og vinteren, med følgende sannsynligheter for de ulike tapskategoriene: 20 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (havert - høst). 5 % sannsynlighet for tap 5-10 % av populasjonen (havert - høst). Det er ingen sannsynlighet for tapsandeler i kategoriene > 10 %. Dette gir følgende maksimale sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 12 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (havert høst). 13 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (havert høst). 1 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (havert høst). Ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade DNV GL Rapportnr , Rev Page 37

39 Marine pattedyr Overflateutblåsning Figur 18 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av marine pattedyr dør gitt en overflateutblåsning fra brønn 7121/2-1 Spresentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - sjøbunnsutblåsning Oter er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap gitt en overflateutblåsning i vår- og sommersesongen, mens havert har størst sannsynlighet for bestandstap om høsten og vinteren, med følgende sannsynligheter for de ulike tapskategoriene: 20 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (havert - høst). 4 % sannsynlighet for tap 5-10 % av populasjonen (havert - høst). Det er ingen sannsynlighet for tapsandeler i kategoriene > 10 %. Dette gir følgende maksimale sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 11 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (havert høst). 12 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (havert høst). 1 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (havert høst). Ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade DNV GL Rapportnr , Rev Page 38

40 Marine pattedyr Sjøbunnsutblåsning Figur 19 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av marine pattedyr dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra brønn 7121/2-1 Spresentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen Strandhabitat Treffsannsynlighet og miljøskade overflateutblåsning Treffsannsynligheten av olje i km strandhabitater langs kysten er maksimalt henholdsvis: 36 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (sommer) 13 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (sommer) 1 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (vår) Dette gir følgende maksimale sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 35 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (sommer). 13 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (sommer) 0,1 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (vår) Ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade DNV GL Rapportnr , Rev Page 39

41 Strandhabitat Overflateutblåsning Figur 20 Sannsynlighet for treff av ulike oljemengder og tilhørende miljøskade i verst berørte strandhabitat gitt en overflateutblåsning fra brønn 7121/2-1 Spresentert sesongvis. Treffsannsynlighet og miljøskade sjøbunnsutblåsning Treffsannsynligheten av olje i km strandhabitater langs kysten er maksimalt henholdsvis: 36 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (sommer) 13 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (sommer) Ingen sannsynlighet for treff av > 500 tonn olje per rute Dette gir følgende maksimale sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 35 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (sommer). 13 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (sommer) 0,1 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (vår) Ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade DNV GL Rapportnr , Rev Page 40

42 Strandhabitat Sjøbunnsutblåsning Figur 21 Sannsynlighet for treff av ulike oljemengder og tilhørende miljøskade i verst berørte strandhabitat gitt en sjøbunnsutblåsning fra brønn 7121/2-1 Spresentert sesongvis Tapsandeler av fiskeegg og fiskelarver Det er gjennomført modellering av mulige tapsandeler av fiskeegg og fiskelarver for henholdsvis torsk og lodde. Analysen er kjørt på utblåsningsrate 8450 Sm 3 /døgn for overflateutblåsning og 8898 Sm 3 /døgn for sjøbunnsutblåsning, begge med 15 døgns varighet. Analysene viste ingen sannsynlighet for tapsandeler av torsk eller lodde over 0,5 % for en overflateutblåsning og heller ikke for sjøbunnsutblåsning på loddelarver. For sjøbunnsutblåsning og torskelarver ble det beregnet inntil 38 % sannsynlighet for et larvetap mellom 0,5 og 1 % rundt døgn 200 dvs i slutten av Juli, og inntil 2,5 % sannsynlighet for et larvetap mellom 1 og 2 % (Figur 22). DNV GL Rapportnr , Rev Page 41

43 Figur 22 Beregnet larvetap på torsk som følge av sjøbunnsutblåsning med høy rate (8898 m3/d) for brønn 7121/2-1 S. Basert på de lave tapsandelene på torskelarver og at dette ble beregnet på en svært høy utblåsningsrate ansees videre konsekvenser på gytebestand som torsk som svært små og ikke videre kvantifiserbare. Det er derfor heller ikke foretatt videre analyser av miljørisiko på torsk. DNV GL Rapportnr , Rev Page 42

44 6.2 Miljørisiko Miljørisiko i tilknytning til brønn 7121/2-1 Spresenteres sesongvis for den enkelte VØK kategori. Miljørisiko uttrykkes ved sannsynlighet for skade på bestander eller kystområder kombinert med frekvens for utblåsning. For bestander; pelagisk og kystnær sjøfugl, og marine pattedyr presenteres risikoen på artsnivå mens for kysthabitat presenteres de 10 rutene (10 10 km) med høyest utslag. De sesongvise verdiene tilsvarer måneden med høyest innslag innenfor en gitt sesong, og viser et vektet bilde for overflate- og sjøbunnsutblåsning. Risikoen presenteres som prosentvis andel av Lundins gjeldende operasjonsspesifikke akseptkriterier. Skade er definert i form av restitusjonstid som den tiden det tar før en bestand er tilbake til 99 % av opprinnelig nivå (OLF, 2007). Graden av skade er inndelt i fire kategorier; Mindre (< 1 års restitusjonstid), Moderat (1-3 års restitusjonstid), Betydelig (3-10 års restitusjonstid) og Alvorlig (>10 års restitusjonstid) miljøskade Pelagiske sjøfugl Miljørisiko for pelagisk sjøfugl er presentert i Tabell 12 for alle berørte arter i hver sesong. Høyest risiko for skade på pelagisk sjøfugl er beregnet for lunde i sommersesongen i kategorien Alvorlig miljøskade med 34 % av akseptkriteriet. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskadekategori, som andel av akseptkriteriet, er som følger: 5 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko (lunde vår, sommer og høst, havsule høst, svartbak - sommer) 25 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko (lunde - høst) 24 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko (alke og lunde - sommer) 34 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljørisiko (lunde - sommer) DNV GL Rapportnr , Rev Page 43

45 Tabell 12 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra brønn 7121/2-1 S, presentert for pelagisk sjøfugl for henholdsvis Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko for hver ressurs er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i vår-, sommer-, høst- og vintersesongen. Fargekoden viser miljørisiko av ulik størrelse. Specie Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Andel av akseptkriteriene Vår Sommer Høst Vinter Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alke 4.6 % 21.8 % 17.2 % 27.9 % 3.8 % 21.5 % 24.2 % 32.6 % 4.4 % 23.2 % 15.7 % 6.8 % 4.1 % 20.2 % 12.3 % 5.1 % Gråmåke 2.1 % 8.2 % 0.3 % 0.0 % 2.7 % 10.9 % 0.3 % 0.0 % 2.3 % 9.4 % 0.0 % 0.0 % 1.9 % 7.7 % 0.0 % 0.0 % Havhest 1.7 % 6.8 % 0.3 % 0.0 % 2.1 % 8.7 % 0.3 % 0.0 % 2.5 % 10.4 % 1.3 % 0.0 % 2.6 % 10.8 % 1.3 % 0.0 % Havsule 2.8 % 11.8 % 1.9 % 0.4 % 4.0 % 17.0 % 3.2 % 1.2 % 4.9 % 20.8 % 3.3 % 0.9 % 2.9 % 12.0 % 0.5 % 0.0 % Krykkje 2.7 % 11.1 % 1.3 % 0.4 % 2.4 % 10.1 % 1.0 % 0.0 % 4.0 % 17.3 % 4.1 % 3.6 % 4.0 % 17.0 % 3.8 % 3.1 % Lomvi 2.0 % 7.9 % 0.0 % 0.0 % 2.7 % 11.1 % 0.5 % 0.0 % 1.1 % 4.6 % 0.5 % 0.0 % 1.0 % 3.8 % 0.0 % 0.0 % Lunde 4.6 % 21.8 % 16.7 % 29.7 % 5.1 % 23.4 % 23.7 % 34.1 % 5.4 % 25.4 % 13.8 % 11.9 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % Polarlomvi 0.4 % 1.5 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.8 % 3.3 % 0.0 % 0.0 % 0.7 % 2.9 % 0.0 % 0.0 % Polarmåke 0.4 % 1.5 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.8 % 3.4 % 0.0 % 0.0 % 0.8 % 3.2 % 0.0 % 0.0 % Svartbak 3.6 % 15.2 % 5.1 % 3.5 % 4.7 % 20.6 % 5.5 % 3.7 % 2.8 % 11.2 % 0.0 % 0.0 % 2.1 % 8.3 % 0.0 % 0.0 % Alvorlig (> 10 år) MAX 4.6 % 21.8 % 17.2 % 29.7 % 5.1 % 23.4 % 24.2 % 34.1 % 5.4 % 25.4 % 15.7 % 11.9 % 4.1 % 20.2 % 12.3 % 5.1 % 10% - 20% 20% - 50% 50% - 100% > 100% DNV GL Rapportnr , Rev Page 44

46 6.2.2 Kystnære sjøfugl (Nasjonale data) Miljørisiko for kystnær sjøfugl er presentert i Tabell 13 for alle berørte arter i hver sesong. Høyest risiko for skade på kystnær sjøfugl (nasjonale datasett) er beregnet for alke om sommeren i kategorien Moderat miljøskade med 16 % av akseptkriteriet. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskadekategori, uavhengig av sesong og art, som andel av akseptkriteriet er som følger: 3 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko (alke, lunde, teist og toppskarv - sommer) 16 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko (alke sommer) 11 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko (alke sommer) 9 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljørisiko for (alke - sommer) DNV GL Rapportnr , Rev Page 45

47 Tabell 13 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra brønn 7121/2-1 S, presentert for kystnær sjøfugl (nasjonale data) for henholdsvis Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko for hver ressurs er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i vår-, sommer-, høst- og vintersesongen. Specie Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Andel av akseptkriteriene Vår Sommer Høst Vinter Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alke 2.3 % 11.2 % 9.5 % 8.2 % 3.2 % 15.8 % 11.1 % 8.7 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % Gråmåke 0.5 % 1.9 % 0.0 % 0.0 % 0.6 % 2.6 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % Havhest 0.0 % 0.2 % 0.0 % 0.0 % 0.1 % 0.2 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % Havsule 0.3 % 1.1 % 0.0 % 0.0 % 0.4 % 1.5 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % Krykkje 1.1 % 4.2 % 0.0 % 0.0 % 1.2 % 4.9 % 0.0 % 0.0 % 0.3 % 1.3 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % Lomvi 1.5 % 6.4 % 1.0 % 0.0 % 1.9 % 8.1 % 1.1 % 0.1 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % Lunde 2.1 % 10.0 % 5.0 % 2.1 % 3.0 % 13.2 % 5.1 % 2.3 % 0.6 % 2.5 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % Polarmåke 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.1 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % Praktærfugl 1.4 % 5.9 % 1.2 % 0.2 % 0.6 % 2.9 % 1.2 % 0.0 % 1.4 % 5.8 % 1.4 % 0.0 % 0.8 % 3.1 % 0.1 % 0.0 % RØDNEBBTERNE 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.1 % 0.5 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % SMÅLOM 0.6 % 2.5 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.6 % 2.2 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % Stellerand 0.4 % 1.9 % 0.5 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 1.0 % 3.9 % 0.1 % 0.0 % 0.2 % 0.7 % 0.0 % 0.0 % STORJO 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % Storskarv 0.5 % 2.1 % 0.0 % 0.0 % 0.7 % 2.7 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % Svartbak 0.4 % 1.6 % 0.0 % 0.0 % 0.5 % 2.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % Teist 2.0 % 8.4 % 1.0 % 0.0 % 3.1 % 12.9 % 1.0 % 0.1 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % Toppskarv 2.0 % 8.6 % 1.1 % 0.0 % 3.4 % 14.0 % 1.1 % 0.0 % 0.4 % 1.5 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % Ærfugl 0.2 % 0.8 % 0.0 % 0.0 % 0.5 % 2.1 % 0.0 % 0.0 % 0.3 % 1.3 % 0.0 % 0.0 % 0.0 % 0.1 % 0.0 % 0.0 % Alvorlig (> 10 år) MAX 2.3 % 11.2 % 9.5 % 8.2 % 3.4 % 15.8 % 11.1 % 8.7 % 1.4 % 5.8 % 1.4 % 0.0 % 0.8 % 3.1 % 0.1 % 0.0 % 10% - 20% 20% - 50% 50% - 100% > 100% DNV GL Rapportnr , Rev Page 46

48 6.2.3 Marine pattedyr Miljørisiko for alle modellerte arter av marine pattedyr i hver skadekategori og sesong er vist i Tabell 14. Høyest risiko for skade på marine pattedyr er beregnet for havert om høsten med 7 % av akseptkriteriet i kategorien Moderat miljøskade. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskade kategori, uavhengig av sesong og art, som andel av akseptkriteriet er som følger: 2 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko (havert høst). 7 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko (havert høst). 3 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko (steinkobbe sommer). 1 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljørisiko (steinkobbe sommer). Tabell 14 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra brønn 7121/2-1 S, presentert for marine pattedyr for henholdsvis mindre, moderat, betydelig og alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko for hver ressurs er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i vår-, sommer-, høst- og vintersesongen. Art Andel av akseptkriteriene Vår Min Mod Bet Alv Havert 0.9 % 3.6 % 0.0 % 0.0 % Oter 1.2 % 4.9 % 0.3 % 0.0 % Steinkobbe 0.4 % 1.7 % 0.0 % 0.0 % Sommer Art Min Mod Bet Alv Havert 1.1 % 4.5 % 0.0 % 0.0 % Oter 1.3 % 5.4 % 0.4 % 0.0 % Steinkobbe 0.5 % 3.0 % 2.7 % 0.5 % Høst Art Min Mod Bet Alv Havert 1.5 % 6.6 % 2.2 % 0.2 % Oter 0.6 % 2.4 % 0.1 % 0.0 % Steinkobbe 0.6 % 2.5 % 0.0 % 0.0 % Vinter Art Min Mod Bet Alv Havert 1.2 % 4.9 % 0.4 % 0.0 % Oter 0.2 % 0.8 % 0.0 % 0.0 % Steinkobbe 0.1 % 0.4 % 0.0 % 0.0 % DNV GL Rapportnr , Rev Page 47

49 6.2.4 Strandhabitat Miljørisiko for strandhabitat er beregnet for alle årets måneder, og resultatene presenteres sesongvis. De oppgitte verdiene i Tabell 15 representer måneden med høyest utslag innenfor den enkelte sesong. Risikoen presenteres for de ti km kystrutene med høyest risiko innenfor hver sesong. Nummereringen henviser kun til rangeringen av ruter innenfor en sesong, noe som innebærer at eksempelvis rute nr. 5 ikke trenger å referere til samme området om høsten som om sommeren. Tabell 15 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra brønn 7121/2-1 S, for de ti km kystrutene med størst miljørisiko innen hver sesong, vektet for overflate- og sjøbunnsutblåsning. Resultatene er presentert som andel av akseptkriteriet (%) per skadekategori. Sesong Rutenr. Vår Sommer Høst Vinter Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) % 4.8 % 0.1 % 0.0 % % 4.7 % 0.0 % 0.0 % % 4.5 % 0.1 % 0.0 % % 4.4 % 0.0 % 0.0 % % 4.1 % 0.0 % 0.0 % % 3.7 % 0.0 % 0.0 % % 3.7 % 0.1 % 0.0 % % 3.7 % 0.0 % 0.0 % % 3.5 % 0.0 % 0.0 % % 3.1 % 0.0 % 0.0 % % 7.1 % 0.2 % 0.0 % % 6.2 % 0.1 % 0.0 % % 6.0 % 0.1 % 0.0 % % 5.8 % 0.0 % 0.0 % % 5.7 % 0.0 % 0.0 % % 5.1 % 0.0 % 0.0 % % 5.0 % 0.0 % 0.0 % % 4.8 % 0.0 % 0.0 % % 4.6 % 0.0 % 0.0 % % 4.2 % 1.7 % 0.4 % % 2.2 % 0.1 % 0.0 % % 2.2 % 0.0 % 0.0 % % 2.1 % 0.0 % 0.0 % % 2.1 % 0.0 % 0.0 % % 2.0 % 0.0 % 0.0 % % 1.9 % 0.0 % 0.0 % % 1.7 % 0.0 % 0.0 % % 1.5 % 0.0 % 0.0 % % 1.4 % 0.0 % 0.0 % % 1.4 % 0.0 % 0.0 % % 2.2 % 0.0 % 0.0 % % 2.2 % 0.0 % 0.0 % % 2.2 % 0.0 % 0.0 % % 1.9 % 0.0 % 0.0 % % 1.5 % 0.0 % 0.0 % % 1.1 % 0.0 % 0.0 % % 1.1 % 0.0 % 0.0 % % 1.1 % 0.0 % 0.0 % % 1.0 % 0.4 % 0.0 % % 1.0 % 0.0 % 0.0 % DNV GL Rapportnr , Rev Page 48

50 Miljørisiko for strandhabitater er på maksimalt 7.1 % av akseptkriteriet (moderat skadekategori) og størst i sommersesongen, deretter vår, vinter og høst. Kystruter med miljørisiko over 0.5 % av akseptkriteriet I vårsesongen er vist i Figur 23. Figur 23 Kystruter med mer enn 0.5 % miljørisiko som andel av akseptkriteriet i vårsesongen. 6.3 Oppsummering av miljørisiko forbundet med boring av brønn 7121/2-1 S Miljørisikoen er størst for sjøfugl og endrer seg gjennom året for de ulike artene avhengig av hvor de oppholder seg. Bevegelsesmønsteret og arealbruken styres av hvilken sjøfuglgruppe arten hører til og hvilken fase ressursene er i. I hekkeperioden trekker sjøfuglene mot kysten og samles i hekkekolonier. Etter hekkingen er over drar artene ut på havet igjen på næringssøk. Det er relativt høye rater som forventes gitt en utblåsning fra brønn 7121/2-1 S. Resultatene fra oljedriftsmodelleringen viser at influensområdet er stort. Dette skyldes stor variasjon i vind og strømforhold i alle sesonger. Sannsynlighet for de største oljemengdene er på åpent hav rundt brønnlokasjonen, og det er derfor de pelagiske sjøfuglartene er dimensjonerende for miljørisikonivået. Spesielt alkefugl (alke og lunde) er utsatt i hekkeperioden. Det er størst sannsynlighet for 1-5 % bestandstap som betyr at restitusjonstiden er opp til 3 år. Det er også sannsynlighet for høyere bestandstap, helt opp til 0,8 % sannsynlighet for bestandstap over 30 %, som betyr at restitusjonstiden kan være mer enn 10 år (alvorlig skadekategori). Høyeste miljørisiko er beregnet til 34 % av akseptkriteriet i alvorlig skadekategori for pelagiske sjøfugl. For kystnære sjøfugl, marine pattedyr og strandhabitater er risikonivået lavere (<16 % av akseptkriteriet). Det er viktig å merke seg at pelagisk og kystnær sjøfugl i utgangspunktet kan tilhøre samme bestand, men at analysene er basert på to ulike datasett etter sjøfuglenes tilholdssted i ulike perioder av året. I vår-/ sommersesongen vil hekkebestandene av de pelagiske artene trekke inn mot kysten (hekkekoloniene), og inngår i denne perioden i datasettet for kystnær sjøfugl. DNV GL Rapportnr , Rev Page 49

51 Miljørisikoen forbundet med boring av brønn 7121/2-1 Sligger for alle naturressurser (VØK kategorier) innenfor Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier i de ulike månedene og sesongene. Det kan dermed konkluderes med at miljørisiko knyttet til boreoperasjonen er akseptabel Oppsummering av miljørisiko per sesong Tabell 16 og Figur 24 viser sesongvis høyeste miljørisiko for hver av VØK-kategoriene; pelagisk og kystnær sjøfugl, marine pattedyr og strandhabitat, uavhengig av art. Miljørisikoen er presentert som prosentandel av Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier. Pelagisk sjøfugl (lunde og alke) er dimensjonerende for risikonivået med 34 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade (>10 års restitusjonstid) i sommersesongen (mai-juli). Det høyeste risikonivået for kystnær sjøfugl er 16 % (alke, sommer) for Moderat miljøskade. Det høyeste beregnede risikonivået for marine pattedyr og strandhabitat er på 7 % for Moderat miljøskade. Tabell 16 Beregnet sesongvis miljørisiko for alle VØK-kategoriene lagt til grunn i analysen for brønn 7121/2-1 S. For sjøfugl og marine pattedyr er den månedlige verdien som gir høyest utslag innenfor de ulike skadekategoriene presentert, uavhengig av art. For strandhabitat er risikoen presentert for den km kystruten (strand) som viser høyest utslag. Verdiene er oppgitt som prosent av Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier. Sesong VØK-gruppe Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Vår Sommer Høst Vinter Pelagisk sjøfugl 4.6 % 21.8 % 17.2 % 29.7 % Kystnær sjøfugl-nasjonale 2.3 % 11.2 % 9.5 % 8.2 % Marine pattedyr 1.2 % 4.9 % 0.3 % 0 % Strandhabitat 3.4 % 4.8 % 0.1 % 0 % Pelagisk sjøfugl 5.1 % 23.4 % 24.2 % 34.1 % Kystnær sjøfugl-nasjonale 3.4 % 15.8 % 11.1 % 8.7 % Marine pattedyr 1.3 % 5.4 % 2.7 % 0.5 % Strandhabitat 4.7 % 7.1 % 1.7 % 0.4 % Pelagisk sjøfugl 5.4 % 25.4 % 15.7 % 11.9 % Kystnær sjøfugl-nasjonale 1.4 % 5.8 % 1.4 % 0 % Marine pattedyr 1.5 % 6.6 % 2.2 % 0.2 % Strandhabitat 1.7 % 2.2 % 0.1 % 0 % Pelagisk sjøfugl 4.1 % 20.2 % 12.3 % 5.1 % Kystnær sjøfugl-nasjonale 0.8 % 3.1 % 0.1 % 0 % Marine pattedyr 1.2 % 4.9 % 0.4 % 0 % Strandhabitat 2.0 % 2.2 % 0.4 % 0 % DNV GL Rapportnr , Rev Page 50

52 Figur 24 Beregnet miljørisiko for alle VØK-kategoriene lagt til grunn i analysen for de ulike sesongene, for brønn 7121/2-1 S. Verdiene er oppgitt som prosent av Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier Oppsummering av miljørisiko per måned Figur 25 viser høyeste miljørisiko i de ulike månedene gjennom året. Det er alke og lunde fra datasett sjøfugl åpent hav (pelagiske sjøfugldatasett) som er dimensjonerende arter for miljørisiko gjennom året. Figur 25 Dimensjonerende arter for miljørisiko for brønn 7121/2-1 Si de ulike månedene gjennom året. Alle arter i figuren er fra datasett pelagisk sjøfugl Norskehavet, da det er dette datasettet som gir høyest miljørisiko i alle årets måneder. Det er høyest utslag i skadekategori moderat (grønn) og alvorlig (blå) i de ulike månedene. DNV GL Rapportnr , Rev Page 51

53 I Tabell 17 er høyeste miljørisiko vist per måned i de ulike skadekategoriene, og resultatene viser at de dimensjonerende artene for miljørisikoen har høyest utslag i moderat og alvorlig skadekategori. Tabell 17 Høyeste miljørisiko per måned for pelagisk sjøfugl i de ulike skadekategoriene mindre, moderat, betydelig og alvorlig. I alle månedene er det pelagiske sjøfuglarter som er dimensjonerende for risikobildet for brønn 7121/2-1 S. Mindre miljøskade Moderat miljøskade Betydelig miljøskade Alvorlig miljøskade Måned (<1 år) (1-3 år) (3-10 år) (> 10 år) Art Risiko Art Risiko Art Risiko Art Risiko Januar Alke 4.1 Alke 20.2 Alke 11.0 Alke 5.0 Februar Alke 4.1 Alke 19.2 Alke 8.7 Alke 5.1 Mars Alke 4.1 Alke 21.7 Alke 16.1 Alke 11.9 April Alke 4.6 Alke 21.8 Alke 11.6 Alke 13.4 Mai Alke 3.3 Alke 17.4 Alke 17.2 Lunde 29.7 Juni Svartbak 4.7 Alke 21.5 Alke 24.2 Lunde 34.1 Juli Svartbak 4.4 Alke 21.5 Alke 22.4 Alke 29.4 August Lunde 5.1 Lunde 23.4 Lunde 10.1 Lunde 11.2 September Lunde 5.4 Lunde 24.9 Lunde 11.4 Lunde 11.4 Oktober Lunde 5.3 Lunde 25.4 Lunde 13.8 Lunde 11.9 November Alke 4.4 Alke 23.3 Alke 15.7 Alke 6.8 Desember Alke 3.9 Alke 20.2 Alke 12.3 Alke 5.1 Tabell 18 til Tabell 20 viser måndelig miljørisiko i de ulike skadekategoriene for hhv. kystnære sjøfugl (nasjonale data), marine pattedyr og strandhabitater. For disse ressursgruppene ligger risikonivået på <16 % av akseptkriteriet i alle måneder gjennom året. Tabell 18 Høyeste miljørisiko for brønn 7121/2-1 Sper måned for kystnære sjøfugl-nasjonale data i de ulike skadekategoriene mindre, moderat, betydelig og alvorlig. Tabellen viser også arten med høyest utslag i hver måned og hver kategori. Mindre miljøskade Moderat miljøskade Betydelig miljøskade Alvorlig miljøskade Måned (<1 år) (1-3 år) (3-10 år) (> 10 år) Art Risiko Art Risiko Art Risiko Art Risiko Januar Praktærfugl 0.8 Praktærfug 3.1 Praktærfugl 0.0 Alke 0.0 Februar Praktærfugl 0.5 Praktærfug 2.0 Praktærfugl 0.1 Alke 0.0 Mars Toppskarv 1.6 Toppskarv 6.5 Toppskarv 0.7 Praktærfug 0.2 April Alke 2.3 Alke 10.0 Alke 2.7 Alke 1.5 Mai Alke 2.1 Alke 11.2 Alke 9.5 Alke 8.2 Juni Toppskarv 3.4 Alke 15.8 Alke 11.1 Alke 8.7 Juli Alke 3.2 Alke 15.3 Alke 7.9 Alke 4.9 August Lunde 2.3 Lunde 9.3 Lunde 1.0 Lunde 0.1 September Lunde 0.6 Praktærfug 2.7 Praktærfugl 1.4 Alke 0.0 Oktober Praktærfugl 1.4 Praktærfug 5.9 Praktærfugl 0.3 Praktærfug 0.0 November Praktærfugl 1.0 Praktærfug 4.1 Praktærfugl 0.0 Alke 0.0 Desember Praktærfugl 0.8 Praktærfug 3.2 Praktærfugl 0.1 Alke 0.0 DNV GL Rapportnr , Rev Page 52

54 Tabell 19 Høyeste miljørisiko for brønn 7121/2-1 Sper måned for marine pattedyr i de ulike skadekategoriene mindre, moderat, betydelig og alvorlig. Tabellen viser også arten med høyest utslag i hver måned og hver kategori. Mindre miljøskade Moderat miljøskade Betydelig miljøskade Alvorlig miljøskade Måned (<1 år) (1-3 år) (3-10 år) (> 10 år) Art Risiko Art Risiko Art Risiko Art Risiko Januar Oter 0.1 Oter 0.6 Havert 0.0 Havert 0.0 Februar Oter 0.2 Oter 0.7 Oter 0.0 Havert 0.0 Mars Havert 0.6 Havert 2.3 Oter 0.0 Havert 0.0 April Havert 0.4 Havert 1.6 Oter 0.0 Havert 0.0 Mai Oter 1.2 Oter 4.9 Oter 0.3 Havert 0.0 Juni Oter 1.3 Oter 5.4 Steinkobbe 2.2 Steinkobbe 0.2 Juli Oter 1.0 Oter 4.2 Steinkobbe 2.7 Steinkobbe 0.5 August Oter 0.6 Oter 2.5 Oter 0.0 Havert 0.0 September Havert 1.2 Havert 5.8 Havert 2.2 Havert 0.2 Oktober Havert 1.5 Havert 6.6 Havert 1.5 Havert 0.0 November Havert 1.3 Havert 5.6 Havert 0.6 Havert 0.0 Desember Havert 1.2 Havert 4.9 Havert 0.4 Havert 0.0 Tabell 20 Høyeste miljørisiko for brønn 7121/2-1 Sper måned for strandhabitat i de ulike skadekategoriene mindre, moderat, betydelig og alvorlig. Måned Mindre miljøskade (<1 år) Moderat miljøskade (1-3 år) Betydelig miljøskade (3-10 år) Alvorlig miljøskade (> 10 år) Januar Februar Mars April Mai Juni Juli August September Oktober November Desember DNV GL Rapportnr , Rev Page 53

55 7 BEREDSKAPSANALYSE 7.1 Metode for gjennomføring av miljørettet beredskapsanalyse Det er gjennomført beregninger av beredskapsbehov knyttet til en utblåsning fra brønn 7121/1-2 S. Beregningen er gjort i henhold til veiledningen «Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser» (Norsk olje og gass, 2013), basert på dimensjonerende utslippshendelse (DFU, se avsnitt 2.1, som er en overflateutblåsning. Det forventes en oljetype med liknende egenskaper som Goliat Realgrunnen og denne er benyttet som referanseolje. Forvitringsdata for Goliat realgrunnen (SINTEF, 2003) benyttes som underlag for beregning av emulsjonsvolum og vurdering av beredskapsmessig relevante egenskaper. Både emulsjonsvolum og effektivitet av barrierer beregnes sesongvis basert på gjennomsnitt for aktuelle parametere (eksempelvis lys, vind og temperatur). For å kunne beregne behovet på en måte som best beskriver de operative forholdene, bruker beredskapsanalysen begrepet barrierer. Barrierebegrepet samsvarer med de ulike sonene der oljen skal bekjempes, og er i henhold til internasjonale standarder: Barriere 1 er nærmest mulig kilden Barriere 2 er mellom kilden og kysten Barriere 3 er kystnære områder Barriere 4 er remobiliserbar strandet olje Barriere 5 er strandet olje Ingen tiltak er alene 100 % effektive, men kan under optimale forhold samlet oppnå en høy ytelse. Beregningen tar hensyn til ytelsen av systemene og dermed også barrierene. I hver barriere/sone (unntatt den første) tas det hensyn til effekten av tiltak i foregående barriere/sone. Figur 26 Barrierer i beredskapsanalysen (Kilde: Nofos planverk) DNV GL Rapportnr , Rev Page 54

56 7.1.1 Effektivitet En barriere vil normalt bestå av ett eller flere oppsamlingssystemer. Figur 27 illustrerer et standardsystem bestående av to fartøyer, lense, oljeopptaker og lagringskapasitet. Effekten av hver enkelt barriere avhenger av vær- (lensetap øker med økende bølgehøyde) samt lysforhold (det antas en lavere effektivitet ved dårlige lysforhold som en konsekvens av høyere sannsynlighet for at oljeflak passerer på utsiden av lensene). I mørket forventes en effektivitetsreduksjon til 65 % (Norsk olje og gass, 2013). Forventet effektivitet av en barriere er også lavere med økende avstand fra kilden. Figur 27 Systemeffektiviteten tilsvarer den andelen av sveipet overflateolje som samles opp. Systemeffektivitet er et uttrykk for hvor mye olje som samles opp fra et lensesystem og er dermed hovedsakelig relatert til lensetype, selve operasjonen, oljens egenskaper og bølge-/strømforhold. Lysforhold påvirker i liten grad systemeffektiviteten. Mange år med olje-på-vann øvelser har etablert kunnskap om hvilken oppsamlingseffektivitet som oppnås med et NOFO-system som funksjon av bølgehøyde. For havgående NOFO-system forventes systemeffektiviteten å være lik null ved sjøtilstander over 4 meter signifikant bølgehøyde (Hs), mens tilsvarende for havgående kystvakt er forventet å være 3 meter Hs. Figur 28 gir en benyttet sammenheng mellom systemeffektivitet og bølgehøyde basert på dette erfaringsmaterialet for henholdsvis mellomtungt og lett lenseutstyr. DNV GL Rapportnr , Rev Page 55

57 Figur 28 Sammenhengen mellom signifikant bølgehøyde (meter) og systemeffektivitet (%) (Norsk olje og gass, 2013) Kapasitet og dimensjonering Dimensjonering av oljevernberedskap gjøres ved en beregning hvor forvitringsdata for Goliat realgrunnen råolje, lokale klimatiske forhold (temperatur, vind, lys), oppgitt kapasitet til NOFO systemer, og lys- og bølgerelaterte effektivitetsvurderinger inngår. Standard NOFO-systemer har opptakskapasitet på 2400 Sm 3 /døgn, mens Hi-Wax/Hi-Visc skimmersystemer har en opptakskapasitet på 1900 Sm 3 /døgn. Beredskapen dimensjoneres for tilstrekkelig kapasitet i barriere 1 (nær kilden) og 2 (langs drivbanen) til å håndtere tilflyt av emulsjon fra en hendelse tilsvarende dimensjonerende DFU (for metodikk se Norsk olje og gass, 2013) Oljens egenskaper relevant for oppsamling, opptak og dispergering Utover dimensjoneringen av oljevernberedskapen med tanke på mekanisk opptak, vurderes også oljens egenskaper kvalitativt. Her er de sentrale parameterne viskositet og dispergerbarhet. Viskositet er viktig for mekanisk opptak, og oljens dispergerbarhet i ulike tidsvinduer avgjør når kjemisk dispergering forventes relevant som tiltak Mekanisk oppsamling Studier utført av SINTEF på oljevernutstyr har vist at overløpsskimmere (TransRec) kan ha redusert systemeffektivitet ved viskositeter over cp. Ved viskositet over cp er det anbefalt å bytte ut vanlige overløpsskimmer med Hi-Wax/Hi-Visc utstyr for å optimalisere opptakseffektiviteten (Leirvik et al., 2001). Nedre viskositetsgrense for effektiv mekanisk oppsamling regnes som 1000 cp, grunnet lensetap ved lavere viskositeter. DNV GL Rapportnr , Rev Page 56

58 Kjemisk dispergering Kjemisk dispergering skal vurderes som et supplement til mekanisk oppsamling, eller som et alternativ til mekanisk oppsamling dersom det foreligger dokumentasjon på at bruk av dispergeringsmiddel reduserer miljøpåvirkningen mest i den spesifikke forurensningssituasjonen (Norsk olje og gass, 2013/Miljøverndepartementet, 2001). Dokumentasjonen skal gi beslutningstaker tilstrekkelig grunnlag for å avgjøre hvilke tiltak og bekjempelsesstrategi som totalt sett gir minst belastning på naturen i berørt område. I forbindelse med en eventuell aksjon der kjemisk dispergering inngår skal det fylles ut et Kontrollog Beslutningsskjema for dispergering (se som sendes myndighetene. Hvor lenge oljen er dispergerbar avhenger blant annet av endring i viskositet over tid av oljeemulsjonen, lokalisert på havoverflaten. 7.2 Oljetype og forvitringsegenskaper Realgrunnen råolje Råolje som slippes ut i sjøen gjennomgår ulike forvitringsprosesser generert av oljens egenskaper og forholdene på sjøen. Når oljens kjemiske og fysiske egenskaper endrer seg påvirkes oljedrift og egnethet og effektivitet for ulike bekjempelsesmetoder. I dette kapittelet gis en oversikt over oljeegenskaper av særskilt betydning for oljevernberedskapen. Relagrunnen råolje er brukt som referanseolje i beregningene. Bakgrunnsinformasjonen er hentet fra et forvitringsstudium gjennomført av SINTEF (2003). Se avsnitt 3.1 for oljespesifikke parametere. De viktigste forholdene når det gjelder oljens egenskaper knyttet til oljevernberedskap er beskrevet nedenfor: Goliat Realgrunnen danner stabile emulsjoner med relativt lav viskositet. Emulsjonene er godt egnet for både dispergering og mekanisk bekjempelse. Oljen når en viskositet på cp relativt raskt, innen 2 timer både sommer og vinter. Dette gjør oljen egnet til opptak med konvensjonelt NOFO oppsamlingsutstyr i både barriere 1 og 2 (Transrec overløpsskimmer). Forventet flaktykkelse for oljeemulsjonen er 3-7 mm (Leirvik, 2012). Oljen har medium fordampning og ca. 40 % av oljen vil være fordampet etter 5 døgn på sjøen. Flammepunktet til oljen vil være under 60 C (grense for lagring i tanker) og utgjøre en eksplosjonsfare i inntil1 time om vinteren (5 C) og 10 m/s. Det lave stivnepunktet indikerer at oppsamlet emulsjon ikke vil ha tendens til å stivne i lagringstanker. Goliat Realgrunnen er dispergerbar i én til flere dager både sommer og vinter, avhengig av værforhold, forutsatt at brytende bølger er til stede (> 5 m/s vindstyrke). Ved en temperatur på 5 C viste oljetypen redusert evne til dispergering etter 1,5-24 timer avhengig av vindstyrke, og oljen var ikke lengre dispergerbar etter henholdsvis 1,5 og 3 døgns forvitring ved vindstyrke 10 og 15 m/s. Ved høyere temperatur (10 C) er oljen dispergerbar i mer enn 5 døgn ved 5 og 10 m/s vindstyrke, men med redusert effekt etter 5-12 timer. Tidsvindu for dispergerbarhet vist i Tabell 21. Dette er predikerte verdier basert på oljens viskositet (SINTEF, 2003). DNV GL Rapportnr , Rev Page 57

59 Tabell 21 Tidsvindu for kjemisk dispergering angitt for vinter- og sommerforhold (ved henholdsvis 5 C og 10 C) for ulike vindhastigheter. Grønn farge indikerer at oljen er dispergerbar, gul indikerer redusert kjemisk dispergerbarhet, mens rød indikerer lav/dårlig dispergerbarhet (SINTEF, 2003). 7.3 Dimensjonerende utblåsningsrate I henhold til eksisterende industristandard (Norsk olje og gass, 2013) skal vektet utblåsningsrate være dimensjonerende når beredskapsbehovet for leteboring beregnes. Vektet utblåsningsrate er beregnet til 5529 Sm 3 /d ved en overflateutblåsning og 5229 Sm 3 /d ved en sjøbunnsutblåsning (AddEnergy, 2018). Det er dimensjonert for overflateutblåsning da dette scenariet har høyest vektet utblåsningsrate og er det scenarioet som forventes å medføre størst oljemengder på havoverflaten. 7.4 Ytelseskrav til beredskapen Det er lagt til grunn felles minimum ytelseskrav iht. veiledningen for miljørettede beredskapsanalyser (NOROG, 2013) i beregningene av beredskapsbehovet. Disse er: Barriere 1 og 2 skal hver for seg ha tilstrekkelig kapasitet til å kunne håndtere den emulsjonsmengden som er tilgjengelig som følge av dimensjonerende rate, med minimum responstid for fullt utbygd barriere lik 95-persentil av korteste drivtid til land, eller til spesielt miljøsårbare områder identifisert i miljørisikoanalysen. Barriere 3 skal ha tilstrekkelig kapasitet til å kunne håndtere 95-persentil emulsjonsmengde (fra fullt utfallsrom i oljedriftsstatistikken) inn til barrieren etter at effekt av forutgående barrierer er lagt til grunn. Døgnkapasitet er mengden fordelt på beregnet strandingsperiode. Det skal DNV GL Rapportnr , Rev Page 58

60 foreligge planer som beskriver egnede taktikker og bekjempelsesmetoder i identifiserte områder. Responstiden skal være mindre enn 95-persentilen av minste drivtid til land. Barriere 4 skal ha tilstrekkelig kapasitet til å bekjempe innkommende emulsjonsmengde gitt effekten av foregående barrierer. I tillegg skal barriere 5 ha kapasitet til å håndtere den oljemengde som beregnes strandet innenfor kystverkets beredskapsregioner i influensområdet. Det skal foreligge planer som beskriver egnede taktikker og bekjempelsesmetoder. Responstiden skal være kortere enn 95-persentil av korteste drivtid til land. I de tilfeller hvor influensområdet strekker seg over store deler av kysten eller det av andre årsaker er hensiktsmessig å beregne responstid til spesifikke områder, vil det være mulig å differensiere responstiden i henhold til definerte områder. 7.5 Beredskapsbehov åpent hav (barriere 1 og 2) For å beregne systembehov for mekanisk opptak i barriere 1 og 2, er det tatt utgangspunkt i lokal vindog temperaturstatistikk for et utvalg av parametere fra forvitringsstudien til Goliat Realgrunnen råoljen (Tabell 22) (SINTEF, 2003). Data innsamlet ved Slettnes Fyr er lagt til grunn for sjøtemperatur og Fruholmen fyr på vindstyrke (Figur 29) (eklima, 2015). For den aktuelle brønnen er det beregnet operasjonslys for boreoperasjonen ved å benytte geografiske koordinater til brønnlokasjonen. Effektivitet som funksjon av bølgehøyde er også presentert i Tabell 22. Bølgehøydeobservasjoner er innhentet fra Meteorologisk Institutts nærmeste observasjonspunkt til den aktuelle brønnen (hsmd 982) (eklima, 2016) (Figur 29). Figur 29 Oversikt over stasjoner for innsamling av data for vindstyrke (Fruholmen Fyr), sjøtemperatur (Slettnes Fyr) og bølgehøyder (hsmd 982). Lokasjon for brønn 7121/1-2 S er vist. DNV GL Rapportnr , Rev Page 59

61 Tabell 22 Vindhastigheter (fra Fruholmen fyr) og sjøtemperaturer (målt ved Slettnes fyr). Avrundet verdi refererer til valg av datasett i forvitringsstudiet. Andel dagslys er oppgitt som timer dagslys og prosent (%), og er beregnet for planlagt borelokasjon. Siste kolonne viser effektiviteten av mekanisk oppsamling som en funksjon av bølgehøyde for nærmeste målepunkt (hsmd 982). Data er hentet fra eklima (2016). Målt vind (m/s) Timer Målt sjøtemperatur Dagslys- Effektivitet som en Sesong ( C) Snitt Avrundet Snitt Avrundet dagslys (t) andel (%) funksjon av bølgehøyde (%) Vår (mars-mai) 8,3 10 3, Sommer (juni-august) 6,6 5 8, Høst (septembernovember) 8,2 10 6, Vinter (desemberfebruar) 8,8 10 2, Forvitringsegenskapene til oljen, gitt de klimatiske forholdene presentert i tabellen over, er oppsummert i Tabell 23 sammen med beregnet beredskapsbehov i barrierene 1 og 2. Med utgangspunkt i forvitringsdataene (SINTEF, 2003) og vektet utblåsningsrate (AddEnergy, 2018) er emulsjonsmengden tilgjengelig for mekanisk opptak på åpent hav beregnet. For systembehovene i barriere 1 og 2 er forvitringsdata for henholdsvis 2 og 12 timer forvitret olje lagt til grunn for alle sesonger. For en overflateutblåsning fra 7121/1-2S er behovet beregnet til 6 NOFO-system i barriere 1 og 2 i sommer, høst og vintersesongen og totalt 5 systemer i vårsesongen (Tabell 23). Tabell 23 Beregnet systembehov for overflateutblåsning fra brønn 7121/1-2S. Beregningene for barriere 1 er basert på den oljemengden som tilflyter barrieren, basert på forvitringsegenskapene til Realgrunnen råolje. For barriere 2 er det beregnet systembehov på samme måte, men gitt at barriere 1 er operativ. Parameter Vår Sommer Høst Vinter Vektet utblåsningsrate (Sm3/d) Fordampning etter 2 timer på sjø 17 % 21 % 17 % 17 % Nedblanding etter 2 timer på sjø 0 % 4 % 0 % 0 % Oljemengde tilgj. for emulsjonsdannelse (Sm3/d) Vannopptak etter 2 timer på sjø (%) 20 % 47 % 20 % 20 % Viskositet etter 2 timer på sjø (cp) Emulsjonsmengde for opptak i barriere 1 (Sm3/d) Opptakskapasitet (Sm 3 /d) Behov for NOFO-systemer i barriere (3) 3.3 (4) 2.4 (3) 2.4 (3) Effektivitet av barriere 1 57 % 70 % 48 % 35 % Olje ut av barriere Fordampning etter 12 t (%) 24 % 28 % 24 % 24 % Nedblanding etter 12 t (%) 1 % 18 % 1 % 1 % DNV GL Rapportnr , Rev Page 60

62 Vannopptak etter 12 timer på sjø (%) 61 % 70 % 61 % 61 % Viskositet etter 12 timer på sjø (cp) Olje inn i barriere Opptakskapasitet (Sm3/d) Emulsjonsmengde til barriere 2 (Sm3/d) Behov for NOFO-systemer i barriere (2) 1.3 (2) 2.3 (3) 2.9 (3) Effektivitet av barriere % 81 % 60 % 46 % Totalt systembehov barriere 1 og NOFO disponerer oljevernfartøy både som del av områdeberedskapen på norsk sokkel og tilknyttet landbaser langs kysten. Responstid til hvert enkelt system avhenger av seilingstid (avstand til lokasjon og hastighet), frigivelsestid, samt tid for utsetting av lense, for både OR-fartøy og slepebåt. Oljevernfartøyene er utstyrt med lenser og oljeopptakere. For å operere behøver de et slepefartøy som trekker i den andre enden av lensen. NOFO-fartøy inkludert slepebåt kalles et NOFO-system. Responstider er beregnet for identifiserte oljevernfartøy og slepefartøy, som sammen gir responstid for NOFO-systemer til den aktuelle lokasjonen. Responstider avspeiler garanterte maksimale responstider for tilgjengelige NOFO-fartøy og slepebåter på norsk sokkel. Responstidene for oljevernfartøy er beregnet ut fra følgende antagelser (fra NOFO, 2018): 14 knop gangfart (for enkelte Equinor fartøy oppgis 17 knop gangfart 1 time for utsetting av öljevernutstyr fra fartøy. 6 timers frigivelsestid for områdefartøy (4 timer for Goliat). 10 timer mobiliseringstid for første fartøy fra NOFO baser (20 timer mobiliseringstid for system fra Sandnessjøen) og 30 timer mobiliseringstid for andre fartøy fra NOFO baser. For Barentshavet gjelder særskilt responstid på 24 timer for NOFO pool for oljevernfartøy for sleping med avstander fra Polarbase under 120 nautiske mil og 36 timer for avstander over 120 nautiske mil. Tabell 24 gir en oppsummering av responstidene som søkes benyttet for brønnoperasjonen. 6 NOFO systemer er tilgjengelig innen 55 timer og ytterligere 2 systemer er tilgjengelig innen en responstid på 60 timer. I henhold til ytelseskravene til Lundin og veiledningen til Norsk olje og gass skal fullt utbygd barriere 2 være på plass senest innen korteste drivtid til land (95 persentil) som er på 9,8 døgn for brønn 7121/1-2S. DNV GL Rapportnr , Rev Page 61

63 Tabell 24 Beregninger av responstid for oljevernfartøy til brønn 7121/1-2 S i PL 767 for OR- og slepefartøy. System Seilingstid (t) Tidstillegg (t) 1) Samlet responstid NOFOfartøy (t) Slepefartøy Samlet responstid Slepefartøy (t) Total responstid for komplett system (t) Stand-by Goliat OR RS Sørvær 7 8 Hammerfest RS Vadsø Hammerfest NOFO Pool Haltenbanken OR NOFO Pool Kristiansund NOFO Pool Gjøa OR NOFO Pool Sandnessjøen NOFO Pool ) Spesifikk mobiliseringstid for områdefartøy og basefartøy inkluderer mobiliseringstid for NOFO (1 time), frigivelsestid fra operatør (4-6 timer), og tid for utsetting av lense (1 time). 7.6 Beredskapsbehov Kyst og Strand (barriere 3 til 5) I henhold til ytelseskravene til Lundin og veiledningen til Norsk olje og gass skal barriere 3 skal være på plass innen 95 persentil av korteste drivtid til land (9,8 døgn). Kystnære systemer og strandrensesystemer skal videre være i stand til å håndtere 95 persentil av tilflytende mengde oljeemulsjon, etter at effekten av forutgående barrierer er trukket fra. 95-persentil av drivtider og strandet oljeemulsjon, med og uten effekt av barriere 1 og 2, er presentert i Tabell 25. For den aktuelle boreperioden (vår) utgjør dette en tilflytsrate på 142 tonn emulsjon per dag forutsatt en varighet på 10 dager (vektet varighet) og etter effekt av beredskap i forutgående barrierer. Med en nominell systemkapasitet til et Kystsystem på 120 m 3 /d (inkludert en nedetid på 12 timer pr. døgn) vil det være tilstrekkelig med 2 kystsystemer vår/sommersesongen og 1 kystsystem i høst/vintersesongen. Tabell 25 Strandingsmengder, drivtider (95 persentil), tilflytsrater og systembehov i barriere 3 (etter effekt av barriere 1 og 2) basert på oljedriftsmodelleringen for brønn 7121/2-1 S. Tilflyt til barriere 2 Sesong Strandingsmengde Drivtid til land (tonn/døgn), forutsatt (tonn) (døgn) effekt av barriere 1 og 2 Systembehov Vår , Sommer , Høst 975 9, Vinter , Av de definerte eksempelområdene er det størst strandingsmengde på Sørøya-nordvest, med 95 persentil strandingsmengde på 1279 tonn oljeemulsjon i sommersesongen, uten effekt av beredskapstiltak. Dette gir en innkommende strandingsrate på 24 tonn/døgn forutsatt effektivitet av barriere 1 og 2 og vektet DNV GL Rapportnr , Rev Page 62

64 varighet. Som fremgår av Tabell 27 er det tilstrekkelig med 1 kystsystem i hver av de berørte eksempelområdene. Tabell 26 Tilflytsrater for NOFOs eksempelområder etter effekt av barriere 1 og 2. Eksempelområde Sesong Mengde (t) Drivtid (d) Tilflytsrate (t/d) etter effekt av barriere 1 og 2 Sørøya-nordvest Vår Sommer Høst Vinter Ingøy Vår Sommer Høst Vinter Hjelmsøy Vår Sommer Høst Vinter Gjessværstappan Vår Sommer Høst Vinter Sværholtklubben Vår Sommer Høst Vinter Nordkinn Vår Nordkinnhalvøya nordøst Sommer Høst Vinter Vår Sommer Høst Vinter Kongsfjord Vår Sommer Høst Vinter DNV GL Rapportnr , Rev Page 63

65 For barriere 4 (strand akutt fase) vil dimensjonerende emulsjonsmengde være lik 95-persentilen av strandet mengde emulsjon og tilflyt (se Tabell 25) multiplisert med en erfaringsbasert reduksjonsfaktor på 50 %. For barriere 5 (strandrensing) så er en innsatsgruppe strand akutt (IGSA) dimensjonert med en styrke på 40 personer (4 lag a 10 personer) med en mobiliseringstid på 36 timer. Med de oppgitte responstidene for oljevernfartøy til brønn 7121/1-2 S er ytelseskravene tilfredsstilt med god margin. Ytterligere detaljering av systemer og ressurser vil fremgå av oljevernplanen som ferdigstilles før oppstart. 7.7 Konklusjon beredskapsanalyse Med basis i forvitringsdataene (SINTEF, 2003) og den beregnede vektede utblåsningsraten for 7121/1-2S (AddEnergy, 2018) er emulsjonsvolum tilgjengelig for mekanisk opptak på åpent hav beregnet. Goliat Realgrunnen olje danner stabile emulsjoner med relativt lav viskositet. Emulsjonene er godt egnet for både dispergering og mekanisk bekjempelse. Oljen når en viskositet på cp relativt raskt, innen 2 timer både sommer og vinter. Dette gjør oljen egnet til opptak med konvensjonelt NOFO oppsamlingsutstyr i både barriere 1 og 2 (Transrec overløpsskimmer). For beregning av systembehov i barriere 1 og 2 er forvitringsdata for henholdsvis 2 timer og 12 timer gammel olje lagt til grunn for alle sesonger. For dimensjonerende scenario, som er en overflateutblåsning med vektet utblåsningsrate på 5529 Sm 3 /døgn og vektet varighet på 9,8 døgn, er behovet beregnet til totalt 5 NOFO-system i barriere 1 og 2 i vårsesongen og 6 systemer i de andre sesongene. De fem systemene vil være operative innen 55 timer. Dette er godt innenfor tidskravet for fullt utbygde barriere 1 og 2 på 9,8 døgn. 95-persentil av strandet oljeemulsjon utgjør en tilflyt på inntil 142 tonn tonn emulsjon per dag i kystsonen (etter effekt av beredskap i forutgående barrierer). For å håndtere oljeemulsjon i kystsonen vil det være behov for 2 kystsystem vår/sommer og 1 kystsystem høst/vinter. Av de definerte eksempelområdene er det størst strandingsmengde på Sørøya-nordvest, med 95 persentil strandingsmengde på 1279 tonn oljeemulsjon i sommersesongen, uten effekt av beredskapstiltak. Dette gir en innkommende strandingsrate på 24 tonn/døgn forutsatt effektivitet av barriere 1 og 2. Korteste drivtid til eksempelområdet er 12,6 døgn (sommer). DNV GL Rapportnr , Rev Page 64

66 8 REFERANSER Acona, Akvaplan-niva og DNV GL, 2016: Oljedriftsmodellering for standard miljørisikoanalyser ved bruk av OSCAR beste praksis. AddEnergy, Preliminary Results from Blowout and Kill Simulations, Setter Pointer (7121/1-2S). Rapport fra 11 Juni Artsdatabanken 2010; 5Hhttp:// Nasjonal kunnskapskilde for biologisk mangfold. Norske Rødliste for arter e-klima, Måleverdier for sjøtemperatur/vind ved i Barentshavet. Føyn, L., von Quilfeldt, C. H., & Olsen, E., Miljø- og resursbeskrivelse av området Lofoten Barentshavet. Fisken og Havet, nr HI, Havforskningsinstituttet, Norsk Polarinstitutt, Miljødirektoratet, Norsk institutt for naturforskning - Forvaltningsplan Barentshavet - rapport fra overvåkningsgruppen Fisken og havet, særnummer, 1b HI, Kunnskap om marine naturressurser i Barentshavet sørøst. Konsekvensutredning for Barentshavet sørøst. Utarbeidet på oppdrag fra Olje- og energidepartementet. Rapport fra Havforskningen, Leirvik, F., Moldestad, M., Johansen, Ø., 2001: Kartlegging av voksrike råoljers tilflytsevn til skimmere. Lloyd s, Blowout and well release frequencies based on SINTEF offshore blowout database Report no: /2018/R3. Rev: Final. Date 20 April Loeng, H., & Drinkwater, K., Deep-sea reserach II An overview of the Barents and Norwegian Seas and their response to climate variability. Lundin Norway AS, Risk Acceptance criteria for Operations on the Norwegian Continental Shelf, LUNAS-S-FD Miljøverndepartementet, Forskrift om sammensetning og bruk av dispergeringsmidler og strandrensemidler for bekjempelse av oljeforurensning. Norsk olje og gass, Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser, datert NOFO, Planforutsetninger OED, Olje- og enegidepartementet. Konsekvensutredning etter petroleumsloven. Åpningsprosess for petroleumsvirksomhet i Barentshavet sørøst OLF, Metode for miljørettet risikoanalyse (MIRA) revisjon OLF rapport, Seapop, Sjøfugl åpent hav. Utbredelsen av sjøfugl i norske og tilgrensende havområder. Seapop Rådata innhentet for konsentrasjoner av kystnære sjøfuglarter fra Norsk Institutt for Naturforskning ved Geir Systad, mars/april SINTEF, Goliat weathering properties, appearance code, water solibility and toxicity. SINTEF report STF66 F Systad, G. H., & Strøm, H., Kunnskapsstatus Barentshavet sør - Sjøfugl i våre nordlige havområder NINA rapport 877. Systad et al., Harmoniseringsprosjekt for bruk av sjøfugldata i miljørisikoanalyser. DNV GL Rapportnr , Rev Page 65

67 APPENDIX A Bestandstap alle arter og lysloggerdata DNV GL Rapportnr , Rev A-67

68 Sjøfugl åpent hav datasett DNV GL Rapportnr , Rev A-68

69 DNV GL Rapportnr , Rev A-69

70 Sjøfugl kystdatasett (nasjonale data) DNV GL Rapportnr , Rev A-70

71 DNV GL Rapportnr , Rev A-71

72 Sjøfugl kystdatasett (regionale data) DNV GL Rapportnr , Rev A-72

73 DNV GL Rapportnr , Rev A-73

74 Kolonidata Hjelmsøya (pelagisk sjøfugl - alke, lunde) Fordeling av tapsandeler for 100 datatsett i hekkeperioden DNV GL Rapportnr , Rev A-74

75 Sjøpattedyr (sel og oter) DNV GL Rapportnr , Rev A-75

76 DNV GL Rapportnr , Rev A-76

77 Lysloggerdata (Seatrack) Lyslogger-data (gls-data) er fremkommet ved bruk av lysloggteknologi og er ikke basert på fysiske observasjoner. Datasettene opparbeidet for lomvi omfatter en 3-årlig database med sporingsdata for om lag 300 individer fra fire ulike kolonier; Sklinna, Hjelmsøya, Hornøya og Bjørnøya. I tillegg er det opparbeidet et datasett der alle dataene fra de nevnte koloniene er sammenstilt. Loggerdataene er innhentet og tilrettelagt av NINA/Norsk Polarinstitutt gjennom SeaTrack programmet og gjort tilgjengelig for bruk i miljørisikoanalyser av NINA og Norsk olje og gass (ref. Egil Dragsund, Norsk olje og gass; DNV GL, 2015). SeaTrack er et pågående prosjekt som skal løpe i perioden (Seapop). Datasettene inkluderer to ulike perioder; høst fra august til oktober, og vinter fra november til januar. Datasettene med bestandsandeler er illustrert i figurene under. Datasettene er «vasket» med 50 % kernel, for å luke ut åpenbare feilkilder samt vektlegge områdene med høyest fugletetthet. Det er verdt å merke seg at lysloggerdatasettene er delt inn i høstsesong (A) og vintersesong (W), der høstsesongen er definert som august-oktober, mens vintersesongen er definert som november-januar. I MIRA metodikken er sommer (juni-august), høst (september-november), vinter (desember februar) og vår (mars-mai). Lysloggerdatasettet for høst vil på grunn av august gi utslag også i sommersesongen. Voksne, hekkende sjøfugl fra Skinna, Hjelmsøya, Hornøya og Bjørnøya er merket, og vandring i høst- og vintersesongen er sporet. Koloniene er av ulik størrelse; Sklinna ca. 700 par Hjelmsøya ca par Hornøya ca par Bjørnøya ca par Mer enn 90 % av den norske populasjonen er antatt å være fordelt på de nevnte koloniene i hekkeperioden. Sjøfugl som hekker på Sklinna opptrer primært i Barentshavet i høstsesongen, før de flyr sørover i vinterperioden. Sklinna er derfor ikke relevant som datasett i vintersesongen. DNV GL Rapportnr , Rev A-77

78 Datasett for lomvi i høst- (til venstre) og vintersesongen (til høyre), basert på lysloggerdata fra koloniene Bjørnøya, Hjelmsøya, Hornøya og Sklinna. Figurene viser bestandsandeler i høst- og vintersesongen. DNV GL Rapportnr , Rev A-78

79 Sklinna vinter er ikke relevant som datasett. Datasett for lomvi i høst- (til venstre) og vintersesongen (til høyre), basert på lysloggerdata fra koloniene Hornøya (øverst) og Sklinna (nederst). NB! Lomvi som hekker på Sklinna benytter i svært liten grad Barentshavet som overvintringsområde, dvs. vintersesongen er ikke relevant som datasett. Figurene viser bestandsandeler i høst- og vintersesongen. DNV GL Rapportnr , Rev A-79

80 Datasett for lomvi i høst- (til venstre) og vintersesongen (til høyre), basert på lysloggerdata fra koloniene Bjørnøya (øverst) og Hjelmsøya (nederst). Figurene viser bestandsandeler i høst- og vintersesongen. DNV GL Rapportnr , Rev A-80

81 Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - overflateutblåsning Siden fugl fra koloniene på Sklinna, Bjørnøya og Hornøya stort sett befinner seg øst for influensområdet til brønn 7121/1-2S, så er det kolonien på Hjelmsøya som vil kunne bli mest berørt ved en evt. utblåsning. Hjelmsøya er kolonien med høyest sannsynlighet for bestandstap om sommer-, høst- og vintersesongen. Det er ikke utført beregninger i vårsesongen. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til: 42 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (HjelmsøyaA - høst) 17 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (HjelmsøyaA - høst) 8 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (HjelmsøyaA høst) 0,4 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (HjelmsøyaA høst) Det er ikke beregnet sannsynlighet for tapsandeler i kategoriene > 30 % Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 25 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (HjelmsøyaA - høst) 31 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (HjelmsøyaA - høst) 8 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (HjelmsøyaA - høst) 2,1 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (HjelmsøyaA - høst) Lysloggerdata lomvi - Overflateutblåsning Sannsynlighet for ulike bestandstap fra lomvikolonien på Hjelmsøya gitt en overflateutblåsning fra brønn 7121/1-2S presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag innenfor en sesong representerer sesongen. DNV GL Rapportnr , Rev A-81

82 Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - sjøbunnsutblåsning Tilsvarende som for overflateutblåsning, så er Hjelmsøya den kolonien med høyest sannsynlighet for bestandstap fra en sjøbunnsutblåsning. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til: 44 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (HjelmsøyaA - høst) 16 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (HjelmsøyaA - høst) 6 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (HjelmsøyaA høst) 0,8 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (HjelmsøyaA høst) Det er ikke beregnet sannsynlighet for tapsandeler i kategoriene > 30 % Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 26 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (HjelmsøyaA - høst) 31 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (HjelmsøyaA - høst) 8 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (HjelmsøyaA - høst) 2 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (HjelmsøyaA - høst) Lysloggerdata lomvi - Sjøbunnsutblåsning Sannsynlighet for ulike bestandstap fra lomvikolonien på Hjelmsøya gitt en sjøbunnsutblåsning fra brønn 7221/12-1 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. DNV GL Rapportnr , Rev A-82