Referat fra workshop om akutte oljesøl og fiskebestander

Transkript

1 Referat fra workshop om akutte oljesøl og fiskebestander Akvaplan-niva AS Rapport:

2 Akvaplan-niva AS Rådgivning og forskning innen miljø og akvakultur Org.nr: NO MVA Polarmiljøsenteret 9296 Tromsø Tlf: , Fax: Rapporttittel / Report title Referat fra workshop om akutte oljesøl og fiskebestander. Forfatter(e) / Author(s) Lars-Henrik Larsen Akvaplan-niva rapport nr / report no Dato / Date Antall sider / No. of pages vedlegg Distribusjon / Distribution Gjennom oppdragsgiver Oppdragsgiver / Client Kystverket v. Ronny Vågsholm Oppdragsg. referanse / Client s reference Oppdragsreferanse Sammendrag / Summary Kystverket er av den interdepartementale styringsgruppen for forvaltningsplanen Lofoten Barentshavet gitt i oppdrag å arrangere en fagworkshop innen temaet akutt oljesøl og påvirkninger på fiskeegg, fiskelarver og fiskebestander. Akvaplan-niva ved Lars-Henrik Larsen er engasjert av Kystverket for å bistå med planlegging, gjennomføring og rapportering av workshopen, som ble gjennomført i Oslo tirsdag 17. november 2009 Foreliggende dokument oppsummerer kunnskapsstatus gjennom presentasjonene som ble gitt (vedlagt), og gjennom referatene fra gruppearbeidet. Prosjektleder / Project manager Kvalitetskontroll / Quality control Lars-Henrik Larsen Anita Evenset 2009 Akvaplan-niva AS. Rapporten kan kun kopieres i sin helhet. Kopiering av deler av rapporten (tekstutsnitt, figurer, tabeller, konklusjoner, osv.) eller gjengivelse på annen måte, er kun tillatt etter skriftlig samtykke fra Akvaplan-niva AS.

3 1 Innledning Kystverket er av den interdepartementale styringsgruppen for forvaltningsplanen Lofoten Barentshavet gitt i oppdrag å arrangere en fagworkshop innen temaet akutt oljesøl og påvirkninger på fiskeegg, fiskelarver og fiskebestander. Akvaplan-niva er engasjert av Kystverket for å bistå med planlegging, gjennomføring og rapportering av workshopen. Foreliggende oppsummerer workshopen som ble gjennomført i Oslo 17. november Representanter fra de norske fagmiljøene, som jobber med ulike aspekter av problemstillingen olje og fisk, var invitert til å delta på workshopen. Ingen av de inviterte institusjoner avslo invitasjonen, og de fleste ytret ønske om å delta med mer enn en fagperson. Formålet med workshopen var: 1. Å belyse problematikken rundt olje/fisk ved akutt forurensning, viktigheten av tap av fiskeegg og larver og videre konsekvenser for fiskebestandene, samt gi en oversikt over faglig status i Norge for dette temaet. 2. Workshopen skal munne ut i en sammendragsrapport som presenterer kunnskapsstatus på området, oppsummerer uenighetspunkter vedrørende temaet, samt gir anbefalinger om hvordan problemstillingen kan håndteres videre i forbindelse med oppdateringen av Stortingsmeldingen. Workshopen var organisert med en innledende sesjon med presentasjoner i henhold til utfordringer gitt av organisasjonskomiteen, etterfulgt av gruppearbeid (tabell 2). Dagsorden, deltakere og institusjons-tilhørighet fremgår av tabell 1. Samtlige foredragsholdere ble bedt om å levere powerpoint presentasjonene til sluttrapporten, og forslag til referat har vært sirkulert for kommentering. Tabell 1: Deltakere på Kystverkets workshop om olje-fisk problematikk, Oslo Deltaker Institusjon Arb.gruppe Erik Olsen Havforskningsinstituttet erik.olsen@imr.no 1 Frode Vikebø Havforskningsinstituttet frode.vikeboe@imr.no 2 Bjørn Einar Grøsvik Havforskningsinstituttet bjoern.einar.groesvik@imr.no 2 Odd Willy Brude Veritas Odd.Willy.Brude@dnv.com 1 Line Sverdrup Veritas Line.Sverdrup@dnv.com 2 Steinar Nesse OED (observatør) Steinar.nesse@dnv.com 1 Trond Nortug SINTEF trond.nordtug@sintef.no 1 Jan Fredrik Børseth IRIS Jan.fredrik.borseth@iris.no 1 Carina Bjørkblom IRIS carina.bjorkblom@iris.no 2 Torstein Pedersen UiT torstein.pedersen@uit.no 1 Martin Ivar Aaserød Acona Wellpro martin.ivar.aaserod@aconawellpro.com 1 Espen Hoell Acona Wellpro espen.hoell@aconawellpro.com 2 Dag Hjermann UiO d.o.hjermann@bio.uio.no 2 Merete Grung NIVA merete.grung@niva.no 1 Dag Vongraven Faglig Forum dag.vongraven@npolar.no 2 Lars-Henrik Larsen Akvaplan-niva lars@akvaplan.niva.no 1 Marianne Frantzen Akvaplan-niva marianne@akvaplan.niva.no 2 Ronny Vågsholm Kystverket ronny.vaagsholm@kystverket.no 1 Referat fra workshop om problematikken rundt akutte oljesøl og fiskebestander Akvaplan-niva AS Rapport

4 Tabell 2 Formiddagens program for Kystverkets workshop om olje-fisk problematikk, Oslo , presentasjoner. Kl Emne (utfordringer gitt av ararngør) Velkommen - introduksjon av deltakere (presentasjonsrunde) Hvorfor denne workshop? forventninger og mål (hvor står vi når dagen er over) Oljeuhell og fisk hva er problemet, og hvorfor er det uenighet noen erfaringer fra uhell og utslipp (vedlegg 1) Rekruttering til fiskebestander - sårbarhet for naturlig variasjon og menneskeskapt påvirkning (vedlegg 2) Risiko for påvirkning av fiskebestander fra oljesøl. Formidler vi rett budskap? (vedlegg 3) R. Vågsholm L-H Larsen HI (E. Olsen) DNV (O.W. Brude) Fordeling av olje og fiskeegg. Tilstrekkelig overlapp? (vedlegg 4) SINTEF (T. Nordthug) Effektgrense og skader på ulike fiskearter (vedlegg 5) IRIS (J. Børseth) Effektgrense og skader på ulike fiskearter (vedlegg 6) APN (M. Frantzen) Kysttorsk i nord sårbar eller robust overfor akutt oljesøl? (vedlegg 7) Hvor er fisken fangstdata som indikator på bestands fordeling (vedlegg 8) UiTø (T. Pedersen): Acona (M. Aaserød) Variasjon i naturlig overlevelse i tid og rom (vedlegg 9) UiO (D. Hjermann) Langtidsvirkninger av PAH og alkylfenoler på fisk (vedlegg 10) NIVA (M. Grung) Tabell 2 Gruppearbeid, Kystverkets workshop om olje-fisk problematikk, Oslo : Diskusjon (2 grupper) jmf deltakerlisten; 1. Inngangsdata i risikoanalyser (hvor langt tilbake bør man se og for hvilke fiskearter har en relevante data). 2. Dødelighetsdata (toksikologi). Vet vi hva som dreper/skader/påvirker ulike fiskeslag/livsstadier? 3. Oppkonsentrering av giftstoffer gjennom næringskjeden. Akutt dødelighet vs. næringskjede- effekter et sentralt tema. Hva vet vi og er dette tilstrekkelig til å foreta risikoanalyser? 4. Hvordan håndtere romlig og tidsmessig variasjon i overlevelse fra larver til voksen fisk hos torsk, sild, lodde og ulike arter med ulik gytepreferanser (pelagisk kontra bunngytere) 5. Formidling av resultater, usikkerhet og føre-var. Hvor står vi på en skala fra Føre-var til kunnskapsbasert forvaltning av fiskebestander i forhold til mulig påvirkning fra akutt oljesøl? Avslutning og veien videre? Hva mangler vi i en felles forståelse og hvor bør ansvaret for oppfølging naturlig ligge? Forslag til oppfølging overfor Industrien, Forskningsrådet, Myndigheter/forvaltning, andre? 1.1 Oppsummering av gruppearbeidene Det er i oppsummeringene fra gruppearbeidet lagt vekt på aggregere fakta på et overordnet nivå og ulike syn (der slike forekommer) er forsøkt presentert på en mest mulig balansert måte. Det er bevist valgt ikke å sitere enkeltpersoners utsagn i gruppediskusjonene. For utfyllende synspunkt vises til de vedlagte presentasjonene. Gruppearbeidet ble ledet av Ronny Vågsholm (gr 1) og Espen Hoell (gr 2), referenter Lars-Henrik Larsen (gr 1) og Marianne Frantzen (gr 2). Akvaplan-niva AS, 9296 Tromsø 4

5 Tema 1: Inngangsdata til risikoanalyser for fisk Gruppe 1 Viktig å få belyst variasjonsbredde og dynamikk i fiskebestander med ulik livsstrategi og livslengde. For eksempelvis lodde trenger vi år med bestands- og rekrutteringsdata, mens torsk med sine multidekadale svingninger ideelt bør analyseres på data over år. Kommende klimaforandringer medfører at vi må legge forventninger inn i datagrunnlaget. Det har for eksempel stort sett ikke vært skreigyting inne i Vestfjorden etter Dermed vanskeliggjøres bruk av eldre data når nye genereres i andre geografiske områder. Inngangsdataene må dekke områder og perioder med både høy og lav bestand. Klimaforandringers påvirkning av fiskebestander må imidlertid analyseres isolert fra diskusjonen om hvordan et oljesøl påvirker en fiskebestand. Ekstremsituasjoner bør kunne fanges opp av analysene. I grunnlaget for Forvaltningsplanen fra 2006 (studie ULB 7c) er ett år valgt som representativt. Til kommende oppdatering finnes det modellerte data for flere år og vi kan se fremover og analysere et bredere utfallsrom. Ved å velge ut representative år får en et snevrere utfallsrom. Analysene må relateres til typen aktivitet en leteboring neste år eller en forvaltningsplan med års tidsperspektiv krever ulike datasett Vi må tørre å se langt frem. De årlige kvoteanbefalingene for beskattede bestander er de kortsiktige råd. Usikkerheten vokser med tidsperspektivet. Og er problemstilingen relevant om 60 år? Vi må fokusere på tidsperspektivet som aktiviteten medfører. Åpning i Lofoten nå vil gi utbygging om ca. 15 år. Parallelt med data må det etableres kjennskap til størrelse og art av usikkerhet i både feltinnsamlede data og prognoser basert på dem. Det vi greier best er å beregne den akutte dødelighet gjennom eksperimenter, men som flere av innleggen viste i formiddag Gruppe 2 For de kommersielt viktigste artene (nordøst arktisk torsk, lodde og sild) har HI samlet inn mange års serier med data (14-15 år tilbake) på egg og larvefordeling som kan benyttes som inngangsdata for risikoanalyser. I tillegg tilgjengeliggjøres det fortløpende Russiske data innen samarbeidet mellom HI og Havforskningsinstituttet i Murmansk (PINRO) for de samme artene og parameterne. Dataene kan benyttes til å styrke/kalibrere eksisterende modeller ved å modellere for mange år tilbake. Det er noe usikkerhet om de eldste dataene er gode nok kvalitetsmessig. Det er behov for å lage en beskrivelse av: Hvilke data som foreligger, hvilke data som vil komme inn og når disse dataene vil komme inn. HI vil i løpet av 2009 lage en oversikt over hvilke data som kan brukes til risikoanalyser for de viktigste fiskebestander. Det ble poengtert at det også er ønskelig med data på vertikalfordelingen av egg og larver i vannsøylen, men det var usikkerhet om hva som finnes av slik data, og hva som er kunnskapsstatus angående vertikalmigrasjon hos fiskelarver. HI er i ferd med å opparbeide daglige data over den romlige fordelingen av larvene til de viktigste fiskeslagene (sild, lodde og Nordøst arktisk torsk). I disse dataene er fiskelarvenes vertikalvandringer inkludert. CEES/UiO modellerer i dag den romlige fordelingen (2D) av egg/larver /yngel for hver dag på våren/sommeren, men uten vertikalvandring (larvene antas å stå på konstant dyp). HI kan modellere den romlige fordelingen av egg/larver/yngel i 3D med vertikalvandring, men det er ikke tilstrekkelig data på den reelle vertikalvandringen gjennom sesongen. Hvis man skal modellere eksponering av egg/larver/yngel ved et oljeutslipp der det også tas hensyn til den vertikale fordelingen av dyrene i vannsølen (3D) må man tenke grundig igjennom hvordan dette skal gjøres. Referat fra workshop om problematikken rundt akutte oljesøl og fiskebestander Akvaplan-niva AS Rapport

6 jobbes det også med kartlegging av subletale effekter som vil ha betydning for senere fitness eller overlevelse hos eksponerte fisk senere i livet. Det kan for eksempel tenkes at eksponeringen endres pga aktiv vertikalmigrasjon, ulik drift av ulike vannlag som medfører at eksponerte egg/larver/yngel kan drifte ut av eksponeringsområdet, eller at ikke-eksponerte egg/larver/yngel kan drifte inn i eksponeringsområdet, osv. Hvis man ikke har gode algoritmer for å beregne dødelighet ved vertikalvandringer er det ok å anta at alle fiskelarver blir eksponert for olje der denne er tilstede. Er det gjort noen grundig vurdering av hvilke arter som bør inngå i risikoanalyser? Bør også arter med mindre kommersiell betydning inngå? Utredningene bør diskutere dette og gjøre vurderinger også for arter (kysttorsk, rognkjeks) som har et habitat som avviker fra de kommersielle bestander (og kan være mer utsatt for oljesøl). Tema 2: Dødelighetsdata (toksikologi) Gruppe 1 Vi vet ikke nok om skadelige komponenter, artenes følsomhet og konsentrasjoner på tidlige livsstadier hos fisk. Vi vet noe fra lab, men lite fra naturen. Noe data finnes, men er oljeselskapenes eiendom. Mangelen på kunnskap om effekter gjør det nødvendig å benytte sikkerhetsfaktorer ved beregning av PNEC vurderinger. Subletale effekter bør vektlegges i høyere grad enn dagens risiko metodikk tillater. ULB 7c hadde utilstrekkelig data grunnlag på oljetype og referansepunkter. Det er viktig å kunne benytte korrekte effektgrenser. Noe annet er at en akutt dødelighet gir bedre levekår for de overlevende larvene (Fysiologiske tilpasninger og tetthetsbetinget vekst). Alkylerte naftalener bidrar generelt mest til akutt giftighet av forvitret råolje. I modellene ser vi på akutte effekter fordi vi antar effekten å være størst der, men nyere forskning antyder at dette ikke nødvendigvis er riktig. Sikkerhetsfaktorer går på bekostning av utsagnskraft i beregningene. For å gjøre en god risikovurdering er det ønskelig å bruke en PNEC verdi vi ønsker å forvalte miljøet slik at aktiviteten ikke har Gruppe 2 Enighet om at det er viktig å velge data som er relevant for det som skal analyseres. BEG (HI): ULB 7c baseres på forsøk med olje og voksen fisk (LC50 7 mg/l) som ikke er relevant for Lofoten- Vesterålen. ULB 7c inkluderer også data for bensener som ikke er relevante ved oljeutslipp. Det var enighet om at giftighetstester for andre organismegrupper enn fiskelarver og av komponentgrupper som ikke vil finnes i et oljeutslipp ikke bør legges til grunn for fastsettelse av LC50 / NOEC verdier. Det var enighet om at en sikkerhetsfaktor på minst 10 var OK å benytte i forhold til de tokstester som foreligger (kroniske effekter ved akutt eksponering). HI viste til nyere forskning som har vist at lav konsentrasjon (1-10 ppb) kan ha negativ effekt og at sum PAH kan forklare % av giftigheten. Det var enighet om at det ut fra nyere forskning er behov for å lage en velbegrunnet oversikt over dataene som skal legges til grunn for beregninger av LOEC/NOEC. Sikkerhetsfaktorer som legges inn må også redegjøres for. Oversikten må være av en slik kvalitet at de som skal gjøre jobben vet Akvaplan-niva AS, 9296 Tromsø 6

7 en negativ effekt på organismene som lever der. Dette betyr at subletale metoder må benyttes, ikke dødelighetsdata (LC50). Erfaring fra risikovurdering av for eksempel legemidler har vist at for enkelte komponenter er det et ikke-lineært forhold mellom akutt giftighet og negative miljøeffekter. Et eksempel på dette er østrogenlignende stoffer, der negative effekter opptrer ved langt lavere konsentrasjoner enn den konsentrasjonen som gir akutt giftighet. Det samme gjelder andre stoffer som virker gjennom andre mekanismer enn narkose, og vi vet at dette er tilfelle for en del komponenter i olje. Indirekte effekter via næringskjeden (Calanus som lager for giftstoffer og akkumulering i næringskjeden). Svømmende giftpiller? Hvordan håndtere dette? Det andre er at vi har som utgangspunkt i risikoanalyser at alle egg-larver i vannsøylen eksponeres uansett vertikalfordeling. Svømmeblærefylling hos sildelarver gir overlapp med oljesøl på overflaten. hva de beste dataene er; hvor relevante data er, og hvilke relevante data som mangler? HI tok på seg å opparbeide en oversikt over relevante toks tester før nyttår. De som skal gjøre utredningen må begrunne framgangsmåter og sikkerhetsfaktorer. Det ble diskutert å forenkle arbeidet ved å benytte en konservativ modellering der man forholder seg til nedre effektgrense og der man antar at alle over grensen dør. Begrunnelsen er at fiskelarver er fordelt over så store områder at det uansett bare vil være en relativt liten andel som blir berørt av et oljeutslipp, at den naturlige dødeligheten uansett er svært stor fram til 0-gruppe stadiet. Når hovedproblemet består i å beregne bestandseffekten av en reduksjon i antallet fiskelarver betyr det lite å beregne dødelighet av fiskelarver vedlig presist. Det må stilles krav om at modellberegninger kommer opp med konsentrasjonen av de ulike komponent-gruppene det skal måles på. Tema 3: Oppkonsentrering gjennom næringskjeden Gruppe 1 Hydrokarboner i den arktiske næringskjeden har vært utredet ifm AKUP Barentshavet Nord midt på 1990 tallet. Krill og raudåte er viktige byttedyr og bør fokuseres. Det kjøres eksponeringsforsøk med Calanus nå. Aldri påvist biomagnifisering av olje i næringskjeden. Calanus tåler mer olje enn torskelarver. Små torskelarver spiser larver av Calanus, større torskelarver kan få i seg olje siden de beiter på voksen Calanus. Eksperimenter har vist ingen effekt av oljeholdig fôr på voksen sild (eksperimenter). Dette taler imot giftpakke hypotesen presentert under forrige tema. Oljedråper i sjøen er relativt inerte og bidrar lite til akutt dødelighet hos torsk. Dråper påvirker vekst gjennom å redusere appetitt hos torsken. Dette er en av flere faktorer ved dråpeeksponering som påvirker vekst. Her foreligger det i dag nye data som kan bidra. Gruppe 2 Det forekommer oppkonsentrering av giftstoffer (PAH/PAH-metabolitter) i invertebrater men i liten/ubetydelig grad i fisk og oppover. Betydningen av beiting på evertebrater (Calanus, krill) som inneholder giftstoffer er for lite kjent og dette må utredes bedre og evt implementeres i modeller. Det var enighet om at oppkonsentrering fra lavere trofiske nivåer kunne påvirke antallet fiskelarver som blir eksponert. Videre var det enighet om at oppkonsentrasjon videre opp i næringskjeden ikke var en relevant problemstilling. En mulighet er å modellere andelen av rauåtebestanden som blir eksponert for oljekonsentrasjoner. Det finnes gode data over den romlige fordelingen av Rauåte hos Dag Slagstad i SINTEF. I kommende oppdatering av ULB anbefaler gruppen at temaet diskuteres, men at det ikke er behov for å modellere dette. Referat fra workshop om problematikken rundt akutte oljesøl og fiskebestander Akvaplan-niva AS Rapport

8 Tema 4 Romlig og tidsmessig variasjon i overlevelse fra larver til voksen fisk (pelagisk kontra bunngytere) Gruppe 1 Sokkelen er smal i Lofoten - Vesterålen. Dypvannsutslipp kan medføre innlagring under termoklin. Vi må se på helhetsbildet, ikke bare død av torskelarver. Det er modeller som kan beskrive utslipp under vann/på havbunn. I åpent hav er det liten sannsynlighet for at olje fra et overflateutslipp kommer ned til bunnen. Variasjon i overlevelse på tidlige livsstadier av marin fisk er et vanskeligste spørsmål. Variasjonen er ekstrem. 0.5% bestandstap er ganger mer enn det som skal til for å opprettholde bestanden (10 års gyting av i alt 50 mill egg pr hunn). En romlig modell ville vært nyttig, med varierende overlevelse i ulike delområder. Romlige overlevelsesscenarier for ulike områder kan være rett vei å gå. Er det torskelarven som klekket 5. mars som overlever, eller 8. april? Det kan vi regne på. Eller er det de fra posisjon X, Y, eller Z? Det kan vi også regne på, men vi må ha informasjonen dette kan overlevelsessenarioer være en tilnærming på, eller etablering av en relativ overlevelsesinndeks for ulike gyteområder og perioder i en modell. Mye fokus på nordøstarktisk torsk. Store fiskebestander bidrar til både økosystemets funksjon og til økonomisk utbytte, men analysemetodikk og grunnlagsdata bør også dekke mindre, lokale fiske bestander som kysttorsk, rognkjeks og laksefisk. Hvor i kjeden er vi når det gjelder fintuning av beregningene? Er det rett plass i et livsløpsperspektiv fra egg til voksen fisk? Vi er vel i en fase der vi må starte alle steder på en gang. Det hjelper ikke å forstå overlevelsesmekanismene hvis toksisitets data er dårlig og visa versa. Det bør være fokus på kontinuerlig forskning og modellutvikling, også utenom de årene der forvaltningsplanen skal oppdateres. Det var delte syn på hvor vi egentlig står Gruppe 2 Overlevelse fra larve til voksen fisk avgjøres i all hovedsak av faktorene fôrtilgang og predasjon. Overlapp med byttedyr / næringstilgang anses å være en vesentlig mekanisme for overlevelse. Dataene som finnes over romlig fordeling av rauåte i kombinasjon med de daglige dataene over romlig fordeling av fiskelarver kan brukes til å vurdere dette. I dataene som opparbeides av HI er det indikasjoner på at noen gyteområder er viktigere enn andre i enkelte år. Sannsynlighet for at disse områdene blir berørt kan derfor være en relevant faktor å vurdere i analysene. Predasjon: Her står man i dag på relativt bar bakke, og man har ikke mulighet for å få på plass noen modell for dette på kort sikt. Tilnærming: Romlig variasjon av ulike livsstadier kan beskrives for tidligere år. En bør studere overlapp mellom predatorer (predator-fangst) og romlig variasjon av ulike torskestadier. Overlapp mellom modellert og observert post-larve og 0+ gruppe fordeling kan gi en pekepinn på gode gyteplasser og oppvekstområder. Man bruker dette for å si noe om hvilken del av gyteproduktene som bidrar til rekruttering til 0-gruppen. Viktig å være opptatt av hva som fører til naturlig dødelighet og naturlig overlevelse. Beregnet sansynlighetsfordeling av tap i årsklasserekruttering som følge av tapsandeler av egg og larve (tabell som vist i foredrag 17/11 av bl.a. DH) ble betraktet som et viktig verktøy. Det var enighet om at fordelingen i overlevelse ved ulike skadeutfall som ble vist på seminaret gir et greit bilde som kan benyttes i analysene. Akvaplan-niva AS, 9296 Tromsø 8

9 metodisk, og ett syn var at utvikling av metodikk og frambringing av relevante data hele tiden halter etter, mens et annet syn var at vi i dag har langt mer kunnskap og har kommet frem til langt mer realistiske scenarier og modeller enn det som var grunnlag selv i ULB 7c (2003). Tema 5 Formidling av resultater, usikkerhet og føre var Gruppe 1 Modellforutsigelser er viktige verktøy innen miljørisikoanalyser. Oscar (OS3D) modellen er kalibrert i feltforsøk og gjennom olje på vann øvelse som finner sted på Frigg annethvert år. Sildelarvetoktene benyttes til kalibrering av spredningsmodeller en gang pr år, det samme gjelder torsk. Formidling av resultatene er et kjernepunkt. Vi må formidle et utfallsrom på en god måte. Dette er vanskelig når mange utfall gir ingen konsekvens, mens noen få utfall gir alvorlig konsekvens. Middelverdier blir dermed ikke representative. Vi må kunne belyse og tolke usikkerheten. Hva er verst tenkelig og hva er mest sannsynlig. Ved presentasjon av mulige utfall av en hendelse er det to som får mest oppmerksomhet; de(t) mest sannsynlige utfallet, og det verst tenkelige utfallet. Det var synspunkt i gruppen som talte for økt fokus på verst tenkelige utfall (uansett at tilhørende sannsynlighet kan være så lav at relevansen blir minimal) mens andre var tilhenger av fokus på mest sannsynlige hendelse, også siden oljevernberedskap er dimensjonert i forhold til denne. Dersom den worst-case som analyseres frem har en for lav sannsynlighet (for eksempel er på 10-7 nivå), så er det ikke sikkert at dette er så relevant at det bør fokuseres i resultatene i det hele tatt. Utfallsrommet er viktig, men det må avgrenses til noe som faktisk er relevant for å ha praktisk nytte. Utfallsrommet er viktigst og må presenteres og diskuteres. Hva med forvaltningsprinsippene der føre-var er et uttrykk for usikkerheten i materialet? Det var enighet om at det er hele utfallsrommet Gruppe 2 Ved formidling av risikoanalyser er det viktig å synliggjøre at resultatet ikke er et fasit svar, men at det representerer det beste bilde på mulige konsekvenser som kan gis med dagens kunnskap. Det er også viktig å presentere utfallsrommet hva er den mest sannsynlige konsekvens, men også hva kan være mulige utfall på begge sider av det mest sannsynlige. Det er viktig å få fram både mulige konsekvenser og sannsynligheten for at disse skal kunne inntreffe. Det må foretas kvalitative estimater på usikkerheten (på alle ledd i modeller). Det må klart forklares hva man mener med usikkerhet og hva den betyr for resultatene. Her er det flere muligheter: a) man kan analysere utfallet så realistisk som mulig - i så fall vil det være usikkerhet i de ulike trinnene i analysen, som man må beskrive. B) et alternativ til dette er å bruke konservative antagelser som tar høyde for usikkerheten. I så fall vil resultatet framstå som et høyere estimat over risiko, men hvor usikkerheten er liten. Usikkerheter må være faglig godt begrunnet og formidles på en måte som ikke fører til noen slagside. Hvor lang tid vil det ta for å bygge opp bestanden igjen avhengig av scenario. Varig effekt eller ikke? (Er det mulig å svare på?) Et mulig tiltak kan være at fiskeriene begrenses i en periode etter et utslipp vil føre til en raskere gjenoppbygging av bestander. Betydningen av ulik årsklassestyrke bør kobles til sannsynlighet for at et større akutt utslipp skjer i de kommende årene. Det er viktig å forholde seg til om effekter vil være Referat fra workshop om problematikken rundt akutte oljesøl og fiskebestander Akvaplan-niva AS Rapport

10 med tilhørende sannsynlighet som er det faglige korrekte å presentere. Fagfolkene legger frem utfallsrom og fakta, mens politikerne legger liste på et nivå som danner grunnlag for forvaltning. langvarig eller bare ha begrenset varighet. Analysene bør også belyse effekten av risikoreduserende tiltak hvor mye vil disse redusere effekten av utslippet? Oljeberedskapen fungerer ikke godt nok i det aktuelle området. Dersom den fungerte bedre ville dette være en faktor som reduserte effektene. Akvaplan-niva AS, 9296 Tromsø 10

11 2 Hovedkonklusjoner fra workshopen Basert på presentasjonene og gruppediskusjonene oppsummeres status i følgende hovedpunkter (basert på innspill fra begge grupper). Inngangsdata Det foreligger et betydelig datamateriale på forekomst og fordeling av yngre årsklasser av en rekke arter, spesielt nordøstarktisk torsk og norsk vårgytende sild. Materialet oppdateres en eller flere ganger (avhengig av art) årlig gjennom Havforskningsinstituttets toktvirksomhet og samarbeid med PINRO. Dekningsgraden varierer betydelig mellom fiskeslag, og er svært spinkelt eller mangler for andre fiskeslag (kysttorsk, laksefisk, rognkjeks). Dataene som skal benyttes i miljørisikoanalyser knyttet til oljeutslipp må gå lenger tilbake enn de gjør i dag for å dekke det naturlige spennet i bestandsdynamikk hos de langtlevende arter. En vurdering av den historiske bestandsstørrelsen og utbredelse må inkluderes i skadeberegninger i miljørisikoanalyser. Kunnskap om endringer i bestandssammensetning er avgjørende for å predikere utfallet av oljeutslipp for rekruttering til de ulike fiskebestander. Dødelighetsdata (toksikologi) Generering av ny kunnskap om toksikologiske effekter av hydrokarboner på ulike livsstadier av fisk er for lite koordinert mellom de som genererer, de som eier og de som skal beslutte på grunnlag av denne typen data. Man kan si at modellene er anvendbare for å belyse disse problemstillingene, men at de krever gode inngangsdata og riktig bruk for å kunne gi meningsfylte resultater. Oppkonsentrering gjennom næringskjeden Det er generelt akseptert at hydrokarboner ikke biomagnifiseres i næringskjeden. Oppkonsentrering fra lavere trofiske nivåer kan påvirke antallet fiskelarver som blir eksponert ved beiting på evertebrater. Næringskjedeeffekter antas å være en mindre vesentlig problemstilling ved et akutt oljesøl. Romlig og tidsmessig variasjon Det foreligger modellverktøy som predikerer spredning og fordeling av både ressurs (gyteprodukter) og påvirkningsfaktor (olje). Begge verktøy oppdateres regelmessig, men er ikke tilstrekkelig validert. Utbredelse av gyteprodukter kan til en viss grad valideres mot observasjoner, men en rekke faktorer begrenser modellverktøyets evne til å gjenskape observerte fordelinger. Eksempelvis kan nevnes unøyaktige i) eggfordelinger (inngangsdata i simuleringer), ii) vertikalfordelingsalgoritmer, 3) havmodeller, 4) gjengivelse av tid/rom variasjon i fødetilgang og predatorfordeling med mer. Alle de overnevnte faktorer kan forbedres for å forbedre treffsikkerheten i risikovurderinger. Det mangler kunnskap om, og metodikk for inkludering i risikoanalyser av hvilke gyteprodukter som gir opphav til den voksne torskebestand. Dette begrenser eksisterende modellers evne til å vurdere betydningen av overlapp mellom ressurs og påvirkningsfaktor på Referat fra workshop om problematikken rundt akutte oljesøl og fiskebestander Akvaplan-niva AS Rapport

12 bestandsstørrelse. Pågående og planlagte feltstudier, hvor romlig og temporær fordeling av egg/larver/yngel og byttedyr/predatorer opparbeides, vil gi nye data som gjør oss i stand til å forbedre eksisterende risikomodeller. Formidling Formidling av utfallsrom i miljørisikoanalyser er en pedagogisk krevende øvelse. Fokus på konsekvens uten presentasjon av tilknyttet risiko og usikkerhet er faglig uforsvarlig, mens fokus på kun gjennomsnittsberegninger er utilstrekkelig. Akvaplan-niva AS, 9296 Tromsø 12

13 3 Vedlegg Presentasjoner gitt i sesjonen før lunsj. 10 presentasjoner Referat fra workshop om problematikken rundt akutte oljesøl og fiskebestander Akvaplan-niva AS Rapport

14 Akutte oljeutslipp og fisk Kystverket workshop, Oslo Akutt oljeforurensning og effekter på fisk - en introduksjon. Lars-Henrik Larsen Akvaplan-niva Tromsø

15 Noen erfaringer fra akutte oljesøl Store oljesøl til sjø skaper oppmerksomhet og har alvorlige miljøkonsekvenser. k De største utslipp har historisk sett kommet fra forlis av supertankere, og navn som Torrey Canyon, Amoco Cadiz, Exxon Valdez, Braer og Prestige er skrevet inn i historiebøkene med svart skrift. Historiens største uhellsbetingete utslipp til sjø (utenom Persiabukt krigen 1991) stammer imidlertid fra offshore virksomheten; Ixtoc

16 De største utslippene Ixtoc, Mexicogulfen ca tonn olje i løpet av 9 måneder

17 Norske utslipp Også i Norge har de største utslippene komt fra offshore virksomheten (Ekofisk 1977, Statfjord 2007) De hyppigste oljesøl som har tilgriset norske strender er relatert til skipsfarten, og har typisk vært lokale hendelser. Få eller ingen skipsforlis i norske farvann har ført til utslipp av mer enn 1000 tonn olje. Har vi norske hendelser av et slikt omfang at effekter på fiskebestander i det hele tatt har vært sannsynlig?

18 Påvirkninger av fiskebestander Oljens påvirkninger av fisk: forgiftninger med økt dødelighet av unge livsstadier (egg/larver), forstyrrelser av vandringer, gyting, tap eller subletale skader på voksne individ (svulster og sår). indirekte effekter via påvirkning på næringsorganismer. Strandpåslag og oljesøl i kystsonen kan være en påvirkning på lokale bestander av f.eks. laksefisk. Påvirkninger av fiskeriaktivitet som tilgrisete fiskeredskap, markedsreaksjoner, smakssetting og frykt for dårlig matvarekvalitet er ikke primært tema i dag.

19 Påvirkninger av påvirkningene Oljesøl er unike, og de iboende egenskaper: Mengde og type olje Tidspunkt, sted og varighet av utslipp Avbøtende tiltak, dispergering er avgjørende for effektbildet Dokumentasjon av effekter. Betydelige utfordringer innen det å overføre kunnskap fra petriskål til akvarium til mesokosmos til felt, og videre til enkeltfisk, fiskebestand og økosystem. Ett eller annet sted forsvinner erfaringskunnskapen og erstattes av førevar og konservative anslag

20 Impact on fish Although h rarely observed, pelagic eggs and fish larvae are killed if they are present at the time of an oil spill Such mortality has no effect on fish stocks available to the fishing industry Shellfish in inshore or intertidal sediments are very vulnerable to oil. The major effect on fin fisheries is the exclusion of fishermen from fishing grounds whilst the oil is on the water

21

22 Impact on fish Risks to public health Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) are readily taken up by marine organisms. However, human exposure through the consumption of contaminated seafood is not regarded as a public health risk for two reasons: 1. Public would not eat tainted food. 2. PAH exposure is small from this source as compared with other foods (e.g. smoked or grilled fish or meat, cabbage and spinach) Benzo(a)pyrene

23 Impact on fish Percentage of plaice, sole and dab showing fin erosion following the Amoco Cadiz oil spill April 1978 Oct May 1979 Oct % 90% 73% 2.5% 6 months after the Amoco Cadiz oil spill 50-80% of a catch of mullet were found to have ulcerated bodies.

24 Impact on fish Eggs and larvae are more sensitive to the toxic effects of oil. Water soluble extracts of oil have been shown to: Reduce hatching success in caplin at concentrations of 10-25ppb Cause serious malformations in cod larvae at concentrations of 250 ppb Kjenner vi rekrutteringsprosessen? Hos N-A torsk M h ll t l Marshall et al. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 55(7)

25 Konstaterte skader på fiskebestander Amoco Cadiz.1979: døde fisk av ulike arter rapportert innen en avstand på 10 km fra vraket. Estimert tre år før fiskebestandene var restituert. 80% av hummerårsklassen i området gikk tapt. Effekten på kommersielt fiske i åpent hav tilnærmet ubetydelig (Seip 1984) Exxon Valdez 1989: Økt dødelighet hos pink salmon. Ingen overkonsentrasjoner av hydrokarboner i kveite (n = 900) (Børresen 1993). Ixtoc : Slight alterations in taste in industrial fishing shrimps were reported, but without any quantifiable impact on the resources and their capture

26 Impact on fish No. salm mon (x10 000) Exxon Valdez oil spill Year Pink salmon runs in Prince William Sound

27 Påvirkninger på fiskebestander Bravo 1977: Har ikke funnet dokumentasjon på effekter på fisk Rockness 2004: PAH signaler i biomarkører i oppdrettsfisk nesten borte etter 7 måneder. Antydes effekter i flere tiår på egg og yngel (ikke angitt art eller bestand) pga. utlekking fra sedimenter. Antakelse ikke dokumentert (SINTEF) Server, Januar torsk i ruse kraftig eksponert; høye PAH verdier. Brosme fanget på m dyp nær vraket: Ingen påvirkning (Meier et. al, HI rapport) Statfjord A 2007: Ingen skader påvist på noen livsstadier av fisk

28 Påvirkninger på fiskebestander Hvorfor så få observasjoner av skader på fiskebestander? 1 Utenom på havoverflaten vet vi ikke hvor oljen opptrer: 2 Vi har ikke god nok oversikt over fiskebestandene (fordeling, bestandstilhørighet) 3 Vi har ikke godt nok verktøy for å avdekke påvirkningene (skadde fisk blir beitet av andre fisk/pattedyr/fugl før de kan registreres) 4 Undersøkelser av fisk har vært nedprioritert eller for dårlig utført 5 Bildet er reelt det har ikke vært effekter. og hva betyr dette så for dagens tema? Det kan vi diskutere nærmere kl 1630

29 Workshop om olje fisk problematikk, Oslo, 17. november 2009 Rekruttering til fiskebestander sårbarhet for naturlig variasjon og menneskeskapt påvirkning EikOl Erik Olsen, Frode Vikebø og Bjørn Einar Grøsvik

30 Oversikt 1. Torskens reproduksjon 2. Oljens dødelighet 3. Overlevelse i tid og rom 4. Verdifulle områder

31 Torskens reproduksjon Blir kjønnsmoden ved 3 års alder og gyter opp til 5 millioner egg hvert år Hvisden lever til 10 år har den gytt 50 millioner egg. Kun 2 egg trenger å leve opp for å føre bestanden videre samme nivå Sjansenfor å overleve fra egg til voksen er 1:25 millioner = % % Gode og dårlig årsklasser varier med en faktor på 20 Såhvorforbetyr det da noe om man tilfører en ekstra dødelighet, f.eks som følge av et oljeutslipp Kjernespørsmålet: hvor stor del av de torskene som skulle vokst opp og ført bestanden videre rammes?

32 Oljens dødelighet

33 Hva er konservative toksisitetsdata Kontroll (ikke eksponert) Høy konsentrasjon av oljedråper Mat i magen Tom mage 0 Ingen effect LC % (NEC) (96t eksp.) dødelighet Biologisk mest relevant fordi enhver negativ effekt på larvestadiet i praksis betyr døden før voksen alder. Nyere forskning (USA og Norge) har vist effekt på fiskelarver for sumpah ved lave ppb nivåer (dvs 1-10 ppb sum PAH) 1 ppb tilsvarer 50 ppb THC som er samme nivå som laveste (mest konservative) NEC nivå brukt i ULB7c

34 Overlevelse I tid og rom

35 Våre økosystemer er svært dynamiske Cod, capelin and herring stock size, Barents + Norwegian Seas Million tonnes (cape elin and herr ring) Year tonnes (cod d) Million Capelin 1+ Herring 0+ Cod 3+

36 Overlevelse er dynamisk i rom Larvedrift avhenger av gyteplass, men varierer fra år til år (tid) og rom Vikebø et al Havets Ressurser og Miljø Cianelli et al Ecology 88:

37 Overlevelse l er dynamisk ki tid Fiskelarver trenger rett mat til rett tid for å overleve

38 Rekruttering fra larver til voksen fisk 0% dødelighet Temperatur Predasjon Torske larver Vk Voksen torsk 100% dødelighet Mattilgang Strømforhold Gyteplass

39 Hvor omfattende er et oljeutslipp? 90 dagers undervannsutblåsning ved Røst dfi definert som verst tenkelig uhell kli hll i Forvaltningsplanen Regnet som helt usannsynlig da det ble lagt frem Perioden : To signifikante utslipp fra produksjonsplattformer i Nordsjøen Montarautslippet i Australia, 75 døgn, 4700 tonn og km2 påvirket

40 Montara utslippet i Timorhavet aug nov 2009

41 Kjerneområder Kjerneområder - Overlevelsen fra egg til voksen fisk er flekkete i tid og rom som kan bety at det bare er eggene som ble gytt ett eller få bestemt(e) sted(er) på en bestemt tid som skal vokse opp

42 Ved bestandsnedgang trekker bestandene seg sammen til små kjerneområder Fordelingen av sildelarver Her gytte hele bestanden av norsk vårgytende sild i mars/april 1972

43

44

45 Noen områder er mer verdifulle enn andre Gyteområder for torsk, sild lodde, hyse og sei Larveområder for torsk, sild, lodde, hyse og sei Olsen et al ICES JMS

46 Behov for økologisk risikoassessment A priori overenkomst om akseptkriterier Usikkerhet i kunnskap, råd og analyser må kommuniseres klart For å være troverdige må risikoanalyser : Benytte best tilgjengelig kunnskap om effekter, bestandsdynamikk osv. Håndtere rekrutteringsprosesser i tid og rom på en biologisk forsvarlig måte Benytte verst tenkelig scenarier som har bredest mulig aksept Photo: H Stockhausen

47 Miljørisikovurderinger Olje-Fisk Workshop - Risikogruppen Odd Willy Brude & Line Sverdrup 16. november 2009

48 Skadebasert risikoanalyse for fisk Ressursdata Ressursdata Egg/larvedata Bestandsandeler pr 10x10 km rute Bestandsandeler pr 10x10 km rute Andeler pr 10x10 km rute Oljedriftssimuleringer Oljekonsentrasjon (THC) pr 10x10 km rute Eksponering Akuttdødelighet og larvetap pr 10x10 km rute pr simulering Tapsandel Total tapsandel pr Oljedriftssimulering (snitt, maks) Skadenøkkel Sannsynlighet for tap av årsklasserekruttering Sans. for tap på gytebestand mindre, moderat, betydelig, alvorlig <1 år 1.3 år 3 10 år >10 år Utslippsfrekvens Frekvens for miljøskade mindre, moderat, betydelig, alvorlig <1 år 1.3 år 3 10 år >10 år Akseptkriterier mindre, moderat, betydelig, alvorlig <1 år 1.3 år 3 10 år >10 år Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 2

49 Egg/larvedata Døgn 70 Døgn 90 Døgn 120 Døgn 150 Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 3

50 Oljedriftssimuleringer Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 4

51 Skadebasert risikoanalyse for fisk Ressursdata Ressursdata Egg/larvedata Bestandsandeler pr 10x10 km rute Bestandsandeler pr 10x10 km rute Andeler pr 10x10 km rute Oljedriftssimuleringer Oljekonsentrasjon (THC) pr 10x10 km rute Eksponering Akuttdødelighet og larvetap pr 10x10 km rute pr simulering Tapsandel Total tapsandel pr Oljedriftssimulering (snitt, maks) Skadenøkkel Sannsynlighet for tap av årsklasserekruttering Sans. for tap på gytebestand mindre, moderat, betydelig, alvorlig <1 år 1.3 år 3 10 år >10 år Utslippsfrekvens Frekvens for miljøskade mindre, moderat, betydelig, alvorlig <1 år 1.3 år 3 10 år >10 år Akseptkriterier mindre, moderat, betydelig, alvorlig <1 år 1.3 år 3 10 år >10 år Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 5

52 Eksponering og effektberegning g Effekten er avhengig av oljetype (komponentsammensetning), nedblandingsgrad og kinetikk for utløsning av oljekomponenter til vannfasen, samt varighet av eksponeringen Benytter modellerte data på THC (både dråper og løst) og maksimal konsentrasjon i vannsøylen gjennom en simulering (svært konservativt sett i forhold til fiskelarvenes sannsynlige vertikale fordeling, inkludert døgnvandring) Effektutslag fra 100 ppb til 1 ppm (0-100 % akutt dødelighet) Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 6

53 Tapsandeler egg/larver Sild Sild - Gjennomsnittlige - Maksimale tapsandeler (15d) (15d) 0,45 3 0,4 2,5 0,35 Tapsandel (%) 0,3 2 0,25 1,5 0,2 0, ,1 0,5 0, Årets dager Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 7

54 Tapsandeler larver 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 max snitt S2003_80_D S2004_140_ S2004_200_ S2002_90_D S2003_150_ S2002_100_ S2002_160_ S S2001_170_ S S S1998_150_ S1999_100_ S1999_160_ S2001_110_ S1997_90_D S S S1995_120_ S1995_180_ S1996_130_ S1996_80_D S1997_140_ S1994_170_ S S1990_100_ S1990_160_ S1991_110_ S1991_170_ S1992_110_ S1992_170_ S1993_110_ S1993_170_ S1994_110_ Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 8

55 Tapsandel larver S1991_90_D 3,0 2,5 2,0 Tapsandel larv ver (%) 1,5 1,0 0,5 0, Oljedriftssimuleringer Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 9

56 Skadebasert risikoanalyse for fisk Ressursdata Ressursdata Egg/larvedata Bestandsandeler pr 10x10 km rute Bestandsandeler pr 10x10 km rute Andeler pr 10x10 km rute Oljedriftssimuleringer Oljekonsentrasjon (THC) pr 10x10 km rute Eksponering Akuttdødelighet og larvetap pr 10x10 km rute pr simulering Tapsandel Total tapsandel pr Oljedriftssimulering (snitt, maks) Skadenøkkel Sannsynlighet for tap av årsklasserekruttering Sans. for tap på gytebestand mindre, moderat, betydelig, alvorlig <1 år 1.3 år 3 10 år >10 år Utslippsfrekvens Frekvens for miljøskade mindre, moderat, betydelig, alvorlig <1 år 1.3 år 3 10 år >10 år Akseptkriterier mindre, moderat, betydelig, alvorlig <1 år 1.3 år 3 10 år >10 år Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 10

57 Tapsandeler årsklasse Den romlige/tidsmessige variasjonen i naturlig dødelighet innen en årsklasse er sannsynligvis av meget stor betydning for populasjonseffekten av et oljesøl Fra Ciannelli m. fl. (2007). Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 11

58 Konsekvensvurdering Eksemplifisering på å inkludere romlig variasjon i dødelighet/overlevelse Tabell 8-2 Eksempel på sannsynlighetsfordeling av tap i årsklasserekruttering som følge av tapsandeler av egg og larver. Tapsandel egg/larver Tapsandel årsklasse rekruttering 1 % 2 % 5 % 10 % 20 % 30 % 50 % <1 % 50 % 10 % 1 % 30 % 20 % 10 % 2% 20 % 40 % 20 % 10 % 5 % 10 % 20 % 40 % 20 % 10 % 5 % 10 % 10 % 20 % 40 % 20 % 10 % 5 % 20 % 10 % 15 % 40 % 15 % % 10 % 15 % 40 % % 5 % 10 % 20 % 40 % 100 % 5% 10 % 30 % Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 12

59 Tap av årsklasse Sannsynlighet for ulike tap for ulike perioder av året 100 % Summert over året Sanns synlighet (per år r) 90 % 100 % 80 % 90 % 70 % 5 døgn 15 døgn 100 % 80 % 60 % 90 % 70 % 85,317 % 50 % Sannsynlighet 80 % 60 % 40 % 70 % 50 % 30 % 60 % 40 % 20 % 50 % 30 % 10 % 40 % 20 % 0% 30 % % 20 % Dag i året 0 % 10 % 6,504 % 4,962 % % % 2, % % % 130 0,379 % % 0, % 20-30% 0, % 30-50% 170 0,004 % 180 0% 0 % 00-1% % 0-1% 1-2% 1-2% 2-5% 5-10% 10-20% 20-30% 30-50% Tapsandel årsklasserekruttering sild Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 13

60 Skadebasert risikoanalyse for fisk Ressursdata Ressursdata Egg/larvedata Bestandsandeler pr 10x10 km rute Bestandsandeler pr 10x10 km rute Andeler pr 10x10 km rute Oljedriftssimuleringer Oljekonsentrasjon (THC) pr 10x10 km rute Eksponering Akuttdødelighet og larvetap pr 10x10 km rute pr simulering Tapsandel Total tapsandel pr Oljedriftssimulering (snitt, maks) Skadenøkkel Sannsynlighet for tap av årsklasserekruttering Sans. for tap på gytebestand mindre, moderat, betydelig, alvorlig <1 år 1.3 år 3 10 år >10 år Utslippsfrekvens Frekvens for miljøskade mindre, moderat, betydelig, alvorlig <1 år 1.3 år 3 10 år >10 år Akseptkriterier mindre, moderat, betydelig, alvorlig <1 år 1.3 år 3 10 år >10 år Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 14

61 Konsekvens for gytebestand Hva betyr x % tap av en årsklasserekruttering for gytebestanden - avhengig av gytebestandens størrelse / den aktuelle årsklassens styrke og også styrken i foregående og påfølgende år Ugland modellen - anta at rekrutteringen hvert år er et tilfeldig tall fra en gitt fordeling (riktignok basert på observert fordeling av rekrutteringsstyrker). - Initialbetingelsen til modellen er antall individer ved alder 3-15 år ved et gitt tidspunkt, f.eks Ut fra denne initialbetingelsen ble det så gjort 100 kjøringer over 30 år. Dette gir dermed 100 ulike måter som bestanden kan utvikle seg på dersom man ikke har oljedødelighet. - Deretter ble så antall 3-åringer redusert med en gitt prosentandel (som representerer oljedødelighet) i det første året av de 100 kjøringene. Dermed får man 100 forskjellige par (med og uten oljedødelighet) som angir fordelingen av oljeeffekten i f.eks. gytebiomasse. Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 15

62 Konsekvens for gytebestand Restitusjonstid gytebestand Restitusjonstid gytebestand 100 % 100 % 90 % 90 % 80 % 80 % 70 % 70 % 60 % 60 % 50 % 50 % 40 % 40 % 30 % 30 % 20 % 20 % 10 % 10 % 0 % % Tapsandeler årsklasserekruttering sild (%) Tapsandeler årsklasserekruttering torsk (%) < år < år Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 16

63 Skadebasert risikoanalyse for fisk Ressursdata Ressursdata Egg/larvedata Bestandsandeler pr 10x10 km rute Bestandsandeler pr 10x10 km rute Andeler pr 10x10 km rute Oljedriftssimuleringer Oljekonsentrasjon (THC) pr 10x10 km rute Eksponering Akuttdødelighet og larvetap pr 10x10 km rute pr simulering Tapsandel Total tapsandel pr Oljedriftssimulering (snitt, maks) Skadenøkkel Sannsynlighet for tap av årsklasserekruttering Sans. for tap på gytebestand mindre, moderat, betydelig, alvorlig <1 år 1.3 år 3 10 år >10 år Utslippsfrekvens Frekvens for miljøskade mindre, moderat, betydelig, alvorlig <1 år 1.3 år 3 10 år >10 år Akseptkriterier mindre, moderat, betydelig, alvorlig <1 år 1.3 år 3 10 år >10 år Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 17

64 Formidler vi riktig budskap? 100 % 90 % 80 % 70 % 60 % 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 0% % 0-1% 1-2% 2-5% 5-10% 10-20% 20-30% 30-50% Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 18

65 Formidler vi riktig budskap? Summert over året 100 % 90 % 80 % 85,317 % 5 døgn 15 døgn Sannsynlig ghet (per år) 70 % 60 % 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % 6,504 % 4,962 % 2,734 % 0,379 % 0,092 % 0,007 % 0,004 % 0 % 0-1% 1-2% 2-5% 5-10% 10-20% 20-30% 30-50% Tapsandel årsklasserekruttering sild Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 19

66 Hovedutfordringer gode nok inngangsdata på egg/larvefordeling til å ivareta den store variasjonen både mellom år og gjennom driftsperioden variasjon i overlevelse/dødelighet for larver og ivaretakelse av dette i modellen for derved å si noe om effekt på årsklasserekruttering gode nok inngangsdata til å kunne kvantifisere eksponering og effekter i tid og rom (match mellom oljedrift og larvefordeling) på egg/larver ved ulike tidspunkt effekt av reduksjon i årsklasserekruttering på gytebestand Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 20

67 Safeguarding g life, property p and the environment Miljørisikovurderinger Olje-Fisk 16. november 2009 Det Norske Veritas AS. All rights reserved. 21

68 Beregning av eksponering av fisk og plankton under oljeutslipp til havs. Trond Nordtug Marin Mijøteknologi SINTEF Materialer og kjemi Materialer og kjemi 1

69 For å kvantifisere effekter av oljeutslipp til havs finnes det ingen alternativer ti til modellberegninger OSCAR eneste modellen som kombinerer avanserte sprednings- og forvitringsmodeller med biologisk opptak av oljekomponenter som basis for beregning av akutt dødelighet (uspesifikk narkose) i tid og rom. OSCAR beregner individtap (og skade) som basis for populasjonsmodeller Materialer og kjemi 2

70 OSCAR: Prediksjon av skjebnen til oljen og biologiske i effekter Oil Spill Response Biological i l Oil exposure compositon & effects Hydro- graphy Oil Weathering Model (OWM) OSCAR Wind and currents Fate of oil components Oil drift Mass balance of spilled oil Environmental Impact and risk Materialer og kjemi 3