Klassifisering av miljøtilstand i vann

Transkript

1 Veileder 02:2013 Klassifisering av miljøtilstand i vann Økologisk og kjemisk klassifiseringssystem for kystvann, grunnvann, innsjøer og elver Norsk klassifiseringssystem for vann i henhold til vannforskriften

2 Forord Forskrift om rammer for vannforvaltningen (heretter vannforskriften), fastsatt ved kgl. res , gjennomfører rammedirektivet for vann (heretter vanndirektivet) i norsk rett. Med vanndirektivet signaliseres en ny helhetlig og økosystembasert forvaltning av alt vannmiljø i Norge og resten av Europa. Vannet skal forvaltes som en helhet, dvs. at det er grensene for nedbørfeltene og tilhørende kystområder som skal danne forvaltningsgrensene. Overflatevann, grunnvann og kystvann skal ses i sammenheng. Forvaltning av vannmengder, vannkjemi og livet i vannet skal også sees under ett. Grunnlaget for å fastslå miljøtilstanden skal være basert på faglig anerkjente kjemiske, fysiske og biologiske parametere.. For hver vanntype skal det bl.a. defineres biologiske kvalitetslementer og parametere med tilhørende grenseverdier mellom hver tilstandsklasse. Det er dette vi kaller klassifiserings-systemet. For vanntyper vi deler med naboland, skal grenseverdiene interkalibreres slik at de blir sammenliknbare. Den første versjonen av klassifiseringsveilederen ble utarbeidet fra 2007 og godkjent i Arbeidet med revisjon av veilederen ble igangsatt i 2012 på bakgrunn av ny kunnskap, nye metoder og nye indekser. Viktige resultater kom fra FoU prosjekter som Bioclass fresh, WISER, og fagråd for klassifisering av innlandsfisk, samt fase 2 av den europeiske interkalibreringen. Det er Miljøtilstandsprosjektet under Direktoratsgruppen som har hatt ansvar for arbeidet med å revidere veilederen. Odd Terje Sandlund (NINA) har hatt oppgaven som fagsekretær for å koordinere arbeidet med revisjon av veilederen, i samarbeid med Are Pedersen fra NIVA. Flere forskere fra NINA, NIVA og Havforskningsinstituttet har utformet teksten i veilederen. I tillegg består veilederen også av klassegrenser for grunnvann utarbeidet av NGU og NVE på vegne av arbeidsgruppe grunnvann, samt forslag til klassegrenser for morfologi som er utarbeidet av Multiconsult. Veilederen skal bidra til å lette arbeidet som skal gjøres på lokalt og regionalt nivå med å fastslå både den kjemiske og økologiske miljøtilstanden i vannforekomstene. Dette vil danne grunnlaget for å sette miljømål for naturlige vannforekomster, og utarbeide tiltaksanalyser og tiltaksprogram. Klassifiseringssystemet vil også være en viktig referanse for ulike myndigheter når eksisterende eller nye tillatelser til påvirkning på vannmiljøet skal vurderes. Veilederen skal bidra til at arbeidet blir gjort på en mest mulig ensartet måte i hele landet og på tvers av sektorene. Trondheim, Anders Iversen (leder av Direktoratsgruppen) Steinar Sandøy (leder av Miljøtilstandsprosjektet) 1

3 Innhold FORORD... 1 SAMMENDRAG INNLEDNING BAKGRUNN FOR KLASSIFISERINGSVEILEDEREN HENSIKT OG MÅLGRUPPE AVGRENSING OG BEGRENSNINGER OM MILJØMÅL OG ØKOLOGISK KLASSIFISERING MILJØMÅL FOR OVERFLATEVANN MILJØMÅL IHT. VANNFORSKRIFTEN OG ØVRIGE MILJØMÅL MILJØMÅL FOR STERKT MODIFISERTE VANNFOREKOMSTER (SMVF) GRUNNVANN INTERKALIBRERING AV KLASSIFISERINGSSYSTEMER TILSTAND SOM UTLØSER MILJØTILTAK OG UNNTAKSMULIGHETER KLASSIFISERING AV ØKOLOGISK TILSTAND INNLEDNING PRINSIPPER FOR KLASSIFISERING AV ØKOLOGISK TILSTAND FERSKVANN: KVALITETSELEMENTER OG VANNTYPER KYSTVANN: KVALITETSELEMENTER OG VANNTYPER GENERELL KLASSIFISERINGSPROSEDYRE FOR BESTEMMELSE AV ØKOLOGISK TILSTAND KLASSIFISERING OG TILRETTELEGGING I VANN-NETT ØKOLOGISK TILSTAND I INNSJØER PLANTEPLANKTON VANNPLANTER VIRVELLØSE DYR I INNSJØER ØKOLOGISK TILSTAND I ELVER PÅVEKSTALGER OG HETEROTROF BEGROING VIRVELLØSE DYR I ELVER BUNNDYR I ELVER EUTROFIERING OG ORGANISK BELASTNING TILSTAND FOR FISK I INNSJØER OG ELVER INNLEDNING KLASSIFISERING AV FISKEBESTANDER KLASSIFISERING BASERT PÅ KVANTITATIVE TETTHETSDATA OG HABITATSPESIFIKKE REFERANSETILSTANDER HYDROMORFOLOGISKE STØTTEPARAMETERE FOR FISK FYSISK-KJEMISKE STØTTEPARAMETERE I INNSJØER OG ELVER FORSURING EUTROFIERING ØKOLOGISK TILSTAND I KYSTVANN INNLEDNING

4 8.2 KVALITETSELEMENTER OG PARAMETERE - EN OVERSIKT PLANTEPLANKTON EUTROFIERING FASTSITTENDE ALGER (MAKROALGER) - EUTROFI ANGIOSPERMER (ÅLEGRESS) - EUTROFI BLØTBUNNSFAUNA HOVEDSAKELIG EUTROFI (ORGANISK BELASTNING SEDIMENTERING) FYSISK-KJEMISKE KVALITETSELEMENTER (UNNTATT MILJØGIFTER) HYDROMORFOLOGISKE KVALITETSELEMENTER KJEMISK OG KVANTITATIV KLASSIFISERING AV GRUNNVANN INNLEDNING MILJØKVALITETSNORMER FOR GRUNNVANN UTVALG AV ANDRE STOFFER OG ETABLERING AV TERSKELVERDIER PRIORITERTE STOFFER KJEMISK TILSTANDSKLASSIFISERING AV GRUNNVANN ETABLERING AV FRAMTIDIGE VENDEPUNKTSVERDIER KVANTITETSTILSTAND FOR GRUNNVANNSFOREKOMSTER KLASSIFISERING AV KJEMISK TILSTAND KJEMISK TILSTAND OG PRIORITERTE STOFFER BEGREPER, FORKORTELSER OG LITTERATURLISTE FORKORTELSER OG BEGREPER REFERANSER VEDLEGG 4. KLASSIFISERING AV INNSJØER V4.1 KVALITETSELEMENT PLANTEPLANKTON V4.2 KVALITETSELEMENT VANNPLANTER V4.3 VIRVELLØSE DYR I INNSJØER VEDLEGG 5. KLASSIFISERING AV ELVER V5.1. KVALITETSELEMENT BEGROINGSALGER V5.2. HETEROTROF BEGROING V5.3. VIRVELLØSE DYR (BUNNDYR) I ELVER VEDLEGG 6. FISK I VANNFORSKRIFTEN V6.1 FØLSOMHET OVERFOR MILJØPÅVIRKNING V6.2 EUTROFIERING AV INNSJØER: BRUK AV HYDROAKUSTIKK FOR KLASSIFISERING AV FISK V6.3 NORSK ENDRINGSINDEKS FOR FISK (NEFI) VEDLEGG 7 FORSURINGSPARAMETRE I INNSJØER OG ELVER VEDLEGG 8 KYSTVANN V8.1 PLANTEPLANKTON V8.2 FASTSITTENDE ALGER V8.3 ÅLEGRESS V8.4 BUNNFAUNA

5 Sammendrag EUs vanndirektiv tar sikte på at forvaltningen av vannforekomstene skal skje etter de samme prinsipper over hele Europa. Gjennomføringen av vanndirektivet i Norge er basert på Forskrift om rammer for vannforvaltningen ( vannforskriften ). Vannforskriften har som hovedformål å gi rammer for fastsettelse av miljømål som sikrer en mest mulig helhetlig beskyttelse og bærekraftig bruk av vannforekomstene, og legger derfor konkrete føringer på prosess og kriterier for forvaltning av vannressursene. Miljømålet for naturlige vannforekomster av overflatevann er at de skal ha minst god økologisk og kjemisk tilstand, og for grunnvann minst god kjemisk og kvantitativ tilstand. Vannforskriften forutsetter at det utarbeides et klassifiseringssystem for vannforekomstene. Denne veilederen presenterer den andre versjonen av dette klassifiseringssystemet. Denne veilederen er et langt skritt videre i forhold til den første versjonen. Blant annet er flere av parameterne i denne versjonen resultat av et regionalt interkalibreringsarbeid innenfor den felles europeiske gjennomføringsstrategien. Gjennom dette arbeidet har land med like vanntyper blitt enige om klassegrenser for en del parametere, for å sikre en mest mulig sammenliknbar gjennomføring landene imellom. Fremdeles må imidlertid noen indekser og deler av klassifiseringssystemet betraktes som foreløpige versjoner, og det arbeides fortsatt med utvidelse av datagrunnlaget og utvikling og revisjon av parametere og indekser. Klassifiseringssystemet gir konkrete klassegrenser for en rekke kjemiske, fysiske og biologiske parametere av betydning for miljøforhold i innsjøer, elver, kystvann og grunnvann. Sammen med overvåkingsdata og ekspertvurderinger danner dette det kunnskapsbaserte grunnlag for å avklare den samlede økologiske og kjemiske tilstanden for en vannforekomst i en av de fem klassene fra svært god til svært dårlig. Vannforskriftens klassifikasjonssystem for vann skiller seg på flere punkter fra det gamle SFT systemet. Hovedprinsippet er at økologisk tilstand i vannforekomster skal klassifiseres på grunnlag av biologiske kvalitetselementer, mens fysiske og kjemiske forhold kun er støtteparametere. (Grunnvann er et unntak.) De biologiske kvalitetselementene er: Planteplankton (i innsjøer og kystvann) Påvekstalger (i rennende vann) Vannplanter (i innsjøer) Makroalger og ålegress (i kystvann) Bunndyr (i innsjø, elv og kystvann) Fisk (i innsjø og elv) Det skal anvendes spesifiserte parametere og indekser for hvert kvalitetselement. Som grunnlag for klassifisering av økologisk tilstand skal det for disse parameterne og indeksene angis spesifikke grenseverdier for ulike vanntyper som gjør det mulig å angi avvik fra naturtilstand. Grensen mellom moderat og god økologisk tilstand er avgjørende i sammenheng med vannforskriften, fordi den er det viktigste grunnlaget for å definere miljømål for naturlige vannforekomster: For vannforekomster som ligger under denne grensen skal det (med visse unntak) iverksettes tilstrekkelige miljøforbedrende tiltak slik at miljømålet (god tilstand) nås. For vannforekomster der miljømålet er nådd, må det vurderes om forebyggende tiltak må iverksettes for å hindre forringelse. 4

6 Data fra overvåkingen skal gi grunnlag for å dokumentere om miljømålene nås i løpet av planperioden. Vannforskriften inneholder unntaksmuligheter for tilfeller der de naturlige forholdene, tekniske eller kostnadsmessige forhold, eller samfunnsnytten ved aktuell bruk av vannforekomsten, nødvendiggjør tidsutsettelse eller mindre strenge miljømål. Økologisk tilstand for overflatevann viser dagens miljøtilstand i vannforekomsten, både når det gjelder artssammensetning, struktur og virkemåte for økosystemet. Interkalibrering. Grensene for en rekke av de parameterne som presenteres i denne veilederen er allerede interkalibrerte. De vedtatte interkalibrerte grenseverdiene er juridisk bindende for medlemslandene i EU og de grenseverdiene som gjelder for norske vanntyper er inkludert i denne veilederen. Klassegrensene avhenger ofte av vanntype og påvirkning og presenteres i tabeller som skal tilrettelegges på internett i Vann-Nett. Vann-nett: For å kombinere flere kvalitetselementer til ett resultat fra representative data for vannforekomsten gjelder det verste styrer prinsippet 1, på linje med praksis ellers i Europa. Dette betyr at det kvalitetselementet som har dårligst tilstand styrer klassen for hele vannforekomsten. Denne regelen skal først brukes for de biologiske kvalitetselementene. Med god kjemisk tilstand i vann forstås at grenseverdier for de 33 prioriterte miljøgifter ikke overskrides i vann, sedimenter eller i biota. De utvalgte miljøgiftene er forbindelser som er giftige og ofte lite nedbrytbare i det akvatiske miljø. Listen over miljøgifter består både av organiske forbindelser og tungmetaller (Cd, Hg, Ni, Pb). Bruken av de prioriterte farlige stoffene skal fases ut innen 2020, mens det for de resterende skal gjennomføres utslippsreduksjoner slik at grenseverdier overholdes. I Norge vil det i første omgang kun bli klassifisert kjemisk tilstand basert på overvåking av miljøgifter i sediment og biota. Listen over prioriterte miljøgifter vil jevnlig revideres og listen vil kunne utvides med andre forbindelser som er viktige for Norge i kommende planfaser. Grunnvannets tilstand: Det opereres ikke med begrepet økologisk tilstand i grunnvann. Grunnvannets kvalitative og kvantitative tilstand kan imidlertid gjennom vannutveksling mellom grunnvann- og overflatevannkilder ha avgjørende betydning på overflatevannets økologiske tilstand, og kan derfor spille en avgjørende rolle i den økologiske vurdering av vannforekomster. Grunnvann klassifiseres imidlertid kun som enten god eller dårlig tilstand i henhold til kvalitetskravene i Forskrift om vannforsyning og drikkevann (drikkevannforskriften). Det er uavklart hvordan Norge skal forholde seg til de felles europeiske miljøkvalitetsnormene som innføres som en følge av EUs Grunnvannsdirektiv. Grunnvannsforekomster ha god kjemisk tilstand innen 2015, men i tillegg god kvantitativ tilstand for alle pilotområdene som er med i første planperiode. For de resterende grunnvannsforekomstene skal de samme målene nås innen 2021, dvs. neste planperiode. 1 Prinsippet er nærmere forklart i kapittel 3.5.5, og i kapittel 11.1 (begreper), samt illustrert i figur

7 1 Innledning 1.1 Bakgrunn for klassifiseringsveilederen Vannforskriftens vedlegg V forutsetter at Norge utarbeider et klassifiseringssystem, med 5 tilstandsklasser for økologisk tilstand (svært god til svært dårlig) og 2 tilstandsklasser for kjemisk tilstand (god eller dårlig). Ved hjelp av dette klassifiseringssystemet skal alle vannforekomster plasseres i en økologisk og en kjemisk tilstandsklasse. Klassegrensene for enkelte av parameterne er resultat av et regionalt interkalibreringsarbeid i Europa der land med like vanntyper er blitt enige om harmoniserte klassegrenser. Interkalibreringen skal sikre sammenliknbar gjennomføring og ambisjonsnivå landene imellom og sikre at klassegrensene er i samsvar med definisjonene i Vanndirektivet. De interkalibrerte grenseverdiene blir et teknisk vedlegg til vanndirektivet og er bindende for medlemslandene. Flere av Norges ledende vannøkologer har vært med å utarbeide klassifiseringssystemet og tilhørende veiledningsmateriell. Denne utgaven er en revisjon av Klassifiseringssystemet fra 2009 (Veileder 01:2009). Revisjonen er basert på arbeid i ulike FoU-prosjekter og andre fase av det europeiske interkalibreringsarbeidet. I forhold til tidligere klassifiseringssystem av vann er det nå mer vekt på biologi, klassegrenser er tilpasset vanntype, og det legges opp til et mer helhetlig system som på sikt skal ta hensyn til de viktigste påvirkningstyper på økologiske forhold i vann. Dette dokumentet blir ikke gitt ut i en egen papirversjon men vil finnes som en nedlastbar pdffil på Vannportalen På vegne av direktoratsgruppa for gjennomføringen av vanndirektivet i Norge har Miljødirektoratet engasjert Odd Terje Sandlund fra NINA som fagsekretær for å koordinere arbeidet med revisjon av veilederen. Sandlund har også hatt det faglige ansvaret for ferskvannsdelen og Are Pedersen fra NIVA for kystvannsdelen. De enkelte kapitlene er utarbeidet av forskere fra NINA, NIVA og Havforskningsinstituttet. Vannforskriften gjennomfører Vanndirektivet i norsk rett. Direktivet har som hovedformål å gi rammer for fastsettelse av miljømål som sikrer en mest mulig helhetlig beskyttelse av vannmiljøet, og bærekraftig bruk av vannforekomstene. Direktivet legger derfor konkrete føringer på prosess og kriterier for forvaltning av vannressursene. Miljømålet for naturlige vannforekomster av overflatevann (elver, innsjøer og kystvann) er at de skal ha minst god økologisk og kjemisk tilstand og for grunnvann minst god kjemisk og kvantitativ tilstand innen

8 1.2 Hensikt og målgruppe Dette offisielle klassifiseringssystemet retter seg i første rekke til aktører som er involvert i utarbeidelse av forvaltningsplaner med tiltaksprogram i vannregionene, samt øvrige aktører innen vannovervåking, vassdragsforvaltning og forvaltning av kystsonen. Veilederen er overgripende for hvordan tilstandsklassifiseringen av vannforekomster skal utføres og følges opp for å få en enhetlig tilstandsklassifisering av alt vann i Norge. Veilederen vil bli oppdatert når ny kunnskap gjør det hensiktsmessig. 1.3 Avgrensing og begrensninger Denne veilederen er ikke fullstendig. Det mangler fortsatt enkelte klassifiseringsparametere med tilhørende grenseverdier. En del av grenseverdiene har større grad av sikkerhet da de er basert på resultater fra den første fasen av den europeiske interkalibreringen av klassifiseringssystemer. Norge har bidratt med mye data i dette arbeidet, for eksempel med data for klorofyll a fra innsjøer. Andre grenseverdier er mer usikre da de er satt på bakgrunn av begrenset datamateriale kombinert med ekspertskjønn. Disse grenseverdiene må testes med nye data og evt. nye parametere i neste fase av arbeidet. Følgende påvirkninger og kvalitetselementer er inkludert: Eutrofiering og fysisk-kjemiske parametere i innsjøer (næringssalter) Eutrofiering og planteplankton, både i innsjøer og kystvann (kun klorofyll a foreløpig) Eutrofiering og vannvegetasjon i innsjøer Eutrofiering og makroalger og ålegress i kystvann Eutrofiering og makroinvertebrater i kystvann Organisk belastning og bunnfauna i elver og kystvann Forsuring og fysisk-kjemiske parametere i elver og innsjøer Forsuring og begroingsalger i elver Forsuring og bunnfauna i elver og innsjøer Forsuring og fisk i elver og innsjøer Hydromorfologiske inngrep/endringer og fisk i elver og innsjøer På grunn av manglende datagrunnlag vil det for noen vanntyper mangle både klassifiseringsparametere og grenseverdier. For disse vanntypene må mer data og erfaringer samles inn før parametere kan velges og grenseverdier settes. Dette gjelder for eksempel fjorder, leirpåvirkede elver og innsjøer og svært grunne innsjøer. Klassifisering av vannforekomster som tilhører vanntyper som foreløpig ikke er med i veilederen bør gjøres ved å velge den vanntypen som kommer nærmest, og deretter justere klassifiseringsresultatet ut fra ekspertvurdering. Se for øvrig kap. 3. For grenseverdier for miljøgifter se kap.10. 7

9 2 Om miljømål og økologisk klassifisering 2.1 Miljømål for overflatevann For alle vannforekomster er det minst to standard miljømål som skal innfris. For alle naturlige overflatevannforekomster er det god eller svært god økologisk tilstand, og minst god kjemisk tilstand. Grensen mellom moderat og god tilstand er den mest avgjørende i vanndirektivsammenheng, fordi den er det viktigste grunnlaget for å sette miljømål for naturlige vannforekomster. For vannforekomster som ligger under denne grensen skal det (med visse unntak) iverksettes tilstrekkelige miljøforbedrende tiltak slik at miljømålet (god tilstand) nås. For vannforekomster der miljømålet er nådd, må det vurderes om forebyggende tiltak må iverksettes for å hindre forringelse. Data fra overvåkingen skal gi grunnlag for å dokumentere om miljømålene nås i løpet av planperioden. Direktivet inneholder unntaksmuligheter for tilfeller der vurderinger av samfunnsnytte, kostnader eller tekniske/naturlige forhold nødvendiggjør tidsutsettelse eller mindre strenge miljømål. Miljømålet for naturlige vannforekomster av overflatevann (elver, innsjøer og kystvann) er at de skal ha minst god økologisk og kjemisk tilstand 2 innen 2015 for alle områdene som er med i første planperiode. For de resterende naturlige vannforekomstene skal det samme målet nås innen 2021, dvs. i andre planperiode. Ved fastsetting av miljømål kan vurderinger av samfunnsnytte, kostnader eller tekniske/naturlige forhold nødvendiggjøre bruk av unntaksmulighetene i vanndirektivet, for å sikre at forvaltningsplanene og tiltaksprogrammet blir realistiske og gjennomførbare. Figur 2-1 Vanndirektivet og den norske vannforskriften forutsetter at tilstanden i overflatevann skal beskyttes mot forringelse, forbedres og gjenopprettes med sikte på at vannforekomstene skal ha minst god økologisk og god kjemisk tilstand. Dette betyr at i vannforekomster der miljømålene ikke er tilfredsstilt, må miljøforbedrende og/eller gjenopprettende tiltak iverksettes. Forebyggende tiltak for å hindre forringelse i de vannforekomstene som i dag tilfredsstiller miljømålene (god eller svært god tilstand) må også vurderes. 2 Vannforekomster med naturlig høye konsentrasjoner av metaller (eks. jernutfellinger) må defineres som en egen vanntype ved videreutvikling av klassifiseringssystemet. Miljømålet for disse er likevel god økologisk og kjemisk tilstand ut fra definisjonen av disse to begrepene. 8

10 Miljømål for økologisk tilstand God økologisk tilstand er definert som akseptable avvik fra naturtilstanden for de biologiske elementene, samt for de fysisk-kjemiske og hydromorfologiske støtteparameterne. Hva som menes med akseptable avvik er nærmere beskrevet for de biologiske elementene i Vedlegg V i vannforskriften (Annex V i Vanndirektivet), mens de kvantitative grenseverdiene for forskjellige indikatorer er gitt i denne veilederens kap. 0, 5 og 6 for ferskvann og kap. 8 for kystvann. Miljømål for kjemisk tilstand i overflatevann Kjemisk tilstand i en vannforekomst bestemmes dels ut fra målinger av utvalgte miljøgifter i vannforekomsten og dels ved hjelp av miljøkvalitetsstandarder (EQS, Environmental Quality Standards -grenseverdier) for de utvalgte miljøgiftene. Disse utvalgte kjemiske forbindelsene kalles prioriterte stoffer. Miljømålet for alle vannforekomster av overflatevann er at det skal oppnås god kjemisk tilstand innen For å oppnå miljømålet god kjemisk tilstand i overflatevannet skal utslipp av de prioriterte stoffene reduseres eller opphøre slik at det oppnås konsentrasjoner i vannmiljøet som ligger nær bakgrunnsnivået for naturlig forekommende stoffer og nær null for menneskeskapte stoffer. For å vurdere hvordan målet kan nås, må alle kilder til utslipp vurderes. Spredning fra forurensede sedimenter er å regne som utslipp. Slik spredning beregnes ved hjelp av Miljødirektoratets veileder for Risikovurdering av forurenset sediment. De prioriterte stoffene er delt i prioriterte farlige stoffer og prioriterte stoffer. Av de 33 prioriterte stoffene er 11 karakterisert som prioriterte farlige stoffer, fordi de er spesielt giftige eller ikke-nedbrytbare. Utslipp og annen tilførsel av disse stoffene skal opphøre innen For resten av listen, prioriterte stoffer (22 forbindelser), skal utslippene reduseres kontinuerlig slik at konsentrasjonsmålene gitt ved EQS-verdier for de forskjellige stoffene (EQS) oppnås innen Mer informasjon om kjemisk tilstand og grenseverdier for ulike miljøgifter er gitt i kap.10. God kjemisk tilstand Dårlig kjemisk tilstand 2.2 Miljømål iht. vannforskriften og øvrige miljømål Dagens tilstand Informasjon om vannforekomstenes (VF) tilstand og risiko for ikke å nå miljømålene skal tilgjengeliggjøres i Vann-Nett. Det skal vurderes hvilke påvirkningsfaktorer (sektorer og kilder) som er av betydning, hvilke miljøproblemer som er dominerende, og hvilken betydning dette har for befolkningen, samt effekter av tiltak som er satt i verk eller som settes i verk. Det skal vurderes hvilke brukerkonflikter som finnes og hvordan påvirkningsfaktorene for vannmiljøet kommer til å utvikle seg fremover. Miljømål Miljømålene som framkommer gjennom det systematiske arbeidet som følger av vanndirektivet er et felles europeisk minimumsmål både når det gjelder hvilke kvalitetselementer man skal måle på og hvilke grenseverdier som skal tilfredsstilles. Klassegrenser for disse skal være overførbare til sammenlignbare vanntyper på tvers av landegrensene, gjennom den såkalte interkalibreringen. Miljømål i forhold til økologisk og kjemisk tilstand (slik det står i vannforskriftens 4 og 7-9

11 overflatevann) kan leses ut fra klassifiseringssystemet. Klassifiseringssystemet gir parameterverdien for grenseverdien mellom god og moderat tilstand for de ulike kvalitetselementene og parameterne. Er dagens tilstand bedre enn denne grenseverdien er det dagens tilstand som er miljømålet for vedkommende parameter eller kvalitetselement.. For de prioriterte stoffene er EQS-verdien miljømålet. Samtidig forutsetter vanndirektivet at det vurderes om forebyggende tiltak er nødvendige for å hindre forringelse i de vannforekomstene som i dag tilfredsstiller miljømålene. Miljømål satt i henhold til annen lovgivning I vassdrag der det er fastsatt strengere miljømål enn standard miljømål må de strengeste målene innfris ( 13 i forskriften, om forholdet til andre miljøbestemmelser). Eksempler kan være bestemmelser gitt i noen av vanndirektivets datterdirektiver (for drikkevann, avløpsvann m.v.), nasjonalt lov- og forskriftsverk, juridisk bindende planer etter plan- og bygningsloven, vilkår i konsesjoner eller tillatelser etter særlover (for eksempel utslippstillatelser etter forurensingsloven, klausuleringsbestemmelser for vannverk) og vedtak om vern/beskyttelse etter naturvernloven, kulturminneloven, verneplan for vassdrag eller nasjonale laksefjorder og -vassdrag. Her må også flere og andre vannrelaterte kvalitetselementer enn de som er omfattet av miljømål iht. 4-7 i vannforskriften tas hensyn til, som en naturlig del av en helhetlig vannforvaltning som vanndirektivet legger opp til. Egnethet for bruk Vannforvaltningsplanen skal etter vanndirektivet ivareta de vannbaserte brukerinteressene (bading, drikkevann osv) (Article 4, 1 c, Annex IV). Man skal tilfredsstille krav gitt i de underliggende direktiver hvor bruk er regulert, evt. skal nasjonale retningslinjer og forskrifter benyttes. I og med at det er ulik bruk av vann og vannforekomster, og forskrifter og retningslinjer for bruk sorterer under forskjellige departementer, og direktorater, er det i dag uoversiktlig og vanskelig å avgjøre om en vannforekomst tilfredsstiller krav og/eller er egnet til ulik bruk. Det vil derfor være hensiktsmessig for den lokale forvaltning å få en samordnet og oppdatert egnethetsklassifisering for bruk. SFT 97:04 og SFT 97:03 inneholder en veiledning for klassifisering av egnethet for bruk, men siden dette systemet ble utarbeidet har det skjedd betydelige endringer mht krav og normer for vannkvalitet når det gjelder menneskers bruk av vann til ulike formål. Mye av dette har kommet inn med vanndirektivets underliggende direktiver, for eksempel Drikkevannsdirektivet, Avløpsdirektivet, mm. I tillegg har landbruket utredet kvalitetsnormer for vanning i jordbruket. Mattilsynet har overtatt ansvaret for drikkevannsforvaltningen, og det er utgitt en ny drikkevannsforskrift med veileder. Det er således behov for å revidere eksisterende veiledere for klassifisering av egnethet for bruk. I første omgang tas det sikte på å få på plass grenseverdier for egnethet for drikkevann, badevann og vann til jordvanning. Forslag til nye grenseverdier for mikrobiologiske og fysisk-kjemiske parametere for disse tre brukerinteressene finnes i NIVA-rapport Inntil disse forslagene er godkjent av ansvarlige myndigheter bør de eksisterende systemene benyttes (SFT 97:04 og SFT 97:03). Kostholdsråd gis for å opplyse befolkningen om at fisk og annen sjømat i noen områder kan være forurenset og ikke bør spises i store mengder. Her har Mattilsynet innført kostholdsråd og restriksjoner på omsetting av fisk og skalldyr. De fleste kostholdsrådene skyldes funn av PCB, tungmetaller eller PAH i fiskefilet, fiskelever eller blåskjell. Høye konsentrasjoner av slike miljøgifter skyldes først og 10

12 Foto: Roy Åge Håpnes, Riksantikvaren fremst gamle industriutslipp. Miljøgiftene samles opp i biologisk materiale, og et høyt inntak over tid av forurenset fisk og skalldyr kan føre til helseskader. Mattilsynet har derfor innført kostholdsråd i en del havne- og fjordområder i Norge, samt for stor fisk fra flere store innsjøer. For mer informasjon om kostholdsråd se Miljøstatus og Mattilsynets sine sider og Dersom en vannforekomst ikke er egnet for en eller flere typer bruk iht. gjeldende egnethetskriterier, bør det vurderes om dette skal føre til at vannforekomsten nedgraderes med en klasse dersom den økologiske tilstanden for øvrig er svært god eller god. 2.3 Miljømål for Sterkt Modifiserte Vannforekomster (SMVF) Sterkt modifiserte vannforekomster (SMVF) er så påvirket av samfunnsnyttige fysiske inngrep at miljømålet god økologisk tilstand ikke med rimelighet kan oppnås. SMVF er ikke et unntak, men en egen kategori med egne, tilpassede økologiske miljømål, som tar hensyn til det fysiske inngrepet. Miljømålet for SMVF kalles godt økologisk potensial (GØP), men i tillegg er det også krav om minst god kjemisk tilstand på linje med naturlige vannforekomster. Klassifiseringssystemet som er beskrevet i denne veilederen vil også være en del av grunnlaget for å avgjøre om en vannforekomst som er kandidat til å være SMVF eventuelt bør utpekes som SMVF. For vannforekomster som er endelig utpekt som SMVF, vil det så settes tilpassede økologiske klassegrenser som vil variere fra vannforekomst til vannforekomst, avhengig av det tilpassede miljømålet (Godt Økologisk Potensial). Klassegrensene for kjemisk tilstand (prioriterte stoffer) gjelder likevel for alle overflatevannforekomster, også de som utpekes som SMVF. Fastsettelsen av miljømål for SMVF vil bli nærmere beskrevet i egen veiledning tilgjengelig på Grunnvann Kjemisk tilstand: For klassifisering av grunnvann vises det til drikkevannsforskriftens bestemmelser om kjemisk tilstand, men dersom grunnvannsdirektivet angir strengere krav, er det disse som gjelder. For kvantitative vurderinger ble det foreslått at uttaket ikke skulle være større enn nydannelsen to år på råd. Dette kravet kan imidlertid være for mildt, gitt at økologisk viktig minstevannsføring i elver som er forbundet med den aktuelle grunnvannsforekomsten kan bli borte i en kritisk periode. Grunnvannsdirektivet: Bakgrunnen for at det er utarbeidet et eget datterdirektiv for grunnvann er å finne i artikkel 17 i EUs rammedirektiv for vann (direktiv 2000/60/EF). Grunnvannsdirektivet utfyller vanndirektivet og andre relevante direktiver (som f.eks. Deponi-, Drikkevanns- og Nitratdirektivene). Direktivet gir kriterier for vurdering av "god kjemisk tilstand" for grunnvann, kriterier for identifikasjon og reversering av vesentlige og vedvarende stigende tendenser i konsentrasjonen av forurensende stoffer i grunnvann og kriterier for å definere utgangspunkter for å reversere trendene. Grunnvannsdirektivet integrerer også kravene i kommisjonens tidligere grunnvannsdirektiv (direktiv 80/68/EØF) som, iht. rammedirektivet for vann, faller bort i

13 Hovedmålet med grunnvannsdirektivet er å forhindre og kontrollere forurensning av grunnvann. Dette gjøres ved at det etableres felles EU-kvalitetsstandarder for nitrater og pesticider. Det skal etableres terskelverdier for stoffer som bidrar til at grunnvannsforekomster blir karakterisert som "i faresonen", blant annet for syv naturlig forekommende og to syntetiske stoffer fastlagt av EU. Det stilles krav om at negative utviklingstrender i forurensningssituasjonen skal identifiseres og reverseres og om tiltak for å forhindre og begrense forurensning fra punktkilder og diffuse kilder. Grunnvannsdirektivet gjennomføres i Norge ved at bestemmelser herfra ble tatt inn i Vannforskriften 31. august Vedlegg IX i Vannforskriften gir en oversikt over terskel- og vendepunktverdier for klassifisering av kjemisk tilstand for grunnvann: 2.5 Interkalibrering av klassifiseringssystemer Vanndirektivet og Vannforskriften krever at land som har felles vanntyper skal interkalibrere sine klassifiseringssystemer, for å sikre at systemene er sammenlignbare, og at landene har sammenlignbare grenseverdier for god økologisk tilstand. Arbeidet er organisert i geografiske regioner, såkalte GIG-er. (GIG er forkortelse for Geographical intecalibration group, som vi kaller geografiske interkalibreringsgrupper på norsk). Norge har vært med i den nordiske interkalibreringsgruppen for elver og innsjøer (Northern GIG), samt i North-East Atlantic GIG (NEA-GIG) for kystvann, og har bidratt med mye data og ekspertise for å sikre at parameterne og grenselinjene er relevante for norske forhold. De vedtatte interkalibrerte grenseverdiene er juridisk bindende for medlemslandene i EU og de grenseverdiene som gjelder for norske vanntyper er inkludert i denne veilederen. 2.6 Tilstand som utløser miljøtiltak og unntaksmuligheter For nærmere omtale av tiltaksplanlegging, samfunnsøkonomiske vurderinger og unntaksbestemmelser viser vi til Tiltaksveilederen, kapitlene 1.2, 1.3 og 4. Enkelte sektorer har i en forlengelse av denne veilederen utarbeidet tiltaksveileder som er rettet spesielt mot tiltak i egen sektor, for eksempel landbruket ( ). For å vurdere om det er nødvendig med tiltak mot forurensede sedimenter (miljøgifter), bør det gjennomføres en risikovurdering. Miljødirektoratets veileder for Risikovurdering av forurenset sediment skal benyttes til dette. Tiltak omtales også i flere i vannforskriften. 12

14 3 Klassifisering av økologisk tilstand 3.1 Innledning Dette kapitlet er en gjennomgang av regler og retningslinjer for klassifisering av økologisk tilstand i overflatevann. Klassifiseringen er forankret i vannforskriften der det defineres et klassifiseringssystem for økologisk tilstand med 5 tilstandsklasser. Enkelte elementer i klassifiseringsprosessen er klart definert i vanndirektivet og vannforskriften. Vedlegg V til vannforskriften har normative definisjoner for tilstandsklassene og prinsippet om «det verste styrer» er beskrevet der. Andre elementer er utledet fra andre artikler og vedleggene i vanndirektivet, og er definert i guidance-dokumenter godkjent av Kommisjonen. 3.2 Prinsipper for klassifisering av økologisk tilstand Foto: Steve Halsetrøning I henhold til Vanndirektivet/Vannforskriften skal vannforekomsten klassifiseres mht. økologisk tilstand basert på biologiske, fysisk-kjemiske og hydromorfologiske kvalitetselementer (se kap. 3.3 og 0). Klassifiseringssystemet omfatter fem tilstandsklasser: svært god, god, moderat, dårlig og svært dårlig, der svært god tilstand også kalles referansetilstand eller naturtilstand. Kvalitative normer er beskrevet for hver av disse tilstandsklassene (se Tabell 3-1). Ved fastsettelsen av de kvantitative klassegrensene for hvert kvalitetselement er det tatt hensyn til disse normative definisjonene, slik at grenseverdiene skal være i best mulig samsvar med disse. For å kunne klassifisere den økologiske tilstanden for de biologiske kvalitetselementene er det utviklet indekser for hvert biologiske kvalitetselement som er egnet til å måle responsen på en gitt påvirkning (f.eks. eutrofiering, forsuring, hydromorfologiske endringer). Disse er nærmere beskrevet i kapittel 4, 5, 6 og 8. Klassegrensene skal settes ut fra dose-respons kurver mellom indeksen (responsen) og den påvirkningen som indeksen responderer på (dosen), og skal være i samsvar med de normative definisjonene i vanndirektivet For å måle avviket fra referansetilstanden er forholdet mellom observerte verdier og vanntypespesifikke referanseverdier for den aktuelle parameteren eller indeksen beregnet. Dette forholdet kalles økologisk kvalitetskvotient (ecological quality ratio, EQR), og varierer fra 0 til 1, der 1 er best (referansetilstand). Klassegrensen svært god/god representerer nedre grense for vannforekomster i naturtilstand, mens klassegrensen god/moderat angir miljømålet for en gitt vanntype. For å sikre at disse klassegrensene er sammenlignbare mellom land (og i tråd med de normative definisjonene gitt i Tabell 3-1) er indeksverdier som angir klassegrensen svært god/god og klassegrensen god/moderat for en nasjonal vanntype interkalibrert mellom land som har like vanntyper. Disse interkalibrerte klassegrensene er juridisk bindende for alle medlemsland (Intercalibration Official Decision, EC 2013). Norge har interkalibrert klassegrensene med andre land i Nord-Europa som har sammenlignbare vanntyper (dvs. Sverige, Finland, England og Irland). Den økologiske tilstanden for vannforekomsten bestemmes ut fra det kvalitetselementet som angir den dårligste klassen (eller den laveste EQR verdien) i forhold til forskjellige påvirkninger. Dette kalles det verste styrer prinsippet («one-out-all-out»). Poenget med dette prinsippet er å unngå at noen påvirkninger kan bli oversett, og å beskytte det mest følsomme kvalitetselementet for de forskjellige påvirkningene (føre-vâr prinsippet). 13

15 Tabell 3-1 Generelle normative definisjoner for de økologiske tilstandsklassene. Se for øvrig vannforskriftens vedlegg 5 kap der slike definisjoner er gitt for hvert av de biologiske, fysisk-kjemiske og hydromorfologiske kvalitetselementene i hver av overflatevannkategoriene (elver, innsjøer, brakkvann, kystvann), samt for økologisk potensial for sterkt modifiserte eller kunstige vannforekomster. Tilstandsklasse Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig Normativ definisjon Det er ingen, eller bare ubetydelige, menneskeskapte endringer i verdiene for fysisk-kjemiske og hydromorfologiske kvalitetselementer for den aktuelle typen overflatevannforekomst i forhold til dem som normalt forbindes med denne typen under uberørte forhold. Verdiene for biologiske kvalitetselementer for overflatevannforekomsten tilsvarer dem som normalt forbindes med denne typen under uberørte forhold, og viser ingen, eller ubetydelige, tegn på endring. Det dreier seg om typespesifikke forhold og samfunn. Verdiene for biologiske kvalitetselementer for den aktuelle typen overflatevannforekomst viser nivåer som er svakt endret som følge av menneskelig virksomhet, men avviker bare litt fra dem som normalt forbindes med denne typen overflatevannforekomst under uberørte forhold. De fysisk-kjemiske og hydromorfologiske kvalitetselementene når ikke nivåer som er utenfor intervallet som er fastsatt for å sikre at det typespesifikke økosystemet fungerer, og for at verdiene angitt for god tilstand for de biologiske kvalitetselementene oppnås. Verdiene for biologiske kvalitetselementer for den aktuelle typen overflatevannforekomst avviker moderat fra dem som normalt forbindes med denne typen overflatevannforekomst under uberørte forhold. Verdiene viser moderate tegn på endring som følge av menneskelig virksomhet og er vesentlig mer endret enn under forholdene for god tilstand. Forholdene for de fysisk-kjemiske og hydromorfologiske kvalitetselementene er slik at verdiene for de biologiske kvalitetselementene angitt for moderat tilstand kan oppnås. Verdiene for biologiske kvalitetselementer for den aktuelle typen vannforekomst viser tegn på omfattende endringer, og avviker vesentlig fra det som normalt forbindes med typen overflatevannforekomst under uberørte forhold. Verdiene for biologiske kvalitetselementer for den aktuelle typen vannforekomst viser tegn på alvorlige endringer, og store deler av de relevante biologiske samfunnene som normalt forbindes med typen overflatevannforekomst under uberørte forhold er fraværende. 14

16 3.3 Ferskvann: Kvalitetselementer og vanntyper Dette kapitlet gir en oversikt over hvilke kvalitetselementer med tilhørende indekser og parametere som er egnet for å måle effekten av forskjellige påvirkninger i elver og innsjøer (3.3.1), og hvilke vanntyper som er definert for elver og innsjøer (3.3.2) Oversikt over kvalitetselementer, indekser, parametere og påvirkninger. Tabell 3-2 Innsjøer: Kvalitetselementer og indekser/parametere som det finnes klassegrenser for og relevante påvirkninger. Indeksene er nærmere beskrevet i kapittel 4. Biologiske Kvalitetselementer Parameter (indeks) Påvirkning Planteplankton Klorofyll a (µg/l) Totalt algevolum (mg/l) Artssammensetning (PTI) Cyanobakterier maksvolum (mg/l) Eutrofiering Vannplanter Virvelløse dyr Fisk Fysisk-kjemiske Kvalitetselementer Næringssalter Artssammensetning (TIc) Artssammensetning (WIc) Artssammensetning: Multiclear, LAMI, Forsuringsindeks 1 Terskelindikatorer: Marflo og Skjoldkreps Antall/mengde (WS-FBI) Antall/mengde Artssammensetning (NFI) Parameter (indeks) Total fosfor (µg/l) Total nitrogen (µg/l) Siktedyp (m) Oksygen bunnvann (mg/l) Ammonium (NH4 + NH3) (mg/l) Eutrofiering Hydromorfologiske endringer: Vannstandsvariasjon Forsuring Alle typer påvirkninger Eutrofiering Generell påvirkning Generell påvirkning Påvirkning Eutrofiering Eutrofiering Eutrofiering Eutrofiering / Organisk belastning Eutrofiering / Organisk belastning Organisk belastning Biologisk oksygen forbruk (BOF) Organisk belastning Forsuringsparametre ph ANC (µekv/l) LAL (labilt aluminium) (µg/l) Forsuring Miljøgifter (spesifikke stoffer, for prioriterte stoffer, se kap. 9) Konsentrasjon av kvantitativt betydelige miljøgifter (tungmetaller og organiske mikroforurensninger) utenom de prioriterte stoffene som slippes ut i vannforekomsten Parameter (indeks) Miljøgiftpåvirkning Hydromorfologiske Påvirkning kvalitetselementer Hydrologisk regime Vannstandsvariasjoner: Reguleringshøyde (m) Hydromorfologisk påvirkning: Oppdemming / nedtapping Morfologi Endringer i vanndekket areal Hydromorfologisk påvirkning: Oppdemming / nedtapping 15

17 Tabell 3-3 Elver: Kvalitetselementer og indekser/parametere som det finnes klassegrenser for og relevante påvirkninger. Indeksene er nærmere beskrevet i kapittel 5. Biologiske Kvalitetselementer Parameter (indeks) Påvirkning Påvekstalger Artssammensetning (PIT) Artssammensetning (AIP) Eutrofiering Forsuring Heterotrof begroing Bakterier («Lammehaler») og sopp (dekningsgrad) Organisk belastning Virvelløse dyr Artssammensetning (ASPT) Artssammensetning: RAMI, Forsuringsindeks 1, Forsuringsindeks 2 Terskelindikator: Elvemusling Organisk belastning Forsuring Forsuring Alle typer påvirkninger Fisk Abundans Generell påvirkning Fysisk-kjemiske Kvalitetselementer Parameter (indeks) Påvirkning Total fosfor (µg/l) Eutrofiering Næringssalter Total nitrogen (µg/l) Eutrofiering Oksygen (mg/l) Eutrofiering / Organisk belastning Ammonium (NH4 + NH3) (mg/l) Eutrofiering / Organisk belastning Organisk belastning Biologisk oksygen forbruk (BOF) Organisk belastning ph Forsuringsparametere ANC (µekv/l) LAL (labilt aluminium) (µg/l), gjellealuminium Forsuring Miljøgifter (nasjonale spesifikke Konsentrasjon av kvantitativt betydelige miljøgifter stoffer, for prioriterte stoffer, se (tungmetaller og organiske mikroforurensninger) kap. 9) som slippes ut i vannforekomsten Miljøgiftpåvirkning Hydromorfologiske kvalitetselementer Hydrologisk regime Morfologi Parameter (indeks) Vannstandsvariasjoner Vannføringsvariasjoner Kontinuitet (vandringshindre) Endringer i vanndekket areal Struktur av kantsonen Struktur på elveleiet Substrattype Påvirkning Hydrologisk påvirkning (vannkraft) Morfologisk påvirkning (vannkraft, transport, landbruk, urbanisering) Vanntyper og økoregioner for elver og innsjøer Norske vannforekomster er gruppert i vanntyper som har forskjellige naturgitte miljøforhold mht geologi, klima og morfologi, f.eks. kalkrike grunne lavlandssjøer og kalkfattige dype fjellsjøer. De forskjellige vanntypene har forskjellig naturtilstand for de biologiske, fysisk-kjemiske og hydromorfologiske kvalitetselementene Tabell 3-2 og 3-3 for hhv. Innsjøer og elver ovenfor). De naturlige miljøforholdene for hver vanntype beskrives ved et sett typologi-faktorer som er av stor betydning for biologien. Norske vannforekomster er videre gruppert i 6 økoregioner ut fra klimatiske forhold og biogeografiske utbredelsesmønstre for forskjellige biologiske kvalitetselementer, f.eks fisk og bunnfauna (Figur 3-1). 16

18 Særlig fisk har en innvandringshistorie som gjør at det finnes naturlig flere fiskearter på Østlandet og i Øst-Finnmark enn på Vestlandet og i ytre strøk av Nord-Norge. Figur 3-1 Kart over økoregioner i ferskvann. Typologifaktorene og inndelingen av hver faktor er gjort dels ut fra Vedlegg II i vannforskriften og dels ut fra analyser av biologiske data langs forskjellige naturlige miljøgradienter (Lyche-Solheim m.fl. 2003, 2004). Endelig avgrensning av typekategoriene (f.eks. geologi-faktorene kalsium og humus) er også gjort i dialog med andre land i Nord-Europa (Sverige, Finland, England og Irland), som første ledd i interkalibreringsprosessen (se kap. 3.2). Tabell 3-4 viser de typologifaktorene som brukes til definisjon av vanntyper for innsjøer og elver. 17

19 Tabell 3-4 Oversikt over typologifaktorer for vannforekomster i ferskvann. I Vann-Nett er vanntypen gitt ved en kode bestående av 7 tegn for elvene og 8 tegn for innsjøene, der faktorene presenteres i følgende rekkefølge: vannkategori-økoregion-klimaregion-størrelse-kalsium-humus-turbiditet-dypde (siste parameter gjelder kun for innsjøer). Eksempler på bruk av typologien til bestemmelse av en innsjø og en elv er presentert i tekstboksen nedenfor. Typologifaktor Kode i Vann-Nett Inndeling av hver typologifaktor Vannkategori Økoregion (se kart nedenfor) Klimaregion over havet) Størrelse, elver (nedbørfelt) (høyde Størrelse innsjøer (overflateareal) Kalkinnhold alkalitet eller R L E S W M N F L M H Humusinnhold Turbiditet (medianverdi) Dybde innsjøer (middeldyp) Elv Innsjø Østlandet Sørlandet Vestlandet Midt-Norge Nord-Norge, ytre Nord-Norge, indre Lavland: < 200 m.o.h. Skog: m.o.h. (eller under tregrensen) Fjell: > 800 m.o.h. (eller over tregrensen) Små: < 10 km 2 Middels: km 2 Middels til store: km 2 Store: km 2 Svært store: > km 2 Små: < 0,5 km 2 Middels: 0,5-5 km 2 Store: 5-50 km 2 Svært store: > 50 km 2 Svært kalkfattig: Ca < 1 mg/l, Alk < 0,05 mekv/l Kalkfattig: Ca 1-4 mg/l, Alk. 0,05-0,2 mekv/l Moderat kalkrik: Ca 4-20 mg/l, Alk. 0,2-1 mekv/l Kalkrik: Ca > 20 mg/l, Alk. > 1 mekv/l Svært klar: Farge < 10 mg Pt/L, TOC < 2 mg/l Klar: Farge mg Pt/L, TOC mg/l Humøs: Farge mg Pt/L, TOC 5-15 mg/l Svært humøs (sjelden): Farge > 90 mg Pt/L, TOC > 15 mg/l Klar: STS < 10 mg/l, (uorganisk andel minst 80%) Brepåvirket: STS > 10 mg/l (uorganisk andel minst 80%) Leirpåvirket: STS > 10 mg/l (uorganisk andel minst 80%) Svært grunn: < 3m (dersom estimert er koden = 4) Grunn: 3-15 m (dersom estimert er koden = 5) Dyp: > 15 m (dersom estimert er koden = 6) Dyp er ukjent 18

20 Tekstboks 3.1 Eksempler på angivelse av vanntype i Vann-Nett for innsjøer og elver. Eksempel 1: Innsjøen Maridalsvannet i Oslo kommune tilhører økoregion Østlandet og klimaregion lavland. Innsjøen er middels stor, kalkfattig, klar mht. humusinnhold, klar mht. turbiditet og er dessuten estimert til å være dyp. I Vann-Nett vil vanntypen beskrives som Middels, kalkfattig, klar (TOC2-5), klar, dyp (estimert) og vanntypekoden er LEL Maridalsvannet tilhører dessuten den interkalibrerte vanntypen L-N2b kalkfattig, klare og dype innsjøer i lavlandet. Maridalsvann, Oslo. Foto: Torsten Källqvist, NIVA Eksempel 2: Elva Kaperelva i Tranøy kommune i Troms tilhører økoregion Nord- Norge ytre og klimaregion skog. Elva er middels stor, kalkfattig, humøs mht. humus og klar mht. turbiditet. I Vann-Nett vil vanntypen beskrives som Middels, kalkfattig, humøs, klar og vanntypekoden er RNM2221. Kaperelva tilhører dessuten den interkalibrerte vanntypen R-N9 kalkfattig og humøse elver i lavland og skog. I Kaperelva, Troms. Foto: Sidsel Grønvik, NINA Tabell 3-5 og Tabell 3-6 gis en oversikt over vanlig forekommende vanntyper i Norge for hhv. innsjøer og elver, der det har vært mulig å utvikle typespesifikke klassegrenser for minst ett biologisk kvalitetselement. Hver av disse vanntypene har sin distinkte naturtilstand, som er angitt ved typespesifikke verdier av forskjellige biologiske og fysisk-kjemiske parametere For både innsjøer og elver gjelder vanntypene i Tabell 3-5 og Tabell 3-6 alle størrelseskategorier. Størrelsen av en vannforekomst påvirker artsantallet for de fleste biologiske kvalitetselementene, mens andre parametere, som abundans pr. arealenhet eller artssammensetningen som benyttes i de aktuelle indeksene i liten grad påvirkes av vannforekomstens størrelse. 19

21 Tabell 3-5 Innsjøtyper i Norge der spesifikke klassegrenser er utviklet for ett eller flere kvalitetselementer. Typologifaktorene som er oppgitt er vist å ha stor betydning for de biologiske kvalitetselementene. Pga. kaldere klima i de to økoregionene i Nord-Norge bør kun vanntypene for skog og fjell benyttes, der fjell benyttes dersom man er over eller nord for tregrensen. Lavland < 200 moh Skog (fra 200 moh til tregrensen) Fjell (over tregrensen) Type nr. N GIG type* Typebeskrivelse Kalsium mg/l Alkalitetm ekv/l Humus mg Pt/l TOC** mg/l 1 Svært kalkfattig, svært < 1 < 0,05 < 10 < 2 > 3 klar 2 Svært kalkfattig, klar < 1 < 0, > 3 3 Svært kalkfattig, humøs < 1 < 0, > 3 4 L-N2a & Kalkfattig, svært klar 1-4 0,05-0,2 < 10 < 2 > 3 L-N-M 101 & L-N-BF1 5 L-N2a & Kalkfattig, klar, grunn 1-4 0,05-0,2 < 30 < L-N-M 101 & L-N-BF1 6 L-N2b & Kalkfattig, klar, dyp 1-4 0,05-0,2 < 30 < 5 > 15 L-N-M101 7 L-N3 & Kalkfattig, humøs 1-4 0,05-0, > 3 L-N-M102 8 L-N1 & Moderat kalkrik, klar ,2-1,0 < 30 < 5 > 3 L-N-M201 9 L-N8 & Moderat kalkrik, humøs ,2-1, > 3 L-N-M L-N-M301 Kalkrik, klar > 20 > 1 < 30 < 5 alle 11 L-N-M302 Kalkrik, humøs > 20 > alle 12 Svært kalkfattig, svært < 1 < 0,05 < 10 < 2 > 3 klar 13 L-N-M001 Svært kalkfattig, klar < 1 < 0, > 3 14 L-N-M002 Svært kalkfattig, humøs < 1 < 0, > 3 15 L-N5 & Kalkfattig, svært klar 1-4 0,05-0,2 < 10 < 2 > 3 L-N-M 101 & L-N-BF1 16 L-N5 & Kalkfattig, klar 1-4 0,05-0, > 3 L-N-M 101 & L-N-BF1 17 LN6 & Kalkfattig, humøs 1-4 0,05-0, > 3 L-N-M L-N-M201 Moderat kalkrik, klar ,2-1,0 < 30 < 5 > 3 19 L-N-M202 Moderat kalkrik, humøs ,2-1, > 3 20 Svært kalkfattig, svært < 1 < 0,05 < 10 < 2 > 3 klar 21 Svært kalkfattig, klar < 1 < 0, > 3 22 Svært kalkfattig, humøs < 1 < 0, > 3 23 Kalkfattig, svært klar 1-4 0,05-0,2 < 10 < 2 > 3 24 L-N7 Kalkfattig, klar 1-4 0,05-0, > 3 25 Kalkfattig, humøs 1-4 0,05-0, > 3 Klimaregion Middeldyp, m * NGIG type er offisiell nordisk type brukt i interkalibreringen med andre land i Nord-Europa: L-N1-L-N7 gjelder planteplankton, L-M001-L-M302 gjelder vannplanter, L-N-BF1 gjelder bunnfauna. **gjelder kun naturlig forekommende TOC fra humusstoffer 20

22 Tabell 3-6 Elvetyper i Norge der spesifikke klassegrenser er utviklet for ett eller flere kvalitetselementer. Typologifaktorene som er oppgitt er vist å ha stor betydning for de biologiske kvalitetselementene. Pga. kaldere klima i de to økoregionene i Nord-Norge bør kun vanntypene for skog og fjell benyttes, der fjell benyttes dersom man er over eller nord for tregrensen Klimaregion Lavland < 200 moh Skog (fra 200 moh til tregrensen) Fjell (over tregrensen) Type Typebeskrivelse nr. 1 Svært kalkfattig, svært klar Kalsium mg/l Alkalitet mekv/l Humus mg Pt/l TOC* mg/l < 1 < 0,05 < 10 < 2 alle Størrelse km 2 2 Svært kalkfattig, klar < 1 < 0,05 < alle 3 Svært kalkfattig, humøs <1 < 0, alle 4 Kalkfattig, svært klar 1-4 0,05-0,2 <10 <2 alle 5 Kalkfattig, klar 1-4 0,05-0, alle 6 Kalkfattig, humøs 1-4 0,05-0, alle 7 Moderat kalkrik, klar ,2-1,0 <30 <5 alle 8 Moderat kalkrik, humøs ,2-1, alle 9 Kalkrik, klar > 20 > 1 <30 <5 alle 10 Kalkrik, humøs > 20 > alle 11 Leirpåvirkete elver** > 4 > 0,2 alle alle alle 12 Svært kalkfattig, svært < 1 < 0,05 < 10 < 2 alle klar 13 Svært kalkfattig, klar < 1 < 0,05 < alle 14 Svært kalkfattig, humøs <1 < 0, alle 15 Kalkfattig, svært klar 1-4 0,05-0,2 <10 <2 alle 16 Kalkfattig, klar 1-4 0,05-0,2 < 30 < 5 alle 17 Kalkfattig, humøs 1-4 0,05-0, alle 18 Moderat kalkrik, klar ,2-1,0 <30 <5 alle 19 Moderat kalkrik, humøs ,2-1, alle 20 Svært kalkfattig, svært < 1 < 0,05 < 10 < 2 alle klar 21 Svært kalkfattig, klar < 1 < 0,05 < alle 22 Svært kalkfattig, humøs <1 < 0, alle 23 Kalkfattig, svært klar 1-4 0,05-0,2 <10 <2 alle 24 Kalkfattig, klar 1-4 0,05-0, alle 25 Kalkfattig, humøs 1-4 0,05-0, alle * gjelder kun naturlig forekommende TOC fra humusstoffer ** leirpåvirkede elver med suspendert tørrstoff over 10 mg/l (medianverdi). Når en skal klassifisere vannforekomster som er påvirket av forsuring deles vanntypen «Svært kalkfattig» i 4 undertyper etter kalsiumkonsentrasjon Type nr. 1a: < 0,25 mg/l kalsium Type nr. 1b: 0,25-0,50 mg/l kalsiium Type nr. 1c: 0,50-0,75 mg/l kalsium Type nr. 1d: 0,75-1,00 mg/l kalsium Det er gitt egne grenseverdier for vanntypene 1a 1d for ANC og ph i tabell Hvordan bestemme vanntype i tilfeller der typeinformasjonen i Vann-nett er usikker Dersom vanntypen angitt i Vann-nett ikke stemmer med overvåkingsdata så bør følgende vurderes: Dersom overvåkingsdata er basert på minimum 4 prøver gjennom vekstsesongen (innsjøer), respektive månedlige prøver gjennom året (elver) så bør vanntypen settes med bakgrunn i 21

23 overvåkingsdata. Hvis ikke benyttes vanntypen angitt i Vann-nett. Det finnes imidlertid to unntak fra den regelen: 1. Vannforekomsten ligger nær typegrensen for en eller flere typologifaktorer (se kap ). 2. Det er overveiende sannsynlig at vannforekomsten har endret type som en følge av menneskeskapte påvirkninger. For eksempel vil eutrofiering kunne gi økt kalsium og TOC innhold, mens forsuring vil kunne ha motsatt effekt. I slike tilfeller benyttes den vanntypen som vannforekomsten ville hatt i sin naturtilstand (se kap ) Typifisering av vannforekomster nær typegrenser Dersom vannforekomsten ligger nær typegrenser mht. en eller flere typologi-faktorer bør man velge den vanntypen som har strengest klassegrenser mht de parameterne som er relevante for den dominerende påvirkningen. Dersom man f.eks. har en grunn innsjø med kalsiuminnhold på ca. 4 mg/l og/eller humusinnhold på ca. 30 mg Pt/l, og eutrofiering som den dominerende påvirkningen, så bør man velge innsjøtype nr. 5 (L-N2a) som har kalsium innhold fra 1-4 mg/l (kalkfattig) og humusinnhold mg Pt/l (klar), og ikke innsjøtype nr. 6, 7 eller 8, som har mer kalsium og/eller mer humus. Dette gjelder særlig der man har mistanke om menneskelig påvirkning av typologi-faktorene, f.eks. kalking eller gjødsling med kalk eller hogst som gir økt humus. Dersom man derimot har en innsjø i klimasone skog med kalsiuminnhold på ca. 1 mg/l og/eller humusinnhold på ca. 30 mg Pt/l, og forsuring som den dominerende påvirkningen, så bør man velge innsjøtype nr. 16 (L-N5/L-N-M101/L-N-BF1) som har kalsium innhold fra 1-4 mg/l (kalkfattig) og humusinnhold mg Pt/l (klar), og ikke innsjøtype nr. 12, 13, 14, 15 eller 17, som har mindre kalsium og/eller mindre/mer humus. Vannforekomster kan også endre vanntype pga. storskala langtidsendringer av typefaktorer, særlig humus, som viser en økende trend i mange vannforekomster over hele Norden. Årsaken til dette er trolig en kombinasjon av klimaendringer og mindre sur nedbør. I slike tilfeller bør vanntypen klassifiseres ut fra humusinnholdet som er registrert innenfor inneværende eller forrige planperiode Hvordan klassifisere vannforekomster som tilhører vanntyper som ikke finnes i typetabellene? Mange vannforekomster i Norge tilhører andre vanntyper enn dem som finnes i vanntypetabellene. For disse vanntypene har det ikke vært tilstrekkelig med data til å utvikle et klassifiseringssystem ennå. Ved klassifisering av slike vannforekomster, anbefales å velge den vanntypen som ligner mest på den aktuelle vannforekomsten mht. typologifaktorene klimaregion, kalkinnhold og humusinnhold, da det er disse faktorene som har mest å si for biologien. Dersom vannforekomsten ligner på flere av vanntypene i typetabellene ovenfor, bør vanntypen med strengest klassegrenser benyttes. I tekstboksen nedenfor er det gitt et par eksempler på valg av vanntype for slike vannforekomster. Slike vurderinger kan være vanskelige, da typefaktorene kan dra i motsatt retning. 22

24 Tekstboks 3.2 Eksempler på valg av vanntype for vannforekomster som tilhører andre vanntyper enn dem som finnes i typetabellene: 1. Dersom man har en moderat kalkrik, humøs fjellsjø, tilsier klimaregionen (fjell) at man velger fjelltype 25, som har strengere klassegrenser enn innsjøtyper i skog eller lavland, mens geologien (kalkinnhold og humusinnhold) tilsier at man velger en skogssjøtype som er moderat kalkrik og humøs (innsjøtype 19), men som har mindre strenge klassegrenser for de fleste kvalitetselementene. Prinsippet beskrevet i teksten over tilsier at man velger innsjøtype 25 (fjellsjø) i dette tilfellet. 2. En moderat kalkrik, klar, dyp innsjø i skog kan typifiseres som innsjøtype 6 (dyp, kalkfattig, klar innsjø i lavlandet), som innsjøtype 8 (grunn, moderat kalkrik, klar innsjø i lavlandet), som innsjøtype 16 (grunn, kalkfattig, klar innsjø i skog) eller som innsjøtype 18 (grunn, moderat kalkrik, klar innsjø i skog) (for sistnevnte type finnes det klassifiseringssystem kun for vannplanter). I dette tilfellet bør man velge innsjøtype 16, som har strengere klassegrenser for planteplankton og næringssalter enn de andre vanntypene, mens vanntype 18 kan benyttes for vannplanter. 3.4 Kystvann: Kvalitetselementer og vanntyper Dette kapitlet gir en oversikt over hvilke kvalitetselementer med tilhørende indekser og parametere som er egnet for å måle effekten av forskjellige påvirkninger i kystvann (3.4.1), og hvilke vanntyper som er definert for kystvann (3.4.2) Oversikt over kvalitetselementer, indekser, parametere og påvirkningstyper for kystvann For kystvann er det utviklet indekser for eutrofipåvirkninger. Indeksene for bløtbunnsfauna er også indikatorer av mer generell karakter og kan brukes på andre påvirkningsfaktorer, som for eksempel organisk belastning Tabell 3-7 Kystvann: Elementer og parametere for beskrivelse av tilstand. Fete typer indikerer hvilke elementer og økosystemkomponenter som det foreligger grenseverdier for og dermed er mest aktuelle. Påvirkning Eutrofiering Makro-alger BIOLOGISKE KVALITETSELEMENTER Kvalitetselement Parametere (indekser) Planteplankton Biomasse: Klorofyll-a Cellekarbon (under utvikling): (utredet fra artssammensetning og forekomst av hver enkelt art) Angiospermer (sjøgress etc.) Bunn-fauna (bløt-bunn) Taksonomisk sammensetning og forekomst: RSLA og RSL (multimetrisk fjæreindeks - se kap. 7) Forekomst av utvalgte sensitive arter: MSMDI (Nedre voksegrense for utvalgte arter - se kap. 7) Indekser for nedre voksegrense og tetthet foreligger og utkast til ny veileder for prøveinnsamling foreligger. Taksonomisk- Sammensatt indeks: NQI1 (se kap.7) Artsmangfold: H, ES100, S og N Ømfintlighet: NSI (ny), ISI (oppdatert 2012) og AMBI (komponent i NQI1) (se kap.7) Individtetthet (abundance): DI (ny) (se kap.7) Eutrofiering Eutrofiering Eutrofiering Organisk belastning Sedimentering 23

25 HYDROMORFOLOGISKE KVALITETSELEMENTER Morfologiske endringer % påvirkning av substrat Dyp Struktur og substrat av kystsone Struktur av tidevanns-sone Strøm og eksponering FYSISK/KJEMISKE KVALITETSELEMENTER Parametre Måleparametre Sikt i vannet Siktdyp, Turbiditet Temperatur Temperatur Oksygenforhold Oksygenkonsentrasjon Salinitet Konduktivitet Næringsstatus Totalt forfor og nitrogen, fosfat (PO4-P), nitrat(+nitritt ) (NO3+NO2-N), silikat (SiO2-Si) Støtteparametre i Organisk materiale (TOC eller glødetap), kornfordeling (andel <63µm) sedimenter Spesifikke miljøgifter Konsentrasjon av kvantitativt betydelige miljøgifter (tungmetaller og organiske mikroforurensninger) som ikke er blant de som slippes ut i norske vannforekomster EU-utvalgte Økoregioner og kriterier for vanntyper for kystvann Norske vannforekomster er gruppert i seks regioner ut fra klimatiske forhold, havstrømmer og biogeografiske utbredelsesmønstre for forskjellige biologiske kvalitetselementer. Typeparameterne og kategoriene for hver parameter er valgt dels ut fra Annex II i vanndirektivet, dels ut fra multivariate analyser av biologiske data langs forskjellige naturlige miljøgradienter (se NIVA-rapport 2003 (Moy et al. 2003)) og dels ut fra multivariate analyser av fysiske karakteristika i hele den østlige Nord- Atlanteren (Ramos et al. 2011) Typekriteriene er valgt ut fra ekspertvurderinger og statistiske analyser av biologisk respons på forskjellige naturlige gradienter av miljøforhold. Dette gjelder faktorene: Saltholdighet, bølgeeksponering, oppholdstid i bunnvannet, strømhastighet, breddegrad og tidevann. Dette resulterer i seks regioner langs norskekysten. Tabell 3-8 Økoregioner og supplerende typekriterier for vanntyper for kystvann Kriterier Økoregioner Betegnelse Breddegrad LYS Tidevann 66, ,13245 Mørketid >1m Barentshavet B Mørketid >1m Norskehavet Nord G Natt / Dag >1m Norskehavet Sør H Natt / Dag >1m Nordsjøen Nord M Natt / Dag <1m Nordsjøen Sør N Natt / Dag <1m Skagerrak S 24

26 Figur 3-2 Regioner og vanntyper for kystvann. Tekstboks 3.3 Du kan lese mer om typifisering i følgende rapporter: Typifisering av norske marine vannforekomster (Frithjof Moy m.fl. 2003). Forslag til system for typifisering av norske ferskvannsforekomster (Lyche Solheim m.fl. 2003) Revidert typologi for norske elver og innsjøer (Lyche Solheim m.fl. 2004). Den reviderte typologien er basert på mindre revisjoner av økoregioner og høyderegioner, mens ingen endringer er gjort mht de andre typifiseringsfaktorene. Coastal waters classification based on physical attributes along the NE Atlantic region. An approach for rocky macroalgae potential distribution ( Ramos E., Juanes J.A., Galván C., Neto J.M., Melo R., Pedersen A., Scanlan C., Wilkes R., van den Bergh E., Blomqvist M., Kroup H., Heiber W., Reitsma J.M., Ximenes M.C., Silió A., Méndez F. and B. González Estuarine, Coastal and Shelf Science. 25

27 Tabell 3-9 Vanntyper i regionene B, G, H, M og N (fra Russland til Lindesnes). Uthevet skrift angir viktige faktorer. Saltholdigheten gjelder for de øverste 10 m av vannsøylen. Foreløpig er det ikke definert egne vanntyper for brakkvann (overgangsvann) i Norge. Vanntyper Dyp (m) / Tidevann (m) Saltholdighet (gj.sn øvre 10 m) Eksponering/ Innblanding Oppholds-tid Strøm i knop 1-Åpen eksponert kyst 2- Moderat Eksponert kyst/fjord 3- Beskyttet kyst/fjord 4-Ferskvanns-påvirket fjord 5- Sterkt ferskvanns-påvirket 6- Strømrike sund >30 Høy 1* >30 Blandet >30 Moderat >30 1* Blandet >30 Beskyttet >30 1* Delvis blandet >30 Beskyttet * Delvis lagdelt ><30 Beskyttet * Lagdelt ><30 Ubestemt Ubestemt 1* Blandet Dager 1-3 Dager 1-3 Dager til uker <1-3 Dager til uker <1-3 Dager til uker <1-3 <Dag >3 7- Naturlig oksygenfattig fjord ><30 Ubestemt Beskyttet Måneder til år <1 1* Lagdelt 8- Særegne vannforekomster ><30 1* Ubestemt Ubestemt Ubestemt Ubestemt * I region N (Nordsjøen Sør) er tidevannet <1m Tabell 3-10 Vanntyper i region S (fra Lindesnes til svenskegrensa). Uthevet skrift angir viktige faktorer. Saltholdigheten gjelder for de øverste 10 m av vannsøylen. Vanntyper Dyp (m) Saltholdighet (gj.sn Eksponering Tidevann* øvre 10m) 1- Åpen eksponert kyst >30 Høy 1 >25 Blandet 2- Moderat Eksponert kyst/fjord >30 >25 Moderat 1 Blandet 3- Beskyttet kyst/fjord >30 >25 Beskyttet 1 Delvis blandet 5- Sterkt ferskvanns-påvirket >< Beskyttet 1 Lagdelt Oppholdstid Strøm i knop Dager 1-3 Dager 1-3 Dager til uker <1-3 Dager til uker < Strømrike sund ><30 Ubestemt 1 7- Naturlig oksygenfattig fjord ><30 Ubestemt 1 8- Særegne vannforekomster ><30 Ubestemt 1 *I region N (Nordsjøen Sør) er tidevannet <1m. Ubestemt Blandet Beskyttet Lagdelt Ubestemt Ubestemt <Dag >3 Måneder til <1 år Ubestemt Ubestemt Vanntypene betegnes ved en kombinasjon mellom regionforkortelsene og vanntypenummereringen slik at vanntype 1 -åpen eksponert kyst i for eksempel Nordsjøen Nord og i Skagerrak vil ha betegnelsene M1 og S1. 26

28 3.5 Generell klassifiseringsprosedyre for bestemmelse av økologisk tilstand Dette delkapitlet omhandler de viktigste trinnene i klassifiseringen, krav til data, vurdering av usikkerhet, rimelighetsvurdering og kombinasjon av kvalitetselementer til samlet klassifisering av vannforekomster De viktigste trinnene i klassifisering av en vannforekomst 1. Bestem påvirkningstype(r) som er mest aktuelle for vannforekomsten/vannområdet 2. Bestem hvilken vanntype som skal benyttes til klassifiseringen (finn riktig vanntype i Vannnett). 3. Sammenstill alle tilstandsdata for vannforekomsten som skal klassifiseres, dvs. overvåkingsdata for de aktuelle parameterne innen de biologiske, fysisk-kjemiske og hydromorfologiske kvalitetselementene (Se oversiktstabeller med alle kvalitetselementene i kap. 3.3 og 0). Klassifiseringen skal primært gjøres ved bruk av biologiske kvalitetselementer med bruk av de fysisk-kjemiske og hydromorfologiske parameterne som støtteparametere. 4. Finn fram riktig klassifiseringsskjema for hvert kvalitetselement og parameter det finnes data for i forhold til riktig vannkategori og påvirkningstype (se Vedlegg med tabeller med klassegrenser) 5. Sammenlign den observerte årsverdien for hver av de målte parameterne (se kap nedenfor) med klassegrensene for denne parameteren for den aktuelle vanntypen, som er angitt i tabellene med klassegrenser, og bestem riktig klasse for hver parameter. 6. Kombiner resultatene for flere parametere og kvalitetselementer til et endelig resultat for vannforekomsten ved å beregne EQR verdier, normalisere disse, og benytte det verste styrer prinsippet, se kap. 0 om hvordan dette skal gjøres. 7. Vann-Nett kan brukes som verktøy i klassifiseringen mer om dette i kap Krav til data Det er svært viktig å vurdere og kvalitetssikre alle data som skal benyttes i klassifiseringen. Dette gjelder både biologiske, fysisk-kjemiske og hydromorfologiske data. Datagrunnlaget for de biologiske indeksene er som regel mengde og/eller arts sammensetning. Generelt, anbefales derfor å ta prøver som muliggjør beregning av både mengde og arts sammensetning for hvert biologisk element. De forskjellige indeksene er nærmere spesifisert i kapitlene 4, 5 og 6 for ferskvann og 8 for kystvann. Klassifiseringen for hver parameter bør gjøres ut fra en års- eller eventuelt sesongverdi basert på middel-, median- eller en nærmere angitt persentil-verdi av flere observasjoner i tid og/eller rom (dvs. prøver fra flere tidspunkter og/eller fra flere målestasjoner innen vannforekomsten). Krav til prøvefrekvens og stasjonstetthet er omtalt i overvåkingsveilederen (Veileder 02:2009) og også under de enkelte delkapitlene i kap 4, 5, 6 og 8. Helst bør data fra en 3-års periode benyttes, for å midle forskjeller som skyldes naturlige variasjoner mellom år. Usikkerheten bør angis ved standardavvik eller konfidensintervall (se avsnitt om usikkerhet og rimelighetsvurdering nedenfor), for hver parameter, basert på et sett med prøver fra samme vannforekomst. Pga. naturlige variasjoner mellom år, anbefales at man vurderer data for minst 3 års observasjoner samlet. For mange vannforekomster må klassifiseringen gjøres uten overvåkingsdata fra den gitte vannforekomsten, men med utgangspunkt i en representativ nabovannforekomst. Klassifisering uten overvåkingsdata fra vannforekomsten vil gi høyere usikkerhet og lavere pålitelighet (se kap nedenfor). 27

29 3.5.3 Vurdering av usikkerhet og pålitelighet Usikkerhet I Figur 3-3 nedenfor vises hvordan usikkerheten i en klassifisering varierer med hvor middelverdien ligger i forhold til klassegrensene, og hvor stort standardavviket rundt middelverdien er. Dersom middelverdien er nær en klassegrense er det like stor sannsynlighet for at vannforekomsten tilhører den beste som den dårligste av de to klassene (i eksempelet angitt enten som god eller som moderat). Dersom middelverdien ligger midt i en klasse og har lite (dvs. smalt ) standardavvik, så er det svært sannsynlig at vannforekomsten er i den klassen (dvs. moderat tilstand i eksempelet i figuren). Dersom standardavviket er større enn vist på figuren, vil fordelingen lettere overlappe en eller flere klassegrenser, og usikkerheten i klassifiseringen vil dermed øke. Figur 3-3 Eksempel på sannsynlighet for feilklassifisering avhengig av plassering av middelverdi og standardavvik i forhold til klassegrenser (fra Naturvårdsverkets håndbok 2007:4). Tekstboks 3.4 Sannsynlighet for feilklassifisering Reduksjon av usikkerhet i klassifiseringen er særlig viktig dersom tilstanden er nær god/moderat grensen, da moderat tilstand utløser tiltak, mens god tilstand ikke gjør det En generell anbefaling er at sannsynligheten for feilklassifisering ikke bør overstige 20 % dersom feilklassifisering har betydning for om tiltak skal utløses. Dersom sannsynligheten for feilklassifisering blir for høy med det aktuelle datasettet, må man ta flere prøver for å redusere usikkerheten (f. eks. standardavviket) rundt middelverdien. Dersom tilstanden er så nær tiltaksgrensen at man selv med gode data ikke kan avgjøre om tilstanden er over eller under grensen, bør tiltak uansett vurderes. Pålitelighet (Konfidens) Vannforskriften krever at påliteligheten (konfidensen) av klassifiseringen av hver vannforekomst skal angis som høy, middels eller lav. Disse pålitelighetsgradene er ikke eksplisitt definert, men vanlig praksis i mange EU-land er angitt i tekstboks

30 Tekstboks 3.5 Pålitelighetsgrad (Konfidensnivåer): høy pålitelighet: klassifiseringen er basert på overvåkingsdata for minst ett biologisk kvalitetselement og noen støtteparametere, samt andre kriterier som f.eks. bruk av interkalibrerte indekser og klassegrenser, mange prøver, lite standardavvik og middelverdi som ikke er i nærheten av en klassegrense. middels pålitelighet: Klassifiseringen er basert på solide overvåkingsdata for minst ett biologisk kvalitetselement, og alle unntatt ett av kriteriene som kreves for høy pålitelighet er innfridd. lav pålitelighet: klassifiseringen er gjort uten overvåkingsdata, er basert på ekspertvurderinger, eller sparsomme data for ett kvalitetselement finnes, men ingen av kriteriene som kreves for høy pålitelighet er innfridd Rimelighetsvurdering / ekspertvurdering Klassifiseringen av en vannforekomst må alltid vurderes ut fra hva som anses som rimelig ut fra de lokale forholdene. Mangelfulle data, forsinket biologisk respons, samt andre lokalitetsspesifikke forhold kan også forklare et evt. misforhold mellom ekspertvurderinger og et klassifiseringsresultat som er beregnet ut fra tilgjengelige data. Se for øvrig andre forhold som er listet opp i tekstboks 3.6. Tekstboks 3.6 Mulige årsaker til et tilsynelatende usannsynlig klassifiseringsresultat Svært lite data foreligger Grove feil er gjort ved prøvetaking, analyse eller beregninger. Gå igjennom alle data og beregninger på nytt for evt. å fjerne regnefeil Plassering av stasjoner i resipientundersøkelser er ikke representative for vannforekomsten Vannforekomsten tilhører egentlig en annen vanntype eller en vanntype som det ikke finnes klassegrenser for. Vurder om resultatet blir mer rimelig dersom man bruker klassegrensene for en annen vanntype enn den man først brukte. Ekstreme værforhold (unormal temperatur, flom, tørke, vind eller strøm). Naturgitte forhold (eks høye verdier av tungmetaller pga geokjemiske anomalier). Kan det finnes andre påvirkninger? o Store nye inngrep som har endret de hydromorfologiske forholdene. o Akutte utslipp av forurensning (lekkasjer fra kloakksystem, industri-utslipp, tankbilvelt og utslipp i forbindelse med skipsforlis). o Store branner eller spesielt omfattende hogst i nedbørfeltet. o Invasjon av introduserte arter eller utrydding av en nøkkel art. Restaureringstiltak i nedbørfeltet eller i vannforekomsten, som f. eks. etablering av vegetasjonssoner, fangdammer, manipulering med fiskearter (utfisking eller utsetting), vannvegetasjon (høsting), sedimenter (tildekking, mudring). Oksygensvinn som følge av ekstreme værforhold Sesongvis oksygensvinn i bunnvann Samlet beregning av økologisk tilstand (kombinasjonsregler) Økologisk tilstand for vannforekomsten beregnes ved kombinasjon av parametere og indekser som er brukt for de forskjellige kvalitetselementene det finnes data for. Metodikken for denne kombinasjonen er kort presentert nedenfor. Det er utviklet et eget regneark for slike beregninger som kan lastes ned fra vannportalen.no. 29

31 Trinn 1: Beregning av EQR verdier og normaliserte EQR verdier for hver parameter eller indeks EQR verdier beregnes for hver parameter (indeks) ihht. formler gitt for hvert kvalitetselement i kapittel 4, 5, 6 og 8. EQR-verdien er målt verdi delt på referanseverdi. For å kunne bruke «det verste styrer»-prinsippet må EQR- verdiene for de ulike kvalitetselementene være sammenlignbare. Derfor beregnes normalisert EQR (neqr). EQR verdiene normaliseres i ved hjelp av formelen som er angitt i tekstboksen nedenfor. (Se også eksempel i Figur 3-4 og regnearket på Vannportalen ( Normaliseringen fører til at alle EQR-verdier ligger innenfor samme skala med faste klassegrenser og jevne intervaller mellom klassegrensene (0,8, 0,6, 0,4, 0,2 se høyre søyle i Figur 3-4). Tekstboks 3.7 Formel for beregning av normalisert EQR: neqr = [( ) ] neqr = Normalisert EQR EQR = ikke-normalisert EQR nedre klassegrense = nedre ikke-normaliserte EQR klassegrense for den relevante klassen = Klassebredde for ikke-normalisert skala (øvre minus nedre ikke-normaliserte EQR grenseverdier) 0,2 = standardisert klassebredde for normalisert skala (øvre minus nedre normaliserte EQR klassegrense, den samme klassebredden på 0,2 gjelder for all klassene) nedre klassegrense n = nedre normaliserte EQR klassegrense for den relevante klassen (dvs. ett av tallene 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8) Figur 3-4 Eksempel på beregning av EQR og normalisert EQR for en parameter eller indeks. Trinn 2: Kombinasjon av flere parametere, indekser og kvalitetselementer (Figur 3-5) De forskjellige kvalitetselementene kombineres ihht. det verste styrer prinsippet, dvs. at kvalitetselementet med den dårligste tilstandsklassen bestemmer tilstandsklassen for hele vannforekomsten, se Figur 3-5. Økologisk tilstand settes først for de biologiske kvalitetselementene: 1. Parametere/indekser som representerer samme kvalitetselement grupperes i henhold til hvilke påvirkning (eksempel eutrofiering, forsuring) de er sensitive for. 30

32 a) Parametere/indekser som er sensitive for en og samme påvirkning (for eksempel ulike planteplankton indekser i forhold til eutrofiering) kombineres ved for eksempel gjennomsnitt av parameterverdiene gitt i neqr 3. b) Parametere/indekser som er sensitive for ulike påvirkninger (for eksempel begroingsalge indeksene PTI og AIP i forhold til hhv. eutrofiering og forsuring) kombineres i henhold til det verste styrer prinsippet. 2. Ulike kvalitetselementer kombineres i henhold til det verste styrer prinsippet. Dette gjøres med bakgrunn i beregnet neqr for hvert kvalitetselement (evt. tilstandsklassen dersom EQR ikke kan beregnes). 3. Generelle fysisk-kjemiske og hydromorfologiske kvalitetselementer behandles på samme måte som de biologiske kvalitetselementene (se pkt 1 og 2 over), dvs. at enkeltparametere først grupperes i henhold til hvilken påvirkning de er sensitive for. a) Parametere som er sensitive for én og samme påvirkning (for eksempel vannkjemiske forsuringsparametere ph, ANC og Lal) kombineres ved for eksempel gjennomsnitt av parameterverdiene gitt i neqr. Tilsvarende gjøres for eutrofieringsparameterne total fosfor, total nitrogen 4, siktedyp, og oksygen. b) Parametere/indekser som er sensitive for ulike påvirkninger (for eksempel total-fosfor, ph og vandringshindre i elv i forhold til hhv. eutrofiering, forsuring og hydromorfologiske inngrep) kombineres i henhold til det verste styrer prinsippet. Tekstboks 3.8 Eksempel på fastsettelse av økologisk tilstand basert på biologiske kvalitetselementer (trinn 2 i tilstandsklassifiseringen): Det foreligger data på tre ulike biologiske kvalitetselementer fra elven Sørelva ; begroingsalger, bunndyr og fisk. For begroingsalger beregnes både eutrofieringsindeksen PIT og forsuringsindeksen AIP, for bunndyr beregnes eutrofieringsindeksen ASPT og forsuringsindeksen RAMI og for fisk beregnes tetthet av laksunger. PIT angir god tilstand (neqr= 0,75) mens AIP angir moderat tilstand (neqr = 0,52). Tilstanden for begroingsalger blir altså moderat (neqr = 0,52). ASPT angir svært god tilstand (neqr = 0,9) mens RAMI angir at tilstanden er moderat (neqr = 0,45). Tilstanden for bunndyr blir altså moderat (neqr = 0,45). For fisk finnes kun én parameter og denne angir at tilstanden er moderat (neqr = 0,5). Samlet økologisk tilstand for Sørelva blir moderat (neqr = 0,45) basert på de biologiske kvalitetselementene. Videre indikerer biologien at Sørelva er påvirket primært av forsuring. 3 Dersom EQR ikke kan beregnes for en eller flere parametere, kan gjennomsnittlig neqr ikke beregnes. I slike tilfeller vil tilstandsklassen kunne angis ved å «midle» tilstandsklassen for hver av parameterne. neqr kan evt settes til middelverdien i den aktuelle tilstandsklassen (0,9 for svært god, 0,7 for god, 0,5 for moderat, 0,3 for dårlig og 0,1 for svært dårlig tilstand). 4 I innsjøer brukes nitrogen til klassifisering kun i eutrofierte vannforekomster, da det hovedsakelig er i slike innsjøer at nitrogen kan være den primære begrensende faktoren for planteplankton. 31

33 Tekstboks 3.9 Eksempel for fastsettelse av økologisk tilstand for abiotiske kvalitetselementer (trinn 2 i tilstandsklassifiseringen): Det foreligger data på både vannkjemiske eutrofierings- og forsuringsparametere (ph, ANC, LAl) fra elven Sørelva. For eutrofieringsparameterne Tot-P, Tot-N og siktedyp beregnes neqr til hhv. 0,96, 1,0 og 0,98. Gjennomsnittlig neqr = 0,98 for disse, noe som indikerer at Sørelva i ubetydelig grad er påvirket av eutrofiering. For forsuringsparameterne ph, ANC og LAl beregnes neqr til hhv. 0,5, 0,64 og 0,6. Gjennomsnittlig neqr = 0,58 for disse, noe som indikerer at Sørelva er moderat påvirket av forsuring. Samlet indikerer de abiotiske støtteparameterne at tilstanden er moderat (neqr = 0,58) og at forsuring er viktigste påvirkning. Figur 3-5 Skjematisk beskrivelse av det verste styrer prinsippet. Søylene angir tilstandsklasser (figuren er hentet fra figur 3 i Guidance on Classification). For de nasjonale spesifikke miljøgiftene skal resultatene ikke grupperes. Disse vurderes kun ved bruk av EQS verdiene for hvert enkelt stoff. For kombinasjon med andre kvalitetselementer, se trinn 3 nedenfor. Trinn 3: Kombinasjon av alle kvalitetselementer til samlet klassifisering Dersom det verste av de biologiske kvalitetselementene gir moderat, dårlig eller svært dårlig tilstand trenger man ikke bruke de abiotiske kvalitetselementene i klassifiseringen. Men dersom all biologi er i svært god eller god tilstand, må også de abiotiske kvalitetselementene vurderes (se Figur 3-6). Hydromorfologiske 32

34 støtteparametere kan kun nedgradere tilstanden fra svært god til god, mens fysisk-kjemiske støtteparametere kan nedgradere tilstanden til god eller moderat 5 : En vannforekomst som er vurdert å være i svært god tilstand basert på biologiske kvalitetselementer vil kunne nedgraderes til god tilstand dersom hydromorfologiske kvalitetselementer indikerer at vannforekomsten avviker fra referansetilstand og/eller fysisk-kjemiske kvalitetselementer indikerer at tilstanden er god. En vannforekomst som er vurdert å være i svært god eller god tilstand ut fra de biologiske kvalitetselementene vil kunne nedgraderes til moderat tilstand kun dersom fysisk-kjemiske kvalitetselementer indikerer at tilstanden er dårligere enn god (tilfredsstiller ikke biologiens krav til god eller bedre tilstand) 6, og/eller dersom EQS verdien for en eller flere av de spesifikke miljøgiftene er overskredet. Dersom alle kvalitetselementer (både biologiske og abiotiske) indikerer svært god tilstand men neqr er lavere for enten hydromorfologiske eller fysisk-kjemiske kvalitetselementer, får vannforekomsten den laveste neqr verdien. Tilsvarende vil kunne skje dersom alle kvalitetselementer indikerer god tilstand. Dersom biologien indikerer at tilstanden er moderat vil imidlertid samlet økologisk tilstand baseres kun på de biologiske kvalitetselementene selv om de fysisk-kjemiske kvalitetselementene indikerer en dårligere tilstand. Tekstboks 3.10 Eksempler på fastsettelse av samlet økologisk tilstand basert på biologiske kvalitetselementer samt hydromorfologiske, fysisk-kjemiske kvalitetselementer og nasjonale spesifikke miljøgifter (trinn 3 i tilstandsklassifiseringen): Eks 1: Tilstanden for innsjøen Langevann er angitt å være god (neqr = 0,75) basert på biologiske kvalitetselementer alene. De hydromorfologiske støtteparameterne indikerer også god tilstand (neqr = 0,7) mens de fysisk-kjemiske kvalitetselementene indikerer moderat tilstand (neqr = 0,55). Ingen av EQS verdiene for de nasjonale spesifikke miljøgiftene er overskredet. Samlet økologisk tilstand for Langevann blir derfor moderat (neqr = 0,55). Eks 2: Tilstanden for elven Nordelva er angitt å være god (neqr = 0,75) basert på biologiske kvalitetselementer alene. De hydromorfologiske støtteparameterne indikerer også god tilstand (neqr = 0,7) og det gjør også de fysisk-kjemiske/kjemiske kvalitetselementene (neqr = 0,65). Ingen av EQS verdiene for de nasjonale spesifikke miljøgiftene er overskredet. Samlet økologisk tilstand for Nordelva blir derfor god (neqr = 0,65), i dette tilfellet bestemt av de fysisk-kjemiske kvalitetselementene. 5 Selve prosedyren for fastsettelse av samlet neqr er ikke beskrevet verken i vanndirektivet eller i noen av de tilhørende veilederne. Vår beskrivelse er en pragmatisk tilnærming til hvordan dette kan gjøres i praksis. 6 Dersom biologien er svært god eller god, men de fysisk-kjemiske støtteparameterne indikerer at tilstanden er dårligere enn moderat kan samlet økologisk tilstand likevel ikke settes til dårligere enn moderat. neqr settes da lik 0,5 som er midt i tilstandsklassen. 33

35 Figur 3-6 Flytdiagram som viser hvordan hydromorfologiske og fysisk-kjemiske støtteparametere påvirker klassifiseringen av en vannforekomst. Vær oppmerksom på at spesifikke miljøgiftene i denne sammenhengen er de nasjonale spesifikke miljøgiftene som brukes ved klassifisering av økologisk tilstand (se kap.10). Prosedyre for å sjekke at tilstanden ikke feilaktig blir nedgradert pga. abiotiske kvalitetselementer Dersom abiotiske overvåkingsdata indikerer dårligere tilstand enn biologiske data, må resultatene vurderes nærmere for å sjekke at økologisk tilstand for vannforekomsten ikke feilaktig blir nedgradert. Dette er særlig viktig dersom abiotiske data gir moderat eller dårligere tilstand og biologiske data viser minst god tilstand. Kvaliteten på overvåkingsdata, at det finnes data for kvalitetselement som er følsomme for vedkommende påvirkning og tidspunkt for prøvetaking, må sjekkes nærmere ved en slik situasjon. Dersom datakvaliteten er tilfredsstillende opprettholdes nedgraderingen og denne situasjonen indikerer en forsinket biologisk respons på en påvirkning. Dette er et varsel om en framtidig negativ utvikling også av den biologiske tilstanden. 34

36 3.5.6 Samvirkning av påvirkninger Mange vannforekomster er utsatt for flere påvirkninger, f.eks. eutrofiering og hydromorfologiske inngrep, eller forsuring og hydromorfologiske endringer. I avsnittene foran er det den påvirkningen som gir størst effekt på et biologisk kvalitetselement som bestemmer tilstandsklassen for vannforekomsten. Det kan likevel være samvirkningseffekter som gir en større effekt enn summen av hver enkelt påvirkning hver for seg, f.eks. eutrofiering og klimaendringer. Dette er ikke tatt hensyn til i klassifiseringssystemet så langt, da vi mangler kunnskap om disse forholdene. 3.6 Klassifisering og tilrettelegging i Vann-nett Vann-Nett ( er et nettbasert kartverktøy til bruk i vannforvaltningen. Her lagres relevant informasjon om miljøtilstanden i vann. Informasjonen som ligger i Vann-Nett brukes til å klassifisere vannforekomstene, og resultatet av klassifiseringen blir lagret i systemet på vannforekomst-, kvalitetselement og parameternivå. Ved åpning av fanen Miljøtilstand gis en oversikt over vannforekomstens økologiske og kjemiske tilstand. Mappesystemet til venstre i egenskapsvinduet viser den hierarkiske inndeling av kvalitetselement og parametere. Ved å gå inn på mappen på øverste nivå, Miljøtilstand, åpnes et egenskapsvindu som viser økologisk og kjemisk tilstand for vannforekomsten. Her vises også pålitelighetsgrad som angir om tilstand er basert på klassifiseringsdata for alle eller det mest sensitive kvalitetselement der påvirkning er kjent eller om tilstanden er basert på en faglig vurdering uten eller med lite overvåkingsdata. Informasjon om det enkelte kvalitetselement/ parameter finnes ved å velge den aktuelle parameter i mappestrukturen. Automatisk klassifisering I Vann-Nett registreres data i utgangspunktet på parameternivå. For hver parameter skal det registreres: Verdi År for gjennomførte målinger Datakvalitet Datakilde Gyldighet for parameter Gyldighet registreres for å angi om parameteren er representativ som indikator for aktuelle påvirkninger i vannforekomster. Dersom en parameterverdi ikke er representativ for gjeldende påvirkninger i vannforekomsten, kan Vann-Nett generere en bedre tilstandsklasse for vannforekomsten enn det som er tilfelle på bakgrunn av denne parameteren. For eksempel kan målte verdier av planteplankton i en innsjø sterkt påvirket av regulering være tilsvarende svært god tilstand. Kvalitetselementet blir dermed ikke representativt for å angi tilstandsklasse for denne innsjøen. I Vann-Nett er alle parametere oppgitt som gyldige som default. Dersom en parameter skal unntas må dette aktiveres ved å avhuke egenskapen Gyldig. Dersom en parameter unntas fra den automatiske klassifiseringen, skal årsaken til dette fremgå i feltet: «Kommentar til unntak». Basert på den registrerte parameterverdien beregnes EQR og neqr i Vann-Nett og fremgår i registeringsvinduet for parameteren. Ut fra gjeldende klassegrenser vil parameteren få angitt en tilstandsklasse. Dersom det er registrert data for flere parametere innen et kvalitetselement, vil det blir beregnet et middel av neqr for disse, og tilstand for kvalitetselementet vil bli gitt ut fra denne. Dersom de ulike 35

37 parameterne innen et kvalitetselement er oppgitt til å indikere effekt av ulike påvirkningstyper, vil det bli beregnet et middel av neqr for parameterne innen hver påvirkningstype. Deretter vil tilstandsklasse for kvalitetselementet fastsettes ut fra «det verste styrer» - prinsippet basert på disse (se Figur 3-5 i kapittel 3.5.5). Tilstandsklassen for vannforekomsten gis automatisk når det er registrert en tilstand for et eller flere av de biologiske kvalitetselementene. Tilstanden settes for vannforekomsten etter «det verste styrer»- prinsippet basert på tilstanden for de biologiske kvalitetselementene. Innhente data fra Vannmiljø til Vann-Nett Vannmiljø er miljøforvaltningens system for å lagre overvåkingsdata i vann. I Vannmiljø lagres data for undersøkte parametere på lokalitetsnivå. I Vann-Nett er det en funksjon som henter og statistisk behandler overvåkingsdata fra Vannmiljø. Funksjonen aktiveres gjennom symbolet mappen miljøtilstand. i egenskapsvinduet som aktiveres ved å gå inn på Når denne funksjonen aktiveres hentes det inn overvåkingsdata for alle lokaliteter som ligger innenfor vannforekomsten. Data fra det siste året med målinger og seks år bakover i tid innen de siste ti år blir hentet ut og vist i en rapport i Vann-Nett. Kriteriene for utvelgelse er illustrert i Figur 3-7 Figur 3-7 Figuren illustrerer tidsavgrensningen for innhenting av data til Vann-Nett. Feltene farget grønt eller oransje angir at det finnes data for året angitt i y-aksen. Rektanglene angir seksårsperioden fra det året lokaliteten sist ble prøvetatt og seks år tilbake i tid. Registrerte parametere med angitt målt verdi som ikke inngår i klassifiseringssystemet og ikke er angitt i Vann-Nett vises i rapporten på rød bakgrunn. Disse vil ikke bli inkludert i klassifiseringen. For alle parameterne vil følgende informasjon oppgis og verdier beregnes som angitt i tabell

38 Tabell 3-11 Oversikt over egenskaper som inngår i den genererte rapporten som viser hvilke parametere og beregnede verdier som blir hentet i uttrekk fra Vannmiljø til Vann-Nett. Felt i rapport Forklaring Medium Angir hvilket medium prøven er tatt i. Submedium For målinger i bota angir submedium hvilken art målingene er foretatt i. År (fra til) Gjennomsnittsverdi Maks verdi Enhet Beregnet verdi Beregnet verdi viser hvilken beregnet verdi som skal brukes ved klassifisering av parameteren. For de fleste parametre brukes gjennomsnittsverdi, men for enkelte brukes minimums verdi, 5 og 50 persentil (oksygen). For miljøgifter angis både høyeste målte verdi og et årlig gjennomsnitt Metode for beregnet verdi Metoden for beregnet verdi angis Maksismum gjennomsnittsverdi Minimum gjennomsnittsverdi Minimumsverdi Laveste målte verdi Persentil For parametre hvor persentil er beregningsmetode angis persentilverdien her. Antall målinger Antall målinger total innen vannforekomsten. Den skiller ikke mellom lokaliteter. Beregnet verdi for de aller fleste parametere er en gjennomsnittsverdi basert på registreringer fra alle vannlokalitetene (målestasjonene) innenfor vannforekomsten. Da vises gjennomsnittsverdien for parameteren under feltet Beregnet verdi. For parametere angitt i Tabell 3-12 under, er beregnet verdi en annen verdi enn gjennomsnittsverdi. Tabell 3-12 Oversikt over parametere som registreres med andre beregnede verdier enn middelverdi. Parameter Levert verdi som Uorganisk aluminium Høyest målte verdi Oksygen 5 persentil 50 persentil Kystvann Klorofyll A 90 persentil Oksygen Laveste målte verdi Parametere kan unntas fra videre klassifisering i Vann-Nett dersom de vurderes til ikke å være representative for klassifiseringen for gjeldende vannforekomst. Dette gjøres i rapporten som er generert fra Vannmiljø. Når rapporten er gjennomgått og de parameterne en ønsker å ta med videre i klassifiseringen fremgår i rapporten, aktiveres rapporten «ok», og data blir overført til Vann-Nett. Beregnet verdi fra rapporten blir dermed registrert som verdi i Vann-Nett og EQR og neqr beregnet og tilstand fastsatt på vanlig måte basert på dette. Feilkilder Tjenesten tar ikke hensyn til utvelgelse etter metodikk, verken prøvetakings- og analysemetodikk eller tid på året, frekvens eller omdrev for prøvetaking. En får dermed inkludert data som ikke tilfredsstiller krav til metodikk som satt i klassifiseringsveilederen med i den totale vurderingen. 37

39 For mange parametere forventes ulike verdier til ulike tider på året. Systemet har ikke mulighet til å skille mellom dette, og alle verdier inkluderes i den beregnede verdien. Tjenesten foretar ingen evaluering av verdiene for de ulike parameterne. Dermed blir også ekstremverdier inkludert i de beregnede middelverdiene. For mange av stasjonene finnes relativt få målinger, og ekstremverdier kan gi stort utslag for resultatet. For de parameterne hvor laveste og høyeste verdi settes som utgangspunkt for vurderingene, vil usikkerheten bli enda større. Systemet kan ikke skille ut det kvalitetselementet som vil være mest sensitivt i forhold til den påvirkningen vannforekomsten utsettes for. Det kan derfor gis en for god tilstand dersom det kun finnes data fra kvalitetselement som responderer på langt høyere nivå eller ikke i det hele tatt for den aktuelle påvirkningen. Det kan i noen tilfeller være knyttet stor usikkerhet til resultatet som genereres av den automatiske klassifiseringstjenesten, og saksbehandler må alltid sjekke dataene i Vannmiljø for å kvalitetssjekke resultatet som den automatiske tjenesten genererer. 38

40 4 Økologisk tilstand i innsjøer 4.1 Planteplankton Innledning Planteplankton i innsjøer brukes til å måle effekten av eutrofieringspåvirkning. Planteplankton kan brukes i alle vanntyper, men det er kun satt referansetilstand og klassegrenser for sju vanntyper (se Tabell 4-1 og Tabell 4-2). Dersom planteplankton skal brukes til klassifisering av innsjøer som tilhører andre vanntyper enn disse seks anbefales det å følge prosedyren som er angitt i kapittel 3. For generell metodikk om prøvetaking og analyse av planteplankton henvises til overvåkingsveilederen (veileder 02:2009) Beregning av tilstand Indekser Fire indekser skal brukes til klassifisering av planteplankton: klorofyll a, totalt biovolum av planteplankton, indeks for artssammensetning (PTI) og biomasse av cyanobakterier (blågrønnalger). Disse dekker alle kravene til klassifisering av planteplankton i hht. Vannforskriftens vedlegg 5, og gir et helhetlig klassifiseringssystem for dette kvalitetselementet. Metoden er interkalibrert (ref. Official Intercalibration Decision og Technical reports) og derved juridisk bindende. Hver av de fire indeksene beskrives kort i det følgende mht prinsipper, krav til data og beregningsmetode, og alle klassegrensene er gitt i Tabell 4-2 for hver av indeksene for hver av de seks vanntypene. Normalisering av EQR verdier og kombinasjon av alle indeksene til en samlet normalisert EQR verdi for innsjøen for hele vekstsesongen er også presentert. Dose-respons kurver, liste med indikatorverdier for hver art som brukes i artssammensetningsindeksen PTI, samt eksempler på bruk av metodikken er gitt i vedlegg V4.1. Krav til data Alle indeksene bør være basert på minimum månedlige prøver tatt i vekstsesongen, dvs. seks prøver i mai-oktober i Sør-Norge og Midt-Norge, og fire prøver i juni-september i Nord-Norge nord for Saltfjellet. For tiltaksrettet overvåking bør hyppigere prøvetaking gjøres, se overvåkningsveilederen. Prinsipper Planteplankton er meget følsomt overfor økning av næringssalttilførsler (eutrofiering). I en tidlig fase av eutrofieringen øker biomassen samtidig med at artssammensetningen også endres. Ved kraftigere eutrofiering endres artssammensetningen i en retning mot arter som ikke så lett går inn i den akvatiske næringskjede som mat, biomassen kan øke kraftig i form av oppblomstringer. Dette er i mange tilfeller cyanobakterier (blågrønnalger). Disse kan også danne giftige stammer som kan være farlige for både mennesker og dyr. De fire indeksene som er utviklet for planteplankton fanger opp alle disse endringene og er godt korrelert til total fosfor i innsjøen (se dose-respons-kurver i vedlegg V4.1.2). De beskrives nærmere i det følgende. 39

41 Klorofyll a er det viktigste pigmentet i planktonalgenes fotosyntese, og er et mål på biomassen av planteplankton. Det er vanligvis god sammenheng mellom klorofyll og totalt biovolum i norske innsjøer (r 2 >0,8), selv om enkeltlokaliteter kan ha store variasjoner i forholdet mellom klorofyll og biovolum avhengig av artssammensetning og lysforhold. Planteplankton Trofisk Indeks (PTI) uttrykker økningen av tolerante taxa, ofte problemalger, og reduksjon av sensitive taxa langs fosforgradienten. Indeksen er basert på en modifikasjon fra Ptacnik et al Den summerer opp indikatorverdien for hvert taxon i prøven i forhold til andelen hvert taxon utgjør av prøven: PTI n j 1 a s j j 1 n a a j = andel av taxon j i prøven s j = indikatorverdi for taxon j i prøven (se tabell over indikatorverdier vedlegg V4.1.1) j j Indikatorverdien for hvert taxon kan variere fra 1 til 5 (se vedlegg V4.1.1). Indeksverdien for innsjøer kan variere fra 1,5 til 4,0. Klassegrensene for både klorofyll a, totalt biovolum og PTI er satt ved bruk av responskurver for hver indeks langs totalfosfor-gradienten, og ut fra responskurver for andel følsomme arter og andel tolerante arter langs totalfosfor-gradienten. Klassegrensene er deretter justert i hht. de normative definisjonene i Vannforskriftens vedlegg 5 (se også kapittel 3.1) og i forhold til andre nordiske klassifiseringsmetoder gjennom interkalibreringsprosessen. Maksimalt volum for cyanobakterier (Cyano max ) er en indeks som beskriver økt forekomst av uønskede cyanobakterier. Cyanobakterier er assosiert med eutrofiering i innsjøer og kan produsere høy biomasse bestående av potensielt giftige alger som kan sette grenser for utnyttelsen av innsjøer. Dette er «uønsket forstyrrelse» definert av WFD (European Commission 2009). Mens oppblomstringsfrekvensen er vanskelig å måle med de prøvetakingsteknikker som benyttes i overvåkingsprogrammene kan oppblomstringsintensitet bestemmes ved å benytte maksimalt volum av cyanobakterier som observeres i løpet av vekstsesongen. Derfor inkluderer det norske klassifiseringssystemet volumet av cyanobakterier som mål på oppblomstringsintensitet. Siden denne indeksen er ment å reflektere «uønsket forstyrrelse» av planteplanktonsamfunn ble grensesettingen av klassegrensene linket til Verdens Helseorganisasjons risikonivåer (WHO 1999). Derfor ble forskjellige risikonivåer, definert av WHO, benyttet til å bestemme klassegrensene. WHO definerer risikonivåer med terskelverdier på hhv , og celler ml -1 (WHO 1999). Disse verdiene ble konvertert til biovolumterskler på 0,2, 1 og 5 mm 3 l -1 (eller mg / l) ved multiplikasjon av typisk cellevolum (basert på kuleformede celler som Microcystis med cellediameter på 4,5 µm; Hillebrand mfl. 1999). Beregningsmetode For hver av indeksene klorofyll a, totalt biovolum og PTI beregnes vanlig middelverdi av alle prøvene fra det aktuelle året. For Cyano max benyttes kun maksimalverdien av alle prøvene. EQR for klorofyll a beregnes slik: EQR Kla =Kla ref /Kla obs 40

42 EQR for totalt biovolum, PTI og Cyano max beregnes slik: EQR = hvor Obs = observert indeks verdi Ref = referanse verdi for indeksen Max = maksimum verdi for indeksen or PTI er maksimumsverdien satt til 4,0 for alle innsjøtyper og for Cyano max er maksimumsverdien satt til 10 mg/l for alle innsjøtyper. For totalt biovolum er maksimumsverdien spesifikk for hver innsjøtype (Tabell 4-1). Tabell 4-1 Maksimumsverdier for totalt biovolum (mg/l) for ulike NGIG innsjøtyper Innsjøtype Maksimalt totalt biovolum (mg/l) LN1 6,0 LN2a 4,0 LN2b 3,6 LN3a 6,0 LN5 3,0 LN6a 3,6 LN8a 7,0 En prøve som har høyere verdi enn maksimumsverdien vil gi negativ EQR og settes derfor alltid til EQR = 0. En prøve som har lavere absoluttverdi enn referanseverdien vil få EQR verdier over 1.0. Dette skjer fordi referanseverdien er satt som median-verdien av en populasjon av referansesjøer. Halvparten av referansesjøene vil dermed få lavere verdier enn referansen for klorofyll, biovolum og PTI. Når EQR verdier over 1.0 skal normaliseres (se nedenfor), vil også den normaliserte EQR verdien bli over 1.0. For praktisk bruk anbefales det å sette normalisert EQR ned til 1.0 i slike tilfeller. For å kunne kombinere alle indeksene for hele kvalitetselementet planteplankton, må EQRverdien for hver indeks konverteres til en normalisert skala med lik klassebredde og standardiserte klassegrenser der SG/G, G/M, M/D og D/SD er henholdsvis 0,8, 0,6, 0,4, 0,2 (se Figur 3-4). Dette gjøres ved klassevis lineær interpolering som følger likningen nedenfor. neqr = [( ) ] neqr = Normalisert EQR EQR = ikke-normalisert EQR nedre klassegrense = nedre ikke-normaliserte EQR klassegrense for den relevante klassen = Klassebredde for ikke-normalisert skala (øvre minus nedre ikke-normaliserte EQR grenseverdier) 0,2 = standardisert klassebredde for normalisert skala (øvre minus nedre normaliserte EQR klassegrense, den samme klassebredden på 0,2 gjelder for all klassene) nedre klassegrense n = nedre normaliserte EQR klassegrense for den relevante klassen (dvs. ett av tallene 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8) 41

43 For å kombinere resultatene for hele vekstsesongen for hver enkelt indeks til en totalverdi for hele kvalitetselementet planteplankton følges prosedyren i Figur 4-1: 1. Beregn gjennomsnittet av neqr verdiene for klorofyll a og totalt biovolum (2 biomasseindekser). Dette er viktig å unngå å gi for mye vekt på biomasseindeksene i forhold til de andre indeksene. 2. Beregn så gjennomsnittet av neqr verdien for biomasseindeksen og neqr verdiene for PTI og Cyano max. Hvis EQRn verdien for Cyano max er høyere enn neqr verdiene for biomasseindeksen eller PTI skal Cyano max ikke benyttes. Grunnen er at Cyano max benyttes for å degradere en innsjø til en dårligere klasse, men fravær av oppblomstring skal ikke benyttes for å oppgradere en innsjø til en bedre klasse enn den vil få av de andre indeksene. Klorofyll EQR Normalise Biovolum EQR Normalise PTI EQR neqr Klorofyll neqr Biovolum Normaliser Gjennomsnit neqr Biomass e neqr PTI Gjenno m-snitt Planteplankto n neqr Cyanomax EQR Normaliser neqr Cyanomax * Figur 4-1 Biomasse, sammensetting og oppblomstringsintensitet for planteplankton normaliseres og gjennomsnitsverdien beregnes for å estimere verdien for planteplanktonindeksen (som neqr). * Cyano max benyttes kun hvis neqr-verdien er lavere enn neqr verdien for middelverdien av neqr for biomasse og neqr for PTI. 42

44 4.1.3 Klassegrenser for planteplankton i innsjøer Interkalibrerte klassegrenser for planteplankton i nordiske innsjøtyper Tabell 4-2 Klassegrenser for planteplankton-indekser, med absoluttverdier og EQR-verdier. Absolutt-verdier EQR-verdier Type Klasse Klorofyll Biovolum PTI Cyano max Klasse Klorofyll Biovolum PTI Cyano max µg/l mg/l mg/l L-N1 Ref verdi 3 0,28 2,09 0,00 Ref verdi 1,00 1,00 1,00 1,00 SG/G 6 0,64 2,26 0,16 SG/G 0,50 0,94 0,91 0,98 G/M 9 1,04 2,43 1,00 G/M 0,33 0,87 0,82 0,90 M/D 18 2,35 2,60 2,00 M/D 0,17 0,64 0,73 0,80 D/SD 36 5,33 2,86 5,00 D/SD 0,08 0,12 0,60 0,50 max verdi n.a. 6,00 4,00 10,00 L-N2a Ref verdi 2 0,18 2,00 0,00 Ref verdi 1,00 1,00 1,00 1,00 SG/G 4 0,40 2,17 0,16 SG/G 0,50 0,94 0,91 0,98 G/M 6 0,64 2,34 1,00 G/M 0,33 0,88 0,83 0,90 M/D 13 1,60 2,51 2,00 M/D 0,15 0,63 0,74 0,80 D/SD 27 3,79 2,69 5,00 D/SD 0,07 0,05 0,66 0,50 max verdi n.a. 4,00 4,00 10,00 L-N2b Ref verdi 1,3 0,11 1,90 0,00 Ref verdi 1,00 1,00 1,00 1,00 SG/G 2 0,18 2,09 0,16 SG/G 0,65 0,98 0,91 0,98 G/M 4 0,40 2,26 1,00 G/M 0,33 0,92 0,83 0,90 M/D 7 0,77 2,43 2,00 M/D 0,19 0,81 0,75 0,80 D/SD 15 1,90 2,60 5,00 D/SD 0,09 0,49 0,67 0,50 max verdi n.a. 3,60 4,00 10,00 L-N3a Ref verdi 2,7 0,30 2,09 0,00 Ref verdi 1,00 1,00 1,00 1,00 SG/G 5,4 0,60 2,26 0,16 SG/G 0,50 0,95 0,91 0,98 G/M 9 1,00 2,43 1,00 G/M 0,30 0,88 0,82 0,90 M/D 16 2,00 2,60 2,00 M/D 0,17 0,70 0,73 0,80 D/SD 32 4,60 2,86 5,00 D/SD 0,08 0,25 0,60 0,50 max verdi n.a. 6,00 4,00 10,00 L-N5 Ref verdi 1,3 0,11 1,80 0,00 Ref verdi 1,00 1,00 1,00 1,00 SG/G 2 0,18 2,00 0,16 SG/G 0,65 0,98 0,91 0,98 G/M 4 0,40 2,17 1,00 G/M 0,33 0,90 0,83 0,90 M/D 7 0,77 2,34 2,00 M/D 0,19 0,77 0,75 0,80 D/SD 15 1,90 2,51 5,00 D/SD 0,09 0,38 0,68 0,50 max verdi n.a. 3,00 4,00 10,00 L-N6a Ref verdi 2 0,18 2,00 0,00 Ref verdi 1,00 1,00 1,00 1,00 SG/G 4 0,40 2,17 0,16 SG/G 0,50 0,93 0,91 0,98 G/M 6 0,64 2,34 1,00 G/M 0,33 0,86 0,83 0,90 M/D 12 1,46 2,51 2,00 M/D 0,17 0,63 0,74 0,80 D/SD 25 3,46 2,69 5,00 D/SD 0,08 0,04 0,66 0,50 max verdi n.a. 3,60 4,00 10,00 L-N8a Ref verdi 3,5 0,34 2,22 0,00 Ref verdi 1,00 1,00 1,00 1,00 SG/G 7 0,77 2,39 0,16 SG/G 0,50 0,94 0,90 0,98 G/M 10,5 1,24 2,56 1,00 G/M 0,33 0,86 0,81 0,90 M/D 20 2,66 2,73 2,00 M/D 0,18 0,65 0,71 0,80 D/SD 40 6,03 3,07 5,00 D/SD 0,09 0,15 0,52 0,50 max verdi n.a. 7,00 4,00 10,00 43

45 Klassegrenser for planteplankton i norske innsjøtyper Vanntypene i Tabell 4-2 er nordiske NGIG typer (jf. Tabell 3-5), der klassegrensene er interkalibrert med andre nordiske land, dvs. juridisk bindende. Koblingen mellom disse og de norske innsjøtypene er gitt i Tabell 3-5. For innsjøer som tilhører andre norske vanntyper enn dem som er koblet til NGIG typer er det ikke utviklet klassegrenser for planteplankton. Dette gjelder bl.a. innsjøer i begge ender av kalsium- og/eller humusgradienten, men også fjellsjøer, samt svært store og dype innsjøer. Klassifisering av planteplankton i disse spesielle norske vanntypene bør likevel kunne gjøres, da mange av våre innsjøer tilhører slike vanntyper. For innsjøer i begge ender av kalsium- og/eller humusgradienten er en mulig tilnærming å velge den NGIG typen som ligner mest på den aktuelle norske vanntypen mht. kalsium og humus. Klassifiseringsresultatet vil bli mer usikkert i slike innsjøtyper. I Tabell 4-3 har vi forsøkt å angi hvilke NGIG typer som er best egnet for hver av de norske innsjøtypene i lavland og skog Tabell 3-5. For klassifisering av planteplankton i store, dype innsjøer og i fjellsjøer er det gitt forslag til klassegrenser i egne avsnitt nedenfor. Tabell 4-3 Anbefalt kobling av nordiske NGIG typer for planteplankton til norske vanntyper i lavland og skog. Fet skrift angir den norske typen som matcher eksakt med NGIG typen (se også Tabell 3-5). NGIG type Norske Typebeskrivelse innsjøtyper L-N1 8, 10 Lavland, moderat kalkrik, eller kalkrik, klar, grunn L-N2a 4, 5 18 Lavland, kalkfattig, svært klar og klar, grunn Skog, moderat kalkrik og klar, grunn L-N2b 6 Lavland, kalkfattig, klar, dyp L-N Lavland, kalkfattig, humøs, grunn Skog, moderat kalkrik og humøs, grunn L-N5 1, 2 12, 13 15, 16 Lavland, svært kalkfattig, svært klar eller klar, grunn eller dyp Skog, svært kalkfattig, svært klar eller klar, grunn eller dyp Skog, kalkfattig, svært klar eller klar, grunn eller dyp L-N6 3, Lavland eller skog, svært kalkfattig, humøs, grunn Skog, kalkfattig, humøs, grunn L-N8 9, 11 Lavland, moderat kalkrik eller kalkrik, humøs, grunn Klassifisering av planteplankton i store, dype innsjøer Store, svært dype innsjøer er en spesiell variant av nordisk type L-N2b. Data fra Mjøsa og andre store, svært dype innsjøer tyder på at klassegrensene for innsjøtype L-N2b kan være for slappe, særlig med hensyn til klorofyll a. Da Mjøsa var på sitt verste mht. algebiomasse og cyanobakterier på midten av 1970-tallet var klorofyll-konsentrasjonen kun 6 µg/l (som tilsvarer moderat tilstand for innsjøtype L- N2b). Etter gjennomføring av en rekke tiltak for å redusere fosfortilførselene er klorofyllkonsentrasjonen de senere år sunket til ca. 2 µg/l, som tilsvarer klassegrensen svært god/god for innsjøtype L-N2b. God/moderat-grensen som tilsvarer vanndirektivets miljømål for denne innsjøtypen er 4 µg/l, mens de lokale vannforvaltnings-myndighetene for Mjøsa har satt 2 µg/l som miljømål for innsjøen. Korrelasjoner mellom planteplankton og totalfosfor viser ingen signifikant forskjell mellom store, svært dype innsjøer over 50 m middeldyp og andre dype innsjøer med middeldyp m (Figur 4-2). Dette indikerer at det ikke er noen åpenbar grunn til å ha strengere miljømål for planteplankton i svært dype innsjøer enn for andre dype innsjøer, men lokale tilpasninger kan likevel være nødvendig for å være føre-vâr mht. uønskede endringer i planteplanktonet, f.eks. økt biomasse av store kiselalger eller cyanobakterier. 44

46 Figur 4-2 Sammenheng mellom totalfosfor og planteplankton EQR (normalisert, basert på klorofyll, biovolum, PTI-indeks for artssammensetning og maksvolum av cyanobakterier) i norske kalkfattige, klare, dype innsjøer (L-N2b). Blå punkter er innsjøer med over 50 m middeldyp, mens svarte punkter er innsjøer med middeldyp m. Innsjøer med totalfosfor mindre enn 4 µg/l er unntatt fra regresjonen (åpne sirkler), mens innsjøer med klart avvikende regresjon er markert med rød farge, navn og årstall. Innsjøer med avvikende respons (røde punkter i Figur 4-2) er alle på Vestlandet og har middeldyp fra m. Det er uklart hva denne avvikende responsen skyldes, men kortere oppholdstid pga. mer regn, samt mer beiting fra dyreplankton pga. lavere predasjonspress fra fisk på dyreplanktonet kan være medvirkende faktorer. Slike innsjøer ser ut til å tåle mer fosfor enn andre før planteplanktonet får moderat tilstand (neqr < 0,6). Klassifisering av planteplankton i fjellsjøer Fjellsjøer defineres som innsjøer over tregrensen eller nord for tregrensen (Finnmark). Fjellsjøer ble opprinnelig foreslått som nordisk type L-N7, men pga. manglende data har denne typen ikke blitt interkalibrert med andre nordiske land. Fjellsjøer er mange steder utsatt for økende tilførsler av næringssalter pga. stadig flere hytter og annen utbygging i turistnæringen på fjellet. Det kan derfor bli økende behov for overvåking og klassifisering av planteplankton også i slike sjøer. Klassegrensene som ble foreslått for klorofyll a for fjellsjøer i Klassifiseringsveileder 01:2009 er ikke revurdert pga. manglende data. Det anbefales derfor å bruke disse også i den kommende planperioden. Klassegrenser for de øvrige planteplankton-parameterne er ikke etablert for fjellsjøer, men er foreslått i Tabell 4-4 sammen med de opprinnelige klorofyll a grensene. Forslaget gjelder for svært kalkfattige, 45

47 eller kalkfattige, klare eller humøse fjellsjøer. For de klare fjellsjøene er klassegrensene for totalt biovolum basert på den samme regresjonslinjen mot klorofyll a som for alle andre vanntyper (se doserespons kurve i vedlegg V4.1.2). For PTI er klassegrensene nedjustert med 0,1 enhet i forhold til tilsvarende klassegrenser for L-N5 (kalkfattige klare skogssjøer). For maksimum biomasse av cyanobakterier er klassegrensene de samme som for alle de andre vanntypene, da disse er satt basert på WHOs klassegrenser for risiko for cyanotoksiner. For de humøse fjellsjøene foreslås å bruke de samme klassegrensene som for klare skogssjøer (L-N5) i mangel av annen kunnskap og data. Tabell 4-4 Forslag til klassegrenser for planteplankton i svært kalkfattige eller kalkfattige klare fjellsjøer (type 20, 21, 23, 24) og svært kalkfattige eller kalkfattige humøse fjellsjøer (type 22 og 25). Fjellsjø Absolutt-verdier EQR-verdier Type Klasse Klorofyll Biovolum PTI Cyanomax Klorofyll Biovolum PTI Cyanomax klare L-N7, 20, 21, 23, 24 humøse, 22, 25 µg/l mg/l mg/l Ref verdi 0,8 0,06 1,70 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00 SG/G 1,5 0,13 1,90 0,16 0,53 0,98 0,91 0,98 G/M 2,5 0,23 2,07 1,00 0,32 0,94 0,84 0,90 M/D 6 0,64 2,24 2,00 0,13 0,80 0,77 0,80 D/SD 12 1,46 2,41 5,00 0,07 0,52 0,69 0,50 max verdi n.a. 3,00 4,00 10,00 Ref verdi 1,3 0,11 1,80 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00 SG/G 2 0,18 2,00 0,16 0,65 0,98 0,91 0,98 G/M 4 0,40 2,17 1,00 0,33 0,90 0,83 0,90 M/D 7 0,77 2,34 2,00 0,19 0,77 0,75 0,80 D/SD 15 1,90 2,51 5,00 0,09 0,38 0,68 0,50 max verdi n.a. 3,00 4,00 10,00 For moderat kalkrike og kalkrike fjellsjøer anbefales det å bruke klassegrensene for L-N5 for svært klare eller klare innsjøer (farge < 30 mg Pt/l), og L-N6 for humøse innsjøer. Normaliserte klassegrenser for alle vanntyper Tabell 4-5 Klassegrenser for normaliserte EQR verdier etter normalisering av EQR verdiene for hver indeks. Tallene gjelder for alle vanntyper. Svært god/god God/moderat Moderat/dårlig Dårlig/svært dårlig 0,8 0,6 0,4 0,2 46

48 4.2 Vannplanter Innledning Vannplanter (makrovegetasjon/makrofytter) er planter som har sitt normale habitat i vann. De deles ofte inn i (1) helofytter ( sivvegetasjon ) og ekte vannplanter. Det er kun de «ekte» vannplantene som brukes i klassifisering av økologisk tilstand i Norge. Vannplantene vokser helt neddykket eller har blader flytende på vannoverflata og kan deles inn i 4 livsformgrupper (se Figur 4-3): (1) helofytter (sivvegetasjon) (2) isoetider (kortskuddsplanter), (3) elodeider (langskuddsplanter), (4)nymphaeider (flytebladsplanter) (5) lemnider (frittflytende planter), samt kransalgene Vedlegg V4.2.1 gir en liste over alle vannplanter i Norge, inkludert kjente hybrider. Figur 4-3 Ulike livsformgrupper av vannplanter Vannplanter er følsomme både for eutrofiering og for vannstandsvariasjon i innsjøer. Det er derfor utviklet klassifiseringssystem for begge disse påvirkningstypene (4.2.2 for eutrofiering og for vannstandsvariasjon). For begge påvirkningene må vannplantene identifiseres i hht. feltmetodikken som er beskrevet i overvåkingsveilederen (veileder 02:2009). Denne kan kort oppsummeres slik: Undersøkelser av vannplanter foretas én gang i løpet av seinsommeren, i perioden juli-september, og bør dekke ulike habitater i innsjøen. Registreringene foretas fra båt, ved hjelp av vannkikkert og kasterive. I regulerte innsjøer bør undervannskamera, eventuelt undervannsfotografering ved hjelp av dykkere, benyttes i tillegg. Undersøkelsen må omfatte hele dybdesonen fra vannkanten og ned til vegetasjonens nedre grense. Mengde av enkeltarter vurderes vha. av en semi-kvantitativ skala, hvor 1=sjelden (<5 individer av arten i hele innsjøen), 2=spredt, 3=vanlig, 4=lokalt dominerende, 5=dominerer lokaliteten. Det skal utarbeides én artsliste for hver innsjø. For store, heterogene, innsjøer kan man vurdere å utarbeide artslister for ulike deler av innsjøen Eutrofieringsindeks for vannplanter Prinsipper Eutrofiering i innsjøer fører til reduserte lysforhold på grunn av økt planteplanktonbiomasse. Dette er sannsynligvis den viktigste effekten av eutrofiering på vannplanter. Ulike arter og grupper av arter har forskjellige krav til lys og eutrofieringen vil derfor virke inn på sammensetningen av arter i innsjøen og på mengde av de forskjellige artene. Dessuten vil endrete lysforhold ha stor betydning for hvor dypt plantene kan vokse. 47

49 Trofi-indeks (TI C ) For klassifisering av økologisk tilstand av vannplanter benyttes trofiindeksen TI C (Mjelde mfl., in prep.). Indeksen er basert på forholdet mellom antall arter som er sensitive overfor eutrofiering og antall arter som er tolerante overfor slik påvirkning. TI C N S N N T 100 N S er antall sensitive arter funnet i innsjøen, N T er antall tolerante arter, og N er totalt antall arter, inkludert indifferente arter (dvs. arter med vide preferanser), samt sjeldne arter. I indeksen er arter innenfor alle livsformene av vannplanter (isoetider, elodeider, nymphaeider, lemnider og kransalger) inkludert. Moser, begroingsalger og helofytter («sivplanter») inkluderes ikke. Verdien kan variere mellom +100, dersom alle tilstedeværende arter er sensitive, og -100, dersom alle er tolerante. Indeksen beregner én verdi for hver innsjø. For store innsjøer bør man vurdere å beregne indekser for del-lokaliteter. Ved utregning av EQR kreves en indeksverdi på en kontinuerlig skala. Da indeksverdien kan være negativ må derfor 100 legges til ved beregning av EQR. EQR = observert verdi referanseverdi Observert verdi representerer indeksverdien (TI C ) regnet ut for den aktuelle innsjøen, mens referanseverdien tas fra tabellen for den aktuelle innsjøtypen. Sensitive og tolerante arter for eutrofiering Sensitive arter er arter som foretrekker og har størst dekning i mer eller mindre upåvirkede innsjøer (inkludert referansesjøer), mens de får redusert forekomst og dekning (etterhvert bortfall) ved eutrofiering. Tolerante arter er arter som får økt forekomst og dekning ved økende næringsinnhold, og er ofte sjeldne eller har lav dekning i upåvirkede innsjøer. Vedlegg V4.2.1 viser oversikt over alle vannplanter, mens vedlegg V4.2.2 viser hvilke arter som er sensitive og tolerante arter i forhold til eutrofiering. Krav til data og kvalitetsprosedyrer Det beregnes vanligvis en indeksverdi av TI C for hver innsjø ved å kombinere vannvegetasjonsdata fra alle stasjoner/habitater. Det er svært viktig at bare arter som er nevnt i vedlegg V4.2.2 inkluderes i utregningen. For å få et mest mulig korrekt bilde av tilstanden for vannplanter bør man påse at stasjonsutvalget inkluderer alle typer habitater slik at det samlet gir et representativt bilde av vannvegetasjonen i innsjøen. For store innsjøer bør man vurdere å beregne indekser for dellokaliteter, dersom disse er definert som egne vannforekomster. Kvalitetssikring av data bør inkludere etterprøving av innsamlingsmetodikken, stasjonsutvalgets representativitet og en vurdering av om artsbestemmelsene er korrekte. 48

50 Klassegrenser Tabell 4-6 Klassegrensene for trofiindeksen TIc for alle vanntyper der klassifiseringsystem er utviklet for a) absoluttverdier og b) EQR verdier. Vanntyper markert med fet skrift har klassegrenser som er interkalibrert med andre nordiske land. Norsk type er hentet fra Tabell 3-5. a) Innsjøtype, vannvegetasjon kalsium mg Ca/l farge mg Pt/l 001 Svært kalkfattige, klare <1 < Svært kalkfattige, humøse <1 > Kalkfattige, klare 1-4 < Kalkfattige, humøse 1-4 > Moderat kalkrike, klare 4-20 < Moderat kalkrike, humøse 4-20 > Kalkrike, klare >20 < Kalkrike, humøse >20 >30 Norsk type ref. verdi SG/G G/M M/D D/SD 1,2,12, , ,5,6,15, , , , b) Innsjøtype, vannvegetasjon SG/G G/M M/D D/SD 001 Svært kalkfattige, klare 0,98 0,79 0,72 0, Svært kalkfattige, humøse 0,96 0,87 0,79 0, Kalkfattige, klare 0,98 0,87 0,78 0, Kalkfattige, humøse 0,96 0,87 0,79 0, Kalkrike, klare 0,95 0,75 0,60 0, Kalkrike, humøse 0,99 0,77 0,62 0, Svært kalkrike, klare 0,93 0,74 0,60 0, Svært kalkrike, humøse 0,94 0,75 0,61 0, Vannplanter Indeks for vannstandsvariasjoner i reguleringsmagasin Prinsipper Vannstanden i innsjøer reguleres av flere grunner; f.eks. vannkraftbehov, drikkevannsforsyning, jordbruksvanning. De ulike reguleringsformålene fører til ulik manøvrering av vannstanden gjennom året, som gir svært ulike effekter på litoralsona og de biologiske forholdene. Indeksen som er omtalt her gjelder bare for reguleringsmagasiner; innsjøer som tappes kraftig ned på seinvinteren/våren, dvs. innsjøer med såkalt vinternedtapping. 49

51 I et reguleringsmagasin vil man som regel ha en kraftig nedtapping om våren og en høy stabil vannstand utover sommeren og høsten. Her vil litoralsona og vannvegetasjonen påvirkes negativt, bl.a. av innfrysning, iserosjon og tørrlegging, og vannvegetasjonen utarmes eller forsvinner helt. Andre kraftverksmagasiner kan ha en annen type manøvrering, med mer stabil vannstand, som er gunstig for vannvegetasjonen og som kan gi tilgroingsproblemer. En innsjø som er regulert for drikkevannsformål vil ha korttidsreguleringer gjennom hele året, men forskjellene mellom høyeste og laveste vannstand vil vanligvis være betraktelig mindre enn i reguleringsmagasiner. Her vil man kunne få økt utbredelse av enkelte arter, mens andre reduseres. Foto: Nederste bilde er fra Arstaddammen i Beiarn (Nordland). Vannstandsindeks (WI C ) For klassifisering av økologisk tilstand av vannplanter i reguleringsmagasiner benyttes vannstandsindeksen (se Mjelde mfl. 2012). Indeksen er basert på forholdet mellom arter som er sensitive overfor vannstandsregulering og arter som er tolerante overfor slik påvirkning. WI C N S N N T 100 N S er antall sensitive arter funnet i innsjøen, N T er antall tolerante arter, og N er total antall arter, inkludert indifferente arter (dvs. arter med vide preferanser), samt sjeldne arter. Indeksen inkluderer arter innenfor alle livsformene av vannplanter (isoetider, elodeider, nymphaeider, lemnider og kransalger). Moser, begroingsalger og helofytter («sivplanter») er ikke inkludert. Verdien kan variere mellom +100, dersom alle tilstedeværende arter er sensitive, og -100, hvor alle er tolerante. Indeksen beregner én verdi for hver innsjø. For store innsjøer bør man vurdere å beregne indekser for del-lokaliteter. 50

52 Ved utregning av EQR kreves en indeksverdi på en kontinuerlig skala. Da indeksverdien kan være negativ må derfor 100 legges til ved beregning av EQR. EQR = observert verdi referanseverdi Observert verdi representerer indeksverdien (WI C ) regnet ut for den aktuelle innsjøen, mens referanseverdien tas fra tabellen for den aktuelle innsjøtypen. Sensitive og tolerante arter for vannstandsvariasjoner Sensitive arter er arter som foretrekker og har størst dekning i mer eller mindre upåvirkede innsjøer (inkludert referansesjøer), mens de får redusert forekomst og dekning (etterhvert bortfall) når vannstandsvariasjonene øker. Disse artene er ofte borte når vinternedtappingen overstiger 2,5-3m. Tolerante arter er arter som får økt forekomst og dekning når vannstandsvariasjonene øker. Vurdering av sensitive og tolerante arter er foreløpig basert på finske, svenske og norske data, se vedlegg V4.2. Denne vurderingen vil muligens avvike noe fra vurderinger basert på rene norske lister. Krav til data og kvalitetsprosedyrer Det beregnes vanligvis en indeksverdi av WIc for hver innsjø ved å kombinere vannvegetasjonsdata fra alle stasjoner/habitater. Det er svært viktig at bare arter som er nevnt i vedlegg blir inkludert i utregningen. For å få et mest mulig korrekt bilde av tilstanden for vannplanter bør man påse at stasjonsutvalget inkluderer alle typer habitater, helt ned til nedre grense for vannplanter, slik at det samlet gir et representativt bilde av vannvegetasjonen i innsjøen. Kvalitetssikring av data bør inkludere etterprøving av innsamlingsmetodikken, stasjonsutvalgets representativitet og en vurdering av om artsbestemmelsene er korrekte. Klassifisering Vanntypene for vannvegetasjonen er basert på kalsium- og humusinnhold (se Tabell 4-6). På grunn av at det er lite data tilgjengelig er det for vannstandsreguleringsindeksen foreløpig ikke foretatt noen inndeling i vanntyper. Utarbeidelsen av indeksen er stort sett basert på svært kalkfattige og kalkfattige innsjøer i fjell eller øvre skogsområder. Klassegrensene vil derfor foreløpig bare gjelder for disse vanntypene. Indeksen, referanseverdi og klassegrenser er basert på finske og norske data. Datamengden har vært begrenset og klassegrensene må anses som svært foreløpige. Tallverdier for referansetilstand og klassegrenser er gitt i Tabell 4-7. Tabell 4-7 Klassegrenser for WIc indeksen og tilhørende reguleringshøyde (vannstandsvariasjon). Gjelder alle typer reguleringsmagasin med vinternedtapping. Klasse Klassegrenser WIc verdi WIc EQR Referanseverdi svært god/god 10 0, god/moderat -20 0, moderat/dårlig - - dårlig/svært dårlig - - Vannstandsvariasjon, m vinternedtapping (m) 51

53 4.3 Virvelløse dyr i innsjøer Innledning I innsjøer finner vi forskjellige virvelløse smådyr (invertebrater) som lever hele eller deler av livet i ferskvann, enten på bunnen eller i det øverste sedimentlaget (bunndyr), eller i de åpne vannmasser (dyreplankton). Vi finner også dyreplankton nær bunnen i innsjøens gruntvannsområder. Dyreplankton omfatter først og fremst små krepsdyr og hjuldyr, men for hjuldyrene er det mangelfull kunnskap om artenes utbredelse og miljøkrav. I klassifisering av økologisk tilstand er det derfor småkreps (her begrenset til vannlopper og hoppekreps) som benyttes. Bunndyrene er først og fremst insekter, men det er også mark, igler, snegler, muslinger, små krepsdyr og vannmidd. Bunndyr er derfor en svært mangeartet gruppe av organismer med ulike krav til miljøet. Blant de virvelløse dyrene finnes både ekstreme rentvannsarter og arter som er svært tolerante overfor forskjellige typer forurensninger. Dette er en forutsetning for å kunne bruke dem i effektvurdering av forurensninger/økologisk tilstand, og en viktig grunn til at de er mye brukt, og at de danner grunnlag for flere ulike indekser eller klassifiseringssystemer (Tabell 4-8). Tabell 4-8 Klassifiseringssystemer for innsjøer basert på virvelløse dyr. Påvirkningstype Indeks/Parameter Anvendelse/begrensning Forsuring MultiClear Litorale bunndyr: Brukes (i basisovervåking) dersom måledata tilfredsstiller kvalitetskrav Forsuring LAMI (Lake Acidification Litorale bunndyr: Brukes dersom måledata tilfredsstiller Macroinvertebrate Index) kvalitetskrav Forsuring Forsuringsindeks 1 Litorale bunndyr: Brukes kun dersom LAMI (MultiClear) ikke kan beregnes¹ og for sammenligning med eldre data (tidsserier) Forsuring Dyreplankton indeks (under utvikling) Dyreplankton (pelagiske og litorale småkreps): Brukes som supplement til eller erstatning for Litorale bunndyr², dersom måledata tilfredsstiller kvalitetskrav Alle typer forurensinger, Marflo Gammarus sp. (terskelindikator) Brukes kun dersom måledata for bunndyr el dyreplankton habitatendringer ikke finnes Alle typer forurensinger, Skjoldkreps Lepidurus arcticus Brukes kun dersom måledata for bunndyr el dyreplankton habitatendringer (terskelindikator) ikke finnes Alle typer forurensinger, Edelkreps Astacus astacus Brukes kun dersom måledata for bunndyr el dyreplankton habitatendringer (terskelindikator) ikke finnes ¹ Data tilfredsstiller ikke krav til taksonomiske bestemmelser (se Vedlegg V4.3.1). I noen tilfeller mangler primærdata (eldre datasett) men Forsuringsindeks 1 er rapportert. ² Spesielt aktuelt i tilfeller der substratet i gruntvannsområdet ikke tilfredsstiller kravet for bunndyr (se Vedlegg V4.3.1) Forsuringsparametere Prinsipper Mange virvelløse dyr i ferskvann er følsomme for forsuring. Ved forsuring reduseres antall arter, diversiteten synker og den relative mengden av forsuringsfølsomme dyr avtar til fordel for mer forsuringstolerante dyr. Mange arter er godt kjent når det gjelder følsomhet for forsuring og derfor er de fleste forsuringsindekser basert på forekomst og mengder av slike forsuringsindikatorer. Den totale mengden av virvelløse dyr endres i liten grad ved forsuring. 52

54 Vurdering av gjøres med bakgrunn i dyr som enten lever i de åpne vannmasser (pelagialen) eller i gruntvannsområdene (litoralen). Prøver fra innsjøenes bunnområder (profundalen) benyttes ikke. Parametere Forsuringsindeksene (Tabell 4-9) inkluderer både enkle parametere basert på forekomst av enkeltarter (såkalte terskelindikatorer; se kapittel 4.3.3), indekser basert på endringer i artssammensetningen med spesiell vekt på tilstedeværelse av indikatorarter (LAMI, Forsuringsindeks 1) og mer sammensatte indekser basert på ulike typer parametere (multimetriske indekser) der både taksonomisk sammensetning, diversitet (f.eks. artsrikdom), indikatortaksa og mengder inngår (MultiClear). De ulike forsuringsindikatorene har ulike anvendelsesområder og bør kun brukes i tråd med retningslinjer gitt innledningsvis og spesifisert for den enkelte indikator. Tabell 4-9 Oversikt over forsuringsindekser basert på virvelløse dyr med informasjon om prøvehabitat, hvilke parametere som inngår og hvilke vanntyper det er laget klassifiseringssystem for (innsjøtyper i fet skrift er interkalibrert). Indeks Habitat Hvilke type parametere inngår MultiClear Litoral+Utløp Taks. sammensetning (Litoral) Diversitet Indikatortaksa Mengder (relative) LAMI Forsuringsindeks 1 Litoral+Utløp (Litoral) Litoral+Utløp (Litoral) Taks. sammensetning Indikatortaksa Taks. sammensetning Indikatortaksa Dyreplankton- indeks 2 Pelagial+Litoral Taks. sammensetning Diversitet Indikatortaksa Mengder (relative) Tilfredsstiller kravene i VD? JA indeksen NEI. Parameterne diversitet og mengder¹ mangler. NEI. Parameterne diversitet og mengder¹ mangler. Ikke mulig å sette referanseverdi UNDER UTVIKLING Vanntyper Alle svært kalkfattige og kalkfattige, klare innsjøer Alle svært kalkfattige og kalkfattige, klare innsjøer Alle svært kalkfattige og kalkfattige, klare innsjøer UNDER UTVIKLING ¹ Mengden av virvelløse dyr er lite følsom for forsuring fordi denne parameteren viser store naturlige variasjoner. Relative mengder av indikatortaksa er der i mot en forsuringsfølsom parameter. 2 Dyreplanktonindeks vil bli inkludert i en senere utgave (indeks under utvikling). Bunndyrindeksen MultiClear er en multimetrisk indeks som består av fire ulike bunndyrparametere: (1) antall arter av snegl, 2) antall arter av døgnfluer, 3) forsuringsindeksen AWIC-family, og 4) en modifisert versjon av forsuringsindeksen Henriksson og Medins indeks. Sistnevnte indeks er i seg selv en multimetrisk indeks bestående av fem bunndyrparametere (a: tilstedeværelse av taksa av døgn-, stein- og vårfluer gitt ulik verdi avhengig av toleranse for forsuring, b: tilstedeværelse av marflo, c: tilstedeværelse av forsuringsfølsomme igler, vannbiller, snegl, elvemusling og andre store muslinger, d: forholdet mellom antall individer av forsuringsfølsomme døgnfluer og antall individer av steinfluer, e: antall taksa). Beregning av MultiClear er nærmere beskrevet i Vedlegg V Her følger en punktvis beskrivelse av indeksens viktigste egenskaper: MultiClear er den eneste bunndyrindeksen som fullt ut tilfredsstiller vanndirektivets krav (se Tabell 4-9). MultiClear er mer følsomme for moderate forsuringsnivåer enn Forsuringsindeks 1, men stiller større krav til taksonomiske bestemmelser og er dessuten noe mer krevende å regne ut (beregning og vekting av flere parametere til en indeksverdi). 53

55 MultiClear er interkalibrert for kalkfattige klare innsjøer. Inntil videre forslås det at de interkalibrerte referanse- og klassegrensene også brukes for andre forsuringsfølsomme vanntyper (primært svært kalkfattige klare innsjøer på Øst-/Sørlandet). Det kan imidlertid være aktuelt å justere disse klassegrensene etter hvert som man får mer erfaring med bruk av indeksen. Referanse- og klassegrenser er basert på kombinerte prøver (litoral prøve + utløpsprøve), men det er en god korrelasjon mellom indeksverdier basert på kombinerte prøver og litorale prøver alene. Basert på denne korrelasjonen er det også fastsatt referanse- og klassegrenser for MultiClear dersom verdiene kun er basert på litorale prøver. Bunndyrindeksen LAMI (Lake Acidification Macroinvertebrate Index) er basert på endringer i artssammensetningen målt ved tilstedeværelse av indikatortaksa med ulik toleranse for forsuring. Surhetstoleransen er angitt for totalt 196 taksa, og tilordnet en verdi mellom 2 og 8 (se Vedlegg V5.3.2, tabell V5.3). Den kan sammenlignes med Forsuringsindeks 1 (se nedenfor), men avviker fra denne mht. to forhold: a) Indikatortaksa er inndelt i langt flere klasser, og b) verdien av LAMI beregnes som et snitt av alle indikatortaksa som er representert i prøven (tilsvarende som ved beregning av ASPT; se kap.5.3). Dette gjør at LAMI er mer følsom for endringer i bunndyrsamfunnet enn det som er tilfelle for Forsuringsindeks 1. Beregning av LAMI er nærmere beskrevet i Vedlegg V Her følger en punktvis beskrivelse av indeksens viktigste egenskaper: LAMI tilfredsstiller ikke fullt ut vanndirektivets krav (se Tabell 4-9) men viser en god korrelasjon med den interkalibrerte bunndyrindeksen MultiClear (R 2 >0,8), og klassegrenser for LAMI er derfor satt med bakgrunn i de interkalibrerte klassegrensene for MultiClear og korrelasjonen mellom de to indeksene. LAMI er enkel å beregne og samtidig følsom for forsuring. Det er fastsatt referanse- og klassegrenser både for kombinerte prøver (litoral prøve + utløpsprøve), men også for litorale prøver alene. Forsuringsindeks 1 (Raddum indeks I) er basert på endringer i artssammensetningen målt ved tilstedeværelse av indikatortaksa med ulik toleranse for forsuring. Indeksen er opprinnelig utviklet for rennende vann, men kan også brukes for innsjøer (normalt representert ved en prøve fra strandsonen og en prøve fra innsjøens utløpselv som kombineres). Surhetstoleransen, inndelt i fire klasser (med verdiene 0, 0,25, 0,5 og 1), er angitt for noe i underkant av 150 taksa (se Vedlegg V5.3.2, tabell V5.7). Forsuringsindeks 1 kan tilsvarende innta verdiene 0, 0,25, 0,5 og 1 for enkeltprøver (det mest forsuringsfølsomme dyret som er til stede bestemmer indeksens verdi). Beregning av Forsuringsindeks 1 er nærmere beskrevet i Vedlegg 4.3, kapittel V Her følger en punktvis beskrivelse av indeksens viktigste egenskaper: Forsuringsindeks 1 tilfredsstiller ikke fullt ut vanndirektivets krav (se Tabell 4-9). Siden det ikke er mulig å sette en referanseverdi (grenseverdien SG/G = maks verdien til indeksen) er det ikke mulig å beregne EQR. Forsuringsindeks 1 er enkel å beregne, den er transparent, og den har vært brukt i forbindelse med nasjonal forsuringsovervåking i mer enn 20 år. Forsuringsindeks 1 gir en god beskrivelse av forsuringsnivået ved middels til sterk forsuring. Fordi den ikke tar hensyn til subletale effekter gir den lite informasjon ved moderat eller begynnende forsuring. Indeksen er ikke interkalibrert, men det er en god korrelasjon mellom den interkalibrerte bunndyrindeksen MultiClear og Forsuringsindeks 1 for kalkfattige klare innsjøer. For terskelindikatorene (se kapittel 4.3.3) og Forsuringsindeks 1 er det ikke mulig å sette en referanseverdi. Disse indeksene inkluderer heller ikke alle parametere som vanndirektivet stiller krav 54

56 om. MultiClear, der i mot, er fullt ut kompatible med vanndirektivets krav. LAMI er heller ikke fullt ut kompatibel med vanndirektivets krav, men synes å være like følsom for forsuring som den interkalibrerte indeksen MultiClear, og viser dessuten høy grad av korrelasjon med denne. Krav til data Årsverdien for hver parameter beregnes som vanlig middelverdi av alle prøvene fra den aktuelle tidsperioden (ett eller flere år) og den aktuelle vannforekomsten (kun prøver som tilfredsstiller kvalitetskravene under Vedlegg V4.3, kapittel V4.3.1 benyttes). Prøver fra flere år kan også benyttes, men tidsperioden bør normalt ikke overskride fire år. Dersom det kan vises at miljøpåvirkningen er uforandret kan gjennomsnitt beregnes fra prøver som representerer en lengre periode. Beskrivelse av hvordan prøver fra ulike habitater (bunndyr: prøver fra litoralen og utløpselven; småkreps: prøver fra pelagialen og litoralen) kombineres i en samlet tilstandsvurdering av innsjøen er beskrevet i Vedlegg V Som et minimum tas det prøver to ganger per overvåkingsår; hhv. vår og høst (bunndyr) og tidlig sommer og sensommer/tidlig høst (dyreplankton). Dette er viktig fordi forskjeller i indeksverdien mellom vår og høst ofte indikerer en ustabil vannkvalitet. En vannforekomst som er utsatt for sure episoder (for eksempel i forbindelse med snøsmelting) vil vanligvis ha lavere indeksverdier om våren enn om høsten. Det må tas hensyn til dette ved fastsettelse av økologisk tilstand (Vedlegg V4.3.2 ). Referansetilstand og klassegrenser Klassegrensene (Tabell 4-10) er identiske for alle vanntyper, men indeksene bør brukes med forsiktighet for andre vanntyper enn de som er interkalibrert. Ingen av forsuringsindeksene er egnet for å skille mellom forsuring og naturlig surhet (blant annet forårsaket av humussyrer). Indeksene bør derfor ikke brukes i tilstandsvurdering av humøse vannforekomster. På grunn av måten Forsuringsindeks 1 er bygd opp på vil det ikke være mulig å angi referanseverdier for denne. Tabell 4-10 Fastsettelse av økologisk tilstand for forsurede innsjøer basert på ulike indekser for virvelløse dyr, bunndyrindeksene MultiClear, LAMI og Forsuringsindeks 1. Tilstandsklasse MultiClear LAMI Forsuringsindeks 1 (litoral + utløp) (kun litoral) (litoral+utløp) (kun litoral) referanseverdi 4,21 3,98 4,2 4,0 Ikke definert svært god >4,0 >3,74 >3,98 >3, god >3,13 4,0 >2,76 3,74 >3,44 3,98 >3,3 3,83 >0,75 1 moderat >2,58 3,13 >2,15 2,76 >3,03 3,44 >2,89 3,3 >0,5 0,75 dårlig >2,31 2,58 >1,84 2,15 >2,79 3,03 >2,65 2,89 >0,25 0,5 svært dårlig 2,31 1,84 2,79 2,65 0,25 1 Det er ikke tilstrekkelig at enkeltprøver oppnår denne verdien (vil ikke kunne skille mellom svært god, god og moderat tilstand). Grenseverdiene baserer seg på gjennomsnittsverdi av minimum 2 prøver samt at det finnes data på mengden av de mest forsuringsfølsomme bunndyrene (se Vedlegg V4.3.2). EQR beregnes ved følgende formel: EQR verdiene for MultiClear er interkalibrert. Ved fastsettelse av grenseverdier for LAMI må det tas hensyn til de interkalibrerte klassegrensene i EQR, dvs. at disse settes på samme nivå eller høyere. Fastsettelse av klassegrensene (EQR) for LAMI er basert på regresjonen mellom de to indeksene (absoluttverdier), noe som gir noe strengere klassegrenser for de fleste økologiske tilstandsklasser. 55

57 Dette vurderes som nødvendig for at klassifiseringssystemet basert på LAMI skal tilfredsstille de normative definisjonene. For terskelindikatorene og Forsuringsindeks 1 er det ikke mulig å sette en referanseverdi og dermed kan EQR ikke beregnes. Tabell 4-11 Økologisk kvalitetskvotient (EQR) for klassifisering av innsjøer i forhold til forsuring basert på virvelløse dyr, bunndyrindeksene MultiClear og LAMI (det er ikke mulig å beregne EQR for Forsuringsindeks 1). Tilstandsklasse MultiClear LAMI referanseverdi 1,0 1,0 svært god >0,95 >0,95 god 0,74-0,95 0,82-0,95 moderat 0,61-0,74 0,72-0,82 dårlig 0,55-0,61 0,66-0,72 svært dårlig <0,55 <0, Terskelindikatorer for innsjøer Enkelte arter av virvelløse dyr er lett gjenkjennelige samtidig som de er følsomme for flere typer påvirkninger. Krepsdyrartene marflo, skjoldkreps og edelkreps (Tabell 4-12) er alle følsomme for forsuring men påvirkes også negativt av andre typer forurensinger, vassdragsreguleringer (endret vannføring) og ulike typer morfologiske inngrep. Edelkreps er også svært følsom for introduksjon av den fremmede krepsearten signalkreps (Pacifastacus leniusculus) fordi denne arten er bærer av krepsepest. Tabell 4-12 Oversikt over terskeindikatorer basert på forekomst av spesielt følsomme og lett gjenkjennelige arter, marflo, skjoldkreps og edelkreps, med informasjon om prøvehabitat, hvilke parametere som inngår og hvilke vanntyper det er laget klassifiseringssystem for. Indeks Habitat Hvilke type parametere inngår Tilfredsstiller indeksen kravene i VD? Vanntyper Marflo Gammarus sp. Litoral Til stede/mangler Ikke relevant Alle svært kalkfattige og kalkfattige, klare innsjøer Skjoldkreps Lepidurus arcticus Litoral Til stede/mangler Ikke relevant Svært kalkfattige og kalkfattige, klare fjellsjøer Edlekreps Astacus Litoral Til stede/mangler Ikke relevant Kalkfattige og moderat astacus kalkrike, klare og moderat humøse innsjøer i lavland og skog Tilstedeværelse av marflo, skjoldkreps og/eller edelkreps indikerer at vannforekomsten har en økologisk tilstand som er god eller bedre (Tabell 4-13). Dersom arten(e) er til stede men det er påvist at bestanden er betydelig redusert i forhold til tidligere, settes tilstanden til moderat. Disse artene mangler i mange vassdrag av naturlige årsaker (for eksempel vil skjoldkreps kun finnes i fjellsjøer), eller de kan være vanskelig å fange opp ved vanlig overvåkingsmetodikk, og manglende funn kan derfor ikke uten videre brukes som indikasjon på at vannforekomsten er påvirket av forsuring eller andre belastninger. Dersom arten(e) mangler, men er tidligere påvist i vannforekomsten, settes imidlertid tilstanden til dårlig. 56

58 Tabell 4-13 Fastsettelse av økologisk tilstand for innsjøer basert på terskelindikatorer. Tilstandsklasse referanseverdi svært god god moderat dårlig svært dårlig Marflo, Skjoldkreps, Edelkreps Ikke definert Til stede Til stede Til stede, men betydelig tilbakegang er påvist Mangler, men er tidligere påvist Ikke definert 57

59 5 Økologisk tilstand i elver 5.1 Påvekstalger og heterotrof begroing Begroings- (eller bentiske) alger er fastsittende alger som vokser på elve- og innsjøbunnen eller på annet underlag. Fordi begroingsalger er bundet til et voksested avspeiler de miljøfaktorene på voksestedet, og kan brukes til å indikere miljøtilstand. Respons til endring i miljøfaktorene skjer stort sett gradvis og i løpet av noen år. Begroingsalger er følsomme både overfor forsuring og eutrofiering, og reaksjonen kan føre til både en endring i algebiomasse og en forandring i artssammensetning. Prøvetakingsmetoden for begroingsalger er identisk for forsuring og eutrofiering. Dataene som samles inn kan dermed brukes for indikasjon av både forsuring og eutrofiering ved bruk av to forskjellige indekser, PIT (kapittel 5.1.1) og AIP (kapittel 5.1.2). Heterotrof begroing er omtalt i kapittel Tekstboks 5.1 gir en metodebeskrivelse. Tekstboks 5.1 Feltmetodikk og analysemetoder for påvekstalger På hvert prøvested undersøkes en ca. 10 meter lang elvestrekning ved bruk av vannkikkert. Prøver tas av alle makroskopisk synlige bentiske alger og de lagres i separate beholdere (dramsglass). Det er viktig at det blir tatt prøver av alle arter som finnes på prøvestedet. Det er ikke tilstrekkelig å bare samle inn hovedartene. Dekningsgrad er ikke nødvendig for å beregne eutrofieringsindeksen PIT, men det anbefales likevel å estimere dekningsgraden av hvert makroskopisk synlig algeelement som % dekning av elvebunnen på den undersøkte stasjonen. Elementer som har mindre en 1 % dekningsgrad noteres som <1 %. For prøvetaking av mikroskopiske alger samles 10 steiner med diameter cm på hver prøvelokalitet, og et areal på ca. 8 ganger 8 cm av oversiden børstes av hver stein med en tannbørste. Materialet blandes med ca. 1 liter vann og det tas ut en delprøve i en separat beholder (dramsglass). Prøvene konserveres med noen få dråper formaldehyd (formalin). Det er prinsipielt mulig å bruke andre substanser for konservering (for eksempel Lugol), men disse fører som regel til en forandring av fargen på kloroplasten. Dette gjør artsbestemmelse vanskeligere enn ved bruk av formalin, og kan i noen tilfeller føre til at en korrekt artsbestemmelse er umulig. Senere undersøkes prøvene i mikroskop og algene identifiseres så langt som mulig, fortrinnsvis til art. Tettheten av de mikroskopiske algene, som finnes sammen med de makroskopiske elementene, men som ikke er makroskopisk synlig i felt, estimeres som hyppig (xxx), vanlig (xx) eller sjelden (x). Denne metoden er i tråd med CEN standard for prøvetaking og bearbeiding av bentiske alger (NS-EN 15708: 2009) Eutrofieringsindeks for begroingsalger Prinsipper For klassifisering av eutrofiering i norske elver brukes PIT indeksen (periphyton index of trophic status). En utførlig beskrivelse av PIT indeksen finnes i Schneider & Lindstrøm (2011). PIT er en eutrofieringsindeks spesielt tilpasset norske forhold og er basert på artssammensetningen av begroingsalger. Biomassen av begroingsalger inngår ikke i indeksen, fordi den i stor grad påvirkes av vannføring og lysforhold på voksestedet og er dermed for variabel til å kunne brukes. PIT er basert på indikatorverdier for 153 taksa av bentiske alger innenfor Cyanophyceae (cyanobakterier), Chlorophyceae (grønnalger), Rhodophyceae (rødalger), Phaeophyceae (brunalger), Chrysophyceae (gullalger) og Xanthophyceae (gulgrønnalger). Kiselalger er ikke med. I listen med indikatorarter er det også inkludert en sopp (en Oomycet som heter Leptomitus lacteus), en bakterie (Sphaerotilus natans) og en ciliat (Ophrydium versatile), siden disse organismene har en entydig indikatorverdi. Utregnede indeksverdier strekker seg over en skala fra 1,87 til 68,91, hvor lave PIT verdier tilsvarer lave fosforverdier (oligotrofe forhold), mens høye PIT verdier indikerer høye 58

60 fosforkonsentrasjoner (eutrofe forhold). PIT indeksen baseres utelukkende på artssammensetningen av begroingsalger og indeksen kan dermed betegnes som et enkelt og tallfestet uttrykk for algesamfunnet. Eutrofieringsindeks (PIT) PIT-indeksen (periphyton index of trophic status) øker med økt tilgjengelighet av fosfor for begroingsalgene på en stasjon og beregnes ved følgende formel: PIT n i 1 IVi n IV i = indikatorverdi av art n = antall indikatorarter Indikatorverdiene for de forskjellige artene er gitt i vedlegg V5.1 For å kunne regne ut EQR trenger man PIT-indeksens referanseverdier for de to ulike vanntypene, samt den maksimale verdien PIT kan oppnå. PIT indeksens maksimale indeksverdi oppnås ved at kun to indikatorarter, med de to høyeste indeksverdiene, registreres på en stasjon; Phormidium tinctorium (IV = 52,77) og Tribonema sp. (IV = 68,91) (se tabell med indikatorverdier for PIT-indeksen i vedlegg V5.1). Den høyeste sikre PIT indeksen blir da 60,84, som er gjennomsnittet av disse to indikatorverdiene. PIT-EQR regnes da ut som følger: PIT-EQR = (PIT obs 60,84)/( PIT ref 60,84) Krav til data For å kunne beregne en sikker PIT indeks, må det være minst to indikatorarter til stede på en stasjon. Prøvene må tas mellom juni og oktober, aller helst i august og september. Hvis ett av kriteriene ikke er oppfylt, må indeksen betegnes som usikker. Klassegrenser Referanseverdien avhenger av vanntype, og da særlig kalsium (Ca) konsentrasjonen på et voksested. For PIT indeksen er det kun nødvendig å skille svært kalkfattige elver (Ca < 1 mg/l) fra alle andre. Klassegrenser og referansetilstand er interkalibrert med andre land i «Northern Intercalibration Group» (ref. Intercalibration Official Decision). Tabell 5-1 Klassegrenser og referanseverdier for PIT indeksen i de to ulike elvetypene, svært kalkfattige elver (Ca < 1 mg/l) og alle andre elvetyper (Ca > 1 mg/l). Tallene for typenummer er hentet fra Tabell 3-6. PIT-absolutt-verdier PIT EQR-verdier Elvetyper Ca < 1 mg/l, dvs. Type 1,2,3,12,13,14,20,21,22 Ca > 1 mg/l, dvs. Type 4,5,6,7,8,9,10, 15,16,17,18,19,23,24,25 Ca < 1 mg/l referanseverdi 4,85 6,71 1,0 1,0 svært god - god 5,5 9,5 0,99 0,95 god - moderat 14,5 16 0,83 0,83 moderat - dårlig ,55 0,55 dårlig svært dårlig ,27 0,27 Ca > 1 mg/l 59

61 5.1.2 Begroingsalger i forhold til forsuring i elver Forsuringsindeks (AIP) AIP (acidification index periphyton) er en forsuringsindeks utviklet for norske forhold, som er basert på artssammensetningen av begroingsalger. Biomassen av begroingsalger inngår ikke i indeksen, fordi den i stor grad påvirkes av vannføring og lysforhold på voksestedet, og dermed er for variabel til å kunne brukes. En utførlig beskrivelse av AIP indeksen finnes i Schneider & Lindstrøm (2009). AIP er basert på indikatorverdier til 108 taksa av bentiske alger (kiselalger er ikke med) (Vedlegg). Indeksen er korrelert med den årlige gjennomsnittsverdien for ph på prøvestedet. En lav AIP-indeks (minimum = 5,13) indikerer surt miljø, mens en høy AIP-indeks (maksimum = 7,50) indikerer nøytrale til lett basiske forhold. AIP beregnes ved følgende formel: AIP n i 1 IVi ni IV i = indikatorverdi av art i (tabell V5-2) n i = antall indikatorarter For å kunne regne ut AIP-EQR trenger man både AIP-indeksens referanseverdier for de fire ulike vanntypene, og den laveste verdien AIP kan oppnå. AIP-indeksens lavest mulige indeksverdi oppnås ved at kun tre indikatorarter, med de tre laveste indeksverdiene, registreres på en stasjon; Batrachospermum keratophytum (IV = 5,13), Stigonema hormoides (IV = 5,19) og Capsosira brebissonii (IV = 5,19) (tabell V5-2). Den laveste sikre AIP indeksen blir da gjennomsnittet av disse tre indikatorverdiene, og det er 5,17. AIP-EQR regnes da ut som følger: AIP-EQR = (AIP stasjon 5.17)/(AIP referanse 5.17) Krav til data Begroingsprøvene må tas mellom juni og oktober, aller helst i august og september. For å kunne beregne en sikker AIP-indeks, må minst tre indikatorarter (som har indikatorverdi i Vedlegg tabell 1) være til stede på prøvestedet. Hvis ett av kriteriene ikke er oppfylt, må indeksen betegnes som usikker. Klassegrenser Klassegrenser avhenger av vanntype, og da særlig kalsium (Ca) og total organisk karbon (TOC) konsentrasjon på voksestedet. Mer informasjon om dette finnes i Schneider (2011). For AIP indeksen er det nødvendig å skille svært kalkfattige elver (Ca < 1 mg/l) fra kalkfattige (Ca-konsentrasjon mellom 1 og 4 mg/l) og moderat kalkrike (Ca-konsentrasjon > 4mg/l). Dersom Ca-konsentrasjonen er lavere enn 1 mg/l, må i tillegg TOC-konsentrasjonen måles. I elver og bekker med mindre enn 1 mg Ca/l er det viktig å skille mellom dem som samtidig har mer enn 2 mg/l TOC og dem som har mindre enn 2 mg/l TOC. Klassegrensene og referansetilstand er angitt i tabell 5-2. I motsetning til PIT indeksen er klassegrensene for AIP indeksen ikke interkalibrert med andre land. Dette fordi det aldri ble satt i gang en interkalibreringsprosess for bentiske alger i forhold til forsuring. 60

62 Det er imidlertid fastslått at AIP indeksen er i godt samsvar med både den engelske og den svenske forsuringsindeksen for kiselalger slik at det prinsipielt er mulig å interkalibrere disse tre indeksene (se Schneider et al. (2013) for mer informasjon). Tabell 5-2a Klassegrenser og referanseverdier for AIP indeksen i de ulike elvetypene. Absoluttverdi. Tallene for typenummer er hentet fra Tabell 3-6. Vanntyper Ca < 1 mg/l og TOC > 2 mg/l, type 2,3,13,14,21,22 Ca < 1 mg/l og TOC < 2 mg/l, type 1,12,20 Ca 1-4 mg/l, type 4,5,6,15,16,17, 23,24,25 referanseverdi 6,02 6,53 6,86 7,10 svært god - god 5,93 6,31 6,77 7,04 god - moderat 5,75 5,87 6,59 6,92 moderat - dårlig 5,57 5,43 6,41 6,80 dårlig svært dårlig 5,39 ikke definert 6,23 6,68 Ca > 4 mg/l, type 7,8,9,10,18,19 Tabell 5-2b Klassegrenser for AIP-EQR-verdier. Tallene for typenummer er hentet fra tabell 3.6. Ca < 1 mg/l og TOC > 2 mg/l, type 2,3,13,14,21,22 Ca < 1 mg/l og TOC < 2 mg/l, type 1,12,20 Ca 1-4 mg/l, type 4,5,6,15,16,17, 23,24,25 svært god - god 0,89 0,84 0,95 0,97 god - moderat 0,68 0,51 0,84 0,91 moderat - dårlig 0,47 0,19 0,73 0,84 dårlig svært dårlig 0,26 ikke definert 0,63 0,78 Ca > 4 mg/l, type 7,8,9,10,18, Heterotrof begroing i forhold til organisk belastning i elver Innledning Heterotrof begroing inkluderer bakterier og sopp, som bruker lett tilgjengelig organisk materiale som energikilde. Bakterier og sopp vokser på elve- og innsjøbunn eller som epifytter på alger og makrofytter. Ved optimale betingelser kan de vokse raskt og oppnå høy dekningsgrad på kort tid. Dette inntrer gjerne ved gunstige næringssituasjoner som f.eks. ved lokaliteter hvor det er kloakklekkasjer, hvor det er avrenning fra gjødselkjellere eller utslipp fra industri. Siden heterotrof begroing er bundet til et voksested, samt at de reagerer raskt på miljøendringer, kan de brukes som indikatorer for organisk belastning. Feltmetodikk På hver lokalitet undersøkes en ca. 10 meter lang elvestrekning ved bruk av vannkikkert. Observeres heterotrof begroing estimeres dekningsgraden som % dekning. Det tas prøver, som konserveres på noen få dråper formaldehyd (formalin). Prøvene undersøkes senere i mikroskop, der det bekreftes/avkreftes om det er heterotrof begroing. I tillegg anbefales en videre identifisering til art, slekt eller rike. Parametere som inngår i klassifiseringssystemet For klassifisering av organisk belastning i norske elver brukes dekningsgrad av heterotrof begroing, målt i prosent dekning. Dette systemet er et skjønnsbasert system og brukes kun ved makroskopiske 61

63 funn av sopp og heterotrofe bakterier med dekningsgrad på minimum 1 % av elvebunnen. Systemet er bygget på at tilstanden på en gitt lokalitet blir dårligere ut fra økt dekning av heterotrof begroing, siden dekningsgraden øker ved økt tilgjengelighet av organisk materiale. Av den grunn er det hensiktsmessig å bruke dekningsgrad for å skille mellom tilstandsklasser. Blir det kun registrert mikroskopiske funn blant andre prøver, regnes det ikke som tilstrekkelig forekomst til å få en negativ effekt på den økologiske tilstanden. Krav til data I utgangspunktet er det tilstrekkelig med en årlig prøvetaking av heterotrof begroing, som sammenfaller med tidspunkt for prøvetaking av begroingsalger. Hvis det derimot viser seg at det er store forekomster (>10 %) av heterotrof begroing, anbefales det at prøvetakingsfrekvensen økes til totalt 2-3 ganger per år. Dette for å få med variasjonen av dekningsgrad over tid, og dermed en sikrere tilstandsklassifisering. Referansetilstand og klassegrenser Klassifiseringssystemet tar utgangspunkt i tilsvarende systemer som er utviklet i Irland (McGarrigle & Lucey, 2009) og Storbritannia (Kelly et al. 2011, UKTAG 2012). Klassegrenser og referanseverdi er bestemt ut fra ekspertvurderinger gjort med bakgrunn i observasjoner i norske elver, og tar utgangspunkt i dekningsgrad av heterotrof begroing (Tabell 5-3). Klassegrensene kan benyttes i alle vanntyper. Klassifisering etter dette systemet vil overstyre klassifisering som blir gjort med utgangspunkt i PITindeksen for begroingsalger i de tilfeller hvor den heterotrofe begroingen fører til dårligere tilstandsklasse enn PIT. Her benyttes altså prinsippet det verste styrer. Siden dekningsgraden varierer over tid, grunnet variasjoner i vannføring og konsentrasjon av organisk stoff, er det hensiktsmessig at den endelige klassifiseringen tar utgangspunkt i et årlig gjennomsnitt. Tabell 5-3 Referanseverdi og tilstandsklasser basert på dekningsgrad av sopp og bakterier i elver. Tilstandsklasser Forekomst (alle vanntyper) Referanseverdi 0 % Svært god 0 % God 0 1 % (svært liten dekning)* Moderat 1 10 % (spredt) Dårlig % (vanlig) Svært dårlig % (dominerende) * Kan forekomme mikroskopisk For å kunne beregne EQR trenger man referanseverdien samt den maksimale verdien for indeksen. Referanseverdien er 0 %, mens den maksimale indeksverdien er 100 %. EQR = (Observert maks)/(referanse maks) EQR = (Observert 100)/(0 100) Tilstandsklasser for dekningsgrad av heterotrof begroing omregnet til EQR er angitt i Tabell 5-4. Se kapittel for videre omregning til normalisert EQR. 62

64 Tabell 5-4 Klassegrenser for dekningsgrad av sopp og bakterier i elver omregnet til EQR Tiltandsklasser EQR Svært god og god 1 Moderat 0,99 0,90 Dårlig 0,90-0,50 Svært dårlig 0, Virvelløse dyr i elver Innledning I elver finner vi forskjellige virvelløse smådyr (invertebrater) som lever hele eller deler av livet i ferskvann, enten på bunnen eller i det øverste sedimentlaget. Disse kalles bunndyr, og er først og fremst insekter, men omfatter også mark, igler, snegler, muslinger og små krepsdyr. Bunndyr er derfor en svært mangeartet gruppe av organismer med ulike krav til miljøet. Blant de virvelløse dyrene finnes både ekstreme rentvannsarter og arter som er svært tolerante overfor forskjellige typer forurensninger. Dette er en forutsetning for å kunne bruke dem i effektvurdering av forurensninger/økologisk tilstand, og en viktig grunn til at de er mye brukt som indikatorer på vannkvalitet og økologisk tilstand (Tabell 5-5). Tabell 5-5 Klassifiseringssystemer som er utviklet eller er under utvikling basert på virvelløse dyr elver. Påvirkningstype Indeks/Parameter Anvendelse/begrensning Forsuring RAMI (River Acidification Macroinvertebrate Index) Litorale bunndyr: Brukes dersom måledata tilfredsstiller kvalitetskrav. Gjelder kun for kalkfattige elver Forsuring Forsuringsindeks 2 Litorale bunndyr: Brukes kun dersom RAMI ikke kan beregnes¹ og for sammenligning med eldre data (tidsserier) Forsuring Forsuringsindeks 1 Litorale bunndyr: Brukes kun dersom verken RAMI eller Forsuringsindeks 2 kan beregnes¹ og for sammenligning med eldre data (tidsserier) Eutrofiering/organisk belastning ASPT Litorale bunndyr: Brukes dersom måledata tilfredsstiller kvalitetskrav Alle typer forurensinger, habitatendringer Elvemusling Margaritifera margaritifera (terskelindikator) Alle typer forurensinger, habitatendringer Edelkreps Astacus astacus (terskelindikator) Brukes kun dersom måledata for bunndyr ikke finnes Brukes kun dersom måledata for bunndyr ikke finnes ¹Data tilfredsstiller ikke kriterier gitt for RAMI mht. taksonomiske bestemmelser (se Vedlegg V5.3, kapittel V5.3.1) eller vanntype (Tabell 5-6). I noen tilfeller mangler primærdata (eldre datasett) men Forsuringsindeks 2 og eller Forsuringsindeks 1 er rapportert. 63

65 5.2.2 Forsuringsparametere Prinsipper Mange virvelløse dyr i ferskvann er følsomme for forsuring. Ved forsuring reduseres antall arter, diversiteten synker og den relative mengden av forsuringsfølsomme dyr avtar til fordel for mer forsuringstolerante dyr. Mange arter er godt kjent når det gjelder følsomhet for forsuring og derfor er de fleste forsuringsindekser basert på forekomst og mengder av slike forsuringsindikatorer. Den totale mengden av virvelløse dyr endres i liten grad ved forsuring. Vurdering av forsuringstilstanden baserer seg på bunndyrprøver fra grunne områder i rennende vann, fortrinnsvis med grovt substrat. Parametere Forsuringsindeksene inkluderer både enkle parametere basert på forekomst av enkeltarter (såkalte terskelindikatorer; se kap ), indekser basert på endringer i artssammensetningen med spesiell vekt på tilstedeværelse av indikatortaksa (Forsuringsindeks 1 og Forsuringsindeks 2) og mer sammensatte indekser basert på ulike typer parametere (multimetriske indekser) der både taksonomisk sammensetning, indikatortaksa og mengder inngår (RAMI). De ulike forsuringsindikatorene har ulike anvendelsesområder og bør kun brukes i tråd med retningslinjer gitt innledningsvis og spesifisert for den enkelte indikator. Tabell 5-6 Oversikt over forsuringsindekser basert på virvelløse dyr med informasjon om prøvehabitat, hvilke parametere som inngår og hvilke vanntyper det er laget klassifiseringssystem for (elvetyper i fet skrift er interkalibrert). Indeks Habitat Hvilke type parametere inngår Tilfredsstiller indeksen kravene i VD? RAMI Litoral Taks. sammensetning JA, selv om diversitet² Indikatortaksa mangler Mengder (relative) Forsuringsindeks 1 Litoral Taks. sammensetning Indikatortaksa Forsuringsindeks 2 Litoral Taks. sammensetning Indikatortaksa Mengder (relative) NEI. Parameterne diversitet og mengder¹ mangler. Ikke mulig å sette referanseverdi JA, selv om diversitet² mangler Vanntyper Kalkfattige, klare elver Alle svært kalkfattige og kalkfattige, klare elver Alle svært kalkfattige og kalkfattige, klare elver ¹Mengden av virvelløse dyr er lite følsom for forsuring fordi denne parameteren viser store naturlige variasjoner. Relative mengder av indikatortaksa er derimot en forsuringsfølsom parameter. ² Diversitet gir liten tilleggsinformasjon når parameterne taksonomisk sammensetning, indikatortaksa og mengder er inkludert. Bunndyrindeksen RAMI (River Acidification Macroinvertebrate Index) er en indeks som er basert på tilstedeværelse og relative mengder av bunndyrtaksa gitt ulik verdi avhengig av toleranse for forsuring. Metode for beregning av RAMI er nærmere beskrevet i Vedlegg V5.3. Her følger en punktvis beskrivelse av indeksens viktigste egenskaper: RAMI vurderes å tilfredsstille vanndirektivets krav (se Tabell 5-6). RAMI er relativt enkel å beregne, og er samtidig den bunndyrindeksen som best beskriver forsuringsnivået for elver. Indeksen er ikke interkalibrert, men det er en god korrelasjon mellom den interkalibrerte bunndyrindeksen Forsuringsindeks 2 og LAMI for kalkfattige klare elver. Forsuringsindeks 1 er basert på tilstedeværelse av indikatortaksa. Surhetstoleransen, inndelt i fire klasser (med verdiene 0, 0,25, 0,5 og 1), er angitt for noe i underkant av 150 taksa (se artsliste, tabell V5.7 i Vedlegg V5.3). For nærmere beskrivelse av Forsuringsindeks 1 vises til kapittel

66 Forsuringsindeks 2 (modifisert versjon av Raddum indeks II) bygger på Forsuringsindeks 1 men tar i tillegg hensyn til relative mengder av forsuringsfølsomme og tolerante arter. På denne måten tar indeksen også hensyn til tidlige skader på bunndyrsamfunnet (endringer i dominansforhold framfor endringer i artssammensetning). Beregning av Forsuringsindeks 2 er nærmere beskrevet i Vedlegg V5.3. Her følger en punktvis beskrivelse av indeksens viktigste egenskaper: Forsuringsindeks 2 vurderes å tilfredsstille vanndirektivets krav (se Tabell 5-6). Forsuringsindeks 2 er relativt enkel å beregne, den er transparent, og den har vært brukt i forbindelse med nasjonal forsuringsovervåking i mer enn 20 år. Forsuringsindeks 2 gir en bedre beskrivelse av forsuringsnivået ved svak til middel forsuring enn det Forsuringsindeks 1 gir. Indeksen er interkalibrert for kalkfattige klare elver. Inntil videre forslås det at de interkalibrerte referanse- og klassegrensene også brukes for andre forsuringsfølsomme vanntyper (primært svært kalkfattige klare elver på Øst-/Sørlandet). Det kan imidlertid være aktuelt å justere disse klassegrensene etter hvert som man får mer erfaring med bruk av indeksen. For terskelindikatorene (se kapittel 5.3.2) og Forsuringsindeks 1 er det ikke mulig å sette en referanseverdi. Disse indeksene inkluderer heller ikke alle parametere som vanndirektivet stiller krav om. RAMI og Forsuringsindeks 2, der i mot, er fullt ut kompatible med vanndirektivets krav. RAMI er mer følsom for endringer i bunndyrsamfunnet enn det som er tilfelle for Forsuringsindeks 2. Korrelasjon mellom RAMI og Forsuringsindeks 2 er høy (R 2 0,8), og klassegrenser for RAMI er derfor satt med bakgrunn i de interkalibrerte klassegrensene for Forsuringsindeks 2 og korrelasjonen mellom de to indeksene. Krav til data Årsverdien for hver parameter beregnes som vanlig middelverdi av alle prøvene fra den aktuelle tidsperioden og den aktuelle vannforekomsten (kun prøver som tilfredsstiller kvalitetskravene i Vedlegg V5.3 benyttes). Prøver fra flere år kan også benyttes, men tidsperioden bør normalt ikke overskride 4 år. Dersom det kan vises at miljøpåvirkningen er uforandret kan gjennomsnitt beregnes fra prøver som representerer en lengre periode. Som et minimum tas det prøver to ganger per overvåkingsår; hhv. vår og høst (bunndyr). Dette er viktig fordi forskjeller i indeksverdien mellom vår og høst ofte indikerer en ustabil vannkvalitet. En vannforekomst som er utsatt for sure episoder (for eksempel i forbindelse med snøsmelting) vil vanligvis ha lavere indeksverdier om våren enn om høsten. Det må tas hensyn til dette ved fastsettelse av økologisk tilstand (Vedlegg V5.3). Referansetilstand og klassegrenser Klassegrensene er identiske for alle vanntyper (tabell 5-7), men indeksene bør brukes med forsiktighet for andre vanntyper enn de som er interkalibrert. Ingen av forsuringsindeksene er egnet for å skille mellom forsuring og naturlig surhet (blant annet forårsaket av humussyrer). Indeksene bør derfor ikke brukes i tilstandsvurdering av humøse vannforekomster. På grunn av måten Forsuringsindeks 1 er bygd opp på vil det ikke være mulig å angi referanseverdier for denne. 65

67 Tabell 5-7 Fastsettelse av økologisk tilstand for forsurede elver basert på ulike indekser for virvelløse dyr. Tilstandsklasse RAMI Forsuringsindeks 1 Forsuringsindeks 2 referanseverdi 8,03 Ikke definert 1,5 svært god >6, >1,01 god >6,40 6,96 >0,77 1 >0,77 1,01 moderat >5,86 6,40 >0,5 0,77 >0,5 0,77 dårlig >5,32 5,86 >0,25 0,5 >0,25 0,5 svært dårlig 5,32 0,25 0,25 1 Det er ikke tilstrekkelig at enkeltprøver oppnår denne verdien (vil ikke kunne skille mellom svært god, god og moderat tilstand). Grenseverdiene baserer seg på gjennomsnittsverdi av minimum 2 prøver samt at det finnes data på mengden av de mest forsuringsfølsomme bunndyrene (se Vedlegg V5.3). Beregning av EQR EQR beregnes ved følgende formel: EQR-verdiene for Forsuringsindeks 2 er interkalibrert (tabell 5.8). Ved fastsettelse av grenseverdier for RAMI må det tas hensyn til de interkalibrerte klassegrensene i EQR, dvs. at disse settes på samme nivå eller høyere. Fastsettelse av klassegrensene (EQR) for RAMI er basert på regresjonen mellom de to indeksene (absoluttverdier), noe som gir langt strengere klassegrenser for alle økologiske tilstandsklasser. Dette vurderes som nødvendig for at klassifiseringssystemet basert på RAMI skal tilfredsstille de normative definisjonene. For terskelindikatorene og Forsuringsindeks 1 er det ikke mulig å sette en referanseverdi og dermed kan EQR ikke beregnes. Tabell 5-8 Økologisk kvalitetskvotient (EQR) for klassifisering av elver i forhold til forsuring basert på virvelløse dyr. Tilstandsklasse RAMI Forsuringsindeks 2 referanseverdi 1,0 1,0 svært god >0,867 >0,675 god >0,803 0,867 >0,515 0,675 moderat >0,730 0,803 >0,333 0,515 dårlig >0,662 0,730 >0,167 0,333 svært dårlig 0,662 0,167 Eksempel på bruk av bunndyrindeks for forsuring av elver RAMI og Forsuringsindeks 2 i kalkfattig elv Bjerkreim i Rogaland har blitt kalket siden 1997 fordi det ble registrert en tilbakegang i laksefisket og dødelighet på smolt og presmolt i elva. Laksestammen ble også ansett for å være utdødd i deler av vassdraget. Dette ble satt i sammenheng med sur avrenning og økning i aluminiumkonsentrasjonen. Oppstrøms den kalkede delen av vassdraget følges forsuringstilstanden ved overvåking av vannkjemi og bunndyr på ulike stasjoner. Det er derfor usikkert om denne vannkjemien er representativ for stasjoner med biologisk overvåking. Vi har valgt data fra 1996 i vårt eksempel fordi dette representerer en periode med kraftigere forsuring enn det vi vanligvis finner i dag. 66

68 Bunndyrstasjonen som representerer den ukalkede delen av vassdraget (Skjevelandsåni) har beliggenhet omkring 180 m over havet. Nøyaktige beregninger av nedbørfeltareal for denne delen av vassdraget mangler men anslås å tilhøre middels til store elver (nedbørfeltet for hele vassdraget har en størrelse på 706 km 2 ). Innholdet av kalsium varierer omkring 1,4 mg/l og humus, målt som TOC, omkring 2 mg C/L. Dette tilsvarer elvetypen middels-store, kalkfattige og svært klare elver i klimaregion lavland. Den aktuelle delen av vassdraget tilhører klimaregion Skog, men siden den ligger ovenfor den lakseførende strekningen benyttes klassegrenser for tilsvarende elvetype i klimaregion Fjell (se kapittel 3). Midlere verdi av RAMI er 3,665 (EQR=0,446) mens Forsuringsindeks 2 er 0,25 (EQR=0,167) basert på data fra 1996 (vår + høst, 1 stasjon). De mest relevante vannkjemiske støtteparameterne (forsuring) er ph, LAl (giftig aluminium) og ANC (vannets syrenøytraliserende kapasitet), men vannkjemidata mangler for den aktuelle stasjonen. Bunndyrdataene tilfredsstiller de generelle kvalitetskriteriene mhp. prøvestørrelse og taksonomisk identifisering (se Vedlegg 5.3). Sammenlikner man de observerte verdiene med grenseverdiene for elvetype kalkfattige og klare elver, får man at bunndyrindeksen plasserer elven i tilstandsklasse svært dårlig tilstand, enten tilstandsvurderingen er basert på RAMI eller Forsuringsindeks 2. Biologien indikerer svært dårlig tilstand. I tilfelle det hadde vært representative data for vannkjemiske forsuringsparametere ville ikke dette endret tilstandsklassen for den aktuelle delen av Bjerkreimsvassdraget i NB: Det kan finnes data også på begroingsalger og fisk fra den aktuelle vannforekomsten. I tilfelle må det tas hensyn til disse resultatene i den samlede klassifiseringen av ukalket del av Bjerkreimsvassdraget. RAMI og Forsuringsindeks 2 i svært kalkfattig elv Vikedal i Rogaland har blitt kalket siden 1987 fordi det ble registrert en tilbakegang i laksefisket og dødelighet på smolt og presmolt i elva, noe som ble satt i sammenheng med sur avrenning og økning i aluminiumkonsentrasjonen. Oppstrøms den kalkede delen av vassdraget (oppstrøms lakseførende strekning; fra Fjellgardsvatn til samløp hovedelva/litleåna) følges forsuringstilstanden ved overvåking av vannkjemi på en stasjon og bunndyr på to stasjoner. Stasjonene som representerer den ukalkede delen av vassdraget har beliggenhet omkring 150 m over havet. Nøyaktige beregninger av nedbørfeltareal for denne delen av vassdraget mangler men anslås å tilhøre små-middels store elver (nedbørfeltet for hele vassdraget har en størrelse på 118 km 2 ). Innholdet av kalsium varierer omkring 0,75 mg/l og humus, målt som TOC, omkring 1,2 mg C/L. Dette tilsvarer elvetypen små-middels, svært kalkfattige og svært klare elver i klimaregion lavland. Gjennomsnittsverdi av RAMI er 7,86 (EQR=0,979) mens Forsuringsindeks 2 er 0,79 (EQR=0,526) basert på data fra 2006 (vår + høst, 2 stasjoner). De mest relevante vannkjemiske støtteparameterne (forsuring) er ph, LAl (giftig aluminium) og ANC (vannets syrenøytraliserende kapasitet). Gjennomsnitt for ph, LAl og ANC i 2006 er hhv. 5,99 (laveste ph verdi: 5,89), 6 µg/l (høyeste LAl verdi: 11 µg/l) og 23 µekv/l. Bunndyrdataene tilfredsstiller de generelle kvalitetskriteriene mhp. prøvestørrelse og taksonomisk identifisering (se Vedlegg V5.3). Ingen av prøvene har indeksverdi <0,5 og midlere verdi av Forsuringsindeks 2 kan derfor brukes direkte i klassifiseringen. Sammenlikner man de observerte verdiene med grenseverdiene for elvetype svært kalkfattige og klare elver i klimaregion lavland, får man at bunndyrindeksene RAMI og Forsuringsindeks 2 plasserer elven i henholdsvis tilstandsklasse «svært god» og «god» mens laveste ph verdi og høyeste verdi av LAl plasserer Vikedalsvassdraget i tilstandsklasse «moderat». Årsmiddel av ANC indikerer imidlertid god tilstand. Erfaringsgrunnlaget for bruk av RAMI for svært kalkfattige elver er svært mangelfull. I dette eksempelet bør vi derfor benytte Forsuringsindeks 2 for fastsettelse av tilstanden for bunndyr. Ut fra det verste styrer prinsippet (se kapittel 0) skal elven klassifiseres i hht det elementet som gir dårligst tilstand. Biologien indikerer god tilstand, men de vannkjemiske støtteparameterne nedgraderer vannforekomsten fra god til moderat tilstand. Samlet resultatet basert på bunndyr og vannkjemi blir 67

69 dermed moderat økologisk tilstand. NB: Det kan finnes data også på begroingsalger og fisk fra den aktuelle vannforekomsten. I tilfelle må det tas hensyn til disse resultatene i den samlede klassifiseringen av ukalket del av Vikedalsvassdraget. 5.3 Bunndyr i elver eutrofiering og organisk belastning Innledning Bunndyr i elver er forskjellige smådyr som lever hele eller deler av livet på bunnen. Bunnsamfunnet består først og fremst av insektlarver eller nymfer som etter klekking til det voksne stadium lever kortere eller lengre tid på land. Vanlige bunndyr i elv er også meitemark, snegler, muslinger, små krepsdyr og vannmidd, som alle lever hele livet i vannet. Prinsipper Ved belastning med organisk stoff vil oksygenforholdene i elvebunnen reduseres. Ettersom de forskjellige artene og artsgruppene har ulike krav til oksygeninnhold i vannet, vil artssammensetningen endres langs belastningsgradienten. Den totale biomassen kan også økes ved belastning. Dette er basis for bruk av bunnfauna til klassifisering av belastning med organisk stoff. I svært næringsfattige elver vil en beskjeden tilførsel av organisk stoff og næringssalter gi mer begroingsalger og mer næring for bunndyrsamfunnet, uten at oksygenet i bunnen reduseres. Effekten på bunndyrsamfunnet er at det kan bli flere arter enn i naturtilstanden for denne vanntypen. Det nås imidlertid fort et knekkpunkt der ytterligere eutrofiering har negativ effekt på artsmangfoldet. Parametere ASPT indeks (Average Score per Taxon) anvendes til vurdering av den økologiske tilstanden i bunndyrsamfunnet. Av praktiske årsaker er det ikke forekomsten av arter som brukes, men forekomsten av et utvalg av høyere taxa, vesentlig familier, som kan påtreffes i bunndyrsamfunnet i elver. Indeksen baserer seg på en rangering av familiene etter deres toleranse ovenfor belastning med organiske stoffer og næringssalter. Toleranseverdiene varierer fra 1 til 10, der 1 angir høyest toleranse (Tabell 5-9). ASPT indeksen gir en gjennomsnittlig toleranseverdi for bunndyrfamiliene i prøven. Krav til data Metoden som anbefales for innsamling av bunndyrmaterialet er en såkalt sparkemetode (NS-ISO 7828, se vedlegg). Det taksonomiske kravet til beregning av ASPT indeksen ligger på familienivå. Hver av familiene gis en toleranseverdi i henhold til artslisten nedenfor. Toleranseverdiene for alle aktuelle familier (pluss klassen fåbørstemark) summeres, og summen deles på antall registrerte familier: Det innebærer at en må kunne identifisere de individene som tilhører de forskjellige familiene på denne listen. Usikkerheten til indeksen ligger først og fremst i at den tilordner en hel familie én og samme toleranseverdi, selv om familien kan inneholde flere arter med forskjellige toleranseverdier. 68

70 Tabell 5-9 Hovedgrupper og familier av bunndyr med tilhørende toleranseverdier som inngår i beregning av ASPT indeks (Armitage 1983). Hovedgrupper Familier Verdi Døgnfluer Siphlonuridae, Heptageniidae, Leptophlebiidae 10 Ephemerellidae, Potamanthidae, Ephemeridae Steinfluer Taeniopterygidae, Leuctridae, Capniidae, Perlodidae, Perlidae, Chloroperlidae 10 Teger Aphelocheridae 10 Vårfluer Phryganeidae, Molannidae, Beraeidae, Odontoceridae, Leptoceridae, Goeridae, Lepidostomatidae, Brachycentridae, Sericostomatidae Kreps Astacidae 8 Øyenstikkere Lestidae, Agriidae, Gomphidae, Cordulegasteridae, Aeshnidae, Corduliidae, Libelluiidae 8 Vårfluer Philopotamidae 8 10 Døgnfluer Caenidae 7 Steinfluer Nemouridae 7 Vårfluer Rhyacophilidae, Polycentropidae, Limnephilidae 7 Snegler Neritidae, Viviparidae, Ancylidae 6 Vårfluer Hydroptilidae 6 Muslinger Unionidae 6 Krepsdyr Corophiidae, Gammaridae 6 Øyenstikkere Platycnemididae, Coenagriidae 6 Teger Mesoveliidae, Hydrometridae, Gerridae, Nepidae, Naucoridae, Notonectidae, Pleidae, Corixidae 5 Biller Haliplidae, Hygrobiidae, Dytiscidae, Gyrinidae, Hydrophilidae, Clambidae, Helodidae, 5 Dryopidae, Elmidae, Chrysomelidae, Curculionidae Vårfluer Hydropsychidae 5 Stankelbein/Knott Tipulidae, Simuliidae 5 Flatormer Planariidae, Dendrocoelidae 5 Døgnfluer Baetidae 4 Mudderfluer Sialidae 4 Igler Piscicolidae 4 Snegler Valvatidae, Hydrobiidae, Lymnaeidae, Physidae, Planorbidae 3 Småmuslinger Sphaeriidae 3 Igler Glossiphoniidae, Hirudidae, Erpobdellidae 3 Ferskvannsasell Asellidae 3 Fjærmygg Chironomidae 2 Fåbørstemark Oligochaeta (hele klassen) 1 Referansetilstand og klassegrenser Referansetilstanden for ASPT for bunndyr er angitt med samme verdi for alle vanntyper. Den foreløpige ASPT - referanseverdien for alle vanntyper er satt til 6.9, mens klassegrensen god/moderat er satt til 6, som er den verdien av indeksen som gir like mange familier av de mest forurensningstolerante som av de mest forurensningsfølsomme (toleranseverdier 1-3 mot 8-10 i Tabell 5-9). Klassegrensene er vist i oversiktstabellen med klassegrenser for ferskvann (Vedlegg V5.3). 69

71 neqr ASPT Aktuelle klassegrenser ved bruk av denne indeksen ble vurdert i interkalibreringsarbeidet. Vurderingene ble for en del basert på grensene utarbeidet for samme indeks for svensk materiale, og delvis for norsk materiale. Grenseverdiene satt for ASPT ble basert på det svenske systemet for tilstand på strykstrekninger i elver (NVV 1999). Disse klassegrensene ble anvendt for elvetypene R-N1 og R-N2 (kalkfattige og moderat kalkrike, klare elver). På bakgrunn av interkalibreringen og analyser av data også fra andre elvetyper anbefaler vi å anvende disse grenseverdiene også for alle de andre elvetypene, med unntak av brepåvirkede elver. Denne anbefalingen gjelder under de forutsetninger nevnt tidligere angående tidspunkt og sted for prøvetaking og øvrig metodikk for innsamling, prøvehåndtering og identifisering av det biologiske materialet. Eksempel på bruk av indeks for eutrofiering av elver (ASPT) Hunnselva, som renner inn i Mjøsa ved Gjøvik, har vært meget forurenset. Særlig den nederste delen av elva har vært sterkt påvirket av organisk materiale. Tilstanden ved Gjøvik gård i Gjøvik sentrum har over tid vært registrert vha bunndyranalyser. ASPT-verdiene viste i 2007 moderat økologisk tilstand. Det har imidlertid vært en markant forbedret økologisk tilstand siden 1980-tallet, se Figur Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig Figur 5-1 ASPT-verdiene og tilsvarende normalisert EQR (neqr) for Hunnselva ved Gjøvik gård ( ). 70

72 5.3.2 Terskelindikatorer for elver Enkelte arter av virvelløse dyr er lett gjenkjennelige samtidig som de er følsomme for flere typer påvirkninger (tabell 5-10). Elvemusling og edelkreps er følsomme for forsuring men påvirkes også negativt av andre typer forurensinger, vassdragsreguleringer (endret vannføring) og ulike typer morfologiske inngrep. Edelkreps er også svært følsom for introduksjon av den fremmede krepsearten signalkreps (Pacifastacus leniusculus) fordi denne arten er bærer av krepsepest. Tabell 5-10 Oversikt over terskelindikatorer basert på forekomst av spesielt følsomme og lett gjenkjennelige arter, elvemusling og edelkreps, med informasjon om prøvehabitat, hvilke parametere som inngår og hvilke vanntyper det er laget klassifiseringssystem for. Indeks Habitat Hvilke type parametere inngår Tilfredsstiller indeksen kravene i VD? Elvemusling Litoral Til stede/mangler Ikke relevant Margaritifera (terskelindikator) margaritifera Edlekreps Astacus astacus Litoral Til stede/mangler (terskelindikator) 1 I sakteflytende og moderat hurtigstrømmende elver Ikke relevant Vanntyper Svært kalkfattige, kalkfattige og moderat kalkrike, klare elver i lavland og skog Kalkfattige og moderat kalkrike, klare og moderat humøse elver 1 i lavland og skog Tilstedeværelse av elvemusling og/eller edelkreps indikerer normalt at vannforekomsten har en økologisk tilstand som er god eller bedre (tabell 5-11). Samtidig, funn av elvemusling vil ikke uten videre bety at forholdene er tilfredsstillende. Elvemuslinger kan bli svært gamle, selv under forhold som ikke er optimale. Rekrutteringssvikt er som regel et tegn på habitatødeleggelse eller forurensninger, og både unge og eldre individer må være til stede for at forholdene skal betraktes som tilfredsstillende. For at elvemusling skal kunne brukes som en indikator må det normalt foreligge aldersbestemmelser (se Larsen m.fl. 2000). For både elvemusling og edelkreps gjelder at dersom arten er til stede men det er påvist at bestanden er betydelig redusert i forhold til tidligere, settes tilstanden til moderat. Disse artene mangler i mange vassdrag av naturlige årsaker (for eksempel vil elvemusling kun finnes i elver med laks eller ørret), eller de kan være vanskelig å fange opp ved vanlig overvåkingsmetodikk, og manglende funn kan derfor ikke uten videre brukes som indikasjon på at vannforekomsten er påvirket av forurensning eller andre påvirkninger. Dersom arten(e) mangler, men er tidligere påvist i vannforekomsten, settes imidlertid tilstanden til dårlig eller dårligere. Tabell 5-11 Fastsettelse av økologisk tilstand for elver basert på terskelindikatorer. Tilstandsklasse Elvemusling, Edelkreps referanseverdi Ikke definert svært god Til stede god Til stede 1 moderat Til stede, men betydelig tilbakegang er påvist dårlig Mangler, men er tidligere påvist svært dårlig Ikke definert 1 Både unge og eldre individer av elvemusling må være til stede, hvis ikke settes tilstanden til moderat. 71

73 6 Tilstand for fisk i innsjøer og elver 6.1 Innledning Bakgrunn Fisk er det biologiske kvalitetselementet i vannforskriftens system for klassifisering av vannforekomster med størst brukerinteresse. Det er derfor viktig at fiskebestandene kan tas i bruk i klassifiseringen, ikke minst fordi vurderinger og resultater da lettere kan kommuniseres ut i samfunnet. Over store deler av Norge har vi en artsfattig fiskefauna Foto: Svein Nic Norberg i ferskvann, noe som gjør utvikling av indekser vanskelig. Indekser basert på artsdiversitet kan ikke brukes dersom det bare finnes tre-fire arter. I tillegg er mange av våre vanligste fiskearter tilpasningsdyktige til mange miljøforhold. Norge har også en ganske ekstrem topografi med store klimavariasjoner og mange naturlige spredningshindre, noe som fører til at fiskefaunaen kan variere mye fra vassdrag til vassdrag og fra innsjø til innsjø innen samme vassdrag. Lokale forhold for gyting og næringsproduksjon påvirker for eksempel bestandstetthet i tillegg til fiskens vekst og størrelse ved kjønnsmodning. Derfor er lokale faktorer avgjørende for hva som skaper naturlig tilstand for fiskebestanden. Dette betyr at etablering av referansetilstand i stor grad bør gjøres for hver lokalitet, altså det som kalles lokalitetsspesifikk referansetilstand. Det er likevel en viss regional forskjell i forekomsten av de ulike fiskeartene, og innenfor hver region kan det finnes visse karakteristika ved vannforekomstene som påvirker hvilke arter det er rimelig å finne. En mer omfattende analyse av fisk som kvalitetselement i klassifiseringen av vannforekomster under vannforskriften er gitt i Sandlund m.fl. (2013). Indekser og tabeller som presenteres i dette kapitlet er hentet derfra. Noen begreper som brukes i teksten er definert i Tabell 6-17 til slutt i kapittel 6. I arbeidet med karakterisering og klassifisering forholder en seg til minimumskravet i vannforskriften: for å kunne klassifisere en fiskebestand i moderat tilstand, skal man ha dokumentert betydelig reduksjon i bestandsstørrelse sammenligna med naturtilstanden (jf. Tabell 6-1). Forvaltningen kan imidlertid operere med strengere grenser og mer ambisiøse mål for enkeltarter eller enkeltlokaliteter. I norsk forvaltning er det tradisjon for dette f.eks. i forvaltningen av anadrome laksefisk. For storaurebestander og spesielle bestander av innlandsfisk kan det også være aktuelt å operere med mer ambisiøse målsetninger enn det vannforskriften krever. Klassifiseringssystemet som presenteres her gjelder derfor i hovedsak for vanlige bestander av innlandsfisk. I tabell 6.13 er det angitt grenseverdier også for ungfisk av anadrome laksefisk. Disse kan brukes for mindre anadrome vassdrag der det ikke foreligger offisiell fangststatistikk eller er gjort nasjonale vurderinger av bestandstilstanden. Regjeringa har nå vedtatt et nasjonalt system for miljøkvalitetsnormer for laks. For å unngå å operere med flere systemer for klassifisering av norske laksevassdrag bør derfor klassifisering av fisk i de større laksevassdragene vente til miljøkvalitetsnormene for laks er operative Fisk i vannforskriften Tabell 6-1 gir en enkel beskrivelse av hva som karakteriserer fiskebestander i Svært god, God og Moderat økologisk tilstand. Denne beskrivelsen kan være en god støtte når vi skal vurdere 72

74 rimeligheten i det klassifiseringsresultatet vi kommer fram til ved hjelp av de ulike tilnærmingene som er beskrevet i dette kapitlet. Tabell 6-1 Forenklet beskrivelse av Svært god, God og Moderat økologisk tilstand for fiskebestander. Svært god tilstand God tilstand Moderat tilstand Alle arter og årsklasser til stede med lite Alle arter til stede med levedyktige En eller flere arter betydelig redusert mer endrede bestander (< 10 %) bestander (< % reduksjon) enn %, sammenlignet med sammenlignet med opprinnelig sammenlignet med opprinnelig. opprinnelig. Høstbart overskudd som forventet ut fra habitatets kvaliteter Ulike livshistorieformer (hos røye, sik, aure) opprettholdt som før Vandrende delbestander ikke vesentlig påvirket Enkelte årsklasser kan i enkeltår mangle Prioriterte arter til stede med levedyktige og høstbare bestander (høstbart overskudd, fiskeutsettinger unødvendig) Enkelte livshistorieformer (hos sik, røye, aure) redusert, men fremdeles til stede Vandrende delbestander opprettholdt (vha. fiskepassasjer) Tydelige tegn på forplantingssvikt, ved fravær av årsklasser. Høstbart overskudd (dersom naturlig) av prioriterte arter opprettholdes ikke uten utsettinger Enkelte livshistorieformer (hos sik, røye, aure) tapt Vandrende delbestander tapt (men arten består) Referansetilstand for fiskebestander Utgangspunktet for klassifiseringen av økologisk tilstand er at man for en hver vannforekomst kan beskrive en referansetilstand (tilnærmet upåvirket). Klassifiseringen bygger på et registrert avvik fra denne referansetilstanden. Norske fiskebestander er blitt mer eller mindre manipulert av mennesker så lenge det har bodd folk i Norge. Av praktiske hensyn regner vi som referansetilstand den tilstand som var før ca Dette var før større menneskelige inngrep og påvirkninger gjorde omfattende skader på fiskebestander og før moderne fiskeforvaltning gjennomførte tiltak som kan ha resultert i omfattende bestandsendringer for enkelte fiskebestander. Referansetilstanden for et fiskesamfunn i en vannforekomst skal gjelde for alle fiskeartene, med hensyn på mengde og bestandsstruktur. Vannforskriften åpner for bruk av enten lokalitetsspesifikk eller typespesifikk referansetilstand. Mens sistnevnte er vanlig for andre kvalitetselementer, f.eks. bunndyr og planteplankton, bør i de fleste tilfelle en lokalitetsspesifikk referansetilstand brukes der fisk er kvalitetselement. Dette skyldes den store naturlige variasjonen mellom fiskebestandene i forskjellige vannforekomster av samme vanntype i Norge Spesielle forhold ved klassifisering av ferskvannsfisk i Norge Ferskvannsfisk har i mange tiår blitt utsatt for menneskelige påvirkninger med bestandsmessige konsekvenser. Noen av påvirkningene var i utgangspunktet positive tiltak, og enkelte kan ha fått utilsikta virkninger i ettertid. Andre påvirkninger er tiltak gjennomført av myndighetene, fysiske tiltak eller fiskeutsettinger, som avbøtende tiltak mot effekter av lovlige inngrep som f.eks. vassdragsutbygginger. Nedenfor beskrives hvordan noen spesielle forhold skal behandles ved klassifiseringen: Introduserte fiskearter defineres her som fiskearter som er introdusert og etablert etter ca. 1900, mens eldre utsettinger betraktes som en naturlig del av faunaen. Også norske arter som flyttes og settes ut i vannforekomster der de ikke forekom tidligere regnes som introduserte. Nærvær av en art som er introdusert etter ca skal registreres som en påvirkning i Vannnett ved karakteriseringen. I tilstandsklassifiseringen i vannforskriften er det den introduserte artens virkning på de øvrige fiskeartene som har betydning for klassifiseringen. Imidlertid skal 73

75 forekomst av fiskearter på Svartelista ("invasive fiskearter") føre til at tilstanden på vannforekomsten automatisk flyttes ned ett trinn (f. eks. fra "Svært god" til "God"). Utsetting av fisk betyr at man erstatter redusert rekruttering med kunstig klekket fisk. I klassifiseringssammenheng bør effekten av den utsatte fisken trekkes fra i beregninger av bestandsstørrelse og -struktur før tilstanden fastsettes. Dette gjelder ikke i sterkt modifiserte vannforekomster og beregning av økologisk potensial (se veileder for SMVF, under arbeid). Kalking for å motvirke de negative effektene av sur nedbør medfører at naturlig rekruttering og overlevelse øker. Denne positive effekten på fiskebestanden telles med når tilstanden skal fastsettes. I slike vassdrag er det likevel stor sannsynlighet for at man ikke når miljømålene uten å sette inn tiltak. Når det er nødvendig å videreføre kalkingen for å opprettholde bestanden skal vannforekomsten derfor settes til risiko ved karakteriseringen, da den ikke vil nå god tilstand i framtiden uten at tiltaket (kalkingen) opprettholdes. Biotoptiltak betyr at man ved fysiske inngrep i vassdraget forbedrer det opprinnelige habitatet eller restaurerer et habitat som tidligere inngrep har ødelagt. Dette betyr at man setter fiskebestanden i stand til å bedre sin status på egen hånd. Effekten av slike tiltak regnes med når tilstanden skal fastsettes. I slike tilfeller settes vannforekomsten ikke i risiko ved karakteriseringen dersom tiltaket har gitt god tilstand, fordi tiltaket som har gitt god tilstand er et engangstiltak som ikke må gjentas løpende for å opprettholde tilstanden. Beskatning av fiskebestander kan gi tydelige utslag i egenskaper som f. eks. alders- og lengdefordeling. Dette er imidlertid endringer som er reversible, dvs. dersom fisket opphører vil bestanden ganske raskt vende tilbake til en tilstand som ikke er preget av beskatning. Ved fastsetting av tilstand bør det derfor justeres for effektene av et bærekraftig fiske, men eventuelt overfiske må oppgis. 6.2 Klassifisering av fiskebestander Det finnes data og kunnskap om fisk fra svært mange vannforekomster. Vi prøver å utnytte denne kunnskapen så langt som mulig i klassifiseringen, samtidig som vi også tar hensyn til datakvalitet og usikkerhet. Tabell 6-2 er en veileder til kapittel 6. Tabell 6-2 Oversikt over tabellene i kapittel 6 som brukes til klassifisering av fiskebestander i ferskvann. Kapittel Tabell Tema Gjennomgang av trinn 1 i klassifiseringsprosedyren Vegviser til detaljtabellene i trinn 2 i klassifiseringsprosedyren Klassegrenser for økologisk tilstand ved bruk av prosentvis bestandsnedgang for fiskebestander Gjennomgang av trinn 3 i klassifiseringsprosedyren Klassegrenser for økologisk tilstand for aure i forsurede innsjøer på basis av utbytte i garnfiske Klassegrenser for økologisk tilstand ved bruk av hydroakustikk i innsjøer Klassegrenser for økologisk tilstand i bekker og små elver i lavlandet med laksefisk Klassegrenser for økologisk tilstand i innsjøer basert på endringsindeks for fisk (NEFI) og 6.10 Klassegrenser for hydromorfologiske støtteparametere for fisk Gangen i klassifiseringen av en fiskebestand Vi deler klassifiseringen av fiskebestander inn i tre trinn: Trinn 1 Det første trinnet (Tabell 6-3) omhandler det mest elementære spørsmålet: Finnes det fisk i vannforekomsten? 74

76 Trinn 2 I det andre trinnet skal observerte bestandsdata oversettes direkte til en tilstandsklasse med utgangspunkt i hvilke type data en har. Ved hjelp av tabell 6-4 blir en vist til mer detaljerte tabeller (Tabell Tabell 6-13) som gir tilstandsklassen for fisk på grunnlag av observerte verdier for tetthet eller prosentvise bestandsendringer for fiskebestandene i vannforekomsten. Trinn 3 Dersom det også finnes data som gjør det mulig å vurdere bestandsstruktur brukes trinn tre. Tilstandsklassen fra trinn 2 justeres i samsvar med tabell 6-7. I kapittel 3 gis en detaljert gjennomgang av de tre klassifiseringstrinnene. Hydromorfologiske støtteparametere På slutten av kapittel 6 er det satt opp klassegrenser for noen hydromorfologiske støtteparametere. Disse kan brukes for vannforekomster med hydromorfologiske påvirkninger der det ikke finnes, eller er utilstrekkelige, biologiske data. Støtteparameterne kan ikke brukes til klassifisering alene. Uten biologiske data kan de indikere om vannforekomsten er i risiko for ikke å nå miljømålet. Dersom den hydromorfologiske støtteparameteren er god eller dårligere vil vannforekomsten ikke kunne oppnå svært god økologisk tilstand. Gjennomgang av klassifiseringstrinnene Trinn 1 I det første trinnet skal en altså vurdere om det er fisk i vannforekomsten og eventuelle årsaker til at den ikke finnes (Tabell 6-3). Uten fisk i vannforekomsten stopper prosessen her! Tabell 6-3 Vurdering av om det forekommer fisk i vannforekomsten, og årsakene til eventuelt fravær eller nærvær av fisk. BKE er biologisk kvalitetselement, i dette tilfelle fisk. TRINN 1 Svar Kommentar Tilstandsklasse Finnes det fisk? Nei. Naturlig fisketom Hvis fisketomt er fisk intet kvalitetselement Fisk er ikke BKE Ja. Naturlig forekomst Gå videre til trinn 2 Ja. Art(er) innført av mennesker før 1900 Ja, men arten(e) innført av mennesker etter 1900 Fisken behandles som naturlig forekomst. Gå videre til trinn 2 Fisken er påvirkningsfaktor og ikke kvalitetselement Fisk er ikke BKE Nei, tapt. Naturlig utdødd * Fisk er intet kvalitetselement Fisk er ikke BKE Nei, tapt pga menneskelig aktivitet Gir automatisk svært dårlig status Svært dårlig * Fiskebestander i mindre innsjøer og bekker kan dø ut av naturlige årsaker, f. eks. ved oksygensvinn under isen i uvanlige vintre, ved ekstrem tørke og gjengroing. Oksygensvinn kan også skyldes økt tilførsel av organisk materiale fra kloakk eller jordbruk. Det kan være vanskelig å bedømme hvorvidt dette er en naturlig prosess eller om den skyldes menneskelig aktivitet. Trinn 2 I trinn 2 skal en kunne plassere kvalitetselementet fisk i en bestemt tilstandsklasse på grunnlag av (overvåkings-)data om tetthet eller prosentvis bestandsendring i vannforekomsten. Tabell 6-4 er en veiviser i trinn 2 og peker til ulike tabeller avhengig av hvilken type data man har å arbeide med. Observert verdi for en vannforekomst satt inn i relevant tabell gir tilstandsklassen for fisk i vannforekomsten. 75

77 Tabell 6-4 Avhengig av type data som er tilgjengelig og tilsvarende datakvalitet henviser denne tabellen til de tabellene i dette kapitlet som gir tilstandsklassen for fisk i en konkret vannforekomst. Datakvalitet er oppgitt som pålitelighetsgrad. Pålitelighetsgraden styres av de dataene som har lavest pålitelighetsgrad, enten dette angår referansetilstand eller nåtilstand. Data-tilfang Datakvalitet Innsjø Pålitelig-hetsgrad Gå til tabell: Kommentar Lang serie (tre år eller mer) med garnfiske eller annen Høy 6.3 Alle fiskesamfunn standardisert fangst Minst tre års data med prøvefiske Høy 6.8 Aure vs. forsuring Hydroakustikk kombinert med garn/trål Høy 6.3, 6.6 Innsjøer dypere enn ca. 20 m Hydroakustikk Middels 6.3 Innsjøer dypere enn ca. 20 m Intervju, andre data av vekslende kvalitet, ett eller to år med prøvefiske Elv Gode kvantitative ungfiskdata for 5-10 stasjoner pr. vannforekomst for minst 3 år Middels og lav 6.5, 6.6 og 6.11 Alle fiskearter som er kjent (som fiskes) av lokale fiskere Høy 6.7 Laksefisk (laks, aure, røye) i elver, elfiske Gode kvantitative ungfiskdata for minst 5 år Høy 6.3 Laksefisk (laks, aure, røye) i elver, elfiske Gode kvantitative fangstdata for minst 5-8 år Høy 6.3 Fangststatistikk Kvantitative elfiskedata 1-2 år Middels 6.7 Laksefisk (laks, aure, røye) i elver, elfiske Ungfiskdata av ulik kvalitet som muliggjør vurdering av bestandsendring Middels 6.3 Laksefisk (laks, aure, røye) i elver, elfiske Tabellen som de fleste vil bruke i trinn 2, Tabell 6-5, står i dette avsnittet. De mer detaljerte tabellene, Tabell 6-8 Tabell 6-12, som skal brukes for vannforekomster med kvantitative overvåkingsdata, står i kapittel 6.3. Norsk endringsindeks for fisk (NEFI), som er beskrevet i kapittel og Tabell 6-11, er en videreutvikling av Fiskeindeksen i første versjon av Klassifiseringsveilederen. NEFI er utviklet for å kunne utnytte enkle fiskedata fra innsjøer i klassifiseringsarbeidet. Så snart datamengden blir større og påliteligheten bedre bør en ta i bruk tilnærminger som beskrevet i Tabell 6-5 ogtabell 6-8. Det kan ofte være vanskelig å dokumentere forekomst av alle de artene vi skulle forvente i en lokalitet. Sjeldne eller lite fangbare arter kan være relativt ukjente selv for lokalbefolkningen, og sjeldne eller små arter kan også være vanskelige å påvise med standard prøvefiske. Ved vurderingene kan det derfor være nødvendig å fokusere på et utvalg av artene. Det er viktig å fokusere mest på de artene som er mest følsomme overfor den eller de påvirkningsfaktorene som er aktuelle (se tabell 5.1 i Sandlund m.fl. 2013). Hovedparameter for skade på en fiskebestand er nedgang i bestandsstørrelse (Tabell 6-5). Her må det gjøres en vurdering av hvilke fiskearter det er snakk om og påliteligheten av de data man har. Er f. eks. artene som viser tilbakegang følsomme eller robuste arter (jf. tabell 4.1 i Sandlund m.fl. 2013)? Informasjon om at en eller flere arter har hatt tilbakegang kan med fordel vurderes ut fra følgende vurderingsskjema: 76

78 Steg Vurdering Respons I Er det flere arter som har tilbakegang? Hvis nei, gå til steg II Hvis ja, gå til steg III II Er det én art som har tilbakegang? Hvis ja, gå til tabell 6-5 III Gitt kjent påvirkning: Er nedgangen hos sensitive art(er) dokumentert med høy eller middels pålitelighet? Hvis nei, gå til steg IV Hvis ja, gå til tabell 6-5 IV Bestem hvilken art med nedgang som gir mest pålitelig klassifisering Anvend data for denne arten i tabell 6-5 Kvantitative overvåkingsdata for fisk (el-fiske og garnfiske), kan være usikre selv om undersøkelsene er korrekt gjennomført etter standard metoder. Dette kan f.eks. skyldes variable fysiske forhold under prøvefisket og at fiskens adferd vil variere etter forholdene og påvirke resultatene. Betydningen av observerte bestandsendringer vil også variere mellom bestander. Noen fiskebestander har store naturlige variasjoner i tetthet og struktur og vil være motstandsdyktige mot påvirkninger, mens andre kan være mindre fleksible og sårbare. Det kan derfor variere hva som er den riktige grensen mellom god og moderat tilstand. For å unngå unødvendig/uriktig klassifisering til moderat tilstand opererer vi i tabell 6-5 med ei fleksibel klassegrense for god/moderat tilstand basert på bestandsnedgang. Klassegrensa varierer mellom 25 og 40 % bestandsnedgang. I tabell 6-6 er det gitt retningslinjer for tilstandsvurdering når bestandsnedgangen for fisk er mellom 25 og 40 %. Tabell 6-5 Klassegrenser for økologisk tilstand ved bruk av prosentvis bestandsnedgang for fiskebestander. Anbefalt ordbruk ved intervju er også angitt. Pålitelighet i datagrunnlaget og usikkerhet i klassifiseringen må angis. Artssamfunn Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig Bestandsnedgang 0-10 % 10-25/40 % 25/40-60 % % % Normalisert EQR >0,8 0,8-0,6 0,6-0,4 0,4-0,2 <0,2 Ordbruk ved intervju "Som før" "Merkbar tilbakegang" "Betydelig tilbakegang" "Svært kraftig tilbakegang" "Helt eller nesten utdødd" Tabell 6-6 Retningslinjer for tilstandsvurdering ved bestandsnedgang mellom 25 og 40%. Bestandsnedgang Tilstandsklasse for fisk > 40 % bestandsnedgang Moderat tilstand eller dårligere % bestandsnedgang og data med høy eller middels pålitelighetsgrad % bestandsnedgang, data med lav pålitelighetsgrad God tilstand når fiskebestanden er robust, har store naturlige svingninger og blir vurdert å tåle endringen, ellers: Moderat tilstand God tilstand dersom ingen påvirkninger er registrert med middels eller større påvirkningsgrad og andre kvalitetselementer har god eller bedre tilstand. Trinn 3 Bestandsstruktur omfatter lengde- og aldersfordeling, samt eventuelle økologiske former (Tabell 6-7). Dette er kriterier som krever god kunnskap både om artenes biologi og om fiskebestanden i den aktuelle vannforekomsten. Fiskearter kan ha ulik alders- og lengdefordeling i naturlige bestander, og det er stor variasjon både mellom arter og innen den enkelte art. Aurebestander har ofte en jevn rekruttering, slik at antall fisk per aldersgruppe avtar med økende alder (på grunn av naturlig dødelighet). Manglende eller fåtallige aldersgrupper i en aurebestand gir derfor grunn til å foreta en nærmere vurdering for å kunne angi om dette skyldes naturlige eller menneskeskapte årsaker. I høyfjellet kan klimaet være en naturlig årsak til at aurebestander opplever sviktende rekruttering i 77

79 enkelte år. For svært mange andre arter gjelder imidlertid at de ofte har variabel rekruttering også under naturlige forhold, noe som gir mer eller mindre regelmessig sterke og svake årsklasser. Dette vil vise seg i en prøvefiskefangst ved variabel årsklassestyrke. Mange av laksefiskene har flere økologiske former eller ulike livshistorier innen samme lokalitet. Dette er en viktig del av biomangfoldet hos norske ferskvannsfisk, og kunnskap om dette må anvendes itabell 6-7. Tabell 6-7 Vurdering av bestandsstruktur innen de artene som er prioritert. TRINN 3 SVAR KOMMENTAR Tilstandsklasse A) Er lengdefordelingen i bestandene naturlig eller bare et resultat av beskatning? B) Er alderssammen-setningen i bestandene naturlig eller bare et resultat av beskatning? Ja, som forventet Nei, ikke som forventet Ja, alle livsstadier er til stede i bestanden Nei, det mangler aldersgruppe(r)* C) Er de økologiske formene til stede? Ja, som kjent fra tidligere Nei, tidligere kjente former er sterkt redusert eller borte Identifiser årsaken(e): naturlige eller menneskeskapte. Menneskeskapt årsak gir klassereduksjon Identifiser årsaken(e): naturlige eller menneskeskapte. Menneskeskapt årsak gir klassereduksjon Identifiser årsaken(e): naturlige eller menneskeskapte. Menneskeskapt årsak gir klassereduksjon Ingen klassereduksjon Klasse ned ett trinn Ingen klassereduksjon Klasse ned ett trinn Ingen klassereduksjon Klasse ned ett trinn *Dersom enkelte lengde- eller aldersgrupper mangler i fangstene og man kan fastslå at dette skyldes menneskelige inngrep, bør tilstandsklassen reduseres ett trinn (Svært god --> God, God --> Moderat). 6.3 Klassifisering basert på kvantitative tetthetsdata og habitatspesifikke referansetilstander I en del tilfeller er det ikke mulig å finne fram til opplysninger som gir grunnlag for å fastsette en lokalitetsspesifikk referansetilstand. I slike tilfeller kan det klassifiseres på bakgrunn av en habitatspesifikk referansetilstand. Nedenfor er det vist hvordan dette kan benyttes på data for aure fanget ved prøvegarnfiske i innsjøer og for laks og aure fanget ved elektrofiske i mindre elver og bekker. På grunn av stor naturlig variasjon mellom lokaliteter, vil slik klassifisering ha lav pålitelighetsgrad Klassifisering basert på data for aure fra prøvegarnfiske i innsjøer Det eksisterer mye opplysninger fra innsjøer der aure er eneste fiskeart. Aurebestander i norske innsjøer har vært undersøkt ved hjelp av flere ulike garnserier i løpet av de siste 10-åra, spesielt Jensen-serien og Nordiske oversiktsgarn. Jensen-serie utvidet med maskevidder fra 8 til 16 mm (vanligvis kalt utvidet Jensen-serie ) brukes også. Klassegrensene i Tabell 6-8 er satt på grunnlag av erfaringene fra prøvefiske i et stort antall innsjøer. Naturtilstanden hos aurebestander i form av rekruttering og bestandsstørrelse varierer i betydelig grad. Mange innsjølevende aurebestander er naturlig tynne fordi gyte- og oppvekstarealet i rennende vann (innløpselver og -bekker og utløp) er små i forhold til innsjøarealet. Dette må det tas hensyn til 78

80 ved klassifiseringen av aurebestander. Dette blir gjort ved å gruppere innsjøene på basis av oppvekstratio (OR), som er forholdet mellom tilgjengelig gyte- og oppvekstareal i rennende vann målt i m 2 og innsjøens overflateareal målt i hektar. Systemet med oppvekstratio (OR) er basert på at all rekruttering hos aure skjer i rennende vann. I enkelte lokaliteter kan det også forekomme innsjøgytende aurebestander. Omfanget av innsjøgyting hos aure er dårlig kjent, og kan foreløpig ikke kvantifiseres ytterligere. De foreslåtte klassegrensene for data fra prøvefiske med Jensen-serien forutsetter at bestandene ikke er rekrutteringsbegrenset. Det innebærer at oppvekstratioen er 50. Fangstutbyttet på garnareal med maskevidder større enn 15 mm kan også benyttes for å angi tilstandsklasse, uavhengig av garnserie (Ugedal m.fl. 2005). Dette vil da kun omfatte fisk som er større enn rundt 15 cm. Under denne forutsetningen kan fangst pr. 100 m 2 relevant garnflate pr. natt (CPUE) regnes ut fra formelen: CPUE =(A/G)* O; hvor A er antall fisk 15 cm i fangsten, G er antall garnserier og O er omregningsfaktoren for den aktuelle garnserien. Omregningsfaktoren beregnes ved 100 dividert med aktuelt garnareal. Dersom denne prosedyren følges vil grenseverdier for økologisk tilstand tilsvare de som er gitt for Jensen-serien itabell 6-8. Se for øvrig Sandlund m.fl. (2013). Tabell 6-8 Klassegrenser for økologisk tilstand for aure i forsurede innsjøer på basis av utbytte på Nordiske oversiktsgarn i innsjøer med forskjellig oppvekstratio (OR). Oppvekstratio er forholdet mellom gyte- og oppvekstareal på bekk målt i m 2 og innsjøoverflateareal målt i hektar. For fangster med Jensen-serien gjelder grenseverdiene for innsjøer som fra naturens side ikke er rekrutteringsbegrenset. CPUE =antall fisk pr. 100 m 2 garnflate pr. natt. CPUE, antall fisk Oppvekstratio (OR) Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig Nordisk oversiktsgarn 50 > <10 <5 Nordisk oversiktsgarn > <2 Nordisk oversiktsgarn 25 > <2 0 Jensen-serie 50 > < Norsk endringsindeks for fisk (NEFI) Klassifisering av økologisk tilstand på grunnlag av fisk som beskrevet i Tabell 6-8 krever minst tre års data og en relativt sikker definisjon av referansetilstand. For å muliggjøre klassifisering når referansetilstanden er beskrevet ved hjelp av intervjuer eller ren ekspertvurdering og der dagens tilstand må fastsettes på grunnlag av få datapunkter, f. eks. i begynnelsen av et overvåkingsprogram, er det behov for en metode som ikke er basert på kvantitative tall for endringer i bestandsstørrelse. Bestandsstørrelse er en parameter som krever data med god pålitelighet, særlig for fiskesamfunn med flere arter. Antallsmessige dominansforhold mellom artene, den relative tettheten, er en mer robust parameter som gjør det mulig å definere en referanseverdi på grunnlag av lokal kunnskap om fiskebestanden i tidligere tider. Dette kan også brukes dersom man f.eks. må sammenligne to runder med prøvefiske i samme vannforekomst. Norsk endringsindeks for fisk (NEFI) er utviklet for å kunne utnytte slike enkle fiskedata i klassifiseringsarbeidet (Tabell 6-11). Det er viktig å presisere at NEFI bare bør brukes i innsjøer, og at man så snart datamengden blir større og påliteligheten i data blir bedre bør ta i bruk tilnærminger som beskrevet i Tabell 6-5 ogtabell

81 Som grunnlag for å beregne en referansetilstand for NEFI bruker vi tre dominansklasser som et relativt mål på det innbyrdes styrkeforholdet mellom ulike fiskearter i en vannforekomst. Dette er klassene "dominant" (D), "vanlig" (V) og "sjelden" (S) (Tabell 6-9). Den relative tettheten av artene, dvs dominansforholdet mellom dem, kan leses ut av et prøvefiskemateriale. Vi bruker derfor et relativt mål i stedet for absolutte verdier. På basis av intervjuundersøkelser kan også nedgang i fangster av de vanlige artene registreres. Hvis en art beskrives som vanlig i tidligere år, men bare forekommer som sjelden i dag, kan dette tolkes som en endring i dominansklasse fra vanlig til sjelden. Tabell 6-9 Beskrivelse av dominansklasser for fiskearter i et prøvefiske. Klasse Beskrivelse Andel av garnfangster ved prøvefiske Dominant (D) Tallmessig viktig i fiskesamfunnet >25 % Vanlig (V) Vanlig i garnfangster 1-25 % Sjelden (S) Fanges i lite antall og ikke hver gang det fiskes <1 % I mange tilfelle vil enkelte av de sjeldne artene utgjøre langt mindre enn 1 % av fangsten. Ofte er dette arter som bare av og til blir fanget eller observert, særlig i artsrike samfunn. Tenkte eksempler på hvordan dominansforhold defineres er gitt i tekstboks 6.1. Tekstboks 6.1 Dominansforhold i ulike prøvefiskefangster Tre tenkte eksempler på definisjon av dominansklasse på grunnlag av prøvefiskedata (tallene er fiktive). D = dominant, V = vanlig, S = sjelden. Art Antall % Dominansklassklasse Art Antall % Dominans- 1 Tre arter 3 Ni arter Røye D Aure 12 5 V Aure D Abbor V Stingsild 3 0,9 S Lake 2 0,8 S 2 Fem arter Ørekyt 14 6 V Aure D Mort V Abbor V Gjedde 2 0,8 S Sik D Steinsmett 4 2 V Lake 1 0,5 S Sik D Ørekyt 12 6 V Lagesild V Både garn og ulike sportsfiskeredskaper er svært selektive med hensyn til hvilke arter og størrelsesgrupper av fisk som blir fanget. I eksemplene i tekstboks 6.1 vil f. eks. arter som stingsild, ørekyt, lake og gjedde være underrepresentert i en garnfangst i forhold til deres virkelige forekomst i lokaliteten. For de små artene kan det være aktuelt å utelukke dem fra beregningen fordi informasjon om dem ofte er svært mangelfull. Forekomst av gjedde og lake vil derimot være godt kjent selv om artene ikke opptrer så ofte i garnfangstene som man kunne vente. Kategoriplasseringen for en del arter i visse fiskesamfunn må i mange tilfelle bygge på en ekspertvurdering. Referansetilstanden (RT) reflekterer hvilke fiskearter som fantes i en vannforekomst og deres innbyrdes dominansforhold før en eventuell miljøpåvirkning har påvirket lokaliteten. I formelen for referansetilstanden vektes de tre kategoriene dominante (D), vanlige (V) og sjeldne (S) arter med 80

82 verdiene W D = 1,0, W V = 0,75 og W S = 0,50. Referansetilstanden (RT) for en vannforekomst er summen av disse verdiene for alle fiskearter, multiplisert med antall arter i hver kategori: RT = N D x W D + N V x W V + N S x W S der N D, N V og N S er antall dominante, vanlige og sjeldne arter. Et fiskesamfunn med fem arter (eksempel 2 i tekstboks V1), med to dominante arter, to vanlige arter og én sjelden art, får naturtilstanden: [2x1,0 + 2x0,75 + 1x0,50] = 4,00. (Flere eksempler i vedlegg 6.) Dersom der er flere enn fem arter i et fiskesamfunn anbefaler vi at referansetilstanden beregnes på grunnlag av bare fem arter. Man velger da de artene som er sensitive overfor den eller de aktuelle påvirkningene (jf. tabell V1) og i tillegg de mest tallrike artene inntil man har fem arter. I eksempel 3 i tekstboks 6.1 ville dette bli aure (sensitiv), sik (dominant), samt abbor, mort og lagesild (de mest tallrike av de vanlige artene). Verdien av RT ville da bli [1x1,0 + 4x0,75] = 4,0. Endringsgraden og beregning av endringsindeks for fisk Dagens tilstand for fiskesamfunnet i en vannforekomst skal vurderes i forhold til referansetilstanden. Den generelle ligningen for Norsk endringsindeks for fisk (NEFI) er: NFI = (RT EG)/RT RT er referansetilstanden (ligning 9.1), og EG er endringsgraden som består av to ledd: EG = A t + A r der A t er tapte arter og A r er reduserte arter i forhold til dominansklasse (Tabell 6-9). Ved beregning av NFI skal endringer i fiskesamfunnet først registreres dersom arter endrer status mellom kategoriene dominant, vanlig og sjelden, slik klassene er definert i Tabell 6-9. Fiskeindeksen NFI tar hensyn både til skadeomfanget i form av (i) fiskestatus, det vil si om en art er tapt eller redusert, og (ii) en vekting av de ulike artene avhengig av dominanskategori. Tapte arter får samme vekt i endringsgraden som de har i referansetilstanden, det vil si at hvis alle arter er tapt blir NFI = 0. Arter betraktes som redusert dersom de skifter posisjon mellom kategoriene dominant, vanlig og sjelden, og deres reduksjon vektes etter tallene i Tabell Vurderingene som ligger til grunn for vektingen av endringene er som følger: Endring fra dominant til vanlig kan være resultat av naturlige svingninger, og bør ikke anses som dramatisk. Bidraget fra en art som reduseres slik at den skifter kategori ett nivå fra dominant til vanlig er derfor satt til W rdv = 0,40. Endring fra dominant til sjelden er derimot mer alvorlig og det kan være grunn til å frykte at det er del av en utvikling mot at artsbestanden går tapt. W rds = 0,60. Endring fra vanlig til sjelden kan også være alvorlig, men det er større sannsynlighet for at det kan være uttrykk for en naturlig variasjon. En slik endring er likevel mer alvorlig enn fra dominant til vanlig. W rvs = 0,50. 81

83 Tabell 6-10 Vekttall for de ulike dominanskategoriene ved beregning av endringsgrad (EG, jf. ligning 4). Ved prøvefiske defineres arter som dominante (D) dersom de utgjør mer enn 25 % av antall fisk i fangsten, vanlig (V) er 1-25 %, og sjelden (S) er <1 % (se Tabell 6-9). Dominanskategori Vekting for tapte bestander i Endringsgraden (EG) Vekting for reduserte bestander i Endringsgraden Endring fra D til V eller Endring fra D til S fra V til S Dominant art (D) 1,00 0,40 0,60 Vanlig art (V) 0,75 0,50 Sjelden art (S) 0,50 Den generelle ligningen for endringsgraden basert på tapte eller reduserte bestander er da: EG = [N D x W D + N V x W V + N S x W S ] + [N DV x W rdv + N VS x W rvs + N DS x W rds ] der N D, N V og N S er antall dominante, vanlige og sjeldne arter som er tapt (jf. ligningen), og N DV er antall arter som endrer status fra dominant til vanlig, N VS er antall arter som endrer status fra vanlig til sjelden, N DS antall arter som endrer status fra dominant til sjelden, og N rd og N rv er antall henholdsvis dominante og vanlige arter som har dokumentert nedgang over tid med minst 40 %. (Praktisk eksempel på beregning av NEFI i vedlegg V6.3) Tabell 6-6 gir tilstandsklassen ut fra den beregnede verdien for endringsgrad. Tabell 6-11 Klassegrenser for økologisk tilstand i innsjøer basert på endringsindeks for fisk (NEFI) for et fiskesamfunn. Prosedyren for beregning av verdien er beskrevet i vedlegg V6.3. Økologisk tilstand Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig Endringsgrad 1,0-0,95 <0,95-0,80 <0,80-0,50 <0,50-0,25 <0,25 (NEFI) Mer utfyllende beskrivelse av NEFI finnes i Vedlegg V6.3 og Sandlund m.fl Pelagisk fiskeindeks Med bakgrunn i ekkoloddata fra i alt 54 innsjøer (mellom 0,5 og >50 km 2 ) i Sør- og Midt-Norge fra lavland til fjell, er det utarbeidet en indeks som beskriver en sammenheng mellom eutrofiering og fordelingen av fisk i innsjøer (tabell 6-12). Parallelt med ekkokjøringene må det gjennomføres fiske med flytegarn og/eller trål for å fastslå hvilke arter som finnes og hvilke størrelsesgrupper av fisk som tilsvarer den registrerte ekkostyrkefordelingen. Datainnsamlingen krever ekkoloddutstyr som muliggjør analyse og integrering av ekkostyrke. Datagrunnlaget for indeksen er samlet ved hjelp av SIMRAD EY-M og SIMRAD EY60/EK60 (se Sandlund m.fl. 2013). Indeksen tar utgangspunkt i den totale fiskebiomassen i vannsøylen (BM Tot ) og fiskens stratifiseringsgrad (fordeling) mellom epi- og hypolimnion (BM Hypo /BM Epi ). Beregningen av WS-FBIindeksen er beskrevet i vedlegg V6.2 og Sandlund m.fl. (2013). 82

84 Tabell 6-12 Klassegrenser for økologisk tilstand ved bruk av WS-FBI-indeksen og tilsvarende EQRverdier (utransformert og normalisert). Etter Sandlund m.fl Klasse Klassegrenser WS-FBI-verdi EQR* (utransf.) EQR (norm) Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig SG/G 2,00 0,69 0,80 G/M 1,50 0,52 0,60 M/D 1,25 0,43 0,40 D/SD 1,10 0,38 0,20 *EQR Ecological Quality Ratio, forholdet mellom en økologisk parameters observerte verdi og referanseverdi Laksefisk i mindre og lavereliggende elver og bekker Langs kysten har Norge et stort antall bekker og små elver som ikke defineres som egne vannforekomster etter Vanndirektivets definisjon (nedbørfelt mindre enn 10 km 2, Direktoratsgruppa Vanndirektivet 2011). Dette er imidlertid lokaliteter som kan være viktige lokalt. Den økologiske tilstanden i de anadrome delene av slike vassdrag, som ofte er dominert av sjøaure, kan også være helt avgjørende for sjøaurebestanden i fjordområdene. I innlandet er slike små elver og bekker sidevassdrag til større elver, eller tilløp til innsjøer. De er dermed deler av større vassdrag. De krever likevel spesiell oppmerksomhet fordi de ofte betyr mye for rekrutteringen til fiskebestanden i tilstøtende større elv eller innsjø. Disse små vassdragene er sårbare overfor påvirkninger, både forurensing (avrenning av næringssalter og organisk belastning), forsuring og ulike hydromorfologiske endringer. I tillegg er slike små vassdrag både langs kysten og i innlandet i dag aktuelle i forbindelse med omfattende satsing på småkraft-utbygging. Ved datainnsamlingen bør en i tillegg til elektrofiske foreta en enkel kartlegging av habitatkvalitet for ungfisk av laksefisk (laks, aure, røye). Dette baseres på nærvær av gytesubstrat og substrat med skjulmuligheter etter følgende forenklede system: Velegnet habitat (kvalitet 3): Både godt gytehabitat og godt skjul for ungfisk til stede på avfisket område. Egnet habitat (kvalitet 2): Moderate gytemuligheter og noe skjul til stede. Naturlig Mindre egnet habitat (kvalitet 1): Verken godt gytehabitat eller godt skjul forekommer på avfisket område. Uegnet habitat (kvalitet 0) for ung laksefisk finnes også under naturforhold i norske elver, men det vil i praksis svært sjelden bli gjennomført elfiske på slike områder i elver eller bekker som antas å være lite påvirket av hydromorfologiske endringer. Også mindre egnet habitat vil vanligvis bli valgt bort som elfiskestasjoner dersom bedre habitater er tilgjengelige. Inngrep i vassdraget vil derimot svært ofte føre til at både mindre egnet og uegnet habitat blir vanlig. For å forenkle denne tilnærmingen anvender vi tetthet av ungfisk (både årsyngel og eldre ungfisk) som eneste parameter for å klassifisere til økologisk tilstand (Tabell 6-13). Det er likevel svært viktig å registrere tettheten av begge grupper (både 0+ og 1+) slik at det i kombinasjon med habitatklassifiseringen er grunnlag for å vurdere om rekrutteringen til bestanden er i orden. Dersom 83

85 en alders-/størrelsesgruppe (enten 0+ eller 1+) mangler helt må årsaken til dette vurderes nøye. Dersom det skyldes menneskelige inngrep reduseres klassifiseringen med ett trinn (jf. tabell 6.4 i Sandlund m.fl. 2013). Selv om det er tettheten av ung laksefisk som er parameteren her er det viktig å registrere og tallfeste alle fiskearter som påtreffes under elfisket. Tabell 6-13 Klassegrenser for økologisk tilstand i bekker og små elver i lavlandet med laksefisk. Verdiene (antall ungfisk per 100 m 2 ) etter habitat ikke beskrevet gjelder der habitatdata ikke er registrert. Habitatklasse 1 er lite egnet, habitatklasse 2 er egnet, habitatklasse 3 er velegnet. Nærvær av flere aldersgrupper (både 0+ og 1+ og voksenfisk) støtter en konklusjon om at bestanden er i god eller svært god tilstand. Fravær av en årsklasse man forventer å finne medfører nedklassifisering ett trinn dersom vurderingen ellers tilsier at dette skyldes menneskeskapte påvirkninger. Der forventete tettheter er svært lave bør verdiene bare brukes til å skille mellom god og moderat. Etter Sandlund m.fl Svært god God Mode-rat Dårlig Svært dårlig Anadrom, habitat ikke beskrevet > <18 Anadrom, habitatklasse 2 > <12 Anadrom, habitatklasse 3 > <20 Anadrom sympatrisk, habitat ikke beskrevet > <5 Anadrom sympatrisk, habitatklasse Anadrom sympatrisk, habitatklasse 3 > <6 Stasjonær allopatrisk, habitat ikke beskrevet > <15 Stasjonær allopatrisk, habitatklasse 1 > <8 Stasjonær allopatrisk, habitatklasse 2 > <14 Stasjonær allopatrisk, habitatklasse 3 > <17 Stasjonær sympatrisk, habitat ikke beskrevet > <3 Stasjonær sympatrisk, habitatklasse 2 2 <2 Stasjonær sympatrisk, habitatklasse 3 > <4 84

86 6.4 Hydromorfologiske støtteparametere for fisk Regulerte elver Flere undersøkelser tyder på at fisketettheten (antall eller biomasse per arealenhet vanndekt areal) på minstevannføringsstrekninger ikke er særlig forskjellig fra tettheten som ble registrert før vassdraget ble regulert, men at den totale bestanden er redusert fordi vanndekt areal er redusert. Det er imidlertid viktig å huske at effekten i form av redusert vanndekt areal som følge av redusert vannføring varierer mye med elvekanalens form. I slike tilfelle er støtteparameteren minste vanndekte areal i en periode på minimum sju-dager om vinteren trolig den mest relevante for fisk, men også tidspunkt for redusert vannføring om høsten er en viktig faktor. Det kan også stilles spørsmål om kortere perioder, f. eks. ett døgn med minimumsvannføring, vil være en bedre parameter. Som grunnlag for klassifiseringen skal endringen i forhold til en referansetilstand brukes, og man må derfor kjenne referansetilstanden for både sjudøgns minimum vanndekt areal om vinteren og forløpet i vannføring om høsten for å kunne bedømme hvor mye dagens situasjon avviker fra dette (Tabell 6-14). Ved praktisk elfiske kan det derfor være nyttig å bedømme vanndekt areal på elfiskestasjonene og gjøre et overslag over hvor stor reduksjonen har vært i forhold til naturlig vannstand på den samme tiden på året (se A nå /A før i Tabell 6-14). Selv om dette også blir et unøyaktig mål på reduksjon i vanndekt areal er fordelen med et slikt overslag at det i et hvert fall vil gjelde for den konkrete lokaliteten der elfisket foregår. Tabell 6-14 Tilstandsvurdering basert på støtteparameteren vannføring og vanndekt areal. Vannføring: minimum 7-døgns middel i vannføring om vinteren og sommeren i regulerte elver (Q minreg ) i forhold til naturlig vannføring (Q minnat ): Q minreg / Q minnat. Vanndekt areal viser til overslag som gjøres på elfiskestasjoner (A før er anslått areal ved naturlig vannføring, A nå er areal ved elfiskeanledningen). Belastningsgrad Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig Qminreg / Qminnat >0,80 0,80 - >0,60 0,60 - >0,40 0,40 - >0,25 0,25 Vinter Qminreg / Qminnat Sommer >0,70 0,70 - >0,50 0,50 - >0,30 0,30 - >0,20 0 Anå/Afør >0,90 0,90 0,75 0,75-0,50 0,50-0,10 <0, Regulerte innsjøer Klassegrenser for støtteparameteren reguleringshøyde i forhold til fisk er gitt i tabell Dette er basert på viktige næringsdyr i høyfjellsmagasiner (jf. Tabell 6-16), og antyder en grense mellom "God" og "Moderat" tilstand på 5 m differanse mellom HRV og LRV. Dette er betinget av en tradisjonell årstidsvariasjon, magasinfylling før klekking av skjoldkrepsegg, og at gytearealer i innsjøen eller i tilløpsbekker ikke ødelegges eller sperres av. Et tentativt forslag basert på forholdet mellom reguleringshøyde og siktedyp er også gitt i tabell

87 Tabell 6-15 Indikative klassegrenser for påvirkningsfaktoren innsjøregulering for fisk som kvalitetselement, dvs. reguleringshøyde (HRV minus LRV), og forholdet mellom reguleringshøyde (RH) og siktedyp (SD). Belastningsgrad Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig RH = HRV LRV <1 m 1-5 m 5-8 m 8-12m >12 m RH / (2xSD) <0,2 0,2-0,4 0,4-0,6 0,6-0,8 >0,8 Tabell 6-16 Tålegrense for viktige næringsdyr for fisk i reguleringsmagasiner (Rognerud & Brabrand 2010). Gruppe Tålegrense mht. reguleringshøyde Marflo 6 m Snegl 8 m Vårfluelarver m Fjærmygg Tålegrense ikke påvist Skjoldkreps Tålegrense ikke påvist, tidspunkt for fylling om våren/forsommeren er avgjørende Linsekreps Tålegrense ikke påvist Bythotrephes Tålegrense ikke påvist Daphnia sp. Tålegrense ikke påvist Tabell 6-17 Noen sentrale begreper vedrørende fisk og vannforskriften. Allopatrisk Sympatrisk Oppdrettsratio (OR) Referansetilstand Lokalitetsspesifikk referansetilstand Typespesifikk referansetilstand Oversiktsgarn Økologiske former Som lever atskilt, f eks røye i en innsjø, aure i en annen Samlevende, f eks røye og aure sammen i samme innsjø For aure: forholdet mellom tilgjengelig areal for gyting og oppvekst i rennende vann (i m 2 ) og innsjøens areal (i hektar) Tilstanden for fiskebestanden i vannforekomsten i en situasjon der det har vært og ér liten menneskelig påvirkning Referansetilstand definert for den aktuelle vannforekomsten Felles referansetilstand definert alle vannforekomster av den aktuelle vanntypen Fiskegarn der flere paneler med ulike maskevidder montert sammen i ett garn, f. eks. Nordiske oversiktsgarn Flere former av én fiskeart som lever i samme innsjø, med forskjeller i f. eks. livshistorie, diett og habitatbruk 86

88 7 Fysisk-kjemiske støtteparametere i innsjøer og elver 7.1 Forsuring Referanse- og klassegrenser for ph og ANC (vannets syrenøytraliserende kapasitet) er justert for de fleste vanntyper i innsjøer og elver i forhold til det foreløpige klassifiseringssystemet (Veileder 01:2009; Anon. 2009). Klassifiseringssystemet for labilt aluminium (LAl, UM-Al) er uforandret. Mer bakgrunnstekst om datagrunnlag og analyser finnes i vedlegg V ph i innsjøer og elver uten anadrom fisk Typespesifikke referanse- og grenseverdier for innsjøer og elver uten laks er angitt i tabell 7-1. Alle grenseverdier gjelder årsmiddelverdi. For innsjøer er årsmiddelverdi basert på fortrinnsvis fire prøver årlig (snøsmelting vår, sommer, høst og vinter), alternativt målinger foretatt under sirkulasjonsperioden på høsten. For elver er dette basert på fortrinnsvis månedlige målinger gjennom hele året, minimum fire prøver årlig (snøsmelting vår, sommer, høst og vinter). I en innsjø som har vært utsatt for forsuring over tid vil det sannsynligvis være nødvendig å sette strengere grenseverdier (spesielt viktig for G/M grensen) for å sikre en biologisk gjenhenting. Under slike forhold vil det kunne være for høyt innhold av LAl selv om ph er bedre enn G/M grensen. 87

89 Tabell 7-1 Forsuring - Innsjøer og elver (med unntak av anadrome elvestrekninger; se egen klassifiseringstabell) Innsjøtype (nr) Elvetype (nr) Undertype (Excel-fil fra RFW, 18. Typebeskrivelse ph i innsjøer/elver uten laks Høyderegion Referanseverdi Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig Alle 1a, 12, 20 1a, 12, 20 1 Sv. Kalkfattig (Ca<0,25 mg/l), sv. klar (TOC<2 mg/l) 5,9 6,1-5,7 5,7-5,4 5,4-4,9 4,9-4,7 < 4,7 Alle 1b, 12, 20 1b, 12, 20 4 Sv. Kalkfattig (Ca 0,25-0,5 mg/l), sv. klar (TOC<2 mg/l) 6,4 6,6-6,1 6,1-5,7 5,7-5,1 5,1-4,8 < 4,8 Alle 1c, 12, 20 1c, 12, 20 7 Sv. Kalkfattig (Ca 0,5-0,75 mg/l), sv. klar (TOC<2 mg/l) 6,6 6,7-6,3 6,3-5,9 5,9-5,3 5,3-4,9 < 4,9 Alle 1d, 12, 20 1d, 12, Sv. Kalkfattig (Ca 0,75-1,0 mg/l), sv. klar (TOC<2 mg/l) 6,7 6,8-6,5 6,5-6,2 6,2-5,5 5,5-5,0 < 5,0 Alle 2, 13, 21 2, 13, 21 2 Sv. Kalkfattig (Ca<0,25 mg/l), klar (TOC2-5 mg/l) 5,1 5,3-5,0 5,0-4,8 4,8-4,6 4,6-4,5 < 4,5 Alle 2, 13, 21 2, 13, 21 5 Sv. Kalkfattig (Ca 0,25-0,5 mg/l), klar (TOC2-5 mg/l) 5,8 6,2-5,1 5,1-4,9 4,9-4,7 4,7-4,6 < 4,6 Alle 2, 13, 21 2, 13, 21 8 Sv. Kalkfattig (Ca 0,5-0,75 mg/l), klar (TOC2-5 mg/l) 6,3 6,5-5,8 5,8-5,1 5,1-4,8 4,8-4,6 < 4,6 Alle 2, 13, 21 2, 13, Sv. Kalkfattig (Ca 0,75-1,0 mg/l), klar (TOC2-5 mg/l) 6,5 6,7-6,2 6,2-5,6 5,6-5,0 5,0-4,7 < 4,7 Alle 3, 14, 22 3, 14, 22 3 Sv. Kalkfattig (Ca<0,25 mg/l), humøs (TOC>5 mg/l) 4,8 5,0-4,7 4,7-4,6 4,6-4,5 4,5-4,4 < 4,4 Alle 3, 14, 22 3, 14, 22 6 Sv. Kalkfattig (Ca 0,25-0,5 mg/l), humøs (TOC>5 mg/l) 5,0 5,6-4,7 4,7-4,6 4,6-4,5 4,5-4,4 < 4,4 Alle 3, 14, 22 3, 14, 22 9 Sv. Kalkfattig (Ca 0,5-0,75 mg/l), humøs (TOC>5 mg/l) 5,4 6,1-4,8 4,8-4,7 4,7-4,5 4,5-4,0 < 4,0 Alle 3, 14, 22 3, 14, Sv. Kalkfattig (Ca 0,75-1,0 mg/l), humøs (TOC>5 mg/l) 6,1 6,4-5,3 5,3-5,0 5,0-4,7 4,7-4,5 < 4,5 Alle 4, 15, 23 4, 15, Kalkfattig, sv. klar (TOC<2) 7,0 7,3-6,7 6,7-6,1 6,1-5,7 5,7-5,1 < 5,1 Alle 5, 6, 16, 24 5, 16, Kalkfattig, klar (TOC2-5) 7,0 7,3-6,6 6,6-5,9 5,9-5,2 5,2-4,9 < 4,9 Alle 7, 17, 25 6, 17, Kalkfattig, humøs 6,8 7,2-6,2 6,2-4,9 4,9-4,6 4,6-4,5 < 4,5 88

90 Tabell 7-2 Forsuring - Innsjøer og elver (med unntak av anadrome elvestrekninger; se egen klassifiseringstabell) Innsjøtype (nr) Elvetype (nr) Undertype (Excel-fil fra RFW, 18. feb 2013) Typebeskrivelse ANC - Vannets syrenøytraliserende kapasitet i innsjøer/elver uten laks (µekv/l) Høyderegion Referanseverdi Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig Alle 1a, 12, 20 1a, 12, 20 1 Sv. Kalkfattig (Ca<0,25 mg/l), sv. klar (TOC<2 mg/l) < -20 Alle 1b, 12, 20 1b, 12, 20 4 Sv. Kalkfattig (Ca 0,25-0,5 mg/l), sv. klar (TOC<2 mg/l) < -15 Alle 1c, 12, 20 1c, 12, 20 7 Sv. Kalkfattig (Ca 0,5-0,75 mg/l), sv. klar (TOC<2 mg/l) < -10 Alle 1d, 12, 20 1d, 12, Sv. Kalkfattig (Ca 0,75-1,0 mg/l), sv. klar (TOC<2 mg/l) < -5 Alle 2, 13, 21 2, 13, 21 2 Sv. Kalkfattig (Ca<0,25 mg/l), klar (TOC2-5 mg/l) < -15 Alle 2, 13, 21 2, 13, 21 5 Sv. Kalkfattig (Ca 0,25-0,5 mg/l), klar (TOC2-5 mg/l) < -10 Alle 2, 13, 21 2, 13, 21 8 Sv. Kalkfattig (Ca 0,5-0,75 mg/l), klar (TOC2-5 mg/l) < -5 Alle 2, 13, 21 2, 13, Sv. Kalkfattig (Ca 0,75-1,0 mg/l), klar (TOC2-5 mg/l) < 0 Alle 3, 14, 22 3, 14, 22 3 Sv. Kalkfattig (Ca<0,25 mg/l), humøs (TOC>5 mg/l) < -10 Alle 3, 14, 22 3, 14, 22 6 Sv. Kalkfattig (Ca 0,25-0,5 mg/l), humøs (TOC>5 mg/l) < -5 Alle 3, 14, 22 3, 14, 22 9 Sv. Kalkfattig (Ca 0,5-0,75 mg/l), humøs (TOC>5 mg/l) < 0 Alle 3, 14, 22 3, 14, Sv. Kalkfattig (Ca 0,75-1,0 mg/l), humøs (TOC>5 mg/l) < 5 Alle 4, 15, 23 4, 15, Kalkfattig, sv. klar (TOC<2) < 0 Alle 5, 6, 16, 24 5, 16, Kalkfattig, klar (TOC2-5) < 5 Alle 7, 17, 25 6, 17, Kalkfattig, humøs < Vannets syrenøytraliserende kapasitet ANC anadrome elvestrekninger Typespesifikke referanse- og grenseverdier for elver med laks og potensielle laksevassdrag er angitt i tabell 7-3. Alle grenseverdier gjelder årsmiddelverdi basert på fortrinnsvis månedlige målinger gjennom hele året, minimum fire prøver årlig (snøsmelting vår, sommer, høst og vinter). I en elv som har vært utsatt for forsuring over tid vil det sannsynligvis være nødvendig å sette strengere grenseverdier (spesielt viktig for G/M grensen) for å sikre en biologisk gjenhenting. Under slike forhold vil det kunne være for høyt innhold av LAl selv om ANC er bedre enn G/M grensen. Klassegrensene er representative for laks (ved at vannkvaliteten i elva påvirker sjøoverlevelse av smolt). For vassdrag som ikke har laks i dag og som ikke er vurdert som potensielle laksevassdrag foreslås å bruke grenseverdier presentert i tabell

91 Tabell 7-3 Forsuring - anadrome elvestrekninger 90

92 7.1.4 Aluminium på gjeller av laks Referanse- og grenseverdier for henholdsvis lakseparr og laksesmolt er angitt i tabell 7-4. Alle grenseverdier er angitt som µg Al/g tv. Grenseverdiene er basert på sannsynlighet for effekter på overlevelse i ferskvann (parr) og sjøtoleranse (smolt). Klassegrensene er representative for laks. Grenseverdiene er ikke representative for turbide vanntyper, men kan ellers brukes for både vann med stabil aluminiumskjemi og for vann med ustabil aluminiumskjemi (blandsoner etc.). Tabell 7-4 Klassegrenser for Aluminium på gjeller av laks Stadium Referanseverdi SG/G G/M M/D D/SD Lakseparr < Laksesmolt < Klassegrensene er representative for laks. Grenseverdiene er ikke representative for turbide vanntyper, men kan ellers brukes for både vann med stabil aluminiumskjemi og for vann med ustabil aluminiumskjemi (blandsoner etc.). 91

93 Tabell 7-5 Klassegrenser for uorganisk aluminium (LAI, UM-Al) i innsjøer Vanntype Typebeskrivelse Referanseverdi SG/G G/M M/D D/SD Lavland LN2 Kalkfattige, klare (TOC<2) < Kalkfattige, klare (TOC2-5) < Lavland LN3 Kalkfattige, humøse < Skog 10,16 Sv. kalkfattige, klare (TOC<2) < Sv. kalkfattige, klare (TOC2-5) < Skog 11 Sv. kalkfattige, humøse < Skog LN5 Kalkfattige, klare (TOC<2) < Kalkfattige, klare (TOC2-5) < Skog LN6 Kalkfattige, humøse < Fjell 21 Sv. kalkfattige, klare (TOC<2) < Sv. kalkfattige, klare (TOC2-5) < Fjell LN7 Kalkfattige, klare (TOC<2) < Kalkfattige, klare (TOC2-5) < Klassegrensene er representative for innsjølevende ørret. Grenseverdiene er ikke representative for målinger i vann med ustabil aluminiumskjemi (blandsoner etc.). I slike tilfeller bør målinger av gjelle-al benyttes. Tabell 7-6 Klassegrenser for uorganiskaluminium (LAI, UM.Al) i elver Vanntype Typebeskrivelse Høyderegion Høyderegion Referanseverdi SG/G G/M M/D D/SD Lavland RN2 Kalkfattige, klare < Lavland RN3 Kalkfattige, humøse < Skog 8 Sv. kalkfattige, klare < Skog Ny Sv. kalkfattige, humøse < Skog RN5 Kalkfattige, klare < Skog RN6 Kalkfattige, humøse < Fjell 15 Sv. kalkfattige, klare < Fjell RN7 Kalkfattige, klare < Klassegrensene for elver i lavland og skog er representative for laks (sjøoverlevelse av smolt). For fjellelver er klassegrensene representative for innlandsørret og bunnfauna. For klare elver i lavland og skog uten laks (gjelder vassdrag som ikke har laks i dag og som ikke er vurdert som potensielle laksevassdrag) foreslås å bruke tilsvarende grenseverdier som for fjellelver. Grenseverdiene er ikke representative for målinger i vann med ustabil aluminiumskjemi (blandsoner etc.). I slike tilfeller bør målinger av gjelle-al benyttes. 92

94 7.2 Eutrofiering Total fosfor (Tot P) for innsjøer og elver Klassegrensene for totalt fosfor (TotP) for innsjøer (tabell 7-7) er justert for enkelte vanntyper ut fra nordiske planteplanktondata fra interkalibreringen fase 2 (som var ferdig i desember 2011 og godkjent i 2013). For de kalkfattige humøse vanntypene (L-N3a og L-N6a) er de gamle klassegrensene fra 2009 beholdt, da de nye korrelasjonene som inkluderer artssammensetning og biovolum i tillegg til klorofyll ga betydelig høyere klassegrenser (tilnærmet dobling for L-N6a). På grunn av usikkerhet om betydningen av problemalgen Gonyostomum semen i disse vanntypene har vi valgt å forkaste de nye korrelasjonene og har beholdt de gamle klassegrensene fra For fjellsjøer (L-N7) er det ikke gjort noen endringer i forhold til veilederen fra 2009 fordi det mangler biologiske data for slike innsjøer. Tabell 7-7 Eutrofiering Innsjøer Høyde-region Innsjøtype (nr)* NGIG type Lavland og skog 1,2,4,5,18 L-N2a Lavland 6 L-N2b Lavland og skog 3,7,19 L-N3a Lavland 8,10, L-N1 Lavland 9,11, L-N8a Skog 12,13,15,16 L-N5a Skog og fjell 14,17,22,25 L-N6a Fjell 20,21,23,24 L-N7 * fet skrift er mest lik NGIG typen 93

95 Klassegrensene for totalt fosfor i elver (tabell 7-8) er justert i forhold til fosforgrensene for innsjøer for sammenlignbare vanntyper ut fra samme beregningsmetode som er brukt i veilederen fra Disse grensene er sjekket mot dose-respons-kurver for interkalibrerte biologiske indekser for begroingsalger (PIT) og bunndyr (ASPT), som gir G/M grenser for Tot-P mellom 15 og 22 µg/l. Dataene som er brukt i disse indeksene antas å være dominert av kalkfattige, klare elver. Klassegrensene for de kalkfattige, klare elvene i tabell 7-8 stemmer derfor godt overens med G/M grensene basert på biologiske kvalitetselementer. For kalkrike og humøse elver er klassegrensene noe høyere (G/M mellom 24 og 29 µg/l), noe som er rimelig da TotP øker med økende kalkinnhold og humusinnhold. Dette kan vi imidlertid ennå ikke verifisere med biologiske data. Tabell 7-8 Eutrofiering - Elver Høyde-region Elvetype (nr)* NGIG type Lavland og skog 1,2,4,5,18 R-N2a Lavland og skog 3,6,19 R-N3a Lavland 7,9, R-N1 Lavland 8,10, Skog 12,13,15,16 R-N5a Skog og fjell 14,17,22,25 R-N6a Fjell 20,21,23,24 R-N7 * fet skrift er mest lik NGIG typen Total nitrogen (Tot N) i innsjøer og elver Total nitrogen (TotN, Tabell 7-9) er beregnet ut fra ny korrelasjon med total fosfor (TotP) i norske innsjøer, som er brukt i interkalibreringen av planteplankton, etter ligningen (r 2 = 0,57). Vi antar at det er liten retensjon av nitrogen i innsjøer, derfor gjelder verdiene i tabell 7-9 også for elver (på samme måte som i første versjon av veilederen). 94

96 Tabell 7-9 Eutrofiering - Innsjøer og elver Høyde-region Innsjøtype (nr)* NGIG type Lavland og skog 1,2,4,5,18 L-N2a Lavland 6 L-N2b Lavland og skog 3,7,19 L-N3a Lavland 8,10, L-N1 Lavland 9,11, L-N8a Skog 12,13,15,16 L-N5a Skog og fjell 14,17,22,25 L-N6a Fjell 20,21,23,24 L-N7 * fet skrift er mest lik NGIG typen Siktedyp for innsjøer Siktedypsgrensene i tabell 7-10 er humuskorrigert ved hjelp av følgende formel, som er spesialtilpasset norske data (Phillips, G. 2013): ( ( ) ( )) [( ) ( )], der A = farge (mg Pt/l) og chla = klorofyll a i µg/l. Tallverdiene 95 og 20 viser til at det i vannoverflaten er 95 % av det innfallende lyset som trenger ned i vannet (5 % forsvinner ved refleksjon), mens det ved siktedypet er ca. 20 % av innfallende lys igjen. For klarvannstypene L-N1, L-N2a, L-N2b, L-N5 og L-N7, som alle har humusinnhold < 30 mg Pt/l er fire undertyper definert med farge på hhv. 5, 10, 20 og 30 mg Pt/L For de humøse vanntypene L-N3a, L-N6a og L-N8a, som alle har humusinnhold fra mg Pt/l er tre undertyper definert med farge på hhv. 40, 60 og 80 mg Pt/l. I prinsippet kan klassegrensene for siktedyp beregnes for en hvilken som helst innsjø ut fra dens humusinnhold og konsentrasjon av klorofyll a ved hjelp av formelen. 95

97 Tabell Eutrofiering - Innsjøer Høyde-region Innsjøtype (nr) Elvetype (nr) Typebeskrivelse, som i kap. 3, tabell for innsjøtyper Siktedyp, m Referanseverdi Svært God Moderat Dårlig Svært Tilleggsinformasjon om humusinnhold god dårlig Lavland og skog 1,2,4,5,18 L-N2a Farge 5 mg Pt/l (TOC 1 mg/l) 11,4 >8,8 8,8-7,2 7,2-4,4 4,4-2,4 <2,4 Lavland og skog 1,2,4,5,18 L-N2a Farge 10 mg Pt/l (TOC 2 mg/l) 8,3 >6,9 6,9-5,8 5,8-3,8 3,8-2,3 <2,3 Lavland og skog 1,2,4,5,18 L-N2a Farge 20 mg Pt/l (TOC 3 mg/l) 5,9 >5,1 5,1-4,5 4,5-3,2 3,2-2,0 <2,0 Lavland og skog 1,2,4,5,18 L-N2a Farge 30 mg Pt/l (TOC 5 mg/l) 4,8 >4,3 4,3-3,8 3,8-2,9 2,9-1,9 <1,9 Lavland 6 L-N2b Farge 5 mg Pt/l (TOC 1 mg/l) 12,6 >11,4 11,4-8,8 8,8-6,6 6,6-3,9 <3,9 Lavland 6 L-N2b Farge 10 mg Pt/l (TOC 2 mg/l) 9,0 >8,3 8,3-6,9 6,9-5,4 5,4-3,5 <3,5 Lavland 6 L-N2b Farge 20 mg Pt/l (TOC 3 mg/l) 6,3 >5,9 5,9-5,1 5,1-4,3 4,3-3,0 <3,0 Lavland 6 L-N2b Farge 30 mg Pt/l (TOC 5 mg/l) 5,0 >4,8 4,8-4,3 4,3-3,7 3,7-2,7 <2,7 Lavland og skog 3,7,19 L-N3a Farge 40 mg Pt/l (TOC 7 mg/l) 4,0 >3,5 3,5-3,0 3,0-2,4 2,4-1,6 <1,6 Lavland og skog 3,7,19 L-N3a Farge 60 mg Pt/l (TOC 10 mg/l) 3,2 >2,9 2,9-2,5 2,5-2,1 2,1-1,5 <1,5 Lavland og skog 3,7,19 L-N3a Farge 80 mg Pt/l (TOC 13 mg/l) 2,7 >2,5 2,5-2,2 2,2-1,9 1,9-1,4 <1,4 Lavland 8,10, L-N1 Farge 5 mg Pt/l (TOC 1 mg/l) 10,0 >7,2 7,2-5,6 5,6-3,4 3,4-1,9 <1,9 Lavland 8,10, L-N1 Farge 10 mg Pt/l (TOC 2 mg/l) 7,5 >5,8 5,8-4,8 4,8-3,1 3,1-1,8 <1,8 Lavland 8,10, L-N1 Farge 20 mg Pt/l (TOC 3 mg/l) 5,5 >4,5 4,5-3,9 3,9-2,7 2,7-1,7 <1,7 Lavland 8,10, L-N1 Farge 30 mg Pt/l (TOC 5 mg/l) 4,5 >3,8 3,8-3,4 3,4-2,4 2,4-1,6 <1,6 Lavland 9,11, L-N8a Farge 40 mg Pt/l (TOC 7 mg/l) 3,8 >3,3 3,3-2,8 2,8-2,1 2,1-1,4 <1,4 Lavland 9,11, L-N8a Farge 60 mg Pt/l (TOC 10 mg/l) 3,1 >2,7 2,7-2,4 2,4-1,9 1,9-1,3 <1,3 Lavland 9,11, L-N8a Farge 80 mg Pt/l (TOC 13 mg/l) 2,7 >2,4 2,4-2,2 2,2-1,7 1,7-1,2 <1,2 Skog 12,13,15,16 L-N5a Farge 5 mg Pt/l (TOC 1 mg/l) 12,6 >11,4 11,4-8,8 8,8-6,6 6,6-3,9 <3,9 Skog 12,13,15,16 L-N5a Farge 10 mg Pt/l (TOC 2 mg/l) 9,0 >8,3 8,3-6,9 6,9-5,4 5,4-3,5 <3,5 Skog 12,13,15,16 L-N5a Farge 20 mg Pt/l (TOC 3 mg/l) 6,3 >5,9 5,9-5,1 5,1-4,3 4,3-3,0 <3,0 Skog 12,13,15,16 L-N5a Farge 30 mg Pt/l (TOC 5 mg/l) 5,0 >4,8 4,8-4,3 4,3-3,7 3,7-2,7 <2,7 Skog og fjell 14,17,22,25 L-N6a Farge 40 mg Pt/l (TOC 7 mg/l) 4,1 >3,7 3,7-3,4 3,4-2,7 2,7-1,9 <1,9 Skog og fjell 14,17,22,25 L-N6a Farge 60 mg Pt/l (TOC 10 mg/l) 3,3 >3,0 3,0-2,8 2,8-2,3 2,3-1,7 <1,7 Skog og fjell 14,17,22,25 L-N6a Farge 80 mg Pt/l (TOC 13 mg/l) 2,8 >2,6 2,6-2,4 2,4-2,1 2,1-1,5 <1,5 Fjell 20,21,23,24 L-N7 Farge 5 mg Pt/l (TOC 1 mg/l) 13,8 >12,3 12,3-10,6 10,6-7,2 7,2-4,6 <4,6 Fjell 20,21,23,24 L-N7 Farge 10 mg Pt/l (TOC 2 mg/l) 9,0 >8,3 8,3-6,9 6,9-5,4 5,4-3,5 <3,5 Fjell 20,21,23,24 L-N7 Farge 20 mg Pt/l (TOC 3 mg/l) 6,3 >5,9 5,9-5,1 5,1-4,3 4,3-3,0 <3,0 Fjell 20,21,23,24 L-N7 Farge 30 mg Pt/l (TOC 5 mg/l) 5,0 >4,8 4,8-4,3 4,3-3,7 3,7-2,7 <2,7 96

98 8 Økologisk tilstand i kystvann 8.1 Innledning Systemet for klassifisering av økologisk tilstand i kystvann har hatt hovedfokus på å få på plass klassegrenser for de biologiske kvalitetselementene (KE). Det har blitt tatt utgangspunkt i de parametere og grenser som er interkalibrert med andre land. De oppdaterte elementene i denne revisjonen omfatter nye indekser og klassegrenser for i hovedsak bløtbunnsfauna og fast-sittende alger, men det foreligger også nye klassegrenser for parameteren klorofyll a innen kvalitetselementet planteplankton. Dette kapitlet omfatter utdypende informasjon om hvert kvalitetselement som inngår i det nye reviderte klassifiseringssystemet for kystvann for påvirkningstypen eutrofiering. For kvalitetselementet bløtbunnsfauna, gjelder klassifiseringssystemet også for andre påvirkningstyper. Delkapitlene omfatter indikatorer og parametere, metodikk for innsamling og analyse, krav til data og beregningsmetode, referansetilstand og klassegrenser for hvert kvalitetselement. Det er også gitt eksempel på bruk av klassifiseringsmetodikken. Oversikt over alle kvalitetselementene og indikatorene/parameterne er angitt i kapittel 0 og Tabell 8-1, samt i oversiktstabellene med klassifiseringsskjema for kystvann. 8.2 Kvalitetselementer og parametere - en oversikt Foto: Are Pedersen Klassifiseringssystemet har fokus på de biologiske kvalitetselementene (Tabell 8-1) og den inkluderer både klassegrenser som er godkjent gjennom interkalibreringsprosessen, og klassegrenser som er utviklet nasjonalt. Innen EU har det gjennom flere år foregått en interkalibrering for å sammenligne de ulike lands klassegrenser og for å sikre like klassegrenser for like belastninger. Fra norsk side har interkalibreringen hittil omfattet følgende kvalitetselement i kystvannforekomster: Fast-sittende alger (tang og tare): Algenes nedre voksegrense (MSMDI) for tre vanntyper på kysten av Skagerrak og artssammensetning i fjæresonen (RSLA) for tre vanntyper fra Nord-Vestlandet til Polarsirkelen. Bløtbunnfauna: Norwegian Quality Index (NQI1) for alle vanntyper unntatt sterkt ferskvannspåvirkete vannforekomster. Planteplankton: Klorofyll a for utvalgte vanntyper, med unntak av sterkt ferskvannspåvirket vannforekomster. Ettersom datagrunnlaget forbedres vil det være mulig å videreføre interkalibreringsarbeidet for de kvalitetselementene og vanntypene som ennå ikke omfattes av dette klassifiseringssystemet. 97

99 I klassifiseringen benyttes størrelsen EQR som er lik forholdstallet mellom nåværende tilstand og referansetilstanden. Denne verdien ligger i intervallet 0-1 og de fem klassegrensene refererer seg til ulike EQR-verdier. Ennå er ikke EQR-verdier utarbeidet for alle kvalitetselement og parametere (se kap for utfyllende informasjon om EQR). For hydromorfologiske kvalitetselementer inneholder klassifiseringssystemet et forslag på klassifisering av morfologiske endringer. For fysisk-kjemiske kvalitetselementer foreslås det foreløpig å benytte en revidert utgave av SFTs veileder 97:03 for parameterne nevnt under Fysisk-Kjemisk kvalitetselement i Tabell 8-1. For miljøgifter se kapittel 10. Tabell 8-1 Sammenfatning av kvalitetselementer og parametere i klassifiseringssystemet for kystvann. Fete bokstaver angir indekser og støtteparametere som skal benyttes for økologisk klassifisering i hht. Vannforskriften. Kornfordeling Sediment -fraksjon <63µm Parameter Planteplankton Klorofyll a Biologiske kvalitetselementer Fysisk-kjemisk kvalitetselementer Støtteparametre i sedimenter Nedre voksegrense (MSMDI) Fjære samfunn (RSLA, RSL) Nedre voksegrense Artsmangfold Ømfintlighet Sammensatte indekser og abundans: H, ES100, SN, ISI, AMBI, NSI, NQI1, DI. Fysiske Siktedyp Temperatur Salinitet Oksygen Oksygen Organisk innhold TOC, Glødetap Makroalger Ålegress Bløtbunnsfauna Næringssalter Nitrat + Nitritt, Fosfat, Total fosfor Total nitrogen, Ammoniu m Hydromorfologiske kvalitetselementer Morfologiske endringer % påvirkning av substrat Dyp Struktur og substrat av kystsone Struktur av tidevannssone Strøm og eksponering Silikat. 8.3 Planteplankton Eutrofiering Planteplankton responderer hurtig på endringer i vekstforholdene. Økte næringssalttilførsler (eutrofiering) kan føre til en økning av algebiomassen. For å vurdere effekter av eutrofi på planteplankton inneholder klassifiseringssystemet foreløpig en parameter for biomasse - klorofyll-a. Metoden baserer seg på kjemiske analyser. Sammenlignet med andre biologiske kvalitetselementer, er det behov for høyere frekvens i prøvetakningen for å fange opp variasjon. Tabell 8-2 Oversikt over regioner og vanntyper (1-5) der det er aktuelt å bruke indeksen klorofyll a. - betyr at det ikke finnes indekser og klassegrenser utviklet for disse vanntypene. n.a. betyr at vanntypen ikke finnes. Se Figur 3-2 for oversikt over regioner og vanntyper Vanntyper: Region B Barents-- havet G Norskehavet Nord 98 H Norskehavet Sør M Nord-sjøen Nord N Nordsjøen Sør Åpen eksponert kyst 1 Chl a Chl a Chl a Chl a Chl a Chl a Moderat eksponert kyst/fjord 2 Chl a Chl a Chl a Chl a Chl a Chl a Beskyttet kyst/fjord 3 Chl a Chl a Chl a Chl a Chl a Chl a Ferskvannspåvirket fjord 4 Chl a Chl a Chl a Chl a Chl a n.a. Sterkt ferskvannspåvirket fjord S Skagerrak

100 8.3.1 Innledning Planteplankton er små, frittsvevende, encellede planter (alger) og er første ledd i marine næringskjeder. Flere faktorer påvirker veksten hos, og biomassen av planteplankton. De viktigste faktorene er næringssalter, lys, grad av vertikal omrøring og predasjon i vannsøylen. Planteplanktonet kan vokse i den delen av vannsøylen hvor det er tilstrekkelig med lys, men høyest konsentrasjon av planteplankton (algebiomasse) forekommer vanligvis i de øvre 15 m. Planteplanktonets veksthastighet påvirkes i stor grad av miljøforholdene, forhold som stadig endres på grunn av meteorologiske, fysiske, kjemiske og biologiske prosesser. Disse endringene kan føre til betydelig variasjon i vekst, biomasse og artssammensetning innenfor relativt korte tidsrom og geografiske områder. Hvert år finner det sted en kraftig våroppblomstring som utnytter næringssaltene som er naturlig tilført den øvre delen av vannsøylen i løpet av vinteren. Gjennom resten av algenes vekstsesong kan det forekomme flere blomstringer av varierende intensitet. Planteplankton gjennomgår relativt faste sykluser og suksesjoner gjennom åre, samtidig kan forskjeller mellom år variere. Planteplankton responderer hurtig på endringer i vekstforholdene, og økte næringssalttilførsler (eutrofiering) kan føre til en økning av algebiomassen. Kraftig eutrofiering kan resultere i at enkelte arter danner masseblomstringer utenom de naturlige blomstringsperiodene og at artsmangfoldet reduseres Parametere som inngår i klassifiseringssystemet I denne versjonen av klassifiseringssystemet er kun følgende parameter for kvalitetselementet planteplankton benyttet: Klorofyll a-konsentrasjon. Klorofyll a er et indirekte mål for algebiomasse, og algenes innhold av klorofyll a varierer i takt med miljøforholdene de lever under (f.eks. endringer i lysintensitet og næringsforhold). Det arbeides imidlertid med å gjøre andre planteplanktonparametere operasjonelle for klassifiseringsformål, som: Foto: Are Pedersen Mengde av planteplankton uttrykt som cellekarbon per liter. Frekvens og intensitet av algeblomstringer. Funksjonelle grupper (prosentvis fordeling mellom kiselalger, dinoflagellater og andre alger) En praktisering av vanndirektivet krever blant annet inkludering av parametere for artssammensetning, og frekvens og intensitet av algeoppblomstringer. I det endelige klassifikasjonssystemet er derfor målet å utarbeide en indeks som også inkluderer endringer i planteplanktonets artssammensetning, endringer i forholdet mellom de ulike algeklassene og frekvens og forekomst av algeoppblomstringer. Etter hvert som nye planteplanktonparametere og -indekser utvikles, kan de bli en del av klassifiseringssystemet Feltmetodikk og analysemetoder Innsamling av prøver for analyse av klorofyll a skal gjennomføres i hele vekstsesongen for planteplankton. I Sør-Norge (til Stadt) anbefales det at innsamlingen starter i februar og avsluttes ved utgangen av oktober, mens det i områdene nord for Stadt anbefales det at innsamlingsperioden strekker seg fra mars til og med september. De to første månedene skal innsamlingen foretas hver

101 dag og med månedlig prøvetaking resten av vekstsesongen. Prøveinnsamling hver 14. dag gjennom hele vekstsesongen øker sikkerheten i datagrunnlaget som klassifiseringen skal bygge på (jfr. Vedlegg X1). Innsamlingsperioden bør strekke seg over 6 år (minimum 3 år) for at naturlig variasjon skal fanges opp i datamaterialet. Prøvene skal være representative for den øvre delen av vannsøylen, og prøvene skal tas på 5 m dyp. Klorofyll a-mengden i sjøvann finner man ved å filtrere en målt mengde vann gjennom et filter som fryses ned inntil analyse kan utføres på laboratorium. Klorofyllet i algene på filteret ekstraheres ved bruk av en gitt mengde ekstraksjonsmiddel (aceton, metanol, etanol) som tilsettes filteret. Absorbans måles i ekstraktet i spektrofotometer i henhold til standardiserte metoder (NS4766, NS4767, ISO10260:1992) eller i fluorometer som er kalibrert mot spektrofotometer, og mengden klorofyll a per liter beregnes. Ved rapportering av data angis hvilken analysemetode og apparatur som er benyttet Krav til data og beregningsmetode for klassifisering Det anbefales å bruke datasett fra 6, minimum 3 år, til klassifiseringen. Klassifiseringen ved bruk av klorofyll a skal gjøres etter beregning av 90-persentil for klorofyll a fra hele innsamlingsperioden. For andre planteplanktonparameterne vil klassifiseringskriterier bli laget etter hvert som mer data, kunnskap og erfaring foreligger, men fordi det forekommer naturlige variasjoner i både sammensetning og biomasse av planteplankton, vil anbefalingene for innsamlingsfrekvens være de samme som for klorofyll a Referansetilstand og klassegrenser Tallverdier for klorofyll a for referansetilstand og klassegrenser i de ulike økoregionene og vanntypene er angitt i Tabell 8-3. Det må presiseres at datagrunnlaget for fastsettelse av klassegrensene for klorofyll a har vært mangelfulle, spesielt for økoregionene Nordsjøen, Norskehavet og Barentshavet. Når et mer omfattende datagrunnlag foreligger fra de ulike økoregioner og vanntyper, må det påregnes at klassegrensene i det endelige klassifiseringssystemet vil kunne justeres noe i forhold til dagens foreslåtte klassegrenser. Tabell 8-3 Referanseverdier og klassegrenser for klorofyll a (µg/l) i de ulike økoregioner og vanntyper. *) Vanntypen sterkt ferskvannspåvirket inngår ikke i klassifiseringssystemet for planteplankton. **) Klassegrenser mangler pga. manglende data. Region Vanntype Referansetilstand god Dårlig Svært God Moderat Dårlig Meget Region fork. nr. Salinitet Vanntype Skagerrak 1 Eksponert >25 2,3 <3,5 3,5-<7 7-<11 11-<20 >20 S 2 Moderat eksponert >25 2,0 <3 3-<6 6-<9 9-<18 >18 3 Beskyttet >25 2,0 <3 3-<6 6-<9 9-<18 >18 5* Sterkt ferskvannspåvirket Nordsjøen-Sør N 1 Eksponert 30 2,0 <3 3-<6 6-<8 8-<14 >14 Nordsjøen-Nord M 2 Moderat eksponert 30 1,7 <2,5 2,5-<5 5-<8 8-<16 >16 Norskehavet-Sør H 3 Beskyttet 30 1,7 <2,5 2,5-<5 5-<8 8-<16 >16 Norskehavet-Nord G 4 Ferskvannspåvirket 18-<30 2,0 <2,6 2,6-<4 4-<6 6-<12 >12 5* Sterkt ferskvannspåvirket Barentshavet B 1 Eksponert 30 1,9 <2,8 2,8-<5,5 5,5-<8 8-<12 >12 2** Moderat eksponert Beskyttet 30 1,0 <1,5 1,5-<3 3-<6 6-<10 >10 4 Ferskvannspåvirket 18-<30 0,9 <1,2 1,2-<2 2-<3 3-<6 >6 5* Sterkt ferskvannspåvirket

102 8.4 Fastsittende alger (Makroalger) - Eutrofi For fastsittende alger inneholder systemet indekser for påvirkningstypene eutrofiering og organisk belastning (begge indekser gjelder for begge påvirkningstyper). Klassifiseringssystem basert på fastsittende alger dekker foreløpig kun tre vanntyper i økoregion Skagerrak og alle fem vanntypene i økoregionene Nordsjøen nord og Norskehavet sør. For vanntypene i økoregion Skagerrak benyttes en indeks basert på nedre voksegrense for utvalgte arter (MSMDI). For vanntypene i økoregion Nordsjøen sør og Norskehavet nord, baseres klassifiseringen på en multimetrisk fjæresamfunnindeks (RSLA/RSL). Disse indeksene er utviklet i prosessen med Foto: Are Pedersen interkalibrering og antatt å gjenspeile endringer i artssammensetning og sonering som følge av endret næringstilgang. Tabell 8-4 Oversikt over regioner og vanntyper (1-5) der det er aktuelt å bruke indekser for fastsittende alger. betyr at det ikke finnes indekser og klassegrenser utviklet for disse vanntypene. n.a. betyr at vanntypen ikke finnes. Se Figur 3-2 for oversikt over regioner og vanntyper. Ved å klikke på indeksene i ønsket region overføres leseren til beskrivelsen av ønsket indeks og beregninger av denne i Vedlegg V8.2. Vanntyper: Region B Barents-- havet G Norskehavet Nord H Norskehavet Sør M Nord-sjøen Nord N Nordsjøen Sør S Skagerrak Åpen eksponert kyst RSLA 1-2 RSLA MSMDI 1 Moderat eksponert kyst/fjord RSLA 1-2 RSLA MSMDI 2 Beskyttet kyst/fjord RSLA 3 RSLA 3 - MSMDI 3 Ferskvannspåvirket fjord RSL 4 RSL 4 - n.a. Sterkt ferskvannspåvirket fjord RSL 5 RSL Innledning Fastsittende alger er alle større synlige alger som sitter festet enten til fjell, andre alger eller dyr langs vår kyst. De har ikke mulighet for å flytte til andre steder dersom forholdene skulle bli dårligere og er derfor gode indikatorer på en eventuell forverring av forholdene de lever under. Fastsittende alger vokser på steder hvor de er mest konkurransedyktige, og de finnes derfor i forskjellige soner nedover i fjæra og ned til nederste voksedyp. Artssammensetning og sonering varierer med forhold som lys, temperatur, saltholdighet, eksponering, strøm og næringstilgang. Endrer næringstilgangen seg, vil både artssammensetningen og soneringen endre seg. Det er dette som ligger til grunn for indeksene Metoder som inngår i klassifiseringssystemet For Norge er det foreløpig utviklet to typer indekser for fastsittende alger (Tabell 8-4): 1. Nedre voksegrense for et visst antall lett gjenkjennelige opprette alger (Nedre voksegrense- MSMDI) Reduksjon i lysgjennomtrengelighet og dermed nedre voksegrense for alger, har en klar sammenheng med graden av overgjødsling. Basert på historiske data, innsamlet informasjon fra forurensete områder og ekspertvurderinger, er det satt grenseverdier for vannkvalitet basert på nedre voksgrenser for 9 utvalgte alger for 3 vanntyper. 101

103 MSMDI benyttes bare i Skagerrak i vanntypene 1, 2 og 3 med spesifikke klassegrenser for hver vanntype. Det er ennå ikke utviklet klassegrenser for vanntypen «sterkt ferskvannspåvirket fjord» i Skagerrak. Indeksene for vanntypene 1, 2 og 3 betegnes henholdsvis som MSMDI 1, MSMDI 2 og MSMDI Multimetrisk indeks som baserer seg på artssammensetningen i fjæresonen (Fjæresamfunn- RSLA/RSL) Indeksen RSLA og RSL baseres på en multimetrisk indeks som inneholder informasjon om antall arter som forekommer i fjæra, forhold mellom grupper og typer av arter, i tillegg til justering for en verdisetting av de fysiske forhold i fjæra. Det er utviklet forskjellige klassegrenser for indeksene alt etter hvilken vanntype en undersøker. For RSLA er det utarbeidet klassegrenser og artslister for bruk i vanntypene 1, 2 og 3. For vanntypene 1 og 2 gjelder de samme klassegrensene og artslistene, og RSLA1-2 skal benyttes i disse vanntypene. I våre fjorder benyttes andre artslister og klassegrenser for indeksen og den betegnes RSLA 3. Her inngår også abundans, som defineres som prosent dekningsgrad eller forekomst etter en semikvantitativ skala. I ferskvannspåvirkete fjorder gjelder foreløpig en eldre indeks RSL med noen andre klassegrenser og artslister i henholdsvis vanntypene; ferskvannspåvirket fjord (RSL 4) og sterkt ferskvannspåvirket fjord (RSL 5). Abundans inngår ikke i denne indeksen Generelt om metodikken, krav til data og beregningsmetode for indeksene Prøvetidspunkt og minimum antall stasjoner Innsamlingene av data foretas helst i perioden juli til og med september. Det anbefales å undersøke minimum 2 lokaliteter/stasjoner i hver vannforekomst (VF). For å øke sikkerheten i statusberegningene basert på fastsittende makroalger, bør en velge stasjoner med mest mulig like fysiske forhold, dvs. hellning på transekt ned i dypet og fjæra, substrat, fjærepytter, himmelretning, strømforhold, utsatthet for isskuring/sandskuring, eksponering og sedimentering. Ved å foreta en slik utvelgelse basert på like fysiske karakteristika vil en redusere variasjon og bli mer sikker på at de statusverdiene som beregnes for vannforekomsten er riktige. Metode 1 Nedre voksegrense - MSMDI. Innsamling av data foretas ved hjelp av dykking med trykkluft. Dykkeren som foretar registreringen, skal være faglig kvalifisert til å foreta registrering av alger og som minimum kunne bestemme nedre voksegrense for de artene som inngår i indeksen. Nederste voksedyp for en art er det dyp hvor en art forekommer som spredt, eller med en dekningsgrad større enn ca. 5 %. De individene som vurderes, skal være utvokste individer istand til å reprodusere. Det kreves ikke noen bestemt bredde eller retning på transektet, men for å kunne følge samme lokalitet ved trendovervåking, bør man undersøke samme transekt i oppfølgende overvåking. Nedre voksegrense registreres på skjema av dykker eller av assistent på land når kommunikasjon benyttes. Nedre voksegrense for hver art på lokaliteten benyttes til å beregne tilstandsklassen for hver enkelt art. Tilstanden/status for lokaliteten beregnes som middelverdi av tilstandsklassene for alle artene. EQR-verdien beregnes deretter i forhold til referanseverdien som er 5 (Meget god). Grunnlag for utregning ligger i vedlegg V

104 Metode 2. Multimetrisk indeks RSLA og RSL. Beregning av indeksen er basert på en redusert artsliste som er valgt ut basert på artenes naturlige forekomst i denne vanntypen. Arter som mangler i artslisten og som kan forekomme vanlig i området kan ha en begrenset nord-syd utbredelse. Slike arter er derfor utelatt av listen. Det er viktig at alle arter som finnes på en stasjon blir registrert. Den beste måten å sikre at en registrerer alle arter på, er å foreta innsamling ved svømmedykking i fjæra. Det er mye lettere å se arter og i tillegg skille til dels morfologisk like arter under vann gjennom maske enn ved å observere ovenfra. Registrering bør tas nær høyvannstid dvs. på økende flo og i slutten av en tidevannsfase. En bør bruke ca. 30minutter på hver enkelt stasjon. Skulle det være vanskelig å registrere ved svømmedykking, kan en registrere ved lavvann, men da må en forlenge tiden en bruker (minimum 1 time pr stasjon) og sannsynligvis ta adskillig flere prøver av vanskelig identifiserbare arter. Det kan også i slike tilfeller være vanskeligere å bestemme forekomsten av arter ettersom det er vanskelig å identifisere like arter i felt. En bør være oppmerksom på at ved mangelfull registrering av antall og forekomst av arter, vil økologisk status for stasjonene kunne feilklassifiseres og ende opp i dårligere statusklasser enn hva som er tilfelle. En fjærelokalitet med ca. 10 m strandlinje kartlegges. Stasjonens vertikale utstrekning går fra supralittoralen (helt øverst i fjæresonen) til øvre del av sublittoralen (laveste lavvann, se Norsk Standard NS-EN ISO 19493). Stasjonens fysiske forhold registreres på et skjema for verdisetting av fjæra som da får en poengverdi. Forekomst av arter registreres og føres inn i eget skjema i henhold til vanntypen. Det foreligger forskjellige artsskjema for hver vanntype, med de artene som vanligvis forventes å bli funnet der. Basert på poengverdien for fjæra kan en normaliseringsfaktor for artsantallet leses ut fra en tabell. Før EQR-verdi kan beregnes, normaliseres artsrikheten mot fjæras fysiske egenskaper ved hjelp av normaliseringsfaktoren. Da får man et normalisert artsantall som deretter inngår i beregningen av EQR-verdi for parameteren justert artsantall. EQR-verdier beregnes for alle parameterne som alle inngår i indeksen. Parameterne er: Justert artsantall, andel av grønnalger, rødalger og brunalger, summert forekomst av grønnalger og brunalger, prosentvis andel grønnalger, rødalger og brunalger, forholdstall mellom ESG1 og ESG2 arter (ESG=økologiske status grupper) og prosentvis andel opportunister. En gjennomsnittlig EQRverdi beregnes så for alle parameterne og gir EQR-verdien for lokaliteten. Ulike varianter av de multimetriske indeksene RSLA og RSL har ulike parametere som inngår i beregningsgrunnlaget. Grunnlag for utregning ligger i vedlegg V8.2. Eksempler på beregning av indeksene finnes i Vedlegg V

105 8.5 Angiospermer (ålegress) - Eutrofi Akvatiske blomsterplanter (angiospermer) inngår som et av kvalitetselementene for fastsetting av økologisk status og ålegress er vår vanligste marine vannplante. Ingen metoder er interkalibrert for norske vannforekomster og denne veilederen foreslår en nasjonal metodikk for bruk av ålegress til klassifisering økologisk tilstand, basert på vanndirektivmetoder i Europa. Ålegress vokser langs hele vår kyst, men klassegrenser er foreløpig kun foreslått for økoregion Skagerrak. Validering av dose-respons og klassegrenser gjenstår. Indeksen baseres på artssammensetning og nedre voksegrense som påvirkes av eutrofiering, samt areal som påvirkes av mange former for menneskelig aktiviteter. Inngrep i kystsonen kan også fanges opp under hydromorfologiske endringer. Tabell 8-5 Oversikt over regioner og vanntyper (1-5) der det er aktuelt å bruke indeksen nedre voksegrense. betyr at det ikke finnes indekser og klassegrenser utviklet for disse vanntypene. n.a. betyr at vanntypen ikke finnes. Se Figur 3-2 for oversikt over regioner og vanntyper. Vanntyper: Region B Barents-- havet G Norskehavet Nord H Norskehavet Sør M Nord-sjøen Nord N Nordsjøen Sør S Skagerrak Åpen eksponert kyst Nedre voksegrense Moderat eksponert kyst/fjord Nedre voksegrense Beskyttet kyst/fjord Nedre voksegrense Ferskvannspåvirket fjord n.a. Sterkt ferskvannspåvirket fjord Innledning Ulike arter av sjøgress brukes som kvalitetselement i Europa og vår vanligste art, ålegress (Zostera marina), brukes av flere land (i Region Nordøst Atlanteren: Danmark, Tyskland, Nederland, Storbritannia og Irland). Flere parametere brukes, for eksempel tetthet, dekningsgrad og nedre voksedyp. Norge har ikke interkalibrert ålegressparametere, mest på grunn av mangel på felles vanntyper og at andre land i regionen har basert sine indekser på fjæresoneundersøkelser. I Norge vokser ålegressset i sjøsonen. Det foreslås en nasjonal metode for bruk av ålegress som kvalitetsindikator, basert på metoder som brukes i det europeiske vanndirektivarbeidet. Foto: F. Moy Ålegress har en økologisk viktig rolle i kystsonen og er samtidig truet av menneskelige aktiviteter. For uten å være et viktig matfat og oppvekstområde for fugl og fisk, har ålegresset god primærproduksjon, binder karbon og næringssalter, binder sediment, oksygenerer bunnen og forbedrer vannkvaliteten. De viktigste truslene er eutrofi og råtten bunn, utbygging og mudring, men også introduserte arter, sykdom og nedbeiting. Artssammensetningen og utbredelse varierer med forhold som lys, temperatur, saltholdighet, eksponering, strøm og næringstilgang. Sjøgress (ålegress) er antatt å være en god 104

106 biologisk kvalitetsindikator fordi plantene er fastsittende og responderer på toksiske stoffer og på endringer i næringssaltkonsentrasjoner. Under næringsfattige forhold dominerer sjøgresset (ålegresset) primærproduksjonen, men blir gradvis erstattet av hurtigvoksende makroalger (grønnlager) med økende grad av overgjødsling. Utbygging eller forhold som ender hydromorfologiske egenskaper i en vannforekomst, vil også påvirke ålegressets utbredelse. Det er dette som ligger til grunn for indeksene. Ålegresset vokser på hele vår kyst, men er best utviklet og kartlagt i Skagerrak og indeksverdier er foreløpig bare foreslått for økoregion Skagerrak Metoder som inngår i klassifiseringssystemet En CEN-standard for undersøkelser av angiospermer er under utarbeidelse og denne peker på følgende parametere: Utbredelse av ålegresseng (stedfeste ytre grenser og areal) Nedre voksedyp, Skuddtetthet (dekningsgrad) eller biomasse (kg/m 2 ), Artssammensetning Dekningsgrad av påvekstalger For Norge er det utviklet 5 nasjonale indekser for ålegress: 1. Nedre voksegrense, dvs. dybdeutbredelse av ålegress 2. Tetthet av ålegress (forekomst, dekningsgrad) 3. Høyde på eng (lengde av ålegress) 4. Artsammensetning 5. Utbredelse (areal) Undersøkelsene kan gjøres ved bruk av et undervannskamera (droppkamera/slepekamera). Dersom det er behov for innsamling av materiale til artsbestemmelser, anbefales det innsamling ved dykking. Droppkamera er et lite undervannskamera med styrefinne som slepes etter sin kabel fra en båt med monitor/tv-skjerm slik at undervannsforholdene kan studeres og registreres. Kameraet skal i tillegg ha en kalibrert dybdesensor slik at registrering av nedre voksedyp og høyde på gresset kan utføres. Oppmåling foreslås etter en sikk-sakk-metode hvor parameter 1-4 måles 5-10 ganger pr lokalitet. Areal (geografisk utbredelse) fastsettes ved å sette endepunkter rundt ålegressenga. Disse parameterne kan brukes i referanseovervåking, trendovervåking og tiltaksovervåking, men kan vektlegges ulikt etter målsetning. Metode 1: Nedre voksegrense, dybdeutbredelse til ålegresseng Dyputbredelsen til ålegress er en respons på vannets klarhet, forutsatt at det ikke er andre forhold som f.eks. manglende egnet substrat eller forekomst av andre arter, som begrenser utbredelsen. Overgjødsling og avrenning fra land påvirker vannets klarhet og dermed dyputbredelsen for både vannplanter og makroalger. Både nedre voksedyp for ålegresseng (minimum 10 % dekningsgrad) og dypeste observerte ålegressplante skal registreres. Basert på historiske data, innsamlet informasjon fra forurensete områder og ekspertvurderinger, er det satt grenseverdier for vannkvalitet basert på nedre voksgrenser for 3 vanntyper i økoregion Skagerrak (1, 2 og 3), se tabell i Vedlegg. Vi har foreløpig relativt begrenset kunnskap om dybdeutbredelse av ålegress i økoregioner utenfor Skagerrak og vi må avvente kartleggingen som pågår i det nasjonale kartleggingsprogrammet. Erfaringer fra Troms indikerer at dose-respons for disse nordlige forekomstene er forskjellig fra Sør-Norge, idet mange forekomster har grunn utbredelse til tross for god sikt i vannet. Det kan ha sammenheng med mengde innstrålt lys gjennom året. Sterk interaksjon 105

107 mellom ålegress og gravende dyr som fjæremark og muslinger kan også være årsak til begrenset utbredelse og redusert tetthet av ålegress. Slike interaksjoner må tas med i vurdering når nedre voksegrense og andre kvalitetselementer skal brukes til klassifisering av vannkvalitet. Metode 2: Tetthet av ålegress (forekomst, dekningsgrad) Tetthet av planter er uttrykk for biomasse og forteller også noe om ålegressengas helsetilstand i betydning hvor livskraftig enga er. I de europeiske overvåkingsprogrammene er skuddtetthet (antall skudd pr. areal) den mest brukte parameteren, men dette kan det være vanskelig å måle i sublittorale ålegressenger. Tetthet målt som dekningsgrad er også vanlig brukt og brukes ofte også sammen med skuddtetthet. Dekningsgrad er en enklere parameter å måle. Dekningsgrad uttrykkes i prosent eller dekningsklasser dvs. hvor mye av bunnarealet innenfor ålegressenga ålegresset dekker. Dekningsklassene: 1=enkeltfunn, enkelte planter; 2=spredte planter, glissen eng; 3=flekkvis tett eng (markert flekkvis forekomst) og 4=tett ålegresseng; kan fastsettes ut fra bruk av dropp-kamera. Fastsettelse av skuddtetthet krever dykkerundersøkelser Forhold som bølgeeksponering og økoregioner, påvirker utforming og tetthet til ålegressenger og det må tas høyde for dette gjennom typologien (dvs. ulike grenseverdier for ulike vanntyper), samt at det må etableres referanseverdier for de ulike aktuelle vanntyper i alle regioner. I regioner nær artens utbredelsesgrenser, f.eks. i Troms, er det stor (kanskje naturlig) variasjon fra eng til eng og fra sted til sted, og denne type kunnskap må inkluderes når avvik fra naturtilstand skal bedømmes. Metode 3: Høyde på eng (lengde av ålegressplantene) Økologisk klassifisering har sammenheng med økologisk funksjon til det biologiske kvalitetselementet. Ålegress som biotop og habitat har direkte sammenheng med den tredimensjonale strukturen som ålegresset skaper på ellers flate mudderbunner. Høyde på enga (lengde av ålegresset) er sammen med plantetetthet (dekningsgrad), en parameter som indikerer økologisk funksjon gjennom å beskrive hvor stort rom ålegressenga skaper. Gode vekstforhold med godt lys gir god vekst og lange blader. Høyde er også en parameter i det nasjonale naturtypekartleggingsprogrammet for verdisettingen av ålegressenger. Høyde er avhengig av vekstsesong og anbefalt periode for måling av høyde er juniseptember. Høyde skal måles midt i enga hvor ålegresset har sin frodigste utforming. Det eksisterer ikke tilstrekkelig kunnskap til å kunne fastsette klassegrenser for høyde på ålegress for ulike vanntyper. I forslag til kriterier for verdisetting av naturtyper i naturtypekartleggingsprogrammet, er høyde på eng eller skuddlengde gitt kvalitetsklasser med grenseverdiene 20 cm og 60 cm, hvor naturtypens verdi øker med økende lengde. Høyde på eng kan måles med dropp-kamera med dybdesensor og kan således relativt enkelt samles inn i sammenheng med bestemmelse av nedre voksedyp. Metode 4: Artsammensetning Artsmangfoldet i en ålegresseng kan være høy gjennom et høyt antall små og mikroskopiske arter (Fredriksen et al. 2005, Christie et al. 2009, m.fl.), men i hovedtrekk er en frisk ålegresseng dominert av ålegress, med kraftige planter uten særlig påvekst eller stor makroskopisk artsrikdom. Endret artsammensetning som følge av begroing og vekst av trådformede alger (ofte grønnalger) i en ålegresseng, kan være indikasjon på dårlig kvalitet og overgjødsling (Duarte 1995, Borum 1985, Lapointe et al 1994). Sterk begroing, oppblomstring av fremmede eller konkurrerende arter, kan også være en trussel mot ålegresset. I den sammenheng er det viktig å registrere artsammensetning og mengde av arter. Oppblomstring av slike opportunistiske, blad- eller trådformede alger er sesongavhengig, slik at tidspunktet for observasjon er viktig, og det anbefales undersøkelser i augustseptember. Det anbefales dykkerinnsamling for undersøkelser av artssammensetning, men det er 106

108 tilstrekkelig å utføre undervannsvideoregistrering for fastsettelse av mengde begroingsalger enten som prosent dekning eller dekningsklasser på samme vis som for tetthet til ålegress. Det eksisterer ikke tilstrekkelig kunnskap til å fastsette grenseverdier, men basert på ekspertvurderinger er forslag til grenseverdier er gitt i tabell Tabell 8-6 Tilstandsklasser og grenseverdier for forekomst av begroingsalger, bedømt som 5- dekningsgrad eller forekomstklasser. Naturtilstand, Svært god God Moderat Dårlig Lite trådformede alger, friskt <15 % trådformede alger >15 % trådformede >50 % trådformede alger grønt gress alger Begroingsalger har kl 2: spredt forekomst 3: vanlig forekomst av 4: dominerende forekomst av dekningsklasse 0-1 begroingsalger begroingsalger begroingsalger Metode 5: Utbredelse (areal) Arealutbredelse av ålegressenger er en god parameter for bruk i Vannforskriften fordi denne parameteren kan reflektere menneskelige inngrep i kystsonen som påvirker ålegressets arealmessige utstrekning. Ålegress kan ha en naturlig variasjon fra år til år som må tas i betraktning ved tilstandsvurdering. Det anbefales å kartlegge arealutbredelse samtidig med registrering av nedre voksegrense og dekningsgrad. Det finnes ingen referanseverdi for areal for en vanntype, men stedsspesifikke referanseverdier kan finnes i historiske opptegninger. Alternativt anbefales bruk av modeller som viser potensielt utbredelsesareal. Effekt av et inngrep i en ålegressforekomst kan bedømmes som endring i areal som kan tallfestes. Arealutbredelse har også anvendelse i Marin strategi, Habitatdirektivet i Sverige og Danmark og vårt nasjonale naturtypekartleggingsprogram i regi av DN. Det arbeides med en EQR-indeks for angiospermer, men den må valideres før den kan brukes. Skisse til indeks er vist i vedlegg V8.3. Grunnlagsdata forutsettes innsamlet i det nasjonale kartleggingsprogrammet og i målrettede vannforskriftundersøkelser Hvor skal indeksene benyttes? Tabell 8-7 viser forslag til hvilke ålegressparametere som bør inngå i ulike typer av overvåking i Vannforskriften. Artssammensetning og forekomst (mengde) er fundamentale parametere i Vannforskriften og er sammen med nedre voksedyp foreslått som parametere for basisovervåking. Ved tiltaksovervåking anbefales det dykkerinnsamling for å øke presisjon og detaljnivå i innsamling av måleparameterne sammenliknet med bruk av dropp-kamera. For oppmåling av tetthet (forekomst) anbefales bruk av dekningsgradklasser i referanse- og trendovervåking. Dekningsgrad kan fastsettes ut fra video/foto-registrering og utføres sammen med fastsettelse av nedre voksegrense ved bruk av dropp-kamera. Det gir god kost-nytte-verdi. I trend- og tiltaksovervåking skal tilstanden i ålegressenger på stasjoner i vannforekomsten sammenliknes med seg selv over tid for å spore endringer. Som for tetthet, kan høyde brukes direkte i trend- og tiltaksovervåking siden tilstanden i ålegressengene i vannforekomsten skal sammenliknes med seg selv over tid for å spore kvalitetsendringer. 107

109 Ettersom det ikke finnes referanseverdier for areal for en vanntype, har denne parameteren først og fremst anvendelse i trend- og tiltaksovervåking hvor endring over år skal vurderes. Tabell 8-7 Oversikt over forslag til overvåkingsparametere for ålegress i Vannforskrift-overvåking. Basisovervåking Basis: Påvirka områder Tiltaks- Referanseovervåking (Trendovervåking) overvåking Artssammensetning - dykkerinnsamling x x x x Nedre voksedyp x x x Mengde/tetthet -dykkerinnsamling -flere dypintervall x x x x x Areal x x Høyde x x 108

110 8.6 Bløtbunnsfauna Hovedsakelig eutrofi (organisk belastning sedimentering) Bløtbunnsfaunaundersøkelser gjøres på lokaliteter med sedimentbunn, fortrinnsvis der det er flat bunn med finkornet sediment (høy andel av leire og silt). Bløtbunnsfauna påvirkes av flere typer miljøbelastninger. Tilstandsindeksene beskriver endringer i artsmangfold og endringer i forekomsten av ømfintlige og tolerante arter. Ved stor påvirkning kan både individmengden og artsantallet bli sterkt redusert. Ved stor organisk belastning kan individtettheten bli ekstremt høy. En ny indeks som signaliserer unormalt lav eller unormalt høy individtetthet, er derfor tatt inn i klassifiseringssystemet. Klassifiseringssystemet bruker samme indekser og grenseverdier for de forskjellige typer av påvirkning. Foreløpig er det heller ikke laget differensierte grenseverdier for ulike regioner og vanntyper. Tabell 8-8 Oversikt over regioner og vanntyper (1-5) der det er aktuelt å bruke indekser for bunnfauna. betyr at det ikke finnes indekser og klassegrenser utviklet for disse vanntypene. n.a. betyr at vanntypen ikke finnes. Se Figur 3-2 for oversikt over regioner og vanntyper. Vanntyper: Region B Barents-- havet G Norskehavet Nord H Norskehavet Sør M Nord-sjøen Nord N Nordsjøen Sør S Skagerrak Åpen eksponert kyst 1 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 Moderat eksponert kyst/fjord 2 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 Beskyttet kyst/fjord 3 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 Ferskvannspåvirket fjord 4 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H Sterkt ferskvannspåvirket fjord ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 NQI1 AMBI NSI ISI 2012 DI H ES100 n.a. 109

111 8.6.1 Innledning Bløtbunnsfauna er virvelløse dyr større enn 1 mm som lever på overflaten av leire-, mudder- eller sandbunn eller graver i bunnen. Den internasjonale (engelske) betegnelsen er macroinvertebrates. Flere dyregrupper er representert. Vanligst er børstemark (Polychaeta), muslinger (Bivalvia), snegler (Gastropoda), krepsdyr (Crustacea) og pigghuder (Echinodermata). Antall individer er normalt mellom 50 og 300 i en grabbprøve på 0,1 m 2. I en grabb er antall arter normalt mellom 25 og 75. Kumulativt antall arter hvis man summerer fire prøver (0,4 m 2 ) på en stasjon er ofte dobbelt så høyt som i én prøve (altså mellom 50 og 150). Tallene kan variere mye mellom områder, sedimenttyper og dyp, også om det ikke er noen forurensningspåvirkning. I områder med dårlige forhold eller stor påvirkning blir ømfintlige arter borte og artsmangfoldet avtar, mens tolerante arter kan overleve en kraftigere påvirkning. Hvis mange av de ømfintlige artene er borte, kan ikke tilstanden på lokaliteten klassifiseres som svært god eller god, men må klassifiseres som moderat eller dårligere Innsamling av prøver og faunaanalyser Innsamling, opparbeidelse av prøver, artsbestemmelser og databehandling følger internasjonal standard ISO I standarden finnes også retningslinjer for valg av stasjoner slik at de blir representative for vannforekomsten eller på annen måte tilpasset problemstillingen ved undersøkelsen. På hver stasjon tas det prøver med en 0,1 m 2 grabb. Innholdet i grabbene spyles med sjøvann gjennom sikt med 1 mm hull for å fjerne finmateriale, mens dyr og annet materiale større enn 1 mm blir tatt vare på. Dyrene sorteres ut, artsbestemmes og antall individer av hver art noteres. Indeksverdier og tilstandsklasser skal deretter beregnes. Eksempel på utregning og presentasjon av indeksverdier, neqr-verdier og tilstandsklasser er vist i avsnitt Indekser som inngår i klassifiseringssystemet I denne versjonen av klassifiseringssystemet inngår følgende indekser: Sammensatt indeks NQI1 (inneholder både artsmangfold og ømfintlighet) Artsmangfold ved indeksene H og ES100. Ømfintlighet ved indeksene NSI (ny), ISI (oppdatert 2012) og AMBI (komponent i NQI1) Indeks for individtetthet DI (angir dårligere tilstand ved unormalt lave eller unormalt høye individtettheter) NQI1 er brukt i NEAGIG (North-East Atlantic Geographical Intercalibration Group) og inngår i Norges rapportering til EU. De fleste landene bruker sammensatte indekser av samme type som NQI1. NQI1 har vært referanse ved kalibreringen av klassegrenser for de andre indeksene Valg av gamle og nye indekser for tilstandsklassifisering endringer fra 2009 til 2012 Klassifiseringen baseres mer på enkeltindekser enn på sammensatte indekser. Bruk av normalisert EQR (se nedenfor) gjør dette hensiktsmessig. I den forrige veilederen inngikk to sammensatte 110

112 indekser, NQI1 og NQI2. NQI1 er den eneste som er interkalibrert internasjonalt i NEAGIG. Den må derfor beholdes, i alle fall inntil en ny interkalibrering med en annen indeks har blitt gjennomført. Toleranseindeksen AMBI inngår i både NQI1 og NQI2. Testing av AMBI på norske data tyder på at den ikke er optimalt tilpasset norske forhold. Det er derfor utviklet og prøvd ut en ny ømfintlighetsindeks (NSI) som er basert på omfattende norske grunnlagsdata. Ved utprøving av AMBI og NSI langs kjente belastningsgradienter viste NSI i de fleste tilfellene en bedre indikasjon på belastningen enn AMBI (Rygg og Norling, 2013). NSI blir ny enkeltstående indeks. For artsmangfold beholdes H, ES100 og dessuten ømfintlighetsindeksen ISI. ISI er oppdatert og gitt betegnelsen ISI2012. NQI2 blir overflødig og utelates. I prøver som har veldig lave individtall (færre enn seks), gir NQI1 feil verdi og kan ikke brukes fordi de matematiske egenskapene hos indeksen da lager uriktige indeksverdier. Ved å bruke N+2 i stedet for N i formelen unngås de uriktige indeksverdiene ved lave individtall (Rygg et al. 2011) Kort beskrivelser av indeksene NQI1 (Norwegian quality index) er en sammensatt indeks. Indeksen inneholder indikatorer som omfatter sensitivitet (AMBI, se nedenfor), diversitet (H og ES100, se nedenfor) og antall arter og individer i en prøve. NQI1 er interkalibrert mellom alle land som tilhører NEAGIG. NQI1 kan ha verdier mellom 0 og 1. AMBI er en sensitivitetsindeks (egentlig en toleranseindeks) der artene tilordnes en toleransesklasse (ecological group, EG): EG I sensitive arter, EG II indifferente arter, EG III tolerante, EG IV opportunistiske, EG V forurensningsindikerende arter. I Norge brukes AMBI bare i kombinasjonsindeksen NQI1 og har derfor ingen egen klassifisering. AMBI er en kvantitativ indeks som tar hensyn til individantallet av artene. Hver art er tilordnet en av de fem økologiske gruppene (basert på expert judgement ). Programmet for beregning av AMBI kan hentes fra: NSI er en ny sensitivitetsindeks. Den ligner AMBI, men er utviklet med basis i norske faunadata, og ved bruk av en objektiv statistisk metode. Hver art av i alt 591 arter ble tilordnet en sensitivitetsverdi. En prøves NSI-verdi beregnes ved gjennomsnittet av sensitivitetsverdiene av alle individene i prøven. En beskrivelse av NSI og hvordan den beregnes, finnes i Rygg & Norling (2013). ISI er også en sensitivitetsindeks. Beregning av ISI er beskrevet i Rygg (2002). Grunnlaget for beregningen er senere utvidet og artsnomenklaturen er standardisert. Den reviderte ISI betegnes ISI2012 (Rygg og Norling, 2013). Hver art er tilordnet en ømfintlighetsverdi. ISI er en kvalitativ indeks som bare tar hensyn til hvilke arter som er til stede, men ikke individtall. En prøves ISI-verdi beregnes ved gjennomsnittet av sensitivitetsverdiene av artene i prøven. DI (density index) er en ny indeks for individtetthet (Rygg & Norling, 2013). DI er spesielt utviklet med tanke på tilstandsklassifisering av individfattig fauna. Indeksene for artsmangfold og ømfintlighet fungerer da av og til dårlig, fordi de kan styres av tilfeldigheter i de små datasettene. Fattig fauna finnes særlig ved dårlige oksygenforhold, eller ved svært kraftig industriforurensning. Ekstremt høye individtettheter av tolerante arter tyder på påvirkning av organisk belastning, vanlig nær renseanlegg og matfiskanlegg. DI signaliserer også dette. H (Shannonindeksen) er en av de mest brukte diversitetsindeksene og benyttes også som klassifiserings-indeks. ES100 (Hurlberts diversitetsindeks) er også en diversitetsindeks som viser forventet antall arter blant 100 tilfeldig valgte individer i en prøve. 111

113 8.6.6 Inkludering av data fra andre resipientundersøkelser Data fra resipientundersøkelser gjort med annet formål kan inngå som grunnlag for klassifisering. Det forutsettes da at data fra slike undersøkelser er representative for vannforekomsten. Videre er det en forutsetning at kravene til standardiserte innsamlingsmetoder, artsidentifiseringer og artsnomenklatur er fulgt Variasjoner i referansetilstand Det er observert naturlig dårligere indeksverdier i noen vannforekomster, f. eks. i store, dype vestlandsfjorder. Det er også normalt med gradienter i referansetilstand fra åpne (eksponerte) til mer innelukkede områder. De indre delene av lange fjorder har svekket mulighet for rekruttering fra mer artsrike åpne områder utenfor og kan derfor ha lavere artsantall. Det er observert lavere indeksverdier i Skagerrak enn i regionene i vest og nord (Molvær et al. 2009), men det er ikke dokumentert om dette skyldes ulik referansetilstand eller ulik representativitet i valget av stasjoner. Noen fjordbassenger har naturlig lavt oksygeninnhold i dypvannet. Det er vanskelig å skille disse fra fjordbassenger hvor oksygeninnholdet er lavt som følge av menneskelig aktivitet. I slike bassenger kan faunaen være svært fattig eller mangle helt. Klassifiseringssystemet omfatter ikke disse lokalitetene. I slike vannforekomster kan en ta prøver på grunnere dyp eller legge flere prøvetakingsstasjoner langs et dybdeprofil for mer representativ prøvetaking, såfremt det finnes flate bunnpartier med egnet sediment. Alternativt kan man benytte foraminifermetoden beskrevet i vedlegg V Referansetilstand (også kalt naturtilstand) er trolig den største usikkerhetskilden ved klassifisering av bløtbunnsfauna. Foreløpig brukes lik referanse i alle økoregioner og vanntyper. Det finnes imidlertid metoder som kan brukes for å bestemme referansetilstand på en lokalitet og hvor mye tilstanden eventuelt skiller seg fra dagens tilstand: (1) Kjerneprøvetaking for å bestemme stedegen referansetilstand bakover i tid basert på fossile foraminiferer, og (2) modellert referansetilstand fra fysiske prediktorvariabler. Se vedlegg V Fysisk-kjemiske støtteparametere for bløtbunnsfauna-undersøkelser (unntatt miljøgifter) Som støtteparametere ved bløtbunnsfaunaundersøkelser benyttes sedimentparameterne organisk materiale (totalt organisk karbon eller glødetap), samt kornfordeling (andel av finmateriale < 63µm). Parallellanalyser har vist stort sprik i forholdet mellom verdiene for totalt organisk karbon (TOC) og glødetap (Rygg & Norling 2013). Det blir derfor ofte feil hvis den ene regnes om til den andre med en fast faktor. Til klassifisering av TOC benyttes inntil videre SFT Veileder 97:03. TOC benyttes som et supplement til faunadataene for å få informasjon om graden av organisk belastning (Tabell 8-9). Sedimentparameterne skal ikke benyttes som kvalitetselementer, men som støtteparametere, og altså ikke inngå i klassifiseringen av økologisk tilstand. 112

114 Tabell 8-9 Tilstand for organisk innhold i sediment i henhold til SFT Veileder 97:03. Tilstandsklasser Parameter I II III IV V Svært God God Moderat Dårlig Svært Dårlig TOC Organisk karbon (mg/g) TOC 63 = TOC bulk + 18*(1-p<63µm) TOC-verdien må være mg/g for at beregningen skal bli riktig. 8.7 Fysisk-kjemiske kvalitetselementer (unntatt miljøgifter) Det er ikke utviklet et nytt klassifiseringssystem for fysisk-kjemiske kvalitetselementer. Inntil videre benyttes en modifisert utgave av SFTs veileder (97:03) for total nitrogen, nitrat, total fosfor, fosfat, ammonium, oksygen og siktdyp. For klorofyll a benyttes et nytt utviklet system (Kap 8.3). Tabell 8-10 Oversikt over regioner og vanntyper (1-5) der det er aktuelt å bruke indekser for fysisk kjemiske kvalitetselement. betyr at det ikke finnes indekser og klassegrenser utviklet for disse vanntypene. n.a. betyr at vanntypen ikke finnes. Se Figur 3-2 for oversikt over regioner og vanntyper. Vanntyper: Region B Barents-- havet G Norskehavet Nord H Norskehavet Sør M Nord-sjøen Nord N Nord-sjøen Sør S Skagerrak Åpen eksponert kyst 1 Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Moderat eksponert kyst/fjord 2 Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Beskyttet kyst/fjord 3 Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Ferskvannspåvirket fjord 4 Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Sterkt ferskvannspåvirket fjord 5 Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp n.a Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp 113

115 8.7.1 Parametere, krav til data og klassegrenser Som fysisk-kjemisk støtteparametere brukes konsentrasjonen av næringsstoffene fosfor og nitrogen, samt oksygen og siktdyp. Saltholdighetsmålinger benyttes også for valg av klassifiseringstabell samt fastsettelse av vanntype. Det anbefalte klassifiseringsverktøyet inneholder kun to ulike vanntyper; saltholdigheten >18 og saltholdigheten mellom En videreutvikling av støtteparametere som klassifiseringsverktøy for de ulike vanntypene og økoregioner vil først kunne gjennomføres når datagrunnlaget er tilstrekkelig. Inntil videre benyttes reviderte tabeller basert på SFTs veileder (97:03) (tabell 8-11 og 8-12). Klassifiseringen kan bare gjøres når det foreligger tilstrekkelig med relevante data i tid og rom fra en vannforekomst. Normalt vil det være behov for sammenstilling av data over flere år, for å utjevne naturlige variasjoner mellom år. Veilederen SFT 97:03 anbefaler å bruke både vinter- og sommerkonsentrasjoner av næringsstoffer til klassifisering. Målinger i vinterperioden vil fange opp overkonsentrasjoner (mer enn naturlig konsentrasjon) av næringsstoffer i en vannforekomst. Sommerperioden fanger i bedre grad opp effekter og tilførsler som er knyttet til avrenning (eks Jordbruk) og vil i større grad gi informasjon om biologiske responser på disse. Det anbefales at man foretar vinter- og sommerklassifisering. For å kunne klassifisere etter SFT veilederen 97:03 må man måtte følge de metodiske beskrivelser gitt i veilederen. Bruk av angitt metodikk er en forutsetning for kunne benytte dette klassifiseringsverktøyet. For detaljer henvises det til veiledere 97:03. I det følgende gis en kortfattet oppsummering av de viktigste momentene i metodikken. Dersom det er avvik mellom denne og andre veiledere knyttet til overvåkning og tilstandsvurdering, så skal beskrivelse gitt i denne veilederen følges inntil videre. Vinterklassifiseringen må foretas etter siste oppblomstring av planteplankton på høsten og før vekstsesongen for planteplankton begynner om våren, for å kunne fange opp eventuell overkonsentrasjon når der er minimalt opptak av næringssalter av planteplankton. Det anbefales at perioden for prøvetakningen er identisk for hele landet, selv om man kan ha en noe lengre innsamlingsperiode i de tre nordligste fylkene. Anbefalt vinterperiode er desember til og med februar. For sommerklassifiseringen anbefales det at man benytter perioden juni til og med august. Dersom denne perioden må utvides, er september å foretrekke fremfor mai. Valg av prøvetakningsdyp vil til en viss grad være lokalitetsavhengig. Dersom tidligere undersøkelser er gjennomført vil det være hensiktsmessig å videreføre prøvetakningsdypene. Vannforskriften fokuserer på de øvre vannlagene og målingene bør knyttes til de vannlag som vil ha betydning for de biologiske kvalitetselementene i Vannforskriften. I de frie vannmassene anbefales det at prøver for næringssalter samles inn fra faste dyp ned til 15 m (f.eks. 0, 5, 10 og 15 m) som vil være representative for de dyp det innsamles vannprøver for klorofyll a og planteplankton sammensetning. Dersom det er spesielle forhold ved en prøvetakningslokalitet, bør man ta høyde for dette ved valg av dyp. I ferskvannspåvirkede områder bør man inkludere 2 m dyp for å sikre bedre vertikal oppløsning av data i de øvre vannlagene. Næringssaltkonsentrasjon vil naturlig variere innenfor vinter- og sommerperioden og mellom år. En forutsetning for å klassifisere tilstanden er at man har et prøvemateriale som gir grunnlag for å beskrive den typiske tilstanden i en vannforekomst. Dette sikres gjennom riktig valg av overvåkingsperiode (antall år) og gjennom prøvefrekvens (antall prøver innenfor året). For å kunne fange opp variasjonen innen overvåkingsperioden anbefales det at det tas prøver med 2 ukers intervall innenfor de ulike periodene, avhengig av forhåndskunnskap om vannforekomsten og varighet av overvåkingsprogrammet. Valg av statistisk metodikk ved utregning vil avhenge av variasjon i 114

116 dataene, normalt anbefales gjennomsnittsverdier. For økt sikkerhet i klassifiseringen bør klassifiseringen foretas på grunnlag av 3 års data. Oksygenmålinger skal foretas i den perioden man forventer lavest konsentrasjoner. I terskelfjorder opptrer oftest minimum i perioden september april, men det vil kunne variere mellom fjorder og områder. De topografiske forholdene i vannforekomsten vil være av stor betydning for variasjon og avgjørende for valg av prøvetakningsperiode og lokalitet. Prøvetakningen for oksygen bør foretas månedlig inntil man har tilstrekkelig informasjon for å foreta en sikker klassifisering. Ved valg av stasjon velges de dypere områdene av vannforekomsten. Dersom prøvetakningen foretas i terskelfjorder tas prøvene i bassengvannet innenfor terskelen. Oksygenmålingene og klassifisering er knyttet til maksimalt dyp, men det anbefales at målingene foretas som vertikale profiler for å avklare om større deler av vannsøylen har reduserte oksygenmengder. Det er viktig at prøvetakningen av oksygen knyttes opp mot prøvetakningen av det biologiske kvalitetselementet Bløtbunnsfauna. Tabell 8-11 og 8-12 gjelder kun for klassifisering ved bruk av næringssalter, siktdyp og oksygen. For klassifiseringen av klorofyll a skal man benytte systemet angitt i kapittel 8.3. Næringssalter, siktdyp og oksygen er støtteparametere for de biologiske kvalitetselementene innen Vannforskriften. Støtteparametere er viktige for å kunne forklare eventuelle endringer i de biologiske overvåkningskomponentene. Av den grunn er det viktig at man ser innsamlingen av støtteparametere i sammenheng med den biologiske innsamlingen og langt på vei inkludere støtteparametere i de biologiske innsamlingsprogrammene. Dette vil kunne påvirke det endelige valg av lokaliteter, prøvetakningsdyp og frekvens. For å ha tilstrekkelig med støtteparametere for tolkning av biologiske data vil det være hensiktsmessig å samle inn ekstra kjemiske og fysiske parametere. Ekstra parametere vil avhenge av problemstillinger som skal belyses og type belastning som anses som viktig. For tolkning av planteplankton data anbefales det at silikat inkluderes som næringssaltparameter. Lysforhold (lysmålinger, utover siktdyp) vil i tillegg gi viktig informasjon for tolkninger av data for makroalger og angiospermer. 115

117 Parameter Tabell 8-11 Klassifisering av tilstand for næringssalter og siktdyp i overflatelaget, samt oksygen i dypvannet ved saltholdighet over 18 (modifisert fra SFT 97:03). Overflatelag Sommer (Juni-August) Overflatelag Vinter (Desember- Februar) Tilstandsklasser I II Svært god God III Moderat IV Dårlig V Svært dårlig Total fosfor (µg P/l)* < 11,5 11, >60 Fosfat-fosfor (µg P/l)* < 3,5 3, >50 Total nitrogen (µg N/l)* < >800 Nitrat-nitrogen (µg N/l)* < >250 Ammonium-nitrogen (µg P/l)* < >325 Siktdyp (m) > 7,5 7, ,5 4,5-2,5 <2,5 Total fosfor (µg P/l)* < >60 Fosfat-fosfor (µg P/l)* <14,5 14, >50 Total nitrogen (µg N/l)* < >800 Nitrat-nitrogen (µg N/l)* < >350 Ammonium-nitrogen (µg P/l)* < >325 Dypvann Oksygen (ml O2/l)** >4,5 4,5-3,5 3,5-2,5 2,5-1,5 <1,5 Oksygen metning (%)*** > <20 * Omregningsfaktor til mg-at/l er 1/31 for fosfor og 1/14 for nitrogen.** Omregningsfaktor til mgo2/ er 1,42.*** Oksygenmetning er beregnet for saltholdighet 33 og temperatur 6 C Tabell 8-12 Klassifisering av tilstand for næringssalter og siktdyp i overflatelaget, samt oksygen i dypvannet ved saltholdighet (psu) 5-18 (modifisert fra SFT 97:03). Parametre Overflatelag Sommer (Juni-August) Overflatelag Vinter (Desember- Februar) Tilstandsklasser psu I Svært god II God III Moderat IV Dårlig V Svært dårlig Total fosfor (µgp/l)* 5 < >53 18 <11,5 11,5-15,5 15, >59 Fosfat-fosfor (µgp/l)* 5 <2 2-3,5 3,5-7,5 7,5-21 >21 18 <3,5 3,5-6,5 6, >46 Total nitrogen (µgn/l)* 5 < > < >800 Nitrat-nitrogen (µgn/l)* 5 < > < >265 Siktdyp (m) 5 >7 7-4,5 4,5-2,5 2,5-1,5 <1 18 >7,5 7, ,5 <2,5 Total fosfor (µgp/l)* 5 <10,5 10,5-14,5 14, >53 18 < >59 Fosfat-fosfor (µgp/l)* 5 < >31 18 <14,5 14, >48 Total nitrogen (µgn/l)* 5 < > < >800 Nitrat-nitrogen (µgn/l)* 5 < > < >367 * Omregningsfaktor til mg-at/l er 1/31 for fosfor og 1/14 for nitrogen 116

118 8.8 Hydromorfologiske kvalitetselementer Klassifiseringssystemet inneholder et forslag til klassifisering av endringer i morfologiske forhold. De fysiske inngrep en antar har mest målbar effekt er påvirkning av substrat, bunnforhold, dybdeforhold og ikke minst strandsonen. Kystvannsforekomstene er ofte store og som regel skjer inngrepet ofte bare i en liten del av forekomsten. I og med at de fleste vannforekomster dekker ulike naturtyper (f.eks. ålegress, tareskog osv.) og disse kartlegges og verdisettes i Nasjonalt program for kartlegging og overvåking av biologisk mangfold, benyttes dette som grunnlag i klassifiseringssystemet. Tilstandsklassen vil da være avhengig av størrelsen på inngrepet, i hvilken naturtype inngrepet er utført og verdien av naturtypen Innledning Hydromorfologiske støtteparametre er omtalt i vannforskriftens vedlegg V og kvalitetselementene deles inn i to kategorier: Tidevannssystem og morfologiske forhold. Svært god tilstand beskrives i forskriften som nesten uberørte forhold. Tilstandsklassene God og Moderat for hydrologiske kvalitetselementer er knyttet direkte opp til de biologiske kvalitetselementene for økologisk klassifisering for kystvann (se Tabell 8-13). I likhet med klassifiseringssystemene for biologiske og fysisk-kjemiske kvalitetselementer, ønsker man et femdelt system for parameterne hydrologiske endringer, morfologiske endringer og andre fysiske endringer, som vanntemperatur og endringer i sedimenter. Følgende forslag er på klassifisering av de to siste parameterne der påvirkningene vurderes ut fra forventede naturlige forhold uten påvirkning. Forslag til klassifisering av hydrologiske endringer vil foreligge på et senere tidspunkt. I og med at vi ikke har noen tidligere systemer for klassifisering av hydromorfologi i kystvann må det påregnes at videre uttesting av systemet er påkrevd. Tabell 8-13 Hydromorfologiske kvalitetselementer for kystvann med tilstandsbeskrivelse. Kvalitetselement Svært god tilstand God tilstand Moderat tilstand Tidevannsystem Morfologiske forhold Ferskvannsgjennomstrømningen og de dominerende strømmenes retning og hastighet tilsvarer fullstendig eller nesten fullstendig uberørte forhold. Dybdevariasjoner, substratforhold og tidevannssonenes struktur og tilstand tilsvarer fullstendig eller nesten fullstendig uberørte forhold. Forhold tilsvarende verdiene angitt ovenfor for biologiske kvalitetselementer. Forhold tilsvarende verdiene angitt ovenfor for biologiske kvalitetselementer. Forhold tilsvarende verdiene angitt ovenfor for biologiske kvalitetselementer. Forhold tilsvarende verdiene angitt ovenfor for biologiske kvalitetselementer Fysiske inngrep i kystvann Med utgangspunkt i den todelte inndelingen av hydromorfologiske kvalitetselementer (Tabell 8-13), kan man først se på hvilke inngrep som endrer tidevannstrømninger, og deretter se på andre inngrep. I den første gruppen finner man bygging/fylling eller fjerning av terskler og trange sund som inngår naturlig i den rådende tidevannstrømningen. Også omfattende mudring eller undervannsprengning kan forårsake endret tidevannstrømning, men antall tilfeller er få hvor tidevannstrøm kan sies å være betydelig endret. Man har som regel store åpne vannmasser langs den norske kysten hvor enkelte inngrep vil være for små til å kunne ha en målbar effekt (med få unntak som Saltstraumen, noen poller 117

119 og andre trange sund). Store ferskvannsutslipp fra vannkraftreguleringer kan også enkelte steder påvirke overflatestrømninger men dette behandles ikke i denne utgaven av veilederen. En rekke fysiske inngrep kan ha målbar effekt på kystvann gjennom påvirkning av substrat, bunnforhold, dybdeforhold og ikke minst strandsonen. Det er i denne gruppen vi forventer å observere de største og mest hyppige endringer i kystvannets økologisk tilstand på grunn av fysiske inngrep. Utfylling langs elveutløp, bygging av store kaier, moloer og havneanlegg, og langs strandsonen, deponering av sedimenter osv har alle en virkning på økologien lokalt. Hvor langt fra selve inngrepet man kan observere virkningen er svært variabel i forhold til hvilke arter man skal registrere. Fysiske endringer som påvirker vannforekomster er mer vanlig i ferskvann, der endringer ofte kan få videre konsekvenser oppstrøms eller nedstrøms. I kystvann er det vanskeligere å spore endringer langt utenfor der det fysiske inngrepet direkte er plassert. Kystvannforekomstene har normalt så stort flate at ved å sammenligne arealmessig påvirkning av inngrepet med totalarealet av vannforekomsten, blir det påvirkede området svært lite og vanskelig å se igjen i totalbildet. Dette kan resultere i situasjoner der vi i vannforekomster med stor variasjon i bunnsubstrat, kan ha fysiske inngrep som totalt endrer enkelte unike deler av forekomsten, men forsvinner totalt i arealet av hele forekomsten. I hovedveileder for foreløpig identifisering og utpeking av sterkt modifiserte kystvannforekomster (Johnsen m fl. 2004) er en rekke tekniske inngrep og forventet hydromorfologisk påvirkning identifisert. De hydromorfologiske elementene som kan påvirkes er strømstyrke og retning, bølgeeksponering, saltholdighet og temperatur, utskifting av overflatevann, dypvannsutskifting, dybdeforhold og substratstruktur. Kriteriet for å bli klassifisert som sterkt modifisert er at vannforekomsten ikke kan oppnå god økologisk tilstand uten at påvirkningene blir fjernet. For de resterende vannforekomstene skal det generelle kravet om god økologisk tilstand oppnås. Det er vanskelig å sette grenser for økologisk klassifisering av hydromorfologiske endringer for vannforekomster der den reelle påvirkningen bare skjer i en liten del av forekomsten. De aller fleste kystvannforekomstene inneholder en rekke økosystemer, med både horisontale og vertikale utbredelsesgrenser. Påvirkninger vil normalt gradvis endres fra en vannforekomst til en annen, og det er i liten grad direkte oppstrøms/nedstrøms effekter. Effekter kan også ha en stor økologisk påvirkning på ett økosystem i vannforekomsten og ingen effekt på andre. Eksempelvis kan en forandring i saliniteten i overflatelaget medføre en påviselig endring i tangbeltet i strandsonen, men ha ingen påviselig effekt på sublitoralen. For å kunne vurdere påvirkningsgraden til en bestemt forekomst må dyp inn som parameter. Økologien er svært variabel i ulike dyp langs Norges kyst, og uten å relatere til vanndyp vil man neppe kunne si noe om økologien i forekomsten. Både med hensyn til primærproduksjon og til hvor man finner flest inngrep, må vi konkludere at det er de øverste vannlagene som blir viktigst for økologien. Nedenfor 20 m har man økosystemer som er mer robust mot inngrep og hvor man må påvirke store bunnarealer før man kan merke en økologisk effekt (eksempelvis deponering av store mengder sedimenter). Siden vanndirektivet opererer med store vannflater per forekomst av kystvann, fokuseres det her på strandarealet ned til 10 m dyp som arealparameter. Dette arealet utgjør alle strandsoner som blir eksponert av tidevann og nesten all vannmasse som er påvirket av lys. Siden dette arealet ned til 10 m kan måles fra lett tilgjengelig sjøkart langs kystsonen, benyttes 10 m som grense. Kriteriene for klassegrenser som brukes for ferskvann kan vanskelig overføres til kystvann og en må tenke helt på nytt ut fra de økologiske egenskapene man kjenner til i Norges svært varierende kystvann. Det vil derfor være størst sjanse for å finne en direkte sammenheng mellom grad av inngrep og økologisk virkning hvis en konsentrerer oppmerksomheten rundt forekomstens gruntvannsareal ned til 10 m dyp som målt i sjøkartet. 118

120 8.8.3 Naturtyper i kystvann For klassifiseringssystemet for fysiske endringer i kystvann er det nødvendig å innføre begrepet naturtype. Vurderinger av fysiske inngrep i en naturtype innen en vannforekomst må relateres til unikheten til naturtypen. Det foreslås derfor en vekting av graden av påvirkning på ulike naturtyper. For å standardisere naturtypebegrepet anbefales det å benytte naturtypene definert i DN-håndbok no. 19: Kartlegging av marint biologisk mangfold, der 12 spesielle naturtyper er definert (Tabell 8-14). Naturtypebegrepene er godt innarbeidet i forvaltningen og kartleggingsarbeidet er i full gang under Nasjonalt program for kartlegging og overvåking av biologisk mangfold. Tabell 8-14 Naturtyper og verdisetting etter DN Håndbok nr. 19: Kartlegging av marint biologisk mangfold Naturtype Større tareskogforekomster Sterke tidevannsstrømmer Fjorder med naturlig lavt oksygeninnhold i bunnvannet Spesielt dype fjordområder Poller Litoralbassenger Israndavsetninger Bløtbunnsområder i strandsonen Korallforekomster Løsliggende kalkalger Ålegrasenger og andre undervannsenger Skjellsandforekomster Verdisetting A Lokaliteter med store, intakte tareskogområder (> m2). I Skagerrak regnes alle større tareskogsområder som svært viktige selv om utbredelsen er mindre enn m2. B Mindre områder med tareskog (~ m2). A - de sterkeste strømmene, dvs strømhastighet over 10 knop eller lengden på området er >500m. B - alle strømmer over ca. 5 knop A - fjordområder med permanent naturlig lavt oksygeninnhold i bunnvann (<2 ml/l) B - Fjorder der bunnvannet tidvis har naturlig lavt oksygeninnhold A - Fjordområder med dyp > 700 m B - Fjordområder med dyp i intervallet m A - Poller som er lite påvirket eller upåvirket av menneskelig aktivitet, som er større enn ~ m2 og/eller har spesielle arter. B Andre poller som er lite påvirket eller upåvirket av menneskelig aktivitet. A Store, urørte litoralbasseng (>10 m2). A Store morenerygger med god kontrast til miljøet for øvrig B Mindre avsetninger A - Større strandflater (> m2) som er næringsområde for bestander av overvintrende og trekkende vadefugler. B - Større strandflater (> m2) som er næringsområde for stedegne fugler (vadefugler, andefugler) og fisk (kutlinger, flyndrer) A Alle store rev av Lophelia, både på eggakanten og i fjordene, og alle tette bestander av hornkoraller. A Store forekomster av løstliggende kalkalger (mergelbunner). Alle forekomster av ekte mergelarter (sjeldne). B enkeltfunn/mindre forekomster av løstliggende kalkalger A Større upåvirkede komplekser av undervannsenger (> m2) andre undervannsenger og alle forekomster av akutt truete utforminger som Dvergålegras, Havfrugras og Kortskuddplante-under-vannseng/forstrand-utforminger. B - Ålegrasenger nær kjente gyteplasser samt mindre undervannsenger ( < m2). A - Større sammenhengende forekomster (> m2) av ren skjellsand på grunt vann ned til ca. 10 m dyp, ofte med spredt bevoksning av tare B - Større forekomster av ren skjellsand (> m2). I Skagerrak regnes alle forekomster større enn ca m2 som viktige. 119

121 Naturtypens verdi: De 12 definerte naturtypene har en stor variasjon i dybde og størrelser, slik at ikke alle er like aktuelle å bruke ved klassifisering av fysiske endringer i vannforekomster. Naturtypene har alle en vurdering av viktighet, kartleggingsstatus og verdi. Viktighet er geografisk differensiert. Verdisetting av naturtyper er delt inn i tre nivåer: A, B eller C. I verdisetting ligger det inne vurdering av økologisk funksjon, grad av sjeldenhet, artsmangfold og grad av truethet. Tabell 8-14 beskriver ikke type C, som for alle naturtyper representerer lokalt viktige forekomster av den aktuelle typen. Et eksempel på naturtyper er bløtbunnsområder i strandsonen. Naturtypen er vanlig i hele landet, men de store uberørte områdene er sjeldne. Områdene er ofte knyttet til elveutløp, og mange av våre fjorder har hatt store bløtbunnsområder/elvedelta innerst i fjordarmene, men er i dag utbygget. Normalt er det ingen store makroalger knyttet til bløtbunnsområder, og faunaen er preget av gravende organismer som fjæremark. Eventuelle utfyllinger med stein i form av moloer eller veifyllinger vil tilføre et nytt hardbunnshabitat der ny fauna/flora kan etableres, slik at de særegne egenskapene ved bløtbunn forsvinner. Eventuelle utfyllinger mot hardbunn vil ikke påvirke naturtilstand i samme grad. De fysiske egenskapene til de utfylte massene er svært lik det vi finner på hardbunn, og en vil i løpet av relativt få år få reetablert hardbunnsfaunaen. Noen ganger kan utfyllinger øke det biologiske mangfoldet ved dannelse av nytt substrat Forslag til klassegrenser i kystvann Man starter ved å ta utgangspunkt i det påvirkede arealet og angi hvilken av de 12 naturtypene som er påvirket av inngrepet. Noen inngrep kan påvirke mer enn en naturtype, men sjelden veldig mange samtidig. Deretter vurderes påvirkningsgraden ut fra totalt areal påvirket for denne naturtypen innen hele vannforekomsten. Eksempelvis hvis bløtbunnsarealet som er påvirket er det eneste i hele forekomsten, er graden av økologisk påvirkning sannsynligvis stor (noen bunndyr kan bli utryddet fra forekomsten). Dersom man derimot bare påvirker 5 % av hele bløtbunnsområdet, kan man neppe hevde en merkbar økologisk virkning. I tillegg må det tas hensyn til verdien av naturtypen som er påvirket. Dette kan gjøres gjennom vekting av andelen med verdisettingen til naturtypen. For naturtyper med verdisetting A (Naturtyper som er av nasjonal verdi), multipliseres prosentvis påvirket areal innenfor vannforekomsten med 3. Prosentvis påvirket areal av naturtype med verdisetting B blir multiplisert med 2, mens alle areal innenfor kategori C har 1 som vektfaktor (ingen vekting). På denne måten legges det større vekt på påvirkninger av areal med stor nasjonal eller regional naturtypeverdi. Videre grensesetting for økologisk klassifisering av hydromorfologiske kvalitetselementer bør knyttes direkte opp mot grensesettingene for de biologiske kvalitetselementene (planktonalger, makroalger og bunndyr). Valg av klassegrenser må være enkel og konsekvent, uansett hvilken naturtype som er berørt. Dersom man må beregne påvirket areal av ulike naturtyper, både påvirket og naturlig, og anslå hvilke naturtyper som finnes før man kan vekte med faktor 1, 2 eller 3 skal man ha relativt enkle og klare grenser som differensierer i grad av påvirkning for hver enkel forekomst. I fravær av bedre data og andre forslag, foreslås det at Norge holder seg til samme klassegrenser som foreslått i Storbritania (WFD UK TAG, 2004 TAG2003WP7c (01) Draft guidance on morphological pressures (P2.v )), dvs 5% og 15 % av arealet er påvirket etter vekting. Sistnevnt er grensen god til moderat og derfor svært viktig i forhold til om tiltak må settes inn. Grensene mellom moderat, dårlig og svært dårlig er satt ved å ekstrapolere til 30 % og 50 % (Tabell 8-15). 120

122 Tabell 8-15 Økologiske klassegrenser av hydromorfologisk påvirkning for naturtyper innen vannforekomster. Tilstandsklasse Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig Prosent Areal påvirket, etter vekting 5 % 15 % 30 % 50 % Kommentar Praktisk talt upåvirket Påvirket i beskjedent grad Redusert utstrekning av viktige naturtyper Betydelig redusert utstrekning Areal viktige naturtyper halvert Eksempel: En vannforekomst der en naturtype med påvirkningsgrad på 6 % vil dersom den har en viktighet B, fremdeles være klassifisert som god, men dersom den har viktighet A, vil den bli klassifisert som dårlig Krav til data For å kunne bruke den anbefalte metodikken har man behov for et sjøkart med 10 m dybdekoten inntegnet og en beskrivelse av den marine naturtypen som er identifisert påvirket. Man må også ha kunnskap om inngrepene som har skjedd i gruntvannssonen til hele vannforekomsten. Det er ikke nødvendig med data om totalarealet til hele forekomsten, heller ikke hvilke andre naturtyper som finnes på dypt vann eller rundt øyer og holmer, så lenge disse ikke er påvirket Eksempel på bruk Mellom land og 10 m dybdekoten skal man måle arealet i hele forekomsten, som vi kaller gruntvannssonen. Innenfor dette skal man måle eller estimere arealet til hver av de viktigste naturtyper som er identifisert fra Tabell 8-14 ovenfor. I dette tilfellet antas det at gruntvannssonen består av 0,25 km 2 med bløtbunn i strandsonen og er næringsområde for vadefugl, samt et område med ålegress med et areal på 0,08 km 2. Det antas at vannforekomsten er en typisk norsk fjord og har blitt påvirket av to inngrep i gruntvannssonen og ingen inngrep for øvrig (se Figur 8-1). Inngrep 1: Den største er utbygging av elvedeltaet innerst i fjorden gjennom utfylling av 0,07 av de 0,25 km 2 av naturtype Bløtbunnsområde i strandsonen. Utfyllingen ødelegger 28 % av naturtypen, som på grunn av sin størrelse og viktighet som næringsområde har en verdiklasse B. Derfor vektes påvirkningen opp med faktor 2 til å være 0,07 * 2 = 0,14 km 2, eller 56 % av denne naturtypen etter vekting. Dette betyr at det hydromorfologiske kvalitetselementet får svært dårlig tilstand. Dersom de biologiske og fysisk-kjemiske kvalitetselementene har god tilstand eller bedre får vannforekomsten likevel god økologisk tilstand (se kap ). Inngrep 2: Det andre inngrepet er bygging av en kai. Her er naturtypen Ålegress og andre undervannssenger identifisert, men arealet som er påvirket utgjør bare 6 % av totalarealet til denne naturtypen innen gruntvannssonen. Ut fra størrelsen på utbredelsen er naturtypen verdisatt som C og det påvirkede arealet blir ikke vektet opp. For Ålegressområdet naturtype C utgjør påvirkningen 6 % av gruntvannssonen, noe som ville klassifisere tilstanden til god dersom det ikke fantes andre inngrep i forekomsten. Vannforekomsten få svært dårlig tilstand for det hydromorfologiske kvalitetselementet. Dersom de biologiske kvalitetselementer har tilstand svært god eller god, vil vannforekomsten få god økologisk tilstand (se kap 3.5.5). Forekomsten vil ikke bli kategorisert som sterkt modifisert kandidat. 121

123 Dette eksemplet er en enkel illustrasjon av metodikken. Det vil oppstå mange ulike situasjoner for de svært forskjellige typer forekomster man har identifisert i Norge. Metodikken må selvfølgelig utprøves i ulike forekomster og justeres over en prøveperiode, før klassegrensene kan fastsettes endelig. Grense for vannforekomst Industrikai Naturtype verdi A Naturtype Verdi C 10 m kote Naturtype verdi B Utfylling Figur 8-1 Eksempel på en vannforekomst der økologisk tilstand blir vurdert ut fra hydromorfologiske endringer innen forekomstens registrerte naturtype i gruntvannssonen. 122

124 9 Kjemisk og kvantitativ klassifisering av grunnvann 9.1 Innledning Bakgrunn: Grunnvannsdirektivet og Drikkevannsforskriften. Grunnvannsdirektivet er et datterdirektiv under EUs rammedirektiv for vann. Grunnvannsdirektivets bestemmelser og krav skiller seg på vesentlige punkter fra vanndirektivet. Som følge av dette har mange EU land utarbeidet egne veiledere for gjennomføring av grunnvannsdirektivet. I Norge er det valgt å integrere bestemmelsene fra Grunnvannsdirektivet i Vannforskriften og omtale de ulike typer overflatevann og grunnvann i felles veiledere. Denne tilnærmingen er valgt fordi miljøutfordringene relatert til utnyttelse og beskyttelse av grunnvannsressurser i vårt land er marginale sammenliknet med de fleste EU-land. I Norge vil utfordringene være å avgrense og karakterisere de mange og små grunnvannsforekomstene vi har og å dokumentere den antatt gode grunnvannskvaliteten. Rent hydrologisk er også overflatevann og grunnvann tett knyttet sammen i Norge ved at mange grunnvannsforekomster står i hydraulisk kontakt med overflatevannkilder og må følgelig forvaltes i størst mulig grad som en samhørende enhet. Det opereres ikke med begrepet økologisk tilstand i grunnvann. Grunnvannets kvalitative og kvantitative tilstand kan imidlertid gjennom vannutveksling mellom grunnvann- og overflatevannkilder ha avgjørende betydning på overflatevannets økologiske tilstand, og kan derfor spille en avgjørende rolle i den økologiske vurdering av vannforekomster. Det klassifiseres kun i de to klassene god eller dårlig tilstand for grunnvann. Grunnvannsdirektivet oppgir en minimumsliste over forurensende stoffer og indikatorer på forurensning som nasjonale vannmyndighetene skal vurdere å etablere terskelverdier for. Miljømålet for grunnvannsforekomster er god kjemisk tilstand, og i tillegg god kvantitativ tilstand. Klassegrensene for kjemisk tilstand for grunnvannsforekomster er i Norge basert på kvalitetskravene til drikkevann (vedlegg IX i Vannforskriften). Fordi det ikke opereres med økologisk kvalitet i grunnvannet passer ikke grunnvann inn i den forholdsvis enhetlige klassifiseringen av de ulike typer overflatevann (elv, innsjø og kystvann). Veiledning til klassifisering av grunnvann behandles derfor her i et eget kapittel Miljømål for grunnvann Grunnvannsforekomster skal ha god kjemisk tilstand innen 2015, men i tillegg god kvantitativ tilstand for alle pilotområdene som er med i første planperiode. For de resterende grunnvannsforekomstene skal de samme målene nås innen Det opereres ikke med begrepet økologisk status i grunnvann. Grunnvannets kvalitative og kvantitative tilstand kan imidlertid gjennom vannutveksling mellom grunnvann- og overflatevannkilder ha avgjørende betydning på overflatevannets økologiske tilstand. 123

125 9.2 Miljøkvalitetsnormer for grunnvann For grunnvann er det fastlagt to felles miljøkvalitetsnormer; nitrat og pesticider Bakgrunnen for valget er at disse stoffene utgjør en betydelig trussel på grunnvannsressursene innen store deler av EU-området, og vil gi de største miljøutfordringene i en felles vannforvaltning. 9.3 Utvalg av andre stoffer og etablering av terskelverdier For andre mulige forurensninger som kan true grunnvannets kjemiske kvalitet har norske vannmyndigheter selv etablert særskilte terskelverdier på bakgrunn av grunnvannsdirektivets minimumsliste over forurensende stoffer og indikatorer på forurensning (Tabell 9-1). Stoffer som inngår på denne listen er; As, Cd, Pb, Hg, NH + 4, Cl - 2-, SO 4 Triklor- og tetrakloreten Parametre som indikerer saltvannsintrusjon eller annen forurensningsintrusjon: elektrisk ledningsevne eller Cl - 2- og SO 4 Arsen, kadmium, bly, kvikksølv og sulfat er stoffer som kan finnes naturlig i høye konsentrasjoner i grunnvannet som følge av mineralforvintring, men kan også være forårsaket av menneskeskapte forurensninger. Forbindelsene trikloreten og tetrakloreten er menneskeskapte løsemidler uten naturlige kilder. Høy konduktivitet eller forhøyde konsentrasjoner av klorid og sulfat kan være forårsaket av sjøvanninntrenging, men også veisalting, eller avrenning fra deponier (avfallsfyllinger, gruvetipper mm) kan gi liknende effekter. Grunnvannsdirektivet gir vannmyndigheten i hvert enkelt land mulighet til å selv tilføye andre relevante stoffer på denne listen der det forligger spesielle belastningsforhold som tilsier dette. Grunnvannsdirektivet pålegger vannmyndighetene å etablere terskelverdier for stoffer fra menneskelig aktiviteter som ut fra den faktiske belastningssituasjonen har ført til, eller kan utgjøre en potensiell fare Dette gjelder forringelse av grunnvannskvaliteten, redusert brukskvalitet på grunnvannsforekomsten (vannforsyning, irrigasjon mm) eller belastning på akvatiske eller terrestriske økosystemer. Dette har så langt ikke vært aktuelt å gjøre i Norge. Utvalget av prioriterte stoffer med tilhørende terskelverdier kan fastsettes og anvendes på nasjonalt, regionalt eller lokalt nivå, der grunnvannsforekomst (GVF) er den minste forvaltningsenheten som kan benyttes. 9.4 Prioriterte stoffer Utvalget av prioriterte stoffer, og fastsettelse av terskelverdier bør være basert på tilgjengelige vannkvalitetsdata fra grunnvannsforekomstene. En slik tilnærming er svært utfordrende i Norge på grunn av mange små og usammenhengende akviferer, og at vannkvalitetsdataene stort sett finnes på lite belastede grunnvannsforekomster som benyttes til drikkevannsforsyning.d Med utgangspunkt i generell kunnskap om belastningssituasjonen på norske grunnvannsforekomster samt vannkvalitetsdata i nasjonale databaser er det utarbeidet en nasjonal liste over prioriterte stoffer som skal benyttes i den kvalitative tilstandsvurderingen av grunnvannsforekomster (Tabell 9-1). Listen er kort, men er forventet å kunne dekke de fleste belastningssituasjoner sett ut fra norske forhold. 124

126 For å fastsette terskelverdier for prioriterte stoffer er det tatt utgangspunkt i drikkevannsforskriftens grenseverdier fordi grunnvannsforekomstene først og fremst utgjør en drikkevannsressurs i Norge. Det er samtidig for lite kunnskap om grunnvannsbidragets betydning på økologisk status i overflatevannforekomster til å benytte en økologisk tilnærming i utvelgelse av prioriterte stoffer og tilhørende terskelverdier. Drikkevannsforskriften gir gjennomgående strenge restriksjoner på hva som tillates av menneskeskapte påvirkninger på grunnvannsforekomstene. 9.5 Kjemisk tilstandsklassifisering av grunnvann For tilstandklassifisering av grunnvannsforekomster finnes det bare to tilstandklasser; God eller dårlig tilstand. Tilstandsklassifisering av grunnvann skal bare utføres på grunnvannsforekomster som i det foregående karakteriseringsarbeidet er antatt å være i risikosonen for ikke å oppnå god kjemisk tilstand. Det er derfor viktig at en prioriterer å karakterisere grunnvannsforekomstene for å spare unødig arbeid senere i prosessen. Tilstandsklassifiseringen skal baseres på årlige middelverdier på utvalgte prioriterte stoffer fra hver enkelt overvåkingsbrønn i grunnvannsforekomsten. Det bør følgelig foreligge minst to årlige vannanalyser fra representative overvåkingsbrønner over en minimumsperiode på tre år før tilstandsklassifiseringen kan gjennomføres. En grunnvannsforekomst, eller grupper av forekomster, har ikke god kjemisk tilstand når; Gjennomsnittlig årsmiddelverdi for samtlige overvåkingsbrønner over en treårs periode overskrider minst en av de utvalgte drikkevannsgrenseverdiene. Gjennomsnittlig årsmiddelverdi for et år overskrider en eller flere utvalgte drikkevannsgrenseverdier i samtlige overvåkingsbrønner innen grunnvannsforekomsten, og årsmiddelverdi baseres på minst to analyser per brønn. Gjennomsnittlig årsmiddelverdi for et år overskrider utvalgte drikkevannsgrenseverdier i en overvåkingsbrønn innen grunnvannsforekomsten og årsmiddelverdi baseres på minst to analyser per brønn. Ut fra den begrensete tilgangen på overvåkingsdata fra grunnvannsforekomster vil det i mange tilfeller være vanskelig å fremskaffe tilstrekkelig med analysedata til å utføre de statistiske beregningene i tilstandsvurderingen. I slike tilfeller vil den kjemiske tilstanden i grunnvannsforekomster i risikosonen klassifiseres som god. Ny tilstandsvurdering må imidlertid gjennomføres når nye tidsserier med analyseresultater foreligger. I de tilfeller der tilstrekkelige grunnlagsdata foreligger og grunnvannsforekomsten ikke oppnår god kjemisk tilstand, bør det gjennomføres en kartlegging av utbredelsen på forurensning. Dersom det foreligger tilstrekkelig med grunnlagsdata til å sannsynliggjøre at forurensningsområdet utgjør mindre enn 20 % av forekomstens overflateareal kan den kjemiske tilstanden settes til god under forutsetning at følgende analyser er blitt gjort; Hvilken trussel utgjør forurensingene på kvaliteten til grunnvann som tas ut, eller er planlagt tatt ut, fra grunnvannsforekomsten til drikkevannsforsyning Hvilke miljøeffekter har forurensningen på grunnvannsforekomsten 125

127 Hvilke mengder og konsentrasjoner av forurensninger vil sannsynligvis kunne overføres til akvatiske og terrestriske økosystem Hvilke miljøeffekter vil disse mengder og konsentrasjoner av forurensninger ha på berørte akvatiske og terrestriske økosystem Viser resultatene fra disse analysene at forurensingene har akseptable belastninger på miljø og drikkevannskvalitet ut fra en kost-nytte betraktning Dersom forurensningssituasjonen i en grunnvannsforekomst er så omfattende at det vurderes å utgjøre en betydelig trussel mot drikkevannsressurser og/eller terrestriske økosystemer, må det etableres tiltaksplaner for å opprette god kjemisk status. Dette vil kreve oppfølgende overvåking av grunnvannsforekomsten og mulig nyetablering av overvåkingsbrønner for å kunne dokumentere at tiltakene har den ønskede effekt på forurensningssituasjonen. 9.6 Etablering av framtidige vendepunktsverdier For å hindre en negativ utvikling mot dårlig kjemisk status i grunnvannsforekomster, er det i henhold til grunnvannsdirektivet blitt etablert vendepunktsverdier for felles miljøkvalitetsnormer og prioriterte stoffer. Disse er satt til 75% av terskelverdiene. Vendepunktsverdiene forholder seg til forventet framtidig utvikling (trender) i grunnvannskvaliteten og kan komme til anvendelse på grunnvannsforekomster som per i dag har god kjemisk status, men hvor det i overvåkingsbrønner har blitt registrert forhøyde konsentrasjoner av menneskeskapte forurensninger. I de grunnvannsforekomstene der det blir registrert forurensningskonsentrasjoner over utvalgte vendepunktsverdier i en eller flere observasjonsbrønn i de siste tre år, skal det ut fra historiske analysedata gjennomføres trendanalyse. Ved å benytte anerkjente statistiske metoder i trendanalysen skal det fastlegges om forurensningskonsentrasjonen har oppadgående, konstant eller nedadgående trend. Dersom det registreres en signifikant oppadgående trend i forurensningskonsentrasjonen i en eller flere observasjonsbrønner, skal det vurderes om denne utviklingen setter grunnvannsforekomsten i risikosonen for ikke å oppnå god kjemisk status i framtiden. Hvis analysene viser dette må det få konsekvenser for eksisterende aktiviteter og reflekteres i tiltaksprogrammet for vannforekomsten. Overvåkingen av grunnvannet må også fortsette for å dokumentere at de foreslåtte tiltakene har den ønskede effekt på forurensningskonsentrasjonen i grunnvannsforekomsten. I de tilfeller der trendanalysene viser en nedadgående trend eller en tilnærmet uforandret forurensningskonsentrasjon, må overvåkingen fortsette for å følge utviklingen. Hvis det er for få overvåkingsbrønner til å vurdere risikosituasjonen for grunnvannsforekomsten, må det overveies å etablere flere overvåkingsbrønner. 126

128 Tabell 9-1 Liste over prioriterte stoffer med tilhørende terskelverdier og vendepunktsverdier for grunnvann (Vedlegg IX i Vannforskriften, innlemmet ). Terskelverdiene benyttes som klassegrense mellom god/dårlig kjemisk tilstand for klassifisering av grunnvann for å finne hvilke grunnvannsforekomster som behøver tiltak for å sikre at miljømålene nås. 9.7 Kvantitetstilstand for grunnvannsforekomster Kvantitetstilstanden for en grunnvannsforekomst skal vurderes ved å ta hensyn til to viktige vurderingskomponenter: 1. Definisjonen av god kvantitetstilstand og 2. bruk av ekspertvurderinger. De to punktene kan beskrives på følgende måte: 1. En grunnvannsforekomst anses å ha god kvantitetstilstand når følgende forutsetninger er tilfredsstilt: A. Uttaket av grunnvann er ikke så stort at det fører til synkende grunnvannsnivå over flere sesonger/år; B. Årlig uttaksmengder overstiger ikke den naturlige grunnvannsdannelsen minus nødvendig grunnvannsbidrag til å opprettholde en miljøbasert vannføring i tilknyttede elver (evt. bærekraftig vannstand i tilknyttede innsjøer); C. Uttaket fører ikke, som følge av endring i grunnvannstand og eller /strømningsforhold, til saltinntrengninger, mobilisering av eksisterende forurensninger, infiltrasjon av elvevann med dårlig kvalitet eller geokjemiske reaksjoner som kan forringe vannkvaliteten i grunnvannsforekomsten; D. Uttaket av grunnvann har ikke skadelig påvirkning på terrestriske økosystemer (eks. våtmarksområder, vegetasjon og dyreliv) og akvatiske økosystemer tilknyttet grunnvannsforekomsten. 2. Ekspertvurderinger kan brukes til å bestemme kvantitetstilstanden til en grunnvannsforekomst om det ikke er mulig å anvende analysemetodene beskrevet i Vedlegg V på grunn av: A. mangel på grunnlagsdata for å utføre analysene, eller B. at analyseresultatene er urimelige og/eller beheftet av stor usikkerhet Mulighet for gruppering av flere grunnvannsforekomster kan eventuelt betraktes som et tredje punkt og krever også en ekspertvurdering. 127

129 Vurderingen foregår på følgende måte: En fagekspert utfører analysene beskrevet i Vedlegg V, for så å bestemme om punktene 1a til 1d er tilfredsstilt. Hvis det ikke finnes nok data eller analyseresultatene ikke er avgjørende pga. usikkerhet, brukes ekspertvurdering for å fullføre arbeidet. 128

130 10 Klassifisering av kjemisk tilstand 10.1 Kjemisk tilstand og prioriterte stoffer Ny tekst til dette kapittelet er under utarbeidelse og vil bli satt inn så fort den er klar. Inntil videre gjelder teksten i kapittel 5 i Veileder 01:

131 Biologiske 11 Begreper, forkortelser og litteraturliste 11.1 Forkortelser og begreper Økologisk tilstand for overflatevann er et uttrykk for nåtilstanden når det gjelder sammensetning og virkemåte for økosystemet i en forekomst av overflatevann, basert på klassifiseringssystemet. Grensene for en rekke av de parameterne som presenteres i denne veilederen er allerede interkalibrerte. Dette innebærer at land som har felles vanntyper skal interkalibrere sine klassifiseringsgrenser, for å sikre at systemene er sammenlignbare og at landene har tilnærmet samme ambisjonsnivå for miljømålet om god økologisk tilstand. Klassegrensene avhenger ofte av vanntype og påvirkning og presenteres i tabeller som skal tilrettelegges i Vann-Nett. Utvalgte sentrale kvalitetselementer og parametre som har fått nye klassegrenser nå er: Kvalitetselement Elver Innsjøer Kystvann Grunnvann Vannplanter - Makrovegetasjon - Fastsittende alger - Makrovegetasjon - Planteplankton (klorfoyll A) - Tang og tare (artsindeks) - Planteplankton (klorfoyll A) Bunnfauna - Artssammensetning (indeks) - Artssammensetning (indeks) Fisk - Artssammensetning - Fiskeproduksjon og mengde - Artssammensetning - Fiskeproduksjon og mengde - Artssammensetning (indeks) Kjemisk tilstand Støtteparameter Øvrige Miljøgifter Fysisk-kjemiske støtteparametre Hydro-morfologiske støtteparametre - Prioriterte stoffer (syntetiske og utvalgte tungmetaller) - Prioriterte stoffer (syntetiske og utvalgte tungmetaller) - Prioriterte stoffer (syntetiske og utvalgte tungmetaller) - ph - ANC - ph - ANC - Gjellealuminium SFT systemet fra tidligere - Prioriterte stoffer (syntetiske og utvalgte tungmetaller) - Vandringsbarriærer - Reguleringshøyde (under utvikling) - Kvantitet Egnethet for bruk - Drikkevann - Badevann - Drikkevann - Badevann - Badevann - Drikkevann For å kombinere flere kvalitetselementer til ett resultat for vannforekomsten gjelder det verste styrer prinsippet 7. Dette betyr at det kvalitetselementet som har dårligst tilstand angir klassen for hele vannforekomsten. Denne regelen skal først brukes for de biologiske kvalitetselementene. Her følger definisjonen av et utvalg begreper som benyttes i denne veilederen: Se øvrige ord og uttrykk på Det verste styrer prinsippet ( one-out-all-out ): Definisjonen iht Vedlegg V i vanndirektivet er at For kategorier av overflatevann representeres den økologiske tilstandsklassifiseringen ved den 7 Prinsippet er nærmere forklart i kapittel 3.5.5, samt illustrert i Figur

132 laveste av verdiene for biologiske og fysiskkjemiske overvåkingsresultater for de relevante kvalitetselementene. Dette betyr at kvalitetselementet med dårligst tilstand bestemmer tilstanden for vannforekomsten. Prinsippet gjelder imidlertid ikke ved kombinasjon av ulike parametre innenfor et kvalitetselement. Dette er næremere forklart i Figur 3-5. Ecological Quality Standards (EQS): Miljøkvalitetsstandarder, er beregnede kvalitetsstandarder for forurensende stoffer for beskyttelse av akvatisk biologisk materiale. Dersom konsentrasjonsmålinger av miljøgifter i vannforekomsten ikke overskrider grenseverdiene skal det ikke forekomme effekter på akvatiske organismer. Det skal fastsettes standarder for vann, sedimenter eller biologisk materiale. Egnethet for bruk: Vannforvaltningsplanen skal etter vanndirektivet ivareta de vannbaserte bruker interessene (bading, drikkevann osv) (Article 4, 1 c, Annex iv). Man skal tilfredsstille krav gitt i underliggende direktiver der bruken er regulert i disse, ellers skal man benytte nasjonale retningslinjer og forskrifter. I og med at de ulike bruksformene inklusive forskrifter og retningslinjer sorterer under forskjellige departementer, og direktorater, er det i dag nokså uoversiktlig og vanskelig å avgjøre om en vannforekomst tilfredsstiller krav / er egnet til ulik bruk. Det anses derfor som nyttig for den lokale forvaltning å få en samordnet og oppdatert egnethetsklassifisering for bruk. Forvaltningsplan: En samlet plan for forvaltning av vannforekomstene i en vannregion, som bl.a. skal angi miljømål for vannforekomstene og sammenfatte tiltaksprogrammet som viser hvordan miljømålene kan nås innen vannforskriftens frister (vannforskriften 26). Forvaltningsplanen er den formelle planen etter forskriften som behandles og vedtas av fylkesting og godkjennes i Regjeringen. Forvaltningsplanen utarbeides av VRM i samarbeid med VRU, og vedtas som fylkesdelplan etter planog bygningsloven. Godkjent plan skal legges til grunn for fylkeskommunal virksomhet og være retningsgivende for kommunal og statlig planlegging og virksomhet i vannregionen. Forvaltningsplan skal godkjennes første gang senest innen utgangen av 2009, og oppdateres hvert sjette år (vannforskriften 29). VRM skal sende utkast til forvaltningsplan på høring senest ett år før ny forvaltningsplan trer i kraft (vannforskriften 28). Første planperiode: Perioden for gjennomføring av første godkjente forvaltningsplan, d.v.s. fra utgangen av 2009 til utgangen av VRM kan i samarbeid med VRU bestemme at tiltaksprogram og forvaltningsplan for første planperiode bare skal omfatte et utvalg vannområder innenfor regionen. Vannforskriften angir kriterier for valg av vannområder til første planperiode (vannforskriften 30). GIG: Geografiske interkalibreringsgrupper Grunnlinja/grunnlinjene: Grunnlinjene danner yttergrensen for de indre farvann og utgangspunktet for beregningen av sjøterritoriet og jurisdiksjonsområdene utenfor i samsvar med folkeretten (jf. 1 i lov av 27. juni 2003 nr. 57 om Norges territorialfarvann og tilstøtende sone). Litt forenklet kan man si at grunnlinjene er en grense trukket mellom alle de ytterste fastlandspunkt, holmer og skjær langs Norges kyst. Grunnlinjene for fastlands-norge er fastsatt i forskrift av 14. juni 2002 nr. 625 om grunnlinjene for sjøterritoriet rundt Fastlands-Norge. Forskriften angir eksakte geografiske koordinater for grunnlinjene. For Svalbard og andre norske territorium er grunnlinjene fastsatt i egne forskrifter. Grunnvannsforekomst (GVF): I følge definisjonen i vanndirektivet er en grunnvannsforekomst "en avgrenset mengde grunnvann innenfor en eller flere akviferer. Hydromorfologiske egenskaper: Vannets strømningsmønster og temperatur, samt bunnens og breddens form og beskaffenhet. 131

133 Indikator: For hvert kvalitetselement finnes flere indikatorer, som uttrykker forskjellige egenskaper ved kvalitetselementet, eks. populasjonsstørrelse, kjemisk innhold, artssammensetning, diversitet etc., og som kan omfatte en eller flere parametre som responderer på en påvirkning. Indeks: Matematisk uttrykk for en indikator. Består av en formel som kan inneholde flere parametre, for eksempel sensitive arter og tolerante arter, evt. artsantall Interkalibrere: Innebærer at land som har felles vanntyper skal interkalibrere sine klassifiseringsgrenser, for å sikre at systemene er sammenlignbare og at landene har tilnærmet samme ambisjonsnivå for miljømålet om god økologisk tilstand. Kjemisk tilstand: Uttrykk for den kjemiske tilstanden (av miljøgifter) i en forekomst av overflatevann eller grunnvann i samsvar med klassifiseringen i vannforskriftens vedlegg V, og for forekomster av overflatevann også forskrift om begrensning av forurensning (forurensningsforskriften) kapittel 17. Med god kjemisk tilstand i vann forstås for gjennomføringen av første planfase av vannforskriften i Norge at grenseverdier for de 33 prioriterte miljøgifter ikke overskrides i sedimenter eller i biota. Andre forurensende stoffer enn de prioriterte miljøgiftene inngår altså i klassifisering av økologisk tilstand, avhengig av hvordan stoffene påvirker de biologiske forholdene i vannet. Klassifisering: Se Tilstandsklassifisering Kvalitetselement (KE): Økosystemkomponent, som er angitt i vannforskriftens vedlegg V. Det finnes både biologiske, fysisk-kjemiske og hydromorfologiske kvalitetselementer. Disse består av flere parametre. Ekempler på KE er planteplankton, vannplanter, bunndyr, fisk (ikke i kystvann). Kvantitativ tilstand: Uttrykk for i hvilken grad en grunnvannsforekomst er påvirket av direkte eller indirekte uttak av vann. Kystvann: Saltvann fra 1 N mil utenfor grunnlinjen og inn til land eller ytre grense for brakkvann, likevel ut til den ytre grensen for territorialfarvannet (12 N mil utenfor grunnlinjen) med hensyn til kjemisk tilstand. Nedbørfelt: Landareal med avrenning til et bestemt utløpspunkt i en elv, innsjø, fjord eller i hav. Overflatevann: Kystvann, brakkvann og ferskvann, unntatt grunnvann. Parameter: Ulike måle-enheter (f.eks. artssammensetning, mengde osv) som inngår i et kvalitetselement. Disse måle-enhetene kan kombineres til indekser eller indikatorer (se egen definisjon av disse).. De ulike parametrene under gitte kvalitetselement, er gitt i vannforskriftens vedlegg V. Prioriterte stoffer: Stoffer som er identifisert som prioriterte stoffer på listen i vannforskriftens vedlegg VIII (se stoffer merket med B i vedlegg VIII), og nærmere omtalt i kap. 9. Prioriterte farlige stoffer: Stoffer som er identifisert som prioriterte farlige stoffer i vannforskriften vedlegg VIII. Av de 33 prioriterte stoffene er foreløpig 11 definert som prioriterte farlige stoffer (se stoffer merket med A i vedlegg VIII). Sterkt modifisert vannforekomst (SMVF): En forekomst av overflatevann som på grunn av fysiske endringer som følge av menneskelig virksomhet i vesentlig grad har endret karakter, og som er utpekt som sterkt modifisert i medhold av vannforskriften 5. Som oftest gjelder dette vassdrag med store 132

134 vannkraftanlegg eller forbygninger, eller kystvann med havner eller fjorder med forandret ferksvannspåvirking. Tilstandsklassifisering: Plassering av en vannforekomst i svært god-, god-, moderat-, dårlig-, eller svært dårlig økologisk tilstand basert på kunnskap om økologiske forhold i naturlige vannforekomster og maksimalt-, godt-, moderat-, dårlig-, eller svært dårlig økologisk potensial for sterkt modifiserte vannforekomster. Alle kvalitetselementer skal klassifiseres. Kvalitetselementet med dårligst tilstand bestemmer tilstanden for vannforekomsten ( det verste styrer prinsippet 8 iht Vedlegg V) Vannforekomst (VF): En avgrenset og betydelig mengde av overflatevann, som for eksempel en innsjø, magasin, elv, bekk, kanal, fjord eller kyststrekning, eller et avgrenset volum grunnvann i et eller flere grunnvannsmagasin. Minste forvaltbare enhet. Vannområde: Del av vannregion som består av flere, ett enkelt eller deler av nedbørfelt med eller uten kystområde som er satt sammen til en hensiktsmessig forvaltningsenhet. Vannregion: Ett eller flere tilstøtende nedbørfelt med tilhørende grunnvann og kystvann som er satt sammen til en hensiktsmessig forvaltningsenhet. (Største forvaltningsenhet.) Vannregionmyndighet (VRM): Vannforskriften 20 angir hvilke fylkesmannsembeter som skal være vannregionmyndighet for den enkelte vannregion (se oversikt). Vannregionmyndigheten skal, i nært samarbeid med vannregionutvalget, koordinere arbeidet med å gjennomføre oppgavene som følger av vannforskriften (vannforskriften 21). Vanntype: Typifisering av vannforekomster i grupper med ensartet naturtilstand. Se vanntyper kystvann og typifisering innsjø/elver 8 Prinsippet er nærmere forklart i kapittel 3.5.5, samt illustrert i figur

135 Referanser Armitage, P.D., Moss, D., Wright, J.F. & Furse, M.T The performance of a new biological water quality score system based on macroinvertebrates over a wide range of unpolluted running water sites. Water Research 17: Borum J., Development of epiphytic communities on eelgrass (Zostera marina) along a nutrient gradient in a Danish estuary. Marine Biology, 87(2): Christie H., Norderhaug KM, Fredriksen S (2009). Macrophytes as habitat for fauna. Mar Ecol. Prog. Ser. 396: DN-håndbok no. 19: Kartlegging av marint biologiske mangfold. Direktoratsgruppa Vanndirektivet Vannforskriften: Karakterisering og risikovurdering av vannforekomster Veileder 01:2011a Direktoratet for naturforvaltning (Miljødirektoratet), Trondheim. Duarte C.M., 1995 Submerged aquatic vegetation in relation to different nutrient regimes. Ophelia 41: European Commission Common implementation strategy for the water framework directive (2000/60/ec). Guidance document on eutrophication assessment in the context of European water policies. Brussels, European Commission. Fredriksen S., Christie H. & Sætre B.A., Species richness in macroalgae and macrofauna assemblages on Fucus serratus L. (Phaeophyceae) and Zostera marina L. (Angiospermae) in Skagerrak, Norway. Marine Biology Research 1:2-19. Hillebrand, H., Dürselen, C.-D., Kirschtel, D., Pollingher, U. & Zohary, T Biovolume calculation for pelagic and benthic microalgae. Journal of Phycology 35: Johnsen G. H., Børset E., & Glover B. Hovedveileder for foreløpig identifisering og utpeking av sterkt modifiserte kystvann-forekomster (SMVF) i Norge. Rapport no utarbeidet av Rådgivende Biologer AS og NVK Multiconsult. 29s Kelly, M., Phillips, G., Willby, N. & Guthrie, R Macrophytes and phytobenthos : an ecological rationale for the combined quality element, part 2. 18pp. FTT008 Larsen, B.M., Sandaas, K., Hårsaker, K. & Enerud, J Overvåking av elvemusling Margaritifera margaritifera i Norge. Forslag til overvåkingsmetodikk og lokaliteter. - NINA Oppdragsmelding 651, 27 s. Lapointe B.E., Tomasko D.A., Matzi,W.R., Eutrophication and trophic state classification of seagrass communities in the Florida keys. Bull. Mar. Sci. 54, Lyche Solheim, A., Andersen, T., Brettum, P., Erikstad, L., Fjellheim, A., Halvorsen, G., Hesthagen, T., Lindstrøm, E.-A., Mjelde, M., Raddum, G., Saloranta, T., Schartau, A.K., Tjomsland, T. & Walseng, B Forslag til system for typifisering av norske ferskvannsforekomster og for beskrivelse av referansetilstand, samt forslag til referansenettverk. NIVA rapport , 93 s. Lyche Solheim, A. & Schartau, A.K Revidert typologi for norske elver og innsjøer. NIVA Rapport , 17 s. McGarrigle, M. & Lucey, J Intercalibration of ecological status of rivers in Ireland for the purpose of the Water Framework Directive. Biology & Environment: Proceedings of the Royal Irish Academy, 109, Mjelde, M., Hellsten, S. & Ecke, F A water level drawdown index for aquatic macrophytes in Nordic lakes. Hydrobiologia DOI /s Mjelde, M., Lombardo, P. & Edvardsen, H. (in prep.) Trophic index assessing ecological status for aquatic macrophytes in Norwegian lakes. Molvær J., Magnusson J., Pedersen A. & Rygg B., Vanndirektivet: Utarbeidelse av system for marin klassifisering. Framdriftsrapport høsten NIVA-rapport s Moy, F., Bekkby, T., Cochrane, S., Rinde, E. & Voegele, B Marin karakterisering. Typologi, system for å beskrive økologisk naturtilstand og forslag til referansenettverk. NIVA rapport O ; 90 s. NNV Bedömningsgrunder för miljökvalitet. Sjöar och vattendrag. Bakgrundsrapport biologiska parametrar. Rapport Naturvårdsverket, Stockholm. 134

136 Ptacnik, R., Solimini A., Brettum, P Performance of a new phytoplankton composition metric along a eutrophication gradient in Nordic lakes. Hydrobiologia 633: Ramos E., Juanes J.A., Galván C., Neto J.M., Melo R., Pedersen A., Scanlan C., Wilkes R., van den Bergh E., Blomqvist M., Kroup H., Heiber W., Reitsma J.M., Ximenes M.C., Silió A., Méndez F. and B. González Coastal waters classification based on physical attributes along the NE Atlantic region. An approach for rocky macroalgae potential distribution. Estuarine, Coastal and Shelf Science. Rognerud, S. & Brabrand, Å HydroFish-prosjektet: Sluttrapport for undersøkelsene NIVA Rapport , 74 s. Rygg B., Norling K., Norwegian Sensitivity Index (NSI) for marine macroinvertebrates, and an update of Indicator Species Index (ISI) NIVA-rapport , 46s Rygg B., Indicator species index for assessing benthic ecological quality in marine waters of Norway. Niva-rapport s. Rygg B., Uttesting av indekser på marin bløtbunnsfauna. NIVA-rapport s. Sandlund, O.T. (red.), Bergan, M.A., Brabrand, Å., Diserud, O., Fjeldstad, H.-P., Gausen, D., Halleraker, J.H., Haugen, T., Hegge, O., Helland, I.P., Hesthagen, T., Nøst, T., Pulg, U., Rustadbakken, A. & Sandøy, S Vannforskriften og fisk forslag til klassifiseringssystem. Miljødirektoratet, Rapport M , 60 s. Schneider, S.C Impact of calcium and TOC on biological acidification assessment in Norwegian rivers. Science of the Total Environment 409: Schneider, S. & Lindstrøm, E.-A Bioindication in Norwegian rivers using non-diatomaceous benthic algae: The acidification index periphyton (AIP). Ecological Indicators 9: Schneider, S. & Lindstrøm, E.-A The periphyton index of trophic status PIT: A new eutrophication metric based on non-diatomaceous benthic algae in Nordic rivers. Hydrobiologia 665: Schneider, S.C., Kahlert, M. & Kelly, M.G Interactions between ph and nutrients on benthic algae in streams and consequences for ecological status assessment and species richness patterns. Science of the Total Environment. In press. SFT Veileder 97:03; Molvær J., Knutzen J., Magnusson J., Rygg B., Skei J., Sørensen J Klassifisering av miljøkvalitet i fjorder og kystfarvann. Veiledning 97:03. SFT-rapport TA s. TAG Work Programme 2003 Task 7.c: Morphological Alterations. TAG2003WP7c (01) Draft guidance on morphological pressures (P2.v ).doc Ugedal, O., Forseth, T. & Hesthagen, T Garnfangst og størrelse på gytefisk som hjelpemiddel i karakterisering av aurebestander. NINA Rapport 73: 52 s. UKTAG A revised approach to setting Water Framework Directive phosphorous standards. UK Technical Advisory Group on the WFD. 35 pp. WHO Toxic cyanobacteria in water: A guide to their public health consequences, monitoring and management. London, E & F N Spon. 135

137 146

138 Vedlegg 4. Klassifisering av innsjøer V4.1 Kvalitetselement planteplankton Vedlegg 4.1 omfatter: a) Indikatorverdier for enkeltarter for beregning av PTI indeksen b) Dose-respons-kurver for hver indeks, og for hver vanntype for hele planteplanktoneqrn mot totalfosfor c) Eksempler på klassifisering: to innsjøer, Maridalsvannet og Akersvannet d) Referanser V Indikatorverdier for enkeltarter for beregning av PTI indeksen Optimum totalfosforkonsentrasjon (TP) ble beregnet for hvert takson som middelverdien av TP for alle innsjøer hvor det aktuelle takson forekommer, etter vekting av forekomsten av hvert takson i hht. relativ biomasse (dvs. andelen hvert takson utgjør av totalbiomassen). Optima er beregnet både for enkeltarter og for slekter etter aggregering av arter innen samme slekt. Optimum-verdien, gitt som Ln(TP), er indikatorverdien for hvert takson som skal brukes i PTI formelen. (Fra Ptacnik et al. 2009; den elektroniske versjonen av denne artikkelen inneholder tilleggsmateriale som er den originale listen med indikatorverdier: doi: /s ). RebeccaID Takson Optima, Ln(TP) Optima TP, µg/l R0016 Acanthoceras zachariasii 2,699 14,9 22 R0117 Achnanthes 1,84 6,3 143 R1574 Achroonema 3,5 33,1 93 R0471 Actinastrum hantzschii 4, ,3 10 R1667 Amphidinium 2,174 8,8 11 R1548 Anabaena 3,273 26,4 13 R1531 Anabaena circinalis 3,268 26,3 59 R1536 Anabaena flos-aquae 2,962 19,3 335 R1539 Anabaena lemmermannii 3,345 28,4 51 R1544 Anabaena planctonica 3,276 26,5 183 R1549 Anabaena spiroides 4,461 86,6 61 R0477 Ankistrodesmus bibraianus 4,137 62,6 11 R0480 Ankistrodesmus falcatus 3,301 27,1 117 R0486 Ankistrodesmus spiroides 2,361 10,6 11 R0489 Ankyra judayi 3,417 30,5 51 R0490 Ankyra lanceolata 2,401 11,0 365 R1558 Aphanizomenon flos-aquae 3,537 34,4 75 R1560 Aphanizomenon gracile 2,942 19,0 28 R1414 Aphanocapsa elachista 4,007 55,0 12 R1420 Aphanocapsa reinboldii 3,656 38,7 26 R1432 Aphanothece 3,271 26,3 49 R1427 Aphanothece clathrata 3,99 54,1 11 R0135 Asterionella formosa 2,399 11,0 814 R0019 Aulacoseira alpigena 2,06 7,8 497 R0020 Aulacoseira ambigua 3,159 23,5 82 R0021 Aulacoseira distans 1,911 6,8 30 R0023 Aulacoseira granulata 4,515 91,4 17 Antall observasjoner 147

139 R0028 Aulacoseira italica 3,328 27,9 218 R0033 Aulacoseira subarctica 1,946 7,0 57 R1351 Aulomonas purdyi 2,27 9,7 107 R0464 Bicosoeca 2,167 8,7 58 R0462 Bicosoeca planctonica 2,064 7,9 27 R1155 Bitrichia chodatii 1,759 5,8 814 R1159 Bitrichia ollula 1,567 4,8 11 R0493 Botryococcus braunii 2,072 7,9 360 R0923 Carteria 2,19 8,9 267 R1671 Ceratium furcoides 3,706 40,7 40 R1672 Ceratium hirundinella 2,401 11,0 340 R1367 Chilomonas 3,188 24,2 12 R0941 Chlamydomonas 2,36 10,6 841 R1008 Chromulina 1,89 6, R1007 Chromulina nebulosa 3,613 37,1 59 R1443 Chroococcus minutus 2,801 16,5 83 R1375 Chroomonas 2,118 8, R1163 Chrysidiastrum catenatum 2,196 9,0 67 R1818 Chrysochromulina parva 2,149 8,6 901 R1019 Chrysococcus 2,01 7,5 32 R1011 Chrysococcus cordiformis 2,136 8,5 93 R1012 Chrysococcus furcata 1,168 3,2 13 R1015 Chrysococcus minutus 2,011 7,5 23 R1018 Chrysococcus rufescens 2,031 7,6 33 R1166 Chrysolykos planctonicus 1,806 6,1 167 R1167 Chrysolykos skujae 1,555 4,7 841 R1171 Chrysophyceae 1,924 6, R1062 Chrysosphaerella longispina 2,575 13,1 11 R1201 Closterium 2,81 16,6 40 R1178 Closterium acutum 2,919 18,5 158 R1191 Closterium limneticum 3,995 54,3 45 R0523 Coelastrum astroideum 3,694 40,2 43 R0527 Coelastrum microporum 3,247 25,7 68 R0530 Coelastrum reticulatum 3,16 23,6 24 R0532 Coelastrum sphaericum 4,195 66,4 24 R0533 Coenochloris fottii 2,716 15,1 41 R1233 Cosmarium 2,452 11,6 93 R1209 Cosmarium depressum 2,439 11,5 102 R1214 Cosmarium granatum 3,438 31,1 11 R1217 Cosmarium margaritiferum 2,525 12,5 11 R1221 Cosmarium phaseolus 3,067 21,5 11 R1225 Cosmarium pygmaeum 2,665 14,4 45 R2084 Cosmarium sphagnicolum 2,024 7,6 84 R1235 Cosmarium subcostatum 3,214 24,9 31 R0546 Crucigenia quadrata 2,223 9,2 112 R0550 Crucigenia tetrapedia 2,167 8,7 176 R0552 Crucigeniella apiculata 2, ,6 28 R0555 Crucigeniella rectangularis 2,079 8,0 81 R1803 Cryptaulax vulgaris 1,761 5,8 162 R1394 Cryptomonas 2,364 10, R1377 Cryptomonas curvata 3, ,0 872 R1378 Cryptomonas erosa 2,911 18,

140 R1382 Cryptomonas marssonii 2,206 9, R1387 Cryptomonas parapyrenoidifera 3,315 27,5 66 R1389 Cryptomonas pyrenoidifera 3,894 49,1 12 R0053 Cyclotella 1,899 6,7 570 R0042 Cyclotella comensis 2,279 9,8 34 R0045 Cyclotella iris 1,614 5,0 11 R0047 Cyclotella meneghiniana 1,792 6,0 36 R0051 Cyclotella radiosa 1,878 6,5 420 R0052 Cyclotella rossii 2,549 12,8 100 R2572 Cylindrotheca gracilis 3,633 37,8 41 R0189 Diatoma tenuis 2,673 14,5 194 R0571 Dictyosphaerium pulchellum 3,088 21,9 146 R0575 Dictyosphaerium subsolitarium 1,852 6,4 316 R1086 Dinobryon 1,847 6,3 692 R1066 Dinobryon bavaricum 2,277 9,7 343 R1068 Dinobryon borgei 1,751 5,8 691 R1069 Dinobryon crenulatum 1,663 5,3 888 R1070 Dinobryon cylindricum 1,669 5,3 314 R1073 Dinobryon divergens 2,226 9,3 329 R1076 Dinobryon korshikovii 1,753 5,8 96 R1081 Dinobryon sertularia 2,569 13,1 51 R1083 Dinobryon sociale 1,819 6,2 517 R1089 Dinobryon suecicum 1,779 5,9 326 R2058 Discostella glomerata 1,725 5,6 465 R0598 Elakatothrix 1,921 6,8 804 R0599 Elakatothrix viridis 2,79 16,3 90 R1092 Epipyxis polymorpha 2,016 7,5 60 R1262 Euastrum 2,048 7,8 29 R0963 Eudorina elegans 2,553 12,8 79 R1726 Euglena 3,799 44,7 60 R1714 Euglena acus 3,433 31,0 14 R1721 Euglena oxyuris 3,964 52,7 14 R0204 Eunotia bilunaris 1,995 7,4 25 R0214 Eunotia zasuminensis 2,781 16,1 49 R0238 Fragilaria 2,54 12,7 974 R2520 Fragilaria capucina ssp. rumpens 3,196 24,4 58 R0223 Fragilaria crotonensis 3,21 24,8 204 R0231 Fragilaria nanana 2,981 19,7 17 R0611 Franceia ovalis 3,574 35,7 10 R0891 Gloeocystis 1,96 7,1 120 R1403 Goniomonas truncata 2,808 16,6 112 R0967 Gonium sociale 3,2 24,5 22 R1824 Gonyostomum semen 2,954 19,2 77 R1654 Gymnodinium 1,86 6,4 715 R1643 Gymnodinium albulum 1,651 5,2 55 R1646 Gymnodinium fuscum 2,044 7,7 30 R1647 Gymnodinium helveticum 1,91 6,8 369 R1649 Gymnodinium lacustre 1,817 6, R1660 Gymnodinium uberrimum 1,902 6,7 476 R1792 Gyromitus cordiformis 2,058 7,8 452 R0280 Hannaea arcus 1,77 5,

141 R1055 Hydrurus foetidus 1,922 6,8 18 R1860 Isthmochloron trispinatum 1,574 4,8 57 R1404 Katablepharis ovalis 2,05 7, R1037 Kephyrion 1,618 5,0 51 R1021 Kephyrion boreale 1,701 5,5 259 R1029 Kephyrion littorale 1,329 3,8 108 R0633 Kirchneriella 2,859 17,4 14 R0631 Kirchneriella obesa 4,409 82,2 11 R0637 Koliella 2,14 8,5 401 R0635 Koliella longiseta 3,024 20,6 28 R0649 Lagerheimia genevensis 2,997 20,0 26 R1109 Mallomonas 2,125 8,4 615 R1097 Mallomonas akrokomos 2,113 8,3 608 R1099 Mallomonas allorgei 2,401 11,0 88 R1100 Mallomonas caudata 2,349 10,5 311 R1101 Mallomonas crassisquama 2,178 8,8 223 R1108 Mallomonas punctifera 2,411 11,1 67 R1111 Mallomonas tonsurata 3,014 20,4 14 R0062 Melosira varians 3,272 26,4 10 R1479 Merismopedia tenuissima 1,759 5,8 388 R0660 Micractinium pusillum 3,389 29,6 66 R1482 Microcystis aeruginosa 4,04 56,8 125 R1499 Microcystis wesenbergii 3,46 31,8 32 R1116 Monochrysis agilissima 1,814 6,1 22 R0663 Monoraphidium arcuatum 2,34 10,4 64 R0665 Monoraphidium contortum 2,534 12,6 366 R0667 Monoraphidium dybowskii 1,974 7,2 874 R0670 Monoraphidium griffithii 1,645 5,2 473 R0673 Monoraphidium komarkovae 1,85 6,4 257 R0675 Monoraphidium minutum 3,643 38,2 101 R0677 Monoraphidium nanum 3,692 40,1 13 R0683 Monoraphidium tortile 4,094 60,0 18 R1003 Mougeotia 1,888 6,6 24 R0335 Navicula 2,862 17,5 15 R0690 Nephrocytium agardhianum 2,24 9,4 22 R0692 Nephrocytium lunatum 2,458 11,7 20 R0394 Nitzschia 3,917 50,2 66 R1120 Ochromonas 1,893 6, R0697 Oocystis lacustris 3,013 20,3 78 R0698 Oocystis marssonii 2,731 15,3 91 R0701 Oocystis parva 3,176 24,0 84 R0703 Oocystis rhomboidea 2,251 9,5 22 R0704 Oocystis solitaria 3,016 20,4 17 R0706 Oocystis submarina 1,726 5, R0971 Pandorina morum 3,169 23,8 120 R1806 Paramastix conifera 1,927 6,9 225 R0906 Paulschulzia pseudovolvox 2,6 13,5 112 R0908 Paulschulzia tenera 2,918 18,5 11 R0713 Pediastrum boryanum 3,734 41,8 129 R0716 Pediastrum duplex 3,951 52,0 92 R0721 Pediastrum privum 3,027 20,6 26 R0725 Pediastrum tetras 3,107 22,

142 R2116 Peridiniopsis cunningtonii 3,658 38,8 16 R1678 Peridiniopsis edax 4,046 57,2 60 R1679 Peridiniopsis elpatiewskyi 3,488 32,7 58 R1680 Peridiniopsis penardiforme 2,389 10,9 34 R1682 Peridiniopsis polonicum 2,795 16,4 21 R1699 Peridinium 2,09 8,1 266 R1684 Peridinium aciculiferum 2,971 19,5 12 R1687 Peridinium cinctum 2,546 12,8 50 R1691 Peridinium inconspicuum 1,887 6,6 974 R1698 Peridinium raciborskii 2,277 9,7 106 R2131 Peridinium umbonatum var. goslaviense 2,524 12,5 66 R1704 Peridinium willei 2,276 9,7 143 R0975 Phacotus lenticularis 2,826 16,9 11 R1748 Phacus 3,689 40,0 11 R2617 Picoplankton 1,911 6, R2711 Plagioselmis 2,094 8, R1609 Planktolyngbya contorta 3,797 44,6 18 R1613 Planktothrix agardhii 3,653 38,6 162 R2594 Planktothrix compressa 2,376 10,8 49 R1621 Pseudanabaena limnetica 3,719 41,2 27 R2134 Pseudogoniochloris tripus 4,464 86,8 11 R1051 Pseudokephyrion 1,624 5,1 66 R1044 Pseudokephyrion alaskanum 1,633 5,1 127 R1046 Pseudokephyrion attenatum 1,692 5,4 15 R1047 Pseudokephyrion entzii 1,598 4,9 792 R1052 Pseudokephyrion taeniatum 1,718 5,6 83 R1053 Pseudokephyrion tatricum 1,985 7,3 11 R1154 Pseudopedinella 1,869 6,5 166 R0742 Quadrigula korshikovii 2,07 7,9 11 R0744 Quadrigula pfitzeri 2,107 8,2 138 R0750 Raphidocelis subcapitata 2,527 12,5 125 R0811 Scenedesmus 3,119 22,6 294 R0754 Scenedesmus acuminatus 3,597 36,5 29 R2442 Scenedesmus arcuatus 2,997 20,0 40 R0762 Scenedesmus armatus 3,728 41,6 141 R0763 Scenedesmus bicaudatus 3,639 38,1 22 R0775 Scenedesmus denticulatus 2,564 13,0 127 R0777 Scenedesmus dimorphus 3,455 31,7 11 R0781 Scenedesmus ecornis 3,033 20,8 155 R0799 Scenedesmus opoliensis 3,929 50,9 55 R0806 Scenedesmus quadricauda 3,667 39,1 136 R0813 Scenedesmus spinosus 3,451 31,5 41 R0820 Schroederia setigera 2,964 19,4 28 R0987 Scourfieldia cordiformis 1,826 6,2 257 R1510 Snowella lacustris 2,374 10,7 299 R1814 Spermatozopsis exsultans 3,721 41,3 12 R0993 Sphaerocystis schroeteri 2,38 10,8 362 R1130 Spiniferomonas bourrellyi 1,697 5,5 472 R1273 Spondylosium planum 2,06 7,8 66 R1309 Staurastrum 2,717 15,1 23 R1275 Staurastrum anatinum 2,051 7,

143 R1282 Staurastrum chaetoceras 3,745 42,3 50 R1283 Staurastrum cingulum 2,002 7,4 12 R1288 Staurastrum gracile 2,278 9,8 112 R1293 Staurastrum luetkemuelleri 2,361 10,6 16 R1295 Staurastrum lunatum 2,413 11,2 37 R1300 Staurastrum paradoxum 3,039 20,9 219 R1304 Staurastrum planctonicum 2,757 15,8 90 R1305 Staurastrum pseudopelagicum 2,337 10,4 36 R1315 Staurodesmus cuspidatus 2,146 8,6 55 R1321 Staurodesmus indentatus 1,796 6,0 109 R1324 Staurodesmus mamillatus 2,505 12,2 25 R1330 Staurodesmus triangularis 1,934 6,9 44 R2516 Staurosira berolinensis 4,69 108,9 15 R1364 Stelexomonas dichotoma 2,123 8,4 69 R0079 Stephanodiscus hantzschii 3,541 34,5 261 R1057 Stichogloea doederleinii 1,847 6,3 187 R1138 Syncrypta 2,661 14,3 15 R1144 Synura splendida 2,378 10,8 13 R1145 Synura uvella 2,566 13,0 251 R0440 Tabellaria fenestrata 2,388 10,9 418 R0442 Tabellaria flocculosa 2,141 8,5 411 R1333 Teilingia granulata 2,416 11,2 29 R1855 Tetraëdriella patiens 1,45 4,3 18 R0843 Tetraedron caudatum 3,113 22,5 72 R0848 Tetraedron minimum 2,228 9,3 392 R2038 Tetraselmis 1,769 5,9 42 R0871 Tetrastrum staurogeniaeforme 3,478 32,4 19 R0874 Thelesphaera alpina 2,302 10,0 54 R1765 Trachelomonas hispida 4, ,6 14 R1776 Trachelomonas volvocina 3,596 36,5 99 R0880 Treubaria triappendiculata 3,847 46,9 28 R2179 Trichormus catenula 3,325 27,8 42 R1634 Tychonema bornetii 2,478 11,9 13 R2175 Ulnaria ulna 2,769 15,9 286 R1147 Uroglena americana 2,259 9,6 367 R2548 Urosolenia eriensis 1,985 7,3 126 R2549 Urosolenia longiseta 1,992 7,3 306 R1521 Woronichinia compacta 2,68 14,6 18 R1525 Woronichinia naegeliana 2,827 16,9 194 R1345 Xanthidium antilopaeum 2,166 8,

144 V Dose-respons kurver planteplankton Klorofyll totalfosfor: Biovolum klorofyll: 153

145 PTI totalfosfor (fra Ptacnik et al. 2009) Andel sensistive eller tolerante arter Grensesetting for PTI ved bruk av andel svært sensitive arter (venstre figur) og andel svært tolerante arter (høyre figur) for innsjøer i vanntypen L-N1 (moderat kalkrike, klare, grunne innsjøer i lavlandet). De stiplede vertikale linjene angir referansetilstand, svært god/god grensen, god/moderat grensen (markert med grønt), moderat/dårlig grensen og dårlig/svært dårlig grensen fra venstre mot høyre i begge figurene. Den horisontale grønne linjen angir andel sensitive arter (venstre figur) og andel tolerante arter (høyre figur). Cyanobakterie biomasse totalfosfor 154

146 SD/D: WHO middels risiko nivå: 5 mg/l G/M: WHO lav risiko nivå: 1 mg/l Planteplankton EQR (normalisert) (alle fire indekser kombinert) totalfosfor Horisontale stiplede linjer angir klassegrensene for svært god/god = 0.8 og god/moderat = 0.6. V Eksempler på klassifisering av innsjøer basert på planteplankton, Eksempel 1 Akersvannet, en eutrofiert innsjø (data fra basisovervåkingen 2010) 155

147 Akersvannet i Vestfold er en grunn innsjø (middeldyp 6 m, areal 2,4 km 2 ) som ligger 16 moh i marine, næringsrike løsavsetninger. Innsjøen har kalsiumkonsentrasjon på 15 mg l -1 og farge på 27 mg Pt l -1. Fra vanntypeoversikten i kapittel 3 (tabell 3.5) finner man ut at dette er innsjøtype nr. 8 (moderat kalkrik og klar), tilsvarende NGIG type L-N1. Planteplanktonet hadde høy biomasse med middelverdi av klorofyll på 31 μg l -1 og dominans av cyanobakterier mesteparten av vekstsesongen. I juli var det en stor oppblomstring av de pontensielt toksinproduserende cyanobakteriene Microcystis aeruginosa og Aphanizomenon flos-aquae var. klebahnii). Siktedypet var 1,0 m og totalt fosfor 89 μg l -1. Tabell V4.1 Parameterverdiene for å beregne indeksen for planteplankton i innsjøer. For klorofyll, totalt volum og PTI er det middelverdiene som benyttes og for Cyano max er det maksimalverdien for volumet av cyanobakterier som benyttes. De benyttede verdiene er markert med fet skrift. Dato Klorofyll Totalt volum PTI Cyano max µg l -1 mm 3 l -1 mm 3 l Gj. snitt Svært Tilstandsklasse Dårlig Dårlig dårlig Svært dårlig Tilstandsklassen for hver parameter kan leses rett ut fra parameterverdiene angitt med fet skrift i tabellen ovenfor og de typespesifikke klassegrensene for vanntype L-N1 som er angitt i venstre del av tabell V4.2. De relevante klassegrensene er markert med fete typer. Tabell V4.2 Typespesifikke klassegrenser for vanntype L-N1 (jf. tabell 4.1 i veilederteksten). Absolutt-verdier EQR-verdier Type Klasse Klorofyll Biovolum PTI Cyano max Klorofyll Biovolum PTI Cyano max µg/l mg/l mg/l L-N1 Ref verdi 3 0,28 2,09 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00 SG/G 6 0,64 2,26 0,16 0,50 0,94 0,91 0,98 G/M 9 1,04 2,43 1,00 0,33 0,87 0,82 0,90 M/D 18 2,35 2,60 2,00 0,17 0,64 0,73 0,80 D/SD 36 5,33 2,86 5,00 0,08 0,12 0,60 0,50 max verdi n.a. 6,00 4,00 10,00 For å klassifisere hele kvalitetselementet må vi først beregne EQR verdier for hver parameter (a), deretter normalisere disse (b) og til slutt kombinere dem i hht. kombinasjonsreglene vist i figur 4.1 i veilederteksten (c). Alle disse beregningene kan gjøres automatisk vha. et regneark der alle formler er lagt inn (link til excel-fil). Dersom beregningen skal gjøres manuelt må formlene fra kapittel benyttes sammen med absolutt-verdiene for hver parameter fra tabell V4.1, samt referanseverdiene og maksimums-verdiene for hver parameter (se tabell V4.2). Det er viktig å benytte alle desimaler i 156

148 mellomregningene for å komme ut på riktig side av klassegrensen når parameterverdien ligger svært nær en klassegrense. a) EQR verdiene for hver parameter beregnes som følger: EQR Kla =Kla ref /Kla obs = 3/30,9 = 0,097 EQR TotVol = = (3,03-6) / (0,28-6) = 0,519 EQR PTIl = = (3,64-4) / (2,09-4) = 0,188 EQR Cyano = = (6,96-10) / (0-10) = 0,304 b) Normalisert EQR beregnes som følger: Formelen nedenfor (se kap Beregningsmetode) benyttes sammen med EQR verdiene fra pkt. a) ovenfor og de relevante EQR klassegrensene fra høyre del av tabellen ovenfor: neqr = [( ) ] neqr = Normalisert EQR EQR = ikke-normalisert EQR nedre klassegrense = nedre ikke-normaliserte EQR klassegrense for den relevante klassen = Klassebredde for ikke-normalisert skala (øvre minus nedre ikke-normaliserte EQR grenseverdier) 0,2 = standardisert klassebredde for normalisert skala (øvre minus nedre normaliserte EQR klassegrense, den samme klassebredden på 0,2 gjelder for all klassene) nedre klassegrense n = nedre normaliserte EQR klassegrense for den relevante klassen (dvs. ett av tallene 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8) neqr Kla =[((0,097-0,08)/(0,17-0,08))x 0,2] + 0,2 = 0,204 neqr TotVol = [((0,519-0, 12)/( 0, 64-0,12))x 0,2] + 0,2 = 0,353 neqr PTI = [((0,188-0)/( 0,60-0))x 0,2] + 0 = 0,063 neqr Cyanomax = [((0,304-0)/(0,5-0))x 0,2] + 0 = 0,122 Klassegrensene for normaliserte EQR-verdier er 0,8, 0,6, 0,4 og 0,2 for alle parametere. Tilstanden basert på klorofyll a og totalt volum blir dermed Dårlig (neqr mellom 0,2 og 0,4), mens tilstanden basert på PTI og Cyano max blir Svært Dårlig (neqr mindre enn 0,2). c) Til slutt kombineres alle parameterne ved å følge prosedyren gitt i figur 4.1 i veilederteksten. Først beregnes normalisert EQR Bio for biomassen: neqr Bio = (neqr Kla + neqr TotVol ) /2 = (0,204+0,353) / 2 = 0,279 Middelverdien av neqr Bio og neqr PTI er (0, ,063) / 2 = 0,171 Normalisert EQR Cyanomax er 0,122 som er lavere enn gjennomsnittsverdien av de andre indeksverdiene (0,171) og skal derfor tas med i beregningen. Totalvurdering: neqr PP = (neqr Bio +neqr PTI +n EQR Cyano )/3 = (0,279+0,063+0,122)/3 = 0,

149 Konklusjon: Totalvurderingen av planteplanktonsamfunnet i Akersvannet i 2010 blir dermed Svært Dårlig med en normalisert EQR-verdi på 0,16. Kombinasjonen av EQR verdiene til et endelig resultat er vist i figuren nedenfor. Middelverdi for total fosfor (TP) var 89 µg/l. Med en referanseverdi for denne vanntypen (L-N1) på 7 µg/l (se kapittel 4.4 om fysisk-kjemiske kvalitetselementer) får vi en EQR-verdi for fosfor på 0,08 (= 7/89), og normalisert EQR blir 0,16, dvs. tilstandsklasse Svært Dårlig. Dette styrker klassifiseringsresultatet, da både planteplankton og totalfosfor gir samme klasse. Da klassifiseringen av planteplanktonet ga klasse Svært Dårlig, trenger vi ikke bruke resultatene fra de fysisk-kjemiske parameterne til å justere resultatet (se veiledertekstens kapittel 3.5.5, trinn 3 om kombinasjonsregler). Dersom planteplankton og evt. andre biologiske kvalitetselementer hadde vært i God tilstand, ville en klassifisering av totalt fosfor i klasse Moderat, Dårlig eller Svært dårlig ha medført en degradering fra God til Moderat tilstand og en normalisert EQR på 0,5 (se kapittel 3.5.5, trinn 3 om kombinasjonsregler). Dette er fornuftig, da et så dårlig resultat for de fysisk-kjemiske forholdene neppe ville kunnet gi God tilstand for de biologiske kvalitetselementene i lang tid framover, og i et slikt tilfelle bør tiltak igangsettes for å redusere næringstilførselene. Eksempel 2 Maridalsvannet, en referanseinnsjø (data fra basisovervåkingen 2011) Maridalsvannet i Oslo er en dyp innsjø (middeldyp 18 m, areal 3,89 km 2 ) som ligger 149 moh. Innsjøen har kalsiumkonsentrasjon på 2,85 mg l -1 og farge på 28,9 mg Pt l -1. Fra vanntypeoversikten i veiledertekstens tabell 3.5 (kapittel 3) finner man ut at dette er innsjøtype nr. 6 (kalkfattig, klar og dyp), tilsvarende NGIG type L-N2b. Planteplanktonet hadde liten biomasse med middelverdi av klorofyll på 1,5 μg l -1, og det var svært lite cyanobakterier. Siktedypet var 3,7 m, og Tot-P var 8 μg l -1. Tabell V4.3 Parameterverdiene for å beregne indeksen for planteplankton i innsjøer. For klorofyll, totalt volum og PTI er det middelverdiene som benyttes og for Cyano max er det maksimalverdien for volumet av cyanobakterier som benyttes. De benyttede verdiene er markert med fet skrift. 158

150 Dato Klorofyll Totalt volum PTI Cyano max µg/l mm 3 /L mm 3 /L Gj. snitt Svært Tilstandsklasse Svært god God god Svært god Tilstandsklassen for hver parameter kan leses rett ut fra parameterverdiene angitt med fet skrift i tabell V4.3 og de typespesifikke klassegrensene for vanntype L-N2b som er angitt i venstre del av tabell V4.4. De relevante klassegrensene er markert med fete typer. Tabell V4.4 Typespesifikke klassegrenser for vanntype L-N2b (jf. tabell 4.1 i veilederteksten). Absolutt-verdier EQR-verdier Type Klasse Klorofyll Biovolum PTI Cyano max Klorofyll Biovolum PTI Cyano max µg/l mg/l mg/l L-N2b Ref verdi 1,3 0,11 1,90 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00 SG/G 2 0,18 2,09 0,16 0,65 0,98 0,91 0,98 G/M 4 0,40 2,26 1,00 0,33 0,92 0,83 0,90 M/D 7 0,77 2,43 2,00 0,19 0,81 0,75 0,80 D/SD 15 1,90 2,60 5,00 0,09 0,49 0,67 0,50 max verdi n.a. 3,60 4,00 10,00 For å klassifisere hele kvalitetselementet må vi først beregne EQR verdier for hver parameter (a), deretter normalisere disse (b) og til slutt kombinere dem i hht. kombinasjonsreglene vist i veiledertekstens figur (c). Alle disse beregningene kan gjøres automatisk vha. et regneark der alle formler er lagt inn (link til excel-fil). Dersom beregningen skal gjøres manuelt må formlene fra kap benyttes sammen med absolutt-verdiene for hver parameter fra tabell V4.3, samt referanseverdiene og maksimumsverdiene for hver parameter (se tabell V4.4). Det er viktig å benytte alle desimaler i mellomregningene for å komme ut på riktig side av klassegrensen når parameterverdien ligger svært nær en klassegrense. a) EQR verdiene for hver parameter beregnes som følger: EQR Kla =Kla ref /Kla obs = 1,3/1,54 = 0,844 EQR TotVol = = (0,19-3,60) / (0,11-3,60) = 0,977 EQR PTIl = = (2,07-4,00) / (1,90-4,00) = 0,919 EQR Cyano = = (0,04-10,00) / (0,00-10,00) = 0,

151 b) Normalisert EQR beregnes som følger: Formelen nedenfor (se kap Beregningsmetode) benyttes sammen med EQR verdiene fra pkt. a) ovenfor og de relevante EQR klassegrensene fra høyre del av tabellen ovenfor: neqr = [( ) ] neqr = Normalisert EQR EQR = ikke-normalisert EQR nedre klassegrense = nedre ikke-normaliserte EQR klassegrense for den relevante klassen = Klassebredde for ikke-normalisert skala (øvre minus nedre ikke-normaliserte EQR grenseverdier) 0,2 = standardisert klassebredde for normalisert skala (øvre minus nedre normaliserte EQR klassegrense, den samme klassebredden på 0,2 gjelder for all klassene) nedre klassegrense n = nedre normaliserte EQR klassegrense for den relevante klassen (dvs. ett av tallene 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8) neqr Kla =[((0,844-0,65)/( 1,00-0,65)) x 0,2] + 0,8 = 0,911 neqr TotVol = [((0,977-0,92)/( 0,98-0,92))x 0,2] + 0,6 = 0,790 neqr PTIl = [((0,919-0,91)/( 1,00-0,91))x 0,2] + 0,8 = 0,820 neqr Cyanomax = [((0,996-0,98)/(1,00-0,98))x 0,2] + 0,8 = 0,960 Klassegrensene for normaliserte EQR-verdier er 0,8, 0,6, 0,4 og 0,2 for alle parametere. Tilstanden basert på klorofyll a, PTI og Cyano max blir dermed Svært God (neqr mellom 0,8 og 1,0), mens tilstanden basert på totalt volum blir God (neqr mellom 0,6 og 0,8). c) Til slutt kombineres alle parameterne ved å følge prosedyren gitt i figur Først beregnes normalisert EQR Bio for biomassen: neqr Bio = (neqr Kla + neqr TotVol ) /2 = (0, ,790) / 2 = 0,851 Middelverdien av neqr Bio og neqr PTI er (0, ,820) / 2 = 0,836 Normalisert EQR for cyanobakterier maksimumbiomasse (EQR Cyanomax ) er 0,96, som er høyere enn gjennomsnittsverdien av de andre indeksverdiene (0,836) og skal derfor ikke tas med i beregningen. Totalvurdering planteplankton blir da: neqr PP = (neqr Bio + neqr PTI ) /2 = (0, ,820) / 2 = 0,836 Konklusjon: Totalvurderingen av planteplanktonet i Maridalsvannet i 2011 gir tilstanden Svært God med normalisert EQR på 0,84. Kombinasjonen av EQR verdiene til et endelig resultat er vist i figuren nedenfor. 160

152 Middelverdi for total fosfor (TP) var 8 µg/l. Med en referanseverdi for denne vanntypen (L-N2b) på 5,5 µg/l (se kapittel 4.4 om fysisk-kjemiske kvalitetselementer) får vi en EQR-verdi for fosfor på 0,69 (= 5,5/8,0), og normalisert EQR blir neqr TP = [((0,69-0,52)/(0,79-0,52)) x 0,2] + 0,6 = 0,65, dvs. tilstandsklasse God. Da klassifiseringen av planteplanktonet ga Maridalsvannet klasse Svært God og Total fosfor ga God så skal resultatene fra de fysisk-kjemiske parameterne brukes til å nedgradere tilstandsklassen fra Svært god til God (se veiledertekstens kapittel 3.5.5, trinn 3 om kombinasjonsregler). Maridalsvannet får i dette tilfellet God økologisk tilstand med en neqr verdi på 0,

153 Referanser European Commission (2009). Common implementation strategy for the water framework directive (2000/60/ec). Guidance document on eutrophication assessment in the context of European water policies. Brussels, European Commission. Hillebrand, H., C.-D. Dürselen, D. Kirschtel, U. Pollingher and T. Zohary (1999). Biovolume calculation for pelagic and benthic microalgae. Journal of Phycology 35: Lyche-Solheim, A., Phillips, G., Free, G., Drakare, S., Järvinen, M., Skjelbred, B., WFD Intercalibration phase 2 Lake Northern GIG Phytoplankton, Milestone 6 report. EU Commission, JRC. December Phillips, G., Lyche-Solheim, A., Skjelbred, B., Mischke, U., Drakare S., Free G., Järvinen M., de Hoyos C., Morabito G., Poikane S., Carvalho L A phytoplankton trophic index to assess the status of lakes for the Water Framework Directive. Hydrobiologia 704, p , DOI /s Poikane, S. (2009) Water framework directive intercalibration technical report Part 2: lakes Luxembourg, European Commission JRC report 23838: 176 pp. Ptacnik, R., Solimini A., Brettum, P Performance of a new phytoplankton composition metric along a eutrophication gradient in Nordic lakes. Hydrobiologia 633: WHO Toxic cyanobacteria in water: A guide to their public health consequences, monitoring and management. London, E & F N Spon. 162

154 V4.2 Kvalitetselement vannplanter Vedlegg 4.2 inneholder: a) Artsliste over alle vannplanter i Norge (tabell V4.5) b) Artsliste over sensitive og tolerant arter som inngår i trofiindeksen (Tic; tabell V4.6) c) Eksempler på bruk av trofiindeksen (avsnitt V4.2.3) d) Artsliste over sensitive og tolerante arter som inngår i vannstandsvariasjonsindeksen (WIc; tabell V4.7) e) Eksempler på bruk av vannstandsvariasjonsindeksen (WIc; avsnitt V4.2.5) f) Referanser V Artsliste over alle vannplanter i Norge Tabell V4.5 Vannplanter i Norge. Navngitt etter Lid & Lid Inkluderer også brakkvannsarter. Latinske navn Norske navn ISOETIDER (kortskuddsplanter) Baldellia repens (Lam.)Lawalrèe Crassula aquatica (L.)Schönl. (Elatine alsinastrum L.) Elatine hexandra (Lapierre)DC. Elatine hydropiper L. Elatine orthosperma Düben Elatine triandra Schkuhr Eleocharis acicularis (L.)Roemer &Schultes Eleocharis parvula (Roemer&Schultes)Link ex Bluff,Nees&Schauer Isoëtes echinospora Durieu Isoëtes lacustris L. Limosella aquatica L. Littorella uniflora (L.)Ascherson Lobelia dortmanna L. Lythrum portula (L.)D.A.Webb Persicaria foliosa (Lindb.fil.)Kitagawa Pilularia globulifera L. Ranunculus reptans L. Subularia aquatica L. ELODEIDER (langskuddsplanter) Batrachium aquatile (L.) Dumort. Batrachium aquatile x floribundum Batrachium eradicatum (Laest.)Fr. Batrachium eradicatum x floribundum Batrachium floribundum (Bab.) Dumort Batrachium floribundum x trichophyllum Batrachium trichophyllum (Chaix) Bosch Callitriche brutia Petagna Callitriche cophocarpa Sendtner Callitriche hamulata Kütz. ex Koch Callitriche hermaphroditica L. Callitriche palustris L. Callitriche stagnalis Scop. Ceratophyllum demersum L. Ceratophyllum submersum L. Soleigro Firling Kransevjeblom Skaftevjeblom Korsevjeblom Nordlig evjeblom Trefelt evjeblom Nålesivaks Dvergsivaks Mjukt brasmegras Stivt brasmegras Evjebrodd Tjønngras Botngras Vasskryp Evjeslirekne Trådbregne Evjesoleie Sylblad Kystvassoleie Dvergvassoleie Storvassoleie Småvassoleie Stilkvasshår Sprikevasshår Klovasshår Høstvasshår Småvasshår Dikevasshår Hornblad Vorteblad 163

155 Elodea canadensis Michx Elodea nuttallii (Planchon) H. St. John (Groenlandia densa (L.)Fourr.) Hippuris tetraphylla L. f. Hippuris vulgaris L. Hippuris x lanceolata Retz. (H. tetraphylla x vulgaris) Juncus bulbosus L. Myriophyllum alterniflorum DC. Myriophyllum sibiricum Komarov. Myriophyllum spicatum L. Myriophyllum verticillatum L. Najas flexilis (Willd.)Rostkov & W.L.E.Schmidt Najas marina L. Potamogeton alpinus Balbis Potamogeton alpinus x gramineus (P. x nericius Hagstr.) Potamogeton alpinus x perfoliatus (P. x prussicus Hagstr.) Potamogeton berchtoldii Fieber Potamogeton berchtoldii x obtusifolius (P. x saxonicus Hagstr.) Potamogeton berchtoldii x pusillus (P. x dualis Hagstr.) Potamogeton compressus L. Potamogeton crispus L. Potamogeton friesii Rupr. Potamogeton friesii x obtusifolius (P. x semifructus A. Bennett ex Asc.&Gr.) Potamogeton gramineus L. Potamogeton gramineus x lucens (P. x zizii Koch. ex Roth) Potamogeton gramineus x lucens x perfoliatus (P. x torssandri (Tiselius)G.Firsch.) Potamogeton gramineus x natans (P. x sparganifolius Laest. Ex Fr.) Potamogeton gramineus x perfoliatus (P. x nitens Weber) Potamogeton lucens L. Potamogeton obtusifolius Mert. & Koch Potamogeton perfoliatus L. Potamogeton perfoliatus x praelongus (P. x cognatus Asc. & Gr.) Potamogeton polygonifolius Pourret Potamogeton praelongus Wulfen Potamogeton pusillus L. Potamogeton rutilus Wolfg. Potamogeton trichoides Cham. & Schltdl.) Ruppia cirrhosa (Petagna)Grande Ruppia maritima L. Stuckenia filiformis (Pers.) Börner Stuckenia filiformis x pectinata Stuckenia filiformis x vaginatus Stuckenia pectinata (L.) Stuckenia vaginata (Turcz.) Holub Utricularia australis R.Br. Utricularia intermedia Hayne Utricularia minor L. Utricularia ochroleuca R.W.Hartm. Utricularia stygia G.Thor Utricularia vulgaris L. Zannichellia palustris L. Zannichellia palustris ssp. palustris Zannichellia palustris ssp. polycarpa (Nolte) K.Richt. Zostera angustifolia (Hornem.)Rchb. Vasspest Smal vasspest Kranstjønnaks Korshesterumpe Hesterumpe Brakkhesterumpe Krypsiv Tusenblad Kamtusenblad Akstusenblad Kranstusenblad Mjukt havfrugras Stivt havfrugras Rusttjønnaks Småtjønnaks Bendeltjønnaks Krustjønnaks Broddtjønnaks Grastjønnaks Blanktjønnaks Butt-tjønnaks Hjertetjønnaks Kysttjønnaks Nøkketjønnaks Granntjønnaks Stivtjønnaks Knorttjønnaks Skruehavgras Småhavgras Trådtjønnaks Busttjønnaks Sliretjønnaks Vrangblærerot Gytjeblærerot Småblærerot Mellomblærerot Sumpblærerot Storblærerot Vasskrans Småvasskrans Storvasskrans Smalålegras 164

156 Zostera marina L. Zostera noltei Hornem. Ålegras Dvergålegras NYMPHAEIDER (flytebladsplanter) Luronium natans (L.)Raf. Nuphar lutea (L.)Sm. Nuphar lutea x pumila (=N. x spenneriana Gaudin) Nuphar pumila (Timm.)DC. Nymphaea alba L. coll. Nymphoides peltata Kuntze Persicaria amphibia (L.) Gray Potamogeton natans L. Sagittaria sagittifolia L. Sagittaria sagittifolia x natans Sparganium angustifolium Michx Sparganium angustifolium x emersum (= S. x diversifolium Graebn.) Sparganium angustifolium x gramineum Sparganium angustifolium x hyperboreum Sparganium angustifolium x natans Sparganium emersum Rehmann Sparganium emersum x gramineum Sparganium emersum x hyperboreum Sparganium emersum x natans Sparganium gramineum Georgi Sparganium hyperboreum Læst. ex Beurl. Sparganium hyperboreum x natans Sparganium natans L. Flytegro Gul nøkkerose Soleinøkkerose Hvit nøkkerose Sjøgull Vasslirekne Tjønnaks Pilblad Flotgras Stautpiggknopp Sjøpiggknopp Fjellpiggknopp Småpiggknopp LEMNIDER (flytere) Azolla filiculoides L. Hydrocharis morsus-ranae L. (Lemna gibba L.) Lemna japonica Lemna minor L. Lemna trisulca L. Lemna turionifera Pistia stratiotes L. Ricciocarpus natans (L.) Corda* Spirodela polyrhiza (L.)Schleid. Stratiotes aloides L. Andematbregne Froskebit Klumpandemat Andemat Korsandemat Muslingblom Svanemat (levermose) Stor andemat Vassaloë KRANSALGER Chara aculeolata A.Braun Chara aspera Deth. ex Willd. Chara baltica Bruz. Chara braunii Gmelin Chara canescens Lois. Chara contraria A. Br. ex Kütz. Chara virgata Kütz. Chara globularis Thuill. Chara hispida L. Chara polyacantha A. Br. Chara rudis A.Br. ex Leonh. Chara strigosa A. Br. Piggkrans Bustkrans Grønnkrans Barkløs småkrans Hårkrans Gråkrans Skjørkrans Vanlig kransalge Bredtaggkrans Hårpiggkrans Smaltaggkrans Stivkrans 165

157 Chara tomentosa L. Chara vulgaris L. Lamprothamnium papulosum (Wallroth) J. Groves Nitella batrachosperma (Reich.) A.Braun Nitella flexilis (L.) Ag. Nitella gracilis (Smith) Ag. Nitella mucronata (A.Br.) Miq. Nitella opaca Ag. Nitella translucens (Pers.) Ag Tolypella canadensis Sawa Tolypella nidifica (Müller) A.Br. Tolypella normaniana Nordstedt Rødkrans Stinkkrans Vormglattkrans Dvergglattkrans Glansglattkrans Skjørglattkrans Broddglattkrans Mattglattkrans Blankglattkrans Kanadaglattkrans Sjøglattkrans Sjøglattkrans V Artsliste over sensitive og tolerante plantearter til beregning av trofi-indeks (TIc) Tabell V4.6 Sensitive og tolerante arter i forhold til eutrofiering i innsjøer. Arter med noe usikker plassering, dvs. data fra mindre enn fire lokaliteter, er i vist parentes. Livsformgruppe Sensitive arter Tolerante arter ISOETIDER Crassula aquatica (Elatine hexandra) Elatine hydropiper Elatine triandra (Elatine orthosperma) Eleocharis acicularis Isoëtes echinospora Isoëtes lacustris Limosella aquatica Littorella uniflora Lobelia dortmanna Lythrum portula Ranunculus reptans Subularia aquatica ELODEIDER Callitriche hamulata Callitriche cophocarpa Callitriche hermaphroditica Callitriche stagnalis Callitriche palustris Ceratophyllum demersum Hippuris vulgaris Elodea canadensis Juncus bulbosus Myriophyllum spicatum Myriophyllum alterniflorum Myriophyllum verticillatum Myriophyllum sibiricum (Najas flexilis) (Najas marina) Potamogeton crispus (Potamogeton compressus) Potamogeton friesii Potamogeton filiformis Potamogeton lucens (Potamogeton friesii x obtusifolius) Potamogeton obtusifolius Potamogeton gramineus Potamogeton pectinatus Potamogeton x nitens Potamogeton pusillus Potamogeton polygonifolius Potamogeton rutilus Potamogeton praelongus (Potamogeton x zizii) (Potamogeton vaginatus) (Potamogeton x suecicus) (Potamogeton x sparganifolius) Ranunculus aquatilis Ranunculus confervoides (Zannichellia palustris) Ranunculus peltatus Utricularia intermedia Utricularia minor Utricularia ochroleuca NYMPHAEIDER (Luronium natans) Persicaria amphibia Nuphar pumila Sparganium emersum Sparganium angustifolium (Sparganium gramineum) Sparganium hyperboreum 166

158 LEMNIDER KRANSALGER Sparganium natans Chara aspera (Chara braunii) Chara contraria Chara delicatula Chara globularis Chara rudis Chara strigosa (Nitella batrachosperma) (Nitella mucronata) Nitella opaca Tolypella canadensis (Chara intermedia) (Chara tomentosa) Lemna minor Lemna trisulca Spirodela polyrrhiza V Eksempler på bruk av eutrofieringsindeks for vannplanter, TIc Nyborgtjern og Langtjern er to små innsjøer på Hadeland (Oppland). Nyborgtjern har et kalsiuminnhold 64 mg Ca/l og farge på 41 mg Pt/l, mens Langtjern har 71 mg Ca/l og 28,6 mg Pt/l. De tilhører derfor hhv. svært kalkrik, humøs (302) og svært kalkrik, klar innsjøtype (301). Vannvegetasjonen i Nyborgtjern er dominert av kransalger, mens Langtjern er dominert av vasspest (Elodea canadensis). Trofi-indeksen viser at vannvegetasjonen kan klassifiseres som hhv. svært god (TI C = 100) og moderat (TI C = 12.5). Våg og Skjeklesjøen ligger i hhv Akershus og Østfold. Våg har et kalsiuminnhold på ca 4 mg Ca/l og farge på 57 mg Pt/l, mens Skjeklesjøen har 2,3 mg Ca/l og 106 mg Pt/l. Våg ligger på grensa mellom en kalkfattig, humøse vanntype (type 102) og en kalkrik humøs vanntype (202), mens Skjeklesjøen er en kalkfattig, humøs innsjø (type 102). Vannvegetasjonen i Våg var dominert av flytebladsvegetasjon, mens undervannsvegetasjonen hadde liten forekomst, bare noen spredte forekomster av stivt brasmegras (Isoetes lacustris) og tjønngras (Littorella uniflora) ble registrert. Trofi-indeksen viser at vannvegetasjonen i Våg kan klassifiseres som god (TI C = 45,5) dersom innsjøen karakteriseres som kalkrik, humøs (202) og moderat dersom den er kalkfattig humøs (102). I Skjeklesjøen var både helofytt- og flytebladsvegetasjonen særdeles frodig, mens undervannsvegetasjonen var dårlig utviklet. Vannvegetasjonen kan klassifiseres som svært dårlig (TI C = 14,29). Begge innsjøene er preget av turbid vann og har dårlig sikt. V Sensitive og tolerante vannplanter i forhold til vannstandsregulering Tabell V4.7 Sensitive og tolerante arter i forhold til vannstandregulering i innsjøer. Norske navn finnes i tabell V4.5 ovenfor. Livsformgruppe Sensitive arter Tolerante arter ISOETIDER Elatine hydropiper Eleocharis acicularis 167

159 Isoetes lacustris Littorella uniflora Lobelia dortmanna Limosella aquatica Ranunculus reptans Subularia aquatic ELODEIDER Callitriche cophocarpa Callitriche hamulata Elodea canadensis Callitriche hermaphroditica Myriophyllum alterniflorum Callitriche palustris Myriophyllum verticillatum Hippuris vulgaris Potamogeton alpinus Juncus bulbosus Potamogeton berchtoldii Utricularia vulgaris Potamogeton obtusifolius Ranunculus peltatus NYMPHAEIDER Nuphar lutea Sparganium angustifolium Nuphar pumila Sparganium hyperboreum Nymphaea alba Persicaria amphibian Potamogeton natans Sagittaria natans Sagittaria sagittifolia Sparganium emersum Sparganium natans LEMNIDER Lemna minor V Eksempler på bruk av vannstandsvariasjonsindeks for vannplanter (WIc) Aursunden er en stor regulert innsjø i Sør-Trøndelag, med reguleringshøyde på mer enn 5m. Vannvegetasjonen besto i av 13 arter, hvorav 4 sensitive og 8 tolerante i forhold til vannstandsregulering (se tabell 1). WIc-indeksen viser at vannvegetasjonen kan klassifiseres som mindre enn god (WI C = -30,8). Randsfjorden i Oppland har en reguleringshøyde på mindre enn 3 m. Vannvegetasjonen besto i av 22 arter, hvorav 10 sensitive og 6 tolerante i forhold til vannstandsregulering (se tabell 1). WIcindeksen viser at vannvegetasjonen kan klassifiseres som svært god (WI C = 18,8). Referanser Lid, J. & Lid, D.T Norsk flora. (red. Reidar Elven). Det norske samlaget. Mjelde, M., Hellsten, S., Ecke, F A water level drawdown index for aquatic macrophytes in Nordic lakes. Hydrobiologia DOI /s September Mjelde, M., Lombardo, P., Edvardsen, H. (in prep) Trophic index assessing ecological status for aquatic macrophytes in Norwegian lakes. 168

160 V4.3 Virvelløse dyr i innsjøer Vedlegg 4.3 inneholder følgende: a) Om kvalitetssikring av data, gjelder også for prøver fra rennende vann (avsnitt V4.3.1) b) Beskrivelse av LAMI forsuringsindeks for innsjøer (avsnitt V ) c) Liste over taksa som inngår i LAMI-indeksen (tabell V4.8) d) Beskrivelse av MultiClear forsuringsindeks for innsjøer (avsnitt V ) e) Lister over taksa som inngår i MultiClear-indeksen (tabellene V4.9 og V4.10a og b) f) Beskrivelse av forsuringsindeks 1 (Raddum 1; avsnitt V , med videre henvisning til Vedlegg 5) g) Eksempler på bruk av forsuringsindekser for bunndyr i innsjøer (avsnitt V4.3.3) h) Referanser V4.3.1 Kvalitetssikring av prøver/data Tilstandsvurderingen baseres kun på bunndyrdata som tilfredsstiller krav til prøvetakingsmetodikk og taksonomiske bestemmelser. Prøver som er tatt fra et annet substrat enn det som er beskrevet vil gi en taksonomisk sammensetning som avviker fra den forventede referansetilstanden, selv om prøven er tatt fra en upåvirket vannforekomst. For små prøver vil gi en usikker tilstandsvurdering, og det samme vil være tilfelle dersom kun en liten andel av bunndyrene er bestemt til det taksonomiske nivå som indeksen bygger på. Prøven forkastes dersom a) prøven inneholder <200 individer av indikatortaksa (gjelder både forsuringstolerante og forsuringsfølsomme taksa) tilhørende igler, snegl, muslinger, krepsdyr (ordenene: tusenbeinkreps, skjoldkreps og storkreps), døgn-, stein- og vårfluer m.m. totalt b) prøven inneholder <30 individer av EPT taksa (stein-, døgn- og vårfluer) c) <50 % av alle taksa tilhørende igler, snegl, krepsdyr (ordenene: tusenbeinkreps, skjoldkreps og storkreps), døgnfluer, steinfluer og vårfluer er identifisert til art d) Det er andre indikasjoner på at prøven ikke er representativ for vannforekomsten, eller at substratet på stasjonen ikke tilfredsstiller kravene beskrevet i kap 4.3 og 5.3. V4.3.2 Beskrivelse av forsuringsindekser for innsjøer V LAMI (Lake Acidification Macroinvetebrate Index) Bunndyrindeksen LAMI (Lake Acidification Macroinvertebrate Index) kan fastsettes for litorale prøver alene eller for kombinerte prøver. Dersom det finnes prøver fra både litoralen og fra innsjøens utløpselv, kombineres disse dataene før indeksen beregnes. LAMI er utviklet av Northern Intercalibration Group (NGIG) (i denne sammenheng kalt PAI2GenLake; B. McFarland, upublisert). LAMI er basert på endringer i artssammensetningen målt ved tilstedeværelse av indikatortaksa med ulik toleranse for forsuring. Som grunnlag for indeksen ble det utarbeidet en liste over indikatortaksa av bunndyr med ulik forsuringstoleranse. Forsuringstoleransen ble fastsatt ved harmonisering av informasjon fra Norge, Sverige og Storbritannia. Surhetstoleransen er angitt for totalt 185 taksa, og tilordnet en score (Sk) mellom 2 og 8 (se Vedlegg V5.3.2, Tabell V5.3). Den kan sammenlignes med Forsuringsindeks 1 (se nedenfor), men avviker fra denne mht. to forhold: a) Indikatortaksa er inndelt i langt flere klasser, og b) verdien av LAMI beregnes som et snitt av alle indikatortaksa som er representert i prøven (tilsvarende som ved beregning av ASPT; se kapittel 5.3.3). Scoren for alle aktuelle taksa registrert i prøven summeres, og summen deles på antall registrerte indikatortaksa: 169

161 der s k er scoren til den k-te indikatoren registrert i prøven og n er antall indikatortaksa. Taksa som inngår i LAMI (Lake Acidification Macroinvertebrate Index) Tabell V4.8 Totalt 185 indikatortaksa av bunndyr inngår i forsuringsindeksen LAMI (PAI2GenLake, versjon ). Artsnavn i hht. gjeldende internasjonal litteratur. Der dette avviker fra artsnavn brukt i Fauna Norvegica (Aagaard og Dolmen, 1996) er sistnevnte angitt i parentes. Det enkelte takson har blitt gitt en score (s k ) der økende verdi betyr økende sensitivitet for forsuring. Indikatorens score har blitt satt som en vektet verdi av scoren gitt fire ulike forsuringsindekser (Raddums forsuringsindeks, NIVAs forsuringsindeks, AWIC-sp, Henriksson og Medins indeks). Indikator på slektsnivå (eller høyere taksonomisk nivå) er normalt kun angitt i tilfeller der artene er vanskelig å identifisere. I noen tilfeller er både slekt og tilhørende arter angitt som indikatorer (med lik score). 1 Ulik AQEM nr for hhv. art og slekt (kun én art tilhørende slekten er registrert i Norge). 2 Ulik AQEM nr for hhv. ubestemt stadium, voksen og larve. 3 Inklusive underarter. 4 Få funn i Norge. Taksakode (AQEM) Indikatortaksa Score (sk) 4771 / Crenobia alpina / sp Otomesostoma auditivum Phagocata vitta / Potamopyrgus antipodarum / sp Radix balthica (Lymnaea peregra) / Galba truncatula / sp Physa fontinalis / Bathyomphalus contortus / sp. 7, Gyraulus albus 6, Gyraulus acronicus 6, Ancylus fluviatilis 6, Anodonta anatina Anodonta cygnea Anodonta sp Margaritifera margaritifera 6, Sphaerium corneum 4, Pisidium sp Glossiphonia complanata / Helobdella stagnalis / sp. 6, / Hemiclepsis marginata / sp Theromyzon tessulatum / Haemopis sanguisuga / sp Erpobdella testacea Erpobdella octoculata Hydrachnidia Lepidurus arcticus Asellus aquaticus Gammarus duebeni Gammarus lacustris 7, Astacus astacus Metretopus borealis Siphlonurus lacustris 4, Siphlonurus aestivalis Siphlonurus alternatus Ameletus inopinatus Parameletus chelifer Alainites muticus (Baetis muticus) Baetis rhodani Baetis scambus 7, Baetis fuscatus 7, Baetis scambus/fuscatus 7, Baetis macani 8 170

162 4427 Baetis vernus Acentrella lapponica (Baetis lapponicus) Baetis subalpinus Nigrobaetis digitatus Nigrobaetis niger Centoptilum luteolum 5, Cloeon dipterum Cloeon inscriptum Cloeon simile Cloeon simile gp Procloeon bifidum / Arthroplea congener / sp Arthropleidae Athropleinae / Ecdyonurus joernensis / sp Heptagenia sulphurea 5, Heptagenia dalecarlica Kageronia fuscogrisea (Heptagenia fuscogrisea) Paraleptophlebia submarginata Paraleptophlebia strandii Leptophlebia vespertina Leptophlebia marginata Seratella ignita (Ephemerella ignita) Ephemerella mucronata Ephemerella aroni (E. aurivilli) Ephemera danica Ephemera vulgata 6, Caenis horaria 6, Caenis luctuosa Caenis robusta Caenis rivulorum Taeniopteryx nebulosa 2, Brachyptera risi Amphinemura standfussi Amphinemura sulcicollis 2, Amphinemura borealis 3, / Nemurella picteti / sp Nemoura avicularis Nemoura cinerea Nemoura flexuosa Protonemura meyeri Leuctra fusca Leuctra nigra Leuctra hippopus Leuctra digitata Capnia vidua Capnia bifrons Capnia atra Capnia pygmaea / Capnopsis schilleri / sp Isoperla grammatica 4, Isoperla difformis Isoperla obscura Perlodes dispar / Arcynopteryx compacta / sp Diura bicaudata 4, Diura nanseni 4, Dinocras cephalotes 7, / Xanthoperla apicalis / sp Siphonoperla burmeisteri 3, Calopteryx virgo 6 171

163 4740 Cordulegaster boltonii / 5514 / Hydraena gracilis / 5808 / Limnebius truncatellus / / Elmis aenea / / Limnius volckmari Oulimnius sp / / Esolus parallelepipedus Sialis lutaria Sialis fuliginosa Rhyacophila nubila Rhyacophila fasciata Agapetus sp. (ekskl. Agapetus ochripes) Agapetus ochripes 6, Glossosoma intermedium Wormaldia subnigra / / Philopotamus montanus 7, / Chimarra marginata / sp Cyrnus flavidus 2, Cyrnus trimaculatus 2, Cyrnus insolutus / Neureclipsis bimaculata / sp Plectrocnemia conspersa Holocentropus dubius 2, Polycentropus flavomaculatus Polycentropus irroratus Tinodes waeneri Lype sp Cheumatopsyche lepida / Hydropsyche angustipennis 3, Hydropsyche pellicidula 5, Hydropsyche siltalai 4, Hydropsyche silfvenii (Ceratopsyche silfvenii) Hydroptila sp / Ithytrichia lamellaris / sp. 6, Oxyethira sp. 3, Agrypnia obsoleta Phryganea grandis Oligostomis reticulata Apatania stigmatella Apatania zonella Chaetopteryx villosa / Glyphotaelius pellucidus / sp Halesus radiatus Limnephilus sp Micropterna lateralis Potamophylax latipennis / 6521 / Potamophylax cingulatus Potamophylax cingulatus/ latipennis Stenophylax permistus / Nemotaulius punctatolineatus / sp Molanna angustata / Molannodes tinctus / sp / Beraeodes minuta / sp / Odontocerum albicorne / sp Athripsodes aterrimus 2, Athripsodes cinereus 5, Athripsodes bilineatus Ceraclea annulicornis Adicella reducta Mystacides longicornis Mystacides nigra

164 13048 Mystacides longicornis/nigra Mystacides azurea 5, Oecetis testacea 5, Trianodes bicolor / Goera pilosa / sp Silo pallipes 5, / Lepidostoma hirtum / sp / 7192 / Micrasema setiferum Brachycentrus subnubilus Sericostoma personatum 5, Notidobia ciliaris Limoniidae Pediciidae (ekskl. Dicranota sp.) Dicranota sp Simuliidae Dixa sp Atherix sp Tabanus gp Empididae 6 V MultiClear (Multimetric index Clear lakes) Bunndyrindeksen MultiClear kan fastsettes for litorale prøver alene eller for kombinerte prøver. Dersom det finnes prøver fra både litoralen og fra innsjøens utløpselv, kombineres disse dataene før indeksen beregnes. MultiClear er en multimetrisk indeks utviklet av Northern Intercalibration Group (NGIG) ( >library>benthic_fauna_lakes>northern_benthic_fauna_draft_report + Northern_Benthic_fauna_Annex). Som grunnlag for indeksen ble det utarbeidet en liste over indikatortaksa av bunndyr med ulik forsuringstoleranse. Forsuringstoleransen ble fastsatt ved harmonisering av informasjon fra Norge, Sverige og Storbritannia. MultiClear består av fire ulike bunndyrindekser (her kalt del-indekser): 1. Antall taksa av snegl (Gastropoda). Indeksverdien re-skaleres til verdi 1, 3 eller 5: Ingen taksa: 1 Ett takson: 3 2 taksa: 5 2. Antall taksa av døgnfluer (Ephemeroptera). Indeksverdien re-skaleres til verdi 1, 3 eller 5 avhengig av antall taksa: 0-1 takson: 1 Ett takson: 3 3 taksa: 5 3. AWIC-fam (Acid Water Indicator Community, family level) (Davy-Bowker mfl. 2003). Familier av bunndyr er gitt indikatorscore fra 1 til 6 avhengig av deres toleranse for forsuring der økende score indikerer økende følsomhet (se tabell V4.9). Scoren for alle aktuelle taksa registrert i prøven summeres, og summen deles på antall registrerte indikatortaksa: 173

165 der s k er scoren til den k-te indikatoren registrert i prøven og n er antall indikatortaksa. Del-indeksen AWIC-fam vil få en numerisk verdi som varierer mellom 0 (minimum) og 6 (maksimum); 0 indikerer at ingen av de angitte bunndyrfamiliene er til stede, mens 6 indikerer at kun individer tilhørende de mest forsuringsfølsomme bunndyrfamiliene er til stede. Indeksverdien re-skaleres til verdi 1, 3 eller 5 basert på beregnet indeksverdi: AWIC-fam <4,3: 1 AWIC-fam 4,3-5: 3 AWIC-fam >5: 5 4. NGIG-justert Henriksson og Medins indeks der listen over indikatortaksa er justert i forhold til den opprinnelige (se Johnson og Goedkoop 2007) for å gjenspeile en harmonisert taksaliste som fungerer på tvers av Nord-Europa. NGIG-justert Henriksson og Medins indeks er i seg selv en multimetrisk indeks og består av følgende parametere: A. Tilstedeværelse av EPT-taksa (døgn-, stein- og vårfluer) gitt ulik verdi avhengig av forsuringstoleranse (se tabell V4.10a). Denne parameteren gir fra 0 til 3 poeng: Dersom det finnes arter som tilhører gruppe 1 (svært forsuringsfølsomme bunndyr): 3 poeng Dersom arter som tilhører gruppe 1 mangler, men det finnes arter som tilhører gruppe 2 (moderat forsuringsfølsomme bunndyr): 2 poeng Dersom arter som tilhører gruppe 1 og 2 mangler, men det finnes arter som tilhører gruppe 3 (svakt forsuringsfølsomme bunndyr): 1 poeng Dersom verken arter som tilhører gruppe 1, 2 eller 3 finnes (kun tolerante bunndyr): 0 poeng B. Tilstedeværelse av marflo (Gammaridae). Denne del-indeksen gir enten 0 (ikke til stede) eller 3 poeng (til stede). C. Tilstedeværelse av a) igler (Hirudinea), b) vannbiller (Elmidae), c) snegl (Gastropoda), d) elvemusling og andre store muslinger (Unionidae og Margaretiferidae). Denne parameteren gir fra 0 til 4 poeng; hver organismegruppe gir ett poeng. D. Forholdet mellom antall individer av forsuringsfølsomme døgnfluer (tilhørende slektene Baetis, Alainites, Labiobaetis og Nigrobaetis men dog ikke Nigrobaetis niger) og antall individer av steinfluer. Avhengig av forholdstallet gir parameteren fra 0 til 2 poeng: >1: 2 poeng 0,75-1: 1 poeng <0,75: 0 poeng E. Antall taksa av bunndyr relatert til en standardisert taksaliste (se tabell V4.10a). Denne parameteren gir fra 0 til 2 poeng: 32 taksa: 2 poeng taksa: 1 174

166 poeng 0-16 taksa: 0 poeng Ved beregning av NGIG-justert Henriksson og Medins indeks summeres poengene fra de individuelle parameterne. Del-indeksen vil få en numerisk verdi som varierer mellom 0 (minimum) og 14 (maksimum). Verdien av denne del-indeksen re-skaleres til verdi 1, 3 eller 5 basert på beregnet indeksverdi: NGIG H&M 0-1: 1 NGIG H&M 2: 3 NGIG >2: H&M 5 Hver av bunndyrindeksene som inngår i MultiClear blir reskalert slik at de kan innta verdien 1, 3 eller 5 (se prosedyre beskrevet ovenfor). MultiClear beregnes deretter som summen av de reskalerte verdiene for individuelle del-indekser dividert på antall del-indekser (i dette tilfellet 4): der Cs er verdien til den enkelte del-indeksen. Det betyr at MultiClear vil få en numerisk verdi som varierer mellom 1 (minimum) og 5 (maksimum). Taksa som inngår i MultiClear (Multimetric index Clear lakes) Både tabell V4.9, og V4.10a og V4.10b benyttes i MultiClear, AWIC-fam (Acid Water Indicator Community, family level) Tabell V4.9 Totalt 51 indikatortaksa av bunndyr (bunndyrfamilier) inngår i indeksen AWIC-fam. Den enkelte familie har blitt gitt en score (s k ) der økende verdi betyr økende sensitivitet for forsuring. Takson Ephemeridae 6 Physidae 6 Piscicolidae 6 Valvatidae 6 Planorbidae 6 Asellidae 6 Haliplidae 6 Corixidae 6 Lymnaeidae 6 Hydroptilidae 6 Gammaridae 6 Calopterygidae 6 Glossiphoniidae 6 Ephemerellidae 6 Leptophlebiidae 6 Score (sk) 175

167 Sialidae 6 Coenagrionidae 6 Psychomyiidae (inkl. Ecnomidae) 6 Sphaeriidae 6 Hydrobiidae (inkl. Bithyniidae) 6 Caenidae 6 Ancylidae (inkl. Acroloxidae) 6 Leptoceridae 6 Perlidae 6 Erpobdellidae 6 Odontoceridae 6 Baetidae 6 Dytiscidae (inkl. Noteridae) 6 Scirtidae 6 Hydrophilidae (inkl. Hydraenidae) 6 Heptageniidae 6 Oligochaeta 6 Rhyacophilidae (inkl. Glossosomatidae) 6 Elmidae 6 Hydropsychidae 4 Tipulidae 4 Sericostomatidae 4 Goeridae 4 Chironomidae 4 Limnephilidae 4 Planariidae (inkl. Dugesiidae) 4 Philopotamidae 3 Gyrinidae 3 Simuliidae 3 Perlodidae 2 Lepidostomatidae 2 Taeniopterygidae 2 Polycentropodidae 1 Leuctridae 1 Nemouridae 1 Chloroperlidae 1 NGIG modifisert Henriksson og Medins indeks Tabell V4.10a Totalt 61 indikatortaksa av bunndyr inngår i indeksen NGIG modifisert Henriksson og Medins indeks. Det enkelte takson har blitt gitt en score (s k ) der økende verdi betyr økende sensitivitet for forsuring. Indikatortaksa Score (sk) Ephemeroptera Siphlonurus aestivalis 2 Siphlonurus alternatus 2 Alainites muticus 3 Baetis scambus/fuscatus 3 Baetis macani 3 Nigorbaetis digitatus 3 Nigrobaetis niger 1 Procloeon bifidum 3 Kageronia fuscogrisea 0 Leptophlebia vespertina 0 Leptophlebia marginata 0 Seratella ignita (Ephemerella ignita) 3 Ephemerella aroni (E. aurivillii) 2 176

168 Ephemera danica 3 Ephemera vulgata 2 Caenis horaria 2 Caenis luctuosa 3 Caenis robusta 3 Caenis rivulorum 3 Plecoptera Taeniopteryx nebulosa 0 Amphinemoura sulcicollis 0 Amphinemoura borealis 1 Nemurella picteti 0 Nemoura avicularis 1 Nemoura cinerea 0 Nemoura flexuosa 0 Protonemoura meyeri 0 Leuctra nigra 0 Leuctra hippopus 0 Leuctra digitata 0 Capnia atra 2 Capnia pygmaea 2 Isoperla difformis 0 Dinocras cephalotes 3 Siphonoperla burmeisteri 1 Trichoptera Rhyacophila nubila 0 Rhyacophila fasciata 1 Agapetus ochripes 2 Glossosoma sp. 3 Wormaldia sp. 3 Philopotamus montanus 3 Chimarra marginata 3 Cyrnus flavidus 0 Cyrnus trimaculatus 0 Neureclipsis bimaculata 0 Plectrocnemia conspersa 0 Holocentropus dubius 0 Polycentropus flavomaculatus 0 Polycentropus irroratus 0 Cheumatopsyche lepida 3 Hydropsyche silfvenii (Ceratopsyche silfvenii) 2 Hydroptila sp. 2 Ithytrichia sp. 2 Oxyethira sp. 1 Molanna angustata 1 Athripsodes aterrimus 0 Ceraclea annulicornis 3 Mystacides azurea 2 Oecetis testacea 2 Trianodes bicolor 2 Goera pilosa 1 Tabell V4.10b Standardisert taksaliste som ligger til grunn for NGIG modifisert Henriksson og Medins indeks. NB. Listen inkluderer også taksa som ikke er registrert i Norge. Taksa nr 1-55 Taksa nr Porifera 56 Planorbarius corneus 2 Spongillidae 57 Physidae 177

169 3 Coelentrata 58 Physa fontinalis 4 Hydrozoa 59 Physella acuta 5 Plathelminthes 60 Aplexa hypnorum 6 Turbellaria 61 Bivalvia 7 Planaridae 62 Margaritifera margaritifera 8 Dendrocoelidae 63 Unionidae 9 Nematoda 64 Unio sp. 10 Nemathelminthes 65 Anodonta/Pseudoanodonta 11 Nematomorpha 66 Dreissena polymorpha 12 Mollusca 67 Sphaeriidae 13 Gastropoda 68 Sphaerium sp. 14 Neritidae 69 Musculinum lacustre 15 Theodoxus fluviatilis 70 Pisidium sp. 16 Viviparidae 71 Annelida 17 Viviparus contectus 72 Oligochaeta 18 Viviparus viviparus 73 Hirudinea 19 Bithynia leachi 74 Piscicolidae 20 Bithynia tentaculata 75 Piscicola geometra 21 Hydrobiidae 76 Glossiphonidae 22 Hydrobia/Potamopyrgus 77 Theromyzon maculosum 23 Marstoniopsis scholtzi 78 Theromyzon tessulatum 24 Valvatidae 79 Hemiclepsis marginata 25 Valvata cristata 80 Glossiphonia/Batrachobdella 26 Valvata macrostoma 81 Glossiphonia complanata 27 Valvata piscinalis 82 Helobdella stagnalis 28 Valvata sibirica 83 Hirudinidae 29 Acroloxus lacustris 84 Haemopis sanguisuga 30 Lymnaeidae 85 Hirudo medicinalis 31 Myxas glutinosa 86 Erpobdellidae 32 Lymnaea sp. 87 Erpobdella octoculata 33 Lymnaea stagnalis 88 Erpobdella testacea 34 Stagnicola sp. 89 Dina lineata 35 Stagnicola palustris-gr. 90 Crustacea 36 Stagnicola corvus 91 Branchinecta paludosa 37 Stagnicola glabra 92 Polyartemia forcipata 38 Galba truncatula 93 Tanymastix stagnalis 39 Radix sp. 94 Lepidurus arcticus 40 Radix balthica (Lymnaea peregra) 95 Lepidurus apus 41 Radix balthica/ovata 96 Argulus sp. 42 Ancylidae 97 Mysis relicta 43 Ancylus fluviatilis 98 Asellidae 44 Planorbidae 99 Asellus aquaticus 45 Planorbis sp. 100 Monoporeia affinis 46 Anisus vortex 101 Gammaridae 47 Anisus vorticulus 102 Relictacanthus lacustris 48 Anisus spirorbis 103 Pallasea quadrispinosa 49 Bathyomphalus contortus 104 Gammarus sp. 50 Gyraulus sp. 105 Gammarus duebeni 51 Gyraulus acronicus/albus/laevis 106 Gammarus pulex 52 Gyraulus riparius 107 Gammarus lacustris 53 Gyraulus crista 108 Astacidae 54 Hippeutis complanatus 109 Astacus astacus 55 Segmentina nitida 110 Pacifastacus leniusculus Taksa nr Taksa nr Arachnida 166 Caenis lactea 112 Argyroneta aquatica 167 Caenis rivulorum 113 Hydracarina 168 Caenis robusta 114 Insecta 169 Caenis luctuosa/macrura 115 Ephemeroptera 170 Prosopistoma foliaceum 116 Baetidae 171 Plecoptera 117 Acentrella lapponica 172 Perlodidae 178

170 118 Baetis sp. 173 Arcynopteryx compacta 119 Baetis buceratus 174 Diura bicaudata 120 Baetis digitatus 175 Diura nanseni 121 Baetis niger 176 Isogenus sp. 122 Baetis liebenauae 177 Isogenus nubecula 123 Baetis muticus 178 Perlodes dispar 124 Baetis rhodani 179 Isoperla sp. 125 Baetis vernus-gr. 180 Isoperla difformis 126 Baetis macani/bundaye 181 Isoperla grammatica 127 Baetis fuscatus-gr. 182 Isoperla obscura 128 Baetis fuscatus 183 Dinochras cephalotes 129 Centroptilum luteolum 184 Chloroperlidae 130 Cloeon dipterum-gr. 185 Isoptena sp. 131 Cloeon simile-gr. 186 Isoptena serricornis 132 Procloeon bifidum 187 Xanthoperla apicalis 133 Siphlonuridae 188 Siphlonoperla sp. 134 Ameletus inopinatus 189 Siphlonoperla burmeisteri 135 Parameletus sp. 190 Taeniopterygidae 136 Siphlonurus alternatus 191 Taeniopteryx sp. 137 Siphlonurus armatus 192 Taeniopteryx nebulosa 138 Siphlonurus lacustris/aestivalis 193 Brachyptera sp. 139 Metretopus alter 194 Brachyptera risi 140 Metretopus borealis 195 Brachyptera braueri 141 Heptagenidae 196 Nemouridae 142 Arthroplea congener 197 Amphinemura sp. 143 Ecdyonurus joernensis 198 Amphinemura borealis 144 Heptagenia dalecarlica 199 Amphinemura standfussi/sulcicollis 145 Heptagenia fuscogrisea 200 Amphinemura sulcicollis 146 Heptagenia orbiticola 201 Nemoura sp. 147 Heptagenia sulphurea 202 Nemoura avicularis 148 Rhithrogena sp. 203 Nemoura cinerea 149 Leptophlebidae 204 Nemurella pictetii 150 Leptophlebia sp. 205 Protonemura sp. 151 Paraleptophlebia sp. 206 Protonemura meyeri 152 Ephemeridae 207 Capniidae 153 Ephemera sp. 208 Capnia sp. 154 Ephemera danica 209 Capnopsis schilleri 155 Ephemera glaucops 210 Leuctridae 156 Ephemera vulgata 211 Leuctra sp. 157 Ephemerellidae 212 Leuctra fusca/digitata/hippopus 158 Ephemerella sp. 213 Leuctra fusca 159 Ephemerella aurivillii 214 Leuctra hippopus 160 Ephemerella ignita 215 Leuctra nigra 161 Ephemerella mucronata 216 Odonata 162 Caenidae 217 Calopteryx splendens 163 Brachycercus harrisellus 218 Calopteryx virgo 164 Caenis sp. 219 Lestidae 165 Caenis horaria 220 Lestes sp. Taksa nr Taksa nr Sympecma fusca 276 Graphoderus sp. 222 Platycnemis pennipes/pyrrhosoma nymphula 277 Acilius sp. 223 Platycnemidae 278 Dytiscus sp. 224 Platycnemis pennipes 279 Dryopidae 225 Coenagrionidae 280 Dryops sp. 226 Pyrrhosoma nymphula 281 Elmidae 227 Erythromma najas 282 Stenelmis sp. 228 Coenagrion sp. 283 Stenelmis canaliculata 229 Enallagma cyathigerum 284 Elmis sp. 230 Ischnura sp. 285 Elmis aenea 179

171 231 Aeshnidae 286 Esolus sp. 232 Aeshna sp. 287 Esolus angustatus 233 Brachytron pratense 288 Oulimnius sp. 234 Gomphidae 289 Oulimnius troglodytes/tuberculatus 235 Gomphus vulgatissimus 290 Oulimnius troglodytes 236 Ophiogomphus sp. 291 Oulimnius tuberculatus 237 Onychogomphus forcipatus 292 Limnius sp. 238 Cordulegasteridae 293 Limnius volckmari 239 Cordulegaster boltoni 294 Normandia sp. 240 Corduliidae 295 Normandia nitens 241 Cordulia aenea 296 Riolus sp. 242 Somatochlora sp. 297 Riolus cupreus 243 Libellulidae 298 Scirtidae 244 Leucorrhinia sp. 299 Elodes sp. 245 Libellula sp. 300 Microcara sp. 246 Orthetrum sp. 301 Cyphon sp. 247 Sympetrum sp. 302 Trionocyphon sp. 248 Coleoptera 303 Scirtes sp. 249 Gyrinidae 304 Chrysomelidae 250 Gyrinus sp. 305 Plateumaris sp. 251 Orectochilus villosus 306 Donacia sp. 252 Haliplidae 307 Hydraenidae 253 Noterus sp. 308 Ochtebius sp. 254 Dytiscidae 309 Hydraena sp. 255 Copelatus sp. 310 Limnebius sp. 256 Hydroglyphus sp. 311 Hydrochidae 257 Hygrotus sp. 312 Hydrochus sp. 258 Coelambus sp. 313 Spercheidae 259 Hyphydrus sp. 314 Spercheus sp. 260 Hydroporus sp. 315 Helophoridae 261 Porhydrus sp. 316 Helophorus sp. 262 Graptodytes sp. 317 Hydrophilidae 263 Oreodytes sp. 318 Berosus sp. 264 Suphrodytes sp. 319 Chaetarthria sp. 265 Deronectes sp. 320 Anacaena sp. 266 Scarodytes sp. 321 Laccobius sp. 267 Stictotarsus sp. 322 Helochares sp. 268 Nebrioporus sp. 323 Enochrus sp. 269 Platambus sp. 324 Hydrobius sp. 270 Ilybius sp. 325 Cercyon sp. 271 Agabus sp. 326 Hygrobiidae 272 Rhantus sp. 327 Clambidae 273 Colymbetes sp. 328 Helodidae 274 Laccophilus sp. 329 Helodes sp. 275 Hydaticus sp. 330 Curculionidae Taksa nr Taksa nr Hemiptera 386 Polycentropidae 332 Mesoveliidae 387 Cyrnus sp. 333 Mesovelia sp. 388 Cyrnus flavidus 334 Hydrometridae 389 Cyrnus insolutus 335 Hydrometra sp. 390 Cyrnus trimaculatus 336 Velia caprai 391 Cyrnus crenaticornis 337 Velia saulii 392 Holocentropus sp. 338 Microvelia sp. 393 Holocentropus dubius 339 Gerridae 394 Holocentropus insignis 340 Nepidae 395 Holocentropus picicornis 341 Nepa cinerea 396 Holocentropus stagnalis 180

172 342 Ranatra linearis 397 Neureclipsis bimaculata 343 Aphelocheiridae 398 Plectrocnemia sp. 344 Aphelocheirus aestivalis 399 Plectrocnemia conspersa 345 Notonectidae 400 Polycentropus sp. 346 Notonecta sp. 401 Polycentropus flavomaculatus 347 Corixidae 402 Polycentropus irroratus 348 Neuroptera 403 Hydropsychidae 349 Sialidae 404 Cheumatopsyche lepida 350 Sialis sp. 405 Ceratopsyche silfvenii 351 Sialis fuliginosa/nigripes 406 Ceratopsyche nevae 352 Sialis lutaria-gr. 407 Hydropsyche angustipennis 353 Sisyra sp. 408 Hydropsyche contubernalis 354 Lepidoptera 409 Hydropsyche pellucidula 355 Trichoptera 410 Hydropsyche saxonica 356 Rhyacophilidae 411 Hydropsyche siltalai 357 Rhyacophila sp. 412 Arctopsyche ladogensis 358 Rhyacophila fasciata 413 Phryganeidae 359 Rhyacophila obliterata/nubila 414 Agrypnetes crassicornis 360 Rhyacophila nubila 415 Agrypnia sp. 361 Glossosomatidae 416 Oligostomis reticulata 362 Glossosoma intermedium 417 Oligotricha sp. 363 Glossosoma sp. 418 Phryganea bipunctata 364 Agapetus sp. 419 Phryganea grandis 365 Hydroptilidae 420 Semblis atrata 366 Agraylea sp. 421 Semblis phalaenoides 367 Hydroptila sp. 422 Trichostegia minor 368 Ithytrichia sp. 423 Brachycentridae 369 Ithytrichia lamellaris 424 Brachycentrus subnubilus 370 Orthotrichia sp. 425 Micrasema gelidum 371 Oxyethira sp. 426 Micrasema setiferum 372 Tricholeiochiton sp. 427 Lepidostomatidae 373 Tricholeiochiton fagesii 428 Crunoecia irrorata 374 Philopotamidae 429 Lepidostoma hirtum 375 Philopotamus montanus 430 Limnephilidae 376 Wormaldia subnigra 431 Ironoquia dubia 377 Wormaldia occipitalis 432 Apatania sp. 378 Chimarra marginata 433 Ecclisopteryx dalecarlica 379 Psychomyiidae 434 Chaetopteryx/Anitella 380 Lype phaeopa 435 Limnephilidae 381 Lype reducta 436 Anabolia sp. 382 Psychomyia pusilla 437 Glyphotaelius pellucidus 383 Tinodes pallidulus 438 Grammotaulius sp. 384 Tinodes waeneri 439 Limnephilus sp. 385 Ecnomus tenellus 440 Nemotaulius punctato/lineatus Taksa nr Taksa nr Phacopteryx brevipennis 496 Pericoma sp. 442 Halesus sp. 497 Culicidae 443 Hydatophylax infumatus 498 Chaoborus sp. 444 Micropterna lateralis 499 Simuliidae 445 Micropterna sequax 500 Ceratopogonidae 446 Potamophylax sp. 501 Chironomidae 447 Stenophylax permistus 502 Chironomus sp. 448 Goeridae 503 Tabanidae 449 Goera pilosa 504 Atherix ibis 450 Silo pallipes 505 Ibisia marginata 451 Beraeidae 506 Dolichopodidae 452 Beraea maurus 507 Empididae 453 Beraea pullata 508 Eristalis sp. 454 Beraeodes minutus 509 Sciomyzidae 181

173 455 Sericostomatidae 510 Ephydridae 456 Sericostoma personatum 511 Muscidae 457 Notidobia ciliaris 512 Tipulidae 458 Odontoceridae 513 Limoniidae 459 Odontocerum albicorne 514 Ptychoptera sp. 460 Molannidae 515 Phalacrocera sp. 461 Molanna albicans 516 Triogma sp. 462 Molanna angustata 517 Dixa sp. 463 Molanna submarginalis 464 Molanna nigra 465 Molannodes tinctus 466 Leptoceridae 467 Adicella reducta 468 Athripsodes sp. 469 Athripsodes albifrons/commatatus/cinereus 470 Athripsodes aterrimus 471 Ceraclea sp. 472 Ceraclea alboguttata 473 Ceraclea annulicornis 474 Ceraclea dissimilis 475 Ceraclea excisus 476 Ceraclea fulva 477 Ceraclea nigronervosa 478 Ceraclea perplexa 479 Ceraclea senilis 480 Erotesis baltica 481 Leptocerus tineiformis 482 Mystacides sp. 483 Mystacides longicornis/nigra 484 Mystacides azurea 485 Oecetis furva 486 Oecetis lacustris 487 Oecetis notata 488 Oecetis ochracea 489 Oecetis testacea 490 Setodes argentipunctellus 491 Triaenodes sp. 492 Ylodes sp. 493 Diptera 494 Brachysera 495 Psychodidae 182

174 V4.3.3 Forsuringsindeks 1 (Raddum indeks I) Forsuringsindeks 1 kan fastsettes for separate habitater eller for kombinerte prøver. Dersom det finnes prøver fra både litoralen og fra innsjøens utløpselv, kombineres disse dataene før indeksen beregnes. For videre beskrivelse av beregningsmetode vises det til Vedlegg V Dyreplankton indeks Denne indeksen er fremdeles under utvikling. V4.3.4 Eksempler på bruk av indekser for forsuring av innsjøer Eksempel på bruk av litorale bunndyr Saudlandsvatn i Vest-Agder er en innsjø med areal 0,163 km 2 og et middel dyp på 8 m, beliggende 106 m over havet. Den har kalsium konsentrasjon på ca 1,1 mg/l, og innholdet av humus, målt som TOC, varierer omkring 2 mg C/L. Fra typologitabellen (tabell 3.5) finner man ut at innsjøen ligger på grensen mellom innsjøtype 4 og 5, som tilsvarerer IC typene L-N2a/L-N-BF1, dvs. små, kalkfattige og svært klare/klare innsjøer i klimaregion lavland. Innsjøen er inkludert i det nasjonale overvåkingsprogrammet for effekter av sur nedbør og har vært overvåket årlig siden Det finnes prøver fra vår og høst. I dette eksemplet har vi valgt å bruke data fra 2007 som grunnlag for tilstandsvurderingen. Dataene tilfredsstiller de generelle kvalitetskriteriene mhp prøvestørrelse og taksonomisk identifisering (se avsnitt V4.3.1). Prøvene fra litoralsonen og utløpselv er behandlet samlet. Midlere verdi av LAMI er 3,6. Tilsvarende er MultiClear lik 3,0 mens forsuringsindeks 1 er 0,5. De mest relevante vannkjemiske støtteparametrene (forsuring) er ph, LAl (giftig aluminium) og ANC (vannets syrenøytraliserende kapasitet). Gjennomsnitt for ph, LAl og ANC i 2007 er hhv. 5,6 (laveste ph verdi: 5,41), 30 µg/l (høyeste LAl verdi: 51 µg/l) og -23 µekv/l. Sammenlikner man de observerte verdiene med grenseverdiene LAMI satt for kalkfattige og klare innsjøer i klimaregion lavland og skog, får man at LAMI plasserer Saudlandsvatn i tilstandsklasse «god», MultiClear gir tilstandsklasse «moderat» mens Forsuringsindeks 1 indikerer at innsjøen er i moderat tilstand på grensen mot «god». Årsmiddel for ph og høyeste verdi av LAl (se kap. 9.2) plasserer Saudlandsvatn i tilstandsklasse «moderat»mens årsmiddel for ANC indikerer svært dårlig tilstand. Dette gjelder enten innsjøen plasseres i innsjøtype 4 eller 5. Samlet sett indikerer de vannkjemiske forsuringparametrene at forsuringstilstanden i Saulandsvatn er «moderat». Ut fra det verste styrer prinsippet (se kap. 3) skal innsjøen klassifiseres i hht. det elementet som gir dårligst tilstand. Biologien indikerer god tilstand (eventuelt moderat dersom MultiClear eller Forsuringsindeks 1 legges til grunn), men de vannkjemiske støtteparametrene nedgraderer vannforekomsten fra god til moderat tilstand. Samlet indikerer bunndyr og vannkjemi at Saudlandsvatn har moderat økologisk tilstand. Referanser (bunndyr) Davy-Bowker, J., Furse, M.T., Murphy, J.F., Clarke, R.T., Wiggers, R. & Vincent, H.M Development of the Acid Water Indicator Community (AWIC) macroinvertebrate family and species level scoring system. Monitoring acid waters Phase 1. R&D Technical Report P2-090/TRI, 48 s. ISBN Fjellheim, A. & Raddum, G.G Acid precipitation: biologi cal monitoring of streams and lakes. - The Sci. Total Envir. 96:

175 Johnson, R.K. & Goedkoop, W Bedömningsgrunder för bottenfauna i sjöar och vattendrag Användarmanual och bakgrundsdokument Institutionen för miljöanalys, Sveriges Landbruksuniversitet (SLU), Rapport 2007:4. Kroglund, F., Hesthagen, T., Hindar, A., Raddum, G.G., Staurnes, M. Gausen, D. og Sandøy, S Sur nedbør i Norge. Status, utviklingstendenser og tiltak. - Utredning for DN Larsen, B.M., Sandaas, K., Hårsaker, K. & Enerud, J Overvåking av elvemusling Margaritifera margaritifera i Norge. Forslag til overvåkingsmetodikk og lokaliteter. - NINA Oppdragsmelding 651, 27 s. Raddum, G.G Large scale monitoring of invertebrates: Aims, possibilities and acidification indexes. S i: Raddum, G.G., Rosseland, B.O. & Bowman, J. (red.). Workshop on biological assessment and monitoring; evaluation of models. - ICP-Waters Rapp. 50/99. NIVA, Oslo _72dpi.pdf Raddum, G.G. & Fjellheim, A Acidification and early warning organisms in freshwater in western Norway. - Verh. Internat. Verein. Limnol. 22: Raddum, G.G., Fjellheim, A. & Hesthagen, T Monitoring of acidification by use of aquatic organisms. - Verh. Internat. Verein. Limnol. 23: Referanse til IC dokument: NGIG WG Macroinvertebrates når denne er publisert. 184

176 Vedlegg 5. Klassifisering av elver V5.1. Kvalitetselement begroingsalger V5.1.1 Indikatorverdier for eutrofiindeksen basert på begroingsalger (PIT) Tabell V5.1 Indikatorverdier (IV) for beregning av PIT (periphyton index of trophic status). Slektene Mougeotia, Oedogonium, Spirogyra, Zygnema, og Zygogonium kan artsbestemmes ved å bruke enkle morfologiske karakterer som cellebredden, antall kloroplaster, form av cellevegg og cellens lengde/bredde forhold, til å skille mellom ulike grupperinger innen en slekt. µ = µm; 1K = en kloroplast, 2K = to kloroplaster, 3K = tre eller flere kloroplaster eller kloroplaster svært tett, L = lenticular endevegg, R = reticulate endevegg, l/b = cellens lengde/bredde ratio. Homoeothrix grenet er en ganske vanlig og lett gjenkjennelig takson i Norge, som antagelig er en ubeskrevet art innen slekten Phormidiochaete (se Komarek & Anagnostidis, 2007 for en beskrivelse av slekten). 185

177 Cyanophyceae IV Chlorophyceae IV Aphanocapsa spp Binuclearia tectorum 3.72 Aphanothece spp Bulbochaete spp Calothrix spp Chaetophora elegans 5.91 Capsosira brebisonii 3.98 Cladophora spp Chamaesiphon confervicola 6.61 Coleochaete spp Chamaesiphon fuscus 5.09 Cosmarium spp Chamaesiphon incrustans Draparnaldia spp Chamaesiphon minutus 3.47 Euastrum spp Chamaesiphon polymorphus Gongrosira spp Chamaesiphon rostafinskii 4.37 Klebsormidium flaccidum 4.87 Chlorogloea spp Klebsormidium rivulare 4.00 Chroococcus spp Microspora abbreviata Clastidium setigerum 4.76 Microspora amoena Coleodesmium sagarmathae 4.82 Microspora pachyderma 6.50 Cyanophanon mirabile 4.39 Microspora palustris 4.27 Dichothrix gypsophila 4.20 Microspora palustris var. minor 5.15 Dichothrix orsiniana 4.42 Mougeotia a2 (3-7u) 4.01 Dichothrix spp Mougeotia a (6-12µ) 5.24 Entophysalis spp Mougeotia a/b (10-18µ) 4.53 Geitlerinema acutissimum Mougeotia b (15-21µ, short cells) 5.55 Geitlerinema splendidum Mougeotia c (21-24) Gloeocapsopsis magma/gloeocapsa sanguinea 2.74 Mougeotia d (25-30µ) 5.87 Gloeocapsa spp Mougeotia d/e (27-36µ) 4.59 Hapalosiphon hibernicus 2.88 Mougeotia e (30-40µ) 4.53 Heteroleibleinia kuetzingii 5.32 Mougeotiopsis calospora 4.86 Heteroleibleinia leptonema 5.66 Netrium spp Heteroleibleinia spp Oedogonium a1 (3-4µ) 4.59 Homoeothrix "grenet" 1.96 Oedogonium a (5-11µ) 5.84 Homoeothrix batrachospermorum 3.71 Oedogonium a/b (19-21µ) 7.57 Homoeothrix janthina Oedogonium b (13-18µ) 7.73 Homoeothrix nordstedtii 3.30 Oedogonium c (23-28µ) 9.09 Homoeothrix varians 6.14 Oedogonium d (29-32µ) Hydrococcus rivularis 8.50 Oedogonium e (35-43µ) Leptolyngbya perelegans 4.96 Oedogonium f (48-60µ) Leptolyngbya crassior 3.82 Penium spp Leptolyngbya spp Protoderma viride 3.81 Merismopedia glauca 5.33 Schizochlamys gelitanosa 4.61 Merismopedia punctata 3.77 Spirogyra a (20-42µ,1K,L) 8.38 Merismopedia spp Spirogyra c1 (34-49u,2-3K,L,l/b>3) 7.11 Nostoc parmeloides 7.14 Spirogyra d (30-50µ, 2-3K, L) Nostoc sphaericum 5.29 Spirogyra sp1 (11-20µ,1K,R) 7.77 Nostoc verrucosum 7.34 Spirogyra sp2 (30-38µ,2K,R) Nostoc spp Spirogyra sp5 (30-37µ,2K,L,l/b>10) 7.75 Oscillatoria limosa Spirogyra sp6 (70-75µ,2K,L) Oscillatoria splendida Spondylosium planum 5.76 Oscillatoria tenuis Staurastrum spp Phormidium favosum Staurodesmus spp Phormidium hetropolare 3.40 Stigeoclonium tenue Phormidium inundatum Teilingia excavata 4.46 Phormidium nigrum 8.22 Teilingia granulata 5.16 Phormidium retzii Tetraspora cylindrica 4.67 Phormidium tinctorum Tetraspora gelatinosa 8.66 Plectonema tomasinianum Tetraspora spp Pleurocapsa spp Ulothrix subtilis 4.79 Pseudoanabaena catenata Ulothrix tenerrima Pseudoanabaena frigida 3.63 Ulothrix zonata 8.39 Rivularia biasolettiana 4.55 Zygnema a (16-20u) 4.45 Rivularia haematites 8.75 Zygnema b (22-25u) 4.76 Rivularia spp Zygnema c (30-40u) 5.07 Schizothrix lacustris 4.35 Zygogonium spp Schizothrix latierita 4.29 Schizothrix spp Rhodophyceae Scytonematopsis starmachii 3.08 Audouinella chalybea Scytonema mirabile 3.37 Audouinella hermannii Stigonema hormoides 1.87 Audouinella pgymaea Stigonema mamillosum 3.88 Batrachospermum keratophytum 3.80 Stigonema minutum 3.30 Batrachospermum gelatinosum 7.06 Stigonema multipartitum 7.13 Batrachospermum turfosum 5.37 Stigonema ocellatum 3.34 Batrachospermum spp Stigonema tomentosum 4.43 Lemanea fluviatilis 6.98 Stigonema spp Lemanea spp Tolypothrix distorta 7.71 Tolypothrix distorta var. penicillata 5.20 Phaeophyceae Tolypothrix saviczii 4.44 Heribaudiella fluviatilis 4.98 Tolypothrix tenuis 6.45 Tolypothrix spp Chrysophyceae Hydrurus foetidus 5.97 Andre organismegrupper Xanthophyceae Leptomitus lacteus Tribonema spp Ophrydium versatile 5.36 Vaucheria hamata 5.84 Sphaerotilus natans Vaucheria spp

178 V5.1.2 Eksempler for beregning av PIT indeksen Yndesdalsvassdraget i Hordaland og Sogn og Fjordane har blitt kalket siden Kalsium konsentrasjonen i elvene ovenfor kalkingsanlegget er < 1 mg Ca/l og de er dermed svært kalkfattige. I kalkede vassdrag er det viktig å måle Ca-konsentrasjonen oppstrøms kalkingen for å finne ut hva den naturlige Ca-konsentrasjonen i vassdraget er. Det er den naturlige Ca-konsentrasjonen som er avgjørende for å bestemme elvetype. I Yndesdalsvassdraget ble det tatt begroingsprøver i Botnanebekken sommeren Det ble funnet 12 algetaksa, deriblant 11 som har PIT indikatorverdi i tabell V5.1 (Batrachospermum sp., Binuclearia tectorum, Bulbochaete sp., Cosmarium sp., Klebsormidium rivulare, Microspora palustris, Microspora palustris var minor, Mougeotia a, Mougeotia a/b, Scytonematopsis starmachii, Zygogonium sp3). PIT indeksen ble beregnet til 4,63, noe som indikerer at stasjonen er i svært god tilstand med hensyn til eutrofiering (bruk elvetype Ca < 1 mg/l, dvs den venstre kolonnen i tabell 5.1 i veilederen). I Jærvassdraget ble det tatt begroingsprøver i Skas-Heigre sommeren Det ble funnet 6 begroingstaksa, deriblant 4 som har PIT indikatorverdi i tabell V5.1 (Leptolyngbya sp., Sphaerotilus natans, Vaucheria sp., Audouinella chalybea). Kalsiumkonsentrasjonen i Skas-Heigre er > 1 mg/l, og PIT indeksen ble beregnet til 30,4. Dette indikerer at stasjonen er i moderat tilstand, tett opp mot grensen til dårlig tilstand (bruk elvetype Ca > 1 mg/l, dvs den høyre kolonnen i tabell 5.1 i veilederen). 187

179 V5.1.3 Indikatorverdier for forsuringsindeksen basert på begroingsalger (AIP) Tabell V5.2 Indikatorverdier (IV) for beregning av AIP (acidification index periphyton). Slektene Mougeotia, Oedogonium, Spirogyra, Zygnema, og Zygogonium kan som regel bare artsbestemmes hvis de dyrkes under kontrollerte forhold. Da dette som regel ikke er praktisk gjennomførbart, pleier man å bruke enkle morfologiske karakterer som cellebredden, antall kloroplaster, form av cellevegg og cellens lengde/bredde forhold, til å skille mellom ulike grupperinger innen en slekt. µ = µm; 1K = en kloroplast, 2K = to kloroplaster, 3K = tre eller flere kloroplaster eller kloroplaster svært tett, L = lenticular endevegg, R = reticulate endevegg, l/b = cellens lengde/bredde ratio. taxon IV taxon IV Cyanophyceae Chrysophyceae Calothrix braunii 6.90 Hydrurus foetidus 6.92 Calothrix fusca 6.98 Calothrix gypsophila 7.18 Phaeophyceae Calothrix ramenskii 7.18 Heribaudiella fluviatilis 7.34 Capsosira brebissonii 5.19 Chamaesiphon amethystinum 6.97 Rhodophyceae Chamaesiphon confervicola 7.05 Audouinella hermannii 7.05 Chamaesiphon fuscus 6.91 Batrachospermum gelatinosum 7.12 Chamaesiphon incrustans 7.33 Batrachospermum keratophytum 5.13 Chamaesiphon minutus 6.79 Lemanea condensata 6.52 Chamaesiphon polymorphus 7.02 Lemanea fluviatilis 7.11 Chamaesiphon rostafinskii 6.45 Lemanea fucina 6.85 Chamaesiphon subglobosus 6.52 Chlorogloea microcystoides 6.89 Chlorophyceae Clastidium rivulare 7.01 Aphanochaete repens 7.14 Clastidium setigerum 7.09 Binuclearia tectorum 5.57 Coleodesmium sagarmathae 6.26 Bulbochaete spp Cyanophanon mirabile 6.71 Chaetophora elegans 7.36 Gloeocapsopsis magma 5.71 Cladophora glomerata 7.50 Hapalosiphon fontinalis 5.25 Closterium tumidulum 6.55 Hapalosiphon hibernicus 5.25 Coleochaete scutata 7.14 Heteroleibleinia kuetzingii 7.17 Cosmarium reniforme 7.28 Heteroleibleinia leptonema 7.03 Draparnaldia glomerata 7.09 Homoeothrix batrachospermorum 7.18 Klebsormidium montanum 5.56 Homoeothrix janthina 7.12 Klebsormidium rivulare 6.02 Homoeothrix varians 6.94 Microspora abbreviata 6.50 Hydrococcus rivularis 6.97 Microspora amoena 7.18 Merismopedia glauca 5.42 Microspora loefgrenii (18-23µ) 5.57 Merismopedia punctata 5.86 Microspora palustris 5.60 Merismopedia tenuissima 5.76 Microspora palustris var minor 5.66 Nostoc parmeloides 7.22 Mougeotia a/b (10-18µ) 5.57 Nostoc sphaericum 7.31 Mougeotia d (25-30µ) 6.98 Nostoc verrucosum 7.25 Mougeotia e (30-40µ) 7.16 Oscillatoria amoena 6.86 Oedogonium b (13-18µ) 6.92 Phormidium autumnale 7.17 Oedogonium c (23-28µ) 7.09 Phormidium heteropolare 6.80 Oedogonium d (29-32µ) 7.27 Phormidium irriguum 7.38 Oedogonium e (35-43µ) 7.27 Phormidium limosum 7.10 Penium spp Phormidium nigrum 7.09 Protoderma viride 6.73 Rhabdoderma lineare 5.28 Schizochlamys gelitanosa 6.48 Rivularia biasolettiana 7.20 Spirogyra a (20-42µ,1K,L) 7.01 Rivularia haematites 7.03 Spirogyra b1(16-20µ,1k,l,l/b:2-3) 7.21 Schizothrix lacustris 6.36 Spirogyra c1 (34-49µ,3?K,L,l/b>3,svart) 7.23 Schizothrix lateritia 6.86 Spirogyra lapponica (26µ,1K,L,svart) 7.07 Scytonema mirabile 5.65 Spirogyra majuscula 7.34 Scytonematopsis starmachii 5.48 Spirogyra sp1 (11-20µ,1K,R) 7.03 Siphonema polonicum 5.30 Spirogyra sp2 (30-38µ,2K,R) 7.22 Stigonema hormoides 5.19 Spondylosium planum 7.15 Stigonema mamillosum 6.25 Stigeoclonium tenue 7.19 Stigonema minutum 5.46 Teilingia excavata 6.45 Stigonema multipartitum 5.25 Teilingia granulata 7.02 Stigonema ocellatum 5.38 Tetraspora cylindrica 7.38 Stigonema ocellatum var. globosporum 5.47 Tetraspora gelatinosa 7.18 Tolypothrix distorta 7.17 Ulothrix subtilis 7.19 Tolypothrix penicillata 6.97 Ulothrix zonata 7.26 Tolypothrix saviezii 7.31 Zygnema b (22-25µ) 6.99 Zygnema c (30-40µ) 7.04 Zygogonium sp3 (16-20µ)

180 V5.1.4 Eksempler på bruk av forsuringsindeksen AIP Yndesdalsvassdraget i Hordaland og Sogn og Fjordane har blitt kalket siden Kalsium konsentrasjonen i elvene ovenfor kalkingsanlegget er < 1 mg Ca/l og er dermed svært kalkfattige. I kalkede vassdrag er det viktig å måle Ca-konsentrasjonen oppstrøms kalkingen for å finne ut hva den naturlige Ca-konsentrasjonen i vassdraget er. Det er den naturlige Ca-konsentrasjonen som er avgjørende for å bestemme elvetype. I Yndesdalsvassdraget ble det tatt begroingsprøver i Botnanebekken sommeren Det ble funnet 12 algetaksa, deriblant 8 som har AIP indikatorverdi i tabell 1 (Binuclearia tectorum, Bulbochaete sp., Klebsormidium rivulare, Microspora palustris, Microspora palustris var minor, Mougeotia a/b, Scytonematopsis starmachii, Zygogonium sp3). AIP indeksen ble beregnet til 5,72. Botnanebekken har en Ca-konsentrasjon som er lavere enn 1 mg/l, og en gjennomsnittlig TOC konsentrasjon som er høyere enn 2 mg/l. Vi må derfor bruke den venstre kolonnen i tabell 2. En indeksverdi på 5,72 betyr dermed at stasjonen er i moderat tilstand med hensyn til forsuring, men at den ligger tett opptil grensen mellom god og moderat tilstand (som ligger på AIP = 5,75 for denne elvetypen; se veilederens tabell V5.2). V5.2. Heterotrof begroing Eksempel på bruk I nedre del av Glomma, nedstrøms Sarpsfossen, ligger Borregaard AS, som har utslipp av prosessvann med høyt innhold av organisk stoff til Glomma. I forbindelse med at Borregaard ble pålagt å stanse rensingen av prosessvann, ble det igangsatt biologiske undersøkelser av området. I mai og november 2010 ble det tatt prøver av heterotrof begroing (i dette tilfellet den kolonidannende bakterien Sphaerotilus natans med det norske navnet «Lammehaler») på en referansestasjon oppstrøms Borregaards hovedutslipp, samt på to stasjoner (st 1 og st 2) nedstrøms utslippet. På referansestasjonen ble det kun registrert mikroskopiske forekomster av heterotrof begroing både i mai og november, noe som indikerte god til svært god tilstand med hensyn på organisk belastning. På stasjonene nedstrøms hovedutslippet ble det registrert Lammehaler med en dekningsgrad på henholdsvis 6 % og 20 % i mai og 95 % på begge stasjonene i november. Dekningsgraden på de to stasjonene nedstrøms utslippet blir: stasjon 1: (6+95)/2=50,5 % stasjon 2 ble: (20+95)/2=57,5 % 189

181 Kolonier av bakterien Sphaerotilus natans («Lammehaler») i Glomma i Foto: NIVA Begge stasjonene nedstrøms hovedutslippet til Borregaard indikerte svært dårlig økologisk tilstand med hensyn på organisk belastning. Borregaards nye anaerobe renseanlegg startet opp i mars 2013 og det forventes en vesentlig forbedring i forhold til lammehaler. V5.3. Virvelløse dyr (bunndyr) i elver Vedlegg 5.3 inneholder følgende: a) Beskrivelse av River Acidification Macroinvertebrate Index (RAMI; avsnitt V ) b) Beskrivelse av Forsuringsindeks 1 (Raddum indeks I; avsnitt V ) c) Beskrivelse av Forsuringsindeks 2 (modifisert Raddum indeks II; avsnitt V ) d) Liste over indikatortaksa for RAMI-indeksen (tabell V5.3) e) Liste over indikatortaksa for Forsuringsindeks 1 og 2 (tabell V5.4) f) Eksempl på bruk av bunndyrindeks for forsuring av elver (avsnitt V5.3.3) g) Eutrofiindeks basert på virvelløse dyr i ferskvann (ASPT; avsnitt V5.3.4) h) Liste over indikatortaksa for ASPT-indeksen (tabell V5.5) i) Referanser V5.3.1 Beskrivelse av forsuringsindekser for elver V RAMI (River Acidification Macroinvertebrate Index) Bunndyrindeksen RAMI (River Acidification Macroinvertebrate Index) er utviklet av Northern Intercalibration Group (NGIG) (i denne sammenheng kalt SAP2GenRiverRaw; B. McFarland, upublisert). RAMI er basert på endringer i artssammensetningen målt ved relativ mengde av indikatortaksa med ulik toleranse for forsuring. Som grunnlag for indeksen ble det utarbeidet en liste over indikatortaksa av bunndyr med ulik forsuringstoleranse. Forsuringstoleransen ble fastsatt ved harmonisering av informasjon fra Norge, Sverige og Storbritannia. Surhetstoleransen er angitt for totalt 192 taksa, og tilordnet en score (s k ) mellom 2 og 8 (se Vedlegg V5.3.2, Tabell V5.6). Denne er modifisert ved at det i tillegg er tatt hensyn til indikatorens variasjon omkring ph-optimum. Det vil si at taksa med vid ph-toleranse er tillagt lavere vekt (w k ) enn taksa med smal ph-toleranse. I tillegg er det også tatt hensyn til den relative mengden av indikatoren ved at denne er rangert i tre klasser med ulike verdi (h k ): < 5 %: 1; 5-20 %: 3; og >20 %: 5. Relativ mengde beregnes for EPT-taksa og andre bunndyr taksa separat. Eksempel: Dersom det er registrert 15 individer av en indikator Baetis rhodani og totalt 60 individer av døgn-, stein- og vårfluer (EPT taksa) totalt, så vil Baetis rhodani utgjøre 25 % av individantallet, noe som gir h k = 5. RAMI beregnes ved følgende formel: 190

182 der s k, w k og h k er hhv. indikatorscore, vekten og mengdeverdien til den k-te indikatoren registrert i prøven og n er antall indikatortaksa. V Forsuringsindeks 1 (Raddum indeks I) Beregning av Forsuringsindeks 1 (også kalt Raddum indeks I) er beskrevet i Raddum og Fjellheim (1984), Raddum mfl. (1988) og Fjellheim og Raddum (1990). Ytterligere informasjon om bruk av indeksen er også beskrevet i Lien mfl. (1991). Basert på forekomst/fravær av forsuringsfølsomme taksa (arter/slekter, her brukt arter i den videre beskrivelsen), beregnes en forsuringsindeks for hver stasjon. De ulike arter som registreres på en lokalitet kan inndeles i fire ulike grupper med hensyn på forsuringsfølsomhet: (i) arter som dør ut ved ph < 5,5 (ii) arter som dør ut ved ph < 5,0 (iii) arter som dør ut ved ph < 4,7 (iv) arter som kan leve ved ph < 4,7 Tilstedeværelse eller fravær av disse artsgruppene (se Vedlegg V5.3.2, Tabell V5.7) benyttes for å fastsette forsuringsindeksen, her kalt Forsuringsindeks 1. NB. Artslisten og artenes forsuringstoleranse i Tabell V5.7 avviker noe fra den opprinnelige beskrivelsen, da denne listen blir revidert ved ujevne mellomrom. Det er derfor viktig å oppgi referanse til den versjonen som er benyttet. Indeksverdiene settes etter følgende skjema: Dersom det finnes arter som hører til gruppe (i) i lokaliteten, settes indeksverdien = 1 (lite/ingen forsuring). Dersom artene i gruppe (i) mangler, men det finnes arter som tilhører gruppe (ii), får lokaliteten indeksverdi = 0,5 (moderat påvirket av forsuring). Hvis også alle artene i gruppe (ii) er borte, mens det finnes arter som hører til gruppe (iii), sette indeksverdi = 0,25 (tydelig forsuret). Ved sterk forsuring mangler alle artene som nevnt ovenfor, og faunaen består da bare av tolerante arter og lokaliteten får indeksverdi = 0. Dersom forsuringsnivået er nær tålegrensen til viktige bunndyrarter vil indeksverdien variere betydelig mellom vår og høst. Denne variasjonen er en viktig parameter og kan brukes på følgende måte: I sterkt forsurede vassdrag vil indeksverdien variere lite mellom vår og høst, dvs. indikasjon på høy overskridelse av tålegrensen både vår og høst. Stor forskjell mellom vår og høst indikerer at det skjer en reetablering av følsomme arter i gunstige perioder etter perioder med mye surt vann. Forsuringen er ustabil og artenes tålegrense er periodevis overskredet. I upåvirkede vassdrag vil indeksverdien være stabilt høy både vår og høst. Først når dette er oppnådd kan en si at effekten av sur nedbør er borte. Forsuringsindeks 1 gir en god beskrivelse av forsuringsnivået ved middels til sterk forsuring. Fordi den ikke tar hensyn til biotiske eller subletale effekter gir den lite informasjon ved moderat eller begynnende forsuring, forhold som kan gi effekter på fisk, for eksempel laksesmolt. Figur V5.1 viser prosedyren for å finne hvilken tilstandsklasse vannforekomsten tilhører ved bruk av forsuringsindeks

183 Er gjennomsnitt for Forsuringsindeks 1 = 1? Nei God eller dårligere (se tekst nedenfor) Nei Ja Er verdien basert på 4 prøver? NB: En gjennomsnittsverdi for Indeks 1 som er basert på færre prøver enn det som er anbefalt vil gi en usikker tilstandsvurdering. Det anbefales uansett å basere vurderingen på flere kvalitetselementer. Ja Har flertallet av prøvene >1 individer tilhørende den mest sensitive kategorien bunndyr? Nei Ja Har minimum en av prøvene >1 individer tilhørende den mest sensitive kategorien bunndyr? Økologisk tilstand basert på bunndyrene = Svært god Nei Økologisk tilstand basert på bunndyrene = Moderat Ja Økologisk tilstand basert på bunndyrene = God Figur V5.1 Prosedyre for fastsettelse av økologisk tilstandsklasse ved bruk av Forsuringsindeks 1. Se også tekstboks V5.1. V Forsuringsindeks 2 (modifisert Raddum indeks II) Opprinnelig beregning av Forsuringsindeks 2 (også kalt Raddum indeks II) er beskrevet i Raddum og Fjellheim (1994) og Raddum (1999). Bruk av indeksen er også beskrevet i Kroglund m.fl. (1994). NB. Beskrivelse av indeksen som følger nedenfor, avviker noe fra den opprinnelige beskrivelsen og er derfor en modifisering av Raddum indeks II. Endringene skyldes blant annet behov for tilpasning til Vanndirektivets krav om fastsettelse av typespesifikk referansetilstand (se beskrivelse nedenfor). Artslisten som ligger til grunn for beregning av Forsuringsindeks 2 er de samme som ligger til grunn for Forsuringsindeks 1 (se artsliste i Tabell V5.7). I overvåkingsprosjektene etter 1995 har det vært standard å oppgi begge indeksverdiene. Forsuringsindeks 2 kan kun benyttes for rennende vann, da det vanligvis er mangelfullt med steinfluer i innsjøens strandsone. I tillegg til informasjon om hvilke indikatorer av bunndyrarter (slekter) som er til stede, baserer Forsuringsindeks 2 seg på forholdstallet mellom antallet av de mest følsomme slektene av døgnfluer (D) og de tolerante steinfluene (S). I elver/bekker med høy ph er det vanligvis flere individer av forsuringsfølsomme døgnfluer enn av tolerante steinfluer. Forholdstallet D/S blir da > 1. Når ph synker under 6,0 vil døgnfluene utsettes for et subletalt stress og bestandene reduseres. Forholdstallet vil da synke og går mot 0 ved ph 5,5 (Forsuringsindeks 2 går mot 0,5). Jo nærmere Forsuringsindeks 2 er 0,5, desto større er forsuringsstresset på de følsomme døgnfluene. Dersom det ikke er registrert bunndyr tilhørende den mest forsuringsfølsomme gruppen i prøven vil verdien av Forsuringsindeks 2 være lik verdien av indeks I (dvs. 0,5-0,25-0). Ved tilstedeværelse av bunndyr tilhørende den mest forsuringsfølsomme gruppen (dvs. når Forsuringsindeks 1 = 1) beregnes Forsuringsindeks 2 på følgende måte: Forsuringsindeks 2 = 0,5 + D/S, 192

184 gitt som antall individer av de mest forsuringsfølsomme døgnfluer, dvs. arter av døgnfluer som er gitt score = 1 i vedlagte artsliste (vedlegg I), (D) i forhold til antall individer av tolerante steinfluer, dvs. arter av steinfluer som er gitt score = 0 i vedlagte artsliste, (S). NB. I den opprinnelige beskrivelsen av Forsuringsindeks 2 er det kun Baetis rhodani som inngår som forsuringsfølsomme døgnfluer. Steinfluer som er angitt som forsuringsfølsomme (for eksempel Capnia spp., Dinocras cephalotes) inkluderes ikke i forholdstallet. Dersom D/S > 0,5 vil Forsuringsindeks 2 > 1. Vær oppmerksom på at de reelle verdiene av Forsuringsindeks 2 ofte ikke er rapportert; det har tidligere vært vanlig å angi alle verdier 1 som 1 for å begrense skalaen til verdier mellom 0 og 1. En slik tilnærming vil imidlertid ikke kunne tilfredsstille kravene i Vanndirektivet. For å kunne fastsette referanseverdi for ulike vanntyper og for å kunne skille mellom svært god og god tilstand er det nødvendig å bruke reelle verdier for Forsuringsindeks 2. Maksimal verdi settes likevel til 4,0, dvs. at verdier >4,0 settes lik 4,0. Figur V5.2 viser prosedyren for å finne hvilken tilstandsklasse vannforekomsten tilhører ved bruk av forsuringsindeks 2. Er gjennomsnitt for Forsuringsindeks 2 > 1,01? Nei God eller dårligere (se tekst nedenfor) Nei Ja Har alle enkeltprøver verdi > 1,01? NB: En gjennomsnittsverdi for Indeks 2 som er basert på færre prøver enn det som er anbefalt vil gi en usikker tilstandsvurdering. Det anbefales uansett å basere vurderingen på Nei Nei Har flertallet av enkeltprøver verdi > 1,01? Ja Ja Økologisk tilstand basert på bunndyrene = Svært god Økologisk tilstand basert på bunndyrene = Moderat Økologisk tilstand basert på bunndyrene = God Figur V5.2 Prosedyre for fastsettelse av økologisk tilstandsklasse ved bruk av Forsuringsindeks 2. Se også tekstboks V5.1. Teksboks V5.1 Felles kriterier for fastsettelse av økologisk tilstand ved bruk av Forsuringsindeks 1 og 2 For både Forsuringsindeks 1 og Forsuringsindeks 2 gjelder at økologisk tilstand også kan settes lik God når: i) snittet av forsuringsindeksen > 0,75 og ii) ingen enkeltprøver har indeksverdi < 0,5 og iii) flertallet av prøvene har >1 individer tilhørende den mest sensitive kategorien av bunndyr. Alle kriteriene må tilfredsstilles. Hvis kun to eller færre kriterier tilfredsstilles settes økologisk tilstand lik Moderat eller dårligere (se nedenfor). Økologisk tilstand lik Moderat kan også settes når: i) snittet av forsuringsindeksen > 0,5 og ii) ingen enkeltprøver har indeksverdi < 0,5. 193

185 Begge kriteriene må tilfredsstilles, men antall individer tilhørende den mest sensitive kategorien er lavt i flertallet av prøvene. Hvis kun ett kriterium tilfredsstilles settes økologisk tilstand = Dårlig. NB. Vær oppmerksom på at dersom tilstanden degraderes ved bruk av prosedyren beskrevet ovenfor (dvs. at tilstandsklassen blir dårligere enn det gjennomsnittsverdien for Forsuringsindeks 2 tilsier), så vil det ikke være mulig å beregne EQR direkte. Vi anbefaler å sette EQR slik at denne representerer midten av den fastsatte tilstandsklassen, dvs. EQR = 0,635 for moderat tilstand og EQR = 0,89 for god tilstand. I slike tilfeller, spesielt dersom indeksverdien for enkeltprøver avviker fra flertallet av prøvene, er det spesielt viktig å sjekke at avvikende prøver tilfredsstiller de generelle kvalitetskravene (se Vedlegg 4.3, kapittel V4.3.1). V5.3.2 Forsuring: Indikatorlister virvelløse dyr i elver Legg merke til at indikatorlistene i tabell V5.4 gjelder både innsjøer og elver, brukt i Forsuringsindeks 1. Taksa som inngår i RAMI (River Acidification Macroinvertebrate Index) Tabell V5.3 Totalt 192 taksa av bunndyr inngår i forsuringsindeksen RAMI (SAP2GenRiverRaw, versjon ). Artsnavn i hht. gjeldende internasjonal litteratur. Der dette avviker fra artsnavn brukt i Fauna Norvegica (Aagaard og Dolmen, 1996) er sistnevnte angitt i parentes. Det enkelte takson har blitt gitt en score (s k ) der økende verdi betyr økende sensitivitet for forsuring. Indikatorens score har blitt satt som en vektet verdi av scoren gitt fire ulike forsuringsindekser (Raddums forsuringsindeks, NIVAs forsuringsindeks, AWIC-sp, Henriksson og Medins indeks). Indikatorens phtoleranse målt som variasjon omkring ph-optimum er angitt ved indikatorens vekt (w k ). Indikator på slektsnivå (eller høyere taksonomisk nivå) er normalt kun angitt i tilfeller der artene er vanskelig å identifisere. I noen tilfeller er både slekt og tilhørende arter angitt som indikatorer (men lik eller ulik score og vekt). 1 Ulik AQEM nr for hhv. art og slekt (kun én art tilhørende slekten er registrert i Norge). 2 Ulik AQEM nr for hhv. ubestemt stadium, voksen og larve. 3 Inklusive underarter. 4 Få funn i Norge. Taksakode (AQEM) Indikatortaksa Score (sk) Vekt (wk) 4771 / Crenobia alpina / sp. 5 0, Phagocata vitta 2 0, / Potamopyrgus antipodarum / sp. 7,33 0, Radix balthica (Lymnaea peregra) 7 0, / Galba truncatula / sp. 7,33 0, Physa fontinalis 6 0, Planorbis planorbis 8 0, Planorbis carinatus 8 0, / Bathyomphalus contortus / sp. 7,33 0, Gyraulus albus 6,67 0, Gyraulus acronicus 6,67 0, Ancylus fluviatilis 7 0, Anodonta anatina 7 0, Anodonta cygnea 4 7 0, Anodonta sp. 7 0, Sphaerium corneum 4,67 0, Pisidium sp. 5 0, Glossiphonia complanata 7 0, / Helobdella stagnalis / sp. 6,5 0, / Hemiclepsis marginata / sp. 7 0, Theromyzon tessulatum 7 0, / Haemopis sanguisuga / sp. 6 0, Erpobdella testacea 6 0,

186 5159 Erpobdella octoculata 6 0, Asellus aquaticus 4 0, Gammarus duebeni 7 0, Gammarus lacustris 7,33 0, Astacus astacus 6 0, Siphlonurus lacustris 4,67 0, Siphlonurus aestivalis 6 0, Siphlonurus alternatus 6 0, Siphlonurus sp. 4,67 0, Ameletus inopinatus 5 0, Parameletus chelifer 6 0, Alainites muticus 8 0, Baetis rhodani 6 0, Baetis scambus 7,33 0, Baetis fuscatus 7,33 0, Baetis scambus/fuscatus 7,33 0, Baetis macani 8 0, Baetis vernus 6 0, Acentrella lapponica 8 0, Baetis subalpinus 8 0, Nigorbaetis digitatus 8 0, Nigrobaetis niger 5 0, Centoptilum luteolum 5,33 0, Cloeon dipterum 6 0, Cloeon inscriptum 6 0, Cloeon simile 6 0, Cloeon simile gp , Procloeon bifidum 8 0, / Arthroplea congener / sp. 2 0, Arthropleidae 2 0, Athropleinae 2 0, / Ecdyonurus joernensis 8 0, Heptagenia sulphurea 5,5 0, Heptagenia dalecarlica 6 0, Kageronia fuscogrisea 2 0, Paraleptophlebia submarginata 8 0, Paraleptophlebia standii 8 0, Paraleptophlebia sp. 8 0, Leptophlebia vespertina 2 0, Leptophlebia marginata 2 0, Leptophlebia sp. 2 0, Seratella ignita (Ephemerella ignita) 7 0, Ephemerella mucronata 4 0, Ephemerella aroni (E. aurivilli) 6 0, Ephemera danica 8 0, Ephemera vulgata 6,67 0, Caenis horaria 6,67 0, Caenis luctuosa 8 0, Caenis robusta 8 0, Caenis rivulorum 8 0, Taeniopteryx nebulosa 2,67 0, Brachyptera risi 3 0, Amphinemura standfussi 4 0, Amphinemura sulcicollis 2,5 0, Amphinemura borealis 3,33 0, / Nemurella picteti 2 0, Nemoura avicularis 3 0, Nemoura cinerea 2 0,

187 6097 Nemoura flexuosa 2 0, Nemoura sp. 2 0, Protonemoura meyeri 2 0, Leuctra fusca 4 0, Leuctra nigra 2 0, Leuctra hippopus 2 0, Leuctra digitata 2 0, Capnia vidua 4 2 0, Capnia bifrons 4 0, Capnia atra 6 0, Capnia pygmaea 6 0, / Capnopsis schilleri / sp. 6 0, Isoperla grammatica 8 0, Isoperla difformis 2 0, Isoperla obscura 4 0, Perlodes dispar 4 0, / Arcynopteryx compacta / sp. 6 0, Diura bicaudata 4,67 0, Diura nanseni 4,67 0, Dinocras cephalotes 7,5 0, / Xanthoperla apicalis / sp. 4 0, Siphonoperla burmeisteri 3,33 0, Calopteryx virgo 6 0, Cordulegaster boltonii 4 0, / 5514 / Hydraena gracilis 8 0, / 5808 / Limnebius truncatellus 8 0, / / Elmis aenea 6 0, / / Limnius volckmari 6 0, Oulimnius sp. 4 0, / / Esolus parallelepipedus 7 0, Oreodytes sanmarkii 2 0, Sialis lutaria 4 0, Sialis fuliginosa 5 0, Rhyacophila nubila 2 0, Rhyacophila fasciata 4 0, Agapetus sp. (excl. Agapetus ochripes) 8 0, Agapetus ochripes 6,67 0, Glossosoma sp. 8 0, Wormaldia sp. 8 0, / / Philopotamus montanus 7,33 0, / Chimarra marginata 8 0, Cyrnus flavidus 2,67 0, Cyrnus trimaculatus 2,67 0, Cyrnus insolutus 2 0, Cyrnus sp. 2 0, / Neureclipsis bimaculata 2 0, Plectrocnemia conspersa 2 0, Holocentropus dubius 2,67 0, Polycentropus flavomaculatus 2 0, Polycentropus irroratus 2 0, Polycentropus sp. 2 0, Tinodes waeneri 6 0, Lype sp. 6 0, Cheumatopsyche lepida 8 0, / Hydropsyche angustipennis 3,33 0, Hydropsyche pellicidula 5,5 0, Hydropsyche siltalai 4,5 0, Hydropsyche silfvenii (Ceratopsyche silfvenii) 6 0,44 196

188 5616 Hydroptila sp. 7 0, / Ithytrichia lamellaris / sp. 6,67 0, Oxyethira sp. 3,33 0, Agrypnia obsoleta 2 0, Agrypnia sp. 2 0, Phryganea grandis 2 0, Oligostomis reticulata 4 4 0, Apatania stigmatella 2 0, Apatania zonella 6 0, Chaetopteryx villosa 2 0, / Glyphotaelius pellucidus / sp. 2 0, Halesus radiatus 2 0, Limnephilus centralis 2 0, Limnephilus flavicornis 2 0, Limnephilus lunatus 2 0, Limnephilus extricatus 2 0, / 5841 / Limnephilus rhombicus 2 0, Limnephilus vittatus 2 0, Limnephilus stigma 2 0, Limnephilus sp. 2 0, Micropterna lateralis 2 0, Potamophylax latipennis 2 0, / 6521 / Potamophylax cingulatus 2 0, Potamophylax cingulatus/ latipennis 2 0, Stenophylax permistus 2 0, / Nemotaulius punctatolineatus / sp. 2 0, Molanna angustata 3 0, / Molannodes tinctus / sp. 4 0, / Beraeodes minuta / sp. 4 0, / Odontocerum albicorne / sp , Athripsodes aterrimus 2,67 0, Athripsodes cinereus 5,33 0, Athripsodes bilineatus 8 0, Ceraclea annulicornis 8 0, Adicella reducta 2 0, Mystacides longicornis 6 0, Mystacides nigra 4 6 0, Mystacides longicornis/nigra 6 0, Mystacides azurea 5,5 0, Mystacides sp. 5,5 0, Oecetis testacea 5,5 0, Trianodes bicolor 6 0, / Goera pilosa / sp. 4 0, Silo pallipes 5,33 0, / Lepidostoma hirtum / sp. 6 0, / 7192 / Micrasema setiferum 4 0, Brachycentrus subnubilus 8 0, Sericostoma personatum 5,5 0, Notidobia ciliaris 6 0, Dicranota sp. 2 0, Dixa sp. 7 0, Atherix sp. 8 0, Tabanus gp. 4 0,

189 Taksa som inngår i Forsuringsindeks 1 og Forsuringsindeks 2 Tabell V5.4 Totalt 144 taksa av bunndyr inngår i Forsuringsindeks 1 og Forsuringsindeks 2 (listen oppdateres med ujevne mellomrom; sist oppdatert september 2009). Artsnavn i hht. gjeldende internasjonal litteratur. Der dette avviker fra artsnavn brukt i Fauna Norvegica (Aagaard og Dolmen, 1996) er sistnevnte angitt i parentes. Forsuringstoleranse er angitt med ulike fargekoder (blå: svært forsuringsfølsom, grønn: moderat forsuringsfølsom, oransje: moderat forsuringstolerant, rød: svært forsuringstolerant). 1 Kan kun brukes som indikator dersom prøven er fra Sør-Norge. Klasse Orden Art (slekt) Score Flimmerormer Crenobia alpina 0,5 Flimmerormer Otomesostoma auditivum 0,5 Snegl Potamopyrgus antipodarum/ sp. 1 Snegl Radix balthica (Lymnaea peregra) 1 Snegl Radix sp./ Lymnaea sp. 1 Snegl Galba truncatula 1 Snegl Galba sp. 1 Snegl Planorbis sp. 1 Snegl Bathyomphalus contortus 1 Snegl Gyraulus albus 1 Snegl Gyraulus acronicus 1 Snegl Gyraulus sp. 1 Snegl Ancylus fluviatilis 1 Muslinger Anodonta sp. 1 Muslinger Margarita margaritifera 1 Muslinger Spaerium corneum 0,25 Muslinger Pisidium sp. 0,25 Igler Glossiphonia complanata 1 Igler Helobdella stagnalis/ sp. 0,5 Igler Theromyzon tessulatum 1 Igler Haemopsis sanguisuga/ sp. 1 Igler Erpobdella testacea 0,5 Igler Erpobdella octoculata 0,5 Igler Erpobdella sp. 0,5 Krepsdyr Cladocera Daphnia sp 0,5 Krepsdyr Notostaca Lepidurus articus 1 Krepsdyr Isopoda Asellus aquaticus 0,5 Krepsdyr Amphipoda Gammarus lacustris 1 Krepsdyr Decapoda Astacus astacus 1 Insekter Ephmeroptera Siphlonurus lacustris 0,5 Insekter Ephmeroptera Siphlonurus aestivalis 0,5 Insekter Ephmeroptera Siphlonurus alternatus 0,5 Insekter Ephmeroptera Siphlonurus linnaenus 0,5 Insekter Ephmeroptera Siphlonurus sp. 0,5 Insekter Ephmeroptera Ameletus inopinatus/ sp. 0,5 Insekter Ephmeroptera Alainites muticus (Baetis muticus) 1 Insekter Ephmeroptera Baetis rhodani 1 Insekter Ephmeroptera Baetis scambus/fuscatus 1 Insekter Ephmeroptera Baetis macani 1 Insekter Ephmeroptera Baetis vernus 1 Insekter Ephmeroptera Acentrella lapponica (Baetis lapponicus) 1 Insekter Ephmeroptera Baetis subalpinus 1 Insekter Ephmeroptera Baetis sp

190 Insekter Ephmeroptera Nigorbaetis digitatus 1 Insekter Ephmeroptera Nigrobaetis niger 1 Insekter Ephmeroptera Nigrobaetis sp. 1 Insekter Ephmeroptera Centoptilum luteolum/ sp. 1 Insekter Ephmeroptera Cloeon dipterum/inscriptum 1 Insekter Ephmeroptera Cloeon simile 1 Insekter Ephmeroptera Cloeon sp. 1 Insekter Ephmeroptera Heptagenia sulphurea 0,5 Insekter Ephmeroptera Heptagenia dalecarlica 1 Insekter Ephmeroptera Kageronia fuscogrisea (Heptagenia fuscogrisea) 0 Insekter Ephmeroptera Leptophlebia vespertina 0 Insekter Ephmeroptera Leptophlebia marginata 0 Insekter Ephmeroptera Seratella ignita (Ephemerella ignita) 1 Insekter Ephmeroptera Ephemerella aroni (E. aurivilli) 1 Insekter Ephmeroptera Ephemera danica 1 Insekter Ephmeroptera Ephemera vulgata 1 Insekter Ephmeroptera Caenis horaria 1 Insekter Ephmeroptera Caenis luctuosa 1 Insekter Ephmeroptera Caenis rivulorum 1 Insekter Ephmeroptera Caenis sp. 1 Insekter Plecoptera Taeniopteryx nebulosa/ sp. 0 Insekter Plecoptera Brachyptera risi/ sp. 0 Insekter Plecoptera Amphinemura standfussi 0 Insekter Plecoptera Amphinemura sulcicollis 0 Insekter Plecoptera Amphinemura borealis 0 Insekter Plecoptera Amphinemura sp. 0 Insekter Plecoptera Nemurella picteti/ sp. 0 Insekter Plecoptera Nemoura avicularis 0 Insekter Plecoptera Nemoura cineria 0 Insekter Plecoptera Protonemoura meyeri 0 Insekter Plecoptera Leuctra fusca 0 Insekter Plecoptera Leuctra nigra 0 Insekter Plecoptera Leuctra hippopus 0 Insekter Plecoptera Leuctra digitata 0 Insekter Plecoptera Leuctra sp. 0 Insekter Plecoptera Capnia atra 0,5 Insekter Plecoptera Capnia pygmaea 0,5 Insekter Plecoptera Capnia sp. 0,5 Insekter Plecoptera Isoperla grammatica 0,5 Insekter Plecoptera Isoperla difformis 0,5 Insekter Plecoptera Isoperla obscura 0,5 Insekter Plecoptera Isoperla sp. 0,5 Insekter Plecoptera Siphonoperla burmeisteri/ sp. 0 Insekter Plecoptera Arcynopteryx compacta/ sp. 0,5 Insekter Plecoptera Diura bicaudata 0,5 Insekter Plecoptera Diura nanseni 0,5 Insekter Plecoptera Diura sp. 0,5 Insekter Plecoptera Dinocras cephalotes/ sp. 1 Insekter Hemiptera Callicorixa wollastoni 0 Insekter Trichoptera Rhyacophila nubila 0 Insekter Trichoptera Glossosoma intermedium/ sp. 1 Insekter Trichoptera Wormaldia subnigra 0,5 Insekter Trichoptera Wormaldia occipitalis 0,5 Insekter Trichoptera Wormaldia sp. 0,5 199

191 Insekter Trichoptera Philopotamus montanus/ sp. 0,5 Insekter Trichoptera Cyrnus flavidus 0 Insekter Trichoptera Cyrnus trimaculatus 0 Insekter Trichoptera Neureclipsis bimaculata/ sp. 0 Insekter Trichoptera Plectrocnemia conspersa/ sp. 0 Insekter Trichoptera Holocentropus dubius 0 Insekter Trichoptera Polycentropus flavomaculatus 0 Insekter Trichoptera Polycentropus irroratus 0 Insekter Trichoptera Polycentropus sp. 0 Insekter Trichoptera Tinodes waeneri/ sp. 0,5 Insekter Trichoptera Hydropsyche angustipennis 0,5 Insekter Trichoptera Hydropsyche pellicidula 0,5 Insekter Trichoptera Hydropsyche siltalai 0,5 Insekter Trichoptera Hydropsyche sp. 0,5 Insekter Trichoptera Hydroptila sp. 0,5 Insekter Trichoptera Ithytrichia sp. 0,5 Insekter Trichoptera Oxyethira sp. 0 Insekter Trichoptera Agrypnia obsoleta 0 Insekter Trichoptera Agrypnia varia 0 Insekter Trichoptera Agrypnia pagetana 0 Insekter Trichoptera Phryganea grandis 0 Insekter Trichoptera Apatania stigmatella 0,5 Insekter Trichoptera Apatania zonella 0,5 Insekter Trichoptera Apatania sp. 0,5 Insekter Trichoptera Chaetopteryx villosa/ sp. 1 0 Insekter Trichoptera Halesus radiatus 0 Insekter Trichoptera Limnephilus centralis 0 Insekter Trichoptera Limnephilus flavicornis 0 Insekter Trichoptera Limnephilus lunatus 0 Insekter Trichoptera Limnephilus extricatus 0 Insekter Trichoptera Limnephilus rhombicus 0 Insekter Trichoptera Limnephilus vittatus 0 Insekter Trichoptera Limnephilus stigma 0 Insekter Trichoptera Micropterna lateralis 0 Insekter Trichoptera Potamophylax lattipennis 0 Insekter Trichoptera Potamophylax cingulatus 0 Insekter Trichoptera Stenophylax permistus 0 Insekter Trichoptera Nemotaulius punctatolineatus/ sp. 0 Insekter Trichoptera Molanna angustata 0 Insekter Trichoptera Molannodes tinctus/ sp. 0 Insekter Trichoptera Athripsodes aterrimus 0 Insekter Trichoptera Athripsodes cinereus 0 Insekter Trichoptera Adicella reducta/ sp. 0 Insekter Trichoptera Mystacides azurea 0 Insekter Trichoptera Oecetis testacea 0,5 Insekter Trichoptera Lepidostoma hirtum/ sp. 0,5 Insekter Trichoptera Sericostoma personatum/ sp. 0,5 200

192 V5.3.3 Eksempler på bruk av bunndyrindekser for forsuring av elver RAMI og Forsuringsindeks 2 i kalkfattig elv Bjerkreim i Rogaland har blitt kalket siden 1997 fordi det ble registrert en tilbakegang i laksefisket og dødelighet på smolt og presmolt i elva. Laksestammen ble også ansett for å være utdødd i deler av vassdraget. Dette ble satt i sammenheng med sur avrenning og økning i aluminiumkonsentrasjonen. Oppstrøms den kalkede delen av vassdraget følges forsuringstilstanden ved overvåking av vannkjemi og bunndyr på ulike stasjoner. Det er derfor usikkert om denne vannkjemien er representativ for stasjoner med biologisk overvåking. Vi har valgt data fra 1996 i vårt eksempel fordi dette repesenterer en periode med kratigere forsuring enn det vi vanligvis finner i dag. Bunndyrstasjonen som representerer den ukalkede delen av vassdraget (Skjevelandsåni) har beliggenhet omkring 180 m over havet. Nøyaktige beregninger av nedbørfeltareal for denne delen av vassdraget mangler men anslås å tilhøre middels til store elver (nedbørfeltet for hele vassdraget har en størrelse på 706 km 2 ). Innholdet av kalsium varierer omkring 1,4 mg/l og humus, målt som TOC, omkring 2 mg C/L. Fra typologitabellen (tabell 3.6) finner man ut at elvestrekningen ligger på grensen mellom elvetype 4 og 5, som tilsvarerer IC type BF-A1 (R-N2), dvs. middels-store, kalkfattige og svært klare/klar elver i klimaregion lavland. Midlere verdi av RAMI er 3,665 (EQR=0,446) mens Forsuringsindeks 2 er 0,25 (EQR=0,167) basert på data fra 1996 (vår+høst, 1 stasjon). De mest relevante vannkjemiske støtteparametrene (forsuring) er ph, LAl (giftig aluminium) og ANC (vannets syrenøytraliserende kapasitet), men vannkjemidata mangler for den aktuelle stasjonen. Bunndyrdataene tilfredsstiller de generelle kvalitetskriteriene mhp. prøvestørrelse og taksonomisk identifisering (se Vedlegg V4.3.1). Sammenlikner man de observerte verdiene med grenseverdiene for elvetype kalkfattige og klare elver, får man at bunndyrindeksen plasserer elven i tilstandsklasse svært dårlig tilstand, enten tilstandsvurderingen er basert på RAMI eller Forsuringsindeks 2. Biologien indikerer svært dårlig tilstand. I tilfelle det hadde vært representative data for vannkjemiske forsuringsparametre ville ikke dette endret tilstandsklassen for den aktuelle delen av Bjerkreimsvassdraget i NB: Det kan finnes data også på begroingsalger og fisk fra den aktuelle vannforekomsten. I tilfelle må det tas hensyn til disse resultatene i den samlede klassifiseringen av ukalket del av Bjerkreimsvassdraget. RAMI og Forsuringsindeks 2 i svært kalkfattig elv Vikedal i Rogaland har blitt kalket siden 1987 fordi det ble registrert en tilbakegang i laksefisket og dødelighet på smolt og presmolt i elva, noe som ble satt i sammenheng med sur avrenning og økning i aluminiumkonsentrasjonen. Oppstrøms den kalkede delen av vassdraget (oppstrøms lakseførende strekning; fra Fjellgardsvatn til samløp hovedelva/litleåna) følges forsuringstilstanden ved overvåking av vannkjemi på en stasjon og bunndyr på to stasjoner. Stasjonene som representerer den ukalkede delen av vassdraget har beliggenhet omkring 150 m over havet. Nøyaktige beregninger av nedbørfeltareal for denne delen av vassdraget mangler men anslås å tilhøre små-middels store elver (nedbørfeltet for hele vassdraget har en størrelse på 118 km 2 ). Innholdet av kalsium varierer omkring 0,75 mg/l og humus, målt som TOC, omkring 1,2 mg C/L. Fra typologitabellen (tabell 3.6) finner man ut at elvestrekningen tilhører elvetype 1, undertype 7, dvs. små-middels, svært kalkfattige (med kalsiuminnhold 0,5-0,75 mg/l) og svært klare elver i klimaregion lavland. Gjennomsnittsverdi av RAMI er 7,86 (EQR=0,979) mens Forsuringsindeks 2 er 0,79 (EQR=0,526) basert på data fra 2006 (vår+høst, 2 stasjoner). De mest relevante vannkjemiske støtteparametrene (forsuring) er ph, LAl (giftig aluminium) og ANC (vannets syrenøytraliserende kapasitet). Gjennomsnitt for ph, LAl og ANC i 2006 er hhv. 5,99 (laveste ph verdi: 5,89), 6 µg/l (høyeste LAl verdi: 11 µg/l) og 23 µekv/l. Bunndyrdataene tilfredsstiller de generelle kvalitetskriteriene mhp. prøvestørrelse og taksonomisk identifisering (se Vedlegg V4.3.1). Ingen av prøvene har indeksverdi <0,5 og midlere verdi av Forsuringsindeks 2 kan derfor brukes direkte i klassifiseringen. Sammenlikner man de observerte 201

193 verdiene med grenseverdiene for elvetype svært kalkfattige og sværtklare/klare elver i klimaregion lavland, får man at bunndyrindeksene RAMI og Forsuringsindeks 2 plasserer elven i henholdsvis tilstandsklasse «svært god» og «god». Den aktuelle delen av vassdraget ligger ovenfor den lakseførende strekningen. For vannkjemiske forsuringsparametere benyttes derfor klassegrenser for elver uten anadrom fisk (se kap. 9.2). ph og ANC gir også god tilstand, mens høyeste verdi av LAl (se kap. 9.2) plasserer Vikedalsvassdraget i tilstandsklasse «moderat» på grensen mot «god». Samlet sett indikerer de vannkjemiske forsuringparametrene god tilstand.erfaringsgrunnlaget for bruk av RAMI for svært kalkfattige elver er svært begrenset. I dette eksempelet bør vi derfor benytte Forsuringsindeks 2 for fastsettelse av tilstanden for bunndyr (se også tabell 5.3). Ut fra det verste styrer prinsippet (se kap. 3) skal elven klassifiseres i hht det elementet som gir dårligst tilstand. Biologien indikerer god tilstand, men de vannkjemiske støtteparametrene nedgraderer vannforekomsten fra god til moderat tilstand. Samlet resultatet basert på bunndyr og vannkjemi blir dermed god økologisk tilstand. NB: Det kan finnes data også på begroingsalger og fisk fra den aktuelle vannforekomsten. I tilfelle må det tas hensyn til disse resultatene i den samlede klassifiseringen av ukalket del av Vikedalsvassdraget. V5.3.4 Eutrofiering: Virvelløse dyr i ferskvann: Eksempel på bruk av indeks for eutrofiering av elver (ASPT) Hunnselva, som renner inn i Mjøsa ved Gjøvik, har vært meget forurenset. Særlig den nederste delen av elva har vært sterkt påvirket av organisk materiale. Tilstanden ved Gjøvik gård i Gjøvik sentrum har over tid vært registrert vha bunndyranalyser. ASPT-verdiene viste i 2007 moderat økologisk tilstand. Det har imidlertid vært en markant forbedret økologisk tilstand siden 1980-tallet, se figur V

194 neqr ASPT 8 Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig Figur V5.3 ASPT-verdiene og tilsvarende normalisert EQR (neqr) for Hunnselva ved Gjøvik gård ( ). Taksa som inngår i eutrofieringsindeksen ASPT (Average Score Per Taxon) Tabell V5.5 Hovedgrupper og familier av bunndyr med tilhørende toleranseverdier som inngår i beregning av ASPT indeks (Armitage 1983). Hovedgrupper Familier Verdi Døgnfluer Siphlonuridae, Heptageniidae, Leptophlebiidae 10 Ephemerellidae, Potamanthidae, Ephemeridae Steinfluer Taeniopterygidae, Leuctridae, Capniidae, Perlodidae, Perlidae, Chloroperlidae 10 Teger Aphelocheridae 10 Vårfluer Phryganeidae, Molannidae, Beraeidae, Odontoceridae, Leptoceridae, Goeridae, Lepidostomatidae, Brachycentridae, Sericostomatidae Kreps Astacidae 8 Øyenstikkere Lestidae, Agriidae, Gomphidae, Cordulegasteridae, Aeshnidae, Corduliidae, Libelluiidae 8 Vårfluer Philopotamidae

195 Døgnfluer Caenidae 7 Steinfluer Nemouridae 7 Vårfluer Rhyacophilidae, Polycentropidae, Limnephilidae 7 Snegler Neritidae, Viviparidae, Ancylidae 6 Vårfluer Hydroptilidae 6 Muslinger Unionidae 6 Krepsdyr Corophiidae, Gammaridae 6 Øyenstikkere Platycnemididae, Coenagriidae 6 Teger Mesoveliidae, Hydrometridae, Gerridae, Nepidae, Naucoridae, Notonectidae, Pleidae, Corixidae 5 Biller Haliplidae, Hygrobiidae, Dytiscidae, Gyrinidae, Hydrophilidae, Clambidae, Helodidae, 5 Dryopidae, Elmidae, Chrysomelidae, Curculionidae Vårfluer Hydropsychidae 5 Stankelbein/Knott Tipulidae, Simuliidae 5 Flatormer Planariidae, Dendrocoelidae 5 Døgnfluer Baetidae 4 Mudderfluer Sialidae 4 Igler Piscicolidae 4 Snegler Valvatidae, Hydrobiidae, Lymnaeidae, Physidae, Planorbidae 3 Småmuslinger Sphaeriidae 3 Igler Glossiphoniidae, Hirudidae, Erpobdellidae 3 Ferskvannsasell Asellidae 3 Fjærmygg Chironomidae 2 Fåbørstemark Oligochaeta (hele klassen) 1 204

196 Referanser (bunndyr) Armitage, P.D., Moss, D., Wright, J.F. & Furse, M.T The performance of a new biological water quality score system based on macroinvertebrates over a wide range of unpolluted running water sites. Water Research 17: Davy-Bowker, J., Furse, M.T., Murphy, J.F., Clarke, R.T., Wiggers, R. & Vincent, H.M Development of the Acid Water Indicator Community (AWIC) macroinvertebrate family and species level scoring system. Monitoring acid waters Phase 1. R&D Technical Report P2-090/TRI, 48 s. ISBN Fjellheim, A. & Raddum, G.G Acid precipitation: biological monitoring of streams and lakes. - The Sci. Total Envir. 96: Johnson, R.K. & Goedkoop, W Bedömningsgrunder för bottenfauna i sjöar och vattendrag Användarmanual och bakgrundsdokument. Institutionen för miljöanalys, Sveriges Landbruksuniversitet (SLU), Rapport 2007:4. Kroglund, F., Hesthagen, T., Hindar, A., Raddum, G.G., Staurnes, M. Gausen, D. og Sandøy, S Sur nedbør i Norge. Status, utviklingstendenser og tiltak. - Utredning for DN Larsen, B.M., Sandaas, K., Hårsaker, K. & Enerud, J Overvåking av elvemusling Margaritifera margaritifera i Norge. Forslag til overvåkingsmetodikk og lokaliteter. - NINA Oppdragsmelding 651, 27 s. Raddum, G.G Large scale monitoring of invertebrates: Aims, possibilities and acidification indexes. S i: Raddum, G.G., Rosseland, B.O. & Bowman, J. (red.). Workshop on biological assessment and monitoring; evaluation of models. - ICP-Waters Rapp. 50/99. NIVA, Oslo _72dpi.pdf Raddum, G.G. & Fjellheim, A Acidification and early warning organisms in freshwater in western Norway. - Verh. Internat. Verein. Limnol. 22: Raddum, G.G., Fjellheim, A. & Hesthagen, T Monitoring of acidification by use of aquatic organisms. - Verh. Internat. Verein. Limnol. 23: Referanse til IC dokument: NGIG WG Macroinvertebrates når denne er publisert. 205

197 Vedlegg 6. Fisk i Vannforskriften V6.1 Følsomhet overfor miljøpåvirkning Følsomheten hos den enkelte fiskeart kan variere mye avhengig av hvilken miljøpåvirkning det gjelder. Tabell V6.1 gir en skjematisk oversikt over de norske ferskvannsfiskenes toleranse overfor ulike påvirkninger. En art som mort er for eksempel tolerant overfor de fleste andre miljøpåvirkninger, men er svært følsom overfor forsuring. Arter som gyter på grunt vann om våren, som f.eks. gjedde, abbor og krøkle, er følsomme overfor vannstandsendringer før gyting og i løpet av eggenes inkubasjonstid. Dette er endringer som gjerne henger sammen med vassdragsreguleringer, dvs. hydromorfologiske endringer. Biologiske påvirkninger representerer introduksjon av arter som ikke naturlig har vært hjemmehørende i vannforekomsten. Dette kan være både planter, invertebrater og fisk. Fiskeartenes følsomhet overfor introduserte arter avhenger av hvilken art det er som blir introdusert. Det er derfor ikke mulig å karakterisere de enkelt fiskeartene som spesielt følsomme eller tolerante overfor slik påvirkning (se for øvrig Sandlund mfl. 2013). Et forslag til beskrivelse av effekten av introduserte fiskearter på lokale bestander av aure finnes i Hesthagen mfl. (2012). Tabell V6.1 Oversikt over antatt toleranse overfor miljøpåvirkninger hos norske arter av ferskvannsfisk. Grått felt viser at arten vanligvis ikke lever i elver. Åpent felt antyder at arten enten ikke er tolerant overfor noen miljøendringer, eller at den ikke er spesielt sensitiv overfor noen vanlige påvirkningsfaktorer. Påvirkningene er: F) Forsuring, E) Eutrofiering, O) Organisk belastning, og H) Hydromorfologiske endringer. X = tolerant art. Innsjøer Artsnavn Vitenskapelig artsnavn Sensitiv (følsom) art Tolerant art Elver Sensitiv (følsom) art Tolerant art Laks Salmo salar F, O, H F, E, O, H Aure Salmo trutta F, O, H F, E, O, H Røye Salvelinus alpinus F, O, H F, E, O Sik Coregonus lavaretus X X Lagesild Coregonus albula X Harr Thymallus thymallus F, O, H F, E, O, H Krøkle Osmerus eperlanus H X Gjedde Esox lucius H X X Abbor Perca fluviatilis H X X Hork Gymnocephalus cernuus X Gjørs Stizostedion lucioperca O, H Mort Rutilus rutilus F X F Gullbust Leuciscus leuciscus X H X Stam Leuciscus cephalus X H X Vederbuk Leuciscus idus X H X Ørekyt Phoxinus phoxinus F F,H Sørv Scardinius erythrophthalmus X Asp Aspius aspius X H X Laue Alburnus alburnus X H X Karuss Carassius carassius X Brasme Abramis brama X Flire Blicca bjoerkna X Lake Lota lota X X Hvitfinnet steinulke Cottus gobio O H Steinsmett Cottus poecilopus O H Hornulke Myoxocephalus quadricornis E Trepigget stingsild Gasterosteus aculeatus X X Nipigget stingsild Pungitius pungitius X X Havniøye Petromyzon marinus H Elveniøye Lampetra fluviatilis H 206

198 Bekkeniøye Lampetra planeri H Arktisk niøye Lampetra japonica H Skrubbe Platichthys flesus X H Ål Anguilla anguilla H H V6.2 Eutrofiering av innsjøer: Bruk av hydroakustikk for klassifisering av fisk Indeks Indeksen WS-FBI (Weighted Stratified Fish Biomass Index) er utviklet og testet på grunnlag av ekkoloddata fra i alt 54 innsjøer (mellom 0,5 og >50 km 2 ) i Sør- og Midt-Norge fra lavland til fjell. Indeksen (ligning 1) tar utgangspunkt i den totale fiskebiomassen i vannsøyla (BM Tot ) og fiskens stratifiseringsgrad mellom epi- og hypolimnion (BM Hypo /BM Epi ). For at begge leddene skal dra i samme retning, har vi valgt å bruke en invers verdi av biomassemålet i det første leddet, skalert etter den laveste verdien i grunnlagsdatasettet. Stratifiseringsratioen i det andre leddet er skalert etter den høyeste verdien i grunnlagsdatasettet. Disse to verdiene utgjør således per i dag konstanter for brukerne av indeksen. Konstantene er imidlertid spesifikke for innsjøer av høydetype L (<200 moh.) og kan ikke uten videre brukes for andre innsjøtyper. Til slutt er biomasseleddet vektet med en faktor på 7 før summering til endelig verdi for WS-FBI. ( ) (1) hvor og ( ( )) ( ) (2) ( ) ( ) (3) der min(log(bmtot)) = 0,0151 og max(rhypo)= 5,5342. For brukere vil de nødvendige inngangsdata være beregnet biomasse per arealenhet av fisk i epilimnion og hypolimnion, basert på hydroakustikk langs representative transekter etter mørkets frambrudd. Biomasseverdiene settes inn i regneark for beregning av WS-FBI og vurderes iht. klassegrenser. Beregnet indeksverdi (WS-FBI) for alle de undersøkte innsjøene som funksjon av total fosfor er vist i figur V6.2.1, med en klar nedgang i indeksverdi fra næringsfattige til næringsrike forhold. Nedgangen i indeksverdi er tydelig også innenfor hvert av de tre fiskesamfunnene som fremgår av figuren. Det framkommer også av figuren at det ser ut til å være et knekkpunkt mellom indeksverdiene 1,5 og 1,8 (som tilsvarer tot-p-konsentrasjon på ca. 15 µg L -1 ). 207

199 WS-FBI Klassegrenser Referanseverdien er valgt ut fra innsjøer av høydetype L (lavlandssjøer) i dette datasettet, da de antas å ha samme referansetilstand. Høyeste indeksverdi (3,3) fra disse sjøene (én ekstremverdi på 7,7 ble utelatt) er valgt som referanseverdi. Alle innsjøene inkludert i datasettet gir en gjennomsnittlig (±SD) indeksverdi på 1,80±1,16 (n=35). Dersom vi utelater ekstremverdien på 7,7 antar innsjøene en gjennomsnittlig indeksverdi på 1,63±0,54 (n=34). Blant referansesjøene antar indeksverdien et gjennomsnitt på 2,40±0,54 (n=7), mens for de øvrige innsjøene antar indeksverdien et gjennomsnitt på 1,43±0,31 (n=27). Klassegrensen mellom svært god og god settes til 25 % persentilverdien for referansesjøene, som tilsvarer WS-FBI-verdi på 2,0. For å fastsette den viktige grenseverdien mellom god og moderat status er det brukt piecewise-regresjon der et tydelig knekkpunkt ble beregnet til 1,59 (95 % konfidensintervall: 1,43-1,72 ). Vi avrunder denne verdien til 1,5. Grenseverdien mellom moderat og dårlig status ble beregnet ut fra topp-punktet til 90 % persentillinja (persentilregresjon) for forholdet mellom tot-p og BM Hypo (se Sandlund mfl. 2013). Tot-P-verdier over denne grensa antas å gi dårlige oksygenforhold som slår kraftig ut på fisk og representerer dermed dårlig økologisk status. WS-FBIverdien for det beregnede topp-punktet ved tot-p konsentrasjon på 22,5 µg L -1 er 1,25. Grenseverdien mellom dårlig og svært dårlig status ble satt til 1,10 ut fra vurderinger av tilstanden i de gjenværende innsjøene med WS-FBI verdier under 1,25 (ekspertvurdering). Dominating Fish Group Coregonids Cyprinids/Percids Salmonids Tot-P, µg/l Figur V6.2.1 Scatterplott av WS-FBI som funksjon av Tot-P med klassegrenser for WS-FBI for fisk i pelagiske områder av lavereliggende (< 200 moh.) innsjøer i Norge, basert på hydroakustikk (natt) og beregnet fiskebiomasse i epi- og hypolimnion. Hvert punkt representerer én innsjø og punktets form indikerer hvilket fiskesamfunn som er dominerende (sirkler: sik-lagesild-krøkle, firkanter: karpefisk, trekanter: laksefisk). V6.3 Norsk endringsindeks for fisk (NEFI) Bakgrunn Som grunnlag for å beregne en referansetilstand for NEFI bruker vi tre dominansklasser som et relativt mål på det innbyrdes styrkeforholdet mellom ulike fiskearter i en vannforekomst. Dette er klassene "dominant" (D), "vanlig" (V) og "sjelden" (S) (tabell V6.2). Den relative tettheten av artene, dvs dominansforholdet mellom dem, kan som regel leses ut av et prøvefiskemateriale. Vi bruker derfor dette relative målet i stedet for absolutte verdier. På basis av intervjuundersøkelser kan også nedgang i fangster av de vanlige artene registreres. Hvis en art beskrives som vanlig i tidligere år, men bare forekommer som sjelden i dag er det rimelig å tolke dette som en endring i dominansklasse fra vanlig til sjelden. Tabell V6.2 Beskrivelse av dominansklasser for fiskearter i et prøvefiske. 208

200 Klasse Beskrivelse Andel av garnfangster ved prøvefiske Dominant (D) Tallmessig viktig i fiskesamfunnet >25 % Vanlig (V) Vanlig i garnfangster 1-25 % Sjelden (S) Fanges i lite antall og ikke hver gang det fiskes <1 % Man må være oppmerksom på at i mange tilfelle vil enkelte av de sjeldne artene utgjøre langt mindre enn 1 % av fangsten. Ofte er dette arter som bare av og til blir fanget eller observert. Dette gjelder særlig i artsrike samfunn, eller for arter som vanskelig lar seg fange med standard metoder. Tenkte eksempler på hvordan dominansforhold defineres er gitt i tekstboks V6.1. Tekstboks V6.1 Dominansforhold i ulike prøvefiskefangster Tre tenkte eksempler på definisjon av dominansklasse på grunnlag av prøvefiskedata (tallene er fiktive). D = dominant, V = vanlig, S = sjelden. Art Antall % Dominansklasse Art Antall % Dominansklasse 1 Tre arter 3 Ni arter Røye D Aure 12 5 V Aure D Abbor V Stingsild 3 0,9 S Lake 2 0,8 S 2 Fem arter Ørekyt 14 6 V Aure D Mort V Abbor V Gjedde 2 0,8 S Sik D Steinsmett 4 2 V Lake 1 0,5 S Sik D Ørekyt 12 6 V Lagesild V Grunnlaget for å vurdere hvilke fiskearter som dominerer i en lokalitet, bygger ofte på fangster med forskjellige redskaper hos lokale fiskere. Imidlertid er både garn og ulike sportsfiskeredskaper svært selektive med hensyn til hvilke arter og størrelsesgrupper av fisk som blir fanget. I eksemplene i tekstboks V1 vil f. eks. arter som stingsild, ørekyt, lake og gjedde være underrepresentert i en garnfangst i forhold til deres virkelige forekomst i lokaliteten. En person med god kjennskap til fiskesamfunnet i en bestemt lokalitet har likevel ofte en oppfatning av mengdefordelingen mellom de ulike artene. Dette vil være relativt enkelt i lokaliteter med opp til 3-4 fiskearter. Derimot vil en slik vurdering være betydelig vanskeligere for mer komplekse fiskesamfunn. Ikke minst gjelder dette der hvor det forekommer arter med liten kroppsstørrelse, og som ikke beskattes eller som lever en anonym tilværelse. For de små artene kan det være aktuelt å utelukke dem fra beregningen både fordi de fanges dårlig i garn og fordi informasjon om dem som samles gjennom intervjuer også kan være svært mangelfull. Forekomst av gjedde og lake vil derimot være godt kjent selv om artene ikke opptrer så ofte i garnfangstene som man kunne vente. Dominansforholdet kan også være vanskelig å tallfeste i lokaliteter med flere arter karpefisk. Kategoriplasseringen for en del arter i visse fiskesamfunn må i mange tilfelle bygge på en ekspertvurdering. Referansetilstanden (RT) reflekterer hvilke fiskearter som fantes i en vannforekomst og deres innbyrdes dominansforhold før en eventuell miljøpåvirkning har påvirket lokaliteten. I formelen for referansetilstanden vektes de tre kategoriene dominante (D), vanlige (V) og sjeldne (S) arter med verdiene W D = 1,0, W V = 0,75 og W S = 0,50. Referansetilstanden (RT) for en vannforekomst er summen av disse verdiene for alle fiskearter, multiplisert med antall arter i hver kategori: RT = N D x W D + N V x W V + N S x W S (Ligning V6.1) 209

201 der N D, N V og N S er antall dominante, vanlige og sjeldne arter. Et fiskesamfunn med tre arter, som eksempel 1 i tekstboks 9.1 med to dominante og én sjelden art, gir følgende verdi for referansetilstanden: [2x1,0 + 0x0,75 +1x0,50] = 2,50. Et fiskesamfunn med fem arter (eksempel 2 i tekstboks V1), med to dominante arter, to vanlige arter og én sjelden art, får naturtilstanden: [2x1,0 + 2x0,75 + 1x0,50] = 4,00. Dersom der er flere enn fem arter i et fiskesamfunn anbefaler vi at referansetilstanden beregnes på grunnlag av bare fem arter. Man velger da de artene som er sensitive overfor den eller de aktueile påvirkningene (jf. tabell V1) og i tillegg de mest tallrike artene inntil man har fem arter. I eksempel 3 i tekstboks V1 ville dette bli aure (sensitiv), sik (dominant), samt abbor, mort og lagesild (de mest tallrike av de vanlige artene). Verdien av RT ville da bli [1x1,0 + 4x0,75] = 4,0. I enkelte sammenhenger kan det også være interessant å beregne RT for alle artene i et artsrikt samfunn. For eksempel 3 ville RT for hele fiskesamfunnet bli [1x1,0 + 6x0,75 + 2x0,50] = 6,5. Endringsgraden og beregning av endringsindeks for fisk Dagens tilstand for fiskesamfunnet i en vannforekomst skal vurderes i forhold til referansetilstanden. Den generelle ligningen for Norsk endringsindeks for fisk (NEFI) er: NFI = (RT EG)/RT (Ligning V6.2) RT er referansetilstanden (ligning 9.1), og EG er endringsgraden som består av to ledd: EG = A t + A r (Ligning V6.3) der A t er tapte arter og A r er reduserte arter i forhold til dominansklasse (tabell V6.2). Ved beregning av NFI skal endringer i fiskesamfunnet først registreres dersom arter endrer status mellom kategoriene dominant, vanlig og sjelden, slik klassene er definert i tabell V6.2. Fiskeindeksen NFI tar hensyn både til skadeomfanget i form av (i) fiskestatus, det vil si om en art er tapt eller redusert, og (ii) en vekting av de ulike artene avhengig av dominanskategori. Tapte arter får samme vekt i endringsgraden som de har i referansetilstanden, det vil si at hvis alle arter er tapt blir NFI = 0. Arter betraktes som redusert dersom de skifter posisjon mellom kategoriene dominant, vanlig og sjelden, og deres reduksjon vektes etter tallene i tabell V6.3. Vurderingene som ligger til grunn for vektingen av endringene er som følger: Endring fra dominant til vanlig kan være resultat av naturlige svingninger, og bør ikke anses som dramatisk. Bidraget fra en art som reduseres slik at den skifter kategori ett nivå fra dominant til vanlig er derfor satt til W rdv = 0,40. Endring fra dominant til sjelden er derimot mer alvorlig og det kan være grunn til å frykte at det er del av en utvikling mot at artsbestanden går tapt. W rds = 0,60. Endring fra vanlig til sjelden kan også være alvorlig, men det er større sannsynlighet for at det kan være uttrykk for en naturlig variasjon. En slik endring er likevel mer alvorlig enn fra dominant til vanlig. W rvs = 0,

202 Tabell V6.3 Vekttall for de ulike dominanskategoriene ved beregning av endringsgrad (EG, jf. ligning 4). Ved prøvefiske defineres arter som dominante (D) dersom de utgjør mer enn 25 % av antall fisk i fangsten, vanlig (V) er 1-25 %, og sjelden (S) er <1 % (se tabell V6.2). Dominanskategori Vekting for tapte bestander i Endringsgraden (EG) Vekting for reduserte bestander i Endringsgraden Endring fra D til V eller fra V til S Endring fra D til S Dominant art (D) 1,00 0,40 0,60 Vanlig art (V) 0,75 0,50 Sjelden (S) art 0,50 Den generelle ligningen for endringsgraden basert på tapte eller reduserte bestander er da: EG = [N D x W D + N V x W V + N S x W S ] + [N DV x W rdv + N VS x W rvs + N DS x W rds ] (Ligning V6.4) der N D, N V og N S er antall dominante, vanlige og sjeldne arter som er tapt (jf. ligning 9.1), og N DV er antall arter som endrer status fra dominant til vanlig, N VS er antall arter som endrer status fra vanlig til sjelden, N DS antall arter som endrer status fra dominant til sjelden, og N rd og N rv er antall henholdsvis dominante og vanlige arter som har dokumentert nedgang over tid med minst 40 %. En bør være oppmerksom på at eutrofiering av innsjøer fører til at mengden fisk øker. Dersom det er karpefiskarter til stede vil en tydelig økning f eks i mengden av mort tyde på eutrofiering som kan kreve tiltak. 211

203 Tekstboks V6.2 Praktisk eksempel på beregning av NEFI Eksempel på beregning av endringsindeksen NEFI for data fra basisovervåkingen i Vatnebrynnvatnet. Dominansforholdene (D, V, S) i referansetilstanden er basert på lokale fiskeundersøkelser i 1968 og 1973 samt intervjuer. Dominansforholdene i 2010 og 2012 er basert på fangster ved overvåkingsfiske med garn i henhold til standard metoder (jf. NS-EN-14757). Ørekyt tas ikke med i beregningen da den ikke fanges tilfredsstillende i garn. RT: referansetilstand, EG: endringsgrad. Se for øvrig teksten. Fiskeart Dominansforhold (referanse) Vekt for bergening av RT Dom.- forhold (2010) Vekt av endring (fra RT til situasjon) Dom.- forhold (2012) Vekt av endring (fra RT til situasjon) Abbor D 1 D 0 D 0 Aure V 0,75 V 0 V 0 Røye D 1 V 0,4 S 0,6 Sik V 0,75 V V 0 Ørekyt V - - RT 3,5 EG 0,4 0,6 NEFI= (RT-EG)/RT ,82 Referanser Hesthagen, T., Helland, I.P., Sandlund, O.T. & Ugedal, O Naturindeks for Norge Metodikk for fastsettelse av skader på allopatriske aurebestander grunnet vassdragsregulering og introduksjon av fremmede fiskearter. NINA Rapport 852: 27 pp. Sandlund, O.T. (red.), Bergan, M.A., Brabrand, Å., Diserud, O., Fjeldstad, H.-P., Gausen, D., Halleraker, J.H., Haugen, T., Hegge, O., Helland, I.P., Hesthagen, T., Nøst, T., Pulg, U., Rustadbakken, A. & Sandøy, S Vannforskriften og fisk forslag til klassifiseringssystem. Miljødirektoratet, Rapport M , 60 s 212

204 Vedlegg 7 Forsuringsparametre i innsjøer og elver V7.1 Forsuringsparametere i innsjøer og elver Utarbeidet av Ann Kristin Schartau og Trygve Hesthagen, NINA med innspill fra Richard F. Wright og Frode Kroglund, NIVA. V7.2 Datagrunnlag og analyser Referanse- og klassegrenser for ph og ANC (vannets syrenøytraliserende kapasitet) er justert for de fleste vanntyper i innsjøer og elver i forhold til det foreløpige klassifiseringssystemet (Veileder 01:2009; Anon. 2009). Klassifiseringssystemet for labilt aluminium (LAl, UM-Al) er uforandret. Det foreløpige klassifiseringssystemet var basert på svært grove vanntyper, hvilket betydde at stor naturlig variasjon innenfor vanntypen førte til lav presisjon i tilstandsklassifiseringen. Særlig gjaldt dette de svært kalkfattige (Ca < 1 mg/l) vanntypene, der referanseverdien og Svært god/god grensen (SG/G), evt også øvrige klassegrenser, i mange tilfeller ble altfor strenge. Revisjon av klassifiseringssystemet er basert på oppsplitting av de mest kalkfattige vanntypene i nye typer (undertyper) med kalsiuminnhold på hhv. <0,25, 0,25-0,5, 0,5-0,75 og 0,75-1,0 mg Ca/L. Referansetilstand er dessuten fastsett gjennom nye analyser. For ANC har justerte typespesifikke referanseverdier og SG/G grenseverdier tatt utgangspunkt i modellerte referanseverdier. Med basis i 1000 sjøers undersøkelsen gjennomført i 1995 (Skjelkvåle m.fl. 1996) er referanseverdier for ANC (år 1800 er valgt som referansetidspunkt) beregnet vha. MAGIC modellen (Model of Acidification of Groundwater In Catchments) etter metodikk beskrevet i Wright & Cosby (2012). Med bakgrunn i disse resultatene ble innsjøene gruppert i henhold til kalsium- (totalt 5 kategorier inkludert ny inndeling av svært kalkfattige vanntyper) og humusinnhold (3 kategorier). Typespesifikke referanseverdier (median) og klassegrensen SG/G (nedre 10 persentilen) for ANC ble beregnet for totalt 15 vanntyper (Richard Wright, upubliserte resultater) og justert til nærmest 5 µekv/l. For klassegrensene G/M, M/D og D/SD ble forholdet mellom ANC og ørretpopulasjoner (sannsynlighet for skade) lagt til grunn (se Hesthagen m.fl. 2008; Solheim m.fl. 2008). Nye analyser ble utført for svært kalkfattige, inndelt i 4 kalsiumkategorier (se over), og svært klare innsjøer (Trygve Hesthagen, upubliserte resultater). Samtidig ble klassegrensene justert noe ned for å ta høyde for at tidligere etablerte dose-respons sammenhenger (biologi vs. vannkjemiske forsuringsparametere) vil gi for strenge klassegrenser for vannkjemiske parametere pga. forsinkelse mellom vannkjemisk gjenhenting og biologisk gjenhenting (se Wright 2013). For de øvrige vanntypene ble klassegrensene satt på skjønn (ekspertvurdering) basert på nye klassegrenser for de svært kalkfattige og svært klare innsjøene og følgende generelle prinsipper: 1) ANC øker naturlig med økende kalsium- og humusinnhold. 2) Ferskvannsorganismer er tilpasset de lokale forholdene med hensyn på ANC og humus. Følgelig er det naturlig å sette strengere vannkjemiske krav til innsjøer med høyere innhold av kalsium og humus enn i de mest kalkfattige og klare innsjøene. For ph er typespesifikke referanseverdier og klassegrenser satt med utgangspunkt i verdiene for ANC etter metodikk nærmere beskrevet i Wright & Cosby (2012). Verdier angitt i tabell 1 i denne rapporten er brukt i beregningene. For elver er det ikke gjennomført noen egne analyser. De foreslåtte referanseverdiene for innsjøer er imidlertid sjekket mot et utvalg antatte referanseelver i Midt-Norge (Espen Lydersen, upubl). Da det ikke kan påvises noen systematisk forskjell mellom vannkjemien i innsjøer og elver tilhørende samme kalsium- og humuskategori, anbefales det å bruke de samme referanse- og klassegrensene som for 213

205 innsjøer med unntak av elvestrekninger med laks og potensielle laksevassdrag (vassdrag som naturlig ville hatt laks dersom laksen ikke hadde gått tapt pga forsuring og/eller andre påvirkninger). For laksevassdrag er det nødvendig å sette strengere vannkjemiske krav. Alle ANC-klassegrenser er derfor justert opp med 10 µekv/l i forhold til tilsvarende vanntyper i innsjø og ph-klassegrensene er beregnet etter samme metodikk som for innsjøer. NB. For enkelte elvetyper er det overlapp mellom G/M grensen og referansetilstand! Det er knyttet stor utsikkerhet til om forutsetningene for den valgte metodikken holder, men per i dag er kunnskapsgrunnlaget for elvene svært begrenset. V7.3 Referanser (metodikk forsuringsparametere) Anon Veileder 01:2009. Klassifisering av miljøtilstand i vann. Økologisk og kjemisk klassifiseringssystem for kystvann, grunnvann, innsjøer og elver. Direktoratsgruppa for gjennomføring av vanndirektivet, 181 s. Hesthagen, T., Fiske, P. & Skjelkvåle, B.L Critical limits for acid neutralizing capacity of brown trout (Salom trutta) in Norwegian lakes differing in organic carbon concentrations. - Aquatic Ecology 42: Moe, S.J., Schartau, A.K., Bækken, T. & McFarland, B Assessing macroinvertebrate metrics for classifying acidified rivers across northern Europe. - Freshwater Biology 55: Schartau, A.K., Moe, S.J., Sandin, L., McFarland, B. & Raddum, G Macroinvertebrate indicators of lake acidification: analysis of monitoring data from UK, Norway and Sweden. - Aquatic Ecology 42: Skjelkvåle, B.L., Henriksen, A., Faafeng, B., Fjeld, E., Traaen, T.S., Lien, L., Lydersen, E. & Buan, A.K Regional innsjøundersøkelse En vannkjemisk undersøkelse av 1500 norske innsjøer. Rapport 677/96, Statens forurensningstilsyn, Oslo. Solheim, A.L., Berge, D., Tjomsland, T., Kroglund, F., Tryland, I., Schartau, A.K., Hesthagen, T., Borch, H., Skarbøvik, E., Eggestad, H.O. & Engebretsen, A Forslag til miljømål og klassegrenser for fysisk-kjemiske parameter i innsjøer og elver, inkludert leirvassdrag og kriterier for egnethet for brukerinteresser. Supplement til veileder i økologisk klassifisering. NIVA rapport 5708, 77 s. Wright, R.F Klassifisering av vannforekomster som ikke har målte data forsuring av innsjøer. NIVA rapport 6558, 17 s + vedlegg. Wright, R.F. & Cosby, B.J Referanseverdier for forsuringsfølsomme kjemiske støtteparametere. NIVA rapport 6388, 32 s. 214

206 Vedlegg 8 Kystvann V8.1 planteplankton V8.1.1 Eksempel på klassifisering basert på bruk av klorofyll a. Her angis prosedyre for hvordan klassifisering skal utføres for kvalitetselementet planteplankton ved bruk av klorofyll a. Som eksempel benyttes data fra Arendal st. 2 som er en av stasjonene i Kystovervåkingsprogrammet. På denne stasjonen har det gjennom en årrekke vært samlet inn vannprøver for analyse av klorofyll a vanligvis ganger i løpet av året. Stasjonen ligger i økoregion Skagerrak i eksponert vanntype (nasjonal vanntype S1). 215

207 Tabell V8.1: Klorofyll a-data fra 5 m dyp på stasjon Arendal st.2 fra årene Dato Dyp Klf.a Dato Dyp Klf.a Dato Dyp Klf.a (m) (µg/liter) (m) (µg/liter) (m) (µg/liter) , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,89 For beregning av 90-persentil benyttes klorofyll a-data fra februar til oktober. Figur V8.1 a) viser resultatet når beregningene er basert på 2 innsamlinger i februar og mars og deretter månedlige 216

208 innsamlinger (klorofyll a-verdi fra siste dato i hver måned benyttet (fete lilla tall i tabellen)), mens figur b) viser resultatet når alle klorofyll a-verdier fra februar til oktober fra perioden (fete sorte og lilla tall i tabellen) er benyttet i beregningene. Beregning av 90-persentil kan gjøres ved bruk av ulike dataprogrammer slik som f.eks Statistica, Excel osv. Ved bruk av programmet Statistica framkommer følgende resultater: a) b) Figur V8.1; I boksplottene angir øvre værhår (whisker) 90-persentil for klorofyll a som i figur a) gir verdien 4,24 µg klf.a/liter, mens i figur b) er verdien 3,37 µg klf.a/liter. Ved å gå inn under økoregion Skagerrak, vanntype S1 i Tabell 7.2, ser man at verdien 4,24 µg klf.a/l gir tilstandsklasse God, mens 3,37 µg klf.a/liter gir tilstandsklasse Meget god når klorofyll a benyttes som klassifiseringsparameter for kvalitetselementet planteplankton. NB! Det gjøres oppmerksom på at dataprogrammene som beregner 90-persentil, gjerne benytter ulike metoder. Som standard i programmet Statistica anvendes beregningsmetoden «Empirical 217