Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7220/6-2 i PL609 i Barentshavet Lundin Norway AS

Transkript

1 Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7220/6-2 i PL609 i Barentshavet Lundin Norway AS Rapport Nr.: , Rev 00 Dokument Nr.: 1K45DTG-3 Dato:

2

3 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE SAMMENDRAG... 2 DEFINISJONER OG FORKORTELSER INNLEDNING Aktivitetsbeskrivelse Hensikt/formål Lundins akseptkriterier for akutt forurensing Gjeldende regelverkskrav 7 2 BESKRIVELSE AV UTSLIPPSCENARIER Dimensjonerende DFU Sannsynlighet for dimensjonerende DFU Utblåsningsrater og varigheter 8 3 OLJEDRIFTSMODELLERING Oljetype og oljens egenskaper Oljedriftsmodellen Modellens begrensning og krav til inngangsdata Beskrivelse av utslippsscenarier Oljedriftsmodellering Resultater 13 4 METODIKK FOR MILJØRETTET RISIKOANALYSE MILJØBESKRIVELSE Verdifulle Økosystem Komponenter (VØKer) Utvalgte VØKer 24 6 MILJØRETTET RISIKOANALYSE RESULTATER Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra letebrønn 7220/ Miljørisiko Oppsummering av miljørisiko forbundet med letebrønn 7220/ FORENKLET BEREDSKAPSANALYSE FOR LETEBRØNNEN 7220/ Metode for gjennomføring av miljørettet beredskapsanalyse Forutsetninger og antakelser Beregning av systembehov i barriere 1a og 1b Konklusjon beredskapsanalyse 62 REFERANSER VEDLEGG A... I VEDLEGG B... XII VEDLEGG C... XXI VEDLEGG D... XXV DNV GL Report No , Rev Page i

4 KONKLUDERENDE SAMMENDRAG Lundin Norway AS (heretter Lundin) planlegger boring av letebrønn 7220/6-2 i PL609 i Barentshavet. Brønnen ligger i det sentrale Barentshavet (Bjørnøya Sør), ca. 200 km fra nærmeste land som er Ingøya i Finnmark, og ca. 206 km fra Bjørnøya. Vanndypet i området er ca. 368 meter. Boringen har tidligst oppstart i juli 2015, og brønnen skal bores med den halvt nedsenkbare riggen Island Innovator. Som forberedelse til den planlagte operasjonen for letebrønn 7220/6-2 er det utarbeidet en miljørettet risikoanalyse og en forenklet beredskapsanalyse for aktiviteten. Miljørisiko Miljørisikoanalysen er gjennomført som en skadebasert analyse i henhold til Norsk Olje og Gass (tidligere OLF) sin Veiledning for gjennomføring av miljørisikoanalyser for petroleumsaktiviteter på norsk sokkel (OLF, 2007). Miljørisikoen vurderes opp mot Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier. Det er analysert for potensielle effekter på flere sjøfuglarter (kystnært og i åpent hav), marine pattedyr, fisk og for strandhabitater. Analysen er utført for hele året og presentert sesongvis. Største sannsynligheter for bestandstap av sjøfugl og marine pattedyr ble funnet å være: 1-5 % bestandstap: 70,1 % sannsynlighet (lunde, pelagisk sjøfugl, i høstsesongen; overflateutblåsning) 5-10 % bestandstap: 18,5 % sannsynlighet (lunde, pelagisk sjøfugl, i sommersesongen; sjøbunnsutblåsning) % bestandstap: 0,1 % sannsynlighet (lunde, pelagisk sjøfugl og hekkebestand, i sommersesongen; overflateutblåsning) Det er ikke beregnet tapsandeler i kategoriene > % og > 30 %. Pelagisk sjøfugl (lunde) er dimensjonerende for risikonivået med 11,2 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade i høstsesongen (september - november), se Figur 0-1. Det høyeste risikonivået for kystnær sjøfugl er 2,5 % (sommer) for Moderat miljøskade. Det høyeste beregnede risikonivået for strandhabitat og marine pattedyr er henholdsvis 0,3 % (sommer) og 0,4 % (sommer) for Moderat miljøskade. For kystnære sjøfugl på Svalbard og Bjørnøya er høyeste beregnede risikonivå 0,4 % (vår og sommer) for Moderat miljøskade. Miljørisikoen forbundet med boring av letebrønn 7220/6-2 ligger for alle VØK-kategoriene innenfor Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier i de ulike sesongene. Det kan dermed konkluderes med at miljørisikoen forbundet med boring av brønn 7220/6-2 i PL609 er akseptabel sett i forhold til Lundins akseptkriterier for miljørisiko. DNV GL Report No , Rev Side 2

5 Figur 0-1 Beregnet sesongvis miljørisiko for alle VØK-kategoriene lagt til grunn i analysen for letebrønn 7220/6-2. For sjøfugl og pattedyr er den månedlige verdien som gir høyest utslag innenfor de ulike skadekategoriene presentert, uavhengig av art. For strandhabitat er risikoen presentert for den km kystruten (strand) som viser høyest utslag. Verdiene er oppgitt som prosent av Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier. NB: VØKen navngitt som Svalbard og Bjørnøya er kystnære sjøfugl i dette området. Beredskap For beredskapsanalysen er det gjennomført beregninger av beredskapsbehov knyttet til mekanisk oppsamling av olje på åpent hav. Beregningene er forenklet, men i henhold til industristandarden «Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser» (Norsk Olje og Gass, 2013), basert på dimensjonerende definerte fare- og ulykkeshendelse (DFU), som er en overflateutblåsning fra brønnen. For dimensjonerende DFU (overflateutblåsning med vektet rate på 324 Sm 3 /døgn) er beredskapsbehovet beregnet til ett NOFO-system i hver av barrierene 1a og 1b, totalt to systemer, i alle sesonger. I henhold til Lundins ytelseskrav skal fullt utbygd barriere 1a være på plass senest innen korteste drivtid til land (13 døgn 100 persentil), mens barriere 1b skal være på plass innen 95 persentil av korteste drivtid til land. En utblåsning fra brønnen medfører ikke stranding innen 95 persentil av scenarioene, og således ikke relevans for fastsettelse av tidskrav til barriere 1b. To fartøy vil imidlertid være på lokasjonen, klar til en oljevernaksjon innen 15 timer etter varslet hendelse. Med de oppgitte responstidene for oljevernfartøyene oppfyller letebrønn 7220/6-2 ytelseskravene med god margin for samtlige sesonger. DNV GL Report No , Rev Side 3

6 DEFINISJONER OG FORKORTELSER Akseptkriterier ALARP Analyseområde BOP cp DFU Eksempelområde Eksponeringsgrad Forvitring GOR Influensområde Miljødirektoratet Kriterier som benyttes for å uttrykke et akseptabelt risikonivå i virksomheten, uttrykt ved en grense for akseptabel frekvens for en gitt miljøskade As Low As Reasonably Practicable (så lav som det er praktisk mulig) Området som er basis for miljørisikoanalysen og som er større enn influensområdet. Ressursbeskrivelsen dekker analyseområde. Blowout Preventer Centipoise, måleenhet for viskositet Definerte fare- og ulykkeshendelser Til bruk i beredskapsplanleggingen er det definert arealer kalt eksempelområder. Disse er karakterisert ved at de ligger i ytre kystsone, har høy tetthet av miljøprioriterte lokaliteter og som også på andre måter setter strenge krav til oljevernberedskapen. Disse eksempelområdene er derfor forhåndsdefinert som dimensjonerende for oljevernberedskapen. Benyttes for å beskrive hvorvidt kysten er eksponert, moderat eksponert eller beskyttet mht. bølgeeksponering Nedbrytning av olje i miljøet. Forvitringsanalysen måler fysiske og kjemiske egenskaper for oljen til stede i miljøet over tid. Forkortelse for Gass/Olje forhold. Forholdet mellom produsert gass og produsert olje i brønnen. Området med større eller lik 5 % sannsynlighet for forurensning med mer enn 1 tonn olje innenfor en 10 x 10 km rute, iht. oljedriftsberegninger Tidligere Klima og forurensningsdirektoratet (Klif) og direktoratet for naturforvaltning MIRA Metode for miljørettet risikoanalyse (OLF, 2007). MRA MRDB NOROG OIM PL ppb ppm Sannsynlighet for treff Restitusjonstid RKB THC TVD VØK Miljørettet risikoanalyse Marin Ressurs Data Base Norsk Olje og Gass (Tidligere Oljeindustriens landsforening (OLF)) Offshore installation manager Utvinningstillatelse (Produksjonslisens) Parts per billion / deler per milliard Parts per million / deler per million Sannsynlighet for at en 10x10 km rute treffes av olje fra et potensielt utslipp Restitusjonstiden er oppnådd når det opprinnelige dyre- og plantelivet i det berørte samfunnet er tilstede på tilnærmet samme nivå som før utslippet (naturlig variasjon tatt i betraktning, og de biologiske prosessene fungerer normalt. Bestander anses å være restituert når bestanden er tilbake på 99 % av nivået før hendelsen. Restitusjonstiden er tiden fra et oljeutslipp skjer og til restitusjon er oppnådd. Rotary kelly bushing (mål for posisjon på boredekk) Total Hydrocarbon (totalt hydrokarbon) True Vertical Depth Verdsatt Økosystem Komponent DNV GL Report No , Rev Side 4

7 1 INNLEDNING 1.1 Aktivitetsbeskrivelse Lundin Norway AS (heretter Lundin) planlegger boring av letebrønn 7220/6-2 i PL609 i Barentshavet. Brønnen ligger i det sentrale Barentshavet (Bjørnøya Sør), ca. 200 km fra nærmeste land som er Ingøya i Finnmark og ca. 206 km fra Bjørnøya (Figur 1-1). Vanndypet i området er ca. 368 meter. Boringen har planlagt oppstart i august 2015, og brønnen skal bores med den halvt nedsenkbare riggen Island Innovator. Som forberedelse til den planlagte operasjonen er det utarbeidet en miljørettet risikoanalyse og en forenklet beredskapsanalyse for aktiviteten. Basisinformasjon for aktiviteten er oppsummert i Tabell 1-1. Figur 1-1 Lokasjon av PL609 og letebrønn 7220/6-2 i Barentshavet. DNV GL Report No , Rev Side 5

8 Tabell 1-1 Basisinformasjon for miljørisikoanalysen for letebrønn 7220/6-2. Koordinater for modellerte scenarier 20 58' 04,1484'' Ø, 72 34' 10,8048'' N Analyseperiode for miljørisikoanalysen Helårlig, fordelt på 4 sesonger Vanndybde 368 meter Avstand til nærmeste kystlinje Ca. 200 km (Ingøya) Oljetype Realgrunnen/Kobbe blend (831 kg/m 3 ) Riggtype Island Innovator (halvt-nedsenkbar flyterigg) Vektet rate, overflate: 324 Sm 3 /døgn Utblåsningsrater Vektet rate, sjøbunn: 294 Sm 3 /døgn Vektet varighet Overflateutblåsning: 9,3 dager Sjøbunnsutblåsning: 12,6 dager GOR (Sm 3 /Sm 3 ) 87 Tid for boring av avlastningsbrønn 50 døgn Aktiviteter Leteboring Type scenarier Utblåsning (overflate/sjøbunn) VØK arter/ populasjoner vurdert Pelagisk sjøfugl, kystnær sjøfugl, marine pattedyr, fisk og strandhabitat for Barentshavet Forventet boreperiode Sommeren/høsten Hensikt/formål Gjennomføring av miljørisikoanalyser (MIRA) og beredskapsanalyser (BA) for aktiviteter knyttet til leting av og/eller produksjon av olje og gass på norsk sokkel er påkrevd i henhold til norsk lovverk (se kapittel 1.4). Miljørisikoanalysen er gjennomført som en skadebasert analyse i henhold til Norsk Olje og Gass (tidligere OLF) sin Veiledning for gjennomføring av miljørisikoanalyser for petroleumsaktiviteter på norsk sokkel (OLF, 2007). En kort beskrivelse av metoden er gitt i Kapittel 4, og for ytterligere informasjon henvises det til veilederen. Miljørisikoen vurderes opp mot Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier. Analysen som utføres for letebrønn 7220/6-2 er definert som en skadebasert miljørisikoanalyse der konsekvensene av oljeutblåsning/-utslipp er knyttet opp mot sannsynligheten (frekvensen) for en slik hendelse, for å tallfeste risikoen et oljesøl kan ha på ulike ressurser i området. Ressursene i området som benyttes i analysen omtales som Verdsatte Økosystem Komponenter (VØK) og er en sammensetning av ulike populasjoner (sjøfugl, sjøpattedyr, fiskearter) og habitater (kystsonen). For å bli betraktet som en VØK i analysen må ulike krav tilfredsstilles (se avsnitt 5.1). For beredskapsanalysen er det gjennomført en beregning av beredskapsbehov knyttet til mekanisk oppsamling av olje på åpent hav. Beregningene er forenklet, men gjort i henhold til industristandarden «Veiledning for miljørettet beredskapsanalyser» (Norsk olje og gass, 2013), basert på dimensjonerende DFU, som er en overflateutblåsning fra brønnen. 1.3 Lundins akseptkriterier for akutt forurensing Lundin har som en integrert del av deres styringssystem definert akseptkriteriene for miljørisiko. For letebrønn 7220/6-2 er Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier benyttet i forbindelse med gjennomføringen av miljørisikoanalysen (Tabell 1-2). Akseptkriteriene angir den øvre grensen for hva Lundin har definert som en akseptabel risiko knyttet til egne aktiviteter (sannsynlighet for en gitt DNV GL Report No , Rev Side 6

9 konsekvens). Disse er formulert som mål på skade på naturlige ressurser (VØK), uttrykt ved varighet (restitusjonstid) og ulik alvorlighetsgrad. Lundin anvender de samme akseptkriterier i alle regioner på norsk sokkel. Miljørisikoanalysen fanger opp eventuelle forskjeller i miljøsårbarhet i ulike regioner fordi den tar hensyn til forekomst og sårbarhet (benytter en sårbarhetskategori) av miljøressursene i det enkelte analyseområdet, og fordi den beregner restitusjonstid for berørte ressurser. Dette fører til at det beregnes en høyere miljørisiko i områder der det er høy andel av berørte, sårbare bestander og ressurstyper. Akseptkriteriene setter derved strengere krav til operasjoner i denne type områder. Akseptkriteriene uttrykker Lundins holdning om at naturen i størst mulig grad skal være uberørt av selskapets aktiviteter. Kriteriene angir maksimal tillatt hyppighet av hendelser som kan forårsake skade på miljøet. Tabell 1-2 Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier for forurensing (Lundin Norway AS, 2012). Miljøskade Varighet av skaden (restitusjonstid) Operasjonsspesifikke akseptkriterier Mindre 1 mnd. 1 år < 1 x 10-3 Moderat 1-3 år < 2,5 x 10-4 Betydelig 3-10 år < 1 x 10-4 Alvorlig >10 år < 2,5 x Gjeldende regelverkskrav Forurensningsloven formulerer plikten om å unngå forurensning. Rammeforskriften stiller krav til bruk av ALARP-prinsippet og prinsipper for risikoreduksjon, med forbehold om at kostnadene ved tiltakene ikke står i vesentlig misforhold til den oppnådde risikoreduksjonen. Styringsforskriften 25 krever at det søkes om samtykke fra norske myndigheter i forbindelse med all type aktivitet relatert til leting etter og/eller produksjon av olje og gass i norsk sektor. Ifølge Styringsforskriften 17 skal det utarbeides en miljørettet risikoanalyse og en miljørettet beredskapsanalyse, i forbindelse med aktiviteten. Aktivitetsforskriften 73 stiller krav til beredskapsetablering og krav til etablering av beredskapsstrategi. Beredskapen skal etableres basert på miljørettede risiko- og beredskapsanalyser, og det skal være en sammenheng mellom miljørisiko og beredskapsnivå. Beredskapen skal ivareta hav, kyst- og strandsone. Videre stiller Rammeforskriften krav til at operatørene skal samarbeide om beredskap mot akutt forurensning, gjennom regioner med felles beredskapsplaner og beredskapsressurser. Styringsforskriften stiller krav til etablering av barrierer både for å hindre en hendelse i å oppstå, samt konsekvensreduserende tiltak. Et sammendrag av ovennevnte analyser samt en beskrivelse av hvordan den planlagte beredskapen mot akutt forurensning er ivaretatt, skal sendes myndighetene i tilstrekkelig tid før aktiviteten starter, normalt i forbindelse med samtykkesøknaden (jfr. Styringsforskriften 25). Regelverket for petroleumsvirksomhet finnes på: DNV GL Report No , Rev Side 7

10 2 BESKRIVELSE AV UTSLIPPSCENARIER De fleste former for uhellsutslipp i forbindelse med en leteboring er begrensede, med små mengder og lette forbindelser. De hendelsene som har de største potensielle miljøkonsekvensene er ukontrollerte utslipp fra brønnen under boring (utblåsning). Slike hendelser anses dimensjonerende for foreliggende analyse. 2.1 Dimensjonerende DFU Lundin planlegger å starte boring av letebrønn 7220/6-2 sommeren/høsten Dimensjonerende DFU vil i den forbindelse være en ukontrollert oljeutblåsning fra letebrønnen under boring. Lundin har utført en risikovurdering med hensyn til oljeutblåsning fra brønnen og beregnet mulige utblåsningsrater og varigheter med tilhørende sannsynlighetsfordeling (AddEnergy, 2015). Brønnen er planlagt boret med den halvt nedsenkbare riggen Island Innovator (7Figur 2-1). Figur 2-1 Island Innovator som skal brukes til boring av 7220/6-2 i PL Sannsynlighet for dimensjonerende DFU Brønn 7220/6-2 er en letebrønn hvor det forventes å finne olje. Basert på SINTEF offshore blowout database 2013, er den totale utblåsningsfrekvensen vurdert til 1,55 x 10-4 for en gjennomsnittsbrønn (Lloyd s, 2014). Island Innovator er en halvt nedsenkbar flyter med BOP plassert på havbunnen, noe som tilsier at en utblåsning mest sannsynlig vil forekomme på havbunnen. Sannsynlighetsfordelingen mellom utblåsninger på havbunn kontra overflate under boring, er beregnet til henholdsvis 82 % / 18 % (Lloyd s, 2014). 2.3 Utblåsningsrater og varigheter Lengste utblåsningsvarighet er satt til tiden det tar å bore en avlastningsbrønn. For letebrønn 7220/6-2 er denne 50 døgn, fordelt på mobilisering av rigg, boring inn i reservoar og dreping av utblåsningen (AddEnergy, 2015). DNV GL Report No , Rev Side 8

11 Rate-/varighetsmatrisen som er lagt til grunn for oljedriftsmodelleringen og miljørisikoanalysen for letebrønn 7220/6-2 er presentert i Tabell 2-1. Utblåsningsstudien fra AddEnergy (2015) er basis for matrisen, men flere av ratene er vektet sammen for å få en mer komprimert matrise for modelleringen. Vektet varighet for overflateutblåsning er 9,3 døgn, mens tilsvarende verdi for sjøbunnsutblåsning er 12,6 døgn. Vektet rate for overflateutblåsning er 324 Sm 3 /døgn, og 294 Sm 3 /døgn for sjøbunnsutblåsning. Tabell 2-1 Rate- og varighetsfordeling for overflate- og sjøbunnsutblåsning for letebrønn 7220/6-2 (AddEnergy, 2015; Scandpower, 2011; Lloyd s, 2014). Varigheter (dg) og sannsynlighetsfordeling Utslipps lokasjon Fordeling overflate/ sjøbunn Rate Sm 3 /d Sannsynlighet for raten Overflate 18 % Sjøbunn 82 % 0 54,9 % 174 5,0 % ,6 % 18,5 % 16,6 % 5,5 % 5,8 % 24,6 % ,0 % ,5 % 0 54,9 % 163 5,0 % ,7 % 17,4 % 19,3 % 9,2 % 9,4 % 24,6 % ,0 % ,5 % DNV GL Report No , Rev Side 9

12 3 OLJEDRIFTSMODELLERING Brønn 7220/6-2 er en letebrønn. Ved funn forventes en oljetype med lignende egenskaper som Goliat Blend 1 råolje. Denne oljetypen er således benyttet som referanseolje. I dette kapitlet blir Goliat Blend 1 råoljens egenskaper, oljedriftsmodellen og dens begrensninger samt resultater fra oljedriftsmodelleringen beskrevet. 3.1 Oljetype og oljens egenskaper Bakgrunnsinformasjonen for referanseoljen Goliat Blend 1 (består av 50 % Realgrunnen og 50 % Kobbe) er innhentet fra forvitringsstudiet gjennomført av SINTEF i Goliat Blend 1 (50 % Realgrunnen og 50 % Kobbe) er en råolje med relativ lav tetthet (831,4 kg/m 3 ), lavt asfalteninnhold og medium voksinnhold, sammenlignet med andre norske råoljer. Goliat Blend 1 råoljen danner stabile emulsjoner. Etter ca. tre timers forvitring på havoverflaten øker viskositeten og når en høyere viskositet sammenlignet med andre Goliat råoljer. Goliat Blend 1 har lignende fordampningsegenskaper som Åsgard A råolje. Goliat Blend 1 har et raskt vannopptak og når et maksimum opptak på 70 % etter ca. 12 timer på havoverflaten ved 5 C (SINTEF, 2008). Karakteristikker for Goliat Blend 1 er sammenfattet i Tabell 3-1. Tabell 3-1 Parametere for Goliat Blend 1 (50:50) råolje benyttet i spredningsberegningene for letebrønn 7220/6-2 (SINTEF, 2008). Goliat Blend 1 (50:50) råolje Parameter Verdi Oljetetthet [kg/ m³] 831,4 Maksimum vanninnhold ved 5 C [volum %] 70 Viskositet, fersk olje ved 5 ºC (10s -1 ) [cp] 19,8 Voksinnhold, fersk olje [vekt %] 3,64 Asfalteinnhold, fersk olje [vekt %] 0, Oljedriftsmodellen Oljedriftsmodellen som er anvendt er SINTEFs OSCAR modell (Oil Spill Contingency And Response). OSCAR er en tre-dimensjonal oljedriftsmodell som beregner oljemengde på havoverflaten, på strand og i sedimenter, samt konsentrasjoner i vannsøylen. Resultater fra OSCAR er i tre fysiske dimensjoner samt tid. Modellen inneholder databaser for ulike oljetyper med tilhørende fysiske og kjemiske komponenter, vanndyp, sedimenttyper og strandtyper. Oljedriftssimuleringene er kjørt i et 3 3 km rutenett med en svært detaljert kystlinje (Oppløsning: 1:50 000). I etterkant er oljedriftsresultatene eksportert til km rutenett til bruk i miljørisikoanalyse. Influensområdene i denne rapporten er også presentert i km rutenett. For sjøbunnsutslippene blir en egen modul i OSCAR anvendt; en nærsonemodell som beregner den første fasen av sjøbunnsutblåsningen (Johansen Ø., 2006). Den beskriver hvordan plumen (olje, gass og vannpakken) oppfører seg fra sjøbunn til overflate eller til et eventuelt innlagringsdyp. Nærsonemodellen DNV GL Report No , Rev Side 10

13 beregner plumens fortynning og stigetid oppover i vannsøylen. Modellen tar også hensyn til oppdriftseffekter av olje og gass, tetthetssjiktningen i det omkringliggende området samt sidestrøm. For sjøbunnsutslippene er vertikalprofil i vannmassene med hensyn til temperatur og salinitet lagt inn i modellkjøringene (Levitus, 1994). Filmtykkelsen som dannes på overflaten etter en sjøbunnsutblåsning beregnes i nærsonemodelleringen. For overflateutblåsningen er den initiale oljefilmtykkelsen satt til 2 mm. For å bestemme oljens drift og skjebne på overflaten beregner modellen overflatespenning, transport av flak, dispergering av olje ned i vannmassene, fordampning, emulsjon og stranding. I vannkolonnen blir det simulert horisontal og vertikal transport, oppløsning av oljekomponenter, adsorpsjon, avsetninger i sedimenter samt nedbrytning. OSCAR benytter både to- og tre-dimensjonale strømdata fra hydrodynamiske modeller. Det er generert historiske, dagsgjennomsnittlige strømdata fra perioden med 4 4 km oppløsning. Datasettet er opparbeidet av Havforskningsinstituttet (HI) og behandlet videre av SINTEF. Datasettet inneholder både overflatestrøm og strøm nedover i vannsøylen. Den høyere horisontale oppløsningen (sammenlignet med tidligere studier) på strømdataene gir en bedre beskrivelse av strømforholdene i havområdene, og spesielt innover i kystsonen og fjorder. Den norske kyststrømmen vil løses bedre opp med flere strømpunkter, noe som vil føre til en kraftigere opplevelse av kyststrømmen. Dette vil gi en større spredning av olje, spesielt i nordlig retning sammenlignet med tidligere studier. En begrensning ved å benytte dagsgjennomsnittlige strømdata er at effekten av tidevannsstrømmer faller bort. Dette er kombinert med historiske vinddata fra Meteorologisk institutt med km oppløsning fra perioden med tidsintervall tre timer. Grunnet letebrønnens lokasjon i Barentshavet er det i denne analysen benyttet et dynamisk rutenett med daglige iskonsentrasjoner for perioden fra Nordic Seas 4 km numerisk sjø hindcast arkiv (SVIM, ftp://ftp.met.no/projects/svim-public/svimresults/). Dataene er importert i OSCAR fra NetCDF format. Dette datasettet brukes i oljedriftsmodelleringene for å inkludere den varierende iskonsentrasjonen i det potensielle influensområdet fra en oljeutblåsning. Iskonsentrasjonen kan påvirke forvitringen, spredningen, fordampningen av olje, men også hvordan oljen beveger seg i is. Forskjellig iskonsentrasjon påvirker ulike parametere, som nevnt over, hvor for eksempel spredningen reduseres ved en iskonsentrasjon på > 30 % ved at OSCAR benytter en algoritme for spredning i is. Modelleringen er gjort i henhold til veiledningen for beregning av miljørisiko i den marginale issone rapporten (DNV GL & Akvaplan niva, 2014). Stokastiske simuleringer med forskjellige starttidspunkter er modellert. I de stokastiske modelleringene er et bestemt antall simuleringer utført etter hverandre i én kjøring. Antall simuleringer for de ulike scenariene avhenger av utslippsvarigheten, og målet er å ha tilstrekkelig antall simuleringer slik at perioden det modelleres for (årstid eller hele året) er dekket av historisk variabilitet i strøm og vind. Følgetiden til hver oljepartikkel som slippes ut, er simulert varighet for et utblåsingsscenario pluss 15 døgn. Antall simuleringer varierer fra 40 per år ved 2 dagers utblåsningsvarighet til 12 per år for lengste varighet (eksempelvis 50 dager). Det vil si at det totale antall simuleringer (for 8 år med strømdata) er henholdsvis 320 og 96. Oljedriftssimuleringene er utført for hele året. For å kunne beregne statistiske resultater er oljedriftsparametere akkumulert for hver simulering i hver berørte rute. Disse resultatene er igjen brukt for bl.a. å beregne treffsannsynligheter i en gitt rute. Treffsannsynlighet er her definert som antall simuleringer (av totalt antall simuleringer) hvor et oljeflak/partikkel på havoverflaten har truffet en km rute, uavhengig av hvor lenge det har vært olje i ruten. DNV GL Report No , Rev Side 11

14 3.3 Modellens begrensning og krav til inngangsdata Enhver modell vil nødvendigvis være en forenkling av virkeligheten. Dette medfører at det vil være et visst avvik mellom modellens prediksjoner og virkeligheten, men det kan samtidig være med på å gjøre det enklere å avdekke og forstå generelle trender og fenomener i prosesser som studeres. I dette kapittelet påpekes noen av de viktigste kjente forenklingene og antakelsene i OSCAR. I tillegg gjøres det rede for usikkerheter som følge av modellens oppbygning, så vel som oppsettet av simuleringene og inngangsdataene som er benyttet. Modelleringen av ulike prosesser som fjerner forurensningen fra en simulering er spesielt interessant da denne har stor effekt på omfanget av eventuelle skadevirkninger i kjølvannet av et oljeutslipp/oljeutblåsning. Olje i OSCAR fjernes fra miljøet gjennom fordampning, degradering og eventuelt mekanisk oppsamling. Videre kan olje til en viss grad immobiliseres på strand og i sedimenter. Av effektivitetshensyn følges ikke sedimentert olje i stokastiske simuleringer. Olje på strand degraderer både i virkeligheten og i modellen, men dette skjer saktere enn for olje i vannkolonnen. Olje kan transporteres ut av det modellerte området, men modellberegningene settes normalt opp slik at dette i verste fall bare gjelder en liten andel av det totale utslippet. I tillegg til degradering vil fortynning av oljen i vannkolonnen være en viktig kilde til at effekten av et utslipp reduseres over tid (Johansen, 2010). OSCAR er en partikkelbasert modell, hvor olje og kjemikalier i modellen representeres som et sett med partikler. Hver partikkel har en rekke egenskaper som forandrer seg i løpet av en simulering. Dette inkluderer generelle egenskaper som posisjon, masse og fysisk utstrekning, så vel som egenskaper knyttet spesielt til oljedriftsmodellering: viskositet, vanninnhold, kjemisk sammensetning, vannløselighet, og andre egenskaper for den benyttede oljen. I OSCAR finnes det tre hovedtyper av partikler. Disse representerer henholdsvis kjemikalier som er løst i vannet, dråpeskyer i vannkolonnen som følge av kjemisk eller naturlig dispergering og olje på havoverflaten. En simulering består av en rekke tidssteg hvor partiklenes egenskaper forandres: Partiklenes posisjon endres som følge av pådrag fra vind og strøm. Massen og den kjemiske sammensetningen endres som følge av blant annet fordampning, biodegradering, og utløsning fra dråpeskyer og overflateflak til løste komponenter. Vannopptak og viskositet endres som del av en kompleks forvitringsprosess. I tillegg kan partikler gå fra å representere dråpeskyer til å representere overflateflak og motsatt. Dråpeskyer kan stige til overflaten som følge av oljens oppdrift, og overflateflak kan blandes ned i vannkolonnen som følge av vindinduserte bølger og turbulens. Som ved enhver forenkling av en kompleks kontinuerlig prosess, vil en partikkelbasert modell være følsom for hvilken oppløsning som velges. Hvis det benyttes flere partikler i beregningene er det større potensial for å oppnå realistiske simuleringer, gitt strøm-, vind-, dybde- og kystdata. Flere partikler betyr imidlertid også mer ressurskrevende beregninger, og det endelige valg av oppløsning blir en avveiing mellom tilgjengelig regnekapasitet og nytten av å øke oppløsningen ytterligere. Det er i denne analysen brukt et standardisert oppsett med 2500 partikler, noe som basert på mye erfaring gir et tilstrekkelig grunnlag for den statistiske analysen. DNV GL Report No , Rev Side 12

15 3.3.1 Bearbeiding og generering av statistiske parametere Basert på de stokastiske resultatene fra OSCAR beregnes oljedriftstatistikk; treffsannsynlighet, olje- og emulsjonsmengde, total hydrokarbonkonsentrasjoner og strandingsmengder for forhåndsdefinerte km kystruter. Oljedriftstatistikk for åpent hav er presentert som middelverdier av de faktiske parametere. Hver gang en oljepartikkel når en ny rute, vil relevante parametere og antall treff i ruten bli oppdatert. Når alle utblåsning-/utslippsscenariene er simulert, vil statistikk for hver rute, strandingsareal og influensområdet beregnes. De statistiske rutenett-parameterne som presentere i denne rapporten er: Treffsannsynlighet, defineres som det relative antall simuleringer (av totale antall simuleringer) hvor et oljeflak/en partikkel på havoverflaten har truffet en rute. Influensområde defineres som området med en treffsannsynlighet > 5 % for mer enn 1 tonn olje i en km rute. Treffsannsynligheten for ulike oljemengdekategorier, tonn, tonn, tonn, samt > 1000 tonn. Defineres som det relative antall simuleringer (av totalt antall simuleringer) hvor et oljeflak/en partikkel på havoverflaten har truffet en rute i den bestemte oljemengdekategorien. Vannsøylekonsentrasjoner (Total hydrokarbonkonsentrasjoner), defineres som gjennomsnittstall (over alle simuleringer) basert på tidsmidlet maksimale verdier (over en simulering) i vannsøylen for total oljekonsentrasjon (THC) > 100 ppb, dvs. både løste fraksjoner og oljedråper. Det gjøres oppmerksom på at konverteringsalgoritmen som legges til grunn i OSCARs eksportrutine (regridding fra mindre til større celler for stokastiske simuleringer) bidrar til konservative estimater for tidsmidlede oljemengder på havoverflaten. 3.4 Beskrivelse av utslippsscenarier Oljedriftsberegningene er gjennomført for én lokasjon med posisjon 72 34' 10,8048'' N, 20 58' 04,1484'' Ø og et havdyp på 368 m. Spredningsmodelleringer er gjennomført for overflate- og sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7220/6-2. Spredningsberegningene for utslipp av olje er kjørt for 5 varigheter og 4 utblåsningsrater for henholdsvis overflate- og sjøbunnsutblåsningen. I oljedriftsmodelleringene er det kjørt tilstrekkelig antall simuleringer for å dekke inn variasjoner i vind og havstrømmer gjennom året. For modellering av sjøbunnsutblåsningene ble det benyttet GOR (Gass/olje-forhold) lik 87 Sm 3 /Sm 3 for utslipp fra letebrønn 7220/6-2 (AddEnergy, 2015). Det er lagt til grunn at gassen i reservoarene som driver oljen opp til overflaten er naturgass med stor andel av metan. De statistiske oljedriftsresultatene er presentert i et rutenett som har en horisontal oppløsning på km. 3.5 Oljedriftsmodellering Resultater Nærsonemodellering av sjøbunnsutslipp Simuleringsresultatene for sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7220/6-2 viser at oljeplumen etter 1453 sekunder (ca. 24 minutter) stopper opp på 142 meters dyp på grunn av manglende oppdrift. Oljen fra plumen stiger til overflaten som individuelle dråper og danner en oljefilm på havoverflaten, dette er DNV GL Report No , Rev Side 13

16 forutsatt en GOR på 87 Sm 3 /Sm 3 (for Kobbe-Realgrunnen (Goliat) Blend 50:50 råoljen). For å beregne disse verdiene er vektet rate (294 Sm 3 /d) for sjøbunnsutblåsningene med vektet varighet på 12,6 dager benyttet i én enkelt simulering, noe som gir en indikasjon på oppførselen til oljeplumen Treffsannsynlighet av olje på overflaten For modellerte overflate- og sjøbunnsutblåsninger er det generert oljedriftsstatistikk på rutenivå (10 10 km ruter) for fire sesonger; vår (mars-mai), sommer (juni-august), høst (september-november) og vinter (desember-februar). Influensområdene ( 5 % treff av olje over 1 tonn i km ruter) gitt en utblåsning fra henholdsvis overflate og sjøbunn fra brønnen i de ulike sesongene er presentert i Figur 3-1 og Figur 3-2. Videre er hver av oljemengdekategoriene som benyttes i miljørisikoberegningene, henholdsvis tonn, tonn, tonn og > 1000 tonn per km rute, presentert for overflate- og sjøbunnsutblåsning i Figur 3-3 og Figur 3-4, basert på helårsstatistikk. Merk imidlertid at influensområdene er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter, og at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. Resultatene viser større influensområder for en sjøbunnsutblåsning sammenlignet med en overflateutblåsning. Influensområdet hvor treffsannsynligheten er > 50 % (oransje i Figur 3-1 og Figur 3-2) er noe større i alle sesonger gitt en sjøbunnsutblåsning. Dette skyldes i hovedsak større sannsynlighet for lengre varighet av en sjøbunnsutblåsning enn en overflateutblåsning. Resultatene, som viser treffsannsynlighet av ulike oljemengder på overflaten, gir størst influensområder i kategorien tonn olje med noe større utstrekning for sjøbunnsutblåsning sammenlignet med overflateutblåsningen. For kategorien > tonn olje avtar influensområdet så vel som treffsanssynligheten. Det er ingen treffsannsynlighet for > 500 tonn olje i km ruter. DNV GL Report No , Rev Side 14

17 Figur 3-1 Sesongvise sannsynligheter for treff av mer enn 1 tonn olje i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra letebrønn 7220/6-2. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. DNV GL Report No , Rev Side 15

18 Figur 3-2 Sesongvise sannsynligheter for treff av mer enn 1 tonn olje i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7220/6-2. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. DNV GL Report No , Rev Side 16

19 Figur 3-3 Sannsynligheten for treff av oljemengder; tonn og tonn i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra letebrønn 7220/6-2 og basert på helårsstatistikk. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter (stokastisk simulering). Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning. NB: Det er ingen treffsannsynlighet for > 500 tonn olje per km rute. DNV GL Report No , Rev Side 17

20 Figur 3-4 Sannsynligheten for treff av oljemengder; tonn og tonn i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7220/6-2 og basert på helårsstatistikk. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter (stokastisk simulering). Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning. NB: Det er ingen treffsannsynlighet for > 500 tonn olje per km rute Stranding av olje i kystsone Det er ikke 5 % sannsynlighet for stranding av mer enn ett tonn olje per km ruter og ingen resultater er dermed presentert. Korteste ankomsttid til land og største strandingsmengder av emulsjon er vist i Tabell 3-2 (95- og 100- persentiler). Resultatene for forventet strandet emulsjon og drivtid presentert i Tabell 3-2 stammer ikke nødvendigvis fra samme simulering. 95 persentil av scenarioene gir ikke stranding av kvantifiserbare mengder olje/oljeemulsjon ( 1 tonn). Totalt sett er 100 persentil av strandet oljemengde 1814 tonn i sommersesongen og 346 tonn i vintersesongen. Lokasjon av eksempelområdene er gitt i Figur 3-5. Ingen av eksempelområdene treffes av olje innen 95 persentil av scenarioene. 100 persentilen (det vil si «worst case» scenario med tanke på stranding av olje) gir størst stranding på Gjesværstappan med 284 tonn emulsjon, dernest Bjørnøya med 205 tonn emulsjon, og Ingøya med 153 tonn emulsjon, alle i sommersesongen. DNV GL Report No , Rev Side 18

21 Tabell 3-2 Strandingsmengder av emulsjon og korteste drivtid til land for letebrønn 7220/6-2 gitt en overflate- og sjøbunnsutblåsning (95- og 100-persentiler). Sommer refererer til månedene mars-august og vinter for september-februar. Alle simuleringer er lagt til grunn for tallene vist under. Persentil Strandet emulsjon (tonn) Drivtid (døgn) Sommer Vinter Sommer Vinter ,0 17,1 Figur 3-5 Lokasjon av eksempelområdene langs norskekysten. DNV GL Report No , Rev Side 19

22 3.5.4 Olje i den marginale issonen Oljedrift etter utblåsning fra letebrønn 7220/6-2 er modellert med integrerte isdatasett. På den måten vil iskonsentrasjoner påvirke oljens drift og spredning der det er relevant, men informasjon vedrørende for eksempel mengder og hyppighet fremkommer ikke av modelleringsresultatene. Dersom den marginale issonen i stor grad har preget oljens drift og spredning vil dette imidlertid fremkomme visuelt, ved at influensområdet får en mer utflatende/unaturlig form i nord, sammenliknet med hva som kan forventes som følge av kjennskap til strømmønsteret i havområdet. Det er gjort en visuell vurdering av hvorvidt det er sannsynlig at olje vil spres tilstrekkelig langt nord til å påvirke eventuelle ressurser som oppholder seg i den marginale issonen basert på statistiske data for isutbredelse. Figur 3-6 viser influensområdene med størst nordlig utstrekning etter utblåsning fra letebrønnen, sammen med maksimal månedlig isutbredelse med en iskonsentrasjon på 15 % (i månedene april-juli og august-oktober) i perioden Som figurene viser berører influensområdet dette området med 5-20 % sannsynlighet i perioden april-mai, og så vidt med 5-10 % sannsynlighet i juni-juli, dersom det tas i betraktning maksimal sørlig utstrekning av havisen. Fra august og utover høsten har den marginale issonen trukket seg lengre nord, og konfliktpotensialet vil være eliminert. Figur 3-7 viser videre tilsvarende, men med minimal isutbredelse i perioden april-juli. I perioder med «minimal» isutbredelse vil iskanten befinne seg flere hundre kilometer nord for et eventuelt influensområde etter utblåsning fra letebrønn 7220/6-2 (og enda lengre nord utover høsten i forventet boreperiode). Den marginale issone er videre beskrevet i Vedlegg D, med kart som viser månedsvis midlere iskonsentrasjoner for perioden (MI, 2012). Midlere iskonsentrasjon (0-10 %) i perioden juli-november ligger langt nord for Bjørnøya (se Figur D - 3 og Figur D - 4). Basert på disse vurderingene forventes det derfor ikke at en eventuell utblåsning fra letebrønn 7220/6-2 vil medføre sannsynlighet for at olje trenger inn i den marginale issonen. Figur 3-6 Nordlig orientering av influensområdet etter utblåsning fra letebrønn 7220/6-2 sammenlignet med maksimal månedlig isutbredelse (15 % iskonsentrasjon) i perioden , for månedene april til juli (til venstre) og august-oktober (til høyre). DNV GL Report No , Rev Side 20

23 Figur 3-7 Nordlig orientering av influensområdet etter utblåsning fra letebrønn 7220/6-2 sammenlignet med minimal månedlig isutbredelse (15 % iskonsentrasjon) i perioden , for månedene april til juli Vannsøylekonsentrasjoner Resultatene av konsentrasjonsberegningene rapporteres vanligvis som totale konsentrasjonsverdier av olje (THC) i de øverste vannmassene, det vil si det skilles ikke mellom dispergert olje og løste oljekomponenter. Oljen i vannmassene vil i hovedsak skrive seg fra olje som blandes ned i vannmassene fra drivende oljeflak (naturlig dispergering som følge av vind og bølger). Nedblanding av oljen fra overflaten beregnes på basis av oljens egenskaper og den rådende sjøtilstanden. Ingen av rate- og varighetskombinasjonene, hverken for overflate- eller sjøbunnsutblåsning, medfører sannsynlighet for THC-konsentrasjoner 100 ppb per km rute i vannsøylen (effektgrense for fiskeegg og larver). DNV GL Report No , Rev Side 21

24 4 METODIKK FOR MILJØRETTET RISIKOANALYSE Analyser av miljørisiko utføres trinnvis i henhold til Norsk Olje og Gass (NOROG) veiledning for miljørisikoanalyser (OLF, 2007). For letebrønn 7220/6-2 er det valgt å gjennomføre en skadebasert analyse for de antatt mest sårbare miljøressursene. Et sammendrag av metodikken i miljørisikoanalysen er beskrevet nedenfor med fokus på VØK bestander, mens det henvises til Vedlegg A og veiledningen for mer utfyllende informasjon. Basert på oljedriftsmodellering og bruk av effektnøkler beregnes bestandstap for den enkelte VØK bestand (se Figur 4-1). Figur 4-1 Oversikt over ulike trinn i beregning av bestandstap og miljørisiko for VØK bestander. Trinn 1 Tilrettelagte utbredelsesdata for de enkelte VØK bestander kombineres med hver enkelt oljedriftssimulering. Det anvendes en effektnøkkel som sier noe om mulig bestandstap i 10 x 10 km gridruter basert på oljemengde i simuleringen (se Tabell 4-1). Ulik individuell sårbarhet for olje gir ulik effektnøkkel. Trinn 2 Tapsandeler i 10 x 10 km ruter summeres og gir et samlet bestandstap for hver VØK bestand for hver simulering. Bestandstapene for de ulike oljedriftssimuleringene kategoriseres i 1-5 %, 5-10 %, %, % og mer enn 30 %. Bestandstap under 1 % antas ingen kvantifiserbar effekt på restitusjon av bestanden. Trinn 3 Det anvendes deretter en skadenøkkel som knytter et gitt bestandstap for VØK bestanden til miljøskade. Miljøskade uttrykkes ved tiden det tar før en bestand er restituert til 99 % av nivået før en hendelse inntreffer (OLF, 2007). Som påpekt ovenfor varierer sårbarheten mellom arter (og habitater) og restitusjonstiden vil være påvirket av dette. Den teoretiske restitusjonstiden er inndelt i fire kategorier (se Tabell 4-2). DNV GL Report No , Rev Side 22

25 Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig (> 10 år). Trinn 4 Miljørisiko beregnes deretter ved å kombinere sannsynlighet for ulike miljøskader med frekvensen for det spesifikke oljeutslippet og kan måles opp mot operatørens akseptkriterier for miljøskade. Tabell 4-1 Effektnøkkel for beregning av bestandstap innenfor en km sjørute gitt eksponering av olje fordelt på fire kategorier. Verdier for sjøfugl er valgt som eksempel. Oljemengde (tonn) i km rute Effektnøkkel akutt dødelighet Individuell sårbarhet av VØK sjøfugl S1 S2 S tonn 5 % 10 % 20 % tonn 10 % 20 % 40 % tonn 20 % 40 % 60 % 1000 tonn 40 % 60 % 80 % Tabell 4-2 Skadenøkkel for sannsynlighetsfordeling av teoretisk restitusjonstid ved akutt bestandsreduksjon av sjøfugl- og marine pattedyrbestander med lavt restitusjonspotensiale S3 (OLF, 2007). Konsekvenskategori miljøskade Akutt bestandsreduksjon Teoretisk restitusjonstid i år Mindre (<1 år) Moderat 1-3 år 1-5 % 50 % 50 % Betydelig 3-10 år 5-10 % 25 % 50 % 25 % Alvorlig >10 år % 25 % 50 % 25 % % 50 % 50 % 30 % 100 % Beregningene som gjennomføres for strandhabitat skiller seg ut fra VØK bestander ved at det benyttes en kombinert effekt- og skadenøkkel som knytter oljemengden i et 10 x 10 km habitat direkte opp mot miljøskade og restitusjonstid. DNV GL Report No , Rev Side 23

26 5 MILJØBESKRIVELSE En kort beskrivelse av miljøressurser i Barentshavet er gitt i Vedlegg D. For en mer omfattende beskrivelse av miljøressursene i regionen, henvises det til blant annet: Føyn, von Quilfeldt, and Olsen (2002), Loeng and Drinkwater (2007), Helhetlig forvaltningsplan for Lofoten og Barentshavet (HI, 2010) og HI (2012). 5.1 Verdifulle Økosystem Komponenter (VØKer) Som utgangspunkt for miljørisikoanalysene er det gjennomført en vurdering av hvilke naturressurser som har det største konfliktpotensialet innen influensområdet til letebrønn 7220/6-2. En Verdsatt Økosystem Komponent (VØK) er definert i veiledningen for gjennomføring av miljørisikoanalyser (OLF, 2007) som en ressurs eller miljøegenskap som: Er viktig (ikke bare økonomisk) for lokalbefolkningen, eller Har en nasjonal eller internasjonal interesse, eller Hvis den endres fra sin nåværende tilstand, vil ha betydning for hvordan miljøvirkningene av et tiltak vurderes, og for hvilke avbøtende tiltak som velges. For å velge ut VØKer innen et potensielt berørt område benyttes følgende prioriteringskriterier (OLF, 2007): VØK må være en populasjon eller bestand, et samfunn eller habitat/naturområde VØK må ha høy sårbarhet for oljeforurensning i den aktuelle sesong VØK bestand må være representert med en stor andel i influensområdet VØK bestand må være tilstede i en stor andel av året eller i den aktuelle sesong VØK habitat må ha høy sannsynlighet for å bli eksponert for oljeforurensning VØKer som blir valgt ut for analyse i en spesifikk operasjon kan representere et spenn av ressurser som vil bidra til miljørisikoen for operasjonen i ulik grad. Som et minimum skal alltid den eller de ressursene som er antatt å bidra mest til miljørisikoen være representert blant de utvalgte ressursene. I utvelgelsen av VØKer er rødlistearter som er til stede i influensområdet vurdert. 5.2 Utvalgte VØKer Utvalgte VØKer er basert på kriteriene beskrevet i kapittel 5.1 og er nærmere beskrevet nedenfor Sjøfugl Tabell 5-1 viser utvalgte sjøfuglarter på åpent hav og kystnært inkludert i miljørisikoanalysen for letebrønn 7220/6-2. Flere av de pelagiske sjøfuglene inngår også i datasettene for kystnære sjøfugl, da det benyttes ulike datasett for disse etter tilholdssted i ulike deler av året. For disse artene dreier det seg i all hovedsak om hekkebestanden som oppholder seg rundt hekkekoloniene i en begrenset periode av året (vår/sommer). Det er ikke tatt hensyn til svømmetrekk for sjøfugl i datasettene. Det er benyttet de mest oppdaterte sjøfugl-datasettene for regionen Barentshavet. Det er inkludert et eget datasett for Svalbard og Bjørnøya for kystnære sjøfugl. De fem artene som er inkludert er: havhest, krykkje, lomvi, polarlomvi og polarmåke. DNV GL Report No , Rev Side 24

27 Tabell 5-1 Utvalgte VØKer sjøfugl for miljørisikoanalysen for letebrønn 7220/6-2 (Seapop, 2012; Seapop, 2013; Artsdatabanken (rødliste), 2010). Navn Latinsk navn Rødlista Tilhørighet Alke Alca torda VU Alkekonge Alle alle - Gråmåke Larus argentatus LC Havhest Fulmarus glacialis NT Havsule Morus bassanus LC Krykkje Rissa tridactyla EN Lomvi Uria aalge CR Lunde Fratercula arctica VU Polarlomvi Uria lomvia VU Polarmåke Larus hyperboreus - Svartbak Larus marinus LC Alke Alca torda VU Fiskemåke Larus canus NT Gråstupedykker Podiceps grisegena LC Havelle Clangula hyemalis LC Havhest Fulmarus glacialis NT Havsule Morus bassanus LC Islom Gavia immer LC Krykkje Rissa tridactyla EN Laksand Mergus merganser LC Lomvi Uria aalge CR Lunde Fratercula arctica VU Polarlomvi Uria lomvia VU Polarmåke Larus hyperboreus - Praktærfugl Somateria spectabilis - Siland Mergus serrator LC Sjøorre Melanitta fusca NT Smålom Gavia stellata LC Stellerand Polysticta stelleri VU Storskarv Phalacrocorax carbo LC Svartand Melanitta nigra LC Svartbak Larus marinus LC Teist Cepphus grylle VU Toppskarv Phalacrocorax aristotelis LC Pelagisk sjøfugl (åpent hav) Kystnær sjøfugl Ærfugl Somateria molissima LC NT Nær Truet, EN Sterkt Truet, CR Kritisk Truet, VU Sårbar, LC Livskraftig Marine pattedyr Havert og steinkobbe har høyest sårbarhet under kaste- og hårfellingsperioden da de samler seg i kolonier i kystnære områder. Influensområdet til letebrønn 7220/6-2 strekker seg både i sørlig og nordlig retning. En eventuell utblåsning fra brønnen har liten sannsynlighet for å treffe kystområdene. Det er allikevel valgt å gjennomføre risikoberegninger for havert, steinkobbe og oter i denne analysen. Tabell 5-2 viser de utvalgte VØK sjøpattedyrene. DNV GL Report No , Rev Side 25

28 Tabell 5-2 Utvalgte VØKer marine pattedyr for miljørisikoanalysen for letebrønn 7220/6-2. Navn Latinsk navn Rødlista Havert Halichoerus grypus LC Steinkobbe Phoca vitulina VU Oter Lutra lutra VU Fisk Effekten av olje på organismer i vannfasen (fisk og plankton) er avhengig av oljetype, nedblandingsgrad og kinetikk for utløsning av oljekomponenter til vannfasen, samt varighet av eksponeringen. Siden planktonforekomstene (plante- og dyreplankton) er generelt lite sårbare for oljeforurensning, er hovedfokus for miljørisikoanalyser satt på fisk. Egg og larver kan være svært sårbare for oljeforurensning i vannmassene, mens yngel (større enn omlag 2 cm) og voksen fisk i liten grad antas å påvirkes. Dette er i tråd med feltobservasjoner som har vist liten dødelighet av voksen fisk etter virkelige oljeutslipp. For fisk er det hovedsakelig arter som gyter konsentrert både i tid og rom som har størst skadepotensiale for akutte oljeutslipp. Letebrønn 7220/6-2 ligger i Barentshavet og det er valgt å analysere for torsk og lodde. Torsken gyter konsentrert over mindre geografiske områder, og er en kommersielt viktig art i Norskehavet/Barentshavet Strand En utblåsning fra letebrønn 7220/6-2 kan potensielt berøre enkelte landruter langs Finnmarkskysten, og det er derfor gjennomført skadebaserte analyser for strand, med utgangspunkt i sårbare habitater langs kysten Den marginale issonen Økosystemet tilknyttet den marginale issonen (MIS) er sentralt for alt liv i Barentshavet og et eventuelt akutt oljeutslipp/-utblåsning i området vil kunne føre til alvorlige konsekvenser. Det er spesielt den store konsentrasjonen av sjøfugl som gjør økosystemet sårbart for akutt forurensing, men et oljeutslipp vil potensielt også kunne skade plankton, lodde og polartorsk, i tillegg til sjøpattedyr som benytter isen i forbindelse med hvile og reproduksjon. Den store biologiske aktiviteten følger iskanten på vei nordover gjennom våren og sommeren slik at effekten av et oljeutslipp vil ha størst betydning i denne perioden. En oljeutblåsning i forbindelse med leteboringsaktiviteten har, basert på modellerte resultater, et meget begrenset potensiale for at olje driver inn i isfylte farvann, også i sesongene der isen har størst utstrekning (vår og vinter), se avsnitt Forventet boreperiode for letebrønn 7220/6-2 er om sommeren, det vil si en periode da det forventes liten grad av isdekke i Barentshavet. Den marginale issonen er derfor ikke videre vurdert i miljørisikoberegningene for letebrønn 7220/6-2. Kart over gjennomsnittlig isutbredelse ( ) per sesong basert på statistikk fra met.no (MI, 2012) er vist i Vedlegg D. DNV GL Report No , Rev Side 26

29 6 MILJØRETTET RISIKOANALYSE RESULTATER Mulige konsekvenser for sjøfugl og marine pattedyr er beregnet som sannsynlighet for en gitt tapsandel (henholdsvis < 1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og > 30 %) av en bestand. Beregningene tar utgangspunkt i månedlige regionale bestandsfordelinger av artene, og resultatene som presenteres er maksimal verdi av månedene innen hver sesong (vår: mars-mai, sommer: juni-august, høst: september-november, vinter: desember-februar). Resultatene er presentert for bestanden med høyest sesongvis utslag i foreliggende kapittel, mens bestandstap av alle berørte arter er å finne i Vedlegg B. Tapsandelen er videre benyttet til å beregne miljøskade. Miljøskade er definert i form av mulig restitusjonstid der 1 måned - 1 år restitusjonstid betegnes som Mindre miljøskade, 1-3 års restitusjonstid betegnes som Moderat miljøskade, 3-10 års restitusjonstid betegnes som Betydelig miljøskade og > 10 års restitusjonstid betegnes som Alvorlig miljøskade. Sannsynligheten for miljøskade av ulik alvorlighetsgrad er videre kombinert med sannsynligheten (frekvensen) for et uhellsutslipp, og årlig miljørisiko er målt mot Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier. Miljørisiko er presentert for alle inkluderte arter i foreliggende kapittel. For strandhabitat er det beregnet treffsannsynlighet av ulike oljemengdekategorier per km ruter, som videre danner grunnlaget for beregning av sannsynlighet for miljøskade per rute. Miljøskade for strandhabitat defineres på samme måte som for sjøfugl etter mulig restitusjonstid. Resultatene av konsekvensberegningene er presentert for ruta med høyest sesongvis utslag, mens det er valgt å presentere miljørisiko for de 10 ulike rutene i hver sesong med høyest månedlig utslag i miljørisiko uavhengig av skadekategori (som andel av akseptkriteriene). Det henvises til Vedlegg A for beskrivelse av anvendt metodikk. 6.1 Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra letebrønn 7220/ Pelagisk sjøfugl Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - overflateutblåsning - Figur 6-1. Lunde er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om sommeren og høsten, mens krykkje har høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og vinteren. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet for lunde: 70,1 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (høst). 11,6 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (sommer). 0,1 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (sommer). Det er ikke beregnet tapsandeler i kategoriene > 20 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 37,8 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (høst). 40,5 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (høst). 2,9 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade. DNV GL Report No , Rev Side 27

30 Pelagisk sjøfugl - Overflateutblåsning Figur 6-1 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønn 7220/6-2 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og >30 %. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år). Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - sjøbunnsutblåsning - Figur 6-2. Lunde er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om sommeren og høsten, mens krykkje har høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og vinteren. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet for lunde: 65,3 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (høst). 18,5 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (sommer). Sannsynligheten for tap av % er < 0,1 %, og det er ikke beregnet tapsandeler i kategoriene > 20 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 36,4 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (høst). 40,1 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (høst). 4,7 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade. DNV GL Report No , Rev Side 28

31 Pelagisk sjøfugl - Sjøbunnsutblåsning Figur 6-2 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7220/6-2 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og >30 %. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år). Effektområder Figur 6-3 viser sesongvis skadepotensiale for pelagisk sjøfugl (effektområder) etter utblåsning fra letebrønn 7220/6-2, for artene med potensielt størst bestandstap (%). Den enkelte sesong er representert med måneden som har potensiale for å berøre størst andel av bestanden. Krykkje har høyest sannsynlighet for bestandstap i vår- og vintersesongen, mens i sommer- og høstsesongen har lunde høyest sannsynlighet for bestandstap. Figurene viser at for lunde, i vår- og sommersesongen, er skadepotensialet størst rundt utslippspunktet og sørover inn mot Finnmarkskysten, mens det for krykkje, i høst- og vintersesongen, er størst skadepotensiale rundt utslippspunktet og i nordlig retning. DNV GL Report No , Rev Side 29

32 Figur 6-3 Effektområder for krykkje (vår og vinter) og lunde (sommer og høst) etter utblåsning fra letebrønn 7220/6-2. Figurene viser geografisk område hvor potensielt bestandstap (%) er høyest per km grid rute for hver av artene. DNV GL Report No , Rev Side 30

33 6.1.2 Kystnær sjøfugl Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - overflateutblåsning - Figur 6-4. Hekkebestanden av lunde er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren. Om høsten og vinteren er konsekvenspotensialet for sjøfugl kystnært lite. Dimensjonerende arter i disse periodene er henholdsvis praktærfugl og stellerand, begge med 0,5 % sannsynlighet for 1-5 % tap av populasjonen. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet for lunde om sommeren: 12,2 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen. 3,0 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen. 0,1 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen. Det er ingen sannsynlighet for tapsandeler i kategoriene > 20 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid for lunde om sommeren: 6,8 % sannsynlighet for Mindre miljøskade. 7,6 % sannsynlighet for Moderat miljøskade. 0,8 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade. Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade. DNV GL Report No , Rev Side 31

34 Kystnær sjøfugl - Overflateutblåsning Figur 6-4 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnær sjøfugl dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønn 7220/6-2 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og >30 %. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år). Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - sjøbunnsutblåsning - Figur 6-5. Hekkebestanden av lunde er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren. På høsten har islom begrenset sannsynlighet for bestandstap, mens det er ingen sannsynlighet for bestandstap > 1 % om vinteren for noen arter. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet for lunde om sommeren: 13,8 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen. 4,5 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen. Det er ingen sannsynlighet for tapsandeler i kategoriene > 10 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid for lunde om sommeren: 8,0 % sannsynlighet for Mindre miljøskade. 9,1 % sannsynlighet for Moderat miljøskade. 1,1 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade. Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade. DNV GL Report No , Rev Side 32

35 Kystnær sjøfugl - Sjøbunnsutblåsning Figur 6-5 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnær sjøfugl dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7220/6-2 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og >30 %. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år). NB: Det ingen sannsynlighet for > 1 % bestandstap for noen arter om vinteren. Effektområder Figur 6-6 viser sesongvis skadepotensiale for kystnær sjøfugl (effektområder) etter utblåsning fra letebrønn 7220/6-2, for artene med potensielt størst bestandstap (%). Den enkelte sesong er representert med måneden som har potensiale for å berøre størst andel av bestanden. Lunde har høyest sannsynlighet for bestandstap i vår- og sommersesongen spredt utover noen områder langs Finnmarkskysten fra Rolvsøya til Kinnarodden. Om høsten er det islom som har høyest sannsynlighet for bestandstap langs Varangerhalvøya. I vintersesongen er det ingen sannsynlighet for > 0,0001 % bestandstap per 10 x 10 km rute. DNV GL Report No , Rev Side 33

36 Det er ingen sannsynlighet for > 0,0001 % bestandstap om vinteren Figur 6-6 Effektområder for lunde (vår og sommer) og islom (høst) etter utblåsning fra letebrønn 7220/6-2. Figurene viser geografisk område hvor potensielt bestandstap (%) er høyest per km grid rute for hver av artene. NB: Det er ingen sannsynlighet for > 0,0001 % bestandstap per km gridrute om vinteren. DNV GL Report No , Rev Side 34

37 6.1.3 Kystnær sjøfugl Svalbard og Bjørnøya Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - overflateutblåsning - Figur 6-7. Hekkebestanden av lomvi på Svalbard og Bjørnøya er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren. Om høsten og vinteren er det beregnet < 1 % bestandstap for alle arter. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet for lomvi: 2,3 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (vår). 0,8 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (sommer). 0,1 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (sommer). Det er ingen sannsynlighet for tapsandeler i kategoriene > 20 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 0,9 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (vår). 1,2 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (vår). 0,4 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). 0,1 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (sommer). DNV GL Report No , Rev Side 35

38 Kystnær sjøfugl Svalbard og Bjørnøya - Overflateutblåsning Figur 6-7 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnær sjøfugl på Svalbard og Bjørnøya dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønn 7220/6-2 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og >30 %. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år). NB: Det er < 1 % sannsynlighet for bestandstap om høsten og vinteren. Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - sjøbunnsutblåsning - Figur 6-8. Hekkebestanden av lomvi på Svalbard og Bjørnøya er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren. Om høsten og vinteren er det beregnet < 1 % bestandstap for alle arter. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet for lomvi om våren: 3,0 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen. Det er ingen sannsynlighet for tapsandeler i kategoriene > 5 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid om våren: 1,2 % sannsynlighet for Mindre miljøskade. 1,5 % sannsynlighet for Moderat miljøskade. 0,3 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade. Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade. DNV GL Report No , Rev Side 36

39 Kystnær sjøfugl Svalbard og Bjørnøya - Sjøbunnsutblåsning Figur 6-8 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnær sjøfugl på Svalbard og Bjørnøya dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7220/6-2 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og >30 %. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år). NB: Det ingen sannsynlighet for > 1 % bestandstap for noen arter om vinteren. NB: Det er < 1 % sannsynlighet for bestandstap om høsten og vinteren. DNV GL Report No , Rev Side 37

40 6.1.4 Marine pattedyr Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade overflateutblåsning - Figur 6-9. Steinkobbe er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren, mens havert har størst sannsynlighet for bestandstap om høsten og vinteren gitt en overflateutblåsning. Alle beregnede sannsynligheter for bestandstap er meget begrenset. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet for steinkobbe om sommeren: 0,6 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen. 1,1 % sannsynlighet for tap 5-10 % av populasjonen. Det er ikke beregnet tapsandeler i kategoriene > 10 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid for steinkobbe om sommeren: 0,6 % sannsynlighet for Mindre miljøskade. 0,9 % sannsynlighet for Moderat miljøskade. 0,3 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade. Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade. Marine pattedyr - Overflateutblåsning Figur 6-9 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av marine pattedyr dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønn 7220/6-2 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og >30 %. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år). DNV GL Report No , Rev Side 38

41 Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade sjøbunnsutblåsning - Figur Steinkobbe er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren, mens havert har størst sannsynlighet for bestandstap om høsten gitt en overflateutblåsning. Alle beregnede sannsynligheter for bestandstap er meget begrenset. Det er ingen sannsynlighet for >1 % bestandstap om vinteren for noen arter. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet for steinkobbe om sommeren: 2,0 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen. 0,7 % sannsynlighet for tap 5-10 % av populasjonen. Det er ikke beregnet tapsandeler i kategoriene > 10 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid for steinkobbe om sommeren: 1,2 % sannsynlighet for Mindre miljøskade. 1,4 % sannsynlighet for Moderat miljøskade. 0,2 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade. Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade. Marine pattedyr - Sjøbunnsutblåsning Figur 6-10 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av marine pattedyr dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7220/6-2 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og >30 %. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år). DNV GL Report No , Rev Side 39

42 6.1.5 Strandhabitat Treffsannsynlighet og miljøskade - overflateutblåsning - Figur Treffsannsynligheten av olje i km strandhabitater langs kysten er henholdsvis: 3,7 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (sommer). Det er ingen sannsynlighet for treff av > 100 tonn olje i habitatene. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid om sommeren: 2,6 % sannsynlighet for Mindre miljøskade. 0,9 % sannsynlighet for Moderat miljøskade. 0,1 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade. Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade i habitatene. Strandhabitat - Overflateutblåsning Figur 6-11 Sannsynlighet for treff av ulike oljemengder i verst berørte strandhabitat gitt en overflateutblåsning fra letebrønn 7220/6-2 presentert sesongvis. Oljemengdekategoriene (venstre) er gruppert i fem kategorier; < 1 tonn/rute, tonn/rute, tonn/rute, tonn/rute og > 1000 tonn/rute. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år). NB: Det er ingen sannsynlighet for treff av 1 tonn olje per strandhabitat om vinteren. DNV GL Report No , Rev Side 40

43 Treffsannsynlighet og miljøskade - sjøbunnsutblåsning - Figur Treffsannsynligheten av olje i km strandhabitater langs kysten er henholdsvis: 4,1 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (sommer). Det er ingen sannsynlighet for treff av > 100 tonn olje i habitatene. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid om sommeren: 2,9 % sannsynlighet for Mindre miljøskade. 1,0 % sannsynlighet for Moderat miljøskade. 0,2 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade. Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade i habitatene. Strandhabitat - Sjøbunnsutblåsning Figur 6-12 Sannsynlighet for treff av ulike oljemengder i verst berørte strandhabitat gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7220/6-2 presentert sesongvis. Oljemengdekategoriene (venstre) er gruppert i fem kategorier; < 1 tonn/rute, tonn/rute, tonn/rute, tonn/rute og > 1000 tonn/rute. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år). DNV GL Report No , Rev Side 41

44 6.1.6 Tapsandeler av fiskeegg og fiskelarver Modellering av tapsandeler av fiskeegg og fiskelarver gitt en utblåsning fra letebrønn 7220/6-2 viser ingen sannsynlighet for tapsandeler over 0,5 % i noen av sesongene for hverken torsk eller lodde. Mulige konsekvenser anses derfor som neglisjerbare, og fisk tas ikke med videre i miljørisikoberegningene. 6.2 Miljørisiko Miljørisiko i tilknytning til letebrønn 7220/6-2 presenteres sesongvis for den enkelte VØK kategori. Miljørisiko uttrykkes ved sannsynlighet for skade på bestander eller kystområder kombinert med frekvens for utblåsning. For bestander; pelagisk og kystnær sjøfugl, og marine pattedyr presenteres risikoen på artsnivå mens for kysthabitat presenteres de 10 rutene (10 10 km) med høyest utslag. De sesongvise verdiene tilsvarer måneden med høyest innslag innenfor en gitt sesong. Risikoen presenteres som prosentvis andel av Lundins gjeldende operasjonsspesifikke akseptkriterier (foreliggende kapittel) og som frekvens for skade (Vedlegg C). Skade er definert i form av restitusjonstid som den tiden det tar før en bestand er tilbake til 99 % av opprinnelig nivå (OLF, 2007). Graden av skade er inndelt i fire kategorier; Mindre (< 1 års restitusjonstid), Moderat (1-3 års restitusjonstid), Betydelig (3-10 års restitusjonstid) og Alvorlig (>10 års restitusjonstid) miljøskade Pelagisk sjøfugl Miljørisiko for pelagisk sjøfugl er presentert i Tabell 6-1 for alle berørte arter i hver sesong. Høyest risiko for skade på pelagisk sjøfugl er beregnet for lunde i høstsesongen i kategorien Moderat miljøskade med 11,2 % av akseptkriteriet. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskadekategori, uavhengig av sesong og art, som andel av akseptkriteriet, er som følger: 2,6 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko for lunde om høsten. 11,2 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko for lunde om høsten. 3,0 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko for lunde om sommeren og høsten. Risikoen for Alvorlig miljøskade er neglisjerbar (<0,05 %). DNV GL Report No , Rev Side 42

45 Tabell 6-1 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønn 7220/6-2, presentert for pelagisk sjøfugl for henholdsvis Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko for hver ressurs er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i vår-, sommer-, høst- og vintersesongen. Fargekoden viser miljørisiko av ulik størrelse. Andel av akseptkriteriene Vår Sommer Høst Vinter Art Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Alke 0,8 % 3,3 % 0,5 % 0,0 % 0,7 % 3,4 % 1,5 % 0,0 % 0,6 % 2,5 % 0,3 % 0,0 % 0,9 % 3,9 % 0,6 % 0,0 % Gråmåke 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % Havhest 1,2 % 4,7 % 0,0 % 0,0 % 0,3 % 1,1 % 0,0 % 0,0 % 1,1 % 4,2 % 0,0 % 0,0 % 1,4 % 5,7 % 0,2 % 0,0 % Havsule 0,5 % 2,2 % 0,0 % 0,0 % 0,7 % 2,7 % 0,0 % 0,0 % 0,7 % 2,8 % 0,0 % 0,0 % 0,5 % 1,8 % 0,0 % 0,0 % Krykkje 1,3 % 5,7 % 0,7 % 0,0 % 0,8 % 3,3 % 0,0 % 0,0 % 1,4 % 5,9 % 1,1 % 0,0 % 1,6 % 7,1 % 1,6 % 0,0 % Lomvi 0,5 % 2,5 % 1,3 % 0,0 % 0,4 % 2,1 % 1,0 % 0,0 % 0,1 % 0,4 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,6 % 0,3 % 0,0 % Lunde 11,2 0,8 % 3,3 % 0,5 % 0,0 % 2,0 % 9,4 % 3,0 % 0,0 % 2,6 % 3,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % % Polarlomvi 0,2 % 1,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,3 % 1,3 % 0,0 % 0,0 % 0,3 % 1,3 % 0,0 % 0,0 % Polarmåke 0,2 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,3 % 1,1 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % Svartbak 0,2 % 1,0 % 0,0 % 0,0 % 0,4 % 1,7 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % 10 % - 20 % 20 % - 50 % 50 % % > 100 % DNV GL Report No , Rev Side 43

46 6.2.2 Kystnær sjøfugl Miljørisiko for kystnær sjøfugl er presentert Tabell 6-2 for alle berørte arter i hver sesong. Høyest risiko for skade på kystnær sjøfugl er beregnet for lunde om sommeren i kategorien Moderat miljøskade med 2,5 % av akseptkriteriet. Det er kun meget begrensede utslag i risiko om høsten og vinteren for noen få arter, det vil si at ingen arter har utslag på > 0,2 % i noen skadekategorier. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskadekategori, uavhengig av sesong og art, som andel av akseptkriteriet er som følger: 0,5 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko for lunde om sommeren. 2,5 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko for lunde om sommeren. 1,0 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko for lomvi om sommeren. 1,1 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljørisiko for lomvi om sommeren. DNV GL Report No , Rev Side 44

47 Tabell 6-2 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønn 7220/6-2, presentert for kystnær sjøfugl for henholdsvis Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko for hver ressurs er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i vår-, sommer-, høst- og vintersesongen. Fargekoden viser miljørisiko av ulik størrelse. Andel av akseptkriteriene Vår Sommer Høst Vinter Art Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Alke 0,2 % 1,0 % 0,1 % 0,0 % 0,5 % 2,2 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havelle 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havhest 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havsule 0,1 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 0,3 % 1,2 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Islom 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Krykkje 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Lomvi 0,1 % 0,4 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 1,2 % 1,0 % 1,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Lunde 0,3 % 1,2 % 0,1 % 0,0 % 0,5 % 2,5 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Praktærfugl 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,5 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Smålom 0,1 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Stellerand 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Storskarv 0,1 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,8 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Svartand 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Svartbak 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Teist 0,1 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Toppskarv 0,1 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Ærfugl 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 10 % - 20 % 20 % - 50 % 50 % % > 100 % DNV GL Report No , Rev Side 45

48 6.2.3 Kystnær sjøfugl Svalbard og Bjørnøya Miljørisiko for kystnær sjøfugl på Svalbard og Bjørnøya er presentert Tabell 6-3 for alle berørte arter i hver sesong. Høyest risiko for skade på kystnær sjøfugl på Svalbard og Bjørnøya er beregnet for lomvi om våren og sommeren i kategorien Moderat miljøskade med 0,4 % av akseptkriteriet. Det er ingen utslag i risiko om høsten og vinteren. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskadekategori, uavhengig av sesong og art, som andel av akseptkriteriet er som følger: 0,1 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko for lomvi om våren og sommeren. 0,4 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko for lomvi om våren og sommeren. 0,2 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko for lomvi om våren og sommeren. 0,1 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljørisiko for lomvi om sommeren. DNV GL Report No , Rev Side 46

49 Tabell 6-3 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønn 7220/6-2, presentert for kystnær sjøfugl på Svalbard og Bjørnøya for henholdsvis Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko for hver ressurs er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i vår-, sommer-, høst- og vintersesongen. Fargekoden viser miljørisiko av ulik størrelse. Andel av akseptkriteriene Vår Sommer Høst Vinter Art Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Alke 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havelle 0,0 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havhest 0,1 % 0,4 % 0,2 % 0,0 % 0,1 % 0,4 % 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havsule 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Islom 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 10 % - 20 % 20 % - 50 % 50 % % > 100 % DNV GL Report No , Rev Side 47

50 6.2.4 Marine pattedyr Miljørisiko for alle modellerte arter av marine pattedyr i hver skadekategori og sesong er angitt i Tabell 6-4. Høyest, men meget begrenset, risiko for skade på marine pattedyr er beregnet for steinkobbe om sommeren med 0,4 % av akseptkriteriet i kategorien Moderat miljøskade. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskade kategori, uavhengig av sesong og art, som andel av akseptkriteriet er som følger: 0,1 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko for steinkobbe om sommeren. 0,4 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko for steinkobbe om vinteren. 0,1 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko for steinkobbe om sommeren. Ingen utslag i Alvorlig miljørisiko for noen arter. Tabell 6-4 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønn 7220/6-2, presentert for marine pattedyr for henholdsvis mindre, moderat, betydelig og alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko for hver ressurs er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i vår-, sommer-, høst- og vintersesongen. Fargekoden viser miljørisiko av ulik størrelse. Andel av akseptkriteriene Vår Min Mod Bet Alv Havert 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Oter 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Steinkobbe 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % Sommer Min Mod Bet Alv Havert 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 10 % - 20 % Oter 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 20 % - 50 % Steinkobbe 0,1 % 0,4 % 0,1 % 0,0 % 50 % % > 100 % Høst Min Mod Bet Alv Havert 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % Oter 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Steinkobbe 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Vinter Min Mod Bet Alv Havert 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Oter 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Steinkobbe 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % DNV GL Report No , Rev Side 48

51 6.2.5 Strandhabitat Miljørisiko for strandhabitat er beregnet for alle årets måneder, og resultatene presenteres sesongvis. De oppgitte verdiene i Tabell 6-5 representer måneden med høyest utslag innenfor den enkelte sesong. Risikoen presenteres for de ti km kystrutene med høyest risiko innenfor hver sesong. Nummeringen henviser kun til rangeringen av ruter innenfor en sesong, noe som innebærer at eksempelvis rute nr. 5 trenger ikke å referere til samme området om høsten som om sommeren. Risikoen knyttet til strandhabitat er beregnet å være høyest om sommeren med 0,3 % av akseptkriteriet i kategorien Moderat miljøskade. Risikoen er imidlertid meget lav gjennom året. DNV GL Report No , Rev Side 49

52 Tabell 6-5 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønn 7220/6-2, for de ti km kystrutene med størst miljørisiko innen hver sesong, vektet for overflate- og sjøbunnsutblåsning. Resultatene er presentert som andel av akseptkriteriet (%) per skadekategori. Sesong Rutenr. Vår Sommer Høst Vinter Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) 1 0,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % ,2 % 0,3 % 0,1 % - 2 0,2 % 0,3 % ,3 % 0,3 % ,2 % 0,2 % ,2 % 0,2 % ,2 % 0,2 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % 0,1 % ,1 % ,1 % 0,1 % DNV GL Report No , Rev Side 50

53 6.3 Oppsummering av miljørisiko forbundet med letebrønn 7220/6-2 Tabell 6-6 og Figur 6-13 viser sesongvis høyest miljørisiko for hver av VØK-kategoriene; pelagisk og kystnær sjøfugl, marine pattedyr og strandhabitat, uavhengig av art. Miljørisikoen er presentert som prosentandel av Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier. Det er viktig å merke seg at pelagisk og kystnær sjøfugl i utgangspunktet kan tilhøre samme bestand, men at analysene er basert på to ulike datasett etter sjøfuglenes tilholdssted i ulike perioder av året. I vår-/ sommersesongen vil hekkebestandene av de pelagiske artene trekke inn mot kysten (hekkekoloniene), og inngår i denne perioden i datasettet for kystnær sjøfugl. Pelagisk sjøfugl (lunde) er dimensjonerende for risikonivået med 11,2 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade i høstsesongen (september - november), se Figur Det høyeste risikonivået for kystnær sjøfugl er 2,5 % (sommer) for Moderat miljøskade. Det høyeste beregnede risikonivået for strandhabitat og marine pattedyr er henholdsvis 0,3 % (sommer) og 0,4 % (sommer) for Moderat miljøskade. For kystnære sjøfugl på Svalbard og Bjørnøya er høyeste beregnede risikonivå 0,4 % (vår og sommer) for Moderat miljøskade. Miljørisikoen forbundet med boring av letebrønn 7220/6-2 ligger for alle VØK-kategoriene innenfor Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier i de ulike sesongene. Det kan dermed konkluderes med at miljørisikoen forbundet med boring av brønn 7220/6-2 i PL609 er akseptabel sett i forhold til Lundins akseptkriterier for miljørisiko. DNV GL Report No , Rev Side 51

54 Tabell 6-6 Beregnet sesongvis miljørisiko for alle VØK-kategoriene lagt til grunn i analysen for letebrønn 7220/6-2 i Barentshavet. For sjøfugl og pattedyr er den månedlige verdien som gir høyest utslag innenfor de ulike skadekategoriene presentert, uavhengig art. For strandhabitat er risikoen presentert for den km kystruten (strand) som viser høyest utslag. Verdiene er oppgitt som prosent av Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier. Sesong VØK Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Vår Sommer Høst Vinter Pelagisk sjøfugl 1,3 % 5,7 % 1,3 % 0,0 % Kystnær sjøfugl 0,3 % 1,2 % 0,2 % 0,0 % Kystnær sjøfugl Svalbard og Bjørnøya 0,1 % 0,4 % 0,2 % 0,0 % Marine pattedyr 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % Strandhabitat 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % Pelagisk sjøfugl 2,0 % 9,4 % 3,0 % 0,0 % Kystnær sjøfugl 0,5 % 2,5 % 1,0 % 1,1 % Kystnær sjøfugl Svalbard og Bjørnøya 0,1 % 0,4 % 0,2 % 0,1 % Marine pattedyr 0,1 % 0,4 % 0,1 % 0,0 % Strandhabitat 0,3 % 0,3 % 0,1 % 0,0 % Pelagisk sjøfugl 2,6 % 11,2 % 3,0 % 0,0 % Kystnær sjøfugl 0,0 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % Kystnær sjøfugl Svalbard og Bjørnøya 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Marine pattedyr 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % Strandhabitat 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % Pelagisk sjøfugl 1,6 % 7,1 % 1,6 % 0,0 % Kystnær sjøfugl 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Kystnær sjøfugl Svalbard og Bjørnøya 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Marine pattedyr 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Strandhabitat 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % DNV GL Report No , Rev Side 52

55 Figur 6-13 Beregnet miljørisiko for alle VØK-kategoriene lagt til grunn i analysen for de ulike sesongene, for letebrønn 7220/6-2 i Barentshavet. Verdiene er oppgitt som prosent av Lundins operasjonsspesifikke akseptkriterier (Grafisk fremstilling av resultatene er presentert i Tabell 6-6). NB: VØKen navngitt som Svalbard og Bjørnøya er kystnære sjøfugl i dette området. DNV GL Report No , Rev Side 53

56 7 FORENKLET BEREDSKAPSANALYSE FOR LETEBRØNNEN 7220/ Metode for gjennomføring av miljørettet beredskapsanalyse Det er gjennomført en beregning av beredskapsbehov knyttet til mekanisk oppsamling av olje på åpent hav. Beregningen er gjort i henhold til veiledningen «Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser» (Norsk Olje og Gass, 2013), basert på dimensjonerende DFU, som er en overflateutblåsning. Det forventes en oljetype med liknende egenskaper som Goliat Blend 1, og denne benyttes som referanseolje. Forvitringsdata for Goliat Blend 1 (SINTEF, 2008) benyttes som underlag for beregning av emulsjonsvolum og vurdering av beredskapsmessig relevante egenskaper. Både emulsjonsvolum og effektivitet av barrierer beregnes sesongvis basert på gjennomsnitt for aktuelle parametere (eksempelvis lys, vind og temperatur) Effektivitet En barriere vil normalt bestå av ett eller flere oppsamlingssystemer. Figur 7-1 illustrerer et standardsystem bestående av to fartøyer, lense, oljeopptaker og lagringskapasitet. Effekten av hver enkelt barriere avhenger av vær- (lensetap øker med økende bølgehøyde) samt lysforhold (det antas en lavere effektivitet ved dårlige lysforhold som en konsekvens av høyere sannsynlighet for at oljeflak passerer på utsiden av lensene). I mørket forventes en effektivitetsreduksjon til 65 % (Norsk Olje og Gass, 2013). Forventet effektivitet av en barriere er også lavere med økende avstand fra kilden. Figur 7-1 Systemeffektiviteten tilsvarer den andelen av sveipet overflateolje som samles opp. Systemeffektivitet er et uttrykk for hvor mye olje som samles opp fra et lensesystem og er dermed hovedsakelig relatert til lensetype, selve operasjonen, oljens egenskaper og bølge-/strømforhold. DNV GL Report No , Rev Side 54

57 Lysforhold påvirker i liten grad systemeffektiviteten. Mange år med olje-på-vann øvelser har etablert kunnskap om hvilken oppsamlingseffektivitet som oppnås med et NOFO-system som funksjon av bølgehøyde. Figur 7-2 gir en benyttet sammenheng mellom systemeffektivitet og bølgehøyde basert på dette erfaringsmaterialet. Figur 7-2 Sammenhengen mellom signifikant bølgehøyde (meter) og systemeffektivitet (%) Kapasitet og dimensjonering Dimensjonering av oljevernberedskap gjøres som en regnearkøvelse, hvor forvitringsdata for Goliat Blend 1 råolje, lokale klimatiske forhold (temperatur, vind, lys), oppgitt kapasitet til NOFO systemer, og lys- og bølgerelaterte effektivitetsvurderinger inngår. Standard NOFO-systemer har opptakskapasitet på 2400 Sm 3 /døgn, mens Hi-Wax/Hi-Visc har en opptakskapasitet på 1900 Sm 3 /døgn. Beredskapen dimensjoneres for tilstrekkelig kapasitet i barriere 1a og 1b til å håndtere tilflyt av emulsjon fra en hendelse tilsvarende dimensjonerende DFU (for metodikk se Norsk Olje og Gass, 2014) Oljens egenskaper relevant for oppsamling, opptak og dispergering Utover dimensjoneringen av oljevernberedskapen med tanke på mekanisk opptak, vurderes også oljens egenskaper kvalitativt. Her er de sentrale parameterne viskositet og dispergerbarhet. Viskositet er viktig for mekanisk opptak, og oljens dispergerbarhet i ulike tidsvinduer avgjør når kjemisk dispergering forventes relevant som tiltak Mekanisk oppsamling Studier utført av SINTEF på oljevernutstyr har vist at overløpsskimmere (TransRec) kan ha redusert systemeffektivitet ved viskositeter over cp. Ved viskositet over cp er det anbefalt å bytte ut vanlige overløpsskimmer med Hi-Wax/Hi-Visc utsyr for å optimalisere DNV GL Report No , Rev Side 55

58 opptakseffektiviteten. Nedre viskositetsgrense for effektiv mekanisk oppsamling regnes som 1000 cp, grunnet lensetap ved lavere viskositeter Kjemisk dispergering Kjemisk dispergering skal vurderes som et supplement til mekanisk oppsamling, eller som et alternativ til mekanisk oppsamling ved mindre oljeutslipp. Hvor lenge oljen er dispergerbar avhenger av endring i viskositet over tid av oljeemulsjonen, lokalisert på havoverflaten. 7.2 Forutsetninger og antakelser Oljetype Goliat Blend 1 råoljen er brukt som referanse i beregningene. Bakgrunnsinformasjonen er hentet fra et forvitringsstudium gjennomført av SINTEF (2008). Se avsnitt 3.1 for oljespesifikke parametere. Dispergerbarhetstester har ikke blitt utført for Goliat Blend 1, men på grunn av oljens egenskaper, er det forventet at alle Goliatoljer har eget potensial for bruk av dispergeringsmidler. Tidsvindu for dispergerbarhet vist i Tabell 7-1 er predikerte verdier basert på oljens stivnepunkt (SINTEF, 2008). Goliat Blend 1 vil ha et potensiale for kjemisk dispergering: Redusert kjemisk dispergerbarhet fra 1-2 timer og inntil ca. 48 timer etter et søl på sjøen ved ca m/s vindstyrke ved vintertemperatur. Redusert kjemisk dispergerbarhet fra 3-6 timer og opptil flere dager på sjøen etter et søl ved ca m/s vindstyrke ved sommertemperatur. Ved 2-5 m/s vindstyrke vil Goliat Blend 1 ha god dispergerbarhet inntil timer, og redusert kjemisk dispergerbarhet opptil flere dager på sjøen både ved sommer- og vinterforhold. DNV GL Report No , Rev Side 56

59 Tabell 7-1 Tidsvindu for kjemisk dispergering angitt for vinter- og sommerforhold (ved henholdsvis 5 C og 10 C) for ulike vindhastigheter. Grønn farge indikerer at oljen er dispergerbar, gul indikerer redusert kjemisk dispergerbarhet, mens rød indikerer lav/dårlig dispergerbarhet (SINTEF, 2008) Sesong Tidsvindu dispergering (temp.) Timer Dager 0,04 0,08 0,13 0,25 0,38 0,50 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 Vind Vinter (5 C) 2 m/s 5 m/s 10 m/s 15 m/s Vind 2 m/s Sommer (10 C) 5 m/s 10 m/s 15 m/s Utblåsningsrate Vektet utblåsningsrate er beregnet til 324 Sm 3 /d ved overflate- og 294 Sm 3 /d ved sjøbunnsutblåsning (AddEnergy, 2015). For å beregne systembehovet er det dimensjonert for overflateutblåsning da dette scenariet har høyest vektet utblåsningsrate (324 Sm 3 /d) (AddEnergy, 2015). 7.3 Beregning av systembehov i barriere 1a og 1b For å beregne systembehov for mekanisk opptak i barriere 1a og 1b, er det tatt utgangspunkt i lokal vind- og temperaturstatistikk for et utvalg av parametere fra forvitringsstudien til Goliat Blend 1 råoljen (Tabell 7-2) (SINTEF, 2008). Data innsamlet ved Slettnes Fyr er lagt til grunn for sjøtemperatur, data innsamlet ved Furuholmen Fyr er lagt til grunn for vindstyrke (Figur 7-3) (eklima, 2014). For den aktuelle brønnen er det beregnet operasjonslys for boreoperasjonen ved å benytte programmet ArcGis. Programmet beregner operasjonslys for den aktuelle lokasjonen. Timer med dagslys og dagslysandelen er presentert i Tabell 7-2. Effektivitet som funksjon av bølgehøyde er presentert i Tabell 7-2. Bølgehøydeobservasjoner er innhentet fra Meteorologisk Institutts nærmeste observasjonspunkt til den aktuelle brønnen (hsmd 982) (eklima, 2014) (Figur 7-3). DNV GL Report No , Rev Side 57

60 Figur 7-3 Oversikt over stasjoner for innsamling av data for vindstyrke, sjøtemperatur (eksempel: Furuholmen Fyr) og bølgehøyder (eksempel: hsmd 982). Lokasjon for letebrønn 7220/6-2 er vist. Tabell 7-2 Vindhastigheter er målt ved Furuholmen Fyr, sjøtemperaturer er målt ved Slettnes Fyr. Avrundet verdi refererer til valg av datasett i forvitringsstudiet. Andel dagslys er oppgitt som timer dagslys og prosent (%) og er beregnet for planlagt borelokasjon. Siste kolonne viser effektiviteten av mekanisk oppsamling som en funksjon av bølgehøyde for nærmeste målepunkt. Data er hentet fra eklima (2014). Sesong Målt sjøtemperatur ( C) Timer Målt vind (m/s) dagslys (t) Snitt Avrundet Snitt Avrundet Dagslysandel (%) Effektivitet som en funksjon av bølgehøyde (%) Vår (mars-mai) 8,5 10 3,4 5 19,5 81,3 61,1 Sommer (juniaugust) Høst (septembernovember) Vinter (desemberfebruar) 6,6 5 8, ,4 8,2 10 7,0 5 11,2 46,5 58,3 9,2 10 2,9 5 4,8 19,8 47,6 DNV GL Report No , Rev Side 58

61 Forvitringsegenskapene til oljen, gitt de klimatiske forholdene presentert i tabellen over, er oppsummert i Tabell 7-3 sammen med beregnet beredskapsbehov i barrierene 1a og 1b. Med utgangspunkt i forvitringsdataene og vektet utblåsningsrate (AddEnergy, 2015) er emulsjonsmengden tilgjengelig for mekanisk opptak på åpent hav beregnet. For systembehovene i barriere 1a og 1b er forvitringsdata for henholdsvis 2 og 12 timer forvitret olje lagt til grunn for alle sesonger. For en overflateutblåsning er behovet beregnet til ett NOFO-system i barriere 1a og ett NOFO system-system i barriere 1b, totalt 2 NOFO-systemer, i alle sesongene. Tabell 7-3 Beregnet systembehov for overflateutblåsning fra letebrønn 7220/6-2. Beregningene for barriere 1a er basert på den oljemengden som, basert på forvitringsegenskapene til Goliat Blend 1 råolje, tilflyter barrieren. For barriere 1b er det beregnet systembehov på samme måte, men gitt at barriere 1a er operativ. Parameter Vår Sommer* Høst Vinter Vektet utblåsningsrate (Sm 3 /d) Fordampning etter 2 timer på sjø (%) Nedblanding etter 2 timer på sjø (%) Oljemengde tilgj. for emulsjonsdannelse (Sm 3 /d) Vannopptak etter 2 timer på sjø (%) Viskositet etter 2 timer på sjø (cp) Emulsjonsmengde for opptak i barriere 1a (Sm 3 /d) Opptakskapasitet (Sm 3 /d) Behov for NOFO-systemer i barriere 1a 0,2 (1) 0,1 (1) 0,2 (1) 0,2 (1) Effektivitet av barriere 1 (%) Olje ut B1a Fordampning etter 12 t (%) Nedblanding etter 12 t (%) Vannopptak etter 12 timer på sjø (%) Viskositet etter 12 timer på sjø (cp) Olje inn B 1b Emulsjonsmengde til barriere 1b (Sm 3 /d) Opptakskapasitet (Sm 3 /d) Effektivitet Barriere 1a og 1b (%) 69,3 80,8 59,8 45,5 Behov for NOFO-systemer i barriere 1b 0,1 (1) 0,1 (1) 0,2 (1) 0,2 (1) Totalt behov barriere 1a og 1b * Forventet boreperiode. DNV GL Report No , Rev Side 59

62 7.3.1 Tilgjengelighet oljevernfartøy, slepefartøy og tilhørende responstider NOFO disponerer oljevernfartøy både som del av områdeberedskapen på norsk sokkel og tilknyttet landbaser langs kysten. Responstid til hvert enkelt system avhenger av seilingstid (avstand til lokasjon og hastighet), frigivelsestid, samt tid for utsetting av lense, for både OR-fartøy og slepebåt. Oljevernfartøyene er utstyrt med lenser og oljeopptakere. For å operere behøver de et slepefartøy som trekker i den andre enden av lensen. NOFO-fartøy inkludert slepebåt kalles et NOFO-system. Responstider er beregnet for identifiserte oljevernfartøy og slepefartøy, som sammen gir responstid for NOFO-systemer til den aktuelle lokasjonen. Responstider avspeiler garanterte maksimale responstider for tilgjengelige NOFO-fartøy og slepebåter på norsk sokkel. Responstidene for oljevernfartøy er beregnet ut fra følgende antagelser (fra NOFO, 2014): 1) 14 knop transitthastighet. 2) 1 time for utsetting av lense. 3) 1-6 timers frigivelsestid for områdefartøy. 4) 10 timer mobiliseringstid for første fartøy fra NOFO baser, 30 timer mobiliseringstid for andre fartøy fra NOFO baser. Tabell 7-4 gir en oppsummering av responstidene som søkes benyttet for brønnoperasjonen. Boreoperasjonens forsyningsfartøy (Lundin PSV) vil ha installert NOFO-system om bord. Lundin vil ha en slepebåt i nærområdet til brønnen til enhver tid, for å sikre tilfredsstillende responstid for dette systemet. For dette systemet er det konservativt antatt at fartøyet befinner seg midt mellom brønnlokasjonen og Hammerfest idet det oppstår en situasjon, og at fartøyet må innom Hammerfest før det kan returnere til brønnlokasjonen for å begynne oljevernaksjonen. Fartøyet fra Goliat kan derfor være første system på lokasjonen. De 2 systemene vil være operative innen 15 timer i alle sesonger. Dersom andre fartøy er i området samtidig med denne boreaktiviteten vil disse kunne benyttes i en eventuell boreoperasjon. DNV GL Report No , Rev Side 60

63 Tabell 7-4 Beregninger av responstid for oljevernfartøy til brønnen 7220/6-2 i PL609 for OR- og slepefartøy. System Seilingstid (t) Tidstillegg (t) 1) Samlet respons-tid NOFO-fartøy (t) Slepefartøy Responstid (t) Total responstid for komplett system (t) Esvagt Aurora (Goliat) 5, Lundin PSV 13, Slepebåt Goliat Slepebåt Lundin Følger fartøyet 12 Følger fartøyet 15 1) Spesifikk mobiliseringstid for områdefartøy og basefartøy inkluderer mobiliseringstid for NOFO (1 time), frigivelsestid fra operatør (4 timer), og tid for utsetting av lense (1 time). I henhold til ytelseskravene til Lundin Norway AS og veiledningen til Norsk olje og gass skal fullt utbygd barriere 1a være på plass senest innen korteste drivtid til land (13 døgn 100 persentil), mens barriere 1b skal være på plass innen 95 persentil av korteste drivtid til land. Kystnære systemer og strandrensesystemer skal videre innen 95 persentil av korteste drivtid til land være i stand til å håndtere 95 persentil av tilflytende mengde oljeemulsjon, etter at effekten av forutgående barrierer er trukket fra. 95-, og 100-persentil av drivtider og strandet oljeemulsjon, med og uten effekt av barrierer 1a og 1b, er presentert i Tabell 7-5. Gitt en overflateutblåsning fra letebrønn 7220/6-2 vil det ikke være stranding av olje innen 95 persentil av scenarioene. 100 persentil av strandet oljeemulsjonsmengde i den mest ressurskrevende sesongen (sommer) er på 37 tonn per døgn, forutsatt en utslippsperiode på 9,3 døgn (vektet varighet), fratrukket effektiviteten av barriere 1a og 1b. For å håndtere denne emulsjonsmengden vil det være tilstrekkelig med ett kystsystem. Med de oppgitte responstidene for oljevernfartøy til letebrønn 7220/6-2 er ytelseskravene tilfredsstilt med god margin. Ytterligere detaljering av systemer og ressurser vil fremgå av oljevernplanen som ferdigstilles før oppstart. Tabell 7-5 Strandet emulsjon i tonn og drivtider til land i dager (95- og 100-persentil) gitt et overflateutslipp for vår-, sommer-, høst- og vintersesongen, basert på oljedriftsmodelleringen presentert i kapittel 3. De beregnede strandingsmengdene og drivtidene for sesongene (vår, sommer, høst og vinter) representerer forskjellige simuleringer. Alle simuleringer for overflateutblåsningen er lagt til grunn for tallene vist under. Tilflyt til barriere 2 Strandet emulsjon (tonn), (tonn/døgn), forutsatt uten effekt av Barriere 1a Drivtid til land (d) effekt av Barriere 1a og Sesong og 1b 1b Persentil Vår ,1-3 Sommer ,2-37 Høst ,3-15 Vinter ,0-4 DNV GL Report No , Rev Side 61

64 7.4 Konklusjon beredskapsanalyse Med basis i forvitringsdataene (SINTEF, 2008) og den beregnede vektede utblåsningsraten (AddEnergy, 2015) er emulsjonsvolum tilgjengelig for mekanisk opptak på åpent hav beregnet. Goliat Blend 1 råoljen forventes å være egnet for bekjempelse med lenser og ordinære overløpsskimmere i barriere 1a og 1b i alle sesonger, gitt at oljen har forvitret mer enn 6-9 timer ved sommerforhold (vindstyrke: 5 m/s, sjøtemperatur 10 C), og mer enn 3 timer ved vinterforhold (vindstyrke: 10 m/s, sjøtemperatur 5 C) for optimal mekanisk oppsamling av olje (viskositet > 1000 cp) (SINTEF, 2008). For beregning av systembehov i barriere 1a og 1b er forvitringsdata for henholdsvis 2 og 12 timer gammel olje lagt til grunn for alle sesonger. For dimensjonerende scenario, som er en overflateutblåsning med vektet utblåsningsrate på 324 Sm 3 /døgn og vektet varighet på 9,3 døgn, viser beregningene at ett NOFO-system i barriere 1a og ett NOFO-system i barriere 1b vil være tilstrekkelig til å håndtere tilflyt av oljeemulsjon i hver av barrierene, i alle sesonger. De to systemene vil være operative innen 15 timer. Dette er godt innenfor tidskravet for fullt utbygde barrierer (13 døgn for barriere 1a). Tidskravet for barriere 1b er ikke definert, da det ikke er stranding av olje innen 95 persentilen av de modellerte scenarioene. DNV GL Report No , Rev Side 62

65 REFERANSER AddEnergy, Memo Blowout Simulations from Permian, Neiden 7220/6-2 PL609. Lundin Norway AS. Dated January 12th Artsdatabanken 2010; Nasjonal kunnskapskilde for biologisk mangfold. Norske Rødliste for arter DNV GL & Akvaplan niva, Development of methodology for calculations of environmental risk for the marginal ice zone A joint project between Akvplan-niva and DNV GL. Report no.: , rev00. Document no.: 18L9BD0-6. Date: e-klima, Måleverdier for sjøtemperatur/vind ved Furuholmen og Slettnes fyr. Johansen (2010). [Personal communication with Ø. Johansen]. Johansen Ø., D. I. (2006). Implementation of the near-field module in the ERMS model, Technical report, SINTEF. Lloyd s, Blowout and well release frequencies based on SINTEF offshore blowout database Report no: /2014/R3. Rev: Final. Dated 22 May Lundin Norway AS, Risk Acceptance criteria for Operations on the Norwegian Continental Shelf, LUNAS-S-FD MI, Isdata fra Meteorologisk institutt. Statistikk for Norsk olje og gass, Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser, datert NOFO, Planforutsetninger barriere 1. Datert OLF, Metode for miljørettet risikoanalyse (MIRA) revisjon OLF rapport, Scandpower, Blowout and well release frequencies based on SINTEF Offshore Blowout Database, 2010 (revised). Report no /2011/R3 (5 April 2011). Seapop Rådata innhentet for konsentrasjoner av kystnære sjøfuglarter fra Norsk Institutt for Naturforskning ved Geir Systad, mars/april Seapop, Sjøfugl åpent hav. Utbredelsen av sjøfugl i norske og tilgrensende havområder. SINTEF, Weathering of the Goliat Kobbe and two Goliat Blend of Kobbe and Realgrunnen crude oils. SINTEF rapportnr. F DNV GL Report No , Rev Side 63

66 VEDLEGG A METODEBESKRIVELSE Side I

67 Miljørettet risikoanalyse Analyser av miljørisiko utføres trinnvis i henhold til Norsk Olje og Gass veiledning for miljørisikoanalyser (OLF, 2007). For letebrønn 7220/6-2 er det valgt å gjennomføre en skadebasert miljørisikoanalyse for de antatt mest sårbare miljøressursene. En kort metodebeskrivelse er gitt i det følgende, mens det henvises til veiledningen for utfyllende informasjon. For strandhabitater er det valgt å analysere samtlige 10 x 10 km ruter innen influensområdet, hvilket også ligger inne i veiledningen (OLF, 2007). Skadebasert miljørisiko per år for en leteboring (tidsbegrenset aktivitet - operasjon) beregnes ved hjelp av følgende uttrykk: Formel 1 f skade( skadekategori) operasjon = f 0( operasjon) [ varighet] p[ treff] p[ tilstedeværelse] p[ skade ] p ( skadekategori) der: Parameter f[skade mindre-alvorlig ]år f 0 n Beskrivelse = sannsynlighet for angitte konsekvenskategori på årsbasis = sannsynlighet pr måned / sesong (sesongene har lik varighet) p[treff]n = sannsynligheten for å treffe VØK i måned / sesong n gitt et utslipp p[tilstedeværelse]n = sannsynligheten for tilstedværelse (andel av sesongen) for hver av de n månedene / sesongene. p[skade mindre-alvorlig ]n = sannsynlighet for skade på VØK i angitte måned / sesong N = antall måneder / sesonger (12 / 4) Sjøfugl og sjøpattedyr Miljøskade for bestander av for eksempel sjøfuglarter estimeres ved å beregne skade på en bestand i form av hvor stor andel av bestanden som kan omkomme ved et eventuelt oljeutslipp. Dette gjøres ved å koble den geografiske fordelingen av sjøfugl, fordelt på km ruter, med sannsynlighet for oljeforurensning i de tilsvarende rutene. Dermed beregnes andel døde sjøfugl i hver rute i henhold til effektnøkkelen vist i Tabell A-1 og Tabell A-2 (sjøpattedyr). S1, S2 og S3 er økende grad av individuell sårbarhet. Tabell A-1 Effektnøkkel for beregning av andel sjøfugl innenfor en km sjørute som dør ved eksponering av olje fordelt på fire kategorier. Oljemengde (tonn) i 10 x 10 km rute Effektnøkkel akutt dødelighet Individuell sårbarhet av VØK sjøfugl S1 S2 S tonn 5 % 10 % 20 % tonn 10 % 20 % 40 % tonn 20 % 40 % 60 % 1000 tonn 40 % 60 % 80 % Side II

68 Tabell A-2 Effektnøkkel for beregning av andel sjøpattedyr innenfor en km sjørute som dør ved eksponering av olje fordelt på fire kategorier. Effektnøkkel akutt dødelighet Oljemengde (tonn) i 10 x 10 km rute Individuell sårbarhet av VØK sjøpattedyr S1 S2 S tonn 5 % 15 % 20 % tonn 10 % 20 % 35 % tonn 15 % 30 % 50 % 1000 tonn 20 % 40 % 65 % Andelen av bestand som går tapt benyttes videre for å karakterisere alvorlighetsgraden av miljøskaden i fire konsekvenskategorier. Hver konsekvenskategori er tilegnet en teoretisk restitusjonstid: Mindre Moderat Betydelig Alvorlig < 1 år teoretisk restitusjonstid 1-3 år teoretisk restitusjonstid 3-10 år teoretisk restitusjonstid > 10 år teoretisk restitusjonstid Skadenøkkelen (Tabell A-3) er basert på informasjon om artenes populasjonsdynamiske egenskaper og på modellering av restitusjonstid for arter med lavt gjenvekstpotensiale (OLF, 2007). Lomvi har i tillegg til lavt gjenvekstpotensiale også negativ populasjonstrend. For denne arten brukes en egen skadenøkkel vist i Tabell A-4. Gitt at en populasjon med negativ bestandstrend skades, foreligger to muligheter: Bestanden blir tregere restituert fordi den er under press eller bestanden blir raskere restituert fordi det blir mindre konkurranse innad i populasjonen og det tar kortere tid å komme tilbake til den nedadgående bestandslinjen. Det er konservativt valgt å benytte den første av disse teoriene i foreliggende analyse. For hver oljedriftsimulering beregnes skadeomfanget i hver rute i henhold til bestandsandel og fastsatt skadenøkkel. Skadeomfanget for alle ruter summeres til en bestandsskade i henhold til nøkkel for restitusjonstid. Til sist sammenlignes miljørisiko som er resultat av disse beregningene med selskapets akseptkriterier. Side III

69 Tabell A-3 Skadenøkkel for sannsynlighetsfordeling av teoretisk restitusjonstid ved akutt reduksjon av sjøfugl- og sjøpattedyrbestander med lavt restitusjonspotensiale (S3)(OLF, 2007). Akutt bestandsreduksjon Mindre <1 år Konsekvenskategori miljøskade Teoretisk restitusjonstid i år Moderat 1-3 år 1-5 % 50 % 50 % Betydeli g 3-10 år 5-10 % 25 % 50 % 25 % Alvorlig >10 år % 25 % 50 % 25 % % 50 % 50 % 30 % 100 % Tabell A-4 Skadenøkkel for sannsynlighetsfordeling av teoretisk restitusjonstid ved akutt reduksjon av sjøfuglbestander med lavt restitusjonspotensiale og negativ populasjons-utviklingstrend (S4). Akutt bestandsreduksjon Mindre <1 år Konsekvenskategori miljøskade Teoretisk restitusjonstid i år Moderat 1-3 år Betydeli g 3-10 år 1-5 % 40 % 50 % 10 % Alvorlig >10 år 5-10 % 10 % 50 % 30 % 10 % % 10 % 50 % 40 % % 20 % 80 % 30 % 100 % Strand Beregning av miljørisiko på strandhabitat er gjennomført etter VØK-habitat-metoden (OLF, 2007). For VØK-habitat beregnes miljøskade direkte ut fra oljedriftsstatistikken for et område (for eksempel en rute), og sårbarheten til det aktuelle habitatet (sårbarhet på habitat/ samfunnsnivå). Miljøskaden uttrykkes ved restitusjonstid. Restitusjon regnes oppnådd når det opprinnelige dyre- og plantelivet i det berørte samfunnet er tilbake på tilnærmet samme nivå som før utslippet (naturlig variasjon tatt i betraktning), og de biologiske prosessene fungerer normalt. I VØK-habitat-metoden beregnes sannsynligheten for skade på strand for alle km ruter innenfor influensområdet til et uhellsutslipp fra boreaktiviteten, beregnet utfra rutenes eksponeringsgrad og sammensetning av kyst typer, samt deres sårbarhet (Tabell A-5). Side IV

70 Tabell A-5 Sårbarhetsindeks for strandtyper for eksponert og beskyttet kyst (DNV, 2006). Strandtype Sårbarhetsgrad Eksponert Beskyttet Sva 1 1 Klippe 1 1 Blokkstrand 1 2 Sandstrand 2 3 Steinstrand 1 3 Leire 2 3 Ikke data 2 3 Menneskeskapt 1 1 Sanddyne 2 3 For hver rute forekommer informasjon om strandtype og lengden av hver strandtype. Hver strandtype tildeles en sårbarhetsindeks S1, S2 eller S3. Sårbarhetsindeksen er angitt for eksponert kyst og for beskyttet kyst, samt i forhold til substrattype. Andelen av strandhabitat med sårbarhet S1, S2 og S3 beregnes for hver strandrute. Bidraget fra hver av sårbarhetskategoriene tilsvarer den relative fordelingen av sårbarhetskategoriene innen ruten. Sannsynligheten for skade for strand innen hver sårbarhetsindeks blir da et produkt av sannsynligheten for olje i de fire oljemengdekategoriene, andelen av kyst med sårbarhetsindeks 1, 2 eller 3 og den respektive sannsynlighetsfordelingen av konsekvenskategorier som vist i Tabell A-6. Den totale sannsynligheten for skade i hver enkelt rute angis ved å summere sannsynligheten for hver enkelt konsekvenskategori for de tre sårbarhetsindeksene. Tabell A-6 Skadenøkkel for beregning av sannsynlighet for skade på kyst (DNV, 2006). Skadenøkkel for kyst Sårbarhet oljemengde Høy (S3) Moderat (S2) Lav (S1) Mindre <1 år Skadekategori Teoretisk restitusjonstid Moderat 1-3 år Betydelig 3-10 år t 20 % 50 % 30 % Alvorlig >10 år t 10 % 60 % 20 % 10 % t 20 % 50 % 30 % >1000 t 40 % 60 % t 60 % 40 % t 30 % 60 % 10 % t 10 % 60 % 30 % >1000 t 40 % 50 % 10 % t 80 % 20 % t 60 % 40 % t 40 % 50 % 10 % >1000 t 20 % 40 % 40 % Side V

71 Fisk Metode En kvantifisering og vurdering av mulige konsekvenser for fisk som følge av uhellsutslipp av olje fra petroleumsvirksomhet bygger på prinsippene om eksponering for hydrokarboner i vannsøylen og effektene av en slik eksponering først og fremst på egg og larver som de mest sårbare livsstadiene. Deretter må det vurderes de videre konsekvenser som ulike effekter (dødelighet, redusert overlevelse) vil ha på årsklasserekruttering. I foreliggende analyse er det benyttet en statistisk anvendelse hvor man ser på overlapp mellom et stort antall oljedriftssimuleringer basert på historiske vær og vindforhold, kombinert med et stort antall modellerte utbredelsesmønstre for sild og torskelarver basert på observerte historiske gytemønstre og - mengder. Eksponeringen er et resultat av andel larver som overlapper vannsøylekonsentrasjoner (både løste konsentrasjoner og oljedråper i vannet) over gitte effektgrenser som kan gi dødelighet eller redusert overlevelse. En generell skisse over den statistiske tilnærmingen er gitt i Figur A-1. Figur A-1 Skisse over statistiske eksponeringsberegninger for fiskelarver som en del av miljørisikometodikk. Side VI

72 De statistiske beregningene vil alltid gi et utfallsrom i forhold til hvor stor tapsandel av larver de ulike oljedriftsimuleringene gir. En rekke usikkerheter og utfordringer ligger inne i en slik tilnærming og noen av hovedutfordringene er gjengitt i Figur A-2. Tapsandelene tas videre til sannsynlighet for ulike tap av årsklasserekrutteringen, og deretter beregnes skade i form av restitusjonstid slik figuren over viser. Figur A-2 Hovedutfordringer i forhold til statistiske tapsberegninger for fiskeegg og larver. Naturlig dødelighet Variasjon i overlevelse og naturlig dødelighet av egg/larver er et sentralt tema i disse analysene i og med at sannsynligheten for at en torsk vokser opp fra egg til gytemoden alder kan være så liten som 1 per 25 millioner (4, ). Denne romlige/temporale variasjonen i naturlig dødelighet innen en årsklasse er sannsynligvis av stor betydning for populasjonseffekten av et oljesøl. Dette er imidlertid ikke kvantifisert (eller i det hele tatt beskrevet) for mange bestander eller stadier. For larvene handler det om timing for å få gode oppvekstsvilkår som følge av mange faktorer, blant annet: Direkte effekt av temperatur og klima Mattilgang (mellomårsvariasjon) Romlig variasjon (mat, habitat) Temporal variasjon innen sesong Maternale effekter Tetthetsavhengig dødelighet Predasjonsdødelighet Når det gjelder egg og larvestadiene for norsk-arktisk torsk så vil de fleste av disse faktorene være viktige, kanskje med unntak av tetthetsavhengig dødelighet, mens det for norsk vårgytende sild trolig er mattilgang og romlig variasjon her som har størst betydning. Den viktigste perioden for å bestemme årsklassestyrken er etter at sildelarvene har begynt å ta til seg ekstern føde og før de har passert Røst. Larveoverlevelse er positivt korrelert med mengde fødeorganismer i området der larvene begynner å ta til seg ekstern føde (DNV, 2008). Side VII

73 En teori rundt overlevelse av fiskeegg- og larver er at eggene/larvene med best overlevelsesbetingelser er flekkvis fordelt. Det vil si at egg/larver i enkelte områder har mye større naturlig overlevelsesevne enn i andre områder. I ekstreme tilfeller hevdes det at egg/larver kun fra ett område vil overleve. Argumentasjonen har derfor vært at selv svært små tapsandeler av egg derfor vil være i stand til å medføre tap av hele årskull dvs. de larvene som faktisk vokser opp til voksen fisk. En slik situasjon betinger at alle overlevende larver må være samlet innenfor et geografisk og tidsmessig avgrenset område som opplever oljekonsentrasjoner store nok til å gi effekter. Nå er det ingen data som tilsier at det kun er egg og larver i begrensede enkeltområder som overlever, selv om variasjonen i overlevelse er stor. Andre teorier hevder at overlevelse av egg og larver har en tilfeldig romlig fordeling innen ett begrenset tidsrom ved ellers like oppvekstbetingelser. I en statistisk tilnærming så kan man ta inn variasjon i overlevelse ved å gi et utfallsrom på hvor mye et tap av larver har å si for tap av årsklasserekrutteringen dvs. av de som faktisk overlever og vokser opp. Eksempelvis så kan man legge inn at det er en viss sannsynlighet for at de larvene man har regnet en effekt på har dobbelt så god overlevelse som andre larver, men det er også da tilsvarende sannsynlighet for at de har bare halvparten så god overlevelse som andre larver. Det man imidlertid vil forvente er at de har samme overlevelse som andre larver. Dette gir et utfallsrom med ulike sannsynligheter for ulike utfall basert på en tapsandel av egg/larver. Tilnærmingen som er benyttet denne analysen tar inn er faktor 10 i overlevelsesvariasjon i tråd med anbefalingene i metoderapporten for olje-fisk (DNV, 2008) og gir sannsynligheter for ulike utfall som skissert i tabellen under (Tabell A-7). Tabell A-7 Sannsynlighetsfordeling av tapsandeler på årsklasserekruttering for ulike tapsandeler av torskeegg og larver (OLF, 2008). Tapsandel årsklasse rekruttering <1 % 50 % 10 % Tapsandel egg/larver 1 % 2 % 5 % 10 % 20 % 30 % 1 % 30 % 20 % 10 % 2 % 15 % 40 % 20 % 10 % 5 % 5 % 20 % 40 % 20 % 10 % 5 % 10 % 10 % 20 % 40 % 20 % 10 % 20 % 10 % 15 % 40 % 15 % 30 % 10 % 15 % 40 % 50 % 5 % 10 % 20 % >50 % 5 % 10 % Bestandsmodell I foreliggende rapport er det ikke gjort noen oppdatering av bestandsmodellen i forhold til ULB 7c fra 2003, dvs. det er benyttet samme modell («Ugland-modellen») for å predikere hva et tap i årsklasserekruttering betyr for en årsklasse. Her er det igjen et utfallsrom i forhold til om den aktuelle årsklasse er sterk eller svak og betyr mye eller lite for fremtidig gytebestand. Modellen er ganske forenklet, bl.a. ved å anta at rekrutteringen hvert år er et tilfeldig tall fra en gitt fordeling (riktignok basert på observert fordeling av rekrutteringsstyrker). Initialbetingelsen til modellen er antall individer ved alder 3-15 år ved et gitt tidspunkt, f.eks Ut fra denne initialbetingelsen ble det så gjort 100 kjøringer over 30 år. Dette gir dermed 100 ulike måter som bestanden kan utvikle seg på dersom man ikke har oljedødelighet. Deretter ble så antall 3-åringer redusert med en gitt prosentandel (som representerer oljedødelighet) i det første året av de 100 kjøringene. Dermed får man Side VIII

74 100 forskjellige par (med og uten oljedødelighet) som angir fordelingen av oljeeffekten i f.eks. gytebiomasse. Norsk vårgytende -sild har ennå større variasjoner i årsklassestyrke enn nordøstatlantisk-torsk; forholdet mellom de beste og dårligste årsklassene i perioden var ca Enkelte svært gode sildeårsklasser kan "bære" sildefisket i flere år, eksempelvis 1960-årsklassen og 1983-årsklassen. Figur A-3 viser sannsynlighetsfordeling av ulike restitusjonstider for sild og torsk som følge av ulike tapsandeler på egg og larver. Restitusjonstid gytebestand 100 % 90 % 80 % 70 % 60 % 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % Tapsandeler årsklasserekruttering sild (%) < år Restitusjonstid gytebestand 100 % 90 % 80 % 70 % 60 % 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % Tapsandeler årsklasserekruttering torsk (%) < år Figur A-3 Beregnet restitusjonstid for gytebestand av sild (øverst) og torsk (nederst) som følge av ulike tapsandeler av årsklasserekruttering. Beregnet med Ugland-modellen. Side IX

75 Effektgrenser Et arbeid utført av DNV, Havforskningsinstituttet og Universitetet i Oslo i regi av OLF (2008) anbefaler bruk av en dose-respons funksjon som grunnlag for skadeberegninger i denne type analyser. Doserespons funksjonen som normalt benyttes har startpunkt på 100 ppb, som gir 1 % dødelighet, opp til 1 ppm som gir 100 % dødelighet. En slik dose-respons funksjon er antatt å reflektere den reelle skade som kan påføres fiskelarvene som følge av oljeeksponering. Denne funksjonen er valgt å benytte i skadeberegningene for fiskeegg og -larver i foreliggende analyse. Modelldataene for egg/larver er tilrettelagt i 10 døgns intervall. For utslipp med varighet 15 døgn er det summert tapsandeler for 2 tidssteg, dvs. man antar en eksponeringstid i vannsøylen på inntil 20 døgn. Antatt eksponeringstid er satt med basis i en representativ eksponeringstid for ressursene, og praktiske hensyn i forhold til hvordan ressursdataene er tilrettelagt. Modellert eksponeringstid for enkeltsimuleringer vil kunne være både kortere og i noen tilfeller lengre enn antatt eksponeringstid. Den marginale issonen Gjennom et samarbeidsprosjekt har Akvaplan-niva og DNV GL, på oppdrag fra Norsk Olje og Gass, utviklet en metodikk for beregning av miljørisiko i iskanten i Arktis (DNV GL & Akvaplan niva, 2014). Metodikken tar utgangspunkt i en definering av «iskanten», det vil si den marginale issonen (MIZ) til % iskonsentrasjon. Metodikken anbefaler imidlertid modellering av oljedrift etter utblåsning med dynamisk integrerte isdata, der en slik avgrensning av selve iskanten ikke er relevant. I SINTEFs OSCAR modell er iskonsentrasjon en integrert parameter, og det benyttes isdata fra hindcast arkivet (SVIM) (se avsnitt 3.2). Prosjektet ble gjennomført i samråd med Norsk Polarinstitutt, Norsk institutt for Naturforskning og Havforskningsinstituttet. Det ble konkludert at eksisterende skade- og effektnøkler (som beskrevet i Tabell A-1 til Tabell A-7) også bør være gjeldende for beregning av miljørisiko i periodevis islagte farvann, men med en anbefaling om at sårbarhetsverdien til enkelte arter og perioder justeres opp i forhold til opprinnelig verdi. For sjøfugl inkluderer dette artene krykkje, ismåke, polarmåke og sabineterne, mens det av marine pattedyr dreier seg om Svalbard-populasjonen av havert og flere ulike hvalarter. Artene, og de anbefalte månedlige sårbarhetsverdiene for islagte farvann, er angitt i Tabell A-8. Side X

76 Tabell A-8 Foreslåtte månedlige sårbarhetsverdier for arter i tilknytning til den marginale issonen i Arktis. Art Jan Feb Mars April Mai Jun Jul Aug Sept Okt Nov Des Krykkje Ismåke Polarmåke Sabinemåke Havert Hvithval Narhval Spermhval Spekkhogger Knølhval Vågehval Grønlandshval Referanser DNV, MIRA revisjon Rapport til OLF. DNV rapport nr , Rev. 01, pp 41 s. DNV, Om miljørisiko på fiskebestander. DNV rapport nr Rev 01. Rapport for Oljeindustriens Landsforening DNV GL & Akvaplan niva, Development of methodology for calculations of environmental risk for the marginal ice zone A joint project between Akvplan-niva and DNV GL. Report no.: , rev00. Document no.: 18L9BD0-6. Date: OLF, Metode for miljørettet risikoanalyse (MIRA) revisjon OLF rapport, OLF, Metodikk for miljørisiko på fisk ved akutte oljeutslipp. DNV rapport , pp. 87s. Side XI

77 VEDLEGG B BESTANDSTAP ALLE ARTER Side XII

78 Sannsynlighet for bestandstap av pelagiske sjøfuglarter gitt en overflateutblåsning Figur B-1 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av pelagiske sjøfugl, gitt en overflateutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. Side XIII

79 Sannsynlighet for bestandstap av pelagiske sjøfuglarter gitt en sjøbunnsutblåsning Figur B-2 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av pelagiske sjøfugl, gitt en sjøbunnsutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. Side XIV

80 Sannsynlighet for bestandstap av kystnære sjøfuglarter gitt en overflateutblåsning Figur B-3 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av kystnær sjøfugl, gitt en overflateutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. Side XV

81 Sannsynlighet for bestandstap av kystnære sjøfuglarter gitt en sjøbunnsutblåsning Figur B-4 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av kystnær sjøfugl, gitt en sjøbunnsutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. Side XVI

82 Sannsynlighet for bestandstap av marine pattedyr gitt en overflateutblåsning Figur B-5 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av marine pattedyr, gitt en overflateutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. Side XVII

83 Sannsynlighet for bestandstap av marine pattedyr gitt en sjøbunnsutblåsning Figur B-6 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av marine pattedyr, gitt en sjøbunnsutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. Side XVIII

84 Strandhabitat Tabell B-1 Sannsynlighet for stranding av olje i km ruter gitt en overflate- eller sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7220/6-2, oppgitt for mengdekategoriene tonn, tonn og tonn for de ti kystrutene med størst miljørisiko innen hver sesong. Det er ingen sannsynlighet for stranding av >100 tonn olje gitt en overflate- og sjøbunnsutblåsning. Sesong Rutenr. OVERFLATEUTBLÅSNING SJØBUNNSUTBLÅSNING tonn/rute tonn/rute Vinter Høst Sommer Vår 1 0,5 % 1,4 % 2 0,0 % 1,5 % 3 0,3 % 1,1 % 4 0,8 % 1,1 % 5 0,0 % 1,1 % 6 0,0 % 1,2 % 7 0,5 % 1,0 % 8 1,6 % 0,8 % 9 0,0 % 0,7 % 10 0,0 % 0,8 % 1 3,7 % 4,1 % 2 2,9 % 4,6 % 3 3,8 % 5,0 % 4 3,6 % 4,4 % 5 3,0 % 3,7 % 6 3,4 % 2,9 % 7 2,0 % 2,2 % 8 0,0 % 2,4 % 9 0,6 % 1,9 % 10 2,4 % 1,8 % 1 1,9 % 1,8 % 2 0,9 % 1,9 % 3 1,5 % 1,7 % 4 1,1 % 1,3 % 5 1,8 % 1,3 % 6 0,5 % 1,3 % 7 0,3 % 1,3 % 8 0,6 % 1,3 % 9 0,5 % 1,1 % 10 0,7 % 1,0 % 1 0,0 % 1,5 % 2 0,7 % 0,8 % 3 0,0 % 1,2 % 4 0,0 % 0,8 % 5 0,0 % 0,8 % 6 0,0 % 0,7 % 7 2,0 % 0,4 % 8 0,0 % 0,7 % 9 0,3 % 0,7 % 10 0,3 % 0,7 % Side XIX

85 Tabell B-2 Sannsynlighet for miljøskade i de ulike skadekategoriene (gitt ved restitusjonstid) gitt en overflate- eller sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7220/6-2 oppgitt for de ti kystrutene med høyest miljørisiko i de ulike sesongene. Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (>10 år) gitt en overflate- og sjøbunnsutblåsning. Vinter Høst Sommer Vår Sesong OVERFLATEUTBLÅSNING SJØBUNNSUTBLÅSNING Rutenr. Mindre Moderat Betydelig Mindre Moderat Betydelig (< 1 år) (1-3 år) (3-10 år) (< 1 år) (1-3 år) (3-10 år) 1 0,4 % 0,1 % 0,0 % 1,1 % 0,3 % 0,0 % 2 0,0 % 0,0 % 0,0 % 1,2 % 0,3 % 0,0 % 3 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,9 % 0,3 % 0,0 % 4 0,6 % 0,2 % 0,0 % 0,9 % 0,2 % 0,0 % 5 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,9 % 0,3 % 0,0 % 6 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,9 % 0,2 % 0,0 % 7 0,4 % 0,1 % 0,0 % 0,8 % 0,2 % 0,0 % 8 1,2 % 0,3 % 0,0 % 0,6 % 0,2 % 0,0 % 9 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,5 % 0,2 % 0,0 % 10 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,6 % 0,2 % 0,0 % 1 2,6 % 0,9 % 0,1 % 2,9 % 1,0 % 0,2 % 2 2,2 % 0,7 % 0,0 % 3,6 % 1,0 % 0,0 % 3 3,1 % 0,8 % 0,0 % 4,0 % 1,0 % 0,0 % 4 2,9 % 0,8 % 0,0 % 3,5 % 0,9 % 0,0 % 5 2,4 % 0,6 % 0,0 % 2,9 % 0,8 % 0,0 % 6 2,7 % 0,7 % 0,0 % 2,3 % 0,6 % 0,0 % 7 1,5 % 0,5 % 0,0 % 1,7 % 0,5 % 0,0 % 8 0,0 % 0,0 % 0,0 % 1,9 % 0,5 % 0,0 % 9 0,5 % 0,1 % 0,0 % 1,5 % 0,4 % 0,0 % 10 1,9 % 0,5 % 0,0 % 1,4 % 0,4 % 0,0 % 1 1,5 % 0,4 % 0,0 % 1,4 % 0,4 % 0,0 % 2 0,7 % 0,2 % 0,0 % 1,5 % 0,4 % 0,0 % 3 1,2 % 0,3 % 0,0 % 1,3 % 0,3 % 0,0 % 4 0,8 % 0,3 % 0,0 % 0,9 % 0,3 % 0,1 % 5 1,4 % 0,4 % 0,0 % 1,1 % 0,3 % 0,0 % 6 0,4 % 0,1 % 0,0 % 1,0 % 0,3 % 0,0 % 7 0,2 % 0,1 % 0,0 % 1,1 % 0,3 % 0,0 % 8 0,4 % 0,1 % 0,0 % 1,1 % 0,3 % 0,0 % 9 0,4 % 0,1 % 0,0 % 0,9 % 0,3 % 0,0 % 10 0,6 % 0,1 % 0,0 % 0,8 % 0,2 % 0,0 % 1 0,0 % 0,0 % 0,0 % 1,1 % 0,5 % 0,0 % 2 0,5 % 0,2 % 0,0 % 0,5 % 0,2 % 0,0 % 3 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,9 % 0,2 % 0,0 % 4 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,6 % 0,2 % 0,0 % 5 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,6 % 0,2 % 0,0 % 6 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,5 % 0,2 % 0,0 % 7 1,6 % 0,4 % 0,0 % 0,3 % 0,1 % 0,0 % 8 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,6 % 0,2 % 0,0 % 9 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,6 % 0,2 % 0,0 % 10 0,2 % 0,1 % 0,0 % 0,6 % 0,1 % 0,0 % Side XX

86 VEDLEGG C MILJØRISIKO VIST SOM FREKVENS Side XXI

87 Pelagisk sjøfugl Figur C-1 Miljørisiko knyttet til utblåsning fra letebrønn 7220/6-2, presentert for pelagisk sjøfugl, som skadefrekvenser fordelt på skadekategoriene Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig. Miljørisikoen for hver av ressursene er vist for måneden med høyest utslag innenfor den enkelte sesong. Side XXII

88 Kystnær sjøfugl Figur C-2 Miljørisiko knyttet til utblåsning fra letebrønn 7220/6-2, presentert for kystnær sjøfugl, som skadefrekvenser fordelt på skadekategoriene Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig. Miljørisikoen for hver av ressursene er vist for måneden med høyest utslag innenfor den enkelte sesong. Side XXIII

89 Marine pattedyr Figur C-3 Miljørisiko knyttet til utblåsning fra letebrønn 7220/6-2, presentert for marine pattedyr, som skadefrekvenser fordelt på skadekategoriene Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig. Miljørisikoen for hver av ressursene er vist for måneden med høyest utslag innenfor den enkelte sesong. Side XXIV

90 VEDLEGG D RESSURSBESKRIVELSE BARENTSHAVET Side XXV

91 I foreliggende kapittel gis en kort beskrivelse av naturressursene i Barentshavet, sammen med mulige effektgrenser for påvirkning av et oljeutslipp for de ulike artene. Mer detaljerte beskrivelser av naturressurser i området er gitt i Føyn et al. (2002), OLF (2008a), Helhetlig forvaltningsplan for Lofoten og Barentshavet (HI, 2010) og HI rapporten «Kunnskap om marine resurser i Barentshavet sørøst» (HI, 2012). Fysiske forhold Barentshavet er et grunt sokkelhav hvor den norske delen omfatter ca. 1,4 mill. km 2 og har et gjennomsnittlig dyp på omlag 230 m. Bunntopografien er dominert av store banke-områder ( m, eksempelvis Sentralbanken, Spitsbergenbanken og Storbanken) og dype renner ( m, eksempelvis Bjørnøyrenna) mellom disse. I vest følger Barentshavet den bratte kontinentalskråningen mot Norskehavet. I Barentshavet er det tre hovedvannmasser; kystvann, atlanterhavsvann og arktisk vann. Varmt atlantisk vann strømmer inn fra sørvest og kaldt, arktisk vann trenger inn fra nordøst. Kystvannet kommer inn i Barentshavet langs norskekysten og følger kysten videre østover. I møtet mellom det kalde arktiske vannet og det varme atlanterhavsvannet dannes front- og virvelsystemer som gir opphav til betydelig primærproduksjon i vår- og sommerhalvåret, den såkalte polarfronten (Føyn et al., 2002). Tilsvarende oppblomstring opptrer om våren i en km bred sone langs iskanten, hvor issmeltingen danner forutsetninger for et stabilt overflatelag og frigjøring av næringssalter. Den sesongvise smeltingen og frysingen av den ettårige vinterisen er sentral for dynamikken i økosystemet i Barentshavet. Inntil 90 % av Barentshavet kan dekkes av is om vinteren, men isutbredelsen variere mye fra år til år. Iskanten ved minimumsutbredelse kan ha en årlig variasjon på flere hunder kilometer (HI, 2012). Områdene rundt utredningsområdet i Barentshavet er som regel isfrie året rundt på grunn av innstrømming av varmt atlantisk vann (HI, 2012). Side XXVI

92 Figur D - 1 Strømforhold i Barentshavet (Sætre, 1999). Den Marginale Issonen Den marginale issonen (MIS) er en betegnelse på området mellom åpent hav og heldekkende sjøis. Generelt er området svært dynamisk og variasjoner i iskonsentrasjoner kan endre seg på kort tid. Vind og havstrømmer i retning mot isdekket kan gi klart definerte kanter, mens vind og strøm i motsatt retning kan gjøre at MIS strekker seg over store områder med ulik grad av isdekke. Side XXVII

93 MIS er et viktig næringsområde i Barentshavet. Isutbredelsen i Barentshavet påvirkes av lufttemperatur og mengden (m 3 /s og kjernetemperatur) av innstrømmende atlanterhavsvann. Smelting av is i sommerhalvåret gir et overflatelag av vann med høyere temperatur, lavere saltinnhold og mindre tetthet enn underliggende vannmasser. Det stabile overflatelaget er svært næringsrikt og utover våren, når ikke sollys lengre er en begrensende faktor, dannes det gode vekstvilkår og en massiv oppblomstring av planteplankton som igjen danner grunnlag for en næringskjede bestående av zooplankton, fisk, sjøfugl og marine pattedyr. MIS trekker seg nordover utover sommeren og det skjer en progressivt nordgående oppblomstring. Økosystemet rundt MIS er sentralt for alt liv i Barentshavet, og et eventuelt oljeutslipp som påvirker området vil potensielt kunne få alvorlige konsekvenser for hele økosystemet. Den sesongvise maksimale isutbredelsen i Barentshavet er basert på statistikk fra er vist i Figur D - 2 til Figur D - 4. Det er viktig å understreke at isutbredelsen varierer i stor grad fra år til år, og også innad i en sesong. Områdene rundt brønnlokasjonen i Barentshavet er isfrie året rundt på grunn av innstrømming av varmt atlantisk vann (MI, 2012). Det er viktig å understreke at disse isdataene ikke ligger grunn for oljedriftsmodelleringene, men er benyttet for å si noe om treffsannsynlighet av olje i isfylte områder. Detaljene for isdataene som er benyttet i oljedriftsmodelleringen er beskrevet i Kapittel 3 og de benyttede dynamiske isdataene er for perioden Det finnes en rekke definisjoner av MIS med hensyn til iskonsentrasjoner, for eksempel %, % og % ( I miljørisikosammenheng anbefales det å bruke en definisjon av MIS som starter på 10 % isdekke (DNV GL & Akvaplan niva, 2014). Dette er basert på Met.no sin definisjon av at iskonsentrasjoner under 10 % er å regne som åpent vann og at isdekke over 10 % vil påvirke eksponerings-scenarioene slik at det blir en endring i sårbarhet sammenlignet med eksponering på åpent hav. Side XXVIII

94 JANUAR FEBRUAR MARS APRIL Figur D - 2 Kart over månedsvis midlere iskonsetrasjoner for perioden for januar, februar, mars og april (MI, 2012). Side XXIX

95 MAI JUNI JULI AUGUST Figur D - 3 Kart over månedsvis midlere iskonsentrasjoner for perioden for mai, juni, juli og august (MI, 2012). Side XXX

96 SEPTEMBER OKTOBER NOVEMBER DESEMBER Figur D - 4 Kart over månedsvis midlere iskonsentrasjoner for perioden for september, oktober, november og desember (MI, 2012). Side XXXI

97 Naturressurser Sjøfugl Barentshavet er en viktig sjøfuglregion i global sammenheng. I sommersesongen finnes omkring 20 millioner sjøfuglindivider i området (Føyn et al., 2002). Sjøfuglbestandene i nord må sees i sammenheng og derfor beskrives artenes utbredelse både i Norskehavet og Barentshavet. En oversikt over de største sjøfuglkoloniene langs Norskekysten er gitt i Figur D - 5. Sjøfuglartene er avhengig av de store bestandene av lodde, sild og polartorsk og utbredelsen er til en stor grad bestemt av tilgang på byttedyr. Sjøfuglene er viktige for arktisk terrestriske fugler og pattedyr ved tilførsel av næringsstoffer via ekskrementer og byttedyrrester. Vegetasjonen i nærheten av hekkekoloniene er rik. Særlige viktige sjøfuglområder i Barentshavet er hekkeområder, næringsområder og myteområder. Hekkeområdene er hovedsakelig knyttet til store fuglefjell jevnt fordelt i kystområdene og er sentrale for bestander av hekkende alkefugler, krykkjer, havhest, lomvi og polarlomvi. Sjøfuglartenes viktigste byttedyr; dyreplankton, krepsdyr og små pelagiske stimfisker er spesielt tallrike i de næringsrike områdene knyttet til polarfronten og iskanten. Polarfronten er spesielt viktig for lomviartene og områder i tilknytning til iskanten er spesielt viktige for polarlomvi, alkekonge og teist (Føyn et al., 2002). Myting, et fullstendig skifte av vingefjær for gjess, ender og alkefugler, varer i 3-7 uker mellom juli og august. Fuglene mister flygeferdigheten og kan finnes i konsentrerte flokker langs kysten, noe som gjør dem spesielt sårbare i denne perioden. Den viktigste kilden til utbredelse av sjøfugl i Norge er NINAs Sjøfugldatabase og Norsk Polarinstitutts Sjøfugldatabase presentert gjennom SEAPOP (SEAPOP, 2014). Sjøfugldataene er delt i to, med kystdata basert på tellinger fra land, sjø og fly, og åpent hav-data som er basert på båttransekter utenfor grunnlinjen. Side XXXII

98 Figur D - 5 Store sjøfuglkolonier på fastlandet, Svalbard, Bjørnøya og Jan Mayen (DN & HI, 2007). I rapporten av (Oljedirektoratet, 2013) ble det gitt en detaljert ressursbeskrivelse for fordeling av sjøfugl i Lofoten og Barentshavet og deres vitenskapelige verdi, basert på rapporten av(systad, Bakken, Strøm, & Anker-Nilssen, 2003). Denne informasjonen er stadig gjeldende, og vi vil derfor her nøye oss med å beskrive de endringer som er skjedd for sjøfuglbestandene i perioden , samt ny kunnskap som har fremkommet gjennom senere års forskning. For ytterligere informasjon henvises det til (Oljedirektoratet, 2013). Siden 2000 er det gjort en omfattende oppdatering av datagrunnlaget. I regi av overvåkingsprogrammet SEAPOP, er det foretatt nye tellinger i Lofoten (vinter/vår og sommer), Vesterålen og Troms (vinter/vår, sommer og høst) og Finnmark (hovedsakelig sommer). Hovedtyngden av disse dataene er samlet inn i perioden og ble dermed ikke inkludert i (Oljedirektoratet, 2013). Siden 2003 kan følgende trender nevnes for fastlandsdelen av Norge: Sterk bestandsnedgang for krykkje på det norske fastland (og i det meste av Nordatlanteren), men stabil på Svalbard (Figur D - 6). Stor bestandsnedgang for polarlomvi på Hjelmsøya, der havørn er en viktig forstyrrelsesfaktor. Havørn er også en negativ faktor for andre arter, spesielt krykkje. Kraftig tilbakegang for lomvi som hekker åpent i Nordland, Troms og Vest-Finnmark. Stabilt for lomvi som hekker i skjul. Bestandene på Bjørnøya og Hornøya øker. En viss økning i kystnære bestander, f.eks. storskarv og toppskarv (Lorentsen & Christensen- Dalsgaard, 2009). Side XXXIII

99 Bestand i % av gjennomsnitt Runde Sklinna Vedøy, Røst Hjelmsøy Hornøy Sør-Varanger År Figur D - 6 Bestandsutvikling for krykkje. Bestandsutviklingen er i prosent av gjennomsnitt for alle år de er overvåket. Legg merke til at y-aksen er logaritmisk. Gjennomsnittet er satt til 100 slik at 200 representerer en dobbelt så stor bestand, 300 tre ganger så stor bestand, 50 halvparten av bestanden osv (Det nasjonale overvåkningsprogrammet for sjøfugl). De største sjøfuglkoloniene langs fastlandskysten av Norskehavet/Barentshavet er Runde, Røst-området, Fuglenykene, Bleik, Sør-Fugløy, Nord-Fugløy, Loppa, Hjelmsøya, Gjesvær, Omgang, Syltefjord og Hornøya. Alle disse er typiske fuglefjell der pelagisk beitende arter dominerer. Lunde er den desidert mest tallrike arten på fastlandet med over hekkende par, det vil si minst 3,5 millioner individer, alt etter hvor stor ungfuglandelen er i populasjonen. Krykkje ( par), gråmåke ( par) og ærfugl ( par) følger på de neste plassene (Tabell D-1). Andre tallrike arter er blant andre svartbak, storskarv og rødnebbterne (Tabell D-1). Side XXXIV

100 Tabell D-1 Estimert antall hekkende sjøfuglpar fordelt på fire regioner langs norskekysten i 2005 (fra Barett (2006), Seapop (2012a). Art Estimert populasjonsstørrelse Totalt (avrundet) Barentshavet Norskehavet Nordsjøen Skagerrak Antall par Havhest Havsule Storskarv, underart carbo Toppskarv Ærfugl Storjo Fiskemåke Sildemåke, underart fuscus Sildemåke, underart intermedius <300 c c Gråmåke Svartbak Krykkje Makrellterne < Rødnebbterne < Lomvi < < Polarlomvi < Alke < < Teist Lunde Total mill. Side XXXV

101 Kystnær sjøfugl Som utgangspunkt for skadebaserte analyser på sjøfugl i kystnære områder og sjøfugl med særlig tilknytting til kystområdene (toppskarv, storskarv, teist og ærfugl) er det tatt utgangspunkt i den nasjonale sjøfugldatabasen til NINA (NINA/AMAP, 2007). Disse dataene er tilrettelagt for bruk i skadebaserte analyser ved bruk av ArcGIS rutiner, der datasettene er fordelt til en buffersone rundt de aktuelle hekkekoloniene. Utbredelseskart som viser datasettene er vist i Figur D - 8 til Figur D Figur D - 7 Dataalder og kartlegging/dekning langs kysten av fastlandet på norsk side til forskjellige årstider (Systad & Strøm, 2012). Lunde er den mest tallrike arten i både Norskehavet og Barentshavet. De største koloniene finnes fra Røst til Gjesvær, men arten hekker også lenger øst og nord, da i mindre antall. Hornøya i Øst-Finnmark regnes som en mindre koloni i denne sammenhengen, og framtrer derfor dårlig på kartet for denne arten. Røst i sør har den største kolonien (> par), mens Gjesvær i nord har den nest største med over par. Mellom disse ligger flere store kolonier, f.eks. i Fuglenykene og Bleik i Vesterålen, Sør- Fugløy og Nord-Fugløy i Troms og Hjelmsøya like ved Gjesværstappan i Finnmark. Hekkebestanden av lomvi er nå redusert fra flere på 60-tallet til under par (Tabell D-1). Gjenværende kolonier av betydning omfatter Røst, Hjelmsøya og Hornøya. Krykkje er, etter lunde, den mest tallrike i fastlands-norge. De største koloniene ligger i Finnmark, spesielt øst for Nordkapp. Før 1986 hekket det i Syltefjord over par krykkje, og kolonien på Omgangsstauran (Nordkyn) var på over par i samme periode. Kolonien i Syltefjord er nå under par (2008). Nedgangen etter 2000 har imidlertid vært stor i hele området, slik at fordelingen av arten ikke har endret seg vesentlig. Side XXXVI

102 Figur D - 8 Geografisk fordeling av alke, fiskemåke, gråstrupedykker, havelle, havhest, havsule, islom, krykkje og laksand i hekketiden, fordelt innenfor aksjonsradiusen til de forskjellige artene (SEAPOP, 2012a). Side XXXVII

103 Figur D - 9 Geografisk fordeling av lomvi, lunde, polarlomvi, polarmåke, praktærfugl, siland, sjøorre, smålom og stellerand i hekketiden, fordelt innenfor aksjonsradiusen til de forskjellige artene (SEAPOP, 2012a). Side XXXVIII

104 Figur D - 10 Geografisk fordeling av storskarv, svartand, svartbak, teist, toppskarv og ærfugl i hekketiden, fordelt innenfor aksjonsradiusen til de forskjellige artene (SEAPOP, 2012a). Kystnære arter som ærfugl og skarv hekker i mindre grad i store kolonier, og finnes mer spredt langs kysten. De bruker et atskillig mindre område rundt hekkeområdene til næringssøk. Ærfugl har den største hekkeutbredelsen på Helgelandskysten, men finnes jevnt fordelt også nord for dette. Storskarv er mindre tallrik, men med en lignende utbredelse. Toppskarv har de største konsentrasjonene nord for Vega, i Røst-området og ved lille Kamøya nord for Sørøya, se Figur D Utenom hekketiden er mye av området talt opp fra fly, noe som har gjort det vanskelig å skille mellom storskarv og toppskarv. Disse artene er derfor slått sammen utenom sommersesongen. Mens ærfugl i liten grad flytter seg fra hekkeområdene i fastlands-norge, trekker både storskarv og toppskarv sørover. Helgelandskysten er et viktig overvintringsområde for begge arter. Kystnær sjøfugl Svalbard og Bjørnøya Bjørnøya er kjent for å være tilholdssted for noen av de største sjøfuglkoloniene i den nordatlantiske regionen (Saksen og Bakken, 1995). Vadefugler er ikke vanlig i denne regionen (Weslawski et al, 1997). Den siste tellingen av hekkende sjøfugl på Bjørnøya ble gjennomført mellom 1986 og 1987 (Bakken & Mehlum, 1988). Side XXXIX

105 De vanligste fuglene på Bjørnøya er: lomvi, polarlomvi, alkekonge, krykkje, havhest og polarmåke. Bjørnøya er hjem for verdens nordligste hekkekoloni av lomvi og alke. Øya er også østre grense for islom. Bjørnøya er besøkt av fugler som vanligvis ikke har habitat i den nordligste delen av verden. Dette er på grunn av de sterke nordlige vindene som transporterer dem til øya. I alt er det identifisert over 126 arter på Bjørnøya, men kun 33 av dem hekker på øya. Noen av fuglene som hekker på Bjørnøya er: polarsvømmesnipe, tjuvjo, storjo, svartbak, isterne, teist, alke, lunde og havelle (Norsk Polarinstitutt, 2011). Under sesongmigrasjonen finnes også kortnebbet gås, hvitkinngås og ringgås på Bjørnøya, men som vanligvis befinner seg på Svalbard. Hele populasjonen av hvitkinngås lander på Bjørnøya under høstens sydlige migrasjon (Norsk Polarinstitutt, 2011). Det er viktige hekkeområder på grunn av polarfronten øst, sør og nord for Bjørnøya, hvor kaldt vann fra nord og øst blandes varmt vann fra sør. Den vertikalen miksingen av polarfronten og grunne sjøområder rundt Bjørnøya gir et næringsrikt område med høy planktonproduksjon. Planteplankton er kiselalger og flimmertråd, og er næring for dyreplankton (loppekreps og krill) (Norsk Polarinstitutt, 2011). Følgende arter ble tilrettelagt i km rutenettet: havhest, krykkje, lomvi, polarlomvi og polarmåke (Seapop, 2011). Se Figur D - 11 og Figur D - 12 for utbredelse av populasjonene. Figur D - 11 Geografisk fordeling av havhest (mars september), krykkje (april august) og lomvi (april august) i hekketiden, fordelt innenfor aksjonsradiusen til de forskjellige artene (Seapop, 2011). Side XL

106 Figur D - 12 Geografisk fordeling av polarlomvi (april september) og polarmåke (april august) i hekketiden, fordelt innenfor aksjonsradiusen til de forskjellige artene (Seapop, 2011). Side XLI

107 Pelagisk sjøfugl Data er blitt samlet inn etter standard metode for linjetransekter (Olsen et al., 2013). Fuglene ble talt fra 6-10 m over havoverflaten under en konstant fart av ca. 20 km/t. Alle fugler sett innenfor en sektor av 300 m rett fram og 90 grader til en side av båten ble talt. Fordelingen av fugl ble brukt til å estimere utbredelse og tetthet gjennom en Gam-modell (Generalized Additive Model), (Seapop, 2013). Dataene (estimert antall per 10 km2) ble regnet om til andeler av totalestimatet for Norskehavet og Barentshavet samlet. Lett oppdagbare arter som har en tendens til å følge båten (f.eks. måker og havhest) er sannsynligvis overestimert, mens små, mer uanselige og dykkende arter (f.eks. alkefugl) er underestimert. Siden oppdagbarhet neppe skiller seg mellom de forskjellige delene av undersøkelsesområdet, vil imidlertid dette ikke ha noen betydning for den relative romlige fordelingen innen en art. Dataene for pelagisk sjøfugl omfatter registreringer fra Nordsjøen (NO), Norskehavet (NW) og Barentshavet (BA). Data fra Nordsjøen er hovedsakelig fra ESAS (European Seabirds At Sea) databasen, mens dataene fra Norskehavet og Barentshavet hovedsakelig er fra SEAPOP-databasen (SEAPOP, 2014). Dataene er analysert atskilt for de tre havområdene og for tre forskjellige sesonger: Vinter (1. november 31. mars), Sommer (1. april 31. juli) og Høst (1. august 31. oktober). Datadekning er vist i Figur D Som utgangspunkt for skadebaserte analyser på sjøfugl i åpent hav er det tatt utgangspunkt i datasett fra SEAPOP fra Utbredelseskart som viser datasettene er vist i Figur D - 14 til Figur D Figur D - 13 Datadekning åpent hav. Hvert punkt representerer en aggregert 20 km linje. Forskjellige farger viser forskjellige havområder, fra sør til nord: Nordsjøen, Norskehavet og Barentshavet. Kun det siste er brukt i dette arbeidet. Side XLII

108 Alke Figur D - 14 Fordeling av alke (Alca torda) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (augustoktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Alke er en relativt stor alkefugl som dykker etter næring. I hekkesesongen foretrekker alkene klipper ytterst ved kysten. Hekkeplassene ligger alltid ved åpent hav i nærheten av rike fiskebanker og grunne havområder. Alken hekker ved kystene av det nordlige Atlanterhavet. I Norge hekker alken hovedsakelig i de store fuglefjellene fra Runde og nordover. Hovedtyngden av den norske bestanden hekker nord for polarsirkelen. Alkene fisker som regel innenfor et område på 15 km fra koloniene men på noen steder hentes maten så nært som under to km fra hekkeplassene. Den dominerende næringen er fisk som fanges ved dykking på grunt vann og vanlige arter er sild, lodde, sil, brisling og små torskefisk vanlig næring. Alke tilbringer vinteren sør for hekkeplassene og ringmerkingsgjenfunn viser at de oppholder seg langs norskekysten, Skagerrak, Kattegat, Norskehavet og Nordsjøen. Det er antatt at den nordvesteuropeiske bestanden er på omkring par. Av disse hekker 70 % på Island og 20 % på de britiske øyer. Nyere beregninger tyder på at det hekker cirka par alker i Norge. De største koloniene ligger på Hjelmsøy, Gjesvær, Loppa, Røst og Sør-Fugløy. Det er svært vanskelig å beregne antall hekkende par alke fordi eggene oftest ligger skult. Og antallet fugler som kan observeres i og ved koloniene varierer sterkt fra dag til dag og gjennom døgnet. Følgelig er den også vanskelig å overvåke, (SEAPOP, 2009). Side XLIII

109 Alkekonge Figur D - 15 Fordeling av alkekonge (Alle alle) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Alkekonge er en liten alkefugl, og sannsynligvis den mest tallrike sjøfuglen i Nord Atlanteren. Den hekker i enorme antall i høyarktiske områder, spesielt på Grønland. I Norge er den tallrik på Svalbard og Jan Mayen. Alkekonge livnærer seg først og fremst av dyreplankton, og spesielt er hoppekreps av slekten Calanus (inkl. ishavsåte og raudåte ) viktig. Alkekongen trekker sørover fra de høyarktiske områdene om vinteren. I Norge ser Møre- og Trøndelagskysten ut til å være viktige overvintringsområder, datagrunnlaget for dette området er imidlertid dårlig. Datagrunnlaget er bedre for Nordsjøen, og man har relativt høye forekomster langs Vestlandskysten og inn i Skagerrak (SEAPOP, 2009). Side XLIV

110 Gråmåke Figur D - 16 Fordeling av gråmåke (Larus argentatus) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Gråmåken (Larus argentatus) er en middels stor måke. Arten er altetende og livnærer seg på en rekke ulike næringsemner gjennom å opptre som åtselfugl, kleptoparasitt og predator. Gråmåken har en sirkumpolar utbredelse og hekker langs kysten mellom 30 og 70 N, men den kan også hekke i innlandet. Den er også en trekkfugl, som overvintrer langs kysten av Nord-Europa (Polarinstituttet, 2014). Havhest Figur D - 17 Fordeling av havhest (Fulmarus glacialis) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Havhest er en svært vanlig pelagisk overflatebeitende fugl i norske farvann. Den finns i stort antall til alle årstider i alle våre havområder, helst litt ut fra kysten. Til tross for at den er så tallrik er hekkebestanden i Fastlands-Norge beskjeden, med bare hekkende par. Den hekker derimot i stort antall på Island, Svalbard, Færøyene og Storbritannia. Havhesten beveger seg over store havområder, også i hekkeperioden, og livnærer seg av mat den finner i overflaten. Dietten inkluderer blekksprut, fisk, dyreplankton, maneter, kadaver av sjøpattedyr og fiskeavfall. Havhesten følger ofte etter fiskefartøy og kan sette til livs store mengder fiskeavfall (SEAPOP, 2009). Side XLV

111 Havsule Figur D - 18 Fordeling av havsule (Morus bassanus) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Havsule er en pelagisk sjøfugl som henter mat fra havet ved å stupdykke etter fisk som den fanger 0-10 m under havoverflaten. En stor andel av den Europeiske bestanden hekker i Storbritannia, og kun noen få tusen par hekker i Norge. Havsulen har økt i antall siden 1970-tallet og har etablert en rekke nye kolonier, blant annet i Norge. De høyeste konsentrasjonene av arten i den vestlige delen av Nordsjøen, men på høsten og vinteren finner vi også høye tettheter utenfor vestlandskysten (SEAPOP, 2009). Krykkje Figur D - 19 Fordeling av krykkje (Rissa tridactyla) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Krykkje er en liten, pelagisk måkefugl som henter mat fra havoverflaten. I likhet med andre overflatebeitende sjøfugl er den ofte å finne sammen med sjøpattedyr og dykkende sjøfugl som alke, lomvi og polarlomvi, som jager småfisk og krill mot overflaten. Den karakteristiske måten som krykkja kretser over knuter av næring i overflaten på signaliserer mat for forbipasserende sjøfugl og sjøfugl i nabolaget. Slike samspill mellom ulike sjøfuglarter er viktig for hvordan sjøfuglene er fordelt, og samspillet har sannsynligvis også betydning for fuglenes evne til å finne næring. I Nordsjøen er krykkje og lomvi nøkkelarter i dette samspillet. Krykkja hekker i stort antall i Norge og på Svalbard, og i likhet Side XLVI

112 med havhesten finnes krykkje i alle norske havområder i alle sesonger. Telemetristudier antyder at krykkje fra Europeiske kolonier i stor grad overvintrer utenfor Newfoundland i Canada. Dette samsvarer ikke med analysene som er gjort her. Det er ikke noen stor reduksjon i tallrikhet av krykkje om vinteren i norske farvann (SEAPOP, 2009). Lomvi Figur D - 20 Fordeling av lomvi (Uria aalge) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (augustoktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Lomvi er en tallrik sjøfugl i Nordsjøen. Hovedtyngden av Nordsjøbestanden hekker i Storbritannia og på Færøyene. Totalbestanden på de britiske øyer er estimert til 1,4 millioner individer, og denne bestanden har vært økende de siste 50 årene. Generelt finnes de største konsentrasjonene vest i Nordsjøen, men på høsten og vinteren finner vi også høye konsentrasjoner i Skagerrak og Kattegat. En stor andel av disse overvintrende fuglene er ungfugl. Kattegat og Skagerrak er viktige oppvekstområder for sild og brisling, og ungsild og brisling er nok viktige næringsemner for overvintrende lomvi i dette området. Bestanden av lomvi i Barentshavet sank dramatisk på midten av 1980-tallet, og bestanden er fortsatt historisk lav. Forekomstene av lomvi i Barentshavet er derfor relativt lave sammenlignet med Nordsjøen. I Barentshavet finnes lomvi primært i de sørlige områdene langs Finnmarkskysten og rundt Bjørnøya. På høsten finnes forholdsvis høye forekomster i den sørøstlige delen av Barentshavet (SEAPOP, 2009). Side XLVII

113 Lunde Figur D - 21 Fordeling av lunde (Fratercula arctica) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Lunde er en karakterart og en av de mest tallrike sjøfuglene langs kysten av Nord-Norge. Omlag par hekker langs kysten fra Andøya til Vardø, og par hekker langs Nordlandskysten. Yngel av sild og torskefisk som driver nordover i kyststrømmen fra de store gyteområdene langs norskekysten er en helt sentral ressurs for disse koloniene. Om høsten trekker store mengder lunde til den sørlige delen av Barentshavet. Dette er endestasjonen for driften av fiskeyngel, og det er sannsynlig at fiskeyngel fortsatt er en viktig del av dietten i denne perioden. Om vinteren finnes det lunde i den sørlige delen av Norskehavet. Data fra dette området i denne perioden er imidlertid fragmentariske, og usikkerheten er derfor relativt stor. I Nordsjøen finnes det kolonier av lunde langs kysten av Storbritannia og Færøyene. I disse koloniene er den lille fisken tobis viktig næring. Fordelingen av lunde i Nordsjøen gjenspeiler for en stor del denne vestlige utbredelsen. Om vinteren er tettheten av lunde i Nordsjøen relativt lav, og deler av bestanden kan se ut til å migrere ut av dette havområdet (SEAPOP, 2009). Side XLVIII

114 Polarlomvi Figur D - 22 Fordeling av polarlomvi (Uria lomvia) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Polarlomvi er, sammen med alkekonge, den mest tallrike sjøfuglarten i Barentshavet med ca hekkende par. Den er en nordlig art og hekker relativt fåtallig langs norskekysten og Kola, men er tallrik på Svalbard og Novaja Semlja. Om høsten finnes polarlomvi i stort antall i den sentrale og nordlige delen av Barentshavet hvor den lever av krill, amfipoder, lodde og polartorsk. Telemetristudier og ringmerkingsstudier fra Svalbard antyder at i hvert fall deler av bestanden migrerer til den nordvestlige delen av Atlanteren om vinteren. Spesielt ser havområdet mellom Grønland og Canada ut til å være viktig. Fra februar og utover våren finnes den imidlertid igjen store mengder polarlomvi i den sørlige delen av Barentshavet, hvor de følger gyteinnsiget av lodde inn mot kysten av Norge og Kolahalvøya (SEAPOP, 2009). Svartbak Figur D - 23 Fordeling av svartbak (Larus marinus) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Svartbaken er den største av måkene våre, med tykk hals og kraftig nebb. Svartbaken hekker langs kysten av Nord-Atlanteren og tilgrensende havområder; fra Baffinøya i vest (Canada), over Grønland, Island, langs norskekysten, og til Novaja Semlja og Vajgatshøya i øst. I Europa strekker Side XLIX

115 hekkeutbredelsen seg fra de nordlige deler av Frankrike i sør til Svalbard i nord. Den ble funnet hekkende første gang på Bjørnøya i 1921 og på Spitsbergen i Siden den gang har bestanden vokst og arten har utvidet sitt utbredelsesområde, spesielt etter 1960 (Polarinstituttet, 2014). Polarmåke Figur D - 24 Fordeling av polarmåke (Larus hyperboreus) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Polarmåken er en stor måke, i gjennomsnitt bare litt mindre enn svartbaken. Arten har en sirkumpolar, høy-arktisk utbredelse. I det nordøstlige Atlanterhavet forekommer den på Grønland, Island, Jan Mayen, Svalbard, Frans Josefs land og Novaja Semlja. De fleste polarmåkene forlater Svalbard i september oktober og overvintrer trolig spredt i det nordlige Atlanterhavet, både langs kysten og i åpent hav så langt sør som Færøyene, Island og sørlige deler av Grønland. Trolig overvintrer også mange individer i de isfrie delene av Barentshavet (Polarinstituttet, 2014). Sårbarhet for olje Sjøfuglers generelle sårbarhet for oljesøl er blitt beskrevet omfattende tidligere (se f.eks. (Oljedirektoratet, 2013), (Bonn Agreement), (K. A. Moe et al., 1999), (AMAP, 2010), (Mecklenburg, Møller, & Steinke, 2011)) og vil derfor bare kort bli oppsummert. Sjøfugler tilbringer det meste av tiden på sjøen, hvor de fleste artene henter all sin næring. Noen arter er kun avhengige av å oppsøke land i hekketiden. Ved oljesøl i områder hvor det forekommer sjøfugl, enten rundt hekkekolonier eller i områder hvor de beiter, er det sannsynlig at sjøfugl kommer i kontakt med oljen. Sjøfugl er sårbar for både direkte og indirekte effekter av oljesøl. Oljen får fjærene til å klistre seg sammen slik at de mister isolasjonsevnen, sjøvannet kommer i kontakt med huden og fuglen fryser i hjel. Selv relativt små mengder olje i fjærdrakten kan få fatale konsekvenser, fordi fjærenes vannavstøtende effekt blir ødelagt. En oljeflekk på under 5 % av kroppen vil dermed kunne bli fatalt. I tillegg kan tilsølte individer bli forgiftet ved at de får olje inn i fordøyelsessystemet når de pusser fjærdrakten. Sekundært vil åtseletere og predatorer også kunne bli utsatt for forgiftning og tilgrising gjennom tilgang til svake og døde, tilgrisede sjøfugl. Effektene av forgiftning inntrer mer gradvis og, i den grad forgiftning blir en primærårsak til dødelighet (f.eks. for arter der individene kan overleve en oljeskade ved å søke næring på land), kan dette inntre lenge etter den akutte hendelsen. Side L

116 Den individuelle oljesårbarheten til en sjøfugl varierer med en lang rekke forhold som blant annet art, fysisk tilstand og flygedyktighet samt tilstedeværelse, atferd og arealutnyttelse i risikoområdet (T. Anker-Nilssen, 1987). Sårbarheten er generelt størst for de artene som ligger på havoverflaten og dykker etter næring fordi disse er særlig utsatt for varmetap og har større sannsynlighet for å komme i kontakt med olje. Det gjelder især alkefugler som lomvi og lunde, lommer, skarver og marine ender. Måkefugl, svaner, gjess, og gressender er imidlertid mindre utsatt for varmetap da de ofte finner tilstrekkelig næring på land. Sjøfugler er især sårbare for oljesøl i hekketiden når de aggregerer i kolonien. Dessuten er ande- og alkefugler svært sårbare i myte (fjærfellings) perioden, hvor de ikke er flygedyktige i flere uker. Mytetiden for alkefugler er i august-september mens andefugler i Nord-Norge myter i perioden juli-september (se Tabell D-2 for forenklet fremstilling av gruppenes sårbarhet for olje). Tabell D-2 Forenklet fremstilling av de forskjellige gruppenes sårbarhet for olje til ulike årstider (T. Anker-Nilssen, 1994). Økologisk sjøfuglgruppe Sommerområder for Hekking Næringssøk Hvile Myting Høstområder Vinterområder Pelagisk dykkende Høy Høy Høy Høy Høy Høy Pelagisk overflatebeitende Lav Middels Lav - Middels Middels Kystbundne dykkende Høy Høy Høy Høy Høy Høy Kystbundne Middels Lav Lav Middels Lav Lav I beregningene av effektene på sjøfugl av modellerte oljeutslipp, er sannsynlighetsberegningen gjort for hvor stor en andel av bestanden som vil omkomme. Dette er gjort ut i fra fordelingen av sjøfuglene og hvor sårbare artene er overfor olje. Videre beregnes den endelige miljøskaden som restitusjonstid for en sjøfuglbestand. Det vil si tiden det tar for en sjøfuglbestand å bygges opp igjen til samme bestandsnivå som før skade av et oljesøl. Gjennomgående karakteriseres de typiske sjøfuglartene ved sein kjønnsmodning, høy levealder og lav reproduktiv kapasitet, noe som medfører at de fleste artene har en liten til middels restitusjonsevne (Tabell D-3). Dette er ivaretatt i beregningene. Side LI

117 Tabell D-3 Bestandskarakteristika for sjøfugler inkludert i konsekvensanalysen. Restitusjonsevne er vurdert ut fra artens livshistorieparametere (primært reproduksjonsevne og overlevelse). Bestandstrender er vurdert på bakgrunn av resultater fra Det nasjonale overvåkingsprogrammet for sjøfugl (se f.eks. Lorentsen & Christensen-Dalsgaard 2009). Nasjonal rødlistestatus er i henhold til (Artsdatabanken, 2010) og inndelt i kategoriene CR = kritisk truet, EN = sterkt truet, VU = sårbar og NT = nær truet. Art Økologisk grupp. 3 Restitusjonsevne Bestandstrend, fastland Status i Norge Individuell sårbarhet (MIRA) Havhest PO liten Negativ NT 2 Storskarv KD stor Positiv Ansvarsart 1 3 Toppskarv KD stor Stabil Ansvarsart 1 3 Ærfugl KD middels Stabil 3 Stellerand KD liten Negativ 3 Svartbak KO middels Stabil Ansvarsart 1 1;sept.- mars/2;april-aug. Gråmåke KO middels Stabil Ansvarsart 1 1;sept.-mars/ 2;april-aug. Krykkje PO middels Negativ EN 2 3 Polarlomvi PD liten Negativ VU 2 3 Lomvi PD liten Negativ CR 2 4 Lunde PD liten Negativ VU 2 3 Praktærfug KD middels Stabil 3 l 1. En art er definert som norsk ansvarsart når den norske bestanden er 25 % av Europas bestand. 2. Rødlistestatus for det norske fastland. 3. PO: pelagisk overflatebeitende, KD: kystbundne dykkende, PD: pelagisk dykkende, KO: kystbundne overflatebeitende Spesielt sårbare områder For å identifisere spesielt sårbare områder mht. arter oppført i den Norske rødlista er det med utgangspunkt i datagrunnlaget for sjøfugl knyttet til åpent hav blitt beregnet spesielt sårbare områder, eller kjerneområder for disse artene (Systad & Strøm, 2011). Kjerneområde er definert som det minste området hvor 75 % av alle individer innenfor studieområdet ble modellert å være. Denne informasjonen er sentral for å forstå hvordan sjøfugl interagerer med øvrige økosystemkomponenter og vil være viktig for å evaluere miljøkonsekvensene av oljesøl. Kjerneområdet for polarlomvi dekker deler av Barentshavet i alle sesonger (Figur D - 25), men ligger i all hovedsak nord for åpningsområdet i høstsesongen. Deler av kjerneområdet for lunde ligger i tilknytning til åpningsområdet i høstsesongen. Også for krykkje, polarmåke og fiskemåke vil deler av kjerneområder ligge innenfor/grense opptil åpningsområdet. Side LII

118 Figur D - 25 Kjerneområdene til alkefugl og pelagisk overflatebeitende fugl oppført i den norske rødlista (Systad & Strøm, 2011). Side LIII

119 Marine pattedyr Barentshavet er et viktig habitat for sjøpattedyr. Isbjørn, hvalross, 6 selarter og 17 hvalarter har helt eller delvis tilholdssted her. Næringsgrunnlaget er bunnlevende og pelagiske byttedyr (Kovacs, Haug, & Lydersen, 2009). Enkelte oppholder seg i Barentshavet hele året (f.eks. ringsel og storkobbe), mens andre kun i sommerhalvåret (f.eks. vågehval, knølhval og finnhval). De kvantitativt viktigste sjøpattedyrene i Barentshavet er isbjørn, ringsel, grønlandssel, storkobbe, hvalross og vågehval (Kovacs et al., 2009). Isbjørn har imidlertid tilholdssted i periodevis islagte områder i nordlige deler av Barentshavet. Sel og hvalross Grønlandsselene finnes bare i Nord-Atlanteren og deles inn i tre ulike bestander etter forplantningsområdene. Den største har tilhold i Nordvest-Atlanteren og kaster (føder) unger på drivisen ved Newfoundland i Canada. En bestand har tilhold i Barentshavet og kaster sine unger på drivisen i Kvitsjøen (se Figur D - 26). I Norskehavet er bestanden av ett år gamle og eldre dyr beregnet til og en årlig ungeproduksjon på I mars hvert år samler de kjønnsmodne dyrene av Norskehavsbestanden seg i drivisen nord for Jan Mayen for å kaste og pare seg. Utenom forplantningsog hårfellingsperiodene er grønlandsselene på beitevandring. De opptrer ofte i store flokker både langs iskanten og i åpnere farvann. Både østkysten av Grønland, Norskehavet, områdene rundt Svalbard og det nordlige Barentshavet inngår i beiteområdene for Norskehavsbestanden (DN & HI, 2007). Utredningsområdet avhenger av byttedyrfordelingen (f.eks. lodde). Grønlandsselen vil være i området høst/vinter i forbindelse med de årlige beitevandringene. Storkobbe finnes i store områder av Barentshavet (Figur D - 26). Storkobbe opptrer oftest som enkeltindivider. Store forekomster finnes langs nordkysten av Spitsbergen og Nordaustlandet, i fjordene på vestkysten av Spitsbergen og i Storfjordområdet, samt i drivisen i Barentshavet. I kaste- og hårfellingsperioder (mai-juni) ligger storkobben ofte på små isflak i åpen is (Føyn et al., 2002). Ringselen oppholder seg i de isfylte delene av Barentshavet og ved Svalbard, og er den mest tallrike arten i disse områdene (Føyn et al., 2002). Hvalrossen forekommer i stort antall i Svalbardområdet (Figur D - 27). Arten foretrekker drivisområdene, men har faste liggeplasser på land når isen er borte. Hvalrossen forekommer vanligvis i mindre flokker, men kan sted- og tidvis også opptre i større flokker. Utbredelsen styres delvis av isutbredelsen (Føyn et al., 2002). Side LIV

120 Figur D - 26 Utbredelse av grønlandssel og storkobbe (DN & HI, 2007). Figur D - 27 Utbredelse av hvalross (DN & HI, 2007). Side LV

121 Havert forekommer i kolonier langs hele norskekysten. Utenom kastetiden kan arten være spredt langs kysten for næringssøk, og utbredelsen fra flere kolonier kan overlappe. Under hårfellingsperioden og kasteperioden samler havert seg i store kolonier (Bjørge, 2008; Føyn et al., 2002). En landsdekkende undersøkelse av havert i konkluderte at den årlige produksjonen er på rundt unger. Dette indikerer en havertbestand på ett år gamle og eldre dyr (DN & HI, 2007). (Bjørge, 2008) har foreslått å dele de norske forekomstene av havert inn i tre bestander. En populasjon sør for Stad, en populasjon fra Stad til Lofoten, og en populasjon fra Vesterålen til russergrensen. Datasettet for populasjonen fra Vesterålen til russergrensen er benyttet i de kvantitative konsekvensvurderingene for havert. Geografisk utbredelse er vist i Figur D Koloniene på Froan i Sør-Trøndelag er en av de største havertkoloniene. Havert kaster i desember måned og ungene skifter pels etter 3 uker. Hårfelling foregår fra februar til april. I følge Norsk rødliste er havert «Livskraftig» (LC) (Artsdatabanken, 2010). En positiv bestandstrend for arten i perioden fra 2006 til 2010 medførte at haverten fikk endret sin rødlistekategori fra NT til LC. Steinkobbe forekommer i større og mindre kolonier langs hele norskekysten. Arten er relativt stedbunden og oppholder seg nær koloniene året rundt (spredning på noen titalls km). Basert på telling av hårfellende steinkobber i perioden , er den norske totalbestanden beregnet til ca , samt ca. 500 individer ved Svalbard (A. Bjørge, Øien, & Fagerheim, 2007; Føyn et al., 2002) Steinkobben kaster unger i siste halvdel av juni og dieperioden varer i tre til fire uker. Ungene har felt fosterpelsen ved fødselen og kan gå i vann allerede etter få timer. De er imidlertid særdeles følsomme for forstyrrelser i tiden fram til de har utviklet gode svømmeferdigheter (DN & HI, 2007). For steinkobbe skjer hårfellingen i august-september. (A. Bjørge et al., 2007) har foreslått følgende bestandsinndeling basert på biologiske prinsipper; Skagerrakbestanden (fra Østfold til Vest-Agder), vestlandsbestanden (fra Rogaland til Troms/Lopphavet), Finnmarkbestanden (fra Lopphavet til russergrensen), og Svalbardbestanden (ved Prins Karls Forland). Finnmarkbestanden er benyttet i de kvantitative konsekvensberegningene for steinkobbe. Geografisk utbredelse er vist i Figur D Steinkobbe er jaktbar i Norge, og siden 2003 har kvotene blitt satt vesentlig høyere enn forskernes anbefalinger. Arten er også utsatte for bifangst i fiskeredskap og det er sannsynlig at bestanden vil minke raskt med dagens forvaltningsordning. I noen områder vil steinkobbe være utrydningstruet. I rødlisten er steinkobbe klassifisert som sårbar (VU) (Artsdatabanken, 2010). Side LVI

122 Figur D - 28 Geografisk fordeling av steinkobbe og havert innen utredningsområdet (DN & HI, 2007). Effekter og sårbarhet av olje hos sel Toksiske virkning av olje grunnet dens kjemiske sammensetning (aromatiske hydrokarboner): Oljens giftighetsgrad er avhengig av dets kjemiske komponenter, men generelt er råolje mer giftig enn raffinert/forvitret olje. Olje vil forvitre over tid ved fordampning, nedblanding og emulgering, samt biologisk nedbryting (biodegradering) og fotooksidering. Derfor vil et oljeutslipp med kort drivtid til utsatte resurser føre til mer akutte skader. De toksiske komponentene i fordampet olje vil reagere med selens membraner og føre til hevelse, slimdannelse og sårdannelse. Langvarig påvirkning kan gi varig skade på øyne (Geraci & Smith, 1976; St.Aubin, 1990). Inhalering av flyktige hydrokarboner vil kunne føre til betennelse, fortettede lunger evt. kjemisk lungebetennelse hos sel. Opptak av giftstoffer via lungene vil bli transportert videre til nyrer, lever og hjerne. Synlige virkninger av dette vil trolig være atferdsendringer (Goodbody-Gringley et al., 2013; B. M. Jensen, 1996; Neumann, 1966), Hjerneskader som oppstår ved inhalering av flyktige komponenter er ikke reversible (Frost & Lowry, 1993). Inntak av olje gjennom svelging (direkte inntak eller kontaminert føde): Ekte seler pusser ikke pelsen og får således ikke i seg toksiske komponenter i olje på den måten (Bjørn Munro Jensen, 2008). Den generelle oppfatning er at sel har evne til å fordøye en liten mengde hydrokarboner, da sel har enzymer som kan nedbryte disse. Terskelverdien vil variere fra art til art, fra oljetype til oljetype, og er avhengig av individets generelle kondisjon. Farlig inntaksmengde for sel vil variere fra omlag 100ml til flere liter. (Geraci & Smith, 1976; Peterson et al., 2003). Side LVII

123 Olje virker på tarmsystemet ved å irritere epitelcellene i mage/tarm som derved har innvirkning på bevegelse, fordøyelse og absorpsjon, (Anon, 1979a, 1979b, 1980a, 1980b, 1980c, 1980d; Narasimhan & Ganla, 1967; Rowe, Dollahite, & Camp, 1973). Stress: Olje har vært påvist å kunne forårsake død hos stressede seler. Man kan anta at seler som allerede er i dårlig kondisjon vil være ekstra sårbare for olje. Dersom en hel årsklasse er i dårlig kondisjon grunnet f.eks. dårlig mattilgang vil hele årsklassen kunne være særlig utsatt for stress forårsaket av olje (Geraci & Smith, 1976). Tilsøling: Seler er avhengig av fettlaget for å bevare varmen. Tilsøling vil dermed ikke ha konsekvenser for varmereguleringen til voksne sel. Selunger i sin første livsfase (de første dagene / ukene) er derimot svært sårbare da de er avhengige av pels for isolasjon (Geraci & St.Aubin, 1990). Oljeforurensning vil klistre hårene sammen og ødelegge det isolerende luftlaget i pelsen. Kulde og vind vil i tillegg gjøre selungene ekstra sårbare da varmetapet blir større. Tilsøling vil føre til begrenset mobilitet, særlig hos ungsel. Luffene er utsatt for å bli klistret til kroppen, noe som reduserer svømmeevnen. Mer ømfintlige organer som øyne og værhår er også utsatt, (Engelhardt, 1987; Goodbody-Gringley et al., 2013; Peterson et al., 2003). (Bjørn Munro Jensen, 2008) mener at havert mødre vil forsøke å vaske selunger som er tilsølt. Denne adferden forstyrrer diingen og kan føre til lavere vekt for selungen ved avvenning enn normalt. Biologi (atferd / demografi / fysiologi): Direkte observasjoner i forbindelser med tidligere oljeutslipp tyder på at havert, steinkobbe og ringsel ikke unngår olje aktivt (Geraci & Smith, 1976; Spooner, 1967; St.Aubin, 1990). Forskjell i habitatutnyttelse vil også utgjøre en forskjell i hvordan et individ blir eksponert for olje. Særlig ung sel vil foretrekke grunt vann til fordel for dypt vann, der oljen kan samle seg i større konsentrasjon. Selens store energibehov, 5 % av kroppsvekt pr dag, gjør selen sårbar både på kort og lang sikt. Hvis energibehovet ikke blir dekket vil det kunne føre til sult og nedsatt reproduksjon. Selens strategi med sen kjønnsmodning, få unger i kullet og høy overlevelse blant kjønnsmodne individer gjør at økt dødelighet hos de kjønnsmodne individene vil få langt alvorligere konsekvenser for bestandene i forhold til økt dødelighet blant unger og ungdyr. Side LVIII

124 Oter Oteren ble fredet i Norge i 1982 som følge av bestandsnedgang i store deler av utbredelsesområdet. Det er antatt at over 25 % av den europeiske bestanden finnes i Norge (Oljedirektoratet, 2013). Kart over oterens tilhold langs Finnmarkskysten, samt bestandsfordeling i Barentsregionen benyttet i de kvantitative konsekvensberegningene for oter, er vist i Figur D Den nasjonale bestanden synes å være i vekst; i 1990 ble den estimert til dyr, mens tilsvarende tall for 1995 er dyr. Dersom veksten har vært konstant, er antallet i dag opp mot dyr. Det er særlig bestandene i Midt- og Nord-Norge som synes rimelig sterke; i kyststrøkene fra og med Sør-Trøndelag og nordover antas oteren å ha en sammenhengende utbredelse (Bjørn, 2000). Internasjonalt har oteren status som truet rødlisteart, og er beskyttet av flere internasjonale konvensjoner. På den norske rødlista er arten plassert i kategorien sårbar (VU). Figur D - 29 Utbredelse av oter (oterområder) og bestandsandeler i Barentsregionen (Bjørn, 2000). Effekter og sårbarhet for olje hos oter Toksiske virkning av olje grunnet dens kjemiske sammensetning (aromatiske hydrokarboner): Ekstracellulær lungeemfysem var en av de vanligste dødsårsakene etter Exxon Valdez-ulykken i 1989, som følge av at oljekomponenter reagerte med lungene. Oterene døde av påfølgende plager (respiratoriske effekter), (B.M. Jensen, 2008). Inntak av olje gjennom svelging (direkte inntak eller kontaminert føde): Oter vil innta olje indirekte gjennom føde og direkte ved å stelle pelsen sin. Særlig muslinger, som er hovedføde for ungdyr, akkumulerer hydrokarboner. Inntatt olje som tas opp gjennom fordøyelsen vil påvirke organer som nyrer, lever og hjerne. Etter Exxon Valdez så en at svelget olje førte til blødende magesår og var den vanligste dødsårsak. Lever-nekropsi ble også Side LIX

125 observert. Mengden olje som er skadelig å innta for oter vil variere, men anslås å være mellom 0,2 og 0,9 liter, (Peterson et al., 2003). Tilsøling: Oter er spesielt sårbare for oljetilsøling da de er avhengige av pelsen sin for varme i motsetning til sel og hval som har spekk. Oljetilsøling vil drastisk redusere pelsens isoleringsevne. Dette kan ha en rekke konsekvenser, fra akutt død til mer kroniske plager som følge (Heggberget & Moseid, 1989). Det er vist at oljeforurensede havotere søker tilhold på land for å hindre varmetap, men de risikerer da å sulte i hjel da fødetilgangen blir begrenset, (B.M. Jensen, 2008). Av de tilsølte otrene etter Exxon Valdez som ikke døde akutt, kan en anta at flere fikk senskader eller omkom indirekte som følge av tilsøling (Loughlin, Ballachey, & Wright, 1996). Bl.a. ble det påvist lungeemfysem, magesår, blødninger, lever/nyre-lipidose og vevsvinn i lever (Lipscomb, Harris, Rebar, Ballachey, & Haebler, 1994). Hval Den vanligste kystnære arten i Barentshavet er tannhvalen nise, mens de vanligste pelagiske artene inkluderer bardehvalene vågehval, knølhval, finnhval og tannhvalene kvitnos og kvitskjeving. De vanligste istilknyttede artene er narhval, grønlandshval og hvithval. Av disse er narhval sterkt truet, grønlandshval kritisk truet og hvithval er sårbar ettersom populasjonen er svært liten (Artsdatabanken, 2010). I det følgende blir det fokusert på arter som har størst forekomst i de sørøstlige delene av Barentshavet og i tillegg omtales artene spekkhogger og grønnlandshval på grunn av flokkdannelse og rødlistestatus. Nise forekommer både i og utenfor utredningsområdet i Barentshavet (Figur D - 30). Nisen er generelt en kystbundet art som oppholder seg mest i grunne farvann. Nisene opptrer i små flokker, og forekommer langs hele Norskekysten. Nisene er relativt stasjonære (Føyn et al., 2002). Arten deles inn i følgende bestander basert på økosystem: Skagerak, Nordsjøen (Vest-Agder / Rogaland-Stad), Norskehavet (Stad-Vestfjorden) og Barentshavet Lofoten / Vesterålen russergrensa (Bjørge, 2008). Nordgrense for nise er polarfronten. Kvitskjeving og Kvitnos, også kalt springere, er to mindre tannhvalarter som er vanskelig å skille fra hverandre i felt. Springerne forekommer i flokker på opp til 30 individer og beiter på sild og torskefisk, muligens også lodde og blekksprut. Kvitnosen er en sokkelart som gjerne holder seg i grunne kystnære farvann, mens kvitskjevingen fortrinnsvis finnes over dypere vann. Anslagsvis finnes det individer springere langs norskekysten og i Barentshavet. Springerne foretar trolig ikke regelmessige sesongvandringer, men flytter seg etter hvor de finner føde (DN & HI, 2007). Side LX

126 Figur D - 30 Utbredelse av tannhvalartene nise, kvitnos og kvitskjeving langs norskekysten (DN & HI, 2007). Vågehval finnes i alle havområder på den nordlige halvkule. Vågehvalene har sesongvandringer mellom forplantningsområder på lavere breddegrader og beiteområder i kalde farvann. Vandringsveiene og kalvingsområdene er dårlig kartlagt, men vågehvalene vandrer helst langs kystene. De kan også oppholde seg over dyphav, for eksempel i de dype områdene der Barentshavet grenser mot Norskehavet, (Figur D - 31). Havforskningsinstituttet gjennomfører årlige tellinger av vågehval med en geografisk fordeling av telleaktiviteten slik at hele utbredelsesområdet blir dekket i løpet av en seksårsperiode. Det er to bestander av vågehval som er relevante for utredningsområdet. Bestanden i Norskehavet kalles sentralatlantisk bestand og er beregnet til dyr. Den nordøstatlantiske bestanden har tilhold i Nordsjøen, langs norskekysten, Barentshavet og ved Svalbard. Det vil si at denne bestanden forekommer langs hele den østlige delen av utredningsområdet. Den nordøstatlantiske bestanden er beregnet til basert på tellingene mellom 1996 og 2001 (DN & HI, 2007). Den nordøstatlantiske bestanden trekker inn mot områdene i Barentshavet i mars-april (hunner) og april-juni (hanner), og de returnerer til sørligere farvann senhøstes (von Quillfeldt, 2002). Det er kjent at enkelte dyr også overvintrer i nordiske farvann. Om sommeren er farvannene rundt Bjørnøya de områdene hvor vågehvalen opptrer med størst tetthet. Andre områder med høye tettheter om sommeren er utenfor Finnmarkskysten og områdene rundt Lofoten-Vesterålen, (Føyn et al., 2002). Vågehval er den eneste hvalarten som beskattes i Norge. Finnhvalen er en bardehval som finnes i alle verdenshav og foretar lange sesongvandringer. I Norskehavet beiter de særlig langs polarfronten og helt opp mot iskanten om sommeren, nord i utredningsområdet. Den har ofte tilhold over dype havområder, men kan forekomme over kystbanker og sokkelområder nær kysten (Figur D - 31). Knølhval er å finne i hele Barentshavet, men forekommer med størst tetthet (sommerbeite) i de nordøstlige delene av Barentshavet, (Figur D - 32). Side LXI

127 Spekkhoggere finnes langs hele norskekysten og i Barentshavet med kjerneområder utenfor Mørekysten, Lofoten og Finnmarkskysten, (Figur D - 32). Spekkhoggerne vandrer i flokker bestående av dyr. Om våren følger spekkhoggernes utbredelse fordelingen av vårgytende sild og om vinteren oppholder de seg i kjerneområdene, mens om sommeren kan de ha en spredt fordeling i Norskehavet og Barentshavet. Grønlandshvalen er en stor bardehvalart som oppholder seg hele livet i arktiske farvann. De har en flekkvis sirkumpolar utbredelse som varierer med drivisen. Næringsinntaket foregår hovedsakelig om sommeren. Grønlandshvalen er i følge norsk rødliste kritisk truet. Det anslås at den gjenværende bestanden i det nordøstlige Atlanterhavet er på mindre enn 50 reproduserende individer. Dersom individer av denne arten skulle bli berørt av et uhellsutslipp vil konsekvensen for hele bestanden være betydelig. Figur D - 31 Utbredelse av vågehval og finnhval langs Norskekysten (DN & HI, 2007). Side LXII

128 Figur D - 32 Utbredelse av knølhval og spekkhogger langs Norskekysten (DN & HI, 2007). Effekter og sårbarhet hos hval I det følgende avsnitt gis en gjennomgang av mulige effekter for hval, som følge av oljeeksponering. Erfaringer og generelle betraktinger beskrevet her er vurdert som relevante for norske forhold. Gjennomgangen bygger på (DNV, 2000, 2008) og originalkilder er referert. Toksiske virkning av olje grunnet dens kjemiske sammensetning (aromatiske hydrokarboner): Råolje avgir giftige lettflyktige komponenter til lufta. Mengden giftstoffer som avgis vil være størst de første timene og så avta over tid. Hval trekker inn luft til lungene fra det luftlaget som er nærmest overflaten. Innåndingseffekten er doseavhengig, og konsekvenser for hvalen vil være avhengig av dens kondisjon og reaksjon på stress. Utfallet kan variere fra mild irritasjon i lungene til rask død. Opptak av hydrokarboner gjennom lunger vil kunne påvirke organer som nyrer, lever og hjerne. Det er også mulig at gassene kan gi en narkotisk effekt som kan medføre drukning (Geraci & St.Aubin, 1990; Bjørn Munro Jensen, 2008). Exxon Valdez ulykken viste at Spekkhoggere antakelig er den hvalarten som er mest utsatt i forbindelse med oljeforurensning. Dødsraten steg fra 1,3 % før ulykken til 20 % året etterpå. Raten var normalisert noen år etter. Dødsraten var størst blant ungdyr og hunner i reproduktiv alder. Årsaken til at spekkhoggere er så utsatt er antagelig at de er utpregede flokkdyr. Dødsårsak var antagelig inhalering av oljefraksjoner (Bjørn Munro Jensen, 2008). Inntak av olje gjennom svelging (direkte inntak eller kontaminert føde): Bardehvaler som finner føden sin i øvre vannlag er trolig mer utsatt for å svelge olje enn f.eks. tannhvaler (Neumann, 1966). Likevel er alle hvaler utsatt for å få i seg olje gjennom føde. Hydrokarboner fra petroleum lever lenge i næringskjeden, især hos arter som ikke har evne til å nedbryte dem, som mollusker og bentiske invertebrater Side LXIII

129 Det finnes ikke mange forsøk å vise til når det gjelder hvilke effekter svelget olje har på hval. (Peterson et al., 2003) har beregnet at skadelig dose på vågehval er 15 l, 45 l for spekkhogger og 600 l for finnhval. Det er derfor lite sannsynlig at store hvaler vil kunne innta så store oljemengder at det blir akutt skadelig. Man tror at hval vil reagere på samme måte som sel ved inntak av skadelige mengder olje. Oljen vil irritere epitelcellene i mage/tarm som derved har innvirkning på bevegelse, fordøyelse og absorpsjon. Opptak av hydrokarboner gjennom tarm vil kunne påvirke organer som nyrer, lever og hjerne. Tilsøling: Hvalenes hud er omtrent ugjennomtrengelig, selv for oljens flyktige komponenter (Peterson et al., 2003). Ekstern oljeforurensning av huden til hval er antakelig lite skadelig. Flere typer bardehvaler er utsatt for tilsøling ved at de tråler de øvre vannlagene etter mat Knølhval har for eksempel koordinerte jaktmetoder der de tvinger fisk sammen i tette stimer. Deres bevegelser i overflaten gjør dem utsatt for tilsøling. En grønlandshval ble observert med 85 % nedsatt filtreringsevne pga. oljetilsøling av bardene. Tung olje er i så måte mest skadelig da det tar lengre tid å skylle vekk oljen (kan ta opp til flere dager), (Engelhardt, 1987). Bardehvaler har naturlige lange fasteperioder, og dyrene vil derfor godt kunne tolerere et redusert fødeinntak i en kortere periode. Side LXIV

130 Fisk Barentshavet er et viktig oppvekstområde for fisk, og fiskefaunaen her omfatter om lag 150 ulike arter fordelt på 52 familier. Torsk, sild og lodde regnes som de viktigste artene både ut fra økologiske og økonomiske verdier, og vil derfor bli nærmere omtalt her. Andre viktige arter i Barentshavet er polartorsk, lusuer, kveite, hyse og sei. Det gis i det følgende en kort beskrivelse av viktige fiskearter i Barentshavet, og henvises videre til HI-rapport «Kunnskap om marine naturressurser i Barentshavet sørøst», (HI, 2012) for ytterligere informasjon. Sild Norsk vårgytende sild (Clupea harengus) vandrer ut fra overvintringsområdet i Vestfjorden i januar og setter kursen mot gyteområdene. Silda ankommer gyteområdene i januar februar og gyter på kystbankene fra Egersund til Vesterålen i perioden fra februar til april, med hovedtyngden gjerne i månedsskiftet februar - mars. Selve gytingen foregår 5-10 m over bunnen på m dyp. Gytefeltene har grusbunn, og etter at eggene er gytt synker de ned mot bunnen hvor de kleber seg fast. Inkubasjonstiden har en varighet på ca. 3 uker avhengig av temperaturen. De nyklekkede sildelarvene svømmer opp i den eufotiske sonen hvor de begynner å spise etter 2-3 dager. Sildelarvene følger det samme transportmønsteret som torskelarvene, og i april - mai er de spredd over hele midtnorsk sokkel og videre nordover på Røstbanken, Vesterålsbankene, banken utenfor Troms og Tromsøflaket. Silda går ikke gjennom metamorfosen fra larve til yngel før den har blitt mm lang. Samtidig samler silda seg i tette stimer som respons på de forskjellige predatorene som ernærer seg på silda. I august - september står silda i tette stimer i Barentshavet, men med en mer vestlig fordeling enn torsken. Silda blir værende i Barentshavet i tre år, og den har da en øst-vest beitevandring hvor tyngdepunktet flytter seg vestover for hvert år inntil den vandrer ut fra Barentshavet og inn i Norskehavet hvor den slutter seg til den gytende bestanden. Silda har vist store endringer i bestandsstørrelse i løpet av de siste 50 årene, og den forandrer også gyte- og beiteområde. Rekrutteringen er svært ujevn, men det synes som om det er en forutsetning for god rekruttering at en stor del av yngelen driver inn i Barentshavet og vokser opp der. Barentshavet er således et nøkkelområde for rekrutteringen (Føyn et al., 2002). En oversikt over gjennomsnittlig sildelarveutbredelse (data fra ) i perioden mars-september gitt i Figur D Lodde Lodda (Mallotus villosus) er en viktig art i Barentshavet fordi den omdanner mye av sekundærproduksjonen til fiskeprotein, og den er en viktig matkilde for både annen fisk, sjøfugl og marine pattedyr. Gytingen foregår i selve Barentshavet innenfor et område som strekker seg fra Vesterålen til øst for Murmanskfjorden, oftest med et østlig eller vestlig konsentrert gytesenter. Lodda gyter på grusbanker på m dyp, og eggene blir gravd ned i grusen. Egg og plommesekklarver utvikler seg nede i grusen for så å svømme ut når forholdene er gode. Loddelarvene driver med strømmen i de øvre delene av vannmassene, og drivretningen er for en stor del avhengig av hvor gytingen har foregått. I år hvor gytingen har foregått i vestlige områder (Troms og Vest-Finnmark), vil larvene transporteres langs Eggakanten mot områdene vest for Svalbard. Ved gyting i østlige områder (Midt-Finnmark til Murmansk) vil en finne larvene igjen i nordøstlige deler av Barentshavet. Temperatur og næringsforhold i Barentshavet er begrensende for larvenes vekst, slik at lodda ikke klarer å gjennomgå metamorfose den første sommeren. Den overvintrer som larver Side LXV

131 eller glasslodde som den ofte blir kalt. Lodda har en nord-sør beitevandring etter som polarfronten flytter seg. Lodda gyter som regel i en alder av 3-4 år, og ettersom lodda er en laksefisk er det vanlig at de fleste dør etter at de har gytt første gang. Den korte livssyklusen til lodda gjør den sårbar for påvirkninger. En ser for eksempel at i år med store sildeklasser som beiter på loddelarvene, vil det i de 2-3 etterfølgende år være dårlig rekruttering av lodde, noe som vil føre til en dramatisk nedgang i bestanden til den kortlivede lodda. En oversikt over fordeling av loddelarver i ulike måneder i 2003 er gitt i Figur D Datasettene som benyttes i de kvantitative konsekvensvurderingene for lodde dekker perioden mai (døgn 134) juni (døgn 153) juni (døgn 173) juli (døgn 193) juli/august (døgn 212) august (døgn 232) september (døgn 253) Figur D - 33 Fordeling av loddelarver i ulike måneder i 2003 (Vikebø m. fl., 2009). Side LXVI

132 Torsk Den norsk arktiske torsken (Gadus morhua) gyter i hovedsak i Vestfjorden og på bankene utenfor Lofoten, Vesterålen og Troms. En mindre, men viktig andel av torsken, ca %, gyter utenfor kysten av Møre. Gytebestanden ankommer gyteområdene i januar februar, og gyter i de to påfølgende månedene, med hovedtyngden i mars april. Torsken gyter i sprangsjiktet mellom kyststrømmen og det underliggende atlanterhavsvannet, men ettersom eggene er lettere enn sjøvann, stiger de sakte opp mot overflaten i kyststrømmen. Vind og bølger vil blande eggene nedover i vannmassene slik at vertikalfordelingen av eggene i stor grad er styrt av værforholdene. Eggene blir transportert nordover med kyststrømmen, og transporten er i denne perioden prisgitt de rådende strømforhold. Etter ca. 3 uker, mot slutten av april, klekker torskelarvene. De er fremdeles avhengige av de horisontale og vertikale vannbevegelsene, og de høyeste konsentrasjonene av nyklekkede larver vil være å finne på m dyp. I juli måned finner en mesteparten av årsklassen over Tromsøflaket utenfor kysten av Nord-Troms. Larvene har nå blitt ca. 3 cm og befinner seg fremdeles høyt oppe i vannmassene, over 20 meters dyp. De er nå mindre sårbare overfor oljeforurensning. I august september finner en torskeyngelen igjen i store deler av Barentshavet. Deler av yngelen følger strømmen til områdene vest for Svalbard, mens hovedtyngden vil fortsette innover i Barentshavet og står i et belte fra Svalbard sørøstover til Novaja Semlja. Utbredelsen er forholdsvis stabil fra år til år, mens tetthetene varierer med 1000 ganger fra et godt til et dårlig år. Torskeyngelen har nå blitt ca. 7 cm og fordelingen i vannsøylen vil være fra 60 m og opp mot overflaten. Utover høsten i oktober desember når torsken har blitt cm lang, bunnslår den og den pelagiske fasen er over. Den totale bestanden av norsk arktisk torsk ble i 2006 estimert til 1,3 mill. tonn, hvorav den gytende bestanden utgjorde ca tonn (Aglen, 2007). Som grunnlag for vurdering av mulige konsekvenser for norsk-arktisk torsk er det benyttet modelldata fra Havforskningsinstituttet med modellert larvefordeling i perioden mars-september for årene Datasettene er generert av Havforskningsinstituttet med sin høyoppløselige operasjonelle larvedriftsmodell (se Figur D - 34). De representerer en lang tidsserie for larvefordeling og drift av egg og larver fra gyteområdene nordover og inn i Barentshavet. Datasettene ble første gang benyttet i Helhetlig forvaltningsplan for Norskehavet (DNV & SINTEF, 2010). Side LXVII

133 Figur D - 34 Larvefordeling for ulike tidspunkt for torsk (øverst) og sild (nederst) i 2009, der rød farge angir høyest konsentrasjon. Figurene er fra HIs operasjonelle larvedriftsmodell (Vikebø m. fl., 2009). Effekter og sårbarhet av olje hos fisk Fiskeegg og larver er fiskens mest sårbare livsstadier i forhold til oljeforurensning. Juvenile og voksne fisk klarer å unngå vannmasser med høye konsentrasjoner av hydrokarboner og det er sjelden rapportert om store mengder døde fisk etter oljesøl (Hjermann et al., 2007). Et unntak er oljesølet som følge av Amoco Cadiz-skipsulykken som drepte store mengder voksen fisk. Ulykken skjedde nært land og store mengder av oljen emulgerte. Det er grunn til å tro at den enkle strukturen av arktiske økosystem gjør de generelt mer sårbar for ytre påvirkning (Hamre, 1994; Hillebrand, 2004) da de blir mer sårbare for endringer i forekomsten av nøkkelarter. Fiskebestander som torsk og sild er sannsynligvis nær sin klimatiske grense og på grunn av de spesielle miljøforholdene i Barentshavet har de en kort og intens gyteperiode som foregår i Side LXVIII

134 avgrensede områder. Egg og larver forekommer konsentrert i enkelte områder og effekten av et oljesøl i slike områder kan være stor. For mer utfyllende beskrivelser henvises det til metodikk beskrevet i (OLF, 2008). Strandhabitat Strandtyper Dette kapittelet gir en generell beskrivelse av utvalgte strandtyper langs kysten som grenser til Barentshavet og hvordan disse er fordelt. Ressursbeskrivelsen er basert på tilgjengelig informasjon i MRDB, RC-Consultants and NINA (1999) og Alpha and NINA (2003). Tangstrand Tangstrand dannes ved at løsreven tang og tare skylles opp og akkumuleres på stranda. Tangstrand utvikles på alle de andre strandtypene, men betraktes fra et botanisk synspunkt som en egen hovedtype på grunn av spesielle økologiske forhold. Et høyt innhold av organisk materiale i tangen gjør at tangstrender kan være svært produktive. Tangstrender opptrer gjerne i bukter og viker som funksjon av lokale vind- og strømforhold, men utvikles spesielt på sterkt til middels eksponerte strender. Langs kysten av Barentshavet er det registrert om lag 100 tangstrandslokaliteter (Figur D - 35). Sandstrand Sandstrand kjennetegnes ved ustabil finmaterialstrand. Sandstrendene er overveiende representert ved mer eller mindre dynamisk sanddynevegetasjon og systemer. Hvis vindeksponeringsgraden er betydelig, kan det utvikles såkalte dynelandskap, men strender av denne typen forekommer også inne i fjordene. Vegetasjonen er viktig mht. å stabilisere substratet. Vegetasjonen er lokalisert i varierende avstand fra strandlinjen. Sandstrendene regnes ikke som særlig produktive. Sandstrandlokaliteter ligger særlig tett i Nordlandsområdet. Rundt kysten av Barentshavet er det registrert over 90 lokaliteter med sandstrand (Figur D - 35). Strandeng Strandengene kjennetegnes av finkornet substrat, men kan være blandet med grovere materiale som grus og stein. Strandtypen finnes som elvedelta og landhevingsstrender. Vegetasjonen domineres av ettog flerårige urter som fjøresauløk og skjørbuksurt. Vegetasjonen er produktiv og av en stor betydning for stabilisering av miljøet. Strandenger er vanligvis artsrike biotoper som er viktige hekke- og rasteplasser for vadefugl. Ved skade eller ødeleggelse av vegetasjonen kan erosjon i substratet føre til utvasking og irreversible endringer av strendene. Strandeng finnes spredt over hele landet. Rundt kysten av Barentshavet er det registrert nærmere 250 lokaliteter med strandeng (Figur D - 35). Grus / Steinstrand Grus- og steinstrender er utviklet i områder med morene- eller forvitringsmateriale. I slike områder finnes også rullesteinsstrender. Materialet flyttes av bølgeslag. Finkornet materiale fyller ofte rommet mellom grus og stein. Tangvoller dannes gjerne på slike strender, men strandtypen har ofte mindre botaniske interesser. Forekommer bl.a. på eksponerte kyststrekninger, ved elveutløp eller som erosjonsflater i strandeng. Det er definert 648 grus- og steinstrandlokaliteter spredt i hele Norge og langs kysten tilknyttet Barentshavet er det til sammen 134 lokaliteter med steinstrand (Figur D - 35). Side LXIX

135 Figur D - 35 Utbredelse av strandlokalitetene tangstrand, sandstrand, steinstrand og strandeng langs kysten tilknyttet Barentshavet (DNV, 2006). Side LXX

136 I det videre inkluderes også en beskrivelse av enkelte andre økosystem som er å anse som særlig viktige langs norskekysten. Enkelte av disse vil ha fellestrekk med strandtypene beskrevet over. Elveos En elveos består gjerne av mer eller mindre sortert materiale som føres med elva og avsettes i elvemunningen. Vegetasjonen kjennetegnes av blandete strandeng-dominerte komplekser, ofte med innslag av tangstrand og sandstrand. Slike lokaliteter opptrer gjerne i bunnen av fjorder. Slike lokaliteter er av stor betydning for bl.a. smolt av anadrome laksefisker samt lokaliseringsevne for gytemoden fisk av de samme artene. Det finnes to elveos lokaliteter langs kysten tilknyttet Barentshavet (Figur D - 36). Våtmark Våtmark er et sjøområde, men er oftest definert i tilknytning med landområder som skjær, holmer, øyer, og estuarier. Våtmark er et vidt begrep som omfatter mange ulike naturtyper. Fellesnevneren for dem er at områdene store deler av året er fuktige eller oversvømt av vann. Våtmarker har normalt høy produksjon av plantemateriale som gir grunnlag for et rikt og variert dyreliv. Våtmarker er også voksested for flere sjeldne plantearter, og habitat for mange fuglearter. Norge er tilknyttet den internasjonale konvensjonen for våtmarksområde (Ramsarkonvensjonen) som har som formål å verne våtmarker. I Norge er det 51 områder med Ramsar-status, etter at 14 nye områder fikk status som Ramsarområde i 2011, deriblant Reisautløpet i Nordreisa. Våtmarker, inkludert alle undertypene og finnes langs hele Norskekysten, totalt 747 lokasjoner. Områder med størst tetthet av våtmarkslokasjoner er på Sørøstlandet og fra Sogn og Fjordane til og med Sør Trøndelag. Langs kysten tilknyttet Barentshavet er det beskrevet 48 våtmarkslokaliteter (Figur D - 36). Strandberg/klippekyst/svaberg Strandberg er gjerne lokalisert i eksponerte områder og har derfor utstrakt grad av selvrensningsevne. Vegetasjonene er ofte sparsomme og flekkvis fordelt. Det er til sammen 13 lokaliteter med strandberg langs kysten av Barentshavet (Figur D - 36). Side LXXI

137 Figur D - 36 Utbredelse av strandlokalitetene elveos, våtmark og strandberg langs kysten tilknyttet Barentshavet (DNV, 2006). Side LXXII

138 Strandhabitaters sårbarhet for olje Effekter av olje på strandhabitat oppstår ved en kombinasjon av oljens giftighet og dens mekaniske belastning over tid. Den samlede mengde olje vil være av betydning for skadebildet på lokalt og regionalt nivå, i tillegg til hvor mye olje som blir liggende i de ulike deler av miljøet over tid. Viktige fysiske faktorer for oljens skjebne på kysten er dyp (-vertikal transport av olje), tidevann, bølgeeksponering (-strandas evne til selvrensing), topografi og type substrat (-strandas lagringskapasitet for olje) (Moe, 2000a, 2000b; K. A. Moe, Lystad, E., Nesse, S. & Selvik, J. R., 1993). Erfaringer fra historiske uhellsutslipp av olje viser at skadene på strandmiljøet kan variere i omfang og varighet; - fra nærmest total desimering av samfunnene til marginale, subletale effekter på individnivå. Skade på en organismegruppe kan forplante seg til en annen gruppe ved at strukturerende organismer og grupper dør, byttedyrene faller fra, eller at andre økologiske interaksjoner i samfunnene forrykkes. I de tilfeller hvor det har forekommet omfattende dødelighet på samfunnenes strukturerende arter, reflekteres dette i relativt lange restitusjonstider (Alpha & NINA, 2003). Tangstrand utvikles spesielt på middels til sterkt eksponerte strender. Økosystemet på tangstrender som er dannet ved eksponerte kyst er ikke sårbart pga. strandas evne til selvrensing. Der tangstrender er dannet i moderat eksponert og eksponert kyst er økosystemet mer sårbart. Sandstrand består av ustabile finmaterialer, og utvikles i alle grader av eksponering. Likevel finnes sandstrender i størst utstrekning der det er høy eksponering. I eksponerte områder kan restitusjonen ta 1-5 år, mens i beskyttede lokaliteter kan det ta inntil 10 år. Beskyttede sandstrender anses dermed som mer sårbare enn eksponerte sandstrender. Grus / Steinstrand forekommer bl.a. på eksponerte kyststrekninger i områder med morene- eller forvitringsmateriale. Sårbarheten i slike økosystem er lav uavhengig av eksponering, med restitusjonstider på ca. 3-4 år. Strandeng dannes først og fremst ved elvedelta, og kjennetegnes ved finkornet substrat (leire eller silt). De er vanligvis artsrike biotoper, og er viktige hekke- og rasteplasser. Eksponeringsgraden er oftest beskyttet, og sårbarheten høy med restitusjonstid på over 10 år. Elveutmunninger (elveos) er særskilt viktige for enkelte arter som for bl.a. smolt av anadrome laksefisker. Elveos har generelt en naturlig beskyttelse mot oljesøl som følge av den utgående strømmen av ferskvann. Eksponerte elveos er ikke kjent som sårbare, men beskyttede lokaliteter er kategorisert med lav sårbarhet i forhold til oljeforurensning. Våtmark har normalt høy produksjon av plantemateriale som gir grunnlag for et rikt og variert dyreliv. Våtmarker finnes stort sett i beskyttede lokaliteter. Sårbarhet for olje kan til dels sammenliknes med sårbarhet for strandeng, dvs. høy sårbarhet for olje. Strandberg dannes stort sett bare i eksponerte områder og har derfor utstrakt grad av selvrensningsevne. Sårbarheten her er lav. Side LXXIII

139 Særlig verdifulle områder, strand Særlig verdifulle og sårbare områder (SVO) definert i forbindelse med Helhetlig forvaltningsplan for Lofoten og Barentshavet (HI, 2010) er vist i Figur D Disse inkluderer blant annet polarfronten, et 50 km kystbelte langs hele Finnmarks-kysten og iskanten. Områdene er definert på bakgrunn av følgende kriterier: at området har stor produksjon og konsentrasjon av arter, at området har stor forekomst av truede eller sårbare naturtyper, at området er et nøkkelområde for norske ansvarsarter, at området har viktige nasjonale eller internasjonale bestander av enkelte arter i hele eller deler av året (HI, 2010). Figur D - 37 Særlig verdifulle og sårbare områder. Plankton Oppblomstring av planteplankton skjer når overflatevannet blir varmet opp og det skjer en lagdeling som hindrer vertikal omrøring av vannmassene. Det øvre laget er næringsrikt og får samtidig nok lys. Dette danner grunnlag for massiv vårblomstring av planteplankton. Vårblomstringen kommer først i gang langs kysten og i iskanten. Den første delen av oppblomstringen er dominert av kiselalger (Cheateceros, Side LXXIV

140 Thalassiosira og Fragliariopsis). Etter at silikatet i vannmassen er brukt opp overtar ulike arter av flagellater (bl.a.) Phaeocystis pouchetii (Loeng & Drinkwater, 2007). Planteplanktonet beites på av dyreplankton og de store konsentrasjonene av dyreplankton i Barentshavet utgjør næringsgrunnlaget for fiskelarver og yngel og er avgjørende for bestander av lodde, sild og polartorsk. Det er stor innstrømming av dyreplankton inn til Barentshavet via Atlanterhavsstrømmen og kyststrømmen (Dalpadado et al., 2012). Isalgene er også viktig for primærproduksjonen i Barentshavet. De er spesielt viktige som næringskilde tidlig om våren før våroppblomstringen starter i sjøen. Beregninger har vist at isalger står for % av den totale primærproduksjonen i Barentshavet (Hegseth, 1999). Dyreplanktonet her består hovedsakelig av hoppekreps (Calanus spp.) og krill (Meganocitphanes spp.). C. finmarcicus er dominerende i vårblomstringen. I nordlige deler av Barentshavet er det mest av c.glacialis og c. hyperboreus. De har en to-årig livssyklus. Calanus kopepoder akkumulerer lipider i sommerhalvåret og overvintrer i dyphavet før de kommer til overflaten for å beite om våren i likhet med hoppekrepsen beiter også krillarter på planteplankton. Krillen (f.eks M. norvegica) vandrer vertikalt til overflaten om natten og til dypere deler av vannsøylen om dagen. De kan forkomme i svært tette konsentrasjoner (HI, 2012). Av andre viktig dyreplankton kan nevnes ampfipoder (f.eks Themisto abyssorum). Disse beiter på annet dyreplankton og utgjør et viktig trofisk bindeledd mellom hoppekreps og fisk, sjøfugl og sel. Amfipoder er 1- eller 2-årige med yngelperiode som sammenfaller med vårblomstringen av plateplankton. Dyreplanktonsamfunnet er til en stor grad regulert av beitende fisk. Spesielt har bestandsstørrelsen og fordelingen av lodde vist å være viktig (Dalpadado. P. & Skjoldal, 1996). Sårbarhet for olje For planteplanktonet gjelder det at olje på havoverflaten vil hindre gassutveksling sjø-luft og i tillegg redusere gjennomtrengeligheten for lys og på den måten hemme planteplanktonets fotosyntese (González et al., 2009). Det er også vist at oljekomponenter i vannmasser påvirker biodiversiteten og artssammensetning i planteplanktonsamfunnet. Studier har vist at høye konsentrasjoner av olje (> 2,28 ppb) kan hemme veksten av planteplankton, mens lavere konsentrasjoner kan gi økt vekst (Huang YJ et al., 2011). Det er kjent at oljesøl har medført massiv dødelighet av dyreplankton (Guzman del Proo et al., 1986). Spesielt er hoppkrepsen følsom for slik påvirkning. Eksponeringsforsøk med vannløslige oljefraksjoner har vist at 96h-LC50 for C. finmarchicus 0,8 ppb og C. glacialis på 0,5 ppm (B. H. Hansen et al., 2011). Lignende studier med naftalener har gitt 96h-LC50 tilsvarende 7 ppm (B. Hansen, Altin, Vang, Nordtug, & Olsen, 2008). Responsen på akutt eksponering var langsommere og effekten var mindre tydelige for C. glacialis enn for C. finmarchicus (B. H. Hansen et al., 2011). Foruten akutt dødelighet er det vist at oljens vannløselige fraksjoner kan redusere forplantningsevnen hos hoppkreps. Sublethale effekter av eksponering for oljeholdige forbindelser er rapportert for C.finmarchicus og C glacialis, der 7,0 ppb PAH medførte lavere matinntak. I tillegg ble det påvist negative effekter på klekkingen. Calanus-arter er vist å kunne bioakkumulere polykromatiske hydrokarboner (L. Jensen, Honkanen, Jæger, & Carroll, 2012). Side LXXV

141 Bunndyr Det er identifisert rundt 3300 arter makro-bentiske arter i Barentshavet. Det er pigghuder (Ctennodiscus crispatus, Molpadia borealis, Ophiura sarsi, Strongglyocentrotus spp), svamper (hovedsakelig Geodia spp) og mollusker (Alstarte spp og Clinocardium ciliatum) som dominerer. Artsammensetningen ser ut til å være kontrollert av dyp, havis, tråling og klima (HI, 2012). Kunnskapen om økologiske funksjoner til ulike typer bunndyr i dette området er per i dag begrenset (HI, 2010). Spesielt for bunndyrsammfunnet i Barentshavet er den sterke bentopelagisk-koblingen, der mellom 48-96% av primærproduksjonen knyttet til våroppblomstring av plankton sedimenterer til bunnen (Carmack & Wassmann, 2006). Flere dypvannsområder i Barentshavet er vurdert som sårbare. Mareano prosjektet er i gang med å kartlegge forekomsten av koraller i Barentshavet, men foreløpig er forekomsten av koraller i den sørøstlige delen av Barentshavet er ikke kjent. I den videre beskrivelsen er det lagt vekt på korallrev og svampsamfunn fordi dette er sentvoksende arter som kan nå en høy alder og danner grunnlag for viktige økosystemer. Arter som er tilknyttet korallrev og svampsamfunn blir ikke videre diskutert. I Miljødirektoratets nettside Havmiljø er det presentert miljøverdivurderinger av bunndyrsamfunn i kategoriene Kategoriene er basert på livshistorisk viktige områder der områdene tillegges ekstra vekt dersom det er viktig for truede dyrearter, nøkkelarter i økosystemet eller danner habitater som er viktig for det biologiske mangfoldet for øvrig (Miljødirektoratet, 2014). Koraller Korallrev De norske kaldtvannskorallrevene dannes av Lophelia pertusa som er en steinkorall. Lophelia har en bred geografisk utbredelse fra 55 S til 71 N, med de største forekomstene mellom 200 og 1000 m dybde. Nær sokkelkanten, utenfor Norskekysten finnes Lophelia-revene på dyp mellom 200 og 500 m. Revene er vanligst i vann med saltholdighet høyere enn 34 og en temperatur på mellom 4 og 8 C. Lophelia rev i Norge varierer i høyde fra 5-35 m og kan bli flere kilometer lange. Vekstraten til revene er imidlertid lav. Lophelia rev har en gjennomsnittlig årlig vertikal vekst tilsvarende 1,3 mm/år og arten har dannet rev som er opptil omtrent 9000 år gamle. Det oppdages stadig flere korallrev i Barentshavet, men kun i kystnære områder (HI, 2010). Forekomst av korallrev i Barentshavet er vist i Figur D Hornkoraller Kunnskapen om utbredelsen av hornkoraller, Paragorgia arborea (sjøtre), Parmuricea placomus (sjøbusk), Primnoa resedaformis (risengrynkorall), Isdella lofotensis (bambuskorall) er dårligere beskrevet enn for korallrevene. Hornkoraller danner habitater som blir kalt korallskoger og de kan bli fra 3 til 8 meter høye. De er utsatt for skade fra fiskerier, men på grunn av deres spredte vekst og at korallrestene lett blir fraktet bort av havstrømmer kan det være vanskelig å oppdage skade (HI, 2010). Artsmangfoldet knyttet til denne naturtypen er mindre enn for korallrev, men faunaen er allikevel rik på arter som ikke forekommer i andre naturtyper (Miljødirektoratet, 2014). På samme måte som korallrevene vokser de langsomt. Forekomster av hornkorall i Barentshavet er vist i Figur D Side LXXVI

142 Koraller Hornkorall Figur D - 38 Forekomster av korallrev og hornkorall i Barentshavet. Merk at datasettet for korallskog kun dekker arealet som er kartlagt av Mareano (Miljødirektoratet, 2014). Svamp Svamp finnes på alle bunntyper og under meget forskjellige miljøbetingelser. Saltholdighet, temperatur, dyp, strømeksponering og bunntype er avgjørende for hvilke arter som forekommer. Noen arter er skorpeformede og blir aldri tykkere enn 1 mm, andre er store og klumpete. Flesteparten er 2-40 cm i størrelse. I Barentshavet er det Geodia spp som dominerer biomassen men det er også rapporter funn av Stylocordyla borealis og Chondrocladia gigantea (HI, 2012). Svampområder er utbredt i deler av Barentshavet, men utbredelsesområdene er kun delvis kartlagt. En oversikt over kjente svampsamfunn kartlagt gjennom Mareano sør-vest i Barentshavet er vist Figur D Svampsamfunn Figur D - 39 Forekomster av svampsamfunn i Barentshavet. Merk at datasettet kun dekker arealet som er kartlagt av Mareano (Miljødirektoratet, 2014). Side LXXVII

143 Kunnskapen om bunndyrsamfunnet nord og øst i Barentshavet kommer fra langtidsovervåkning av bunnfauna ved registrering av bifangst med bunnfisktrål ved trålstasjoner i forbindelse med de årlige Norsk-Russiske økotoktene. Undersøkelsene har vist at i de sørlige områdene av Barentshavet dominerer svamp bunndyrsamfunnet. Det er rapportert funn av Geodia spp. ved kystnære og sørvestlige stasjoner, mens det er rapportert om funn av C. gigantea lengre fra kysten mer sentralt i Barentshavet (Figur D - 40). En mer detaljert kunnskap om bunndyrsamfunnet i hele Barentshavet vil bli tilgjengelig gjennom MAREANO prosjektet som etter planen skal være fullført innen 2020 (MAREANO, 2014). Figur D - 40 Geografisk fordeling av tre taxa svamper i Barentshavet (HI, 2012). Koraller og svampers sårbarhet for olje Kunnskap om kaldtvannkorallenes og svampers sårbarhet for eksponering av olje og kjemikalier er lite kjent. Trolig er kaldtvannskorallenes og svampens gyteprodukter og larvestadiet de mest sårbare livsstadiene. En oppsummering fra et litteraturstudium om effekter på svamp og svampsamfunn med spesielt fokus på olje- og gassindustrien er vist i Tabell D-4, (DNV, 2007). De påviste effektene skyldes primært operative forhold og ikke akutte utslipp. Men forsøkene som er gjort for å vurdere effekter av PAH på Side LXXVIII