Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn Rovarkula i PL626 i Nordsjøen Det Norske Oljeselskap ASA

Transkript

1 Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn Rovarkula i PL626 i Nordsjøen Det Norske Oljeselskap ASA Rapport Nr.: , Rev 00 Dokument Nr.: 1XTN7HB-3 Dato:

2

3 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE SAMMENDRAG... 2 DEFINISJONER OG FORKORTELSER INNLEDNING Aktivitetsbeskrivelse Hensikt/formål Det Norskes akseptkriterier for akutt forurensing Gjeldende regelverkskrav 8 2 BESKRIVELSE AV UTSLIPPSCENARIER Dimensjonerende DFU Sannsynlighet for dimensjonerende DFU Utblåsningsrater og varigheter 10 3 OLJEDRIFTSMODELLERING Oljetype og oljens egenskaper Oljedriftsmodellen Modellens begrensning og krav til inngangsdata Beskrivelse av utslippsscenarier Oljedriftsmodellering Resultater 15 4 METODIKK FOR MILJØRETTET RISIKOANALYSE Usikkerhet i miljørisikoanalysen 23 5 MILJØBESKRIVELSE Verdifulle Økosystem Komponenter (VØKer) Utvalgte VØKer 26 6 MILJØRETTET RISIKOANALYSE RESULTATER Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra letebrønn Rovarkula Miljørisiko Oppsummering av miljørisiko forbundet med letebrønn Rovarkula 46 7 BEREDSKAPSANALYSE FOR LETEBRØNN ROVARKULA I PL Forutsetninger og antakelser Beregning av systembehov i barriere 1a og 1b Konklusjon beredskapsanalyse 58 REFERANSER VEDLEGG A... I VEDLEGG B... XI VEDLEGG C... XVII VEDLEGG D... XXI DNV GL Report No , Rev Page i

4 KONKLUDERENDE SAMMENDRAG Det Norske Oljeselskap ASA (heretter Det Norske) planlegger boring av letebrønn Rovarkula i PL626 i Nordsjøen. Brønnen ligger om lag 154 km fra nærmeste land som er Utsira i Rogaland. Vanndypet i området er ca. 115 meter. Boringen har planlagt oppstart i juni 2016, men for å ta høyde for eventulle endringer i boretidspunkt er det gjennomført en analyse som dekker hele året. Brønnen skal bores med Jack-up riggen Maersk Interceptor. Som forberedelse til den planlagte operasjonen for letebrønn Rovarkula 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 Det Norskes 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: 51 % sannsynlighet (havsule, pelagisk sjøfugl, i vintersesongen) % bestandstap: 10 % sannsynlighet (havsule, pelagisk sjøfugl, i vårsesongen) % bestandstap: <0,5 % sannsynlighet (høyest for havsule, pelagisk sjøfugl, i vårsesongen). Ingen sannsynlighet for >20 % bestandstap. Pelagisk sjøfugl (havsule) er dimensjonerende for risikonivået med 18 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade (1-3 års restitusjonstid) i vintersesongen (desember - februar), se Figur 0-1. Det høyeste risikonivået for kystnær sjøfugl er i overkant av 3 % (sommer) for Moderat miljøskade. Det høyeste beregnede risikonivået for strandhabitat er 3 %, mens det for marine pattedyr er 1 %, begge for Moderat miljøskade, i vintersesongen. Miljørisikoen forbundet med boring av letebrønn Rovarkula ligger for alle VØK-kategoriene innenfor Det Norskes operasjonsspesifikke akseptkriterier i de ulike sesongene. Det kan dermed konkluderes med at miljørisikoen forbundet med boring av brønn Rovarkula i PL626 er akseptabel sett i forhold til Det Norskes 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 Rovarkula. For sjøfugl og marine pattedyr er den månedlige verdien som gir høyest utslag innenfor de ulike skadekategoriene presentert, uavhengig av art. For strandhabitat er risikoen presentert for den km kystruten (strand) som viser høyest utslag. Verdiene er oppgitt som prosent av Det Norskes operasjonsspesifikke akseptkriterier. Beredskap For beredskapsanalysen er det gjennomført beregninger av beredskapsbehov knyttet til mekanisk oppsamling av olje på åpent hav. Beregningene er i henhold til industristandarden «Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser» (Norsk olje og gass, 2013). Dimensjonerende DFU er en overflateutblåsning med vektet rate på 4389 Sm 3 /døgn. Beredskapsbehovet er beregnet til tre NOFOsystemer i barriere 1a og to NOFO-systemer i barriere 1b, totalt fem NOFO-systemer, i vårsesongen. For sommersesongen er det beregnet et behov for fire systemer i barriere 1a og to systemer i barriere 1b, til sammen seks NOFO-systemer. Totalt behov for både vinter-og høstsesongen er åtte NOFO-systemer, fordelt på henholdvis med fem og fire NOFO-systemer i barriere 1a og tre og fire NOFO-systemer i barriere 1b. I henhold til ytelseskravene gitt i veiledningen (Norsk olje og gass, 2013) skal fullt utbygde barriere 1a og barriere 1b skal være på plass innen 95 persentil av korteste drivtid til land (12,9 døgn). Med de oppgitte responstidene for oljevernfartøyene oppfyller letebrønn Rovarkula ytelseskravene med god margin for samtlige sesonger. Resultater fra modellering av oljedrift etter en utblåsning fra brønnen viser en forventet strandingsrate av oljeemulsjon langs kysten på 83 tonn per dag i den mest krevende sesongen (vinter), forutsatt forventet effektivitet av forutgående barrierer (1a og 1b). DNV GL Report No , Rev Side 3

6 DEFINISJONER OG FORKORTELSER Akseptkriterier Kriterier som benyttes for å uttrykke et akseptabelt risikonivå i virksomheten, uttrykt ved en grense for akseptabel frekvens for en gitt miljøskade ALARP As Low As Reasonably Practicable (så lav som det er praktisk mulig) Analyseområde Området som er basis for miljørisikoanalysen og som er større enn influensområdet. Ressursbeskrivelsen dekker analyseområde. Barriere Fellesbetegnelse for en samlet aksjon i et avgrenset område; kan inkludere ett eller flere system. Bekjempelse Alle tiltak som gjennomføres i akuttfasen av en forurensningssituasjon og som skal hindre at oljen sprer seg (strakstiltak ved å stanse lekkasjen, begrense utstrekningen, hindre spredning, samle opp fra sjøen, lede oljen forbi sensitive områder og hindre strandet olje fra å bli re-mobilisert) (Carroll m.fl., 1999). BOP Blowout Preventer cp Centipoise, måleenhet for viskositet Dagslys Lysforholdene fra soloppgang til solnedgang. DFU Definerte fare- og ulykkeshendelser Eksempelområde 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. Eksponeringsgrad Benyttes for å beskrive hvorvidt kysten er eksponert, moderat eksponert eller beskyttet mht. bølgeeksponering Forvitring Nedbrytning av olje i miljøet. Forvitringsanalysen måler fysiske og kjemiske egenskaper for oljen til stede i miljøet over tid. GOR Forkortelse for Gass/Olje forhold. Forholdet mellom produsert gass og produsert olje i brønnen. Influensområde Området med større eller lik 5 % sannsynlighet for forurensning med mer enn 1 tonn olje innenfor en 10 x 10 km rute, iht. oljedriftsberegninger MIRA Metode for miljørettet risikoanalyse (OLF, 2007). MRA Miljørettet risikoanalyse MRDB Marin Ressurs Data Base NOFO Norsk Oljevernforening For Operatørselskap NOROG Norsk Olje og Gass (Tidligere Oljeindustriens landsforening (OLF)) Operasjonslys Lysforholdene under dagslys og borgerlig tussmørke, dvs. når solen står mindre enn 6 grader under horisonten. OR-fartøy Oljevernfartøy som inneholder havgående mekaniske oppsamlingssystemer (oljelenser og skimmere) samt lagringstank, og eventuelt dispergeringsmidler- og systemer. OSCAR Oil Spill Contingency Analysis and Response Persentil P-persentil betyr at p prosent av observasjoner i et utfallsrom er nedenfor verdien for p-persentilen. En 25-persentil er da slik at 25 % av data/observasjoner er under den gitte verdien. PL Utvinningstillatelse (Produksjonslisens) ppb Parts per billion / deler per milliard ppm Parts per million / deler per million Responstid Sammenlagt mobiliseringstid, gangtid og utsettelse av lenser. Restitusjonstid Restitusjonstiden er oppnådd når det opprinnelige dyre- og plantelivet i det berørte samfunnet er tilstede på tilnærmet samme nivå som før utslippet DNV GL Report No , Rev Side 4

7 RKB Sannsynlighet for treff Systemeffektivitet THC TVD VØK (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) Sannsynlighet for at en 10x10 km rute treffes av olje fra et potensielt utslipp (Throughput efficiency, eng.) Prosentandel av sveipet overflateolje som samles opp av ett system. Total Hydrocarbon (totalt hydrokarbon) True Vertical Depth Verdsatt Økosystem Komponent DNV GL Report No , Rev Side 5

8 1 INNLEDNING 1.1 Aktivitetsbeskrivelse Det Norske Oljeselskap ASA (heretter Det Norske) planlegger boring av letebrønn Rovarkula i PL626 i Nordsjøen. Brønnen ligger i vestlig del av Nordsjøen, ca. 154 km fra nærmeste land som er Utsira i Rogaland (Figur 1-1). Vanndypet i området er ca. 115 meter. Boringen har planlagt oppstart i juni 2016, men for å ta høyde for eventulle endringer i boretidspunkt er det gjennomført en analyse som dekker hele året. Brønnen skal bores med Jack-up riggen Maersk Interceptor. 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 PL626 og letebrønn Rovarkula i Nordsjøen. DNV GL Report No , Rev Side 6

9 Tabell 1-1 Basisinformasjon for miljørisikoanalysen for letebrønn Rovarkula. Koordinater for modellerte scenarier Analyseperiode for miljørisikoanalysen Vanndybde Avstand til nærmeste kystlinje 59 05' 34,32" N, 02 13' 44,96" Ø Helårig, inndelt i fire sesonger 115 m Om lag 154 km (Utsira) Oljetype Ivar Aasen olje (838 kg/sm 3 ) Riggtype Jack-up (Maersk Interceptor) Utblåsningsrater Vektet rate overflate: 4389 Sm 3 /d Vektet varighet Overflate: 9,4 døgn GOR (Sm 3 /Sm 3 ) 166 Tid for boring av avlastningsbrønn Aktiviteter Type scenarier VØK arter/ populasjoner vurdert 52 døgn Letebrønn Utblåsning (overflate) Sjøfugl kyst og åpent hav, marine pattedyr, strandhabitater, fiskeegg/-larver Forventet boreperiode Juni 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 Det Norskes operasjonsspesifikke akseptkriterier. Analysen som utføres for letebrønn Rovarkula 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, marine pattedyr, 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. DNV GL Report No , Rev Side 7

10 1.3 Det Norskes akseptkriterier for akutt forurensing Det Norske har som en integrert del av deres styringssystem definert akseptkriteriene for miljørisiko. For letebrønn Rovarkula er Det Norskes operasjonsspesifikke akseptkriterier benyttet i forbindelse med gjennomføringen av miljørisikoanalysen (Tabell 1-2). Akseptkriteriene angir den øvre grensen for hva Det Norske har definert som en akseptabel risiko knyttet til egne aktiviteter (sannsynlighet for en gitt konsekvens). Disse er formulert som mål på skade på naturlige ressurser (VØK), uttrykt ved varighet (restitusjonstid) og ulik alvorlighetsgrad. Det Norske 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 Det Norskes 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 Det Norskes akseptkriterier for forurensing. I analysen for letebrønn Rovarkula er de opersjonsspesifikke akseptkriteriene brukt. Operasjonsspesifikke Feltspesifikke Installasjonsspesifikke Varighet av skaden Miljøskade (restitusjonstid) akseptktriterier akseptkriterier akseptkriterier per per år per operasjon år Mindre 1 mnd. 1 år < 1.0 x 10-3 < 1,0 x 10-2 < 2,0 x 10-2 Moderat 1-3 år < 2.5 x 10-4 < 2,5 x 10-3 < 5,0 x 10-3 Betydelig 3-10 år < 1.0 x 10-4 < 1,0 x 10-3 < 2,0 x 10-3 Alvorlig >10 år < 2.5 x 10-5 < 2,5 x 10-4 < 5,0 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 8

11 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 Det Norske planlegger å starte boring av letebrønn Rovarkula i juni Dimensjonerende DFU vil i den forbindelse være en ukontrollert oljeutblåsning fra letebrønnen under boring. Det Norske har fått 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 Jack-up riggen Maersk Interceptor (7Figur 2-1). Figur 2-1 Maersk Interceptor som skal brukes til boring av letebrønn Rovarkula i PL626. DNV GL Report No , Rev Side 9

12 2.2 Sannsynlighet for dimensjonerende DFU Brønn Rovarkula er en letebrønn hvor det forventes å finne olje og gass. Basert på SINTEF offshore blowout database 2014, er den totale utblåsningsfrekvensen vurdert til 1,49 x 10-4 for en gjennomsnittsbrønn (Lloyd s, 2015). Maersk Interceptor er en jack-up boreinnretning med BOP plassert på riggen, noe som tilsier at en utblåsning vil kunne skje på riggen og dermed overflaten. Det Norske har valgt å konservativt anta at alle utblåsninger skjer på overflaten, og sannsynlighetsfordelingen mellom utblåsninger på sjøbunn kontra overflate under boring er derfor beregnet til henholdsvis 0 % / 100 % (AddEnergy, 2015). 2.3 Utblåsningsrater og varigheter Lengste utblåsningsvarighet er satt til tiden det tar å bore en avlastningsbrønn. For letebrønn Rovarkula er denne 52 døgn, fordelt på mobilisering av rigg, boring inn i reservoar og dreping av utblåsningen (AddEnergy, 2015). Rate-/varighetsmatrisen som er lagt til grunn for oljedriftsmodelleringen og miljørisikoanalysen for letebrønn Rovarkula 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. Det er ikke modellert rater for en sjøbunnsutblåsning. Vektet varighet for overflateutblåsning er 9,4 døgn. Vektet rate for overflateutblåsning er 4389 Sm 3 /døgn. Tabell 2-1 Rate- og varighetsfordeling for overflateutblåsning for letebrønn Rovarkula (AddEnergy, 2015). Varigheter (dager) og sannsynlighetsfordeling Utslippslokasjon Fordeling overflate/ sjøbunn Overflate 100 % Rate Sm 3 /d Sannsynlighet for raten 0, , ,234 53,6 % 18,5 % 16,6 % 5,5 % 5,8 % , , ,015 DNV GL Report No , Rev Side 10

13 3 OLJEDRIFTSMODELLERING Brønn Rovarkula er en letebrønn. Ved funn forventes en oljetype med lignende egenskaper som Ivar Aasen råolje. Denne oljetypen er således benyttet som referanseolje. I dette kapitlet blir Ivar Aasen råoljes egenskaper, oljedriftsmodellen og dens begrensninger samt resultater fra oljedriftsmodelleringen beskrevet. 3.1 Oljetype og oljens egenskaper Både levetid til olje på sjø, grad av nedblanding i vannmassene og de tilhørende potensielle miljøeffektene vil avhenge av oljetype. Det samme gjelder egnetheten til og effekten av ulike typer oljevernberedskap (mekanisk og kjemisk bekjempelse). Gitt funn i letebrønnen forventes det å finne hydrokarboner med egenskaper tilsvarende Ivar Aasen råolje (SINTEF, 2012). Ivar Aasen er derfor valgt som referanseolje i analysene for miljørisiko- og beredskap. Ivar Aasen er en medium parafinsk råolje med tetthet på 838 kg/sm3. Oljen har et medium til høyt innhold av voks (4 vekt %) og lav til middels innhold av asfalten (0,1 vekt %), sammenliknet med andre norske råoljer. Den ferske oljen har et lavt stivnepunkt på -6 C, som øker raskt med økende forvitringsgrad. Dette kan medføre at oljen kan stivne på overflaten under visse forhold etter en tids forvitring på sjø, spesielt under vinterforhold (SINTEF, 2012). Oljen danner stabile emulsjoner både ved vinter og sommer temperaturer. Oljen har et predikert maksimalt vannopptak på 80 vol. % under emulgering. Oljen danner viskøse emulsjoner, men gir ikke veldig høye verdier. Emulsjonene brytes helt eller delvis ved tilsats av emulsjonsbryter (SINTEF, 2012). Ivar Aasenoljen har et godt potensiale (stort tidsvindu) for bruk av kjemiske dispergeringsmiddel. Oljen er godt dispergerbare for viskositeter opp til 2000 mpas (SINTEF, 2012). Dispergeringsvinduet er videre beskrevet i avsnitt Karakteristikker for Ivar Aasen råolje er sammenfattet i Tabell 3-1. Tabell 3-1 Parametere for Ivar Aasen råolje benyttet i spredningsberegningene for letebrønn Rovarkula (SINTEF, 2012). Ivar Aasen (Draupne) råolje Parameter Verdi Oljetetthet [kg/ m³] 838 Maksimum vanninnhold ved 13 C [volum %] 80 Viskositet, fersk olje ved 13 ºC (10s -1 ) [cp] 65 Voksinnhold, fersk olje [vekt %] 4,0 Asfalteninnhold, fersk olje [vekt %] 0,1 DNV GL Report No , Rev Side 11

14 3.2 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 miljørisikoanalysen. Influensområdene i denne rapporten er også presentert i km rutenett. 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. 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 om lag 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. 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 DNV GL Report No , Rev Side 12

15 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 Bearbeiding og generering av statistiske parametere Basert på de stokastiske resultatene fra OSCAR beregnes oljedriftstatistikk; treffsannsynlighet, olje- og emulsjonsmengde, totale 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 DNV GL Report No , Rev Side 13

16 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 (Totale 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 59 05' 34,32" N, 02 13' 44,96" Ø og et havdyp på 115 m. Spredningsmodelleringer er gjennomført for overflateutblåsning fra letebrønn Rovarkula. Spredningsberegningene for utslipp av olje er modeller for 5 ulike varigheter og 6 ulike utblåsningsrater for henholdsvis overflateutblåsning. I oljedriftsmodelleringene er det kjørt tilstrekkelig antall simuleringer for å dekke inn variasjoner i vind og havstrømmer gjennom året. De statistiske oljedriftsresultatene er presentert i et rutenett som har en horisontal oppløsning på km. DNV GL Report No , Rev Side 14

17 3.5 Oljedriftsmodellering Resultater Treffsannsynlighet av olje på overflaten For modellerte overflateutblåsninger 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 overflate fra brønnen i de ulike sesongene er presentert i Figur 3-1. Videre er hver av oljemengdekategoriene som benyttes i miljørisikoberegningene, henholdsvis tonn, tonn, tonn og > 1000 tonn per km rute, presentert for overflateutblåsning i Figur 3-2 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 at oljen etter utblåsning spres i både nordlig og sørlig-østlig retning med Atlanterhavsstrømmen, og med kyststrømmen langs land, fra Rogaland i sør til (i enkelte sesonger) Sør- Trøndelag i nord. Treffsannsynligheten langs land er størst rundt Sognefjorden i vintersesongen. Sesongvariasjonen er markant, med størst nord-/sørlig utstrekning i høst- og vintersesongen, og størst øst-vestlig utstrekning i sommersesongen. Resultatene, som viser treffsannsynlighet av ulike oljemengder på overflaten, viser at områdene potensielt berørt gitt en utblåsning fra Rovarkula kun har sannsynlighet for treff av oljemengder i kategori tonn per km rute, men det er også et betydelig område med 5-35 % treffsannsynlighet for tonn per rute rundt brønnlokasjonen. Sannsynligheten for større oljemengder (> 500 tonn per rute) er sentrert i et mindre område rundt brønnlokasjonen. DNV GL Report No , Rev Side 15

18 Figur 3-1 Sesongvise sannsynligheter for treff av mer enn 1 tonn olje i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra letebrønn Rovarkula. 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 3-2 Sannsynligheten for treff av oljemengder; tonn, tonn, tonn og > 1000 tonn i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra letebrønn Rovarkula 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. DNV GL Report No , Rev Side 17

20 3.5.2 Stranding av olje i kystsone Landrutene som har 5 % sannsynlighet for stranding av mer enn 1 tonn olje per km ruter per sesong er vist i Figur 3-3 gitt en overflateutblåsning. Det er sannsynlighet for stranding av olje ( 5 %) langs kysten fra Utsira til Frøya og Froan. Det er størst strandningssannsynlighet rundt Ytre Sula, med inntil % sannsynlighet. 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 stammer ikke nødvendigvis fra samme simulering. Alle simuleringer for en overflateutblåsning ligger til grunn for resultatene. 95-persentil av scenarioene gir stranding av 2717 tonn oljeemulsjon langs kystlinjen i vårsesongen. 95-persentil av korteste drivtid er 12,9 døgn i vintersesongen, men noe lavere i vår-, sommer- og høstsesongen med 15 døgn. Lokasjon av eksempelområdene er gitt i Figur 3-4. Av de definerte eksempelområdene er det størst strandingsmengde på Ytre Sula, med 203 tonn oljeemulsjon i vintersesongen (95-persentil) (Tabell 3-3). 95-persentil av korteste drivtid til eksempelområdet er 15,9 døgn (også i vintersesongen). Tabell 3-2 Strandingsmengder av emulsjon og korteste drivtid til den norske kystlinje gitt en utblåsning fra letebrønn Rovarkula (95- og 100-persentiler) oppgitt for hver sesong. Alle simuleringer for en overflateutblåsning er lagt til grunn for tallene vist under. Persentil Strandet emulsjon (tonn) Drivtid (døgn) Vår Sommer Høst Vinter Vår Sommer Høst Vinter ,1 15,1 15,0 12, ,4 7,4 10,0 7,6 Tabell 3-3 Strandingsmengder av emulsjon og korteste drivtid til de definerte eksempelområdene gitt en utblåsning fra letebrønn Rovarkula (95-persentiler) oppgitt for hver sesong. Alle simuleringer for en overflateutblåsning er lagt til grunn for tallene vist under. Eksempelområde Strandet emulsjon (tonn) Drivtid (døgn) Vår Sommer Høst Vinter Vår Sommer Høst Vinter Stadtlandet ,3 30,0 44,0 41,5 Runde n/a 40,3 47,3 47,2 Sverslingsosen/Skorpa ,9 28,5 41,9 27,0 Ytre Sula ,0 24,7 21,2 15,9 Onøy/Øygarden ,7 31,2 31,5 18,9 Atløy/Værlandet ,6 29,6 31,1 19,1 Utsira n/a 48,4 47,4 n/a Sandøy n/a 59,0 53,1 51,5 Austevoll ,5 n/a 45,8 34,4 Smøla n/a n/a 51,2 50,4 Frøya og Froan n/a n/a 48,6 48,2 DNV GL Report No , Rev Side 18

21 Figur 3-3 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i km kystruter gitt en overflateutblåsning fra letebrønn Rovarkula i hver sesong. 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 19

22 Figur 3-4 Lokasjon av eksempelområdene langs norskekysten Vannsøylekonsentrasjoner Resultatene av konsentrasjonsberegningene rapporteres vanligvis som totale konsentrasjonsverdier av olje (THC) i de øverste vannmassene (0 50 meter), 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. En overflateutblåsning fra letebrønn Rovarkula kan medføre vannsøylekonsentrasjoner rett i overkant av 100 ppb i umiddelbar nærhet til utslippslokasjonen, dvs. i den km grid ruta der brønnen er lokalisert. I vår- og sommersesongen er vannsøylekonsentrasjonene < 100 ppb. DNV GL Report No , Rev Side 20

23 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 Rovarkula 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 21

24 Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig (> 10 år). Trinn 4 Miljørisiko beregnes deretter ved å kombinere sannsynlighet for ulike miljøskader med frekvensen for 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 22

25 4.1 Usikkerhet i miljørisikoanalysen I henhold til Ptils oppdaterte definisjon av risiko-begrepet, der det understrekes at usikkerhetsmomentet i en risikoanalyse bør belyses, pekes det i foreliggende avsnitt på de viktigste usikkerhetsparameterne i miljørisikoanalysen. I miljørisikoanalyser er ønsket å redusere usikkerheten så mye som mulig, noe som innebærer til enhver tid å benytte best tilgjengelig kunnskap. Det innebærer også å gjøre enkelte konservative valg for å håndtere de verdiene en ikke har tilstrekkelig kunnskap om, og på den måten ivare ta usikkerheten ved en føre-var holdning. Når en leser miljørisikoanalyser får en gjerne inntrykk av at miljørisiko er en eksakt kvantitativ størrelse som uten forbehold kan avgjøre om planlagt aktivitet er akseptabel eller uakseptabel i forhold til mulig miljøpåvirkning. Det er lett å glemme at bak tallene ligger en rekke parametere som rommer større eller mindre grad av usikkerhet, eksempelvis: Selve metodikken i seg selv rommer en stor grad av usikkerhet, da det aldri vil være mulig eksakt å beregne effekten av et mulig oljeutslipp en gang i fremtiden. For å håndtere usikkerheten i bestandseffekter for sjøfugl og marine pattedyr gitt påvirkning av oljeforurensning er det laget «effektnøkler» som gir mulige bestandstap gitt et spenn av ulike oljemengder (eksempelvis tonn olje per km rute, som gir 20 % bestandstap) som sammenfaller med tilstedeværelse av ressursene. Beregnet bestandstap kategoriseres videre med spenn (eksempelvis 1-5 %, 5-10 % osv.), som videre gir et spenn i teoretisk restitusjonstid (eksempelvis gir % bestandstap henholdsvis 25 % sannsynlighet for Moderat miljøskade, 50 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade og 25 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade). Tilstedeværelsen av naturressursene kan også være en svært usikker og variabel størrelse. For sjøfugl er datagrunnlaget generelt godt i hekkesesongen. Datasettene er basert på statistiske analyser av telledata og oppdateres jevnlig gjennom Seapop-programmet. Det er allikevel ikke mulig å predikere sjøfugls tilstedeværelse eksakt, da variasjonene er store over kort tid og fra år til år, særlig for sjøfugl i åpent hav. Et eksempel på sistnevnte datasett fremkommet gjennom Seapop-programmet er vist i Figur 4-2 (sjøfugl i åpent hav). Predikerte tettheter over havområdene angis sammen med 95 % konfidensintervall og standardfeil. Datasettene angir en slags gjennomsnittsverdi av tettheten av sjøfugl, og reflekterer således ikke faktisk utbredelse på et gitt tidspunkt. Utfallsrommet av mulige konsekvenser blir således snevert i forhold til faktisk forventning, og beregningene basert på datasettene gir kun en «gjennomsnittlig» konsekvens. For fiskeegg/-larver i vannsøylen baserer analysen seg på modelldata over larvefordeling i vannsøylen i ulike år. Her er det viktig med mange år med data, og realistiske fordelinger, for å gi et godt forventningsbilde av mulige larvetap Det er også mulig å understreke usikkerheten ved å se på maksimum- og minimumsverdier, og standardavvik. DNV GL Report No , Rev Side 23

26 Figur 4-2 Utbredelseskart for lomvi i åpent hav i tre sesonger (øverst) samt usikkerhetsestimater for utbredelseskartene som 95 % konfidensintervall (nederst). Kartene er opparbeidet gjennom SEAPOP ( SEAPOP Valg av oljetype-analog som skal representere et mulig hydrokarbonfunn, gjøres med variabel grad av usikkerhet. Noen ganger har en gode indikasjoner på oljeegenskaper som er avgjørende for å velge en liknende analog oljetype, andre ganger er det stor usikkerhet rundt dette. Det kan også være vanskelig å finne en eksisterende oljetype som representerer det forventede hydrokarbonets forvitringsegenskaper. I tillegg kommer usikkerhet i oljedriftmodellens representasjon av oljens oppførsel på havoverflaten/ i vannsøylen etter utslipp på ulike tider av året, ved ulike værsituasjoner, samt værsituasjonen i seg selv. For å ivareta usikkerheten i ytre miljøparametere (vind, strøm, temperatur) er det viktig å modellere tilstrekkelig antall simuleringer. Dette innebærer både tilstrekkelig antall simuleringer gjennom året slik at sesongvise (månedlige) variasjoner ivaretas, men også tilstrekkelig antall år som sikrer at årlige variasjoner ivaretas. Per dags dato ligger det kun inne 8 år med strømdata i modellen, og en kan dermed argumentere at det statistiske grunnlaget er noe tynt. Nye datasett med 30 år strømdata er imidlertid på trappene, og vil komme i bruk i løpet av Dette vil sikre et bedre statistisk grunnlag. Nåværende versjon av OSCAR (6.2) bidrar til ytterligere usikkerhet rund oljemengder på havoverflaten, ved at modellen overestimerer mengdene ved eksport fra 3 3 km grid (som brukes i modelleringen) til km grid (som brukes i miljørisikomodelleringen). Dette er en usikkerhetskilde som vil bli bedret i påtroppende versjon av OSCAR (7.0.1). I beregning av risiko benyttes både konsekvensestimater (hva blir konsekvensen dersom en utblåsning skjer), og sannsynlighetsestimater (hvor sannsynlig er det at uønsket hendelse forekommer). Sannsynlighetsestimatene er basert på et tallmaterialet som er fremkommet gjennom historiske hendelser for Nordsjøen (norsk, britisk og tysk sektor), og den ytre kontinentalsokkelen av Mexicogolfen. Det er stor usikkerhet rundt hvor godt egnet erfaringsmateriale er for å beskrive/predikere fremtidige DNV GL Report No , Rev Side 24

27 hendelser. I beregning av generiske utblåsningsfrekvenser ble det tidligere tatt utgangspunkt i de siste 20 års hendelser. Beregningsmetodikken er nå endret for å ivareta de senere års teknologiutvikling for å bedre sikkerheten i forbindelse med petroleumsvirksomhet. Nå benyttes data for perioden , derav senere års hendelser tillegges større vekt enn hendelser langt tilbake i tid (Lloyds, 2015). For å redusere usikkerheten rundt utblåsningssannsynligheten ytterligere kan det gjøres brønnspesifikke risikoanalyser, der en vurderer brønntekniske parametere opp mot erfaringsmaterialet. Ofte ender en da opp med en utblåsningsfrekvens som er lavere enn den generiske (historiske) tallverdien, noe som vitner om at operatørene på norsk sokkel har bedre kontroll og bedre rutiner enn hva som ligger til grunn for de historiske hendelsene. Dette innebærer at en ved å bruke generiske frekvenser ivaretar usikkerhet ved å gjøre konservative valg. DNV GL Report No , Rev Side 25

28 5 MILJØBESKRIVELSE En utblåsning fra letebrønn Rovarkula medfører potensiale for oljeforurensning i Nordsjøen og videre nordover inn i Norskehavet. Det er derfor valgt å fokusere på naturressurser tilknyttet begge havområdene. En kort beskrivelse av miljøressurser i Nordsjøen og Norskehavet er gitt i Vedlegg D. For en mer omfattende beskrivelse av miljøressursene i regionen, henvises det til blant annet arealrapporter fra forvaltningsplanene for Nordsjøen og Norskehavet: arealrapport med miljø- og ressursbeskrivelse (DN & HI, 2007) og Faglig grunnlag for forvaltningsplan for Nordsjøen og Skagerrak; Arealrapport (DN & HI, 2010). 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 Rovarkula. 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. DNV GL Report No , Rev Side 26

29 5.2.1 Sjøfugl Tabell 5-1 viser utvalgte sjøfuglarter på åpent hav og kystnært inkludert i miljørisikoanalysen for Rovarkula. 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 datasettene for sjøfugl for region Nordsjøen og Norskehavet. Datasettene for pelagiske sjøfugl er fra SEAPOP (2013) og for kystnære sjøfugl fra SEAPOP (2015). Tabell 5-1 Utvalgte VØKer sjøfugl for miljørisikoanalysen for letebrønn Rovarkula (SEAPOP, 2013; SEAPOP, 2015; Artsdatabanken (rødliste), 2010). Navn Latinsk navn Rødlista Tilhørighet Alke Alca torda VU Alkekonge Alle alle - Fiskemåke Larus canus LC 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 Gråmåke Larus argentatus LC Havhest Fulmarus glacialis NT Havsule Morus bassanus LC Krykkje Rissa tridactyla EN Lomvi Uria aalge CR Lunde Fratercula arctica VU Makrellterne Sterna hirundo VU Rødnebbterne Sterna paradisaea LC Praktærfugl Somateria spectabilis - Siland Mergus serrator LC Sildemåke Larus fuscus LC Smålom Gavia stellata LC Storskarv Phalacrocorax carbo LC Svartbak Larus marinus LC Teist Cepphus grylle VU Toppskarv Phalacrocorax aristotelis LC Ærfugl Somateria molissima LC LC Livskraftig, VU Sårbar, NT Nær Truet, EN Sterkt Truet, CR Kritisk Truet. Pelagisk sjøfugl datasett Nordsjøen/Norskehavet Kystnær sjøfugl datasett Nordsjøen/Norskehavet DNV GL Report No , Rev Side 27

30 5.2.2 Marine pattedyr Havert og steinkobbe har høyest sårbarhet under kaste- og hårfellingsperioden da de samler seg i kolonier i kystnære områder. Influensområdet til letebrønn Rovarkula strekker seg nordover inn i Norskehavet, og en eventuell utblåsning har sannsynlighet for å treffe kyst. Det er derfor valgt å gjennomføre risikoberegninger for havert, steinkobbe og oter i denne analysen. Tabell 5-2 viser de utvalgte VØK marine pattedyrene og deres rødliste status. Datasettene som er benyttet for havert og steinkobbe er hentet fra DN & HI (2007) og for oter fra Bjørn (2000), som er nyeste tilgjengelige data. Tabell 5-2 Utvalgte VØKer marine pattedyr for miljørisikoanalysen for letebrønn Rovarkula. Navn Latinsk navn Rødlista Havert Halichoerus grypus LC Steinkobbe Phoca vitulina VU Oter Lutra lutra VU Strand En utblåsning fra Rovarkula vil kunne berøre landruter langs norskekysten fra Hordaland opp til kysten av Trøndelag (Figur 3-1). Det er derfor gjennomført skadebaserte analyser for strand, med utgangspunkt i sårbare habitater langs kysten Fisk I og med at influensområdene strekker seg nordover inn i Norskehavet, til et område med tidvise konsentrasjoner av gyteprodukt, er det valgt å inkludere sild og torsk i miljørisikoanalysen. Det er også gjort en vurdering av mulig innvirkning på tobis i Nordsjøen. DNV GL Report No , Rev Side 28

31 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 Det Norskes 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 Rovarkula Pelagisk sjøfugl Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - overflateutblåsning - Figur 6-1. Havsule er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om høsten/vinteren/våren. Den europeiske bestanden av havsula hekker normalt i Storbritannia, men i perioden november-mars er en høy ansamling av bestanden å finne utenfor kysten av vestlandet. Sannsynligheten for bestandstap er betydelig lavere om sommeren enn resten av året, men høyest for havhest. Havhest er å finne i stort antall i Nordsjøen og Norskehavet til alle årets tider. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til: 51 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (havsule - vinter). 10 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (havsule vinter/vår). <0,5 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (havsule høst/vinter/vår). Det er ikke beregnet sannsynlighet for bestandstap >20 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 28 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (havsule - vinter). 31 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (havsule - vinter). 3 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (havsule vinter/vår). <0,5 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (havsule høst/vinter/vår). DNV GL Report No , Rev Side 29

32 Pelagisk sjøfugl - Overflateutblåsning Figur 6-1 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønn Rovarkula 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 6-2 viser sesongvis skadepotensiale for pelagisk sjøfugl (effektområder) etter utblåsning fra letebrønnen Rovarkula, for artene med potensielt størst bestandstap. Den enkelte sesong er representert med måneden som har potensiale for å berøre størst andel av bestanden. Havsule har høyest sannsynlighet for bestandstap i vår-, høst- og vintersesongen, med størst skadepotensial langs kysten. Om sommeren er det havhest som slår høyest ut, med størst skadepotensial rundt brønnlokasjonen. DNV GL Report No , Rev Side 30

33 Figur 6-2 Effektområder for havsule (vår, høst og vinter) og havhest (sommer) etter utblåsning fra letebrønn Rovarkula. Figurene viser geografisk område hvor potensielt bestandstap er høyest per km grid rute for hver av artene. NB: tegnforklaring er ulik i de ulike figurene. DNV GL Report No , Rev Side 31

34 6.1.2 Kystnær sjøfugl Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - overflateutblåsning - Figur 6-3. Hekkebestanden av havhest er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren. Dette gjenspeiler med at denne bestanden er relativt sentrert i et mindre område i hekkeperioden, noe som innebærer at konsekvensene kan bli store gitt treff. Det er også en stor sannsynlighet for ingen konsekvenser (0-1 % bestandstap), gitt at oljen driver i en annen retning, og ikke treffer hekkeområdene. På høsten er det genrelt mindre fulg tilstede langs kysten, og derfor beregnet 100 % sannsynlighet for 0-1 % bestandstap av alle artene, det vil si ingen kvantifisertbar skade. Om vinteren er ærfulg utslagsgivende, men med svært lav sannsynlighet for bestandstap (<1 % sannsynlighet for 1-5 % bestandstap). Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til: 7 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (havhest - vår). 5 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (havhest - sommer). <0,5 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (havhest - sommer). Det er ikke beregnet sannsynlighet for bestandstap >20 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 4 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (havelle - vinter). 6 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (havelle - vinter). 1 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (lomvi - sommer). <<0,5 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (lomvi - sommer). DNV GL Report No , Rev Side 32

35 Kystnær sjøfugl - Overflateutblåsning Figur 6-3 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnær sjøfugl dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønn Rovarkula 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 6-4 viser sesongvis skadepotensiale for kystnær sjøfugl (effektområder) etter utblåsning fra letebrønnen Rovarkula, for artene med potensielt størst bestandstap. Den enkelte sesong er representert med måneden som har potensiale for å berøre størst andel av bestanden. Havhest har høyest sannsynlighet for bestandstap i vår- og sommersesongen sentrert om hekkekoloniene på nordvestlandet (Runde). Om høsten er det ikke beregnet sannsynlighet for bestandstap > 1 %, og således ingen effekt. I vintersesongen er det spredt langs kysten fra Vest-Agder til Trøndelag. I vintersesongen har ærfugl sannsynlighet for bestandstap langs deler vestlandskysten (hovedsakelig Hordaland). DNV GL Report No , Rev Side 33

36 Høst ingen effekt Figur 6-4 Effektområder for havhest (vår og sommer) og ærfugl (vinter) etter utblåsning fra letebrønn Rovarkula. I høstsesongen er det ingen beregnet effekt på sjøfugl kystnært. Figurene viser geografisk område hvor potensielt bestandstap er høyest per km grid rute for hver av artene. DNV GL Report No , Rev Side 34

37 6.1.3 Marine pattedyr Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade overflateutblåsning - Figur 6-5. Havert er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap gjennom hele året. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til: 4 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (steinkobbe - sommer). 2 % sannsynlighet for tap 5-10 % av populasjonen (havert - vinter). Sannsynligheten for % bestandstap er svært liten (<<0,5 %), og det er ingen sannsynlighet for > 20 % bestandstap. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid for havert: 2 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (havert - vinter). 2 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (havert - høst). <1 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (havert - høst). Det er ikke beregnet sannsynlighet for Alvorlig miljøskade. Marine pattedyr - Overflateutblåsning Figur 6-5 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av marine pattedyr dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønn Rovarkula 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 35

38 6.1.4 Strandhabitat Treffsannsynlighet og miljøskade - overflateutblåsning - Figur 6-6. Treffsannsynligheten av olje i km strandhabitater langs kysten er størst om vinteren og våren med henholdsvis: 22 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (om vinteren). 2% sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (om våren). Det er ingen sannsynlighet for treff av > 500 tonn olje i habitatene. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid (om vinteren): 19 % sannsynlighet for Mindre miljøskade. 5 % sannsynlighet for Moderat miljøskade. Det er ingen sannsynlighet for Betydelig eller Alvorlig miljøskade i habitatene. Strandhabitat - Overflateutblåsning Figur 6-6 Sannsynlighet for treff av ulike oljemengder i verst berørte strandhabitat gitt en overflateutblåsning fra letebrønn Rovarkula 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 36

39 6.1.5 Tapsandeler av fiskeegg og fiskelarver Det er beregnet mulige tapsandeler av gyteprodukt av torsk og sild, i henhold til metodikk som beskrevet i Vedlegg A. Tapsandelene er modellert for tilnærmet vektet varighet, henholdsvis 15 døgn, og en rate på 5172 Sm 3 /d (nærmeste over vektet rate). Det er ikke beregnet sannsynlighet for tapsandeler av torske- eller sildeegg- og larver av kvantifiserbare størrelser (dvs. > ½ %) gitt en overflateutblåsning fra letebrønn Rovarkula. Modelleringen gjenspeiler resultatene fra oljedriftsmodelleringen, avsnitt 3.5.3, da det kun var én enkelt km grid celle med vannsøylekonsentrasjoner som overskrider effektgrensen for fisk (100 ppb) i høst- og vintersesongen, og ingen i vår- og sommersesongen Tobis Det er gjort en vurdering av mulig påvirkning av tobisområdene i Nordsjøen, som er definert som SVO (svært verdifulle områder) i henhold til Forvaltningsplanen for Nordsjøen (DN & HI, 2010). THC konsentrasjoner i vannsøylen etter utblåsning fra letebrønn Rovarkula er sammenliknet med lokasjonen til tobisfeltene i Figur 6-7. Som figuren viser ligger både letebrønn Rovarkula i god avstand til tobisfeltene, og vannsøylekonsentrasjonene forventes å bli lave (under effektgrense på 100 ppb). Det forventes ikke særlige konsekvenser for tobis som følge en eventuell utblåsning fra letebrønnen. Figur 6-7 Sammenlikning av influensområdene i vannsøylen (THC 100 ppb) og lokasjon av tobisfelt i Nordsjøen. DNV GL Report No , Rev Side 37

40 6.2 Miljørisiko Miljørisiko i tilknytning til letebrønn Rovarkula 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 Det Norskes 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 havsule i vintersesongen i kategorien Moderat miljøskade med 18 % av akseptkriteriet. Risikoen for Betydelig og Alvorlig miljøskade er høyest for alkekonge i høstsesongen. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskadekategori, som andel av akseptkriteriet, er som følger: 4 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko (havsule vinter). 18 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko (havsule vinter). 7 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko (alkekonge høst). 6 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljørisiko (alkekonge høst). DNV GL Report No , Rev Side 38

41 Tabell 6-1 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønn Rovarkula, presentert for pelagisk sjøfugl for henholdsvis Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko for hver ressurs er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i vår-, sommer-, høst- og vintersesongen. Fargekoden viser miljørisiko av ulik størrelse. Specie Andel av akseptkriteriene Vår Sommer Høst Vinter Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Alke 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 % Alkekonge 0,8 % 4,2 % 2,8 % 3,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 1,2 % 7,0 % 7,1 % 5,6 % 1,6 % 7,8 % 4,2 % 4,1 % Fiskemåke 0,2 % 1,0 % 0,0 % 0,0 % 0,3 % 1,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Gråmåke 0,8 % 3,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 1,1 % 4,2 % 0,0 % 0,0 % 0,9 % 3,8 % 0,0 % 0,0 % Havhest 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 1,5 % 6,2 % 0,2 % 0,1 % 2,1 % 8,4 % 0,4 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % Havsule 3,3 % 14,8 % 4,1 % 0,6 % 0,3 % 1,4 % 0,0 % 0,0 % 3,4 % 14,8 % 3,6 % 0,4 % 4,2 % 18,3 % 4,4 % 0,9 % Krykkje 2,9 % 12,7 % 3,1 % 0,4 % 0,4 % 1,5 % 0,0 % 0,0 % 3,2 % 14,1 % 3,3 % 0,4 % 3,5 % 14,7 % 2,6 % 0,4 % Lomvi 0,5 % 2,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % 0,5 % 2,0 % 0,0 % 0,0 % 0,5 % 2,2 % 0,0 % 0,0 % Lunde 0,5 % 2,1 % 0,6 % 0,0 % 0,3 % 1,0 % 0,0 % 0,0 % 1,2 % 6,0 % 2,8 % 0,2 % 1,0 % 4,5 % 1,3 % 0,1 % Svartbak 0,4 % 1,6 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,9 % 3,5 % 0,0 % 0,0 % 0,6 % 2,3 % 0,0 % 0,0 % 10% - 20% 20% - 50% 50% - 100% > 100% DNV GL Report No , Rev Side 39

42 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 havnest om sommeren. Det er begrensede utslag i risiko om vinteren (< 0,1 % av akseptkriteriet) og få berørte arter, og ingen utslag i høstsesongen. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskadekategori som andel av akseptkriteriet er som følger (alle beregnet for havhest i sommersesongen): <1 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko. 3 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko. 2 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko. <0,5 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljørisiko. DNV GL Report No , Rev. 00

43 Tabell 6-2 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønn Rovarkula, 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. Specie Andel av akseptkriteriene Vår Sommer Høst Vinter Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Alke 0,3 % 1,3 % 0,0 % 0,0 % 0,4 % 1,6 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Gråmåke 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havhest 0,5 % 2,0 % 1,6 % 0,2 % 0,6 % 3,4 % 2,2 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havsule 0,3 % 1,5 % 0,7 % 0,1 % 0,6 % 2,8 % 0,8 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Krykkje 0,3 % 1,3 % 0,0 % 0,0 % 0,4 % 1,7 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Lomvi 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 % Lunde 0,2 % 0,9 % 0,0 % 0,0 % 0,3 % 1,5 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Makrellterne 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Rødnebbterne 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Sildemåke 0,1 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Storskarv 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Svartbak 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Teist 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 % Toppskarv 0,2 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % 0,4 % 1,7 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % Ærfugl 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % DNV GL Report No , Rev Side 41

44 6.2.3 Marine pattedyr Miljørisiko for alle modellerte bestander av marine pattedyr i hver skadekategori og sesong er angitt i Tabell 6-3. Det er benyttet to ulike datasett for havert og steinkobbe, definert som separate bestander. Dette en bestand som strekker seg fra Stadt til Lopphavet (midt), og en bestand med tilholdssted på øygruppen Kjør i Rogaland (sør). Resultater for begge bestandsgruppene er presentert. Høyest risiko for skade på marine pattedyr er beregnet for havert om vinteren med nærmere 3 % av akseptkriteriet i kategorien Alvorlig miljøskade. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskade kategori, uavhengig av sesong og art, som andel av akseptkriteriet er som følger: <0,5 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko for havert, høyest om høsten og vinteren. 1 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko for havert om høsten. 1 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko for havert om høsten. <0,5 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljørisiko for havert om høsten. DNV GL Report No , Rev Side 42

45 Tabell 6-3 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønn Rovarkula, 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. Andel av akseptkriteriene Vår Min Mod Bet Alv Havert - sør 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havert - midt 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % Oter 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Steinkobbe - midt 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Steinkobbe - sør 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Sommer Min Mod Bet Alv Havert - sør 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havert - midt 0,2 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % Oter 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Steinkobbe - midt 0,1 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % Steinkobbe - sør 0,0 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % Høst Min Mod Bet Alv Havert - sør 0,3 % 1,1 % 0,0 % 0,0 % Havert - midt 0,2 % 1,2 % 0,9 % 0,1 % Oter 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Steinkobbe - midt 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Steinkobbe - sør 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Vinter Min Mod Bet Alv Havert - sør 0,3 % 1,2 % 0,0 % 0,0 % Havert - midt 0,1 % 0,3 % 0,1 % 0,0 % Oter 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Steinkobbe - midt 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Steinkobbe - sør 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Strandhabitat Miljørisiko for strandhabitat er beregnet for alle årets måneder, og resultatene presenteres sesongvis. De oppgitte verdiene i Tabell 6-4 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. DNV GL Report No , Rev Side 43

46 Risikoen knyttet til strandhabitat er beregnet å være høyest om vinteren med 3 % av akseptkriteriet i kategorien Mindre og Moderat miljøskade. Risikoen for Betydelig miljøskade er lav (< 0,5 % av akseptkriteriet) og det er ingen risiko for Alvorlig miljøskade. DNV GL Report No , Rev Side 44

47 Tabell 6-4 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønn Rovarkula, for de ti km kystrutene med størst miljørisiko innen hver sesong, 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 2,1 % 2,4 % 0,0 % 0,0 % 2 1,5 % 1,9 % 0,0 % 0,0 % 3 1,6 % 1,8 % 0,0 % 0,0 % 4 1,0 % 1,8 % 0,0 % 0,0 % 5 1,6 % 1,7 % 0,0 % 0,0 % 6 0,9 % 1,6 % 0,0 % 0,0 % 7 0,7 % 1,5 % 0,0 % 0,0 % 8 1,2 % 1,4 % 0,0 % 0,0 % 9 1,2 % 1,4 % 0,0 % 0,0 % 10 0,7 % 1,4 % 0,0 % 0,0 % 1 2,2 % 2,5 % 0,0 % 0,0 % 2 2,1 % 2,3 % 0,0 % 0,0 % 3 1,8 % 2,2 % 0,1 % 0,0 % 4 1,5 % 1,5 % 0,0 % 0,0 % 5 1,2 % 1,5 % 0,0 % 0,0 % 6 1,4 % 1,4 % 0,0 % 0,0 % 7 1,1 % 1,3 % 0,0 % 0,0 % 8 1,2 % 1,3 % 0,0 % 0,0 % 9 1,2 % 1,2 % 0,0 % 0,0 % 10 1,1 % 1,2 % 0,0 % 0,0 % 1 2,2 % 2,3 % 0,0 % 0,0 % 2 1,8 % 1,8 % 0,0 % 0,0 % 3 1,4 % 1,6 % 0,0 % 0,0 % 4 1,2 % 1,5 % 0,0 % 0,0 % 5 1,3 % 1,3 % 0,0 % 0,0 % 6 1,2 % 1,3 % 0,0 % 0,0 % 7 1,2 % 1,2 % 0,0 % 0,0 % 8 1,2 % 1,2 % 0,0 % 0,0 % 9 1,2 % 1,2 % 0,0 % 0,0 % 10 1,1 % 1,2 % 0,0 % 0,0 % 1 2,8 % 2,9 % 0,0 % 0,0 % 2 2,7 % 2,8 % 0,0 % 0,0 % 3 2,7 % 2,8 % 0,0 % 0,0 % 4 1,7 % 1,7 % 0,0 % 0,0 % 5 1,5 % 1,5 % 0,0 % 0,0 % 6 1,4 % 1,4 % 0,0 % 0,0 % 7 1,3 % 1,4 % 0,0 % 0,0 % 8 1,3 % 1,3 % 0,0 % 0,0 % 9 1,2 % 1,3 % 0,0 % 0,0 % 10 1,2 % 1,2 % 0,0 % 0,0 % DNV GL Report No , Rev Side 45

48 6.3 Oppsummering av miljørisiko forbundet med letebrønn Rovarkula Tabell 6-5 og Figur 6-8 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 Det Norskes 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 (havsule) er dimensjonerende for risikonivået med 18 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade i vintersesongen (desember-februar). Det høyeste risikonivået for kystnær sjøfugl er 3 % (havhest - sommer) for Moderat miljøskade. Det høyeste beregnede risikonivået for strandhabitat er 3 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade, mens det for marine pattedyr er 1 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade, begge i vintersesongen. Miljørisikoen forbundet med boring av letebrønn Rovarkula ligger for alle VØK-kategoriene innenfor Det Norskes operasjonsspesifikke akseptkriterier i de ulike sesongene. Det kan dermed konkluderes med at miljørisikoen forbundet med boring av brønnen er akseptabel sett i forhold til Det Norskes akseptkriterier for miljørisiko. Tabell 6-5 Beregnet sesongvis miljørisiko for alle VØK-kategoriene lagt til grunn i analysen for letebrønn Rovarkula i Nordsjøen. 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 Det Norskes operasjonsspesifikke akseptkriterier. Sesong VØK Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Vår Sommer Høst Vinter Pelagisk sjøfugl 3,3 % 14,8 % 4,1 % 3,0 % Kystnær sjøfugl 0,5 % 2,0 % 1,6 % 0,2 % Marine pattedyr 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % Strandhabitat 2,1 % 2,4 % 0,0 % 0,0 % Pelagisk sjøfugl 1,5 % 6,2 % 0,2 % 0,1 % Kystnær sjøfugl 0,6 % 3,4 % 2,2 % 0,4 % Marine pattedyr 0,2 % 0,6 % 0,2 % 0,0 % Strandhabitat 2,2 % 2,5 % 0,1 % 0,0 % Pelagisk sjøfugl 3,4 % 14,8 % 7,1 % 5,6 % Kystnær sjøfugl 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Marine pattedyr 0,3 % 1,2 % 0,9 % 0,1 % Strandhabitat 2,2 % 2,3 % 0,0 % 0,0 % Pelagisk sjøfugl 4,2 % 18,3 % 4,4 % 4,1 % Kystnær sjøfugl 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % Marine pattedyr 0,3 % 1,2 % 0,1 % 0,0 % Strandhabitat 2,8 % 2,9 % 0,0 % 0,0 % DNV GL Report No , Rev Side 46

49 Figur 6-8 Beregnet miljørisiko for alle VØK-kategoriene lagt til grunn i analysen for de ulike sesongene, for letebrønn Rovarkula i Nordsjøen. Verdiene er oppgitt som prosent av Det Norskes operasjonsspesifikke akseptkriterier (Grafisk fremstilling av resultatene presentert i Tabell 6-5). DNV GL Report No , Rev Side 47

50 7 BEREDSKAPSANALYSE FOR LETEBRØNN ROVARKULA I PL626 Det er gjennomført beregninger av beredskapsbehov knyttet til et utslipp fra letebrønn Rovarkula i PL626 i Nordsjøen. Beregningen er gjort i henhold til veiledningen «Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser» (Norsk olje og gass, 2013), basert på dimensjonerende utslippshendelse (DFU, se avsnitt 2.1), som er en overflateutblåsning. Det forventes en oljetype med liknende egenskaper som Ivar Aasen, og denne benyttes som referanseolje. Forvitringsdata for Ivar Aasen (SINTEF, 2012) 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. Lysforhold påvirker i mindre grad systemeffektiviteten. Mange år med olje-på-vann øvelser har etablert kunnskap om hvilken oppsamlingseffektivitet som oppnås med et NOFO-system som DNV GL Report No , Rev Side 48

51 funksjon av bølgehøyde. For havgående NOFO-system forventes systemeffektiviteten å være lik null ved sjøtilstander over 4 meter bølgehøyde (Hs), mens tilsvarende for havgående kystvakt er forventet å være 3 meter Hs. Figur 7-2 gir en benyttet sammenheng mellom systemeffektivitet og bølgehøyde basert på dette erfaringsmaterialet for henholdsvis mellomtungt og lett lenseutstyr. Figur 7-2 Sammenhengen mellom signifikant bølgehøyde (meter) og systemeffektivitet (%) (Norsk olje og gass, 2013) Kapasitet og dimensjonering Dimensjonering av oljevernberedskap gjøres som en regnearkøvelse, hvor forvitringsdata for Ivar Aasen råolje, lokale klimatiske forhold (temperatur, vind, lys), oppgitt kapasitet til NOFO-systemer, og lys- og bølgerelaterte effektivitetsvurderinger inngår. Standard NOFO-systemer har nominell opptakskapasitet på 2400 Sm 3 /døgn, mens Hi-Wax/Hi-Visc har nominell opptakskapasitet på 1900 Sm 3 /døgn. Beredskapen dimensjoneres for tilstrekkelig kapasitet i barriere 1a (nær kilden) og 1b (langs drivbanen) til å håndtere tilflyt av emulsjon fra en hendelse tilsvarende dimensjonerende DFU (for metodikk se Norsk olje og gass, 2013) Oljens egenskaper relevant for oppsamling, opptak og dispergering Utover dimensjoneringen av oljevernberedskapen med tanke på mekanisk opptak, vurderes også oljens egenskaper kvalitativt. Her er de sentrale parameterne viskositet og dispergerbarhet. Viskositet er viktig for mekanisk opptak, og oljens dispergerbarhet i ulike tidsvinduer avgjør når kjemisk dispergering forventes relevant som tiltak. DNV GL Report No , Rev Side 49

52 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 overløpsskimmere med Hi-Wax/Hi-Visc utsyr for å optimalisere opptakseffektiviteten (Leirvik et al., 2001). Nedre viskositetsgrense for effektiv mekanisk oppsamling regnes som 1000 cp, grunnet lensetap ved lavere viskositeter (Nordvik et al., 1992) Kjemisk dispergering Kjemisk dispergering skal vurderes som et supplement til mekanisk oppsamling, eller som et alternativ til mekanisk oppsamling dersom det foreligger dokumentasjon på at bruk av dispergeringsmiddel reduserer miljøpåvirkningen mest i den spesifikke forurensningssituasjonen (Norsk olje og gass, 2013 / Miljøverndepartementet, 2001). Dokumentasjonen skal gi beslutningstaker tilstrekkelig grunnlag for å avgjøre hvilke tiltak og bekjempelsesstrategi som totalt sett gir minst belastning på naturen i berørt område. I forbindelse med en eventuell aksjon der kjemisk dispergering inngår skal det fylles ut et Kontroll- og Beslutningsskjema for dispergering (se som sendes myndighetene. Hvor lenge oljen er dispergerbar avhenger blant annet av endring i emulsjonens viskositet over tid når den er på havoverflaten. 7.2 Forutsetninger og antakelser Oljetype og egenskaper relatert til beredskap Ivar Aasen råolje er brukt som referanseolje i beregningene. Bakgrunnsinformasjonen om oljens forvitring er hentet fra et forvitringsstudium gjennomført av SINTEF (2012). Se avsnitt 3.1 for oljespesifikke parametere. Ivar Aasen råolje forventes å være egnet for bekjempelse med lenser og ordinære overløpsskimmere i barriere 1a i alle sesonger, gitt at oljen har forvitret mer enn 6-7 timer ved sommerforhold (vindstyrke: 5 m/s, sjøtemperatur 15 C), og mer enn 2-3 timer ved vinterforhold (vindstyrke: 10 m/s, sjøtemperatur 5 C) for optimal mekanisk oppsamling av olje (viskositet > 1000 cp) (SINTEF, 2012). Emulsjon av Ivar Aasen råolje vil ikke oppnå øvre grense for viskositet som reduserer oppsamlingseffektiviteten (> cp) innen tidsintervallet til forvitringsstudiet (5 døgn) hverken ved sommer- eller vinterforhold, slik at det forventes god tilfylt ved bruk av overløpskimmere i dette tidsrommet. DNV GL Report No , Rev Side 50

53 Figur 7-3 Predikert viskositet ved 5 C og 15 C plottet sammen med antatte grenser for stor lenselekkasje og nedsatt mekanisk oppsamlingseffektivitet (SINTEF, 2012) Oljens dispergerbarhet avhenger blant annet av viskositeten til oljeemulsjoner som dannes på havoverflaten. Ved for lav viskositet vil dråper med kjemiske dispergeringsmidler dryppe rett igjennom oljeflaket, og blir viskositeten for høy ( cp) vil ikke dispergeringsmidlet trenge inn i flaket. Ivar Aasen råolje er vurdert å være godt egnet for kjemisk dispergering med viskositeter opp til 2000 cp. Øvre viskositetsgrense for kjemisk dispergering er cP. For viskositeter mellom DNV GL Report No , Rev Side 51

54 2000 og cp kan kjemisk dispergering likevel være aktuelt, men krever ytterligere energi eller bruk av høyere dose dispergeringsmiddel/gjentatt påføring, særlig ved rolige sjøforhold, for å øke effektiviteten. Forvitringsstudiet til Ivar Aasen angir tidsvindu for når kjemisk dispergering er mulig som bekjempelsesstrategi. Dispergerbarheten til oljetypen er vist i Figur 7-4 for vintertemperatur (5 C) og sommertemperatur (15 C). Figur 7-4 Predikert viskositet ved 5 C og 15 C plottet sammen med satte grenser for potensiale for bruk av kjemiske dispergeringsmidler (SINTEF, 2012) DNV GL Report No , Rev Side 52

55 Tidsvinduet for dispergerbarhet for både sommer- og vinterforhold er oppsummert i Tabell 7-1, og representerer predikerte verdier basert på oljens viskositet (SINTEF, 2012). Ivar Aasen råolje har relativt godt potesiale for kjemisk dispergering, spesielt ved lave vindhastigheter (2-5 m/s). I tillegg viser Tabell 7-1: Redusert kjemisk dispergerbarhet fra 6 timer og inntil ca. 4 dager i vintersesongen ved 10 m/s vindhastighet. Etter dette viser emulsjonen dårlig evne til dispergering. Redusert kjemisk dispergerbarhet fra 24 timer og ut resten av studiens varighet (5 døgn) i sommersesongen ved 5 m/s vindhastighet. Tabell 7-1 Tidsvindu for kjemisk dispergering for Forseti råolje angitt for vinter- og sommerforhold (ved henholdsvis 5 C og 15 C) for ulike vindhastigheter. Grønn farge indikerer at oljen er dispergerbar, gul indikerer redusert kjemisk dispergerbarhet, mens rød indikerer lav/dårlig dispergerbarhet (SINTEF, 2012) 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 (15 C) 5 m/s 10 m/s 15 m/s Utblåsningsrate I henhold til eksisterende industristandard (Norsk olje og gass, 2013) benyttes vektet utblåsningsrate som dimensjonerende når beredskapsbehovet for leteboring beregnes. Vektet utblåsningsrate er beregnet til 4389 Sm 3 /d ved overflateutblåsning, basert på inngangsdata fra AddEnergy (2015). Se avsnitt 2.3 for nærmere beskrivelse. DNV GL Report No , Rev Side 53

56 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 utvalg av parametere fra forvitringsstudien til Ivar Aasen råoljen (Tabell 7-2) (SINTEF, 2012). Data innsamlet ved Heimdal er lagt til grunn for sjøtemperatur og vindstyrke (Figur 7-5) (eklima, 2015). For den aktuelle brønnen er det beregnet operasjonslys for boreoperasjonen ved å benytte geografiske koordinater til brønnlokasjonen. 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 1362) (eklima, 2015) (Figur 7-5). Figur 7-5 Oversikt over stasjoner for innsamling av data for vindstyrke, sjøtemperatur (eksempel: Heimdal) og bølgehøyder (eksempel: hsmd 1362). Lokasjon for letebrønn Rovarkula i PL 626 er vist. DNV GL Report No , Rev Side 54

57 Tabell 7-2 Vindhastigheter og sjøtemperaturer er målt ved Heimdal. Avrundet verdi refererer til valg av datasett i forvitringsstudiet. Andel dagslys er oppgitt som timer dagslys og prosent (%), og er beregnet for planlagt borelokasjon. Siste kolonne viser effektiviteten av mekanisk oppsamling som en funksjon av bølgehøyde for nærmeste målepunkt, hsmd Data er hentet fra eklima (2015). Sesong Timer dagslys (t) Målt sjøtemperatur Målt vind (m/s) ( C) Snitt Avrundet Snitt Avrundet Dagslysandel (%) Effektivitet som en funksjon av bølgehøyde (%) Vår (mars-mai) 7,3 5 7, Sommer (juniaugust) 6,0 5 13, Høst (septembernovember) 8, , Vinter (desemberfebruar) 10,4 10 7, 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 forvitringsdata og vektet utblåsningsrate (AddEnergy, 2015) er emulsjonsmengden tilgjengelig for mekanisk opptak på åpent hav beregnet. For beregning av systembehovene i barriere 1a og 1b er forvitringsdata for henholdsvis 6 og 12 timer forvitret olje lagt til grunn for alle sesongene. Dette avviker fra «normal» praksis der det benyttes data for 2 og 12 timer forvitret olje. Årsaken til at det i dette tilfellet er benyttet 6 timer forvitret olje i barriere 1a er at det for Ivar Aasen råolje kan forventes lav viskositet (< 1000 cp) de første 3-6 timene etter utslipp, avhengig av rådende værforhold. Oljeemulsjoner med lavere viskositet enn 1000 cp kan medføre operasjonelle utfordringer med lensetap og vanskeligheter med oppsamlingen. For en overflateutblåsning er behovet beregnet til: Tre NOFO-systemer i barriere 1a og to NOFO-systemer i barriere 1b, totalt fem NOFOsystemer, i vårsesongen. Fire NOFO-systemer i barriere 1a og to NOFO-systemer i barriere 1b, totalt seks NOFOsystemer, i sommersesongen. Fem NOFO-systemer i barriere 1a og tre NOFO-systemer i barriere 1b, totalt åtte NOFOsystemer i høstsesongen. Fire NOFO-systemer i barriere 1a og fire NOFO-systemer i barriere 1b, totalt åtte NOFOsystemer i vintersongen. Forskjellen i systembehov i vår- og sommersesongen kontra høst- og vintersesongen har sammenheng med høyere vindhastighet som medfører større vannopptak, og dertil større emulsjonsmengder inn til barriere 1b, som vist i Tabell 7-3. DNV GL Report No , Rev Side 55

58 Tabell 7-3 Beregnet systembehov for letebrønn Rovarkula i PL626. Beregningene for barriere 1a er basert på den oljemengden som, basert på forvitringsegenskapene til Ivar Aasen, tilflyter barrieren. For barriere 1b er det beregnet systembehov på samme måte, men gitt at barriere 1a er operativ. Vektet rate for overflateutblåsning ligger til grunn for beregningene. Parameter Vår Sommer Høst Vinter Vektet utblåsningsrate (Sm3/d) Fordampning etter 6 timer på sjø (%) Nedblanding etter 6 timer på sjø (%) Oljemengde tilgj. for emulsjonsdannelse (Sm3/d) Vannopptak etter 6 timer på sjø (%) % 69 % Viskositet etter 6 timer på sjø (cp) Emulsjonsmengde for opptak i barriere 1a (Sm3/d) Opptakskapasitet (Sm 3 /d) Behov for NOFO-systemer i barriere 1a 2,8 (3) 3,3 (4) 4,7 (5) 3,5 (4) Effektivitet av barriere 1 (%) Olje ut av barriere 1a Fordampning etter 12 t (%) Nedblanding etter 12 t (%) Vannopptak etter 12 timer på sjø (%) Viskositet etter 12 timer på sjø (cp) Olje inn i barriere 1b Opptakskapasitet (Sm3/d) Emulsjonsmengde til barriere 1b (Sm3/d) Effektivitet av barriere 1a og 1b (%) Behov for NOFO-systemer i barriere 1b 1,8 (2) 1,7 (2) 2,5 (3) 3,2 (4) Totalt behov barriere 1a og 1b 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. DNV GL Report No , Rev Side 56

59 Responstidene for oljevernfartøy er beregnet ut fra følgende antagelser (fra NOFO, 2015): 1) 14 knop transitthastighet for OR-fartøy. 2) 1 time for utsetting av lense. 3) 4-6 timers frigivelsestid for områdefartøy. 4) 10 timer mobiliseringstid for første fartøy fra NOFO baser. Tabell 7-4 gir en oppsummering av responstidene som søkes benyttet for brønnoperasjonen. Første system er OR-fartøy fra Balder med RS Haugesund som slepefartøy. Systemet vil være operativt innen 8 timer. Andre system er OR-fartøy fra Sleipner/Volve med RS Kleppestø som slepefartøy. Responstid for andre system er 11 timer. System tre, som består av OR- fartøy Troll 2 og slepefartøy RS Egersund, har total responstid på 14 timer. OR-fartøy Troll 1 med RS Måløy som slepefartøy utgjør fjerde system, og har 15 timers responstid. System fem består av OR-fartøy fra Tampen og slepefartøy RF Kristiansund, og har total responstid på 21 timer. Fra sjette til åttende system blir responstiden 24 timer med slepefartøy fra NOFO-pool. Ytterligere to systemer er listet i Tabell 7-4, fra henholdsvis Ekofisk og Mongstad. Også disse har responstid på 24 timer med slepefartøy fra NOFO-pool. NOFO har signalisert at for å øke robustheten av løsningen, bør man planlegge med flere systemer enn det beregnede beredskapsbehovet. Ved å planlegge med en høyere responstid enn 24 timer for siste system vil en ha et større utvalg av fartøy. Responstiden for ellevte, tolvte og trettende system er henholdsvis 34, 35 og 39 timer. Tabell 7-4 Beregninger av responstid for oljevernfartøy til Rovarkula i PL626 for OR- og slepefartøy. System Seilings tid (t) Tidstillegg (t) 1) Samlet responstid NOFOfartøy (t) Slepefartøy Samlet responstid Slepefartøy (t) 2) Total responstid for komplett system (t) Balder 1,0 7 8 RS Haugesund 8 8 Sleipner/ Volve 3, RS Kleppestø Troll 2 6, RS Egersund Troll 1 7, RS Måløy Tampen 8, RF Kristiansund Gjøa 9, NOFO pool Ula/Gyla/Tambar 8, NOFO pool Stavanger 1 7, NOFO pool Ekofisk 11, NOFO pool Mongstad 10, NOFO pool ) Spesifikk mobiliseringstid for områdefartøy og basefartøy inkluderer frigivelsestid fra operatør (4-10 timer), og tid for utsetting av lense (1 time). 2) Mobiliseringstid for slepefartøy inkluderer mobiliseringstid (2 timer), og tid for utsetting av lense (1 time). For RS fartøy der avstand til lokasjonen er > 200 nm er det lagt til en ekstra time tilleggstid (=totalt 4 timer). Slepefartøy fra NOFO pool garanterer en maksimal responstid på 24 timer. DNV GL Report No , Rev Side 57

60 I henhold til ytelseskravene i veiledningen til Norsk olje og gass (2013) skal fullt utbygd barriere 1a og 1b være på plass senest innen 95-persentil korteste drivtid til land. Resultater fra drivbane modelleringer viser at 95-persentil korteste strandingstid for olje fra Rovarkula letebrønn er 12,9 døgn. Absolutt korteste strandingstid (100-persentil) er 7,4 døgn. Med de oppgitte responstidene for oljevernfartøy til letebrønn Rovarkula i PL 626 er ytelseskravene tilfredsstilt med god margin, også innenfor 100-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-persentil drivtider og strandet oljeemulsjon, uten effekt av barrierer 1a og 1b, er presentert i Tabell 7-5. Videre er det beregnet en strandingsrate forutsatt forventet effektivitet av barriere 1a og 1b, og en strandingsperiode (varighet) på 9,4 dager (vektet varighet overflateutblåsning). For den aktuelle boreperioden (vinter) utgjør dette 83 tonn emulsjon per dag. Ytterligere detaljering av systemer og ressurser vil fremgå av oljevernplanen som ferdigstilles før oppstart. Av de definerte eksempelområdene er det registrert treff på 11 av disse (se Tabell 3-3). Drivbane modelleringene viser størst strandingsmengde på Ytre Sula, med 203 tonn oljeemulsjon i vintersesongen (95-persentil strandingsmengde), uten effekt av beredskapstiltak. Dette gir en innkommende strandingsrate på 11 tonn/døgn forutsatt effektivitet av barriere 1a og 1b og vektet varighet. Korteste drivtid til eksempelområdet er 15,9 døgn. Tabell 7-5 Strandet emulsjon i tonn, drivtider til land i dager (95-persentil) og strandet emulsjon per døgn ved varighet 9,4 døgn (vektet varighet overflateutslipp) 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 overflateutblåsning er lagt til grunn for tallene vist under. Strandet emulsjon Sesong Strandet emulsjon (tonn), uten effekt av barriere 1a og 1b Drivtid til land (døgn) forutsatt forventet effektivitet av barriere 1a og 1b (tonn/dag) Vår ,1 101 Sommer ,1 60 Høst ,0 58 Vinter , Konklusjon beredskapsanalyse Med basis i forvitringsdataene (SINTEF, 2012) og den beregnede vektede utblåsningsraten (AddEnergy, 2015) er emulsjonsvolum tilgjengelig for mekanisk opptak på åpent hav beregnet. Ivar Aasen råolje 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 6-7 timer for optimal mekanisk oppsamling av olje (viskositet > 1000 cp) (SINTEF, 2012). For beregning av systembehov i barriere 1a og 1b er forvitringsdata for henholdsvis 6 og 12 timer forvitret olje lagt til grunn for alle sesongene. DNV GL Report No , Rev Side 58

61 For dimensjonerende scenario, som er en overflateutblåsning med vektet utblåsningsrate på 4389 Sm 3 /døgn og vektet varighet på 9,4 døgn, er systembehovet beregnet til tre NOFO-systemer i barriere 1a og to NOFO-systemer i barriere 1b, totalt fem NOFO-systemer, i vårsesongen. For sommersesongen er det beregnet et behov for fire systemer i barriere 1a og to systemer i barriere 1b, med til sammen seks NOFO-systemer. Totalt behovet for både vinter-og høstsesongen er åtte NOFO-systemer, fordelt på henholdvis med fem og fire NOFO-systemer i barriere 1a og tre og fire NOFO-systemer i barriere 1b. De åtte systemene vil være operative innen 24 timer. Dette er godt innenfor tidskravet for fullt utbygde barrierer, 12,9 døgn for barriere 1a og 1b. Ivar Aasen råolje viser godt potensiale for bruk av kjemisk dispergeringsmiddel, spesielt ved lavere vindhastigheter (2-5 m/s). Av de definerte eksempelområdene er det størst strandingsmengde på Ytre Sula, med 95 persentil strandingsmengde på 203 tonn oljeemulsjon i vintersesongen, uten effekt av beredskapstiltak. Korteste drivtid til eksempelområdet er 15,9 døgn. DNV GL Report No , Rev Side 59

62 REFERANSER AddEnergy, Blowout and kill simulation study. PL626 Roverkula. Det Norske Oljeselskap ASA. Datert 7 Oktober Artsdatabanken 2010; Nasjonal kunnskapskilde for biologisk mangfold. Norske Rødliste for arter DN & HI, Helhetlig forvaltningsplan for Norskehavet: Arealrapport med miljø- og naturressursbeskrivelse. Fisken og Havet nr. 6/ s. DN & HI, Faglig grunnlag for en forvaltningsplan for Nordsjøen og Skagerrak: Arealrapport. Fisken og Havet nr. 6/2010. TA-nr. 2681/2010. e-klima, Måleverdier for sjøtemperatur/vind ved Heimdal. Johansen, [Personal communication with Ø. Johansen]. Leirvik, F., Moldestad, M., Johansen, Ø., 2001: Kartlegging av voksrike råoljers tilflytsevn til skimmere. Lloyd s, Blowout and well release frequencies based on SINTEF offshore blowout database Report no: /2015/R3. Rev: Draft A. Dated 25 Feb Miljøverndepartementet, Forskrift om sammensetning og bruk av dispergeringsmidler og strandrensemidler for bekjempelse av oljeforurensning. Norsk olje og gass, Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser, datert NOFO, Planforutsetninger barriere 1. Datert Nordvik, A.B., Daling, P., and Engelhardt, F.R, Problems in inerpretation of spill response technology studies. In: Proceedings of the 15th AMPO Technical Seminar, June 10-12, Edmonton, Alberta, Canada, pp OLF, Metode for miljørettet risikoanalyse (MIRA) revisjon OLF rapport, 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, Ivar Aasen oljen Kartlegging av forvitringsegenskaper, dispergerbarhet, egenfarge og spredningsegenskaper. Egenskaper til oljen relatert til oljevernberedskap. SINTEF rapport A DNV GL Report No , Rev Side 60

63 VEDLEGG A METODEBESKRIVELSE MILJØRISIKO DNV GL Report No , Rev Side I

64 Miljørettet risikoanalyse Analyser av miljørisiko utføres trinnvis i henhold til Norsk Olje og Gass veiledning for miljørisikoanalyser (OLF, 2007). For letebrønn Rovarkula 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 Beskrivelse f[skade mindre-alvorlig ]år = sannsynlighet for angitte konsekvenskategori på årsbasis f 0 = sannsynlighet pr måned / sesong (sesongene har lik varighet) n 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 marine pattedyr 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 (marine pattedyr). 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. Effektnøkkel akutt dødelighet Oljemengde (tonn) i 10 x 10 Individuell sårbarhet av VØK sjøfugl km rute S1 S2 S tonn 5 % 10 % 20 % tonn 10 % 20 % 40 % tonn 20 % 40 % 60 % 1000 tonn 40 % 60 % 80 % DNV GL Report No , Rev Side II

65 Tabell A-2 Effektnøkkel for beregning av andel marine pattedyr 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 marine pattedyr 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). 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. Tabell A-3 Skadenøkkel for sannsynlighetsfordeling av teoretisk restitusjonstid ved akutt reduksjon av sjøfugl- og marine pattedyrbestander med lavt restitusjonspotensiale (S3)(OLF, 2007). Konsekvenskategori miljøskade Teoretisk restitusjonstid i år Akutt bestandsreduksjon Mindre <1 år Moderat 1-3 år Betydeli g 3-10 år Alvorlig >10 år 1-5 % 50 % 50 % 5-10 % 25 % 50 % 25 % % 25 % 50 % 25 % % 50 % 50 % 30 % 100 % DNV GL Report No , Rev Side III

66 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). Tabell A-4 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. DNV GL Report No , Rev Side IV

67 Tabell A-5 Skadenøkkel for beregning av sannsynlighet for skade på kyst (DNV, 2006). Skadekategori Skadenøkkel for kyst Teoretisk restitusjonstid Sårbarhet Høy (S3) Moderat (S2) Lav (S1) oljemengde Mindre <1 år Moderat 1-3 år Betydelig 3-10 år Alvorlig >10 år t 20 % 50 % 30 % 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 % DNV GL Report No , Rev Side V

68 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. DNV GL Report No , Rev Side VI

69 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). DNV GL Report No , Rev Side VII

70 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 Tapsandel egg/larver årsklasse rekruttering 1 % 2 % 5 % 10 % 20 % 30 % <1 % 50 % 10 % 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 DNV GL Report No , Rev Side VIII

71 100 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. DNV GL Report No , Rev Side IX

72 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. 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 OLF, Metode for miljørettet risikoanalyse (MIRA) revisjon OLF rapport, OLF, Metodikk for miljørisiko på fisk ved akutte oljeutslipp. DNV rapport , pp. 87s. DNV GL Report No , Rev Side X

73 VEDLEGG B BESTANDSTAP ALLE ARTER DNV GL Report No , Rev Side XI

74 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. DNV GL Report No , Rev Side XII

75 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. DNV GL Report No , Rev Side XIII

76 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. DNV GL Report No , Rev Side XIV

77 Strandhabitat Tabell B-1 Sannsynlighet for stranding av olje i km ruter gitt en overflateutblåsning fra letebrønn Rovarkula, oppgitt for mengdekategoriene tonn, tonn og tonn for de ti kystrutene med størst miljørisiko innen hver sesong. Det er liten sannsynlighet for stranding av over 500 tonn innen et km areal, og ingen sannsynlighet for stranding av >1000 tonn olje. Overflateutblåsning Cell nr > tonn/rute tonn/rute tonn/rute tonn/rute 1 15,9 % 2,1 % 0,0 % 0,0 % 2 11,2 % 2,3 % 0,0 % 0,0 % 3 12,0 % 1,5 % 0,0 % 0,0 % 4 4,4 % 5,1 % 0,1 % 0,0 % 5 13,4 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 6 4,7 % 4,2 % 0,0 % 0,0 % 7 1,7 % 5,4 % 0,0 % 0,0 % 8 9,4 % 1,1 % 0,0 % 0,0 % 9 9,8 % 0,9 % 0,0 % 0,0 % 10 2,0 % 4,7 % 0,0 % 0,0 % 1 17,2 % 1,9 % 0,0 % 0,0 % 2 16,8 % 1,1 % 0,0 % 0,0 % 3 13,2 % 2,2 % 0,4 % 0,0 % 4 12,0 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 5 9,7 % 0,9 % 0,1 % 0,0 % 6 11,2 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 7 8,3 % 1,3 % 0,1 % 0,0 % 8 9,3 % 0,9 % 0,0 % 0,0 % 9 9,4 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 10 8,1 % 1,0 % 0,1 % 0,0 % 1 17,5 % 0,9 % 0,0 % 0,0 % 2 14,5 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 3 11,4 % 0,9 % 0,0 % 0,0 % 4 8,6 % 1,8 % 0,0 % 0,0 % 5 10,6 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 6 10,3 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 7 9,8 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 8 9,5 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 9 9,6 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 10 9,6 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 1 22,5 % 1,1 % 0,0 % 0,0 % 2 22,1 % 0,9 % 0,0 % 0,0 % 3 22,0 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % 4 14,3 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 5 12,3 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 6 11,5 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 7 11,1 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 8 10,6 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 9 9,3 % 0,9 % 0,0 % 0,0 % 10 9,9 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % Vår Sommer Høst Vinter DNV GL Report No , Rev Side XV

78 Tabell B-2 Sannsynlighet for miljøskade i de ulike skadekategoriene (gitt ved restitusjonstid) gitt en overflateutblåsning fra letebrønn Rovarkula, oppgitt for de ti kystrutene med høyest miljørisiko i de ulike sesongene. Sannsynligheten for Betydelig miljøskade (3-10 års restitusjonstid) er svært lav (<0,1 %), og det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (>10 år). Overflateutblåsning Vår Sommer Høst Vinter Cell nr. Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) 1 14,0 % 4,0 % 0,0 % 0,0 % 2 10,3 % 3,2 % 0,0 % 0,0 % 3 10,5 % 3,0 % 0,0 % 0,0 % 4 6,6 % 3,0 % 0,0 % 0,0 % 5 10,9 % 2,8 % 0,0 % 0,0 % 6 6,3 % 2,6 % 0,0 % 0,0 % 7 4,6 % 2,5 % 0,0 % 0,0 % 8 8,2 % 2,3 % 0,0 % 0,0 % 9 8,4 % 2,3 % 0,0 % 0,0 % 10 4,4 % 2,3 % 0,0 % 0,0 % 1 15,0 % 4,2 % 0,0 % 0,0 % 2 14,0 % 3,8 % 0,0 % 0,0 % 3 12,0 % 3,7 % 0,0 % 0,0 % 4 9,9 % 2,6 % 0,0 % 0,0 % 5 8,2 % 2,5 % 0,0 % 0,0 % 6 9,2 % 2,4 % 0,0 % 0,0 % 7 7,4 % 2,3 % 0,0 % 0,0 % 8 8,0 % 2,2 % 0,0 % 0,0 % 9 7,8 % 2,0 % 0,0 % 0,0 % 10 7,1 % 2,0 % 0,0 % 0,0 % 1 14,6 % 3,9 % 0,0 % 0,0 % 2 11,8 % 3,1 % 0,0 % 0,0 % 3 9,7 % 2,7 % 0,0 % 0,0 % 4 8,0 % 2,4 % 0,0 % 0,0 % 5 8,6 % 2,2 % 0,0 % 0,0 % 6 8,4 % 2,2 % 0,0 % 0,0 % 7 7,9 % 2,0 % 0,0 % 0,0 % 8 7,7 % 2,0 % 0,0 % 0,0 % 9 7,7 % 1,9 % 0,0 % 0,0 % 10 7,7 % 1,9 % 0,0 % 0,0 % 1 18,7 % 4,9 % 0,0 % 0,0 % 2 18,2 % 4,8 % 0,0 % 0,0 % 3 17,9 % 4,6 % 0,0 % 0,0 % 4 11,5 % 2,9 % 0,0 % 0,0 % 5 10,0 % 2,5 % 0,0 % 0,0 % 6 9,3 % 2,3 % 0,0 % 0,0 % 7 9,0 % 2,3 % 0,0 % 0,0 % 8 8,7 % 2,2 % 0,0 % 0,0 % 9 8,0 % 2,2 % 0,0 % 0,0 % 10 8,0 % 2,0 % 0,0 % 0,0 % DNV GL Report No , Rev Side XVI

79 VEDLEGG C MILJØRISIKO VIST SOM FREKVENS DNV GL Report No , Rev Side XVII

80 Pelagisk sjøfugl Figur C-1 Miljørisiko knyttet til utblåsning fra letebrønn Rovarkula, 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. DNV GL Report No , Rev Side XVIII

81 Kystnær sjøfugl Figur C-2 Miljørisiko knyttet til utblåsning fra letebrønn Rovarkula, 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. DNV GL Report No , Rev Side XIX

82 Marine pattedyr Figur C-3 Miljørisiko knyttet til utblåsning fra letebrønn Rovarkula, 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. DNV GL Report No , Rev Side XX

83 VEDLEGG D RESSURSBESKRIVELSE NORDSJØEN OG NORSKEHAVET DNV GL Report No , Rev Side XXI

84 Fysiske forhold Letebrønn Rovarkula ligger i den sentrale/vestlige delen av Nordsjøen (Figur D - 1), med potensiale for influensområder som berører både Nordsjøen og Norskehavet. Strømmene i Nordsjøen er påvirket av atlantisk vann som kommer inn fra vest og den norske kyststrømmen som strømmer nordover med en hastighet på km/dag. Den norske kyststrømmen forårsaker virvler i de grunnere områdene inne ved kysten. Vannet i den norske kyststrømmen har lav salinitet og danner fronter mot det atlantiske vannet. I disse frontene er det høy biologisk produksjon. Saliniteten øker etter hvert som vannet strømmer nordover, pga. innblanding av atlanterhavsvann. De mest intense frontalprosessene finnes hvor det er konvergerende strømmer, og dette finner vi ved Frøya-, Haltenbanken og Sklinnabanken. Her er det advektiv transport og blanding med atlantisk vann fra dypet (Sætre, 1999). Den norske kyststrømmen er svært viktig for transport og fordeling av planktoniske organismer, og fiskeressursene varierer med dybdeforholdene, mengdene ferskvann fra elver, samt vindretningen og vindstyrken. Den fremherskende strømretningen er nordlig, og egg og larver som gytes i søndre del av Norskehavet fraktes nordover med strømmene (Sætre, 1999). Om vinteren danner atlanterhavsvannet en markert temperaturfront mot den kaldere kyststrømmen. Om sommeren derimot, vil det varmere og ferskere kystvannet flyte lengre ut fra kysten og dekke det kaldere atlanterhavsvannet. Figur D - 1 Strømmer i østlige deler av Nordsjøen og sørlige Norskehavet (Sætre, 1999). DNV GL Report No , Rev Side XXII

85 Naturressurser Spredningsberegninger for oljedrift viser sannsynlighet for stranding av olje ved utblåsning fra letebrønn Rovarkula. Det betyr at ressurser som kan bli berørt ved en eventuell utblåsning fra Rovarkula inkluderer både kystnære bestander og habitater, ressurser i vannmassene og på åpent hav. Letebrønnen er lokalisert i den vestlige delen av Nordsjøen, rett vest av fylkesgrensen mellom Rogaland og Hordaland. De viktigste ressursene er beskrevet i følgende tekst. Sjøfugl Sjøfugl er arter som helt eller delvis er avhengige av havet for næringstilgang. Typiske sjøfugl som havhest, havsule, skarver, alkefugler i tillegg til en del måkefugler og enkelte andefugler, tilbringer det meste av tiden til havs. Andre arter som f.eks. lappedykkere, lommer, andefugler og noen måkefugler er kun periodevis avhengig av havet. Dette kan være i forbindelse med myting (fjærfelling) og overvintring (NINA, 2008). Den viktigste kilden til utbredelse av sjøfugl i Norge er NINAs Sjøfugldatabase og Norsk Polarinstitutts Sjøfugldatabase presentert gjennom 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. Disse to datasettene er behandlet atskilt. Indikatorartene for Nordsjøen og Norskehavet er valgt som analysekarter. Disse omfatter pelagisk dykkende arter representert ved lomvi og lunde, pelagisk overflatebeitende arter representert ved krykkje, og kystbundne dykkende arter representert ved ærfugl, toppskarv og storskarv. Generell sårbarhet av olje på sjøfugl Sjøfuglers generelle sårbarhet for oljesøl er blitt beskrevet omfattende tidligere, (se f.eks. Brude et al., 2003, Christensen-Dalsgaard et al., 2008, Moe et al., 1999, Peterson, 2001) og vil derfor bare kort bli oppsummert her. Sjøfugl 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 sjøfugler, 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. Det varierer imidlertid fra art til art hvor sårbare fuglene er for tilsøling. De artene som tilbringer det meste av tiden på sjøen og derfor opplever mer effektiv varmetap (f.eks. alkefuglene) vil være mer sårbare enn f.eks. måkefugler, svaner, gjess, og gressender da disse ofte finner tilstrekkelig næring på land og dermed er mindre utsatt for varmetap. I tillegg kan tilsølte individer bli forgiftet ved at de får olje inn i fordøyelses-systemet 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 de blir en primærårsak til dødelighet (f.eks. for arter der individene kan overleve en oljeskade ved å søke næring på land), kommer ofte ikke til syne før lenge etter den akutte hendelsen. Den individuelle oljesårbarheten til en sjøfugl varierer med en lang rekke forhold som bl.a. art, fysisk tilstand og flygedyktighet samt tilstedeværelse, atferd og arealutnyttelse i risikoområdet (Anker-Nilssen, DNV GL Report No , Rev Side XXIII

86 1987). Sårbarheten er generelt størst for de artene som ligger på havoverflaten og dykker etter næring. 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 er bundet til kolonien. Dessuten er andeog alkefugler svært sårbare i myte (fjærfellings) perioden, hvor de ikke er flygedyktige i flere uker. Mytetiden for alkefugler er i august-september mens andefugler myter i perioden juli-september (se Tabell D - 1 for forenklet fremstilling av gruppenes sårbarhet for olje). Sjøfugl på åpent hav forekommer ofte aggregert i flokker og høye konsentrasjoner. En slik fordeling øker fuglenes sårbarhet for små oljesøl. Hvis et oljesøl først treffer større konsentrasjoner av fugl, kan tusenvis av individer bli berørt. Blant de viktigste artene av pelagisk sjøfugl i sjøområdene rundt Tyrihansfeltet er alkekonge og lunde vurdert å ha høyest sårbarhet for olje (SFT & DN, 2000). Sårbarheten til disse artene er like høy gjennom hele året (hekking, næringssøk, hvile, myting og vinterområder). Av kystbundne dykkende sjøfugl er de viktigste artene lomvi, praktærfugl, havelle og toppskarv. Tabell D - 1 Forenklet fremstilling av de forskjellige sjøfuglgruppenes sårbarhet for olje til ulike årstider (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 overflatebeitende Middels Lav Lav Middels Lav Lav Effektene på sjøfugl etter akuttutslipp av olje er beregnet som en sannsynlighetsfordeling for hvor stor andel av bestanden som kan 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, dette medfører at de fleste artene har en liten til middels restitusjonsevne (Tabell D - 2). Dette er ivaretatt i beregningene. DNV GL Report No , Rev Side XXIV

87 Tabell D - 2 Bestandskarakteristika for sjøfugl 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 gruppe Restitusjonsevne Bestandstrend, fastland Status i Norge Individuell sårbarhet (MIRA) Havhest PO 3 liten Negativ NT 2 Storskarv KD 3 stor Positiv Ansvarsart 1 3 Toppskarv KD 3 stor Stabil Ansvarsart 1 3 Ærfugl KD 3 middels Stabil 3 Svartbak KO 3 middels Stabil Ansvarsart 1 1;sept.- mars/2;april-aug. Gråmåke KO 3 middels Stabil Ansvarsart 1 1;sept.-mars/ 2;april-aug. Krykkje PO 3 middels Negativ EN 2 2 Polarlomvi PD 3 liten Negativ VU 2 3 Lomvi PD 3 liten Negativ CR 2 4 Lunde PD 3 liten Negativ VU 2 3 Praktærfugl KD 3 middels Stabil 3 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 rødlisten er det med utgangspunkt i datagrunnlaget opparbeidet for sjøfugl knyttet til åpent hav blitt beregnet spesielt sårbare områder, eller kjerneområder for disse artene (Fauchald, 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 havhest og krykkje dekker området mellom Nordsjøen og Norskehavet i alle sesonger (Figur D - 2). Den sørlige kystnære delen av Norskehavet inngår i kjerneområdet for lunde på vinterstid. DNV GL Report No , Rev Side XXV

88 Figur D - 2 Kjerneområdene til alkefugl og pelagisk overflatebeitende sjøfugl oppført i den norske rødlista (Fauchald, 2011). Geografisk fordeling De to viktigste faktorene som bestemmer den generelle geografiske fordelingen av sjøfugl, er plassering av kolonier (i hekkeperioden) og fordeling av næringsemner (Systad et al., 1999). For de pelagiske artene er utbredelsen av næringsemner i stor grad styrt av oseanografiske forhold som frontområder, strøm, temperatur, saltholdighet og utbredelsen av iskanten. Disse miljøparameterne skaper ulike habitattyper som foretrekkes av forskjellige sjøfuglarter. Innenfor sitt foretrukne habitat opptrer gjerne artene i store flokker. Flere tusen individer kan forekomme innenfor relativt små geografiske områder. Men slike høye konsentrasjoner av sjøfugl er ofte svært ustabile, noe som medfører at den romlige fordelingen av sjøfugl på liten skala forandrer seg over tid (Fauchald et al., 2005). DNV GL Report No , Rev Side XXVI

89 Fordelingsmønsteret til sjøfugl på åpent hav kan deles inn i to faser (Systad et al., 1999): Trekkperioden, med regelmessig forflytning mellom hekkeområdene og overvintringsmyteområdene. Graden av regelmessighet varierer med artene. Overvintringsperioden, når fuglene oppholder seg mer eller mindre stabilt i et større område med god næringstilgang. Forflytning skjer innenfor dette området avhengig av endring i fordeling av næring og diett. Kystnære sjøfugl Sjøfugls tilknytning til kystområdene varierer mellom arter og sesonger, avhengig av atferd og aktivitet. Arter med særlig tilknytning til kystområdene er dykkender (ærfugl, svartand, bergand, sjøorre, kvinand), skarv (storskarv og toppskarv), terner, noen måkearter og alkefuglen teist. Disse artene er knyttet til områder som kan sees fra land, men mange forflytter seg også lenger ut på havet, spesielt i grunne farvann. Selv om noen av disse artene hekker i stort antall, er Nordsjøområdet av størst betydning for dem om høsten og vinteren. For enkelte av de kysttilknyttede artene er Nordsjøen kun et rasteområde for fugler på vei mellom hekkeområder i nord og overvintringsområder lenger sør, mens andre tilbringer vinteren langs kysten av Nordsjøen. Pelagiske sjøfuglarter benytter kystområdene langs både Nordsjøen og Norskehavet til hekking om våren/sommeren, og er i denne perioden i større grad tilknyttet de kystnære områdene. 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 sjøfugl-databasen til NINA (Seapop, 2015). Disse dataene er tilrettelagt for bruk i skadebaserte analyser ved bruk av ArcGIS rutiner. Geografisk fordeling av utvalgte arter i de ulike sesongene er vist nedenfor. Artene er: Alke, fiskemåke, gråmåke, havhest, havsule, krykkje, gråmåkke, islom, makrellterne, polarlomvi, polarmåke, lomvi, lunde, praktærfugl, siland, stellerand, storskarv, svartbak, teist, toppskarv og ærfugl. DNV GL Report No , Rev Side XXVII

90 DNV GL Report No , Rev Side XXVIII

91 DNV GL Report No , Rev Side XXIX

92 DNV GL Report No , Rev Side XXX

93 DNV GL Report No , Rev Side XXXI

94 DNV GL Report No , Rev Side XXXII

95 DNV GL Report No , Rev Side XXXIII

96 DNV GL Report No , Rev Side XXXIV

97 DNV GL Report No , Rev Side XXXV

98 DNV GL Report No , Rev Side XXXVI

99 DNV GL Report No , Rev Side XXXVII

100 DNV GL Report No , Rev Side XXXVIII

101 DNV GL Report No , Rev Side XXXIX

102 DNV GL Report No , Rev Side XL

103 DNV GL Report No , Rev Side XLI

104 DNV GL Report No , Rev Side XLII

105 DNV GL Report No , Rev Side XLIII

106 DNV GL Report No , Rev Side XLIV

107 DNV GL Report No , Rev Side XLV

108 DNV GL Report No , Rev Side XLVI

109 DNV GL Report No , Rev Side XLVII

110 DNV GL Report No , Rev Side XLVIII

111 Sjøfugl i åpent hav Data er blitt samlet inn etter standard metode for linjetransekter (Tasker et al., 1984). Fuglene ble telt fra 6-10 m over havoverflaten under en konstant fart av ca. 20 km/h. 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 (Generell Additiv Modell). Dataene (estimert antall per 10 km 2 ) ble regnet om til andeler av totalestimatet for Nordsjøen. 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. Åpent hav dataene omfatter registreringer fra Nordsjøen, Norskehavet og Barentshavet. Data fra Nordsjøen er hovedsakelig fra ESAS (European Seabirds At Sea) databasen, mens dataene fra Norskehavet og Barentshavet hovedsakelig er fra SEAPOP-databasen ( 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 - 3. Figur D - 3 Datadekning i åpent hav. Hvert punkt representerer en aggregert 20 km linje. Forskjellige farger viser forskjellige havområder, fra sør til nord: Nordsjøen, Norskehavet og Barentshavet. Data for Nordsjøen og Norskehavet er brukt i dette arbeidet (SEAPOP/Fauchald, 2011). For Nordsjøen og Norskehavet omfatter åpent hav dataene de pelagisk dykkende artene alke, alkekonge, lomvi, lunde og polarlomvi, de pelagisk overflatebeitende artene havhest, havsule og krykkje, og de kystbundne overflatebeitende artene fiskemåke, gråmåke, polarmåke og svartbak. Figur D - 4 til Figur D - 15 viser fordelingen av de ulike artene i sommer-, høst- og vintersesongen (Seapop, 2013). DNV GL Report No , Rev Side XLIX

112 Figur D - 4 Fordeling av alke (Alca torda) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Figur D - 5 Fordeling av alkekonge (Alle alle) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). DNV GL Report No , Rev Side L

113 Figur D - 6 Fordeling av fiskemåke (Larus canus) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Figur D - 7 Fordeling av gråmåke (Larus argentatus) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). DNV GL Report No , Rev Side LI

114 Figur D - 8 Fordeling av havhest (Fulmarus glacialis) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Figur D - 9 Fordeling av havsule (Sula bassana) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). DNV GL Report No , Rev Side LII

115 Figur D - 10 Fordeling av krykkje (Rissa tridactyla) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Figur D - 11 Fordeling av lomvi (Uria aalge) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). DNV GL Report No , Rev Side LIII

116 Figur D - 12 Fordeling av lunde (Fratercula arctica) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Figur D - 13 Fordeling av polarlomvi (Uria lomvie) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). DNV GL Report No , Rev Side LIV

117 Figur D - 14 Fordeling av polarmåke (Larus hyperboreus) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (apriljuli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Figur D - 15 Fordeling av svartbak (Larus marinus) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). DNV GL Report No , Rev Side LV

118 Marine pattedyr Generell sårbarhet av olje på sel Oljens giftighetsgrad er avhengig av dens kjemiske komponenter, men generelt er fersk råolje mer giftig enn raffinert/forvitret olje. Olje vil forvitre over tid ved fordampning, nedblanding og emulgering. Derfor vil et oljeutslipp med kort drivtid til utsatte resurser føre til mer akutte skader. Toksiske virkninger av olje grunnet dens kjemiske sammensetning (aromatiske hydrokarboner) 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 (St. Aubin, 1990; Geraci and Smith, 1976). 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 (Jensen, 1996; Hansen, 1985; St. Aubin, 1990). Hjerneskader som oppstår ved inhalering av flyktige komponenter er ikke reversible (Frost og Lowry, 1993). Inntak av olje gjennom svelging (direkte inntak eller kontaminert føde) Ekte sel pusser ikke pelsen og får således ikke i seg toksiske komponenter i olje på den måten (Jensen, 2008). Den generelle oppfatning er at sel har evne til å fordøye en liten mengde hydrokarboner, da sel har enzymer som kan bryte ned de fleste av 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 og Smith, 1976; Geraci og St. Aubin, 1987; Engelhardt, 1982). Olje virker på tarmsystemet ved å irritere epitelcellene i mage/tarm som derved har innvirkning på bevegelse, fordøyelse og absorpsjon (Narasimhan og Ganla, 1967). Stress Det er påvist at olje kan forårsake død hos stressede seler. Man kan anta at sel 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 og Smith, 1976). Tilsøling Voksne sel er primært avhengig av spekklaget sitt for å holde på varmen, tilsøling av olje vil derfor ikke stille voksne sel i fare for å fryse. Derimot er selunger i sin første livsfase (de første dagene/ukene) svært sårbare da de er avhengige av pelsen for isolasjon (Geraci og St. Aubin, 1990). Oljeforurensning vil klistre hårene sammen og ødelegge det isolerende luftlaget i pelsen. Kulde og vind i tillegg til vil gjøre selungene ekstra sårbare da varmetapet blir større. Tilsøling vil føre til begrenset mobilitet, særlig hos ungsel. For eksempel kan luffene bli klistret til kroppen slik at svømmeevnen blir redusert. Mer ømfintlige organer som øyne og værhår er også utsatt (Geraci og St. Aubin 1990; St. Aubin 1990; Engelhardt 1987). Jensen (2008) mener at havertmødre vil forsøke å vaske selunger som er tilsølt, som dermed vil forstyrre diingen og fører til lavere vekt ved avvenning enn normalt. DNV GL Report No , Rev Side LVI

119 Biologi (atferd/demografi/fysiologi) Direkte observasjoner i forbindelser med tidligere oljeutslipp tyder på at havert, steinkobbe og ringsel ikke unngår olje aktivt (Spooner, 1967; St. Aubin, 1990; Geraci og Smith, 1976). Forskjell i habitatutnyttelse vil også utgjøre en forskjell i hvordan et individ blir eksponert for olje. Særlig unge sel vil foretrekke grunt vann til fordel for dypt vann, der oljen kan samle seg i større konsentrasjoner. Selenes store energibehov, 5 % av kroppsvekt pr dag, gjør selene sårbare 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. Steinkobbe Steinkobbe (Phoca vitula) betegnes som kystsel og forekommer i større og mindre kolonier langs hele norskekysten (Figur D - 16). Arten er relativt stedbunden og oppholder seg nær koloniene året rundt (spredning på noen titalls km), helst på beskyttede lokaliteter i skjærgården (HI, 2010). Den er et utpreget flokkdyr. Nye landsdekkende tellinger i perioden indikerer en totalbestand av steinkobbe langs norskekysten på være minimum 7500 individer, hvorav om lag dyr sør for Stadt til svenskegrensen (HI, 2015). Steinkobbene føder 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. Merkeforsøk av steinkobbe har vist utbredelsesområder på om lag km, noe som indikerer at det kan finnes mange lokale bestander langs kysten (HI, 2015). DNA-analyser støtter denne antagelsen, der det er vist genetisk differensiering mellom steinkobber fra ulike kolonier. Bjørge m.fl. (2007) har foreslått følgende hensiktsmessige bestandsinndeling basert på biologiske prinsipper; Skagerrakbestanden (fra Østfold til Vest-Agder), vestlandsbestanden (fra Rogaland til Troms / Lopphavet), Finnmarksbestanden (fra Lopphavet til russergrensa), og Svalbardbestanden (ved Prins Karls forland), som er videre benyttet i miljørisikoanalyser. De tre største forekomstene av steinkobbe (per august 2014) er i Nordland (2465), Troms (986) og i Møre og Romsdal (689) (HI, 2015). En reduksjon i bestanden i perioden medførte av arten ble listet som sårbar (VU) i Norsk rødliste i Statusen er opprettholdt i revidert rødliste av 2010 (Artsdatabanken, 2010). DNV GL Report No , Rev Side LVII

120 Figur D - 16 Utbredelse av Steinkobbe i nordiske farvann (MRDB; DN & HI, 2007). Havert Tilsvarende som steinkobbe betegnes havert (Halichoreus grypus) som kystsel og lever i kolonier langs norskekysten fra Rogaland til Finmark. Den er vanligst å finne på de ytterste og mest værharde holmer og skjær (HI, 2015). Utenom kastetiden kan arten være spredt langs kysten for næringssøk, og utbredelsen fra flere kolonier kan overlappe (Figur D-18). Under hårfellingsperioden, parring og kasteperioden samler haverten seg i store kolonier (Føyn m.fl., 2002; Bjørge, 2008). I området mellom Froan og Lofoten er havertens kasteperiode fra midt i september til slutten av oktober, mens i Troms, Finnmark og i Rogaland kaster den fra midt i november til midt i desember. Hårfelling foregår fra februar til april. Havertens årlige ungeproduksjon estimeres ved tellinger i all kastekoloniene langs norskekysten. Det er utviklet en bestandsmodell med data fra Modellkjøringer indikerer en totalbestand på om lag 8700 dyr i 2011, noe som indikerer en betydelig økning fra 60-/70-tallet da bestanden var estimert til dyr (HI, 2015). Nyere tellinger i området Froan-Vega i 2014 viste imidlertid en betydelig nedgang i ungeproduksjonen til om lag 40 % sammenlignet med forrige telling i 2007 (HI, 2015). Langs norskekysten, og da hovedsakelig fra Trøndelag og nordover, fødes det rundt havertunger årlig. Sør for Stadt er det bare en kjent kastelokalitet for havert, på øygruppen Kjør i Rogaland, og der har man telt opptil 40 unger i kasteperioden. Imidlertid tyder merkeforsøk og andre observasjoner på at havert fra de britiske øyer, der det er en stor bestand av dem på rundt dyr, bruker store deler av Nordsjøen til beiteområde og derfor muligens bidrar til mange av havertobservasjonene utenfor Sør- Norge (DN & HI, 2010). DNV GL Report No , Rev Side LVIII

121 Haverten forvaltes i tre ulike regioner; fra Lista til Stadt, fra Stad-Lofoten og fra Vesterålen til Varanger. Genetiske undersøkelser har vist en klar differensiering mellom de tre områdene (HI, 2015). Bjørge (2008) har foreslått å dele de norske forekomstene av havert inn i tre bestander basert på disse prinisppene (vist i Figur D - 17), som er videre benyttet i miljørisikoanalyser. I Norsk rødliste av 2006 var havert listet som nær truet (NT). I oppdateringen av Norks rødliste (2010) fikk havert endret status til livskraftig (LC), det vil si ikke lengre direkte truet (Artsdatabanken, 2010). Figur D - 17 Utbredelse av havert i nordiske farvann (MRDB; DN & HI, 2007). Oter Oteren (Lutra lutra) er et semi-akvatisk råvpattedyr i mårfamilien. Den har vært fredet i Norge siden 1982 som følge av bestandsnedgang i store deler av utbredelsesområdet. Det er antatt at 5-25 % av den europeiske bestanden finnes i Norge (Artsdatabanken, 2010). Den nasjonale bestanden synes å være i nedgang, estimater tilsier en bestandsreduksjon på % de siste 15 år etter 1996 (Artsdatabanken, 2010). Estimatene er imidlertid forbundet med stor usikkerhet. I Norge finner vi oteren hovedsakelig i kyststrøk, og er mest tallrik i kystområdene fra Midt-Norge og nordover. I kyststrøkene fra og med Sør-Trøndelag og nordover antas oteren å ha en sammenhengende utbredelse (Bjørn, 2000). Kart over oterens tilhold langs norskekysten er vist i Figur D Oteren opptrer stort sett alene, med leveområder som varierer i utstrekning (Artsdatabanken, 2010b). Ungene fødes i yngelehi gjennom hele året, men de fleste på våren eller forsommeren. De oppholder seg i hiet i to måneder før svømmetreningen begynner. Ungene følger mora hele det første DNV GL Report No , Rev Side LIX

122 leveåret, og bruker i denne perioden mange ulike hi og soveplasser i leveområdet (Artsdatabanken, 2010b). Internasjonalt har oteren status som nær truet (NT) rødlisteart, og er beskyttet av flere internasjonale konvensjoner. På den norske rødlista er arten plassert i kategorien sårbar (VU) (Artsdatabanken, 2010). Figur D - 18 Utbredelse av oter i Norge (MRDB). Strandhabitat I foreliggende rapport er det gjennomført en skadebasert analyse for strand i henhold til MIRA-metoden (se Vedlegg A). På bakgrunn av substrattype, habitat og eksponering for vind, bølger og tidevann, kan kystens sensitivitet for olje beregnes. For å beskrive sårbarhet benyttes sårbarhetsindeksen S1-S3, hvor S3 er mest sårbart. Denne indeksen bygger på prinsipper om at et kysthabitat er sårbart for olje på grunnlag av type substrat og type flora/fauna i habitatet. I OLFs MIRA-metode (2007) er det standard å benytte denne sårbarhetsindeksen. Strandhabitatanalysen er gjennomført med km rutenett. Strandens selvrensingsevne er signifikant høyere i eksponerte områder enn i beskyttede områder. Leirstrand og beskyttede stein- og blokkstrandsområder er generelt mest sårbare på grunn av sin dårlige selvrensingsevne. Figur D - 19 viser andelen (%) av strandtype med sårbarhet 1, 2 og 3 i hver enkelt km rute. DNV GL Report No , Rev Side LX

123 Figur D - 19 Andel (%) av strandtype med sårbarhet 1, 2 eller 3 (3 indikerer høyest sårbarhet, og 1 indikerer lavest sårbarhet) per km rute langs kysten av Norge. Fisk De dominerende fiskeartene i de frie vannmassene i Nordsjøen er sild og brisling, som befinner seg i regionen hele året (DN & HI, 2010). Makrell og hestemakrell er i hovedsak til stede om sommeren når de entrer Nordsjøen fra sør og nordvest. De dominerende torskefiskene er torsk, hyse, hvitting og sei mens de viktigste flyndrefiskene er rødspette, gapeflyndre, sandflyndre, tunge og lomre. Tobis, øyepål, sild og brisling er også viktige arter i Nordsjøen både direkte som fiskeressurs, men også indirekte i form av å være byttedyr for en rekke større fiskearter og fugl. Sildebetanden i Nordsjøen (høstgytende nordsjøsild) er en annen bestand enn Norsk vårgytende sild, som hovedsakelig er en Norskehavs- og Barentshavsbestand (omtalt lengre ned). Nordsjøsilda gyter i all hovedsak i nordvestlige deler av Nordsjøen (Shetland), i perioden juli/august til oktober. Den totale fiskemengden i Nordsjøen har variert mellom 11 og 15 millioner tonn de siste 20 årene (DN & HI, 2010). Forholdet mellom fiskebestandenes størrelse og utbredelse i Nordsjøen er mer stabilt enn i Barentshavet og Norskehavet. Likevel ser man betydelige endringer over tid. Det har vært perioder der torskefiskene har ekspandert, for eksempel på tallet. Videre har det vært vekslinger mellom sild og brisling som dominerende sildefisk. Den vestlige bestanden av makrell har gradvis forflyttet beiteområdet sitt til Nordsjøen. Dermed har den overtatt deler av nordsjø-makrellens område etter at denne bestanden falt sammen i 1970-årene. Generelt utgjør de pelagiske bestandene en atskillig større del av biomassen nå enn for år siden. Årsakene til slike endringer kan være mange. Både miljøforandringer og fiskepress kan ha hatt betydning, muligens også at artene beiter på hverandre. I tillegg kan endringer i strømmønsteret føre til at larvene bringes mer eller mindre effektivt til egnede oppvekstområder (DN & HI, 2010). Artene tobis, øyepål, nordsjøtorsk, nordsjøhyse, makrell, nordsjøsei, hvitting og nordsjøsild gyter innenfor norsk sektor i Nordsjøen. Tobis og makrell er videre beskrevet i eget avsnitt lengre ned. Langs den norske kontinentalsokkelen mellom 62º N og 70º N finnes de viktigste gyteområdene for noen av våre største og økonomisk mest viktige fiskebestander som norsk vårgytende sild, nordøstarktisk torsk, nordøstarktisk sei og nordøstarktisk hyse (Stenevik et al., 2005). Generelt har sild, torsk, sei og hyse gyteperiode på våren, og etter gyting føres de pelagiske eggene nordover mot oppvekstområdene i Barentshavet og spres over store områder. Hovedtyngden av gyteprodukter er til stede i mars/april. DNV GL Report No , Rev Side LXI

124 Gyteområdene for nordsøst atlantisk torsk, nordøst arktisk hyse, nordøst arktisk sei, nordsjø torsk, nordsjø hyse og nordsjø sei er vist i Figur D Figur D - 20 Gyteområde for sild, torsk og hyse, samt egg av nordøst atlantisk torsk og hyse (DN & HI, 2010). De viktigste økologisk og økonomisk viktigste artene, utpekt i Arealrapporten for Helhetlig forvaltningsplan for Norskehavet (DN & HI, 2007) er norsk vårgytende sild, kolmule, nordøstarktisk sei og makrell. I tilegg er norsk-arktisk torsk utbredt fra området sør for Stadt til nord for Spitsbergen. Sild og torsk anses å være blant de viktige gytebestandene med hensyn til den planlagte aktiviteten, og er videre beskrevet i neste avsnitt. DNV GL Report No , Rev Side LXII

125 Sild og torsk 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 (Føyn et al., 2002). Den norske vårgytende sildestammen gyter på Mørekysten, på Haltenbanken og i området ved Karmøy i perioden februar-april. I de senere år har i størrelsesorden en tredel av gytingen foregått på Røstbanken. Gytingen foregår på m dyp. Eggene klekkes etter ca. 3 uker og sildelarvene føres med strømmen nordover langs kysten. I april-mai er larvene spredt over store områder fra Møre til Vesterålen og områder lengre nord. I juli har silda samlet seg i stimer og vil i hovedsak være spredt over store havområder nord for 65º N (Føyn et al., 2002; Johansen et al., 2003). Norskarktisk torsk gyter i februar-april i norske kystområder fra Hordaland i sør til Øst-Finnmark i nordøst, med hovedgytefelt utenfor Lofoten og Vesterålen, og inne i Vestfjorden (DN & HI, 2007). Andelen egg som gytes i de ulike områdene varierer fra år til år, og Vestfjorden synes å være av mindre betydning de senere år, da utviklingen har gått mot en mer nordlig gyting (DN & HI, 2007). Mellom 2/3 og 3/4 av eggene gytes i Lofoten og Vesterålen (Føyn et al., 2002). Torsken gyter pelagiske egg på mellom 50 og 200 m dyp, og eggene stiger mot overflaten og klekkes etter ca. 15 døgn. Transporten nordover med kyststrømmen starter umiddelbart etter gyting (DN & HI, 2007). I juli måned finner en mesteparten av årsklassen over Tromsøflaket utenfor kysten av Nord-Troms. Som grunnlag for vurdering av mulige konsekvenser for norsk vårgytende sild og norsk-arktisk torsk er det benyttet modelldata fra Havforskningsinstituttet med modellert larvefordeling i perioden marsseptember for årene Datasettene er generert av Havforskningsinstituttet med sin høyoppløselige operasjonelle larvedriftsmodell (se Figur D - 21). 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 Barentshavet (DNV, 2010). DNV GL Report No , Rev Side LXIII

126 Figur D - 21 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). Tobis Tobis er en samlebetegnelse for fisk i silfamilien (Ammotydiae). I Nordsjøen fines det fem arter av sil. Havsil er imidlertid helt dominerende i fiskeriet og er den arten som omtales her. Havsilen er en liten åleformet fisk på inntil 24 cm. Den ligger nedgravd i sand det meste av året. Etter å ha tilbrakt vinteren i dvale kommer den radmagre havsilen ut av sanden i tette stimer i mars-april for å spise dyreplankton. Den er kun ute av sanden på dagtid, og det er da den blir fisket med trål. Ved St. Hans-tider har fisken vanligvis bygd opp tilstrekkelige fettreserver til å gå i dvale igjen (DN & HI, 2010). Havsil er utbredt fra sør i den engelske kanal til Barentshavet. Fisken har strenge krav til sanden den graver seg ned i og finnes kun der sandkornene er over en viss størrelse. Dette gjør at havsilen har en utpreget flekkvis fordeling. Typisk dybdeutbredelse i Nordsjøen er m, men havsilen kan også finnes grunnere og unntaksvis ned mot 100 m djup. Det finnes også lokale bestander langs norskekysten, DNV GL Report No , Rev Side LXIV

127 blant annet vest for Karmøy, men disse blir ikke fisket. Kunnskap om de lokale kystbestandene er meget begrenset, men de antas å være viktige for lokale predatorer, deriblant sjøfugl. De fleste havsiler blir kjønnsmodne når de er to år gamle. Ved nyttårstider kommer den kjønnsmodne havsil opp av sanden og gyter på det samme feltet som den ligger nedgravd. Eggene legges på bunnen i et gelatinøst sekret som binder eggene sammen og fester dem til sandbunnen. Hovedklekking av egg skjer i mars. Havsillarvene er pelagiske fram til omkring juni-juli da de bunnslår seg og går over til havsilens karakteristiske atferd med å grave seg ned i sand på natta og beite i tette stimer på dagen. I motsetning til eldre tobis, fortsetter årets yngel å beite utover høsten fram til oktober-november før de går i dvale for vinteren. Etter det pelagiske stadiet regner man med at havsil ikke beveger seg mellom felt som ikke er forbundet med habitat som fisken kan grave seg ned i. Det finnes observasjoner som tyder på at tobisstimer kan holde seg på samme sted år etter år. Havsilen kommer da typisk opp av sanden og blir stående like over skjulestedet sitt og beiter der på dyreplankton som kommer drivende med havstrømmene. Tettheten av havsil i bunnsubstratet kan være meget stor. Der er observert forekomster i grabbprøver som tilsier minst 300 individ per m2. Havsil beiter på plankton og blir selv spist av en lang rekke arter av fisk, sjøpattedyr og fugl. I kraft av sin tallrikhet, sitt høye næringsinnhold og som bindeledd mellom plankton og høyere trofiske nivåer, regner man med at havsil har en sentral rolle i Nordsjøens økosystem. Figur D - 22 viser viktige tobisområder i forhold til lokasjonen for letebrønn Rovarkula. Figur D - 23 viser utvikling i gytebestanden av tobis slik den er blitt beregnet av ICES. Etter årtusenskiftet har bestanden ligger under kritisk grense (Blim t). Utviklingen har vært spesielt negativ i den nordlige del av Nordsjøen, inkludert norsk sone. Fra de nordligste feltene, fra Vikingbanken til Østbanken, har det ikke vært landet tobis de siste åra. De vurderes som kommersielt utarmet, noe som innebærer at det ikke er mulig å drive et økonomisk lønnsomt fiske. Flåten bruker akustisk utstyr til å spore opp tobisstimer. Også flere felt lenger sør i norsk sone ble kommersielt utarmet rundt årtusenskiftet. Fram til 2007 ble det således nesten all tobis fisket på Vestbanken. I 2006 ble den del av de mer sørlige feltene i norsk sone rekolonisert ved nyrekruttering. Imidlertid ble alle disse feltene fisket ned i løpet av en sesong; Inner Shoal øst og Outer Shoal i 2007 og Engelsk Klondyke i Dette innebærer at det meste av tobisbestanden i norsk sone på nytt er å finne på Vestbanken (DN & HI, 2010). DNV GL Report No , Rev Side LXV

128 Figur D - 22 Tobisområder, vist i forhold til lokasjonen til letebrønn Rovarkula. Figur D - 23 Gytebestand og antall rekrutter av havsil i Nordsjøen i perioden (DN & HI, 2010). DNV GL Report No , Rev Side LXVI

129 Bestandsberegningene i regi av ICES er basert på fangst pr. enhet innsats (CPUE) i det kommersielle tobisfisket. Det er imidlertid grunn til å stille spørsmål om grunnleggende forutsetninger bak metoden er oppfylt. På grunn av disse metodiske svakhetene har Fiskeridirektoratet og Havforskningsinstituttet, på oppdrag av Fiskeri- og Kystdepartementet og i samarbeid med fiskerinæringen, utarbeidet er forslag til områdebasert forvaltning av tobis i norsk sone. Siktemålet med denne type forvaltning er å sikre at det er tilstrekkelig med gytefisk i alle historisk viktige tobisområder for å sikre rekrutteringen i hele utbredelsesområdet. Forslaget innebærer at NØS deles inn i bestemte områder. Disse områdene åpnes og lukkes for tobisfiske i henhold til et fastlagt system. Ingen områder vil bli åpnet før de har en lokal bærekraftig gytebestand. I tillegg foreslås en tidsbegrenset fiskeperiode, og innføring av minstemål som medfører stengning av områder når innblanding av yngel i fangstene blir for høy (DN & HI, 2010). Tobis er vurdert som livskraftig (LC) i den norske rødlisten, men er på et globalt nivå klassifisert som rødlisteart. En slik art skal etter IUCN sine retningslinjer være med på nasjonale rødlister (Artsdatabanken, 2010). Gyte- og oppvekstområdene til tobis regnes som relativt stasjonære. Makrell Makrell (Scomber scombrus) er en pelagisk og hurtigsvømmende fisk som er lett kjennelig på sin runde, helt spoleformede og strømlinjede kropp. Ryggens farger flammer i grønt eller blått, og derfra og nedover sidene er det en rekke uregelmessige tverrbånd. Kroppsskjellene er små, og kroppen myk som silke å føle på. Makrellen kan bli mer enn 25 år, opp mot 70 cm og 3,5 kg, men det er sjelden man ser individer større enn 50 cm/1 kg. Makrellen i europeiske farvann forvaltes som én bestand, nordøstatlantisk makrell, som består av tre gytekomponenter: nordsjømakrell som gyter sentralt i Nordsjøen og Skagerrak (mai-juli) (Figur D - 24), vestlig makrell som gyter vest av Irland og De britiske øyer (mars-juli) og sørlig makrell som gyter i spanske og portugisiske farvann (februar-mai). Sørlig og vestlig gytebestand vandrer etter gytingen inn i Norskehavet, og senere til Nordsjøen og Skagerrak der den blander seg med Nordsjø-bestanden. Makrellen gyter i overflatelaget. Larvene måler 3,5 mm ved klekking og vokser til ca 20 cm allerede samme høst. Makrellen mangler svømmeblære og må svømme hele tiden for ikke å synke. Den er en typisk planktonspiser og svømmer med åpen munn for å sile plankton med gjellene. Den spiser også fiskelarver og småfisk som tobis, brisling og sild. Makrellen er varmekjær og foretrekker temperaturer på over 6 C. Den blir kjønnsmoden ved ca. 30 cm. Den kjønnsmodne del av nordsjøbestanden, som makrellen ved norskekysten hovedsakelig tilhører, overvintrer utenfor Vestlandet og i den ytre del av Norskerenna nord til Vikingbanken. Nordsjømakrellen er en økologisk og kommersielt viktig fiskebestand. ICES har beregnet at gytebestanden av makrell i 2012 er over føre-var-nivået. Bestanden blir klassifisert til å ha full reproduksjonsevne (LC) (Artsdatabanken, 2010), men ICES mener det er risiko for at den blir beskattet over bærekraftig nivå. Gytebestanden er estimert til å være om lag 2,7 millioner tonn i DNV GL Report No , Rev Side LXVII

130 Figur D - 24 Gyteområde for Nordsjømakrell. Generell sårbarhet av olje på fisk Voksen fisk og yngel er ansett som mer robust enn tidlige livsstadier med hensyn til effekter av akutt oljeforurensning. Egg og larver av fisk er ansett som mer sårbare for oljeforurensning. Konfliktpotensialet ved akutt oljeforurensning vurderes ofte som størst for arter som gyter i eller har betydelige andeler egg og larver innen et avgrenset geografisk område. Plankton Planteplankton Planteplankton er mikroskopiske, encellede organismer som svever fritt rundt i vannmassene. De fleste planteplanktonartene er autotrofe, det vil si at de ved hjelp av fotosyntese produsere organisk materiale med karbondioksid og solenergi som kilder. Andre arter er heterotrofe, eller miksotrofe, og beiter på andre alger eller bakterier. De artene som utfører fotosyntese (autotrofe) vil være avhengig av næringssalter som nitrat og fosfat, en gruppe arter er også avhengig av silikat. Planteplanktonet omtales som havets gress og er grunnlaget for tilnærmet alt liv i havet og basis i marine næringsnett. Planteplankton har i liten grad egenbevegelse og vil følge vannbevegelsene og være i kontinuerlig vertikal og horisontal bevegelse. Dette medfører at de vil oppleve stor variasjon i lysmiljø, fra mye lys i overflaten til mørke i større dyp. Ved kraftig blanding, spesielt om vinteren og tidlig vår, til større dyp på grunn av avkjøling eller vind vil planteplanktonet i gjennomsnitt oppleve for dårlige lysforhold for vekst. Den vertikale blandingen vil ikke være ensidig negativ for planteplanktonet, da den er nødvendig for å bringe opp næringsrikt vann til det belyste overflatelaget hvor planteplankton vil kunne utnytte det til vekst. DNV GL Report No , Rev Side LXVIII

131 Dyreplankton Dyreplankton omfatter en rekke ulike taksonomiske grupper og størrelser av organismer, som alle har det til felles at de har liten evne til forflytting. De flyter fritt i vannmassene, og utbredelsen bestemmes derfor av havstrømmene. Imidlertid foretar flere av artene vertikale vandringer, både gjennom sesongen og over døgnet. De fleste dyreplanktonartene lever hele livet i de frie vannmassene (holoplankton), mens noen arter tilbringer kun de tidlige fasene av livsløpet som plankton (meroplankton). Til de sistnevnte hører for eksempel larver av bunnlevende organismer, fiskeegg og fiskelarver. Dyreplankton lever i stor grad av planteplankton og er derfor et viktig bindeledd mellom planteplankton og fisk, hval og andre organismer høyere opp i næringskjeden. Når herbivore dyreplankton spiser planteplankton, blir biomasse som er dannet ved fotosyntese, overført til dyreplanktonbiomasse. De defineres da som sekundærprodusenter. Blant dyreplankton finner vi også flere rovdyr, for eksempel maneter, amphipoder og pilorm som lever av annet dyreplankton. Krill regnes som omnivor (altetende) og spiser både plante- og dyreplankton. Dette betyr at dyreplankton inngår i et komplekst næringsnett i Nordsjøen, og kan ha en viktig regulerende rolle som føde, konkurrenter og/eller predatorer på for eksempel fisk. Dyreplankton er næringsgrunnlag for flere kommersielt viktige fiskearter i Nordsjøen, og variasjoner i dette leddet i næringskjeden vil derfor ha store konsekvenser for produksjon på høyere nivå. Plankton er også følsomme for forurensing og klimaendringer og kan brukes som indikatorer for forandringer i økosystemet. Kopepoder (hoppekreps) er den dominerende planktongruppen i hele Nordsjøen. Imidlertid er artssammensetningen forskjellig i ulike deler av havområdet. De nordlige områdene påvirkes av innstrømmingen av atlantisk vann, og dyreplanktonet domineres av kopepoder som Calanus og Pseudocalanus. Dybdeforholdene vil også ha betydning for utbredelsen av arter. De dypere områdene over Norskerenna ( m) har et dyreplanktonsamfunn som på mange måter skiller seg fra artssammensettingen i de grunne områdene ( m). Her finner man en større andel av karnivore dyreplankton, som Pareuchaeta norvegica og pilorm samt større krepsdyr som pelagiske reker og krill. Havområdene lenger sør i Nordsjøen er grunnere (under 100 m), og vannmassene er derfor gjennomblandet deler av året. Her finner man større innslag av små kopepoder og larveplankton. Flere av artene har en eller flere generasjoner i løpet av året, og mengdene varierer derfor gjennom sesongen. Særlige Verdifulle Områder (SVO) Som et ledd i arealbeskrivelsen for Nordsjøen og Skagerrak er særlig verdifulle områder (SVOer) identifisert og kartlagt (DN & HI, 2010). Hensikten med å identifisere særlig verdifulle områder er å synliggjøre miljøverdier, og betydningen havområdet har for næringer og samfunn. Dette vil være en viktig del av et beslutningsgrunnlag ved senere samfunnsøkonomiske vurderinger av ulike tiltak. Lokasjon av SVO områdene er vist i Figur D - 25, og en oversikt over områder og kriteriene for prioriteringer er gitt i Tabell D - 3. I utvelgelsen av SVOer er det brukt de samme hovedkriteriene som i de to foregående marine forvaltningsplanene. Det er fokusert på de områdene som er viktige for biologisk produksjon, og de som er viktige for det biologiske mangfoldet. Ettersom viktighet for det biologiske mangfoldet og den biologiske produksjonen er de mest sentrale faktorer i forhold til å sikre funksjonen til økosystemene, og dermed økosystemtjenestene, er hovedprioriteringene basert på disse. Det er valgt ut tolv prioriterte SVOer som anses å være særlig verdifulle. Det er ikke foretatt en prioritering mellom disse områdene. De utvalgte områdene er svært forskjellige av natur, og varierer fra små verneområder til store regioner. Områdene har likevel det til felles at de er viktige for mer enn én art, omfattes gjerne av flere DNV GL Report No , Rev Side LXIX

132 utvalgskriterier og allerede er anerkjent for sin verdi. I tillegg er kystsonen generelt sårbar (DN & HI, 2010). Figur D - 25 Særlig verdifulle områder (SVO) i Nordsjøen (DN & HI, 2010). Tabell D - 3 Særlig verdifulle områder (SVO) i Nordsjøen med kriterier for prioritering. Områdene er vist i Figur D-26 (DN & HI, 2010). Område Verdi (er) Utvalgskriterium (særlig viktig) Utvalgskriterium (supplerende) Tobisfelt (nord og sør) Gyte- og leveområde for tobis Viktighet for biologisk produksjon. Økonomisk betydning Livshistorisk viktig område Makrellfelt Skagerrak Transekt Skagerrak Gyteområde for makrell Myte- og overvintringsområde for sjøfugl Representativt område for Skagerrrak, mangfold av naturtyper, landskap, kulturhistorie, geologi, fugleliv Viktighet for biologisk produksjon. Økonomisk betydning Leveområder for spesielle arter/bestander. Særlig for Lomvi som er en kritisk truet art Viktighet for biologisk mangfold. Viktighet for representasjon av alle biogeografiske soner, naturtyper, habitater og arter Livshistorisk viktig område Livshistorisk viktig område Vernede områder. Foreslått vernet i marin verneplan. Spesielle oseanografiske eller topografiske forhold. DNV GL Report No , Rev Side LXX

133 Område Verdi (er) Utvalgskriterium (særlig viktig) Ytre Oslofjord Listastrende ne Siragrunnen Boknafjorden / Jærstrenden e Karmøyfeltet Bremanger- Ytre Sula Korsfjorden Hekke-, trekk-, og overvintringsområde for sjøfugl. Verdens største kjente innaskjærs korallrev. Trekk-, overvintringsområde for sjøfugl, og med beiteområde innenfor Siragrunnen. Gyteområde for norsk vårgytende sild (NVG), egg og larver. Beiteområde. Hekke-, beite-, myte-, trekk- og overvintringsområde for sjøfugl. Kasteområde for kobbe. Gyteområde for norsk vårgytende sild (NVG), egg og larver. Beiteområde. Hekke-, beite-, myte-, trekk-, overvintringsområde for sjøfugl. Kasteområde for kobbe. Representativt område for Skagerrak, mangfold av naturtyper, landskap, kulturhistorie, geologi, fugleliv. Viktighet for biologisk mangfold. Kobling mellom marint og terrestrisk miljø. Spesielle oseanografiske eller topografiske forhold. Viktighet for biologisk mangfold. Kobling mellom marint og terrestrisk miljø. Viktighet for biologisk produksjon. Leveområder for spesielle arter/bestander. Viktighet for biologisk mangfold. Kobling mellom marint og terrestrisk miljø. Viktighet for representasjon av alle biogeografiske soner, naturtyper, habitater og arter. Viktighet for biologisk produksjon. Leveområder for spesielle arter/bestander. Viktighet for biologisk mangfold. Kobling mellom marint og terrestrisk miljø. Viktighet for biologisk mangfold. Viktighet for representasjon av alle biogeografiske soner, naturtyper, habitater, arter og kulturminner. Utvalgskriterium (supplerende) Vernede områder. Internasjonal og/eller nasjonal verdi. Vernede områder. Livshistorisk viktig område. Retensjonsområde. Livshistorisk viktig område. Vernede områder. Livshistorisk viktig område. Retensjonsområde. Livshistorisk viktig område. Vernede områder. Livshistorisk viktig område. Foreslått vernet i marin verneplan. Pedagogisk verdi. Særlig verdifulle og sårbare områder (SVO) for Norskehavet definert i forbindelse med Helhetlig forvaltningsplan for Norskehavet (DN & HI, 2007) er vist i Figur D Disse inkluderer blant annet hovedgyteområde for torsk utenfor Lofoten, kystsonene og eggakanten, samt arktisk front i vest. Se Tabell D - 4 for beskrivelse og detaljering. 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, DNV GL Report No , Rev Side LXXI

134 at området har viktige nasjonale eller internasjonale bestander av enkelte arter i hele eller deler av året (HI m. fl., 2008). Figur D - 26 Særlig verdifulle og sårbare områder (Kilde: Direktoratet for naturforvaltning). DNV GL Report No , Rev Side LXXII