INNHOLDSFORTEGNELSE Ordliste... 3 Samarbeidspartnere... 3 Introduksjon... 3 Metodikk... 5

Transkript

1

2 2 INNHOLDSFORTEGNELSE 1 Ordliste Samarbeidspartnere Introduksjon Metodikk Beskrivelse av OSCAR - modellen Scenariobasert beredskapsanalyse - OSCAR NEDRA (Net Environmental Damage and Response Assessment) Eksponeringsberegninger i vannsøylen (fiskeegg - og larver) Eksponeringsberegninger på vannoverflate (sjøfugl) Inngangsparametre til beredskapsanalyse (OSCAR modellen) Oljetype Forvitringsstudier av olje Oljeprofil - kjemisk karakterisering av oljer Beredskapstiltak Utslippsscenarioer (DFU) Inngangsdata for eksponeringsanalysene (naturressurser) Oversikt over sårbare naturressurser vannsøylen og overflate Eksempel på presentasjon av resultater fra beredskapsanalyse Massebalanser Mengde olje (tonn) på overflate Mengde løste komponenter (WAF) og dispergert olje (THC) i vannsøylen Påvirket (sveipet) overflateareal og volum i vannsøylen Påvirket (sveipet) volum for vannløselige komponenter (WAF) i vannsøylen Eksempel på presentasjon av resultater fra simulering og eksponering av fiskeegg - og larver Eksempel på presentasjon av resultater fra simulering og eksponering av sjøfugl Aksjonsplaner Aksjonsplan: Utslipp m 3 olje Aksjonsplan: Utslipp m 3 olje Aksjonsplan: Utslipp m 3 olje Referanser...38

3 3 1 Ordliste Forkortelser og definisjoner BCF: DFU: CBR: GIS: Klif: LC 50 : NEDRA: NINA: NVG: OWM: OSCAR: PAH: ppb: ppm: THC: WAF: 3-Dmodell: Biokonsentrasjonsfaktor. En angivelse av hvor mye et stoff vil hope seg opp i en bestemt organisme eller organ. BCF er forholdet mellom konsentrasjonen i organismen ved likevekt og konsentrasjonen i omgivelsene. Definert Fare og Ulykkessituasjon. I dette prosjektet benyttes begrepet DFU til å beskrive et uslippscenario Critical Body Residue (kritisk kroppskonsentrasjon) Geografisk informasjonssystem Klima og forurensningsdirektoratet Letal konsentrasjon for 50 % av forsøksdyr som må på akutt toksisitet Net Environmental Damage Response Assessment. En NEDRA- tilnærming er benyttet for å kunne vurdere ulike beredskapstiltak opp mot hverandre som totalt sett vil gi minst miljøskade ved en akutt oljeforurensning Norsk Institutt for Naturforskning Norsk Vårgytende sild Oljeforvitringsmodell Oil Spill Contingency and Analysis Response Polyaromatiske Hydrokarboner Parts per billion Parts per million Total Hydrocarbon (ofte henvist som sum av løst og dispergert olje) Water Accommondated Fraction (ofte henvist som vannløselig fraksjon) Tredimensjonal modell (f.eks. OSCAR -modellen) 2 Samarbeidspartnere Esso, Shell og Klif (Klima og forurensningsdirektoratet) har i samarbeid med SINTEF og ACONA bidratt til utvikling av beredskapsanalysemetodikk med fokus på bruk av dispergeringsmidler i forbindelse med akutt oljeutslipp. Metodikken har dannet et grunnlag for utarbeidelse av dispergeringsstrategier på Draugenfeltet (Haltenbanken) og Balderfeltet i Nordsjøen basert på OSCAR modellen. 3 Introduksjon SINTEF har gjennomført scenariobaserte beredskapsanalyser som grunnlag for utarbeidelse av dispergeringsstrategier for Balder (Sørheim et al., 2009 a ) og Draugen (Sørheim et al., 2009 b ), basert på bruk av tilgjengelige 3D spredningsmodell (OSCAR). Beredskapsanalyser danner i tillegg et grunnlag for utarbeidelse av generiske aksjonsplaner for bruk av dispergeringsmiddel ved akutte oljeutslipp for de spesifikke oljefelt. Med generiske aksjonsplaner menes her planer mot akutt oljeforurensning som skal dekke et spekter av mulige utslippsscenarier for et spesifikt oljefelt/oljetype, og disse skal være nedfelt i beredskapsplan for oljefeltet. Denne rapporten beskriver analysemetodikken benyttet i prosjektet. Til dagens forskrift for bruk av dispergeringsmidler (paragraf 19 i Forurensings-forskriften) er det utarbeidet støttedokumentasjon til hjelp for den virksomheten som ønsker å kunne bruke dispergeringsmidler ved et akutt oljeutslipp. Den består av Kontrollskjema for bruk av dispergeringsmidler og Beslutningsskjema for bruk av dispergeringsmidler med tilhørende veiledning. Nærmere opplysninger finnes på hjemmesidene til Klima og

4 4 forurensningsdirektoratet ( og Kystverket ( Resultatene fra analysemetodikken skal kunne brukes inn mot Beslutningsskjemaet og er antatt å være relevant for flere punkter i Beslutningsskjemaet, som: 1. Levetid på sjøen. Dersom oljens levetid på sjøen er kort vil hensikten ved bruk av dispergeringsmiddel være begrenset. En 3D spredningsmodell eller Oljeforvitringsmodell (OWM) vil kunne predikere oljens levetid på sjøen for forskjellige utslippssituasjoner. 2. Naturressurser i mulige drivbaner 3D spredningsberegninger på overflaten og i vannsøylen, kombinert med sesongvariasjoner for viktige sårbare miljøressurser, vil gi et grunnlag for å vurdere miljøskadereduserende nytte av dispergering sammenlignet med andre tiltak på sjø. 6. Vindforhold Beredskapsanalyser med forskjellige beredskapsalternativer og ved forskjellige vindforhold vil gi en god oversikt over effektiviteten ved økende vindstyrke 9. Vurdering av påføringskapasitet og responstid. Her vil gjennomføring av beredskapsanalyser med basis i tilgjengelig oljevernsutstyr være til stor nytte for utarbeidelse av generiske aksjonsplaner for et spesifikt område Akutt oljeforurensning kan medføre store skader i det marine miljøet. Skadepotensialet vil være svært avhengig av hvilke naturressurser som blir eksponert, type og mengde olje som slippes ut, samt andre parametre som tid på året og ulike værforhold. Skadepotensialet av akutte oljeforurensninger er ikke alltid sammenfallende med utslippsmengden. De vanligste bekjempelsesmetodene som brukes for å hindre og begrense effektene av oljeforurensning, er oppsamling med lenser og oljeopptakere (skimmere) og /eller bruk av dispergeringsmidler. I tillegg regnes overvåkning av oljeforurensning som et eget beredskapstiltak. En god oljevernsberedskap består av en evaluering av potensielle scenarier for oljeutslipp for en gitt lokasjon som grunnlag for utforming av bekjempelsesstrategier. Hovedmålet for en hver bekjempelsesstrategi er å minimalisere miljøkonsekvensen ved en akutt oljeforurensning, og dette bør skje ut fra en overordnet vurdering av hvilke beredskapstiltak totalt sett vil gi minst miljøskade basert på en NEDRA tilnærming (se kapittel 4.3). Dette inkluderer skade på naturlige ressurser (økologiske), men også kommersielle ressurser (f. eks oppdrettsanlegg for fisk) samt ressurser som benyttes av mennesker (f. eks strender). Oljefelt som er i produksjon og/eller planlegges å komme i produksjon på norsk sokkel kan ha oljer med svært forskjellig fysikalsk-kjemiske egenskaper som gjør at oppførsel og skjebne på sjøen kan være svært ulik for de ulike oljetypene. Det er derfor viktig at oljens forvitringsegenskaper samt oljens kjemiske og naturlige dispergerbarhet er kjent. Det er også viktig å ta hensyn til type oljevernsutstyr og ressurser for evaluering av ulike beredskapsstrategier, f. eks. menge dispergeringsmidler som er tilgjengelig, eller om man vil studere effekten av nytt eller planlagt påføringsutstyr for bruk av dispergeringsmidler sammenlignet med effekten av et eksisterende system. I tillegg kan også sårbare naturressurser og naturlige sesongvariasjoner være svært forskjellige i de aktuelle områdene på norsk sokkel. Alle disse parametrene er viktig å ha kjennskap til og er samtidig sentrale inngangsdata for scenariobaserte beredskapsanalyser, som igjen danner grunnlaget for utarbeidelser av generiske aksjonsplaner for et område (oljefelt).

5 5 4 Metodikk En oversikt over analysemetodikken som også inkluderer en NEDRA ( Net Environmental Damage Response Assessment ) tilnærming for utarbeidelse av generiske aksjonsplaner for relevante utslippsscenarier er vist i Figur 4.1. Oljetype: Forvitringsstudier: Fysikalk-kjemisk ammensetning Dispergerbarhet: Tidsvindu for bruk av dipergeringsmiddel Oljeprofil basert på kjemisk karakterisering og Crude Assay Beredskapstiltak /forutsetninger: Ingen tiltak (respons) Mekanisk oppsamling Kjemisk dispergering båt /helikopter /fly Utslippscenarier DFU: Utslippstype (overflate, under vann) Mengde utslipp Varighet Årstid (sommer, vinter) Tidspunkt for utslipp Utslippsrate Terskelverdier Naturressurser: Fiskeegg- og larver i vannsøylen Sjøfugl på havoverflate Sesongvariasjoner Sensitivitetskart Eksponeringsdata for fugl utføres i etterkant av scenariobasert OSCAR analyse Beredskapsanalyse av relevante DFU /scenarier Scenariobasert OSCAR analyse Data fra beredskapsanalyse: Massebalanse Overflateareal Konsentrasjoner av vannløselige komponenter (WAF) og dispergert olje THC) i vannsøylen Eksponering av naturressurser NEDRA Net Environmental Damage Response Assessment Oljeverns- Generiske A BC aksjon aksjonsplaner Operativ aksjonsplan Figur 4.1 Flytdiagram som viser en oversikt over de elementer som inngår i scenariobasert analysemetodikk for utarbeidelse av generiske aksjonsplaner.

6 6 4.1 Beskrivelse av OSCAR - modellen Modellverktøy som OSCAR- modellen (Oil Spill Contingency And Response) ble utviklet tidlig på 90-tallet og har i de senere år blitt ytterligere utviklet på vannsøylen gjennom implementering av algoritmer for dannelse og sammensetning av vannløselige fraksjonen (WAF) til oljen, både for utslipp behandlet med dispergeringsmiddel og ubehandlet utslipp. OSCAR modellen er en multikomponent, tredimensjonalt verktøy som benyttes for å analysere alternative responsstrategier. Nøkkelkomponenter i OSCAR modellen er: Oljeforvitringsmodell (OWM) Nærsonemodell Tredimensjonal drivbanemodell for olje Oljevern/bekjempelsesmodell Eksponeringsmodeller for fisk og fiskeplankton, fugler og marine pattedyr Verktøy for vurdering av eksponering innen GIS polygoner (skisser av for eksempel sensitive miljøressursområder) Modellen predikerer spredning og avdamping av olje på overflaten, dispergert olje og utløsning av vannløselige oljekomponenter i vannsøylen. Algoritmer som simulerer de forskjellige prosessene som kontrollerer den fysiske skjebnen til oljen er beskrevet i Aamo et al. (1993) og Reed et al. (1995). OSCAR- modellen er spesielt designet som et støtteverktøy til å gjennomføre Net Environmental Damage and Response Assessment (NEDRA). 4.2 Scenariobasert beredskapsanalyse - OSCAR Scenariobasert beredskapsanalyse er basert på simulering av enkeltscenarioer (DFU) ved bruk av OSCAR modellen. En slik analyse kan optimalisere ulike responstiltak hvor effekten av disse (f. eks mekanisk oppsamling eller bruk av kjemisk dispergering) blir studert og sammenlignet med ingen tiltak. Scenariobasert beredskapsanalyse kan med denne metoden også benyttes for å studere mulige miljøeffekter på sårbare biologiske ressurser i detalj. 4.3 NEDRA (Net Environmental Damage and Response Assessment) Gjennom en NEDRA - tilnærming skal miljøfaglig ekspertise kunne gjennomføre analyser og vurderinger som grunnlag for å utvikle aksjonsplaner for et oljefelt, og hvor bruk av modellverktøy vil være et viktig grunnlag for å kunne gjøre slike vurderinger. OSCAR - modellen gjør det mulig å gi kvantitative estimat for mengde olje som kan behandles og de miljøpåvirkinger dette har ved bruk av ulike bekjempelsesmetoder. Slike analyser kan være komplekse og er avhengig av ulike parametere, for eksempel forhold rundt utslippsstedet og hvilke sårbare miljøressurser som kan påvirkes av oljeutslippet. Ved en virkelig akutt hendelse er det ikke tid til å utarbeide en slik analyse, derfor er det desto viktigere at NEDRA er en del av en scenariobasert beredskapsplan utarbeidet i forkant av en mulig hendelse for akutt oljeutslipp. 4.4 Eksponeringsberegninger i vannsøylen (fiskeegg - og larver) Metodetilnærming som benyttes for å vurdere potensiell skade på fiskeegg og larver i OSCAR simuleringen, innebefatter beregninger av opptak av oljekomponenter i larvene som en følge av eksponering av vannløste oljekonsentrasjoner i omliggende vannmasser. Dødeligheten for larvene blir beregnet ut fra konsentrasjon og sammensetning av de vannløselige oljekomponentene som tas opp i larvene. Modellen bygger på en metode som ofte beskrives som en Critical Body

7 7 Residue Method (McCarty og Mackay, 1993). Det er tre grunnleggende forutsetninger for at en slik metode skal gi pålitelige resultater: a) Vi må kunne modellere skjebnen til de relevante oljekomponentene i vannmassene og kunne gi pålitelige anslag over konsentrasjonsutviklingen av disse komponentene i tid og rom b) Vi må kunne gi realistiske estimat på akkumuleringen av de samme komponentene i de sårbare organismene og kunne gi pålitelige anslag over de resulterende konsentrasjonene av de ulike komponentene i organsimene (kroppskonsentrasjon eller body residue) c) Vi må kunne relatere de akkumulerte kroppskonsentrasjonene til forskjellige akutte og kroniske effekter som er bestemt i toksisitetstester, ikke bare for enkeltkomponenter, men også for blandinger av ulike oljekomponenter. Det første momentet (a) er ivaretatt på en akseptabel måte i OSCAR modellen som benyttes til å beregne konsentrasjoner av komponenter i vannmassene etter et utslipp til havs (både uhellsutslipp og regulære utslipp). I beregningene inngår faktorer som nedblandingsrate avhengig av sjøtilstand og oljens forvitringsgrad, utløsing av vannløselige komponenter, samt transport, fortynning og biologisk nedbrytning av dispergert og løst olje i vannmassene. Modellen baserer seg på tredimensjonale og tidsvarierende strømfelt fra strømmodeller, samt tilhørende vindfelt som bestemmer drift på sjøoverflaten. Drift av gyteprodukter beregnes på grunnlag av de samme strømdata med utgangspunkt i kjent beliggenhet og utbredelse av gyteområder og kjennskap til periodene for gyting og/eller klekking. Det andre momentet (b) krever realistiske modeller for opptak og utskilling av oljekomponenter i marine organismer som egg og larver. I teorien er endringer i kroppskonsentrasjonen gitt av differansen mellom en opptaksrate og en utskillingsrate, eventuelt med fradrag for fortynning av kroppskonsentrasjonen på grunn av vekst av organismene (French-McCay, 2002). SINTEF har valgt å benytte en beregningsmodell for opptakskoeffisienter i ulike organismer som er utviklet i en studie som ble gjennomført av Hendriks et al. (2001). Beregningsmodellen bygger på kjennskap til organismenes vekt og fettinnhold, samt det aktuelle stoffets fordelingskoeffisient mellom octanol og vann (K ow ). Studien omfatter ulike opptaks- og utskillingsmekanismer, men i forbindelse med eksponering av fiskeegg - og larver er det forutsatt at opptak og utskilling skjer ved kontakt med vannfasen, uttrykt som biokonsentrasjonsfaktor (BCF) for det aktuelle stoffet I forbindelse med det tredje momentet (c) kan en som påpekt av McCarty og Mackay (1993) knytte kroppskonsentrasjon til akutte effekter (for eksempel dødelighet) gjennom begrepet kritisk kroppskonsentrasjon (critical body residue, CBR). Dersom en for eksempel kjenner konsentrasjonen av et stoff i vann som gir 50 % dødelig for en bestemt organisme i toksisitetstester, er den tilsvarende kritiske kroppskonsentrasjonen gitt som produktet av denne verdien og stoffets biokonsentrasjonsfaktor i den samme organismen (French-McCay, 2002). Forventet dødelighet kan dermed bestemmes fra den aktuelle kroppskonsentrasjonen og den beregnede kritiske kroppskonsentrasjonen basert på visse antakelser om forløpet av dose-responskurven. Kapittel 8 viser ett eksempel på beregninger og resultater fra analysen utført i dette prosjektet. 4.5 Eksponeringsberegninger på vannoverflate (sjøfugl) OSCAR simuleringer for utvalgte scenarier som omfatter utslippsparametre, f.eks. sommer /vinter sesong, vindtyrker, responstyper (ingen tiltak, mekanisk oppsamling og bruk av dispergeringsmiddel) benyttes som en basis for eksponeringsberegningene for sjøfugl på vannoverflaten ved en akutt oljeforurensning. Norsk Institutt for Naturforskning (NINA) har utviklet en metode som ved å kombinere analyse av romlige mønstre, prediktive analyser av leveområder og stokastiske simuleringer gir et øyeblikksbilde av utbredelsen og tettheten til sjøfugl på åpent hav (Fauchald et al. 2004; Fauchald & Brude 2005). Resultatet oppgis som antall sjøfugl i et rutenett med en oppløsning på km som dekker den sørlige og nordlige

8 8 utbredelsen til sjøfuglartene (Fauchald et al., 2005). I eksponeringsberegningen kan fordeling av sjøfugl omgjøres til mindre rutenett på f.eks 1 x 1 km, basert på resultatene fra OSCAR simuleringene. Kapittel 9 viser ett eksempel på beregninger samt resultater fra analysen utført i dette prosjektet. 5 Inngangsparametre til beredskapsanalyse (OSCAR modellen) 5.1 Oljetype Informasjon om oljers relevante fysikalsk-kjemiske analyseparametere er sentral i OSCAR modellen. Det forusettes derfor at det foreligger forvitringsdata med dispergerbarhetstesting for den aktuelle oljen. Oljens forvitringsegenskaper samt en kjemisk karakterisering for å kunne utarbeide oljeprofiler er videre beskrevet i henholdsvis kapittel og Forvitringsstudier av olje Forvitringsstudie utføres for å predikere forandringer i fysikalsk-kjemiske egenskaper til oljen over tid på sjøen. De viktigste forvitringsprosesser er fordampning, emulgering, dispergering og spredning av oljen på overflaten. Viktige parametre som inngangsdata i OSCAR modellen er: Fysikalsk-kjemiske egenskaper, f.eks.: viskositet, tetthet, stivnepunkt, kokepunktskurve Oljens dispergerbarhet for å predikere tidsvinduet for bruk av kjemisk dispergeringsmidler ved reelle vindhastigheter. Tabell 5.1 viser et eksempel på forvitringsdata og fysikalsk-kjemiske data fra et forvitringsstudie for Draugen olje (Leirvik, 2008). Tabell 5.2 viser kokepunktskurve for Draugen olje (Leirvik, 2008). Tabell 5.1 Eksempel på forvitringsdata og fysikalsk-kjemiske data for Draugen olje ved 13 C Oljens egenskaper Fersk Kokepunkts temp, ( C) Fordampet, (vol %) 0 30,1 40,9 52,9 Residue (wt, %) ,2 63,9 51,8 Tetthet (g/l) 0,823 0,875 0,89 0,904 Stivnepunkt ( C) Flammepunkt ( C) Viskositet vannfri olje v/ 13 C (mpas) Viskositet av 50 % emulsjon (mpas) Viskositet av 75 % emulsjon (mpas) Viskositet av max.vann (mpas) Max. Vanninnhold (%) Halveringstid for vannopptak (timer) - 0,32 0,21 0,21 Stabilitetsratio - 1 0,88 0,98 Voksinnhold (wt %) 2,4 3,2 3,7 4,6 Asfalteninnhold (wt %) 0,13 0,18 0,21 0,26 Dispergerbar for visk. (mpas) < Ikke dispergerbar for visk. (mpas) >

9 9 Tabell 5.2 Temp. ( C) Eksempel på kokepunktskurve for Draugen olje Volum (%) 100 Kokepunktskurve 15 5, Kumulativ andel i prosent Temperatur, Celsius Oljeprofil - kjemisk karakterisering av oljer En oljeprofil utarbeides med basis i en kjemisk karakterisering av oljen basert på Crude assay og en kvantitativ analyse av semi-flyktige organiske komponenter (polyaromatiske hydrokarboner (PAH)), fenoler og flyktige organiske komponenter. Oljeprofilen brukes som inngangsdata i OSCAR modellen for relevant olje. Tabell 5.3 viser et eksempel på en oljeprofil for en olje (Draugen) med fordeling av komponentgruppene i vektprosent. Tabell 5.3 Eksempel på fordeling av komponentgrupper av olje for Draugen oljen. Draugen Gruppe nr Inndeling av komponentgrupper til OSCAR modellen Vekt % 1 C1-C4 gasses (dissolved in oil) C5-saturates (n-/iso-/cyclo) C6-saturates (n-/iso-/cyclo) Benzene C7-saturates (n-/iso-/cyclo) C1-Benzene (Toluene) et. B *) C8-saturates (n-/iso-/cyclo) C2-Benzene (xylenes; using O-xylene) *) C9-saturates (n-/iso-/cyclo) C3-Benzene *) C10-saturates (n-/iso-/cyclo) C4 and C4 Benzenes C11-C12 (total sat + aro) Phenols (C0-C4 alkylated) *) Naphthalenes 1 (C0-C1-alkylated) *) C13-C14 (total sat + aro) Unresolved Chromatographic Materials (UCM: C10 to C36) NA 18 Naphthalenes 2 (C2-C3-alkylated) *) C15-C16 (total sat + aro) PAH 1 (Medium soluble polyaromatic hydrocarbons (3 rings-non-alkylated;<4 rings) *) C17-C18 (total sat + aro) C19-C20 (total sat + aro) C21-C25 (total sat + aro) PAH 2 (Low soluble polyaromatic hydrocarbons (3 rings-alkylated; 4-5+ rings) *) C25+ (total) 29.0 *) Analysert av SINTEF, NA: Ikke analysert

10 Beredskapstiltak Følgende beredskapstiltak benyttes i OSCAR modellen for simuleringer: Ingen tiltak (respons) Mekanisk oppsamling Dispergering fra båt Dispergering fra helikopter Dispergering fra fly Tabell 5.4 og Tabell 5.5 viser inngangsparametre for mekanisk oppsamling og dispergering som inngår i OSCAR- modellen. Disse parametrene vurderes i hvert tilfelle med hensyn på f.eks. lense effektivitet, operasjonshastighet for båt etc. Tabell 5.4 Eksempel på inngangsparametre for mekanisk oppsamling i OSCAR modellen for Draugenfeltet benyttet i prosjektet Parameter mekanisk oppsamling System OR fartøy, områdeberedskap Fartøy Stril Poseidon Responstid (fra mobilisering til aksjon) 5 t Operasjon natt 65 % av dagtid Strategi Nærmeste olje Lagringskapasitet oppsamlet olje 1000 m 3 Marsjfart 15 knop Lense: NO-1200-R - Lengde 400 m - Åpning (swath width) 180 m - Operasjonshastighet 0,8 knop - Bølgegrense 2,5 m - Effektivitet (maksimum) 80 % Skimmer: - Nominell pumpekapasitet vann - Operasjonell opptakskapasitet emulsjon Tabell 5.5 Transrec m 3 /t 170 m 3 /t Eksempel på inngangsparametre for dispergering i OSCAR modellen for Draugenfeltet benyttet i prosjektet Parameter dispergering Eksisterende Nytt /fremtidig Helikoptersystem båtpåføringssystem båtpåføringssystem System OR fartøy, OR fartøy, Helikopter Response områdeberedskap områdeberedskap 3000 Fartøy Stril Poseidon Havila-båter Responstid (fra mobilisering til 3 t 3 t 3 t aksjon) Operasjon natt 65 % av dagtid 65 % av dagtid 1 t skumring sol opp/ned Strategi Tykkeste olje Tykkeste olje Marsjfart 15 knop 15 knop 95 knop Terskel vind 30 knop 30 knop 30 knop Påføringsrate 60 l/min 120 l/min 900 l/min Sprayebredde 16 m 26 m 25 m Mengde dispergeringsmiddel 50 m 3 50 m 3 Påføringshastighet 2 knop 5 knop 40 knop Dispergeringsmiddel Dasic NS Dasic NS Dasic NS

11 Utslippsscenarioer (DFU) Denne metodikken beskriver hvilke potensielle utslippsscenarier (DFU = definert fare og ulykkessituasjon) som velges ut som en basis for beredskapsanalyser. En DFU inkluderer i denne sammenheng parametre som utslippsposisjon, utslippsmengde, varighet av utslippet, oljetype og vertikal posisjon (overflate eller undervannsutslipp). Under utvikling av metodikken ble ca. 10 DFU er valgt som et utgangspunkt for beredskapsanalyser, men dette antallet ble innsnevret underveis til et mindre sett av relevante utslippsscenarier. Eksisterende metodikk baserer seg derfor på enkeltanalyser av mindre utslipp for et sett utslippsscenarier som er basert på resultater fra prosjektet, samt et større relevant utslipp spesifikt for oljefeltet som inkluderer kombinasjon med flere tiltak også inngår i analysen. For mindre utslipp anbefales det å utføre analyser av 4 akutte utslipp i størrelsesorden m 3, Tabell 5.6 viser de valgte utslippsscenarier (DFU) for alternative beredskapstiltak samt utslippsmengde av olje i kubikkmeter (m 3 ). Beredskapstiltak inkluderer ingen tiltak, mekanisk oppsamling, dispergering fra båt, helikopter og fly samt kombinert tiltak for et større relevant utslipp. Her benyttes best tilgjengelig bekjempelsesmetoder. Tabell 5.7 viser inngangsparametre for valg av simuleringsperiode (tidspunkt, årstid og dager) for beredskapsanalysen. Tabell 5.8 viser til inngangsparametre for vindstyrke og sjøvannstemperatur. Konstant vindstyrke på 5, 10 m/s og 12 m/s samt historisk lokal strøm for simuleringsperiode over 5 dager. Tabell 5.9 viser konstant utslippsrate (m 3 /time) over hele simuleringsperioden. Tabell 5.10 viser terskelverdiene for løste komponenter i vannsøylen samt terskelverdi for overflate- emulsjon. Terskelverdier for vannsøylen er ment å reflektere effektgrenser for akutt skade på fiskeegg og larver. På grunn av store variasjoner mellom ulike oljer og ulike forvitringsgrader av disse, samt mellom ulike fiskeslag, vil det alltid være usikkerheter i slike anslag. Siden våre terskelverdier i hovedsak skal gi grunnlag for å sammenlikne ulike beredskapstiltak er imidlertid ikke valget av verdier kritisk. Terskelverdi for filmtykkelsen reflekterer nedre grense for effektiv bruk av både mekanisk oppsamling og kjemisk dispergering av olje på sjø (0,1mm). Terskelverdi for eksponering av sjøfugl er satt til 0,01mm (French et al.(1996). Tabell 5.6 Utslippsscenarioer (DFU) for utslippsmengde og tiltaksalternativene Utslippsmengde, m 3 Ingen tiltak Mekanisk oppsamling Dispergering fra båt Dispergering fra helikopter Dispergering fra fly Kombinert tiltak a) 50 X X X X 500 X X X X 1000 X X X X 2000 X X X X Større utslipp X X a): Større utslipp spesifikk for oljefeltet med kombinasjon av flere tiltak Tabell 5.7 Simuleringsperiode Simuleringsperiode, årstid Simuleringsperiode, dato a) Simuleringsperiode, klokkeslett Simuleringsperiode, dager Sommer 1. juni 10:00 5 Vinter 1. desember 10:00 5 a) Velger relevante scenarier som ligger nærmest opp mot den aktuelle årstiden for eksponering på vannoverflate (sjøfugl). For eksponering i vannsøylen kan andre tidsperioder være aktuelle ut fra reelle gyting/klekke perioder, samt benytte reelle vind og strømdata. Vurderes ut fra hvert tilfelle.

12 12 Tabell 5.8 Temperatur, årstid og vindstyrke Temperatur sjøvann, ºC Vindstyrke, m/s Vindstyrke, m/s Vindstyrke, m/s Tabell 5.9 Utslippsrate Utslippsrate, m 3 /t Utslippsmengde, m /0, /0,5 t /t /2t Tabell 5.10 Terskelverdier WAF, ppb a) THC, ppm b) Filmtykkelse, mm c) Filmtykkelse, mm d) ,1 0,01 a): WAF =Water Accommodate Fraction, vannløselig fraksjon, ppb: parts per billion b): THC = Total hydrokarbon; løst og dispergert, ppm: parts per million c): Overflate filmtykkelse av oljeemulsjon for tiltak (mekanisk oppsamling og dispergering) d): Overflate filmtykkelse av oljeemulsjon for eksponering av sjøfugl

13 13 6 Inngangsdata for eksponeringsanalysene (naturressurser) 6.1 Oversikt over sårbare naturressurser vannsøylen og overflate En forutsetning for å beregne eksponering av biologiske ressurser i vannsøylen og overflate etter et oljeutslipp er at det foreligge gode tilgjengelige sensitivitetskart som viser en oversikt over viktige sårbare naturressurser i det aktuelle området. Eksempel på oversikt over sårbare naturressurser i vannsøylen og overflate er vist for Haltenbanken og Nordsjøen (Havforskningsinstituttet, 2007). Figur 6.1 og Tabell 6.1 viser hvilke viktige fiskeslag som gyter i Nordsjøen spredt over større deler av året. Figur 6.2 og Tabell 6.2 viser gyteområder for norsk vårgytende sild (NVG) og nordøstarktisk sei langs Møre og Trøndelagskysten. Figur 6.1 Fordeling av gyteområder for noen viktige fiskearter i Nordsjøen. (Havforskningsinstituttet, 2007)

14 14 Tabell 6.1 Gyteperioder for noen kommersielt og økologisk viktige fiskeslag i Nordsjøen. E = egg og L = larver. (Havforskningsinstituttet, 2006). Cod = Torsk, Saithe =Sei, Herring = Sild, Mackerel =Makrell, Sandeel =Tobis Figur 6.2 Tabell 6.2 Venstre side: Gyteområder for sild (røde områder) og drift av larver (rosa). Høyre side: Gyteområder for sei (lys brun) og områder for larvedrift (blå) (Fiskedirektoratet, 2008). Tabellen viser gyteperiode (E) og periode med klekking (E/L), samt periode med drivende av larver (L). (OLF, 2003). Herring =Sild, Saithe =Sei Figur 6.3 viser utbredelse og tetthet av lomvi for sommer og vinter halvåret for Nordsjøen, mens Figur 6.4 viser utbredelse og tetthet av lundefugl for sommer og høst langs Norskekysten.

15 15 Figur 6.3 Utbredelse og tetthet av lomvi om sommeren og høsten (fra Fauchald et al.,2005). (Antall fugl i 10 x10 km ruter). Figur 6.4 Utbredelse og tetthet av lundefugl om sommeren og høsten (fra Fauchald et al.,2005). (Antall fugl i 10 x10 km ruter).

16 16 7 Eksempel på presentasjon av resultater fra beredskapsanalyse Utslippsscenario: Type olje: Draugen råolje Mengde utslipp: 1000 m 3 / 1 time Vindstyrke: 5 og 10 m/s Årstid: Sommer Sjøtemperatur: 13 C Simuleringsperiode: 5 døgn Tiltaksalternativer: - Ingen tiltak - Mekanisk oppsamling (ett NOFO-system) - Dispergering fra båt med ett eksisterende ( 1.generasjonsystem ) båtpåføringssystem - Dispergering fra båt med ett nytt/fremtidig ( 2.generasjonsystem ) båtpåføringssystem - Dispergering fra helikopter Kvantitativ presentasjon /dokumentasjon: Massebalanser av oljen Eksponering på overflateareal Eksponering av vannløselige komponenter (WAF) og dispergert olje (THC) i vannsøylen

17 Massebalanser Massebalanser over 5 dager simulering av 1000 m 3 sommerforholde (13 C). Draugen råolje ved 10m/s vind og A) Ingen tiltak Draugen 1000m 3, 10 m/s vind, sommer Ingen respons Massebalanse 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% Fordampet Overflata Dispergert Oppsamlet Sediment Strandet Nedbrutt Utenfor grid Figur 7.1 0% Ingen tiltak Tid (dager) B) Mekanisk oppsamling (ett NOFO system) 100% 90% Draugen 1000m 3, 10m/s vind, sommer Mekanisk oppsamling Massebalanse 80% 70% 60% 50% 40% 30% Fordampet Overflata Dispergert Oppsamlet Sediment Strandet Nedbrutt Utenfor grid 20% 10% Figur 7.2 Olje oppsamlet: 150 tonn 0% Mekanisk oppsamling Tid (dager)

18 18 C) Dispergering fra helikopter Draugen 1000m 3, 10 m/s vind, sommer Dispergering helikopter Massebalanse 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% Figur 7.3 Olje kjemisk disp: Tidsvindu 419 tonn for kjemisk disp. Disp.middel brukt (m 3 ): 27,3 tonn 0% Tid (dager) Dispergering fra helikopter Fordampet Overflata Dispergert Oppsamlet Sediment Strandet Nedbrutt Utenfor grid D) Dispergering fra båt (1. generasjon båtpåføringssystem) Draugen 1000m 3, 10 m/s vind, sommer Dispergering båt eksist. system 100% 90% Massebalanse 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% Tidsvindu for kjemisk disp. Olje kjemisk disp: 308 tonn Disp.middel brukt (m 3 ): 20,3 tonn Fordampet Overflata Dispergert Oppsamlet Sediment Strandet Nedbrutt Utenfor grid 0% Tid (dager) Figur 7.4 Dispergering fra båt med eksisterende båtpåføringssystem

19 19 E) Dispergering fra båt (2. generasjon båtpåføringssystem) Draugen 1000m 3, 10 m/s vind, sommer Dispergering båt nytt system 100% 90% Massebalanse 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% Tidsvindu for kjemisk disp. Olje kjemisk disp: 417 tonn Disp. middel brukt (m 3 ): 27,3 tonn Fordampet Overflata Dispergert Oppsamlet Sediment Strandet Nedbrutt Utenfor grid 0% Tid (dager) Figur 7.5 Dispergering fra båt med nytt/fremtidig båtpåføringssystem 7.2 Mengde olje (tonn) på overflate Mengde vannfri olje (tonn) på overflate etter 5 dagers simulering av 1000 m 3 Draugen råolje på sjø. A) 5m/s vind, sommer Mengde olje på overflate (tonn) Draugen 1000m 3 5m/s sommer Draugen 5m/s, Ingen respons Draugen 5m/s, Mekanisk Draugen 5m/s, Disp.helikopter Draugen 5m/s, Disp.båt eksisterende Draugen 5m/s, Disp.båt nytt Tid (dager) Figur 7.6 Mengde olje på overflate, 5 m/s, sommer

20 20 B) 10 m/s vind, sommer Mengde olje på overflate (tonn) Draugen 1000m 3 10m/s sommer Draugen 10m/s, Ingen respons Draugen 10m/s, Mekanisk Draugen 10m/s, Disp.helikopter Draugen 10m/s, Disp.båt eksisterende Draugen 10m/s, Disp.båt nytt Tid (dager) Figur 7.7 Mengde olje på overflate, 10 m/s, sommer 7.3 Mengde løste komponenter (WAF) og dispergert olje (THC) i vannsøylen Volum (km 3 ) WAF >50ppb Draugen 1000m 3 5m/s sommer Draugen 5m/s, Ingen respons Draugen 5m/s, Mekanisk Draugen 5m/s, Disp.helikopter Draugen 5m/s, Disp.båt eksisterende Draugen 5m/s, Disp.båt nytt Tid (dager) Figur 7.8 Mengde løste komponenter i vannsøylen, 5 m/s, sommer

21 21 Volum (km 3 ) WAF >50ppb Draugen 1000m 3 10m/s sommer Draugen 10m/s, Ingen respons Draugen 10m/s, Mekanisk Draugen 10m/s, Disp.helikopter Draugen 10m/s, Disp.båt eksisterende Draugen 10m/s, Disp.båt nytt Tid (dager) Figur 7.9 Mengde løste komponenter i vannsøylen, 10 m/s, sommer Draugen 1000m 3 5m/s sommer Draugen 5m/s, Ingen respons Draugen 5m/s, Mekanisk Draugen 5m/s, Disp.helikopter Draugen 5m/s, Disp.båt eksisterende Draugen 5m/s, Disp.båt nytt Volum (km 3 ) THC >1ppm Tid (dager) Figur 7.10 Mengde dispergert olje i vannsøylen, 5 m/s, sommer

22 Draugen 1000m 3 10m/s sommer Draugen 10m/s, Ingen respons Draugen 10m/s, Mekanisk Draugen 10m/s, Disp.helikopter Draugen 10m/s, Disp.båt eksisterende Draugen 10m/s, Disp.båt nytt Volum (km 3 ) THC >1ppm Tid (dager) Figur 7.11 Mengde dispergert olje i vannsøylen, 10 m/s, sommer

23 Påvirket (sveipet) overflateareal og volum i vannsøylen A) Påvirket areal (km 2 ) på overflate Draugen 1000m 3 Påvirket areal (km 2 ) på overflaten > 0.1mm Draugen 1000m3 5m/s sommer Draugen 1000m3 10m/s sommer Draugen 1000m3 5m/s vinter Draugen 1000m3 10m/s vinter 0 Ingen respons Mekanisk oppsamling Disp.helikopter Disp. båt eksisterende Disp. båt nytt Figur 7.12 Påvirket areal (km 2 ) på overflate for oljefilmtykkelse større enn 0,1mm for ingen tiltak, mekanisk oppsamling, dispergering fra helikopter og dispergering fra båtpåføring. B) Påvirket volum i vannsøylen Draugen 1000m 3 Påvirket volum (km 3 ) WAF > 50 ppb Draugen 1000m3 5m/s sommer Draugen 1000m3 10m/s sommer Draugen 1000m3 5m/s vinter Draugen 1000m3 10m/s vinter 0.0 Ingen respons Mekanisk oppsamling Disp.helikopter Disp. båt eksisterende Disp. båt nytt Figur 7.13 Påvirket volum i vannsøylen for konsentrasjoner av vannløselig fraksjon (WAF) større enn 50 ppb for ingen tiltak, mekanisk oppsamling, dispergering fra helikopter og dispergering fra båtpåføring.

24 Påvirket (sveipet) volum for vannløselige komponenter (WAF) i vannsøylen OSCAR modellering for et utslipp av 1000 m 3 Draugen råolje for 10 m/s vindstyrke (sommer). Figurene viser påvirket (sveipet) volum av vannløselige komponenter i vannsøylen etter 5 døgn simulering. A) Ingen tiltak Figur 7.14 Ingen tiltak, 10 m/s, sommer B) Mekanisk oppsamling (ett NOFO system) Figur 7.15 Mekanisk oppsamling, 10 m/s, sommer

25 25 C) Dispergering fra helikopter Figur 7.16 Dispergering fra helikopter, 10 m/s, sommer D) Dispergering fra eksisterende båtpåføringssytem Figur 7.17 Dispergering fra båtpåføring ( 1. generasjonsystem ), 10 m/s, sommer

26 26 E) Dispergering fra nytt/fremtidig båtpåføringssystem Figur 7.18 Dispergering fra båtpåføring ( 2. generasjonsystem ), 10 m/s, sommer

27 27 8 Eksempel på presentasjon av resultater fra simulering og eksponering av fiskeegg - og larver Eksempel: Beliggenhet for gyteområdet for sild anslås på grunnlag av kart fra konsekvensutredning for Norskehavet, (Fiskeridirektoratet, 2008) (Figur 6.2) Antar at eggene klekkes 1. mars Klekking antas å vare i 2 måneder (60 døgn) 1000 m 3 utslipp av olje over en timer fra Draugenfeltet antas å foregå midt i gyteperioden (30.mars) Simulering: o Fra 1. mars slippes det ut 5000 partikler fra tre gytefelt som til sammen representerer den aktuelle delen av gyteområdet (Møre, Frøyabanken og Haltenbanken). Figur 8.1 viser modellert fordeling av larvepartikler 30 døgn etter start av gyteperioden. o Antall partikler antas å representere hele gytebiomassen i området o Utslippet starter kl , 30.mars. Tiltak: o Etter 3 timer ankommer helikopter med dispergeringsmidler (kl ). Fram til mørkets frembrudd gjennomfører helikopteret til sammen 10 turer, hver med påføring av 3 m 3 dispergeringsmiddel. o Beregningene av oljedrift og eksponering av drivende larver fortsetter i ytterligere 30 dager.

28 28 Figur 8.1 Modellert fordeling av larvepartikler 30 døgn etter start av gyteperioden. Draugen er markert med kvadrat med kryss i. Gyting/klekking er antatt å starte 1. mars og vare i to måneder. Hvite felt er de tre gyteområder som er inkludert i beregningene. Resultat fra simuleringen Resultatene fra eksponeringsberegningene på larvene er vist på Figur 8.2, Figur 8.3. Figur 8.2 viser overordnede data for alle partiklene som representerer de drivende larvene. Den svarte kurven med skala til venstre viser gjennomsnittlig kroppskonsentrasjon 1 av vannløselige oljekomponenter i de eksponerte larvene, mens den røde kurven med skala til høyre viser andelen døde larver av det totale antallet til en hver tid. Den totale andelen døde larver er i dette tilfellet svært lavt, dvs prosent av de klekkede larvene 60 døgn etter start av klekkingen i forhold til hele ressursen i området. Dette tallet fremkommer ved at dødeligheten for hver modellpartikkel beregnes underveis i drivperioden ut fra den akkumulerte kroppskonsentrasjonen av oljekomponenter i den gitte modellpartikkelen. Den totale dødeligheten er gitt av summen av dødeligheten for samtlige partikler som er fulgt i simuleringen. I beregningene er det tatt utgangspunkt i gjennomsnittlige LC 50 -verdier for de ulike vannløselige oljekomponentene, men for å ta hensyn til usikre faktorer (særlig mulig effekt av dispergert olje) er disse standardverdiene redusert med en faktor på 10, tilsvarende en økt sensitivitet med samme faktor. Resultatene av beregningene er således å betrakte som konservative anslag. 1 Vi har her valgt å bruke benevningen kroppskonsentrasjon, mens den tilsvarende engelske benevningen er body residue.

29 E-04 Midlere kroppskonsentrasjon Dødelighet, % Midlere kroppskonsentrasjon, ppm x10-4 % 3.E-04 2.E-04 1.E-04 Dødelighet, % 0 0.E Tid fra start av klekking, døgn Figur 8.2 Tidsutvikling av eksponering av larvepartiklene. Merke at klekking av sildelarver er antatt å starte 1. mars og vare i 60 døgn, mens mulig eksponering av oljekomponenter starter i forbindelse med oljeutslippet 30.mars. Pilene viser hvilken skala som gjelder for de ulike kurvene. Skala for midlere kroppskonsentrasjon (sort kurve, enhet ppm) er s til venstre, mens skalaen for dødelighet (rød kurve, enhet %) er til høyre. Figur 8.3 viser fordelingen av dødeligheten for de eksponerte modellpartiklene, dvs. partikler med registrert kroppskonsentrasjon større enn null. Dette utgjorde et antall på 1036 av totalt 5000 modellpartikler. Den svarte kurven på figuren viser dødeligheten for de eksponerte partiklene ordnet i stigende rekkefølge, begrenset nedad til en dødelighet på prosent. Y-aksen på figuren viser andelen av de eksponerte partiklene som har dødelighet lik eller større enn verdiene på x-aksen. Den røde kurven på figuren viser en logaritmisk normalfordeling som er tilpasset de beregnede dataene. Den tilpassede fordelingen viser at en andel på ca 0,1 prosent (dvs. 1 promille) av de eksponerte partiklene vil ha en dødelighet lik eller større enn 1 prosent (se tynn rød ledelinje). En kan velge å betrakte en dødelighet på 1 % (prosent) som en konservativ effektgrense som ivaretar mulige langtidseffekter i tillegg til akutt dødelighet. Larver med en eksponering som gir forventet dødelighet lik eller større enn denne effektgrensen antas således å ha redusert evne til å overleve på lengre sikt, mens de med lavere eksponering antas å ha den naturlige sannsynlighet for å overleve. For å avgjøre om et tiltak som dette er akseptabelt ut fra miljømessige hensyn trengs en akseptgrense for påvirkning. Med den foreslåtte metodikken kan en slik grense settes som en maksimal verdi for andelen av gyteproduktene som blir berørt. En berørt andel på 5 % (prosent) kan anses som en konservativ grense med tanke på påviselige effekter på rekruttering av en ny årsklasse.

30 % 3.5 % Andel av eksponerte partikler 3.0 % 2.5 % 2.0 % 1.5 % 1.0 % 0.5 % 0.0 % 1.E-12 1.E-11 1.E-10 1.E-09 1.E-08 1.E-07 1.E-06 1.E-05 1.E-04 1.E-03 1.E-02 1.E-01 1.E+00 1.E+01 1.E+02 Dødelighet, % Figur 8.3 Fordeling av dødelighet i partikler som er blitt eksponert for olje (dvs partikler av 5000 med kroppskonsentrasjoner > 0). Y-aksen viser andel av eksponerte partikler som har dødelighet lik eller større enn verdien på x-aksen. Den røde kurven viser en tilpasset lognormalfordeling. Denne kurven gir en sannsynlighet på ca 0,1 % for en dødelighet lik eller større enn 1 % (se tynn rød ledelinje). Det skraverte området på kurven viser dødelighet større enn 1 %. I dette tilfelle vil den berørt andel av gyteproduktene ligge langt under en slik akseptgrense: Siden den eksponerte andel i dette tilfellet utgjør ca 20 prosent av det totale antall modellpartikler (1036 partikler av totalt 5000) vil vi således finne en mulig effekt (dødelig lik eller større enn 1 prosent) på bare 0,2 promille av larvebestanden som klekkes ut i løpet av to måneder. Dette kan med stor sikkerhet antas å være innenfor akseptable grenser. Konklusjon: Eksemplet over antyder at et oljeutslipp på (1000 m 3 ) i gyteperioden (mars)som bekjempes med en begrenset mengde dispergeringsmidler (30 m 3 ) ikke kan medføre noen merkbar effekt på rekrutteringen av vårgytende sild fra gytefeltene på Møre og Haltenbanken.

31 31 9 Eksempel på presentasjon av resultater fra simulering og eksponering av sjøfugl Figur 9.1 viser en oversikt over oppsettet fra OCSAR simuleringen for årstid, vindstyrke og type responser (ingen tiltak, mekanisk oppsamling og dispergering) Eksempel: Utslipp: 1000m 3 Draugen olje, se Figur 9.1 for oppsettet fra OSCAR simuleringene Antar en uniform fordeling av sjøfuglene slik at tettheten i det nye rutenettet blir n/100, hvor n er antall fugl i km ruter, Tilsvarende interpolering ble utført for oljeflakene; ved å aggregere mindre oljeflak til samme oppløsning som fugledataene se Figur 9.2 Sjøfuglsdataene fra OSCAR simuleringen tas over på et rutenett med en oppløsning på 1 1 km Antall fugl som kan bli eksponert for oljesølet kan beregnes som R = n/100 k, hvor k er antall 1 1 km ruter med olje på havoverflaten (de fargede rutene i Figur 3.10). For den valgte ruten i eksempelet med lunde vil således 61/ = 16 fugl befinne seg i et 26 km 2 stort område med en gitt sannsynlighet for å bli direkte eksponert for oljeforurensningen. Det neste trinnet vil være å estimere dødeligheten til fugl som befinner seg i risikoområdet (for eksempel andelen av de 16 lundefuglene som forventes å dø som følge av at de befinner seg i området). Det er allment akseptert at det er tilnærmet 100 % sannsynlighet for at en fugl dør hvis den blir tilsølet med olje (med mer Christensen-Dalsgaard et al., 2008; French et al., 1996, 2004). French et al. (1996) beregnet terskelverdien for tilsøling av sjøfugl til 10 mikrometer (0,01 mm)

32 32 Forventet akutt dødelighet (D) kan dermed beregnes som D = R F P, der F er andelen av ruter med filmtykkelse over 10 m og P er dens dødelighet gitt at den befinner seg i et område med oljeflak tykkere enn 10 m (French-McCay, 2004). Størrelsen til P vil derfor avhenge av art (atferd) og en rekke andre forhold som for eksempel fysisk tilstand og flygedyktighet (alder). For alkefugler og andre pelagisk dykkende sjøfugler som tilbringer mye tid på havoverflaten er P estimert til 99 %. mens for måker og andre pelagisk overbeitende sjøfugler er P estimert til 5 % (French-McCay, 2004). Det framgår av figuren at i den km ruten som er valgt som eksempel, er det 4 ruter med aggregert filmtykkelse over 0,01 mm, dvs. at 4/26 deler av fuglene i risikoområdet blir eksponert over grenseverdien (Figur 9.2). Forventet akutt dødelighet (D) for blir da 16 4/26 99 % = 2,4. Ved å repetere en slik enkel romlig analyse over alle rutene i rutenettet for fuglearter med ulik P og utbredelse vil man få en indikasjon på effekten av de forskjellige beredskapstypene under forskjellige sesonger og værforhold. De utvalgte fugleartene er lomvi, som på denne skalaen har en relativ uniform utbredelse både om sommeren og vinteren; lunde som er noe mer klumpvis fordelt og er nesten fraværende i Norskehavet om vinteren og til slutt krykkje som tilhører den økologiske gruppen pelagisk overbeitende sjøfugl og dermed har en betraktelig lavere P. Figur 9.2. Illustrasjon av omfordeling av sjøfugl fra km rutenett til en felles plattform med oljedriftsimuleringene på en oppløsning på 1 1 km. Figuren til venstre illustrerer estimert distribusjon av lundefugl i et 5600 km 2 stort område ved Haltenbanken (Fauchald et al.; 2005). Figuren til høyre illustrerer fordeling av de 61 lundefuglene i 1 1 km ruter og gjennomsnittlig filtykkelse til oljeflakene.

33 33 Resultat Figur 9.3 viser en illustrasjon av effekten av beredskapstyper (ingen tiltak, mekanisk oppsamling og dispergering fra helikopter) som funksjon av overflate areal basert på OSCAR simuleringer og tapsantall av fugler. Figur 9.4 viser eksempel på hvordan resultater framstilles for sammenligning og vurdering av tapsantallet for fugl i det aktuelle området. Figur 9.3 Illustrasjon av effekten av forskjellig beredskapstyper på oljeflakareal og tapsantall om sommeren på Draugenfeltet. Sommer 10 ms Sommer 5 ms Tap (ind.) Tap (ind.) No Resp. Mek. Resp. Disp. Resp. 0 No Resp. Mek. Resp. Disp. Resp. Figur 9.4 Eksempel på estimert totaltap (sum tap for lomvi, lunde og krykkje) ved et 1000m 3 oljeutslipp på Draugenfeltet for sommersesong ved 2 ulike vindstyrker

34 34 10 Aksjonsplaner Utarbeidelse og forslag til generiske aksjonsplaner utarbeides med basis på beredskapsanalyse med påfølgende NEDRA vurdering. Kriterier og dokumentasjon som grunnlag for utarbeidelse av aksjonsplaner er gitt ved: Oljens sammensetning og forvitringsegenskaper Oljens dispergerbarhet for bestemmelse av tidsvindu for bruk av dispergeringsmiddel Effektiviteten av forskjellige tiltaksalternativer Årstidsvariasjoner mht. effektivitet av utstyr og potensielle eksponering for biologiske ressurser Følgende aksjonsplaner er gitt som eksempler: Utslipp: m 3 olje Utslipp: m 3 olje Utslipp: m 3 olje

35 Aksjonsplan: Utslipp m 3 olje Målsetting Minimere miljøskade Hindre olje/emulsjon å nå strandsonen og/eller berøre sårbare ressurser Overordnet strategi Aktuell teknologi / metode Tiltak Prioritet reduksjon miljøskade: ihht. i Bruk av dispergeringsmiddel eller naturlig dispergering og monitorering ved sterk vind Vind Dispergering båt /helikopter Grunnlag: Analyse Vinter Sommer 0-5 m/s 1) Dispergering Dispergering 5-11 m/s Dispergering Dispergering >11 m/s Naturlig dispergering ved sterk vind og lite olje igjen på overflaten - overvåkning. Beredskapsstrategi på månedsbasis: Naturlig dispergering / monitorering Kjemisk dispergering Mekanisk oppsamling 14 Vindhastighet, m/s Jan Feb Mar Apr Mai Jun Jul Aug Sept Okt Nov Des Måned 1) Ved dispergering ved vind < 5 m/s anbefales bruk av kunstig energi etter behandling med dispergeringsmiddel (kunstig energi menes ved hjelp av f.eks. båtens propeller, Fi-Fi anlegg, vannjett fra MOB-båt).

36 Aksjonsplan: Utslipp m 3 olje Målsetting Minimere miljøskade Hindre olje/emulsjon å nå strandsonen og/eller berøre sårbare ressurser Overordnet strategi Aktuell teknologi / metode Tiltak Prioritet reduksjon miljøskade: ihht. i Bruk av dispergeringsmiddel. I kombinasjon med mekanisk i vinterhalvåret (mørke). Alternativ til mekanisk oppsamling er bruk av dispergering båt /helikopter i vinterhalvåret Naturlig dispergering og monitorering ved sterk vind. Vind Dispergering Helikopter Mekanisk oppsamling NOFO / OR system Alternativt: Dispergering båt Vurdere mer enn ett påføringssystem (2 helikopter eller 1 helikopter + 1 båt) ved større utslipp dersom dispergering brukes som eneste respons. Grunnlag: Analyse Oktober - februar Mars - september 0-5 m/s 1) Dispergering/ Dispergering mekanisk 5-14 m/s Dispergering/ mekanisk Dispergering >14 m/s Naturlig dispergering ved sterk vind og lite olje igjen på overflaten - overvåkning. Beredskapsstrategi på månedsbasis: Naturlig dispergering / monitorering Kjemisk dispergering Kjemisk dispergering / Mekanisk oppsamling 14 Vindhastighet, m/s Jan Feb Mar Apr Mai Jun Jul Aug Sept Okt Nov Des Måned 1) Ved dispergering ved vind < 5 m/s anbefales bruk av kunstig energi etter behandling med dispergeringsmiddel (kunstig energi menes ved hjelp av f.eks. båtens propeller, Fi-Fi anlegg, vannjett fra MOB-båt).

37 Aksjonsplan: Utslipp m 3 olje Målsetting Minimere miljøskade Hindre olje/emulsjon å nå strandsonen og/eller berøre sårbare ressurser Overordnet strategi Aktuell teknologi / metode Tiltak Prioritet reduksjon miljøskade: ihht. i Mekanisk oppsamling opp til 10 m/s vind. Dispergering som et supplement til mekanisk oppsamling i deler av året med lite gyteprodukter i sjøen. Kjemisk og naturlig dispergering og monitorering ved sterk vind. Vind Mekanisk oppsamling NOFO / OR system Dispergering båt /helikopter Vurdere supplering med dispergering fra båt eller to mekaniske systemer ved økende utslippsmengder over 1000 m 3. Grunnlag: Analyse og beslutningsmodell Juli - februar Mars - juni 0-5 m/s 1) Mekanisk/ Mekanisk dispergering 5-10 m/s Mekanisk/ Mekanisk dispergering m/s Dispergering Dispergering >14 m/s Naturlig dispergering ved sterk vind og lite olje igjen på overflaten - overvåkning. Beredskapsstrategi på månedsbasis: Naturlig dispergering / monitorering Kjemisk dispergering Mekanisk oppsamling / kjemisk dispergering Mekanisk oppsamling 14 Vindhastighet, m/s Jan Feb Mar Apr Mai Jun Jul Aug Sept Okt Nov Des Måned 1) Ved dispergering ved vind < 5 m/s anbefales bruk av kunstig energi etter behandling med dispergeringsmiddel (kunstig energi menes ved hjelp av f.eks. båtens propeller, Fi-Fi anlegg, vannjett fra MOB-båt).