Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7318/1-1 Bone i PL716 i Barentshavet

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7318/1-1 Bone i PL716 i Barentshavet"

Transkript

1 Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7318/1-1 Bone i PL716 i Barentshavet ENI Norge AS Rapportnr.: , Rev. 00 Dokumentnr.: 1112YRWR-3 Dato:

2 Prosjektnavn: MRABA i PL 716 DNV GL AS Oil & Gas Rapporttittel: Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7318/1-1 Bone i PL716 i Barentshavet Environmental Risk and Preparedness P.O.Box 300 Oppdragsgiver: ENI Norge AS, Postboks 101 Forus 4064 STAVANGER Norway 1322 Høvik Norway Tel: Kontaktperson: Ole Hansen NO MVA Dato: Prosjektnr.: PP Org. enhet: Environmental Risk and Preparedness Rapportnr.: , Rev. 00 Dokumentnr.: 1112YRWR-3 Oppdragsbeskrivelse: Beskyttet etter lov om opphavsrett til åndsverk m.v. (åndsverkloven) DNV GL Alle rettigheter forbeholdes DNV GL. Med mindre annet er skriftlig avtalt, gjelder følgende: (i) Det er ikke tillatt å kopiere, gjengi eller videreformidle hele eller deler av dokumentet på noen måte, hverken digitalt, elektronisk eller på annet vis; (ii) Innholdet av dokumentet er fortrolig og skal holdes konfidensielt av kunden, (iii) Dokumentet er ikke ment som en garanti overfor tredjeparter, og disse kan ikke bygge en rett basert på dokumentets innhold; og (iv) DNV GL påtar seg ingen aktsomhetsplikt overfor tredjeparter. Det er ikke tillatt å referere fra dokumentet på en slik måte at det kan føre til feiltolkning. DNV GL og Horizon Graphic er varemerker som eies av DNV GL AS. DNV GL distribusjon: Fri distribusjon (internt og eksternt) Fri distribusjon innen DNV GL Fri distribusjon innen det DNV GL-selskap som er kontraktspart Ingen distribusjon (konfidensiell) Nøkkelord: Letebrønn, Barentshavet, Havis olje, miljørisiko, oljevernberedskap Rev.nr. Dato Årsak for utgivelser Utført av Verifisert av Godkjent av 0 [yyyy-mm-dd] First issue DNV GL Rapportnr , Rev. 00 Page i

3 Innholdsfortegnelse SAMMENDRAG... 4 EXECUTIVE SUMMARY... 7 DEFINISJONER OG FORKORTELSER INNLEDNING Aktivitetsbeskrivelse Hensikt/formål ENIs akseptkriterier for akutt forurensning Gjeldende regelverkskrav 14 2 BESKRIVELSE AV UTSLIPPSSCENARIER Dimensjonerende DFU Sannsynlighet for dimensjonerende DFU Utblåsningsrater og -varigheter 18 3 OLJEDRIFTSMODELLERING Oljetype og oljens egenskaper Oljedriftsmodellen Modellens begrensning og krav til inngangsdata Beskrivelse av modellerte utblåsningsscenarier Oljedriftsmodellering Resultater 22 4 METODIKK FOR MILJØRETTET RISIKOANALYSE Usikkerhet i miljørisikoanalysen 35 5 MILJØBESKRIVELSE Verdifulle Økosystem Komponenter (VØKer) Utvalgte VØKer 38 6 MILJØRETTET RISIKOANALYSE RESULTATER Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra letebrønn 7318/ Miljørisiko Oppsummering av miljørisiko forbundet med letebrønn 7318/ BEREDSKAPSSTRATEGI OG PRINSIPPER I NORGE Generelt Systembeskrivelse Ansvar for oljevernberedskap på norsk sokkel 59 8 OLJEEGENSKAPER OG FORVITRING Generelt Oljeegenskaper Havis råolje 63 9 BEREGNET SYSTEMBEHOV Metodebeskrivelse Inngangsdata Analyseresultater Konklusjon beregnet systembehov 72 DNV GL Rapportnr , Rev. 00 Page ii

4 10 BEREDSKAPSMODELLERING I OSCAR OSCAR Inngangsdata Modelleringsresultater - Overflateutblåsning Modelleringsresultater - Sjøbunnsutblåsning Vurdering av resultater i forhold til beredskapsmodellering MILJØKONSEKVENSER (BESTANDSTAP) OG BEREDSKAP Bestandstap og effekt av oljevernberedskap Miljøeffekter av kjemisk dispergering OPPSUMMERING BEREDSKAPSANALYSE FOR BRØNN 7318/1-1 - RESULTATER OG KONKLUSJONER REFERANSER Appendix A Appendix B Appendix C Appendix D Appendix E Appendix F Metodebeskrivelse MIRA metodikk Bestandstap vist for alle arter og Miljørisiko vist som frekvens Ressursbeskrivelse Barentshavet Beregning av nominelt systembehov - inngangsdata OSCAR modellering- parametere/oppsett Massebalanse-figurer DNV GL Rapportnr , Rev. 00 Page iii

5 SAMMENDRAG Eni Norge AS (heretter Eni) planlegger boring av letebrønn 7318/1-1 Bone i PL716 i Barentshavet. Brønnen ligger sentralt i Barentshavet ca. 136 km fra nærmeste kystlinje som er Bjørnøya. Vanndypet i området er 401 meter. Boringen er planlagt gjennomført i løpet av vinter 2016/2017, og brønnen skal bores med den halvt nedsenkbare riggen Scarabeo 8. Som forberedelse til den planlagte operasjonen for letebrønn 7318/1-1 er det utarbeidet en miljørettet risikoanalyse og en beredskapsanalyse for aktiviteten. Miljørisiko Miljørisikoanalysen er gjennomført som en skadebasert analyse i henhold til Norsk olje og gass sin veiledning for gjennomføring av miljørisikoanalyser for petroleumsaktiviteter på norsk sokkel (OLF, 2007). Miljørisikoen vurderes opp mot Eni Norge AS sine 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 for sjøfugl i åpent hav (lunde om sommeren og havhest om våren, høsten og vinteren): 1-5 % bestandstap: 37 % sannsynlighet (pelagisk sjøfugl i vårsesongen; overflateutblåsning) 5-10 % bestandstap: 4 % sannsynlighet (pelagisk sjøfugl i vintersesongen; sjøbunnsutblåsning) % bestandstap: 1 % sannsynlighet (pelagisk sjøfugl i sommersesongen; overflateutblåsning) Ingen sannsynlighet for > 20 % bestandstap for noen bestander. Pelagisk sjøfugl (havhest) er dimensjonerende for risikonivået med 11 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade i vintersesongen (desember - februar), se Figur 0-1. Det høyeste beregnede risikonivået for sjøfugl på Bjørnøya er 5 % for Moderat miljøskade (lomvi i vårsesongen). For lysloggerloggerdata (lomvi) er det høyeste risikonivået beregnet til 4 % av akseptkriteriene for Moderat miljøskade i høstsesongen. Risikonivået for kystnær sjøfugl på fastland, marine pattedyr og strandhabitat er <1 % i alle sesonger. Miljørisikoen forbundet med boring av letebrønn 7318/1-1 ligger for alle VØK-kategoriene innenfor Enis operasjonsspesifikke akseptkriterier i de ulike sesongene. Det kan dermed konkluderes med at miljørisikoen forbundet med boring av brønn 7318/1-1 i PL716 er akseptabel sett i forhold til Enis akseptkriterier for miljørisiko. Oljedrift etter utblåsning fra letebrønn 7318/1-1 er modellert med integrerte isdatasett. Det er gjort en kvalitativ vurdering av hvorvidt det er sannsynlig at olje vil spres tilstrekkelig langt nord til å påvirke eventuelle ressurser som oppholder seg i den marginale issonen basert på statistiske data for isutbredelse. Basert på disse vurderingene konkluderes det med at det er svært lite sannsynlig at en eventuell utblåsning fra letebrønn 7318/1-1 medfører treff av olje inn i den marginale issone, og negative ringvirkninger for økosystemet tilknyttet iskanten. Vurderingene er gjort uten å ta hensyn til beredskapstiltakene som planlegges å settes inn for ytterligere å begrense drift og spredning av olje ved en reell utslippshendelse. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 4

6 Figur 0-1 Beregnet sesongvis miljørisiko for alle VØK-kategoriene lagt til grunn i analysen for letebrønn 7318/1-1. 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 Enis operasjonsspesifikke akseptkriterier. Beredskap Overflate- og sjøbunnsutblåsning for letebrønnen Bone (PL 716) har vektet rate på henholdsvis 2977 Sm3/d og 2886 Sm3/d og vektet varighet på 2 og 13 dager. Ved bruk av «NOFO-kalkulatoren» ble antall systemer samlet for barriere 1 beregnet til 3 systemer i sommersesong og 4 systemer i vintersesong for både overflateutblåsning og sjøbunnsutblåsning. I følge OSCAR modelleringen forventes hovedandelen av oljen å være fordelt på massekategoriene naturlig dispergert, nedbrutt (biodegradert) og fordampet. Gjenværende olje på overflaten ligger mellom 0,4-0,9 % i forhold til totalt utslippsvolum. Andel oppsamlet olje er høyere om våren enn i vintersesongen. Dette henger sammen med at mindre olje er tilgjengelig for oppsamling om vinteren hovedsakelig som følge av variasjoner i vær og vindforhold. Modelleringenene i OSCAR indikerer at ytterligere systemer vil ha effekt, men at økningen i effekt med økende antall systemer generelt er lav. Resultatene indikerer dermed at det ikke er kapasitet som utgjør begrensende faktor for bekjempelse av olje, men naturlige prosesser knyttet til spredning og forvitring som begrenser oljens tilgjengelighet for effektiv bekjempelse. Samlet sett indikerer resultatene at 4 systemer for en overflateutblåsning og 5-6 systemer for en sjøbunnsutblåsning for alle sesonger vil være en forholdsmessig dimensjonering av barriere 1 hensyntatt både krav til kapasitet og modellert effekt. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 5

7 Kravet til responstid for fullt utbygd barriere 1 er 95 persentil av korteste modellerte drivtid til land. For vinter tilsvarer dette 42,2 døgn og 31,3 døgn for vårsesong. Med totalt 6 systemer vil lengste responstid være under 3 døgn og kravet til responstid for barriere 1 er dermed ivaretatt med betydelig margin. De modellerte tiltaksalternativene viser redusert oppholdstid av olje på havoverflaten, samt reduksjon av olje dispergert i vannsøylen, noe som er av stor betydning med tanke på miljøpåvirkning og miljørisiko. Ved simuleringsslutt viser modelleringene at endringene i andel gjenværende olje på overflaten endrer seg marginalt mellom beredskapsalternativene. Modelleringen med kombinasjonen av kjemisk dispergering og mekanisk opptak viser at effekten av dispergering ikke er vesentlig. Høyest opptak er registrert i vårsesongen. Reduksjonen i olje på overflaten er ikke vesentlig forskjellig mellom alternativene og generelt lav for denne massekategorieningen. Modellering med kort- og lang responstid for første opptakssystem viser en reduksjon i opptatt oljeemulsjon med lang responstid, men ingen vesentlige forskjeller i oljemengder igjen på overflaten etter endt simulering eller endringer i miljørisikoen. Den reduserte mengden oljeemulsjon som ikke tas opp vil i stedet fordampe, dispergere naturlig og nedbrytes. Dimensjonerende emulsjonsmengde for barriere 2 utgjør i underkant av 7 tonn i vår- og vintersesongen. Effekten av mekanisk opptak i barriere 2 med et tiltaksalternativ bestående av 3 NOFO systemer ved Bjørnøya viste ingen effekt av mekanisk bekjempelse. Sett i forhold til forvitringsstudien for referanseoljen Havis vil så lange drivtider på over 31 dager gi usikkerhet ift graden av forvitring/mulig størkning/filmtykkelse mv. Sett under ett vil de marginale emulsjonsmengdene, kombinert med svært lang drivtid, medføre at emulsjon til barriere 2 i praksis ikke vil være effektivt bekjempbar, gitt forutsetningene for denne analysen. Den lange drivtiden innebærer dessuten at det vil være mulig innenfor kravet til responstid å omdisponere systemer fra barriere 1 til barriere 2 etter utslippets slutt dersom sanntidsinformasjon indikerer at dette likevel kan ha effekt. Dette vil særlig være aktuelt for Bjørnøya hvor det ikke finnes lokale beredskapsressurser. For fastlandet i Finnmark eksisterer det allerede en betydelig beredskap for kystsonen som vil kunne settes inn av Eni Norge dersom det skulle bli aktuelt. Samlet vurderes det derfor ikke formålstjenlig å dimensjonere barriere 2 med dedikerte beredskapsressurser. Derimot bør det legges betydelig vekt på overvåkning slik at sanntidsinformasjon kan benyttes som grunnlag for eventuell aksjonering i barriere 2. Sett under ett tilsier de marginale emulsjonsmengdene til barriere 3 i kombinasjon med de lokale forholdene at det ikke er hensiktsmessig å dedikere beredskapsressurser i barriere 3 for Bjørnøya. Dersom situasjonen likevel skulle tilsi at tiltak i barriere 3 er hensiktsmessige, vil det være mulig å mobilisere ressurser fra fastlandet innen responstidskravet (minimum 1 måned). For de marginale emulsjonsmengdene som ev. strander på fastlandet legger en til grunn at det vil håndteres av eksisterende beredskapsressurser. Som for barriere 2 bør det legges betydelig vekt på overvåkning slik at sanntidsinformasjon kan benyttes som grunnlag for eventuell aksjonering i barriere 3. Sjøfugl i åpent hav er dimensjonerende for miljørisikonivået for letebrønn Bone. En reduksjon både i oppholdstid av olje på havoverflaten og eksponert areal vil derfor være gunstig for å redusere negative effekter på sjøfugl. Generelt viser trenden at populasjonstap for et utvalg av redefinerte VØKer avtar med implementering av beredskapstiltak. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 6

8 EXECUTIVE SUMMARY Eni Norge AS (from now on Eni) is planning to drill exploration well 7318/1-1 Bone in PL716 in the Barents Sea. The well is located in the central parts of the Barents Sea, about 136 km from the closest coastline which is Bjørnøya. The water depth in the area is 401 meter. The drilling is planned to start during the winter 2016/2017, and the well will be drilled with the semi-sub rig Scarabeo 8. It has been performed an Environmental Risk Analysis and an Oil Spill Contingency Analysis as part of the preparation for the planned activity. Environmental risk The environmental risk analysis (ERA) is carried out as a damage-based analysis in accordance with the MIRA methodology (OLF, 2007). The environmental risk is measured against Eni s acceptance criteria for environmental risk. Potential effects on populations of pelagic and coastal seabirds, marine mammals, fish and shoreline habitats have been modelled and evaluated. The analysis is carried out for the whole year, and reported seasonally. The highest probability for population loss of seabirds and marine mammals is found for pelagic seabirds (Atlantic puffin in the summer and Northern fulmar in spring, autumn and winter): 1-5 % population loss: 37 % probability (pelagic seabird in the spring; surface blowout) 5-10 % population loss: 4 % probability (pelagic seabird in the winter; seabed blowout) % population loss: 1 % probability (pelagic seabird in the summer; surface blowout) There is no probability for >20 % population loss for any of the calculated populations. Pelagic seabirds (Northern fulmar) is dimensioning for the risk level with 11 % of the acceptance criteria for Moderate environmental damage in the winter season (December- February), see Figur 0-1. The highest calculated risk level for seabirds on Bjørnøya is 5 % for Moderate environmental damage (Atlantic puffin in the spring season). For Seatrack data (Atlantic puffin) the highest calculated risk level is 4 % of the acceptance criteria for Moderate environmental damage in the autumn season. The risk level for coastal seabirds along the coast of Norway (Finnmark), marine mammals and coastal habitats is <1 % in all seasons. The environmental risk calculated for the drilling of exploration well 7318/1-1, for all included VEC categories, is within Eni s operation specific acceptance criteria for all seasons. It can be concluded that the environmental risk connected with the drilling of well 7318/1-1 in PL716 is acceptable according to Eni s acceptance criteria for environmental risk. The oil drift modelling after a blowout from exploration well 7318 / 1-1 is modelled with integrated ice dataset. A visual assessment of whether it is likely that oil will spread far enough north to affect any resources that reside in the marginal ice zone based on statistical data for sea ice extent. Based on these considerations, it is concluded that it is highly unlikely that any blowout from exploration well 7318 / 1-1 entails hits of oil into the marginal ice zone, and negative repercussions for the ecosystem associated with ice edge. The assessments are made without regard to contingency measures which will further limit the oil drift. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 7

9 Figure 0-1 Environmental risk calculated for all VEC categories in each season for exploration well 7318/1-1. The results are shown in percentage as part of Eni s operation specific acceptance criteria for environmental risk. Oil spill contingency The weighted rate for a surface and subsea blowout for exploration well Bone (PL 716) is respectively 2977 Sm 3 / d and 2886 Sm 3 / d and the weighted duration is 2 and 13 days. Using the «NOFO calculator" the number of systems are estimated to 3 systems in summer season and 4 systems in the winter season for both surface blowout and subsea blowout. According to the OSCAR modeling it is expected that the majority of the oil will be distributed in mass categories naturally dispersed, biodegraded and evaporated. Remaining oil on surface is between 0.4 % % of the total discharge volume. Percentage of recovered oil is higher in spring than in winter season. This is because less oil is available for recovery in winter mainly due to variations in weather conditions. The modeling in OSCAR indicates that further systems will have an effect, but that the increase in effect with increasing number of systems is generally low. The results thus indicates that there is no capacity constituting a limiting factor for combating of oil, but natural process associated with the spreading and weathering which limits the availability for effective recovery. Overall, the results indicate that four systems for a surface blowout and 5-6 systems for a subsea blowout for all seasons will be a proportional dimensioning of barrier 1 taking into account both the requirements for capacity and modeled effect. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 8

10 The required response time for fully established barrier 1 is 95 percentile of shortest modeled drift time to shore. For the winter season, this corresponds to 42.2 days and 31.3 days for spring season. With a total of six systems the longest response time will be under three days and the minimum response time for barrier 1 is thus fulfilled with considerable margin. The modeled measures alternatives show decreased retention of oil on the sea surface, as well as reduction of oil dispersed in the water column, which is of high importance in terms of environmental impact and risk. By the end of simulation the modeling shows that the proportion of changes in the proportion of oil on surface changes marginally between the measures alternatives. Modelling with combination of chemical dispersants and mechanical recovery shows that the effect of dispersion is not significant. Most recovery is registered in the spring season. The reduction of oil on the surface is not significantly different between the options and generally low for this mass category. Modelling with short- and long response time for the first recovery system shows a reduction in the recovered oil emulsion with long response, but no significant differences in the amounts of oil left on the surface after completing the simulation or changes in environmental risk. The reduced amount of oil emulsion not taken up will instead evaporate, disperse naturally and biodegraded. The dimensioning amount of oil emulsion for barrier 2 is just less than 7 tons in the spring- and winter season. The effect of mechanical recovery in barrier 2 with a measure alternative consisting of 3 NOFO systems at Bjørnøya showed no effect. With reference to the weathering study for the Havis reference crude oil long drift times over 31 days will give uncertainties in relation to the degree of weathering / possible solidification / slick thickness. Overall the marginal amount of emulsion, combined with very long drift time, will cause the emulsion to barrier 2 to not be effective combatable, given the assumptions for this analysis. The long drift time also means that it will be possible within the requirement for response time to redeploy systems from barrier 1 to barrier 2 after the end of discharge if the real time information indicates that this may have an effect. This will be particularly relevant for Bjørnøya where there are no local contingency resources. For the coastline in Finnmark there are already a significant contingency established for coastal areas that could be inserted by Eni Norge if necessary. Overall it is assessed not to be appropriate to dimension barrier 2 with dedicated contingency resources. Instead it should be emphasized comprehensive monitoring so real-time information can be used as a basis for any combating in barrier 2. Overall the marginal amount of emulsion to barrier 3 in combinations with the local conditions it is not appropriate to dedicate contingency resources in barrier 3 for Bjørnøya. If the situation should indicate that measures in barrier 3 are appropriate, it will be possible to mobilize resources from the mainland within the response requirement (minimum 1 month). The marginal amount of oil emulsion which can strand on the mainland this will be handled by existing response resources. As for barrier 2 should be considerable emphasis on monitoring so that real-time information can be used as a basis for any response in barrier 3. Seabirds in the open sea are dimensioned for environmental risk level of exploration Bone. A reduction in both the retention of oil on the sea surface and exposed areas would therefore be beneficial in reducing the negative effects on seabirds. In general, the trend indicates that population loss for a variety of redefined VECs decreases with the implementation of recovery systems. The calculations indicate that the combination of chemical dispersants and mechanical recovery is a beneficial strategy in terms of pelagic seabirds. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 9

11 DEFINISJONER OG FORKORTELSER Akseptkriterier ALARP Analyseområde BA Barriere Barriereeffektivitet Barrierekapasitet Barrieretap Bekjempelse Bestand BOP Borgerlig tussmørke (BTM) cp Dagslys DFU Eksempelområde Eksponeringsgrad Forvitring Gangtid GOR Influensområde IUA Kriterier som benyttes for å uttrykke et akseptabelt risikonivå i virksomheten, uttrykt ved en grense for akseptabel frekvens for en gitt miljøskade As Low As Resonnable Practicable (så lav som det er praktisk mulig) Området som er basis for miljørisikoanalysen og som er større enn influensområdet. Ressursbeskrivelsen dekker analyseområde. Beredskapsanalyse (oljevern). Fellesbetegnelse for en samlet aksjon i et avgrenset område; kan inkludere ett eller flere system. Prosentandel av overflateolje som passerer en linje som samles opp av en barriere. Ved sidestilte system (bredt flak) vil barriereeffektiviteten maksimalt være lik systemeffektiviteten. Ved system etter hverandre (konsentrert flak) vil barriereeffektiviteten kunne overstige systemeffektiviteten. Summen av systemkapasitetene i en barriere. På samme måte som for systemkapasitet vil oppnåelse av barrierekapasiteten forutsette at tilgangen til olje (mengde og tykkelse av flak) er tilstrekkelig til at systemets kapasitet kan utnyttes fullt. Reduksjonsfaktor i barriereeffektivitet fra en barriere til etterfølgende barriere, grunnet spredning av olje. 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). Gruppe individer innen en art som er reproduktivt isolert innen et bestemt geografisk område. Blowout Preventer Lysforholdene fra solen står 6 grader under horisonten til soloppgang (demring), samt fra solnedgang til solen står 6 grader under horisonten (skumring). Centipoise, måleenhet for viskositet Lysforholdene fra soloppgang til solnedgang. Definerte fare- og ulykkeshendelser Til bruk i beredskapsplanleggingen er det definert arealer kalt eksempelområder. Disse er karakterisert ved at de ligger i ytre kystsone, har høy tetthet av miljøprioriterte lokaliteter og som også på andre måter setter strenge krav til oljevernberedskapen. Disse eksempelområdene er derfor forhåndsdefinert som dimensjonerende for oljevernberedskapen. Benyttes for å beskrive hvorvidt kysten er eksponert, moderat eksponert eller beskyttet mht. bølgeeksponering Nedbrytning av olje i miljøet. Forvitringsanalysen måler fysiske og kjemiske egenskaper for oljen til stede i miljøet over tid. Tiden det tar å frakte personell og utstyr med fartøy fra hentested (base) til stedet der aksjonen skal gjennomføres. Forkortelse for Gass/Olje forhold. Forholdet mellom produsert gass og produsert olje i brønnen. Området med større eller lik 5 % sannsynlighet for forurensning med mer enn 1 tonn olje innenfor en 10 x 10 km rute, iht. oljedriftsberegninger Interkommunalt utvalg mot akutt forurensning Korteste drivtid Tiden det tar fra utslippets start til den første oljen når kyst- og strandsonen. Miljødirektoratet Tidligere Klima og forurensningsdirektoratet (Klif) og direktoratet for naturforvaltning MIRA Metode for miljørettet risikoanalyse (OLF, 2007). Mobiliseringstid Tiden fra varsel er gitt til personell og utstyr er klart for transport fra mobiliseringsstedet. MRA Miljørettet risikoanalyse DNV GL Report No , Rev. 00 Side 10

12 MRDB NOFO Nominell systemkapasitet NOROG (Norsk olje og gass) OIM Operasjonslys OR-fartøy OSCAR PAH Persentil PL ppb ppm Ptil Responstid Restitusjonstid RKB Sannsynlighet for treff System Systemeffektivitet Systemkapasitet THC TVD VØK Marin Ressurs Data Base Norsk Oljevernforening for Operatørselskap Forventet oppsamlingsrate i m 3 /d for et NOFO system; medregnet lossetid, ineffektiv tid, fritt vann, osv. For overløpsskimmer er denne normalt satt til 2400 m 3 /d, mens for høyviskøs skimmer (HiVisc / HiWax) er kapasiteten satt til 1900 m 3 /d. Systemkapasiteten forutsetter tilstrekkelig tilgang på olje (i praksis overskudd av olje). Tidligere Oljeindustriens Landsforening (OLF). Offshore Installation Manager Lysforholdene under dagslys og borgerlig tussmørke, dvs. når solen står mindre enn 6 grader under horisonten. Oljevernfartøy som inneholder havgående mekaniske oppsamlingssystemer (oljelenser og skimmere) samt lagringstank, og eventuelt dispergeringsmidler- og systemer. Oil Spill Contingency Analysis and Response Polysykliske Aromatiske Hydrokarboner 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. Utvinningstillatelse (Produksjonslisens) Parts per billion / deler per milliard Parts per million / deler per million Petroleumstilsynet Sammenlagt mobiliseringstid og gangtid. Restitusjonstiden er oppnådd når det opprinnelige dyre- og plantelivet i det berørte samfunnet er tilbake til tilnærmet samme nivå som før utblåsningen (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 en oljeutblåsning 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 en potensiell utblåsning Fellesbetegnelse for et komplett oppsamlingssystem. For et NOFO system inkluderer dette to fartøy, 400 m lense, Transrec oljeopptager og lagringskapasitet på ca 1000 m 3. I et system kan også inngå en HiWax opptager for opptak av høyviskøse oljer. (Throughput efficiency, eng.) Prosentandel av sveipet overflateolje som samles opp av ett system. Se nominell systemkapasitet Total Hydrocarbon Concentration (total hydrokarbonkonsentrasjon) True Vertical Depth (sann vertikal dypde) Verdsatt Økosystem Komponent DNV GL Report No , Rev. 00 Side 11

13 1 INNLEDNING 1.1 Aktivitetsbeskrivelse Eni Norge AS (heretter kalt Eni) planlegger boring av letebrønn 7318/1-1 Bone i PL716 i Barentshavet. Brønnen ligger ca. 136 km fra nærmeste kystlinje som er Bjørnøya (Figur 1-1). Avstanden til Finnmarkskysten er om lag 289 km (Ingøya i Måsøy kommune i Finnmark). Vanndypet i området er ca. 400 meter. Boringen er planlagt gjennomført vinteren 2016/2017. Som forberedelse til den planlagte operasjonen er det utarbeidet en miljørettet risikoanalyse og en full beredskapsanalyse for aktiviteten. Basisinformasjon for aktiviteten er oppsummert i Tabell 1-1. > Figur 1-1 Lokasjon til letebrønn 7318/1-1 Bone i utvinningstillatelse PL716 i Barentshavet. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 12

14 Tabell 1-1 Basisinformasjon for letebrønn 7318/1-1 Bone. Koordinater for modellerte scenarier Vanndybde Avstand til nærmeste kystlinje Latitude 73 07` N, Longitude: 18 43` E 401 meter Ca. 136 km (Bjørnøya) Oljetype Havis råolje (850 kg/m 3 ) Riggtype Utblåsningsrater Vektet varighet Scarabeo 8 - Halvt nedsenkbar flyterigg Vektet rate overflate: 2977 Sm 3 /døgn Vektet rate sjøbunn: 2886 Sm 3 /døgn Overflateutblåsning: 2 dager Sjøbunnsutblåsning: 12,2 dager GOR (Sm 3 /Sm 3 ) 153 Tid for boring av avlastningsbrønn Aktiviteter Type scenarier 70 døgn Leteboring Utblåsning (overflate/sjøbunn) Forventet boreperiode Vinter 2016/ Hensikt/formål Gjennomføring av miljørisiko- (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 i Appendix A. For ytterligere informasjon henvises det til veiledningen. Miljørisikoen vurderes opp mot Enis operasjonsspesifikke akseptkriterier. Analysen som utføres for letebrønn 7318/1-1 er definert som en skadebasert miljørisikoanalyse der konsekvensene av oljeutblåsning er knyttet opp mot sannsynligheten (frekvensen) for en slik hendelse, for å tallfeste risikoen et akutt oljeutslipp kan ha på ulike ressurser i området. Ressursene i området som benyttes i analysen omtales som Verdsatte Økosystem Komponenter (VØK) og er en sammensetning av ulike populasjoner (sjøfugl, sjøpattedyr, fiskearter) og habitater (kystsonen). For å bli betraktet som en VØK i analysen må ulike krav tilfredsstilles (se avsnitt 5.1). 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. Bak tallene ligger en rekke parametere som rommer større eller mindre grad av usikkerhet. Usikkerhet i miljørisikoanalysen er omtalt i avsnitt 4.1. For beredskapsanalysen er det gjennomført en beregning av beredskapsbehov knyttet til mekanisk oppsamling av olje på åpent hav. Beregningene er gjort i henhold til industristandarden «Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser» (Norsk olje og gass, 2013). I tillegg er det gjennomført modellering i OSCAR med ulike systemkonfigurasjoner. Hensikten med modelleringen er å få en indikasjon på effekten DNV GL Report No , Rev. 00 Side 13

15 av ulike strategivalg (mekanisk oppsamling, kjemisk dispergering og kombinasjoner) så vel som nivået av tiltak. 1.3 ENIs akseptkriterier for akutt forurensning Eni har som en integrert del av deres styringssystem definert akseptkriteriene for miljørisiko. For letebrønn 7318/1-1 er Enis operasjonsspesifikke akseptkriterier benyttet i forbindelse med gjennomføringen av miljørisikoanalysen (Tabell 1-2). Akseptkriteriene angir den øvre grensen for hva Eni 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. Eni 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 Enis 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 Enis operasjonsspesifikke akseptkriterier for forurensing (Eni Norge, 2008). Miljøskade Varighet av skaden (restitusjonstid) Operasjonsspesifikke akseptkriterier Mindre 1 mnd. 1 år < 1 x 10-3 Moderat 1-3 år < 2,5 x 10-4 Betydelig 3-10 år < 1 x 10-4 Alvorlig >10 år < 2,5 x Gjeldende regelverkskrav Myndighetskrav til HMS (helse, miljø og sikkerhet) for petroleumsvirksomhet til havs omfatter følgende lover og forskrifter; forurensingsloven, rammeforskriften, styringsforskriften, innretningsforskriften og aktivitetsforskriften. En nærmere beskrivelse av noen av kravene er gitt nedenfor. Lov om vern mot forurensning og om avfall (forurensningsloven) Formålet med forurensningsloven ( 1) er å verne det ytre miljø mot forurensning og å redusere eksisterende forurensning, redusere mengden av avfall og å fremme en bedre behandling av avfall. I 7 beskrives det at når det er fare for forurensning i strid med loven, eller vedtak i medhold av loven skal den ansvarlige for forurensning sørge for tiltak for å hindre at den inntrer. Har forurensningen inntrådt skal vedkomne sørge for tiltak for å stanse, fjerne eller begrense virkningen av den. Den ansvarlige plikter også å treffe tiltak for å avbøte skader og ulemper som følge av forurensningen eller av tiltakene for å motvirke den. Plikten etter dette ledd gjelder tiltak som står i et rimelig forhold til de skader og ulemper som skal unngås. I henhold til bestemmelsene i 11 skal det søkes om tillatelse til virksomhet DNV GL Report No , Rev. 00 Side 14

16 som kan medføre forurensning. Søknad om tillatelse etter 11 skal gi de opplysninger som er nødvendig for å vurdere om tillatelse bør gis og hvilke vilkår som skal settes. Forurensingsloven kan leses i helhet her: Forskrift om styring i petroleumsvirksomheten (styringsforskriften) 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, for å avdekke hva som kan bidra til miljørisiko knyttet til akutt forurensning, og skal vise hvilken effekt ulike prosesser, operasjoner og modifikasjoner har på miljørisikoen. For større utslipp av olje eller kondensat skal det gjennomføres drifts- og spredningsberegninger. Styringsforskriften, 4, beskriver prinsipper for risikoreduksjon. Ved reduksjon av risiko skal den ansvarlige velge tekniske, operasjonelle og organisatoriske løsninger som reduserer sannsynligheten for at det oppstår feil, fare- og ulykkessituasjoner. I tillegg skal det etableres barrierer som reduserer sannsynligheten for at slike feil og fare- og ulykkessituasjoner utvikler seg, og som begrenser mulige skader og ulemper. Resultater fra miljørettede risikoanalyser bør inngå i grunnlaget for valg av løsninger for å redusere risiko. Risikoreduserende tiltak som bør vurderes, er gjennomføring av aktiviteten til perioder av året med lavest miljørisiko og valg av design som reduserer omfang av forurensning, f.eks. utblåsningsrater. I 5 stilles krav til barrierer. Der det er nødvendig med flere barrierer, skal det være tilstrekkelig uavhengighet mellom barrierene. De løsningene og barrierene som har størst risikoreduserende effekt, skal velges ut fra en enkeltvis og samlet vurdering. Operatøren eller den som står for driften av en innretning, skal fastsette de strategiene og prinsippene som skal legges til grunn for utforming, bruk og vedlikehold av barrierer, slik at barrierenes funksjon blir ivaretatt gjennom hele innretningens levetid. Det skal være kjent hvilke barrierer som er etablert og hvilken funksjon de skal ivareta, samt hvilke krav til ytelse som er satt til de tekniske, operasjonelle eller organisatoriske elementene som er nødvendige for at den enkelte barrieren skal være effektiv. Det skal være kjent hvilke barrierer som er ute av funksjon eller er svekket. Den ansvarlige skal sette i verk nødvendige tiltak for å rette opp eller kompensere for manglende eller svekkede barrierer. I henhold til styringsforskriften, 9, skal det etableres akseptkriterier for akutt forurensning som omfatter både risiko for at akutt forurensning skal inntreffe, og risiko for skade på det ytre miljø (miljørisiko). Operatørene som har innretninger og aktiviteter i samme område, bør samarbeide om prinsipper for etablering av akseptkriterier, slik at disse har en sammenlignbar form mellom operatører og er egnet som grunnlag blant annet for felles beredskapsetablering. Regelverket for petroleumsvirksomhet (Styringsforskriften) finnes på: "http://www.ptil.no/styringsforskriften/category382.html%20" Forskrift om helse, miljø og sikkerhet i petroleumsvirksomheten (rammeforskriften) Rammeforskriften er en overordnet forskrift som gir overordnede føringer for helse-, miljø- og sikkerhet i petroleumsindustrien. I 11 presenteres prinsipper for risikoreduksjon. Foruten en pålagt minstestandard identifisert i regelverket, skal risikoen reduseres ytterligere så langt det er mulig. Ved reduksjon av risiko skal den ansvarlige velge de tekniske, operasjonelle eller organisatoriske løsningene DNV GL Report No , Rev. 00 Side 15

17 som etter en enkeltvis eller samlet vurdering av skadepotensialet og nåværende og fremtidig bruk gir de beste resultater, så sant kostnadene ikke står i et vesentlig misforhold til den risikoreduksjonen som oppnås. I 26 og 29 henvises det til når en skal søke om samtykke og hva en slik søknad skal inneholde (herunder miljørisiko- og beredskapsanalyser). 20 poengterer at en operatør skal sikre at beredskapen er samordnet når det brukes flere innretninger eller fartøy samtidig. Operatørens beredskapstiltak skal også være egnet til å samordnes med offentlige beredskapsressurser. Det er operatøren som skal lede og koordinere innsatsen av beredskapsressursene ved fare og ulykkessituasjoner. Samarbeid om beredskap er temaet for 21. Operatørene skal samarbeide om beredskapen mot akutt forurensning. Det skal etableres regioner med felles beredskapsplaner og felles beredskapsressurser. Rammeforskriften kan leses i sin helhet her: "http://www.ptil.no/rammeforskriften/category381.html" Forskrift om utføring av aktiviteter i petroleumsvirksomheten (aktivitetsforskriften) Aktivitetsforskriften 73 stiller krav til beredskapsetablering og krav til etablering av beredskapsstrategi. Der fremgår blant annet at beredskapen skal etableres på bakgrunn av blant annet resultater av miljørettede risiko- og beredskapsanalyser, og skal ivareta hav, kyst og strandsone. Det stilles videre krav til etablering av tre teknisk uavhengige barrierer; én nær kilden og i åpent hav, én i fjor- og kystfarvann og én i strandsonen. Barrieren nær kilden og i åpent hav skal kunne håndtere den mengden forurensning som kan tilflyte barrieren. Barrierene i fjord- og kystfarvann og i strandsonen skal kunne håndtere den mengden forurensning som kan tilflyte barrieren etter at effekten av forutgående barriere er lagt til grunn. Aktivitetsforskriften kan leses i sin helhet her: l DNV GL Report No , Rev. 00 Side 16

18 2 BESKRIVELSE AV UTSLIPPSSCENARIER De fleste former for uhellsutblåsning 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 Eni planlegger å starte boring av letebrønn 7318/1-1 Bone primo desember Brønnen skal bores gjennom tre potensielt olje- og gassfylte reservoarer; Stø/Nordmæla, Fruholmen og Snadd. Dimensjonerende DFU vil i den forbindelse være en ukontrollert oljeutblåsning fra letebrønnen under boring. Eni har utført en risikovurdering med hensyn til oljeutblåsning fra brønnen og beregnet mulige utblåsningsrater og -varigheter med tilhørende sannsynlighetsfordeling (Eni Norge, 2016a). Brønnen er planlagt boret med den halvt nedsenkbare riggen Scarabeo 8 (Figur 2-1). Figur 2-1 Scarabeo 8 som skal brukes til boring av 7318/1-1 i PL Sannsynlighet for dimensjonerende DFU Brønn 7318/1-1 er en letebrønn hvor det forventes å finne olje. Basert på SINTEF offshore blowout database 2015, er den totale utblåsningsfrekvensen vurdert til 1,43 x 10-4 for en gjennomsnittsbrønn (Lloyd s, 2016). Brønnen vil bli boret med den halvt nedsenkbare flyteren Scarabeo 8 med BOP plassert på havbunnen, noe som tilsier at en utblåsning mest sannsynlig vil forekomme på havbunnen. Sannsynlighetsfordelingen mellom utblåsninger på havbunn kontra overflate for en flyter er beregnet til henholdsvis 80 % / 20 % (Lloyd s, 2016). Dersom det skulle skje en utblåsning under boreoperasjonen vil riggen frakobles fra riser innen 2 dager, og utblåsningen vil deretter bli en ren sjøbunnsutblåsning. Den vektede sannsynlighetsfordelingen på havbunn kontra overflate vil da være henholdsvis 89,6 % / 10,4 %. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 17

19 2.3 Utblåsningsrater og -varigheter Lengste utblåsningsvarighet er satt til tiden det tar å bore en avlastningsbrønn. For letebrønn 7318/1-1 er denne 70 døgn, fordelt på mobilisering av rigg, boring inn i reservoar og dreping av utblåsningen (Eni Norge, 2016b). Rate-/varighetsmatrisen som er lagt til grunn for oljedriftsmodelleringen og miljørisikoanalysen for letebrønn 7318/1-1 er presentert i Tabell 2-1. Utblåsningsstudien fra Eni Norge (2016a) er basis for matrisen, men flere av ratene er vektet sammen for å få en mer komprimert matrise for modelleringen. Vektet varighet for overflateutblåsning er 2 døgn, mens tilsvarende verdi for sjøbunnsutblåsning er 12,2 døgn. Vektet rate for overflateutblåsning er 2977 Sm 3 /døgn, og 2886 Sm 3 /døgn for sjøbunnsutblåsning. For modellering av sjøbunnsutblåsning benyttes ulik utslippsdiameter for utblåsning gjennom åpent hull (open) versus delvis åpent hull (resticted), i henhold til Best Practice oppsett av OSCAR (Acona, Akvaplan-niva og DNV GL, 2016). Ratene representert ved de respektive utslippsdiameterene er oppgitt i tabellen som henholdsvis R (restricted) og O (open). Ytterligere detaljer er gitt under avsnitt Tabell 2-1 Rate- og varighetsfordeling for overflate- og sjøbunnsutblåsning for letebrønn 7318/1-1 (Eni Norge, 2016a; DNV GL, 2016; Lloyd s, 2016). Fordeling Open (O)/ Varigheter (dg) og Rate Utblåsnings overflate Sm 3 Restricted sannsynlighetsfordeling Sannsynlighet / -lokasjon / (R) for raten d sjøbunn ,0 % ,5 % Overflate 10,4 % Sjøbunn 89,6 % O 100 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,8 % 1,9 % 17,0 % 1,8 % 30,6 % 327 R 29,4 % 7170 O 17,7 % 9090 O 44,88 21,05 20,21 7,14 6,79 0,8 % 5197 O % % % % % 1,9 % 6635 R 17,0 % 8249 R 0,8 % 3094 R 1,8 % DNV GL Report No , Rev. 00 Side 18

20 3 OLJEDRIFTSMODELLERING Brønn 7318/1-1 er en letebrønn. Ved funn forventes en oljetype med lignende egenskaper som Havis råolje. Denne oljetypen er således benyttet som referanseolje. I dette kapitlet blir Havis råoljens 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). Det forventes å finne hydrokarboner i brønn 7318/1-1, og det er valgt å benytte Havis som referanseolje i analysene for miljørisiko- og beredskap. Havis (SINTEF, 2013) har egenskaper tilsvarende de man forventer for oljen i brønnen ved funn, og informasjon om oljen er innhentet fra forvitringsstudien gjennomført av SINTEF i Havis råolje har middels tetthet (850 kg/m 3 ), lavt asfalteninnhold (0,1 vekt %) og middels voksinnhold (4,5 vekt %). Levetid på sjø under vinterforhold er 1,5 dager ved 5 0 C og 15 m/s med et konstant overflateutslipp på 200 m 3. Ved lavere vindstyrke vil levetiden være lengre enn 5 døgn. Videre vil større utslippsrater forventes å gi lengre levetider (SINTEF 2013). Karakteristikker for Havisolje er sammenfattet i Tabell 3-1. Oljeegenskaper av særlig betydning ved en oljevernaksjon er videre omtalt under avsnitt Tabell 3-1 Parametere for Havis råolje benyttet i spredningsberegningene for letebrønn 7318/1-1 (SINTEF, 2013). Havis råolje Parameter Verdi Oljetetthet [kg/ m³] 850 kg/m 3 Maksimum vanninnhold ved 5 C [volum %] 71 vol % Voksinnhold, fersk olje [vekt %] 4,5 vekt % Asfalteninnhold, fersk olje [vekt %] 0,1 vekt % Viskositet 32 cp 3.2 Oljedriftsmodellen Oljedriftsmodellen som er anvendt er SINTEFs OSCAR modell (Oil Spill Contingency And Response), MEMW versjon Modelloppsettet av OSCAR er basert på Best Practice (Acona, Akvaplan-niva og DNV GL, 2016 ). 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 DNV GL Report No , Rev. 00 Side 19

21 km rutenett til bruk i miljørisikoanalyse. Influensområdene i denne rapporten er også presentert i km rutenett. For sjøbunnsutslippene blir en egen modul i OSCAR anvendt; en nærsonemodell som beregner den første fasen av sjøbunnsutblåsningen (Johansen Ø., 2006). Den beskriver hvordan plumen (olje, gass og vannpakken) oppfører seg fra sjøbunn til overflate eller til et eventuelt innlagringsdyp. Nærsonemodellen beregner plumens fortynning og stigetid oppover i vannsøylen. Modellen tar også hensyn til oppdriftseffekter av olje og gass, tetthetssjiktningen i det omkringliggende området samt sidestrøm. For sjøbunnsutslippene er vertikalprofil i vannmassene med hensyn til temperatur og salinitet lagt inn i modellkjøringene (Levitus, 1994). Filmtykkelsen som dannes på overflaten etter en sjøbunnsutblåsning beregnes i nærsonemodelleringen. For overflateutblåsningen er den initiale oljefilmtykkelsen satt til 4 mm. For å bestemme oljens drift og skjebne på overflaten beregner modellen overflatespenning, transport av flak, dispergering av olje ned i vannmassene, fordampning, emulsjon og stranding. I vannkolonnen blir det simulert horisontal og vertikal transport, oppløsning av oljekomponenter, adsorpsjon, avsetninger i sedimenter samt nedbrytning. OSCAR benytter både to- og tre-dimensjonale strømdata fra hydrodynamiske modeller. De anvendte historiske og dagsgjennomsnittlige strømdataene er fra perioden med 4 4 km oppløsning (fra SVIM-arkivet, Meteorologisk Institutt). Datasettet inneholder både overflatestrøm og strøm nedover i vannsøylen. En begrensning ved å benytte dagsgjennomsnittlige strømdata er at effekten av tidevannsstrømmer faller bort. Dette er kombinert med historiske vinddata fra Meteorologisk institutt/norsk dypvannsprogram med km oppløsning fra perioden med tidsintervall tre timer (NORA10). Dynamiske isdata er også gjort tilgjengelig for oljedriftsmodelleringen i denne studien. På samme måte som for strøm foreligger dagsgjennsomsnittlige iskonsentrasjoner (SVIM-arkivet, Meteorologisk Institutt). Isen vil påvirke oljens forvitring og spredning i større eller mindre grad avhengig av iskonsentrasjonene. 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 20 døgn. Antall simuleringer varierer fra 36 per år ved 2 dagers utblåsningsvarighet til 12 per år for lengste varighet (eksempelvis 75 dager). 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 rede for usikkerheter som følge av modellens oppbygning, så vel som oppsettet av simuleringene og inngangsdataene som er benyttet. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 20

22 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 (etter Best Practice) med et minimum antall partikler på 3000 og maksimum antall på 10000, avhengig av utslippsvarighet og utslippsrate Bearbeiding og generering av statistiske parametere Basert på de stokastiske resultatene fra OSCAR beregnes oljedriftstatistikk; treffsannsynlighet, olje- og emulsjonsmengde, total hydrokarbonkonsentrasjoner og strandingsmengder for forhåndsdefinerte km kystruter. Oljedriftstatistikk for åpent hav er presentert som middelverdier av de faktiske parametere. Hver gang en oljepartikkel når en ny rute, vil relevante parametere og antall treff i ruten bli oppdatert. Når alle utblåsningsscenariene er simulert, vil statistikk for hver rute, strandingsareal og influensområdet beregnes. De statistiske rutenett-parameterne som presenteres i denne rapporten er: DNV GL Report No , Rev. 00 Side 21

23 Treffsannsynlighet, defineres som det relative antall simuleringer (av totale antall simuleringer) hvor et oljeflak/en partikkel på havoverflaten har truffet en rute. Influensområde defineres som området med en treffsannsynlighet 5 % for mer enn 1 tonn olje i en km rute. Treffsannsynligheten for ulike oljemengdekategorier, tonn, tonn, tonn, samt > 1000 tonn. Defineres som det relative antall simuleringer (av totalt antall simuleringer) hvor et oljeflak/en partikkel på havoverflaten har truffet en rute i den bestemte oljemengdekategorien. Vannsøylekonsentrasjoner (Total hydrokarbonkonsentrasjoner), defineres som gjennomsnittstall (over alle simuleringer) basert på tidsmidlet maksimale verdier (over en simulering) i vannsøylen for total oljekonsentrasjon (THC) > 100 ppb, dvs. både løste fraksjoner og oljedråper. 3.4 Beskrivelse av modellerte utblåsningsscenarier Oljedriftsberegningene er gjennomført for én lokasjon med posisjon 73 07` N, 18 43` Ø og et havdyp på 401 m. Spredningsmodelleringer er gjennomført for overflate- og sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7318/1-1. Spredningsberegningene for utblåsning av olje er kjørt for 5 varigheter og 6 utblåsningsrater for overflateutblåsning, og 5 varigheter og 8 utblåsningsrater for sjøbunnsutblåsning. I oljedriftsmodelleringene er det kjørt tilstrekkelig antall simuleringer for å dekke inn variasjoner i vind og havstrømmer gjennom året. For modellering av sjøbunnsutblåsningene ble det benyttet GOR (Gass/olje-forhold) lik 153 Sm 3 /Sm 3 for utblåsning fra letebrønn 7318/1-1 (Eni Norge, 2016b). Det er lagt til grunn at gassen i reservoarene som driver oljen opp til overflaten er naturgass med stor andel av metan. De statistiske oljedriftsresultatene er presentert i et rutenett som har en horisontal oppløsning på km. 3.5 Oljedriftsmodellering Resultater Nærsonemodellering av sjøbunnsutblåsning Nærsonemodellering av sjøbunnsutslipp er utført med to ulike utstrømingsarealer. Her legges det til grunn strømning gjennom full åpning av BOP (åpent hull) og retriksjon av denne med hhv. utstrømingsdiameter 47,63 og 2,38 cm. Dette er gjort i henhold til Best Practice oppsett av OSCAR (Acona, Akvaplan-niva og DNV GL, 2016). Simuleringsresultatene for sjøbunnsutblåsning fra åpent hull viser at oljen når overflaten etter 10 minutter og spres på havoverflaten som en tynn oljeemulsjonsfilm med estimert tykkelse på 0,04 mm (gjennomsnitt i en 3 x 3 km modellgridrute). Dette er forutsatt en GOR på 153 Sm 3 /Sm 3 (for Havis råolje). Tilsvarende tall for utstrømning med restriksjonen er ca. 12 minutter og oljemeulsjonstykkelse lik 0,001 mm. For å beregne disse verdiene er rate 4417 tonn/d (åpent hull) og 2630 tonn/d (med restriksjon) for sjøbunnsutblåsningene med varighet på 15 dager benyttet i enkeltsimuleringene, noe som gir en indikasjon på oppførselen til oljeplumene. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 22

24 3.5.2 Spredning av olje på overflaten For modellerte overflate- og sjøbunnsutblåsninger er det generert oljedriftsstatistikk på rutenivå (10 10 km ruter) for fire sesonger; vår (mars-mai), sommer (juni-august), høst (september-november) og vinter (desember-februar). Forventet treff av oljemengder ( 5 % treff av tonn olje (sannsynlighet for treff x mengde olje gitt treff)) gitt en utblåsning fra henholdsvis overflate og sjøbunn fra brønnen i de ulike sesongene er presentert i Figur 3-1 og Figur 3-2. Merk imidlertid at forventet treff av olje er basert på alle utblåsningsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter, og at det markerte området ikke viser omfanget av en enkelt oljeutblåsning, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. Resultatene viser oljen etter utblåsning i stor grad spres sirkulært rundt utblåsningspunktet i sentrale deler av Barentshavet, men at oljen i alle sesonger vil trekkes nordover med vest-spitsbergstrømmen. Figur 3-3 viser et øyeblikksbilde av overflatestrømmer i Barentshavet. Bildet viser tydelig den sterke Vest-Spitsbergstrømmen som er en forgrening av den norske Atlanterhavsstrømmen. Forventet treff av oljemengder er mindre gitt en overflateutblåsning. Dette skyldes at en overflateutblåsning kun har varighet i 2 døgn, før den går over til å bli en sjøbunnsutblåsning. Resultatene, som viser treffsannsynlighet av ulike oljemengder på overflaten, viser at oljen spres og forvitrer slik at det i all hovedsak er sannsynlighet for treff av oljemengder i kategori < 50 tonn per km rute, men med sannsynlighet for større oljemengder ( tonn) i nærområdet til brønnlokasjonen. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 23

25 Figur 3-1 Sesongvise forventede treff av olje ( 5 % treff av tonn olje) i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra letebrønn 7318/1-1. Forventet treff av olje er basert på alle utblåsningsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av en enkelt oljeutblåsning, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 24

26 Figur 3-2 Sesongvise forventede treff av olje ( 5 % treff av tonn olje) i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7318/1-1. Forventet treff av olje er basert på alle utblåsningsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av en enkelt oljeutblåsning, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 25

27 Figur 3-3 Øyeblikksbilde av overflatestrømmer i Barentshavet (Meteorologisk Institutt: SVIM arkivet for strøm- og isdata: ftp://ftp.met.no/projects/svim-public/svimresults/) Stranding av olje i kystsone Korteste ankomsttid til land og største strandingsmengder av emulsjon er vist i Tabell 3-2, for henholdsvis hele kystlinjen inkludert Bjørnøya. Alle simuleringer for overflate- og sjøbunnsutblåsning er lagt til grunn for tallene i Tabell 3-2. Resultatene for strandet emulsjonsmengde og drivtid presentert stammer ikke nødvendigvis fra samme simulering. For simuleringen som representerer 100-persentilen ble det beregnet et strandingsvolum i alle sesongene med høyest mengde i vintersesongen med 8986 tonn oljeemulsjon, fordelt på Bjørnøya og Finnmarkskysten. 100-persentilen av korteste drivtid er modellert til i underkant av 7 døgn i vintersesongen. For simuleringen som representerer 95-persentilen ble det i vårsesongen beregnet et strandingsvolum på 9 tonn oljeemulsjon, 3 tonn i sommersesongen, 0 tonn i høstsesongen og 8 tonn i vintersesongen (fordelt på Bjørnøya og Finnmarkskysten). 95- DNV GL Report No , Rev. 00 Side 26

28 persentilen av korteste drivtid ligger mellom 31 dager i vårsesongen som den korteste og 85 dager i høstsesongen som den lengste. Tabell 3-2 Strandingsmengder av oljeemulsjon og korteste drivtid til den norske kystlinje/bjørnøya gitt en utblåsning fra letebrønn 7318/1-1 (95- og 100-persentiler) oppgitt for hver sesong. Alle simuleringer for overflate- og sjøbunnsutblåsning er lagt til grunn for tallene vist under. Persentil Strandet oljeemulsjon (tonn) Drivtid (døgn) Vår Sommer Høst Vinter Vår Sommer Høst Vinter ,7 11,5 12,6 6, ,25 71,04 84,94 42,24 For å få en indikasjon på hvilke mengder oljeemulsjon som ankommer Bjørnøya ble det i modelleringen hentet ut 95-persentilen av emulsjonsmengde til eksempelområdet Bjørnøya, samt drivtider, for de fire modellerte sesongene. Tallene fremkommer i Tabell 3-3. Det er viktig å presisere at de oppgitte mengdene ikke nødvendigvis strander på Bjørnøya da eksempelområdets utstrekning går ca. 4 km utenfor strandsonen av øya. Sammenligner man mengden oljeemulsjon i Tabell 3-2 og Tabell 3-3 får man en indikasjon på hvor mye som ankommer Finnmarkskysten og på Bjørnøya. Resultatet viser at Bjørnøya kun er berørt i vår- og vintersesongen hvor også hovedmengdene berører Bjørnøya og ikke fastlandet. Tabell persentilen av strandingsmengder av oljeemulsjon og korteste drivtid til eksempelområdet Bjørnøya. Det er viktig å presisere at de oppgitte mengdene ikke nødvendigvis strander på Bjørnøya da eksempelområdets utstrekning går ca. 4 km utenfor strandsonen av øya. Persentil Strandet oljeemulsjon (tonn) Drivtid (døgn) Vår Sommer Høst Vinter Vår Sommer Høst Vinter ,99 75,74 n/a 32, Vannsøylekonsentrasjoner Resultatene av konsentrasjonsberegningene rapporteres vanligvis som totale konsentrasjonsverdier av olje (THC) i de øverste vannmassene, det vil si det skilles ikke mellom dispergert olje og løste oljekomponenter. Oljen i vannmassene vil i hovedsak skrive seg fra olje som blandes ned i vannmassene fra drivende oljeflak (naturlig dispergering som følge av vind og bølger). Nedblanding av oljen fra overflaten beregnes på basis av oljens egenskaper og den rådende sjøtilstanden. Resultatene av modelleringen viser at fullt utfallsrom (dvs. alle rate- og varighetskombinasjonene) ikke gir THC-konsentrasjoner i vannsøylen 100 ppb innen km ruter. 100 ppb regnes som nedre effektgrense for fiskeegg og larver Olje i den marginale issonen Oljedrift etter utblåsning fra letebrønn 7318/1-1 er modellert med integrerte isdatasett (SVIM-arkivet, Meteorologisk Institutt, perioden ). Dette innebærer at iskonsentrasjonene påvirker oljens drift og spredning der dette er relevant, men informasjon vedrørende mengder og hyppighet fremkommer ikke av modelleringsresultatene. Dersom den marginale issonen preger oljens drift og spredning vil dette imidlertid fremkomme visuelt, ved at influensområdet får en mer utflatende/unaturlig form i nord, sammenliknet med hva som kan forventes som følge av kjennskap til strømmønsteret i havområdet. Det er gjort en visuell vurdering av hvorvidt det er sannsynlig at olje vil spres tilstrekkelig langt nord til å påvirke eventuelle ressurser som oppholder seg i den marginale issonen basert på statistiske data for DNV GL Report No , Rev. 00 Side 27

29 isutbredelse. En overlappsanalyse med influensområdene sammenliknet med «statiske» bilder av den marginale issonen til ulike tider av året gir et ufullstendig bilde av oljens spredning sammenliknet med havisens bevegelser under rådende værforhold. Studier av enkeltsimuleringer utvalgt på bakgrunn av sørlig orientering av iskantsonen indikerer at det kan forventes et visst samsvar mellom bevegelsesmønsteret til olje på havoverflaten og havisen, noe som reduserer sannsynligheten for at olje driver inn i iskantsonen. De samme kreftene som påvirker oljedriften (vind og strømmer) påvirker også isdriften. Dette innebærer at når oljen driver nordover, gjør drivisen det samme, og sannsynligheten for olje i issonen avtar. Dersom isen dekker utslippslokasjonen mens utslippet pågår vil en få olje inn i issonen, men dette forutsetter en ekstrem sørlig utstrekning av issonen. Det er valgt ut en enkeltsimulering med særlig sørlig orientering av iskantssonen for presentasjon (startdato , se Figur 3-4 og Figur 3-5). Scenariet som vises er et 15 dagers sjøbunnsutslipp med 20 dagers følgetid av oljen og utslippsrate 2886 m 3 /d. Som figuren viser driver oljen og isen i samme retning, og etter 4-5 døgn driver isen over utslippslokasjonen med sørlig vindretning. Deler av oljen befinner seg i områder med opptil 50 % iskonsentrasjon før vinden igjen snur nordover. Fram til 30 dager etter utslippets start er det ingen særlig interaksjon mellom olje og is før igjen vinden snur til mer sørlig retning og en liten del av oljen havner i iskantsonen. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 28

30 2d 3d 4d 5d 6d 7d Figur 3-4 Presentasjon av enkeltsimulering med ekstrem sørlig isutbredelse. Figuren viser oljens drift og spredning og samsvarende havisutbredelse per døgn fra 2 til 7 døgn etter utslippsstart (startdato ). Tegnforklaring isdekke: Lys fargetone lite isdekke. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 29

31 8d 9d 10d 15d 20d 30d Figur 3-5 Presentasjon av enkeltsimulering med ekstrem sørlig isutbredelse. Figuren viser oljens drift og spredning og samsvarende havisutbredelse per døgn fra 8 til 10 døgn, samt 15, 20 og 30 døgn etter utslippsstart (startdato ). Tegnforklaring isdekke: Lys fargetone lite isdekke. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 30

32 DNV GL har utviklet et verktøy (Ice Mapper) for å kartlegge og analysere forekomst av havis i ulike konsentrasjoner til ulike tider av året, basert på statistiske isdata for perioden (University of Bremen). Dette verktøyet er benyttet i vurdering av mulige treff av olje i den marginale issonen etter utblåsning fra letebrønn 7318/1-1 for perioden desember-mai (Figur 3-6). Videre utover sommeren/høsten forventes isutbredelsen å reduseres ytterligere, før den igjen vokser med avtakende temperaturer inn mot vintersesongen. Basert på disse vurderingene konkluderes det med at det er svært lite sannsynlig at en eventuell utblåsning fra letebrønn 7318/1-1 medfører treff av olje inn i den marginale issone, og negative ringvirkninger for økosystemet tilknyttet iskanten. Vurderingene er gjort uten å ta hensyn til beredskapstiltak som planlegges å settes inn for ytterligere å begrense drift og spredning av olje ved en reell utslippshendelse. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 31

33 Desember Januar Februar Mars April Mai Figur 3-6 Frekvens (%) for iskonsentrasjon over 15 % innen analyseområdet til letebrønn 7318/1-1 per måned i perioden desember-mai. Lokasjonen til letebrønn 7318/1-1 er markert med rød prikk i figurene, sammen med eksisterende produksjonslisenser og lisenser utlyst i 23.runde. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 32

34 4 METODIKK FOR MILJØRETTET RISIKOANALYSE Analyser av miljørisiko utføres trinnvis i henhold til Norsk olje og gass veiledning for miljørisikoanalyser (OLF, 2007). For letebrønn 7318/1-1 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 Appendix 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. 00 Side 33

35 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 den spesifikke oljeutblåsningen 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. 00 Side 34

36 4.1 Usikkerhet i miljørisikoanalysen I henhold til Ptils oppdaterte definisjon av risikobegrepet, 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 ivareta usikkerheten ved en føre-var holdning. Når en leser miljørisikoanalyser får man 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 en mulig oljeutblåsning 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). Effekt og skadenøkler er utledet fra observert dødelighet og skade fra tidligere oljeutslipp. 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 likevel 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. 00 Side 35

37 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 (www.seapop.no). SEAPOP Valg av oljetype-analog som skal representere et mulig hydrokarbonfunn, gjøres med variabel grad av usikkerhet. Noen ganger har man 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. Det er benyttet 10 år med strøm- og vinddata i modellen, som anses som tilstrekkelig i henhold til beste praksis for modelleringsoppsett (DNV GL, Akvaplan-niva, Acona, 2015). I beregning av risiko benyttes både konsekvensestimater (hva blir konsekvensen dersom en utblåsning skjer), og sannsynlighetsestimater (hvor sannsynlig er det at et utslipp 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 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). DNV GL Report No , Rev. 00 Side 36

38 For å redusere usikkerheten rundt utblåsningssannsynligheten ytterligere kan det gjøres brønnspesifikke risikoanalyser, der man vurderer brønntekniske parametere opp mot erfaringsmaterialet. Ofte ender man 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 ved bruk av generiske frekvenser ivaretas usikkerheten gjennom konservative valg. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 37

39 5 MILJØBESKRIVELSE En kort beskrivelse av miljøressurser i Barentshavet er gitt i Appendix C. For en mer omfattende beskrivelse av miljøressursene i regionen, henvises det til blant annet: Føyn, von Quilfeldt, and Olsen (2002), Loeng and Drinkwater (2007), Helhetlig forvaltningsplan for Lofoten og Barentshavet (HI, 2010) og konsekvensutredningen rundt åpningsprosessen for petroleumsvirksomhet i Barentshavet sørøst (OED, 2012; Systad, G. & Strøm, H., 2012; HI, 2012). 5.1 Verdifulle Økosystem Komponenter (VØKer) Som utgangspunkt for miljørisikoanalysene er det gjennomført en vurdering av hvilke naturressurser som har det største konfliktpotensialet innen influensområdet til letebrønn 7318/1-1. 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. 00 Side 38

40 5.2.1 Pelagiske og kystnære Sjøfugl Tabell 5-1 viser utvalgte sjøfuglarter på åpent hav og kystnært inkludert i miljørisikoanalysen for letebrønn 7318/1-1. Flere av de pelagiske sjøfuglene inngår også i datasettene for kystnære sjøfugl, da det benyttes ulike datasett for disse etter tilholdssted i ulike deler av året. For disse artene dreier det seg i all hovedsak om hekkebestanden som oppholder seg rundt hekkekoloniene i en begrenset periode av året (vår/sommer). Det er ikke tatt hensyn til svømmetrekk for sjøfugl i datasettene. Det er benyttet de mest oppdaterte sjøfugl-datasettene for region Barentshavet. Det er også inkludert kystnære arter for Svalbard/Bjørnøya. Tabell 5-1 Utvalgte VØKer sjøfugl for miljørisikoanalysen for letebrønn 7318/1-1 (Seapop, 2013; Seapop, 2015; Artsdatabanken (rødliste), 2015). Navn Latinsk navn Rødlista Tilhørighet Alke Alca torda EN Alkekonge Alle alle - Gråmåke Larus argentatus LC Havhest Fulmarus glacialis EN Havsule Morus bassanus LC Krykkje Rissa tridactyla EN Lomvi Uria aalge CR Lunde Fratercula arctica VU Polarlomvi Uria lomvia EN Polarmåke Larus hyperboreus - Svartbak Larus marinus LC Alke* Alca torda EN Fiskemåke Larus canus NT Gråmåke Podiceps grisegena LC Havhest* Fulmarus glacialis EN Havsule Morus bassanus LC Islom Gava immer - Krykkje* Rissa tridactyla EN Laksand Mergus merganser LC Lomvi* Uria aalge CR Lunde* Fratercula arctica VU Makrellterne Sterna hirundo EN Polarlomvi* Uria lomvia EN Polarmåke* Larus hyperboreus - Praktærfugl Somateria spectabilis - Rødnebbterne* Sterna paradisaea LC Siland Mergus serrator LC Smålom Gavia stellata LC Stellerand Pollysticta stelleri VU Storskarv Phalacrocorax carbo LC Svartbak* Larus marinus LC Teist Cepphus grylle VU Toppskarv Phalacrocorax aristotelis LC Pelagisk sjøfugl (åpent hav) Kystnære sjøfugl Ærfugl* Somateria molissima NT NT Nær Truet, EN Sterkt Truet, CR Kritisk Truet, VU Sårbar, LC Livskraftig * Finnmarkskysten og Svalbard/Bjørnøya (to ulike datasett/bestander) DNV GL Report No , Rev. 00 Side 39

41 1.4.1 Lysloggerdata Lyslogger-data (gls-data) er fremkommet ved bruk av lysloggteknologi og er ikke basert på fysiske observasjoner. Datasettene opparbeidet for lomvi omfatter en 3-årlig database med sporingsdata for om lag 300 individer fra fire ulike kolonier; Sklinna, Hjelmsøya, Hornøya og Bjørnøya. I tillegg er det opparbeidet et datasett der alle dataene fra de nevnte koloniene er sammenstilt (AllBirds). Loggerdataene er innhentet og tilrettelagt av NINA/Norsk Polarinstitutt gjennom SeaTrack programmet. SeaTrack er et pågående prosjekt som skal løpe i perioden Det er benyttet lyslogger-(gls-)datasett for lomvi i foreliggende studie. Lomvi har tyngdepunkt betydelig lengre øst i Barentshavet enn brønnlokasjonen, men da lomvi beveger seg mot Bjørnøya fra februar er det valgt å ta med disse dataene i analysen. Se Appendix C for beskrivelse av datasettene med utbredelseskart. Ismåke er ikke vurdert som relevant som VØK i foreliggende analayse. Ismåke hekker ikke på Bjørnøya, men i et begrenset antall nord og øst på Svalbard, og områdene som ismåken benytter om våren ligger i iskanten lengre øst i Barentshavet enn influensområdet for denne aktiviteten Marine pattedyr Havert og steinkobbe har høyest sårbarhet under kaste- og hårfellingsperioden da de samler seg i kolonier i kystnære områder. Influensområdene til letebrønn 7318/1-1 viser lav sannsynlighet for å treffe kystområdene. Det er allikevel valgt å gjennomføre risikoberegninger for havert, steinkobbe og oter i denne analysen, for å dokumentere eventuelle effekter. Tabell 5-2 viser de utvalgte VØK marine pattedyrene. Under økosystemtoktene observeres de største tetthetene av vågehval, knølhval og finnhval oftest langs eggakanten og i kalde områder nord for polarfronten. Mindre deler av bestandene oppholder seg i sørvestre deler av Barentshavet som er sommerbeiteområde. De senere årene har imidlertid utbredelsen av bardehvalene fått større tyngdepunkt lenger nord. For eksempel er det observert færre hvaler på Spitsbergenbanken og Storbanken, mens flere hvaler er observert i de nordlige, grunne områdene øst for Nordaustlandet, nordøst for Spitsbergen. Både finnval, vågehval og knølhval ser ut til å trekke ut av Barentshavet i vinterperioden Det forventes ikke bestandseffekter på hval som følge av en utblåsning i området, da bestandene er spredt over svært store områder. Tabell 5-2 Utvalgte VØKer marine pattedyr for miljørisikoanalysen for letebrønn 7318/1-1 (Artsdatabanken (rødliste) 2015). Navn Latinsk navn Rødlista Havert Halichoerus grypus LC Steinkobbe Phoca vitulina LC Oter Lutra lutra VU Fisk Effekten av olje på organismer i vannfasen (fisk og plankton) er avhengig av oljetype, nedblandingsgrad og kinetikk for utløsning av oljekomponenter til vannfasen, samt varighet av eksponeringen. Siden planktonforekomstene (plante- og dyreplankton) er generelt lite sårbare for oljeforurensning, er hovedfokus for miljørisikoanalyser satt på fisk. Egg og larver kan være svært sårbare for DNV GL Report No , Rev. 00 Side 40

42 oljeforurensning i vannmassene, mens yngel (større enn omlag 2 cm) og voksen fisk i liten grad antas å påvirkes. Dette er i tråd med feltobservasjoner som har vist liten dødelighet av voksen fisk etter virkelige oljeutslipp. For fisk er det hovedsakelig arter som gyter konsentrert både i tid og rom som har størst skadepotensiale for akutte oljeutblåsninger. Letebrønn 7318/1-1 ligger i Barentshavet og det er valgt å analysere for torsk og lodde. Torsken gyter konsentrert over mindre geografiske områder, og er en kommersielt viktig art i Norskehavet/Barentshavet (Vikebø m. fl., 2009) Strand En utblåsning fra letebrønn 7318/1-1 kan potensielt medføre stranding av olje langs Finnmarkskysten og på Bjørnøya, selv om sannsynligheten er liten. Forventet treff av olje slik de er presentert i avsnitt viser ingen stranding (med cut-off på 5 % treffsannsynlighet og 1 tonn olje per rute), men som presentert under avsnitt kan det forekomme stranding av olje for enkelte værsituasjoner for simuleringer med høy rate/lang varighet. Det er derfor valgt å gjennomføre skadebaserte analyser for strand, med utgangspunkt i sårbare habitater langs kystområdene, for å dokumentere eventuelle effekter i henhold til MIRA-metodikken (OLF, 2007) Den marginale issonen Lokasjonen til den planlagte letebrønnen ligger langt sør for havområdet der en kan forvente at den marginale issonen vil ligge til ulike tider av året. Med unntak av ismåke foreligger det ikke gode datasett på iskanten, ismåke er ikke spesielt relevant for borelokasjonen og det forventes således liten eller ingen påvirkning gitt en utblåsning fra brønnen. Ref. avsnitt Den marginale issonen er derfor ikke videre vurdert i miljørisikoberegningene for letebrønn 7318/1-1. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 41

43 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 Appendix 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 en oljeutblåsning, og årlig miljørisiko er målt mot Enis 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 Appendix A for beskrivelse av anvendt metodikk. 6.1 Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra letebrønn 7318/ Pelagisk sjøfugl Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - overflateutblåsning - Figur 6-1. Lunde er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om sommeren og høsten, mens krykkje har høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og havhest om vinteren. Fra en overflateutblåsning forventer man et bestandstap på under 1 % (gjelder alle bestander). Det er imidlertid noe sannsynlighet for tapsandeler mellom 1-5 % (inntil 35 % sannsynlighet for havhest i vinterperioden). Det er ikke beregnet sannsynlighet for tapsandeler i kategoriene > 5 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 17 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (havhest - vinter). 17 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (havhest - vinter). Det er ikke beregnet sannsynlighet for Betydelig og Alvorlig miljøskade. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 42

44 Pelagisk sjøfugl Overflateutblåsning Figur 6-1 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønn 7318/1-1 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor en sesong representerer sesongen. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og >30 %. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år). Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - sjøbunnsutblåsning - Figur 6-2. Lunde er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om sommeren, mens havhest har høyest sannsynlighet for bestandstap om våren, høsten og vinteren. Også ved en sjøbunnsutblåsning er det størst sannsynlighet for at bestandtapene er under 1 %. Størst sannsynlighet for tapsandeler over 1 % er beregnet til: 37 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (havhest vår). 4 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (havhest vinter). 1 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (lunde sommer). Det er ikke beregnet sannsynlighet for tapsandeler over 20 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 19 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (havhest vinter). 20 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (havhest vinter). 2 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (lunde sommer). 1 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (lunde sommer). DNV GL Report No , Rev. 00 Side 43

45 Pelagisk sjøfugl Sjøbunnsutblåsning Figur 6-2 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7318/1-1 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) Kystnær sjøfugl fastlandet (Finnmarkskysten) Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - overflate og sjøbunnsutblåsning For sjøfugl kystnært er det kun sannsynlighet for bestandstap > 1 % i vår- og sommersesongen, og det er i all hovedsak hekkebestandene som potensielt rammes gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7318/1-1. Det er ingen sannsynlighet for bestandstap i noen sesonger gitt en overflateutblåsning. For en sjøbunnsutblåsning er det 2,1 % sannsynlighet for 1-5 % bestandstap av lunde i sommersesongen, og <0,5 % sannsynlighet for 5-10 % bestandstap (alke- vår). Dette gir om lag 1 % sannsynlighet for Mindre og Moderat miljøskade for lunde i sommersesongen gitt en sjøbunnsutblåsning (dvs. inntil 3 års restitusjonstid). Det er ingen sannsynlighet for Betydelig eller Alvorlig miljøskade for kystnære sjøfugl. Resultatene er ikke illustrert. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 44

46 6.1.3 Kystnær sjøfugl Svalbard og Bjørnøya Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - overflateutblåsning - Figur 6-3. Lomvi er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren. Det er hovedsakelig hekkebestanden som berøres. Det er ingen sannsynlighet for bestandstap i høst- og vintersesongen. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til: 7 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (lomvi - vår). 1 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (lomvi - vår). Det er ikke beregnet sannsynlighet for tapsandeler i kategoriene > 10 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 4 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (lomvi - sommer). 4 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (lomvi - sommer). <0,5 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (lomvi - sommer). Det er ikke beregnet sannsynlighet for Alvorlig miljøskade. Sjøfugl Svalbard/Bjørnøya Overflateutblåsning Figur 6-3 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av sjøfugl på Svalbard/Bjørnøya dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønn 7318/1-1 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. 00 Side 45

47 Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - sjøbunnsutblåsning - Figur 6-4. Tilsvarende som for overflateutblåsning er det kun sannsynlighet for bestandstap > 1 % i vår- og sommersesongen, og det er i all hovedsak hekkebestandene som potensielt rammes gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7318/1-1. Lomvi er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap. Det er ingen sannsynlighet for bestandstap i høst- og vintersesongen. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til: 15 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (lomvi - vår). 2 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (lomvi - vår). 1 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (lomvi - sommer). Det er ikke beregnet sannsynlighet for tapsandeler i kategoriene > 20 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 8 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (lomvi - vår). 9 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (lomvi - vår). 1 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (lomvi - vår). <0,5 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (lomvi - sommer). Sjøfugl Svalbard/Bjørnøya - Sjøbunnsutblåsning Figur 6-4 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av sjøfugl på Svalbard/Bjørnøya dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7318/1-1 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. 00 Side 46

48 6.1.4 Lysloggerdata - lomvi Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - overflateutblåsning - Figur 6-7. Hjelmsøya er kolonien med høyest sannsynlighet for bestandstap om høsten og vinteren. Det er ingen sannsynlighet for bestandstap i vår- og sommersesongen. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til: 7 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (høst). Det er ikke beregnet sannsynlighet for tapsandeler i kategoriene > 5 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 3 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (høst). 3 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (høst). Det er ikke beregnet sannsynlighet for Betydelig og Alvorlig miljøskade. Lysloggerdata lomvi - Overflateutblåsning Figur 6-5 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av lysloggerdata lomvi dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønn 7318/1-1 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. 00 Side 47

49 Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade - sjøbunnsutblåsning - Figur 6-6. Hjelmsøya er kolonien med høyest sannsynlighet for bestandstap om sommer, høst og vinter ved en sjøbunnsutblåsning. Det er ingen sannsynlighet for bestandstap i vårsesongen. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til: 11 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (høst). 2 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (høst). <0,5 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (sommer). Det er ikke beregnet sannsynlighet for tapsandeler i kategoriene > 20 %. Dette gir følgende sannsynligheter for skade i form av restitusjonstid: 6 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (høst). 7 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (høst). 1 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (høst). <0,5 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (sommer). Lysloggerdata lomvi - Sjøbunnsutblåsning Figur 6-6 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av lysloggerdata lomvi dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7318/1-1 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. 00 Side 48

50 6.1.5 Marine pattedyr Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade overflate og sjøbunnsutblåsning Analysen viser at marine pattedyr tilknyttet kystområdene i liten grad vil rammes gitt en utblåsning fra letebrønn 7318/1-1. Det er ingen sannsynlighet for bestandstap gitt en overflateutblåsning. For en sjøbunnsutblåsning er det kun 1 % sannsynlighet for 1-5 % bestandstap av havert i høstsesongen, og ingen sannsynlighet for høyere bestandstap. Dette gir <1 % sannsynlighet for Mindre og Moderat miljøskade (dvs. inntil 3 års restitusjonstid). Det er ingen sannsynlighet for Betydelig eller Alvorlig miljøskade for marine pattedyr. Det er ingen sannsynlighet for bestandstap større enn 1 % av steinkobbe eller oter. Resultatene er ikke illustrert Strandhabitat Treffsannsynlighet og miljøskade - overflate og sjøbunnsutblåsning Det er generelt lav sannsynlighet for treff av olje langs kysten. For en sjøbunnsutblåsning er høyeste treffsannsynlighet av > 1 tonn olje per km strandhabitat 4 % i vårsesongen, og høyeste treffsannsynlighet av tonn olje er <1 % i sommersesongen. Dette gir henholdsvis 3 % sannsynlighet for Mindre miljøskade og 1 % sannsynlighet for Moderat miljøskade i det verst rammede habitatet. Det er ingen sannsynlighet for Betydelig eller Alvorlig miljøskade for strandhabitatene gitt en sjøbunnsutblåsning. Treffsannsynligheten og skadesannsynligheten er noe lavere gitt en overflateutblåsning med 2 % sannsynlighet for tonn olje i vårsesongen. Det er ingen sannsynlighet for treff av > 100 tonn olje per km strandhabitat. Dette gir henholdsvis 1 % sannsynlighet for Mindre miljøskade og 1 % sannsynlighet for Moderat miljøskade i det verst rammede habitatet. Det er ingen sannsynlighet for Betydelig eller Alvorlig miljøskade for strandhabitatene. Resultatene er ikke illustrert Tapsandeler av fiskeegg og fiskelarver Det er gjennomført modellering av mulige tapsandeler av fiskeegg og fiskelarver for henholdsvis torsk og lodde. Analysen er kjørt på 2886 Sm 3 /døgn for sjøbunnsutblåsning og 2977 Sm 3 /døgn for overflateutblåsning og 20 døgns varighet for både overflate og sjøbunn. Analysene viste ingen sannsynlighet for tapsandeler av torsk eller lodde over 0,5 %, og således ingen kvantifiserbare effekter. Eventuelle effekter anses dermed som neglisjerbare og tas ikke videre i miljørisikoberegningene. DNV GL Report No , Rev. 00 Side 49

51 6.2 Miljørisiko Miljørisiko i tilknytning til letebrønn 7318/1-1 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 Enis gjeldende operasjonsspesifikke akseptkriterier (foreliggende kapittel) og som frekvens for skade ( Appendix B). 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 havhest i vintersesongen i kategorien Moderat miljøskade med 11 % av akseptkriteriet. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskadekategori, som andel av akseptkriteriet, er som følger: 3 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko (havhest, vår- og vintersesong). 11 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko (havhest i vår-, høst- og vintersesongen; krykkje i vår- og vintersesongen og lunde i sommer- og høstsesongen). 5 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko (lomvi i vårsesongen). 6 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade (lomvi i vårsesongen). DNV GL Report No , Rev. 00 Side 50

52 Tabell 6-1 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønn 7318/1-1, 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 under tabellen viser miljørisiko av ulik numerisk størrelse. Aktuell farge vil benyttes i tabellen avhengig av andel av akseptkritene. Art Andel av akseptkriteriene Vår Sommer Høst Vinter Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Alke 0,7 % 3,1 % 0,7 % 0,7 % 1,0 % 4,1 % 1,0 % 0,9 % 0,3 % 1,3 % 0,3 % 0,0 % 0,6 % 2,3 % 0,2 % 0,0 % Gråmåke 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % Havhest 2,7 % 11,0 % 0,7 % 0,0 % 0,6 % 2,3 % 0,0 % 0,0 % 2,5 % 10,6 % 1,1 % 0,0 % 2,7 % 11,4 % 1,5 % 0,2 % Havsule 2,0 % 8,0 % 0,6 % 0,2 % 1,8 % 7,4 % 0,8 % 0,3 % 0,4 % 1,8 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % Krykkje 2,5 % 10,7 % 1,6 % 0,4 % 2,3 % 9,3 % 0,6 % 0,0 % 2,2 % 9,7 % 2,1 % 1,0 % 2,5 % 10,9 % 2,0 % 1,1 % Lomvi 1,8 % 8,7 % 4,9 % 6,3 % 1,9 % 8,7 % 3,7 % 5,9 % 0,2 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % Lunde 0,4 % 1,6 % 0,5 % 0,2 % 2,6 % 11,2 % 2,0 % 1,3 % 2,4 % 10,4 % 2,2 % 1,4 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Polarlomvi 0,3 % 1,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,3 % 1,2 % 0,0 % 0,0 % 0,4 % 1,5 % 0,0 % 0,0 % Polarmåke 0,3 % 1,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,3 % 1,4 % 0,0 % 0,0 % 0,4 % 1,7 % 0,0 % 0,0 % Svartbak 0,2 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 1,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 10 % - 20 % 20 % - 50 % 50 % % > 100 % DNV GL Report No , Rev. 00 Side 51

53 6.2.2 Kystnær sjøfugl fastlandet Miljørisiko for kystnær sjøfugl er lav (< 1 % av akseptkriteriet, uavhengig av skadekategori) for alle berørte arter i vår- og sommersesongen, og det er ingen beregnet risiko for sjøfugl kystnært i høst- eller vintersesongen. Det er hovedsakelig hekkebestandene som potensielt kan oppleve negative effekter gitt en oljeutblåsning fra 7318/ Kystnær sjøfugl Svalbard/Bjørnøya Miljørisiko for kystnær sjøfugl tilknyttet Svalbard og Bjørnøya er presentert i Tabell 6-2 for alle berørte arter i vår- og sommersesongen. Det er ikke beregnet risiko i høst- eller vintersesongen, da det er lite fugl samlet i kystnære områder i disse periodene. Høyest risiko for skade på sjøfugl tilknyttet Svalbard og Bjørnøya er beregnet for lomvi i vår- og sommersesongen i kategorien Moderat miljøskade med hhv. 5 % og 3 % av akseptkriteriet. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskadekategori, som andel av akseptkriteriet, er som følger: 1 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko. 5 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko. 1 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko. 1 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade. Tabell 6-2 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønn 7318/1-1, presentert for sjøfugl tilknyttet Svalbard og Bjørnøya for henholdsvis Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko for hver ressurs er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i vår- og sommersesongen. Fargekoden under tabellen viser miljørisiko av ulik numerisk størrelse. Aktuell farge vil benyttes i tabellen avhengig av andel av akseptkritene. Art Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Vår Betydelig (3-10 år) Andel av akseptkriteriene Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Sommer Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Havhest 0,7 % 2,9 % 0,6 % 0,5 % 0,5 % 2,4 % 0,7 % 0,7 % Krykkje 0,7 % 2,8 % 0,6 % 0,5 % 0,5 % 2,2 % 0,6 % 0,5 % Lomvi 1,1 % 4,6 % 0,9 % 1,2 % 0,8 % 3,3 % 1,2 % 1,3 % Polarlomvi 0,2 % 1,0 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,9 % 0,1 % 0,0 % Polarmåke 0,2 % 1,1 % 0,6 % 0,5 % 0,3 % 1,5 % 0,6 % 0,7 % 10 % - 20 % 20 % - 50 % 50 % % > 100 % DNV GL Rapportnr , Rev

54 6.2.4 Lysloggerdata lomvi Miljørisiko for lysloggerdata er presentert i Tabell 6-3 for alle berørte arter i sommer-, høst- og vintersesongen. Det er ikke beregnet risiko i vårsesongen, da lomvi ikke er representert i dette området i denne perioden. Høyest risiko for skade på lomvi er beregnet for Hjelmsøyakolonien i høstsesongen i kategori Moderat miljøskade med 4 % av akseptkriteriet. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskadekategori, som andel av akseptkriteriet, er som følger: 1 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko (høst). 4 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko (høst). 1 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko (sommer og høst). <0,5 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade (sommer og høst). Tabell 6-3 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønn 7318/1-1, presentert for lysloggerdata (lomvi) for henholdsvis Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i sommer-, høst- og vintersesongen. Fargekoden under tabellen viser miljørisiko av ulik numerisk størrelse. Aktuell farge vil benyttes i tabellen avhengig av andel av akseptkritene. Sommer Høst Vinter Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv Min Mod Bet Alv AllBirds 0,1 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Bjørnøya 0,2 % 0,9 % 0,2 % 0,2 % 0,2 % 1,0 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Hjelmsøya 0,7 % 2,9 % 0,7 % 0,4 % 0,8 % 3,5 % 0,7 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Hornøya 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Sklinna 0,2 % 0,7 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,9 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 10 % - 20 % 20 % - 50 % 50 % % > 100 % DNV GL Rapportnr , Rev

55 6.2.5 Marine pattedyr Beregnet risiko for marine pattedyr tilknyttet kystområdene er neglisjerbar (<0,5 % av Enis akseptkriterier for miljøskade i høst- og vintersesongen). Det er ingen risiko for Betydelig eller Alvorlig miljøskade Strandhabitat Miljørisiko for strandhabitat beregnes per km kystrute for alle årets måneder, og resultatene presenteres sesongvis. Måneden med høyest utslag innenfor den enkelte sesong representerer sesongen. Beregnet risiko for strandhabitater beregnet til < 1 % av akseptkriteriet for Mindre og Moderat miljøskade i alle sesonger. Det er ingen risiko for Betydelig og Alvorlig miljøskade. 6.3 Oppsummering av miljørisiko forbundet med letebrønn 7318/1-1 Tabell 6-4 og Figur 6-7 viser sesongvis høyest miljørisiko for hver av VØK-kategoriene; pelagisk og kystnær sjøfugl (fastlandet), sjøfugl på Svalbard/Bjørnøya, marine pattedyr og strandhabitat, uavhengig av art. Miljørisikoen er presentert som prosentandel av Enis operasjonsspesifikke akseptkriterier. Det er viktig å merke seg at pelagisk og kystnær sjøfugl samt sjøfugl på Svalbard/Bjønøya 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. Sjøfugl i åpent hav (havhest) er dimensjonerende for risikonivået med 11,5 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade i vår-, høst- og vintersesongen, se Figur 6-7. Krykkje åpent hav har også miljørisiko på 11 % av akseptkriteriet i vår- og vintersesongen, og lunde har miljørisiko på 11 % av akseptkriteriet i sommer- og høstsesongen. Det høyeste risikonivået for hekkebestandene av sjøfugl på Svalbard/Bjørnøya utgjør 5 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade i vårsesongen og 3 % i sommersesongen (begge for lomvi). Det er ingen miljørisiko for sjøfugl på Svalbard/Bjørnøya i boreperioden (vinter). For lysloggerloggerdata (lomvi) er det høyeste risikonivået beregnet til 4 % av akseptkriteriene for Moderat miljøskade. For sjøfugl kystnært på fastlandet, marine pattedyr og for strandhabitater utgjør risikoen <1 % av akseptkriteriene i alle sesonger. Miljørisikoen forbundet med boring av letebrønn 7318/1-1 ligger for alle VØK-kategoriene innenfor Enis operasjonsspesifikke akseptkriterier i de ulike sesongene. Det kan dermed konkluderes med at miljørisikoen forbundet med boring av brønn 7318/1-1 i PL226 er akseptabel sett i forhold til Enis akseptkriterier for miljørisiko. DNV GL Rapportnr , Rev

56 Tabell 6-4 Beregnet sesongvis miljørisiko for alle VØK-kategoriene lagt til grunn i analysen for letebrønn 7318/1-1 i Barentshavet. 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 Enis operasjonsspesifikke akseptkriterier. Sesong VØK Mindre Moderat Betydelig Alvorlig Vår Sommer Høst Vinter Pelagisk sjøfugl 2,7 % 11,0 % 4,9 % 6,3 % Kystnær sjøfugl 0,1 % 0,4 % 0,1 % 0,0 % Sjøfugl Bjørnøya 1,1 % 4,6 % 0,9 % 1,2 % Lysloggerdata - lomvi 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Marine pattedyr 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Strandhabitat 0,4 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % Pelagisk sjøfugl 2,6 % 11,2 % 3,7 % 5,9 % Kystnær sjøfugl 0,1 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % Sjøfugl Bjørnøya 0,8 % 3,3 % 1,2 % 1,3 % Lysloggerdata - lomvi 0,7 % 2,9 % 0,7 % 0,4 % Marine pattedyr 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Strandhabitat 0,3 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % Pelagisk sjøfugl 2,5 % 10,6 % 2,2 % 1,4 % Kystnær sjøfugl 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Sjøfugl Bjørnøya 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Lysloggerdata - lomvi 0,8 % 3,5 % 0,7 % 0,3 % Marine pattedyr 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % Strandhabitat 0,2 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % Pelagisk sjøfugl 2,7 % 11,4 % 2,0 % 1,1 % Kystnær sjøfugl 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Sjøfugl Bjørnøya 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Lysloggerdata - lomvi 0,5 % 2,2 % 0,1 % 0,0 % Marine pattedyr 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % Strandhabitat 0,3 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % DNV GL Rapportnr , Rev

57 Figur 6-7 Beregnet miljørisiko for alle VØK-kategoriene lagt til grunn i analysen for de ulike sesongene, for letebrønn 7318/1-1 i Barentshavet. Verdiene er oppgitt som prosent av Enis operasjonsspesifikke akseptkriterier (Grafisk fremstilling av resultatene presentert i Tabell 6-4). DNV GL Rapportnr , Rev

58 7 BEREDSKAPSSTRATEGI OG PRINSIPPER I NORGE 7.1 Generelt NOFO er en forening for operatørselskapene på norsk sokkel. NOFO ivaretar operatørselskapenes operative oljevernberedskap knyttet til leting etter og produksjon av olje og gass. NOFO har som formål å administrere og vedlikeholde en beredskap som inkluderer personell, utstyr og fartøy mot akutt forurensing, og disponerer omfattende oljevernressurser. Disse ressursene skal, sammen med selskapets, andre private resursser, statlige og kommunale ressurser, redusere miljøskade ved eventuelle oljeutslipp fra petroleumsvirksomheten. Norsk olje og gass er en interesse- og arbeidsgiverorganisasjon for oljeselskaper og leverandørbedrifter knyttet til utforsking og produksjon av olje og gass på norsk kontinentalsokkel. Norsk olje og gass arbeider for å gi industrien framtidsrettede og levedyktige vilkår og et godt omdømme i relasjon til myndigheter, aksjonærer og samfunnet generelt. NOFO og Norsk olje og gass har vært medvirkende i å utarbeide en veiledning for hvordan beredskapsanalyser (BA) for oljevern skal utføres. Dette er beskrevet i «Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser» (NOROG 2013). Veiledningen danner grunnlaget for beredskapsmodelleringen i OSCAR. Veiledningen er tilgjengelig på Norsk olje og gass sine hjemmesider: Hovedstrategien for beredskap mot akutt forurensning på norsk sokkel er mekanisk oppsamling og/eller kjemisk dispergering nær utslippskilden og langs drivbanen (barriere 1) ved hjelp av NOFOs havgående systemer. I tillegg til bekjempelse på åpent hav, er strategien å bekjempe eventuell olje i kyst- og strandsone (barriere 2 og 3). I praksis oppnås aldri en opptakseffektivitet på 100 % og det anvendes derfor en beredskapsstrategi som innebærer en definering og bruk av flere barrierer. Strategien legger til grunn at det skal være tilstrekkelig kapasitet i barriere 2 for å bekjempe den olje som passerer barriere 1. En vanlig benyttet barriereinndeling i oljevernet er: Barriere 1 Bekjempelse på åpent hav nær utblåsningskilden (funksjon A) eller langs drivbanen (funksjon B). Barriere 2 Barriere 3 Bekjempelse i kystsonen. Bekjempelse og beskyttelse av strandsonen overfor mobil olje (funksjon A), og oppsamling av ikke-mobil olje på land, strand eller på strukturer (funksjon B). DNV GL Rapportnr , Rev

59 7.1.1 Norsk olje og gass veiledning for dimensjonering av beredskapens kapasitet, effektivitet og responstid Åpent hav Hovedfokus i forbindelse med utbygging av felt og drift er å ha tilstrekkelige beredskapsressurser for bekjempelse av olje for å redusere skade på ytre miljø. Dimensjonerende parametere i barriere 1 er som følger: Barriere 1A og 1B skal hver for seg ha tilstrekkelig kapasitet til å kunne håndtere den emulsjonsmengden som er tilgjengelig som følge av dimensjonerende rate med minimum responstid for fullt utbygd barriere lik 95 persentil av korteste drivtid til land, eller til spesielt miljøsårbare områder identifisert i miljørisikoanalysen. Kyst og strand Det skal være fokus på robuste løsninger for beskyttelse av sårbare naturressurser. Krav til beredskapens effektivitet i barriere 2 og 3 er lagt til grunn som følger: Barriere 2 skal ha tilstrekkelig kapasitet til å kunne håndtere 95 persentil emulsjonsmengden (fra oljedriftsstatistikken) inn til barrieren etter at effekt av forutgående barriere er lagt til grunn. Døgnkapasitet er mengden fordelt på beregnet strandingsperiode. Det skal foreligge planer som beskriver egnede taktikker og bekjempelsesmetoder i identifiserte områder. Responstiden skal være mindre enn 95 persentilen av minste drivtid til land. Barriere 3 skal i funksjon A (mobil olje) ha tilstrekkelig kapasitet til å bekjempe innkommende emulsjonsmengde gitt effekten av foregående barrierer. I tillegg skal funksjon B (ikke-mobil olje) ha kapasitet til å håndtere den oljemengde som beregnes strandet innenfor kystverkets beredskapsregioner i influensområdet. Det skal foreligge planer som beskriver egnede taktikker og bekjempelsesmetoder. Responstiden skal være kortere enn 95 persentil av korteste drivtid til land. I de tilfeller hvor influensområdet strekker seg over store deler av kysten eller det av andre årsaker er hensiktsmessig å beregne responstid til spesifikke områder, vil det være mulig å differensiere responstiden i henhold til definerte områder. 7.2 Systembeskrivelse Mekanisk system i åpent hav Mekanisk system i åpent hav er en fellesbetegnelse for et komplett olje-oppsamlingssystem. For et standard NOFO havgående system inkluderer dette to fartøy; oljeoppsamling- (OR-fartøy) og slepefartøy, 400 m lense (NO-1200-R), TransRec overløps oljeopptaker (skimmer) og lagringskapasitet på minimum 1000 m Systemer for kjemisk dispergering i åpent hav Kjemikalier som påføres et oljeflak for å fjerne det fra havoverflaten og gjøre oljekomponentene mindre og lettere tilgjengelig for mikrobiell nedbryting. Oljen fordeles i vannmassene. Dispergeringsmiddel kan påføres ved bruk av fartøy, helikopter eller fly. Flere av OR-fartøyene operatørselskapene har eller kan ved behov utstyres med dispergeringsmiddel. Gjennom NOFO inngår fartøyene i en felles fartøyspool som er tilgjengelig for alle operatørselskapene som er medlem av NOFO. DNV GL Rapportnr , Rev

60 7.3 Ansvar for oljevernberedskap på norsk sokkel Ansvaret for oljevernberedskapen på norsk sokkel er fordelt mellom følgende tre nivåer (http://www.norskoljeoggass.no/no/faktasider/miljo1/oljevern/): Privat beredskap Dette er operatørselskapenes egen beredskap som skal dimensjoneres til å håndtere akutte hendelser som følge av egen aktivitet. Norsk Oljevernforening for Operatørselskap (NOFO) ivaretar operatørselskapenes operative oljevernberedskap i Norge. Kommunal beredskap Kommuner skal sørge for nødvendig beredskap mot mindre tilfeller av akutt forurensning som kan inntreffe eller medføre skadevirkninger innen kommunen, og som ikke dekkes av privat beredskap. Denne beredskapen er organisert gjennom interkommunale utvalg mot akutt forurensning (IUA). NOFO har inngått avtale med samtlige relevante IUA langs kysten om bistand i oljevernaksjoner. Statlig beredskap Denne organiseres og forvaltes av Kystverket. Beredskapen er dimensjonert og rettet mot akutt forurensning fra skipstrafikk og annen virksomhet som ikke dekkes av privat og kommunal beredskap. DNV GL Rapportnr , Rev

61 8 OLJEEGENSKAPER OG FORVITRING 8.1 Generelt Forvitret olje påvirkes av rådende fysiske miljø- og værforhold samt oljens sammensetning og tilhørende egenskaper. Prosessene medfører kjemiske og fysiske endringer i oljen, noe som igjen påvirker oljedriften og effektiviteten av ulike beredskapsstrategier som mekanisk oppsamling og kjemisk dispergering av olje på vannoverflaten. Inneværende kapittel er delt i to: Først gis en oversikt over flere av parameterne som bidrar til å bestemme en oljes egenskaper etterfulgt av en beskrivelse av forvitringsegenskapene for Havis råolje De viktigste fysiske og kjemiske parameterne Tetthet Egenvekten, kg/m 3, er en av de mest sentrale fysiske parameterne for olje. Den har store konsekvenser for hvordan oljen beveger seg i sjøen, både i vannsøylen og på havoverflaten. Lettere oljer vil eksempelvis strømme raskere til havoverflaten gitt en sjøbunnutblåsing samt spre seg utover et større område og danne tynnere filmer på overflaten sammenlignet med tyngre oljer. Årsaken til at en olje er lett skyldes hovedsakelig at oljen består av hydrokarboner med et lavt antall karbonatomer. Da mindre og lettere hydrokarboner også er mer ubestandige, så henger oljens vekt også direkte sammen med viskositet og flammepunkt, som begge generelt er lavere jo lettere oljen er. Viskositet Viskositet er et mål på en væskes motstand mot å bevege seg, det vil si hvor tykt- eller tyntflytende en væske (eller gass) er. Høy viskositet innebærer en tykk og seig konsistens, og en lav viskositet gir tyntflytende væske. Dette har stor betydning under produksjon, og spesielt viktig å ta hensyn til ved valg av oppsamlingsmetoder ved en eventuell akutt oljeutblåsning. Viskositeten i olje oppgis oftest i enheten centipoise (cp). For de fleste råoljer på norsk sokkel varierer viskositeten i ferskt tilstand fra mindre enn 10 cp opp til et par tusen cp, mens tung og ekstra tung olje normalt har en viskositet fra 2000 cp og oppover. Emulsjoner av vann og olje er generelt mer tyktflytende enn den opprinnelige råoljen, og viskositeten øker raskt med økende vanninnhold. Dannelsen av emulsjon skjer gjennom forvitring på havoverflaten der også fordampning er en betydningsfull prosess. Økt fordampning fører til at de tyngre og mer viskøse komponentene blir igjen i oljen. Med sterkere vind øker emulgeringsprosessen, hvilket gir en høyere viskositet. Dersom vindstyrken passerer en viss øvre grense vil de fleste oljetypene fordeles ned i vannsøylen. Når emulsjonen er dannet blir den enda mer tyktflytende dersom værforholdene er rolige eller dersom den strander. Slike forhold kan føre til at en emulsjon blir et halvfast materiale. Viskositet i olje er også sterkt temperaturavhengig, og jo lavere temperatur desto høyere viskositet. I tilknytning til tradisjonell mekanisk oljevernberedskap er viskositet på 1000 cp generelt ansett som en nedre grense for effektiv oppsamling av olje (lense og overløpsskimmer). Lavere viskositet vil resultere i at deler av oljen beveger seg under oljelensene, og det blir dermed ikke mulig å etablere et tilstrekkelig tykt oljelag i lensen slik at overløpsskimmere skal fungere effektivt. Hvis oljen har en viskositet under 1000 cp så kan, avhengig av andre miljømessige faktorer, kjemisk dispergering være en bedre løsning. DNV GL Rapportnr , Rev

62 Øvre viskositetsgrense for kjemisk dispergering regnes imidlertid som 7200 cp. Tidsvinduet for kjemisk dispergering er omtalt under avsnitt Når det gjelder oppsamling av olje med lenser så øker effektiviteten jo høyere viskositet emulsjonen har. Problemer vil imidlertid kunne oppstå når oppsamlet emulsjon skal pumpes ombord på OR-fartøyet, hvis viskositeten er veldig høy. Det anbefales at man bytter ut vanlig overløpsskimmer med HiWax eller HiVisc skimmer ved viskositeter som overstiger cp. Flammepunkt Flammepunktet er det laveste temperaturpunktet hvor gass eller damp fra en olje vil antennes. Dette punktet indikerer faren for brann og eksplosjon ved håndtering av oljen. Dette er viktig å være klar over i forbindelse med oppsamlingsoperasjoner gitt et oljesøl. De fleste ferske råoljer har et lavt flammepunkt på mellom -40 C og 30 C, men gjennom naturlige forvitringsprosesser som fordamping og emulgering øker etter hvert flammepunktet. Den største faren for brann og eksplosjon er nær utblåsningspunket så lenge det er tilflyt av fersk olje. Det samme gjelder ved stille, varmt vær, da fordampningen blir stor og mye olje og kondensat samles på havoverflaten. Når olje fra en utblåsning/ lekkasje kommer i kontakt med vann vil oljen raskt kjøles ned til samme temperatur som vannet omkring. Det er med andre ord utblåsning av oljer som har flammepunkt lavere enn vanntemperaturen som innebærer størst risiko. Som et sikkerhetstiltak mot brann- og eksplosjonsrisiko har alle fartøyene som anvendes i mekanisk oppsamling av olje blitt gitt OilRec notasjon av anerkjente klasseselskap, hvilket betyr at fartøyene kan på en forsvarlig måte lagre olje med flammepunkt under 60 C. Den umiddelbare brann- og eksplosjonsrisikoen av olje og gass på havoverflaten fører ofte til et meget begrenset opptak av olje de første timene etter en utblåsning og tett opp til utblåsningspunktet. Dette kan dermed bli førende for hvor langt unna systemene i barriere 1 må holde seg i forhold til utblåsningspunktet. Flytepunkt Temperaturen når en olje slutter å flyte, ved kjøling i et laboratorium under stille forhold, kalles flytepunkt, dvs. den temperaturen hvor oljens viskositet når en øvre grense. Ferske råoljer med høyt voksinnhold har et flytepunkt rundt 30 C, for lavviskøse oljer kan flytepunktet være -40 C. Oljefilmtykkelse Oljetykkelsen på overflaten er av stor betydning ved mekanisk opptak og kjemisk dispergering. Ifølge NOFOs retningslinjer og effektivitetsberegninger på et standardisert NOFO-system så vil en oljefilmtykkelse under 0,7 mm være en begrensende faktor ved mekanisk opptak, selv med lenser og opptaker spesielt egnet for tynne oljefilmer vil opptaket være redusert (NOROG, 2013). Generelt har mekaniske systemer en lav effektivitet ved oljefilmtykkelser under 0,1 mm og denne tykkelsen er satt som nedre grense ved modellering av mekanisk oljeopptak og kjemisk dispergering i OSCAR. Generelt vil en olje med lav tetthet og lav viskositet spre seg mer utover vannoverflaten, og dermed danne en tynnere oljefilm. I tillegg til oljens fysiske og kjemiske egenskaper påvirkes oljefilmtykkelsen av utblåsningspunktet ettersom undervannsutblåsninger og -lekkasjer typisk vil danne en tynnere oljefilm på overflaten sammenlignet med en overflateutblåsning. DNV GL Rapportnr , Rev

63 Når oljen har drevet på overflaten en stund, er det normalt at oljen forekommer som spredte flak på sjøen. Egenskapene til hvert flak er avhengige av oljetype, drivtid og miljø- og værforhold. Generelt vil den tykkeste delen av et oljeflak være konsentrert i en begrenset del av oljeflaket. En tommelfingerregel er at 90 % av oljen i et oljeflak er konsentrert til 10 % av flakets areal, hvilket betyr at oljefilmen lokalisert utenfor 10 % arealet vil være relativt tynn Forvitring og oljedrift Fordamping, vann-i-olje-emulgering, olje-i-vann-dispergering og frigjøring av oljekomponenter i vannsøylen, spredning, sedimentasjon, oksidasjon og biologisk nedbrytning er naturlige prosesser som settes i gang når oljen kommer i kontakt med vann. Prosessene kan studeres både i laboratorium og i felt hvor hensikten er å få fram tilstrekkelig informasjon for å kunne gjøre prediksjoner om hvordan oljen vil oppføre seg over tid under ulike forhold. Forvitringsstudier danner grunnlaget for å anslå oljeegenskaper som må spesifiseres ved beregninger av det nominelle NOFO-systembehov samt ved modellering av oljedrift og -opptak i OSCAR. Hvordan oljen forvitrer og oppfører seg på sjøen er av stor betydning for hvilke konsekvenser et oljeutslipp vil få for miljøet, samt hvilken strategi som er best egnet for bekjempelse av oljen. En lett olje med høy fordampning og lav evne til å danne emulsjon vil for eksempel resultere i en mindre risiko for at olje skal nå kyst og strand. Figur 8-1 illustrerer den relative betydningen av de ulike oljedrifts- og forvitringsprosesser over tid. Figur 8-1 Relativ betydning av ulike oljedrifts- og forvitringsprosesser over tid (SINTEF, 2013) Vann-i-olje-emulgering En av de viktigste forvitringsprosessene når det gjelder oljevern er dannelse av vann-i-olje emulsjon. Oljen vil etter hvert ta opp vann, noe som fører til at oljens egenskaper forandres. Eksempelvis vil emulsjon med et vanninnhold på 80 % øke volumet 3-4 ganger sammenliknet med vannfri olje. I tillegg DNV GL Rapportnr , Rev

64 til selve volumøkningen av forurenset materiale er det også viktig å ta i betrakting lagringskapasiteten i tilknytning til opprydning. Vann-i-olje emulsjon er mer stabil og holder seg i større grad på overflaten enn den opprinnelige oljen. Dette betyr at den kan være godt egnet for mekanisk opptak (så lenge den normalt økende viskositeten ikke blir problematisk), men samtidig kan vann-i-olje-emulsjon medføre mer alvorlige miljøkonsekvenser for naturressurser på overflaten samt i strandområder da stabiliteten og evnen til og holde seg på overflaten øker risikoen for at oljen vil nå land. En annen konsekvens av vann-i-olje emulgering er at den vil bremse eller stanse fordampning og naturlig dispergering. Det maksimale vannopptaket beror fremfor alt på oljens kjemiske egenskaper, men for at en emulsjon skal dannes kreves en minste tilførsel av energi i form av brytende bølger. Dette skjer ved en vindstyrke på 5 m/s, og emulgeringsraten øker normalt med økende vindstyrke, men hvis vindstyrken blir veldig sterk og passerer en viss grense vil oljen blandes ned i vannsøylen. 8.2 Oljeegenskaper Havis råolje Havis råolje er benyttet som referanseolje for modellering av oljeutblåsning fra letebrønn 7318/1-1 Bone i PL 716. Forvitringsdata for Havis råolje er oppsummert i Tabell 3-1. Havis råolje har middels tetthet (850 kg/m 3 ) med et lavt asfalteninnhold og middels voksinnhold, noe som fører til et relativt høyt fordampningstap. Fordampningstapet fra havoverflaten øker jevnt til om lag 30 % etter to døgn (forutsatt 5 O C og 10 m/s ). Oljetypen har relativt høyt vannopptak, omkring 71 % etter 24 timers forvitring (forutsatt 5 O C og 10 m/s ). Oljetypen danner emulsjoner med lavere viskositet enn andre sammenliknbare oljetyper (SINTEF, 2013) Betydning for oljevernberedskapen Mekanisk oppsamling Havis råolje har relativt lav viskositet sammenliknet med andre norske oljetyper. Risikoen for lekkasje under oljelenser gitt en mekanisk oppsamlingsoperasjon er økende for lav viskøse oljetyper (<1000 cp) sammenlignet med mer viskøse oljer. I tillegg, studier ved SINTEF har vist at både overløps skimmere (Transrec) og adsorpsjon skimmere (Foxtail) kan ha redusert virkningsgrad på viskositeter over cp (Leirvik et al., 2001). Som vist i Figur 8-2 og Figur 8-3 er viskositeten for Havis råolje under lekkasje grensen i ca. 3 timer etter starttidspunktet for utblåsningen gitt sommer- og vinterforhold ved 15 m/s vind. Ved redusert vindforhold forlenges lekasjeperioden til 2-3 døgn. Viskositetsgrensen på cp oppnås ikke innenfor forvitringsstudiens varighet på 5 dager. Ved slutten av studien er trenden for både sommer- og vinterperioden at viskositetskurven flater ut under denne terskelen. For oljetyper der høy olje-/ emulsjonsviskositet ikke er en begrensende faktor, kan et høyt flytepunkt forårsake størkning av olje på vannoverflaten. Havis råolje har et relativt høyt flytepunkt (24 O C etter 24 timer ved 5 O C sjøtemperatur og 10 m/s). Dette kan medføre størkning av oljen på havoverflaten. Særlig etter flere dagers forvitring. Det er mest vanlig at råoljer kan begynne å størkne dersom flytepunktet er C høyere enn sjøtemperaturen. Størknet olje kan opptre som halvfaste klumper i ulike størrelser. DNV GL Rapportnr , Rev

65 Klumpene kan både aggregere og brytes opp gjennom påvirkning fra vind og sjø. Temperaturen vil i stor grad påvirke klumpenes hefteegenskaper, og evnen til å feste seg avtar generelt i lavere temperaturer. Figur 8-2 Tidsvindu for effektiv mekanisk oppsamling som en funksjon av viskositeten av Havis råolje ved 5 C (vinter) (SINTEF, 2013). DNV GL Rapportnr , Rev

66 Figur 8-3 Tidsvindu for effektiv mekanisk oppsamling som en funksjon av viskositeten av Havis råolje ved 10 C (sommer) (SINTEF, 2013). Kjemisk dispergering Havis råolje har et godt potensial for kjemisk dispergering, både under sommer- og vinterforhold. Tidsvinduet for kjemisk dispergering vil være størst ved lave vindhastigheter, som vist i Figur 8-4 og Figur 8-5. Ved lav vindstyrke (2 m/s) er oljen dispergerbar inntil 3-4 døgn etter utslipp, med videre redusert dispergerbarhet > 5 døgn, både ved sommer- og vintertemperaturer. Ved vindstyrke 5 m/s er oljen fortsatt godt dispergerbar inntil 1 døgn, med redusert dispergerbarhet > 5 døgn etter utslipp. Ved vindstyrke 10 m/s reduseres tidsvinduet for dispergering til henholdsvis 4 timer med godt potensiale for dispergering og > 5 døgn med redusert dispergerbarhet. Ved vindstyrke 15 m/s reduseres også tidsvinduet ytterligere. Tidsvinduet for bruk av dispergering er videre oppsummert i Tabell 8-1. I tidsvinduet med redusert dispergerbarhet er det mulig å tilføre ekstra energi, for eksempel ved bruk av propeller, brannslukkingssystemer, MOB (mann over bord) båter, høyere doseringsrate (DOR = dispegeringsmiddel-olje-rate) og/eller økt antall påføringer med dispergeringsmidler. Dette kan bidra til økt effektivitet av kjemisk dispergering som strategi. DNV GL Rapportnr , Rev

67 Figur 8-4 Tidsvindu for bruk av kjemiske dispergeringsmidler som en funksjon av viskositeten av Havis råolje ved 5 C (vinter) (SINTEF, 2013). DNV GL Rapportnr , Rev

68 Figur 8-5 Tidsvindu for bruk av kjemiske dispergeringsmidler som en funksjon av viskositeten av Havis råolje ved 10 C (sommer) (SINTEF, 2013). DNV GL Rapportnr , Rev

69 Tabell 8-1 Tidsvindu for kjemisk dispergering 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. (SINTEF, 2013) Sesong Tidsvindu dispergering (Temp.) Timer Dager 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 Vind Vinter (5 C) 2 m/s 5 m/s 10 m/s 15 m/s Vind 2 m/s Sommer (10 C) 5 m/s 10 m/s 15 m/s DNV GL Rapportnr , Rev

70 9 BEREGNET SYSTEMBEHOV Beregnet mekanisk systembehov er kalkulert i henhold til Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser (NOROG 2013). Utregningene baseres på innhenting av ulike typer data som sammenstilles i et regneark ( NOFO-kalkulator ). Resultatet fra regneoperasjonen angir systemeffektivitet og antall systemer i barriere 1A og 1B (åpent hav) som i teorien er nødvendig for å håndtere en gitt oljemengde. I beredskapsanalysen for Bone PL 716 benyttes resultatet fra beregningene som innspill til modelleringsoppsettet i OSCAR. 9.1 Metodebeskrivelse Grunnlaget for denne beredskapsstrategien er konseptet om adskilte barrierer. Metoden baseres på prinsippet om å disponere en systemkapasitet som er lik eller overgår mengden emulsjon som forventes inn til barrierene 1A og 1B. Utregningene angir beregnet systembehov fordelt på de to barrierene. Se Figur 9-1 og etterfølgende beskrivelse. Et NOFO-system består av to fartøyer, et oljevernfartøy og et slepefartøy. Systemkapasitet indikerer opptakskapasiteten for et gitt mekanisk oljeopptakssystem. Volumet angis i kubikkmeter per døgn. Effektiviteten av et systems kapasitet er basert på erfaringstall fra olje-på-vann øvelser og settes maksimalt til 80 %, og reduseres ytterligere avhengig av lys- og bølgeforhold i området. Systemkapasitet og -effektivitet baseres på konstruksjonsspesifikke parametere for NOFOs standardutstyr og erfaringer fra olje-på-vann øvelser. Mengden emulsjon som forventes inn i den enkelte barriere beregnes ut fra utblåsningsraten og den spesifikke oljens oljedrifts- og emulgeringsegenskaper. Disse egenskapene er igjen påvirket av sjøtemperatur, samt vindforholdene i området. Forhold som gir økende vannopptak vil gi økende emulsjonsmengder inn i barrierene 1A og 1B. Figur 9-1 Modell over en oljeutblåsning og to mekaniske opptakssystemer, det første i barriere 1A (2) og det andre i barriere 1B (4) (NOFO/OLF, 2007). 1. Olje fra utslippspunktet mister komponenter og volum gjennom fordampning og nedblanding i vannsøylen. Samtidig emulgerer oljen (tar opp vann) hvilket øker volumet av den emulsjonen som er gjenværende på overflaten. DNV GL Rapportnr , Rev

71 2. Et mekanisk opptakssystem i barriere 1A samler inn og tar opp olje. Mengden olje som tas opp er avhengig av systemkapasiteten - normalt 2400 m 3 /døgn for standard NOFO-utstyr med TransRec 150 oljeopptaker og overløpsskimmer, mens Hi-Wax har en opptakskapasitet på 1900 Sm 3 /d. 3. Avhengig av systemets effektivitet vil en viss mengde olje drive ut av barriere 1A, selv om kapasiteten er større enn emulsjonsmengden som er beregnet å ankomme barrieren. Dette er blant annet som følge av lensetap og at systemene i barriere 1A er avhengige av overskudd av olje for optimal effektivitet. Basert på olje-på-vann øvelser er den maksimale systemeffektiviteten fastsatt til 80 %. Bølgeforhold og lysforhold i området vil potensielt redusere denne effektiviteten ytterligere. Systemeffektiviteten er redusert til 65 % i mørke og ved en bølgehøyde over 4 m er den redusert til 0 %. Systemeffektiviteten er et mål på hvor mye olje som er oppsamlet i forhold til overflateområde som er bearbeidet (sveipet). 4. Et mekanisk opptakssystem samler inn og tar opp olje som kommer inn til barriere 1B. Slik som for systemet i barriere 1A bestemmes systemkapasiteten i henhold til utstyrsspesifikasjoner. 9.2 Inngangsdata Figur 9-2 presenterer de ulike inngangsdataene som anvendes i analysen og sammenhengen mellom dem. For data som er avhengig av tid; vind, sjøtemperatur, bølgeforhold og lysforhold, brukes middelverdier beregnet for de ulike sesongene og halvårsperiodene. Vindstyrke avrundes til nærmeste 2, 5, 10 eller 15 m/s og sjøtemperaturen avrundes til nærmeste 5 eller 15 C for hver periode. De avrundede verdiene brukes til å hente ut oljespesifikke parametere fra oljeforvitringsstudien. Foruten definerte fare- og ulykkeshendelser som er beskrevet i Kapittel 2.1 er inngangsdataene for denne analysen presentert i Vedlegg E. DNV GL Rapportnr , Rev

72 Figur 9-2 Skjematisk fremstilling av ulike typer inngangsdata som legges til grunn for beregning av beregnet systembehov. 9.3 Analyseresultater Beregnet systembehov (Tabell 9-1) er basert på to perioders inndeling: mars - august (sommer) og september-februar (vinter). Antall NOFO-systemer rundes opp til nærmeste heltall for å møte kravet om å kunne håndtere lik eller større mengde emulsjon som tilflyter barrieren. Gitt en overflateutblåsning er det beregnede behovet: 2 NOFO-systemer i sommersesongen i barriere 1A og 1 NOFO-systemer i barriere 1B, 2 NOFO-systemer i vintersesongen i barriere 1A og 2 NOFO-systemer i barriere 1B. Gitt en sjøbunnsutblåsning er det beregnede behovet: 2 NOFO-systemer i sommersesongen i barriere 1A og 1 NOFO-system i barriere 1B, 2 NOFO-systemer i vintersesongen i barriere 1A og 2 NOFO-system i barriere 1B. DNV GL Rapportnr , Rev

73 Tabell 9-1 Beregnet systembehov gitt overflate- og sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7318/1-1 Bone i PL 716. Beregningene for barriere 1A er basert på emulsjonsvolum som tilflyter barrieren. For barriere 1B er systembehov beregnet på tilsvarende måte, gitt at barriere 1A er operativ. Tall i parentes angir systembehovet i hver barriere i hver sesong. Beregningene er gjort på bakgrunn av middelverdier for vind, temperatur, bølgehøyde og lys i eller i nærheten av utslippspunktet, som presentert i Vedlegg E. Overflateutblåsning Sjøbunnsutblåsning Parameter mar- aug sept - feb mar- aug sept - feb Vektet utblåsningsrate (Sm 3 /d) Fordampning etter 12 timer på sjø (%) Nedblanding etter 12 timer på sjø (%) Viskositet etter 12 timer på sjø (cp) Oljemengde tilgj. for emulsjonsdannelse (Sm 3 /d) Vannopptak etter 12 timer på sjø (%) Emulsjonsmengde for opptak i barriere 1A (Sm 3 /d) Opptakskapasitet (Sm 3 /d) Behov for NOFO-systemer i barriere 1A 1,5 (2) 1,5 (2) 1,4 (2) 1,8 (2) Effektivitet av barriere 1A Fordampning etter 24 t (%) Nedblanding etter 24 t (%) Viskositet etter 24 timer på sjø (cp) Vannopptak etter 24 timer på sjø (%) Emulsjonsmengde til barriere 1B (Sm 3 /d) Opptakskapasitet (Sm 3 /d) Behov for NOFO-systemer i barriere 1B 0,7 (1) 1,2 (2) 0,7 (1) 1,1 (2) 9.4 Konklusjon beregnet systembehov Beregningen indikerer at totalt 3 NOFO-systemer i sommerhalvåret og 4 NOFO-systemer i vinterhalvåret i barriere 1 dekker kravet til kapasitet i ht. minimum ytelseskrav i Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser (NOROG 2013). Det presiseres at dette er forenklede beregninger basert på utslippsrater, oljeegenskaper, forventet vær og nominelle beredskapseffektiviteter. For nærmere analyse av ulike tiltaksalternativers ytelse henvises det til neste kapittel. DNV GL Rapportnr , Rev

74 10 BEREDSKAPSMODELLERING I OSCAR Med utgangspunkt i det beregnede systembehovet omhandlet i Kapittel 8.1 har ulike systemkonfigurasjoner blitt modellert i OSCAR (versjon 7.0.1) for fire sesonger. Henholdsvis vinter (desember-februar), vår (mars-mai), sommer (juni-august), høst (september-november). Hensikten med modelleringen er å få en indikasjon på effekten av ulike strategivalg så vel som nivået av tiltak. Resultatene presenteres som massebalanse fordelt på ulike kategorier, jf Tabell I tillegg til mekanisk oppsamling er det sett nærmere på kjemisk dispergering i kombinasjon med mekanisk opptak OSCAR OSCAR er en 3-dimensjonal oljedrifts- og beredskapsmodell som beregner oljeforvitring og oljemengde på vannoverflaten, strand og i sedimenter samt konsentrasjoner i vannsøylen. I tillegg har OSCAR også en modul for modellering av ulike beredskapstiltak. De tiltak som det er mulig å modellere er mekanisk opptak med bruk av lense og skimmer, samt kjemisk dispergering hvor dispergeringsmiddel enten er påført oljeflaket fra fartøy eller fra luft med helikopter eller fly. Hvert individuelt system i en simulering defineres og konfigureres i OSCAR ved hjelp av en rekke parametere, og hvert individuelt system kan siden modelleres i en valgfri kombinasjon med andre individuelt definerte systemer. For et sammendrag av parametere som inngår i defineringen av et system, hvordan de defineres og hvordan de settes opp i modelleringene henvises til Vedlegg E Data produsert i OSCAR Når det modelleres i OSCAR genereres det en mengde data, både underveis og ved endt simulering. Når det gjelder presentasjonen av resultatene i en beredskapsanalyse er det særlig oljens massebalanse som er i fokus. Oljens massebalanse viser andelene av totalt utblåsningen olje som ved angitt tidspunkt befinner seg i ulike definerte kategorier. En definisjon av disse kategorier presentert i Tabell En massebalansefigur indikerer oljens sammensetning for et predefinert tidspunkt etter utblåsningsstart. Fra starten av utblåsningen og frem til det observerte tidspunktet er oljen eksponert for de naturlige forvitringsprosessene og eventuelt effekten av menneskelig påvirkning i form av oljeverntiltak. DNV GL Rapportnr , Rev

75 Tabell 10-1 Kategorier som inngår i massebalansen. Navn på kategori Overflate Dispergert Oppløst Strandet Atmosfære Biodegradert Oppsamlet Utenfor grid Definisjon Andel olje på vannoverflaten Andel olje som er dispergert i vannsøylen, enten på grunn av naturlig dispergering eller kjemisk dispergering Andel olje som er oppløst i vannsøylen Andel olje som har strandet (ikke å forveksle med strandet emulsjon) Andel olje som har fordampet Andel olje som har blitt biologisk degradert/nedbrutt Andel olje som har blitt tatt opp med mekaniske NOFO-systemer Andel olje som har endt opp i sedimenter på sjøbunnen X antall dager etter en utblåsning vil en viss mengde olje være fordampet, dispergert (nedblandet) i vannsøylen, sedimentert, biologisk nedbrutt, oppsamlet med mekanisk oljevern, kjemisk dispergert eller tilstede på havoverflaten. Andelene oppgis som prosenttall av utsluppet olje, og i visse tilfeller fremstilt som tonn av utsluppet oljemengde. Det er viktig å være oppmerksom på at enkelte av kategoriene i massebalansen vil kunne variere, det vil si at olje for eksempel kan være i vannsøylen på ett tidspunkt for senere å dukke opp på overflaten for så å dukke ned igjen. Dette er et eksempel der vind, bølger og oljens spesifikke egenskaper spiller en avgjørende rolle. Resultatene fra modellering i OSCAR viser massebalansen som andeler av utsluppet olje, og ikke emulsjon. Når det i massebalansen oppgis at 30 % olje er samlet opp, betyr dette at 30 % av oljen som er sluppet ut, ved et gitt tidspunkt, er samlet opp. I realiteten betyr dette at det er samlet opp et større volum enn det som angis i massebalansen, da råoljen normalt vil emulgere. Avhengig av oljens forvitringsegenskaper vil dette kunne gi en total emulsjonsvolum som er flere ganger større enn utsluppet oljevolum. Når modelleringer gjennomføres i OSCAR er det mulig å gjennomføre singelsimuleringer eller stokastiske simuleringer. Ved en singelsimulering kjøres et scenario en gang ved et gitt tidspunkt, hvor vind, strøm og andre miljødata er spesifikke for det tidspunktet, for eksempel en 25 dagers simulering den første januar Stokastiske simuleringer innebærer at et scenario blir kjørt flere ganger over en tidsperiode, hvor utblåsnings- og beredskapsscenarioet er det samme, men miljødataene varierer. Dette genererer statistisk data fra flere simuleringer som dekker ulike værforhold. Alle dataene som presenteres i massebalansen i denne analysen er resultatet av stokastiske simuleringer, hvilket innebærer at hvert scenario har blitt kjørt 396 ganger i hver sommer-/vinterperiode for sjøbunnsutblåsning (397 for overflateutblåsning) med ulike starttidspunkter jevnt fordelte mellom årene Grunnen til at simuleringene har blitt gjennomført for denne perioden skyldes at detaljerte strømdata i et 4 4 km rutenett (mot tidligere km rutenett), kun er tilgjengelig for denne perioden. Alle tallene i massebalansen representerer et gjennomsnitt av 396 (397) simuleringer med ulike værforhold. DNV GL Rapportnr , Rev

76 Figur 10-1 viser en konseptuell skisse over en simulering, og hvordan den relaterer i tid til utblåsningsstart og oljedrift/forvitring. Figur 10-1 Konseptuell skisse som viser tidslinjer for de ulike prosessene ved modellering av en oljeutblåsning. Ved tidspunkt 0 skjer en utblåsning hvor oljeforvitring og -drift av olje begynner. Denne forvitringen og driften modelleres i OSCAR, med eller uten oljeverntiltak. Etter at utblåsningen er stoppet fortsetter OSCAR å simulere oljens forvitring og drift i ytterligere 20 døgn før simuleringen stopper og OSCAR ved dette tidspunktet blant annet genererer massebalanse data. Massebalansen viser et øyeblikksbilde av hvilke tilstander den totale mengden utsluppet olje befinner seg i ved øyeblikket for avsluttet simulering. Figuren viser en simulering av en utblåsning med en varighet på 10 døgn og en simuleringsvarighet på 30 døgn (utblåsningsvarighet + 20 døgn). Resultatdata om massebalanse er også mulig at få ut underveis av en modellering etter ethvert spesifisert tidspunkt, hvilket blant annet gjør det mulig å måle massebalanse over tid Inngangsdata OSCAR har en rekke modellparametere og inngangsdata som må defineres før hver modellering. Disse parameterne definerer selve modellberegningene (tidssteg, antall partikler og sensitiviteten i forskjellige algoritmer) i tillegg til lokale miljø- og utblåsningsscenario (overflate-/sjøbunnsutblåsning, temperatur, oljeforvitringsdata, vind- og strømdata etc.) og eventuelle beredskapstiltak. Noen av parameterne er presentert i Vedlegg E. Hver beredskapsmodellering er avhengig av utblåsningslokasjon, miljøforhold og valgt beredskapsutstyr og beredskapsstrategi. Beredskapsressursene og de ulike tiltaksalternativene som er lagt til grunn i denne analysen, er beskrevet i neste avsnitt ( ) Beredskapsressurser og modelleringsoppsett Basert på diskusjoner mellom ENI, DNV GL og NOFO er det utarbeidet en liste med tilgjengelige beredskapssystemer som grunnlag for modelleringen (Tabell 10-2). Basert på beregningene for de ulike sesongene, er det modellert med opptil 8 systemer for barrierene 1A og 1B gitt en overflateutblåsning og DNV GL Rapportnr , Rev

77 opp til 8 systemer gitt en sjøbunnsutblåsning. Det er også modellert med tiltaksalternativ med samme antall systemer (Mek 4 Kort res.tid og Mek 4 Lang res.tid), men med ulik responstid for første system (2 timer Mek 4 Kort res.tid) og 14 timer (Mek 4 Lang res.tid). Dette er modellert for å kunne vurdere endring i massebalansen ved kort og lang responstid for første system i forbindelse med mannskapsskifte på stand by fartøy. En oversikt over modellerte tiltaksalternativer for overflate- og sjøbunnutblåsning er gitt i Tabell Modelleringsoppsettet er gjennomført for periodene desember-februar (vinter), mars-mai (vår), juniaugust (sommer) og september-november (høst) hovedsakelig med mekanisk opptak, men også med en kombinasjon av mekanisk opptak og dispergering. Modelleringsresultater for periodene vinter og vår er videre kommentert i kap 10 mens resultater for periodene sommer og høst er vedlagt i vedlegg F. Tabell 10-2 Beredskapssystemer og deres responstider benyttet i OSCAR-modelleringene med mekanisk opptak. Systemene med * har dispergeringskapasitet og er benyttet i modelleringene av kombinasjon mellom mekanisk opptak og dispergering. System nr. OR-Fartøy (lokasjon) Slepefartøy Total responstid (t) 1 Standby-fartøy Standby-fartøy 2 2 Goliat* RS Sørvær 14 3 Hammerfest S1* RS Båtsfjord 24 4 Hammerfest S2* RS Vadsø 44 5 Haltenbanken* RS Ballstad 46 6 Sandnessjøen S1 NOFO pool 53 7 Kristiansund S1 NOFO pool 58 8 Gjøa NOFO pool 62 DNV GL Rapportnr , Rev

78 Tabell 10-3 Beskrivelse av tiltaksalternativene for mekanisk opptak og kombinasjon av mekanisk opptak og dispergering modellert i OSCAR (overflateutblåsning og sjøbunnsutblåsning). Igangsetting av dispergering skjer først etter 48 timer etter utblåsningen som er ansett å være tiden det tar å vurdere egenskaper på den aktuelle oljen, samt innhente evt. tillatelse til iverksetting av dispergering. Dispergeringsfartøyene fordeler seg i Barriere 1A og 1B etter 48 timer. Scenario Antall systemer i barriere 1A Antall systemer i barriere 1B Uten tiltak 0 0 Kommentarer Modellering av utblåsning uten beredskap, for å sammenligne med modellering av beredskap. Mek Normalt mekanisk oppsett Mek Normalt mekanisk oppsett Mek Normalt mekanisk oppsett Mek 4 Kort res.tid Mek 4 Lang res.tid 2 2 Normalt mekanisk oppsett 2 2 Normalt mekanisk oppsett Mek Normalt mekanisk oppsett Mek Normalt mekanisk oppsett Mek Normalt mekanisk oppsett Mek Normalt mekanisk oppsett Mek 1 Disp 1 Mek 1 Disp 3 Mek 2 Disp Kombinasjon av mekanisk opptak og kjemisk dispergering. Dispergeringsfartøy mekanisk opptak første 48 timer Kombinasjon av mekanisk opptak og kjemisk dispergering. Dispergeringsfartøy mekanisk opptak første 48 timer Kombinasjon av mekanisk opptak og kjemisk dispergering. Dispergeringsfartøy mekanisk opptak første 48 timer Modellering av tiltak ved Bjørnøya Som vist i Tabell 3-2 og Tabell 3-2Tabell 3-3 kan det forventes oljeemulsjon mot Bjørnøya (95- persentilen) i vår- og vintersesongen. For å få en indikasjon på effekten av mekanisk opptak i området rundt Bjørnøya ble det modellert et enkeltscenario (Sjøbunnsutblåsning, 16. februar) uten beredskapstiltak i barriere 1. Det ble videre modellert et tiltaksalternativ med tre NOFO systemer ved Bjørnøya for å se effekten av tiltaket ift mekanisk opptak i barriere 2 langt fra utslippskilden. DNV GL Rapportnr , Rev

79 Dispergeringsmodellering i OSCAR Effekten av kjemisk dispergering i OSCAR forutsetter kontinuerlig dispergering fra tidspunktet systemene er utplassert til endt simulering. Dette kan innebære at effekten totalt sett er noe overestimert. Modellen anses likevel som nyttig for å gi en indikasjon på om bruk av dispergeringsmiddel er en relevant strategi Modelleringsresultater - Overflateutblåsning Vektet varighet for overflateutblåsning er 2 døgn. Det er modellert i OSCAR med inntil 8 mekaniske oppsamlingssystemer for barrierene 1A og 1B. I kombinasjonsalternativet med mekanisk opptak og dispergering er det modellert med opptil 6 systemer i barriere 1A og 1B (Tabell 10-3). I de første 48 timene etter utblåsningen har også dispergeringsfartøyene blitt modellert med mekanisk opptak siden man antar at igangsetting av dispergering først skjer etter 48 timer som er ansett å være tiden det tar å vurdere egenskaper på den aktuelle oljen, samt innhente evt. tillatelse til iverksetting av dispergering. Oppsettene inkluderer beregnet systembehov for vinteren og vår som beskrevet i kapittel 9 (Tabell 9-1) Massebalanse etter endt modellering for overflateutblåsing Mekanisk oppsamling Oppsamlingseffektivitet er angitt som oppsamlet andel olje i prosent av totalt utsluppet oljemengde og presentert sesongvis (vinter og vår) for de modellerte tiltaksalternativene. Figurene nedenfor (Figur 10-2 og Figur 10-3) viser massebalansen ved endt simulering (22 dager). Varigheten er summen av utblåsningens varighet (2 døgn) og følgetid (20 døgn). Forskjeller i massebalansen mellom vinter og vår kan knyttes til variasjoner i værforholdene som påvirker oljens forvitringsegenskaper og effektiviteten av beredskapstiltak. Sterkere vind, høyere bølger, lavere temperaturer og mindre operasjonslys betegner vintersesongen sammenlignet med vårsesongen. OSCAR-modelleringene indikerer at uten beredskapstiltak vil 50, 7 % v oljen dispergere i vintersesongen og 49,3 i vårsesongen i løpet av simuleringenes varighet (22 døgn) (Figur 10-2 og Figur 10-3). Høyere andel dispergert i vintersesongen skyldes værforholdene. Modelleringen angir at fordamping (Atmosfære) og biologisk nedbrytning (Biodegradert) er de øvrige kategoriene som vil utgjøre en stor andel av den totale massebalansen, med 43,0 % fordampning i vintersesongen og 44,8 % i vårsesongen. Videre, 5,7 % Biodegradert i vintersesongen og 5,0 % i vårsesongen. Høyere biodegradering i vintersesongen skyldes den høyere andelen dispergert som igjen fører til økt biotilgjengelighet. Når det gjelder andel olje som forventes strandet ved simuleringsslutt med vektet rate og varighet (Gjennomsnitt av alle simuleringer) er denne 0 % av totalt utsluppet mengde, uavhengig av sesong (Figur 10-2 og Figur 10-3). Andelen olje som er tilgjengelig på overflaten ved endt simulering er forventet å være høyere om våren (0,9 %) enn om vinteren (0,5 %). Modelleringen viser at mekaniske tiltak kan ha en relativt god effekt og oppsamlet mengde øker med ytterligere systemer inntil Mek_4_(kort resp.tid). For dette tiltaket viser modelleringen at mekanisk oppsamling i vårsesongen er mer effektiv enn i vintersesongen, sammenlignet med totalt utsluppet olje, henholdsvis 22,0 % og 13,6 %. Dette henger sammen med at mindre olje er tilgjengelig for oppsamling om vinteren hovedsakelig som følge av variasjoner i vær og vindforhold. Fra massebalansen fremgår det at kategoriene Biodegradert og Dispergert forventes å være noe høyere om vinteren enn om sommeren. DNV GL Rapportnr , Rev

80 Implementering av flere systemer utover 4, gitt en overflateutblåsning, øker ikke mengden av oppsamlet olje i vesentlig grad. Det er viktig å understreke at andel olje tilgjengelig på overflaten ved simuleringsslutt endrer seg marginalt mellom beredskapsalternativene. Årsaken til dette er at det er relativt lite olje i denne massekategorien selv for referansealternativet (Ingen tiltak). For tiltaksalternativene Mek_4 (kort- og lang resp.tid) viser modelleringen en reduksjon i oppsamlet olje fra 13,6 % for kort responstid for første system (2 timer) til 9,8 % for lang responstid for første system (14 timer) i vårsesongen og fra 22 % til 16 % i vintersesongen. Dette indikerer at effekten av opptak reduseres dersom første system starter opptak først etter 14 timer. Samtidig øker biodegradering, dispergering og fordampning i forhold til kort responstid, mens endringen i mengde olje på overflaten i liten grad endres. En lang responstid for første system (14 timer) vil derfor ikke endre på mengden olje tilgjengelig på overflaten da oljen som ikke blir tatt opp heller fordamper, biodegraderer eller dispergerer. Figur 10-2 Massebalanse for overflatescenarier med mekaniske oppsamling ved endt simulering, 22 døgn etter utblåsningsstart og 20 døgn etter utblåsningsslutt, for vintersesong (des- feb). DNV GL Rapportnr , Rev

81 Figur 10-3 Massebalanse for overflatescenarier med mekaniske oppsamling ved endt simulering, 22 døgn etter utblåsningsstart og 20 døgn etter utblåsningsslutt, for vårsesong (mar mai) Kombinasjon av mekanisk oppsamling og kjemisk dispergering Tre scenarioer med kombinasjonen av mekanisk oppsamling i barriere 1A og kjemisk dispergering i barriere 1B ble modellert (Figur 10-4 og Figur 10-5). Modelleringen viser at effekten av dispergering ikke er vesentlig, mens mekanisk opptak øker mellom Komb_Mek1_Disp1 og Komb_Mek1_disp2 for så å gå litt ned for Komb_Mek2_Disp4. Dette kan forklares ut fra at 4 dispergeringssystemer dispergerer en større andel av oljen tilgjengelig på overflaten indikert med en økning i kategoriene Biodegradert og dispergert. Høyest opptak er registrert i vårsesongen, mens høyeste effekt av dispergering er registrert i vintersesongen. Endringen i olje tilgjengelig på overflate er ikke vesentlig forskjellig mellom alternativene og samtidig lav for denne massekategorien. DNV GL Rapportnr , Rev

82 Figur 10-4 Massebalanse for overflatescenarier med kombinasjon av mekanisk opptak og kjemisk dispergering ved endt simulering, 22 døgn etter utblåsningsstart og 20 døgn etter utblåsningsslutt, for vårsesong (mar-mai). DNV GL Rapportnr , Rev

83 Figur 10-5 Massebalanse for overflatescenarier med kombinasjon av mekanisk opptak og kjemisk dispergering ved endt simulering, 22 døgn etter utblåsningsstart og 20 døgn etter utblåsningsslutt, for vintersesong (des-feb) Massebalanse over tid gitt en overflateutblåsning Her presenteres resultatene fra fire av tiltaksalternativene som endring i massebalanse over tid. Foruten referansealternativet uten tiltak, presenteres Mek_2 og Mek_4 (kort- og lang resp.tid) for mekanisk oppsamling, samt kombinasjon mekanisk og dispergering Komb_Mek1_Disp3. DNV GL Rapportnr , Rev

84 Uten tiltak Massebalansen for referansealternativet viser avtakende andel av olje på overflaten over tid, mens andelene dispergert, fordampet (atmosfære) og biodegradert olje øker gjennom simuleringsperioden (Figur 10-6). Kategorien Dispergert utgjør størst andel ved slutten av simuleringen, etterfulgt av Fordampet (Atmosfære) og Biodegradert uavhengig av sesong. Oljen holder seg lengre på overflaten gitt en utblåsning på våren sammenlignet med en utblåsning vinterstid. Dette henger sammen med økt naturlig dispergering i vintersesongen pga mer vind og kraftigere bølger. Figur 10-6 Massebalanse over tid for en overflateutblåsning uten beredskapstiltak for vår (øverst) og vinter (nederst). Figuren viser endring av massebalanse over tid, fra 2 timer etter utblåsningsstart til 20 døgn etter utblåsningsslutt Med mekanisk oppsamling (Mek_2) Massebalansen for Mek_2 alternativet indikerer bedre effekt av mekaniske oppsamlingssystemer om våren enn om vinteren (Figur 10-7). Årsaken til dette skyldes gunstigere operasjonelle forhold i vårsesongen. Fordampet (Atmosfære) og dispergert olje utgjør de største kategoriene ved simuleringsslutt i både vår- og vinterperioden. Som massebalansene viser bidrar dette tiltaksalternativet DNV GL Rapportnr , Rev

85 med å redusere oppholdstiden av olje på havoverflaten, og (i mindre grad) mengde gjenværende olje på havoverflaten ved endt simulering, sammenliknet med ingen beredskapstiltak ( ). Den største reduksjonen er imidlertid for andelen dispergert olje i vannsøylen. Figur 10-7 Massebalanse over tid for en overflateutblåsning med beredskapstiltak (Mek_2 for vår (øverst) og vinter (nederst). Figuren viser endring av massebalanse over tid fra 2 timer til 20 døgn etter utblåsningsslutt. DNV GL Rapportnr , Rev

86 Med mekanisk oppsamling (Mek_4 Kort resp.tid) Massebalansen for tiltaksalternativet Mek_4 (kort resp.tid) (Figur 10-8) viser tilsvarende trend som for alternativ Mek_2 (Figur 10-7). Modelleringen indikerer at implementering av flere mekanisk oppsamling systemer øker mengden av oppsamlet olje, men at det kun i mindre grad påvirker andelen av overflateolje ved simuleringsslutt. Dette er som følge av at oljeandelen i sistnevnte kategori er begrenset uavhengig av oppsett. Massebalansene viser at beredskapstiltaket bidrar med å redusere oppholdstiden av olje på havoverflaten, og (i mindre grad) mengde gjenværende olje på havoverflaten ved endt simulering, sammenliknet med ingen beredskapstiltak ( ). Figur 10-8 Massebalanse over tid for en overflateutblåsning med beredskapstiltak Mek_4 (kort resp.tid) for vår (øverst) og vinter (nederst). Figuren viser endring av massebalanse over tid fra 2 timer til 20 døgn etter utblåsningsslutt Med mekanisk oppsamling (Mek_4 Lang resp.tid) Massebalansen for tiltaksalternativet Mek_4 (lang resp.tid) (Figur 10-9) viser sammenlignet med Mek_4 (kort resp.tid) at oljen oppholder seg lengre på overflaten for Mek_4 (lang resp.tid) pga. forsinket DNV GL Rapportnr , Rev

87 oppstart av mekanisk bekjempelse (første system etter 14 timer). Modelleringen indikerer at implementering av flere mekanisk oppsamlingssystemer øker mengden av oppsamlet olje, men at oppsamlet mengde er lavere både vår og vinter sammenlignet med Mek_4 (kort. resp.tid). Samtidig påvirkes andelen av overflateolje ved simuleringsslutt i mindre grad (Figur 10-2). Dette er som følge av at oljeandelen i sistnevnte kategori er begrenset uavhengig av oppsett. Figur 10-9 Massebalanse over tid for en overflateutblåsning med beredskapstiltak (Mek_4 Lang resp. tid for vår (øverst) og vinter (nederst). Figuren viser endring av massebalanse over tid fra 2 timer til 20 døgn etter utblåsningsslutt Med kombinasjon av mekanisk oppsamling og kjemisk dispergering (Komb_Mek1_Disp3) Modelleringen av alternativet med kombinasjonen av mekanisk og dispergering viser at effekten av mekanisk bekjempelse de to første døgnene er økende med økende antall systemer. Når dispergeringen starter etter 2 døgn vises effekten av dette ved at andelen dispergert og biodegradert olje øker samtidig som andelen olje på overflate avtar. Bruk av kombinasjon av 1 mekaniske opptakssystem og 3 dispergeringssystem kan redusere forventet olje på overflaten både for sommer- og vintersesongen. Mekaniske oppsamlingssystemer har bedre effekt om sommeren enn om vinteren. DNV GL Rapportnr , Rev

88 Figur Massebalanse over tid for overflateutblåsning med kombinasjon av mekanisk opptak og kjemisk dispergering (Komb_Mek_1_Disp3) for vår (øverst) og vinter (nederst). Figuren viser endring av massebalanse over tid fra 2 timer til 20 døgn etter utblåsningsslutt DNV GL Rapportnr , Rev

89 10.4 Modelleringsresultater - Sjøbunnsutblåsning For sjøbunnsutblåsning er det modellert i OSCAR med inntil 8 mekaniske oppsamlingssystemer for barrierene 1A og 1B. I kombinasjonsoppsettet med mekanisk opptak og dispergering er det modellert med opptil 6 opptakssystemer i barriere 1A og 1B (Tabell 10-3). I de første 48 timene har også dispergeringsfartøyene blitt modellert med mekanisk opptak siden man antar at igangsetting av dispergering først skjer etter 48 timer som er ansett å være tiden det tar å vurdere aktuell oljeegenskaper og innhente evt. tillatelse til iverksetting av dispergering. Oppsettene inkluderer beregnet systembehov for sommeren og vinteren som beskrevet i kapittel 8.1 (Tabell 9-1) Massebalanse Mekanisk oppsamling Oppsamlingseffektivitet er angitt som andel av totalt utsluppet oljemengde og presentert sesongvis for vinter og vår for ulike tiltaksalternativene. Figurene nedenfor viser massebalansen for de ulike oppsettene ved endt simulering (dag 33). Varigheten er summen av utblåsningens varighet (13 døgn) og følgetid (20 døgn). Figur 10-11og Figur viser massebalansen for de definerte tiltaksalternativene for henholdsvis vårog vintersesongen. Forskjeller i massebalansen mellom vinter og vår kan knyttes til variasjoner i værforholdene som påvirker oljens forvitringsegenskaper og effektiviteten av beredskapstiltak. Sterkere vind, høyere bølger, lavere temperaturer og mindre operasjonslys betegner vintersesongen sammenlignet med vårsesongen. OSCAR-modelleringene indikerer at uten tiltak vil ca. 50 % av oljen naturlig dispergere i løpet av simuleringens varighet (33 døgn). Fordamping (Atmosfære) og biologisk nedbrytning (Biodegradert) er de øvrige kategoriene som vil utgjøre en stor andel av den totale massebalansen. Fordampning utgjør 38,9 % for Vår og 36,5 % for Vinter. Biologisk nedbrytning utgjør 10,1 % for Vår og 11,3 % for Vinter. Når det gjelder andel olje som er strandet ved simuleringsslutt med vektet rate og varighet er denne 0 % av totalt utsluppet mengde, uavhengig av sesong. Andelen olje på overflaten er litt høyere om våren (0,8 %) enn om vinteren (0,5 %). Modelleringen indikerer at mekaniske tiltak kan ha relativt god effekt og oppsamlet mengde øker med ytterligere systemer. Økningen er ikke lineær og stigningsgraden avtar ved bruk av flere systemer. Generelt viser modelleringen at mekanisk oppsamling om våren er mer effektiv enn i vintersesongen, sammenlignet med totalt utsluppet olje. Med 4 mekaniske systemer (Mek_4 kort resp.tid) utgjør andelen oppsamlet olje 19,6 % i vårperioden og 11,1 % i vinterperioden. Med 8 mekaniske systemer (Mek_8) utgjør andelen oppsamlet olje 29 % i vårperioden og 17,7 % i vinterperioden. Dette henger sammen med at mindre olje er tilgjengelig for oppsamling om vinteren hovedsakelig som følge av variasjoner i vær og vindforhold. Fra massebalansen fremgår det at kategoriene Biodegradert og Dispergert forventes å være høyere om vinteren enn om sommeren. Tilføring av flere systemer øker mengden av oppsamlet olje med en tilsvarende reduksjon av olje som enten dispergerer, fordamper eller biodegraderer. Det er viktig å understreke at andel olje på overflaten ved simuleringsslutt varierer marginalt mellom tiltaksalternativene. Årsaken til dette er at det er relativt lite olje i denne massekategorien selv for referansealternativet (Uten tiltak). For tiltaksalternativene Mek_4 (kort- og lang resp.tid) viser modelleringen en reduksjon i oppsamlet olje fra 11,1 % for kort responstid for første system (2 timer) til 10,8 % for lang responstid for første system (14 timer) i vintersesongen. Tilsvarende reduksjon i oppsamlet olje fra 19,6 % for kort responstid for DNV GL Rapportnr , Rev

90 første system (2 timer) til 19,0 % for lang responstid for første system (14 timer) i vårsesongen. Dette indikerer at opptaket i liten grad reduseres av økt responstid fra 2 til 14 timer. Videre påvirkes den øvrige massebalansen etter endt modellering i liten grad. Figur Massebalanse for alle modellerte sjøbunnsscenarier ved endt simulering, 33 døgn etter utblåsningsstart og 20 døgn etter utblåsningsslutt, for vintersesong (desember februar). DNV GL Rapportnr , Rev

91 Figur Massebalanse for alle modellerte sjøbunnsscenarier ved endt simulering, 33 døgn etter utblåsningsstart og 20 døgn etter utblåsningsslutt, for vårsesong (mars mai). DNV GL Rapportnr , Rev

92 Kombinasjon av mekanisk oppsamling og kjemisk dispergering Tre tiltaksalternativer med kombinasjonen av mekanisk oppsamling i barriere 1A og kjemisk dispergering i barriere 1B ble modellert (Figur og Figur 10-14). Modelleringen viser at effekten av dispergering ikke er vesentlig, mens mekanisk opptak øker ved tilførsel av flere systemer. Høyest opptak er registrert i vårsesongen. Endringen i olje på overflaten er ikke vesentlig forskjellig mellom alternativene og samtidig lav for denne massekategorien. Figur Massebalanse for sjøbunnsscenarioer med kombinasjon av mekanisk opptak og kjemisk dispergering ved endt simulering, 33 døgn etter utblåsningsstart og 20 døgn etter utblåsningsslutt, for vårsesong (mar-mai). DNV GL Rapportnr , Rev

93 Figur Massebalanse for sjøbunnsscenarier med kombinasjon av mekanisk opptak og kjemisk dispergering ved endt simulering, 33 døgn etter utblåsningsstart og 22 døgn etter utblåsningsslutt, for vintersesong (des-feb). DNV GL Rapportnr , Rev

94 Massebalanse over tid gitt en sjøbunnsutblåsning Nedenfor presenteres fem av tiltaksalternativene som endring i massebalanse over tid. Foruten referansealternativet uten tiltak, presenteres Mek_2 og MEK_4 (kort- og lang resp.tid) og Mek-6 for mekanisk oppsamling og Komb_Mek1_Disp3 for kombinasjon av mekanisk oppsamling og kjemis dispergering Uten tiltak Massebalansen for referansealternativet viser økende andel av dispergert, fordampet (atmosfære) og nedbrutt (Biodegradert) olje fra utblåsningsstart til endt simulering, mens andelen olje på overflaten avtar over tid (Figur 10-15). Andelen overflateolje forventes å være marginalt høyere gitt en utblåsning om våren sammenlignet med vintersesongen. Årsaken er en kombinasjon av oljens forvitringsegenskaper og variasjoner i vær- og vindforhold mellom de to tidsrommene. Figur Massebalanse over tid for en sjøbunnsutblåsning uten beredskapstiltak for vårsesong (øverst) og vinter (nederst). Figuren viser endring av massebalanse over tid, fra 2 timer etter utblåsningsstart til 20 døgn etter utblåsningsslutt. DNV GL Rapportnr , Rev

95 Med mekanisk oppsamling (Mek_2) Massebalansen for tiltaksalternativ Mek_2 indikerer bedre effekt av mekanisk oppsamling om våren enn om vinteren (Figur 10-16). Fordampet og dispergert olje utgjør de største kategoriene ved simuleringsslutt i både sommer- og vinterperioden. Figur Massebalanse over tid for en sjøbunnsutblåsning med beredskapstiltak (Mek 2) for vår (øverst) og vinter (nederst). Figuren viser endring av massebalanse over tid fra 2 timer til 20 døgn etter utblåsningsslutt. DNV GL Rapportnr , Rev

96 Med mekanisk oppsamling (Mek_4_kort resp.tid) Massebalansen for Mek_4 (kort resp.tid)(figur 10-17) viser tilsvarende trend som for scenarioet Mek_2. Modelleringen indikerer at flere mekanisk oppsamling systemer øker mengden oppsamlet olje, men at det kun i mindre grad påvirker andelen av overflateolje ved simuleringsslutt. Dette er som følge av at oljeandelen i sistnevnte kategori er begrenset uavhengig av tiltaksalternativ. Figur Massebalanse over tid for en sjøbunnsutblåsning med beredskapstiltak (Mek_4 kort.resp.tid)) for vår (øverst) og vinter (nederst). Figuren viser endring av massebalanse over tid fra 2 timer til 20 døgn etter utblåsningsslutt Med mekanisk oppsamling (Mek_4_lang_resp.tid) Massebalansen for tiltaksalternativet viser at Mek_4 (lang resp.tid) (Figur 10-18) sammenlignet med Mek_4 (kort resp.tid) gir lengre opphold på overflaten pga. senere oppstart av mekanisk bekjempelse (første system etter 14 timer). Modelleringen indikerer at flere mekanisk oppsamlingssystemer øker mengden av oppsamlet olje, men at oppsamlet mengde er lavere både vår og vinter sammenlignet med Mek_4 (kort. resp.tid). Samtidig påvirkes andelen av overflateolje ved simuleringsslutt i mindre grad. Dette er som følge av at oljeandelen i sistnevnte kategori er begrenset uavhengig av tiltaksalternativ. DNV GL Rapportnr , Rev

97 Figur Massebalanse over tid for en sjøbunnsutblåsning med beredskapstiltak (Mek_4 lang resp.tid) for vår (øverst) og vinter (nederst). Figuren viser endring av massebalanse over tid fra 2 timer til 20 døgn etter utblåsningsslutt. DNV GL Rapportnr , Rev

98 Med mekanisk oppsamling (Mek 6) Massebalansen for tiltaksalternativet Mek_6 indikerer bedre effekt av mekaniske oppsamlingssystemer om våren enn om vinteren (Figur 10-19). Fordampet og dispergert olje utgjør de største kategoriene ved simuleringsslutt i både sommer- og vinterperioden. Figur Massebalanse over tid for en sjøbunnsutblåsning med beredskapstiltak (Mek_6) for vår (øverst) og vinter (nederst). Figuren viser endring av massebalanse over tid fra 2 timer til 20 døgn etter utblåsningsslutt Med kombinasjon av mekanisk oppsamling og kjemisk dispergering (Komb_Mek1_Disp3) Modelleringen av kombinasjonen av mekanisk og dispergering (Figur 10-20) viser at effekten av mekanisk bekjempelse de to første døgnene er økende med økende antall systemer. Etter 2 døgn når dispergeringen starter vises effekten av dette ved at andelen dispergert og biodegradert olje øker samtidig som andelen olje på overflate avtar. Bruk av kombinasjon av 1 mekaniske opptakssystem og 3 DNV GL Rapportnr , Rev

99 dispergeringssystem kan redusere forventet olje på overflaten både for sommer- og vintersesongen. Mekaniske oppsamlingssystemer har bedre effekt om sommeren enn om vinteren. Figur Massebalanse over tid for en sjøbunnsutblåsning med kombinasjon av mekanisk opptak og kjemisk dispergering (Komb_Mek1_Disp3) for vår (øverst) og vinter (nederst). Figuren viser endring av massebalanse over tid fra 2 timer til 20 døgn etter utblåsningsslutt Modellering av tiltak ved Bjørnøya For å få en indikasjon på effekten av mekanisk opptak i barriere 2 ble det modellert et enkeltscenario (Sjøbunnsutblåsning, 16. februar) uten beredskapstiltak i barriere 1. Det ble modellert et tiltaksalternativ med 3 NOFO systemer ved Bjørnøya for å se effekten av mekanisk opptak langt fra utslippskilden. Resultatet viste ingen effekt av disse systemene pga. at oljepartiklene hadde en filmtykkelse som var under grensen for effektiv mekanisk opptak (0,1mm) Vurdering av resultater i forhold til beredskapsmodellering I dette kapittelet drøftes og vurderes resultatene fra modelleringene i lys av ytelseskravene listet i som grunnlag for endelige anbefalinger og løsninger. Det understrekes i denne sammenheng at selv om DNV GL Rapportnr , Rev

100 de foretatte modelleringene gir et bredt statistisk grunnlag for å vurdere endelige beredskapsløsninger, vil det alltid være usikkerhet ved forutsetninger og resultater. Beredskapens faktiske ytelse under en reell hendelse vil kunne variere avhengig av en rekke forhold, hvorav mange er naturgitte og menneskeskapte og dermed ikke fullt ut forutsigbare. I vurderingen av resultatene i forhold til valg og dimensjonering av beredskap kan det derfor være nødvendig å gjøre kvalitative avveininger, samt gjøre begrunnede valg mht. beredskapsstrategier og ytelseskrav. Den endelige avveiningen vil måtte foretas av Eni Norge Barriere 1 Dimensjonerende rater for barrieren er 2886 m 3 /d for sjøbunnsutblåsning og 2977 m 3 /d for overflateutblåsning. Som vist i kapittel 9 dekkes minimum ytelseskrav til kapasitet av 3 NOFO-systemer i sommerhalvåret og 4 NOFO-systemer i vinterhalvåret, basert på NOFO-kalkulatoren. Modelleringenene i OSCAR utdyper dette bildet på flere måter, og indikerer at ytterligere systemer vil ha effekt, men at økningen i effekt med økende antall systemer generelt er lav. Resultatene indikerer dermed at det ikke er kapasitet som utgjør begrensende faktor for bekjempelse av olje, men naturlige prosesser knyttet til spredning og forvitring som begrenser oljens tilgjengelighet for effektiv bekjempelse. Samlet sett indikerer resultatene at 4 systemer for en overflateutblåsning og 5-6 systemer for en sjøbunnsutblåsning for alle sesonger vil være en forholdsmessig dimensjonering av barrieren hensyntatt både krav til kapasitet og modellert effekt. Selv om ulikheten i effekt mellom 5 og 6 systemer er begrenset, taler forholdene i barriere 2 og 3 (se nedenfor) for at robusthet i barriere 1 bør vektlegges. For videre vurdering av barriere 2 og 3 er det derfor lagt til grunn modellert effekt av 6 NOFO-systemer i barriere 1. Modelleringen med kombinasjonen av kjemisk dispergering og mekanisk opptak viser at effekten av dispergering ikke er vesentlig. Høyest opptak er registrert i vårsesongen. Reduksjonen i olje på overflaten er ikke vesentlig forskjellig mellom alternativene og generelt lav for denne massekategorieningen. Kravet til responstid for fullt utbygd barriere er 95 persentil av korteste modellerte drivtid til land. For vinter tilsvarer dette 42,2 døgn og 31,3 døgn for vårsesong jf. Tabell 3-2. Med totalt 6 systemer som beskrevet ovenfor vil lengste responstid være under 3 døgn, jf Tabell Kravet til responstid for barriere 1 er dermed ivaretatt med betydelig margin Barriere 2: Dimensjonerende emulsjonsmengde for barriere 2 defineres som 95 persentilen av strandet emulsjon korrigert for effekten av barriere 1. Dette beregnes med utgangspunkt i strandingsmengdene vist i tabell Tabell 3-2, korrigert for effekten (%) av mekanisk oppsamling ved sjøbunnsutslipp for vinter- og vårsesong, jf. Figur og Figur Dimensjonerende emulsjonsmengde for barriere 2 utgjør etter dette i underkant av 7 tonn (6,8 tonn i vintersesong og 6,7 tonn for vårsesongen). Dette er totale emulsjonsmengder inn til barrieren for hele tidsperioden. Det må imidlertid forutsettes at emulsjonen i praksis vil drive inn over flere dager, slik at mengdene som er løpende tilgjengelig for bekjempelse i barrieren vil være marginale. Dette forholdet forsterkes ytterligere av at de modellerte strandingsmengdene er fordelt mellom Bjørnøya og fastlandet, jf. Tabell 3-3 For å få en nærmere indikasjon på effekten av mekanisk opptak i barriere 2 ble det modellert et enkeltscenario med et tiltaksalternativ bestående av 3 NOFO systemer ved Bjørnøya, som utgjør DNV GL Rapportnr , Rev

101 nærmeste landområde. Modelleringen viste ingen effekt av mekanisk bekjempelse på grunn av for tynn oljefilm (under 0,1 mm). Som drøftet i kapittel 8.2 dekker ikke forvitringsstudien for referanseoljen Havis så lange drivtider som det her er snakk om (> 31 dager), og det hefter dermed usikkerhet til graden av forvitring/mulig størkning/filmtykkelse mv. Sett under ett virker det sannsynliggjort at de marginale emulsjonsmengdene kombinert med svært lang drivtid medfører at emulsjon til barriere 2 i praksis ikke vil være effektivt bekjempbar, gitt forutsetningene for denne analysen. Den lange drivtiden innebærer dessuten at det vil være mulig innenfor kravet til responstid å omdisponere systemer fra barriere 1 til barriere 2 etter utslippets slutt dersom sanntidsinformasjon indikerer at dette likevel kan ha effekt. Dette vil særlig være aktuelt for Bjørnøya hvor det ikke finnes lokale beredskapsressurser. For fastlandet i Finnmark eksisterer det allerede en betydelig beredskap for kystsonen som vil kunne settes inn av Eni Norge dersom det skulle bli aktuelt. Samlet vurderes det derfor ikke formålstjenlig å dimensjonere barriere 2 med dedikerte beredskapsressurser. Derimot bør det legges betydelig vekt på overvåkning slik at sanntidsinformasjon kan benyttes som grunnlag for eventuell aksjonering i barriere Barriere 3 Dimensjonerende emulsjonsmengde for barriere 3 defineres som 95 persentilen av strandet emulsjon korrigert for effekten av barriere 1 og 2. Dette tilsvarer dimensjonerende emulsjonsmengde for barriere 2, gitt ingen effekt av denne barrieren som drøftet ovenfor. Modelleringene indikerer at størst strandet mengde skjer på Bjørnøya i vinter- og vårperioden, men det må understrekes at mengdene er svært små (< 7 tonn). Sommer og høst er det ingen stranding på Bjørnøya. Det er utarbeidet en generisk oljevernberedskapsplan for Bjørnøya (DNV GL, 2015) hvor lokale forhold er kartlagt og vurdert med tanke på beredskaps- og bekjempelsesstrategier i området. Planen ble utarbeidet basert på rekognosering i felt og workshops med eksperter, og ivaretar ytelseskravet til planer som beskriver egnede teknikker og bekjempelsesmetoder. Planen identifiserer betydelige operasjonelle utfordringer knyttet til arbeid i strandsonen som i sum gjør at eventuelle beredskapstiltak i strandsonen på Bjørnøya må skreddersys de lokale forhold for å være egnet. Vinter og vår er det også sannsynlig at øya er omsluttet av et belte med sjøis som i realiteten vil hindre direkte stranding av olje. Dersom dette likevel skulle skje kan det forventes at både isskuring og bølger kombinert med høy naturlig erosjon vil representere en betydelig selvrensingsevne i strandsonen. Sett under ett tilsier de marginale emulsjonsmengdene til barrieren i kombinasjon med de lokale forholdene at det ikke er hensiktsmessig å dedikere beredskapsressurser i barriere 3 for Bjørnøya. Dersom situasjonen likevel skulle tilsi at tiltak i barriere 3 er hensiktsmessige, vil det være mulig å mobilisere ressurser fra fastlandet innen responstidskravet (minimum 1 måned). For de marginale emulsjonsmengdene som ev. strander på fastlandet legger en til grunn at det vil håndteres av eksisterende beredskapsressurser. Som for barriere 2 bør det legges betydelig vekt på overvåkning slik at sanntidsinformasjon kan benyttes som grunnlag for eventuell aksjonering i barriere 3. DNV GL Rapportnr , Rev

102 11 MILJØKONSEKVENSER (BESTANDSTAP) OG BEREDSKAP I foreliggende kapittel ses det på en eventuell effekt av oljevernberedskap på bestandstap for et utvalg VØK arter berørt i miljørisikoanalysen (Kap 0). Det understrekes at miljørisikoanalysen og beredskapsanalysen ikke er basert på de samme forutsetningene (miljørisikoanalysen er basert på kombinasjon av alle rater og varigheter, mens beredskapsanalysen baseres på vektet rate og vektet varighet). Resultatene presenteres i henhold til sesonginndelingen som er anvendt i miljørisikoanalysen (vår (marsmai), sommer (juni-august), høst (september november) og vinter (desember - februar). Miljørisikoen etter effekt av beredskapstiltak er beregnet for en sjøbunnsutblåsning med en rate på 2886 Sm 3 /d (open hole) og en varighet på 13 dager. Det er beregnet bestandstap med følgende beredskapstiltak (mekaniske): Uten tiltak Mek_2 Mek_4 (kort resp. tid) Mek_4 (lang resp. tid) Mek_6 Mek_8 Det er også sett på miljørisikoen med effekt av beredskapstiltak for en kombinasjon av mekanisk oppsamling og dispergering for følgende beredskapstiltak: Uten tiltak Komb_Mek1_Disp1 Komb_Mek1_Disp3 Komb_Mek2_Disp4 Da sjøbunnsutblåsning er dimensjonerende (kun 2 dagers varighet for en overflateutblåsning), er miljørisikoen presentert for dette scenarioet. Øvrige sesonger er vedlagt i vedlegg B. DNV GL Rapportnr , Rev

103 11.1 Bestandstap og effekt av oljevernberedskap Artene som er inkludert i denne delen av studien er de pelagiske sjøfuglene krykkje og lunde, samt lomvi på Bjørnøya. Endring i bestandstap er vist for den/de artene der man kan se en tydelig endring som følge av beredskapstiltakene. Sannsynligheten for bestandstap (henholdsvis < 1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og > 30 %) av artene i modellering med og uten beredskapstiltak (mekaniske), gitt en sjøbunnsutblåsning er vist for vår- og sommersesongen i Figur 11-1, og for høst- og vintersesongen i Figur Sannsynligheten for bestandstap (henholdsvis < 1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og > 30 %) av artene i modellering med og uten beredskapstiltak (kombinasjon kjemisk dispergering og mekanisk opptak), gitt en sjøbunnsutblåsning er vist for vår- og sommersesongen i Figur 11-3, og for høst- og vintersesongen i Figur Trenden i vår- og sommersesongen er redusert bestandstap med økende beredskap. For høst- og vintersesongen er denne noe mer uklar med små nyanser. I praksis er disse tre tiltaksalternativene like gode så langt man greier å måle med MIRA metodikken som er ganske grov på dette punktet, dvs. at alle ruter med tonn gir likk effekt. Som presentert i avsnittene og indikerer oljedriftsresultatene ingen sannsynlighet for THC-konsentrasjoner 100 ppb per km rute i vannsøylen for hverken overflate- eller sjøbunnsutblåsning (100 ppb anses som effektgrense for fiskeegg og -larver av torsk og lodde). Miljørisikoanalysene viste ingen sannsynlighet for tapsandeler av torsk eller lodde over 0,5 %, og således ingen kvantifiserbare effekter. Modelleringen viser noe økning i andelen nedbrutt (Biodegradert) og dispergert i massebalansen ved endt simulering for tiltaksalternativene med kombinasjon av kjemisk dispergering og mekanisk opptak sammenlignet med scenarioet uten tiltak (se Figur og Figur 10-14, samt avsnitt ). Det forventes således ikke å medføre ytterligere miljøbelastning for vannlevende organismer, og ikke vannsøylekonsentrasjoner som overskrider effektgrenser for fisk (100 ppb). Bruk av mekaniske oppsamlingssystemer bidrar til ytterligere reduksjon i THC-konsentrasjonen som følge av redusert nedblanding av overflateolje sammenlignet med et oppsett uten beredskapstiltak. DNV GL Rapportnr , Rev

104 Beredskapstiltak mekaniske Figur 11-1 Sannsynlighet for bestandstap av krykkje og lomvi Bjørnøya i vårsesongen (mars-mai) (øverst) og for sommersesongen (juni-august) (nederst) for ulike beredskapsscenarioer (mekanisk). DNV GL Rapportnr , Rev

105 Figur 11-2 Sannsynlighet for bestandstap av lunde i høstsesongen (september-november) (øverst) og for krykkje i vintersesongen (desember-februar) (nederst) for ulike beredskapsscenarioer (mekanisk). DNV GL Rapportnr , Rev

106 Beredskapstiltak kombinert mekanisk og dispergering Figur 11-3 Sannsynlighet for bestandstap av krykkje og lomvi Bjørnøya i vårsesongen (mars-mai) (øverst) og for lomvi Bjørnøya i sommersesongen (juni-august) (nederst) for ulike beredskapsscenarioer (kombinasjon mekanisk og dispergering). DNV GL Rapportnr , Rev

107 Figur 11-4 Sannsynlighet for bestandstap av lunde i høstsesongen (september-november) (øverst) og for krykkje i vintersesongen (desember-februar) (nederst) for ulike beredskapsscenarioer (kombinasjon mekanisk og dispergering). DNV GL Rapportnr , Rev

108 11.2 Miljøeffekter av kjemisk dispergering Brønn 7318/1-1 Bone er en letebrønn, og kjemisk sammensetning av oljetypen er ikke kjent. Det er således ikke mulig å gjøre spesifikke vurderinger rundt eventuelle effekter av bruk av kjemiske dispergeringsmidler. Basert på modelleringsresultatene av oljedrift og spredning etter en utblåsning fra brønnen forventes det imidlertid ikke kvantifiserbare effekter på vannlevende organismer (i henhold til gjeldende metodikk (OLF, 2008), hverken med eller uten påføring av kjemiske dispergeringsmidler. Tidlige livsstadier av fisk er følsomme for PAH. I en nyere studie om nordøst arktisk torsk (Havforskningen, 2014) viste modellsimuleringene at bruk av dispergeringsmiddel ikke resulterte i dramatiske forskjeller i effekt på simulert overlapp mellom PAH konsentrasjoner over grenseverdien for råolje og fiskelarver i åpne havområder. Resultatene indikerer at innføringen av dispergeringsmidler resulterer i høyere konsentrasjoner av oppløste PAH, men at den påfølgende dispergerings- og nedbrytningsfasen skjer raskt. PAH forskyves dypere i vannsøylen, og tilføring av dispergeringsmidler resulterer i en moderat endring i andel individer utsatt for akutt eller subletale effekter. Disse nye resultatene bør tas med i vurderingen når det skal velges hvilken strategi som tar best vare på miljøet ved bekjemping av oljeutblåsning (Havforskningen, 2014). Gitt en vedvarende oljevernaksjon vil kjemisk dispergering vil bli vurdert og omsøkt i henhold til gjeldende regelverk. I den forbindelse gjøres det en avveining i forhold til konfliktpotensial med miljøressurser i området, og egenskaper ved den faktiske oljetypen i letebrønnen. DNV GL Rapportnr , Rev

109 12 OPPSUMMERING BEREDSKAPSANALYSE FOR BRØNN 7318/1-1 - RESULTATER OG KONKLUSJONER Overflate- og sjøbunnsutblåsning for letebrønnen Bone (PL 716) har vektet rate på henholdsvis 2977 Sm3/d og 2886 Sm3/d og vektet varighet på 2 og 13 dager. Ved bruk av «NOFO-kalkulatoren» ble antall systemer samlet for barriere 1 beregnet til 3 systemer i sommersesong og 4 systemer i vintersesong for både overflateutblåsning og sjøbunnsutblåsning. NOFO-kalkulatoren er i denne analysen benyttet til en innledende beregning av kapasitetsmessig systembehov basert på et avgrenset sett av inngangsparametere for å innfri de felles minimum ytelseskravene som er lagt til grunn i «Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser» (NOROG 2013). Veiledningen gir også grunnlaget for videre modellering i OSCAR for å belyse effekten man kan forvente av ulike konfigurasjoner av tiltaksalternativer, samt et bedre beslutningsgrunnlag for valg av antall systemer. I følge OSCAR modelleringen forventes hovedandelen av oljen å være fordelt på følgende massekategorier ved simuleringsslutt (20 døgn etter utslippsstart): naturlig dispergert, nedbrutt (biodegradert) og fordampet. Gjenværende olje på overflaten ligger mellom 0,4-0,9 % i forhold til totalt utslippsvolum. Andel oppsamlet olje er høyere om våren enn i vintersesongen. Dette henger sammen med at mindre olje er tilgjengelig for oppsamling om vinteren hovedsakelig som følge av variasjoner i vær og vindforhold. Modelleringenene i OSCAR indikerer at ytterligere systemer vil ha effekt, men at økningen i effekt med økende antall systemer generelt er lav. Resultatene indikerer dermed at det ikke er kapasitet som utgjør begrensende faktor for bekjempelse av olje, men naturlige prosesser knyttet til spredning og forvitring som begrenser oljens tilgjengelighet for effektiv bekjempelse. Samlet sett indikerer resultatene at 4 systemer for en overflateutblåsning og 5-6 systemer for en sjøbunnsutblåsning for alle sesonger vil være en forholdsmessig dimensjonering av barriere 1 hensyntatt både krav til kapasitet og modellert effekt. Kravet til responstid for fullt utbygd barriere 1 er 95 persentil av korteste modellerte drivtid til land. For vinter tilsvarer dette 42,2 døgn og 31,3 døgn for vårsesong. Med totalt 6 systemer vil lengste responstid være under 3 døgn og kravet til responstid for barriere 1 er dermed ivaretatt med betydelig margin. De modellerte tiltaksalternativene viser redusert oppholdstid av olje på havoverflaten, samt reduksjon av olje dispergert i vannsøylen, noe som er av stor betydning med tanke på miljøpåvirkning og miljørisiko. Ved simuleringsslutt viser modelleringene at endringene i andel gjenværende olje på overflaten endrer seg marginalt mellom beredskapsalternativene. Modelleringen med kombinasjonen av kjemisk dispergering og mekanisk opptak viser at effekten av dispergering ikke er vesentlig. Høyest opptak er registrert i vårsesongen. Reduksjonen i olje på overflaten er ikke vesentlig forskjellig mellom alternativene og generelt lav for denne massekategorieningen. Modellering med kort- og lang responstid for første opptakssystem viser en reduksjon i opptatt oljeemulsjon med lang responstid, men ingen vesentlige forskjeller i oljemengder igjen på overflaten etter endt simulering eller endringer i miljørisikoen. Den reduserte mengden oljeemulsjon som ikke tas opp vil i stedet fordampe, dispergere naturlig og nedbrytes. Dimensjonerende emulsjonsmengde for barriere 2 utgjør i underkant av 7 tonn i vår- og vintersesongen. Effekten av mekanisk opptak i barriere 2 med et tiltaksalternativ bestående av 3 NOFO systemer ved Bjørnøya viste ingen effekt av mekanisk bekjempelse på grunn av for tynn oljefilm (under 0,1 mm). Sett i forhold til forvitringsstudien for referanseoljen Havis vil så lange drivtider på over 31 dager gi usikkerhet ift graden av forvitring/mulig størkning/filmtykkelse mv. Sett under ett virker det sannsynliggjort at de marginale emulsjonsmengdene kombinert med svært lang drivtid medfører at DNV GL Rapportnr , Rev

110 emulsjon til barriere 2 i praksis ikke vil være effektivt bekjempbar, gitt forutsetningene for denne analysen. Den lange drivtiden innebærer dessuten at det vil være mulig innenfor kravet til responstid å omdisponere systemer fra barriere 1 til barriere 2 etter utslippets slutt dersom sanntidsinformasjon indikerer at dette likevel kan ha effekt. Dette vil særlig være aktuelt for Bjørnøya hvor det ikke finnes lokale beredskapsressurser. For fastlandet i Finnmark eksisterer det allerede en betydelig beredskap for kystsonen som vil kunne settes inn av Eni Norge dersom det skulle bli aktuelt. Samlet vurderes det derfor ikke formålstjenlig å dimensjonere barriere 2 med dedikerte beredskapsressurser. Derimot bør det legges betydelig vekt på overvåkning slik at sanntidsinformasjon kan benyttes som grunnlag for eventuell aksjonering i barriere 2. Sett under ett tilsier de marginale emulsjonsmengdene til barriere 3 i kombinasjon med de lokale forholdene at det ikke er hensiktsmessig å dedikere beredskapsressurser i barriere 3 for Bjørnøya. Dersom situasjonen likevel skulle tilsi at tiltak i barriere 3 er hensiktsmessige, vil det være mulig å mobilisere ressurser fra fastlandet innen responstidskravet (minimum 1 måned). For de marginale emulsjonsmengdene som ev. strander på fastlandet legger en til grunn at det vil håndteres av eksisterende beredskapsressurser. Som for barriere 2 bør det legges betydelig vekt på overvåkning slik at sanntidsinformasjon kan benyttes som grunnlag for eventuell aksjonering i barriere 3. Sjøfugl i åpent hav er dimensjonerende for miljørisikonivået for letebrønn Bone. En reduksjon både i oppholdstid av olje på havoverflaten og eksponert areal vil derfor være gunstig for å redusere negative effekter på sjøfugl. Generelt viser trenden at populasjonstap for et utvalg av redefinerte VØKer avtar med implementering av beredskapstiltak. DNV GL Rapportnr , Rev

111 13 REFERANSER Acona, Akvaplan-niva og DNV GL, 2016: Oljedriftsmodellering for standard miljørisikoanalyser ved bruk av OSCAR beste praksis. Artsdatabanken, Nasjonal kunnskapskilde for biologisk mangfold. Norske Rødliste for arter DN & HI, Helhetlig forvaltningsplan for Norskehavet: Arealrapport med miljø- og naturressursbeskrivelse. Fisken og Havet s. DNV GL & Akvaplan niva, Development of methodology for calculations of environmental risk for the marginal ice zone A joint project between Akvaplan-niva and DNV GL. Report no.: , rev00. Document no.: 18L9BD0-6. Date: DNV GL, Excel-based tool for evaluation of probability splits for different blowout durations, based on data from SINTEF offshore blowout database (2015). Eni Norge Møte mellom DNV og Eni Norge 25. september Avklaring av Eni Norge s akseptkriterier. Eni Norge, 2016a. PL 716. Rater og varigheter til DNV GL. Ref. ENINO# v2 Eni Norge, 2016b. fra Ole Hansen 30. mai Erikstad, K.E., Reiertsen, T.K., m.fl., Sårbarhet av sjøfugl til akutt oljeforurensning Utviklig av ny metodikk basert på logger teknologi og oljesimuleringer. Presentasjon ved Seapop-seminaret, Føyn, von Quilfeldt, and Olsen, Miljø- og resursbeskrivelse av området Lofoten Barentshavet. Fisken og Havet, nr Havforsningsinstituttet (HI), Norsk Polarinstitutt (NP), Identifisering av særlig verdifulle områder i Lofoten Barentshavet. Havforskningen, B. E. Grøsvik, S. Meier, P. A. Horneland, V. Lien og F. Vibekø, Erfaringer, modellsimuleringer og kartverktøy til støtte for vurdering av dispergeringsmiddel i Statens oljevernberedskap. Rapport fra Havforskningen Nr HI, Havforskningsinstituttet, Norsk Polarinstitutt, Miljødirektoratet, Norsk institutt for naturforskning - Forvaltningsplan Barentshavet - rapport fra overvåkningsgruppen Fisken og havet, særnummer, 1b HI, Kunnskap om marine naturressurser i Barentshavet sørøst. Konsekvensutredning for Barentshavet sørøst. Utarbeidet på oppdrag fra Olje- og energidepartementet. Rapport fra Havforskningen, Johansen Ø., D. I., Implementation of the near-field module in the ERMS model, Technical report, SINTEF. Johansen, [Personal communication with Ø. Johansen]. Judson, R.S., Martin M.T., Reif, D.M., Houck, K.A., Knudsen, T.B., Rotroff, D.M,, Xia, M., Sakamuru, S., Huang, R., Shinn, P., Austin, C.P., Kavlock, R.J., & Dix, D.J., (2010). Analysis of eight oil spill dispersants using rapid, in vitro tests for endocrine and other biological activity. Environ. Sci. Technol Aug 1; 44(15): Levitus, S., LEVITUS94 MONTHLY sal: Salinity data. from The International Research Institute for Climate and Society DNV GL Rapportnr , Rev

112 Lloyd s, Blowout and well release frequencies based on SINTEF offshore blowout database Report no: /2016/R3. Rev: Final. Date 04 April Loeng, H., & Drinkwater, K., Deep-sea reserach II An overview of the Barents and Norwegian Seas and their response to climate variability. Meld. St. 10 ( ). Oppdatering av forvaltningsplanen for det marine miljø i Barentshavet og havområdene utenfor Lofoten. Meld. St. 8 ( ). Helhetlig forvaltning av det marine miljø i Barentshavet og havområdene utenfor Lofoten (forvaltningsplan). Meld. St. 20 ( ). Oppdatering av forvaltningsplanen for Barentshavet og havområdene utenfor Lofoten med oppdatert beregning av iskanten. MI, Isdata fra Meteorologisk institutt. Statistikk for NOFO/OLF, Veileder for miljørettet beredskapsanalyser, datert NOROG, Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser, datert OED, Olje- og enegidepartementet, Konsekvensutredning etter petroleumsloven. Åpningsprosess for petroleumsvirksomhet i Barentshavet sørøst. OLF, Metode for miljørettet risikoanalyse (MIRA) revisjon OLF rapport, OLF, Metodikk for miljørisiko på fisk ved akutte oljeutslipp. DNV rapport (pp. 87s). Petroleumstilsynet, 2014a. Aktivitetsforskriften. Petroleumstilsynet, 2014b. Styringsforskriften. Ramachandran, Shahunthala D., Hodson, Peter V., Khan, Colin W. and Lee, Ken, Oil dispersant increases PAH uptake by fish exposed to crude oil. Ecotoxicology and Environmental Safety, Volume 59, Issue 3, November 2004, Pages Seapop, Rådata innhentet for konsentrasjoner av kystnære sjøfuglarter fra Norsk Institutt for Naturforskning ved Geir Systad. Seapop, Sjøfugl åpent hav. Utbredelsen av sjøfugl i norske og tilgrensende havområder. SEATRACK. SINTEF, Havis crude oil - Properties and behavipor at sea related to oil spill response. Report no. SINTEF A Steen, H., Lorentsen, E., Strøm, H., Winter distribution of guillemots (Uria spp.) in the Barents Sea. 141 Rapportserie Norsk Polarinstitutt. SVIM archive, ftp://ftp.met.no/projects/svim-public/svimresults/ Systad, G. H., & Strøm, H., Kunnskapsstatus Barentshavet sør - Sjøfugl i våre nordlige havområder NINA rapport 877. Turner, T.J., The importance of small planktonic copepods and their roles in pelagic marine food webs. Zool. Stud. 2004; 43: DNV GL Rapportnr , Rev

113 University of Bremen, Daily Sea Ice Concentration Data (2003 ) prepared and made available by University of Bremen, Vikebø m. fl., Havforskningsinstituttets larvedriftsmodell: DNV GL Rapportnr , Rev

114 APPENDIX A Metodebeskrivelse MIRA metodikk DNV GL Rapportnr , Rev. 00 A-113

115 Analyser av miljørisiko utføres trinnvis i henhold til Norsk Olje og Gass veiledning for miljørisikoanalyser (OLF, 2007). For letebrønn 7318/1-1 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( skadekateg ori) operasjon f 0( operasjon) p varighet p treff p tilstedeværelse p skade ( skadekateg ori) 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 tilstedeværelse (andel av sesongen) for hver av de n månedene / sesongene. p[skade mindre-alvorlig ]n = sannsynlighet for skade på VØK i angitte måned / sesong N = antall måneder / sesonger (12 / 4) Sjøfugl og sjøpattedyr Miljøskade for bestander av for eksempel sjøfuglarter estimeres ved å beregne skade på en bestand i form av hvor stor andel av bestanden som kan omkomme ved et eventuelt oljeutslipp. Dette gjøres ved å koble den geografiske fordelingen av sjøfugl, fordelt på km ruter, med sannsynlighet for oljeforurensning i de tilsvarende rutene. Dermed beregnes andel døde sjøfugl i hver rute i henhold til effektnøkkelen vist i Tabell A-1 og Tabell A-2 (sjøpattedyr). S1, S2 og S3 er økende grad av individuell sårbarhet. Tabell A-1 Effektnøkkel for beregning av andel sjøfugl innenfor en km sjørute som dør ved eksponering av olje fordelt på fire kategorier. Oljemengde (tonn) i 10 x 10 km rute Effektnøkkel akutt dødelighet Individuell sårbarhet av VØK sjøfugl S1 S2 S tonn 5 % 10 % 20 % tonn 10 % 20 % 40 % tonn 20 % 40 % 60 % 1000 tonn 40 % 60 % 80 % DNV GL Rapportnr , Rev. 00 A-114

116 Tabell A-2 Effektnøkkel for beregning av andel sjøpattedyr innenfor en km sjørute som dør ved eksponering av olje fordelt på fire kategorier. Effektnøkkel akutt dødelighet Oljemengde (tonn) i 10 x 10 km rute Individuell sårbarhet av VØK sjøpattedyr S1 S2 S tonn 5 % 15 % 20 % tonn 10 % 20 % 35 % tonn 15 % 30 % 50 % 1000 tonn 20 % 40 % 65 % Andelen av bestand som går tapt benyttes videre for å karakterisere alvorlighetsgraden av miljøskaden i fire konsekvenskategorier. Hver konsekvenskategori er tilegnet en teoretisk restitusjonstid: Mindre Moderat Betydelig Alvorlig < 1 år teoretisk restitusjonstid 1-3 år teoretisk restitusjonstid 3-10 år teoretisk restitusjonstid > 10 år teoretisk restitusjonstid Skadenøkkelen (Tabell A-3) er basert på informasjon om artenes populasjonsdynamiske egenskaper og på modellering av restitusjonstid for arter med lavt gjenvekstpotensiale (OLF, 2007). 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 sjøpattedyrbestander med lavt restitusjonspotensiale (S3)(OLF, 2007). Akutt bestandsreduksjon Mindre <1 år Konsekvenskategori miljøskade Teoretisk restitusjonstid i år Moderat 1-3 år 1-5 % 50 % 50 % Betydeli g 3-10 år 5-10 % 25 % 50 % 25 % Alvorlig >10 år % 25 % 50 % 25 % % 50 % 50 % 30 % 100 % DNV GL Rapportnr , Rev. 00 A-115

117 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-4). 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-5. Den totale sannsynligheten for skade i hver enkelt rute angis ved å summere sannsynligheten for hver enkelt konsekvenskategori for de tre sårbarhetsindeksene. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 A-116

118 Tabell A-5 Skadenøkkel for beregning av sannsynlighet for skade på kyst (DNV, 2006). Skadenøkkel for kyst Sårbarhet Høy (S3) Moderat (S2) Lav (S1) oljemengde Mindre <1 år Skadekategori Teoretisk restitusjonstid Moderat 1-3 år Betydelig 3-10 år t 20 % 50 % 30 % Alvorlig >10 år t 10 % 60 % 20 % 10 % t 20 % 50 % 30 % >1000 t 40 % 60 % t 60 % 40 % t 30 % 60 % 10 % t 10 % 60 % 30 % >1000 t 40 % 50 % 10 % t 80 % 20 % t 60 % 40 % t 40 % 50 % 10 % >1000 t 20 % 40 % 40 % 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. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 A-117

119 Figur A-1 Skisse over statistiske eksponeringsberegninger for fiskelarver som en del av miljørisikometodikk. 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. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 A-118

120 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). 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-6). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 A-119

121 Tabell A-6 Sannsynlighetsfordeling av tapsandeler på årsklasserekruttering for ulike tapsandeler av torskeegg og larver (OLF, 2008). Tapsandel årsklasse rekruttering <1 % 50 % 10 % Tapsandel egg/larver 1 % 2 % 5 % 10 % 20 % 30 % 1 % 30 % 20 % 10 % 2 % 15 % 40 % 20 % 10 % 5 % 5 % 20 % 40 % 20 % 10 % 5 % 10 % 10 % 20 % 40 % 20 % 10 % 20 % 10 % 15 % 40 % 15 % 30 % 10 % 15 % 40 % 50 % 5 % 10 % 20 % >50 % 5 % 10 % Bestandsmodell I foreliggende rapport er det ikke gjort noen oppdatering av bestandsmodellen i forhold til ULB 7c fra 2003, dvs. det er benyttet samme modell («Ugland-modellen») for å predikere hva et tap i årsklasserekruttering betyr for en årsklasse. Her er det igjen et utfallsrom i forhold til om den aktuelle årsklasse er sterk eller svak og betyr mye eller lite for fremtidig gytebestand. Modellen er ganske forenklet, bl.a. ved å anta at rekrutteringen hvert år er et tilfeldig tall fra en gitt fordeling (riktignok basert på observert fordeling av rekrutteringsstyrker). Initialbetingelsen til modellen er antall individer ved alder 3-15 år ved et gitt tidspunkt, f.eks Ut fra denne initialbetingelsen ble det så gjort 100 kjøringer over 30 år. Dette gir dermed 100 ulike måter som bestanden kan utvikle seg på dersom man ikke har oljedødelighet. Deretter ble så antall 3-åringer redusert med en gitt prosentandel (som representerer oljedødelighet) i det første året av de 100 kjøringene. Dermed får man 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. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 A-120

122 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 Rapportnr , Rev. 00 A-121

123 Effektgrenser Et arbeid utført av DNV, Havforskningsinstituttet og Universitetet i Oslo i regi av OLF (2008) anbefaler bruk av en dose-respons funksjon som grunnlag for skadeberegninger i denne type analyser. Doserespons funksjonen som normalt benyttes har startpunkt på 100 ppb, som gir 1 % dødelighet, opp til 1 ppm som gir 100 % dødelighet. En slik dose-respons funksjon er antatt å reflektere den reelle skade som kan påføres fiskelarvene som følge av oljeeksponering. Denne funksjonen er valgt å benytte i skadeberegningene for fiskeegg og -larver i foreliggende analyse. Modelldataene for egg/larver er tilrettelagt i 10 døgns intervall. For utslipp med varighet 15 døgn er det summert tapsandeler for 2 tidssteg, dvs. man antar en eksponeringstid i vannsøylen på inntil 20 døgn. Antatt eksponeringstid er satt med basis i en representativ eksponeringstid for ressursene, og praktiske hensyn i forhold til hvordan ressursdataene er tilrettelagt. Modellert eksponeringstid for enkeltsimuleringer vil kunne være både kortere og i noen tilfeller lengre enn antatt eksponeringstid. Den marginale issonen Gjennom et samarbeidsprosjekt har Akvaplan-niva og DNV GL, på oppdrag fra Norsk Olje og Gass, utviklet en metodikk for beregning av miljørisiko i iskanten i Arktis (DNV GL & Akvaplan niva, 2014). Metodikken tar utgangspunkt i en definering av «iskanten», det vil si den marginale issonen (MIZ) til % iskonsentrasjon. Metodikken anbefaler imidlertid modellering av oljedrift etter utblåsning med dynamisk integrerte isdata, der en slik avgrensning av selve iskanten ikke er relevant. I SINTEFs OSCAR modell er iskonsentrasjon en integrert parameter, og det benyttes isdata fra hindcast arkivet (SVIM) (se avsnitt 3.2). Prosjektet ble gjennomført i samråd med Norsk Polarinstitutt, Norsk institutt for Naturforskning og Havforskningsinstituttet. Det ble konkludert at eksisterende skade- og effektnøkler (som beskrevet i Tabell A-1 til Tabell A-5) også bør være gjeldende for beregning av miljørisiko i periodevis islagte farvann, men med en anbefaling om at sårbarhetsverdien til enkelte arter og perioder justeres opp i forhold til opprinnelig verdi. For sjøfugl inkluderer dette artene krykkje, ismåke, polarmåke og sabineterne, mens det av marine pattedyr dreier seg om Svalbard-populasjonen av havert og flere ulike hvalarter. Artene, og de anbefalte månedlige sårbarhetsverdiene for islagte farvann, er angitt i Tabell A-7. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 A-122

124 Tabell A-7 Foreslåtte månedlige sårbarhetsverdier for arter i tilknytning til den marginale issonen i Arktis. Art Jan Feb Mars April Mai Jun Jul Aug Sept Okt Nov Des Krykkje Ismåke Polarmåke Sabinemåke Havert Hvithval Narhval Spermhval Spekkhogger Knølhval Vågehval Grønlandshval Referanser DNV, MIRA revisjon Rapport til OLF. DNV rapport nr , Rev. 01, pp 41 s. DNV, Om miljørisiko på fiskebestander. DNV rapport nr Rev 01. Rapport for Oljeindustriens Landsforening DNV GL & Akvaplan niva, Development of methodology for calculations of environmental risk for the marginal ice zone A joint project between Akvplan-niva and DNV GL. Report no.: , rev00. Document no.: 18L9BD0-6. Date: OLF, Metode for miljørettet risikoanalyse (MIRA) revisjon OLF rapport, OLF, Metodikk for miljørisiko på fisk ved akutte oljeutslipp. DNV rapport , pp. 87s. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 A-123

125 APPENDIX B Bestandstap vist for alle arter og Miljørisiko vist som frekvens DNV GL Rapportnr , Rev. 00 B-1

126 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 Rapportnr , Rev. 00 B-2

127 Sannsynlighet for bestandstap av pelagiske sjøfuglarter gitt en sjøbunnsutblåsning Figur B- 2 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av pelagiske sjøfugl, gitt en sjøbunnsutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 B-3

128 Sannsynlighet for bestandstap av kystnære sjøfuglarter gitt en overflateutblåsning Ingen bestandstap for noen arter i vår- og sommersesongen Ingen bestandstap for noen arter i høst- og vintersesongen 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. Sannsynlighet for bestandstap av kystnære sjøfuglarter gitt en sjøbunnsutblåsning Ingen bestandstap for noen arter i høst- og vintersesongen Figur B- 4 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av kystnær sjøfugl, gitt en sjøbunnsutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 B-4

129 Sannsynlighet for bestandstap av kystnære sjøfuglarter Svalbard/Bjørnøya gitt en overflateutblåsning Ingen bestandstap for noen arter i høst- og vintersesongen Figur B- 5 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av kystnær sjøfugl Svalbard/Bjørnøya, gitt en overflateutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 B-5

130 Sannsynlighet for bestandstap av kystnære sjøfuglarter Svalbard/Bjørnøya gitt en sjøbunnsutblåsning Ingen bestandstap for noen arter i høst- og vintersesongen Figur B- 6 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av kystnær sjøfugl Svalbard/Bjørnøya, gitt en sjøbunnsutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. Sannsynlighet for bestandstap av marine pattedyr gitt en overflateutblåsning Ingen bestandstap for noen arter i vår- og sommersesongen Ingen bestandstap for noen arter i høst- og vintersesongen Figur B- 7 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av marine pattedyr, gitt en overflateutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 B-6

131 Sannsynlighet for bestandstap av marine pattedyr gitt en sjøbunnsutblåsning Figur B- 8 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av marine pattedyr, gitt en sjøbunnsutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 B-7

132 Vinter Høst Sommer Vår Strandhabitat Tabell B- 1 Sannsynlighet for stranding av olje i km ruter gitt en overflate- eller sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7318/1-1, oppgitt for mengdekategoriene tonn og tonn for de ti kystrutene med størst miljørisiko innen hver sesong. Det er ingen sannsynlighet for stranding av >100 tonn olje gitt en overflateutblåsning, og ingen sannsynlighet for stranding av > 500 tonn gitt en sjøbunnsutblåsning. Cell nr. Overflate tonn/rute tonn/rute Sjøbunn tonn/rute 1 1,9 % 3,9 % 0,3 % 2 2,0 % 3,2 % 0,3 % 3 2,0 % 2,9 % 0,2 % 4 0,0 % 1,6 % 0,3 % 5 0,6 % 2,1 % 0,2 % 6 0,0 % 0,9 % 0,4 % 7 0,0 % 0,8 % 0,0 % 8 0,0 % 0,8 % 0,0 % 9 0,0 % 0,4 % 0,1 % 10 0,0 % 0,6 % 0,0 % 1 0,0 % 2,0 % 0,6 % 2 0,0 % 2,3 % 0,7 % 3 0,0 % 1,1 % 0,6 % 4 0,0 % 1,5 % 0,5 % 5 0,0 % 1,2 % 0,5 % 6 0,0 % 0,2 % 0,6 % 7 0,0 % 1,0 % 0,0 % 8 0,0 % 1,0 % 0,0 % 9 0,0 % 0,8 % 0,0 % 10 0,0 % 0,8 % 0,0 % 1 0,0 % 1,7 % 0,0 % 2 0,0 % 2,1 % 0,0 % 3 0,6 % 1,9 % 0,1 % 4 0,0 % 1,9 % 0,0 % 5 0,0 % 1,2 % 0,0 % 6 0,0 % 1,4 % 0,0 % 7 0,0 % 0,9 % 0,1 % 8 0,0 % 0,9 % 0,0 % 9 0,6 % 0,7 % 0,0 % 10 0,0 % 0,8 % 0,0 % 1 0,0 % 3,1 % 0,3 % 2 0,1 % 2,2 % 0,1 % 3 0,1 % 2,9 % 0,0 % 4 0,0 % 2,5 % 0,0 % 5 0,6 % 1,9 % 0,0 % 6 0,0 % 0,6 % 0,0 % 7 0,0 % 0,5 % 0,0 % 8 0,0 % 0,4 % 0,0 % 9 0,0 % 0,5 % 0,0 % 10 0,0 % 0,5 % 0,0 % DNV GL Rapportnr , Rev. 00 B-8

133 Vinter Høst Sommer Vår Tabell B- 2 Sannsynlighet for miljøskade i de ulike skadekategoriene (gitt ved restitusjonstid) gitt en overflate- eller sjøbunnsutblåsning fra letebrønn 7318/1-1, oppgitt for de ti kystrutene med høyest miljørisiko i de ulike sesongene. Det er ingen sannsynlighet for Betydelig miljøskade (3-10 år) eller Alvorlig miljøskade (>10 år) gitt en overflate- eller sjøbunnsutblåsning. Cell nr. Mindre (< 1 år) Overflate Moderat (1-3 år) Mindre (< 1 år) Sjøbunn Moderat (1-3 år) 1 1,3 % 0,6 % 2,8 % 1,3 % 2 1,6 % 0,4 % 2,7 % 0,8 % 3 1,6 % 0,4 % 2,4 % 0,7 % 4 0,0 % 0,0 % 1,2 % 0,6 % 5 0,5 % 0,1 % 1,8 % 0,6 % 6 0,0 % 0,0 % 0,9 % 0,3 % 7 0,0 % 0,0 % 0,6 % 0,2 % 8 0,0 % 0,0 % 0,6 % 0,2 % 9 0,0 % 0,0 % 0,4 % 0,1 % 10 0,0 % 0,0 % 0,5 % 0,1 % 1 0,0 % 0,0 % 1,6 % 0,9 % 2 0,0 % 0,0 % 2,2 % 0,7 % 3 0,0 % 0,0 % 1,0 % 0,6 % 4 0,0 % 0,0 % 1,5 % 0,6 % 5 0,0 % 0,0 % 1,3 % 0,5 % 6 0,0 % 0,0 % 0,5 % 0,3 % 7 0,0 % 0,0 % 0,8 % 0,2 % 8 0,0 % 0,0 % 0,8 % 0,2 % 9 0,0 % 0,0 % 0,6 % 0,2 % 10 0,0 % 0,0 % 0,7 % 0,2 % 1 0,0 % 0,0 % 1,2 % 0,5 % 2 0,0 % 0,0 % 1,6 % 0,5 % 3 0,5 % 0,1 % 1,6 % 0,4 % 4 0,0 % 0,0 % 1,5 % 0,4 % 5 0,0 % 0,0 % 0,8 % 0,4 % 6 0,0 % 0,0 % 1,1 % 0,3 % 7 0,0 % 0,0 % 0,8 % 0,2 % 8 0,0 % 0,0 % 0,7 % 0,2 % 9 0,5 % 0,1 % 0,5 % 0,2 % 10 0,0 % 0,0 % 0,6 % 0,2 % 1 0,0 % 0,0 % 2,3 % 1,1 % 2 0,1 % 0,0 % 1,6 % 0,7 % 3 0,0 % 0,0 % 2,3 % 0,6 % 4 0,0 % 0,0 % 2,0 % 0,5 % 5 0,5 % 0,1 % 1,5 % 0,5 % 6 0,0 % 0,0 % 0,5 % 0,1 % 7 0,0 % 0,0 % 0,4 % 0,1 % 8 0,0 % 0,0 % 0,3 % 0,1 % 9 0,0 % 0,0 % 0,4 % 0,1 % 10 0,0 % 0,0 % 0,4 % 0,1 % DNV GL Rapportnr , Rev. 00 B-9

134 Miljørisiko vist som frekvens Figur B- 9 Miljørisiko knyttet til utblåsning fra letebrønn 7318/1-1, 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 Rapportnr , Rev. 00 B-10

135 Figur B- 10 Miljørisiko knyttet til utblåsning fra letebrønn 7318/1-1, 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 Rapportnr , Rev. 00 B-11

136 Figur B- 11 Miljørisiko knyttet til utblåsning fra letebrønn 7318/1-1, presentert for kystnær sjøfugl Svalbard/Bjørnøya, 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 Rapportnr , Rev. 00 B-12

137 Figur B- 12 Miljørisiko knyttet til utblåsning fra letebrønn 7318/1-1, 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 Rapportnr , Rev. 00 B-13

138 APPENDIX C Ressursbeskrivelse Barentshavet DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-14

139 I foreliggende kapittel gis en kort beskrivelse av naturressursene tilknyttet Barentshavet, sammen med mulige effektgrenser for påvirkning av et oljeutslipp for de ulike artene. Mer detaljerte beskrivelser av naturressurser i området er gitt i «Miljø- og ressursbeskrivelse av området Lofoten Barentshavet» (Føyn, von Quilfeldt, & Olsen, 2002), «Helhetlig forvaltningsplan for Lofoten og Barentshavet» (Havforskningsinstituttet, Norsk Polarinstitutt, Miljødirektoratet, & norsk institutt for naturforskning, 2010), rapport fra Havforskningsinstituttet «Kunnskap om marine resurser i Barentshavet sørøst» (Hi, 2012) og oppdateringen av forvaltningsplanen for Barentshavet og havområdene utenfor Lofoten (Klima- og Miljødepartementet, 2015). Fysiske forhold Barentshavet er et grunt sokkelhav hvor den norske delen omfatter ca. 1,4 mill. km 2 og har et gjennomsnittlig dyp på omlag 230 m. Bunntopografien er dominert av store banke-områder ( m, eksempelvis Sentralbanken, Spitsbergenbanken og Storbanken) og dype renner ( m, eksempelvis Bjørnøyrenna) mellom disse. I vest følger Barentshavet den bratte kontinentalskråningen mot Norskehavet. I Barentshavet er det tre hovedvannmasser; kystvann, atlanterhavsvann og arktisk vann (Figur C - 1). Varmt atlantisk vann strømmer inn fra sørvest, mens kaldt, arktisk vann trenger inn fra nordøst. Kystvannet kommer inn i Barentshavet langs norskekysten og følger kysten videre østover. I møtet mellom det kalde arktiske vannet og det varme atlanterhavsvannet dannes front- og virvelsystemer som gir opphav til betydelig primærproduksjon i vår- og sommerhalvåret, den såkalte polarfronten (Føyn et al., 2002). Tilsvarende oppblomstring opptrer om våren i en km bred sone langs iskanten, hvor issmeltingen danner forutsetninger for et stabilt overflatelag og frigjøring av næringssalter. Den sesongvise smeltingen og frysingen av den ettårige vinterisen er sentral for dynamikken i økosystemet i Barentshavet. Inntil 90 % av Barentshavet kan dekkes av is om vinteren, men isutbredelsen varierer mye fra år til år. Iskanten ved minimumsutbredelse kan ha en årlig variasjon på flere hunder kilometer (Hi, 2012). Områdene rundt utredningsområdet i Barentshavet er som regel isfrie året rundt på grunn av innstrømming av varmt atlantisk vann (HI, 2012). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-15

140 Figur C - 1 Strømforhold i Barentshavet (Sætre, 1999). Den marginale issonen Den marginale issonen (MIS) er en betegnelse på området mellom åpent hav og heldekkende sjøis. Generelt er området svært dynamisk og variasjoner i is-konsentrasjoner kan endre seg på kort tid. Vind og havstrømmer i retning mot isdekket kan gi klart definerte kanter, mens vind og strøm i motsatt retning kan gjøre at MIS strekker seg over store områder med ulik grad av isdekke. MIS er et viktig næringsområde i Barentshavet. Isutbredelsen i Barentshavet påvirkes av lufttemperatur og mengden (m 3 /s og kjernetemperatur) av innstrømmende atlanterhavsvann. Smelting av is i sommerhalvåret gir et overflatelag av vann med høyere temperatur, lavere saltinnhold og mindre tetthet enn underliggende vannmasser. Det stabile overflatelaget er svært næringsrikt. Utover våren, når ikke sollys lengre er en begrensende faktor, dannes det gode vekstvilkår og en massiv oppblomstring av planteplankton som igjen danner grunnlag for en næringskjede bestående av zooplankton, fisk, sjøfugl og marine pattedyr. MIS trekker seg nordover utover sommeren og det skjer en progressivt nordgående oppblomstring. Økosystemet rundt MIS er sentralt for alt liv i Barentshavet, og et eventuelt oljeutslipp som påvirker området vil potensielt kunne få alvorlige konsekvenser for hele økosystemet. Den sesongvise maksimale isutbredelsen i Barentshavet er basert på statistikk fra er vist i C-2 til C-4. Isutbredelsen varierer i stor grad fra år til år, og også innad i en sesong. Store deler av Barentshavet er isfritt året rundt på grunn av innstrømming av varmt atlantisk vann (MI, 2012). Det er viktig å understreke at disse is-dataene ikke ligger til grunn for oljedriftsmodelleringene, men er benyttet kun for å illustrere mulig isutbredelse. I oljedriftsmodelleringen benyttes dynamiske is-data, som beskrevet i Kapittel Det finnes en rekke definisjoner av MIS med hensyn til is-konsentrasjoner, for eksempel %, % og % (http://seaiceatlas.snap.uaf.edu/glossary). I miljørisikosammenheng DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-16

141 anbefales det å bruke en definisjon av MIS som starter på 10 % isdekke (DNV GL & Akvaplan niva, 2014). Dette er basert på Met.no sin definisjon av at is-konsentrasjoner under 10 % er å regne som åpent vann og at isdekke over 10 % vil påvirke eksponerings-scenarioene slik at det blir en endring i sårbarhet sammenlignet med eksponering på åpent hav. I forvaltningsplanen for Barentshavet er anbefalingene å definere den marginale issone som området med 15 % med 30 % sannsynlighet (Klima- og Miljødepartementet, 2015). Denne definisjonen benyttes til å vurdere oljemengder og konsekvenser av oljeforurensning i den marginale issonen gjennom året sett i miljøperspektiv. JANUAR FEBRUAR MARS APRIL Figur C - 2 Kart som illustrerer månedlige midlere is-konsentrasjoner for perioden for januar, februar, mars og april (MI, 2012). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-17

142 MAI JUNI JULI AUGUST Figur C - 3 Kart som illustrerer månedlige midlere iskonsentrasjoner for perioden for mai, juni, juli og august (MI 2012). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-18

143 SEPTEMBER OKTOBER NOVEMBER DESEMBER Figur C - 4 Kart som illustrerer månedlige midlere iskonsentrasjoner for perioden for september, oktober, november og desember (MI, 2012). Bjørnøya Bjørnøya er den sørligste øya tilknyttet Svalbard, lokalisert om lag 235 km sørøst for Spitsbergen, og 400 km nord/nordvest for Ingøya på fastlandet. Bjørnøya er lokalisert i frontområdet mellom det varme Atlanterhavet og kalde polhavet. Den Nord- Atlantiske strømmen transporterer varmere vann til Svalbard, og medfører et varmere klima enn noe annet sted på tilsvarende breddegrad. Vinteren på Bjørnøya er derfor normalt relativt mild med gjennomsnittstemperatur på om lag C in den kaldeste måneden (januar). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-19

144 Øya er i stor grad påvirket av bølgeaktivitet, med bratte klippekyster rundt store deler av øya. Landskapet kan deles i et nordlig lavlandsområde med mange grunne innsjøer, og et sørlig fjellområde. Vegetasjon og fauna er svært begrenset. Eneste vegetasjon som er å finne på øya er mose og skjørbuksurt, ingen trær. Polarrev (Vulpes lagopus) er eneste pattedyr med fast tilholdssted på øya. Langs nordkysten er det ett lengre strekk med sandstrand (Kobbebukta), mens resten hovedsakelig består av bratte klipper. Bølgekrefter og tidevannsstrømmer har erodert klippene og dannet grotter langs kysten. Flere steder har klippetakene sunket inn, og frittstående steinpillarer er dannet; et karakteristisk trekk for Bjørnøya (Arctic Pilot, 2004). Fra slutten av desember til sent i mars er Bjørnøya ofte omgitt av havis. I mer ekstreme perioder med svært lave temperaturer kan imidlertid øya være omgitt av is fra sent i oktober til tidlig mai. I enkelte år kan en observere mindre isberg i nærheten av øya mellom mai og oktober (Arctic Pilot, 2004). Hopen Hopen er en øy i sør-østlige delen av Svalbard, vernet som naturreservat. Øya er identifisert som et viktig fugleområde (Important Bird Area IBA) i henhold til BirdLife International (Birdlife International, 2014), da den er et viktig hekkeområde for flere arter; krykkje ( par), polarlomvi ( par), teist (1000 par). Den er også hyppig besøkt av isbjørn og polarrev. Store deler av vinterhalvåret er øya omgitt av is. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-20

145 Sjøfugl De to hoveddriverene som bestemmer fordelingen av sjøfugl er lokalisering av hekkekoloniene (i hekkesesongen) og næringstilgangen (G.H.Systad & Bustnes, 1999). Typiske sjøfugl, som havhest, havsule, skarv, alkefugl samt et stort antall måker og enkelte ender tilbringer store deler av tiden til havs. Denne typen sjøfugl kalles pelagiske sjøfugl. Andre sjøfuglarter som lappdykkere, dykkender og enkelte måker er bare tidvis avhengig av havet, og da gjerne i forbindelse med myting og overvintring (Christensen-Dalsgaard et al.,2008). Myting (fullstendig skifte av vingefjær for gjess, ender og alkefugler) varer i 3-7 uker mellom juli og august. Fuglene mister flygeferdigheten og kan finnes i konsentrerte flokker langs kysten, noe som gjør dem spesielt sårbare i denne perioden. Næringstilgangen for pelagisk sjøfugl er i stor grad bestemt av oseanografiske betingelser som front områder, strømmønstre, temperatur, salinitet og isutbredelse, som danner ulike typer habitater som er foretrukket av ulike sjøfuglarter. Innen sine fortrukne habitater opptrer sjøfuglartene gjerne i store flokker; flere tusen individer kan opptre innen relativt små geografiske områder. Denne typen ansamlinger av sjøfugl er imidlertid relativt ustabile, og den romlige fordelingen av sjøfugl vil derfor endre seg over tid (Fauchald, Tveraa,Bårdsen, & langeland, 2015). Fordelingsmønsteret for pelagisk sjøfugl kan deles inn i to faser (G.H. Systad & Bustnes, 1999): Trekkperioden, med regulære trekk mellom hekkeområder og overvintrings-/myteområder. Regulariteten i trekkrutene varierer for de ulike artene. Overvintringsperioden, der sjøfugl er mer eller mindre stasjonære innen større geografiske områder med god næringstilgang. Endringer i næringstilgangen medfører endringer i oppholdssted. Sjøfuglartene tilknyttet Barentshavet er avhengig av de store bestandene av lodde, sild og polartorsk og utbredelsen er til en stor grad bestemt av tilgang på byttedyr. Sjøfuglene er viktige for arktisk terrestriske fugler og pattedyr ved tilførsel av næringsstoffer via ekskrementer og byttedyrrester. Vegetasjonen i nærheten av hekkekoloniene er rik. Sjøfuglartenes viktigste byttedyr; dyreplankton, krepsdyr og små pelagiske stimfisk er spesielt tallrike i de næringsrike områdene knyttet til polarfronten og iskanten. Polarfronten er spesielt viktig for lomviartene og områder i tilknytning til iskanten er spesielt viktige for polarlomvi, alkekonge og teist (Føyn et al, 2002). Barentshavet er en viktig sjøfuglregion i global sammenheng. I sommersesongen finnes omkring 20 millioner sjøfuglindivider i området (Føyn et al, 2002). Sjøfuglbestandene i nord må sees i sammenheng og derfor beskrives artenes utbredelse både i Norskehavet og Barentshavet. En oversikt over de største sjøfuglkoloniene tilknyttet Barentshavet er gitt i Figur C - 5. Særlige viktige sjøfuglområder i Barentshavet er hekkeområder, næringsområder og myteområder. Hekkeområdene er hovedsakelig knyttet til store fuglefjell jevnt fordelt i kystområdene og er sentrale for bestander av hekkende alkefugler, krykkjer, havhest, lomvi og polarlomvi. De største sjøfuglkoloniene langs fastlandskysten av Barentshavet er Sør-Fugløy, Nord-Fugløy, Loppa, Hjelmsøya, Gjesvær, Omgang, Syltefjord og Hornøya. Alle disse er typiske fuglefjell der pelagisk beitende arter dominerer. Lunde er den desidert mest tallrike arten på fastlandet med om lag hekkende par i Barentshavet, deretter følger krykkje ( par), lomvi ( par) og gråmåke ( par) på de neste plassene (Seapop, 2015a). Bestandstall for hekkende sjøfugl DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-21

146 ulike områder er gitt av Seapop, og gjengitt i Tabell C - 1. Hekkebestandene av lomvi tilknyttet ulike hekkekolonier i Barentshavet er sterke og i vekst. Den mest tallrike kolonien er Bjørnøya, estimert til par (pers. med. K.E. Erikstad, 2015). Andre tallrike arter er blant annet svartbak, storskarv og rødnebbterne. Den viktigste kilden til utbredelse av sjøfugl i Norge er NINAs Sjøfugldatabase og Norsk Polarinstitutts Sjøfugldatabase presentert gjennom Seapop-programmet (www.seapop.no). 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. Data over hekkende sjøfugl på russisk side er samlet i en felles norsk-russisk sjøfugldatabase («COLONY») (Systad & Strøm, 2012). Sjøfugldataene er inndelt i tre ulike datasett; ett for sjøfugl tilknyttet Svalbard (Seapop, 2015c), et kyst-datasett for sjøfugl tilknyttet fastlands-norge (Seapop, 2015c), og et for pelagiske sjøfugl i åpent hav (Seapop, 2013). Datasettene behandles separat i analysen, der hvert datasett er definert som én «bestand». Det er imidlertid viktig å bemerke at sjøfugl i begge typer datasett (åpent hav og kystnært) kan tilhøre samme bestand, men at analysen baserer seg på ulike datasett etter ulike tilholdssted i forskjellige perioder av året. I tillegg har NINA utviklet datasett for lomvi basert på lysloggerdata (gls-loggere). Lysloggerdataene er opparbeidet gjennom et prosjekt går under navnet SEATRACK (Seabird Tracking). SEATRACK omfatter logging av 11 ulike arter fra tilknyttet en rekke kolonier i Norge, Russland, Storbritannia, Island og Færøyene, for å øke kunnskapen om bestandstilhørighet, trekkruter og vinterområder for bestander som Norge har forvaltningsansvar for utenfor hekketiden. Foreløpig er resultater av sporing av lomvi fra fire ulike kolonier publisert for bruk i miljørisikoanalyser (Sklinna, Hornøya, Hjelmsøya og Bjørnøya, se Figur C - 6). Dataene er samlet inn siden DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-22

147 Figur C - 5 Store sjøfuglkolonier på fastlandet, Svalbard og Bjørnøya (til venstre) og på Kolahalvøya, Novaja Semlja og Franz Josefs land (til høyre) (G.H. Systad & Strøm, 2012). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-23

148 Figur C - 6 Utvalgte kolonier inkludert lyslogger-studiet(nina v/kjell E.Erikstad, 2015). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-24

149 Art Tabell C - 1 Estimert antall hekkende sjøfuglpar fordelt på fire regioner langs norskekysten per 2014 (fra (Seapop, 2015a)). Nordsjøen Skagerrak Fastlandet Jan Mayen Norskehavet Barentshavet Totalt Bjørnøya Svalbard Øvrige områder Havhest > < 1 mill. < 1 mill. ± 1 mill. ± 20 % % Havsvale 1 > 100 > > 100 < < < 1 % % Stormsvale 1 > 10 > < < < 1 % % Havsule > < 1 % % Storskarv < 1 % % Toppskarv % % Ærfugl < % % Praktærfugl < 1 % % Storjo < > 110 < < 1 % % Tyvjo 3 < 300 < < < > < 1 % % Makrellterne < < < < 1 % % Rødnebbterne < < 100 < < < % % Fiskemåke < 5 < 5 0 < % % Sildemåke < < 50 < 5 0 < % % Gråmåke < < % % Polarmåke > < 1 % % Svartbak < % % Krykkje < % % Ismåke < 1 % % Lomvi < % % Polarlomvi 0 0 < 100 < 100 > % % Alke 300 < < < < % % Alkekonge < ± > > > ± 20 % > < 100 % Teist 4 < < < % % Totalt Norge Nasjonal andel Europa Andel i Norge DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-25

150 Lunde < < < % % Totalt < % % 1. Det er ikke grunnlag for gode bestandsestimater for denne arten. 2. Tallene for Europa og andel i Norge gjelder underarten P. c. carbo som hekker i Midt-Norge og Nord-Norge. 3. Gjelder kun den kysthekkende bestanden, bestanden i innlandet er ikke taksert. 4. Arten krever egen metodikk og mangler gode overvåkningslokaliteter. Estimatet er derfor ikke oppdatert siden Barrett et al. (2006; Atlantic Seabirds). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-26

151 Sjøfugls sårbarhet for oljeforurensning Sjøfugler tilbringer det meste av tiden på sjøen, hvor de fleste artene henter all sin næring. Noen arter er kun avhengige av å oppsøke land i hekketiden. Ved oljesøl i områder hvor det forekommer sjøfugl, enten rundt hekkekolonier eller i områder hvor de beiter, er det sannsynlig at sjøfugl kommer i kontakt med oljen. Sjøfugl er sårbar for både direkte og indirekte effekter av oljesøl. Oljen får fjærene til å klistre seg sammen slik at de mister isolasjonsevnen, sjøvannet kommer i kontakt med huden og fuglen fryser i hjel. Selv relativt små mengder olje i fjærdrakten kan få fatale konsekvenser, fordi fjærenes vannavstøtende effekt blir ødelagt. En oljeflekk på under 5 % av kroppen vil dermed kunne bli fatalt. I tillegg kan tilsølte individer bli forgiftet ved at de får olje inn i fordøyelsessystemet når de pusser fjærdrakten. Sekundært vil åtseletere og predatorer også kunne bli utsatt for forgiftning og tilgrising gjennom tilgang til svake og døde, tilgrisede sjøfugl. Effektene av forgiftning inntrer mer gradvis og, i den grad forgiftning blir en primærårsak til dødelighet (f.eks. for arter der individene kan overleve en oljeskade ved å søke næring på land), kan dette inntre lenge etter den akutte hendelsen. Den individuelle oljesårbarheten til en sjøfugl varierer med en lang rekke forhold som blant annet art, fysisk tilstand og flygedyktighet samt tilstedeværelse, atferd og arealutnyttelse i risikoområdet T.Anker- Nilssen, 1987). Tabell C - 2 gir en forenklet fremstilling av ulike sjøfuglgruppers sårbarhet for oljeforurensning. Sårbarheten er generelt størst for de artene som ligger på havoverflaten og dykker etter næring fordi disse er særlig utsatt for varmetap og har større sannsynlighet for å komme i kontakt med olje. Det gjelder især alkefugler som lomvi og lunde, lommer, skarver og marine ender. Måkefugl, svaner, gjess, og gressender er imidlertid mindre utsatt for varmetap da de ofte finner tilstrekkelig næring på land. Sjøfugler er især sårbare for oljesøl i hekketiden når de aggregerer i kolonien. Dessuten er ande- og alkefugler svært sårbare i myte (fjærfellings) perioden, hvor de ikke er flygedyktige i flere uker. Mytetiden for alkefugler er i august-september mens andefugler i Nord-Norge myter i perioden juliseptember. Det refereres videre til (Brude, Systad,Moe, & Østby, 2003), (Christensen-Dalsgaard et al., 2008), (K.A. Moe, Lystad, E. Nesse, S., Selvik, J.R., 1993), (C.H.Peterson, 2001), (Piatt, Lensink, Butler, Kendziorek, & Nysewander, 1990) for ytterligere informasjon. Tabell C - 2 Forenklet fremstilling av de forskjellige gruppenes sårbarhet for olje til ulike årstider (T.Anker-Nilssen, 1994). Økologisk sjøfuglgruppe Sommerområder for Høst- Vinter- Hekking Næringssøk Hvile Myting områder områder 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 I beregningene av effektene på sjøfugl av modellerte oljeutslipp, er sannsynlighetsberegningen gjort for hvor stor en andel av bestanden som vil omkomme. Dette er gjort ut i fra fordelingen av sjøfuglene og hvor sårbare artene er overfor olje. Videre beregnes den endelige miljøskaden som restitusjonstid for en sjøfuglbestand. Det vil si tiden det tar for en sjøfuglbestand å bygges opp igjen til samme bestandsnivå DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-1

152 som før skade av et oljesøl. Gjennomgående karakteriseres de typiske sjøfuglartene ved sein kjønnsmodning, høy levealder og lav reproduktiv kapasitet, noe som medfører at de fleste artene har en liten til middels restitusjonsevne (Tabell C - 3). Dette er ivaretatt i beregningene. Tabell C - 3 Bestandskarakteristika for sjøfugler inkludert i konsekvensanalysen. Restitusjonsevne er vurdert ut fra artens livshistorieparametere (primært reproduksjonsevne og overlevelse). Bestandstrender er vurdert på bakgrunn av resultater fra Det nasjonale overvåkingsprogrammet for sjøfugl (se f.eks. Lorentsen & Christensen-Dalsgaard 2009). Nasjonal rødlistestatus er i henhold til(artsdatabanken, 2015) og inndelt i kategoriene CR = kritisk truet, EN = sterkt truet, VU = sårbar og NT = nær truet. Art Økologisk Restitusjonsevne Bestandstrend, grupp. 3 fastland Status i Norge Individuell sårbarhet (MIRA) Havhest PO liten Negativ NT 2 Storskarv KD stor Positiv Ansvarsart 1 3 Toppskarv KD stor Stabil Ansvarsart 1 3 Ærfugl KD middels Stabil 3 Stellerand KD liten Negativ 3 Svartbak KO middels Stabil Ansvarsart 1 1;sept.- mars/2;april-aug. Gråmåke KO middels Stabil 1;sept.-mars/ 2;april-aug. Krykkje PO middels Negativ VU 2 3 Polarlomvi PD liten Negativ NT 2 3 Lomvi PD liten Negativ CR 2 4 Lunde PD liten Negativ VU 2 3 Praktærfugl KD 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 rødlista er det med utgangspunkt i datagrunnlaget for sjøfugl knyttet til åpent hav blitt beregnet spesielt sårbare områder, eller kjerneområder for disse artene (Fauchald, 2011), (G.H.Systad & Strøm, 2012). 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. Barentshavet er eksempelvis kjerneområde for lunde og polarlomvi i høstsesongen, og for andre arter i andre sesonger. Kjerneområdet for polarlomvi dekker deler av Barentshavet i alle sesonger. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-2

153 Figur C - 7 Kjerneområdene til alkefugl og pelagisk overflatebeitende fugl oppført i den norske rødlista (Fauchald, 2011). Pelagisk sjøfugl Seapop-data Data er blitt samlet inn etter standard metode for linjetransekter. Fuglene blir talt fra 6-10 m over havoverflaten under en konstant fart av ca. 20 km/t. Alle fugler sett innenfor en sektor av 300 m rett fram og 90 grader til en side av båten telles. Fordelingen av fugl ble brukt til å estimere utbredelse og tetthet gjennom en GAM-modell (Generalized Additive Model)(Seapop, 2015b). Dataene (estimert antall DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-3

154 per 10 km 2 ) ble regnet om til andeler av totalestimatet for Norskehavet og Barentshavet samlet. Lett oppdagbare arter som har en tendens til å følge båten (f.eks. måker og havhest) er sannsynligvis overestimert, mens små, mer uanselige og dykkende arter (f.eks. alkefugl) er underestimert. Siden oppdagbarhet neppe skiller seg mellom de forskjellige delene av undersøkelsesområdet, vil imidlertid dette ikke ha noen betydning for den relative romlige fordelingen innen en art. Dataene for pelagisk sjøfugl omfatter registreringer fra Nordsjøen, 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 (seapop.no). 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 C - 8. Figur C - 8 Datadekning åpent hav. Hvert punkt representerer en aggregert 20 km linje. Forskjellige farger viser forskjellige havområder, fra sør til nord: Nordsjøen, Norskehavet og Barentshavet. Kun det siste er brukt i dette arbeidet. Åpent hav datasettet inkluderer følgende arter av pelagisk dykkende sjøfugl: alke, alkekonge, lomvi, lunde, polarlomvi, følgende arter av pelagisk overflatebeitende sjøfugl: havhest, havsule og krykkje, og følgende arter av kysttilknyttede overflatebeitende sjøfugl: sildemåke, gråmåke og svartbak. Utbredelseskart er illustrert i det følgende (Seapop, 2013). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-4

155 Alke Figur C - 9 Fordeling av alke (Alca torda) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (augustoktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Alke er en relativt stor alkefugl som dykker etter næring. I hekkesesongen foretrekker alkene klipper ytterst ved kysten. Hekkeplassene ligger alltid ved åpent hav i nærheten av rike fiskebanker og grunne havområder. Alken hekker ved kystene av det nordlige Atlanterhavet. I Norge hekker alken hovedsakelig i de store fuglefjellene fra Runde og nordover. Hovedtyngden av den norske bestanden hekker nord for polarsirkelen. Alkene fisker som regel innenfor et område på 15 km fra koloniene men på noen steder hentes maten så nært som under to km fra hekkeplassene. Den dominerende næringen er fisk som fanges ved dykking på grunt vann og vanlige arter er sild, lodde, sil, brisling og små torskefisk vanlig næring. De største koloniene ligger på Hjelmsøy, Gjesvær, Loppa, Røst og Sør-Fugløy. Det er svært vanskelig å beregne antall hekkende par alke fordi eggene oftest ligger skult. Og antallet fugler som kan observeres i og ved koloniene varierer sterkt fra dag til dag og gjennom døgnet. Følgelig er den også vanskelig å overvåke. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-5

156 Alkekonge Figur C - 10 Fordeling av alkekonge (Alle alle) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Alkekonge er en liten alkefugl, og sannsynligvis den mest tallrike sjøfuglen i Nord Atlanteren. Den hekker i enorme antall i høyarktiske områder, spesielt på Grønland. I Norge er den tallrik på Svalbard og Jan Mayen. Alkekonge livnærer seg først og fremst av dyreplankton, og spesielt er hoppekreps av slekten Calanus (inkl. ishavsåte og raudåte ) viktig. Alkekongen trekker sørover fra de høyarktiske områdene om vinteren. Gråmåke Figur C - 11 Fordeling av gråmåke (Larus argentatus) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Gråmåken (Larus argentatus) er en middels stor måke. Arten er altetende og livnærer seg på en rekke ulike næringsemner gjennom å opptre som åtselfugl, kleptoparasitt og predator. Gråmåken har en sirkumpolar utbredelse og hekker langs kysten mellom 30 og 70 N, men den kan også hekke i innlandet. Den er også en trekkfugl, som overvintrer langs kysten av Nord-Europa (Norsk polarinstitutt, 2014a). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-6

157 Havhest Figur C - 12 Fordeling av havhest (Fulmarus glacialis) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Havhest er en svært vanlig pelagisk overflatebeitende fugl i norske farvann. Den finns i stort antall til alle årstider i alle våre havområder, helst litt ut fra kysten. Til tross for at den er så tallrik er hekkebestanden i Fastlands-Norge beskjeden, med bare hekkende par. Den hekker derimot i stort antall på Island, Svalbard, Færøyene og Storbritannia. Havhesten beveger seg over store havområder, også i hekkeperioden, og livnærer seg av mat den finner i overflaten. Dietten inkluderer blekksprut, fisk, dyreplankton, maneter, kadaver av sjøpattedyr og fiskeavfall. Havhesten følger ofte etter fiskefartøy og kan sette til livs store mengder fiskeavfall. Havsule Figur C - 13 Fordeling av havsule (Morus bassanus) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Havsule er en pelagisk sjøfugl som henter mat fra havet ved å stupdykke etter fisk som den fanger 0-10 m under havoverflaten. En stor andel av den Europeiske bestanden hekker i Storbritannia, og kun noen få tusen par hekker i Norge. Havsulen har økt i antall siden 1970-tallet og har etablert en rekke nye DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-7

158 kolonier, blant annet i Norge. De høyeste konsentrasjonene av arten i den vestlige delen av Nordsjøen, men på høsten og vinteren finner vi også høye tettheter utenfor vestlandskysten. Krykkje Figur C - 14 Fordeling av krykkje (Rissa tridactyla) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Krykkje er en liten, pelagisk måkefugl som henter mat fra havoverflaten. I likhet med andre overflatebeitende sjøfugl er den ofte å finne sammen med sjøpattedyr og dykkende sjøfugl som alke, lomvi og polarlomvi, som jager småfisk og krill mot overflaten. Den karakteristiske måten som krykkja kretser over knuter av næring i overflaten på signaliserer mat for forbipasserende sjøfugl og sjøfugl i nabolaget. Slike samspill mellom ulike sjøfuglarter er viktig for hvordan sjøfuglene er fordelt, og samspillet har sannsynligvis også betydning for fuglenes evne til å finne næring. I Nordsjøen er krykkje og lomvi nøkkelarter i dette samspillet. Krykkja hekker i stort antall i Norge og på Svalbard, og i likhet med havhesten finnes krykkje i alle norske havområder i alle sesonger. Telemetristudier antyder at krykkje fra Europeiske kolonier i stor grad overvintrer utenfor Newfoundland i Canada. Dette samsvarer ikke med analysene som er gjort her. Det er ikke noen stor reduksjon i tallrikhet av krykkje om vinteren i norske farvann. Lomvi Figur C - 15 Fordeling av lomvi (Uria aalge) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (augustoktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-8

159 Lomvi er en tallrik sjøfugl i Nordsjøen. Hovedtyngden av Nordsjøbestanden hekker i Storbritannia og på Færøyene. Totalbestanden på de britiske øyer er estimert til 1,4 millioner individer, og denne bestanden har vært økende de siste 50 årene. Generelt finnes de største konsentrasjonene vest i Nordsjøen, men på høsten og vinteren finner vi også høye konsentrasjoner i Skagerrak og Kattegat. En stor andel av disse overvintrende fuglene er ungfugl. Kattegat og Skagerrak er viktige oppvekstområder for sild og brisling, og ungsild og brisling er nok viktige næringsemner for overvintrende lomvi i dette området. Bestanden av lomvi i Barentshavet sank dramatisk på midten av 1980-tallet, og bestanden er fortsatt historisk lav. Forekomstene av lomvi i Barentshavet er derfor relativt lave sammenlignet med Nordsjøen. I Barentshavet finnes lomvi primært i de sørlige områdene langs Finnmarkskysten og rundt Bjørnøya. På høsten finnes forholdsvis høye forekomster i den sørøstlige delen av Barentshavet. Lunde Figur C - 16 Fordeling av lunde (Fratercula arctica) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Lunde er en karakterart og en av de mest tallrike sjøfuglene langs kysten av Nord-Norge. Omlag par hekker langs kysten fra Andøya til Vardø, og par hekker langs Nordlandskysten. Yngel av sild og torskefisk som driver nordover i kyststrømmen fra de store gyteområdene langs norskekysten er en helt sentral ressurs for disse koloniene. Om høsten trekker store mengder lunde til den sørlige delen av Barentshavet. Dette er endestasjonen for driften av fiskeyngel, og det er sannsynlig at fiskeyngel fortsatt er en viktig del av dietten i denne perioden. Om vinteren finnes det lunde i den sørlige delen av Norskehavet. Data fra dette området i denne perioden er imidlertid fragmentariske, og usikkerheten er derfor relativt stor. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-9

160 Polarlomvi Figur C - 17 Fordeling av polarlomvi (Uria lomvia) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Polarlomvi er, sammen med alkekonge, den mest tallrike sjøfuglarten i Barentshavet med ca hekkende par. Den er en nordlig art og hekker relativt fåtallig langs norskekysten og Kola, men er tallrik på Svalbard og Novaja Semlja. Om høsten finnes polarlomvi i stort antall i den sentrale og nordlige delen av Barentshavet hvor den lever av krill, amfipoder, lodde og polartorsk. Telemetristudier og ringmerkingsstudier fra Svalbard antyder at i hvert fall deler av bestanden migrerer til den nordvestlige delen av Atlanteren om vinteren. Spesielt ser havområdet mellom Grønland og Canada ut til å være viktig. Fra februar og utover våren finnes den imidlertid igjen store mengder polarlomvi i den sørlige delen av Barentshavet, hvor de følger gyteinnsiget av lodde inn mot kysten av Norge og Kolahalvøya. Svartbak Figur C - 18 Fordeling av svartbak (Larus marinus) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Svartbaken er den største av måkene våre, med tykk hals og kraftig nebb. Svartbaken hekker langs kysten av Nord-Atlanteren og tilgrensende havområder; fra Baffinøya i vest (Canada), over Grønland, Island, langs norskekysten, og til Novaja Semlja og Vajgatshøya i øst. I Europa strekker hekkeutbredelsen seg fra de nordlige deler av Frankrike i sør til Svalbard i nord. Den ble funnet DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-10

161 hekkende første gang på Bjørnøya i 1921 og på Spitsbergen i Siden den gang har bestanden vokst og arten har utvidet sitt utbredelsesområde, spesielt etter 1960 (Norsk polarinstitutt, 2014a). Polarmåke Figur C - 19 Fordeling av polarmåke (Larus hyperboreus) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Polarmåken er en stor måke, i gjennomsnitt bare litt mindre enn svartbaken. Arten har en sirkumpolar, høy-arktisk utbredelse. I det nordøstlige Atlanterhavet forekommer den på Grønland, Island, Jan Mayen, Svalbard, Frans Josefs land og Novaja Semlja. De fleste polarmåkene forlater Svalbard i september oktober og overvintrer trolig spredt i det nordlige Atlanterhavet, både langs kysten og i åpent hav så langt sør som Færøyene, Island og sørlige deler av Grønland. Trolig overvintrer også mange individer i de isfrie delene av Barentshavet (Norsk polarinstitutt, 2014a). Lyslogger-data for lomvi Lyslogger-data (gls-data) er fremkommet ved bruk av lysloggteknologi og er ikke basert på fysiske observasjoner. Datasettene opparbeidet for lomvi omfatter en 3-årlig database med sporingsdata for om lag 300 individer fra fire ulike kolonier; Sklinna, Hjelmsøya, Hornøya og Bjørnøya. I tillegg er det opparbeidet et datasett der alle dataene fra de nevnte koloniene er sammenstilt. Loggerdataene er innhentet og tilrettelagt av NINA/Norsk Polarinstitutt gjennom SeaTrack programmet og gjort tilgjengelig for bruk i miljørisikoanalyser av NINA og Norsk olje og gass (ref. Egil Dragsund, Norsk olje og gass). SeaTrack er et pågående prosjekt som skal løpe i perioden Datasettene inkluderer to ulike perioder; høst fra august til oktober, og vinter fra november til januar. Datasettene er illustrert i Figur C - 20 til Figur C Datasettene er «vasket» med 50 % kernel, for å luke ut åpenbare feilkilder samt vektlegge områdene med høyest fugletetthet Voksne, hekkende sjøfugl fra Skinna, Hjelmsøya, Hornøya og Bjørnøya er merket, og vandring i høst- og vintersesongen er sporet. Koloniene er av ulik størrelse; Sklinna ca. 700 par Hjelmsøya ca par Hornøya ca par DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-11

162 Bjørnøya ca par Mer enn 90 % av den norske populasjonen er antatt å være fordelt på de nevnte koloniene i hekkeperioden. Sjøfugl som hekker på Sklinna opptrer primært i Barentshavet i høstsesongen, før de flyr sørover i vinterperioden. Figur C - 20 Datasett for lomvi i høst- (til venstre) og vintersesongen (til høyre), basert på lysloggerdata fra koloniene Bjørnøya, Hjelmsøya, Hornøya og Sklinna. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-12

163 N/A Figur C - 21 Datasett for lomvi i høst- (til venstre) og vintersesongen (til høyre), basert på lysloggerdata fra koloniene Hornøya (øverst) og Sklinna (nederst). NB! Lomvi som hekker på Sklinna benytter i liten grad Barentshavet som overvintringsområde, dvs. er ikke relevant som datasett. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-13

164 Figur C - 22 Datasett for lomvi i høst- (til venstre) og vintersesongen (til høyre), basert på lysloggerdata fra koloniene Bjørnøya (øverst) og Hjelmsøya (nederst). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-14

165 Ismåke Ismåke (Pagophila eburnea) er en høyarktisk art som er tilknyttet havisen hele året. Den er en middels stor måkefugl med hvit fjærdrakt, svarte ben og gult nebb. Den er av spesiell interesse fordi den er en sjelden art i global målestokk som er assosiert med havisen året rundt. Ny informasjon om artens oppholdssteder er relativt nylig blitt opparbeidet gjennom studier med satellittsensorer (gilg et al., 2010;Norsk polarinstitutt, 2011b). Ismåke er en av få sjøfuglarter som oppholder seg innen issonen på den nordlige halvkule. Den er trolig blant de sjøfuglartene vi vet minst om i verden i dag. Den globale hekkebestanden er estimert til ca par, mens Svalbardbestand er estimert til par (Norsk polarinstitutt, 2014b). Om lag 80 % antas å hekke i de russiske delene av Arktis. På Svalbard finner en størst tetthet av kolonier i nord-/nordøst (Figur C - 23). Ismåke er en truet sjøfuglart grunnet biomagnifisering av forurensning og pågående og forventet reduksjon i sjøisen, dvs. sjøfuglens primære habitat. Den er klassifsiert som sårbar (VU) i den norske rødlista (Artsdatabanken, 2015). Figur C - 23 Bilde av ismåke (venstre) og kart over hekkekoloniene på Svalbard (høyre) (kilde: npolar.no). Ismåka hekker som enkeltpar eller i kolonier. På Svalbard er koloniene små, sjelden mer enn par. Hekkeplassene kan variere fra år til år. Ismåka forlater hekkekoloniene kort tid etter at ungene har forlatt reiret sent i august eller i starten av september. Vandringen etter hekkeperioden er kartlagt ved hjelp av satellittsendere (Gilg et al., 2010). Studiet har vist at sjøfugl forflytter seg til den marginale issone mellom Svalbard og Severnaya Zemlya in det nordvestlige Laptev havet (Russland) og holder seg der til midten av oktober før de begynner å migrere sørvest langs isen til overvintringsområdene rundt sørøstlige deler av Grønland (Figur C - 24). Vårvandringen starter i mars og i perioden mars-mai er Barentshavet et viktig næringsområde for hele populasjonen tilknyttet Barentshavet. Viktige næringsområder er illustrert i Figur C I mai trekker fuglene mot de ulike hekkekoloniene og legger egg de to første ukene i juni. DNV GL har utviklet dynamiske datasett for utbredelse av ismåke basert på antagelsen om at fuglene følger isutbredelsen og primært oppholder seg innen områder med % iskonsentrasjon. Antagelsen er støttet av nyere forskingsprosjekter med kartlegging av ismåke. Et eksempel på datasett som DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-15

166 benyttes til dynamisk modellering av miljørisiko er illustrert i Figur C Illustrasjonen viser fordeling av ismåke innen et belte i havisen med % iskonsentrasjon. Figur C - 24 Vandringsmønster (juli desember) for populasjoner fra Grønland (rød), Svalbard (grønn) og Russland/Franz Josef land (blå). Figur C - 25 Viktige områder for ismåke langs den marginale issone i Barentshavet (kilde: Hallvard Strøm). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-16

167 Figur C - 26 Dynamisk datasett for modellering av miljørisiko for ismåke. Kystnær sjøfugl Sjøfugl i kystområdene varierer med arter og sesonger. Noen arter er tilknyttet kysten året rundt, andre trekker mot kysten kun i forbindelse med hekkeperioden (vår/sommer). Arter som er tilknyttet kysten er eksempelvis dykkender (ærfugl, svartand, sjøorre), skarver (storskarv, toppskarv), terner, enkelte måkefugl og alkefuglen teist. Disse artene er hovedsakelig å finne i områder som kan sees fra land, men kan også vandre lengre ut i åpent hav, særlig i områder med grunt vann. Mer pelagiske sjøfuglarter benytter kystområdene som hekkeplasser. Som utgangspunkt for skadebaserte analyser på sjøfugl i kystnære områder og sjøfugl med særlig tilknytting til kystområdene er det tatt utgangspunkt i den nasjonale sjøfugldatabasen til NINA (Seapop, 2015c). Disse dataene er tilrettelagt for bruk i skadebaserte analyser ved bruk av ArcGIS rutiner, der datasettene er fordelt til en buffersone rundt de aktuelle hekkekoloniene. Datasettet inkluderer følgende arter: Alke, fiskemåke, gråmåke, havhest, islom, havsule, krykkje, laksand, lomvi, lunde, polarlomvi, polarmåke, praktærfugl, siland, sjøorre, smålom, stellerand, storskarv, svartand, svartbak, teist, toppskarv, ærfugl. Geografisk fordeling av artene i vår-/sommerperioden er vist i Figur C Figur C DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-17

168 Figur C - 27 Geografisk fordeling av alke, fiskemåke, gråmåke, havhest, ismåke, krykkje, lomvi, lunde, makrellterne i hekketiden, fordelt innenfor aksjonsradiusen til de forskjellige artene (Seapop 2015c). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-18

169 Figur C - 28 Geografisk fordeling av polarmåke, polarlomvi, praktærfugl, rødnebbterne, siland, smålom, svartbak, storskarv og stellerand i hekketiden, fordelt innenfor aksjonsradiusen til de forskjellige artene (Seapop, 2015c). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-19

170 Figur C - 29 Geografisk fordeling av toppskarv, teist, ærfugl og havsule i hekketiden, fordelt innenfor aksjonsradiusen til de forskjellige artene (Seapop, 2015c).. Kystnær sjøfugl Bjørnøya (og Svalbard) Bjørnøya er kjent for å være tilholdssted for noen av de største sjøfuglkoloniene i den nordatlantiske regionen. Øya har verdens nordligste, største hekkekoloni av lomvi, og en av verdens nordligste alkekolonier. De vanligste fuglene på Bjørnøya er: lomvi, polarlomvi, alkekonge, krykkje, havhest og polarmåke (Norsk polarinstitutt, 2011a). Tellinger gjennomført i 2006 indikerte par lomvi, mens dagens estimat ligger på nærmere par (pers. medl. K.E. Erikstad, NINA). Bjørnøya er besøkt av fugler som vanligvis ikke har habitat i den nordligste delen av verden. Dette er på grunn av de sterke nordlige vindene som transporterer dem til øya. I alt er det identifisert over 126 arter på Bjørnøya, men kun 33 av dem hekker på øya. Noen av fuglene som hekker på Bjørnøya er: polarsvømmesnipe, tjuvjo, storjo, svartbak, isterne, teist, alke, lunde og havelle (Norsk polarinstitutt, 2011a). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-20

171 Populasjonene av kortnebbet gås, hvitkinngås og ringgås som normalt har tilholdssted på Svalbard, stopper gjerne på Bjørnøya under sesongmigrasjonen sørover. Hele populasjonen av hvitkinngås lander på Bjørnøya under høstens sydlige migrasjon (Norsk polarinstitutt, 2011a). Havområdene rundt Bjørnøya er viktige næringsområder grunnet polarfronten som omslutter øya. Den vertikalen miksingen av polarfronten og grunne sjøområder rundt Bjørnøya gir et næringsrikt område med høy planktonproduksjon. Planteplankton er kiselalger og flimmertråd, og er næring for dyreplankton (loppekreps og krill) (Norsk Polarinstitutt, 2011a). Basert på telledata for sjøfuglartene med tilholdssted på Svalbard og Bjørnøya er det opparbeidet datasett som indikerer utbredelse. Følgende arter ble tilrettelagt i km rutenettet: alke, havhest, ismåke, krykkje, lomvi, lunde, polarlomvi, polarmåke, praktærfugl, rødnebbterne, svartbak, teist og ærfugl (seapop, 2015c). Se Figur C Figur C - 33 for utbredelse av populasjonene i vår- /sommerperioden. Figur C - 30 Geografisk fordeling av alke, lunde og lomvi (april juli/august) i hekketiden, fordelt innenfor aksjonsradiusen til de forskjellige artene (Seapop, 2015c). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-21

172 Figur C - 31 Geografisk fordeling av ismåke, krykkje, polarmåke og havhest i hekketiden, fordelt innenfor aksjonsradiusen til de forskjellige artene (Seapop, 2015c). Figur C - 32 Geografisk fordeling av polarmåke, praktærfugl og rødnebbterne i hekketiden, fordelt DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-22

173 innenfor aksjonsradiusen til de forskjellige artene (Seapop, 2015c). Figur C - 33 Geografisk fordeling av svartbak, teist og ærfugl i hekketiden, fordelt innenfor aksjonsradiusen til de forskjellige artene (Seapop, 2015c). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-23

174 Marine pattedyr Barentshavet er et viktig habitat for sjøpattedyr. Isbjørn, hvalross, seks ulike selarter og 17 hvalarter har helt eller delvis tilholdssted her. Næringsgrunnlaget er bunnlevende og pelagiske byttedyr (Kovacs, Haug, & Lydersen, 2009). Enkelte oppholder seg i Barentshavet hele året (f.eks. ringsel og storkobbe), mens andre kun i sommerhalvåret (f.eks. vågehval, knølhval og finnhval). De kvantitativt viktigste sjøpattedyrene i Barentshavet er isbjørn, ringsel, grønlandssel, storkobbe, hvalross og vågehval (Kovacs et al., 2009) Isbjørn har imidlertid tilholdssted i periodevis islagte områder i nordlige deler av Barentshavet. I tillegg er det et par marine pattedyr med tilholdssted langs norskekysten; steinkobbe, havert og oter. Sel og hvalross Grønlandsselene finnes bare i Nord-Atlanteren og deles inn i tre ulike bestander etter forplantningsområdene. Den største har tilhold i Nordvest-Atlanteren og kaster (føder) unger på drivisen ved Newfoundland i Canada. En bestand har tilhold i Barentshavet og kaster sine unger på drivisen i Kvitsjøen (se Figur C - 34). I Norskehavet er bestanden av ett år gamle og eldre dyr beregnet til og en årlig ungeproduksjon på I mars hvert år samler de kjønnsmodne dyrene av Norskehavsbestanden seg i drivisen nord for Jan Mayen for å kaste og pare seg. Utenom forplantningsog hårfellingsperiodene er grønlandsselene på beitevandring. De opptrer ofte i store flokker både langs iskanten og i åpnere farvann. Både østkysten av Grønland, Norskehavet, områdene rundt Svalbard og det nordlige Barentshavet inngår i beiteområdene for Norskehavsbestanden (DN&HI, 2007). Utredningsområdet avhenger av byttedyrfordelingen (f.eks. lodde). Grønlandsselen vil være i området høst/vinter i forbindelse med de årlige beitevandringene. Storkobbe finnes i store områder av Barentshavet (Figur C - 34). Storkobbe opptrer oftest som enkeltindivider. Store forekomster finnes langs nordkysten av Spitsbergen og Nordaustlandet, i fjordene på vestkysten av Spitsbergen og i Storfjordområdet, samt i drivisen i Barentshavet. I kaste- og hårfellingsperioder (mai-juni) ligger storkobben ofte på små isflak i åpen is (Føyn et al., 2002). Ringselen oppholder seg i de isfylte delene av Barentshavet og ved Svalbard, og er den mest tallrike arten i disse områdene (Føyn et al., 2002). Hvalrossen forekommer i stort antall i Svalbardområdet (Figur C - 35). Arten foretrekker drivisområdene, men har faste liggeplasser på land når isen er borte. Hvalrossen forekommer vanligvis i mindre flokker, men kan sted- og tidvis også opptre i større flokker. Utbredelsen styres delvis av isutbredelsen (Føyn et al.,2002). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-24

175 Figur C - 34 Utbredelse av grønlandssel og storkobbe (DN & HI, 2007). Figur C - 35 Utbredelse av hvalross (DN & HI, 2007). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-25

176 Havert (Halichoreus grypus) forekommer i kolonier langs hele norskekysten. Utenom kastetiden kan arten være spredt langs kysten for næringssøk, og utbredelsen fra flere kolonier kan overlappe. Under hårfellingsperioden og kasteperioden samler havert seg i store kolonier (Bjørge, 2008; Føyn et al., 2002). Basert på systematiske telling er av havert-koloniene langs norskekysten er det estimert at den årlige produksjonen er på rundt unger (hovedsakelig fra Trøndelag og nordover). Havforskningsinstituttet har utviklet en populasjonsmodell basert på telledata og registrert beskatning i perioden Modellen indikerer at populasjonen lå på om lag 8700 individer i 2011, noe som indikerer en økning fra om lag individer estimert i Tellinger i området Froan-Vega i september-oktober 2014 indikerte imidlertid en betydelig reduksjon i antall unger, om lag 40 % færre enn i Det antas at bifangst ved garnfiske kan være en av årsakene til reduksjonen (Havforskningsinstituttet, 2015).. Sør for Stadt er et kun registrert én kastelokasjon for havert; på Kjør i Rogaland, der inntil 40 ungsel har blitt talt. Merkedata og andre observasjoner indikerer samtidig at havert fra Storbritannia (som innehar en stor populasjon på om lag individer) benytter store deler av Nordsjøen til næringssøk og således kan bidrar til mange av havert-observasjonene i regionen (DN & HI, 2010). (Bjørge, 2008) har foreslått å dele de norske forekomstene av havert inn i tre bestander. En populasjon sør for Stad, en populasjon fra Stad til Lofoten, og en populasjon fra Vesterålen til russergrensen. Datasettet for populasjonen fra Vesterålen til russergrensen er benyttet i de kvantitative konsekvensvurderingene for havert. Geografisk utbredelse er vist i Figur C Koloniene på Froan i Sør-Trøndelag er en av de største havertkoloniene. Havert kaster i desember måned og ungene skifter pels etter 3 uker. Hårfelling foregår fra februar til april. I følge Norsk rødliste er havert «Livskraftig» (LC) (Artsdatabanken, 2015). En positiv bestandstrend for arten i perioden fra 2006 til 2010 medførte at haverten fikk endret sin rødlistekategori fra NT til LC, og denne kategorien er videreført i oppdateringen av rødlista fra Figur C - 36 Geografisk fordeling av havert innen norske farvann (MRDB, 2010);(DN & HI, 2010). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-26

177 Steinkobbe (Phoca vitulina) forekommer i større og mindre kolonier langs hele norskekysten. Arten er relativt stedbunden og oppholder seg nær koloniene året rundt (spredning på noen titalls km). Basert på telling i perioden , er den norske totalbestanden beregnet til ca individer (Havforskningsintituttet, 2015). Dette er en økning fra , omtrent på lik linje med antallet estimert i De største tetthetene er å finne i Nordland og Troms med om lag 3500 individer. Det er også estimert om lag 500 individer ved Svalbard (A. Bjørge, Øien, & Fagerheim, 2007; Føyn et al., 2002). Steinkobben kaster unger i siste halvdel av juni og dieperioden varer i tre til fire uker. Ungene har felt fosterpelsen ved fødselen og kan gå i vann allerede etter få timer. De er imidlertid særdeles følsomme for forstyrrelser i tiden fram til de har utviklet gode svømmeferdigheter(dn & HI, 2010). For steinkobbe skjer hårfellingen i august-september. Bjørge (Bjørge, 2008) har foreslått følgende bestandsinndeling basert på biologiske prinsipper; Skagerrakbestanden (fra Østfold til Vest-Agder), vestlandsbestanden (fra Rogaland til Troms/Lopphavet), Finnmarkbestanden (fra Lopphavet til russergrensen), og Svalbardbestanden (ved Prins Karls Forland). Finnmarkbestanden er benyttet i de kvantitative konsekvensberegningene for steinkobbe. Geografisk utbredelse er vist i Figur C Steinkobbe er jaktbar i Norge, og siden 2003 har kvotene blitt satt vesentlig høyere enn forskernes anbefalinger. Arten er også utsatte for bifangst i fiskeredskap. I noen områder vil steinkobbe være utrydningstruet. I rødlisten er steinkobbe klassifisert som livskraftig (LC) på fastlandet og sårbar (VU) på Svalbard (Artsdatabanken, 2015). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-27

178 Figur C - 37 Geografisk fordeling av steinkobbe innen norske farvann(mrdb, 2010); (DN & HI, 2010). Effekter og sårbarhet av olje hos sel/valross Oljens giftighetsgrad er avhengig av dets kjemiske komponenter, men generelt er råolje mer giftig enn raffinert/forvitret olje. Olje vil forvitre over tid ved fordampning, nedblanding og emulgering, samt biologisk nedbryting (biodegradering) og fotooksidering. Derfor vil et oljeutslipp med kort drivtid til utsatte resurser føre til mer akutte skader. Toksiske virkning 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); (J.R. Geraci & 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 (B.M.Jensen, 1996); (D.J.Hansen, 1985); (St.Aubin, 1990). Hjerneskader som oppstår ved inhalering av flyktige komponenter er ikke reversible (Frost & Lowry, 1993). Inntak av olje gjennom svelging (direkte inntak eller kontaminert føde) Ekte seler pusser ikke pelsen og får således ikke i seg toksiske komponenter i olje på den måten (B.M.Jensen, 2008b). Den generelle oppfatning er at sel har evne til å fordøye en liten mengde hydrokarboner, da sel har enzymer som kan nedbryte disse. Terskelverdien vil variere fra art til art, fra oljetype til oljetype, og er avhengig av individets generelle kondisjon. Farlig inntaksmengde for sel vil variere fra omlag 100ml til flere liter (J.R. Geraci%Smith, 1976); (J.R. Geraci&St.Aubin, 1987); (Engelhardt, 1982). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-28

179 Olje virker på tarmsystemet ved å irritere epitelcellene i mage/tarm som derved har innvirkning på bevegelse, fordøyelse og absorpsjon (Anon, 1979a, 1979b) og (Anon, 1980a, 1980b, 1980c, 1980d); (Narasimhan & Ganla, 1967); (Rowe, Dollahite, & Camp, 1973). Stress Olje har vært påvist å kunne forårsake død hos stressede seler. Man kan anta at seler som allerede er i dårlig kondisjon vil være ekstra sårbare for olje. Dersom en hel årsklasse er i dårlig kondisjon grunnet f.eks. dårlig mattilgang vil hele årsklassen kunne være særlig utsatt for stress forårsaket av olje (J.R. Geraci & Smith, 1976). Tilsøling Seler er avhengig av fettlaget for å bevare varmen. Tilsøling vil dermed ikke ha konsekvenser for varmereguleringen til voksne sel. Selunger i sin første livsfase (de første dagene / ukene) er derimot svært sårbare da de er avhengige av pels for isolasjon (J.R. geraci & St.Aubin, 1990). Oljeforurensning vil klistre hårene sammen og ødelegge det isolerende luftlaget i pelsen. Kulde og vind vil i tillegg gjøre selungene ekstra sårbare da varmetapet blir større. Tilsøling vil føre til begrenset mobilitet, særlig hos ungsel. Luffene er utsatt for å bli klistret til kroppen, noe som reduserer svømmeevnen. Mer ømfintlige organer som øyne og værhår er også utsatt (J.R.Geraci & St.Aubin, 1990); (St.Aubin, 1990); (Engelhardt, 1987). Jensen (B.M. jensen, 2008b) mener at havert mødre vil forsøke å vaske selunger som er tilsølt. Denne adferden forstyrrer diingen og kan føre til lavere vekt for selungen ved avvenning enn normalt. Biologi (atferd / demografi / fysiologi) Direkte observasjoner i forbindelser med tidligere oljeutslipp tyder på at havert, steinkobbe og ringsel ikke unngår olje aktivt (Spooner 1967; St. Aubin 1990; Geraci and Smith 1976). Forskjell i habitatutnyttelse vil også utgjøre en forskjell i hvordan et individ blir eksponert for olje. Særlig ung sel vil foretrekke grunt vann til fordel for dypt vann, der oljen kan samle seg i større konsentrasjon. Selens store energibehov, 5 % av kroppsvekt pr dag, gjør selen sårbar både på kort og lang sikt. Hvis energibehovet ikke blir dekket vil det kunne føre til sult og nedsatt reproduksjon. Selens strategi med sen kjønnsmodning, få unger i kullet og høy overlevelse blant kjønnsmodne individer gjør at økt dødelighet hos de kjønnsmodne individene vil få langt alvorligere konsekvenser for bestandene i forhold til økt dødelighet blant unger og ungdyr. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-29

180 Oter Oteren ble fredet i Norge i 1982 som følge av bestandsnedgang i store deler av utbredelsesområdet. Det er antatt at over 25 % av den europeiske bestanden finnes i Norge (Brude et al., 2003). Kart over oterens tilhold langs Finnmarkskysten, samt bestandsfordeling i Barentsregionen benyttet i de kvantitative konsekvensberegningene for oter, er vist i Figur C Den nasjonale bestanden synes å være i vekst; i 1990 ble den estimert til dyr, mens tilsvarende tall for 1995 er dyr. Dersom veksten har vært konstant, er antallet i dag opp mot dyr. Det er særlig bestandene i Midt- og Nord-Norge som synes rimelig sterke; i kyststrøkene fra og med Sør-Trøndelag og nordover antas oteren å ha en sammenhengende utbredelse (B.M. Jensen, 2008a). Internasjonalt har oteren status som truet rødlisteart, og er beskyttet av flere internasjonale konvensjoner. På den norske rødlista er arten plassert i kategorien sårbar (VU) (Artsdatabanken, 2015). Figur C - 38 Utbredelse av oter (oterområder) og bestandsandeler i Barentsregionen (MRDB, 2010). Effekter og sårbarhet for olje hos oter Toksiske virkning av olje grunnet dens kjemiske sammensetning (aromatiske hydrokarboner) Ekstracellulær lungeemfysem var en av de vanligste dødsårsakene etter Exxon Valdez-ulykken i 1989, som følge av at oljekomponenter reagerte med lungene. Oterene døde av påfølgende plager (respiratoriske effekter) (B. M. Jensen, 2008a). Inntak av olje gjennom svelging (direkte inntak eller kontaminert føde) Oter vil innta olje indirekte gjennom føde og direkte ved å stelle pelsen sin. Særlig muslinger, som er hovedføde for ungdyr, akkumulerer hydrokarboner. Inntatt olje som tas opp gjennom fordøyelsen vil påvirke organer som nyrer, lever og hjerne. Etter Exxon Valdez så en at svelget olje førte til blødende magesår og var den vanligste dødsårsak. Lever-nekropsi ble også DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-30

181 Tilsøling observert. Mengden olje som er skadelig å innta for oter vil variere, men anslås å være mellom 0,2 og 0,9 liter (J.R. Gearci & St. aubin, 1987). Oter er spesielt sårbare for oljetilsøling da de er avhengige av pelsen sin for varme i motsetning til sel og hval som har spekk. Oljetilsøling vil drastisk redusere pelsens isoleringsevne. Dette kan ha en rekke konsekvenser, fra akutt død til mer kroniske plager som følge (Heggeberget & Moseid, 1989). Det er vist at oljeforurensede havotere søker tilhold på land for å hindre varmetap, men de risikerer da å sulte i hjel da fødetilgangen blir begrenset (B.M. Jensen, 2008a). Av de tilsølte otrene etter Exxon Valdez som ikke døde akutt, kan en anta at flere fikk senskader eller omkom indirekte som følge av tilsøling ble det påvist lungeemfysem, magesår, blødninger, lever/nyre-lipidose og vevsvinn i lever (Lipscomb, harris, Rebar, Ballachey, & Haebler, 1994). Hval Den vanligste kystnære arten i Barentshavet er tannhvalen nise, mens de vanligste pelagiske artene inkluderer bardehvalene vågehval, knølhval, finnhval og tannhvalene kvitnos og kvitskjeving. De vanligste istilknyttede artene er narhval, grønlandshval og hvithval. Av disse er narhval klassifisert som truet (EN), grønlandshval kritisk truet (CR) og hvithval er nær truet (NT) (Artsdatabanken, 1015). I det følgende blir det fokusert på arter som har størst forekomst i de sørøstlige delene av Barentshavet, og i tillegg omtales artene spekkhogger og grønlandshval på grunn av flokkdannelse og rødlistestatus. Nise forekommer både i og utenfor utredningsområdet i Barentshavet. Nisen er generelt en kystbundet art som oppholder seg mest i grunne farvann. Nisene opptrer i små flokker, og forekommer langs hele Norskekysten. Nisene er relativt stasjonære (Føyn et al., 2002). Arten deles inn i følgende bestander basert på økosystem: Skagerak, Nordsjøen (Vest-Agder / Rogaland-Stad), Norskehavet (Stad- Vestfjorden) og Barentshavet Lofoten / Vesterålen russergrensa (Bjørge, 2008). Nordgrense for nise er polarfronten. Kvitskjeving og Kvitnos, også kalt springere, er to mindre tannhvalarter som er vanskelig å skille fra hverandre i felt. Springerne forekommer i flokker på opp til 30 individer og beiter på sild og torskefisk, muligens også lodde og blekksprut. Kvitnosen er en sokkelart som gjerne holder seg i grunne kystnære farvann, mens kvitskjevingen fortrinnsvis finnes over dypere vann. Anslagsvis finnes det individer springere langs norskekysten og i Barentshavet. Springerne foretar trolig ikke regelmessige sesongvandringer, men flytter seg etter hvor de finner føde (DN & HI, 2007). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-31

182 Figur C - 39 Utbredelse av tannhvalartene nise, kvitnos og kvitskjeving langs norskekysten (DN & HI, 2007). Vågehval finnes i alle havområder på den nordlige halvkule. Vågehvalene har sesongvandringer mellom forplantningsområder på lavere breddegrader og beiteområder i kalde farvann. Vandringsveiene og kalvingsområdene er dårlig kartlagt, men vågehvalene vandrer helst langs kystene. De kan også oppholde seg over dyphav, for eksempel i de dype områdene der Barentshavet grenser mot Norskehavet (Error! Reference source not found.). Havforskningsinstituttet gjennomfører årlige tellinger av vågehval med en geografisk fordeling av telleaktiviteten slik at hele utbredelsesområdet blir dekket i løpet av en seksårsperiode. Det er to bestander av vågehval som er relevante for utredningsområdet. Bestanden i Norskehavet kalles sentralatlantisk bestand og er beregnet til dyr. Den nordøstatlantiske bestanden har tilhold i Nordsjøen, langs norskekysten, Barentshavet og ved Svalbard. Det vil si at denne bestanden forekommer langs hele den østlige delen av utredningsområdet. Den nordøstatlantiske bestanden er beregnet til basert på tellingene mellom 1996 og 2001 (DN & HI, 2007). Den nordøstatlantiske bestanden trekker inn mot områdene i Barentshavet i mars-april (hunner) og april-juni (hanner), og de returnerer til sørligere farvann senhøstes. Det er kjent at enkelte dyr også overvintrer i nordiske farvann. Om sommeren er farvannene rundt Bjørnøya de områdene hvor vågehvalen opptrer med størst tetthet. Andre områder med høye tettheter om sommeren er utenfor Finnmarkskysten og områdene rundt Lofoten-Vesterålen, (Føyn et al., 2002). Vågehval er den eneste hvalarten som beskattes i Norge. Finnhvalen er en bardehval som finnes i alle verdenshav og foretar lange sesongvandringer. I Norskehavet beiter de særlig langs polarfronten og helt opp mot iskanten om sommeren, nord i utredningsområdet. Den har ofte tilhold over dype havområder, men kan forekomme over kystbanker og sokkelområder nær kysten. Knølhval er å finne i hele Barentshavet, men forekommer med størst tetthet (sommerbeite) i de nordøstlige delene av Barentshavet. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-32

183 Spekkhoggere finnes langs hele norskekysten og i Barentshavet med kjerneområder utenfor Mørekysten, Lofoten og Finnmarkskysten. Spekkhoggerne vandrer i flokker bestående av dyr. Om våren følger spekkhoggernes utbredelse fordelingen av vårgytende sild og om vinteren oppholder de seg i kjerneområdene, mens om sommeren kan de ha en spredt fordeling i Norskehavet og Barentshavet. Grønlandshvalen er en stor bardehvalart som oppholder seg hele livet i arktiske farvann. De har en flekkvis sirkumpolar utbredelse som varierer med drivisen. Næringsinntaket foregår hovedsakelig om sommeren. Grønlandshvalen er i følge norsk rødliste kritisk truet. Det anslås at den gjenværende bestanden i det nordøstlige Atlanterhavet er på mindre enn 50 reproduserende individer. Dersom individer av denne arten skulle bli berørt av et uhellsutslipp vil konsekvensen for hele bestanden være betydelig. Figur C - 40 Utbredelse av vågehval og finnhval langs Norskekysten (DN & HI, 2007). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-33

184 Figur C - 41 Utbredelse av knølhval og spekkhogger langs Norskekysten (DN & HI, 2007). Effekter og sårbarhet for olje hos hval I det følgende avsnitt gis en gjennomgang av mulige effekter for hval, som følge av oljeeksponering. Erfaringer og generelle betraktinger beskrevet her er vurdert som relevante for norske forhold. Originalkilder er referert. Toksiske virkning av olje grunnet dens kjemiske sammensetning (aromatiske hydrokarboner) Råolje avgir giftige lettflyktige komponenter til lufta. Mengden giftstoffer som avgis vil være størst de første timene og så avta over tid. Hval trekker inn luft til lungene fra det luftlaget som er nærmest overflaten. Innåndingseffekten er doseavhengig, og konsekvenser for hvalen vil være avhengig av dens kondisjon og reaksjon på stress. Utfallet kan variere fra mild irritasjon i lungene til rask død. Opptak av hydrokarboner gjennom lunger vil kunne påvirke organer som nyrer, lever og hjerne. Det er også mulig at gassene kan gi en narkotisk effekt som kan medføre drukning (St.Aubin, 1990); (B.M. Jensen, 2008c). Exxon Valdez ulykken viste at Spekkhoggere antakelig er den hvalarten som er mest utsatt i forbindelse med oljeforurensning. Dødsraten steg fra 1,3 % før ulykken til 20 % året etterpå. Raten var normalisert noen år etter. Dødsraten var størst blant ungdyr og hunner i reproduktiv alder. Årsaken til at spekkhoggere er så utsatt er antagelig at de er utpregede flokkdyr. Dødsårsak var antagelig inhalering av oljefraksjoner (B.M. Jensen, 2008c). Inntak av olje gjennom svelging (direkte inntak eller kontaminert føde) Bardehvaler som finner føden sin i øvre vannlag er trolig mer utsatt for å svelge olje enn f.eks. tannhvaler (B.M. Jensen, 2008c). Likevel er alle hvaler utsatt for å få i seg olje gjennom føde. Hydrokarboner fra petroleum lever lenge i næringskjeden, især hos arter som ikke har evne til å nedbryte dem, som mollusker og bentiske invertebrater DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-34

185 Det finnes ikke mange forsøk å vise til når det gjelder hvilke effekter svelget olje har på hval. Peterson et al. (C.H.Peterson, Rice, S.D., Short, J.W., Esler, D.,Bodkin, J.L.,Ballachey, B.E., Irons,D.B., 2003) beregnet at skadelig dose på vågehval er 15 l, 45 l for spekkhogger og 600 l for finnhval. Det er derfor lite sannsynlig at store hvaler vil kunne innta så store oljemengder at det blir akutt skadelig. Man tror at hval vil reagere på samme måte som sel ved inntak av skadelige mengder olje. Oljen vil irritere epitelcellene i mage/tarm som derved har innvirkning på bevegelse, fordøyelse og absorpsjon. Opptak av hydrokarboner gjennom tarm vil kunne påvirke organer som nyrer, lever og hjerne. Tilsøling Hvalenes hud er omtrent ugjennomtrengelig, selv for oljens flyktige komponenter (C.H.Peterson, Rice, S.D., Short, J.W., Esler, D.,Bodkin, J.L.,Ballachey, B.E., Irons,D.B., 2003). Ekstern oljeforurensning av huden til hval er antakelig lite skadelig. Flere typer bardehvaler er utsatt for tilsøling ved at de tråler de øvre vannlagene etter mat Knølhval har for eksempel koordinerte jaktmetoder der de tvinger fisk sammen i tette stimer. Deres bevegelser i overflaten gjør dem utsatt for tilsøling. En grønlandshval ble observert med 85 % nedsatt filtreringsevne pga. oljetilsøling av bardene. Tung olje er i så måte mest skadelig da det tar lengre tid å skylle vekk oljen (kan ta opp til flere dager), (Engelhardt, 1987). Bardehvaler har naturlige lange fasteperioder, og dyrene vil derfor godt kunne tolerere et redusert fødeinntak i en kortere periode. Isbjørn Isbjørnen er den største av verdens bjørnearter. Den regnes som et sjøpattedyr og lever hovedsakelig av selartene ringsel, storkobbe og grønlandssel. Av den grunn er isbjørnen nært tilknyttet iskanten, men kan også søke etter mat på land, hovedsakelig egg, sjøfugl og reinsdyr kadavre. Isbjørn har en spesiell energimetabolisme ved at de kan bygge opp store energilager i form av fett. Fettet brukes som energilager i perioder med dårlig næringstilgang og det er kjent at isbjørn kan faste i over et halvt år. Parringen skjer i april og mai, men modningen av fostrene stanser i en tidlig fase og starter først opp igjen på høsten da binnene går i hi. Ungene fødes i perioden desember-januar, som regel en eller to. Hiet forlates i mars-april og ungene følger moren i omkring to år. Bortsett fra familiegrupper er isbjørner usosiale dyr som jakter og vandrer alene. De kan bli år gamle og det er kun binner som føder som går i hi. Barentshavsbestanden ble estimert til 2644 individer i 2004 (Artsdatabanken, 2015). Omtrent halvparten av disse oppholder seg rundt Svalbard store deler av året. I forbindelse med konsekvensutredningen rundt åpning av det tidligere omstridte området i Barentshavet sørøst (gråsonen), leverte Norsk Polarinstitutt et notat om forekomst av isbjørn basert på merkedata ( ) og flytellinger (2004), se Figur C - 42 og Figur C - 43 (Norsk Polarinstitutt, 2012). Med basis i disse data har Norsk Polarinstitutt angitt en forventet tetthet av isbjørn i ulike typer habitat, bl.a. pakkis og fastis. Dette er data fra observasjoner gjort i august, men de indikerte tetthetene vil kunne ha gyldighet hele året. I pakkis i russisk territorium ligger observert tetthet mellom isbjørn pr 100 km 2, og i norsk pakkis i området isbjørn pr 100 km 2. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-35

186 Figur C - 42 Forekomst av isbjørn innenfor det tidligere omstridte området i Barentshavet SØ (omsøkt område), basert på merkedata ( ) og flytellinger (2004)(Norsk Polarinstitutt, 2012). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-36

187 Figur C - 43 Sesongvis forekomst og relativ tetthet av isbjørn innenfor det tidligere omstridte området i Barentshavet sørøst (omsøkt område), basert på merkedata ( ) og flytellinger (2004) (Norsk Polarinstitutt, 2012). Effekter og sårbarhet av olje for isbjørn Det er kjent at isbjørner ikke forsøker å unngå oljesøl, men heller at de av nysgjerrighet oppsøker tilsølte områder (Derocher, 1996). Isbjørn er sårbar for oljesøl ved at oljen setter seg i pelsen og skaper problemer for isolasjonsevnen. Den vil også kunne få i seg oljen ved vasking av pelsen eller ved å spise tilsølte byttedyr Studier av isbjørn i fangenskap har vist at oljing av pelsen fører til inntak av oljen ved pelsstell som igjen påvirker thermoregulering og metabolisme på en negativ måte (Øritsland, 1981). Inntak av olje førte til adferds forandringer og redusert matinntak, i tillegg til dehydrering, anemi og nyresvikt. Det er også vist at olje kan føre til hudirritasjon og hårtap under både eksperimentelle og naturlige forhold. Isbjørn kan være spesielt utsatt for oljesøl ettersom den er avhengig av pels for varme i motsetning til sel som avhenger av spekk (J.R. Geraci & St.aubin), 1990). Spesielt er isbjørnen sårbar for oljesøl før den går i dvale og i løpet av perioder der næringstilgangen er begrenset på grunn av den fysiologiske tilleggsbelastningen oljen vil medføre. Videre vil også aktiviteter knyttet til fjerning av oljesøl kunne føre til forstyrrelse av bjørnehi og død av isbjørnunger som på grunn av forstyrrelsen kan bli forlatt. Dersom oljesølet skjer i tilknytning til områder med høy konsentrasjon av isbjørner f.eks. i iskanten eller andre områder som er viktig for næringsinntak kan dette føre til negative effekter på populasjonsnivået. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-37

188 Fisk Barentshavet er et viktig oppvekstområde for fisk, og fiskefaunaen her omfatter om lag 150 ulike arter fordelt på 52 familier. Torsk, sild og lodde regnes som de viktigste artene både ut fra økologiske og økonomiske verdier, og vil derfor bli nærmere omtalt her. Andre viktige arter i Barentshavet er polartorsk, lusuer, kveite, hyse og sei. Det gis i det følgende en kort beskrivelse av viktige fiskearter i Barentshavet, og henvises videre til HI-rapport «Kunnskap om marine naturressurser i Barentshavet sørøst» (Hi, 2012) for ytterligere informasjon. Sild (Clupea harengus) Norsk vårgytende sild (Clupea harengus) vandrer ut fra overvintringsområdet i Vestfjorden i januar og setter kursen mot gyteområdene. Silda ankommer gyteområdene i januar februar og gyter på kystbankene fra Egersund til Vesterålen i perioden fra februar til april, med hovedtyngden gjerne i månedsskiftet februar - mars. Selve gytingen foregår 5-10 m over bunnen på m dyp. Gytefeltene har grusbunn, og etter at eggene er gytt synker de ned mot bunnen hvor de kleber seg fast. Inkubasjonstiden har en varighet på ca. 3 uker avhengig av temperaturen. De nyklekkede sildelarvene svømmer opp i den eufotiske sonen hvor de begynner å spise etter 2-3 dager. Sildelarvene følger det samme transportmønsteret som torskelarvene, og i april - mai er de spredd over hele midtnorsk sokkel og videre nordover på Røstbanken, Vesterålsbankene, banken utenfor Troms og Tromsøflaket. Silda går ikke gjennom metamorfosen fra larve til yngel før den har blitt mm lang. Samtidig samler silda seg i tette stimer som respons på de forskjellige predatorene som ernærer seg på silda. I august - september står silda i tette stimer i Barentshavet, men med en mer vestlig fordeling enn torsken. Silda blir værende i Barentshavet i tre år, og den har da en øst-vest beitevandring hvor tyngdepunktet flytter seg vestover for hvert år inntil den vandrer ut fra Barentshavet og inn i Norskehavet hvor den slutter seg til den gytende bestanden. Silda har vist store endringer i bestandsstørrelse i løpet av de siste 50 årene, og den forandrer også gyte- og beiteområde. Rekrutteringen er svært ujevn, men det synes som om det er en forutsetning for god rekruttering at en stor del av yngelen driver inn i Barentshavet og vokser opp der. Barentshavet er således et nøkkelområde for rekrutteringen (Føyn et al., 2002). Som grunnlag for vurdering av mulige konsekvenser for sild er det benyttet modelldata fra Havforskningsinstituttet med modellert larvefordeling i perioden mars-september for årene Datasettene er generert av Havforskningsinstituttet med sin høyoppløselige operasjonelle larvedriftsmodell (se Figur C - 44). De representerer en lang tidsserie for larvefordeling og drift av egg og larver fra gyteområdene nordover og inn i Barentshavet. Datasettene ble første gang benyttet i Helhetlig forvaltningsplan for Norskehavet (DNV & SINTEF, 2010). Torsk (Gadhus morhua) Den norsk arktiske torsken (Gadus morhua) gyter i hovedsak i Vestfjorden og på bankene utenfor Lofoten, Vesterålen og Troms. En mindre, men viktig andel av torsken, ca %, gyter utenfor kysten av Møre. Gytebestanden ankommer gyteområdene i januar februar, og gyter i de to påfølgende månedene, med hovedtyngden i mars april. Torsken gyter i sprangsjiktet mellom kyststrømmen og det underliggende atlanterhavsvannet, men ettersom eggene er lettere enn sjøvann, stiger de sakte opp mot DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-38

189 overflaten i kyststrømmen. Vind og bølger vil blande eggene nedover i vannmassene slik at vertikalfordelingen av eggene i stor grad er styrt av værforholdene. Eggene blir transportert nordover med kyststrømmen, og transporten er i denne perioden prisgitt de rådende strømforhold. Etter ca. 3 uker, mot slutten av april, klekker torskelarvene. De er fremdeles avhengige av de horisontale og vertikale vannbevegelsene, og de høyeste konsentrasjonene av nyklekkede larver vil være å finne på m dyp. I juli måned finner en mesteparten av årsklassen over Tromsøflaket utenfor kysten av Nord-Troms. Larvene har nå blitt ca. 3 cm og befinner seg fremdeles høyt oppe i vannmassene, over 20 meters dyp. De er nå mindre sårbare overfor oljeforurensning. I august september finner en torskeyngelen igjen i store deler av Barentshavet. Deler av yngelen følger strømmen til områdene vest for Svalbard, mens hovedtyngden vil fortsette innover i Barentshavet og står i et belte fra Svalbard sørøstover til Novaja Semlja. Utbredelsen er forholdsvis stabil fra år til år, mens tetthetene varierer med 1000 ganger fra et godt til et dårlig år. Torskeyngelen har nå blitt ca. 7 cm og fordelingen i vannsøylen vil være fra 60 m og opp mot overflaten. Utover høsten i oktober desember når torsken har blitt cm lang, bunnslår den og den pelagiske fasen er over. Den totale bestanden av norsk arktisk torsk ble i 2006 estimert til 1,3 mill. tonn, hvorav den gytende bestanden utgjorde ca tonn (Aglen, 2007). Som grunnlag for vurdering av mulige konsekvenser for norsk-arktisk torsk er det benyttet modelldata fra Havforskningsinstituttet med modellert larvefordeling i perioden mars-september for årene , tilsvarende som for sild (se Figur C - 44). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-39

190 Figur C - 44 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 et al., 2009). Lodde (Mallotus villosus) Lodda (Mallotus villosus) er en viktig art i Barentshavet fordi den omdanner mye av sekundærproduksjonen til fiskeprotein, og den er en viktig matkilde for både annen fisk, sjøfugl og marine pattedyr. Gytingen foregår i selve Barentshavet innenfor et område som strekker seg fra Vesterålen til øst for Murmanskfjorden, oftest med et østlig eller vestlig konsentrert gytesenter. Lodda gyter på grusbanker på m dyp, og eggene blir gravd ned i grusen. Egg og plommesekklarver utvikler seg nede i grusen for så å svømme ut når forholdene er gode. Loddelarvene driver med strømmen i de øvre delene av vannmassene, og drivretningen er for en stor del avhengig av hvor gytingen har foregått. I år hvor gytingen har foregått i vestlige områder (Troms og Vest-Finnmark), vil larvene transporteres langs Eggakanten mot områdene vest for Svalbard. Ved gyting i østlige områder (Midt-Finnmark til Murmansk) vil en finne larvene igjen i nordøstlige deler av DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-40

191 Barentshavet. Temperatur og næringsforhold i Barentshavet er begrensende for larvenes vekst, slik at lodda ikke klarer å gjennomgå metamorfose den første sommeren. Den overvintrer som larver eller glasslodde som den ofte blir kalt. Lodda har en nord-sør beitevandring etter som polarfronten flytter seg. Lodda gyter som regel i en alder av 3-4 år, og ettersom lodda er en laksefisk er det vanlig at de fleste dør etter at de har gytt første gang. Den korte livssyklusen til lodda gjør den sårbar for påvirkninger. En ser for eksempel at i år med store sildeklasser som beiter på loddelarvene, vil det i de 2-3 etterfølgende år være dårlig rekruttering av lodde, noe som vil føre til en dramatisk nedgang i bestanden til den kortlivede lodda. En oversikt over fordeling av loddelarver i ulike måneder i 2003 er gitt i C-45. Datasettene som benyttes i de kvantitative konsekvensvurderingene for lodde dekker perioden mai (døgn 134) juni (døgn 153) juni (døgn 173) juli (døgn 193) juli/august (døgn 212) august (døgn 232) september (døgn 253) Figur C - 45 Fordeling av loddelarver i ulike perioder i 2003 (Eriksen, Gjøsæter, Bakkeplass, & Alvarez, 2006). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-41

192 Effekter og sårbarhet av olje hos fisk Fiskeegg og larver er fiskens mest sårbare livsstadier i forhold til oljeforurensning. Juvenile og voksne fisk klarer å unngå vannmasser med høye konsentrasjoner av hydrokarboner og det er sjelden rapportert om store mengder døde fisk etter oljesøl (Hjermann et al., 2007). Et unntak er oljesølet som følge av Amoco Cadiz-skipsulykken som drepte store mengder voksen fisk. Ulykken skjedde nært land og store mengder av oljen emulgerte. Det er grunn til å tro at den enkle strukturen av arktiske økosystem gjør de generelt mer sårbar for ytre påvirkning (Hillebrand, 2004), (Hamre, 1994) da de blir mer sårbare for endringer i forekomsten av nøkkelarter. Fiskebestander som torsk og sild er sannsynligvis nær sin klimatiske grense og på grunn av de spesielle miljøforholdene i Barentshavet har de en kort og intens gyteperiode som foregår i avgrensede områder. Egg og larver forekommer konsentrert i enkelte områder og effekten av et oljesøl i slike områder kan være stor. For mer utfyllende beskrivelser henvises det til metodikk beskrevet i (OLF, 2008). Strandhabitat I foreliggende miljørisikoanalyse er det gjennomført en skadebasert analyse for kysthabitatene, basert på standard metodikk (Appendix A). Kysthabitatets sårbarhet for olje er beregnet basert på substrattype, habitat og eksponering av vind, bølger og tidevann. Ulike strandtyper er beskrevet under neste avsnitt. Sårbarhetsindeksen S1-S3 er benyttet for å beskrive kysthabitatenes sårbarhet, derav sårbarhet S3 er mest sårbar for oljeforurensning. Indeksen er basert på prinsippet om at kysthabitatenes sårbarhet for olje er avhengig av type substrat og type flora/fauna innen habitatet. Analysen på strandhabitater er gjennomført på grid med km oppløsning. Eksponeringstiden av olje på strandlinjen er betydelig lavere i eksponerte områder enn i beskyttede områder. Beskyttede tidevannssletter og beskyttede steinstrender er typisk mest sårbare grunne dårlig evne til selvrensing. Figur C - 46 illustrerer andel (%) av kysten klassifisert med sårbarhetsverdi 1, 2 og 3 innen hver km rute langs den norske kystlinjen. På Svalbard er alle kysthabitatene tildelt sårbarhetsverdi 3. Figur C - 46 Andel (%) av kysthabitat med sårbarhet 1 (venstre), 2 (midt) eller 3 (høyre), der 3 indikerer mest sårbar, per km rute langs norskekysten. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-42

193 Strandtyper Dette kapittelet gir en generell beskrivelse av utvalgte strandtyper langs kysten som grenser til Barentshavet og hvordan disse er fordelt. Ressursbeskrivelsen er basert på (RC Consultants & NINA, 1999) og (Brude et al., 2003). Tangstrand Tangstrand dannes ved at løsreven tang og tare skylles opp og akkumuleres på stranda. Tangstrand utvikles på alle de andre strandtypene, men betraktes fra et botanisk synspunkt som en egen hovedtype på grunn av spesielle økologiske forhold. Et høyt innhold av organisk materiale i tangen gjør at tangstrender kan være svært produktive. Tangstrender opptrer gjerne i bukter og viker som funksjon av lokale vind- og strømforhold, men utvikles spesielt på sterkt til middels eksponerte strender. Langs kysten av Barentshavet er det registrert om lag 100 tangstrandlokaliteter (Figur C-47). Sandstrand Sandstrand kjennetegnes ved ustabil finmaterialstrand. Sandstrendene er overveiende representert ved mer eller mindre dynamisk sanddynevegetasjon og systemer. Hvis vindeksponeringsgraden er betydelig, kan det utvikles såkalte dynelandskap, men strender av denne typen forekommer også inne i fjordene. Vegetasjonen er viktig mht. å stabilisere substratet. Vegetasjonen er lokalisert i varierende avstand fra strandlinjen. Sandstrendene regnes ikke som særlig produktive. Sandstrandlokaliteter ligger særlig tett i Nordlandsområdet. Rundt kysten av Barentshavet er det registrert over 90 lokaliteter med sandstrand (Figur C-47). Strandeng Strandengene kjennetegnes av finkornet substrat, men kan være blandet med grovere materiale som grus og stein. Strandtypen finnes som elvedelta og landhevingsstrender. Vegetasjonen domineres av ettog flerårige urter som fjøresauløk og skjørbuksurt. Vegetasjonen er produktiv og av en stor betydning for stabilisering av miljøet. Strandenger er vanligvis artsrike biotoper som er viktige hekke- og rasteplasser for vadefugl. Ved skade eller ødeleggelse av vegetasjonen kan erosjon i substratet føre til utvasking og irreversible endringer av strendene. Strandeng finnes spredt over hele landet. Rundt kysten av Barentshavet er det registrert nærmere 250 lokaliteter med strandeng (Figur C-47). Grus / Steinstrand Grus- og steinstrender er utviklet i områder med morene- eller forvitringsmateriale. I slike områder finnes også rullesteinstrender. Materialet flyttes av bølgeslag. Finkornet materiale fyller ofte rommet mellom grus og stein. Tangvoller dannes gjerne på slike strender, men strandtypen har ofte mindre botaniske interesser. Forekommer bl.a. på eksponerte kyststrekninger, ved elveutløp eller som erosjonsflater i strandeng. Det er definert 648 grus- og steinstrandlokaliteter spredt i hele Norge og langs kysten tilknyttet Barentshavet er det til sammen 134 lokaliteter med steinstrand (Figur C-47). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-43

194 Figur C - 47 Utbredelse av strandlokalitetene tangstrand, sandstrand, steinstrand og strandeng langs kysten tilknyttet Barentshavet (DNV, 2006). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-44

195 I det videre inkluderes også en beskrivelse av enkelte andre økosystem som er å anse som særlig viktige langs norskekysten. Enkelte av disse vil ha fellestrekk med strandtypene beskrevet over. Elveos En elveos består gjerne av mer eller mindre sortert materiale som føres med elva og avsettes i elvemunningen. Vegetasjonen kjennetegnes av blandete strandeng-dominerte komplekser, ofte med innslag av tangstrand og sandstrand. Slike lokaliteter opptrer gjerne i bunnen av fjorder. Slike lokaliteter er av stor betydning for bl.a. smolt av anadrome laksefisker samt lokaliseringsevne for gytemoden fisk av de samme artene. Det finnes to elveos lokaliteter langs kysten tilknyttet Barentshavet (Figur C-48). Våtmark Våtmark er et sjøområde, men er oftest definert i tilknytning med landområder som skjær, holmer, øyer, og estuarier. Våtmark er et vidt begrep som omfatter mange ulike naturtyper. Fellesnevneren for dem er at områdene store deler av året er fuktige eller oversvømt av vann. Våtmarker har normalt høy produksjon av plantemateriale som gir grunnlag for et rikt og variert dyreliv. Våtmarker er også voksested for flere sjeldne plantearter, og habitat for mange fuglearter. Norge er tilknyttet den internasjonale konvensjonen for våtmarksområde (Ramsarkonvensjonen) som har som formål å verne våtmarker. I Norge er det 51 områder med Ramsar-status, etter at 14 nye områder fikk status som Ramsarområde i 2011, deriblant Reisautløpet i Nordreisa. Våtmarker, inkludert alle undertypene og finnes langs hele Norskekysten, totalt 747 lokasjoner. Områder med størst tetthet av våtmarkslokasjoner er på Sørøstlandet og fra Sogn og Fjordane til og med Sør Trøndelag. Langs kysten tilknyttet Barentshavet er det beskrevet 48 våtmarkslokaliteter (Figur C-48). Strandberg/klippekyst/svaberg Strandberg er gjerne lokalisert i eksponerte områder og har derfor utstrakt grad av selvrensningsevne. Vegetasjonene er ofte sparsomme og flekkvis fordelt. Det er til sammen 13 lokaliteter med strandberg langs kysten av Barentshavet (Error! Reference source not found.). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-45

196 Figur C - 48 Utbredelse av strandlokalitetene elveos, våtmark og strandberg langs kysten tilknyttet Barentshavet (DNV, 2006). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-46

197 Strandhabitaters sårbarhet for olje Effekter av olje på strandhabitat oppstår ved en kombinasjon av oljens giftighet og dens mekaniske belastning over tid. Den samlede mengde olje vil være av betydning for skadebildet på lokalt og regionalt nivå, i tillegg til hvor mye olje som blir liggende i de ulike deler av miljøet over tid. Viktige fysiske faktorer for oljens skjebne på kysten er dyp (-vertikal transport av olje), tidevann, bølgeeksponering (-strandas evne til selvrensing), topografi og type substrat (-strandas lagringskapasitet for olje) (Moe, 2000a, 2000b; K.A.Moe, Lystad, E. Nesse, S., selvik, J.R., 1993). Erfaringer fra historiske uhellsutslipp av olje viser at skadene på strandmiljøet kan variere i omfang og varighet; - fra nærmest total desimering av samfunnene til marginale, subletale effekter på individnivå. Skade på en organismegruppe kan forplante seg til en annen gruppe ved at strukturerende organismer og grupper dør, byttedyrene faller fra, eller at andre økologiske interaksjoner i samfunnene forrykkes. I de tilfeller hvor det har forekommet omfattende dødelighet på samfunnenes strukturerende arter, reflekteres dette i relativt lange restitusjonstider (Brude et al., 2003). Tangstrand utvikles spesielt på middels til sterkt eksponerte strender. Økosystemet på tangstrender som er dannet ved eksponerte kyst er ikke sårbart pga. strandas evne til selvrensing. Der tangstrender er dannet i moderat eksponert og eksponert kyst er økosystemet mer sårbart. Sandstrand består av ustabile finmaterialer, og utvikles i alle grader av eksponering. Likevel finnes sandstrender i størst utstrekning der det er høy eksponering. I eksponerte områder kan restitusjonen ta 1-5 år, mens i beskyttede lokaliteter kan det ta inntil 10 år. Beskyttede sandstrender anses dermed som mer sårbare enn eksponerte sandstrender. Grus / Steinstrand forekommer bl.a. på eksponerte kyststrekninger i områder med morene- eller forvitringsmateriale. Sårbarheten i slike økosystem er lav uavhengig av eksponering, med restitusjonstider på ca. 3-4 år. Strandeng dannes først og fremst ved elvedelta, og kjennetegnes ved finkornet substrat (leire eller silt). De er vanligvis artsrike biotoper, og er viktige hekke- og rasteplasser. Eksponeringsgraden er oftest beskyttet, og sårbarheten høy med restitusjonstid på over 10 år. Elveutmunninger (elveos) er særskilt viktige for enkelte arter som for bl.a. smolt av anadrome laksefisker. Elveos har generelt en naturlig beskyttelse mot oljesøl som følge av den utgående strømmen av ferskvann. Eksponerte elveos er ikke kjent som sårbare, men beskyttede lokaliteter er kategorisert med lav sårbarhet i forhold til oljeforurensning. Våtmark har normalt høy produksjon av plantemateriale som gir grunnlag for et rikt og variert dyreliv. Våtmarker finnes stort sett i beskyttede lokaliteter. Sårbarhet for olje kan til dels sammenliknes med sårbarhet for strandeng, dvs. høy sårbarhet for olje. Strandberg dannes stort sett bare i eksponerte områder og har derfor utstrakt grad av selvrensningsevne. Sårbarheten her er lav. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-47

198 Særlig verdifulle områder (SVO) Særlig verdifulle og sårbare områder (SVO) definert i forbindelse med Helhetlig forvaltningsplan for Lofoten og Barentshavet (Havforskningsintituttet et al., 2010) er vist i Figur C Disse inkluderer blant annet polarfronten, et 50 km kystbelte langs hele Finnmarks-kysten og iskanten. Områdene er definert på bakgrunn av følgende kriterier: at området har stor produksjon og konsentrasjon av arter, at området har stor forekomst av truede eller sårbare naturtyper, at området er et nøkkelområde for norske ansvarsarter, at området har viktige nasjonale eller internasjonale bestander av enkelte arter i hele eller deler av året (HI, 2010). Figur C - 49 Særlig verdifulle og sårbare områder. Plankton Oppblomstring av planteplankton skjer når overflatevannet blir varmet opp og det skjer en lagdeling som hindrer vertikal omrøring av vannmassene. Det øvre laget er næringsrikt og får samtidig nok lys. Dette danner grunnlag for massiv vårblomstring av planteplankton. Vårblomstringen kommer først i gang langs kysten og i iskanten. Den første delen av oppblomstringen er dominert av kiselalger (Cheateceros, DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-48

199 Thalassiosira og Fragliariopsis). Etter at silikatet i vannmassen er brukt opp overtar ulike arter av flagellater (bl.a.) Phaeocystis pouchetii (Loeng & Drinkwater, 2007). Planteplanktonet beites på av dyreplankton og de store konsentrasjonene av dyreplankton i Barentshavet utgjør næringsgrunnlaget for fiskelarver og yngel og er avgjørende for bestander av lodde, sild og polartorsk. Det er stor innstrømming av dyreplankton inn til Barentshavet via Atlanterhavsstrømmen og kyststrømmen (Dalpadado, 2012). Isalgene er også viktig for primærproduksjonen i Barentshavet. De er spesielt viktige som næringskilde tidlig om våren før våroppblomstringen starter i sjøen. Beregninger har vist at isalger står for % av den totale primærproduksjonen i Barentshavet (Hegseth, 1999). Dyreplanktonet her består hovedsakelig av hoppekreps (Calanus spp.) og krill (Meganocitphanes spp.). C. finmarcicus er dominerende i vårblomstringen. I nordlige deler av Barentshavet er det mest av c.glacialis og c. hyperboreus. De har en to-årig livssyklus. Calanus kopepoder akkumulerer lipider i sommerhalvåret og overvintrer i dyphavet før de kommer til overflaten for å beite om våren i likhet med hoppekrepsen beiter også krillarter på planteplankton. Krillen (f.eks M. norvegica) vandrer vertikalt til overflaten om natten og til dypere deler av vannsøylen om dagen. De kan forkomme i svært tette konsentrasjoner (HI, 2012). Av andre viktig dyreplankton kan nevnes ampfipoder (f.eks Themisto abyssorum). Disse beiter på annet dyreplankton og utgjør et viktig trofisk bindeledd mellom hoppekreps og fisk, sjøfugl og sel. Amfipoder er 1- eller 2-årige med yngelperiode som sammenfaller med vårblomstringen av plateplankton. Dyreplanktonsamfunnet er til en stor grad regulert av beitende fisk. Spesielt har bestandsstørrelsen og fordelingen av lodde vist å være viktig (Dalpadado.P., 1996). Sårbarhet for olje For planteplanktonet gjelder det at olje på havoverflaten vil hindre gassutveksling sjø-luft og i tillegg redusere gjennomtrengeligheten for lys og på den måten hemme planteplanktonets fotosyntese (González et al., 2009). Det er også vist at oljekomponenter i vannmasser påvirker biodiversiteten og artssammensetning i planteplanktonsamfunnet. Studier har vist at høye konsentrasjoner av olje (> 2,28 ppb) kan hemme veksten av planteplankton, mens lavere konsentrasjoner kan gi økt vekst (Huang YJ et al., 2011). Det er kjent at oljesøl har medført massiv dødelighet av dyreplankton (Guzman del Proo et al., 1986). Spesielt er hoppkrepsen følsom for slik påvirkning. Eksponeringsforsøk med vannløslige oljefraksjoner har vist at 96h-LC50 for C. finmarchicus 0,8 ppb og C. glacialis på 0,5 ppm (B.H. hansen, Altin,D., Rørvik,S.F., Overjordet, I.B., Olsen, A.J, Nortug, T., 2011). Lignende studier med naftalener har gitt 96h-LC50 tilsvarende 7 ppm (B. Hansen, Altin, D., Vang, S., Nortug, T., Olsen, a., 2008). Responsen på akutt eksponering var langsommere og effekten var mindre tydelige for C. glacialis enn for C. finmarchicus (B.H. Hansen, Altin,D., Rørvik,S.F., Overjordet, I.B., Olsen, A.J, Nortug, T., 2011). Foruten akutt dødelighet er det vist at oljens vannløselige fraksjoner kan redusere forplantningsevnen hos hoppkreps. Sublethale effekter av eksponering for oljeholdige forbindelser er rapportert for C.finmarchicus og C glacialis, der 7,0 ppb PAH medførte lavere matinntak. I tillegg ble det påvist negative effekter på klekkingen. Calanus-arter er vist å kunne bioakkumulere polykromatiske hydrokarboner (L. Jensen, Honkanen, J., Jæger, I., Carrol, J., 2012). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-49

200 Bunndyr Det er identifisert rundt 3300 arter makro-bentiske arter i Barentshavet. Det er pigghuder (Ctennodiscus crispatus, Molpadia borealis, Ophiura sarsi, Strongglyocentrotus spp), svamper (hovedsakelig Geodia spp) og mollusker (Alstarte spp og Clinocardium ciliatum) som dominerer. Artsammensetningen ser ut til å være kontrollert av dyp, havis, tråling og klima (HI, 2012). Kunnskapen om økologiske funksjoner til ulike typer bunndyr i dette området er per i dag begrenset (Hi, 2010). Spesielt for bunndyrsammfunnet i Barentshavet er den sterke bentopelagisk-koblingen, der mellom 48-96% av primærproduksjonen knyttet til våroppblomstring av plankton sedimenterer til bunnen (Carmack & Wassmann, 2006). Flere dypvannsområder i Barentshavet er vurdert som sårbare. Mareano prosjektet er i gang med å kartlegge forekomsten av koraller i Barentshavet, men foreløpig er forekomsten av koraller i den sørøstlige delen av Barentshavet er ikke kjent. I den videre beskrivelsen er det lagt vekt på korallrev og svampsamfunn fordi dette er sentvoksende arter som kan nå en høy alder og danner grunnlag for viktige økosystemer. Arter som er tilknyttet korallrev og svampsamfunn blir ikke videre diskutert. I Miljødirektoratets nettside Havmiljø er det presentert miljøverdivurderinger av bunndyrsamfunn i kategoriene Kategoriene er basert på livshistorisk viktige områder der områdene tillegges ekstra vekt dersom det er viktig for truede dyrearter, nøkkelarter i økosystemet eller danner habitater som er viktig for det biologiske mangfoldet for øvrig (Miljødirektoratet, 2014). Koraller Korallrev De norske kaldtvannskorallrevene dannes av Lophelia pertusa som er en steinkorall. Lophelia har en bred geografisk utbredelse fra 55 S til 71 N, med de største forekomstene mellom 200 og 1000 m dybde. Nær sokkelkanten, utenfor Norskekysten finnes Lophelia-revene på dyp mellom 200 og 500 m. Revene er vanligst i vann med saltholdighet høyere enn 34 og en temperatur på mellom 4 og 8 C. Lophelia rev i Norge varierer i høyde fra 5-35 m og kan bli flere kilometer lange. Vekstraten til revene er imidlertid lav. Lophelia rev har en gjennomsnittlig årlig vertikal vekst tilsvarende 1,3 mm/år og arten har dannet rev som er opptil omtrent 9000 år gamle. Det oppdages stadig flere korallrev i Barentshavet, men kun i kystnære områder (HI, 2010). Forekomst av korallrev i Barentshavet er vist i Figur C-50. Hornkoraller Kunnskapen om utbredelsen av hornkoraller, Paragorgia arborea (sjøtre), Parmuricea placomus (sjøbusk), Primnoa resedaformis (risengrynkorall), Isdella lofotensis (bambuskorall) er dårligere beskrevet enn for korallrevene. Hornkoraller danner habitater som blir kalt korallskoger og de kan bli fra 3 til 8 meter høye. De er utsatt for skade fra fiskerier, men på grunn av deres spredte vekst og at korallrestene lett blir fraktet bort av havstrømmer kan det være vanskelig å oppdage skade (HI, 2010). Artsmangfoldet knyttet til denne naturtypen er mindre enn for korallrev, men faunaen er allikevel rik på DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-50

201 arter som ikke forekommer i andre naturtyper (Miljødirektoratet, 2014). På samme måte som korallrevene vokser de langsomt. Forekomster av hornkorall i Barentshavet er vist i Figur C-50. Koraller Hornkorall Figur C - 50 Forekomster av korallrev og hornkorall i Barentshavet. Merk at datasettet for korallskog kun dekker arealet som er kartlagt av Mareano (Miljødirektoratet, 2014). Svamp Svamp finnes på alle bunntyper og under meget forskjellige miljøbetingelser. Saltholdighet, temperatur, dyp, strømeksponering og bunntype er avgjørende for hvilke arter som forekommer. Noen arter er skorpeformede og blir aldri tykkere enn 1 mm, andre er store og klumpete. Flesteparten er 2-40 cm i størrelse. I Barentshavet er det Geodia spp som dominerer biomassen men det er også rapporter funn av Stylocordyla borealis og Chondrocladia gigantea (HI, 2012). Svampområder er utbredt i deler av Barentshavet, men utbredelsesområdene er kun delvis kartlagt. En oversikt over kjente svampsamfunn kartlagt gjennom Mareano sør-vest i Barentshavet er vist Figur C-51. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-51

202 Svampsamfunn Figur C - 51 Forekomster av svampsamfunn i Barentshavet. Merk at datasettet kun dekker arealet som er kartlagt av Mareano (Miljødirektoratet, 2014). Kunnskapen om bunndyrsamfunnet nord og øst i Barentshavet kommer fra langtidsovervåkning av bunnfauna ved registrering av bifangst med bunnfisktrål ved trålstasjoner i forbindelse med de årlige Norsk-Russiske økotoktene. Undersøkelsene har vist at i de sørlige områdene av Barentshavet dominerer svamp bunndyrsamfunnet. Det er rapportert funn av Geodia spp. ved kystnære og sørvestlige stasjoner, mens det er rapportert om funn av C. gigantea lengre fra kysten mer sentralt i Barentshavet (Figur C - 52). En mer detaljert kunnskap om bunndyrsamfunnet i hele Barentshavet vil bli tilgjengelig gjennom MAREANO prosjektet som etter planen skal være fullført innen 2020 (MAREANO, 2014). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-52

203 Figur C - 52 Geografisk fordeling av tre taxa svamper i Barentshavet (HI, 2012). Koraller og svampers sårbarhet for olje Kunnskap om kaldtvannkorallenes og svampers sårbarhet for eksponering av olje og kjemikalier er lite kjent. Trolig er kaldtvannskorallenes og svampens gyteprodukter og larvestadiet de mest sårbare livsstadiene. En oppsummering fra et litteraturstudium om effekter på svamp og svampsamfunn med spesielt fokus på olje- og gassindustrien er vist i Tabell C - 4, (DNV, 2007). De påviste effektene skyldes primært operative forhold og ikke akutte utslipp. Men forsøkene som er gjort for å vurdere effekter av PAH på bunnslåing og overlevelse av larver av svamp, er relevante i forhold til akutte utslipp. Forsøkene viste redusert bunnslåing av larver ved konsentrasjoner tilsvarende 500 og 1000 µg/kg PAH etter 10 dagers eksponering (Cebrian & Uriz, 2007). Effekter på videre overlevelse av juvenile og voksne svamp er ukjent. Studier viser at effekter av hydrokarboner på svamp varierer med hensyn til hvilke arter som er undersøkt. Generelt er det ikke funnet relevante studier med tanke på store viktige arter av svamp som finnes i Barentshavet. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-53

204 Tabell C - 4 Oppsummering av effekter på svamp og svampsamfunn fra olje og gassindustrien (DNV, 2007). Undersø Potensiell Påvirknings Antatt Parameter Kommentar kt effekt på svamp -intensitet utbredelse Sedimentering Ja Redusert kondisjon, filtreringsevne og overlevelse mm kan påvirke. Høy meter ut fra borelokasjon Bør undersøkes for store viktige arter* i Barentshavet Anker Nei Fysisk skader, redusert fitness + sedimentering Høy Opptil 1,2 km 2 Metaller Ja Akkumulasjon i svampvev. Redusert filtreringsevne og overlevelse? 500 m Avhenger av art og type metall. Bør undersøkes for store viktige arter* i Norskehavet. PAH Ja kun larver/juv Enile Redusert bunnslåing, forsterket negativ effekt i kombinasjon med metallforurensing.? 300 m Effekt på videre overlevelse av bunnslåtte larver er ukjent. Tilsvarende generell effekt av hydrokarboner på juvenile og voksne individer. Bør undersøkes for store viktige arter* i Norskehavet. THC Nei?? 300 m? *: F.eks. Geodia, Stryphnus, Isops Generell restitusjonstid for skadede og ødelagte korallrev varier fra noen få år til flere tiår, avhengig av type og alvorlighetsgrad av skaden. Restitusjon av korallrev etter mindre lokale forstyrrelser, krever normalt mindre enn ti år. Etter en alvorlig skade som følge av for eksempel tråling, er restitusjonstiden for tropiske gruntvannsrev forventet å være flere tiår. Det er uvisst om dette også gjelder for kaldtvannskoraller. Akutte utslipp som fører til sedimentering av olje til havbunnen kan medføre konsekvenser for korallrev og svampsamfunn. Kunnskapen om kaldtvannskorallers og svamps sårbarhet ved eksponering for hydrokarboner er begrenset, men foreløpige studier indikerer at både koraller og svamp påvirkes allerede ved svært lave konsentrasjoner. Det er likevel forventet at eksponering for skadelige konsentrasjoner vil ha begrenset utbredelse og eventuelle konsekvenser vil være lokale, dvs omfatte nærliggende rev og svampsamfunn. Det er observert lokal skade dypvannskorall i området berørt av plumen fra Macondobrønnen i Mexicogulfen, men langtidsvirkningene er ennå ikke kjent (White HK et al., 2012). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-54

205 Lophelia pertusa gyter trolig en gang i sesongen, og gyteperioden er synkronisert innen større områder (Gass, 2006). Gyting i Nord Atlanteren er antatt å foregå i løpet av vinteren. Gyteprodukter, egg og påfølgende larvestadier driver passivt i vannmassene og oppkonsentreres trolig i forbindelse med sprangsjikt i vannsøylen. Akutte sjøbunnsutslipp som løses i vannsøylen kan øke sannsynligheten for eksponering av oppkonsentrerte gyteprodukter, egg og larver fra koraller. Mange arter av svamp gyter i vannsøylen i likhet med koraller. Tilsvarende eksponeringsmåte er dermed også en trussel for svamp. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-55

206 Referanser ressursbeskrivelse Aglen, A., Nordøstarktisk torsk. I Havets ressurser og miljø 2007 kapittel 1: Økosystem Barentshavet. HI, Bergen. Alpha, & NINA, ULB Delutredning studie7b. Uhellsutslipp til sjø. Miljøkonsekvenser på sjøfugl, sjøpattedyr, strand, iskant mv. Alpha miljørådgivning/norsk institutt for naturforskning rapport nr revisjon 02b. AMAP, Arctic Oil and Gas Arctic Monitoring and Assessment Program (AMAP), Oslo. AMAP, Assessment 2007: Oil and gas activities in the Arctic - Effects and potential effects. Arctic Monitoring and Assessment Programme ( AMAP), Oslo. Volume 1. Anker-Nilssen, T., Metoder til konsekvensanalyser olje/sjøfugl. - Viltrapport 44 (pp. 114 s). Anker-Nilssen, T., Identifikasjon og prioritering av miljøressurser ved akutte oljeutslipp langs norskekysten og på Svalbard. - NINA Oppdragsmelding 310 (pp. 20). Trondheim: Norsk Institutt for Naturforskning. Anon, 1979a. Acute Toxicity Test of API 78-3 No. 2 Home Heating oil (10% Cat). Elars Bioreserch Laboratories, Inc. Project No American Petroleum Intitute, Med. Res. Publ , 52p. Anon, 1979b. Acute Toxicity Test of API 78-4 No. 2 Home Heating oil (50% Cat). Elars Bioreserch Laboratories, Inc. Project No American Petroleum Intitute, Med. Res. Publ. July 17, 1980, 52p. Anon, 1980a. Acute Toxicity Test of API 78-2 No. 2 Home Heating oil (30% Cat). Elars Bioreserch Laboratories, Inc. Project No American Petroleum Intitute, Med. Res. Publ , 48p. Anon, 1980b. Acute Toxicity Test of API 78-6 No. 6 Heavy Fuel Oil (API Gravity 11,7/2,7% S). Elars Bioreserch Laboratories, Inc. Project No American Petroleum Intitute, Med. Res. Publ , 47p. Anon, 1980c. Acute Toxicity Test of API 78-7 No. 6 Heavy Fuel Oil (API Gravity 17,1/0,8% S). Elars Bioreserch Laboratories, Inc. Project No American Petroleum Intitute, Med. Res. Publ , 45p. Anon, 1980d. Acute Toxicity Test of API 79-2 No. 6 Heavy Fuel Oil (API Gravity 5,2/1,2% S). Elars Bioreserch Laboratories, Inc. Project No American Petroleum Intitute, Med. Res. Publ , 52p. Artsdatabanken, Nasjonal kunnskapskilde for bilologisk mangfold. Norske Rødliste for arter Bakken, V. and Mehlum, F., AKUP-Sluttrapport. Sjøfugl undersøkelser nord for N7C/Bjørnøya. Norsk Polarinstitutt Rapportserie 44, 127 p. Barrett, R. T. L., S.-H.; Anker-Nilssen, T., The status of breeding seabirds in mainland Norway. Atlantic Seabirds 8(3): Bjørge, Notat i epost fra Arne Bjørge (HI) til Odd Willy Brude (DNV) Bjørge, A., Øien, N., & Fagerheim, K.-A., Abundance of Harbour Seals (Phoca vitulina) in Norway Based on Aerial Surveys and Photographic Documentation of Hauled-Out Seals During the Moulting Season, 1996 to Aquatic Mammals, 33(3), 7. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-56

207 Bjørn, T. H., Oteren i Finnmark: en kartlegging av oterbestanden i Finnmark ved bruk av sportegnmetoden: Fylkesmannen i Finnmark, Miljøvernavdelingen. Bonn Agreement. Bonn Agreement Aerial Operations Handbook - Part 3: Guidelines for oil pollution detection, investigation and post flight analysis/ evaluation for volume estimation. Carmack, E., & Wassmann, P., Food webs and physical biological coupling on pan-arctic shelves: unifying concepts and comprehensive perspectives. Prog. Oceanogr. 71: Cebrian, E., & Uriz, M. J., Contrasting effects of heavy metals and hydrocarbons on larval settlement and juvenile survival in sponges. Aquatic Toxicology 81; Dalpadado, P., Ingvaldsen, R. B., Stige, L. C., Bogstad, B., Knutsen, T., Ottersen, G., & Ellertsen, B., Climate effects on Barents Sea ecosystem dynamics. ICES Journal of Marine Science doi: /icesjms/fss063. Dalpadado. P., & Skjoldal, H. R., Abundance, maturity and growth of the krill species Thysanoessa inermis and T. longicaudata in the Barents Sea. Mar Ecol Prog Ser 144: DN & HI, Helhetlig forvaltningsplan for Norskehavet: Arealrapport med miljø- og naturressursbeskrivelse. Fisken og Havet s. DNV, Sea mammals. Oil pollution vulnerability and damage categorization.. DNV, MIRA revisjon Rapport til OLF. DNV rapport nr , rev. 01. (pp. 41 s). DNV, Litteraturstudium Porifera. DNV, Teknisk rapport Forvaltningsplan Norskehavet Miljøkonsekvenser akutt utslipp. DNV GL & Akvaplan niva, Development of methodology for calculations of environmental risk for the marginal ice zone A joint project between Akvplan-niva and DNV GL. Report no.: , rev00. Document no.: 18L9BD0-6. Date: DNV, & SINTEF. (2010). Petroleumsvirksomhet. Oppdatering av faglig grunnlag for forvaltningsplanen for Barentshavet og områdene utenfor Lofoten (HFB). Konsekvenser av akutt utslipp for fisk. DNV GL, Development of methodology for calculating environmental risk for the marginal ice zone - a joint project between Akvaplan-niva and DNV GL. Engelhardt, F. R., Assessment of the vulnerability of marine mammals to oil pollution.. Fate and effects of oil in marine ecosystems. Frost, K. F., & Lowry, L. F., Assessment of injury to harbor seals in Prince William Sound, Alaska, and adjacent areas following the Exxon Valdez oil spill. State- Federal Natural Resource Damage Assessment, Marine Mammals Study No. 5.. Føyn, L., von Quilfeldt, C. H., & Olsen, E., Miljø- og resursbeskrivelse av området Lofoten Barentshavet. Fisken og Havet, nr Gass, S., Environmental Sensitivity of Cold-water Corals: Lophelia pertusa. Doktorgradsavhandling, UHI Millennium Institute Scottish Association of Marine Science. Geraci, J. R., & Smith, T. G., Direct and indirect effects of oil on ringed seals (Phoca hispida) of the Beaufort Sea. J. Fish. Res. Board Can. (Vol. 33, pp ). Geraci, J. R., & St.Aubin, D. J., Sea mammals and oil. Confronting the risks. (pp. 282). DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-57

208 González, J., Figueiras, F., Aranguren-Gassis, M., Crespo, B., Fernández, E., & Morán, X. G., Effect of a simulated oil spill on natural assemblagesof marine phytoplankton enclosed in microcosms. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 83(3), Goodbody-Gringley, G., Wetzel, D. L., Gillon, D., Pulster, E., Miller, A., & Ritchie, K. B., Toxicity of deepwater horizon source oil and the chemical dispersant, Corexit(R) 9500, to coral larvae. PLoS One, 8(1), e doi: /journal.pone Guzman del Proo, S., Chavez, E., Alatriste, F., Da la Campa, S., De la Cruz, Gomez, L., Turruco, D., The impact of the Ixtoc-1 oil spill on zooplankton. J. Plankton Res (3): 557. Hamre, J., Biodiversity and exploitation of the main fish stocks in the Norwegian Barents Sea ecosystem. Biodivers Conserv 3: Hansen, B., Altin, D., Vang, S., Nordtug, T., & Olsen, A., Effects of naphthalene on gene transcription in Calanus finmarchicus (Crustacea: Copepoda). Aquat Toxicol Jan 31;86(2): Epub 2007 Dec 4. Hansen, B. H., Altin, D., Rorvik, S. F., Overjordet, I. B., Olsen, A. J., & Nordtug, T., Comparative study on acute effects of water accommodated fractions of an artificially weathered crude oil on Calanus finmarchicus and Calanus glacialis (Crustacea: Copepoda). Sci Total Environ, 409(4), doi: /j.scitotenv Heggberget, T. M., & Moseid, K. E., Oter og olje. Rapport til olje og energidepartementet fra prosjektet oter og olje Hegseth, E., The primary production of the northern Barents Sea. Polar Research 17(2): HI, Havforskningsinstituttet, Norsk Polarinstitutt, Miljødirektoratet, Norsk institutt for naturforskning - Forvaltningsplan Barentshavet - rapport fra overvåkningsgruppen Fisken og havet, særnummer, 1b HI, Kunnskap om marine naturressurser i Barentshavet sørøst. Konsekvensutredning for Barentshavet sørøst. Utarbeidet på oppdrag fra Olje- og energidepartementet. Rapport fra Havforskningen, Hillebrand, H., On the generality of the latitudinal diversity gradient. Am Nat, 163(2), doi: / Hjermann, D., Melsom, A., Dingsør, G., Durant, J., Eikeset, A., LP., R., NC., S.,2007. Fish and oil in the Lofoten Barents Sea system: synoptic review of the effect of oil spills on fish populations. MARINE ECOLOGY PROGRESS SERIES Mar Ecol Prog Ser Vol. 339: , Huang YJ, Jiang ZB, Zeng JN, Chen QZ, Zhao YQ, Liao YB, XQ., X., Environ Monit Assess. The chronic effects of oil pollution on marine phytoplankton in a subtropical bay, China. May;176(1-4): Jensen, B. M., An overview of exposure to, and effects of, petroleum oil and organochlorine pollution in Grey seals (Halichoerus grypus). The science of the Total Environment, 186: Progress in Oceanography 71 (2006) (pp ). Jensen, B. M., Effekter på oter og mink. from Jensen, B. M., Effekter på sel. from DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-58

209 Jensen, L., Honkanen, J., Jæger, I., & Carroll, J., Bioaccumulation of phenanthrene and benzo[a]pyrene in Calanus finmarchicus Ecotoxicol Environ Saf Apr;78: Johansen, Implementation of the near-field module in the ERMS model, Technical report, SINTEF. Johansen, [Personal communication with Ø. Johansen, SINTEF]. Kovacs, K. M., Haug, T., & Lydersen, C., Marine mammals of the Barents Sea. In E. Sakshaug, G. Johnsen and K.M. Kovacs (Eds.), Ecosystem Barents Sea. Levitus, S., LEVITUS94 MONTHLY sal: Salinity data. from The International Research Institute for Climate and Society Lipscomb, T., Harris, R., Rebar, A., Ballachey, B., & Haebler, R., Pathology of sea otters. Pp in: Marine mammals and the Exxon valdez, Loughlin, T.R. (ed.). Academic Press, London. Loeng, H., & Drinkwater, K., Deep-sea reserach II An overview of the Barents and Norwegian Seas and their response to climate variability. Lorentsen, S.-H., & Christensen-Dalsgaard, S., Det nasjonale overvåkningsprogrammet for sjøfugl. Resultater til og med hekkesesongen. NINA rapport 439. Loughlin, T., Ballachey, B., & Wright, B., Overview of studies to determine injury caused by the Exxon Valdez oil spill to marine mammals. Am. Fish. Soc. Symp. 18: MAREANO, Mareano - Samler kunnskap om havet - Om MAREANO. from Mecklenburg, C., Møller, P., & Steinke, D., Biodiversity of arctic marine fishes: taxonomy and zoogeography. Marine Biodiversity, 41(1), doi: /s z Miljødirektoratet., Havmiljø - Miljøverdier i norske havområder. from Moe, 2000a. Estimations of Potential damage Seashore and Acute Oil Pollution (DamEShore).Implementantion of the concept with emphasis on Finmmark and Troms, Alpha Report Alpha Environmental Consultants. 61p. Moe, 2000b. The Svalbard intertidal zone; a concept for the use of GIS in applied oil sensitivity, vulnerability and impact analysis. Spill Science & Technology Bull. 6(2): Moe, K. A., Lystad, E., Nesse, S. & Selvik, J. R., Skadevirkninger av akutte oljesøl. Marint miljø. SFT-rapport 93:31. Statens forurensningstilsyn. Narasimhan, M. J. J., & Ganla, V. G., Experimental studies on kerosene poisoning. Acta. Pharmacol. (Kobenh.) (Vol. 25, pp ). Neumann, G. P., Willard J., Principles of physical oceanography. Norsk Polarinstitutt, Bjønøya s wildlife. OLF, Metodikk for miljørisiko på fisk ved akutte oljeutslipp. DNV rapport (pp. 87s). Olje- og enegidepartementet, Konsekvensutredning etter petroleumsloven. Åpningsprosess for petroleumsvirksomhet i Barentshavet sørøst. Oljedirektoratet, Fakta Norsk Petroleumverksemd. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-59

210 Olsen, G. H., Klok, C., Hendriks, A. J., Geraudie, P., De Hoop, L., De Laender, F., Carroll, J., Toxicity data for modeling impacts of oil components in an Arctic ecosystem. Mar Environ Res, 90, doi: /j.marenvres Peterson, C. H., Rice, S. D., Short, J. W., Esler, D., Bodkin, J. L., Ballachey, B. E., & Irons, D. B., Long-Term Ecosystem Response to the Exxon Valdez Oil Spill. Science, 302(5653), doi: /science Polarinstituttet, Arktis - Dyr og fugler. from RC-Consultants, & NINA, Beskrivelse av influensområdet til havs og til lands - Temarapport 3. Rowe, L. D., Dollahite, J. W., & Camp, B. J., Toxicity of two crude oil and of kerosene to cattle. J. Am. Vet. Med. Assoc. 162: Saksen, K. and V. Bakken, Important moulting areas for seabirds in Svalbard. Norsk Polarinstitutt Meddelelser 135: SEAPOP, Artsbeskrivelser. from Seapop, Rådata innhentet for konsentrasjoner av kystnære sjøfuglarter for Svalbard og Bjørnøya. SEAPOP, 2012a, Hekkebestander av sjøfugl i Norge. from Seapop, 2012b. Rådata innhentet for konsentrasjoner av kystnære sjøfuglarter fra Norsk Institutt for Naturforskning ved Geir Systad. Seapop, Sjøfugl åpent hav. Utbredelsen av sjøfugl i norske og tilgrensende havområder. Spooner, M. F., Biological effects of the Torrey Canyon disaster. J. Devon. Trust Nat. Conserv., St.Aubin, D. J., Physiologic and toxic effects on pinnipeds.. Sea mammals and oil. Confronting the risks. Systad, G. H., Bakken, V., Strøm, H., & Anker-Nilssen, T., Særlig Verdifulle Områder (SVO) for sjøfugl i området Lofoten-Barentshavet - implementering av kriterier for identifikasjon av SVO i den norske delen av Barentshavsregionen. NINA Notat, Tromsø. Systad, G. H., & Strøm, H., Sjøfugl i åpent hav. Utbredelsen av sjøfugl i norske og tilgrensende havområder. Systad, G. H., & Strøm, H., Kunnskapsstatus Barentshavet sør - Sjøfugl i våre nordlige havområder NINA rapport 877. Sætre, R., Strømforhold i øvre vannlag utenfor Norge. Havforskningsinstituttet (pp. 34). Vikebø m. fl., Havforskningsinstituttets larvedriftsmodell: von Quillfeldt, C., Marine verdier i havområdene rundt Svalbard. Oversikt over marine områder i territorialfarvannet og fiskevernsonen med behov for vern eller andre forvaltningstiltak. Norsk Polarinstitutt Rapportserie nr. 118, 100 s. Weslawski et al, Interdal zone of Svalbard, 3. Littoral of a subarctic, oceanic island: Bjørnøya. Polar Biol 18: DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-60

211 White HK, Hsing PY, Cho W, Shank TM, Cordes EE, Quattrini AM, CR., F., Impact of the Deepwater Horizon oil spill on a deep-water coral community in the Gulf of Mexico. Proc Natl Acad Sci U S A Mar 27. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 C-61

212 APPENDIX D Beregning av nominelt systembehov - inngangsdata DNV GL Rapportnr , Rev. 00 D-1

213 Bølgedata Bølgedataene som er presentert i dette vedlegget er hentet fra Meteorologisk Institutt (Databasene for beregnet vind og bølgeparametere er for Nordsjøen, Norskehavet og Barentshavet hver 6. time for årene og 2008). Figur E-1 Distribusjon av gjennomsnittlige bølgehøyder fordelt over 12 måneder (målepunkt hsmd982). Tabell E-1 Tabellen viser systemeffektiviteten hos et mekanisk oppsamlingssystem (NOFO-system) som et resultat av bølgehøyden fordelt på periodene: sommer og vinter. Verdiene representerer andelen av opptak sammenliknet med opptak under ideelle forhold. Systemeffektivitet (%), redusert grunnet bølgeforhold Sommerperioden (mars august) 66 Vinterperioden (september februar) 53 DNV GL Rapportnr , Rev. 00 D-2

214 Lysforhold Lysforholdene er generert med hjelp av et GIS-verktøy i ArcGIS hvilket beregner distribusjonen av lys basert på valgt geografiske koordinater. Distribusjonen av lys innebærer et gjennomsnitt på 22 timer i perioden mars til august og 9 timer i perioden september til februar. Øvrig tid vil systemene operere med 65 % kapasitet. Figur E-2 Distribusjon av ulike lysforhold for området rundt Bone PL 716 fordelt over 12 måneder. Lyset er klassifisert som dagslys, borgerlig tussmørke (BTM), nautisk tussmørke (NTM), alminnelig tussmørke (ATM) og mørke. Vindhastighet og sjøtemperatur Vindhastigheter og sjøtemperatur er hentet fra eklimas online-database i 2014 (www.eklima.no) og er målt ved Slettnes Fyr. Tabell E-2 Gjennomsnittlige og avrundet vindhastigheter for periodene; sommer og vinter. Verdiene er basert på målte verdier i perioden fra 2000 til 2014 ved Slettnes fyr (eklima, 2014). Avrundet verdier er lagt til grunn for forvitringsstudien av Havis råolje gjennomført av SINTEF (2013). Gjennomsnittlig vindhastighet (m/s) Periode Gjennomsnittlig verdi Avrundet verdi Sommerperioden (mars august) 6,3 5 Vinterperioden (september februar) 7,8 10 DNV GL Rapportnr , Rev. 00 D-3

215 Tabell E-3 Gjennomsnittlige og avrundet sjøtemperaturverdier for periodene; sommer og vinter. Verdiene er basert på data fra 2001 til 2014 målt ved Slettnes fyr (eklima, 2014). Avrundet verdier er lagt til grunn i oljeforvitringsstudien for Havis råolje gjennomført av SINTEF (2013). Periode Gjennomsnittlig sjøtemperatur ( C) Gjennomsnittlig sjøtemperatur Avrundet sjøtemperatur Sommerperioden (mars august) 1,8 5 Vinterperioden (september februar) 0,8 5 Figur E 3 Vindhastighet for målepunktet Slettnes fyr gjennom året. Figur E 4 Sjøtemperatur for målepunktet Slettnes fyr gjennom året. DNV GL Rapportnr , Rev. 00 D-4

216 Oljeforvitringsparametere Havis råolje Oljeforvitringsparametene er hentet fra forvitringsstudien for Havis råolje utført av SINTEF (SINTEF, 2013). På grunn av lav viskositet i de første timene etter utslipp ble 12 og 24 timer valgt som forvitringstidspunkter med en viskositet rundt 1000 cp. Tabell E-4 Predikerte oljeegenskaper og forvitring etter 12 timers forvitring og oljedrift på sjøen. Etter 12 timers drift og forvitring Vanninnhold [%] Viskositet av emulsjon [cp] Andel fordampet [%] Andel nedblandet [%] Andel på overflaten [%] Mars- August September - Februar Tabell E-5 Predikerte oljeegenskaper og forvitring etter 24 timers forvitring og oljedrift på sjøen. Etter 24 timers drift og forvitring Vanninnhold [%] Viskositet av emulsjon [cp] Andel fordampet [%] Andel nedblandet [%] Andel på overflaten [%] Mars - August September - Februar DNV GL Rapportnr , Rev. 00 D-5

217 APPENDIX E OSCAR modellering- parametere/oppsett DNV GL Rapportnr , Rev. 00 E-1

218 Modellparametere (OSCAR) Følgende tabell viser de grunnleggende parametere for oljedrift og beredskapsmodelleringen i OSCAR (engelsk). For utblåsningsrater og oljespillparametere, se Kapittel 4 i hovedrapporten. Liquid/Solid particles: 3000 Dissolved particles: 3000 Surface film thickness (mm) Initial: 4 Thick limit: 0,1 Terminal: 0,001 Output interval (hours): 1 Time step (minutes): 20 DNV GL Rapportnr , Rev. 00 E-2

219 Oppsett av beredskapssystem Følgende tabeller viser de inngangsdata og parametere som definerer de beredskapssystem som er blitt modellerte i de ulike scenarioene. I OSCAR korresponderer disse parameteren til opprettelse av en responsfil (.rsp). Sikkerhetssonen rundt utblåsningspunktet (Exclusion zone) og tankskipet hvor opptakssystemene tømmer sine tanker (offload barge) er bare definert en gang, mens de mekaniske systemene og systemene for kjemisk dispergering er definerte for hvert scenario. Dog så er alle parametere foruten System name, Time to mobilize and Strategy (felt markert med blå og rød farge) identiske for alle beredskapssystem. Den tabell som viser strategien for oppsamling/kjemisk dispergering viser et eksempel fra et system i barriere 1A hvor strategien er å jobbe på Newest oil fra time 0 til time 312 (sjøbunnsutblåsning) hvoretter systemet isteden vil jobbe på den nærmeste oljen. Et system i barriere 1B vil hele tiden jobbe ut fra strategien Nearest oil. Exclusion Zone Exclusion zone area name Radius (m): 3000 Bone_Excl_zone Offload Barge Offload Area Offload Area Name: Barge Turn Around Time (hrs): 2 DNV GL Rapportnr , Rev. 00 E-3

220 Mechanical recovery system System System name: ---- Time to mobilize: ---- Turnaround time: 7 hours Operate at night with reduced effectiveness: 0.65 Apply emulsion breaker with efficiency (%): 80 Strategy for Topsite barrier 1a (2 days release) Area Start Stop Method Exclusion zone 0 48 Newest oil 48-1 Nearest oil Strategy for Topsite barrier 1b Area Start Stop Method 0-1 Nearest oil Strategy for Subsea barrier 1a (13 days release) Area Start Stop Method Exclusion zone Newest oil Nearest oil Strategy for Subsea barrier 1b Area Start Stop Method 0-1 Nearest oil Vessel Tankage (m 3 ): 1500 Cruise speed (knots): 14 Search cruising path: Draught (m): 5 Boom Swath width (m): 200 Operational speed (knots): 0.7 Wave treshold (m): 4 Effectiveness (%): 80 Skimmer Skimmer rate (m3/hr): 200 Viscosity limit for flow to skimmer (cp): Thickness limit for recoverable oil (mm): 0.1 DNV GL Rapportnr , Rev. 00 E-4

221 Chemical dispersion system System System name: ---- Time to mobilize: ---- Turnaround time: 25 hours Number of trips: Varies Operate at night with reduced effectiveness: 0.65 Strategy for Topsite barrier 1a (2 days release) Area Start Stop Method Exclusion zone 0 48 Newest oil 48-1 Nearest oil Strategy for Topsite barrier 1b Area Start Stop Method 0-1 Nearest oil Strategy for Subsea barrier 1a (13 days release) Area Start Stop Method Exclusion zone Newest oil Nearest oil Strategy for Sybsea barrier 1b Area Start Stop Method 0-1 Nearest oil Vessel Tankage (m 3 ): varies Cruise speed (knots): 14 Search cruising path: Draught (m): 5 Application unit Application rate (l/m): 120 Tankage (0= vessel s tank): 0 Spraying width (m): 26 (34 for Goliat) Operational speed (knots): 5 Dispersant Dispersant name: Dasic NS Effectiveness (%): 69 Viscosity limit (cp): User database Thickness limit (mm): 0.1 Dispersant application ratio: 25 DNV GL Rapportnr , Rev. 00 E-5

222 APPENDIX F Massebalanse-figurer FIGURER MASSEBALANSE ETTER ENDT MODELLERING OVERFLATEUTBLÅSNING. MEKANISK OG KOMBINASJON MEKANISK OG DISPERGERING. SOMMER- OG HØSTSESONG

223 FIGURER MASSEBALANSE OVER TID OVERFLATEUTBLÅSNING. MEKANISK OG KOMBINASJON MEKANISK OG DISPERGERING. SOMMER- OG HØSTSESONG

224

225

226

227

228

229

230

231

232

233

234

235

236 KOMBINATION MECH + DISP

237

238

239

240

241 FIGURER MASSEBALANSE ETTER ENDT MODELLERING SJØBUNNSUTBLÅSNING. MEKANISK OG KOMBINASJON MEKANISK OG DISPERGERING. SOMMER- OG HØSTSESONG

Notat. 1 Bakgrunn. 2 Resultater fra miljørisikoanalysen Statoil ASA TPD TEX SST ETOP VVAL Vibeke Hatlø

Notat. 1 Bakgrunn. 2 Resultater fra miljørisikoanalysen Statoil ASA TPD TEX SST ETOP VVAL Vibeke Hatlø Notat Statoil ASA TPD TEX SST ETOP VVAL 2015-02-17 Til Vibeke Hatlø Kopi Anne-Lise Heggø, Louise-Marie Holst Fra Vilde Krey Valle Sak Vurdering av fortsatt gyldighet av miljørisikoanalysen for Volve fra

Detaljer

Miljørisikoanalyse (MRA) for letebrønn 7227/10-1 Saturn lokalisert i Barentshavet

Miljørisikoanalyse (MRA) for letebrønn 7227/10-1 Saturn lokalisert i Barentshavet Miljørisikoanalyse (MRA) for letebrønn 7227/10-1 Saturn lokalisert i Barentshavet Statoil ASA Rapportnr.: 2014-1033, Rev. 00 Dokumentnr.: 1HAMHV6-1 Dato for utgivelse: 2014-08-12 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE

Detaljer

Klifs søknadsveileder

Klifs søknadsveileder Klifs søknadsveileder Resultater av det pågående arbeidet med hovedfokus på kravene om miljørisiko- og beredskapsanalyse Ingeborg Rønning Lokasjon og tidsperiode Analysene bør normalt gjennomføres slik

Detaljer

Oppdatering av gap-analyse av beredskapsbehov for akutt utslipp på Gjøa.

Oppdatering av gap-analyse av beredskapsbehov for akutt utslipp på Gjøa. TEKNISK N O T A T Sep. 2006 TIL Gjøa prosjektet v/ Kari Sveinsborg Eide KOPI Kåre Salte FRA SAK Anette Boye, T&P ANT HMST Oppdatering av gap-analyse av beredskapsbehov. Innhold 1 INNLEDNING... 3 2 BEREDSKAPSMESSIGE

Detaljer

Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 6506/11-10 Hades/Iris i PL644 i Norskehavet OMV (NORGE) AS

Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 6506/11-10 Hades/Iris i PL644 i Norskehavet OMV (NORGE) AS Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 6506/11-10 Hades/Iris i PL644 i Norskehavet OMV (NORGE) AS Rapportnr.: 2017-0615, Rev. 00 Dokumentnr.: 114W6OSV-2 Dato: 2017-07-06 Innholdsfortegnelse

Detaljer

Sammenliging v6.2 vs Vind, Strøm, Modell, Standardisering Norsk olje og gass,

Sammenliging v6.2 vs Vind, Strøm, Modell, Standardisering Norsk olje og gass, Sammenliging v6.2 vs. 7.0.1 Vind, Strøm, Modell, Standardisering Norsk olje og gass, 05.11.15 Agenda - Bakgrunn - Arbeid utført - Status - Resultater best tilgjengelige data og algoritmer - Anbefaling

Detaljer

DET NORSKE VERITAS. Rapport Miljørettet risiko- og beredskapsanalyse for letebrønn Byrkje i Barentshavet - sammendragsrapport. GDF SUEZ E&P Norge AS

DET NORSKE VERITAS. Rapport Miljørettet risiko- og beredskapsanalyse for letebrønn Byrkje i Barentshavet - sammendragsrapport. GDF SUEZ E&P Norge AS Rapport Miljørettet risiko- og beredskapsanalyse for letebrønn Byrkje i Barentshavet - GDF SUEZ E&P Norge AS Rapportnr./DNV Referansenr.: / 16PQGE-1 Rev. 0, 2013-06-11 Innholdsfortegnelse FORORD... 1

Detaljer

DET NORSKE VERITAS. Rapport Forenklet beredskapsanalyse for avgrensningsbrønnene 16/4-8 og 16/4-9 i PL 359. Lundin Norway AS

DET NORSKE VERITAS. Rapport Forenklet beredskapsanalyse for avgrensningsbrønnene 16/4-8 og 16/4-9 i PL 359. Lundin Norway AS Rapport Forenklet beredskapsanalyse for avgrensningsbrønnene 16/4-8 og 16/4-9 i PL Lundin Norway AS DNV Rapportnr. 2013-1810 Rev.01, 2014-01-24 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE SAMMENDRAG... 1 1 INNLEDNING...

Detaljer

Oppdaterte HMS-forskrifter Endringer miljørisiko og beredskap. Beredskapsforum 6. april 2016

Oppdaterte HMS-forskrifter Endringer miljørisiko og beredskap. Beredskapsforum 6. april 2016 Oppdaterte HMS-forskrifter 1.1.16 - Endringer miljørisiko og beredskap Beredskapsforum 6. april 2016 Omfang av endringer Stor ryddejobb gjennomført Forskriftstekst Krav i tillatelser Veiledning til forskrifter

Detaljer

Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 26/10-1 Zulu i PL674 i Nordsjøen Lundin Norway AS

Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 26/10-1 Zulu i PL674 i Nordsjøen Lundin Norway AS Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 26/10-1 Zulu i PL674 i Nordsjøen Lundin Norway AS Rapport Nr.: 2014-1247, Rev 00 Dokument Nr.: 1JCMH9G-1 Dato: 2014-10-07 Innholdsfortegnelse

Detaljer

Sammenligning beredskapsdimensjonering for Goliat gammel og ny analyse og oljedriftsmodell

Sammenligning beredskapsdimensjonering for Goliat gammel og ny analyse og oljedriftsmodell NOTAT TIL: ENI Norge v/ Ole Hansen, Erik Bjørnbom NOTAT NR.: 12OYMZB-3/ BRUDE FRA: DNV KOPI: DATO: 2010-08-19 SAKSBEH.: Odd Willy Brude Sammenligning beredskapsdimensjonering for Goliat gammel og ny analyse

Detaljer

Referansebasert miljørisikoanalyse (MRA) og beredskapsanalyse (BA) for avgrensningsbrønn 7120/1-5 Gohta III i PL492 i Barentshavet

Referansebasert miljørisikoanalyse (MRA) og beredskapsanalyse (BA) for avgrensningsbrønn 7120/1-5 Gohta III i PL492 i Barentshavet Referansebasert miljørisikoanalyse (MRA) og beredskapsanalyse (BA) for avgrensningsbrønn 7120/1-5 Gohta III i PL492 i Barentshavet Lundin Norway AS Rapport Nr.: 2016-0673, Rev 00 Dokument Nr.: 111K6RTV-3

Detaljer

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

Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7220/6-2 i PL609 i Barentshavet Lundin Norway AS Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7220/6-2 i PL609 i Barentshavet Lundin Norway AS Rapport Nr.: 2015-0005, Rev 00 Dokument Nr.: 1K45DTG-3 Dato: 2015-03-30 Innholdsfortegnelse

Detaljer

The Proactima way PREPARED. Hvordan bruke oljedriftsimuleringer til å forbedre planlegging av brønner og optimalisere oljevernberedskap

The Proactima way PREPARED. Hvordan bruke oljedriftsimuleringer til å forbedre planlegging av brønner og optimalisere oljevernberedskap The Proactima way Hvordan bruke oljedriftsimuleringer til å forbedre planlegging av brønner og optimalisere oljevernberedskap Tekna Beredskapsdagene 2014 Espen Hoell og Jared Eckroth PREPARED. Proactima

Detaljer

Miljøperspektiver i beredskapsplanlegging Seminar ESRA-Norge, 22. mars 2012

Miljøperspektiver i beredskapsplanlegging Seminar ESRA-Norge, 22. mars 2012 Miljøperspektiver i beredskapsplanlegging Seminar ESRA-Norge, 22. mars 2012 Ann Mari Vik Green, Klif Innhold Regelverk og veiledninger fra Klif Grunnprinsipper bak krav til dimensjonering Spesielle problemstillinger

Detaljer

DET NORSKE VERITAS. Rapport Oljedriftsmodellering; spredning av olje ved akuttutslipp til sjø. Olje- og energidepartementet

DET NORSKE VERITAS. Rapport Oljedriftsmodellering; spredning av olje ved akuttutslipp til sjø. Olje- og energidepartementet Rapport Oljedriftsmodellering; spredning av olje ved akuttutslipp til sjø Olje- og energidepartementet Rapportnr./DNV Referansenr.: / 12HF2X9-2 Rev. 1, 21-2-12 Oljedriftsmodellering; spredning av olje

Detaljer

Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7130/4-1 Ørnen i PL708 i Barentshavet Lundin Norway AS

Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7130/4-1 Ørnen i PL708 i Barentshavet Lundin Norway AS Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7130/4-1 Ørnen i PL708 i Barentshavet Lundin Norway AS Rapport Nr.: 2015-0005, Rev 00 Dokument Nr.: 1K45DTG-3 Dato: 2015-06-11

Detaljer

DET NORSKE VERITAS. Rapport Miljørisikoanalyse (MRA) for utbygging og drift av 16/2-6 Johan Sverdrup feltet i PL265 og PL501 i Nordsjøen.

DET NORSKE VERITAS. Rapport Miljørisikoanalyse (MRA) for utbygging og drift av 16/2-6 Johan Sverdrup feltet i PL265 og PL501 i Nordsjøen. Rapport Miljørisikoanalyse (MRA) for utbygging og drift av 16/2-6 Johan Sverdrup feltet i PL265 og PL501 i Nordsjøen Statoil ASA Rapportnr./ Rev. 00, 2014-06-20 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE SAMMENDRAG...

Detaljer

Referansebasert miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet beredskapsanalyse (BA) for avgrensningsbrønn 7220/11-3 Alta III i PL609 i Barentshavet

Referansebasert miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet beredskapsanalyse (BA) for avgrensningsbrønn 7220/11-3 Alta III i PL609 i Barentshavet Referansebasert miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet beredskapsanalyse (BA) for avgrensningsbrønn 7220/11-3 Alta III i PL609 i Barentshavet Lundin Norway AS Rapport Nr.: 2015-0110, Rev 00 Dokument Nr.:

Detaljer

Identifisering av risikohendelser for ytre miljø

Identifisering av risikohendelser for ytre miljø Identifisering av risikohendelser for ytre miljø Når ulykker truer miljøet SFT/PTIL seminar Odd Willy Brude 11 februar 2009 Tema for presentasjonen Om miljørisikoanalyser Beregning av miljørisiko - Kvantifisering

Detaljer

Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 34/2-5 S Raudåsen i PL790 i Nordsjøen

Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 34/2-5 S Raudåsen i PL790 i Nordsjøen Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 34/2-5 S Raudåsen i PL790 i Nordsjøen Aker BP ASA Rapportnr.: 2017-0650, Rev. 00 Dokumentnr.: 115B9DXN-3 Dato: 2017-07-21 Innholdsfortegnelse

Detaljer

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for utbygging og drift av Valemonfeltet

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for utbygging og drift av Valemonfeltet Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: 2011-04-22 Side 1 av 13 Tittel: Miljørisiko- og beredskapsanalyse for utbygging og drift av Valemonfeltet Dokumentnr.: Kontrakt: Prosjekt: Gradering: Distribusjon:

Detaljer

Miljørisiko- (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7219/12-2 i PL533 i Barentshavet

Miljørisiko- (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7219/12-2 i PL533 i Barentshavet Miljørisiko- (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7219/12-2 i PL533 i Barentshavet Lundin Norway AS Report No.: 2017-0455, Rev. 00 Document No.: 11495L0K-2 Date: 2017-05-31 Innholdsfortegnelse

Detaljer

DET NORSKE VERITAS. Rapport Forenklet beredskapsanalyse for brønn 16/1-18 i PL338. Lundin Norway AS

DET NORSKE VERITAS. Rapport Forenklet beredskapsanalyse for brønn 16/1-18 i PL338. Lundin Norway AS Rapport Forenklet beredskapsanalyse for brønn 16/1-18 i PL338 Lundin Norway AS Rapportnr./ Rev. 00, 2013-05-29 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE SAMMENDRAG... 1 1 INNLEDNING... 2 1.1 Bakgrunn... 2 1.2

Detaljer

Miljørisiko- (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7219/12-3 i PL533 i Barentshavet

Miljørisiko- (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7219/12-3 i PL533 i Barentshavet Miljørisiko- (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 7219/12-3 i PL533 i Barentshavet Lundin Norway AS Report No.: 2017-0783, Rev. 01 Document No.: 1160OE6I-3 Date: 2017-09-05 Innholdsfortegnelse

Detaljer

DET NORSKE VERITAS. Rapport Beredskapsanalyse for produksjonsboring på Goliat. ENI Norge AS

DET NORSKE VERITAS. Rapport Beredskapsanalyse for produksjonsboring på Goliat. ENI Norge AS DET NORSKE VERITAS Rapport Beredskapsanalyse for produksjonsboring på Goliat ENI Norge AS Rapportnr./DNV Referansenr.: / 12NLC0E-1 Rev. 01, 2011-09-22 Innholdsfortegnelse 1 KONKLUDERENDE SAMMENDRAG...

Detaljer

Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for avgrensningsbrønn 16/1-28 S i PL338C

Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for avgrensningsbrønn 16/1-28 S i PL338C Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for avgrensningsbrønn 16/1-28 S i PL338C Lundin Norway AS Rapportnr.: 2017-0937, Rev. 00 Dokumentnr.: 116EU76C-4 Dato: 2017-10-19 Innholdsfortegnelse

Detaljer

Miljørisikoanalyse. Kunnskapsinnhenting for det nordøstlige Norskehavet Utarbeidet på oppdrag fra Olje- og energidepartementet

Miljørisikoanalyse. Kunnskapsinnhenting for det nordøstlige Norskehavet Utarbeidet på oppdrag fra Olje- og energidepartementet Miljørisikoanalyse Kunnskapsinnhenting for det nordøstlige Norskehavet Utarbeidet på oppdrag fra Olje- og energidepartementet Innledning ved Olje- og energidepartementet Kunnskapsinnhenting om virkninger

Detaljer

Oljedriftsmodellering for standard miljørisikoanalyser ved bruk av OSCAR beste praksis

Oljedriftsmodellering for standard miljørisikoanalyser ved bruk av OSCAR beste praksis Oljedriftsmodellering for standard miljørisikoanalyser ved bruk av OSCAR beste praksis DRIVERDATA, INNGANGSDATA OG INNSTILLINGER A N DERS BJØRGESÆTER, PETER LINDERSEN, A N DERS R UDBERG, CAT HRINE STEPHANSEN

Detaljer

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

Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn Rovarkula i PL626 i Nordsjøen Det Norske Oljeselskap ASA Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn Rovarkula i PL626 i Nordsjøen Det Norske Oljeselskap ASA Rapport Nr.: 2015-0995, Rev 00 Dokument Nr.: 1XTN7HB-3 Dato: 2015-12-07 Innholdsfortegnelse

Detaljer

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 30/9-28S B-Vest Angkor Thom

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 30/9-28S B-Vest Angkor Thom 30/9-28S B-Vest Angkor Thom Gradering: Open Status: Final Utløpsdato: 2016-07-31 Side 1 av 58 Tittel: Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn Dokumentnr.: Kontrakt: Prosjekt: Gradering: Distribusjon:

Detaljer

Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for avgrensningsbrønn 16/4-11 i PL 359

Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for avgrensningsbrønn 16/4-11 i PL 359 Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for avgrensningsbrønn 16/4-11 i PL 359 Lundin Norway AS Rapportnr.: 2017-0920, Rev. 00 Dokumentnr.: 116EU76C-3 Dato: 2017-10-12 Innholdsfortegnelse DEFINISJONER

Detaljer

OPERAto-basert Miljørisikoanalyse (MRA) for avgrensningsbrønn 16/1-23S i PL338 i Nordsjøen

OPERAto-basert Miljørisikoanalyse (MRA) for avgrensningsbrønn 16/1-23S i PL338 i Nordsjøen OPERAto-basert Miljørisikoanalyse (MRA) for avgrensningsbrønn 16/1-23S i PL338 i Nordsjøen Lundin Norway AS Rapport Nr.: 2014-1504, Rev 00 Dokument Nr.: 18SRTN2-4 Dato: 2014-12-05 Innholdsfortegnelse

Detaljer

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 30/11-11 Madam Felle

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 30/11-11 Madam Felle Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 30/11-11 Madam Felle Gradering: Open Status: Final Side 1 av 43 Tittel: Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 30/11-11 Madam Felle Dokumentnr.:

Detaljer

Oljedriftsmodellering og analyse av gassutblåsning i det nordøstlige Norskehvaet

Oljedriftsmodellering og analyse av gassutblåsning i det nordøstlige Norskehvaet Oljedriftsmodellering og analyse av gassutblåsning i det nordøstlige Norskehvaet Kunnskapsinnhenting for det nordøstlige Norskehavet Utarbeidet på oppdrag fra Olje- og energidepartementet Innledning ved

Detaljer

DET NORSKE VERITAS. Rapport Referansebasert Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn Alta i PL609 i Barentshavet

DET NORSKE VERITAS. Rapport Referansebasert Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn Alta i PL609 i Barentshavet Rapport Referansebasert Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn Alta i PL609 i Barentshavet Lundin Norway AS Rapportnr./ Rev. 00, 2014-03-21 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE

Detaljer

DET NORSKE VERITAS. Lundin Norway AS. Rapportnr./DNV Referansenr.: / 18M66JJ-2 Rev. 00,

DET NORSKE VERITAS. Lundin Norway AS. Rapportnr./DNV Referansenr.: / 18M66JJ-2 Rev. 00, Rapport Referansebasert Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet Beredskapsanalyse (BA) for avgrensningsbrønn 7120/1-4 Gohta i PL492 i Barentshavet Lundin Norway AS Rapportnr./ Rev. 00, 2014-01-07 Innholdsfortegnelse

Detaljer

MRABA for letebrønn 7122/10-1 Goliat Eye i PL 697 innspill til utslippssøknad

MRABA for letebrønn 7122/10-1 Goliat Eye i PL 697 innspill til utslippssøknad Memo to: Memo No: 1147PIOZ-4/ RPEDER John Eirik Paulsen From: Rune Pedersen Copied to: Erik Bjørnbom Date: 2017-04-05 Prep. By: QA: Rune Pedersen Helene Østbøll MRABA for letebrønn 7122/10-1 Goliat Eye

Detaljer

Klifs forventninger til petroleumsvirksomhetenes beredskap

Klifs forventninger til petroleumsvirksomhetenes beredskap Klifs forventninger til petroleumsvirksomhetenes beredskap Beredskapsforum 2013 Signe Nåmdal, avdelingsdirektør i industriavdelingen Klif er bekymret for at petroleumsindustrien ikke er godt nok forberedt

Detaljer

Oljedriftsmodellering og analyse av gassutblåsning ved Jan Mayen

Oljedriftsmodellering og analyse av gassutblåsning ved Jan Mayen Oljedriftsmodellering og analyse av gassutblåsning ved Jan Konsekvensutredning for havområdene ved Jan Utarbeidet på oppdrag fra Olje- og energidepartementet KU-område Grense norsk sokkel Spesielle ordninger

Detaljer

DET NORSKE VERITAS. Rapport Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 35/-9-X Atlas i PL420 i Nordsjøen

DET NORSKE VERITAS. Rapport Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 35/-9-X Atlas i PL420 i Nordsjøen Rapport Miljørisikoanalyse (MRA) og forenklet Beredskapsanalyse (BA) for letebrønn 35/-9-X Atlas i PL420 i Nordsjøen RWE Dea Norge AS Rapportnr./ Rev. 00, 2014-01-24 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE

Detaljer

Oljedriftsmodellering og analyse av gassutblåsning i det nordøstlige Norskehvaet

Oljedriftsmodellering og analyse av gassutblåsning i det nordøstlige Norskehvaet Oljedriftsmodellering og analyse av gassutblåsning i det nordøstlige Norskehvaet Kunnskapsinnhenting for det nordøstlige Norskehavet Utarbeidet på oppdrag fra Olje- og energidepartementet Innledning ved

Detaljer

Referansebasert miljørisikoanalyse og forenklet beredskapsanalyse for letebrønnen H aribo 2/ i PL61 6. Edison Norge AS

Referansebasert miljørisikoanalyse og forenklet beredskapsanalyse for letebrønnen H aribo 2/ i PL61 6. Edison Norge AS HARIBO MRA OG BA Referansebasert miljørisikoanalyse og forenklet beredskapsanalyse for letebrønnen H aribo 2/1 1-1 1 i PL61 6 Edison Norge AS Report No.: 2015-4010, Rev. 00 Document No.: 1LWRGUF- 1 Date:

Detaljer

OPERATO: En analyse av forebyggende tiltak og deres effekt på miljørisiko.

OPERATO: En analyse av forebyggende tiltak og deres effekt på miljørisiko. OPERATO: En analyse av forebyggende tiltak og deres effekt på miljørisiko. KLIF/Ptil: Når ulykker truer miljøet 9 februar 2010 Egil Dragsund Norsk olje- og gassindustri i perspektiv Kunnskap Et høyteknologisk

Detaljer

Vedtak om endring av tillatelse til produksjon - Jotun

Vedtak om endring av tillatelse til produksjon - Jotun Esso Norge AS Postboks 60 4064 STAVANGER Oslo, 08.07.2016 Deres ref.: S-38364 Vår ref. (bes oppgitt ved svar): 2016/61 Saksbehandler: Solveig Aga Solberg Vedtak om endring av tillatelse til produksjon

Detaljer

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 6608/10-17S Cape Vulture

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 6608/10-17S Cape Vulture Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 6608/10-17S Cape Vulture Gradering: Open Status: Final Side 1 av 40 Tittel: Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 6608/10-17S Cape Vulture Dokumentnr.:

Detaljer

ESRA seminar Rate- og varighetsberegninger som grunnlag for dimensjonering av beredskap Hva skal man dimensjonere for?

ESRA seminar Rate- og varighetsberegninger som grunnlag for dimensjonering av beredskap Hva skal man dimensjonere for? ESRA seminar 22.03.12 Rate- og varighetsberegninger som grunnlag for dimensjonering av beredskap Hva skal man dimensjonere for? Managing the future today Forandret Macondo verden? 779000 m3 fordelt på

Detaljer

Dimensjonering av beredskap i kystog strandsonen. Goliatfeltet

Dimensjonering av beredskap i kystog strandsonen. Goliatfeltet Dimensjonering av beredskap i kystog strandsonen Goliatfeltet Tittel: Dimensjonering av beredskap i kyst- og strandsonen - Goliatfeltet Prosjektansvarlig: Stein Thorbjørnsen Emneord: Oljevern, beredskapsplan,

Detaljer

DET NORSKE VERITAS. Rapport Miljørisikoanalyse (MRA) for Oseberg Sør feltet i Nordsjøen. Statoil ASA

DET NORSKE VERITAS. Rapport Miljørisikoanalyse (MRA) for Oseberg Sør feltet i Nordsjøen. Statoil ASA Rapport Miljørisikoanalyse (MRA) for Oseberg Sør feltet i Nordsjøen Statoil ASA Rapportnr./ Rev. 00, 2014-01-31 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE SAMMENDRAG... 1 DEFINISJONER OG FORKORTELSER... 3 1 INNLEDNING...

Detaljer

Miljørisiko- og Beredskapsanalyse for avgrensningsbrønn 7222/10-1 Svanefjell appraisal i PL659 i Barentshavet

Miljørisiko- og Beredskapsanalyse for avgrensningsbrønn 7222/10-1 Svanefjell appraisal i PL659 i Barentshavet Memo til: Memo Nr.: 116WXS0B-7/ HELOS Aker BP v/nina Aas Fra: Helene Østbøll Dato: 2018-01-19 Skrevet av: Helene Østbøll og Odd Willy Brude (QA) Miljørisiko- og Beredskapsanalyse for avgrensningsbrønn

Detaljer

Oppdatering av miljørisikoog beredskapsanalysen for Edvard Grieg-feltet i forbindelse med tilknytning fra Ivar Aasen-feltet

Oppdatering av miljørisikoog beredskapsanalysen for Edvard Grieg-feltet i forbindelse med tilknytning fra Ivar Aasen-feltet Oppdatering av miljørisikoog beredskapsanalysen for Edvard Grieg-feltet i forbindelse med tilknytning fra Ivar Aasen-feltet Lundin Norway AS Rapport Nr.: 2016-0036, Rev 00 Dokument Nr.: Lundin rapportnr.

Detaljer

Oppsummering av miljørisikoanalyse samt beredskapsanalyse for letebrønn 30/11-11 Krafla Main Statfjord

Oppsummering av miljørisikoanalyse samt beredskapsanalyse for letebrønn 30/11-11 Krafla Main Statfjord Oppsummering av miljørisikoanalyse samt beredskapsanalyse for letebrønn 30/11-11 Krafla Main Statfjord 1 Title: Oppsummering av miljørisikoanalyse samt beredskapsanalyse for letebrønn 30/11-11 Krafla Main

Detaljer

Miljørisikoanalyse (MRA) for transportrørledningene fra Ivar Aasen-feltet til Edvard Grieg-feltet Det norske oljeselskap ASA

Miljørisikoanalyse (MRA) for transportrørledningene fra Ivar Aasen-feltet til Edvard Grieg-feltet Det norske oljeselskap ASA Miljørisikoanalyse (MRA) for transportrørledningene fra Ivar Aasen-feltet til Edvard Grieg-feltet Det norske oljeselskap ASA Report No.: 2015-1235, Rev. 00 Document No.: 1XKNVML-2 Date: 2016-01-15 Innholdsfortegnelse

Detaljer

Produksjon og drift av Edvard Grieg

Produksjon og drift av Edvard Grieg Lundin Norway AS Postboks 247 1326 LYSAKER Oslo, 16.12.2015 Att: Deres ref.: [Deres ref.] Vår ref. (bes oppgitt ved svar): 2013/4081 Saksbehandler: Angelika Baumbusch Produksjon og drift av Edvard Grieg

Detaljer

Oppfølging av norsk beredskapsutvikling basert på Macondoutslippet

Oppfølging av norsk beredskapsutvikling basert på Macondoutslippet Oppfølging av norsk beredskapsutvikling basert på Macondoutslippet Når ulykker truer miljøet 17. februar 2011 Sjefingeniør Kirsti Natvig Beredskap i kyst og strandsone 15. april 2010 Oppdateringen av kunnskapsgrunnlaget

Detaljer

DET NORSKE VERITAS. Rapportnr

DET NORSKE VERITAS. Rapportnr Rapport Grunnlagsrapport. Oppdatering av faglig grunnlag for forvaltningsplanen for Barentshavet og områdene utenfor Lofoten (HFB). Oljedriftsmodellering, Rapportnr. 2010-0241 Innholdsfortegnelse FORORD...

Detaljer

Miljørisikoanalyse (MRA) for Snorre-feltet i Nordsjøen, inkludert Snorre Expansion Project (SEP)

Miljørisikoanalyse (MRA) for Snorre-feltet i Nordsjøen, inkludert Snorre Expansion Project (SEP) Miljørisikoanalyse (MRA) for Snorre-feltet i Nordsjøen, inkludert Snorre Expansion Project (SEP) STATOIL ASA Rapportnr.: 2017-0677, Rev. 00 Dokumentnr.: 115DB914-3 Dato: 2017-09-15 Innholdsfortegnelse

Detaljer

UTSLIPPSDIAMETER (RELEASE DIAMETER)

UTSLIPPSDIAMETER (RELEASE DIAMETER) UTSLIPPSDIAMETER (RELEASE DIAMETER) Parameter navn Beskrivelse Release diameter The diameter of the release pipe in meters Standard verdi uten restriksjoner (cm) 47,63 Standardverdi med restriksjoner (cm)

Detaljer

Oppsummering av miljørisikoanalyse samt beredskapsanalyse for letebrønn 7319/12-1 Pingvin

Oppsummering av miljørisikoanalyse samt beredskapsanalyse for letebrønn 7319/12-1 Pingvin Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 1 av 70 Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 2 av 70 Innhold 1 Sammendrag... 5 2 Innledning... 5 2.1 Definisjoner og forkortelser... 5 2.2

Detaljer

Produksjon på Trym. Bakgrunn. Dong E&P Energy Norge AS Postboks 450 Sentrum 4002 STAVANGER. Att: Morten A. Torgersen

Produksjon på Trym. Bakgrunn. Dong E&P Energy Norge AS Postboks 450 Sentrum 4002 STAVANGER. Att: Morten A. Torgersen Dong E&P Energy Norge AS Postboks 450 Sentrum 4002 STAVANGER Att: Morten A. Torgersen Klima- og forurensningsdirektoratet Postboks 8100 Dep, 0032 Oslo Besøksadresse: Strømsveien 96 Telefon: 22 57 34 00

Detaljer

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 6706/12-3 Roald Rygg

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 6706/12-3 Roald Rygg Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 6706/12-3 Roald Rygg Gradering: Åpen Status: Final Side 2 av 37 Innholdsfortegnelse 1 Sammendrag... 4 2 Innledning... 5 2.1 Definisjoner og forkortelser...

Detaljer

Beredskapsanalyse: Johan Sverdrup

Beredskapsanalyse: Johan Sverdrup Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 1 av 28 Tittel: Beredskapsanalyse: Johan Sverdrup Dokumentnr.: Kontrakt: Prosjekt: Gradering: Åpen Utløpsdato: Distribusjon: Kan distribueres fritt Status

Detaljer

Petroleumsindustriens beredskap mot akutt forurensning

Petroleumsindustriens beredskap mot akutt forurensning Norsk olje og gass Postboks 8065 4068 STAVANGER Klima- og forurensningsdirektoratet Postboks 8100 Dep, 0032 Oslo Besøksadresse: Strømsveien 96 Telefon: 22 57 34 00 Telefaks: 22 67 67 06 E-post: postmottak@klif.no

Detaljer

DET NORSKE VERITAS. Rapport Miljørisikoanalyse for Dagny & Eirin feltet i PL029 i Nordsjøen. Statoil ASA

DET NORSKE VERITAS. Rapport Miljørisikoanalyse for Dagny & Eirin feltet i PL029 i Nordsjøen. Statoil ASA Rapport Miljørisikoanalyse for Dagny & Eirin feltet i PL029 i Nordsjøen Statoil ASA Rapportnr./ Rev. 00, 2012-05-14 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE SAMMENDRAG... 1 DEFINISJONER OG FORKORTELSER... 2

Detaljer

Rapport Miljørisikoanalyse for utbygging av Edvard Grieg-feltet i PL338 i Nordsjøen. Lundin Norway AS. Lundin rapportnr E-DNVAS-000-S-CA-00001

Rapport Miljørisikoanalyse for utbygging av Edvard Grieg-feltet i PL338 i Nordsjøen. Lundin Norway AS. Lundin rapportnr E-DNVAS-000-S-CA-00001 Rapport Miljørisikoanalyse for utbygging av Edvard Grieg-feltet i PL338 i Nordsjøen Lundin Norway AS Lundin rapportnr. 23380E-DNVAS-000-S-CA-00001 Rapportnr./DNV Referansenr.: 2013-1737 / 1689ZWB-15 Rev.

Detaljer

Dimensjonering av oljevernberedskapen i kyst- og strandsonen for produksjonsboring på Goliatfeltet

Dimensjonering av oljevernberedskapen i kyst- og strandsonen for produksjonsboring på Goliatfeltet Dimensjonering av oljevernberedskapen i kyst- og strandsonen for produksjonsboring på Goliatfeltet Beredskapsforum, Helsfyr 20. mars 2013 Ole Hansen, Eni Norge www.eninorge.com Innhold 1. Nye operative

Detaljer

Beredskapsanalyse for Tordisfeltet - nov 2014

Beredskapsanalyse for Tordisfeltet - nov 2014 Gradering: Open Status: Final Side 1 av 27 Tittel: Beredskapsanalyse for Tordisfeltet - nov 2014 Dokumentnr.: Kontrakt: Prosjekt: Gradering: Open Utløpsdato: Distribusjon: Fritt Status Final Utgivelsesdato:

Detaljer

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 6407/7-9 Njord NF2

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 6407/7-9 Njord NF2 Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 6407/7-9 Njord NF2 Gradering: Open Status: Final Side 1 av 46 Tittel: Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 6407/7-9 Njord NF2 Dokumentnr.: Kontrakt:

Detaljer

DET NORSKE VERITAS. Rapport Miljørisikoanalyse (MRA) for utbygging og drift av 16/2-6 Johan Sverdrup feltet i PL265 og PL501 i Nordsjøen.

DET NORSKE VERITAS. Rapport Miljørisikoanalyse (MRA) for utbygging og drift av 16/2-6 Johan Sverdrup feltet i PL265 og PL501 i Nordsjøen. Rapport Miljørisikoanalyse (MRA) for utbygging og drift av 16/2-6 Johan Sverdrup feltet i PL265 og PL501 i Nordsjøen Statoil ASA Rapportnr./ Rev. 00, 2014-06-20 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE SAMMENDRAG...

Detaljer

Denne siden inneholder ikke informasjon

Denne siden inneholder ikke informasjon 2 Denne siden inneholder ikke informasjon 3 INNHOLD 1. SAMMENDRAG... 4 2. INNLEDNING... 6 3. REVISJON AV OPPRINNELIG SØKNAD... 7 3.1 Flytting av boreperiode... 7 3.2 Flytting av borelokasjon... 7 3.2.1

Detaljer

OLF / NOFO VEILEDER FOR MILJØRETTET BEREDSKAPSANALYSER

OLF / NOFO VEILEDER FOR MILJØRETTET BEREDSKAPSANALYSER OLF / NOFO VEILEDER FOR MILJØRETTET BEREDSKAPSANALYSER 16.06.2007 1 SAMMENDRAG... 1 2 INNLEDNING... 2 2.1 Analysegang 2 2.2 Formål med veiledningen 3 2.3 Oppbygging av veilederen 3 2.4 Organisering av

Detaljer

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 7220/2-1 Isfjell

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 7220/2-1 Isfjell 7220/2-1 Isfjell Gradering: Open Status: Final Side 1 av 32 Tittel: Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn Dokumentnr.: Kontrakt: Prosjekt: Gradering: Open Utløpsdato: Distribusjon: Fritt Status

Detaljer

FORSKRIFT OM STYRING I PETROLEUMSVIRKSOMHETEN (STYRINGSFORSKRIFTEN)

FORSKRIFT OM STYRING I PETROLEUMSVIRKSOMHETEN (STYRINGSFORSKRIFTEN) FORSKRIFT OM STYRING I PETROLEUMSVIRKSOMHETEN (STYRINGSFORSKRIFTEN) Petroleumstilsynet (Ptil) Statens forurensingstilsyn (SFT) Sosial- og helsedirektoratet (SHDIR) INNHOLD KAP I STYRING AV RISIKO...3 1

Detaljer

Forskerseminar Havet og kysten PROOFNY & OLF. Toril Røe Utvik Einar Lystad

Forskerseminar Havet og kysten PROOFNY & OLF. Toril Røe Utvik Einar Lystad Forskerseminar Havet og kysten PROOFNY & OLF Toril Røe Utvik Einar Lystad Rapportering av utslipp Rapporteringsfrist 1. mars Felles tall for Klif, OD og OLF Viser statistikk for: Produsert olje, kondensat

Detaljer

Miljørisiko- og beredskapsanalyse

Miljørisiko- og beredskapsanalyse Miljørisiko- og beredskapsanalyse Brønn 31/10-1 (Lupus) i PL 507 Tullow Oil Norge AS Akvaplan-niva AS Rådgivning og forskning innen miljø og akvakultur Org.nr: NO 937 375 158 MVA Framsenteret 9296 Tromsø

Detaljer

Oppsummert MRA og beredskapsanalyse for letebrønn 7125/4-3 Ensis

Oppsummert MRA og beredskapsanalyse for letebrønn 7125/4-3 Ensis letebrønn 7125/4-3 Ensis Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: 2014-06-21 Side 1 av 43 Tittel: Oppsummert MRA og beredskapsanalyse for Dokumentnr.: Kontrakt: Prosjekt: Gradering: Distribusjon:

Detaljer

Beredskapsanalyse Gudrunfeltet

Beredskapsanalyse Gudrunfeltet Analyse av feltspesifikke krav til beredskap mot akutt forurensning, fra åpent hav til kyst- og strandsone Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: 2018-04-08 Side 1 av 18 Tittel: Beredskapsanalyse

Detaljer

SAMMENDRAG ENI NORGE AS MILJØRETTET RISIKO- OG BEREDSKAPSANALYSE BRØNN 7122/7-3 BRØNN 7122/7-4 BRØNN 7122/7-5 NOFO

SAMMENDRAG ENI NORGE AS MILJØRETTET RISIKO- OG BEREDSKAPSANALYSE BRØNN 7122/7-3 BRØNN 7122/7-4 BRØNN 7122/7-5 NOFO NOFO SAMMENDRAG MILJØRETTET RISIKO- OG BEREDSKAPSANALYSE BRØNN 7122/7-3 BRØNN 7122/7-4 BRØNN 7122/7-5 ENI NORGE AS RAPPORT NR: 1205-05-01 MÅNED: 02-05 Rev.: 00 INNHOLDSFORTEGNELSE INNHOLDSFORTEGNELSE

Detaljer

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 30/11-14 A & B Slemmestad/Haraldsplass

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 30/11-14 A & B Slemmestad/Haraldsplass Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 30/11-14 A & B Slemmestad/Haraldsplass Gradering: Open Status: Final Side 1 av 43 Tittel: Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 30/11-14 A & B

Detaljer

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 6507/3-12 Mim

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 6507/3-12 Mim Classification: Open Status: Final Expiry date: 2017-12-31 Page 1 of 57 Title: Miljørisiko - og beredskapsanalyse for letebrønn 6507/3-12 Mim Document no. : Contract no.: Project: Classification: Distribution:

Detaljer

Miljørisikoanalyse (MRA) for Snorre-feltet i Nordsjøen, inkludert Snorre Expansion Project (SEP)

Miljørisikoanalyse (MRA) for Snorre-feltet i Nordsjøen, inkludert Snorre Expansion Project (SEP) Miljørisikoanalyse (MRA) for Snorre-feltet i Nordsjøen, inkludert Snorre Expansion Project (SEP) STATOIL ASA Rapportnr.: 2017-0677, Rev. 00 Dokumentnr.: 115DB914-3 Dato: 2017-09-11 Prosjektnavn: MRA Snorre

Detaljer

Vurdering av utblåsningsrater for oljeproduksjonsbrønn på Edvard Grieg feltet

Vurdering av utblåsningsrater for oljeproduksjonsbrønn på Edvard Grieg feltet NOTAT TIL: Geir Olav Fjeldheim Lundin Norway AS NOTAT NR.: 1689ZWB-14/ RAKRU FRA: DNV KOPI: DATO: 2013-09-16 SAKSBEH.: Randi Kruuse-Meyer Vurdering av utblåsningsrater for oljeproduksjonsbrønn på Edvard

Detaljer

Oljeforurensningsscenario:

Oljeforurensningsscenario: NOKIOS 2012 workshop: Nasjonal infrastruktur for stedsbasert informasjon som plattform for innovasjon Trondheim, 30. oktober 2012 Oljeforurensningsscenario: Hvordan kan en avansert simuleringsmodell for

Detaljer

Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser

Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser Veiledning for miljørettede beredskapsanalyser Etablert: 16.06.2007 Revisjon nr: 04 Rev. dato: 16.08.2013 Side: 1 Forord Denne veiledningen er utarbeidet av Norsk olje og gass fagnettverk for miljørisiko

Detaljer

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 34/8-16 S Tarvos

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 34/8-16 S Tarvos Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 34/8-16 S Tarvos Gradering: Open Status: Draft Side 1 av 39 Tittel: Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 34/8-16 S Tarvos Dokumentnr.: Kontrakt:

Detaljer

DET NORSKE VERITAS. Rapport Beredskapsanalyse (BA) for Edvard Grieg feltet i PL338 i Nordsjøen. Lundin Norway AS

DET NORSKE VERITAS. Rapport Beredskapsanalyse (BA) for Edvard Grieg feltet i PL338 i Nordsjøen. Lundin Norway AS Rapport Beredskapsanalyse (BA) for Edvard Grieg feltet i PL338 i Nordsjøen Lundin Norway AS Rapportnr./DNV Referansenr.: 202-487 / 5WYXVZ- Rev. 00, 202-2-2 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE SAMMENDRAG...

Detaljer

Miljørisiko- og beredskapsanalyse

Miljørisiko- og beredskapsanalyse Miljørisiko- og beredskapsanalyse Brønn 7224/2 (Kvalross) i PL 611 Wintershall Norge AS Akvaplan-niva AS Rådgivning og forskning innen miljø og akvakultur Org.nr.: NO 937 375 158 MVA Framsenteret 9296

Detaljer

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 16/1-28 Lille Prinsen

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 16/1-28 Lille Prinsen 16/1-28 Lille Prinsen Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: 2018-12-31 Side 1 av 48 Tittel: Miljørisiko - og beredskapsanalyse for letebrønn 16/1-28 Lille Prinsen Dokumentnr.: Kontrakt: Prosjekt:

Detaljer

Beredskapsanalyse: Visundfeltet Analyse av feltspesifikke krav til beredskap mot akutt forurensning, fra åpent hav til kystsone

Beredskapsanalyse: Visundfeltet Analyse av feltspesifikke krav til beredskap mot akutt forurensning, fra åpent hav til kystsone Analyse av feltspesifikke krav til beredskap mot akutt forurensning, fra åpent hav til kystsone Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 1 av 26 Tittel: Beredskapsanalyse: Visundfeltet Dokumentnr.:

Detaljer

Vurdering av miljørisiko og oljevernberedskap for utvinningsbrønn 7122/7-C-1 AH Goliat Snadd i PL 229

Vurdering av miljørisiko og oljevernberedskap for utvinningsbrønn 7122/7-C-1 AH Goliat Snadd i PL 229 Memo til: Memo Nr.: 113MODF3-1/ HABT John Eirik Paulsen, Eni Norge AS Fra: Rune Pedersen Dato: 2017-02-17 Kopi til: Erik Bjørnbom, Eni Norge AS Forfattet av: Kvalitetsikret av: Harald Bjarne Tvedt og Rune

Detaljer

Hvordan ivaretas og vektlegges hensynet til ytre miljø i risikoanalyser? Tore Sagvolden, Scandpower AS

Hvordan ivaretas og vektlegges hensynet til ytre miljø i risikoanalyser? Tore Sagvolden, Scandpower AS Hvordan ivaretas og vektlegges hensynet til ytre miljø i risikoanalyser? Tore Sagvolden, Scandpower AS Hvordan ivaretas og vektlegges hensynet til ytre miljø I risikoanalyser (offshore -olje og gass) Agenda:

Detaljer

Miljørisikoanalyse. Johan Castberg - produksjonsboring og drift Statoil ASA. Akvaplan-niva AS Rapport nr

Miljørisikoanalyse. Johan Castberg - produksjonsboring og drift Statoil ASA. Akvaplan-niva AS Rapport nr Miljørisikoanalyse Johan Castberg - produksjonsboring og drift Statoil ASA Akvaplan-niva AS Rådgivning og forskning innen miljø og akvakultur Org.nr.: NO 937 375 158 MVA Framsenteret, 9296 Tromsø Norge

Detaljer

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 35/11-16 Juv

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 35/11-16 Juv Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: 2015-03-18 Side 1 av 48 Tittel: Miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn Dokumentnr.: Kontrakt: Prosjekt: Gradering: Internal Distribusjon: Fritt i

Detaljer

Miljørisikoanalyse for avgrensningsbrønn 30/8-5 Tune Statfjord

Miljørisikoanalyse for avgrensningsbrønn 30/8-5 Tune Statfjord Miljørisikoanalyse for avgrensningsbrønn 30/8-5 Tune Statfjord Gradering: Open Status: Final Side 1 av 29 Innhold 1 Sammendrag... 4 2 Innledning... 4 2.1 Definisjoner og forkortelser... 4 2.2 Bakgrunn...

Detaljer

Miljørisiko i forbindelse med akutt forurensing ved Troll A plattformen og rørledninger til Kollsnes

Miljørisiko i forbindelse med akutt forurensing ved Troll A plattformen og rørledninger til Kollsnes Troll A plattformen og rørledninger til Kollsnes Gradering: Open Status: Final Utløpsdato: Side 1 av 6 Tittel: Miljørisiko i forbindelse med akutt forurensing ved Troll A plattformen og rørledninger til

Detaljer

HMS konferansen 2010 Reaksjonstid og beredskapspunkter- hva er mulig- hvem setter normene- hva er godt nok? Tor Greger Hansen Statoil ASA

HMS konferansen 2010 Reaksjonstid og beredskapspunkter- hva er mulig- hvem setter normene- hva er godt nok? Tor Greger Hansen Statoil ASA HMS konferansen 2010 Reaksjonstid og beredskapspunkter- hva er mulig- hvem setter normene- hva er godt Tor Greger Hansen Statoil ASA Onsdag 09. juni 2010 2010-06-08 mulig-hvem setter normene-hva er godt

Detaljer

Vanndyp og avstand til land: m dyp, km fra

Vanndyp og avstand til land: m dyp, km fra AKSJONSPLAN Aksjon mot akutt forurensning - Utarbeidet av Godkjent av Dato Kl 1. SITUASJONSBESKRIVELSE 1.1 Kort beskrivelse av hendelsen Kilden til utslippet Sted (posisjon) o N, o E Vanndyp og avstand

Detaljer

Utfordringer i oljevernberedskapen når aktiviteten beveger seg mot nord Når ulykker truer miljøet i nord 8. april 2014 Tore Killingland, Norsk olje

Utfordringer i oljevernberedskapen når aktiviteten beveger seg mot nord Når ulykker truer miljøet i nord 8. april 2014 Tore Killingland, Norsk olje Utfordringer i oljevernberedskapen når aktiviteten beveger seg mot nord Når ulykker truer miljøet i nord 8. april 2014 Tore Killingland, Norsk olje og gass 2 08.04.2014 - PRESENTATION TITLE. INSERT FROM

Detaljer

Deepwater Horizon Erfaringer og oppfølging

Deepwater Horizon Erfaringer og oppfølging Deepwater Horizon Erfaringer og oppfølging Ptil s brev av 23.4.2012 Sikkerhetsforum 6. juni 2012 Deepwater Horizon Erfaringer og oppfølging Agenda: Prosjekt oversikt og sammendrag Forebygging av storulykker

Detaljer

Barrierer mot utslipp har vi strenge nok krav?

Barrierer mot utslipp har vi strenge nok krav? Barrierer mot utslipp har vi strenge nok krav? Og i hvilken grad er det sammenheng mellom overordnete krav og systemkrav? Sikkerhetssystemkonferansen, 3. november 2011 Stein Hauge, SINTEF 1 Ny PDS-BIP

Detaljer