Miljørisikoanalyse og beredskapsanalyse for boring av 5 brønner på Oseberg Delta 2

Transkript

1 Vår dato Vår referanse Vår saksbehandler AU-EPN-D&W DWS Marie Sømme Ellefsen Deres dato Deres referanse Miljødirektoratet v/ Anne Grete Kolstad Postboks 5672 Sluppen 7485 Trondheim Side 1 av 2 Miljørisikoanalyse og beredskapsanalyse for boring av 5 brønner på Oseberg Delta 2 Vedlagt finnes gjeldende Miljørisikoanalyse (MRA) og Beredskapsanalyse (BA) for Oseberg Delta 2. Som forberedelse til den planlagte boringen og utbygningen av Oseberg Delta 2, har DNV på vegne av Statoil, utført en installasjonsspesifikk miljørisikoanalyse for feltet. Denne vil på et senere tidspunkt bli en del av en endelig miljørisikoananlyse for hele Oseberg Feltsenter som er under utarbeidelse. Grunnen til at man valgte denne løsningen skyldes tidskritiske frister for både utslippssøknad for Oseberg Delta 2 og samtykket for Songa Delta som skal gjennomføre boreoperasjonene på feltet. Resultatene som legges til grunn i analysen viser at miljørisikoen ved forventet aktivitetsnivå på satellitten Oseberg Delta 2 er innenfor Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier og det kan derfor konkluderes med at aktiviteten er akseptabel vurdert opp mot operatørens akseptkriterier for risiko. Videre har Statoil utarbeidet en beredskapsanalyse for operasjonene på Oseberg Delta 2. Statoils krav til beredskap mot akutt forurensning for Oseberg Delta 2 feltet er oppsummert i Tabell 4.1 Det er satt krav til 11 NOFO-systemer i barriere 1 og 2, med responstid på 3 timer for første system og fullt utbygd barriere 1 og 2 innen 24 timer. For barriere 3 og 4 settes det krav til kapasitet tilsvarende 11 Kystsystemer (type A eller B) og 16 Fjordsystemer (Type A eller B) innen 9,8 døgn. For barriere 5 settes det krav til kapasitet tilsvarende 18 strandrenselag vinterstid og 4 strandrenselag sommersitd innenfor de prioriterte områdene. Tabell 4-1: Oppsummering av krav til beredskap mot akutt oljeforurensning for Oseberg delta 2 feltet Barriere 1 2 Bekjempelse nær kilden og på åpent hav Systemer og responstid 11 NOFO-systemer Første system innen 3 timer, fullt utbygd barriere innen 24 timer. Barriere 3 4 Bekjempelse i kyst- og strandsone Systemer og responstid Kapasitet tilsvarende 2 NOFO systemer (tilsvarende 11 Kystsystemer (type A eller B) og 16 Fjordsystemer (type A eller B)) innen 9,8 døgn. Barriere 5 Strandsanering Antall strandrenselag og responstid Totalt behov for kapasitet tilsvarende 18 strandrenselag vinterstid og 4 strandrenselag sommerstid innenfor de prioriterte områdene. Personell og utstyr skal være klar til operasjon i aktuelt område innen de respektive drivtidene til områdene. Første respons innen 11 døgn, fullt utbygd barriere Selskap Postadresse Besøksadresse Telefon Internet Statoil ASA Forusbeen The Register of Business Enterprises NO MVA NO-4035 STAVANGER Norge Forus 4033 Stavanger Telefax

2 Vår dato Vår referanse Vår saksbehandler AU-EPN-D&W DWS Marie Sømme Ellefsen Deres dato Deres referanse innen 19 døgn Side 2 av 2 Miljøundersøkelser - Miljøundersøkelser igangsettes snarest mulig og senest innen 48 timer Beredskapsbehovet som fremkommer av beredskapsanalysen for Delta 2 på Oseberg feltet er noe større enn det som ligger inne i gjeldende oljeverneredskapsplan for Osebergfeltet. Dette med tanke på antall systemer og kapasiteter i Barriere 1-4. Barriere 5 (strandsanering) vil inkluderes i en full oppdatering av oljevernberedskapsplanen som planlegges etter at MRA for Oseberg feltsenter, Oseberg Øst og Oseberg C er fullført (vår 2014/før boring av Delta 2). Med vennlig hilsen Statoil ASA Selskap Postadresse Besøksadresse Telefon Internet Statoil ASA Forusbeen The Register of Business Enterprises NO MVA NO-4035 STAVANGER Norge Forus 4033 Stavanger Telefax

3 Beredskapsanalyse: Delta 2 Analyse av feltspesifikke krav til beredskap mot akutt forurensning, fra åpent hav til kyst- og strandsone Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 1 av 29

4 Tittel: Beredskapsanalyse: Delta 2 Dokumentnr.: Kontrakt: Prosjekt: Gradering: Distribusjon: Internal Fritt i Statoilkonsernet Utløpsdato: Status Final Utgivelsesdato: Rev. nr.: Eksemplar nr.: Forfatter(e)/Kilde(r): Stine Kooyman Omhandler (fagområde/emneord): Beredskap mot akutt forurensning, analyse, krav Merknader: Trer i kraft: Ansvarlig for utgivelse: Oppdatering: Myndighet til å godkjenne fravik: Fagansvarlig (organisasjonsenhet/ navn): Dato/Signatur: TPD TEX SSC EIA Endre Aas Utarbeidet (organisasjonsenhet/ navn): Dato/Signatur: TPD TEX SSC EIA ET Stine Kooyman Anbefalt (organisasjonsenhet/ navn): Dato/Signatur: TPD TEX SSC EIA Arne Myhrvold Godkjent (organisasjonsenhet/ navn): Dato/Signatur: TPD TEX SSC EIA Marianne B. Tangvald Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 2 av 29

5 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. Innhold 1 Innledning Definisjoner Ytelseskrav Metodikk Dimensjonering av barriere 1 og 2 nær kilden og på åpent hav Dimensjonering av barriere 3 og Dimensjonering av barriere Analysegrunnlag Utslippsscenarier Oljens egenskaper Utslippsscenarier Miljøbetingelser - oljevernressurser Operasjonslys Bølgeforhold - åpent hav Bølger i kystsonen Oljevernressurser utstyrsplassering og forutsetninger Resultater fra oljedriftsberegninger influensområder og stranding av emulsjon Administrative grenser/ berørte IUA Resultater - beredskapsbehov og responstider Barriere 1 og Mindre utslipp 100 m 3 punktutslipp Medium utslipp 2000 m 3 punktutslipp Dimensjonerende hendelse langvarig utblåsning m 3 /døgn Barriere 3 og Barriere 5 strandsanering Oppsummering av Statoils krav til beredskap mot akutt forurensning Referanser Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 3 av 29

6 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. 1 Innledning Denne beredskapsanalysen gjelder Delta 2 PL79 og 104 på Oseberg feltet. Oseberg feltet er et oljefelt som befinner seg 113 kilometer sørvest for øya Fedje og omkring 140 kilometer nordvest for Bergen. Oseberg er bygd ut i flere faser; feltsenteret med Oseberg A, B og D, Tune, Vestflanken og Delta, samt for satellitten Oseberg Delta 2. I den foreliggende analysen er det kun Delta 2 som er vurdert med hensyn til miljørisiko. Delta 2 feltet ligger sør for Osebergfeltet i den nordlige delen av Nordsjøen. Feltet er utbygget med en boremodul, førstestegseparasjon av olje og gass, og bostedsinnretning på en integrert stålinnretning. Det er i tillegg flere havbunnsrammer tilknyttet plattformen og dypet rundt lokasjonen er om lag 100 meter. Olje og gass fra Delta 2 vil blir prosessert på Oseberg feltsenter. Oljen blir derfra transportert i rørledning gjennom Oseberg Transport System til Sture-terminalen. Her blir oljen mellomlagret før den fraktes videre med tankskip. Gass blir transportert via Oseberg Gasstransport og inn i Stat-pipe. Det henvises til miljørisikoanalyse for Delta 2 [1] fra Definisjoner Barriere: Fellesbetegnelse for en samlet aksjon i et avgrenset område. En barriere kan ha flere delbarrierer, som igjen kan inkludere ett eller flere beredskapssystem. Barrierekapasitet: Summen av systemkapasitetene i en barriere. På samme måte som for systemkapasitet vil oppnåelse av barrierekapasitet forutsette at tilgangen til oljen er tilstrekkelig til at systemets kapasitet kan utnyttes fullt. Barriere-effektivitet: Prosentandel av overflateolje som samles opp av en barriere. Ved sidestilte system (bredt flak) vil barriereeffektiviteten maksimalt være lik systemeffektiviteten. Ved system etter hverandre (konsentrerte flak) vil barriere-effektiviteten kunne overstige systemeffektiviteten. Gangtid: Tiden det tar å frakte personell og utstyr med fartøy fra hentested (base) til stedet der aksjonen skal gjennomføres. Grunnberedskap 1 Kystsystem (type A eller B) og 1 Fjordsystem (type A eller B). IKV: Indre Kystvakt Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 4 av 29

7 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. IUA: Interkommunalt utvalg mot akutt forurensning Korteste drivtid: 95-persentilen i utfallsrommet for korteste drivtid til kysten. KYV: Kystverket NOFO: Norsk Oljevernforening for Operatørselskap OR-fartøy: Oil Recovery-fartøy som inngår i NOFO sin fartøyspool. OSRL: Oil Spill Response Limited Prioritert område: Til bruk i beredskapsplanleggingen er det definert arealer kalt prioriterte områder (basert på en vurdering av tidligere eksempelområder i NOFO). 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 områdene er derfor forhåndsdefinert som dimensjonerende for oljevernberedskapen. Responstid: Sammenlagt mobiliseringstid, klargjøringstid og gangtid. Størst strandet mengde: 95-persentilen i utfallsrommet for størst emulsjonsmengde til eksempelområdet. Systemkapasitet: Forventet oppsamlingsrate i m 3 /d for ett system; medregnet lossetid, ineffektiv tid, fritt vann, osv. System-effektivitet: Prosentandel av sveipet overflateolje som samles opp av ett system. Gjelder for ett NOFO-system. 3 Ytelseskrav Målet for oljevernberedskap er å redusere miljørisiko. For aktiviteten skal det etableres en beredskap mot akutt forurensning som tilfredsstiller de ytelseskrav som er definert av Statoil. Statoils ytelseskrav for de ulike barrierene er beskrevet under [2]. Barriere 1: Skal ha tilstrekkelig kapasitet til å kunne bekjempe beregnet emulsjonsmengde på sjø. Første system innen best oppnåelig responstid. Full kapasitet snarest mulig og senest innen 95-persentilen av korteste drivtid til land, basert på beregnet kapasitetsbehov. Statoil setter, som et minimum, krav til tilstrekkelig kapasitet til å bekjempe et oljeutslipp 500 m3 med ressurser som skal være klar for operasjon innen 5 timer etter at utslippet er oppdaget. Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 5 av 29

8 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. Barriere 2: Skal ha tilstrekkelig kapasitet til å kunne bekjempe den mengden emulsjon som passerer barriere 1 på grunn av operative begrensninger. Første system skal mobiliseres fortløpende etter at systemene i barriere 1 er mobilisert og med full kapasitet innen 95-persentilen av korteste drivtid til land. Barriere 3 og 4: Skal ha tilstrekkelig kapasitet til å kunne bekjempe 95-persentilen av maksimal strandet mengde emulsjon innen influensområdet. Systemene skal være mobilisert innen 95-persentil av korteste drivtid til land. Barriere 5: Skal ha tilstrekkelig kapasitet til å kunne bekjempe 95-persentilen av maksimalt strandet mengde emulsjon inn til et prioritert område. Personell og utstyr til strandsanering skal være klar til operasjon innen 95- persentilen av korteste drivtid inn til prioritert område for de berørte områder med kortere drivtid enn 20 døgn. En plan for grovrensning av forurenset strand skal utarbeides senest innen 7 døgn fra registrert påslag av oljeemulsjon. Grovrensing av de påslagsområder som prioriteres av operasjonsledelsen i samråd med aksjonsledelsen skal være gjennomført innen 100 døgn fra plan for grovrensning foreligger, forutsatt at dette kan gjennomføres på en sikkerhetsmessig forsvarlig måte. 4 Metodikk Statoils krav til beredskap mot akutt forurensning er satt ut fra Statoils forutsetninger og metode for beredskapsdimensjonering i alle barrierer [3,4], som også er i tråd med forutsetninger og metodikk som benyttes i Norsk Olje og Gass veiledning (tidligere OLF) [5] og NOFO [6]. Som grunnlag for analyse av kapasitet kan følgende systemer inngå i analysen og benyttes til bekjempelse av olje/emulsjon: Havgående NOFO-system Havgående Kystvaktssystem System Kyst A IKV System Kyst B KYV System Fjord A NOFO/Operatør System Fjord B IUA/KYV Dispergeringssystem (NOFO og OSRL) 4.1 Dimensjonering av barriere 1 og 2 nær kilden og på åpent hav Beredskapsanalysen for barriere 1 og 2, nær kilden og på åpent hav, er basert på utblåsningsrate for produksjon og bore og brønnkativiter og produserende oljetype. Beregninger er gjort for vintersesong og sommersesong. For dimensjonering av barriere 1 benyttes egenskaper (fordamping, naturlig nedblanding og vannopptak) for 2 timer gammel olje. Det grunnleggende prinsippet er at kapasiteten i de ulike barrierene skal være tilstrekkelig til å kunne håndtere emulsjonsmengden ved de gitte betingelsene. For dimensjonering av barriere 2 er det utført beregninger av antall systemer som kreves for å kunne bekjempe emulsjonsmengden som har passert barriere 1 pga redusert systemeffektivitet. Systemeffektiviteten er avhengig av Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 6 av 29

9 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. bølgehøyde og lysforhold, og varierer mellom de ulike områdene (Nordsjøen, Norskehavet og Barentshavet) på norsk sokkel. Disse dataene hentes fra NOFO sine nettsider. I beregningen av systembehov for barriere 2 benyttes oljeegenskaper for 12 timer gammel olje. Kravene til responstid er satt til best oppnåelig responstid for NOFO-fartøyer med mekanisk oppsamling til feltet, og er basert på avstand til oljevernressurser, gangfart for OR-fartøy, slepebåtkapasitet og gangfart for disse, mobilisering av oljevernutstyr om bord på OR-fartøy, og tilgang til personell på basene. I tillegg kommer en vurdering opp mot krav om etablering av barriere 1 og 2 senest innen korteste drivtid til land (95-persentil av korteste drivtid til land). 4.2 Dimensjonering av barriere 3 og 4 Beredskapsbehovet i barriere 3, 4 og 5 er basert på resultater fra oljedriftssimuleringer gjennomført for den spesifikke aktiviteten. Statoil legger til grunn et prinsipp, for å sikre robusthet og fleksibilitet i beredskapen, om at barriere 3 og 4 dimensjoneres slik at hvert prioritert område som er berørt av stranding (ifølge oljedriftssimuleringer) skal kunne ha tilgang til grunnberedskap. Grunnberedskap er definert som 1 Kystsystem (type A eller B) og 1 Fjordsystem (type A eller B). Beredskapsressursene skal brukes der det er mest hensiktsmessig og er ikke begrenset til de prioriterte områdene. Prinsippet om grunnberedskap medfører at Statoil dimensjonerer for både volumer og utstrekning av strandet emulsjon. Statoil stiller krav til at beredskapen i barriere 3 og 4 skal være etablert innen 95-persentilen av korteste drivtid til land. 4.3 Dimensjonering av barriere 5 For barriere 5, bekjempelse av strandet olje, er det beregnet behov for antall strandrenselag med tilstrekkelig kapasitet til å kunne bekjempe 95-persentilen av maksimalt strandet mengde emulsjon til prioriterte områder. Statoil stiller krav til at beredskapen i barriere 5 skal være etablert innen 95-persentilen av korteste drivtid til land til hvert prioritert område. 5 Analysegrunnlag 5.1 Utslippsscenarier Tabell 5-1 gir en oversikt over utslippsscenarier som er lagt til grunn for beredskapsanalysen for Delta 2: Tabell 5-1 Utslippsscenarier ved Delta 2 Type utslipp Kilde Referanse bakgrunn for rate/volum Utblåsning m 3 /døgn Langvarig utblåsning fra reservoar Beregnet ut fra utblåsningsrater fra boring på Delta 2*. Middels utslipp 2000 m 3 punktutslipp Mindre utslipp 100 m 3 punktutslipp Eksempel; lekkasje fra brønn eller lasteslange Eksempel; lekkasje fra lasteslange Volum bestemt ut fra faglig vurdering og informasjon fra miljørisikoanalyse [1] Volum bestemt ut fra faglig vurdering og informasjon fra miljørisikoanalyse [1] Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 7 av 29

10 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. *den dimensjonerende raten er valgt på grunnlag av vektet borerate (høyaktivitetsår), da denne raten var høyere enn P90. Dette for å gi en mer robust beredskap på et konservativt grunnlag. 5.2 Oljens egenskaper På Delta 2 forventes det Oseberg Sør-olje. Det er gjennomført et nytt forvitringsstudie[8] for oljen i forbindelse med oppdateringen av Oseberg Sør miljørisikoanalysen i 2014 [1]. Til bruk for beregning av beredskapsbehov og som underlag for oljedriftssimuleringene [1] er Oseberg Sør oljen benyttet. Tabell 5-2 Forvitringsegenskaper til Oseberg Sør oljen Parameter Oseberg Sør olje Vinter, Temperatur 5 ºC, 10 m/s vind Sommer, Temperatur 15 ºC, 5 m/s vind Vanninnhold (%) 2 timer timer Fordampning (%) 2 timer timer Nedblanding (%) 2 timer timer 13 1 Viskositet av emulsjon (cp) 2 timer timer Data i tabellen er hentet fra NOFOs database for forvitringsdata [6]. Oseberg Sør råolje har et stivnepunkt på 9 C og kan forårsake at råoljen stivner på havoverflaten. Den ferske råoljen danner stabile emulsjoner med vann og forblir stabil over flere dager på sjøen. Oseberg Sør råolje er forventet til å være kjemisk dispergerbar under både sommer- (13 C) og vinterforhold (5 C), men trenger tilført energi for å øke effektiviteten av dispergering. Det er forventet at Oseberg Sør råolje har potensiale for kjemisk dispergering med noe redusert effektivitet både vinter og sommerstid, men dette krever bølgeenergi for virkning selv ved en viskositet lavere enn cp. 5.3 Utslippsscenarier Tabell 5-1 viser hvilke scenarier som er benyttet for Delta 2. Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 8 av 29

11 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. 5.4 Miljøbetingelser - oljevernressurser Ytelsen til enhetene som inngår i en aksjon mot akutt forurensning målt i bekjempet mengde oljeemulsjon pr. døgn, er en funksjon av følgende forhold: - Andel av tiden enheten kan operere (mørke/redusert sikt og bølgeforhold) - Effektiviteten innen operasjonsvinduet (relatert til ulike bølgeforhold, eller antatt konstant) - Opptaks-/bekjempelseskapasitet under operasjon - Lagringskapasitet for oppsamlet olje (kun relevant for opptakssystemer) - Frekvens og varighet av driftsstans (overføring av oppsamlet olje, plunder og heft) - Andel av tiden hvor tilgangen/tilflyten av olje til lense er mindre enn oljeopptakerens kapasitet (for mekanisk bekjempelse) eller hvor emulsjonen har en fordeling som gjør at dispergeringsmiddel ikke kan påføres med optimal effektivitet. Funksjonene er brukt i Statoil sin kalkulator for beregning av beredskapsbehov i alle barrierer. Kapasiteten til havgående opptakssystem i NOFO-klasse som brukes i beregningene er 2400 m3/døgn (for oljer under 30000cP). Kapasiteten til havgående dispergeringssystem i NOFO-klasse er satt til 1950 m3/døgn. Funksjonene som er områdespesifikke er omtalt i det følgende. For flere detaljer henvises det til Statoils metode for beredskapsdimensjonering i alle barrierer [4] Operasjonslys Andel operasjonslys inngår i beregning av ytelsen og effektiviteten til enhetene som inngår i en aksjon mot akutt forurensning. Statoil har valgt å beregne operasjonslys for 5 regioner, se Figur 1. For Delta 2 (region 2) er operasjonslys oppsummert i Tabell 4. Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 9 av 29

12 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. Figur 5-1: Regioner brukt for beregning av operasjonslys Tabell 5-3 Andel operasjonslys i region 2 Vinter Vår Sommer Høst År Operasjonslys 38,1% 65,8 % 80,3% 49,5% 58,4 % Bølgeforhold - åpent hav Bølgeforhold på åpent hav inngår i beregning av effektiviteten og ytelsen til enhetene som inngår i en aksjon mot akutt forurensning i barriere 1 og 2. Statoil har bølgedata for 27 stasjoner, som vist i Figur 2. Stasjon 7 og 8 er antatt å best representere bølgeforholdene ved Delta 2. Antatt gjennomsnittlig opptakseffektivitet for NOFO- og Kystvaktsystem (som kan brukes i både barriere 1 og 2) er oppsummert i Tabell 5-1. Antatt andel av tiden hvor bølgeforholdene tillater operasjon er oppsummert i Tabell 5-5. Figur 5-2: Stasjoner brukt i beregning av bølgeforhold for åpent hav Tabell 5-4 Gjennomsnittlig opptakseffektivitet, gitt bølgeforhold ved Delta 2 (antatt stasjon 7 og 8) Vinter Vår Sommer Høst År NOFO-system 47,6 % 64,5 % 77,2% 57,9% 61,8% Kystvakt-system 34,4% 53,4% 69,2% 46,2% 50,8% Tabell 5-5 Andel av tiden hvor bølgeforholdene tillater operasjon, gitt bølgeforhold ved Delta 2 (antatt stasjon 7 og 8) Vinter Vår Sommer Høst NOFO-system (Hs < 4 m) 72,1 % 89,6% 99,0% 83,9% NOFO-dispergering (Hs < 4 m) 72,1% 89,6% 99,0% 83,9% Kystvakt-system (Hs < 3 m) 51,2% 76,3% 95,0% 67,5% Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 10 av 29

13 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr Bølger i kystsonen Bølgeforhold i kystsonen inngår i beregning av effektiviteten og ytelsen til enhetene som inngår i en aksjon mot akutt forurensning i barriere 3 og 4. Statoil har bølgedata for 5 stasjoner, som vist i Figur 3. Stasjon 4 og 3 er antatt mest konservative mtp å representere bølgeforholdene i henholdsvis kyst- og fjordsystem. Antatt gjennomsnittlig opptakseffektivitet for kyst- og fjordsystem er oppsummert i Tabell 7. Antatt andel av tiden hvor bølgeforholdene tillater operasjon er oppsummert i Tabell 8. Figur 5-3: Stasjoner brukt i beregning av bølgeforhold i kystsonen Tabell 5-6 Gjennomsnittlig opptakseffektivitet gitt bølgeforhold ved stasjon 4 (kystsystem) og 3 (fjordsystem) Vinter Vår Sommer Høst År Kyst-system 38,5 % 54,5 % 65,3 % 47,4 % 51,4 % Fjord-system 65,6 % 65,9 % 71,6 % 67,6 % 67,7 % Tabell 5-7 Andel av tiden hvor bølgeforholdene tillater operasjon for kyst- og fjordsystem, gitt bølgeforhold ved stasjon 4 og 3 Vinter Vår Sommer Høst Kyst-system (Hs < 1,5 m) 56,4 % 78,1 % 93,2 % 68,1 % Fjord-system (Hs < 1 m) 91,4 % 91,7 % 99,5 % 94,1 % Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 11 av 29

14 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr Oljevernressurser utstyrsplassering og forutsetninger Figur 5-4 viser plasseringen av NOFO-utstyr per mai Avstanden fra aktuelle oljevernressurser til Delta 2 er brukt som grunnlag for beredskapsanalysen. Figur 5-4: NOFOs utstyrsoversikt per mai 2014 Tabell 5-8 Avstander fra Oseberg/ Delta 2 til oljevernressurser benyttet i analysen Oljevernressurser Lokasjon Avstand fra Oseberg Sør (nm) Esvagt Stavanger Oseberg 11 Havila Troll Troll 33 Stril Herkules Tampen 55 Ocean Alden Gjøa 65 Mongstad NOFO base Mongstad 71 Stril Power Balder 72 Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 12 av 29

15 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. Stavanger NOFO base Tananger 122 Esvagt Bergen Sleipner 123 Stril Mariner Ula Gyda Tamber 204 Kristiansund NOFO base Kristiansund 216 Skandi Hugen Ekofisk 231 Stril Merkur Avløserfartøy 309* Stril Poseidon Haltenbanken 309 *antatt posisjon Haltenbanken Tabell 5-9 Avstander fra Oseberg Sør tilredningsskøyter benyttet i analysen Lokasjon Avstand fra Oseberg/Delta 2 (nm) Egersund 152 Haugesund 176 Kleppestø 72 Måløy 114 Kristiansund 216 Tabell 5-10 Forutsetninger benyttet i analysen for beregning av beredskapsbehov i barriere 1 og 2 Gangfart, OR-fartøy 14 knop Mobilisering, klargjøring, lasting 10 timer og lossing på base system 1 fra NOFO-base Mobilisering av system 2 fra 30 timer NOFO-base Mobilisering av system 3 fra 48 timer NOFO-base Avgivelsestid for Tampen: 1 time beredskapsfartøyer Troll/Oseberg: 1 time - første system, 1 time - andre system Balder: 6 timer Haltenbanken: 1 time Gjøa: 4 timer Sleipner/Volve: 3 timer Ula/Gyda: 6 timer Ekofisk/Sør-feltene: 6 timer Esvagt Aurora: 4 timer Responstid for slepefartøy Slepefartøy fra NOFO-pool: 24 timer Redningsskøyter: 20 knop hastighet, 2 timer Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 13 av 29

16 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. Tid til å sette lensene ut på vannet frigivelsestid. Egersund Haugesund Kleppestø Måløy Kristiansund N Rørvik Ballstad Sørvær Båtsfjord Vadsø 1 time 5.5 Resultater fra oljedriftsberegninger influensområder og stranding av emulsjon Influensområdet til Delta 2 er vist i Figur 5-5. Figurene er hentet fra miljørisikoanalysen for Delta 2 [1]. Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 14 av 29

17 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. Figur 5-5 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra Oseberg Sør feltet i hver sesong. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 15 av 29

18 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. Figur 5-6 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra Delta 2 feltet i hver sesong. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 16 av 29

19 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. Figur 5-7 Sannsynligheten for treff av oljemengder; tonn, tonn, tonn eller > 1000 tonn i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra Delta 2 feltet og basert på helårsstatistikk. Influensområdet er Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 17 av 29

20 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter (stokastisk simulering). Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning. Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 18 av 29

21 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. Figur 5-8 Sannsynligheten for treff av oljemengder; tonn, tonn, tonn eller > 1000 tonn i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra Delta 2 feltet og basert på helårsstatistikk. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter (stokastisk simulering). Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning. Oljedriftssimuleringene som er utført for Delta 2 [1] viser at 95-persentilen av korteste drivtid til land er 9,8 døgn i vintersesongen og 11,4 døgn i sommersesongen. 95-persentilen av størst strandet emulsjonsmengde er tonn og tonn for hhv vintersesong og sommersesong. Resultatene er oppsummert i Tabell 5-3. Tabell 5-11 Korteste drivtid til land og strandingsmengder (høyaktivitetsår) av olje/emulsjon for Oseberg Sør gitt et overflate- og sjøbunnsutslipp (95 persentiler). Persentil Strandet emulsjon (tonn) Drivtid (døgn) Sommer Vinter Sommer Vinter ,4 9,8 Innenfor influensområdet er det 7 prioriterte områder (tabell 5-4), med drivtid kortere enn 20 døgn. Strandingstatistikk er gitt i Tabel 13. Dette er områdene Atløy Værlandet, Runde, Smøla, Sandøy, Stadtlandet, Sverslingsosen Skorpa, og Ytre Sula. Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 19 av 29

22 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. Figur 5-9 Lokasjon av eksempelområdene langs norskekysten (NOFOs eksempelområder) relevant for Delta 2 og Oseberg feltsenter (A) Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 20 av 29

23 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. Tabell 5-12 Prioriterte områder som blir truffet av olje/emulsjon gitt et utslipp fra Delta 2 under boring eller annen aktivitet fordelt på sommer- og vintersesongen (95-persentil). Kun prioriterte område med strandingssannsylighet større enn 5 %, med kortest strandingstid og størst mengde strandet oljeemulsjon er vist. Korteste strandingstid og størst mengde strandet oljeemulsjon er representert ved 95-persentilen. Prioritert område Strandet emulsjon (tonn) Sommer Drivtid (døgn) Strandet masse (tonn) Vinter Drivtid (Døgn) Atløy Værlandet , ,5 Frøya og Froan , ,0 Runde , ,0 Sandøy , ,3 Smøla , ,2 Sverslingsosen - Skorpa , ,3 Ytre Sula , ,7 Figur 5-10 til 5-14 viser en oversikt over de ulike områdene. For alle prioriterte områder er det utarbeidet strategiplaner og kartmateriale. De detaljerte strategiplanene beskriver tiltak tilpasset ressurstypen(e) som skal beskyttes, med tiltak som følger: Fokus på oppstrøms bekjempelse med tyngre systemer, samt kjemisk dispergering Oppsamling innen området med systemer tilpasset operasjonsdyp Bekjempelse nedstrøms («lesiden») med egnede systemer Strandnær oppsamling, fokusert på identifiserte vrakviker/rekvedfjører Fremskutt depot for strandnær oppsamling og strandrensing på forhåndsdefinerte steder Følgende kart foreligger for alle prioriterte områder: Basiskart Verneområder Operasjonsdyp og tørrfallsområder Strandtyper Adkomst og infrastruktur Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 21 av 29

24 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. Figur 5-10 Atløy/Værlandet et prioritert område ved beredskapsetablering i kyst og strandsone Figur 5-11 Smøla er et prioritert område ved beredskapsetablering i kyst og strandsone Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 22 av 29

25 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. Figur 5-12 Sandøy er et prioritert område ved beredskapsetablering i kyst og strandsone Figur 5-13 Runde er et prioritert område ved beredskapsetablering i kyst og strandsone Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 23 av 29

26 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. Figur 5-14 Sverslingsosen er et prioritert område ved beredskapsetablering i kyst og strandsone Figur 5-15 Ytre Sula er et prioritert område ved beredskapsetablering i kyst og strandsone Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 24 av 29

27 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. 6 Administrative grenser/ berørte IUA Figur 6-1 Beredskapsregionene sør for Lofoten [7] 7 Resultater - beredskapsbehov og responstider 7.1 Barriere 1 og Mindre utslipp 100 m 3 punktutslipp Parameter - Oseberg Sør olje Sommer 15 C, 5 m/s vind Utslippsvolum (Sm3) Fordampning etter 2 timer på sjø (%) Nedblanding etter 2 timer på sjø (%) 0 2 Oljemengde tilgj.for emulsjonsdannelse (Sm3/d) Vannopptak etter 2 timer på sjø (%) Emulsjonsmengde for opptak i barriere 1 (Sm3/d) Vinter Viskositet av emulsjon inn til barriere 1(cP) 902* C, 10 m/s vind Behov for NOFO-systemer 1 1 * Viskositeten av emulsjonen er svært lav. Her forventes det et betydelig lensetap før emulsjonen har nådd tilstrekkelig tykkelse. Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 25 av 29

28 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr Medium utslipp 2000 m 3 punktutslipp Parameter - Oseberg Sør Olje Sommer 15 C, 5 m/s vind Vinter Utslippsvolum (Sm3) Fordampning etter 2 timer på sjø (%) Nedblanding etter 2 timer på sjø (%) 0 12 Oljemengde tilgj.for emulsjonsdannelse (Sm3/d) Vannopptak etter 2 timer på sjø (%) Emulsjonsmengde for opptak i barriere 1 (Sm3/d) Viskositet av emulsjon inn til barriere 1 (cp) 902* C, 10 m/s vind Behov for NOFO-systemer 2** 2** * Viskositeten av emulsjonen er svært lav. Her forventes det et betydelig lensetap før emulsjonen har nådd tilstrekkelig tykkelse. ** Det legges inn 2 NOFO-systemer for å øke robusthet og fleksibilitet i beredskapsløsningen Dimensjonerende hendelse langvarig utblåsning m 3 /døgn Parameter - Oseberg Sør olje Sommer 15 C, 5 m/s vind Vinter 5 C, 10 m/s vind Utstrømningsrate (Sm3/d) Fordampning etter 2 timer på sjø (%) Nedblanding etter 2 timer på sjø (%) 0 2 Oljemengde tilgj.for emulsjonsdannelse (Sm3/d) Vannopptak etter 2 timer på sjø (%) Emulsjonsmengde for opptak i barriere 1 (Sm3/d) Viskositet av emulsjon inn til barriere 1 (cp) 902* 4380 Behov for NOFO-systemer i barriere Systemeffektivitet, barriere 1 (%) Emulsjonsmengde til barriere 2 (Sm3/d) Oljemengde til barriere 2 (Sm3/d) Fordampning (%) Nedblanding (%) 1 13 Oljemengde tilgj. for emulsjonsdannelse (Sm3/d) Vannopptak etter 12 timer på sjø (%) Emulsjonsmengde for opptak i barriere 2 (Sm3/d) Viskositet av emulsjon inn til barriere 2 (cp) Behov for NOFO-systemer i barriere Delta 2 har behov for 11 NOFO-systemer for å kunne håndtere dimensjonerende scenario. Eksempel på mulig ressursdisponering som gir best oppnåelig responstid: Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 26 av 29

29 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. Tabell 7-1 Eksempel på disponering av oljevernressursene ved en dimensjonerende hendelse ved Delta 2 Oljevernressurs Avstand (nm) Responstid OR-fartøy/slepefartøy Esvagt Stavanger I området I området 3 timer Havila Troll 33 nm 4 timer OR-fartøy 10 timer slepefartøy Stril Herkules 55 nm 6 timer OR-fartøy 11 timer slepefartøy Ocean Alden 65 nm 10 timer OR-fartøy 11 timer slepefartøy Stril Power 72 nm 6 timer OR-fartøy 13 timer slepefartøy Base Mongstad 72 nm 16 timer OR-fartøy 24 timer slepefartøy Base Stavanger 122 nm 20 timer OR-fartøy 24 timer slepefartøy Esvagt Bergen 123 nm 13 timer OR-fartøy 24 timer slepefartøy Skandi Hugen 231 nm 24 timer OR-fartøy 24 timer slepefartøy Stril Mariner 204 nm 22 timer OR-fartøy 24 timer slepefartøy Stril Merkur 309 nm 24 timer OR-fartøy 24 timer slepefartøy Responstid inkl. utsetting av lenser 10 timer 11 timer 11 timer 13 timer 24 timer 24 timer 24 timer 24 timer 24 timer 24 timer Best oppnåelig ressursdisponering er basert på utstyr og kapasitet til de navngitte fartøyene. Fartøyene kan endres, men tilsvarende utstyr og kapasiteter må være tilgjengelig innen samme responstid for at analysen skal være gjeldende. 7.2 Barriere 3 og 4 95-persentil av størst strandet emulsjonsmengde, gitt en utblåsning, er estimert til tonn. Tabell 7-2 gir en oversikt over beregning av systembehov i barriere 3 og 4. Tabell 7-2 Beregnet ressursbehov for barriere 3 og 4 ved dimensjonerende hendelse Parameter Vinter 5 C - 10 m/s Sommer 15 C - 5 m/s 95-persentil av strandet emulsjonsmengde (tonn) Samlet barriereeffektivitet i barriere 1 (%) Strandet mengde etter effekt av barriere 1 (tonn) Samlet barriereeffektivitet i barriere 2 (%) Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 27 av 29

30 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. Strandet mengde etter effekt av barriere 2 (tonn) Antall døgn hvor stranding forekommer (d) Emulsjonsmengde tilgjengelig for opptak i barriere 3 (tonn/d) Antatt behov for kystsystemer i barriere Emulsjonsmengde tilgjengelig for opptak i barriere 4 (Sm3/d) Antatt behov for fjordsystemer i barriere Antall prioriterte områder (med drivtid mindre enn 20 døgn) Totalt behov i barriere 3 (inkludert grunnberedskap for prioriterte områder) Totalt behov i barriere 4 (inkludert grunnberedskap for prioriterte områder) Det settes krav til kapasitet tilsvarende 11 Kystsystemer (type A eller B) og 16 Fjordsystemer (type A eller B) i barriere 3 og 4 for Delta 2. Responstiden er satt til 9,8 døgn, som er korteste drivtid til land (95 persentil av modellresultater). Ytterligere ressurser og utstyr vil mobiliseres etter behov og iht eksisterende avtaler mellom NOFO, Kystverket og de berørte IUAene. For hvert prioritert område er det behov for strategiplaner og detaljerte kart. Strategiplanene skal inneholde en kortfattet beskrivelse av operativ strategi og miljøstrategi for de prioriterte områdene 7.3 Barriere 5 strandsanering Basert på beregninger gjennomført for aktiviteter i Barentshavet, antar man en rensekapasitet på 0,18 tonn per dagsverk. Statoil har valgt å gjøre beregninger for vinterstid og lagt inn en effektivitetsfaktor på dagsverk på 0,5. Det er beregnet for at grovrensing skal være gjennomført innen 100 døgn. Strandsanering er beregnet på dagsverk, antall personer og avrundet opp til et antall strandrenselag. Hvert strandrenselag består av 10 personer. Tabell 7-4 gir en oppsummering av behov i barriere 5. Tabell 7-3 Beregnet behov for antall strandrenselag (á 10 personer) ved dimensjonerende hendelse Høyaktivitetsår Antall strandrenselag Eksempelområde Strandet emulsjon (tonn) Drivtid (døgn) Sommer Vinter Sommer Vinter Sommer Vinter Atløy - Værlandet ,6 13,8 1 3 Runde ,6 13,3 1 4 Sandøy ,8 15,9 1 2 Smøla ,4 18,0-5 Sverslingsosen - Skorpa ,0 14,0 1 2 Ytre Sula ,9 17,4-2 Total 4 18 Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 28 av 29

31 Beredskapsanalyse: Delta 2 Dok. nr. Trer i kraft Rev. nr. 8 Oppsummering av Statoils krav til beredskap mot akutt forurensning Barriere 1 2 Bekjempelse nær kilden og på åpent hav Systemer og responstid 11 NOFO-systemer Første system innen 3 timer, fullt utbygd barriere innen 24 timer. Barriere 3 4 Bekjempelse i kyst- og strandsone Systemer og responstid Kapasitet tilsvarende 2 NOFO systemer (tilsvarende 11 Kystsystemer (type A eller B) og 16 Fjordsystemer (type A eller B)) innen 9,8 døgn. Barriere 5 Strandsanering Antall strandrenselag og responstid Miljøundersøkelser Totalt behov for kapasitet tilsvarende 18 strandrenselag vinterstid og 4 strandrenselag sommerstid innenfor de prioriterte områdene. Personell og utstyr skal være klar til operasjon i aktuelt område innen de respektive drivtidene til områdene. Første respons innen 11 døgn, fullt utbygd barriere innen 19 døgn - Miljøundersøkelser igangsettes snarest mulig og senest innen 48 timer Beredskapsbehovet som fremkommer av beredskapsanalysen for Delta 2 på Oseberg feltet er noe større enn det som ligger inne i gjeldende oljeverneredskapsplan for Osebergfeltet. Dette med tanke på antall systemer og kapasiteter i Barriere 1-4. Barriere 5 (strandsanering) vil inkluderes i en full oppdatering av oljevernberedskapsplanen som planlegges etter at MRA for Oseberg feltsenter, Oseberg Øst og Oseberg C er fullført (vår 2014/før boring av Delta 2). 9 Referanser [1] DNV (2014) Miljørisikoanalyse (MRA) for Oseberg Delta 2 i Nordsjøen [2] Statoil (2012) Statoils ytelseskrav, beredskap mot akutt oljeforurensning [3] Statoil (2012) Forutsetninger for analyse og planlegging av beredskap mot akutt oljeforurensning [4] Statoil (2012) Analysemetode og beregningsmetodikk, beredskap mot akutt oljeforurensning [5] OLF (2007) Veileder for miljørettet beredskapsanalyse [6] NOFOs nettsider - [7] Kystverkets nettsider kystverket.no [8] SINTEF (2013) Oseberg Sør crude oil- properties and behaviour at sea- rapport nr: A24709 Gradering: Internal Status: Final Utløpsdato: Side 29 av 29

32 Miljørisikoanalyse (MRA) for Oseberg Delta 2 i Nordsjøen Statoil ASA Rapportnr.: , Rev. 00 Dokumentnr.: 16EIG8D-11 Dato for utgivelse:

33

34 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE SAMMENDRAG... 1 DEFINISJONER OG FORKORTELSER INNLEDNING Aktivitetsbeskrivelse Hensikt/formål Statoils akseptkriterier for akutt forurensing Gjeldende regelverkskrav Rapportoppbygning 8 2 BESKRIVELSE AV UTBLÅSNINGSSCENARIER Innledning Aktivitetsoversikt og utblåsningssannsynligheter Utblåsningsrater og varigheter 11 3 OLJEDRIFTSMODELLERING Oljetype og oljens egenskaper Oljedriftsmodellen Modellens begrensning og krav til inngangsdata Beskrivelse av utblåsningsscenarier Oljedriftsmodellering Resultater 16 4 METODIKK FOR MILJØRETTET RISIKOANALYSE MILJØBESKRIVELSE Verdifulle Økosystem Komponenter (VØKer) Utvalg av VØKer 32 6 MILJØRETTET RISIKOANALYSE RESULTATER Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra Delta Miljørisiko Oppsummering av miljørisiko 61 REFERANSER VEDLEGG A... A-1 VEDLEGG B... B-1 VEDLEGG C... C-1 DNV GL Report No , Rev Page i

35 KONKLUDERENDE SAMMENDRAG Oseberg er et oljefelt med en i den nordlige delen av Nordsjøen, ca. 110 km fra land. Havdypet i området er på ca. 100 meter. Oseberg er bygd ut i flere faser; feltsenteret med Oseberg A, B og D, Tune, Vestflanken og Delta, samt for satellitten Oseberg Delta 2. I den foreliggende analysen er det kun Delta 2 som er vurdert med hensyn til miljørisiko. I foreliggende miljørisikoanalyse er det sett på et høyaktivitetsår og et normalt produksjonsår for satellitten Delta 2 på Osebergfeltet. Analysen er en del av et større prosjekt DNV GL utfører for Statoil, der tidligere Hydro opererte felt i Nordsjøen og Norskehavet oppdateres med hensyn til miljørisiko. Miljørisikoanalysen er gjennomført som en skadebasert analyse i henhold til NOROGs veiledning for gjennomføring av miljørisikoanalyser for petroleumsaktiviteter på norsk sokkel (OLF, 2007). Miljørisikoen vurderes opp mot Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier. Høyeste miljørisiko for satellitten Oseberg Delta 2 er 16,3 % i høyaktivitetsfasen av det installasjonsspesifikke akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade for kystnær sjøfugl, mens tilsvarende verdi i produksjonsfasen er 9,0 %. Det er størst bidrag fra sjøbunnsutblåsningen, uavhengig av fase (Figur 0-1). På aktivitetsnivå er utslaget høyest ved komplettering av oljebrønner for kystnær sjøfugl med 6,6 % i høyaktivitetsfasen for Alvorlig miljøskade. For produksjonsfasen er gassinjeksjon den største bidragsyter med 5,9 % for kystnær sjøfugl i kategorien Alvorlig miljøskade. Resultatene som legges til grunn i analysen viser at miljørisikoen ved forventet aktivitetsnivå på satellitten Oseberg Delta 2 er innenfor Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier og det kan derfor konkluderes med at aktiviteten er akseptabel vurdert opp mot operatørens akseptkriterier for risiko. DNV GL Report No , Rev Side 1

36 Figur 0-1 Miljørisiko for de ulike VØK-gruppene i et høyaktivitetsår (øverst) og i et normalt produksjonsår (nederst) satellitten Delta 2, som andel av Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier. DNV GL Report No , Rev Side 2

37 DEFINISJONER OG FORKORTELSER Akseptkriterier Kriterier som benyttes for å uttrykke et akseptabelt risikonivå i virksomheten, uttrykt ved en grense for akseptabel frekvens for en gitt miljøskade ALARP As Low As Reasonably Practicable (så lav som det er praktisk mulig) Analyseområde Området som er basis for miljørisikoanalysen og som er større enn influensområdet. Ressursbeskrivelsen dekker analyseområde. BOP Blowout Preventer cp Centipoise, måleenhet for viskositet DFU Definerte fare- og ulykkeshendelser Eksempelområde Til bruk i beredskapsplanleggingen er det definert arealer kalt eksempelområder. Disse er karakterisert ved at de ligger i ytre kystsone, har høy tetthet av miljøprioriterte lokaliteter og som også på andre måter setter strenge krav til oljevernberedskapen. Disse eksempelområdene er derfor forhåndsdefinert som dimensjonerende for oljevernberedskapen. Eksponeringsgrad Benyttes for å beskrive hvorvidt kysten er eksponert, moderat eksponert eller beskyttet mht. bølgeeksponering Forvitring Nedbrytning av olje i miljøet. Forvitringsanalysen måler fysiske og kjemiske egenskaper for oljen til stede i miljøet over tid. GOR Forkortelse for Gass/Olje forhold. Forholdet mellom produsert gass og produsert olje i brønnen. Influensområde Området med større eller lik 5 % sannsynlighet for forurensning med mer enn 1 tonn olje innenfor en 10 x 10 km rute, iht. oljedriftsberegninger Miljødirektoratet Tidligere Klima og forurensningsdirektoratet (Klif) MIRA Metode for miljørettet risikoanalyse (OLF, 2007). MRA Miljørettet risikoanalyse MRDB Marin Ressurs Data Base NOROG Norsk Olje og Gass (Tidligere Oljeindustriens landsforening (OLF)) PL Utvinningstillatelse (Produksjonslisens) ppb Parts per billion / deler per milliard ppm Parts per million / deler per million Sannsynlighet for Sannsynlighet for at en 10x10 km rute treffes av olje fra et potensielt utslipp treff Restitusjonstid Restitusjonstiden er oppnådd når det opprinnelige dyre- og plantelivet i det berørte samfunnet er tilstede på tilnærmet samme nivå som før utslippet (naturlig variasjon tatt i betraktning, og de biologiske prosessene fungerer normalt. Bestander anses å være restituert når bestanden er tilbake på 99 % av nivået før hendelsen. Restitusjonstiden er tiden fra et oljeutslipp skjer og til restitusjon er oppnådd. THC Total Hydrocarbon (totalt hydrokarbon) TVD True Vertical Depth VØK Verdsatt Økosystem Komponent DNV GL Report No , Rev Side 3

38 1 INNLEDNING I følgende kapittel er bakgrunnen for miljørisikoanalysen beskrevet, en kort beskrivelse av Osebergfeltet, hensikt og formål med analysen, samt gjeldende regelverk og akseptkriterier for miljørisiko. 1.1 Aktivitetsbeskrivelse Oseberg er et oljefelt med en overliggende gasskappe i den nordlige delen av Nordsjøen, ca. 100 km fra land, se Figur 1-1. Havdypet i området er på ca. 100 meter. Satellitten Delta 2 som er vurdert i foreliggende miljørisikoanalyse er en del av feltet og ble oppdaget så sent som i Oseberg er bygd ut i flere faser. Feltsenteret i sør har to innretninger; prosess- og boliginnretningen Oseberg A og bore- og vanninjeksjonsinnretningen Oseberg B. I den nordlige delen av feltet ligger Oseberg C innretningen som er en integrert produksjons-, bore- og boliginnretning (PDQ). Oseberg D er en innretning for gassprosessering knyttet til Oseberg feltsenter. Oseberg Vestflanken er bygd ut med en havbunnsramme som er knyttet til Oseberg B. Oseberg Delta er bygd ut med en havbunnsramme knyttet til Oseberg D. Produksjonen fra Statfjordformasjonen i Gamma Main strukturen startet i 2008 med to brønner fra Oseberg feltsenter. Innretningen på feltsenteret behandler også olje og gass fra feltene Oseberg Øst, Oseberg Sør og Tune. PUD for den nordlige delen av feltet ble godkjent i januar PUD for Oseberg D ble godkjent i desember 1996, PUD for Oseberg Vestflanken i desember 2003 og PUD for Oseberg Delta i september Osebergfeltet inneholder flere reservoarer i Brent gruppen av mellomjura alder og er delt inn i flere strukturer. Hoved reservoarene ligger i Oseberg- og Tarbertformasjonene, men blir også produsert fra Etive- og Nessformasjonene. Reservoarene ligger på meters dyp. I tillegg er det ressurser i Statfjordformasjonen i flere av satellittstrukturene vest for hovedreservoaret. Osebergfeltet produserer ved trykkvedlikehold med alternerende vann- og gassinjeksjon (VAG). Massiv gassinjeksjon høyt oppe på strukturen i hovedfeltet har ført til svært god fortrengning av oljen, og det er nå dannet en stor gasskappe som det vil bli produsert fra i årene fremover. Injeksjonsgass ble tidligere importert blant annet fra Troll Øst (TOGI) og Oseberg vest. Mindre deler av feltet produserer med trykkavlastning. Oljen blir transportert gjennom rørledningen i Oseberg Transport System (OTS) til Stureterminalen. Gasseksporten startet i 2000 gjennom rørledningen Oseberg Gasstransport (OGT), til Statpipesystemet via Heimdalinnretningen. Utfordringen for hovedreservoaret på Oseberg blir å balansere oljeproduksjonen under gasskappen med gassuttaket fra feltet. Boreanleggene på Oseberg B og C ble oppgradert i Prøveutvinning fra et overliggende kritreservoar i Shetlandgruppen pågår for å evaluere produksjonsegenskapene. I foreliggende miljørisikoanalyse er det sett på et høyaktivitetsår og et normalt produksjonsår for satellitten Delta 2. Analysen er en del av et større prosjekt DNV GL utfører for Statoil, der tidligere felt i Nordsjøen og Norskehavet oppdateres med hensyn til miljørisiko. Analysen for feltsenteret er påbegynt, men ikke inkludert i inneværende analyse. Miljørisikoanalysen er gjennomført som en skadebasert analyse i henhold til NOROGs veiledning for gjennomføring av miljørisikoanalyser for petroleumsaktiviteter på norsk sokkel (OLF, 2007). Miljørisikoen vurderes opp mot Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier. DNV GL Report No , Rev Side 4

39 Figur 1-1 Lokasjon av Delta 2 og Oseberg feltsenter (Oseberg A lokasjonene er markert) i Nordsjøen. DNV GL Report No , Rev Side 5

40 1.2 Hensikt/formål Som forberedelse til de planlagte operasjoner på Delta 2 er det utarbeidet en miljørettet risikoanalyse for aktivitetene. 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. For ytterligere informasjon henvises det til veilederen. Miljørisikoen vurderes opp mot Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier. Analysen vurderer aktivitetene for både et høyaktivitetsår og et normalt produksjonsår. Oljedriftsmodelleringen er vist for et høyaktivitetsår for Delta 2, presentert i Kapittel 3.5. I Kapittel 6.4 er miljørisikoen oppsummert for alle VØK-kategorier med fordeling av bidrag fra overflate- og sjøbunnsutblåsning, og per aktivitet. Gjennomføring av miljørisikoanalyser (MIRA) for aktiviteter knyttet til leting av og/eller produksjon av olje og gass på norsk sokkel er påkrevd i henhold til norsk lovverk. Analysen som utføres for Statoil er definert som en skadebasert miljørisikoanalyse der konsekvensene av oljeutblåsningen er knyttet opp mot sannsynligheten (frekvensen) for en slik hendelse, for å tallfeste risikoen akutte 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 dyrepopulasjoner (sjøfugl, sjøpattedyr, fiskearter) og habitater (kystsonen). For å bli betraktet som en VØK i analysen må ulike krav tilfredsstilles (se avsnitt 5.1). 1.3 Statoils akseptkriterier for akutt forurensing Statoil har som en integrert del av selskapets styringssystem definert akseptkriteriene for miljørisiko. For satellitten Delta 2 er Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier benyttet i forbindelse med gjennomføringen av miljørisikoanalysen (Tabell 1-1). Akseptkriteriene angir den øvre grensen for hva Statoil har definert som en akseptabel risiko knyttet til egne aktiviteter på feltet (sannsynlighet for en gitt konsekvens). Disse er formulert som mål på skade på naturlige ressurser (VØK), uttrykt ved varighet (restitusjonstid) og ulik alvorlighetsgrad. Statoil 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 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 Statoils 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. DNV GL Report No , Rev Side 6

41 Tabell 1-1 Statoils installasjonsspesifikke og feltspesifikke akseptkriterier for forurensing. Miljøskade Varighet av skaden (restitusjonstid) Installasjonsspesifikke akseptkriterier Feltspesifikke akseptkriterier Mindre 1 mnd. 1 år 1,0 x ,0 x 10-2 Moderat 1-3 år 2,5 x ,0 x 10-3 Betydelig 3-10 år 1,0 x ,0 x 10-3 Alvorlig >10 år 2,5 x ,0 x Gjeldende regelverkskrav Forurensningsloven formulerer plikten om å unngå forurensning. Rammeforskriften stiller krav til bruk av ALARP-prinsippet og prinsipper for risikoreduksjon, med forbehold om at kostnadene ved tiltakene ikke står i vesentlig misforhold til den oppnådde risikoreduksjonen. Styringsforskriften 25 krever at det søkes om samtykke fra norske myndigheter i forbindelse med all type aktivitet relatert til leting etter og/eller produksjon av olje og gass i norsk sektor. Ifølge Styringsforskriften 17 skal det utarbeides en miljørettet risikoanalyse og en miljørettet beredskapsanalyse, i forbindelse med aktiviteten. Aktivitetsforskriften 73 stiller krav til beredskapsetablering og krav til etablering av beredskapsstrategi. Beredskapen skal etableres basert på miljørettede risiko- og beredskapsanalyser, og det skal være en sammenheng mellom miljørisiko og beredskapsnivå. Beredskapen skal ivareta hav, kyst- og strandsone. Videre stiller Rammeforskriften krav til at operatørene skal samarbeide om beredskap mot akutt forurensning, gjennom regioner med felles beredskapsplaner og beredskapsressurser. Styringsforskriften stiller krav til etablering av barrierer både for å hindre en hendelse i å oppstå, samt konsekvensreduserende tiltak. Et sammendrag av ovennevnte analyser samt en beskrivelse av hvordan den planlagte beredskapen mot akutt forurensning er ivaretatt, skal sendes myndighetene i tilstrekkelig tid før aktiviteten starter, normalt i forbindelse med samtykkesøknaden (jfr. Styringsforskriften 25). Regelverket for petroleumsvirksomhet finnes på: DNV GL Report No , Rev Side 7

42 1.5 Rapportoppbygning Oppbygningen av rapporten illustreres i Figur 1-2. Kapittelhenvisningene utenfor figuren angir hvor ulike typer informasjon presenteres og kommenteres i rapporten. Figur 1-2 Delprosessen i en miljørisikoanalyse, fra inngangsdata til konklusjon. Kapittelhenvisningen angir hvor i rapporten ulike typer informasjonen presenteres og kommenteres. DNV GL Report No , Rev Side 8

43 2 BESKRIVELSE AV UTBLÅSNINGSSCENARIER I følgende kapittel er de ulike utblåsningsscenariene beskrevet for Delta 2 med tilhørende aktiviteter. 2.1 Innledning Statoil har utført risikovurdering med hensyn til oljeutblåsning fra Delta 2 og beregnet sannsynlighet med tilhørende utblåsningsrater og varigheter (Statoil, 2014). Foreliggende analyse ser på et høyaktivitetsår og et normalt produksjonsår for Delta 2. Figur 2-1 viser Oseberg feltsenter i den nordlige delen av Nordsjøen. Figur 2-1 Oseberg feltsenter (Oseberg A, B og D) i nordlige delen av Nordsjøen, (Statoil, 2014). DNV GL Report No , Rev Side 9

44 2.2 Aktivitetsoversikt og utblåsningssannsynligheter Aktivitetsoversikt og sannsynligheten for utblåsning for Delta 2 i et høyaktivitetsår er vist i Tabell 2-1 og med sannsynligheten for henholdsvis overflate- og sjøbunnsutblåsning i Tabell 2-2. Aktivitetsoversikt og sannsynligheten for utblåsning for Delta 2 i et normalt aktivitetsår er vist i Tabell 2-3 og med sannsynligheten for henholdsvis overflate- og sjøbunnsutblåsning i Tabell 2-4. Tabell 2-1 Aktivitetsoversikt og sannsynlighet for utblåsning per aktivitet for Delta 2 i et høyaktivitetsår (Statoil, 2014). Aktivitet Totalt antall operasjoner Frekvens per operasjon Frekvens Total frekvens Boring (oljebrønn) 5 3,34 x ,67 x 10-4 Komplettering (oljebrønn) 4 8,72 x ,49 x 10-4 Produksjon (oljebrønn) 3 1,36 x ,08 x 10-5 Gassinjeksjon (gassbrønn) 2 1,49 x ,98 x 10-4 Totalt 8,55 x 10-4 Tabell 2-2 Sannsynlighet for overflate- og sjøbunnsutblåsning for Delta 2 i et høyaktivitetsår. Utblåsningslokasjon Fordeling av utslipp Overflate 42,7 % Sjøbunn 57,3 % Tabell 2-3 Aktivitetsoversikt og sannsynlighet for utblåsning per aktivitet for Delta 2 i et normalt aktivitetsår (Statoil, 2014). Aktivitet Totalt antall operasjoner Frekvens per operasjon Frekvens Total frekvens Boring (oljebrønn) 1 3,34 x ,34 x 10-5 Komplettering (oljebrønn) 1 8,72 x ,72 x 10-5 Produksjon (oljebrønn) 3 1,36 x ,08 x 10-5 Gassinjeksjonsbrønn (gassbrønn) 2 1,49 x ,98 x 10-4 Totalt 4,59 x 10-4 Tabell 2-4 Sannsynlighet for overflate- og sjøbunnsutblåsning for Delta 2 i et normalt aktivitetsår. Utblåsningslokasjon Fordeling av utslipp Overflate 19,5 % Sjøbunn 80,5 % DNV GL Report No , Rev Side 10

45 2.3 Utblåsningsrater og varigheter Tabell 2-5 angir rate- og varighetsfordeling for utblåsning fra satellitten Delta 2 i et høyaktivitetsår og Tabell 2-6 viser fordelingen for et normalt aktivitetsår. For Delta 2 er 91 døgn benyttet som lengste varighet. Ratevurderingene omfatter alle brønner og alle operasjoner i brønner inklusive boring av produksjonsbrønner, kompletteringer, brønner i drift samt gassinjeksjonsbrønner slik det antas at aktivitetsnivået er i et år med høy aktivitet og i et år med normal produksjon. Vektet varighet for henholdsvis en overflate- og sjøbunnsutblåsning for Delta 2 er 10,9 og 19,5 døgn. Overflate 0, ,664 0,144 0,090 0,027 0, % Sjøbunn 0, ,494 0,157 0,137 0,060 0, % Tabell 2-5 Rate- og varighetsfordeling for utblåsning fra Delta 2 i et høyaktivitetsår, (Statoil, 2014). Varigheter (døgn) og Fordeling Utslippssted Sm 3 /d Rate sannsynlighetsfordeling for de ulike Sannsynlighet overflate/ varighetene for raten sjøbunn Tabell 2-6 Rate- og varighetsfordeling for utblåsning fra Delta 2 i et normalt aktivitetsår, (Statoil, 2014). Varigheter (døgn) og Fordeling Utslippssted Sm 3 /d Rate sannsynlighetsfordeling for de ulike Sannsynlighet overflate/ varighetene for raten sjøbunn Overflate 0, ,664 0,144 0,090 0,027 0, % Sjøbunn 0, ,494 0,157 0,137 0,060 0, % DNV GL Report No , Rev Side 11

46 3 OLJEDRIFTSMODELLERING I dette kapitlet blir Oseberg Sør råoljens egenskaper, oljedriftsmodellen og modellens begrensninger beskrevet. En kort beskrivelse av utblåsningsscenariene og resultatene fra oljedriftsmodelleringen er også inkludert i inneværende kapittel. 3.1 Oljetype og oljens egenskaper I modellering av oljedrift etter utblåsning fra Delta 2 benyttes Oseberg Sør oljen. Bakgrunnsinformasjonen er innhentet fra forvitringsstudien gjennomført av SINTEF Oseberg Sør i 2013 (SINTEF, 2013). Oseberg Sør oljen er en parafinsk råolje og har en middels tetthet (839 kg/m 3 ) med et lavt asfalteninnhold og middels voksinnhold som resulterer i en relativt høy fordampning. Oseberg Sør oljen har et relativt høyt stivnepunkt (+ 9 C) og det kan derfor finnes muligheter for at oljen stivner på overflaten (SINTEF, 2013). Karakteristikker for Oseberg Sør oljen er sammenfattet i Tabell 3-1. Tabell 3-1 Parametere for Oseberg Sør råolje benyttet i spredningsberegningene for satellitten Delta 2 (SINTEF, 2013). Parameter Oseberg Sør Oljetetthet [kg/ m³] 839 Maksimum vanninnhold ved 13 C [volum %] 0 Viskositet, fersk olje ved 13 ºC (10 s -1 )[cp] 98 Voksinnhold, fersk olje [vekt %] 5,6 Asfalteninnhold, fersk olje [vekt %] 0,11 DNV GL Report No , Rev Side 12

47 3.2 Oljedriftsmodellen Oljedriftsmodellen som er anvendt er SINTEFs OSCAR modell (Oil Spill Contingency And Response), (SINTEF, 2012). OSCAR er en tre-dimensjonal oljedriftsmodell som beregner oljemengde på havoverflaten, på strand og i sedimenter, samt konsentrasjoner i vannsøylen. Resultater fra OSCAR er i tre fysiske dimensjoner samt tid. Modellen inneholder databaser for ulike oljetyper med tilhørende fysiske og kjemiske komponenter, vanndyp, sedimenttyper og strandtyper. Oljedriftssimuleringene er kjørt i et 3 3 km rutenett med en svært detaljert kystlinje (Oppløsning: 1:50 000). I etterkant er oljedriftsresultatene eksportert til km rutenett til bruk i miljørisikoanalyse. Influensområdene i denne rapporten er også presentert i km rutenett. For sjøbunnsutslippene blir en egen modul i OSCAR anvendt; en nærsonemodell som beregner den første fasen av sjøbunnsutblåsningen (Johansen Ø., 2006). Den beskriver hvordan plumen (olje, gass og vannpakken) oppfører seg fra sjøbunn til overflate eller til et eventuelt innlagringsdyp. Nærsonemodellen 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), (Levitus, 1994). Filmtykkelsen som dannes på overflaten etter en sjøbunnsutblåsning beregnes i nærsonemodelleringen. For overflateutblåsningen er den initiale oljefilmtykkelsen satt til 2 mm. For å bestemme oljens drift og skjebne på overflaten beregner modellen overflatespenning, transport av flak, dispergering av olje ned i vannmassene, fordampning, emulsjon og stranding. I vannkolonnen blir det simulert horisontal og vertikal transport, oppløsning av oljekomponenter, adsorpsjon, avsetninger i sedimenter samt nedbrytning. OSCAR benytter både to- og tre-dimensjonale strømdata fra hydrodynamiske modeller. Det er generert historiske, dagsgjennomsnittlige strømdata fra perioden med 4 4 km oppløsning. Datasettet er opparbeidet av Havforskningsinstituttet (HI) og behandlet videre av SINTEF. Datasettet inneholder både overflatestrøm og strøm nedover i vannsøylen. Den høyere horisontale oppløsningen (sammenlignet med tidligere studier) på strømdataene gir en bedre beskrivelse av strømforholdene i havområdene, og spesielt innover i kystsonen og fjorder. Den norske kyststrømmen vil løses bedre opp med flere strømpunkter, noe som vil føre til en kraftigere opplevelse av kyststrømmen. Dette vil gi en større spredning av olje, spesielt i nordlig retning sammenlignet med tidligere studier. En begrensning ved å benytte dagsgjennomsnittlige strømdata er at effekten av tidevannsstrømmer faller bort. Dette er kombinert med historiske vinddata fra Meteorologisk institutt med km oppløsing fra perioden med tidsintervall tre timer. Stokastiske simuleringer med forskjellige starttidspunkter er modellert. I de stokastiske modelleringene er et bestemt antall simuleringer utført etter hverandre i én kjøring. Antall simuleringer for de ulike scenariene avhenger av utslippsvarigheten, og målet er å ha tilstrekkelig antall simuleringer slik at perioden det modelleres for (årstid eller hele året) er dekket av historisk variabilitet i strøm og vind. Følgetiden til hver oljepartikkel som slippes ut, er simulert varighet for et utblåsingsscenario pluss 15 døgn. Antall simuleringer varierer fra 40 per år ved 2 dagers utblåsningsvarighet til 12 for 91 dagers varighet. Oljedriftssimuleringene er utført for hele året. For å kunne beregne statistiske resultater er oljedriftsparametere akkumulert for hver simulering i hver berørte rute. Disse resultatene er igjen brukt for bl.a. å beregne treffsannsynligheter i en gitt rute. Treffsannsynlighet er her definert som antall simuleringer (av totalt antall simuleringer) hvor et oljeflak/partikkel på havoverflaten har truffet en km rute, uavhengig av hvor lenge det har vært olje i ruten DNV GL Report No , Rev Side 13

48 3.3 Modellens begrensning og krav til inngangsdata Enhver modell vil nødvendigvis være en forenkling av virkeligheten. Dette medfører at det vil være et visst avvik mellom modellens prediksjoner og virkeligheten, men det kan samtidig være med på å gjøre det enklere å avdekke og forstå generelle trender og fenomener i prosesser som studeres. I dette kapittelet påpekes noen av de viktigste kjente forenklingene og antakelsene i OSCAR. I tillegg gjøres det rede for usikkerheter som følge av modellens oppbygning, så vel som oppsettet av simuleringene og inngangsdataene som er benyttet. Modelleringen av ulike prosesser som fjerner forurensningen fra en simulering er spesielt interessant da denne har stor effekt på omfanget av eventuelle skadevirkninger i kjølvannet av et oljeutslipp/oljeutblåsning. Olje i OSCAR fjernes fra miljøet gjennom fordampning, degradering og eventuelt mekanisk oppsamling. Videre kan olje til en viss grad immobiliseres på strand og i sedimenter. Av effektivitetshensyn følges ikke sedimentert olje i stokastiske simuleringer. Olje på strand degraderer både i virkeligheten og i modellen, men dette skjer saktere enn for olje i vannkolonnen. Olje kan transporteres ut av det modellerte området, men modellberegningene settes normalt opp slik at dette i verste fall bare gjelder en liten andel av det totale utslippet. I tillegg til degradering vil fortynning av oljen i vannkolonnen være en viktig kilde til at effekten av et utslipp reduseres over tid (Johansen, 2010). OSCAR er en partikkelbasert modell, hvor olje og kjemikalier i modellen representeres som et sett med partikler. Hver partikkel har en rekke egenskaper som forandrer seg i løpet av en simulering. Dette inkluderer generelle egenskaper som posisjon, masse og fysisk utstrekning, så vel som egenskaper knyttet spesielt til oljedriftsmodellering: viskositet, vanninnhold, kjemisk sammensetning, vannløselighet, og andre egenskaper for den benyttede oljen. I OSCAR finnes det tre hovedtyper av partikler. Disse representerer henholdsvis kjemikalier som er løst i vannet, dråpeskyer i vannkolonnen som følge av kjemisk eller naturlig dispergering og olje på havoverflaten. En simulering består av en rekke tidssteg hvor partiklenes egenskaper forandres: Partiklenes posisjon endres som følge av pådrag fra vind og strøm. Massen og den kjemiske sammensetningen endres som følge av blant annet fordampning, biodegradering, og utløsning fra dråpeskyer og overflateflak til løste komponenter. Vannopptak og viskositet endres som del av en kompleks forvitringsprosess. I tillegg kan partikler gå fra å representere dråpeskyer til å representere overflateflak og motsatt. Dråpeskyer kan stige til overflaten som følge av oljens oppdrift, og overflateflak kan blandes ned i vannkolonnen som følge av vindinduserte bølger og turbulens. Som ved enhver forenkling av en kompleks kontinuerlig prosess, vil en partikkelbasert modell være følsom for hvilken oppløsning som velges. Hvis det benyttes flere partikler i beregningene er det større potensial for å oppnå realistiske simuleringer, gitt strøm-, vind-, dybde- og kystdata. Flere partikler betyr imidlertid også mer ressurskrevende beregninger, og det endelige valg av oppløsning blir en avveiing mellom tilgjengelig regnekapasitet og nytten av å øke oppløsningen ytterligere. Det er i denne analysen brukt et standardisert oppsett med 2500 partikler. DNV GL Report No , Rev Side 14

49 3.3.1 Bearbeiding og generering av statistiske parametere Basert på de stokastiske resultatene fra OSCAR beregnes oljedriftstatistikk; treffsannsynlighet, olje- og emulsjonsmengde, total hydrokarbonkonsentrasjoner og strandingsmengder for forhåndsdefinerte km kystruter. Oljedriftstatistikk for åpent hav er presentert som middelverdier av de faktiske parametere. Hver gang en oljepartikkel når en ny rute, vil relevante parametere og antall treff i ruten bli oppdatert. Når alle utblåsning-/utslippsscenariene er simulert, vil statistikk for hver rute, strandingsareal og influensområdet beregnes. De statistiske rutenett-parameterne som presentere i denne rapporten er: Treffsannsynlighet, defineres som det relative antall simuleringer (av totale antall simuleringer) hvor et oljeflak/en partikkel på havoverflaten har truffet en rute. Influensområde defineres som området med en treffsannsynlighet > 5 % for mer enn 1 tonn olje i en km rute. Treffsannsynligheten for ulike oljemengdekategorier, tonn, tonn, tonn, samt > 1000 tonn. Defineres som det relative antall simuleringer (av totalt antall simuleringer) hvor et oljeflak/en partikkel på havoverflaten har truffet en rute i den bestemte oljemengdekategorien. Vannsøylekonsentrasjoner (Total hydrokarbonkonsentrasjoner), defineres som gjennomsnittstall (over alle simuleringer) basert på tidsmidlet maksimale verdier (over en simulering) i vannsøylen for total oljekonsentrasjon (THC) > 100 ppb, dvs. både løste fraksjoner og oljedråper. 3.4 Beskrivelse av utblåsningsscenarier Oljedriftsberegningene er gjennomført for en lokasjon Delta 2 med posisjon 60 27' 22,997 '' N, 2 41' 36,15'' Ø. Havdypet for Delta 2 er 104 meter. Spredningsmodelleringer er gjennomført for overflate- og sjøbunnsutblåsning fra Delta 2. Spredningsberegningene for utslipp av olje er kjørt for 5 varigheter. For Delta 2 er det benyttet 1 utblåsningsrate for både overflate- og sjøbunnsutblåsningen. I oljedriftsmodelleringene er det kjørt tilstrekkelig antall simuleringer for å dekke inn variasjoner i vind- og havstrømmer gjennom året. For modellering av sjøbunnsutblåsningene ble det benyttet GOR (Gass/olje-forhold) lik 227,7 Sm 3 /Sm 3 for utblåsningen fra Delta 2 (Statoil, 2014). Det er lagt til grunn at gassen i reservoarene som driver oljen opp til overflaten er metan. De statistiske oljedriftsresultatene er presentert i et rutenett som har en horisontal oppløsning på km. DNV GL Report No , Rev Side 15

50 3.5 Oljedriftsmodellering Resultater I dette kapittelet er resultatene fra oljedriftsmodelleringen for utblåsningsscenariet for Delta 2 presentert. Treffsannsynlighet av olje på overflaten, stranding av olje i kystsonen og vannsøylekonsentrasjoner er presentert hver for seg Nærsonemodellering av sjøbunnsutblåsning Simuleringsresultatene for sjøbunnsutblåsning fra Delta 2 viser at oljeplumen stiger til havoverflaten i løpet av 38 sekunder. Oljen fra plumen danner en oljefilm med tykkelse 0,2 mm på havoverflaten, forutsatt en GOR på 227,7 Sm 3 /Sm 3 (for Oseberg Sør oljen). For å beregne verdiene er vektet rate for sjøbunnsutblåsningene med vektet varighet på 19,5 døgn benyttet i en enkelt simulering, noe som gir en god indikasjon på oppførselen til oljeplumen Treffsannsynlighet av olje på overflaten For modellerte overflate- og sjøbunnsutblåsninger er det generert oljedriftsstatistikk på rutenivå (10 10 km ruter) for fire sesonger; Vår (mars-mai) Sommer (juni-august) Høst (september-november) Vinter (desember-februar) Influensområdene gitt en utblåsning fra henholdsvis overflate og sjøbunn fra Delta 2 i de ulike sesongene er presentert i Figur 3-1 og Figur 3-2. Oljemengdekategoriene er presentert for overflate- og sjøbunnsutblåsning i Figur 3-3 og Figur 3-4, og er basert på helårsstatistikk. Merk imidlertid at influensområdene 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, som viser treffsannsynlighet av > 1 tonn olje på i km sjøruter, har tilnærmet like influensområder for overflate- og sjøbunnsutblåsningen. Influensområdet, gitt en overflate- og sjøbunnsutblåsning, er størst i utstrekning om sommeren. Influensområdet hvor sannsynligheten er større enn 50 % (oransje til rødt i figurene) er konsentrert rundt Delta 2 lokasjonen gitt både en overflate- og en sjøbunnsutblåsning. Resultatene, som viser treffsannsynlighet av ulike oljemengder på overflaten, gir størst influensområder i kategorien tonn olje, men med begrenset treffsannsynlighet på maksimalt 50 % hvor området for overflateutblåsningen er noe større. I de andre kategoriene er influensområdene mer begrenset og maksimal treffsannsynlighet er 35 %. DNV GL Report No , Rev Side 16

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

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

53 Figur 3-3 Sannsynligheten for treff av oljemengder; tonn, tonn, tonn eller > 1000 tonn i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra Delta 2 og basert på helårsstatistikk. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter (stokastisk simulering). Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning. DNV GL Report No , Rev Side 19

54 Figur 3-4 Sannsynligheten for treff av oljemengder; tonn, tonn, tonn eller > 1000 tonn i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra Delta 2 og basert på helårsstatistikk. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter (stokastisk simulering). Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning. DNV GL Report No , Rev Side 20

55 3.5.3 Stranding av olje i kystsone Landrutene som har 5 % sannsynlighet for stranding av mer enn ett tonn olje per km ruter per sesong er vist i Figur 3-7 gitt en overflateutblåsning og Figur 3-8 gitt en sjøbunnsutblåsning. Den maksimale treffsannsynligheten, for > 1 tonn olje, for stranding overstiger ikke 35 %. Influensområdet strekker seg langs kysten fra Delta 2s breddegrad nordover langs kysten av Vestlandet og inn i Trøndelag. Korteste ankomsttid til land og største strandingsmengder av olje- og emulsjon er vist i Tabell 3-2 (95- og 100-persentiler). Tabell 3-2 Strandingsmengder med oljeemulsjon og kortest drivtid til land for Delta 2 gitt en overflateog sjøbunnsutblåsning (95- og 100-persentiler). Sommer er tidsrommet april til september, mens vinterperioden er oktober til mars. Persentil Strandet emulsjon (tonn) Høyaktivitetsår Drivtid (døgn) Normalt produksjonsår Strandet emulsjon (tonn) Drivtid (døgn) Sommer Vinter Sommer Vinter Sommer Vinter Sommer Vinter ,4 9, ,9 10, ,5 6, ,5 6,0 Drivtid og mengde strandet emulsjon inn til eksempelområdene som berøres gitt en utblåsing fra Delta 2 er vist i Tabell 3-3. Lokasjon av eksempelområdene er gitt i Figur 3-6. DNV GL Report No , Rev Side 21

56 Tabell 3-3 Eksempelområder som blir truffet av oljeemulsjon gitt et utslipp fra Delta 2 fordelt på sommer- og vintersesongen (95-persentil). Sommer er tidsrommet april til september, mens vinterperioden er oktober til mars. Eksempelområde Atløy - Værlandet Strandet emulsjon (tonn) Høyaktivitetsår Drivtid (døgn) Normalt produksjonsår Strandet emulsjon (tonn) Drivtid (døgn) Sommer Vinter Sommer Vinter Sommer Vinter Sommer Vinter ,6 13, ,1 15,8 Frøya og Froan ,5 20, ,0 22,8 Onøy (Øygarden) ,1 55, ,4 76,6 Runde ,6 13, ,1 14,0 Sandøy ,8 15, ,0 17,1 Sklinna , ,9 Smøla ,4 18, ,3 20,1 Stadtlandet ,0 11, ,2 14,3 Sverslingsosen Skorpa ,0 14, ,5 16,0 Træna ,6 90, ,1 90,6 Vega , ,9 Vigra Godøya ,0 50, ,5 55,3 Vikna Vest ,9 55, ,0 59,0 Ytre Sula ,9 17, ,3 19,3 DNV GL Report No , Rev Side 22

57 Figur 3-5 Lokasjon av eksempelområdene langs norskekysten (NOFOs eksempelområder), og lokasjonentil satellitten Delta 2 og Oseberg feltsenter (her vist med lokasjonen til Oseberg A). DNV GL Report No , Rev Side 23

58 Figur 3-6 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i km kystruter gitt en overflateutblåsning fra Delta 2, presentert sesongvis. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. DNV GL Report No , Rev Side 24

59 Figur 3-7 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i km kystruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra Delta 2, presentert sesongvis. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. DNV GL Report No , Rev Side 25

60 3.5.4 Vannsøylekonsentrasjoner Resultatene av konsentrasjonsberegningene rapporteres vanligvis som totale konsentrasjonsverdier av olje (THC) i de øverste vannmassene, det vil si at 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. Figur 3-8 og Figur 3-9 viser influensområde for THC-konsentrasjoner 100 ppb per km rute (effektgrense for fiskeegg og larver) for alle rater- og varighetskombinasjoner for henholdsvis en overflate- og sjøbunnsutblåsning. Det er sannsynlighet for THC-konsentrasjoner i alle kategorier, fra 100 ppb til > 1000 ppb, for en sjøbunnsutblåsning, mens det er kun treff i kategorien ppb for en overflateutblåsning, uavhengig av sesong. I utstrekning er det observert overlapp mellom tobishabitat og THC-konsentrasjoner over 100 ppb i området rundt Osebergfeltet. I gyte- og beiteperioden beveger tobisen seg opp og ned i vannsøylen og kan derfor i disse periodene være direkte eksponert for olje. Ved forringelse av habitatet (bunnsubstrat) er det uvisst hvordan tobis vil reagere, om den vil bevege seg til et nytt passende område eller om den forblir stasjonær og graver seg ned (DN, 2011). DNV GL Report No , Rev Side 26

61 Figur 3-8 Beregnet gjennomsnittlige THC konsentrasjoner ( 100 ppb) i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra Delta 2, presentert sesongvis. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. DNV GL Report No , Rev Side 27

62 Figur 3-9 Beregnet gjennomsnittlige THC konsentrasjoner ( 100 ppb) i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra Delta 2, presentert sesongvis. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. DNV GL Report No , Rev Side 28

63 4 METODIKK FOR MILJØRETTET RISIKOANALYSE Analyser av miljørisiko utføres trinnvis i henhold til Norsk Olje og Gass (NOROG) veiledning for miljørisikoanalyser (OLF, 2007). For satellitten Delta 2 er det valgt å gjennomføre en skadebasert analyse for de antatt mest sårbare miljøressursene. Et sammendrag av metodikken i miljørisikoanalysen er beskrevet nedenfor med fokus på VØK bestander, mens det henvises til Vedlegg A og veiledningen for mer utfyllende informasjon. Basert på oljedriftsmodellering og bruk av effektnøkler beregnes bestandstap for den enkelte VØK bestand (se Figur 4-1). Figur 4-1 Oversikt over ulike trinn i beregning av bestandstap og miljørisiko for VØK bestander. Trinn 1 tilrettelagte utbredelsesdata for de enkelte VØK bestander kombineres med hver enkelt oljedriftssimulering. Det anvendes en effektnøkkel som sier noe om mulig bestandstap i 10 x 10 km gridruter basert på oljemengde i simuleringen (se Tabell 4-1). Ulik individuell sårbarhet for olje gir ulik effektnøkkel. DNV GL Report No , Rev Side 29

64 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 % 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. Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig (> 10 år). 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 Betydelig 3-10 år Alvorlig >10 år 1-5 % 50 % 50 % 5-10 % 25 % 50 % 25 % % 25 % 50 % 25 % % 50 % 50 % 30 % 100 % DNV GL Report No , Rev Side 30

65 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. Trinn 4 Miljørisiko beregnes deretter ved å kombinere sannsynlighet for ulike miljøskader med frekvensen for det spesifikke oljeutslippet og kan måles opp mot operatørens akseptkriterier for miljøskade. DNV GL Report No , Rev Side 31

66 5 MILJØBESKRIVELSE En kort beskrivelse av miljøressurser i tilknytning til analyseområdet for satellitten Delta 2 i Nordsjøen er gitt i Vedlegg C. Analyseområdet inkluderer både Norskehavet og Nordsjøen da oljen i stor grad vil spres i nordlig retning og inn i Norskehavet gitt et utslipp fra Delta 2. For en mer omfattende beskrivelse av miljøressursene i regionen, henvises det til blant annet forvaltningsplanene for Nordsjøen og Norskehavet, (DN & HI, 2007, 2010). 5.1 Verdifulle Økosystem Komponenter (VØKer) Som utgangspunkt for miljørisikoanalysene er det gjennomført en vurdering av hvilke naturressurser som har det største konfliktpotensialet innen influensområdet til satellitten Delta 2. En Verdsatt Økosystem Komponent (VØK) er definert i veiledningen for gjennomføring av miljørisikoanalyser (OLF, 2007) som en ressurs eller miljøegenskap som: Er viktig (ikke bare økonomisk) for lokalbefolkningen, eller Har en nasjonal eller internasjonal interesse, eller Hvis den endres fra sin nåværende tilstand, vil ha betydning for hvordan miljøvirkningene av et tiltak vurderes, og for hvilke avbøtende tiltak som velges. For å velge ut VØKer innen et potensielt berørt område benyttes følgende prioriteringskriterier (OLF, 2007): VØK må være en populasjon eller bestand, et samfunn eller habitat/naturområde. VØK må ha høy sårbarhet for oljeforurensning i den aktuelle sesong. VØK bestand må være representert med en stor andel i influensområdet. VØK bestand må være tilstede i en stor andel av året eller i den aktuelle sesong. VØK habitat må ha høy sannsynlighet for å bli eksponert for oljeforurensning. VØKer som blir valgt ut for analyse i en spesifikk operasjon kan representere et spenn av ressurser som vil bidra til miljørisikoen for operasjonen i ulik grad. Som et minimum skal alltid den eller de ressursene som er antatt å bidra mest til miljørisikoen være representert blant de utvalgte ressursene. I utvelgelsen av VØKer er rødlistearter som er til stede i influensområdet vurdert. 5.2 Utvalg av VØKer Utvalgte VØKer er basert på kriteriene beskrevet i Kapittel 5.1 og er nærmere beskrevet nedenfor Sjøfugl Tabell 5-1 viser utvalgte sjøfuglarter på åpent hav og kystnært inkludert i miljørisikoanalysen for Delta 2. Flere av de pelagiske sjøfuglene inngår også i datasettene for kystnær 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 benyttet sjøfugl-datasettene for regionen Nordsjøen og Norskehavet. DNV GL Report No , Rev Side 32

67 Tabell 5-1 Utvalgte VØK sjøfugl for miljørisikoanalysen for Delta 2 (Artsdatabanken, 2010a; Seapop, 2012, 2013). Navn Latinsk navn Rødlista Tilhørighet Alke Alca torda VU Alkekonge Alle alle - Gråmåke Larus argentatus LC Fiskemåke Larus canus LC Havhest Fulmarus glacialis NT Havsule Morus bassanus LC Krykkje Rissa tridactyla EN Lomvi Uria aalge CR Lunde Fratercula arctica VU Polarlomvi Uria lomvia VU Polarmåke Larus hyperboreus - Sildemåke Larus fuscus LC Svartbak Larus marinus LC Alke Alca torda VU Alkekonge Alle alle - Fiskemåke Larus canus NT Gråmåke Larus argentatus LC Havelle Clangula hyemalis LC Havhest Fulmarus glacialis NT Havsule Morus bassanus LC Krykkje Rissa tridactyla EN Laksand Mergus merganser LC Lomvi Uria aalge CR Lunde Fratercula arctica VU Polarlomvi Uria lomvia VU Praktærfugl Somateria spectabilis - Siland Mergus serrator LC Sjøorre Melanitta fusca NT Storskarv Phalacrocorax carbo LC Svartbak Larus marinus LC Teist Cepphus grylle VU Toppskarv Phalacrocorax aristotelis LC Pelagisk sjøfugl (åpent hav) Kystnær sjøfugl Ærfugl Somateria molissima LC NT Nær Truet, EN Sterkt Truet, CR Kritisk Truet, VU Sårbar, LC Livskraftig DNV GL Report No , Rev Side 33

68 5.2.2 Marine pattedyr Havert og steinkobbe har høyest sårbarhet under kaste- og hårfellingsperioden da de samler seg i kolonier i kystnære områder. Influensområdet til satellitten Delta 2 strekker seg nordover i Nordsjøen og in i Norskehavet, og en eventuell utblåsning har sannsynlighet for å treffe kyst. Det er derfor valgt å gjennomføre risikoberegninger for havert, steinkobbe og oter i denne analysen. Tabell 5-2 viser de utvalgte VØK sjøpattedyrene. Datasettene som er benyttet er hentet fra DN & HI (2007). Tabell 5-2 Utvalgte VØK marine pattedyr for miljørisikoanalysen for Delta 2. Navn Latinsk navn Rødlista Havert Halichoerus grypus LC Oter Lutra lutra VU Steinkobbe Phoca vitulina VU Fisk Effekten av olje på organismer i vannfasen (fisk og plankton) er avhengig av oljetype, nedblandingsgrad og kinetikk for utløsning av oljekomponenter til vannfasen, samt varighet av eksponeringen. Siden planktonforekomstene (plante- og dyreplankton) er generelt lite sårbare for oljeforurensning, er hovedfokus for miljørisikoanalyser satt på fisk. Egg og larver kan være svært sårbare for oljeforurensning i vannmassene, mens yngel (større enn omlag 2 cm) og voksen fisk i liten grad antas å påvirkes. Dette er i tråd med feltobservasjoner som har vist liten dødelighet av voksen fisk etter virkelige oljeutslipp. For fisk er det hovedsakelig arter som gyter konsentrert både i tid og rom som har størst skadepotensiale for akutte oljeutslipp. Ettersom oljedriftsbanen er nordover fra satellitten Delta 2 er det satt fokus på arter i Norskehavet. Av de kommersielt viktigeste artene i Norskehavet er det kun torsk og sild som gryter konsentrert over mindre geografiske områder. I denne rapporten er det derfor valgt å analysere for torsk og sild. Datasettene er hentet fra (Vikebø et al., 2009) Strand En utblåsning fra satellitten Delta 2 berører landruter langs Vestlandskysten og Trøndelagskysten, og det er derfor gjennomført skadebaserte analyser for strand, med utgangspunkt i sårbare habitater langs kysten. Datasettene for strandhabitat er hentet fra (DNV, 2006). DNV GL Report No , Rev Side 34

69 6 MILJØRETTET RISIKOANALYSE RESULTATER I dette kapittelet presenteres resultatene av miljørisikoanalysen for Delta 2. Konsekvensresultatene er presentert for et høyaktivitetsår, da dette er mest konservativt, mens miljørisikoresultatene for Delta 2 er presentert for både høyaktivitetsår og normalt produksjonsår. Beregningene tar utgangspunkt i månedlige bestandsfordelinger av artene, og resultatene presenteres per sesong midlet over månedene i hver sesong (vår: mars-mai, sommer: juni-august, høst: septembernovember, vinter: desember-februar). Resultater presenteres for arten som har høyest sesongvis utslag. Det henvises til Vedlegg A for en mer detaljert beskrivelse av anvendt metodikk. 6.1 Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra Delta 2 Konsekvensene ved utblåsning fra Delta 2 er vist for pelagisk og kystnær sjøfugl, marine pattedyr, fisk og strandhabitat. Det er vist resultater for et høyaktivitetsår og de er presentert for bestanden med høyest sesongvis utslag i det påfølgende kapittelet, mens bestandstap for alle modellerte arter er presentert i Vedlegg B Pelagisk sjøfugl Overflateutblåsning Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade på pelagisk sjøfugl som følge av en overflateutblåsning er vist i Figur 6-1. Alkekonge er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om vinteren. Havsule har høyest sannsynlighet for bestandstap om våren, på sommeren har lunde høyest sannsynlighet, mens havhest har høyest om høsten. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til henholdsvis, samtlige for alkekonge om vinteren: 51,4 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen. 12,8 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen. 6,2 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen. 4,6 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen. Det er ikke beregnet tapsandeler i kategoriene > 30 %. Dette gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid, samtlige for alkekonge i vintersesongen: 28,9 % sannsynlighet for Mindre miljøskade. 33,6 % sannsynlighet for Moderat miljøskade. 8,6 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade. 3,9 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade. DNV GL Report No , Rev Side 35

70 Pelagisk sjøfugl - Overflateutblåsning Figur 6-1 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en overflateutblåsning fra Delta 2 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og de sesongvise resultatene representerer gjennomsnittet av månedene innen hver sesong. 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). Sjøbunnsutblåsning Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade for en sjøbunnsutblåsning for pelagisk sjøfugl er vist i Figur 6-2. Alkekonge er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om vinteren, krykkje har høyest om våren, lunde om sommeren, mens havhest har høyest sannsynlighet i høstsesongen. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til henholdsvis: 38,0 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen av alkekonge (vinter). 10,1 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen lunde (sommer). 14,3 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen alkekonge (vinter). Det er ikke beregnet tapsandeler i kategoriene > 20 %. DNV GL Report No , Rev Side 36

71 Dette gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid, samtlige for alkekonge i vintersesongen: 21,3 % sannsynlighet for Mindre miljøskade. 27,2 % sannsynlighet for Moderat miljøskade. 9,5 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade. 3,6 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade. Pelagisk sjøfugl - Sjøbunnsutblåsning Figur 6-2 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra Delta 2 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og de sesongvise resultatene representerer gjennomsnittet av månedene innen hver sesong. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og >30 %. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år) Effektområder for pelagisk sjøfugl Figur 6-3 viser sesongvis skadepotensiale for pelagisk sjøfugl (effektområder) etter utblåsning fra Delta 2, for artene med potensielt størst bestandstap. For havsule (vår) og havhest (høst) er skadepotensialet størst rundt utblåsningslokasjonen, men med relativt lavt bestandstap. Utstrekningen av effektområdet, for lunde om sommeren, er langs størstedelen av norskekysten. Om vinteren for alkekonge er bestandstapet størst utenfor Møre og Romsdal. DNV GL Report No , Rev Side 37

72 Figur 6-3 Effektområder for havsule (vår), lunde (sommer), havhest (høst) og alkekonge (vinter) etter utblåsning fra Delta 2. Figurene viser geografisk område hvor potensielt bestandstap er høyest per km grid rute for hver av artene. DNV GL Report No , Rev Side 38

73 6.1.3 Kystnær sjøfugl Overflateutblåsning Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade for en overflateutblåsning for kystnær sjøfugl er vist Figur 6-4. Lomvi er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren, mens havelle har høyest sannsynlighet om vinteren. Praktærfugl representerer høsten, men med et meget begrenset bestandstap. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til henholdsvis: 25,6 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen av havelle (vinter). 5,8 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen av havelle (vinter). 6,3 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen av lomvi (sommer). 2,7 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen av lomvi (sommer). 4,1 % sannsynlighet for tap av > 30 % av populasjonen av lomvi (sommer). Det gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid: 14,3 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (vinter). 16,2 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (vinter). 3,7 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). 8,7 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (sommer). DNV GL Report No , Rev Side 39

74 Kystnær sjøfugl - Overflateutblåsning Figur 6-4 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnær sjøfugl dør gitt en overflateutblåsning fra Delta 2 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og de sesongvise resultatene representerer gjennomsnittet av månedene innen hver sesong. 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). Sjøbunnsutblåsning Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade for en sjøbunnsutblåsning for kystnær sjøfugl er vist i Figur 6-5. Lomvi er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren, mens havelle har størst sannsynlighet om vinteren. Praktærfugl representerer høsten, men med et meget begrenset bestandstap. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til henholdsvis: 23,1 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen av havelle (vinter). 4,3 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen av havelle (vinter). 4,5 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen av lomvi (vår). 7,8 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen av lomvi (sommer). 2,5 % sannsynlighet for tap av > 30 % av populasjonen av lomvi (vår og sommer). DNV GL Report No , Rev Side 40

75 Dette gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid: 12,6 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (vinter) 13,7 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (vinter). 3,8 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). 10,6 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (sommer). Kystnær sjøfugl - Sjøbunnsutblåsning Figur 6-5 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnær sjøfugl dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra Delta 2 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og de sesongvise resultatene representerer gjennomsnittet av månedene innen hver sesong. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og >30 %. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år) Effektområder for kystnær sjøfugl Figur 6-6 viser sesongvis skadepotensiale for kystnær sjøfugl (effektområder) etter utblåsning fra Delta 2, for artene med potensielt størst bestandstap. Det er begrenset bestandstap om våren og sommeren for lomvi, mens effektområdet om vinteren for havelle har større utstrekning med høyest bestandstap utenfor Vestlandskysten. Praktærfugl gir et begrenset utslag i en rute om høsten. DNV GL Report No , Rev Side 41

76 Figur 6-6 Effektområder for lomvi (vår og sommer), praktærfugl (høst) og havelle (vinter) etter utblåsning fra Delta 2. Figurene viser geografisk område hvor potensielt bestandstap er høyest per km grid rute for hver av artene. DNV GL Report No , Rev Side 42

77 6.1.5 Marine pattedyr Overflateutblåsning Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade for en overflateutblåsning for marine pattedyr er vist i Figur 6-7. Havert er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om høsten og vinteren, oter har høyest sannsynlighet om våren, mens steinkobbe har høyest sannsynlighet for bestandstap i sommersesongen. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til henholdsvis: 9,4 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen av havert (høst). 3,9 % sannsynlighet for tap 5-10 % av populasjonen steinkobbe (sommer). 4,9 % sannsynlighet for tap % av populasjonen havert (høst). 0,4 % sannsynlighet for tap % av populasjonen havert (vinter). Det er ikke beregnet tapsandeler i kategorien > 30 %. Dette gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid, samtlige om høsten: 5,5 % sannsynlighet for Mindre miljøskade. 7,4 % sannsynlighet for Moderat miljøskade. 3,2 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade. 1,2 % skadesannsynlighet for Alvorlig miljøskade. DNV GL Report No , Rev Side 43

78 Marine pattedyr - Overflateutblåsning Figur 6-7 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av marine pattedyr dør gitt en overflateutblåsning fra Delta 2 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og de sesongvise resultatene representerer gjennomsnittet av månedene innen hver sesong. 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). Sjøbunnsutblåsning Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade for en sjøbunnsutblåsning for marine pattedyr er vist i Figur 6-8. Havert er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren, høsten og vinteren, mens steinkobbe har høyest sannsynlighet om sommeren. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til henholdsvis, samtlige for havert om høsten: 15,8 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen. 7,3 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen. 0,8 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen. Det er ikke beregnet tapsandeler i kategoriene > 20 %. DNV GL Report No , Rev Side 44

79 Dette gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid, samtlige om høsten: 9,7 % sannsynlighet for Mindre miljøskade. 11,7 % sannsynlighet for Moderat miljøskade. 2,2 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade. 0,2 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade. Marine pattedyr - Sjøbunnsutblåsning Figur 6-8 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av marine pattedyr dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra Delta 2 presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, og de sesongvise resultatene representerer gjennomsnittet av månedene innen hver sesong. Bestandstapet (venstre) er gruppert i seks kategorier; <1 %, 1-5 %, 5-10 %, %, % og >30 %. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år). DNV GL Report No , Rev Side 45

80 6.1.6 Strandhabitat Overflateutblåsning Treffsannsynlighet og miljøskade ved en overflateutblåsning for strandhabitater er vist i Figur 6-9. Treffsannsynligheten av olje i km strandhabitater langs kysten er beregnet til henholdsvis: 23,3 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (vinter). 8,3 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (høst). 5,7 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (sommer). Det er ingen sannsynlighet for treff av > 1000 tonn olje i habitatene. Dette gir følgende skadesannsynligheter i form av restitusjonstid: 22,9 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (vinter). 8,9 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (sommer). 0,7 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade i habitatene. Strandhabitat - Overflateutblåsning Figur 6-9 Sannsynlighet for treff av ulike oljemengder i verst berørte strandhabitat gitt en overflateutblåsning fra Delta 2 presentert sesongvis. Oljemengdekategoriene (venstre) er gruppert i fem kategorier; < 1 tonn/rute, tonn/rute, tonn/rute, tonn/rute og > 1000 tonn/rute. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år). DNV GL Report No , Rev Side 46

81 Sjøbunnsutblåsning Treffsannsynlighet og miljøskade ved en sjøbunnsutblåsning for strandhabitater er vist i Figur Treffsannsynligheten av olje i km strandhabitater langs kysten er beregnet til henholdsvis: 18,2 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (høst). 11,4 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (sommer). 6,8 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (vår). Det er ingen sannsynlighet for treff av > 1000 tonn olje i habitatene. Dette gir følgende skadesannsynligheter i form av restitusjonstid: 19,3 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (sommer). 10,6 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (sommer). 0,8 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (vår). Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade i habitatene. Strandhabitat - Sjøbunnsutblåsning Figur 6-10 Sannsynlighet for treff av ulike oljemengder i verst berørte strandhabitat gitt en sjøbunnsutblåsning fra Delta 2 presentert sesongvis. Oljemengdekategoriene (venstre) er gruppert i fem kategorier; < 1 tonn/rute, tonn/rute, tonn/rute, tonn/rute og > 1000 tonn/rute. Miljøskaden (høyre) er gruppert i fem kategorier; Ingen skade, Mindre (< 1 år), Moderat (1-3 år), Betydelig (3-10 år) og Alvorlig skade (> 10 år). DNV GL Report No , Rev Side 47

82 6.1.7 Tapsandeler av fiskeegg og fiskelarver Modellering av tapsandeler av fiskeegg og fiskelarver gitt en utblåsning fra Delta 2 viser ingen sannsynlighet for tapsandeler over 0,5 % i noen av sesongene for hverken torsk eller sild. Mulige konsekvenser anses derfor som neglisjerbare, og fisk tas derfor ikke med videre i miljørisikoberegningene. I modelleringen av vannsøylekonsentrasjoner fra Delta 2 er det vist at tobisområde overlapper med influensområdet for både overflate- og sjøbunnsutblåsningen. Resultatene er presentert og diskutert i Kapittel DNV GL Report No , Rev Side 48

83 6.2 Miljørisiko Miljørisiko er beregnet som skadefrekvenser per måned per VØK-gruppe, der høyest utslag i hver skadekategori i hver måned presenteres uavhengig av art. De månedlige bidragene er deretter summert til årlig miljørisiko og målt mot Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier for Delta 2. Det er valgt å presentere månedlige risikobidrag og årlig risiko for alle VØK-gruppene. I oppsummeringen, Kapittel 6.4, er miljørisikoen vist på aktivitetsnivå Månedlig miljørisiko Delta 2 Månedlig miljørisikobidrag for de enkelte VØK-gruppene er presentert i påfølgende underkapitler, vektet for overflate- og sjøbunnsutblåsning Pelagisk sjøfugl Månedlige miljørisikobidrag forbundet med utblåsning fra Delta 2 i høyaktivitets- og produksjonsfasen er vist i Figur 6-11 for pelagisk sjøfugl. Figuren viser at det er høyest frekvens for Moderat miljøskade året igjennom, og risikonivået gjør et markant dropp i perioden april-oktober. I denne perioden trekker en stor andel av de pelagisk sjøfuglartene inn mot kysten for å hekke, og er således mindre utsatt i åpent hav. Høyeste skadefrekvens for Moderat miljøskade er beregnet i november med 2, (dvs. én hendelse per om lag år med drift, gitt at frekvensen gjelder for hele året) i høyaktivitetsfasen. I produksjonsfasen er høyeste frekvens i november beregnet til 1, (dvs. én hendelse per om lag år med drift, gitt at frekvensen gjelder for hele året). Høyaktivitetsfase Produksjonsfase Figur 6-11 Månedlige miljørisikobidrag for pelagisk sjøfugl forbundet med utblåsning på Delta 2 i høyaktivitetsfasen (til venstre) og i produksjonsfasen (til høyre). Merk: Ulik skala på y-aksene i de to figurene. DNV GL Report No , Rev Side 49

84 Kystnær sjøfugl Månedlige miljørisikobidrag forbundet med utblåsning fra Delta 2 i høyaktivitets- og produksjonsfasen er vist i Figur 6-12 for kystnær sjøfugl. Resultatene viser tilnærmet lik frekvensprofil for Mindre og Moderat miljøskade året gjennom. Høyeste skadefrekvens for Alvorlig miljøskade er beregnet i juli med 1, (dvs. én hendelse per om lag år med drift, gitt at frekvensen gjelder for hele året) i høyaktivitetsfasen. I produksjonsfasen er høyeste frekvens for Alvorlig miljøskade i juli beregnet til 7, (dvs. én hendelse per om lag år med drift, gitt at frekvensen gjelder for hele året). Høyaktivitetsfase Produksjonsfase Figur 6-12 Månedlige miljørisikobidrag for kystnær sjøfugl forbundet med utblåsning på Delta 2 i høyaktivitetsfasen (til venstre) og i produksjonsfasen (til høyre). Merk: Ulik skala på y-aksene i de to figurene. DNV GL Report No , Rev Side 50

85 Marine pattedyr Månedlige miljørisikobidrag forbundet med utblåsning fra Delta 2 i høyaktivitets- og produksjonsfasen er vist i Figur 6-13 for marine pattedyr. Resultatene viser tilnærmet lik frekvensprofil for Moderat og Mindre miljøskade året gjennom. Høyest skadefrekvens er beregnet for Moderat miljøskade til 8, i november (dvs. en hendelse per driftsår, gitt at frekvensen gjelder for hele året) i høyaktivitetsfasen. I produksjonsfasen er høyeste frekvens for Moderat miljøskade i november beregnet til 5, (dvs. én hendelse per om lag år med drift, gitt at frekvensen gjelder for hele året). Høyaktivitetsfase Produksjonsfase Figur 6-13 Månedlige miljørisikobidrag for marine pattedyr forbundet med utblåsning på Delta 2 i høyaktivitetsfasen (til venstre) og i produksjonsfasen (til høyre). Merk: Ulik skala på y-aksene i de to figurene. DNV GL Report No , Rev Side 51

86 Strandhabitat Månedlige miljørisikobidrag forbundet med utblåsning fra Delta 2 i høyaktivitets- og produksjonsfasen er vist i Figur 6-14 for strandhabitat. Beregningene indikerer at det er høyest frekvens for Mindre miljøskade året gjennom. Høyest frekvens for en enkelt måned er i juli med 1, (dvs. en hendelse per driftsår, gitt at frekvensen gjelder for hele året) for høyaktivitetsfasen. I produksjonsfasen er høyeste frekvens for Mindre miljøskade i juli beregnet til 1, (dvs. én hendelse per om lag år med drift, gitt at frekvensen gjelder for hele året). Høyaktivitetsfase Produksjonsfase Figur 6-14 Månedlige miljørisikobidrag for strandhabitat forbundet med utblåsning på Delta 2 i høyaktivitetsfasen (til venstre) og i produksjonsfasen (til høyre). Merk: Ulik skala på y-aksene i de to figurene. DNV GL Report No , Rev Side 52

87 6.2.2 Årlig miljørisiko Delta 2 Årlig miljørisiko presenteres som prosentandel av Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier for miljøskade for skadekategoriene; Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig. Resultatene er presentert for hver VØK-gruppe. Basert på Statoils beregninger er fordelingen mellom overflate- og sjøbunnsutblåsning, henholdsvis 42,7 % og 57,3 % for et høyaktivitetsår. For et normalt produksjonsår er fordelingen henholdsvis 19,5 % og 80,5 % for overflate- og sjøbunnsutblåsning Pelagisk sjøfugl Årlig miljørisiko for sjøfugl i åpent hav er vist i Figur 6-15 for henholdsvis høyaktivitets- og produksjonsfasen. Bidragene fra henholdsvis overflate- og sjøbunnsutblåsning er illustrert i figuren. I begge fasene er miljørisikobidraget høyest for overflateutblåsning. Beregnet årlig miljørisiko i høyaktivitetsfasen utgjør: 1,5 % av akseptkriteriet for Mindre miljøskade, 7,2 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade, 4,7 % av akseptkriteriet for Betydelig miljøskade og 6,2 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade. Beregnet årlig miljørisiko i produksjonsfasen utgjør: 0,8 % av akseptkriteriet for Mindre miljøskade, 3,8 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade, 2,6 % av akseptkriteriet for Betydelig miljøskade og 3,1 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade. Beregnet miljørisiko per art er videre oppgitt i Tabell 6-1. Resultatene viser at det er beregnet høyest risiko for krykkje, med 6,5 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade i høyaktivitetsfasen. DNV GL Report No , Rev Side 53

88 Figur 6-15 Årlig miljørisiko for pelagisk sjøfugl som andel av Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier for miljøskade i henholdsvis høyaktivitetsfasen (øverst) og produksjonsfasen (nederst) på Delta 2. Bidrag fra henholdsvis overflateutblåsning og sjøbunnsutblåsning er vist. DNV GL Report No , Rev Side 54

89 Tabell 6-1 Miljørisiko per år beregnet for hver art av pelagisk sjøfugl som andel av Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier for miljøskade i henholdsvis høyaktivitetsfasen og produksjonsfasen for Delta Kystnær sjøfugl Årlig miljørisiko for kystnær sjøfugl er vist i Figur 6-16 for henholdsvis høyaktivitets- og produksjonsfasen. Bidragene fra henholdsvis overflate- og sjøbunnsutblåsning er illustrert i figuren. I begge fasene er miljørisikobidraget høyest for sjøbunnsutblåsning. Beregnet årlig miljørisiko i høyaktivitetsfasen utgjør: 0,7 % av akseptkriteriet for Mindre miljøskade, 3,0 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade, 3,0 % av akseptkriteriet for Betydelig miljøskade og 16,3 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade. Beregnet årlig miljørisiko i produksjonsfasen utgjør: 0,4 % av akseptkriteriet for Mindre miljøskade, 1,6 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade, 1,7 % av akseptkriteriet for Betydelig miljøskade og 9,0 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade. DNV GL Report No , Rev Side 55

90 Beregnet miljørisiko per art er videre oppgitt i Tabell 6-2. Resultatene viser at det er beregnet høyest risiko for lomvi, med 14,3 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade i høyaktivitetsfasen. Figur 6-16 Årlig miljørisiko for kystnær sjøfugl som andel av Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier for miljøskade i henholdsvis høyaktivitetsfasen (øverst) og produksjonsfasen (nederst) på Delta 2 Bidrag fra henholdsvis overflateutblåsning og sjøbunnsutblåsning er vist. DNV GL Report No , Rev Side 56

91 Tabell 6-2 Miljørisiko per år beregnet for hver art av kystnær sjøfugl som andel av Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier for miljøskade i henholdsvis høyaktivitetsfasen og produksjonsfasen for Delta Marine pattedyr Årlig miljørisiko for marine pattedyr er vist i Figur 6-17 for henholdsvis høyaktivitets- og produksjonsfasen. Bidragene fra henholdsvis overflate- og sjøbunnsutblåsning er illustrert i figuren. Beregnet årlig miljørisiko i høyaktivitetsfasen utgjør: 0,5 % av akseptkriteriet for Mindre miljøskade, 2,4 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade, 0,8 % av akseptkriteriet for Betydelig miljøskade og 0,9 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade. Beregnet årlig miljørisiko i produksjonsfasen utgjør: 0,3 % av akseptkriteriet for Mindre miljøskade, 1,4 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade, 0,4 % av akseptkriteriet for Betydelig miljøskade og 0,3 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade. DNV GL Report No , Rev Side 57

92 Beregnet miljørisiko per art er videre oppgitt i Tabell 6.3. Resultatene viser at det er beregnet begrenset risiko hvor havert har høyest med 2,0 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade i høyaktivitetsfasen. Figur 6-17 Årlig miljørisiko for marine pattedyr som andel av Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier for miljøskade i henholdsvis høyaktivitetsfasen (øverst) og produksjonsfasen (nederst) på Delta 2. Bidrag fra henholdsvis overflateutblåsning og sjøbunnsutblåsning er vist. DNV GL Report No , Rev Side 58

93 Tabell 6-3 Miljørisiko per år beregnet for hver art av marine pattedyr som andel av Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier for miljøskade i henholdsvis høyaktivitetsfasen og produksjonsfasen for Delta Strandhabitat Årlig miljørisiko for strandhabitat er vist i Figur 6-18 for henholdsvis høyaktivitets- og produksjonsfasen. Bidragene fra henholdsvis overflate- og sjøbunnsutblåsning er illustrert i figuren. I begge fasene er miljørisikobidragene begrenset. Beregnet årlig miljørisiko i høyaktivitetsfasen utgjør: 1,6 % av akseptkriteriet for Mindre miljøskade, 2,7 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade, 0,7 % av akseptkriteriet for Betydelig miljøskade og 0,5 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade. Beregnet årlig miljørisiko i produksjonsfasen utgjør: 0,9 % av akseptkriteriet for Mindre miljøskade og 1,5 % av akseptkriteriet for Moderat miljøskade. 0,4 % av akseptkriteriet for Betydelig miljøskade og 0,2 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade. DNV GL Report No , Rev Side 59

94 Figur 6-18 Årlig miljørisiko for strandhabitat som andel av Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier for miljøskade i henholdsvis høyaktivitetsfasen (øverst) og produksjonsfasen (nederst) på Delta 2. Bidrag fra henholdsvis overflateutblåsning og sjøbunnsutblåsning er vist. DNV GL Report No , Rev Side 60

95 6.3 Oppsummering av miljørisiko Miljørisikoen for VØK-kategorier for høyaktivitetsår og normalt produksjonsår for satellitten Oseberg Delta 2, er oppsummert i Figur 6-19, som andel av Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier. Miljørisikoen med bidrag fra de ulike aktivitetene er presentert i Figur Samlet utgjør miljørisikoen for satellitten Oseberg Delta 2 henholdsvis 16,3 % (høyaktivitetsfase) og 9,0 % (produksjonsfase) av de installasjonsspesifikke akseptkriteriene for Alvorlig miljøskade for kystnær sjøfugl. Det er størst bidrag fra sjøbunnsutblåsningen, både for høyaktivitets- og produksjonsfasen. På aktivitetsnivå er utslaget høyest ved komplettering av oljebrønner for kystnær sjøfugl med 6,6 % i høyaktivitetsfasen for Alvorlig miljøskade. For produksjonsfasen er gassinjeksjon den største bidragsyter med 5,9 % for kystnær sjøfugl i kategorien Alvorlig miljøskade. Resultatene som legges til grunn i analysen viser at miljørisikoen ved forventet aktivitetsnivå på satellitten Oseberg Delta 2 er innenfor Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier og det kan derfor konkluderes med at aktiviteten er akseptabel vurdert opp mot operatørens akseptkriterier for risiko. DNV GL Report No , Rev Side 61

96 Figur 6-19 Miljørisiko for de ulike VØK-gruppene i et høyaktivitetsår (øverst) og i et normalt produksjonsår (nederst) for Delta 2, som andel av Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier. DNV GL Report No , Rev Side 62

97 Figur 6-20 Miljørisiko, oppdelt etter aktiviteter, for de ulike VØK-gruppene i et høyaktivitetsår (øverst) og i et normalt produksjonsår (nederst) for Delta 2, som andel av Statoils installasjonsspesifikke akseptkriterier. DNV GL Report No , Rev Side 63

98 REFERANSER Anker-Nilssen. (1987). Metoder til konsekvensanalyser olje/sjøfugl. - Viltrapport 44, 114 s. Anker-Nilssen, T. (1994). Identifikasjon og prioritering av miljøressurser ved akutte oljeutslipp langs norskekysten og på Svalbard. - NINA Oppdragsmelding 310 (pp. 20). Trondheim: Norsk Institutt for Naturforskning. Arne Bjørge, N. Ø., Kjell-Arne Fagerheim. (2007). 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. doi: /AM Artsdatabanken. (2010a). Nasjonal kunnskapskilde for bilologisk mangfold. Norske Rødliste for arter Artsdatabanken. (2010b). Nasjonal kunnskapskilde for biologisk mangfold. Norske Rødliste for arter 2010., from Bjørge. (2008). Notat i epost fra Arne Bjørge (HI) til Odd Willy Brude (DNV) Brude, O. W., Systad, G. H., Moe, K. A., & Østby, C. (2003). ULB Delutredning studie7b. Uhellsutslipp til sjø. Miljøkonsekvenser på sjøfugl, sjøpattedyr, strand, iskant mv. Alpha miljørådgivning/norsk institutt for naturforskning rapport nr revisjon 02b. Bustnes, S. (1999). Fordeling av kystnære sjøfugler langs Finnmarkskysten utenom hekketida: Kartlegging ved hjelp av flytellinger. - NINA Oppdragsmelding 605: Trondheim, Stiftelsen for naturforskning og kulturminneforskning. Christensen-Dalsgaard, S., Bustnes, J. O., Follestad, A., G.H., S., Eriksen, J. M., S.-H., L., & Anker- Nilssen, T. (2008). Tverrsektoriell vurdering av konsekvenser for sjøfugl. Grunnlagsrapport til en helhetlig forvaltningsplan for Norskehavet. NINA Rapport 338. (pp. 161 s). DN. (2011). Utredning om havsil, med særlig fokus på dens betydning i økosystemetog behov for tverrsektorielle tiltak. DN-rapport (pp. 45). DN & HI. (2007). Helhetlig forvaltningsplan for Norskehavet: Arealrapport med miljø- og naturressursbeskrivelse. Fisken og Havet s. DN & HI. (2010). Faglig grunnlag for en forvaltningsplan for Nordsjøen og Skagerrak: Arealrapport. Fisken og havet nr. 6/2010. TA-nr. 2681/ DNV. (2006). MIRA revisjon Rapport til OLF. DNV rapport nr , rev. 01. (pp. 41 s). DNV. (2008). Om miljørisiko på fiskebestander. DNV rapport nr Rev 01. Rapport for Oljeindustriens Landsforening. Engelhardt, F. R. (1982). Hydrocarbon metabolism and cortisol in balance in oil-exposed ringed seal, Phoca hispida.. Engelhardt, F. R. (1987). Assessment of the vulnerability of marine mammals to oil pollution.. Fate and effects of oil in marine ecosystems. Fauchald, P., Tveraa, T., Bårdsen, B.-J. og Langeland, K.,. (2005). Utbredelse av sjøfugl i Norskehavet og Barentshavet. NINA Rapport pp. Frost, K. F., & Lowry, L. F. (1993). 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. (2002). Miljø- og resursbeskrivelse av området Lofoten Barentshavet. Fisken og Havet, nr Geraci, J. R., & Smith, T. G. (1976).. Direct and indirect effects of oil on ringed seals (Phoca hispida) of the Beaufort Sea. J. Fish. Res. Board Can., 33, Geraci, J. R., & St. Aubin, D. J. (1987). Effects of offshore oil and gas development on marine mammals and turtles. Chapter 12, pp in "Long-term environmental effects of offshore oil and gas development" (D.F. Boesch & N.N. Rabalais, eds.). Elsevier Applied Science. Geraci, J. R., & St.Aubin, D. J. (1990). Sea mammals and oil. Confronting the risks. (pp. 282). DNV GL Report No , Rev Side 64

99 Hansen, D. J. (1985). The potential effects of oil spills and other chemical pollutants on marine mammals occurring in Alaskan waters. Rep. MMS U.S. Dept. of the Interior, Minerals Manage. Serv., Alaska outer continental shelf reg., Anchorage.. HI, DN, Fiskeridirektoratet, Kystverket, & Oljedirektoratet. (2008). Helhetlig forvaltningsplan for Norskehavet: Sårbarhet for særlig verdifulle områder i forhold til petroleumsvirksomhet, fiskeri, skipstrafikk og annen påvirkning.. HI, H.-. (2012). Kunnskap om marine naturressurser i Barentshavet sørøst. Konsekvensutredning for Barentshavet sørøst. Utarbeidet på oppdrag fra Olje- og energidepartementet. Rapport fra Havforskningen, Jensen, B. (2008). Effekter på sel. from Jensen, B. M. (1996). 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. (2008). Effekter på oter og mink. from Johansen (2010). [Personal communication with Ø. Johansen]. Johansen, Ø., Skognes, K., Aspholm, O. Ø., Østby, C., Moe, K. A., & Fossum, P. (2003). Utredning av helårs oljevirksomhet i området Lofoten Barentshavet, Uhellsutslipp av olje konsekvenser i vannsøylen (ULB 7-c). SINTEF Rapport STF66 F Johansen Ø., D. I. (2006). Implementation of the near-field module in the ERMS model, Technical report, SINTEF. Levitus, S. (1994). LEVITUS94 MONTHLY sal: Salinity data. from The International Research Institute for Climate and Society Miljødirektoratet. (2014). Havmiljø - Miljøverdier i norske havområder. from Moe, K. A., Lystad, E., Nesse, S. & Selvik, J. R. (1993). Skadevirkninger av akutte oljesøl. Marint miljø. SFT-rapport 93:31. Statens forurensningstilsyn. MRDB. (2010). Marin Ressurs Data Base. from Narasimhan, M. J. J., & Ganla, V. G. (1967). Experimental studies on kerosene poisoning. Acta. Pharmacol. (Kobenh.) (Vol. 25, pp ). OLF. (2007). Metode for miljørettet risikoanalyse (MIRA) - revisjon OLF rapport. Peterson. (2001). The Exxon Valdez Oil Spill in Alaska: Acute, Indirect and Chronic Effects on the Ecosystem. - Adv. Mar. Biol. 39: Piatt, J. F., Lensink, C. J., Butler, W., Kendziorek, M., & Nysewander, D. R. (1990). Immediate impact of the Exxon Valdez oil spill on marine birds. - Auk 107: Seapop. (2012). Rådata innhentet for konsentrasjoner av kystnære sjøfuglarter fra Norsk Institutt for Naturforskning ved Geir Systad. Seapop. (2013). Sjøfugl åpent hav. Utbredelsen av sjøfugl i norske og tilgrensende havområder. SEAPOP. (2014). Om Seapop. from SFT & DN. (2000). Beredskap mot akutt forurensning. Modell for prioritering av miljøressurser ved akutte oljeutslipp langs kysten. (pp ). SINTEF. (2012). skrugard crude oil - weathering studies. Oil properties related to oil spill response. In J. H. C. Øksenvåg (Ed.). SINTEF. (2013). Oseberg Sør crude oil - properties and behaviour at sea - Related to oil spill response (S. M. a. C.-E. Technology, Trans.). Spooner, M. F. (1967). Biological effects of the Torrey Canyon disaster. J. Devon. Trust Nat. Conserv., St.Aubin, D. J. (1990). Physiologic and toxic effects on pinnipeds.. Sea mammals and oil. Confronting the risks. Statoil. (2014). Blowout Scenario Analysis Input to the update of the environmental risk analysis for Oseberg Field Centre. - Technical note. Stenevik, E. K., Huse, G., & Svendsen, E. (2005). Modellert fordeling av torske- og sildelarver langs norskekysten i perioden : Havforskningsinstituttet. DNV GL Report No , Rev Side 65

100 Sætre, R. (1999). Strømforhold i øvre vannlag utenfor Norge. Havforskningsinstituttet (pp. 34). Tasker, M., Jones, P., Dixon, T., & Blake, B. (1984). Counting seabirds at sea from ships: a review of methods employed and a suggestion for a standardized approach. (Vol. Auk 101, pp ). Vikebø et al. (2009). from DNV GL Report No , Rev Side 66

101 VEDLEGG A METODEBESKRIVELSE A-1

102 Miljørettet risikoanalyse Beregning av miljøkonsekvenser og miljørisiko utføres trinnvis i henhold til Norsk Olje og Gass (tidligere OLF) veiledning for miljørisikoanalyser (OLF, 2007). For scenariene forbundet med Osebergfeltet er det valgt å gjennomføre en skadebasert beregning av miljøkonsekvens for et utvalg sårbare miljøressurser. Miljøkonsekvensberegningene fanger opp eventuelle forskjeller i miljøsårbarhet i de ulike regioner fordi den tar hensyn til forekomst og sårbarhet av miljøressursene i det enkelte analyseområdet. Dette fører til at det beregnes en høyere miljøkonsekvens i områder der det er høy andel av berørte, sårbare bestander og ressurstype. En kort metodebeskrivelse er gitt i det følgende, mens det henvises til veiledningen for utfyllende informasjon. For strandhabitater er det valgt å analysere samtlige km ruter innen influensområdet, hvilket også ligger inne i veiledningen (OLF, 2007). Skadebasert miljørisiko per år for en installasjon eller et felt beregnes ved hjelp av følgende uttrykk: Formel 1: f n f 0 [ skademindre-alvorlig ] = p [ treff ] n p[ tilstedeværelse] [ mindre-alvorlig ] n p skade år 1 n n Parameter f[skade minde-alvorlig ] år f 0 n p[treff] n p[tilstedeværelse] n P[skade mindre-alvorlig ] n Beskrivelse Sannsynlighet for angitte konsekvenskategori på årsbasis Sannsynlighet pr måned / sesong (sesongene har lik varighet) Sannsynligheten for å treffe VØK i måned / sesong n gitt et utslipp Sannsynligheten for tilstedeværelse (andel av sesongen) for hver av de n månedene / sesongene. Sannsynlighet for skade på VØK i angitte måned/sesong N Antall måneder/sesonger (12/4) A-2

103 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 B-2 der S1, S2 og S3 er økende grad av individuell sårbarhet. Tabell A-1 Effektnøkkel for beregning av andel sjøfugl innenfor en km sjørute som dør ved eksponering av olje fordelt på fire kategorier. Effektnøkkel akutt dødelighet Oljemengde (tonn) i 10 x 10 km rute 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 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 < 1 år teoretisk restitusjonstid Moderat 1-3 år teoretisk restitusjonstid Betydelig 3-10 år teoretisk restitusjonstid Alvorlig > 10 år teoretisk restitusjonstid Skadenøkkelen (Tabell A-3) er basert på informasjon om artenes populasjonsdynamiske egenskaper og på modellering av restitusjonstid for arter med lavt gjenvekstpotensiale (OLF, 2007). Lomvi har i tillegg til lavt gjenvekstpotensiale også negativ populasjonstrend. For denne arten brukes en egen skadenøkkel vist i Tabell A-4. Gitt at en populasjon med negativ bestandstrend skades, foreligger to muligheter: Bestanden blir tregere restituert fordi den er under press eller bestanden blir raskere restituert fordi det blir mindre konkurranse innad i populasjonen og det tar kortere tid å komme tilbake til den nedadgående bestandslinjen. Det er konservativt valgt å benytte den første av disse teoriene i foreliggende analyse. A-3

104 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). Konsekvenskategori miljøskade Akutt bestandsreduksjon Teoretisk restitusjonstid i år Mindre Moderat Betydelig Alvorlig <1 år 1-3 år 3-10 år >10 år 1-5 % 50 % 50 % 5-10 % 25 % 50 % 25 % % 25 % 50 % 25 % % 50 % 50 % 30 % 100 % Tabell A-4 Skadenøkkel for sannsynlighetsfordeling av teoretisk restitusjonstid ved akutt reduksjon av sjøfuglbestander med lavt restitusjonspotensiale og negativ populasjons-utviklingstrend (S4). Konsekvenskategori miljøskade Akutt bestandsreduksjon Teoretisk restitusjonstid i år Mindre Moderat Betydelig Alvorlig <1 år 1-3 år 3-10 år >10 år 1-5 % 40 % 50 % 10 % 5-10 % 10 % 50 % 30 % 10 % % 10 % 50 % 40 % % 20 % 80 % 30 % 100 % A-4

105 Strand Beregning av miljørisiko på strandhabitat er gjennomført etter VØK-habitat-metoden (OLF, 2007). For VØK-habitat beregnes miljøskade direkte ut fra oljedriftsstatistikken for et område (for eksempel en rute), og sårbarheten til det aktuelle habitatet (sårbarhet på habitat/ samfunnsnivå). Miljøskaden uttrykkes ved restitusjonstid. Restitusjon regnes oppnådd når det opprinnelige dyre- og plantelivet i det berørte samfunnet er tilbake på tilnærmet samme nivå som før utslippet (naturlig variasjon tatt i betraktning), og de biologiske prosessene fungerer normalt. I VØK-habitat-metoden beregnes sannsynligheten for skade på strand for alle km ruter innenfor influensområdet til et uhellsutslipp fra boreaktiviteten, beregnet utfra rutenes eksponeringsgrad og sammensetning av kyst typer, samt deres sårbarhet (Tabell A-5). Tabell A-5 Sårbarhetsindeks for strandtyper for eksponert og beskyttet kyst (DNV, 2006). Strandtype Sårbarhetsgrad Eksponert Beskyttet Sva 1 1 Klippe 1 1 Blokkstrand 1 2 Sandstrand 2 3 Steinstrand 1 3 Leire 2 3 Ikke data 2 3 Menneskeskapt 1 1 Sanddyne 2 3 For hver rute forekommer informasjon om strandtype og lengden av hver strandtype. Hver strandtype tildeles en sårbarhetsindeks S1, S2 eller S3. Sårbarhetsindeksen er angitt for eksponert kyst og for beskyttet kyst, samt i forhold til substrattype. Andelen av strandhabitat med sårbarhet S1, S2 og S3 beregnes for hver strandrute. Bidraget fra hver av sårbarhetskategoriene tilsvarer den relative fordelingen av sårbarhetskategoriene innen ruten. Sannsynligheten for skade for strand innen hver sårbarhetsindeks blir da et produkt av sannsynligheten for olje i de fire oljemengdekategoriene, andelen av kyst med sårbarhetsindeks 1, 2 eller 3 og den respektive sannsynlighetsfordelingen av konsekvenskategorier som vist i Tabell A-6. Den totale sannsynligheten for skade i hver enkelt rute angis ved å summere sannsynligheten for hver enkelt konsekvenskategori for de tre sårbarhetsindeksene. A-5

106 Tabell A-6 Skadenøkkel for beregning av sannsynlighet for skade på kyst (DNV, 2006). Skadekategori Skadenøkkel for kyst Teoretisk restitusjonstid Sårbarhet Høy (S3) Moderat (S2) Lav (S1) Oljemengde Mindre <1 år Moderat 1-3 år Betydelig 3-10 år Alvorlig >10 år t 20 % 50 % 30 % t 10 % 60 % 20 % 10 % t 20 % 50 % 30 % >1000 t 40 % 60 % t 60 % 40 % t 30 % 60 % 10 % t 10 % 60 % 30 % >1000 t 40 % 50 % 10 % t 80 % 20 % t 60 % 40 % t 40 % 50 % 10 % >1000 t 20 % 40 % 40 % A-6

107 Fisk Metode En kvantifisering og vurdering av mulige konsekvenser for fisk som følge av uhellsutslipp av olje fra petroleumsvirksomhet bygger på prinsippene om eksponering for hydrokarboner i vannsøylen og effektene av en slik eksponering først og fremst på egg og larver som de mest sårbare livsstadiene. Deretter må det vurderes de videre konsekvenser som ulike effekter (dødelighet, redusert overlevelse) vil ha på årsklasserekruttering. I foreliggende analyse er det benyttet en statistisk anvendelse hvor man ser på overlapp mellom et stort antall oljedriftssimuleringer basert på historiske vær og vindforhold, kombinert med et stort antall modellerte utbredelsesmønstre for sild og torskelarver basert på observerte historiske gytemønstre og - mengder. Eksponeringen er et resultat av andel larver som overlapper vannsøylekonsentrasjoner (både løste konsentrasjoner og oljedråper i vannet) over gitte effektgrenser som kan gi dødelighet eller redusert overlevelse. En generell skisse over den statistiske tilnærmingen er gitt i Figur A-1. Figur A-1 Skisse over statistiske eksponeringsberegninger for fiskelarver som en del av miljørisikometodikk. 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. A-7

108 Figur A-2 Hovedutfordringer for statistiske tapsberegninger for fiskeegg og larver. Tapsandelene tas videre til sannsynlighet for ulike tap av årsklasserekrutteringen, og deretter beregnes skade i form av restitusjonstid slik figuren over viser. 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 akutt oljeutslipp. 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). A-8

109 En teori rundt overlevelse av fiskeegg- og larver er at eggene/larvene med best overlevelsesbetingelser er flekkvis fordelt. Det vil si at egg/larver i enkelte områder har mye større naturlig overlevelsesevne enn i andre områder. I ekstreme tilfeller hevdes det at egg/larver kun fra ett område vil overleve. Argumentasjonen har derfor vært at selv svært små tapsandeler av egg derfor vil være i stand til å medføre tap av hele årskull dvs. de larvene som faktisk vokser opp til voksen fisk. En slik situasjon betinger at alle overlevende larver må være samlet innenfor et geografisk og tidsmessig avgrenset område som opplever oljekonsentrasjoner store nok til å gi effekter. Nå er det ingen data som tilsier at det kun er egg og larver i begrensede enkeltområder som overlever, selv om variasjonen i overlevelse er stor. Andre teorier hevder at overlevelse av egg og larver har en tilfeldig romlig fordeling innen ett begrenset tidsrom ved ellers like oppvekstbetingelser. I en statistisk tilnærming så kan man ta inn variasjon i overlevelse ved å gi et utfallsrom på hvor mye et tap av larver har å si for tap av årsklasserekrutteringen dvs. av de som faktisk overlever og vokser opp. Eksempelvis så kan man legge inn at det er en viss sannsynlighet for at de larvene man har regnet en effekt på har dobbelt så god overlevelse som andre larver, men det er også da tilsvarende sannsynlighet for at de har bare halvparten så god overlevelse som andre larver. Det man imidlertid vil forvente er at de har samme overlevelse som andre larver. Dette gir et utfallsrom med ulike sannsynligheter for ulike utfall basert på en tapsandel av egg/larver. Tilnærmingen som er benyttet denne analysen tar inn er faktor 10 i overlevelsesvariasjon i tråd med anbefalingene i metoderapporten for olje-fisk (DNV, 2008) og gir sannsynligheter for ulike utfall som skissert i tabellen under, Tabell A-7. Tabell A-7 Sannsynlighetsfordeling av tapsandeler på årsklasserekruttering for ulike tapsandeler av torskeegg og larver (OLF, 2007). Tapsandel Tapsandel egg/larver årsklasse rekruttering 1 % 2 % 5 % 10 % 20 % 30 % <1 % 50 % 10 % 1 % 30 % 20 % 10 % 2 % 15 % 40 % 20 % 10 % 5 % 5 % 20 % 40 % 20 % 10 % 5 % 10 % 10 % 20 % 40 % 20 % 10 % 20 % 10 % 15 % 40 % 15 % 30 % 10 % 15 % 40 % 50 % 5 % 10 % 20 % >50 % 5 % 10 % Bestandsmodell I foreliggende rapport er det ikke gjort noen oppdatering av bestandsmodellen i forhold til ULB 7c fra 2003, dvs. det er benyttet samme modell (Ugland-modellen) for å predikere hva et tap i årsklasserekruttering betyr for en årsklasse. Her er det igjen et utfallsrom i forhold til om den aktuelle årsklasse er sterk eller svak og betyr mye eller lite for fremtidig gytebestand. Modellen er ganske forenklet, bl.a. ved å anta at rekrutteringen hvert år er et tilfeldig tall fra en gitt fordeling (riktignok basert på observert fordeling av rekrutteringsstyrker). Initialbetingelsen til modellen er antall individer ved alder 3-15 år ved et gitt tidspunkt, f.eks Ut fra denne initialbetingelsen ble det så gjort 100 kjøringer over 30 år. Dette gir dermed 100 ulike måter som bestanden kan utvikle seg på dersom man ikke har oljedødelighet. Deretter ble så antall 3-åringer redusert med en gitt A-9

110 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 3 viser sannsynlighetsfordeling av ulike restitusjonstider for sild og torsk som følge av ulike tapsandeler på egg og larver. Restitusjonstid gytebestand 100 % 90 % 80 % 70 % 60 % 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % Tapsandeler årsklasserekruttering sild (%) < år Restitusjonstid gytebestand 100 % 90 % 80 % 70 % 60 % 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % Tapsandeler årsklasserekruttering torsk (%) < år Figur A-3 Beregnet restitusjonstid for gytebestand av sild (øverst) og torsk (nederst) som følge av ulike tapsandeler av årsklasserekruttering. Beregnet med Ugland-modellen. A-10

111 Effektgrenser Et arbeid utført av DNV, Havforskningsinstituttet og Universitetet i Oslo i regi av OLF (OLF, 2007) anbefaler bruk av en dose-respons funksjon som grunnlag for skadeberegninger i denne type analyser. Dose-respons 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. A-11

112 VEDLEGG B BESTANDSTAP ALLE ARTER FOR HØYAKTIVITETSÅR DELTA 2 B-1

113 HØYAKTIVITETSÅR Pelagisk sjøfugl 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. Arter med 100 % sannsynlighet for < 1 % bestandstap er utelatt i figurene. B-2

114 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. Arter med 100 % sannsynlighet for < 1 % bestandstap er utelatt i figurene. B-3

115 Kystnær sjøfugl Figur B - 3 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av kystnære sjøfugl, gitt en overflateutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. Arter med 100 % sannsynlighet for < 1 % bestandstap er utelatt i figurene. B-4

116 Figur B - 4 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av kystnære sjøfugl, gitt en sjøbunnsutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. Arter med 100 % sannsynlighet for < 1 % bestandstap er utelatt i figurene. B-5

117 Marine pattedyr Figur B - 5 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av marine pattedyr, gitt en overflateutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. Arter med 100 % sannsynlighet for < 1 % bestandstap er utelatt i figurene. B-6

118 Figur B - 6 Sannsynlighet for en gitt tapsandel av utvalgte arter av marine pattedyr, gitt en sjøbunnsutblåsning i vår- og sommersesongen og høst- og vintersesongen. Arter med 100 % sannsynlighet for < 1 % bestandstap er utelatt i figurene. B-7

119 VEDLEGG C RESSURSBESKRIVELSE NORDSJØEN OG NORSKEHAVET C-1

120 I foreliggende kapittel gis en kort beskrivelse av naturressursene i Nordsjøen og Norskehavet, sammen med mulige effektgrenser for påvirkning av et oljeutslipp for de ulike artene. Fysiske forhold Osebergfeltet er et olje- og gassfelt som ligger i den nordlige delen av Nordsjøen, omtrent 140 km vest for Sognefjorden (Figur C-1) med potensiale for influensområder som berører både Nordsjøen og Norskehavet. Strømmene i Nordsjøen er påvirket av atlantisk vann som kommer inn fra vest og den norske kyststrømmen som strømmer nordover med en hastighet på km/dag. Den norske kyststrømmen forårsaker virvler i de grunnere områdene inne ved kysten. Vannet i den norske kyststrømmen har lav salinitet og danner fronter mot det atlantiske vannet. I disse frontene er det høy biologisk produksjon. Saliniteten øker etter hvert som vannet strømmer nordover, pga. innblanding av atlanterhavsvann. De mest intense frontalprosessene finnes hvor det er konvergerende strømmer, og dette finner vi ved Frøya-, Haltenbanken og Sklinnabanken. Her er det advektiv transport og blanding med atlantisk vann fra dypet (Sætre, 1999). Den norske kyststrømmen er svært viktig for transport og fordeling av planktoniske organismer, og fiskeressursene varierer med dybdeforholdene, mengdene ferskvann fra elver, samt vindretningen og vindstyrken. Den fremherskende strømretningen er nordlig, og egg og larver som gytes i søndre del av Norskehavet fraktes nordover med strømmene (Sætre, 1999). Om vinteren danner atlanterhavsvannet en markert temperaturfront mot den kaldere kyststrømmen. Om sommeren derimot, vil det varmere og ferskere kystvannet flyte lengre ut fra kysten og dekke det kaldere atlanterhavsvannet. C-2

121 Figur C-1 Strømmer i østlige deler av Nordsjøen og sørlige Norskehavet samt lokasjonen av Delta 2 og Oseberg feltsenter (Sætre, 1999). Naturressurser Spredningsberegninger for oljedrift viser sannsynlighet for stranding av olje ved utblåsning fra satellitten Delta 2. Det betyr at ressurser som kan bli berørt ved en eventuell utblåsning fra Delta 2 inkluderer både kystnære bestander og habitater, ressurser i vannmassene og på åpent hav. Feltet er lokalisert i nordlige delen av Nordsjøen, men med potensiale for å berøre både sjøfugldatasettet for Nordsjøen og Norskehavet. Det er derfor valgt å slå sammen de to datasettene til ett (for hver art) som synes mer representativt for analyseområdet til Delta 2. De viktigste ressursene er beskrevet i følgende tekst. Sjøfugl Sjøfugl er arter som helt eller delvis er avhengige av havet for næringstilgang. Typiske sjøfugl som havhest, havsule, skarver, alkefugler i tillegg til en del måkefugler og enkelte andefugler, tilbringer det meste av tiden til havs. Andre arter som f.eks. lappedykkere, lommer, andefugler og noen måkefugler er kun periodevis avhengig av havet. Dette kan være i forbindelse med myting (fjærfelling) og overvintring (Christensen-Dalsgaard et al., 2008). C-3

122 Den viktigste kilden til utbredelse av sjøfugl i Norge er NINAs Sjøfugldatabase og Norsk Polarinstitutts Sjøfugldatabase presentert gjennom Sjøfugldataene er delt i to, med kystdata basert på tellinger fra land, sjø og fly, og åpent hav-data som er basert på båttransekter utenfor grunnlinjen. Disse to datasettene er behandlet atskilt. Indikatorartene for Nordsjøen og Norskehavet er valgt som analysekarter. Disse omfatter pelagisk dykkende arter representert ved lomvi og lunde, pelagisk overflatebeitende arter representert ved krykkje, og kystbundne dykkende arter representert ved ærfugl, toppskarv og storskarv. Generell sårbarhet av olje på sjøfugl Sjøfuglers generelle sårbarhet for oljesøl er blitt beskrevet omfattende tidligere, se f.eks. (Brude, Systad, Moe, & Østby, 2003; Christensen-Dalsgaard et al., 2008; Moe, 1993; Peterson, 2001; Piatt, 1990), og vil derfor bare kort bli oppsummert her. Sjøfugl tilbringer det meste av tiden på sjøen, hvor de fleste artene henter all sin næring. Noen arter er kun avhengige av å oppsøke land i hekketiden. Ved oljesøl i områder hvor det forekommer sjøfugler, enten rundt hekkekolonier eller i områder hvor de beiter, er det sannsynlig at sjøfugl kommer i kontakt med oljen. Sjøfugl er sårbar for både direkte og indirekte effekter av oljesøl. Oljen får fjærene til å klistre seg sammen slik at de mister isolasjonsevnen, sjøvannet kommer i kontakt med huden og fuglen fryser i hjel. Selv relativt små mengder olje i fjærdrakten kan få fatale konsekvenser, fordi fjærenes vannavstøtende effekt blir ødelagt. En oljeflekk på under 5 % av kroppen vil dermed kunne bli fatalt. Det varierer imidlertid fra art til art hvor sårbare fuglene er for tilsøling. De artene som tilbringer det meste av tiden på sjøen og derfor opplever mer effektiv varmetap (f.eks. alkefuglene) vil være mer sårbare enn f.eks. måkefugler, svaner, gjess, og gressender da disse ofte finner tilstrekkelig næring på land og dermed er mindre utsatt for varmetap. I tillegg kan tilsølte individer bli forgiftet ved at de får olje inn i fordøyelses-systemet når de pusser fjærdrakten. Sekundært vil åtseletere og predatorer også kunne bli utsatt for forgiftning og tilgrising gjennom tilgang til svake og døde, tilgrisede sjøfugl. Effektene av forgiftning inntrer mer gradvis og, i den grad de blir en primærårsak til dødelighet (f.eks. for arter der individene kan overleve en oljeskade ved å søke næring på land), kommer ofte ikke til syne før lenge etter den akutte hendelsen. Den individuelle oljesårbarheten til en sjøfugl varierer med en lang rekke forhold som bl.a. art, fysisk tilstand og flyvedyktighet samt tilstedeværelse, atferd og arealutnyttelse i risikoområdet (Anker-Nilssen, 1987). Sårbarheten er generelt størst for de artene som ligger på havoverflaten og dykker etter næring. Det gjelder især alkefugler som lomvi og lunde, lommer, skarver og marine ender. Måkefugl, svaner, gjess, og gressender er imidlertid mindre utsatt for varmetap da de ofte finner tilstrekkelig næring på land. Sjøfugler er især sårbare for oljesøl i hekketiden når de er bundet til kolonien. Dessuten er andeog alkefugler svært sårbare i myte (fjærfellings) perioden, hvor de ikke er flygedyktige i flere uker. Mytetiden for alkefugler er i august-september mens andefugler myter i perioden juli-september (se Tabell C-1) for forenklet fremstilling av gruppenes sårbarhet for olje). Sjøfugl på åpent hav forekommer ofte aggregert i flokker og høye konsentrasjoner. En slik fordeling øker fuglenes sårbarhet for små oljesøl. Hvis et oljesøl først treffer større konsentrasjoner av fugl, kan tusenvis av individer bli berørt. Blant de viktigste artene av pelagisk sjøfugl i sjøområdene rundt Osebergfeltet er alkekonge og lunde vurdert å ha høyest sårbarhet for olje (SFT & DN, 2000). Sårbarheten til disse artene er like høy gjennom hele året (hekking, næringssøk, hvile, myting og vinterområder). Av kystbundne dykkende sjøfugl er de viktigste artene lomvi, praktærfugl, havelle og toppskarv. C-4

123 Tabell C-1 Forenklet fremstilling av de forskjellige sjøfuglgruppenes sårbarhet for olje til ulike årstider (T. Anker-Nilssen, 1994). Økologisk sjøfuglgruppe Sommerområder for hekking næringssøk Hvile myting Høstområder Vinterområder Pelagisk dykkende Høy Høy Høy Høy Høy Høy Pelagisk overflatebeitende Lav Middels Lav - Middels Middels Kystbundne dykkende Høy Høy Høy Høy Høy Høy Kystbundne overflatebeitende Middels Lav Lav Middels Lav Lav Effektene på sjøfugl etter akuttutslipp av olje er beregnet som en sannsynlighetsfordeling for hvor stor andel av bestanden som kan omkomme. Dette er gjort ut i fra fordelingen av sjøfuglene og hvor sårbare artene er overfor olje. Videre beregnes den endelige miljøskaden som restitusjonstid for en sjøfuglbestand. Det vil si tiden det tar for en sjøfuglbestand å bygges opp igjen til samme bestandsnivå som før skade av et oljesøl. Gjennomgående karakteriseres de typiske sjøfuglartene ved sein kjønnsmodning, høy levealder og lav reproduktiv kapasitet, dette medfører at de fleste artene har en liten til middels restitusjonsevne (Tabell C-2). Dette er ivaretatt i beregningene. Tabell C-2 Bestandskarakteristika for sjøfugl inkludert i konsekvensanalysen. Restitusjonsevne er vurdert ut fra artens livshistorieparametre (primært reproduksjonsevne og overlevelse). Bestandstrender er vurdert på bakgrunn av resultater fra Det nasjonale overvåkingsprogrammet for sjøfugl, se for eksempel (Christensen-Dalsgaard et al., 2008). Nasjonal rødlistestatus er i henhold til(artsdatabanken, 2010a) og inndelt i kategoriene CR = kritisk truet, EN = sterkt truet, VU = sårbar og NT = nær truet. Art Økologisk grp. Restitusjonsevne Bestandstrend, fastland Status i Norge Individuell sårbarhet (MIRA) Havhest PO liten Negativ NT 2 Storskarv KD stor Positiv Ansvarsart 1 3 Toppskarv KD stor Stabil Ansvarsart 1 3 Ærfugl KD middels Stabil 3 Stellerand KD liten Negativ 3 Svartbak KO middels Stabil Ansvarsart 1 1;sept.- mars/2;april-aug. Gråmåke KO middels Stabil Ansvarsart 1 1;sept.-mars/ 2;april-aug. Krykkje PO middels Negativ EN 2 2 Polarlomvi PD liten Negativ VU 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 C-5

124 For å identifisere spesielt sårbare områder mht. arter oppført i den Norske rødlisten er det med utgangspunkt i datagrunnlaget opparbeidet for sjøfugl knyttet til åpent hav blitt beregnet spesielt sårbare områder, eller kjerneområder for disse artene, (Fauchald, 2005). Kjerneområde er definert som det minste området hvor 75 % av alle individer innenfor studieområdet ble modellert å være. Denne informasjonen er sentral for å forstå hvordan sjøfugl interagerer med øvrige økosystemkomponenter og vil være viktig for å evaluere miljøkonsekvensene av oljesøl. Kjerneområdet for havhest og krykkje dekker området mellom Nordsjøen og Norskehavet i alle sesonger (Figur C-2). Den sørlige kystnære delen av Norskehavet inngår i kjerneområdet for lunde på vinterstid. Figur C-2 Kjerneområdene til alkefugl og pelagisk overflatebeitende sjøfugl oppført i den norske rødlista (Fauchald, 2005). Geografisk fordeling C-6

125 De to viktigste faktorene som bestemmer den generelle geografiske fordelingen av sjøfugl, er plassering av kolonier (i hekkeperioden) og fordeling av næringsemner (Bustnes, 1999). For de pelagiske artene er utbredelsen av næringsemner i stor grad styrt av oseanografiske forhold som frontområder, strøm, temperatur, saltholdighet og utbredelsen av iskanten. Disse miljøparameterne skaper ulike habitattyper som foretrekkes av forskjellige sjøfuglarter. Innenfor sitt foretrukne habitat opptrer gjerne artene i store flokker. Flere tusen individer kan forekomme innenfor relativt små geografiske områder. Men slike høye konsentrasjoner av sjøfugl er ofte svært ustabile, noe som medfører at den romlige fordelingen av sjøfugl på liten skala forandrer seg over tid (Fauchald, 2005). Fordelingsmønsteret til sjøfugl på åpent hav kan deles inn i to faser (Bustnes, 1999): Trekkperioden, med regelmessig forflytning mellom hekkeområdene og overvintringsmyteområdene. Graden av regelmessighet varierer med artene. Overvintringsperioden, når fuglene oppholder seg mer eller mindre stabilt i et større område med god næringstilgang. Forflytning skjer innenfor dette området avhengig av endring i fordeling av næring og diett. Kystnære sjøfugl Sjøfugls tilknytning til kystområdene varierer mellom arter og sesonger, avhengig av atferd og aktivitet. Arter med særlig tilknytning til kystområdene er dykkender (ærfugl, svartand, bergand, sjøorre, kvinand), skarv (storskarv og toppskarv), terner, noen måkearter og alkefuglen teist. Disse artene er knyttet til områder som kan sees fra land, men mange forflytter seg også lenger ut på havet, spesielt i grunne farvann. Selv om noen av disse artene hekker i stort antall, er Nordsjøområdet av størst betydning for dem om høsten og vinteren. For enkelte av de kysttilknyttede artene er Nordsjøen kun et rasteområde for fugler på vei mellom hekkeområder i nord og overvintringsområder lenger sør, mens andre tilbringer vinteren langs kysten av Nordsjøen. Pelagiske sjøfuglarter benytter kystområdene langs både Nordsjøen og Norskehavet til hekking om våren/sommeren, og er i denne perioden i større grad tilknyttet de kystnære områdene. Som utgangspunkt for skadebaserte analyser på sjøfugl i kystnære områder og sjøfugl med særlig tilknytting til kystområdene (toppskarv, storskarv, teist og ærfugl) er det tatt utgangspunkt i den nasjonale sjøfugl-databasen til NINA (Seapop, 2012). Disse dataene er tilrettelagt for bruk i skadebaserte analyser ved bruk av ArcGIS rutiner. Geografisk fordeling av utvalgte arter i de ulike sesongene er vist nedenfor. Artene er: Ærfugl, fiskemåke, gråmåke, havelle, havhest, havsule, krykkje, laksand, lomvi, lunde, alke, praktærfugl, siland, sjøorre, storskarv, svartbak, teist og toppskarv. C-7

126 C-8

127 C-9

128 C-10

129 C-11

130 C-12

131 C-13

132 C-14

133 C-15

134 C-16

135 C-17

136 C-18

137 C-19

138 C-20

139 C-21

140 C-22

141 C-23

142 C-24

143 C-25

144 C-26

145 C-27

146 Sjøfugl i åpent hav C-28

147 Data er blitt samlet inn etter standard metode for linjetransekter (Tasker, Jones, Dixon, & Blake, 1984). Fuglene ble telt fra 6-10 m over havoverflaten under en konstant fart av ca. 20 km/h. Alle fugler sett innenfor en sektor av 300 m rett fram og 90 grader til en side av båten ble talt. Fordelingen av fugl ble brukt til å estimere utbredelse og tetthet gjennom en GAM-modell (Generell Additiv Modell). Dataene (estimert antall per 10 km 2 ) ble regnet om til andeler av totalestimatet for Nordsjøen. Lett oppdagbare arter som har en tendens til å følge båten (f.eks. måker og havhest) er sannsynligvis overestimert, mens små, mer uanselige og dykkende arter (f.eks. alkefugl) er underestimert. Åpent hav dataene omfatter registreringer fra Nordsjøen, Norskehavet og Barentshavet. Data fra Nordsjøen er hovedsakelig fra ESAS (European Seabirds At Sea) databasen, mens dataene fra Norskehavet og Barentshavet hovedsakelig er fra SEAPOP-databasen, (SEAPOP, 2014). Dataene er analysert atskilt for de tre havområdene og for tre forskjellige sesonger: Vinter (1 november 31 mars), Sommer (1 april 31 juli) og Høst (1 august 31 oktober). Datadekning er vist i Figur C-3. Figur C-3 Datadekning i åpent hav. Hvert punkt representerer en aggregert 20 km linje. Forskjellige farger viser forskjellige havområder, fra sør til nord: Nordsjøen, Norskehavet og Barentshavet. Data for Nordsjøen og Norskehavet er brukt i dette arbeidet (Seapop, 2013). For Nordsjøen/Norskehavet omfatter åpent hav dataene de pelagisk dykkende artene alke, alkekonge, lomvi, lunde og polarlomvi, de pelagisk overflatebeitende artene havhest, havsule og krykkje, og de kystbundne overflatebeitende artene fiskemåke, sildemåke, gråmåke, polarmåke og svartbak. Figur C-4 til Figur C-16 viser fordelingen av de ulike artene i sommer-, høst- og vintersesongen (Seapop, 2013). C-29

148 Figur C-4 Fordeling av alke (Alca torda) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (augustnovember) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Figur C-5 Fordeling av alkekonge (Alle alle) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). C-30

149 Figur C-6 Fordeling av fiskemåke (Larus canus) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Figur C-7 Fordeling av gråmåke (Larus argentatus) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). C-31

150 Figur C-8 Fordeling av havhest (Fulmarus glacialis) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Figur C-9 Fordeling av havsule (Sula bassana) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). C-32

151 Figur C-10 Fordeling av krykkje (Rissa tridactyla) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Figur C-11 Fordeling av lomvi (Uria aalge) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). C-33

152 Figur C-12 Fordeling av lunde (Fratercula arctica) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Figur C-13 Fordeling av polarlomvi (Uria lomvie) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). C-34

153 Figur C-14 Fordeling av polarmåke (Larus hyperboreus) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (apriljuli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Figur C-15 Fordeling av sildemåke (Larus fuscus) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). C-35

154 Figur C-16 Fordeling av svartbak (Larus marinus) i Nordsjøen og Norskehavet, i sommer (april-juli), høst (august-november) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). C-36

155 Marine pattedyr Generell sårbarhet av olje på sel Oljens giftighetsgrad er avhengig av dens kjemiske komponenter, men generelt er fersk råolje mer giftig enn raffinert/forvitret olje. Olje vil forvitre over tid ved fordampning, nedblanding og emulgering. Derfor vil et oljeutslipp med kort drivtid til utsatte resurser føre til mer akutte skader. Toksiske virkninger av olje grunnet dens kjemiske sammensetning (aromatiske hydrokarboner) De toksiske komponentene i fordampet olje vil reagere med selens membraner og føre til hevelse, slimdannelse og sårdannelse. Langvarig påvirkning kan gi varig skade på øyne (J.R. Geraci & Smith, 1976; St.Aubin, 1990). Inhalering av flyktige hydrokarboner vil kunne føre til betennelse, fortettede lunger evt. kjemisk lungebetennelse hos sel. Opptak av giftstoffer via lungene vil bli transportert videre til nyrer, lever og hjerne. Synlige virkninger av dette vil trolig være atferdsendringer (Hansen, 1985; Jensen, 1996; 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 sel pusser ikke pelsen og får således ikke i seg toksiske komponenter i olje på den måten (B. Jensen, 2008). Den generelle oppfatning er at sel har evne til å fordøye en liten mengde hydrokarboner, da sel har enzymer som kan bryte ned de fleste av disse. Terskelverdien vil variere fra art til art, fra oljetype til oljetype, og er avhengig av individets generelle kondisjon. Farlig inntaksmengde for sel vil variere fra omlag 100 ml til flere liter (Engelhardt, 1982; J.R. Geraci & Smith, 1976; J.R. Geraci & St. Aubin, 1987; St.Aubin, 1990). Olje virker på tarmsystemet ved å irritere epitelcellene i mage/tarm som derved har innvirkning på bevegelse, fordøyelse og absorpsjon (Narasimhan & Ganla, 1967). Stress Det er påvist at olje kan forårsake død hos stressede seler. Man kan anta at sel som allerede er i dårlig kondisjon vil være ekstra sårbare for olje. Dersom en hel årsklasse er i dårlig kondisjon grunnet f.eks. dårlig mattilgang vil hele årsklassen kunne være særlig utsatt for stress forårsaket av olje (J.R. Geraci & Smith, 1976). Tilsøling Voksne sel er primært avhengig av spekklaget sitt for å holde på varmen, tilsøling av olje vil derfor ikke stille voksne sel i fare for å fryse. Derimot er selunger i sin første livsfase (de første dagene/ukene) svært sårbare da de er avhengige av pelsen for isolasjon (J.R. Geraci & St.Aubin, 1990). Oljeforurensning vil klistre hårene sammen og ødelegge det isolerende luftlaget i pelsen. Kulde og vind i tillegg til vil gjøre selungene ekstra sårbare da varmetapet blir større. C-37

156 Tilsøling vil føre til begrenset mobilitet, særlig hos ungsel. For eksempel kan luffene bli klistret til kroppen slik at svømmeevnen blir redusert. Mer ømfintlige organer som øyne og værhår er også utsatt (Engelhardt, 1987; J.R. Geraci & St.Aubin, 1990; St.Aubin, 1990). (B. Jensen, 2008) mener at havertmødre vil forsøke å vaske selunger som er tilsølt, som dermed vil forstyrre diingen og fører til lavere vekt ved avvenning enn normalt. Biologi (atferd/demografi/fysiologi) Direkte observasjoner i forbindelser med tidligere oljeutslipp tyder på at havert, steinkobbe og ringsel ikke unngår olje aktivt (J.R. Geraci & Smith, 1976; Spooner, 1967; St.Aubin, 1990). Forskjell i habitatutnyttelse vil også utgjøre en forskjell i hvordan et individ blir eksponert for olje. Særlig unge sel vil foretrekke grunt vann til fordel for dypt vann, der oljen kan samle seg i større konsentrasjoner. Selenes store energibehov, 5 % av kroppsvekt pr dag, gjør selene sårbare både på kort og lang sikt. Hvis energibehovet ikke blir dekket vil det kunne føre til sult og nedsatt reproduksjon. Selens strategi med sen kjønnsmodning, få unger i kullet og høy overlevelse blant kjønnsmodne individer gjør at økt dødelighet hos de kjønnsmodne individene vil få langt alvorligere konsekvenser for bestandene i forhold til økt dødelighet blant unger og ungdyr. Steinkobbe Steinkobbe (Phoca vitula) forekommer i større og mindre kolonier langs hele norskekysten (Figur C-17). Arten er relativt stedbunden og oppholder seg nær koloniene året rundt (spredning på noen titalls km). Totalbestanden av steinkobbe langs norskekysten er beregnet til å være minimum individer, hvorav om lag dyr sør for Stadt til svenskegrensen (DN & HI, 2010). Steinkobbene føder unger i siste halvdel av juni og dieperioden varer i tre til fire uker. Ungene har felt fosterpelsen ved fødselen og kan gå i vann allerede etter få timer. De er imidlertid særdeles følsomme for forstyrrelser i tiden fram til de har utviklet gode svømmeferdigheter (DN & HI, 2007). For steinkobbe skjer hårfellingen i august-september. Arne Bjørge (2007) foreslår følgende hensiktsmessige bestandsinndeling basert på biologiske prinsipper; Skagerrakbestanden (fra Østfold til Vest-Agder), vestlandsbestanden (fra Rogaland til Troms / Lopphavet), Finnmarksbestanden (fra Lopphavet til russergrensa), og Svalbardbestanden (ved Prins Karls forland). De tre største forekomstene av steinkobbe er i Nordland (2874), Sør-Trøndelag (1750) og i Møre og Romsdal (1447). I revidert utgave av norsk rødliste i 2010 ble steinkobbe klassifisert som sårbar (VU) (Artsdatabanken, 2010b). C-38

157 Figur C-17 Utbredelse av Steinkobbe i nordiske farvann (DN & HI, 2007; MRDB, 2010). Havert 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 (Figur C-18) Under hårfellingsperioden og kasteperioden samler haverten seg i store kolonier (Bjørge, 2008; Føyn, von Quilfeldt, & Olsen, 2002). Langs norskekysten, og da hovedsakelig fra Trøndelag og nordover, fødes det rundt havertunger årlig, og dette svarer til en totalbestand av ett år gamle og eldre dyr på minimum dyr. Sør for Stadt er det bare en kjent kastelokalitet for havert, på øygruppen Kjør i Rogaland, og der har man telt opptil 40 unger i kasteperioden. Imidlertid tyder merkeforsøk og andre observasjoner på at havert fra de britiske øyer, der det er en stor bestand av dem på rundt dyr, bruker store deler av Nordsjøen til beiteområde og derfor muligens bidrar til mange av havertobservasjonene utenfor Sør-Norge (DN & HI, 2010). (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 (vist i Figur C-18), og en populasjon fra Vesterålen til russergrensen. Koloniene på Froan i Sør-Trøndelag er en av de største havertkoloniene. Haverten føder i desember måned og ungene skifter pels etter 3 uker. Hårfelling foregår fra februar til april. I Norsk rødliste av 2006 var havert listet som nær truet (NT). I ny utgave av rødlista (2010) har havert endret status til livskraftig (LC), det vil si ikke lengre direkte truet (Artsdatabanken, 2010a). C-39

158 Figur C-18 Utbredelse av havert i nordiske farvann (DN & HI, 2007; MRDB, 2010). Både Steinkobbe og Havert er jaktbare i Norge, og siden 2003 har kvotene blitt satt vesentlig høyere enn forskernes anbefalinger. De er også utsatte for bifangst i fiskeredskap og det er sannsynlig at bestandene vil minke raskt med dagens forvaltningsordning. I noen områder vil steinkobbe være utrydningstruet. Oter Oteren har vært fredet i Norge siden 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 norskekysten er vist i Figur C-19. Den nasjonale bestanden synes nå å være i vekst; i 1990 ble den estimert til dyr, mens tilsvarende tall for 1995 var dyr. Dersom den videre 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, 2008). 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, 2010a). C-40

159 Figur C-19 Utbredelse av oter i Norge (MRDB, 2010). Strandhabitat I foreliggende rapport er det gjennomført en skadebasert analyse for strand i henhold til MIRA-metoden (se OLF, 2007). På bakgrunn av substrattype, habitat og eksponering for vind, bølger og tidevann, kan kystens sensitivitet for olje beregnes. For å beskrive sårbarhet benyttes sårbarhetsindeksen S1-S3, hvor S3 er mest sårbart. Denne indeksen bygger på prinsipper om at et kysthabitat er sårbart for olje på grunnlag av type substrat og type flora/fauna i habitatet. I OLFs MIRA-metode er det standard å benytte denne sårbarhetsindeksen. Strandhabitatanalysen er gjennomført med km rutenett. Strandens selvrensingsevne er signifikant høyere i eksponerte områder enn i beskyttede områder. Leirstrand og beskyttede stein- og blokkstrandsområder er generelt mest sårbare på grunn av sin dårlige selvrensingsevne. Figur C-20 viser andelen (%) av strandtype med sårbarhet 1, 2 og 3 i hver enkelt km rute. C-41

160 Figur C-20 Andel (%) av strandtype med sårbarhet 1, 2 eller 3 (3 indikerer høyest sårbarhet, og 1 indikerer lavest sårbarhet) per km rute langs kysten av Norge. Fisk De dominerende fiskeartene i de frie vannmassene i Nordsjøen er sild og brisling, som befinner seg i regionen hele året. Makrell og hestemakrell er i hovedsak til stede om sommeren når de entrer Nordsjøen fra sør og nordvest. De dominerende torskefiskene er torsk, hyse, hvitting og sei mens de viktigste flyndrefiskene er rødspette, gapeflyndre, sandflyndre, tunge og lomre. Tobis, øyepål og brisling er også viktige arter i Nordsjøen både direkte som fiskeressurs, men også indirekte i form av å være byttedyr for en rekke større fiskearter og fugl. Den totale fiskemengden i Nordsjøen har variert mellom 11 og 15 millioner tonn de siste 20 årene. Forholdet mellom fiskebestandenes størrelse og utbredelse i Nordsjøen er mer stabilt enn i Barentshavet og Norskehavet. Likevel ser man betydelige endringer over tid. Det har vært perioder der torskefiskene har ekspandert, for eksempel på tallet. Videre har det vært vekslinger mellom sild og brisling som dominerende sildefisk. Den vestlige bestanden av makrell har gradvis forflyttet beiteområdet sitt til Nordsjøen. Dermed har den overtatt deler av nordsjømakrellens område etter at denne bestanden falt sammen i 1970-årene. Generelt utgjør de pelagiske bestandene en atskillig større del av biomassen nå enn for år siden. Årsakene til slike endringer kan være mange. Både miljøforandringer og fiskepress kan ha hatt betydning, muligens også at artene beiter på hverandre. I tillegg kan endringer i strømmønsteret føre til at larvene bringes mer eller mindre effektivt til egnede oppvekstområder (DN & HI, 2010). Artene tobis, øyepål, nordsjøtorsk, nordsjøhyse, makrell, nordsjøsei, hvitting og nordsjøsild gyter innenfor norsk sektor i Nordsjøen. De viktigste artene, utpekt i den regionale konsekvensutredningen for Norskehavet, var sild, torsk, sei og hyse (Brude et al., 2003). Av disse artene vurderes sild og torsk å være de viktigste gytebestandene med hensyn til den planlagte aktiviteten. Silda har vist store endringer i bestandsstørrelse i løpet av de siste 50 årene, og den forandrer også gyte- og beiteområde. Rekrutteringen er svært ujevn, men det synes som om det er en forutsetning for god rekruttering at en stor del av yngelen driver inn i Barentshavet og vokser opp der (Føyn et al., 2002). Den norske vårgytende sildestammen gyter på Mørekysten, på Haltenbanken og i området ved Karmøy i perioden februar-april. I de senere år har i størrelsesorden en tredel av gytingen foregått på Røstbanken. Gytingen foregår på m dyp. Eggene klekkes etter ca. 3 uker og sildelarvene føres med strømmen nordover langs kysten. I april-mai er larvene spredt over store områder fra Møre til Vesterålen og områder lengre nord. I juli har silda samlet seg i stimer og vil i hovedsak være spredt over store havområder nord for 65º N (Føyn et al., 2002; Ø. Johansen et al., 2003). C-42

161 Norskarktisk torsk gyter i februar-april i kystområdene fra Møre til Sørøya. Andelen egg som gytes i de ulike områdene varierer fra år til år, men de viktigste gyteområdene er i Lofoten og Vesterålen der mellom 2/3 og 3/4 av eggene gytes (Føyn et al., 2002). Torsken har pelagiske egg og transporten nordover starter derfor umiddelbart etter gyting (Stenevik, Huse, & Svendsen, 2005). I juli måned finner en mesteparten av årsklassen over Tromsøflaket utenfor kysten av Nord-Troms. Voksen fisk og yngel er ansett som mer robust enn tidlige livsstadier med hensyn til effekter av akutt oljeforurensning (SFT & DN, 2000). Egg og larver av fisk er ansett som mer sårbare for oljeforurensning Konfliktpotensialet vs. akutt oljeforurensning vurderes ofte som størst for arter som gyter i eller har betydelige andeler egg og larver innen et avgrenset geografisk område. Langs den norske kontinentalsokkelen mellom 62º N og 70º N finnes de viktigste gyteområdene for noen av våre største og økonomisk mest viktige fiskebestander som norsk vårgytende sild, nordøstarktisk torsk, nordøstarktisk sei og nordøstarktisk hyse (Stenevik et al., 2005). Generelt har de viktigste fiskeressursene som sild, torsk, sei og hyse gyteperiode på våren, og etter gyting føres de pelagiske eggene nordover mot oppvekstområdene i Barentshavet og spres over store områder. Hovedtyngden av gyteprodukter er til stede i mars/april. Gyteområdene for nordsøst atlantisk torsk, nordøst arktisk hyse, nordøst arktisk sei, nordsjøtorsk, nordsjø hyse og nordsjø sei er vist i Figur C-21 Som grunnlag for vurdering av mulige konsekvenser for norsk vårgytende sild og norsk-arktisk torsk er det benyttet modelldata fra Havforskningsinstituttet med modellert larvefordeling i perioden marsseptember for årene Datasettene er generert av Havforskningsinstituttet med sin høyoppløselige operasjonelle larvedriftsmodell (se Figur C-22). 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 (DN & HI, 2010). C-43

162 Figur C-21 Gyteområde for sild, torsk og hyse, samt egg av nordøst atlantisk torsk og hyse (DN & HI, 2010). C-44

163 Figur C-22 Larvefordeling for ulike tidspunkt for torsk (øverst) og sild (nederst) i 2009, der rød farge angir høyest konsentrasjon. Figurene er fra HIs operasjonelle larvedriftsmodel (Vikebø et al., 2009). Tobis Tobis er en samlebetegnelse for fisk i silfamilien (Ammotydiae). I Nordsjøen fines det fem arter av sil. Havsil er imidlertid helt dominerende i fiskeriet og er den arten som omtales her. Havsilen er en liten åleformet fisk på inntil 24 cm. Den ligger nedgravd i sand det meste av året. Etter å ha tilbrakt vinteren i dvale kommer den radmagre havsilen ut av sanden i tette stimer i mars-april for å spise dyreplankton. Den er kun ute av sanden på dagtid, og det er da den blir fisket med trål. Ved St. Hans-tider har fisken vanligvis bygd opp tilstrekkelige fettreserver til å gå i dvale igjen (DN & HI, 2010). Havsil er utbredt fra sør i den engelske kanal til Barentshavet. Fisken har strenge krav til sanden den graver seg ned i og finnes kun der sandkornene er over en viss størrelse. Dette gjør at havsilen har en utpreget flekkvis fordeling. Typisk dybdeutbredelse i Nordsjøen er m, men havsilen kan også C-45

164 finnes grunnere og unntaksvis ned mot 100 m dyp. Det finnes også lokale bestander langs norskekysten, bl.a. vest for Karmøy, men disse blir ikke fisket. Kunnskap om de lokale kystbestandene er meget begrenset, men de antas å være viktige for lokale predatorer, deriblant sjøfugl. De fleste havsiler blir kjønnsmodne når de er to år gamle. Ved nyttårstider kommer den kjønnsmodne havsil opp av sanden og gyter på det samme feltet som den ligger nedgravd. Eggene legges på bunnen i et gelatinøst sekret som binder eggene sammen og fester dem til sandbunnen. Hovedklekking av egg skjer i mars. Havsillarvene er pelagiske fram til omkring juni-juli da de bunnslår seg og går over til havsilens karakteristiske atferd med å grave seg ned i sand på natta og beite i tette stimer på dagen. I motsetning til eldre tobis, fortsetter årets yngel å beite utover høsten fram til oktober-november før de går i dvale for vinteren. Etter det pelagiske stadiet regner man med at havsil ikke beveger seg mellom felt som ikke er forbundet med habitat som fisken kan grave seg ned i. Det finnes observasjoner som tyder på at tobisstimer kan holde seg på samme sted år etter år. Havsilen kommer da typisk opp av sanden og blir stående like over skjulestedet sitt og beiter der på dyreplankton som kommer drivende med havstrømmene. Tettheten av havsil i bunnsubstratet kan være meget stor. Der er observert forekomster i grabbprøver som tilsier minst 300 individ per m 2. Havsil beiter på plankton og blir selv spist av en lang rekke arter av fisk, sjøpattedyr og fugl. I kraft av sin tallrikhet, sitt høye næringsinnhold og som bindeledd mellom plankton og høyere trofiske nivåer, regner man med at havsil har en sentral rolle i Nordsjøens økosystem. Figur C-23 viser viktige tobisområder i forhold til lokasjonen for Delta 2. Figur C-24 viser utvikling i gytebestanden av tobis slik den er blitt beregnet av ICES. Etter årtusenskiftet har bestanden ligger under kritisk grense (Blim t). Utviklingen har vært spesielt negativ i den nordlige del av Nordsjøen, inkludert norsk sone. Fra de nordligste feltene, fra Vikingbanken til Østbanken, har det ikke vært landet tobis de siste åra. De vurderes som kommersielt utarmet, noe som innebærer at det ikke er mulig å drive et økonomisk lønnsomt fiske. Flåten bruker akustisk utstyr til å spore opp tobisstimer. Også flere felt lenger sør i norsk sone ble kommersielt utarmet rundt årtusenskiftet. Fram til 2007 ble det således nesten all tobis fisket på Vestbanken. I 2006 ble den del av de mer sørlige feltene i norsk sone rekolonisert ved nyrekruttering. Imidlertid ble alle disse feltene fisket ned i løpet av en sesong; Inner Shoal øst og Outer Shoal i 2007 og Engelsk Klondyke i Dette innebærer at det meste av tobisbestanden i norsk sone på nytt er å finne på Vestbanken (DN & HI, 2010). C-46

165 Figur C-23 Tobisområder, vist i forhold til lokasjonen til Delta 2. Figur C-24 Gytebestand og antall rekrutter av havsil i Nordsjøen i perioden (DN & HI, 2010). C-47

166 Bestandsberegningene i regi av ICES er basert på fangst pr. enhet innsats (CPUE) i det kommersielle tobisfisket. Det er imidlertid grunn til å stille spørsmål om grunnleggende forutsetninger bak metoden er oppfylt. På grunn av disse metodiske svakhetene har Fiskeridirektoratet og Havforskningsinstituttet, på oppdrag av Fiskeri- og Kystdepartementet og i samarbeid med fiskerinæringen, utarbeidet er forslag til områdebasert forvaltning av tobis i norsk sone. Siktemålet med denne type forvaltning er å sikre at det er tilstrekkelig med gytefisk i alle historisk viktige tobisområder for å sikre rekrutteringen i hele utbredelsesområdet. Forslaget innebærer at NØS deles inn i bestemte områder. Disse områdene åpnes og lukkes for tobisfiske i henhold til et fastlagt system. Ingen områder vil bli åpnet før de har en lokal bærekraftig gytebestand. I tillegg foreslås en tidsbegrenset fiskeperiode, og innføring av minstemål som medfører stengning av områder når innblanding av yngel i fangstene blir for høy (DN & HI, 2010). Tobis er vurdert som livskraftig (LC) i den norske rødlisten, men er på et globalt nivå klassifisert som rødlisteart. En slik art skal etter IUCN sine retningslinjer være med på nasjonale rødlister (Artsdatabanken, 2010a). Gyte- og oppvekstområdene til tobis regnes som relativt stasjonære. Makrell Makrell (Scomber scombrus) er en pelagisk og hurtigsvømmende fisk som er lett kjennelig på sin runde, helt spoleformede og strømlinjede kropp. Ryggens farger flammer i grønt eller blått, og derfra og nedover sidene er det en rekke uregelmessige tverrbånd. Kroppsskjellene er små, og kroppen myk som silke å føle på. Makrellen kan bli mer enn 25 år, opp mot 70 cm og 3,5 kg, men det er sjelden man ser individer større enn 50 cm/1 kg. Makrellen i europeiske farvann forvaltes som én bestand, nordøstatlantisk makrell, som består av tre gytekomponenter: nordsjømakrell som gyter sentralt i Nordsjøen og Skagerrak (mai-juli), (Figur C-25) vestlig makrell som gyter vest av Irland og De britiske øyer (mars-juli) og sørlig makrell som gyter i spanske og portugisiske farvann (februar-mai). Sørlig og vestlig gytebestand vandrer etter gytingen inn i Norskehavet, og senere til Nordsjøen og Skagerrak der den blander seg med Nordsjø-bestanden (DN & HI, 2010; H.-. HI, 2012). Makrellen gyter i overflatelaget. Larvene måler 3,5mm ved klekking og vokser til ca 20 cm allerede samme høst. Makrellen mangler svømmeblære og må svømme hele tiden for ikke å synke. Den er en typisk planktonspiser og svømmer med åpen munn for å sile plankton med gjellene. Den spiser også fiskelarver og småfisk som tobis, brisling og sild. Makrellen er varmekjær og foretrekker temperaturer på over 6 C. Den blir kjønnsmoden ved ca. 30 cm. Den kjønnsmodne del av nordsjøbestanden, som makrellen ved norskekysten hovedsakelig tilhører, overvintrer utenfor Vestlandet og i den ytre del av Norskerenna nord til Vikingbanken. Nordsjømakrellen er en økologisk og kommersielt viktig fiskebestand. ICES har beregnet at gytebestanden av makrell i 2012 er over føre-var-nivået. Bestanden blir klassifisert til å ha full reproduksjonsevne (LC) (Artsdatabanken, 2010a), men ICES mener det er risiko for at den blir beskattet over bærekraftig nivå. Gytebestanden er estimert til å være om lag 2,7 millioner tonn i C-48

167 Figur C-25 Gyteområde for Nordsjømakrell. Plankton Planteplankton Planteplankton er mikroskopiske, encellede organismer som svever fritt rundt i vannmassene. De fleste planteplanktonartene er autotrofe, det vil si at de ved hjelp av fotosyntese produsere organisk materiale med karbondioksid og solenergi som kilder. Andre arter er heterotrofe, eller miksotrofe, og beiter på andre alger eller bakterier. De artene som utfører fotosyntese (autotrofe) vil være avhengig av næringssalter som nitrat og fosfat, en gruppe arter er også avhengig av silikat. Planteplanktonet omtales som havets gress og er grunnlaget for tilnærmet alt liv i havet og basis i marine næringsnett. Planteplankton har i liten grad egenbevegelse og vil følge vannbevegelsene og være i kontinuerlig vertikal og horisontal bevegelse. Dette medfører at de vil oppleve stor variasjon i lysmiljø, fra mye lys i overflaten til mørke i større dyp. Ved kraftig blanding, spesielt om vinteren og tidlig vår, til større dyp på grunn av avkjøling eller vind vil planteplanktonet i gjennomsnitt oppleve for dårlige lysforhold for vekst. Den vertikale blandingen vil ikke være ensidig negativ for planteplanktonet, da den er nødvendig for å bringe opp næringsrikt vann til det belyste overflatelaget hvor planteplankton vil kunne utnytte det til vekst. Dyreplankton Dyreplankton omfatter en rekke ulike taksonomiske grupper og størrelser av organismer, som alle har det til felles at de har liten evne til forflytting. De flyter fritt i vannmassene, og utbredelsen bestemmes derfor av havstrømmene. Imidlertid foretar flere av artene vertikale vandringer, både gjennom sesongen og over døgnet. De fleste dyreplanktonartene lever hele livet i de frie vannmassene (holoplankton), mens noen arter tilbringer kun de tidlige fasene av livsløpet som plankton (meroplankton). Til de C-49

168 sistnevnte hører for eksempel larver av bunnlevende organismer, fiskeegg og fiskelarver. Dyreplankton lever i stor grad av planteplankton og er derfor et viktig bindeledd mellom planteplankton og fisk, hval og andre organismer høyere opp i næringskjeden. Når herbivore dyreplankton spiser planteplankton, blir biomasse som er dannet ved fotosyntese, overført til dyreplanktonbiomasse. De defineres da som sekundærprodusenter. Blant dyreplankton finner vi også flere rovdyr, for eksempel maneter, amphipoder og pilorm som lever av annet dyreplankton. Krill regnes som omnivor (altetende) og spiser både planteog dyreplankton. Dette betyr at dyreplankton inngår i et komplekst næringsnett i Nordsjøen, og kan ha en viktig regulerende rolle som føde, konkurrenter og/eller predatorer på for eksempel fisk. Dyreplankton er næringsgrunnlag for flere kommersielt viktige fiskearter i Nordsjøen, og variasjoner i dette leddet i næringskjeden vil derfor ha store konsekvenser for produksjon på høyere nivå. Plankton er også følsomme for forurensing og klimaendringer og kan brukes som indikatorer for forandringer i økosystemet. Kopepoder (hoppekreps) er den dominerende planktongruppen i hele Nordsjøen. Imidlertid er artssammensetningen forskjellig i ulike deler av havområdet. De nordlige områdene påvirkes av innstrømmingen av atlantisk vann, og dyreplanktonet domineres av kopepoder som Calanus og Pseudocalanus. Dybdeforholdene vil også ha betydning for utbredelsen av arter. De dypere områdene over Norskerenna ( m) har et dyreplanktonsamfunn som på mange måter skiller seg fra artssammensettingen i de grunne områdene ( m). Her finner man en større andel av karnivore dyreplankton, som Pareuchaeta norvegica og pilorm samt større krepsdyr som pelagiske reker og krill. Havområdene lenger sør i Nordsjøen er grunnere (under 100 m), og vannmassene er derfor gjennomblandet deler av året. Her finner man større innslag av små kopepoder og larveplankton. Flere av artene har en eller flere generasjoner i løpet av året, og mengdene varierer derfor gjennom sesongen. Særlige Verdifulle Områder (SVO) Som et ledd i arealbeskrivelsen for Nordsjøen og Skagerrak er særlig verdifulle områder (SVOer) identifisert og kartlagt (DN & HI, 2010). Hensikten med å identifisere særlig verdifulle områder er å synliggjøre miljøverdier, og betydningen havområdet har for næringer og samfunn. Dette vil være en viktig del av et beslutningsgrunnlag ved senere samfunnsøkonomiske vurderinger av ulike tiltak. Lokasjon av SVO områdene er vist i Figur C-26 og en oversikt over områder og kriteriene for prioriteringer er gitt i Tabell C-3. I utvelgelsen av SVOer er det brukt de samme hovedkriteriene som i de to foregående marine forvaltningsplanene. Det er fokusert på de områdene som er viktige for biologisk produksjon, og de som er viktige for det biologiske mangfoldet. Ettersom viktighet for det biologiske mangfoldet og den biologiske produksjonen er de mest sentrale faktorer i forhold til å sikre funksjonen til økosystemene, og dermed økosystemtjenestene, er hovedprioriteringene basert på disse. Det er valgt ut tolv prioriterte SVOer som anses å være særlig verdifulle. Det er ikke foretatt en prioritering mellom disse områdene. De utvalgte områdene er svært forskjellige av natur, og varierer fra små verneområder til store regioner. Områdene har likevel det til felles at de er viktige for mer enn én art, omfattes gjerne av flere utvalgskriterier og allerede er anerkjent for sin verdi. I tillegg er kystsonen generelt sårbar (DN & HI, 2010). C-50

169 Figur C-26 Særlig verdifulle områder (SVO) i Nordsjøen (DN & HI, 2010). C-51

170 Tabell C-3 Særlig verdifulle områder (SVO) i Nordsjøen med kriterier for prioritering. Områdene er vist i Figur 2-26 (DN & HI, 2010). Område Verdi (er) Utvalgskriterium (særlig viktig) Utvalgskriterium (supplerende) Tobisfelt (nord og sør) Gyte- og leveområde for tobis Viktighet for biologisk produksjon. Økonomisk betydning Livshistorisk viktig område Makrellfelt Gyteområde for makrell Viktighet for biologisk produksjon. Økonomisk betydning Skagerrak Transekt Skagerrak Ytre Oslofjord Listastrendene Siragrunnen Boknafjorden/ Jærstrendene Karmøyfeltet Bremanger- Ytre Sula Korsfjorden Myte- og overvintringsområde for sjøfugl Representativt område for Skagerrrak, mangfold av naturtyper, landskap, kulturhistorie, geologi, fugleliv Hekke-, trekk-, og overvintringsområde for sjøfugl. Verdens største kjente innaskjærs korallrev. Trekk-, overvintringsområde for sjøfugl, og med beiteområde innenfor Siragrunnen. Gyteområde for norsk vårgytende sild (NVG), egg og larver. Beiteområde. Hekke-, beite-, myte-, trekk- og overvintringsområde for sjøfugl. Kasteområde for kobbe. Gyteområde for norsk vårgytende sild (NVG), egg og larver. Beiteområde. Hekke-, beite-, myte-, trekk-, overvintringsområde for sjøfugl. Kasteområde for kobbe. Representativt område for Skagerrak, mangfold av naturtyper, landskap, kulturhistorie, geologi, fugleliv. Leveområder for spesielle arter/bestander. Særlig for Lomvi som er en kritisk truet art Viktighet for biologisk mangfold. Viktighet for representasjon av alle biogeografiske soner, naturtyper, habitater og arter Viktighet for biologisk mangfold. Kobling mellom marint og terrestrisk miljø. Spesielle oseanografiske eller topografiske forhold. Viktighet for biologisk mangfold. Kobling mellom marint og terrestrisk miljø. Viktighet for biologisk produksjon. Leveområder for spesielle arter/bestander. Viktighet for biologisk mangfold. Kobling mellom marint og terrestrisk miljø. Viktighet for representasjon av alle biogeografiske soner, naturtyper, habitater og arter. Viktighet for biologisk produksjon. Leveområder for spesielle arter/bestander. Viktighet for biologisk mangfold. Kobling mellom marint og terrestrisk miljø. Viktighet for biologisk mangfold. Viktighet for representasjon av alle biogeografiske soner, naturtyper, habitater, arter og kulturminner. Livshistorisk viktig område Livshistorisk viktig område Vernede områder. Foreslått vernet i marin verneplan. Spesielle oseanografiske eller topografiske forhold. Vernede områder. Internasjonal og/eller nasjonal verdi. Vernede områder. Livshistorisk viktig område. Retensjonsområde. Livshistorisk viktig område. Vernede områder. Livshistorisk viktig område. Retensjonsområde. Livshistorisk viktig område. Vernede områder. Livshistorisk viktig område. Foreslått vernet i marin verneplan. Pedagogisk verdi. C-52

171 Særlig verdifulle og sårbare områder (SVO) for Norskehavet definert i forbindelse med Helhetlig forvaltningsplan for Norskehavet ( ) er vist i Figur C-27. Disse inkluderer bl.a. hovedgyteområde for torsk utenfor Lofoten, kystsonene og eggakanten, samt arktisk front i vest. Se Tabell C-4 for beskrivelse og detaljering. Områdene er definert på bakgrunn av følgende kriterier: at området har stor produksjon og konsentrasjon av arter, at området har stor forekomst av truede eller sårbare naturtyper, at området er et nøkkelområde for norske ansvarsarter, at området har viktige nasjonale eller internasjonale bestander av enkelte arter i hele eller deler av året (HI, DN, Fiskeridirektoratet, Kystverket, & Oljedirektoratet, 2008). Figur C-27 Særlig verdifulle og sårbare områder, (Miljødirektoratet, 2014). C-53