Bløtbunnsfauna som indikator for miljøtilstand i kystvann Ekspertvurderinger og forslag til nye klassegrenser og metodikk

Transkript

1 M RAPPORT Bløtbunnsfauna som indikator for miljøtilstand i kystvann Ekspertvurderinger og forslag til nye klassegrenser og metodikk

2 KOLOFON Utførende institusjon Pedersen Marine Ecology Consulting (PMEC), Norsk Institutt for Vannforskning (NIVA), Akvaplan-niva, Universitetsmuseet i Bergen (UIB), Havforskningsinstituttet (IMR) og Universitetet i Oslo (UIO). Oppdragstakers prosjektansvarlig Are Pedersen, PMEC Kontaktperson i Miljødirektoratet Maria Pettersvik Arvnes M-nummer År Sidetall Miljødirektoratets kontraktnummer Utgiver Miljødirektoratet og Fiskeridirektoratet Prosjektet er finansiert av Miljødirektoratet og Fiskeridirektoratet Forfatter(e) Are Pedersen (PMEC), Elisabeth Alve (UIO), Tom Alvestad (UIB), Gunhild Borgersen (NIVA), Jane Karine Dolven (UIO), Hege Gundersen (NIVA), Silvia Hess (UIO), Tina Kutti (HI), Brage Rygg, Roger Velvin (Akvaplan-niva) og Jens Vedal (NIVA). Tittel norsk og engelsk Bløtbunnsfauna som indikator for miljøtilstand i kystvann. Ekspertvurderinger og forslag til nye klassegrenser og metodikk Sammendrag En ekspertgruppe satt sammen av Miljødirektoratet og Fiskeridirektoratet har vurdert erfaringer fra bruk av indeksene for bløtbunnsfauna de seneste årene. Etter å ha samlet inn nye data og analysert disse har gruppen kommet fram til differensierte gjennomsnittlige «naturtilstandsverdier» i den øvre klassifiseringsklassen Svært God for indeksene i økoregioner og vanntyper. Vi har også foreslått nye klassegrenser for indeksene i 5 grupper av vanntyper for hele Norge. DI anbefales å ikke inkluderes i klassifiseringen p.t. Det er også gitt anbefalinger om å benytte gjennomsnitt av 4 replikanter i beregningene (ikke sum). Analyser av foraminifer i sedimentkjerner er velegnet til å bestemme naturtilstanden i en vannforekomst. Det er hensiktsmessig å benytte metoden i vannforekomster hvor den samlete vurdering av området tilsier moderat eller dårligere økologisk tilstand. 4 emneord 4 subject words Bløtbunnsfauna, vannforskriften, klassegrenser, Indices, soft bottom fauna, WFD, class økologisk tilstand boundaries, ecological status Forsidefoto Are Pedersen (PMEC) 1

3 2

4 Forord EUs vanndirektiv 2000/60/EC setter rammer for vannforvaltningen ved å sette miljømål for vannets tilstand og krav til overvåking av alt vann fra fjell til sjø. Norge har valgt å implementere vanndirektivet og har lovfestet rammene i den norske vannforskriften av 15. desember Et prinsipp i vanndirektivet er at status for vann skal vurderes ut fra biologiens tilstand i vannforekomsten. I vurderingen inngår blant annet flere indekser som beskriver økologisk tilstand for bløtbunnsfauna. Erfaringene fra bruk av indeksene for bløtbunnsfauna de seneste år har vist at å fastsette tilstanden i vannforekomster kan gi noe sprikende resultater. Ettersom Veileder 02:2013 skal revideres i , var det fra forvaltningens side ønskelig å vurdere indeksene for bløtbunnsfauna på nytt. Miljødirektoratet og Fiskeridirektoratet gikk derfor sammen om å opprette en ekspertgruppe som skulle se nærmere på problematikken. Gruppens arbeid er fremstilt i denne rapporten og viser resultater fra nye analyser av faunadata, samt nye tolkninger av indekser, grenseverdier for statusvurderinger og ny anbefalt metodikk. Ekspertgruppen har bestått av Roger Velvin (Akvaplan-niva), Tom Alvestad (Universitetet i Bergen), Tina Kutti (Havforskningsinstituttet) og Gunhild Borgersen (Norsk institutt for vannforskning). Alle er fagpersoner fra aktuelle forskningsinstitutter med kjennskap til og erfaring fra klassifiseringssystemet. Dessuten har Hege Gundersen, Jens Vedal og Tron Hansen Syverud fra NIVA, samt Rune Palerud fra Akvaplan-niva bidratt med databasearbeid og analyser av innsamlet datamateriale. Elisabeth Alve, Jane Karine Dolven og Silvia Hess, alle fra Universitetet i Oslo, samt Brage Rygg (pensjonert, tidligere NIVA), har skrevet et forslag til metodikk for å finne naturtilstand basert på bruk av foraminiferer. I gruppen satt også representanter fra Miljødirektoratet (Maria Pettersvik Arvnes) og Fiskeridirektoratet (Henrik Rye Jakobsen). Ekspertgruppens leder har vært Are Pedersen (Pedersen Marine Ecology Consulting). Are Pedersen PMEC 3

5 4

6 Innhold 1. Innledning Materiale og metoder Vanntyper og økoregioner Innsamling av nye datasett Databasen Beregning av indekser for bløtbunnsfauna Beskrivelse av formler for indeksene Analyser/modellering Sammenslåing av data og tilordning av miljøvariable i GIS Gruppering og seleksjon av data Kriterier for valg av referanseområder Statistisk analyse i R Metoder for beregning av naturtilstand Parameterisering av modellene for beregning av naturtilstand Bruk av foraminiferer for bestemmelse av naturtilstand Innsamling av prøver og analyser av foraminiferfauna Aldersbestemmelse av sedimentkjerner Resultater og diskusjon Resultater fra analyser av nye data Datamateriale Valg av modellvariable Analyseresultater innledende runde Analyseresultater endelige gjennomsnittlige naturtilstandsverdier Interkalibrerte grenseverdier Vurdering av indeksene og påvirkningsfaktorer Gjennomsnitt vs. sum av grabbprøver Fastsetting av naturtilstand og endring i tilstand over tid Ekspertvurderinger Konkretisering av hvordan ekspertvurderinger bør gjøres og tolkes Uklare retningslinjer for metodikk forskjeller i undersøkelser og standarder Gjeldende standarder for metodikk og klassifisering av miljøtilstand Viktigste forskjeller mellom veiledere/prosedyrebeskrivelser Anbefalinger Referanser Vedlegg

7 6 Bløtbunnsfauna som indikator for miljøtilstand i kystvann M-633

8 1. Innledning EUs vanndirektiv 2000/60/EC setter rammer for vannforvaltningen i Norge og resten av Europa ved å spesifisere miljømål og ved å sette krav til overvåking av kjemisk og økologisk tilstand i alt vann. Norge har valgt å gjennomføre vanndirektivet og Norges forpliktelser i denne sammenheng er nedfelt i norsk lov ved «Forskrift om rammer for vannforvaltningen», også kalt vannforskriften. Hvordan tilstandsvurderingen skal foregå er beskrevet i Veileder 02:2013 (revidert i 2015) med tittel «Klassifisering av miljøtilstand i vann - økologisk og kjemisk klassifiseringssystem for kystvann, grunnvann, innsjøer og elver». Veilederen gir konkrete grenseverdier (også kalt klassegrenser) for en rekke biologiske parametere (i.e. forekomst av utvalgte sensitive arter, tetthet og artssammensetting) som vil indikere i hvilken miljøtilstand en marin vannforekomst befinner seg. Mens det for planteplankton og makroalger brukes ulike grenseverdier i ulike vanntyper (fra åpen kyst til ferskvannspåvirket beskyttet fjord) og for ulike økoregioner (fra Skagerrak til Barentshavet), har det for bløtbunnsfauna kun blitt foreslått ett sett med klassegrenser. Dette er bekymringsverdig fordi man vet at abiotiske faktorer som temperatur (Tittensor m.fl. 2010), salinitet (Schaffner m.fl. 1987), kornstørrelse av sedimentet (Gaston m.fl. 1988), oksygeninnhold i bunnvann (Rosenberg m.fl. 2002) og sedimentasjon av organiske partikler (Flach og Heip 1996) påvirker tettheten og diversiteten av marin bløtbunnsfauna. Disse faktorene kan variere betydelig mellom forskjellige vanntyper og økoregioner i Norge. Feilaktige grenseverdier vil redusere pålitelighetsgraden av tilstandsklassifiseringene og øke sannsynligheten for feilklassifisering. I veilederen er klassifiseringen av økologisk tilstand for kvalitetselementet bløtbunnsfauna basert på seks indekser som blir beregnet ut fra artssammensetningen i sedimentene. I NQI1 (Norwegian Quality Index), NSI (Norwegian Sensivity Index), ISI 2012 (Indicator Species Index), H (Shannon Wiener diversitetsindeks) og ES 100 (Hurlberts diversitetsindeks) bruker man tettheten av forskjellige arter i sedimentene i forskjellige matematiske formler, mens man i DI (Density Index) kun bruker individtettheten i beregningene av indeksen. NSI og ISI er rene sensitivitetsindekser, mens NQI1 benytter et sensitivitetselement i tillegg til diversitet. H og ES 100 er rene diversitetsindekser. Diversitetsindeksene er kun et matematisk mål på artsdiversiteten i et samfunn og alle diversitetsindekser har sine styrker og svakheter. I forskning blir en kombinasjon av indekser gjerne brukt for å beskrive bunndyrssamfunn og for å forsøke å forstå hvilke abiotiske og biotiske prosesser eller drivkrefter som er de mest betydningsfulle for å strukturere et spesifikt bunndyrsamfunn. Når flere diversitetsindekser blir brukt for å finne økologisk tilstand i en vanntype kan det oppstå problemer, fordi de i noen tilfeller gir avvikende resultat i klassifiseringen (Kroencke & Reiss 2010, Kaurin 2011). Erfaringer fra de siste årene viser at i Norge er det først og fremst DI som avviker, men også H og ES 100 kan gi avvikende resultater fra de andre indeksene i visse tilfeller. Liten kunnskap om underliggende årsaker til dette vil kunne gi feilaktig tilstandsklassifisering av vannforekomster. Under visse forhold vil det være naturlig at indeksene viser noe forskjellige resultater, men ikke i den grad som DI responderer i forhold til de andre indeksene. En systematisk gjennomgang av tilgjengelige data for å identifisere årsakssammenhenger og minimere risikoen for fremtidig feilklassifisering har derfor vært ønskelig. Hittil har én felles klassifiseringstabell for bløtbunnsfauna vært benyttet ved klassifisering i alle vanntyper og økoregioner. Dette representerer den største usikkerheten ved fastsettelse av stedegen referansetilstand basert på bløtbunnsfauna. Usikkerheten har ligget i problemet med å 7

9 fastslå naturtilstand for en vannforekomst. Enkelte vannforekomster kan ut fra naturlige forhold, for eksempel naturlig lave oksygenkonsentrasjoner, aldri oppnå de referanseverdier (høyeste verdi innen statusklassen Svært god) som er beskrevet for vanntypen, selv uten menneskelig påvirkninger av resipienten. Det er i senere år gjort undersøkelser av hvordan fossile foraminiferer i daterte sedimentkjerner kan beskrive stedegen økologisk tilstand fra tiden før menneskeskapte forurensninger påvirket organismesamfunnet i nevneverdig grad, blant annet i Oslofjorden (Alve m.fl. 2009, Dolven m.fl. 2013). Disse og andre nye resultater har vist at foraminiferer og bløtbunnsfauna (også kalt makrofauna) klassifiserer miljøtilstanden tilnærmet likt (Hess m.fl. upubliserte data). Foraminiferene gir mulighet til å; 1. fastslå naturtilstanden på hver lokalitet (stasjon) i en resipient og 2. spore utviklingen over tid på samme lokalitet (stasjon). Denne informasjonen kan også benyttes til å indikere naturtilstanden for bløtbunnsfaunaen på stedet. Forutsetningen er at man benytter en eller flere biotiske indekser med grenseverdier for økologisk tilstand. Eksempler på dette er belyst ved flere publikasjoner (f.eks. Bouchet m.fl. 2012, Dolven m.fl. 2013) og rapporter (f.eks. Dolven & Alve 2010, Enoksen 2010, Hess & Alve 2014) i de senere år. Foraminiferer bør følgelig vurderes brukt som en metode for å beskrive naturtilstand i områder hvor det av naturlige årsaker ikke kan forventes å oppnå god miljøtilstand. Med bakgrunn i de ovennevnte problemstillingene, og ettersom Veileder 02:2013 skal revideres i , var det derfor ønskelig å se nærmere på indeksene for kvalitetselementet bløtbunnsfauna. I den forbindelse gikk Miljødirektoratet og Fiskeridirektoratet sammen om å opprette en ekspertgruppe. Ekspertgruppen bestod av fire fagpersoner fra aktuelle forskningsinstitutter med kjennskap til og erfaring fra bruk av klassifiseringssystemet. Ekspertgruppens mandat var å gjennomgå klassifiseringssystemet og komme med eventuelle nye forslag på følgende problemstillinger: 1. Gjennomgå nye datasett og utarbeide eventuelle nye grenseverdier for de ulike vanntypene i alle økoregioner der disse vanntypene finnes. Dersom det ikke var mulig å definere egne grenseverdier for alle vanntypene i alle økoregionene skulle dette kunne underbygges. 2. Se nærmere på om enkelte indekser bør utelates i noen av vanntypene for å sikre at resultatet blir riktig. En slik eliminering av indekser måtte dokumenteres og begrunnes. Indeksene skulle også vurderes etter følgende kriterier: a. Indeksenes egnethet b. Er noen indekser bedre egnet for spesielle påvirkninger? c. Er det noen «hull» i dagens system som bør dekkes? I så fall hvordan kan dette gjøres? (eks. bruk av sum eller gjennomsnitt av replikater ved beregning av indeksene). 3. Hvordan skal bløtbunnsindeksene brukes i områder hvor det er usikker naturtilstand? (Eks. kan bruk av foraminiferer være et verktøy for å fastsette lokal naturtilstand?) 4. Forslag til å tydeliggjøre tekst i dagens klassifiseringsveileder om bruk av ekspertvurderinger. 5. Se på teksten om overvåkingsmetodikk i overvåkingsveilederen og flytte aktuell tekst til klassifiseringsveilederen. De to første punktene ble ansett som viktigst, men det var ønskelig med svar på alle. 8

10 Viktige begrep i denne rapporten Referanseverdier: Den høyeste verdi ( øvre klassegrense for Svært God) som settes for en bestemt indeks i en vanntype. Denne verdien benyttes til å beregne EQR. EQR er observert verdi/referanseverdi. Referansetilstand: Er beskrevet i vanndirektivet som en type-spesifikk biologisk tilstand som beskrives for tilstandsklassen Svært god. Den skal beskrive den naturlige variasjonen i klassen og utrykkes som et intervall mellom øvre og nedre grenseverdi for klassen Svært god. I CIC doc no 5. er referansetilstand beskrevet som «Reference conditions must summarise the range of possibilities and values for the biological quality elements over periods of time and across the geographical extent of the type». Naturtilstandsverdi: Gjennomsnittlig indeksverdi for stasjoner fra antatte referanseområder i en vanntype. Naturtilstandsverdien for antatte referanseområder vil være gjennomsnittsverdien for indeksen i tilstandsklassen Svært god. I områder som ikke kan oppnå tilstanden Svært god (for eksempel ved stor naturlig organisk belastning og/eller dårlig vannutskiftning) kan naturtilstandsverdien ligge i andre dårligere tilstandsklasser. Naturtilstand: Er den høyeste tilstandsklassen som kan oppnås i en vannforekomst og vil i referanseområder være lik referansetilstanden. Derimot, i områder hvor referansesituasjonen ikke kan oppnås vil naturtilstanden kunne være dårligere en referansetilstand for vanntypen. Bløtbunnsfauna: I det videre arbeidet med denne rapporten har vi definert bløtbunnsfauna som marine makroevertebrater (>1 mm) som lever i og på sedimenter i bløtbunnsområder. I vannforskriften defineres dette som «bunnlevende virvelløse dyr». Bløtbunnsfauna er imidlertid et innarbeidet begrep i alle fagmiljøer, samt gir en indikator på habitat (bunnlevende virvelløse dyr finnes også på hardbunn), og er således det foretrukne begrepet. Foraminiferfaunaen inngår ikke som en del av bløtbunnsfaunaen da disse organismene er små encellete protister (vanligvis < 0,5 mm) som kalles poredyr. I Veileder 02:2013 ble bruken EQR som er observert verdi/referanseverdi faset ut og erstattet med neqr, som benytter grenseverdier i stedet for referanseverdier i beregningene. I denne rapporten har vi ikke benyttet EQR og dermed ikke referanseverdier. De resultatene som presenteres her er gjennomsnittlige indeksverdier for stasjonene i et antatt referanseområde og betegnes som naturtilstandsverdier og ikke referanseverdier. 9

11 2. Materiale og metoder 2.1 Vanntyper og økoregioner Klassifiseringsveilederen fra 2013 inneholder en beskrivelse av hvordan kystvann er inndelt i forskjellige vannregioner, hvilke vanntyper vi har i de forskjellige regionene og deres karakteristika (Kapittel 3.4, Direktoratsgruppa 2013). I Figur 1 vises inndelingen av hvilke økoregioner og vanntyper en finner i kystvann. Figur 1. Økoregioner og vanntyper for kystvann En spesifikk vanntype betegnes som en kombinasjon mellom økoregion og vanntype, det vil si at en «beskyttet fjord i Sør-Trøndelag» benevnes H3. En mer omfattende forklaring på forskjeller i egenskaper mellom vanntypene finnes i klassifiseringsveilederen. En skal være oppmerksom på at egenskapene for vanntypene 1-5 (Figur 1) er forskjellig for Skagerrak i forhold til de andre økoregionene. Vanntype 4 finnes heller ikke i Skagerrak. 10

12 2.2 Innsamling av nye datasett Ett av hovedformålene med mandatet som var gitt gruppen var å undersøke om det er grunnlag for å differensiere indeksene for bløtbunnsfauna geografisk eller etter vanntype. Datainnsamlingen ble derfor utført med sikte på å opprette et datasett med god geografisk spredning, slik at alle økoregioner og vanntyper i størst mulig grad ble dekket. Det ble samlet inn data fra NIVA, Akvaplanniva, Uni Research og Blue Planet; totalt mer enn 6000 grabbprøver fra hele Norge. NIVA utarbeidet et standardisert format for dataleveransene (Tabell 1) der formålet var å få data fra flere ulike kilder på et mest mulig enhetlig format. Valg av parametere ble gjort i samarbeid med ekspertgruppa. Miljøvariable som ble vurdert som relevante for problemstillingen var innhold av total organisk karbon (TOC), nitrogen (N) og fosfor (P) i sedimentet, kornstørrelse (andel finfraksjon; % < 63 µm) i sedimentet, samt salinitet, temperatur og oksygeninnhold i bunnvann. Det ble satt som krav at alle miljøvariable måtte ha direkte kobling til faunadata, det vil si at målingene måtte være utført på samme stasjon til samme tid som prøvetaking av bløtbunnsfauna. For å sikre en enhetlig navnebruk for artsobservasjonene ble det benyttet felles taksonomisk nomenklatur. Alle artsnavn ble derfor kontrollert og harmonisert med databasen «World Register of Marine Species» (WoRMS, Arter fra grupper som Foraminifera, Nematoda, Cirripedia, kolonidannende Porifera, Cnidaria og Bryozoa og planktoniske organismer som i henhold til internasjonal standard (NS-EN ISO16665:2013) ikke skal kvantifiseres, ble fjernet fra registreringene. Det ble satt som krav at alle grabbprøver skulle ha et prøvetakingsareal på 0,1 m 2. Det ble ikke spesifisert et totalt prøvetakingsareal (antall grabbprøver) per stasjon. Tabell 1. Skjema for standardisert innsamling av faunadata og miljøvariable Format for dataleveranse Faunadata og miljøparametre Metadata Prosjektnavn Stasjonskode Stasjonsnavn Kommentar Lengdegrad Desimalgrader, WGS 84 Breddegrad Desimalgrader, WGS 84 Dato Grabbprøve Areal per grabbprøve (evt. per stasjon hvis kumulerte grabbdata) m 2 Prøvetakings-utstyr Dyp Miljøparametere dd.mm.yyyy F.eks. G 1, G 2 etc. F.eks. Van veen grabb m Temperatur bunnvann C Salinitet bunnvann Oksygen bunnvann Enhet PSU mg/l 11

13 Format for dataleveranse Faunadata og miljøparametre Substrat (kornstørrelse) Total organisk karbon (TOC) i sediment Total nitrogen (N) i sediment Total fosfor (P) i sediment Artsobservasjoner Takson-navn Artsdatabanken Latinsk navn-id WoRMS alphaid Juvenil cf Andel finfraksjon (% < 63 µm) mg/g mg/g mg/g Kommentar Arts-/takson-navn. Bruk WoRMS-nomenklatur. Bruk " sp." etter slektsnavn hvis bestemt til slekt Evt. vannmiljø egendefinert latinsk navn-id ( hvis navnet ikke finnes i Artsdatabanken Brukes hvis taksonet ikke finnes i Artsdatabanken eller Vannmiljø Skriv "juvenil" Usikker artsbestemmelse oppgis som "cf" Antall individer per grabbprøve (0,1 m 2 ) 2.3 Databasen Det ble samlet inn data fra NIVA, Akvaplan-niva, Uni Research og Blue Planet (Tabell 2). Totalt ble det levert data for 6489 grabbprøver, hvorav hovedvekten av data var fra NIVA og Akvaplan-niva (til sammen 5702 grabbprøver). Data fra BluePlanet-undersøkelsen i Rogaland ble eksportert fra Vannmiljø av Dag Rosland, mens data fra BluePlanet-undersøkelsen i Nordland ble eksportert fra NIVAs database. Uni Research leverte sine data fra Fjordundersøkelsen i Bergen. Av miljøvariable ble det levert sedimentdata (hovedsakelig TOC og andel finfraksjon, men også noe N og P) fra en del av stasjonene. Også data for oksygeninnhold i bunnvann ble levert fra noen stasjoner, men ikke ytterligere CTD-data som salinitet og temperatur. Dette skyldes både mangel på samtidige målinger, samt at de CTD-data som finnes ikke er lagret slik at de er direkte koblet med faunadata i tid og rom. Datasettene kom fra 7 forskjellige vanntyper hvorav dagens grenseverdier for indekser på bløtbunnsfauna bare gjelder for 5 vanntyper (vanntype 1-5). Alle data ble lagret i en egen Microsoft Access-database som ble opprettet for dette prosjektet. Databasen vil være tilgjengelig for eventuelle senere revisjoner og uttesting av indekser på bløtbunnsfauna. Det ble etablert egne funksjoner for beregning av biologiske indekser i Visual Basic for Applications (VBA), i tillegg til spørringer og hjelpetabeller. TOC-innhold i sedimentet korrigert for andel finfraksjon i sedimentet (TOC63) ble beregnet i Access for de stasjonene hvor det fantes data for både finfraksjon og TOC. Formel for beregning av TOC63 er: TOC 63 = TOC + 18 (1 p < 63µm) Sensitivitetsverdier for ISI 2012 og NSI ble hentet fra NIVAs bløtbunnsdatabase. Sensitivitetsverdier for AMBI ble lastet ned fra Aztis hjemmeside (ambi.azti.es). Alle artsnavnene ble harmonisert med artsdatabasen WoRMS ( for å sikre felles nomenklatur med prosjektets artsdata. 12

14 Tabell 2. Oversikt over innsamlede data fra de ulike dataleverandørene. Innsamlede data Dataleverandør Antall grabbprøver NIVA Akvaplan-NIVA 1006 Uni Research 764 BluePlanet Beregning av indekser for bløtbunnsfauna På grunnlag av artslister og individtall ble følgende indekser beregnet: - H (Shannons diversitetsindeks) - ES 100 (Hurlberts diversitetsindeks) - ISI 2012 (Indicator Species Index, versjon 2012) - NSI (Norwegian Sensitivity Index) - NQI1 (Norwegian Quality Index, versjon 1) - DI (Density Index) Alle indeksene ble beregnet i Access, med unntak av ES 100 som ble beregnet i programvaren Primer (Primer versjon 6, PRIMER-E, Plymouth). Alle indeksene ble beregnet per grabbprøve. Bare arter og individer som var tilordnet sensitivitets- eller toleranseverdier inngikk i beregningene av NSI, ISI 2012 og AMBI. Ved beregning av sensitivitetsindeksene ble det kun benyttet sensitivitetsverdier for eksakte taksa-treff, og ikke for eventuelt høyere taksonomiske nivå dersom lavere taksa manglet sensitivitetsverdi. Juvenile ble gitt samme sensitivitetsverdi som adulte for den samme arten. For beregning av diversitetsindeksene ble juvenile og adulte slått sammen til én artsregistrering. For vurdering av hvordan prøvetakingsareal påvirker indeksverdiene, ble indeksene også beregnet for kumulative sumverdier av grabbprøvene (G i ) for hver stasjon. Indeksene ble følgelig beregnet for grabb G 1, G 1 +G 2, G 1 +G 2 +G 3 osv Beskrivelse av formler for indeksene NQI1 (Norwegian Quality Index; Rygg 2006) er en sammensatt indeks som omfatter sensitivitet (AMBI) og diversitet (SN). NQI1 er interkalibrert mellom alle land som tilhører NEAGIG (North East Atlantic Geographical Intercalibration Group). NQI1 kan ha verdier mellom 0 og 1. ln(s) NQI1 = [0,5 (1 AMBI [ 7 ) + 0,5 ( ln (ln(n)) ] ) ( N 2,7 N + 5 )] hvor N er antall individer og S er antall arter. 1 En del av NIVAs data fra tidsrommet og 1988 er kun registrert som kumulerte stasjonsdata, og ikke per enkeltgrabb. 2 Data som er samlet inn av BluePlanet i Nordland er her registrert som NIVA-data da disse dataene allerede fantes i NIVAs database ved sammenstillingen. 13

15 AMBI (Azti Marine Biotic Index; Borja m.fl. 2000) er en sensitivitetsindeks (egentlig en toleranseindeks) der artene tilordnes en toleranseklasse (økologiske grupper, EG): EG I-V står for henholdsvis sensitive, indifferente, tolerante, opportunistiske og forurensingsindikerende arter. I Norge brukes AMBI bare i kombinasjonsindeksen NQI1 og har derfor ingen egen klassifisering. AMBI er en kvantitativ indeks som tar hensyn til individantallet av artene. Hver art er tilordnet én av de fem økologiske gruppene (basert på ekspertvurdering). S AMBI = [ N i AMBI i ] N AMBI i hvor AMBI i er toleranseverdien (0; 1,5; 3; 4,5 eller 6). H (Shannonindeksen; Shannon & Weaver 1963) er en av de mest brukte diversitetsindeksene. Indeksen sier noe om både artsrikdommen i en prøve og hvor jevnt fordelt individene er mellom artene. Høy dominans av enkeltarter vil redusere diversitetsindeksen. S H = [( N i N ) log 2 ( N i N ) ] i hvor N i er antall individer av arten i, N er totalt antall individer og S er totalt antall arter. ES 100 (Hurlberts diversitetsindeks; Hurlbert 1971) er en diversitetsindeks som viser forventet antall arter blant 100 tilfeldig valgte individer i en prøve. S ( N N 1 ES 100 = [1 100 ) ( N ] i 100 ) hvor N er antall individer, S er antall arter og N i er antall individer av arten i. NSI (Norwegian Sensitivity Index; Rygg & Norling 2013) er en sensitivitetsindeks som ligner AMBI, men er utviklet med basis i norske faunadata, og ved bruk av en objektiv statistisk metode. Hver art av i alt 591 arter ble tilordnet en sensitivitetsverdi. NSI-verdien til en prøve beregnes ved gjennomsnittet av sensitivitetsverdiene av alle individene i prøven. S NSI = [ N i NSI i ] N NSI i hvor N i er antall individer og NSI i er verdi for arten i og N NSI er antall individer tilordnet sensitivitetsverdier. ISI 2012 (Indicator Species Index; Rygg 2002) er en sensitivitetsindeks. Grunnlaget for beregningen ble utvidet og artsnomenklaturen standardisert i 2012 (ISI 2012 ; Rygg og Norling 2013). Hver art er tilordnet en ømfintlighetsverdi. ISI er en kvalitativ indeks som bare tar hensyn til hvilke arter som er til stede, men ikke individtall. En prøves ISI-verdi beregnes ved gjennomsnittet av sensitivitetsverdiene av artene i prøven. s ISI 2012 = [ ISI i ] S ISI i hvor ISI i er verdi for arten i og S ISI er antall arter tilordnet sensitivitetsverdier. 14

16 DI (Density Index; Rygg 2014) er en indeks for individtetthet utviklet med tanke på tilstandsklassifisering av individfattig fauna. Fattig fauna finnes særlig ved dårlige oksygenforhold, eller ved svært kraftig industriforurensning. Ekstremt høye individtettheter av tolerante arter tyder på påvirkning av organisk belastning som er vanlig nær renseanlegg og matfiskanlegg. DI er ment å signalisere dette. DI = abs[log 10 (N 0,1m 2) 2,05] 2.5 Analyser/modellering Sammenslåing av data og tilordning av miljøvariable i GIS Innkomne data var på grabbnivå og ble standardisert i en felles Excelfil og importert til GIS (ArcView 10.1). Her ble alle datapunkter tilordnet informasjon om økoregion (Skagerrak, Nordsjøen Sør, Nordsjøen Nord, Norskehavet Sør, Norskehavet Nord og Barentshavet), vannforekomst og vanntype (se Tabell 4 i Kapittel 3) hentet fra NVE/Vann-nett. I tillegg fikk hvert datapunkt tilknyttet verdier for helningsgrad, bølgeeksponering, strømstyrke og kurvatur fra NIVAs geofysiske modeller. Videre hadde NIVA tilgjengelig GIS-lag med informasjon om beliggenhet til ulike potensielle påvirkningskilder. Disse var industri (fra Miljødirektoratet), avløp (SSB/Kostra), byer og tettsteder (WMS fra Kartverket), samt akvakulturanlegg og fiskerimottak (fra Fiskeridirektoratet). Innsamling av informasjon om påvirkningsfaktorene hadde to formål: å brukes som kriterier for referanseområder (se Kapittel 2.5.3) og å inkluderes som forklaringsvariable i de statistiske modellene. Nærmeste avstand fra alle punkter til hver av påvirkningsfaktorene ble derfor beregnet ved funksjonen Join i ArcView. All annen informasjon om dataeier, stasjons-id, X og Y-koordinat, dato, dyp, samt TOC og kornstørrelse (heretter kalt substrat), oksygen, N og P fulgte med fra Accessdatabasen (Kapittel 2.1) Gruppering og seleksjon av data Data som ikke falt innenfor noen vannforekomst ble ekskludert fra analysene. Dette var i hovedsak offshore data som ikke var relevante for prosjektet. For å unngå veldig mange grupperinger i analysene valgte vi å bruke den gamle firedelte inndelingen av økoregioner der Norskehavet og Nordsjøen ikke er delt i sør/nord. Økoregioninndelingen er da Skagerrak, Nordsjøen, Norskehavet og Barentshavet. Sammenslåingen ble begrunnet i at den to-delte inndelingen av Nordsjøen og Norskehavet først og fremst var ment for å ta hensyn til variasjonen i sammensetningen av makroalger og har liten betydning for variasjonen i bløtbunnsfauna. Videre ble data fra vanntype 6 (oksygenfattig fjord) og 7 (strømrikt sund) ekskludert, da variasjonen i artssammensetningen her er naturlig høy og det er tilnærmet umulig å sette naturtilstandsverdi for disse vanntypene. Ytterligere sammenslåinger ble gjort etter å ha tolket analyseresultatene. Dette er diskutert i Kapittel Kriterier for valg av referanseområder For å velge ut områder som var i antatt referanse-/naturtilstand tok vi utgangspunkt i en studie av Henriksen m.fl. (2012) som har foreslått et sett med kriterier som skal være oppfylt for at et område skal være i naturtilstand. Disse er i korte trekk basert på tilstrekkelig avstand fra punktkilder for forurensning (havner, fabrikker, byer), områder med god gjennomstrømning, fravær av hypoksi, i god avstand til kysten og ved midlere dyp. Vi har latt oss inspirere av, men ikke begrenset oss til, de samme kriteriene og har landet på kriteriene vist i Tabell 3. Disse er delvis basert på fagkunnskap, men også på resultatene av egne analyser i dette prosjektet. Avstandsmålene er gitt som luftavstand, altså ikke korrigert for verken fysiske hindringer (øyer, nes, 15

17 osv.) eller strømretninger. Dette er ikke optimalt, men var det beste vi kunne få til innenfor rammene av dette prosjektet. Tabell 3. Kriterier for områder med antatt naturtilstand. Kriterier Avstand til industri > 1 km Avstand til avløpspunkt > 1 km Avstand til tettsted (< innbyggere) > 1 km Avstand til by (> innbyggere) > 5 km Avstand til akvakulturanlegg > 1 km Avstand til fiskerimottak > 1 km Dyp > 10 m Statistisk analyse i R Beregning av naturtilstand ble gjort ved bruk av statistiske analyser i programmet R (versjon , R Development Core Team 2012). Siden målet var å beregne differensierte naturtilstandsverdier for alle indeksene i ulike økoregioner og vanntyper, var disse to faktorene nødvendige forklaringsvariable i modellene. I tillegg var det viktig å ta hensyn til andre kjente kilder til variasjon i indeksverdier, slik som substrat og TOC (se Kapittel 2.1 og 2.3). Det var også ønskelig å kontrollere for variasjon som skyldes mengden nitrogen (totalt N) og fosfor (totalt P), samt oksygeninnhold, men for disse variablene var datagrunnlaget så mangelfullt at de ikke kunne inkluderes i modellene (se Kapittel 3). Geofysiske forhold har også vist seg å være viktige kilder til variasjon i indeksverdier (Gundersen m.fl. upubl. data) og derfor inkludert som kovariable i modellene. Dyp regnes også her som en av de geofysiske variablene, selv om dybdeverdier strengt tatt ikke ble hentet fra den digitale GIS-modellen (DEM), siden mer presis dybdeinformasjon fulgte med faunadataene. Siden distanse til nærmeste påvirkningskilde også var antatt å være viktige kilder til variasjon i indeksverdier, ble disse seks variablene inkludert i de statistiske modellene. I tillegg ble det laget en samlevariabel som målte nærmeste avstand til påvirkning uavhengig av kilde (variabelnavnet Min dist er brukt for denne variabelen). Denne erstattet de seks individuelle avstandsvariablene i senere faser av analysene (se Kapittel ). Avstand til påvirkningskilde var kun aktuell for tilnærmingsmåten der vi bruker hele datasettet i modelleringen (metode 1, se Kapittel 2.5.5). I naturen er asymptotiske eller konkave/konvekse kurveforløp mer vanlig enn lineære sammenhenger. Derfor brukte vi GAM-analyser for å tillate ikke-lineære sammenhenger mellom forklaringsvariable og indekser. For å ta hensyn til at grabbprøver tatt fra samme stasjon og samme tidspunkt ikke kan ses på som uavhengige observasjoner, inkluderte vi stasjons-år som grupperingsfaktor (random factor) i modellene, slik at analysemetoden vi endte opp med var en såkalt Generalized Additive Mixed Model (Mixed GAM; Zuur m.fl. 2009). Til dette ble mgcvbiblioteket i R brukt (Wood 2011). For å ta hensyn til romlig autokorrelasjon ble interaksjonen mellom breddegrad og lengdegrad også inkludert i modellene (Wood 2006). 16

18 2.5.5 Metoder for beregning av naturtilstand To måter for beregning av naturtilstand har her blitt benyttet, der forskjellen ligger i hvilke deler av datasettet som er brukt. Den ene tilnærmingsmåten (Metode 1) går ut på å bruke hele datasettet i modelleringen, samt å inkludere informasjon om påvirkningsfaktorer som forklaringsvariable (altså avstandsvariablene). Naturtilstanden kan beregnes i etterkant ved å «tune» modellen til natursituasjon ved å sette inn parameterverdier for påvirkningsfaktorene til antatte nivåer for naturtilstand. Fordelen med denne metoden er at man da kan bruke hele datasettet (mange av dataene er nettopp samlet inn i belastede områder), samt for eksempel beregne naturtilstand også for områder man ikke har gjort målinger i. Ulempen ved denne metoden er at man trenger variable på potensielle påvirkningsfaktorer. I vårt tilfelle har vi håndtert dette ved å bruke avstander til potensielle kilder for forurensning i stedet for å inkludere dose-variable direkte. Ved bruk av denne tilnærmingsmetoden kan naturtilstandsverdiene beregnes for en «tenkt» situasjon, der vi for eksempel befinner oss i en fjord i en gitt økoregion og vanntype, med lang avstand til alle mulige påvirkningskilder, selv om slike områder ikke nødvendigvis finnes i virkeligheten. Den andre metoden (Metode 2) gikk ut på å bruke kun data fra områder som faller inn under kriteriene for referanseområde. Denne tilnærmingsmåten skal gi estimerte naturtilstandsverdier for hver økoregion og vanntype, direkte. Fordelen med denne metoden er at vi ikke trenger variable for påvirkningsfaktorer, noe man ikke alltid har tilgjengelig. Ulempen er at man må forkaste mye data i seleksjonsprosessen og dermed redusere styrken i analysene Parameterisering av modellene for beregning av naturtilstand For å komme frem til predikerte (beregnede) naturtilstandsverdier tar vi utgangspunkt i modellen som er resultatet av de statistiske analysene og parameteriserer denne i forhold til hvilke økoregioner og vanntyper vi skal beregne for. Parameterne til de andre modellvariablene settes til henholdsvis «naturtilstand» for påvirkningsfaktorene og gjennomsnittsverdi for variable som ikke er knyttet til noen påvirkningsfaktor (stressor/pressure). Naturtilstand for distansevariablene ble vurdert ut fra figurer fra innledende analyser som viser når indeksverdiene flater ut ved økende avstand til påvirkningskilde (Kapittel 3.1.2). Sedimentets kornkornstørrelse (andel finfraksjon, % < 63 µm) og innhold av organisk karbon (TOC63) varierer naturlig og forklarer mye av variasjonen i indeksverdiene. Disse to faktorene spiller således en viktig rolle i vurderingen av naturtilstand for et område. Fra litteraturen vet man at maksimal artsdiversitet ofte forekommer i sedimenter med en høy diversitet i sedimentets kornstørrelse, altså en mer variert bunn som tilbyr flere mikrohabitater (Etter & Grassle 1992). Andel finfraksjon ble derfor satt til 25 % som parameterverdi for naturtilstand. Tilsvarende ble parameterverdi for naturtilstand for TOC63 satt til 10 mg/g organisk karbon, som tilsvarer tilstandsklasse I for klassifisering av organisk innhold i sediment i henhold til SFT-veileder 97:03. 17

19 2.6 Bruk av foraminiferer for bestemmelse av naturtilstand Innsamling av prøver og analyser av foraminiferfauna Bentiske foraminiferer er små (vanligvis < 0,5 mm) bunnlevende, marine, encellede organismer med et skall av kalk eller sammenkittede (agglutinerte) sedimentkorn. Som en del av organismesamfunnet på bløtbunn, påvirkes foraminiferene av flere typer miljøbelastninger, hvorav de viktigste er organisk belastning og oksygenforhold i bunnvannet/bunnsedimentet. Individtetthet og artsmangfold endres med påvirkningsgrad og gir en god indikasjon på vannkvalitet og levevilkår på sjøbunnen. I marine sedimenter er tettheten normalt mellom 100 og levende individer (> 63 µm) per 100 cm 2 overflatesediment (Murray 2006). I marine, kystnære sedimenter kan antall levende arter komme opp i ca. 40 per prøve (6 cm 2 ). Foraminiferene har en kort livssyklus sammenliknet med høyerestående organismer, og foraminiferfaunaen responderer derfor raskt på miljøendringer (Schönfeld m.fl. 2012). Foraminiferskall bevares som mikrofossiler i sjøbunnsedimentet, og fungerer som «spor» som kan brukes til å rekonstruere stedets økologiske tilstand. Foraminifersammensetningen nedover, det vil si bakover i tid, i en datert sedimentkjerne reflekterer miljøendringer og gir informasjon om «stedegen naturtilstand» (Alve m.fl. 2009, Dolven m.fl. 2013, Hess & Alve 2014). Dette gjør det mulig å vurdere tilstandsutviklingen over tid i et område. Innsamling og opparbeidelse av prøver gjøres i henhold til internasjonal standard for makrofauna (NS-EN ISO 16665, 2013) og internasjonal foraminiferprotokoll (Schönfeld m.fl. 2012). Det anbefales kjerneprøvetaker (Gemini-corer med 8 cm indre diameter) for innsamling, og at prøvene tas i tilnærmet fysisk uforstyrrede områder med høy sedimentasjonsrate (> 1 mm/år, Alve m.fl. 2009). For at en kjerne skal godkjennes for videre bearbeiding og analyser, må sedimentoverflaten være uforstyrret. Oksygenkonsentrasjonen måles i bunnvannet over sedimentoverflaten. Sedimentkjernene snittes i 1 cm tykke skiver ned til 20 cm, og 2 cm tykke skiver videre nedover. Deretter skal de frysetørkes, og delprøver (2 g tørt sediment) våtsiktes for faunaanalyser (se Dolven m.fl. 2013). For hver delprøve plukkes og artsbestemmes vanligvis 300 fossile foraminiferskall (Patterson & Fishbein 1989; minimum 100 for beregning av ES 100 ). For undersøkelse av levende foraminiferer konserveres de øverste 0-1 cm av sedimentet i 70 % etanol tilsatt bengalrosa. Det anbefales at prøvene samles inn om høsten og at minst tre replikater benyttes per stasjon (Schönfeld m.fl. 2012). Artsbestemmelsen av foraminiferer følger Loeblich & Tappan (1987) samt Ellis & Messina-katalogen. I tillegg er alle norsk-registrerte arter tilgjengelige i både Artsdatabanken ( og WoRMS. Foraminiferenes respons på miljøendringer reflekteres i artsmangfoldet. Blant artsmangfoldsindeksene for bløtbunnsfauna i inneværende veileder benyttes ES 100 og H med tilordnet tilstandsskala og grenseverdier for å gi informasjon om økologisk tilstand. Tilstandsskalaen og grenseverdier for foraminiferindeksene er interkalibrert med tilsvarende for bløtbunnsfauna (Rygg m.fl. under utarbeidelse). 18

20 2.6.2 Aldersbestemmelse av sedimentkjerner I en sedimentkjerne tilsvarer toppen av kjernen nåtid og sedimentet nedover i kjernen representerer økende alder bakover i tid. Aldersbestemmelse av kjerner yngre enn år gjøres ved hjelp av radioaktive isotoper ( 210 Pb, 226 Ra og 137 Cs) (Appleby 2001). For dateringen brukes frysetørkete sedimentprøver med kjent vanninnhold. I områder hvor koblingen mellom kronologien og maksimumskonsentrasjonen for én eller flere miljøparametere er kjent vil det i udaterte kjerner være mulig å foreta en indirekte datering ved bruk av kjente tidshorisonter (stratigrafiske markører). Eksempler er kjente, stedegne tidsbestemte topper i metallkonsentrasjon (Lepland m.fl. 2010). I en sedimentkjerne med kjente tidshorisonter vil det være fornuftig å sette naturtilstanden til det kjerneintervall (tidsintervall) hvor de fleste målte miljøparametere (eksempelvis metaller og TOC) viser stabile bakgrunnsverdier, det vil si intervallet før konsentrasjonen av miljøparametere begynner å øke. En vellykket datering (direkte eller indirekte) er nødvendig for at man kan stole på utviklingen i faunaresultatene (økologisk tilstand) over tid. 19

21 3. Resultater og diskusjon 3.1 Resultater fra analyser av nye data Datamateriale Totalt datamateriale var på 6489 grabbprøver, hvorav 658 var utenfor definerte vannforekomster (for det meste offshore) og derfor ekskludert fra analysene (Tabell 4). I alt 458 prøver var tatt i vannforekomster vi ikke har vurdert, nemlig oksygenfattig fjord (n=289) og strømrikt sund (n=169), disse ble også ekskludert. Videre varierte materialet noe mellom indekser, da ikke alle indekser var blitt beregnet på grabbnivå for alle prøver. Generelt var materialet størst for H og DI (n=4336), NSI og ISI 2012 (n=4323) og NQI1 (n=4260) og noe lavere for ES 100 (n=3753) da denne krever minst 100 arter i hver prøve for å beregnes (Tabell 4). Tabell 4. Oversikt over det totale tilgjengelige datamaterialet. Region Vanntype Totalt NQI1 H NSI ISI 2012 ES 100 DI Skagerrak Offshore Åpen Moderat Beskyttet Sterkt fvp Oksygenfattig Nordsjøen Offshore Åpen Moderat Beskyttet Ferskvannspåv Sterkt fvp Oksygenfattig Norskehavet Offshore Åpen Moderat Beskyttet Ferskvannspåv _Sterkt fvp. 74 6_Oksygenfattig

22 Region Vanntype Totalt NQI1 H NSI ISI 2012 ES 100 DI 7 - Strømrikt Barentshavet Offshore Åpen Moderat Beskyttet Ferskvannspåv Totalt Tabell 5. Oversikt over datamaterialet brukt i modelleringen av naturtilstand etter å ha ekskludert verdier fra offshoreområder, oksygenfattig fjorder, strømrike sund, samt alle prøver som ikke er gjort på grabbnivå eller av andre grunner ikke er beregnet og prøver som ikke har tilknyttet verdier for substrat og TOC. Verdier i parentes viser antall prøver som er tatt i referanseområder. Region Vanntype NQI1 H NSI ISI ES 100 DI Skagerrak 1 - Åpen 248 (248) 248 (248) 248 (248) 248 (248) 192 (192) 248 (248) 2 - Moderat 70 (53) 72 (55) 72 (55) 72 (55) 62 (47) 72 (55) 3 - Beskyttet 48 (22) 49 (22) 49 (22) 49 (22) 41 (19) 49 (22) 5 - Sterkt fvp. 10 (7) 10 (7) 10 (7) 10 (7) 8 (5) 10 (7) Nordsjøen 1 - Åpen 60 (60) 60 (60) 60 (60) 60 (60) 48 (48) 60 (60) 2 - Moderat 10 (10) 10 (10) 10 (10) 10 (10) 7 (7) 10 (10) 3 - Beskyttet 18 (7) 18 (7) 18 (7) 18 (7) 15 (5) 18 (7) 4 - Ferskvannspåv 70 (64) 70 (64) 70 (64) 70 (64) 57 (52) 70 (64) Norskehavet 1 - Åpen 5 (5) 5 (5) 5 (5) 5 (5) 5 (5) 5 (5) 2 - Moderat 34 (17) 36 (17) 36 (17) 36 (17) 36 (17) 36 (17) 3 - Beskyttet 295 (144) 296 (144) 296 (144) 296 (144) 288 (141) 296 (144) 4 - Ferskvannspåv 142 (101) 142 (101) 142 (101) 142 (101) 134 (97) 142 (101) Barentshavet 1 - Åpen 2 - Moderat 92 (42) 92 (42) 92 (42) 92 (42) 90 (40) 92 (42) 3 - Beskyttet 241 (144) 245 (144) 244 (144) 244 (144) 241 (142) 245 (144) 4 - Ferskvannspåv 20 (4) 20 (4) 20 (4) 20 (4) 20 (4) 20 (4) 21

23 Imidlertid var det på langt nær alle prøver som hadde tilhørende verdier på substrat og TOC. Dette betydde at ytterligere store deler av datamaterialet (68 %) måtte ekskluderes dersom disse to variablene skulle benyttes i de statistiske modellene. De statistiske analysene viste da også at substrat og TOC var veldig viktige variabler i modellene, slik at det ville være uheldig å ikke inkludere disse. En ytterligere seleksjon av dataene ble gjort i de analysene som skulle baseres kun på referansestasjoner (metode 2). Når utvalget bestod av kun stasjoner fra referanseområder var materialet redusert ned til ca. 22 %. Det totale datamaterialet brukt i modelleringsarbeidet er vist i Tabell 5, der de to tilnærmingsmetodene der «alle stasjoner» (metode 1) og «kun referansestasjoner» (metode 2) er angitt. I det videre arbeidet ble vanntypene 6 (oksygenfattige fjorder) og 7 (strømrike sund) ekskludert. En natursituasjon kan ikke fastsettes for disse vanntypene da variasjonen mellom hver enkelt forekomst er så stor at det umuliggjør fastsettelse av en natursituasjon. De vanntypene som gjenstår er da vanntypene 1-5 som også inngår i interkalibreringsprosessen med andre land som har tilsvarende vanntype Valg av modellvariable Flere av kriterievariablene var sterkt korrelert, slik at kriteriene ofte overlappet hverandre. Dette innebærer for eksempel at dersom et prøvepunkt har kort avstand til industri, er det ofte også kort avstand til avløp (r=0,75). Det samme gjelder for tettsted i forhold til industri (r=0,57) og avløp (r=0,54). De andre avstandsvariablene var mindre korrelerte med korrelasjonsverdier mellom -0,13 og 0,27. Uansett ble det bestemt å slå alle distanse-variablene sammen til én felles avstandsvariabel der minste avstand ble brukt, uavhengig av påvirkningsfaktor (avløp, industri eller tettsted), noe som også gjorde modellen mindre kompleks, med færre forklaringsvariable. Avstandsvariabelen var kun med i tilnærmingsmetoden der alle data ble brukt (metode 1). Ingen andre variabelkombinasjoner var korrelert med koeffisienter høyere enn 0,47, noe vi fant akseptabelt for å bli inkludert i samme modell. Alle de fem geofysiske variablene var med i begge modelltilnærminger, selv om dyp strengt tatt ikke gav noe utslag i metode Analyseresultater innledende runde I innledende analyser basert på hele datamaterialet, ble det beregnet én unik naturtilstandsverdi for alle regioner og vanntyper i alt 11 kombinasjoner (Figur 2). Her er altså foreløpig ingen økoregioner og vanntype-kombinasjoner slått sammen. Estimater for vanntype 1 i Barentshavet er ikke beregnet på grunn av manglende data. Vanntype 4 og 5 er slått sammen i figuren da vi har data (og beregninger) kun for vanntype 4 for Nordsjøen, Norskehavet og Barentshavet og kun for vanntype 5 i Skagerrak (som på regionsnivå er definert som sterkt ferskvannspåvirket). Verdiene vist i Figur 2 representerer ikke de endelige anbefalingene av naturtilstandsverdier, men har derimot ligget til grunn for sammenslåing av regioner og vanntyper for videre analyser. For region- og vanntype-spesifikke utvalgsstørrelser («sample size»), se Tabell 5. Verdiene representerer en tenkt vannforekomst i de aktuelle regioner og vanntyper, gitt gjennomsnittsverdier for geofysiske forhold, samt substrat- og TOC63-verdier på henholdsvis 25 % og 10 mg/g (jfr. Kapittel 2.5.6). Verdier for avstand til påvirkningskilde er satt til 12 km og er valgt ut fra kurven for Min dist vist i Vedlegg 1 som viser at indeksverdiene flater ut omtrent ved denne avstanden. Forklaringsgraden (R 2 ) i disse analysene varierte fra 16 % for DI til 48 % for ISI R 2 for H, NSI, NQI1 og ES 100 var henholdsvis 31 %, 32 %, 33 % og 40 %. Tabell med p-verdier og grad av signifikans er gitt i Vedlegg 2. 22

24 Figur 2. Modellerte naturtilstandsverdier for økoregioner og vanntyper basert på alle tilgjengelige data og ingen sammenslåing av økoregioner og vanntype. Verdiene representerer ikke de endelige anbefalingene av naturtilstandsverdier og klassegrenser, men har ligget til grunn for sammenslåing av økoregioner og vanntyper for videre analyser. I utgangspunktet var det bare én referanseverdi (øvre verdi i tilstandsklassen Svært god) for alle vanntyper og økoregioner i Norge (klassifiseringsveileder 02:2013). Ved å vurdere alle vanntyper i alle regioner kunne en teoretisk komme frem til 19 forskjellige tabeller for grenseverdier for hver enkelt vanntype. Da det var ønskelig å ikke ha flere ulike referanseverdier (og grenseverdier) enn strengt tatt nødvendig, ble resultatene i Figur 1, samt økologiske argumenter og hensynet til manglende data lagt til grunn for videre sammenslåing av regioner og vanntyper. Følgelig ble alle vanntypene i Barentshavet slått sammen på grunn av lite (vanntype 2-4) eller ingen (vanntype 1) data for enkelte kombinasjoner (Tabell 5) og generelt mindre forskjell mellom vanntyper enn i terskelfjorder lenger sør. Også alle vanntypene i Norskehavet er slått sammen primært fordi det fantes lite data samt at det er liten forskjell i eksponeringsgrad og dermed antatt liten variasjon i artssammensetning mellom vanntyper i denne regionen. For vanntype 1 og 2 i Norskehavet var det dessuten lite data (Tabell 5). Vanntype 3 og 4 ble slått sammen for Nordsjøen da det var lite data i referanseområder i vanntype 3. Vanntype 1 og 2 for Skagerrak er slått sammen med vanntype 1 og 2 for Nordsjøen (Figur 3), da det først og fremst er bølgeeksponering som ligger til grunn for denne inndelingen, noe som har liten betydning i dypere områder av åpen og moderat eksponert kyst. Også 23

25 vanntype 3 er inkludert i denne gruppen da innledende analyser viste liten forskjell i indeksverdier mellom vanntype 3, 2 og 1. Predikerte verdier fra de innledende analysene viste også liten forskjell mellom disse gruppene (Figur 2). Dette resulterte i de fem regionsgruppene vist i Figur 3. Ekspertvurderingene og analyseresultatene har dermed medført en reduksjon fra 19 til 5 ulike gjennomsnittlige naturtilstandsverdier. Vanntype Region /5 Skagerrak Nordsjøen Norskehavet Barentshavet Figur 3 Grupperinger, såkalte regionsgrupper for modellering av de gjennomsnittlige naturtilstandsverdiene. Like naturtilstandsverdier er gitt like mønstre i figuren Analyseresultater endelige gjennomsnittlige naturtilstandsverdier Etter å ha slått sammen regioner og vanntyper til de fem regionsgruppene beskrevet i Kapittel predikerte vi to nye sett med naturtilstandsverdier basert på henholdsvis «alle data» (metode 1, Figur 4, Vedlegg 3) og «kun referansestasjoner» (metode 2, Figur 5, Vedlegg 4). Forklaringsgraden (R 2 ) for analysene i metode 1 varierte fra 15 % for DI til 48 % for ISI R 2 for H, NSI, NQI1 og ES 100 var henholdsvis 32 %, 32 %, 33 % og 40 %. Oversikt over p-verdier og grad av signifikans er gitt i Tabell 6. Forklaringsgraden for analysene i metode 2, der kun referansestasjoner var brukt, var generelt en god del høyere og varierte fra 19 % for DI til 61 % for ISI R 2 for H, NSI, NQI1 og ES 100 var henholdsvis 45 %, 52 %, 52 % og 54 %. Tabell med p-verdier og grad av signifikans er gitt i Tabell 6. Dette kan betraktes som svært gode modeller, tatt i betraktning at dataene er observasjonelle, altså ikke fremskaffet i et kontrollert eksperiment. Generelt ligger de beregnede naturtilstandsverdiene noe høyere ved bruk av metode 2 enn ved metode 1. Dette kan skyldes i hovedsak to forhold. For det første det faktum at belastede områder er utelatt fra metode 2. Imidlertid skulle dette veies opp i prediksjonen av naturtilstand i metode 1, der parameterverdiene i modellene er satt til et antatt bakgrunnsnivå for de ulike påvirkningsfaktorene. Når beregnet naturtilstand allikevel er noe lavere i metode 1 kan dette bety at parameterverdien er satt for lavt for en eller flere av påvirkningsfaktorene. Vi kunne lett justert parameterverdiene så de to metodene gav tilnærmet identiske resultat, men valgte allikevel ikke å gjøre dette, da det også er knyttet usikkerhet til kriteriene for valg av referansestasjoner og metode 2 derfor heller ikke kan betraktes som en fasit. De valgte parameterverdiene er godt fundert i «a priori» og uavhengig vurdering av ekspertgruppa, delvis også ved litteraturhenvisning (TOC og kornstørrelse) og vi mener det ikke ville være forsvarlig å justere disse for å få et «ønsket resultat». Resultatet er derfor to sett med naturtilstandsverdier, der vi har valgt å gå videre med metode 2 for setting av grenseverdier, da metoden kun benytter stasjoner i antatt referansetilstand. 24

26 Figur 4 Beregnede gjennomsnittlige naturtilstandsverdier basert på alle data (metode 1). Blå linje viser tidligere oppgitte referanseverdier (Veileder 01:2009). Farget søyle til venstre viser klassifiseringen slik den er definert i dag (Veileder 02:2013). Type1/2,3 og 4/5 er definert i Figur 3, Kapittel

27 Tabell 6. Resultater (p-verdier) og grad av signifikans (indikert ved antall stjerner) for analyser av naturtilstand basert på alle data (metode 1). Se kapitlene 2.1 (substrat), 2.2 (TOC63), (Min dist), og (helning, eksponering, strøm, kurvatur) for forklaring av variabelnavn. NQI1 H NSI ISI ES100 DI p sign. p sign. p sign. p sign. p sign. p sign. År 0,012 * <0,001 *** 0,125 <0,001 *** 0,021 * <0,001 *** Substrat 0,000 *** <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** 0,001 *** TOC63 <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** 0,245 Min dist 0,002 ** <0,001 *** <0,001 *** 0,015 * <0,001 *** <0,001 *** Helning 0,064. 0,011 * 0,015 * 0,007 ** 0,061. 0,252 Eksponering 0,297 0,710 0,187 0,481 0,387 0,001 *** Strøm 0,047 * 0,610 <0,001 *** 0,580 0,529 0,022 * Kurvatur 0,066. 0,175 0,978 0,524 0,006 ** 0,084. Dyp 0,021 * 0,753 0,008 ** <0,001 *** 0,077. 0,012 * X,Y <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** Tabell 6. Resultater (p-verdier) og grad av signifikans (indikert ved antall stjerner) for analyser av naturtilstand basert kun på referansestasjoner (metode 2). Se kapitlene 2.1 (substrat), 2.2 (TOC63) og (helning, eksponering, strøm, kurvatur) for forklaring av variabelnavn. NQI1 H NSI ISI ES 100 DI p sign. p sign. p sign. p sign. p sign. p sign. År 0,000 *** <0,001 *** 0,002 ** <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** Substrat <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** 0,008 ** TOC63 <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** 0,959 Helning 0,002 ** <0,001 *** 0,001 *** 0,060. 0,002 ** 0,009 ** Eksponering 0,045 * 0,594 0,421 0,596 0,864 0,175 Strøm 0,002 ** 0,012 * 0,002 ** <0,001 *** <0,001 *** 0,026 * Kurvatur <0,001 *** 0,001 *** 0,019 * 0,015 * 0,006 ** ɫ Dyp 0,302 0,814 0,462 0,001 *** 0,128 0,370 X,Y <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** <0,001 *** ɫ Kurvatur ble fjernet i analysen av DI for å få modellen til å konvergere 26

28 Figur 5 Beregnede naturtilstandsverdier basert på data kun fra referanseområder (metode 2). Blå linje viser tidligere oppgitte referanseverdier (Veileder 01:2009). Farget søyle til venstre viser klassegrensene slik de er definert i dag (Veileder 02:2013). Type1/2,3 og 4/5 er definert i Figur 3, Kapittel Referanseverdien for NQI1 og de andre indeksene i Veileder 1:2009 ble definert som 90-persentilen av utaskjærs- (lite påvirkete) stasjoner i Skagerrak. Verdien for NQI1 ble da beregnet til 0,78. I interkalibreringen for Skagerrak i fase II i 2011 ble det imidlertid satt krav til at EQR-verdier i stedet skulle uttrykkes som neqr, noe som medførte at det var nødvendig å sette en referanseverdi. Denne ble av tekniske grunner satt til 1,0 for NQI1. Øvre og nedre grenseverdier i intervallet Svært god for NQI1 ble satt som følge av interkalibreringsprosessen til henholdsvis 0,9 og 0,82, og grenseverdiene for de andre indeksene ble justert tilsvarende. De andre grenseverdiene var fremdeles lik de fra 1:2009 og tidligere klassifisering. Det ble ikke nødvendig å sette referanseverdier for de andre indeksene da disse ikke ble interkalibrert og referanseverdier var ikke nødvendig i beregninger av neqr-verdier. Interkalibreringen i fase II gjaldt bare for Skagerrak, men grenseverdiene i intervallet Svært god ble allikevel justert og gjeldende for hele landet (Veileder 02:2013). Grenseverdiene som gjelder for hele Norge p.t. er vist i Tabell 7 (Veileder 02: revidert 2015). 27

29 Tabell 7. Klassifiseringssystem for bløtbunnsfauna (marine makroevertebrater). Samme grenseverdier brukes for grabbklassifisering (gjennomsnitt av grabbverdier) og stasjonsklassifisering (kumulerte grabbdata). Interkalibreringsprosessen i fase III (2015) omfattet NEA 1/26 og 7 for vanntypene 1,2 og 3, utenom Skagerrak. Under denne siste interkalibreringen (Van Hoey m.fl. 2015) ble grenseverdiene for NQI1 mellom tilstandsklassene Svært god og God satt til 0,72. Som nevnt ovenfor var endringene av grenseverdien mellom Svært god og God fra 0,72 til 0,82 for NQI1 en konsekvens av de statistiske krav som var satt i interkalibreringsprosessen, og derfor ikke basert på en faglig vurdering av denne grensen. Vi mener derfor at grenseverdiene bør justeres ned igjen til 0,72 i de nye grenseverditabellene for Norge. Denne avgjørelsen er faglig fundert i ekspertgruppa, blant annet på bakgrunn av erfaring med praktisk bruk av klassifiseringssystemet. Våre resultater viser dessuten at svært få indeksverdier fra antatte referanseområder ville ligget i klasse Svært god dersom 0,82 ble brukt som grenseverdi (Figur 5). De nye grenseverdiene som da blir utgangspunktet for de videre justeringene, er vist i Tabell 8 og er lik grenseverdiene fra klassifiseringsveilederen fra Justeringen er foretatt bare for grensen mellom Svært god og God, og er satt til verdiene som gjaldt for 2009-veilederen. DI er ikke inkludert da den er foreslått tatt ut av vannforskriften. Tabell 8. Justering av klassifiseringssystem for bløtbunnsfauna etter den siste interkalibreringen av bløtbunnsfauna fra Justeringen er foretatt for grenseverdiene mellom Svært god og God, og som gjaldt i 2009-veilederen. Indeks Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig NQI1 0,90-0,72 0,72-0,63 0,63-0,49 0,49-0,31 0,31-0,00 H' 5,7-3,8 3,8-3,0 3,0-1,9 1,9-0,9 0,9-0,0 ES₁₀₀ ISI₂₀₁₂ 13,0-8,4 8,4-7,5 7,5-6,2 6,2-4,5 4,5-0,0 NSI Naturtilstandsverdiene beregnet i denne rapporten viser at det er forskjell mellom regionsgruppene (Tabell 10). Naturtilstanden som er definert som en middelverdi i klassen Svært god og basert på analyser av alle antatte referansestasjoner, altså ikke en maksimumsverdi slik en referanseverdi tidligere er blitt definert. For å unngå forvirring definerer vi de beregnede verdiene som naturtilstandverdier, og ikke som referanseverdier. Max i Tabell 1 er den maksimale verdien beregnet for indeksverdiene i dette materialet. 28

30 Tabell 10. Indeksverdier funnet i våre analyser for de fem regionsgruppene (Figur 3). Max er maksimal indeksverdi observert i hver regiongruppe. Naturtilstand (2) er gjennomsnittlige «naturtilstandsverdier» beregnet ved metode 2, dvs. stasjoner i antatte referanseområder. Gj.sn. Naturtilstand (2) er gjennomsnittsverdien for Naturtilstand (2) for alle regionsgrupper i hele Norge. Kvotient er Naturtilstand (2)/Gjennomsnitt for Naturtilstand (2). Region (vanntyper) Indeks Max Naturtilstand (2) Gj.sn. Naturtilstand (2) Kvotient: Naturtilstand (2) / Gj.sn Naturtilstand (2) NQI1 Skagerrak (1 og 2) + Nordsjøen (1 og 2) 0,85 0,79 0,75 1,05 Skagerrak (5) 0,75 0,72 0,75 0,95 Nordsjøen (3-5) 0,88 0,75 0,75 0,99 Norskehavet (1-5) 0,86 0,76 0,75 1,01 Barentshavet (1-5) 0,88 0,75 0,75 0,99 H Skagerrak (1 og 2) + Nordsjøen (1 og 2) 5,73 5,16 4,70 1,10 Skagerrak (5) 4,71 4,93 4,70 1,05 Nordsjøen (3-5) 5,50 4,85 4,70 1,03 Norskehavet (1-5) 6,01 4,56 4,70 0,97 Barentshavet (1-5) 5,90 3,99 4,70 0,85 NSI Skagerrak (1 og 2) + Nordsjøen (1 og 2) 29,18 25,16 24,92 1,01 Skagerrak (5) 30,34 24,92 24,92 1,00 Nordsjøen (3-5) 34,86 23,98 24,92 0,96 Norskehavet (1-5) 29,67 25,27 24,92 1,01 Barentshavet (1-5) 32,10 25,27 24,92 1,01 ISI 2012 Skagerrak (1 og 2) + Nordsjøen (1 og 2) 13,86 9,90 9,78 1,01 Skagerrak (5) 12,78 8,85 9,78 0,90 Nordsjøen (3-5) 12,78 9,86 9,78 1,01 Norskehavet (1-5) 15,96 10,11 9,78 1,03 Barentshavet (1-5) 13,62 10,18 9,78 1,04 ES 100 Skagerrak (1 og 2) + Nordsjøen (1 og 2) 53,27 41,46 35,83 1,16 Skagerrak (5) 37,11 39,88 35,83 1,11 Nordsjøen (3-5) 45,50 37,15 35,83 1,04 Norskehavet (1-5) 52,86 32,73 35,83 0,91 Barentshavet (1-5) 59,70 27,92 35,83 0,78 Gjennomsnittlig naturtilstandsverdi for hver av indeksene over hele Norge er også vist i Tabell 10. Den gjennomsnittlige verdien for naturtilstand for NQI1 på 0,75 er forholdsvis sammenlignbar med referanseverdien som ble benyttet i Veileder 01:2009, tatt i betraktning at disse to var basert på henholdsvis middelverdi og 90-persentil. I tillegg var utvalget av stasjoner i 2009 kun fra Sør-Norge, som generelt har høyere indeksverdier enn resten av landet. 90-persentilverdier vil også være noe høyere enn gjennomsnittsverdier for samme utvalg av verdier. Vi har derfor antatt at tabellen for grenseverdiene for skillet mellom Svært god og God for NQI1 fra Veileder 01:2009 er mer riktig for dagens situasjon enn de samme verdiene for NQI1 i Veileder 02:2013 er. 29

31 Forskjellene i naturtilstand mellom regionene kan utrykkes ved kvotienten; Naturtilstand for en indeks i en region dividert på gjennomsnitt av indeksen over alle regioner (Tabell 10). Kvotienten, som gjenspeiler forskjeller i naturtilstand mellom regioner, ble så multiplisert med grenseverdiene for alle indekser og regioner (Tabell 8). Grenseverdiene vil da være justert relativt i forhold til forskjellene i naturstilstandsverdier for indeksene mellom regionene. Dette gir små endringer, men justeringene er i samsvar med de forskjellene vi fant i naturtilstand mellom de fem regionsgruppene (Figur 3). De nye foreslåtte tabellene med grenseverdier er vist i Tabell 9. Tabell 9. Nye differensierte grenseverdier for bløtbunnsfauna i 5 regionsgrupper. Øvre grenseverdi i gruppen Svært god representerer referanseverdien for indeksene i gruppen. Det er ikke beregnet grenseverdier for DI da denne er foreslått tatt ut av vannforskriften. Indeks S 1-2, N 1-2, M 1-2 Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig NQI1 0,94-0,75 0,75-0,66 0,66-0,51 0,51-0,32 0,32-0,0 H' 6,3-4,2 4,2-3,3 3,3-2,1 2,1-1,0 1,0-0,0 ES₁₀₀ ISI₂₀₁₂ 13,2-8,5 8,5-7,6 7,6-6,3 6,3-4,6 4,6-0,0 NSI S5 Indeks Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig NQI1 0,86-0,69 0,69-0,60 0,60-0,47 0,47-0,30 0,30-0,0 H' 6,0-4,0 4,0-3,1 3,1-2,0 2,0-0,9 0,9-0,0 ES₁₀₀ ISI₂₀₁₂ 11,8-7,6 7,6-6,8 6,8-5,6 5,6-4,1 4,1-0,0 NSI Indeks N 3-5, M 3-5 Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig NQI1 0,90-0,72 0,72-0,63 0,63-0,49 0,49-0,31 0,31-0,0 H' 5,9-3,9 3,9-3,1 3,1-2,0 2,0-0,9 0,9-0,0 ES₁₀₀ ISI₂₀₁₂ 13,1-8,5 8,5-7,6 7,6-6,3 6,3-4,5 4,5-0,0 NSI Indeks H 1-5, G 1-5 Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig NQI1 0,91-0,73 0,73-0,64 0,64-0,49 0,49-0,31 0,31-0,0 H' 5,5-3,7 3,7-2,9 2,9-1,8 1,8-0,9 0,9-0,0 ES₁₀₀ ISI₂₀₁₂ 13,4-8,7 8,7-7,8 7,8-6,4 6,4-4,7 4,7-0,0 NSI Indeks B 1-5 Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig NQI1 0,90-0,72 0,72-0,63 0,63-0,49 0,49-0,31 0,31-0,0 H' 4,8-3,2 3,2-2,5 2,5-1,6 1,6-0,8 0,8-0,0 ES₁₀₀ ISI₂₀₁₂ 13,5-8,7 8,7-7,8 7,8-6,5 6,5-4,7 4,7-0,0 NSI

32 Forskjellene i de nye differensierte grenseverdiene i forhold til de beskrevet i Veileder 02:2013 er fremstilt i Figur 6. Alle kolonnene merket Gml er fra Tabell 8, mens de merket Ny er justert for endringene vi fant for naturtilstandsverdiene i denne rapporten. S 1-3, N 1-2, M 1-2 S5 N 3-5, M 3-5 H 1-5, G 1-5 B 1-5 Figur 6. Forskjeller i gamle grenseverdier for bløtbunnsindekser. Gml er verdiene fra Veileder 02:2013. De er innbyrdes like for alle vanntypene. Ny er indekser basert på grenseverdi mellom Svært god og God klasse på 0,72 fra Veileder 01:2009 og justert i henhold til forskjeller mellom naturtilstandsverdier mellom vanntypegruppene (kvotient i Tabell 10). 31