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

Transkript

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

2

3 Innholdsfortegnelse KONKLUDERENDE SAMMENDRAG... 3 DEFINISJONER OG FORKORTELSER INNLEDNING Aktivitetsbeskrivelse Hensikt/formål Statoils akseptkriterier for akutt forurensing Gjeldende regelverkskrav Rapportoppbygning 11 2 BESKRIVELSE AV UTBLÅSNINGSSCENARIOER Innledning Sannsynlighet for utblåsning Utblåsningsrater og -varigheter 13 3 OLJEDRIFTSMODELLERING Oljetype og oljens egenskaper Oljedriftsmodellen Modellens begrensning og krav til inngangsdata Beskrivelse av utblåsningsscenarioer Oljedriftsmodellering Resultater fra Saturn (Design 1 8 ½ ) Oljedriftsmodellering Resultater fra Saturn (Design 2 12 ¼ ) 30 4 METODIKK FOR MILJØRETTET RISIKOANALYSE MILJØBESKRIVELSE Verdifulle Økosystem Komponenter (VØKer) Utvalg av VØKer 42 6 MILJØRETTET RISIKOANALYSE RESULTATER Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra Saturn (Design 1 8 ½ ) Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2 12 ¼ ) Miljørisiko for Saturn (Design 1 8 ½ ) Miljørisiko for Saturn (Design 2 12 ¼ ) Kvalitativ analyse av miljørisiko i MIS Oppsummering av miljørisiko 90 7 NATURRESSURSER I NÆROMRÅDET TIL LETEBRØNN SATURN Metode Kriterier Resultater 94 REFERANSER VEDLEGG A... A-1 VEDLEGG B... B-1 VEDLEGG C... C-1 DNV GL Report No , Rev Page i

4 VEDLEGG D... D-1 VEDLEGG E... E-1 DNV GL Report No , Rev Page ii

5 KONKLUDERENDE SAMMENDRAG Statoil ASA (heretter Statoil) planlegger boring av letebrønn 7227/10-1 Saturn i Barentshavet. Brønnen ligger nordvest for Nordkinnhalvøya, ca. 116 km fra nærmeste land og ca. 128 km fra Mehamn. Vanndypet i området er ca. 232 meter. Boringen har planlagt oppstart i tredje kvartal 2014, og brønnen skal bores med den halvt nedsenkbare riggen Transocean Spitsbergen. Som forberedelse til den planlagte operasjonen for letebrønn 7227/10-1 Saturn er det utarbeidet en miljørettet risikoanalyse for aktiviteten. Det er valgt å se på to ulike brønndesign: Design 1 med 8 ½ reservoarseksjon og Design 2 med 12 1 / 4 reservoarseksjon. Miljørisikoanalysen er gjennomført som en skadebasert analyse i henhold til Norsk Olje og Gass (tidligere OLF) sin veiledning for gjennomføring av miljørisikoanalyser for petroleumsaktiviteter på norsk sokkel (OLF, 2007). Miljørisikoen vurderes opp mot Statoils operasjonsspesifikke akseptkriterier. Det er analysert for potensielle effekter på flere sjøfuglarter (kystnært og i åpent hav), marine pattedyr, fisk og for strandhabitater. Analysen er utført for hele året og presentert sesongvis. Største sannsynligheter for bestandstap av sjøfugl og marine pattedyr ble funnet å være høyest for Design 2: 1-5 % bestandstap: 59,7 % sannsynlighet (lunde, pelagisk sjøfugl, i sommersesongen; overflateutblåsning fra Design 2) 5-10 % bestandstap: 10,5 % sannsynlighet (alke, pelagisk sjøfugl, i vårsesongen; overflateutblåsning fra Design 2) % bestandstap: 6,5 % sannsynlighet (lunde, pelagisk sjøfugl, i sommersesongen; sjøbunnsutblåsning fra Design 2) % bestandstap: 2,8 % sannsynlighet (lomvi, kystnær sjøfugl, i sommersesongen; sjøbunnsutblåsning fra Design 2) > 30 % bestandstap: 2,4 % sannsynlighet (lomvi, kystnær sjøfugl, i vårsesongen; overflateutblåsning fra Design 2) For Design 1 (8 ½ ) er kystnær sjøfugl (lomvi) dimensjonerende for risikonivået med 23,2 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade i sommersesongen (juni-august), se Figur 0-1. Det høyeste risikonivået for pelagisk sjøfugl er 22,1 % (sommer) for Moderat miljøskade. Det høyeste beregnede risikonivået for strandhabitat og marine pattedyr er henholdsvis 1,5 % (sommer) for Moderat og 2,9 % (vår) for Alvorlig miljøskade. For Design 2 (12 ¼ ) er kystnær sjøfugl (lomvi) dimensjonerende for risikonivået med 35,5 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade i vårsesongen (mars-mai), se Figur 0-1. Det høyeste risikonivået for pelagisk sjøfugl er 23,2 % (sommer) for Moderat miljøskade. Det høyeste beregnede risikonivået for strandhabitat og marine pattedyr er henholdsvis 1,6 % (sommer) for Moderat og 2,7 % (vår) for Alvorlig miljøskade. Miljørisiko i iskant er ikke vurdert i denne analysen da treffsannsynligheten for > 1 tonn olje i en km rute med en iskonsentrasjon > 10 % var < 5 %. Beregnet miljørisiko forbundet med boring av letebrønnen Saturn er for alle VØK-kategoriene, uavhengig av design og sesong, innenfor Statoils operasjonsspesifikke akseptkriterier. Det kan dermed konkluderes med at miljørisikoen forbundet med boring av brønn 7227/10-1 Saturn er akseptabel sett i forhold til Statoils akseptkriterier for miljørisiko. DNV GL Report No , Rev Side 3

6 Figur 0-1 Beregnet sesongvis miljørisiko for alle VØK-kategoriene lagt til grunn i analysen for letebrønn Saturn, Design 1 (øverst) og Design 2 (nederst), i Barentshavet. For sjøfugl og pattedyr er den månedlige verdien som gir høyest utslag innenfor de ulike skadekategoriene presentert, uavhengig av art. For strandhabitat er risikoen presentert for den km kystruten (strand) som viser høyest utslag. Verdiene er oppgitt som prosent av Statoils operasjonsspesifikke akseptkriterier. DNV GL Report No , Rev Side 4

7 DEFINISJONER OG FORKORTELSER Kriterier som benyttes for å uttrykke et akseptabelt risikonivå i Akseptkriterier 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 Område som viser skadepotensiale for arten med størst bestandstap Effektområde innenfor en sesong. Bestandstapet er beregnet per km rute og er basert på bestandsandelene i Barentshavet fra bearbeidede SEAPOP-data fra 2012 (kystnær sjøfugldatasett) og 2013 (pelagisk sjøfugldatasett). Til bruk i beredskapsplanleggingen er det definert arealer kalt eksempelområder. Disse er karakterisert ved at de ligger i ytre kystsone, har Eksempelområde 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). MIS Den marginale issonen er en betegnelse på området mellom åpent hav og heldekkende sjøis. 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 treff Sannsynlighet for at en 10x10 km rute treffes av olje fra et potensielt utslipp Restitusjonstiden er tiden fra et oljeutslipp skjer til dyre- og plantelivet i det Restitusjonstid berørte samfunnet/området er returnert til 99 % av nivået/bestanden før hendelsen inntraff. THC Total Hydrocarbon (totalt hydrokarbon) TVD True Vertical Depth VØK Verdsatt Økosystem Komponent DNV GL Report No , Rev Side 5

8 1 INNLEDNING I følgende kapittel er bakgrunnen for miljørisikoanalysen beskrevet, en kort beskrivelse av letebrønnen Saturn, hensikt og formål med analysen, samt gjeldende regelverk og akseptkriterier for miljørisiko. 1.1 Aktivitetsbeskrivelse Statoil ASA (heretter Statoil) planlegger boring av letebrønn 7227/10-1 Saturn i Barentshavet. Brønnen ligger nordvest for Nordkinnhalvøya, ca. 116 km fra nærmeste land og ca. 128 km fra Mehamn (Figur 1-1). Vanndypet i området er ca. 232 meter. Boringen har planlagt oppstart i tredje kvartal 2014, og brønnen skal bores med den halvt nedsenkbare riggen Transocean Spitsbergen. Som forberedelse til den planlagte operasjonen på Saturn er det utarbeidet en miljørettet risikoanalyse for aktiviteten. Det er valgt å se på to ulike brønndesign: Design 1 med 8 ½ reservoarseksjon og Design 2 med 12 1 / 4 reservoarseksjon. Basisinformasjon for aktiviteten er oppsummert i Tabell 1-1. Det er en mulighet for at det vil bli boret et sidesteg i tilknytning til boringen av letebrønnen Saturn og det forventes at brønndesign 2 (12 ¼ ) vil være dimensjonerende for sidesteget. DNV GL Report No , Rev Side 6

9 Tabell 1-1 Basisinformasjon for letebrønn 7227/10-1 Saturn. Koordinater for modellerte scenarier 72 09' 48,72" N, 27 14' 18,14" Ø Analyseperiode for miljørisikoanalysen Vanndybde Avstand til nærmeste kystlinje Helårlig, fordelt på 4 sesonger 232 meter Ca. 116 km (Nordkinnhalvøya) Oljetype (referanse) Realgrunnen (857,1 kg/m 3 ) Riggtype Transocean Spitsbergen (semi-sub flyter) Design 1: Vektet rate; overflate: 2500 Sm 3 /døgn Utblåsningsrater Vektet varighet (gjelder Design 1 og 2) sjøbunn: 2460 Sm 3 /døgn Design 2: Vektet rate; overflate: 3860 Sm 3 /døgn sjøbunn: 3820 Sm 3 /døgn Overflateutblåsning: 9,6 dager Sjøbunnsutblåsning: 16,4 dager GOR (Sm 3 /Sm 3 ) 150 Tid for boring av avlastningsbrønn Aktiviteter Type scenarioer VØK arter/ populasjoner vurdert 70 døgn Leteboring Utblåsning (overflate/sjøbunn) for to brønndesign scenarioer Pelagisk sjøfugl, kystnær sjøfugl, marine pattedyr, fisk og strandhabitat for Barentshavet Forventet borestart 3. kvartal 2014 DNV GL Report No , Rev Side 7

10 Figur 1-1 Lokasjon av letebrønnen Saturn i Barentshavet. DNV GL Report No , Rev Side 8

11 1.2 Hensikt/formål Som forberedelse til den planlagte leteboringen 7227/10-1 Saturn i Barentshavet er det utarbeidet en miljørettet risikoanalyse for aktiviteten som er påkrevd i henhold til norsk lovverk for Statoil. 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). Konsekvensene av en eventuell oljeutblåsning er knyttet opp mot sannsynligheten (frekvensen) for en slik hendelse, for å tallfeste risikoen akutte oljeutslipp kan ha på ulike ressurser i området. En kort beskrivelse av metoden er gitt i Kapittel 4. 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 kapittel 5). Miljørisikoen vurderes opp mot Statoils operasjonsspesifikke akseptkriterier. Analysen vurderer to ulike brønndesign: Design 1 med en 8 ½ reservoarseksjon og Design 2 med 12 ¼ reservoarseksjon. Oljedriftsmodelleringen er vist for begge designene i Kapittel 3.5 og 3.6. I Kapittel 6.5 er miljørisikoen oppsummert for alle VØK-kategorier med fordeling av bidrag for de to ulike brønndesignene. 1.3 Statoils akseptkriterier for akutt forurensing Statoil har som en integrert del av selskapets styringssystem definert akseptkriteriene for miljørisiko. For letebrønnen Saturn er Statoils operasjonsspesifikke akseptkriterier benyttet i forbindelse med gjennomføringen av miljørisikoanalysen (Tabell 1-2). 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. Tabell 1-2 Statoils operasjonsspesifikke akseptkriterier for forurensing. Miljøskade Varighet av skaden (restitusjonstid) Operasjonsspesifikke akseptkriterier Mindre 1 mnd. 1 år 1 x 10-3 Moderat 1-3 år 2,5 x 10-4 Betydelig 3-10 år 1 x 10-4 Alvorlig >10 år 2,5 x 10-5 DNV GL Report No , Rev Side 9

12 1.4 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 10

13 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 11

14 2 BESKRIVELSE AV UTBLÅSNINGSSCENARIOER De fleste former for uhellsutslipp i forbindelse med en leteboring er begrensede, med små mengder og lette forbindelser. De hendelsene som har de største potensielle miljøkonsekvensene er ukontrollerte utslipp fra brønnen under boring (utblåsning). Slike hendelser anses dimensjonerende for foreliggende analyse. 2.1 Innledning Statoil planlegger å starte boring av letebrønnen 7227/10-1 Saturn i tredje kvartal Brønnen skal avdekke hydrokarbonpotensialet i reservoaret Carnian IE sst formasjonen med øvre del av reservoaret på 2345 m MD RKB (Statoil, 2014). Statoil har utført en risikovurdering med hensyn til oljeutblåsning fra Saturn og beregnet sannsynlighet, og mulige utblåsningsrater og -varigheter (Statoil, 2014). Brønnen er planlagt boret med den halvt nedsenkbare riggen Transocean Spitsbergen (Figur 2-1). Figur 2-1 Transocean Spitsbergen som er planlagt brukt til boring av letebrønn 7227/10-1 Saturn. DNV GL Report No , Rev Side 12

15 2.2 Sannsynlighet for utblåsning Letebrønn 7227/10-1 Saturn er en letebrønn hvor det forventes å finne olje. Basert på SINTEFs offshore blowout database 2013, er den totale utblåsningsfrekvensen vurdert til 1,76 x 10-4 for en normal dyp wildcat oljebrønn (Lloyd s, 2014). Transocean Spitsbergen er en halv nedsenkbar flyter med BOP plassert på havbunnen, noe som tilsier at en utblåsning mest sannsynlig vil forekomme på havbunnen. Sannsynlighetsfordelingen mellom utblåsninger på havbunn kontra overflate under boring, er satt til henholdsvis 75 % / 25 % (Statoil, 2014). 2.3 Utblåsningsrater og -varigheter Lengste utblåsningsvarighet er satt til tiden det tar å bore en avlastningsbrønn. I analysen er denne 70 døgn, fordelt på mobilisering av rigg, boring inn i reservoar og stansing av utblåsning (Statoil, 2014). Rate-/varighetsmatrisene som er lagt til grunn for oljedriftsmodelleringen og miljørisikoanalysen for letebrønnen Saturn er presentert i Tabell 2-1 og Tabell 2-2 for henholdsvis Design 1 (8 ½ ) og Design 2 (12 ¼ ). Vektet varighet for overflateutblåsning er 9,6 døgn, mens tilsvarende verdi for sjøbunnsutblåsning er 16,4 døgn og gjelder for begge brønndesignene. Vektet rate for Design 1 for henholdsvis overflate- og sjøbunnsutblåsning er 2500 Sm 3 /døgn, og 2460 Sm 3 /døgn. Tilsvarende rater for Design 2 er 3860 Sm 3 /døgn og 3820 Sm 3 /døgn for henholdsvis overflate- og sjøbunnsutblåsning Tabell 2-1 Rate- og varighetsfordeling for utblåsning fra Saturn, Design 1 (8 ½ ) (Statoil, 2014). Varigheter (døgn) og sannsynlighetsfordeling for de ulike varighetene Utslippssted Fordeling overflate/ sjøbunn Rate Sm 3 /d Overflate 0,25 Sjøbunn 0, ,66 0,14 0,09 0,03 0,08 0,49 0,16 0,14 0,06 0,15 Tabell 2-2 Rate- og varighetsfordeling for utblåsning fra Saturn, Design 2 (12 ¼ ) (Statoil, 2014). Varigheter (døgn) og sannsynlighetsfordeling for de ulike varighetene Utslippssted Fordeling overflate/ sjøbunn Rate Sm 3 /d Overflate 0,25 Sjøbunn 0, ,66 0,14 0,09 0,03 0,08 0,49 0,16 0,14 0,06 0,15 DNV GL Report No , Rev Side 13

16 3 OLJEDRIFTSMODELLERING I dette kapitlet blir Realgrunnen råoljens (benyttet som referanseolje for Saturn) egenskaper, oljedriftsmodellen og modellens begrensninger beskrevet. En kort beskrivelse av utblåsningsscenarioene og resultatene fra oljedriftsmodelleringen er også inkludert i inneværende kapittel. 3.1 Oljetype og oljens egenskaper I modelleringen av oljedrift gitt en utblåsning fra letebrønnen Saturn benyttes Goliat Realgrunnen (heretter Relagrunnen) råolje (fra 2001, testet ved 5 C i laboratoriet) som referanseolje for reservoaret. Bakgrunnsinformasjonen for Realgrunnen er innhentet fra en forvitringsstudie gjennomført av SINTEF (2003). De egenskapene som er gitt for Saturn råoljen er fra en tidligere prøve fra en naboblokk i området fra letebrønn Pandora, men er vurdert av Statoil til å være representativ for den nye letebrønnen Saturn. På bakgrunn av data som foreligger for Saturn og sammenlignet med andre oljer på norsk sokkel, ble Realgrunnen råolje valgt som referanseolje for denne analysen. Det er begrunnet med oljens tetthet som ansees som konservativ, voksinnhold som er relativt høyt og forvitringsstudiet er utført ved 5 C, noe som er representativt for regionen. Realgrunnen råolje er en delvis biodegradert med et relativt høyt voksinnhold, men et noe lavere innhold enn det som forventes fra letebrønnen Saturn. Råoljen kan karakteriseres som en naftensk olje, men har egenskaper som gjør den både parafinsk og voksrik ved forvitring på sjø. Ved forvitring på sjø vil råoljens smeltepunkt og voksinnhold øke merkbart og det forventes at oljeegenskapene i løpet av kort tid vil nærme seg hydrokarbon spesifikasjonene man forventer i forbindelse med letebrønnen Saturn. Realgrunnen råolje tar opp vann raskt slik som andre råoljer og danner emulsjoner som er voksstabilisert. Dette innebærer at emulsjonen er stabil dersom det ikke forekommer tilførsel av energi. Grunnet høy emulsifiseringsgrad forventes det at råoljen ikke stivner på sjøen, selv under lave temperaturer. Dette til tross for økt stivnepunk som følge av fordampning (SINTEF, 2003). Dette vil kanskje ikke være tilfellet for råolje fra Saturn ettersom det forventes at den har et høyere voksinnhold i utgangspunktet, men dette er vanskelig å bekrefte uten en forvitringsstudie for olje fra Saturn. Realgrunnen råolje har medium fordampning og prosessen bidrar til en reduksjon av lette komponenter på opp mot 40 % innen fem dager med forvitring på sjøen, avhengig av værforholdene. Viskositeten øker med varigheten av forvitringen på sjøen og det er forventet en maksimal viskositet på cp. Dette er en relativt lav viskositet sammenlignet med andre råoljer på norsk sokkel (SINTEF, 2003). Realgrunnen råolje har et stivnepunkt på 12 C, mens det er forventet et stivnepunkt på Saturn råoljen på 16 C. Forskjellen skyldes høyere voksinnholdet i den forventede Saturn råoljen noe som resulterer i økt fordampning sammenlignet med referanseoljen. Ved å benytte Realgrunnen råolje til oljedriftsmodelleringene er dette et konservativt valg med tanke på de egenskaper som forventes fra råoljen fra letebrønnen Saturn. Karakteristikker for Realgrunnen råolje og tilgjengelig informasjon om råoljen fra letebrønnen Saturn er sammenfattet i Tabell 3-1. DNV GL Report No , Rev Side 14

17 Tabell 3-1 Parametere for Realgrunnen råolje og analog for Saturn letebrønnen (*parametere fra letebrønnen Pandora) benyttet i spredningsberegningene for letebrønnen Saturn (Statoil, 2014; West Lab Services, 2001). Parameter Realgrunnen Saturn* Oljetetthet [kg/ m³] 857,1 824,1 Maksimum vanninnhold ved 5 C [volum %] 70 - Viskositet, fersk olje ved 5 ºC [cp] Voksinnhold, fersk olje [vekt %] 5,1 8,8 Asfalteninnhold, fersk olje [vekt %] * 3.2 Oljedriftsmodellen 0,14 - Oljedriftsmodellen som er anvendt er SINTEFs OSCAR modell (Oil Spill Contingency And Response) med versjon 6.2 av modellen (SINTEF, 2012). OSCAR er en tredimensjonal 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, 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). For å beregne verdiene presentert i nærsonemodelleringen er vektet rate for sjøbunnsutblåsningen med vektet varighet benyttet i en enkelt simulering for begge design, noe som gir en indikasjon på oppførselen til oljeplumen. Ulike utblåsningsrater kan gi forskjellig stigetid og filmtykkelse på overflaten, men dette påvirker ikke nødvendigvis miljørisikoen direkte. Filmtykkelsen som dannes på overflaten etter en sjøbunnsutblåsning beregnes i nærsonemodelleringen. For overflateutblåsningen er den initiale oljefilmtykkelsen satt til 2 mm og dette er standard metode som er benyttet for alle lignende oljedriftsmodelleringer. 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 tredimensjonale 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 DNV GL Report No , Rev Side 15

18 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. I denne analysen er det benyttet et dynamisk rutenett med daglige iskonsentrasjoner for perioden fra Nordic Seas 4 km numerisk sjø hindcast arkiv (SVIM, ftp://ftp.met.no/projects/svimpublic/svimresults/). Dataene er importert i OSCAR fra NetCDF format. Dette datasettet brukes i oljedriftsmodelleringene for å inkludere den varierende iskonsentrasjonen i det potensielle influensområdet fra en oljeutblåsning. Iskonsentrasjonen kan påvirke forvitringen, spredningen, fordampningen av olje, men også hvordan oljen beveger seg i is. Forskjellig iskonsentrasjon påvirker ulike parametere, som nevnt over, hvor for eksempel spredningen reduseres ved en iskonsentrasjon på > 30 % ved at OSCAR benytter en algoritme for spredning i is. 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 70 dagers varighet. Oljedriftssimuleringene er utført for hele året og det er totalt gjennomført ca 7600 enkeltsimuleringer. For å kunne beregne statistiske resultater er oljedriftsparametere akkumulert for hver simulering i hver berørte rute. Disse resultatene er igjen brukt for blant annet å beregne treffsannsynligheter i en gitt rute. Treffsannsynlighet er her definert som antall simuleringer (av totalt antall simuleringer) hvor et oljeflak/partikkel på havoverflaten har truffet en km rute, uavhengig av hvor lenge det har vært olje i ruten. 3.3 Modellens begrensning og krav til inngangsdata Enhver modell vil nødvendigvis være en forenkling av virkeligheten. Dette medfører at det vil være et visst avvik mellom modellens prediksjoner og virkeligheten, men det kan samtidig være med på å gjøre det enklere å avdekke og forstå generelle trender og fenomener i prosesser som studeres. I dette kapittelet påpekes noen av de viktigste kjente forenklingene og antakelsene i OSCAR. I tillegg gjøres det rede for usikkerheter som følge av modellens oppbygning, så vel som oppsettet av simuleringene og inngangsdataene som er benyttet. 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 DNV GL Report No , Rev Side 16

19 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 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. Bruk av iskonsentrasjoner kan være med på å forandre influensområdet i isfylte farvann. 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 DNV GL Report No , Rev Side 17

20 simulering) i vannsøylen for total oljekonsentrasjon (THC) > 100 ppb (nedre effektgrense for fiskegg og larver (OLF, 2008b)), det vil si både løste fraksjoner og oljedråper. 3.4 Beskrivelse av utblåsningsscenarioer Oljedriftsberegningene er gjennomført for en lokasjon Saturn med posisjon 72 09' 48,72 '' N, 27 14' 18,14'' Ø. Havdypet ved Saturn er 232 meter. Spredningsmodelleringer er gjennomført for overflate- og sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn. Spredningsberegningene for utslipp av olje er kjørt for 5 varigheter. For letebrønnen Saturn er det benyttet 3 utblåsningsrater for både overflate- og sjøbunnsutblåsningen for begge designene (Design 1 og Design 2). I oljedriftsmodelleringene er det gjennomført 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 150 Sm 3 /Sm 3 (Statoil, 2014). Det er lagt til grunn at gassen i reservoarene som driver oljen opp til overflaten er naturgass, hvor størstedelen av innholdet er metan. De statistiske oljedriftsresultatene er presentert i et rutenett som har en horisontal oppløsning på km. 3.5 Oljedriftsmodellering Resultater fra Saturn (Design 1 8 ½ ) I dette kapittelet er resultatene fra oljedriftsmodelleringen for utblåsningsscenariet for letebrønnen Saturn (Design 1 8 ½ ) presentert. Treffsannsynlighet av olje på overflaten, stranding av olje i kystsonen og vannsøylekonsentrasjoner er presentert hver for seg Nærsonemodellering av sjøbunnsutblåsning - Design 1 (8 ½ ) Simuleringsresultatene for sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1) viser at oljeplumen stiger til havoverflaten i løpet av 299 sekunder (5 minutter). Oljen fra plumen danner en oljefilm med tykkelse 0,07 mm på havoverflaten, forutsatt en GOR på 150 Sm 3 /Sm Treffsannsynlighet av olje på overflaten - Design 1 (8 ½ ) 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 letebrønnen Saturn (Design 1) 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 DNV GL Report No , Rev Side 18

21 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 tilnærmet like store i utstrekning om våren, høsten og vinteren, men noe mindre om sommeren. Influensområdet hvor sannsynligheten er større enn 50 % (oransje til rødt i figurene) er konsentrert rundt Saturns lokasjon og har en begrenset utstrekning. Influensområdet strekker seg innover den russiske maritime grensen, men det er med en begrenset treffsannsynlighet på 5-20 %. Resultatene, som viser treffsannsynlighet av ulike oljemengder på overflaten, gir størst influensområder i kategorien tonn olje, der spredningen gitt en overflateutblåsning er tilnærmet likt som for en sjøbunnsutblåsning. For de øvrige mengdekategoriene er influensområdene mer begrenset og maksimal treffsannsynlighet er 20 % ved utslippspunktet. Det er et marginalt større influensområde for kategorien > 1000 tonn olje enn tonn olje, dette er på grunn av oljemengden i de aktuelle gridrutene er i området akkurat mellom de to kategoriene og dermed kan influensområdet bli større for den høyeste kategorien. DNV GL Report No , Rev Side 19

22 Figur 3-1 Sannsynligheten for treff av > 1 tonn olje i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1), 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 20

23 Figur 3-2 Sannsynligheten for treff av > 1 tonn olje i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1), 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 21

24 Figur 3-3 Sannsynligheten for treff av oljemengder; tonn, tonn, tonn og > 1000 tonn i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1) 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 22

25 Figur 3-4 Sannsynligheten for treff av oljemengder; tonn, tonn, tonn og > 1000 tonn i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1) 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 23

26 3.5.3 Stranding av olje i kystsone - Design 1 (8 ½ ) Landrutene med 5 % sannsynlighet for stranding av > 1 tonn olje per km ruter per sesong er vist i Figur 3-5 og Figur 3-6 for henholdsvis overflate- og sjøbunnsutblåsning (Design 1). Det er ingen treffsannsynlighet for > 1 tonn olje om høsten og vinteren for en overflateutblåsning, og om våren, høsten og vinteren for en sjøbunnsutblåsning. Den maksimale treffsannsynligheten for stranding av > 1 tonn olje forventes ikke å overstige 10 % knyttet til Design 1. Influensområdet strekker seg langs kysten fra Varangerhalvøya til Nordkinnhalvøya. Korteste ankomsttid til land og største strandingsmengder av oljeemulsjon er vist i Tabell 3-2 (95- og 100-persentiler). Tabell 3-2 Strandingsmengder med oljeemulsjon og kortest drivtid til land for letebrønnen Saturn (Design 1) gitt en overflate- og sjøbunnsutblåsning (95- og 100-persentiler). Sommer er tidsrommet mars til august, mens vinterperioden er september til februar. NB: Resultatene for strandet emulsjon og drivtid er ikke nødvendigvis fra samme simulering. Persentil Strandet emulsjon (tonn) Design 1 Drivtid (døgn) Sommer Vinter Sommer Vinter ,4 31, ,7 6,2 Det ble ikke beregnet treff av > 1 tonn oljeemulsjon i eksempelområdene gitt en utblåsning fra letebrønnen Saturn hverken for Design 1 og 2 for 95-persentilen, og det er dermed ikke fremstilt noe resultater her. Eksempelområdene i nordlige og østlige deler av Finnmark er illustrert i Figur 3-7. DNV GL Report No , Rev Side 24

27 Figur 3-5 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i km kystruter gitt en overflateutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1), 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

28 Figur 3-6 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i km kystruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1), 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 26

29 Figur 3-7 Definerte eksempelområder i nordlige og østlige deler av Finnnmark (NOFOs eksempelområder) samt posisjon for letebrønnen Saturn. DNV GL Report No , Rev Side 27

30 3.5.4 Vannsøylekonsentrasjoner - Design 1 (8 ½ ) Resultatene av konsentrasjonsberegningene rapporteres vanligvis som totale konsentrasjonsverdier av olje (THC) i de øverste vannmassene (0 50 meter), 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. Det er også forventet at THC konsentrasjonen vil avta med økende vanndybde. Resultatene for vannsøylekonsentrasjonene er vist etter utblåsningens slutt pluss 15 dager følgetid. Figur 3-8 viser influensområde i vannsøylen for THC-konsentrasjoner 100 ppb per km rute (effektgrense for fiskeegg og larver) for en sjøbunnsutblåsning. Det er ingen resultater for THCkonsentrasjoner 100 ppb per km rute for en overflateutblåsning, uavhengig av sesong. For en sjøbunnsutblåsning forventes et begrenset område nær utslippspunktet å oppnå en THCkonsentrasjon i kategorien ppb. DNV GL Report No , Rev Side 28

31 Figur 3-8 Beregnet gjennomsnittlige THC konsentrasjoner ( 100 ppb) i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1)i hver sesong. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. DNV GL Report No , Rev Side 29

32 3.6 Oljedriftsmodellering Resultater fra Saturn (Design 2 12 ¼ ) I dette kapittelet er resultatene fra oljedriftsmodelleringen for utblåsningsscenariet for letebrønnen Saturn (Design 2 12 ¼ ) presentert på samme måte som over Nærsonemodellering av sjøbunnsutblåsning - Design 2 (12 ¼ ) Simuleringsresultatene for sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2) viser at oljeplumen stiger til havoverflaten i løpet av 257 sekunder. Oljen fra plumen danner en oljefilm med tykkelse 0,09 mm på havoverflaten, forutsatt en GOR på 150 Sm 3 /Sm 3 (for Realgrunnen råoljen) Treffsannsynlighet av olje på overflaten - Design 2 (12 ¼ ) Influensområdene gitt en utblåsning fra henholdsvis overflate og sjøbunn fra letebrønnen Saturn (Design 2) i de ulike sesongene er presentert i Figur 3-9 og Figur Oljemengdekategoriene er presentert for overflate- og sjøbunnsutblåsning i Figur 3-11 og Figur 3-12, 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 tilnærmet like store i utstrekning om våren, høsten og vinteren, men noe mindre om sommeren. Influensområdene er tilnærmet like som for Design 1. Influensområdet hvor sannsynligheten er større enn 50 % (oransje til rødt i figurene) er konsentrert rundt Saturns lokasjon og har en begrenset utstrekning, men er noe større for Design 2, sammenlignet med Design 1. Influensområdet strekker seg innover den russiske maritime grensen, men det er med en begrenset treffsannsynlighet på 5-20 %. Resultatene, som viser treffsannsynlighet av ulike oljemengder på overflaten, gir størst influensområder i kategorien tonn olje. I de andre kategoriene er influensområdene mer begrenset og maksimal treffsannsynlighet er 20 % rett ved utslippspunktet. Influensområdene er noe større i utstrekning for Design 2 enn Design 1, noe som er forventet grunnet høyere vektet rate. Det er et marginalt større influensområde for kategorien > 1000 tonn olje enn tonn olje, dette er på grunn av oljemengden i de aktuelle gridrutene er i området akkurat mellom de to kategoriene og dermed kan influensområdet bli større for den høyeste kategorien. DNV GL Report No , Rev Side 30

33 Figur 3-9 Sannsynligheten for treff av > 1 tonn olje i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 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 31

34 Figur 3-10 Sannsynligheten for treff av > 1 tonn olje i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 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 32

35 Figur 3-11 Sannsynligheten for treff av oljemengder; tonn, tonn, tonn og > 1000 tonn i km sjøruter gitt en overflateutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 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 33

36 Figur 3-12 Sannsynligheten for treff av oljemengder; tonn, tonn, tonn og > 1000 tonn i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 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 34

37 3.6.3 Stranding av olje i kystsone - Design 2 (12 ¼ ) Landrutene som har 5 % sannsynlighet for stranding av > 1 tonn olje per km ruter per sesong er vist i Figur 3-13 og Figur 3-14 for henholdsvis overflate- og sjøbunnsutblåsning (Design 2). Det er ingen treffsannsynlighet for > 1 tonn olje om høsten og vinteren for en overflateutblåsning, og om våren, høsten og vinteren for en sjøbunnsutblåsning Den maksimale treffsannsynligheten for stranding av > 1 tonn olje forventes ikke å overstige 10 % knyttet til Design 2. Influensområdet strekker seg langs kysten fra Varangerhalvøya til Nordkinnhalvøya. Det er noen flere områder med stranding for Design 2, sammenlignet med Design 1. Korteste ankomsttid til land og største strandingsmengder av oljeemulsjon er vist i Tabell 3-3 (95- og 100-persentiler). Det ble ikke beregnet treff av > 1 tonn oljeemulsjon i eksempelområdene gitt en utblåsning fra letebrønnen Saturn for Design 2 for 95-persentilen og det er dermed ikke fremstilt noen resultater her. Tabell 3-3 Strandingsmengder med oljeemulsjon og kortest drivtid til land for letebrønnen Saturn (Design 2) gitt en overflate- og sjøbunnsutblåsning (95- og 100-persentiler). Sommer er tidsrommet mars til august, mens vinterperioden er september til februar. NB: Resultatene for strandet emulsjon og drivtid er ikke nødvendigvis fra samme simulering. Persentil Strandet emulsjon (tonn) Design 2 Drivtid (døgn) Sommer Vinter Sommer Vinter ,0 24, ,8 3,5 DNV GL Report No , Rev Side 35

38 Figur 3-13 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i km kystruter gitt en overflateutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 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 36

39 Figur 3-14 Sannsynligheten for treff av mer enn 1 tonn olje i km kystruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 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 Vannsøylekonsentrasjoner - Design 2 (12 ¼ ) Resultatene av konsentrasjonsberegningene rapporteres vanligvis som totale konsentrasjonsverdier av olje (THC) i de øverste vannmassene (0 50 meter), 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. Det er også forventet at THC konsentrasjonen vil avta med økende vanndybde. Resultatene for vannsøylekonsentrasjonene er vist etter utblåsningens slutt pluss 15 dager følgetid. Figur 3-15 viser influensområde i vannsøylen for THC-konsentrasjoner 100 ppb per km rute (effektgrense for fiskeegg og larver) for en sjøbunnsutblåsning. Det er ingen resultater for THCkonsentrasjoner 100 ppb per km rute for en overflateutblåsning, uavhengig av sesong. For en sjøbunnsutblåsning forventes et begrenset område nær utslippspunktet å oppnå en THCkonsentrasjon i kategorien ppb. DNV GL Report No , Rev Side 37

40 Figur 3-15 Beregnet gjennomsnittlige THC konsentrasjoner ( 100 ppb) i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2)i hver sesong. Influensområdet er basert på alle utslippsrater og varigheter og deres individuelle sannsynligheter. Merk at det markerte området ikke viser omfanget av et enkelt oljeutslipp, men er det området som berøres i 5 % av enkeltsimuleringene av oljens drift og spredning innenfor hver sesong. DNV GL Report No , Rev Side 38

41 4 METODIKK FOR MILJØRETTET RISIKOANALYSE Analyser av miljørisiko utføres trinnvis i henhold til Norsk Olje og Gass (NOROG) veiledning for miljørisikoanalyser (OLF, 2007). For Saturn 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 B 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 39

42 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 40

43 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 41

44 5 MILJØBESKRIVELSE En kort beskrivelse av miljøressurser i tilknytning til analyseområdet for Saturn i Barentshavet er gitt i Vedlegg D. Analyseområdet inkluderer kun Barentshavet da oljen befinner seg i dette området ved en eventuell utblåsning. Det er ikke vurdert VØKer på russisk sektor ettersom det ikke er treffsannsynlighet > 1 tonn olje i km ruter som ikke er dekket av sjøfugldatasettene. Det er ikke funnet tilgjengelige sjøfugldatasett for maritim russisk sektor. For en mer omfattende beskrivelse av miljøressursene i regionen, henvises det til blant annet; Føyn, von Quilfeldt, and Olsen (2002), Loeng and Drinkwater (2007), Helhetlig forvaltningsplan for Lofoten og Barentshavet (HI, 2010) og HI (2012). 5.1 Verdifulle Økosystem Komponenter (VØKer) Som utgangspunkt for miljørisikoanalysene er det gjennomført en vurdering av hvilke naturressurser som har det største konfliktpotensialet innen influensområdet til letebrønnen Saturn. 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 letebrønnen Saturn for populasjonene i Barentshavet. 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 ikke tatt hensyn til svømmetrekk for sjøfugl i datasettene. Det er benyttet de mest oppdaterte sjøfugl-datasettene for regionen Barentshavet. Datasettene for pelagiske sjøfugl er fra Seapop (2013) og for kystnære sjøfugl fra SEAPOP (2012a). DNV GL Report No , Rev Side 42

45 Tabell 5-1 Utvalgte VØK sjøfugl for miljørisikoanalysen for Saturn fra mest oppdaterte kilder (Artsdatabanken, 2010; Seapop, 2012b, 2013). Navn Latinsk navn Rødlista Tilhørighet Alke Alca torda VU Alkekonge Alle alle - Gråmåke Larus argentatus LC Havhest Fulmarus glacialis NT Havsule Morus bassanus LC Krykkje Rissa tridactyla EN Lomvi Uria aalge CR Lunde Fratercula arctica VU Polarlomvi Uria lomvia VU Polarmåke Larus hyperboreus - Svartbak Larus marinus LC Alke Alca torda VU Fiskemåke Larus canus NT Gråstupedykker Podiceps grisegena LC Havelle Clangula hyemalis LC Havhest Fulmarus glacialis NT Havsule Morus bassanus LC Islom Gavia immer LC Krykkje Rissa tridactyla EN Laksand Mergus merganser LC Lomvi Uria aalge CR Lunde Fratercula arctica VU Polarlomvi Uria lomvia VU Polarmåke Larus hyperboreus - Praktærfugl Somateria spectabilis - Siland Mergus serrator LC Sjøorre Melanitta fusca NT Smålom Gavia stellata LC Stellerand Polysticta stelleri VU Storskarv Phalacrocorax carbo LC Svartand Melanitta nigra 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 43

46 5.2.2 Marine pattedyr Havert og steinkobbe har høyest sårbarhet under kaste- og hårfellingsperioden da de samler seg i kolonier i kystnære områder. Det er valgt å gjennomføre risikoberegninger for havert, steinkobbe og oter i denne analysen. Tabell 5-2 viser de utvalgte VØK sjøpattedyrene. Datasettene som er benyttet for havert og steinkobbe er hentet fra DN & HI (2007) og for oter fra Bjørn (2000), som er nyeste tilgjengelige data. Tabell 5-2 Utvalgte VØK marine pattedyr for miljørisikoanalysen for Saturn. 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. Saturn ligger i Barentshavet og det er valgt å analysere for gyteprodukter av torsk og lodde. Datasettet for torsk er hentet fra Vikebø m. fl. (2009) og for lodde fra Eriksen m. fl. (2006), som er nyeste tilgjengelige data Strand En utblåsning fra Saturn berører landruter langs Finnmarkskysten, og det er derfor gjennomført skadebaserte analyser for strand, med utgangspunkt i sårbare habitater langs kysten. Datasettene for strandhabitat er hentet fra (DNV, 2006) Den marginale issonen (MIS) Økosystemet tilknyttet den marginale issonen (MIS) er sentralt for alt liv i Barentshavet og et eventuelt oljesøl i området vil kunne føre til alvorlige konsekvenser. Det er spesielt den store konsentrasjonen av sjøfugl som gjør økosystemet sårbart for akutt forurensing, men et oljesøl vil potensielt også kunne skade plankton, lodde og polartorsk, i tillegg til sjøpattedyr som benytter isen i forbindelse med hvile og reproduksjon. Den store biologiske aktiviteten følger iskanten på vei nordover gjennom våren og sommeren slik at effekten av et oljesøl vil ha størst betydning i denne perioden. En oljeutblåsning i forbindelse med leteboringsaktivitet på Saturn har, basert på modellerte resultater, et meget begrenset potensiale for at olje driver inn i isfylte farvann i sesongene der isen har størst utstrekning (vår og vinter). Kart over gjennomsnittlig isutbredelse ( ) per sesong er basert på statistikk fra met.no (MI, 2012) og er vist i Vedlegg D. DNV GL Report No , Rev Side 44

47 6 MILJØRETTET RISIKOANALYSE RESULTATER I dette kapittelet presenteres resultatene av miljørisikoanalysen for letebrønnen Saturn for to ulike design (Design 1-8 ½ og Design 2 12 ¼ ). Konsekvens- og miljørisikoresultatene er presentert for hver design. Det er generelt større utslag for Design 2 sammenlignet med Design 1 for både konsekvens og miljørisiko. 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 B for en mer detaljert beskrivelse av anvendt metodikk. 6.1 Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra Saturn (Design 1 8 ½ ) Konsekvensene ved utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1) er vist for pelagisk og kystnær sjøfugl, marine pattedyr, fisk og strandhabitat. Det er vist resultater for bestanden med høyest sesongvis utslag i det påfølgende kapittelet, mens bestandstap for alle modellerte arter er presentert i Vedlegg C. Resultater for treff i MIS er presentert i Kapittel Pelagisk sjøfugl Design 1 (8 ½ ) Overflateutblåsning (Design 1) Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade på pelagisk sjøfugl som følge av en overflateutblåsning er vist i Figur 6-1. Lunde er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren, sommeren og høsten, mens krykkje har høyest sannsynlighet for bestandstap om vinteren. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet for lunde: 50,7 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (sommer). 8,7 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (høsten). 4,0 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (sommeren). 1,7 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen om (våren). Det er ikke beregnet tapsandeler i kategorien > 30 %. Dette gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid: 27,2 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (sommer). 30,2 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (sommer). 4,2 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). DNV GL Report No , Rev Side 45

48 1,4 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (vår). Pelagisk sjøfugl Overflateutblåsning (Design 1) Figur 6-1 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1) presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, der måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor hver sesong representerer sesongen og bestanden med høyest utslag innen hver sesong er vist i figuren. 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 (Design 1) Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade for en sjøbunnsutblåsning for pelagisk sjøfugl er vist i Figur 6-2. Lunde er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren, sommeren og høsten, mens krykkje har høyest sannsynlighet for bestandstap om vinteren. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet for lunde: 53,5 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (sommer). 9,0 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (sommer). 2,0 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (sommer og høst). DNV GL Report No , Rev Side 46

49 Det er ikke beregnet tapsandeler i kategoriene > 20 %. Dette gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid: 29,0 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (sommer). 31,8 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (sommer). 3,3 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). 0,5 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (sommer og høst). Pelagisk sjøfugl - Sjøbunnsutblåsning (Design 1) Figur 6-2 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1) presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, der måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor hver sesong representerer sesongen og bestanden med høyest utslag innen hver sesong er vist i figuren. 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 - Design 1 (8 ½ ) Figur 6-3 viser sesongvis skadepotensiale for pelagisk sjøfugl (effektområder) etter utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1), for artene med potensielt størst bestandstap. For lunde (vår, sommer og høst) er skadepotensialet i en 10 x 10 km rute beregnet til maksimalt 0,1 % nær utslippspunktet med avtakende potensiale med økende avstand fra borelokasjon, noe som tilsvarer et begrenset bestandstap. Området i øverste kategori er videst om sommeren. For krykkje (vinter) er bestandstapet i en 10 x 10 km rute beregnet til < 0,01 %. DNV GL Report No , Rev Side 47

50 Figur 6-3 Effektområder for lunde (vår, sommer og høst) og krykkje (vinter) etter utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1). Figurene viser geografisk område hvor potensielt bestandstap er høyest per km rute for hver av artene. DNV GL Report No , Rev Side 48

51 6.1.3 Kystnær sjøfugl - Design 1 (8 ½ ) Overflateutblåsning (Design 1) 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 praktærfugl har høyest sannsynlighet om høsten og vinteren, men med et meget begrenset bestandstap. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet for lomvi: 13,0 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (vår). 2,5 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (sommer). 5,7 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (vår). 2,5 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (vår). 0,7 % sannsynlighet for tap av > 30 % av populasjonen (vår). Det gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid, samtlige om våren: 5,5 % sannsynlighet for Mindre miljøskade. 8,4 % sannsynlighet for Moderat miljøskade. 5,4 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade. 5,2 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade. DNV GL Report No , Rev Side 49

52 Kystnær sjøfugl - Overflateutblåsning (Design 1) Figur 6-4 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnær sjøfugl dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1) presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, der måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor hver sesong representerer sesongen og bestanden med høyest utslag innen hver sesong er vist i figuren. 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 (Design 1) 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. Ærfugl har størst sannsynlighet om høsten og praktærfugl om vinteren, men med et meget begrenset bestandstap. Størst sannsynlighet for tapsandeler er for lomvi om sommeren: 10,2 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen. 5,8 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen. 3,5 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen. 1,4 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen. Det er ikke beregnet tapsandeler i kategorien > 30 %. DNV GL Report No , Rev Side 50

53 Dette gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid, samtlige om sommeren: 4,7 % sannsynlighet for Mindre miljøskade. 8,4 % sannsynlighet for Moderat miljøskade. 4,8 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade. 3,1 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade. Kystnær sjøfugl - Sjøbunnsutblåsning (Design 1) Figur 6-5 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnær sjøfugl dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1) presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, der måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor hver sesong representerer sesongen og bestanden med høyest utslag innen hver sesong er vist i figuren. 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 - Design 1 (8 ½ ) Figur 6-6 viser sesongvis skadepotensiale for kystnær sjøfugl (effektområder) etter utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1), for artene med potensielt størst bestandstap. Effektområder med de største bestandstapene er naturlige områder å fokusere på når beredskap planlegges. Effektområdene viser et begrenset bestandstap utenfor Nordkinnhalvøya og Varangerhalvøya i alle sesonger, mens det for lomvi om våren og sommeren er bestandstap også vest og øst for de to halvøyene. DNV GL Report No , Rev Side 51

54 Figur 6-6 Effektområder for lomvi (vår og sommer) og praktærfugl (høst og vinter) etter utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1). Figurene viser geografisk område hvor potensielt bestandstap er høyest per km rute for hver av artene. DNV GL Report No , Rev Side 52

55 6.1.5 Marine pattedyr - Design 1 (8 ½ ) Overflateutblåsning (Design 1) Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade for en overflateutblåsning for marine pattedyr er vist i Figur 6-7. Steinkobbe er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren, mens havert har høyest sannsynlighet for bestandstap i høst- og vintersesongen. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet for steinkobbe: 9,4 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (vår). 1,6 % sannsynlighet for tap 5-10 % av populasjonen (sommer). 2,4 % sannsynlighet for tap % av populasjonen (sommer). Det er ikke beregnet tapsandeler i kategoriene > 20 %. Dette gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid: 4,8 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (vår). 4,9 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (vår). 1,6 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). 0,6 % skadesannsynlighet for Alvorlig miljøskade (sommer). DNV GL Report No , Rev Side 53

56 Marine pattedyr - Overflateutblåsning (Design 1) Figur 6-7 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av marine pattedyr dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1) presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, der måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor hver sesong representerer sesongen og bestanden med høyest utslag innen hver sesong er vist i figuren. 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 (Design 1) Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade for en sjøbunnsutblåsning for marine pattedyr er vist i Figur 6-8. Steinkobbe er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren, mens havert har høyest sannsynlighet for bestandstap i høst- og vintersesongen. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til henholdsvis: 3,6 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen for havert (høst). 2,5 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen for steinkobbe (sommer). 1,4 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen for steinkobbe (sommer). Det er ikke beregnet tapsandeler i kategoriene > 20 %. DNV GL Report No , Rev Side 54

57 Dette gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid: 1,8 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (høst). 2,7 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (sommer). 1,3 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). 0,4 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (sommer). Marine pattedyr - Sjøbunnsutblåsning (Design 1) Figur 6-8 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av marine pattedyr dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1) presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, der måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor hver sesong representerer sesongen og bestanden med høyest utslag innen hver sesong er vist i figuren. 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). NB: Ingen sannsynlighet for 1 % bestandstap om våren. DNV GL Report No , Rev Side 55

58 6.1.6 Strandhabitat - Design 1 (8 ½ ) Overflateutblåsning (Design 1) Treffsannsynlighet og miljøskade ved en overflateutblåsning for strandhabitater er vist i Figur 6-9. Treffsannsynligheten av olje i km strandhabitater langs kysten er beregnet om våren: 5,7 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute. 3,3 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute. Det er ingen sannsynlighet for treff av > 500 tonn olje i habitatene. Dette gir følgende skadesannsynligheter i form av restitusjonstid: 6,6 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (vår). 2,5 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (vår). 0,5 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade i habitatene. Strandhabitat - Overflateutblåsning (Design 1) Figur 6-9 Sannsynlighet for treff av ulike oljemengder i verst berørte strandhabitat gitt en overflateutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1) 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 56

59 Sjøbunnsutblåsning (Design 1) Treffsannsynlighet og miljøskade ved en sjøbunnsutblåsning for strandhabitater er vist i Figur Treffsannsynligheten av olje i km strandhabitater langs kysten er beregnet til henholdsvis: 7,2 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (sommer). 1,9 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (vår). Det er ingen sannsynlighet for treff av > 500 tonn olje i habitatene. Dette gir følgende skadesannsynligheter i form av restitusjonstid: 4,7 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (vår). 2,2 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (sommer). 0,7 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade i habitatene. Strandhabitat - Sjøbunnsutblåsning (Design 1) Figur 6-10 Sannsynlighet for treff av ulike oljemengder i verst berørte strandhabitat gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1) 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 57

60 6.1.7 Tapsandeler av fiskeegg og fiskelarver - Design 1 (8 ½ ) Modellering av tapsandeler av fiskeegg og fiskelarver gitt en utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1) viser ingen sannsynlighet for tapsandeler over 0,5 % i noen av sesongene for hverken torsk eller lodde. Mulige konsekvenser anses derfor som neglisjerbare, og fisk tas derfor ikke med videre i miljørisikoberegningene. 6.2 Mulige konsekvenser ved en utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2 12 ¼ ) Konsekvensene ved utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2) er vist for pelagisk og kystnær sjøfugl, marine pattedyr, fisk og strandhabitat. Det er vist resultater for bestanden med høyest sesongvis utslag i det påfølgende kapittelet, mens bestandstap for alle modellerte arter er presentert i Vedlegg C. Resultater for treff i MIS er presentert i Kapittel Pelagisk sjøfugl - Design 2 (12 ¼ ) Overflateutblåsning (Design 2) Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade på pelagisk sjøfugl som følge av en overflateutblåsning er vist i Figur Lunde er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om sommeren og høsten, mens alke har høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og krykkje har høyest sannsynlighet om vinteren. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til henholdsvis: 59,7 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen for lunde (sommer). 10,5 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen for alke (vår). 3,2 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen for krykkje (vinter). 2,0 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen for lunde (sommer og høst). 1,9 % sannsynlighet for tap av > 30 % av populasjonen for alke (vår). Dette gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid: 31,9 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (sommer). 34,6 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (sommer). 4,6 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (høst). 2,8 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (vår). DNV GL Report No , Rev Side 58

61 Pelagisk sjøfugl - Overflateutblåsning (Design 2) Figur 6-11 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2) presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, der måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor hver sesong representerer sesongen og bestanden med høyest utslag innen hver sesong er vist i figuren. 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 (Design 2) Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade for en sjøbunnsutblåsning for pelagisk sjøfugl er vist i Figur Lunde er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren, sommeren og høsten, mens krykkje har høyest sannsynlighet for bestandstap om vinteren. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet for lunde om sommeren: 53,4 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen. 8,1 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen. 6,5 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen. Det er ikke beregnet tapsandeler i kategorien > 20 %. DNV GL Report No , Rev Side 59

62 Dette gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid, samtlige om sommeren: 28,7 % sannsynlighet for Mindre miljøskade. 32,4 % sannsynlighet for Moderat miljøskade. 5,3 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade. 1,6 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade. Pelagisk sjøfugl - Sjøbunnsutblåsning (Design 2) Figur 6-12 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av pelagisk sjøfugl dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2) presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, der måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor hver sesong representerer sesongen og bestanden med høyest utslag innen hver sesong er vist i figuren. 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 - Design 2 (12 ¼ ) Figur 6-13 viser sesongvis skadepotensiale for pelagisk sjøfugl (effektområder) etter utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2), for artene med potensielt størst bestandstap. For lunde (sommer og høst) er skadepotensialet størst, men begrenset, rundt utblåsningslokasjonen med utstrekning utover i Barentshavet, men med relativt lavt bestandstap. Alke (vår) har noe høyest bestandstap inn mot land (Nordkinnhalvøya). For krykkje (vinter) er det noe lavere bestandstap, ikke høyere enn 0,01 %. DNV GL Report No , Rev Side 60

63 Figur 6-13 Effektområder for alke (vår og sommer), lunde(sommer og høst) og krykkje (vinter) etter utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2). Figurene viser geografisk område hvor potensielt bestandstap er høyest per km rute for hver av artene. DNV GL Report No , Rev Side 61

64 6.2.3 Kystnær sjøfugl - Design 2 (12 ¼ ) Overflateutblåsning (Design 2) Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade for en overflateutblåsning for kystnær sjøfugl er vist Figur Lomvi er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren, mens islom har høyest sannsynlighet om høsten. Praktærfugl representerer vinteren, men med et begrenset bestandstap. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet for lomvi: 15,2 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (sommer). 3,7 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (sommer). 6,5 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (sommer). 1,0 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (vår). 2,4 % sannsynlighet for tap av > 30 % av populasjonen (vår). Det gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid: 6,4 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (sommer). 10,1 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (sommer). 6,0 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). 5,8 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (vår). DNV GL Report No , Rev Side 62

65 Kystnær sjøfugl - Overflateutblåsning (Design 2) Figur 6-14 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnær sjøfugl dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2) presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, der måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor hver sesong representerer sesongen og bestanden med høyest utslag innen hver sesong er vist i figuren. 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 (Design 2) Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade for en sjøbunnsutblåsning for kystnær sjøfugl er vist i Figur Lomvi er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren, mens islom har høyest sannsynlighet om høsten. Stellerand representerer vinteren, men med et begrenset bestandstap. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet for lomvi: 13,5 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen (sommer). 4,9 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen (vår). 3,7 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (vår). 2,8 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen (sommer). 1,0 % sannsynlighet for tap av > 30 % av populasjonen (vår). DNV GL Report No , Rev Side 63

66 Dette gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid: 5,9 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (sommer). 9,4 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (sommer). 5,1 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). 4,8 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (vår). Kystnær sjøfugl - Sjøbunnsutblåsning (Design 2) Figur 6-15 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av kystnær sjøfugl dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2) presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, der måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor hver sesong representerer sesongen og bestanden med høyest utslag innen hver sesong er vist i figuren. 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 - Design 2 (12 ¼ ) Figur 6-16 viser sesongvis skadepotensiale for kystnær sjøfugl (effektområder) etter utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2), for artene med potensielt størst bestandstap. Effektområder med de største bestandstapene er naturlige områder å fokusere på når beredskap planlegges. Effektområdene viser et begrenset bestandstap utenfor Varanger- og Nordkinnhalvøya om våren, sommeren og vinteren, mens om høsten er det kun et meget begrenset område med bestandstap. DNV GL Report No , Rev Side 64

67 Figur 6-16 Effektområder for lomvi (vår og sommer), islom (høst) og havelle (vinter) etter utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2). Figurene viser geografisk område hvor potensielt bestandstap er høyest per km rute for hver av artene. DNV GL Report No , Rev Side 65

68 6.2.5 Marine pattedyr - Design 2 (12 ¼ ) Overflateutblåsning (Design 2) Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade for en overflateutblåsning for marine pattedyr er vist i Figur Steinkobbe er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren, mens havert har høyest sannsynlighet for bestandstap i høst- og vintersesongen. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til henholdsvis: 8,0 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen for steinkobbe (vår). 3,2 % sannsynlighet for tap 5-10 % av populasjonen for steinkobbe (sommer). 0,5 % sannsynlighet for tap % av populasjonen for steinkobbe (sommer) og havert (høst). 1,0 % sannsynlighet for tap % av populasjonen for steinkobbe (sommer). Det er ikke beregnet tapsandeler i kategoriene > 30 %. Dette gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid: 4,5 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (vår). 4,9 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (vår). 1,6 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). 0,6 % skadesannsynlighet for Alvorlig miljøskade (sommer). DNV GL Report No , Rev Side 66

69 Marine pattedyr - Overflateutblåsning (Design 2) Figur 6-17 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av marine pattedyr dør gitt en overflateutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2) presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, der måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor hver sesong representerer sesongen og bestanden med høyest utslag innen hver sesong er vist i figuren. 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 (Design 2) Sannsynlighet for bestandstap og miljøskade for en sjøbunnsutblåsning for marine pattedyr er vist i Figur Steinkobbe er arten med høyest sannsynlighet for bestandstap om våren og sommeren, mens havert har høyest sannsynlighet for bestandstap i høst- og vintersesongen. Størst sannsynlighet for tapsandeler er beregnet til henholdsvis: 6,1 % sannsynlighet for tap av 1-5 % av populasjonen for havert (høst). 3,5 % sannsynlighet for tap av 5-10 % av populasjonen for steinkobbe (sommer). 1,4 % sannsynlighet for tap av % av populasjonen for steinkobbe (sommer). Det er ikke beregnet tapsandeler i kategoriene > 20 %. DNV GL Report No , Rev Side 67

70 Dette gir følgende skadesannsynlighet i form av restitusjonstid: 3,1 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (høst). 3,6 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (sommer). 1,6 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). 0,4 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (sommer). Marine pattedyr - Sjøbunnsutblåsning (Design 2) Figur 6-18 Sannsynlighet for at en gitt andel av utslagsgivende bestand av marine pattedyr dør gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2) presentert sesongvis. Bestandstapene er beregnet per måned, der måneden med høyest utslag for hver VØK innenfor hver sesong representerer sesongen og bestanden med høyest utslag innen hver sesong er vist i figuren. 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 68

71 6.2.6 Strandhabitat - Design 2 (12 ¼ ) Overflateutblåsning (Design 2) Treffsannsynlighet og miljøskade ved en overflateutblåsning for strandhabitater er vist i Figur Treffsannsynligheten av olje i km strandhabitater langs kysten er beregnet til henholdsvis: 6,0 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (vår). 4,0 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (vår). 0,6 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (vinter). Det er ingen sannsynlighet for treff av > 1000 tonn olje i habitatene. Dette gir følgende skadesannsynligheter i form av restitusjonstid: 7,2 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (vår). 2,8 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (vår). 0,7 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade i habitatene. Strandhabitat - Overflateutblåsning (Design 2) Figur 6-19 Sannsynlighet for treff av ulike oljemengder i verst berørte strandhabitat gitt en overflateutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 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 69

72 Sjøbunnsutblåsning (Design 2) Treffsannsynlighet og miljøskade ved en sjøbunnsutblåsning for strandhabitater er vist i Figur Treffsannsynligheten av olje i km strandhabitater langs kysten er beregnet til henholdsvis: 5,7 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (høst). 2,6 % sannsynlighet for treff av tonn olje per rute (vår). Det er ingen sannsynlighet for treff av > 500 tonn olje i habitatene. Dette gir følgende skadesannsynligheter i form av restitusjonstid: 5,9 % sannsynlighet for Mindre miljøskade (vår). 2,5 % sannsynlighet for Moderat miljøskade (sommer). 0,8 % sannsynlighet for Betydelig miljøskade (sommer). 0,1 % sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (sommer). Strandhabitat - Sjøbunnsutblåsning (Design 2) Figur 6-20 Sannsynlighet for treff av ulike oljemengder i verst berørte strandhabitat gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 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 70

73 6.2.7 Tapsandeler av fiskeegg og fiskelarver - Design 2 (12 ¼ ) Modellering av tapsandeler av fiskeegg og fiskelarver gitt en utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2) viser ingen sannsynlighet for tapsandeler over 0,5 % i noen av sesongene for hverken torsk eller lodde. Mulige konsekvenser anses derfor som neglisjerbare, og fisk tas derfor ikke med videre i miljørisikoberegningene. DNV GL Report No , Rev Side 71

74 6.3 Miljørisiko for Saturn (Design 1 8 ½ ) Miljørisiko i tilknytning til leteboring på Saturn (Design 1 8 ½ ) presenteres sesongvis for den enkelte VØK kategori. Miljørisiko uttrykkes ved sannsynlighet for skade på bestander eller kystområder kombinert med frekvens for utblåsning. For bestander; pelagisk og kystnær sjøfugl, og marine pattedyr presenteres risikoen på artsnivå mens for kysthabitat presenteres de 10 rutene (10 10 km) med høyest utslag. De sesongvise verdiene tilsvarer måneden med høyest innslag innenfor en gitt sesong. Risikoen presenteres som prosentvis andel av Statoils gjeldende operasjonsspesifikke akseptkriterier (foreliggende kapittel) og som frekvens for skade (Vedlegg C). Skade er definert i form av restitusjonstid som den tiden det tar før en bestand er tilbake til 99 % av opprinnelig nivå (OLF, 2007). Graden av skade er inndelt i fire kategorier; Mindre (< 1 års restitusjonstid), Moderat (1-3 års restitusjonstid), Betydelig (3-10 års restitusjonstid) og Alvorlig (>10 års restitusjonstid) miljøskade Pelagisk sjøfugl Design 1 (8 ½ ) Miljørisiko for pelagisk sjøfugl er presentert i Tabell 6-1 for alle berørte arter i hver sesong. Høyest risiko for skade på pelagisk sjøfugl er observert hos lunde i sommersesongen i kategorien Moderat miljøskade med 22,1 % av akseptkriteriet. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskadekategori, uavhengig av sesong og art, som andel av akseptkriteriet er som følger: 5,0 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko for lunde om sommeren. 22,1 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko for lunde om sommeren. 6,1 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko for lunde om sommeren og høsten. 6,6 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljørisiko for alke om våren. DNV GL Report No , Rev Side 72

75 Tabell 6-1 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1), presentert for pelagisk sjøfugl for henholdsvis Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko for hver ressurs er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i vår-, sommer-, høst- og vintersesongen. Fargekoden viser miljørisiko av ulik størrelse. Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Andel av akseptkriteriene Vår Sommer Høst Vinter Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Specie Alke 3,8 % 17,0 % 6,0 % 6,6 % 4,0 % 17,5 % 5,3 % 4,5 % 1,6 % 6,4 % 0,2 % 0,0 % 1,1 % 4,3 % 0,2 % 0,0 % Gråmåke 0,2 % 1,0 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,8 % 0,0 % 0,0 % 0,3 % 1,1 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % Havhest 1,4 % 5,8 % 0,1 % 0,0 % 0,4 % 1,4 % 0,0 % 0,0 % 1,4 % 5,7 % 0,2 % 0,0 % 1,5 % 6,1 % 0,3 % 0,2 % Havsule 2,3 % 9,3 % 0,6 % 0,7 % 3,0 % 12,9 % 2,0 % 0,7 % 3,1 % 12,8 % 1,6 % 0,4 % 1,8 % 7,5 % 0,8 % 0,6 % Krykkje 2,8 % 12,0 % 2,3 % 0,7 % 1,7 % 6,7 % 0,3 % 0,0 % 2,4 % 10,7 % 2,8 % 1,2 % 2,9 % 12,6 % 2,7 % 1,1 % Lomvi 1,1 % 5,4 % 2,9 % 0,5 % 1,4 % 7,3 % 4,4 % 1,4 % 1,6 % 8,2 % 4,6 % 1,0 % 0,2 % 0,8 % 0,4 % 0,0 % Lunde 4,1 % 17,8 % 4,9 % 3,8 % 5,0 % 22,1 % 6,1 % 4,9 % 4,9 % 21,7 % 6,1 % 6,3 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Polarlomvi 1,9 % 7,5 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 1,8 % 7,3 % 0,4 % 0,0 % 2,1 % 8,6 % 0,3 % 0,0 % Polarmåke 1,0 % 4,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 1,2 % 4,7 % 0,0 % 0,0 % 1,3 % 5,0 % 0,0 % 0,0 % Svartbak 2,2 % 9,3 % 1,3 % 0,9 % 1,9 % 7,9 % 0,8 % 0,2 % 0,6 % 2,4 % 0,0 % 0,0 % 0,6 % 2,3 % 0,0 % 0,0 % MAX 4,1 % 17,8 % 6,0 % 6,6 % 5,0 % 22,1 % 6,1 % 4,9 % 4,9 % 21,7 % 6,1 % 6,3 % 2,9 % 12,6 % 2,7 % 1,1 % 10% - 20% 20% - 50% 50% - 100% > 100% DNV GL Report No , Rev Side 73

76 6.3.2 Kystnær sjøfugl Design 1 (8 ½ ) Miljørisiko for kystnær sjøfugl er presentert Tabell 6-2 for alle berørte arter i hver sesong. Høyest risiko for skade på kystnær sjøfugl er observert hos lomvi om sommeren i kategorien Alvorlig miljøskade med 23,2 % av akseptkriteriet. Risikoen i vinterhalvåret (høst og vinter) er begrenset og gir kun utslag for noen få arter i kategoriene Mindre ( 0,4 %), Moderat ( 1,5 %), Betydelig ( 0,4 %) og Alvorlig ( 1,1 %). Dette skyldes at hekkesesongen er over og artene oppholder seg i all hovedsak ikke i dette området i perioden august til desember. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskadekategori, uavhengig av sesong og art, som andel av akseptkriteriet er som følger: 1,9 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko for lunde om våren. 7,9 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko for lunde om våren. 9,0 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko for lomvi om sommeren. 23,2 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljørisiko for lomvi om sommeren. DNV GL Report No , Rev Side 74

77 Tabell 6-2 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1), presentert for kystnær sjøfugl for henholdsvis Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko for hver ressurs er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i vår-, sommer-, høst- og vintersesongen. Fargekoden viser miljørisiko av ulik størrelse. Specie Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Andel av akseptkriteriene Vår Sommer Høst Vinter Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alke 1,7 % 6,9 % 0,7 % 1,1 % 1,2 % 5,0 % 0,6 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Fiskemåke 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havelle 0,2 % 0,8 % 0,2 % 0,0 % 0,2 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havhest 0,5 % 2,6 % 2,4 % 2,5 % 0,9 % 4,2 % 1,6 % 1,6 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havsule 1,5 % 6,5 % 1,8 % 1,6 % 1,5 % 6,2 % 1,3 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Islom 0,7 % 3,4 % 2,6 % 3,3 % 0,6 % 2,7 % 0,6 % 0,2 % 0,3 % 1,0 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Krykkje 1,1 % 5,6 % 4,4 % 7,6 % 1,4 % 6,0 % 1,3 % 1,6 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % Laksand 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Lomvi 1,0 % 6,4 % 8,4 % 20,8 % 1,1 % 6,8 % 9,0 % 23,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Lunde 1,9 % 7,9 % 1,0 % 1,2 % 1,5 % 6,4 % 0,6 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Polarmåke 0,3 % 1,4 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Praktærfugl 0,7 % 3,6 % 2,4 % 2,3 % 0,8 % 3,5 % 1,7 % 3,6 % 0,4 % 1,5 % 0,4 % 1,1 % 0,1 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % Siland 0,1 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Sjøorre 0,1 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Smalom 0,6 % 3,1 % 2,5 % 2,4 % 0,1 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,4 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Stellerand 0,3 % 2,2 % 3,8 % 6,4 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % Storskarv 0,7 % 3,1 % 0,5 % 0,6 % 0,6 % 2,6 % 0,7 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Svartand 0,5 % 1,8 % 1,4 % 2,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Svartbak 0,2 % 0,9 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Teist 0,2 % 0,9 % 0,2 % 0,1 % 0,1 % 0,5 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Toppskarv 0,6 % 2,3 % 0,2 % 0,1 % 0,7 % 2,7 % 0,1 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Ærfugl 0,6 % 2,6 % 0,7 % 0,4 % 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,9 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % Alvorlig (> 10 år) MAX 1,9 % 7,9 % 8,4 % 20,8 % 1,5 % 6,8 % 9,0 % 23,2 % 0,4 % 1,5 % 0,4 % 1,1 % 0,1 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 10% - 20% 20% - 50% 50% - 100% > 100% DNV GL Report No , Rev Side 75

78 6.3.3 Marine pattedyr Design 1 (8 ½ ) Miljørisiko for alle modellerte arter av marine pattedyr i hver skadekategori og sesong er angitt i Tabell 6-3. Det er en begrenset risiko for skade på marine pattedyr for samtlige miljøskadekategorier. Høyest risiko er observert hos steinkobbe om sommeren med 2,9 % av akseptkriteriet i kategorien Alvorlig miljøskade. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskade kategori, uavhengig av sesong og art, som andel av akseptkriteriet er som følger: 0,4 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko for steinkobbe om sommeren og havert om høsten. 1,9 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko for steinkobbe om sommeren. 2,5 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko for steinkobbe om sommeren. 2,9 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljørisiko for steinkobbe om sommeren. DNV GL Report No , Rev Side 76

79 Tabell 6-3 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1), presentert for marine pattedyr for henholdsvis mindre, moderat, betydelig og alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko for hver ressurs er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i vår-, sommer-, høst- og vintersesongen. Fargekoden viser miljørisiko av ulik størrelse. Specie Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Andel av akseptkriteriene Vår Sommer Høst Vinter Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Havert 0,1 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % 0,4 % 1,4 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,9 % 0,0 % 0,0 % Oter 0,2 % 1,0 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,8 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % Steinkobbe 0,3 % 1,3 % 0,1 % 0,0 % 0,4 % 1,9 % 2,5 % 2,9 % 0,2 % 0,8 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % Alvorlig (> 10 år) MAX 0,3 % 1,3 % 0,1 % 0,0 % 0,4 % 1,9 % 2,5 % 2,9 % 0,4 % 1,4 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,9 % 0,0 % 0,0 % 10% - 20% 20% - 50% 50% - 100% > 100% DNV GL Report No , Rev Side 77

80 6.3.4 Strandhabitat Design 1 (8 ½ ) Miljørisiko for strandhabitat er beregnet for alle årets måneder, og resultatene presenteres sesongvis for letebrønnen Saturn (Design 1). De oppgitte verdiene i Tabell 6-4 representer måneden med høyest utslag innenfor den enkelte sesong. Risikoen presenteres for de ti km kystrutene med høyest risiko innenfor hver sesong. Nummeringen henviser kun til rangeringen av ruter innenfor en sesong, noe som innebærer at eksempelvis rute nummer 5 trenger ikke å referere til samme området om høsten som om sommeren. Risikoen knyttet til strandhabitat er begrenset til maksimalt 1,5 % av akseptkriteriene om våren i kategorien Moderat miljøskade. Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (> 10 år restitusjonstid) om høsten og vinteren. Det er valgt å ikke vise kart med oversikt over de ti km kystrutene med høyest risiko, da risikoen er lav. DNV GL Report No , Rev Side 78

81 Tabell 6-4 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1), for de ti km kystrutene med størst miljørisiko innen hver vektet for overflate- og sjøbunnsutblåsning. Resultatene er presentert som andel av akseptkriteriet (%) per skadekategori. Ingen risiko registrert i kategorien Alvorlig (> 10 år) om høsten og vinteren. Andel av akseptkriteriene Sesong Rutenr. Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Vinter Høst Sommer Vår 1 0,9 % 1,3 % 0,0 % 0,0 % 2 0,7 % 1,1 % 0,0 % 0,0 % 3 0,7 % 1,0 % 0,0 % 0,0 % 4 0,4 % 0,9 % 0,7 % 0,1 % 5 0,5 % 0,8 % 0,0 % 0,0 % 6 0,6 % 0,8 % 0,0 % 0,0 % 7 0,7 % 0,8 % 0,0 % 0,0 % 8 0,6 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % 9 0,5 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % 10 0,6 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % 1 0,7 % 1,5 % 1,2 % 0,1 % 2 1,1 % 1,5 % 0,0 % 0,0 % 3 1,2 % 1,3 % 0,0 % 0,0 % 4 0,8 % 1,1 % 0,0 % 0,0 % 5 0,7 % 1,0 % 0,0 % 0,0 % 6 0,6 % 0,9 % 0,0 % 0,0 % 7 0,8 % 0,8 % 0,0 % 0,0 % 8 0,3 % 0,8 % 0,7 % 0,1 % 9 0,6 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % 10 0,5 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % 1 0,4 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 2 0,3 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 3 0,3 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 4 0,2 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 5 0,2 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 6 0,2 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 7 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 8 0,1 % 0,2 % 0,2 % 0,0 % 9 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 10 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 1 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 2 0,2 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 3 0,1 % 0,3 % 0,3 % 0,0 % 4 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 5 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 6 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 7 0,2 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 8 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 9 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 10 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % DNV GL Report No , Rev Side 79

82 6.4 Miljørisiko for Saturn (Design 2 12 ¼ ) Miljørisiko i tilknytning til leteboring på Saturn (Design 2 12 ¼ ) presenteres sesongvis for den enkelte VØK kategori. Miljørisiko uttrykkes ved sannsynlighet for skade på bestander eller kystområder kombinert med frekvens for utblåsning. For bestander; pelagisk og kystnær sjøfugl, og marine pattedyr presenteres risikoen på artsnivå mens for kysthabitat presenteres de 10 rutene (10 10 km) med høyest utslag. De sesongvise verdiene tilsvarer måneden med høyest innslag innenfor en gitt sesong. Risikoen presenteres som prosentvis andel av Statoils gjeldende operasjonsspesifikke akseptkriterier (foreliggende kapittel) og som frekvens for skade (Vedlegg C) Pelagisk sjøfugl Design 2 (12 ¼ ) Miljørisiko for pelagisk sjøfugl er presentert i Tabell 6-1 for alle berørte arter i hver sesong. Høyest risiko for skade på pelagisk sjøfugl er observert hos lunde i sommersesongen i kategorien Moderat miljøskade med 23,2 % av akseptkriteriet. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskadekategori, uavhengig av sesong og art, som andel av akseptkriteriet er som følger, samtlige for lunde: 5,2 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko om sommeren. 23,2 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko om sommeren. 8,9 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko om sommeren. 12,8 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljørisiko om høsten. DNV GL Report No , Rev Side 80

83 Tabell 6-5 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2), presentert for pelagisk sjøfugl for henholdsvis Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko for hver ressurs er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i vår-, sommer-, høst- og vintersesongen. Fargekoden viser miljørisiko av ulik størrelse. Andel av akseptkriteriene Vår Sommer Høst Vinter Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Specie Alke 3,8 % 17,4 % 7,8 % 12,4 % 4,2 % 18,9 % 7,4 % 9,4 % 1,7 % 7,0 % 1,5 % 0,3 % 1,3 % 5,2 % 0,5 % 0,0 % Gråmåke 0,6 % 2,3 % 0,1 % 0,0 % 0,3 % 1,2 % 0,0 % 0,0 % 0,4 % 1,7 % 0,0 % 0,0 % 0,5 % 1,8 % 0,0 % 0,0 % Havhest 1,6 % 6,6 % 0,4 % 0,2 % 0,6 % 2,4 % 0,0 % 0,0 % 1,4 % 5,8 % 0,4 % 0,0 % 1,6 % 6,7 % 0,6 % 0,2 % Havsule 2,3 % 10,1 % 2,4 % 1,3 % 3,2 % 14,0 % 3,1 % 1,1 % 3,4 % 14,5 % 3,4 % 1,3 % 1,9 % 8,1 % 1,9 % 0,8 % Krykkje 2,7 % 12,3 % 4,1 % 2,5 % 1,8 % 7,6 % 1,0 % 0,0 % 2,7 % 12,0 % 4,1 % 3,8 % 2,8 % 12,7 % 4,7 % 4,8 % Lomvi 1,2 % 6,0 % 3,3 % 1,6 % 1,4 % 7,9 % 4,9 % 2,1 % 1,6 % 8,9 % 5,6 % 2,6 % 0,4 % 2,1 % 1,0 % 0,0 % Lunde 4,3 % 18,7 % 6,9 % 10,6 % 5,2 % 23,2 % 8,9 % 11,7 % 4,9 % 21,9 % 8,4 % 12,8 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Polarlomvi 1,9 % 8,0 % 1,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 1,8 % 8,0 % 1,8 % 0,0 % 2,1 % 9,0 % 1,5 % 0,0 % Polarmåke 1,2 % 5,0 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 1,2 % 5,0 % 0,1 % 0,0 % 1,3 % 5,3 % 0,1 % 0,0 % Svartbak 2,4 % 10,2 % 2,3 % 1,4 % 2,0 % 8,6 % 1,2 % 0,4 % 0,8 % 3,2 % 0,0 % 0,0 % 0,7 % 3,0 % 0,1 % 0,0 % MAX 4,3 % 18,7 % 7,8 % 12,4 % 5,2 % 23,2 % 8,9 % 11,7 % 4,9 % 21,9 % 8,4 % 12,8 % 2,8 % 12,7 % 4,7 % 4,8 % 10% - 20% 20% - 50% 50% - 100% > 100% DNV GL Report No , Rev Side 81

84 6.4.2 Kystnær sjøfugl Design 2 (12 ¼ ) Miljørisiko for kystnær sjøfugl er presentert Tabell 6-2 for alle berørte arter i hver sesong. Høyest risiko for skade på kystnær sjøfugl er observert hos lomvi om våren i kategorien Alvorlig miljøskade med 35,5 % av akseptkriteriet. Risikoen i vinterhalvåret (høst og vinter) er begrenset og gir kun utslag for noen få arter i kategoriene Mindre ( 0,6 %), Moderat ( 2,3 %), Betydelig ( 0,2 %) og Alvorlig ( 0,4 %). Dette skyldes at hekkesesongen er over og artene oppholder seg i all hovedsak ikke i dette området fra august til desember. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskadekategori, uavhengig av sesong og art, som andel av akseptkriteriet er som følger: 2,1 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko for lunde om våren. 9,0 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko for lunde om våren. 9,3 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko for lomvi om sommeren. 35,5 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljørisiko for lomvi om sommeren. DNV GL Report No , Rev Side 82

85 Tabell 6-6 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2), presentert for kystnær sjøfugl for henholdsvis Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko for hver ressurs er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i vår-, sommer-, høst- og vintersesongen. Fargekoden viser miljørisiko av ulik størrelse. Specie Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Andel av akseptkriteriene Vår Sommer Høst Vinter Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alke 2,0 % 8,3 % 1,6 % 2,1 % 1,4 % 6,0 % 0,8 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Fiskemåke 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havelle 0,2 % 0,9 % 0,5 % 0,2 % 0,1 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havhest 0,6 % 3,0 % 3,0 % 7,7 % 0,7 % 3,5 % 1,8 % 2,7 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Havsule 1,6 % 7,3 % 3,0 % 3,9 % 1,7 % 7,3 % 1,9 % 2,8 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Islom 0,7 % 3,5 % 3,0 % 4,8 % 0,5 % 2,3 % 0,9 % 0,4 % 0,6 % 2,3 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % Krykkje 1,2 % 6,1 % 5,3 % 10,9 % 1,6 % 6,9 % 1,6 % 2,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % Laksand 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Lomvi 1,0 % 6,0 % 8,8 % 35,5 % 1,0 % 7,2 % 9,3 % 29,3 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Lunde 2,1 % 9,0 % 2,0 % 2,1 % 1,7 % 6,8 % 0,8 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Polarmåke 0,4 % 1,8 % 0,9 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Praktærfugl 0,8 % 3,9 % 2,6 % 2,5 % 0,7 % 2,8 % 1,4 % 5,2 % 0,3 % 1,4 % 0,2 % 0,4 % 0,1 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % Siland 0,2 % 0,7 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Sjøorre 0,1 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Smalom 0,6 % 3,3 % 2,8 % 3,6 % 0,2 % 0,7 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Stellerand 0,3 % 2,2 % 4,1 % 9,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % Storskarv 0,8 % 3,8 % 1,5 % 1,0 % 0,8 % 3,2 % 0,9 % 1,8 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Svartand 0,4 % 1,8 % 1,8 % 3,3 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Svartbak 0,3 % 1,2 % 0,2 % 0,2 % 0,2 % 0,7 % 0,1 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Teist 0,4 % 1,6 % 0,2 % 0,2 % 0,1 % 0,6 % 0,1 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Toppskarv 0,7 % 3,0 % 0,2 % 0,2 % 0,6 % 2,7 % 0,7 % 0,2 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % 0,0 % Ærfugl 0,5 % 2,3 % 1,4 % 2,0 % 0,1 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 0,4 % 1,7 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % Alvorlig (> 10 år) MAX 2,1 % 9,0 % 8,8 % 35,5 % 1,7 % 7,3 % 9,3 % 29,3 % 0,6 % 2,3 % 0,2 % 0,4 % 0,1 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 10% - 20% 20% - 50% 50% - 100% > 100% DNV GL Report No , Rev Side 83

86 6.4.3 Marine pattedyr Design 2 (12 ¼ ) Miljørisiko for alle modellerte arter av marine pattedyr i hver skadekategori og sesong er angitt i Tabell 6-3. Høyest risiko for skade på marine pattedyr er observert hos steinkobbe om sommeren med 2,7 % av akseptkriteriet i kategorien Alvorlig miljøskade. Høyest beregnet miljørisiko innenfor hver miljøskade kategori, uavhengig av sesong og art, som andel av akseptkriteriet er som følger (samtlige for steinkobbe om sommeren): 0,6 % av akseptkriteriet for Mindre miljørisiko (likt utslag om høsten for havert). 2,6 % av akseptkriteriet for Moderat miljørisiko. 2,6 % av akseptkriteriet for Betydelig miljørisiko. 2,7 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljørisiko. DNV GL Report No , Rev Side 84

87 Tabell 6-7 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2), presentert for marine pattedyr for henholdsvis mindre, moderat, betydelig og alvorlig miljøskade, og vist som andel av akseptkriteriet i de fire skadekategoriene. Miljørisiko for hver ressurs er vist for den måneden som gir høyest utslag i hver av skadekategoriene i vår-, sommer-, høst- og vintersesongen. Fargekoden viser miljørisiko av ulik størrelse. Specie Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Andel av akseptkriteriene Vår Sommer Høst Vinter Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Havert 0,2 % 0,7 % 0,1 % 0,0 % 0,2 % 0,8 % 0,0 % 0,0 % 0,6 % 2,4 % 0,3 % 0,2 % 0,3 % 1,1 % 0,1 % 0,0 % Oter 0,4 % 1,5 % 0,2 % 0,2 % 0,4 % 1,4 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % Steinkobbe 0,4 % 1,8 % 0,2 % 0,0 % 0,6 % 2,6 % 2,6 % 2,7 % 0,3 % 1,4 % 0,1 % 0,0 % 0,1 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % Alvorlig (> 10 år) MAX 0,4 % 1,8 % 0,2 % 0,2 % 0,6 % 2,6 % 2,6 % 2,7 % 0,6 % 2,4 % 0,3 % 0,2 % 0,3 % 1,1 % 0,1 % 0,0 % 10% - 20% 20% - 50% 50% - 100% > 100% DNV GL Report No , Rev Side 85

88 6.4.4 Strandhabitat Design 2 (12 ¼ ) Miljørisiko for strandhabitat er beregnet for alle årets måneder, og resultatene presenteres sesongvis for letebrønnen Saturn (Design 2). De oppgitte verdiene i Tabell 6-4 representer måneden med høyest utslag innenfor den enkelte sesong. Risikoen presenteres for de ti km kystrutene med høyest risiko innenfor hver sesong. Nummeringen henviser kun til rangeringen av ruter innenfor en sesong, noe som innebærer at eksempelvis rute nummer 5 trenger ikke å referere til samme området om høsten som om sommeren. Risikoen knyttet til strandhabitat er begrenset til maksimalt 1,6 % av akseptkriteriene om våren sommeren i kategorien Moderat miljøskade. Det er ingen sannsynlighet for Alvorlig miljøskade (> 10 år restitusjonstid) om høsten og vinteren. Det er valgt å ikke vise kart med oversikt over de ti km kystrutene med høyest risiko, da risikoen er lav. DNV GL Report No , Rev Side 86

89 Tabell 6-8 Miljørisiko forbundet med utblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1), for de ti km kystrutene med størst miljørisiko innen hver vektet for overflate- og sjøbunnsutblåsning. Resultatene er presentert som andel av akseptkriteriet (%) per skadekategori. Ingen risiko registrert i kategorien Alvorlig (> 10 år) i høst- og vintersesongen. Andel av akseptkriteriene Sesong Rutenr. Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Vinter Høst Sommer Vår 1 1,1 % 1,6 % 0,0 % 0,0 % 2 0,8 % 1,3 % 0,1 % 0,0 % 3 0,6 % 1,2 % 0,1 % 0,0 % 4 0,4 % 1,2 % 0,7 % 0,4 % 5 0,7 % 1,2 % 0,0 % 0,0 % 6 0,4 % 1,1 % 0,9 % 0,4 % 7 0,7 % 1,1 % 0,0 % 0,0 % 8 0,6 % 1,1 % 0,1 % 0,0 % 9 0,7 % 1,0 % 0,1 % 0,0 % 10 0,7 % 1,0 % 0,0 % 0,0 % 1 0,6 % 1,6 % 1,4 % 0,4 % 2 1,0 % 1,6 % 0,1 % 0,0 % 3 1,1 % 1,5 % 0,0 % 0,0 % 4 0,6 % 1,5 % 1,0 % 0,5 % 5 1,0 % 1,4 % 0,0 % 0,0 % 6 0,9 % 1,3 % 0,0 % 0,0 % 7 0,8 % 1,1 % 0,0 % 0,0 % 8 0,7 % 1,0 % 0,0 % 0,0 % 9 0,7 % 1,0 % 0,0 % 0,0 % 10 0,6 % 0,9 % 0,0 % 0,0 % 1 0,8 % 1,2 % 0,0 % 0,0 % 2 0,3 % 0,6 % 0,5 % 0,0 % 3 0,5 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % 4 0,2 % 0,5 % 0,5 % 0,0 % 5 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 6 0,5 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % 7 0,4 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 8 0,2 % 0,4 % 0,0 % 0,0 % 9 0,2 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 10 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 1 0,3 % 0,6 % 0,0 % 0,0 % 2 0,2 % 0,4 % 0,3 % 0,0 % 3 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 4 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 5 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 6 0,2 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 7 0,1 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 8 0,2 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 9 0,3 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % 10 0,2 % 0,3 % 0,0 % 0,0 % DNV GL Report No , Rev Side 87

90 6.5 Kvalitativ analyse av miljørisiko i MIS Det er gjennomført en overlappsanalyse mellom influensområdene for alle sesonger for både overflateog sjøbunnsutblåsningen for Design 1 og 2 og sesongvis gjennomsnittlig isutbredelse. Datagrunnlaget for isutbredelse er nærmere beskrevet under avsnitt og i Vedlegg D). Det er kun influensområder som overlapper med is i de ulike sesongene som er presentert i dette kapittelet. Resultater fra oljedriftsmodelleringer for en sjøbunnsutblåsning om våren fra Design 1 viser ingen overlapp mellom influensområder og iskonsentrasjoner > 10 % og kun svært liten grad av overlapp med influensområdet og isdekke i kategorien 0-10 %. Det samme er tilfelle for influensområder fra sjøbunnutblåsninger fra Design 2, vår og vinter. I henhold til anbefalt metodikk benyttes > 10 % isdekke for kvantitative miljørisikoberegninger av oljesøl i MIS (DNV GL, 2014). Da resultatene i inneværende studie kun indikerer overlapp mellom olje og isfylte farvann i områder med < 10 % iskonsentrasjon er det ikke foretatt kvalitative beregninger for MIS. Treffsannsynligheten for olje i isfylte farvann (> 10 % iskonsentrasjon), på 10 x 10 km ruter nivå, er < 5 % for > 1 tonn olje. Figur 6-21 viser overlapp mellom influensområde og iskonsentrasjon 0 10 % om våren for en sjøbunnsutblåsning for Design 1, mens Figur 6-22 viser overlapp om våren og vinteren for en sjøbunnsutblåsning for Design 2. Det er dermed ingen overlapp mellom influensområde og iskonsentrasjoner på > 10 %. Figur 6-21 Overlapp mellom iskonsentrasjoner og sannsynligheten for treff av > 1 tonn olje i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 1) om våren. 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 88

91 Figur 6-22 Overlapp mellom iskonsentrasjoner og sannsynligheten for treff av > 1 tonn olje i km sjøruter gitt en sjøbunnsutblåsning fra letebrønnen Saturn (Design 2) om våren og vinteren. 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 89

92 6.6 Oppsummering av miljørisiko Tabell 6-9 og Figur 6-23 viser sesongvis høyest miljørisiko for hver av VØK-kategoriene; pelagisk og kystnær sjøfugl, marine pattedyr og strandhabitat, uavhengig av art. Miljørisikoen er presentert som prosentandel av Statoil operasjonsspesifikke akseptkriterier for letebrønnen Saturn for henholdsvis Design 1 (8 ½ ) og Design 2 (12 ¼ ). Det er viktig å merke seg at pelagisk og kystnær sjøfugl i utgangspunktet kan tilhøre samme bestand, men at analysene er basert på to ulike datasett etter sjøfuglenes tilholdssted i ulike perioder av året. I vår-/ sommersesongen vil hekkebestandene av de pelagiske artene trekke inn mot kysten (hekkekoloniene), og inngår i denne perioden i datasettet for kystnær sjøfugl. For Design 1 (8 ½ ) er kystnær sjøfugl (lomvi) dimensjonerende for risikonivået med 23,2 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade i sommersesongen (juni-august). Det høyeste risikonivået for pelagisk sjøfugl er 22,1 % (sommer) for Moderat miljøskade. Det høyeste beregnede risikonivået for strandhabitat og marine pattedyr er henholdsvis 1,5 % (sommer) for Moderat og 2,9 % (vår) for Alvorlig miljøskade. For Design 2 (12 ¼ ) er kystnær sjøfugl (lomvi) dimensjonerende for risikonivået med 35,5 % av akseptkriteriet for Alvorlig miljøskade i vårsesongen (mars-mai). Det høyeste risikonivået for pelagisk sjøfugl er 23,2 % (sommer) for Moderat miljøskade. For strandhabitat og marine pattedyr er høyest utslag henholdsvis 1,6 % (sommer) for Moderat og 2,7 % (vår) for Alvorlig miljøskade. Miljørisiko i iskant er ikke vurdert i denne analysen da treffsannsynligheten for > 1 tonn olje i en km rute med en iskonsentrasjon > 10 % var < 5 %. Miljørisikoen forbundet med boring av letebrønnen Saturn ligger for alle VØK-kategoriene innenfor Statoils operasjonsspesifikke akseptkriterier i de ulike sesongene for både Design 1 og Design 2. Det kan dermed konkluderes med at miljørisikoen forbundet med boring av brønn 7227/10-1 Saturn er akseptabel sett i forhold til Statoils akseptkriterier for miljørisiko. DNV GL Report No , Rev Side 90

93 Tabell 6-9 Beregnet sesongvis miljørisiko for alle VØK-kategoriene lagt til grunn i analysen for letebrønnen Saturn, Design 1 (øverst) og Design 2 (nederst) i Barentshavet. For sjøfugl og pattedyr er den månedlige verdien som gir høyest utslag innenfor de ulike skadekategoriene presentert, uavhengig art. For strandhabitat er risikoen presentert for den km kystruten (strand) som viser høyest utslag. Verdiene er oppgitt som prosent av Statoils operasjonsspesifikke akseptkriterier. Sesong VØK Mindre (< 1 år) Moderat (1-3 år) Betydelig (3-10 år) Alvorlig (> 10 år) Design 1 (8 ½ ) Design 2 (12 ¼ ) Vår Sommer Høst Vinter Vår Sommer Høst Vinter Pelagisk sjøfugl 4,1 % 17,8 % 6,0 % 6,6 % Kystnær sjøfugl 1,9 % 7,9 % 8,4 % 20,8 % Marine pattedyr 0,3 % 1,3 % 0,1 % 0,0 % Strandhabitat 0,9 % 1,3 % 0,7 % 0,1 % Pelagisk sjøfugl 5,0 % 22,1 % 6,1 % 4,9 % Kystnær sjøfugl 1,5 % 6,8 % 9,0 % 23,2 % Marine pattedyr 0,4 % 1,9 % 2,5 % 2,9 % Strandhabitat 1,2 % 1,5 % 1,2 % 0,1 % Pelagisk sjøfugl 4,9 % 21,7 % 6,1 % 6,3 % Kystnær sjøfugl 0,4 % 1,5 % 0,4 % 1,1 % Marine pattedyr 0,4 % 1,4 % 0,1 % 0,0 % Strandhabitat 0,4 % 0,5 % 0,2 % 0,0 % Pelagisk sjøfugl 2,9 % 12,6 % 2,7 % 1,1 % Kystnær sjøfugl 0,1 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % Marine pattedyr 0,2 % 0,9 % 0,0 % 0,0 % Strandhabitat 0,4 % 0,4 % 0,3 % 0,0 % Pelagisk sjøfugl 4,3 % 18,7 % 7,8 % 12,4 % Kystnær sjøfugl 2,1 % 9,0 % 8,8 % 35,5 % Marine pattedyr 0,4 % 1,8 % 0,2 % 0,2 % Strandhabitat 1,1 % 1,6 % 0,9 % 0,4 % Pelagisk sjøfugl 5,2 % 23,2 % 8,9 % 11,7 % Kystnær sjøfugl 1,7 % 7,3 % 9,3 % 29,3 % Marine pattedyr 0,6 % 2,6 % 2,6 % 2,7 % Strandhabitat 1,1 % 1,6 % 1,4 % 0,5 % Pelagisk sjøfugl 4,9 % 21,9 % 8,4 % 12,8 % Kystnær sjøfugl 0,6 % 2,3 % 0,2 % 0,4 % Marine pattedyr 0,6 % 2,4 % 0,3 % 0,2 % Strandhabitat 0,8 % 1,2 % 0,5 % 0,0 % Pelagisk sjøfugl 2,8 % 12,7 % 4,7 % 4,8 % Kystnær sjøfugl 0,1 % 0,5 % 0,0 % 0,0 % Marine pattedyr 0,3 % 1,1 % 0,1 % 0,0 % Strandhabitat 0,3 % 0,6 % 0,3 % 0,0 % DNV GL Report No , Rev Side 91

94 Figur 6-23 Beregnet miljørisiko for alle VØK-kategoriene lagt til grunn i analysen for de ulike sesongene, for letebrønnen Saturn, Design 1 (øverst) og Design 2 (nederst) i Barentshavet. For sjøfugl og pattedyr er den månedlige verdien som gir høyest utslag innenfor de ulike skadekategoriene presentert, uavhengig av art. For strandhabitat er risikoen presentert for den km kystruten (strand) som viser høyest utslag. Verdiene er oppgitt som prosent av Statoils operasjonsspesifikke akseptkriterier. DNV GL Report No , Rev Side 92

95 7 NATURRESSURSER I NÆROMRÅDET TIL LETEBRØNN SATURN Som et supplement til miljørisikoanalysen for letebrønnen Saturn i Barentshavet ønsker Statoil en oversikt over forekomst av ulike naturressurser innenfor en radius av 50 km fra brønnlokasjonen. Dette området omtales videre som nærområdet i dette kapittelet. Figur 7-1 Posisjon til letebrønnen Saturn og området på 50 km rundt letebrønnen. 7.1 Metode Det er benyttet nyeste datasett for pelagisk sjøfugl levert av SEAPOP-programmet (SEAPOP, 2013). Dette er modellerte data som viser forekomst av 11 ulike pelagiske sjøfuglarter og 7 ulike kystnære sjøfuglarter i km ruter i tre ulike sesonger (henholdsvis vinter; november-mars, sommer; apriljuli og høst; august-oktober). I foreliggende analyse er det benyttet datasettet for Barentshavet, da det dekker nærområdet. Fiskedataene inkluderer gytefeltene til to av de viktigste fiskebestandene, lodde og torsk, i Barentshavet og deres gyteperioder og gytetopper (DN & HI, 2007). DNV GL Report No , Rev Side 93

96 7.2 Kriterier Det er benyttet tilsvarende kriterier og terskelverdier som ved tidligere analyser utført av Acona for andre områder (Acona, 2013). Sjøfugl: Avhengig av hvor stor andel (per km rute) av den totale Barentshavet-bestanden av sjøfugl som overlapper bestemmes det om bestanden har høy (3), middels (2) eller lav (1) forekomst innen 50 km radius for Saturn i ulike perioder av året. Terskelverdiene (per km rute) som er benyttet for sjøfugl er: 1) lav forekomst: 0,05 % - 0,1 %, 2) middels forekomst: 0,1 0,2 % og 3) høy forekomst: > 0,2 %. Det gis ett poeng for kategori 1, to for kategori 2 og tre for kategori 3. Rødlistestatus og sårbarhetsverdi i henhold til MIRA-metodikken, er ikke tillagt vekt, men er oppgitt i Tabell 7-5. Fisk: Hvor stor andel av det totale gytearealet som overlapper med nærområdet bestemmer om forekomsten av fiskeegg/-larver er høy (3), middels (2) eller lav (1). Grunnen til at det ikke beregnes andeler av totalt gyteprodukt er at det ikke finnes tilgjengelige kvantitative data over forekomster i det aktuelle området. Terskelverdiene som er benyttet for fisk er: 1) lav forekomst 1-5 % overlapp, 2) middels forekomst 5-10 % overlapp og 3) høy forekomst > 10 % overlapp. Det gis ett poeng for kategori 1 (lite overlapp), to poeng for kategori 2 (middels overlapp) og tre poeng for kategori 3 (stort overlapp). Det gis kun poeng i gyteperiodene. Det er valgt ut to representative tidspunkter for både lodde og torsk, men ikke vurdert for sild. Tidspunktene som er valgt ut representerer to ulike gyteperioder med mye lodde og noe torsk i nærområdet til borelokasjonen. 7.3 Resultater Antall ruter med forekomst er oppgitt i Tabell 7-1, fordeling på kategoriene høy, middels eller lav forekomst er vist i Tabell 7-2. Totalt overlapp (innen hele 50 km radiusen) er for sjøfugl oppgitt i Tabell 7-3. For pelagiske sjøfugler viser overlappsanalysen utslag i kategorien lav forekomst (P1) for tre arter, alke, lunde og svartbak i sommersesongen, mens det er utslag for havsule og lunde i høstsesongen. Kun havsule i høstsesongen har utslag i middelskategorien (P2). Om vinteren er det kun utslag i kategorien lav (P1) for svartbak. Alke, havsule og lunde er de kystnære fugleartene med overlapp i nærområdet. Artene har kun utslag i sommersesongen for lav forekomst (P1). Resultatene for fisk viser at det er overlapp med gyteområdene til lodde og torsk (Tabell 7-4). For lodde er det lav overlapp (1) og for torsk er det veldig liten overlapp (<1 %). DNV GL Report No , Rev Side 94

97 Tabell 7-1 Sjøfugl innen nærområdet til letebrønnen Saturn. Tallene angir antall km ruter med henholdsvis lav (P1), middels (P2) eller høy (P3) forekomst. Bestand Sommer Høst Vinter P1 P2 P3 P1 P2 P3 P1 P2 P3 Alke Alkekonge Fiskemåke Gråmåke Havhest Havsule Krykkje Lomvi Lunde Polarlomvi Polarmåke Svartbak Alke Havsule Krykkje Tilhørighet Pelagisk sjøfugl (åpent hav) Lomvi Lunde Polarlomvi Svartbak Kystnær sjøfugl DNV GL Report No , Rev Side 95

98 Tabell 7-2 Sjøfugl i nærområdet til letebrønnen Saturn. Det er gitt poeng avhengig av forekomst i nærområdet, der 1 er lav forekomst, 2 er middels forekomst og 3 er høy forekomst. «-» angir svært lav forekomst (< 0,05 % per km rute). Bestand Sommer Høst Vinter Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Des Jan Feb Mar Alke Alkekonge Gråmåke Havhest Havsule Krykkje Lomvi Lunde Polarlomvi Polarmåke Svartbak Alke Havsule Krykkje Lomvi Lunde Polarlomvi Svartbak Tilhørighet Pelagisk sjøfugl (åpent hav) Kystnær sjøfugl DNV GL Report No , Rev Side 96

99 Tabell 7-3 Bestandsandeler av sjøfuglarter innenfor 50 km radius fra letebrønnen Saturn. Art Bestandsandeler innen 50 km radius fra Saturn Sommer Høst Vinter Alke 12,2 % 1,3 % 1,6 % Alkekonge 0,0 % 0,0 % 0,1 % Fiskemåke 1,6 % 1,0 % 5,2 % Gråmåke 2,4 % 3,0 % 8,5 % Havhest 5,9 % 17,1 % 5,4 % Havsule 3,3 % 0,4 % 6,4 % Krykkje 3,5 % 2,5 % 1,1 % Lomvi 15,6 % 19,6 % 0,2 % Lunde 0,0 % 0,1 % 2,8 % Polarmåke 0,1 % 0,0 % 13,3 % Svartbak 8,8 % 0,5 % 9,5 % Alke 4,8 % 0,0 % 0,0 % Havsule 3,5 % 1,2 % 0,0 % Krykkje 0,9 % 0,0 % 0,0 % Lomvi 0,5 % 0,0 % 0,0 % Lunde 5,4 % 1,4 % 0,0 % Polarlomvi 0,1 % 0,0 % 0,0 % Svartbak 0,0 % 0,0 % 0,0 % Tilhørighet Pelagisk sjøfugl (åpent hav) Kystnær sjøfugl Tabell 7-4 Fisk i nærsoneområdet til letebrønnen Saturn. Prosentvis overlapp med totalt gyteområde er beregnet, og videre er det gitt poeng avhengig av grad av overlapp, der 1 er lav forekomst, 2 er middels forekomst og 3 er høy forekomst. «-» angir svært lav forekomst (< 1 % overlapp). Bestand Overlapp [%] Forekomst Lodde 1,8 1 Torsk > 1,0 - DNV GL Report No , Rev Side 97

100 Tabell 7-5 Rødlistestatus og MIRA-sårbarhetsverdi for sjøfuglarter innen nærområdet til Saturn. Bestand Rødlistestatus MIRA-sårbarhetsverdi Vinter Sommer Høst Alke VU Alkekonge Gråmåke LC Havhest NT Havsule LC Krykkje EN Lomvi CR 4* 4* 4* Lunde VU Polarlomvi VU Polarmåke Svartbak LC * DNV GL benytter MIRA-sårbarhetsverdi 4 for lomvi og beregner miljørisiko for denne arten med en strengere skadenøkkel, da lomvi har rødlistestatus CR (kritisk truet) og arten har hatt lavt restitusjonspotensiale og negativ populasjonsutviklingstrend de senere årene. DNV GL Report No , Rev Side 98

101 REFERANSER Acona. (2013). Notat - Naturområder til Veslefrikk- og Huldrafeltet. Aglen, A. (2007). Nordøstarktisk torsk. I Havets ressurser og miljø 2007 kapittel 1: Økosystem Barentshavet. HI, Bergen. Alpha, & NINA. (2003). ULB Delutredning studie7b. Uhellsutslipp til sjø. Miljøkonsekvenser på sjøfugl, sjøpattedyr, strand, iskant mv. Alpha miljørådgivning/norsk institutt for naturforskning rapport nr revisjon 02b. AMAP. (2007). Arctic Oil and Gas Arctic Monitoring and Assessment Program (AMAP), Oslo. AMAP. (2010). Assessment 2007: Oil and gas activities in the Arctic - Effects and potential effects. Arctic Monitoring and Assessment Programme ( AMAP), Oslo. Volume 1. Anker-Nilssen, T. (1987). Metoder til konsekvensanalyser olje/sjøfugl. - Viltrapport 44 (pp. 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. Anon. (1979a). Acute Toxicity Test of API 78-3 No. 2 Home Heating oil (10% Cat). Elars Bioreserch Laboratories, Inc. Project No American Petroleum Intitute, Med. Res. Publ , 52p. Anon. (1979b). Acute Toxicity Test of API 78-4 No. 2 Home Heating oil (50% Cat). Elars Bioreserch Laboratories, Inc. Project No American Petroleum Intitute, Med. Res. Publ. July 17, 1980, 52p. Anon. (1980a). Acute Toxicity Test of API 78-2 No. 2 Home Heating oil (30% Cat). Elars Bioreserch Laboratories, Inc. Project No American Petroleum Intitute, Med. Res. Publ , 48p. Anon. (1980b). Acute Toxicity Test of API 78-6 No. 6 Heavy Fuel Oil (API Gravity 11,7/2,7% S). Elars Bioreserch Laboratories, Inc. Project No American Petroleum Intitute, Med. Res. Publ , 47p. Anon. (1980c). Acute Toxicity Test of API 78-7 No. 6 Heavy Fuel Oil (API Gravity 17,1/0,8% S). Elars Bioreserch Laboratories, Inc. Project No American Petroleum Intitute, Med. Res. Publ , 45p. Anon. (1980d). Acute Toxicity Test of API 79-2 No. 6 Heavy Fuel Oil (API Gravity 5,2/1,2% S). Elars Bioreserch Laboratories, Inc. Project No American Petroleum Intitute, Med. Res. Publ , 52p. Artsdatabanken. (2010). Nasjonal kunnskapskilde for bilologisk mangfold. Norske Rødliste for arter Barrett, R. T. L., S.-H.; Anker-Nilssen, T.;. (2006). The status of breeding seabirds in mainland Norway. Atlantic Seabirds 8(3): Bjørge. (2008). Notat i epost fra Arne Bjørge (HI) til Odd Willy Brude (DNV) Bjørge, A., Øien, N., & Fagerheim, K.-A. (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. Bjørn, T. H. (2000). Oteren i Finnmark: en kartlegging av oterbestanden i Finnmark ved bruk av sportegnmetoden: Fylkesmannen i Finnmark, Miljøvernavdelingen. Bonn Agreement. Bonn Agreement Aerial Operations Handbook - Part 3: Guidelines for oil pollution detection, investigation and post flight analysis/ evaluation for volume estimation. Carmack, E., & Wassmann, P. (2006). Food webs and physical biological coupling on pan-arctic shelves: unifying concepts and comprehensive perspectives. Prog. Oceanogr. 71: Cebrian, E., & Uriz, M. J. (2007). Contrasting effects of heavy metals and hydrocarbons on larval settlement and juvenile survival in sponges. Aquatic Toxicology 81; Dalpadado, P., Ingvaldsen, R. B., Stige, L. C., Bogstad, B., Knutsen, T., Ottersen, G., & Ellertsen, B. (2012). Climate effects on Barents Sea ecosystem dynamics. ICES Journal of Marine Science doi: /icesjms/fss063. Dalpadado. P., & Skjoldal, H. R. (1996). Abundance, maturity and growth of the krill species Thysanoessa inermis and T. longicaudata in the Barents Sea. Mar Ecol Prog Ser 144: DNV GL Report No , Rev Side 99

102 DN & HI. (2007). Helhetlig forvaltningsplan for Norskehavet: Arealrapport med miljø- og naturressursbeskrivelse. Fisken og Havet s. DNV. (2000). Sea mammals. Oil pollution vulnerability and damage categorization.. DNV. (2006). MIRA revisjon Rapport til OLF. DNV rapport nr , rev. 01. (pp. 41 s). DNV. (2007). Litteraturstudium Porifera.. DNV. (2008). Teknisk rapport Forvaltningsplan Norskehavet Miljøkonsekvenser akutt utslipp. DNV. (2011). Risk Workbook Technical Notes, Process Equipment Failure Frequencies (TN14), Rev. 5 (Based on HCRD 2010 database and Statoil report Rev. 4, dated December 2010). DNV, & SINTEF. (2010). Petroleumsvirksomhet. Oppdatering av faglig grunnlag for forvaltningsplanen for Barentshavet og områdene utenfor Lofoten (HFB). Konsekvenser av akutt utslipp for fisk. DNV GL. (2014). Development of methodology for calculating environmental risk for the marginal ice zone - a joint project between Akvaplan-niva and DNV GL. Engelhardt, F. R. (1987). Assessment of the vulnerability of marine mammals to oil pollution.. Fate and effects of oil in marine ecosystems. Eriksen m. fl. (2006). Estimation of capelin larval indices using GIS. 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 Gass, S. (2006). Environmental Sensitivity of Cold-water Corals: Lophelia pertusa. Doktorgradsavhandling, UHI Millennium Institute Scottish Association of Marine Science. 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. (Vol. 33, pp ). Geraci, J. R., & St.Aubin, D. J. (1990). Sea mammals and oil. Confronting the risks. (pp. 282). González, J., Figueiras, F., Aranguren-Gassis, M., Crespo, B., Fernández, E., & Morán, X. G. (2009). Effect of a simulated oil spill on natural assemblagesof marine phytoplankton enclosed in microcosms. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 83(3), Goodbody-Gringley, G., Wetzel, D. L., Gillon, D., Pulster, E., Miller, A., & Ritchie, K. B. (2013). Toxicity of deepwater horizon source oil and the chemical dispersant, Corexit(R) 9500, to coral larvae. PLoS One, 8(1), e doi: /journal.pone Guzman del Proo, S., Chavez, E., Alatriste, F., Da la Campa, S., De la Cruz, Gomez, L.,... Turruco, D. (1986). The impact of the Ixtoc-1 oil spill on zooplankton. J. Plankton Res (3): 557. Hamre, J. (1994). Biodiversity and exploitation of the main fish stocks in the Norwegian Barents Sea ecosystem. Biodivers Conserv 3: Hansen, B., Altin, D., Vang, S., Nordtug, T., & Olsen, A. (2008). Effects of naphthalene on gene transcription in Calanus finmarchicus (Crustacea: Copepoda). Aquat Toxicol Jan 31;86(2): Epub 2007 Dec 4. Hansen, B. H., Altin, D., Rorvik, S. F., Overjordet, I. B., Olsen, A. J., & Nordtug, T. (2011). Comparative study on acute effects of water accommodated fractions of an artificially weathered crude oil on Calanus finmarchicus and Calanus glacialis (Crustacea: Copepoda). Sci Total Environ, 409(4), doi: /j.scitotenv Heggberget, T. M., & Moseid, K. E. (1989). Oter og olje. Rapport til olje og energidepartementet fra prosjektet oter og olje Hegseth, E. (1999). The primary production of the northern Barents Sea. Polar Research 17(2): HI. (2010). Havforskningsinstituttet, Norsk Polarinstitutt, Miljødirektoratet, Norsk institutt for naturforskning - Forvaltningsplan Barentshavet - rapport fra overvåkningsgruppen Fisken og havet, særnummer, 1b HI. (2012). Kunnskap om marine naturressurser i Barentshavet sørøst. Konsekvensutredning for Barentshavet sørøst. Utarbeidet på oppdrag fra Olje- og energidepartementet. Rapport fra Havforskningen, DNV GL Report No , Rev Side 100

103 Hillebrand, H. (2004). On the generality of the latitudinal diversity gradient. Am Nat, 163(2), doi: / Hjermann, D., Melsom, A., Dingsør, G., Durant, J., Eikeset, A., LP., R.,... NC., S. (2007). Fish and oil in the Lofoten Barents Sea system: synoptic review of the effect of oil spills on fish populations. MARINE ECOLOGY PROGRESS SERIES Mar Ecol Prog Ser Vol. 339: , Huang YJ, Jiang ZB, Zeng JN, Chen QZ, Zhao YQ, Liao YB,... XQ., X. (2011). Environ Monit Assess. The chronic effects of oil pollution on marine phytoplankton in a subtropical bay, China. May;176(1-4): 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 Jensen, B. M. (2008). Effekter på sel. from Jensen, L., Honkanen, J., Jæger, I., & Carroll, J. (2012). Bioaccumulation of phenanthrene and benzo[a]pyrene in Calanus finmarchicus Ecotoxicol Environ Saf Apr;78: Johansen. (2006). Implementation of the near-field module in the ERMS model, Technical report, SINTEF. Johansen (2010). [Personal communication with Ø. Johansen]. Kovacs, K. M., Haug, T., & Lydersen, C. (2009). Marine mammals of the Barents Sea. In E. Sakshaug, G. Johnsen and K.M. Kovacs (Eds.), Ecosystem Barents Sea. Levitus, S. (1994). LEVITUS94 MONTHLY sal: Salinity data. from The International Research Institute for Climate and Society Lipscomb, T., Harris, R., Rebar, A., Ballachey, B., & Haebler, R. (1994). Pathology of sea otters. Pp in: Marine mammals and the Exxon valdez, Loughlin, T.R. (ed.). Academic Press, London. Loeng, H., & Drinkwater, K. (2007). Deep-sea reserach II An overview of the Barents and Norwegian Seas and their response to climate variability. Lorentsen, S.-H., & Christensen-Dalsgaard, S. (2009). Det nasjonale overvåkningsprogrammet for sjøfugl. Resultater til og med hekkesesongen. NINA rapport 439. Loughlin, T., Ballachey, B., & Wright, B. (1996). Overview of studies to determine injury caused by the Exxon Valdez oil spill to marine mammals. Am. Fish. Soc. Symp. 18: MAREANO. (2014). Mareano - Samler kunnskap om havet - Om MAREANO. from Mecklenburg, C., Møller, P., & Steinke, D. (2011). Biodiversity of arctic marine fishes: taxonomy and zoogeography. Marine Biodiversity, 41(1), doi: /s z MI. (2012). Månedsvise middelkart for isutbredelse i Barentshavet for perioden Fra Frode Dinessen i Meteorologiske Institutt (Project Manager, Norwegian Ice Service). Miljødirektoratet. (2014). Havmiljø - Miljøverdier i norske havområder. from Moe. (2000a). Estimations of Potential damage Seashore and Acute Oil Pollution (DamEShore).Implementantion of the concept with emphasis on Finmmark and Troms, Alpha Report Alpha Environmental Consultants. 61p. Moe. (2000b). The Svalbard intertidal zone; a concept for the use of GIS in applied oil sensitivity, vulnerability and impact analysis. Spill Science & Technology Bull. 6(2): Moe, K. A., Anker-Nilssen, T., Bakken, V., Brude, O. W., Fossum, P., Lorentsen, S.-H., & Skeie, G. M. (1999). Spesielt Miljøfølsomme Områder (SMO) og petroleumsvirksomhet. Implementering av kriterier for identifikasjon av SMO i norske farvann med fokus på akutt oljeforurensning. - Statens Forurensingstilsyn (SFT) og Direktoratet for Naturforvaltning (DN). Alpha Rapport , 51 s. + Web-Atlas CDROM. Moe, K. A., Lystad, E., Nesse, S. & Selvik, J. R. (1993). Skadevirkninger av akutte oljesøl. Marint miljø. SFT-rapport 93:31. Statens forurensningstilsyn. Narasimhan, M. J. J., & Ganla, V. G. (1967). Experimental studies on kerosene poisoning. Acta. Pharmacol. (Kobenh.) (Vol. 25, pp ). Neumann, G. P., Willard J. (1966). Principles of physical oceanography. DNV GL Report No , Rev Side 101

104 OLF. (2007). Metode for miljørettet risikoanalyse (MIRA) - revisjon OLF rapport. OLF. (2008a). Metode for miljørettet risikoanalyse (MIRA) revisjon OLF. (2008b). Metodikk for miljørisiko på fisk ved akutte oljeutslipp. DNV rapport (pp. 87s). Oljedirektoratet, O.-o. E. (2013). Fakta Norsk Petroleumverksemd. Olsen, G. H., Klok, C., Hendriks, A. J., Geraudie, P., De Hoop, L., De Laender, F.,... Carroll, J. (2013). Toxicity data for modeling impacts of oil components in an Arctic ecosystem. Mar Environ Res, 90, doi: /j.marenvres Peterson, C. H., Rice, S. D., Short, J. W., Esler, D., Bodkin, J. L., Ballachey, B. E., & Irons, D. B. (2003). Long-Term Ecosystem Response to the Exxon Valdez Oil Spill. Science, 302(5653), doi: /science Polarinstitutt, N. (2014). Arktis - Dyr og fugler. from RC-Consultants, & NINA. (1999). Beskrivelse av influensområdet til havs og til lands - Temarapport 3. Rowe, L. D., Dollahite, J. W., & Camp, B. J. (1973). Toxicity of two crude oil and of kerosene to cattle. J. Am. Vet. Med. Assoc. 162: SEAPOP. (2009). Artsbeskrivelser. from SEAPOP. (2012a, ). Hekkebestander av sjøfugl i Norge. from Seapop. (2012b). Rådata innhentet for konsentrasjoner av kystnære sjøfuglarter fra Norsk Institutt for Naturforskning ved Geir Systad. Seapop. (2013). Sjøfugl åpent hav. Utbredelsen av sjøfugl i norske og tilgrensende havområder. SEAPOP. (2014). Om Seapop. from SINTEF. (2003). Goliat weathering properties, appearance code, water solubility and toxicity. SINTEF Materials and Chemistry. SINTEF. (2012). Userguide MEMW 6.2, Marine Modelling Group, SINTEF Materials and Chemistry.. 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). Technical note - Input to the update of the environmental risk assessment - Blowout Scenario Analysis - exploration wells Saturn (7227/10-1). Systad, G. H., Bakken, V., Strøm, H., & Anker-Nilssen, T. (2003). Særlig Verdifulle Områder (SVO) for sjøfugl i området Lofoten-Barentshavet - implementering av kriterier for identifikasjon av SVO i den norske delen av Barentshavsregionen. NINA Notat, Tromsø. Systad, G. H., & Strøm, H. (2011). Sjøfugl i åpent hav. Utbredelsen av sjøfugl i norske og tilgrensende havområder. Systad, G. H., & Strøm, H. (2012). Kunnskapsstatus Barentshavet sør - Sjøfugl i våre nordlige havområder NINA rapport 877. Sætre, R. (1999). Strømforhold i øvre vannlag utenfor Norge. Havforskningsinstituttet (pp. 34). Vikebø m. fl. (2009). Havforskningsinstituttets larvedriftsmodell: von Quillfeldt, C. (2002). Marine verdier i havområdene rundt Svalbard. Oversikt over marine områder i territorialfarvannet og fiskevernsonen med behov for vern eller andre forvaltningstiltak. Norsk Polarinstitutt Rapportserie nr. 118, 100 s. West Lab Services. (2001). TBP Distillation and hydrocarbon analyses of crude oil from well 7228/7-1A. White HK, Hsing PY, Cho W, Shank TM, Cordes EE, Quattrini AM,... CR., F. (2012). Impact of the Deepwater Horizon oil spill on a deep-water coral community in the Gulf of Mexico. Proc Natl Acad Sci U S A Mar 27. DNV GL Report No , Rev Side 102

105 VEDLEGG A STATOIL TECHNICAL NOTE - BLOWOUT SCENARIO ANALYSIS A-1

106 Technical note: Input to the environmental risk assessment Blowout scenario analysis exploration wells Saturn (7227/10-1). Alexander Solberg, TPD TEX SSC ST Fornebu, 16 th July 2014 Summary This note presents a quantitative assessment of blowout risk related to drilling of the exploration well Saturn (7227/10-1). Blowout probability, flow rates and duration are quantified for application in the environmental risk assessment. The overall blowout probability of the well is judged to be The oil blowout rates have been estimated for two scenarios, drilling the reservoir as a 12 ¼ and 8 ½ section. The oil rates range between 100 and 5800 Sm 3 /d for the 8 ½ reservoir section scenario and between 100 and 9100 Sm 3 /d for the 12 ¼ reservoir section scenario. It is found that the duration of a blowout could potentially amount to 70 days with a 2.3 % probability. 1 Introduction Statoil is planning to start drilling Saturn (7227/10-1) exploration wells in the North Sea Q The well will be drilled by the semi-submersible Transocean Spitsbergen. The purpose of this note is to provide input to the environmental risk assessment regarding blowout probability, rates and duration. The assessment of risk figures in this note is based on: Historical blowout statistics /1/ Blowout and well leak frequencies /2/ Simulations of blowout rates /3/ Input from the project /4/ Judgements and considerations in TPD TEX HSEC ST and in dialogue with the project. 2 Well specific information Water depth at well location is 232 meters MSL. The distance RT-MSL is 40 meters. The objective of the wells is to test for hydrocarbons in the Carnian IE sst formation. The well will be designed with a 13 3/8 casing set at 1500 meters MD RKB. For the 12 ¼ reservoir section option the well will be drilled from the casing shoe to TD. For the 8 ½ reservoir section option a 9 7/8 liner will be set above the reservoir at 2240 meters MD RKB. Top Carnian IE will be at 2345 meters MD RKB. Total depth will be at about 2900 meters MD RKB. A-2

107 Figure 1: Well Schematic for well 7227/10-1, Saturn, 8 ½ scenario Expected reservoir data and fluid properties are found in Table 1 and Table 2 below. Table 1: Reservoir data for well 7227/10-1, ref /4/ Carnian Reservoir Data Unit IE Priority Primary Top reservoir m TVD MSL 2345 Total formation thickness m TVT 59.5 Net formation thickness m TVT 59.5 Net/Gross v/v 0.7 Porosity v/v 0.21 Permeability md 200 Kv/kh ratio 1 Temperature (top res) C 70 Reservoir radius 8 ½» / 12 inch ¼» Reservoir length along well m 1000 Reservoir width across well m 1000 X-position of well within reservoir m 500 Y-position of well within reservoir m 500 Discovery probability % 30 A-3

108 Table 2: Fluid properties for the expected fluid from well 7227/10-1, ref /4/. Fluid data Unit Carnian IE Reference field/well for fluid properties Pandora Gas/oil/water contact(s) 7227/10-1 m TVD MSL 2382 FLUID PROPERTIES AT SURFACE CONDITIONS Oil density kg/m Gas gravity sg 0,786 GOR Sm3/Sm3 150 FLUID PROPERTIES AT RESERVOIR CONDITIONS Fluid type gas/oil/cond Oil Reservoir fluid density g/cc bar Viscosity cp bar CO2 % N2 % H2S % 0 Formation Volume Factor, B Rm3/Sm A-4

109 3 Blowout scenarios and probabilities During a drilling operation a blowout may result if a reservoir is penetrated while well pressure is in under balance with the formation pore pressure (well pressure < reservoir pressure), and a loss of well control follows. Three different scenarios are defined: 1. Top penetration Kick and loss of well control after 5 m reservoir penetration, typically due to higher reservoir pressure than expected. 2. Drilling ahead Kick and loss of well control after penetration of half the pay zone depth. Represents various causes of under balance while drilling ahead. 3. Tripping Kick and loss of well control after full reservoir penetration, typically due to swabbing during tripping. The overview of blowout causes given in /1/ (Table 4.9) combined with an assumption of annular flow do, in our opinion, justify the following probabilities: P(Top penetration blowout) = 0,20 P(Tripping blowout) = 0,40 Given the above definition of scenarios: P(Drilling ahead blowout) = 1,0 P(Top penetration or Tripping blowout) = 0,40. The blowout frequencies found in Scandpower /2/ are the outset of our assessment. As the expected fluid is oil, an oil blowout frequency is used below. The main well is evaluated to be a wildcat well; Frequency Saturn: P(blowout, wildcat exploration, oil well) = per well The frequency relate to an average exploration well with blowout potential from a deep reservoir (shallow gas not included). Such blowout frequencies are typically applied to describe wells with potential hydrocarbon discovery in one section, normally the 8 ½ section, and is considered applicable for Saturn. Transocean Spitsbergen will be used for drilling the wells. This is a semi-submersible drill rig that will operate on thruster assisted mooring. Based on information in Table 6.2 /2/ and an overall evaluation of different scenarios and sort of vessel a probability distribution between seabed and surface release scenarios is set to 75% and 25% in order of appearance. This results in the following probabilities: Saturn P(blowout with seabed release) = ,75 = P(blowout with surface release) = ,25 = A side-track is being evaluated for the Saturn exploration well. The frequency for an appraisal well is considered applicable to the side-track as the reservoir zone will be the same as for the main well. The frequency for the side-track will be Saturn side-track (potential) P(blowout with seabed release) = ,75 = A-5

110 P(blowout with surface release) = ,25 = Blowout rates Scenarios for blowout rate calculations have been defined and scenario probability distribution adjusted based on the above and well specific information. Blowout rates and scenario probabilities combined describe a well specific risk picture. Blowout rates to surface and seabed has been calculated by Acona, in addition to in-house calculations made in BlowFlow and Prosper. ref /4/. The simulated scenarios include; 1 Top penetration 5 meters of primary reservoir exposed 2 Drilling ahead 50% of total reservoir length exposed 3 Tripping All reservoir zones fully exposed Results are shown for two different options, drilling the reservoir in the 8 ½ and 12 ¼ section. Worst case is chosen wrt the oil water contact, i.e. the oil zone is simulated with what is considered max thickness and results in conservative rates. The simulation results are shown below in Table 3. Table 3: Simulated blowout oil rates (Sm 3 /d) and probabilities. Blowout rates*, Blowout rates*, Scenarios Scenario (Sm3/d) (Sm3/d) probability 8 ½ 12 ¼ Surface Seabed Surface Seabed Top penetration 20% Drilling ahead 40% Tripping 40% Average rate * Adjusted towards the nearest hundred. It is assumed that scenarios involve free, unrestricted annular flow and a total failure of the BOP. These assumptions are conservative. In the flow model the only restriction is the drillstring, i.e. free annular flow. This is reasonable according to blowout statistics since drillpipe and open hole flow are rather rare compared to annular flow. Though a partly closed BOP may serve as a restriction, even a small opening will give marginal choking effects and a partly closed ram may be severely degraded by erosion after a short period of time. A side-track is being evaluated on Saturn. As this will be a drilled as a 8 ½ open hole section through the reservoir the rates are not expected to exceed the rates for the 12 ¼ scenario. This will be checked and confirmed when data for this side-track are available. For a full description of the rate calculations see the BlowFlow and Prosper simulation files /3/. A-6

111 5 Blowout duration An oil blowout can be stopped by: 1. Operator actions mechanical (capping) 2. Wellbore collapse and/or rock material plugging the well (bridging) 3. Altered fluid characteristics resulting from water or gas coning during a blowout 4. Drilling a relief well and applying kill mud The probability distribution of the duration of a possible blowout is derived by way of the approach utilised in /2/. An operation specific consideration of bridging probability or capping efficiency has not been attempted. Water/gas coning is not considered, as this would require more detailed reservoir information. The well specific input, time to drill a relief well, is presented in Table 4. One assumption in the assessment of blowout duration is that one relief well is sufficient to kill the well. Need for a second relief well would require a re-evaluation. The duration for a potential sidetrack is considered to be the same as for the main well. Table 4: Time to drill a relief well (days), ref /4/ Time to: Minimum: Most likely: Maximum: - make decisions mobilise a rig; transfer, anchoring, supply of equipment and preparations drilling geomagnetic steering into the well* killing the well* * Numbers related to these operations are found reasonable and used as default based on expert consultation. The required time to drill a relief well and kill a blowout is judged by the project to be between 42 and 80 days. A Monte Carlo simulation is performed to produce a duration distribution from the well specific input in Table 4. The expected time found is 59 days. A probability distribution is presented in Figure 2. A-7

112 0,70 0,60 0,50 Probability 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 Figure 2: Time to Drill a Relief Well (days) Duration distribution, Time to drill a relief well The probability distribution, found in Table 5 below, is constructed by combination of the well specific duration distribution and probabilities that a blowout will end by the mechanisms capping and bridging /2/. Based on Table 5 maximum blowout duration is suggested to be 70 days. Table 5: Probability distribution for a blowout to end as a function of time (days) Duration Surface Seabed Duration (days) blowout blowout (days) Surface blowout Seabed blowout 0,5 0,410 0, ,123 0, *Probabilities in the tail end of the duration distribution (< 0,001) are added to the probability of the preceding duration category. Different probability descriptions of the duration of a seabed or surface blowout are produced. Possible durations of a seabed or surface blowout are described by probabilities in Figure 3. In Figure 4 seabed and surface blowout duration and time to drill a relief well are described by cumulative probability curves. A-8

113 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 Surface Seabed 0,10 0, Blowout Duration (days) Figure 3: Blowout duration described by probability distributions Figure 4: Blowout duration described by cumulative distributions A-9

114 6 References /1/ Holand, Per: Blowout and Well Release Characteristics and Frequencies, 2013, Sintef Technology and Society, report no SINTEF F25705, rev Final Report, December /2/ Scandpower: Blowout and Well Release Frequencies based on SINTEF Offshore Blowout Database 2013, report no /2014/R3, rev Final, /3/ Simulation Files and Acona result files are located on ST Risk Management for Drilling and Well Activities Team Site. /4/ Saturn Team Site: Input scheme for Blowout Scenario Analysis Exploration A-10

115 VEDLEGG B METODEBESKRIVELSE B-1

116 Analyser av miljørisiko utføres trinnvis i henhold til OLFs veiledning for miljørisikoanalyser (OLF, 2007). For Saturn er det valgt å gjennomføre en skadebasert miljørisikoanalyse for de antatt mest sårbare miljøressursene. En kort metodebeskrivelse er gitt i det følgende, mens det henvises til veiledningen for utfyllende informasjon. For strandhabitater er det valgt å analysere samtlige 10 x 10 km ruter innen influensområdet, hvilket også ligger inne i veiledningen (OLF, 2007). Skadebasert miljørisiko per år for en leteboring (tidsbegrenset aktivitet - operasjon) beregnes ved hjelp av følgende uttrykk: Formel 1 f skade ( skadekategori) operasjon = f 0( operasjon) [ varighet] p[ treff ] p[ tilstedeværelse] p[ skade ] p ( skadekategori) der: Parameter Beskrivelse f[skade mindre-alvorlig ]år = sannsynlighet for angitte konsekvenskategori på årsbasis f 0 = sannsynlighet pr måned / sesong (sesongene har lik varighet) n p[treff]n = sannsynligheten for å treffe VØK i måned / sesong n gitt et utslipp p[tilstedeværelse]n = sannsynligheten for tilstedværelse (andel av sesongen) for hver av de n månedene / sesongene. p[skade mindre-alvorlig ]n = sannsynlighet for skade på VØK i angitte måned / sesong N = antall måneder / sesonger (12 / 4) Sjøfugl og 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 B-1 og Tabell B-2 (sjøpattedyr). S1, S2 og S3 er økende grad av individuell sårbarhet. Tabell B-1 Effektnøkkel for beregning av andel sjøfugl innenfor en km sjørute som omkommer ved eksponering av olje fordelt på fire kategorier. Effektnøkkel akutt dødelighet Oljemengde (tonn) i 10 x 10 Individuell sårbarhet av VØK sjøfugl km rute S1 S2 S tonn 5 % 10 % 20 % tonn 10 % 20 % 40 % tonn 20 % 40 % 60 % 1000 tonn 40 % 60 % 80 % B-2

117 Tabell B-2 Effektnøkkel for beregning av andel sjøpattedyr innenfor en km sjørute som omkommer ved eksponering av olje fordelt på fire kategorier. Effektnøkkel akutt dødelighet Oljemengde (tonn) i 10 x 10 km rute Individuell sårbarhet av VØK sjøpattedyr S1 S2 S tonn 5 % 15 % 20 % tonn 10 % 20 % 35 % tonn 15 % 30 % 50 % 1000 tonn 20 % 40 % 65 % Andelen av bestand som går tapt benyttes videre for å karakterisere alvorlighetsgraden av miljøskaden i fire konsekvenskategorier. Hver konsekvenskategori er tilegnet en teoretisk restitusjonstid: Mindre Moderat Betydelig Alvorlig < 1 år teoretisk restitusjonstid 1-3 år teoretisk restitusjonstid 3-10 år teoretisk restitusjonstid > 10 år teoretisk restitusjonstid Skadenøkkelen (Tabell B-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 B-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. 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. B-3

118 Tabell B-3 Skadenøkkel for sannsynlighetsfordeling av teoretisk restitusjonstid ved akutt reduksjon av sjøfugl- og sjøpattedyrbestander med lavt restitusjonspotensiale (S3)(OLF, 2007). Konsekvenskategori miljøskade Teoretisk restitusjonstid i år Akutt bestandsreduksjon Mindre <1 år Moderat 1-3 år Betydeli g 3-10 år Alvorlig >10 år 1-5 % 50 % 50 % 5-10 % 25 % 50 % 25 % % 25 % 50 % 25 % % 50 % 50 % 30 % 100 % Tabell B-4 Skadenøkkel for sannsynlighetsfordeling av teoretisk restitusjonstid ved akutt reduksjon av sjøfuglbestander med lavt restitusjonspotensiale og negativ populasjons-utviklingstrend (S4). Konsekvenskategori miljøskade Teoretisk restitusjonstid i år Akutt bestandsreduksjon Mindre <1 år Moderat 1-3 år Betydeli g 3-10 år Alvorlig >10 år 1-5 % 40 % 50 % 10 % 5-10 % 10 % 50 % 30 % 10 % % 10 % 50 % 40 % % 20 % 80 % 30 % 100 % 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 B-5). B-4

119 Tabell B-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 B-6. Den totale sannsynligheten for skade i hver enkelt rute angis ved å summere sannsynligheten for hver enkelt konsekvenskategori for de tre sårbarhetsindeksene. Tabell B-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 % B-5

120 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 B-1. Figur B-1 Skisse over statistiske eksponeringsberegninger for fiskelarver som en del av miljørisikometodikk. B-6

121 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 B-2. Tapsandelene tas videre til sannsynlighet for ulike tap av årsklasserekrutteringen, og deretter beregnes skade i form av restitusjonstid slik figuren over viser. Figur B-2 Hovedutfordringer i forhold til statistiske tapsberegninger for fiskeegg og larver. Naturlig dødelighet Variasjon i overlevelse og naturlig dødelighet av egg/larver er et sentralt tema i disse analysene i og med at sannsynligheten for at en torsk vokser opp fra egg til gytemoden alder kan være så liten som 1 per 25 millioner (4, ). Denne romlige/temporale variasjonen i naturlig dødelighet innen en årsklasse er sannsynligvis av stor betydning for populasjonseffekten av et oljesøl. Dette er imidlertid ikke kvantifisert (eller i det hele tatt beskrevet) for mange bestander eller stadier. For larvene handler det om timing for å få gode oppvekstsvilkår som følge av mange faktorer, blant annet: Direkte effekt av temperatur og klima Mattilgang (mellomårsvariasjon) Romlig variasjon (mat, habitat) Temporal variasjon innen sesong Maternale effekter Tetthetsavhengig dødelighet Predasjonsdødelighet Når det gjelder egg og larvestadiene for norsk-arktisk torsk så vil de fleste av disse faktorene være viktige, kanskje med unntak av tetthetsavhengig dødelighet, mens det for norsk vårgytende sild trolig er mattilgang og romlig variasjon her som har størst betydning. Den viktigste perioden for å bestemme årsklassestyrken er etter at sildelarvene har begynt å ta til seg ekstern føde og før de har passert Røst. Larveoverlevelse er positivt korrelert med mengde fødeorganismer i området der larvene begynner å ta til seg ekstern føde (DNV, 2008). B-7

122 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 B-7). Tabell B-7 Sannsynlighetsfordeling av tapsandeler på årsklasserekruttering for ulike tapsandeler av torskeegg og larver (OLF, 2008). Tapsandel Tapsandel egg/larver årsklasse rekruttering 1 % 2 % 5 % 10 % 20 % 30 % <1 % 50 % 10 % 1 % 30 % 20 % 10 % 2 % 15 % 40 % 20 % 10 % 5 % 5 % 20 % 40 % 20 % 10 % 5 % 10 % 10 % 20 % 40 % 20 % 10 % 20 % 10 % 15 % 40 % 15 % 30 % 10 % 15 % 40 % 50 % 5 % 10 % 20 % >50 % 5 % 10 % Bestandsmodell I foreliggende rapport er det ikke gjort noen oppdatering av bestandsmodellen i forhold til ULB 7c fra 2003, dvs. det er benyttet samme modell («Ugland-modellen») for å predikere hva et tap i årsklasserekruttering betyr for en årsklasse. Her er det igjen et utfallsrom i forhold til om den aktuelle årsklasse er sterk eller svak og betyr mye eller lite for fremtidig gytebestand. Modellen er ganske forenklet, bl.a. ved å anta at rekrutteringen hvert år er et tilfeldig tall fra en gitt fordeling (riktignok basert på observert fordeling av rekrutteringsstyrker). Initialbetingelsen til modellen er antall individer ved alder 3-15 år ved et gitt tidspunkt, f.eks Ut fra denne initialbetingelsen ble det så gjort 100 kjøringer over 30 år. Dette gir dermed 100 ulike måter som bestanden kan utvikle seg på dersom man ikke har oljedødelighet. Deretter ble så antall 3-åringer redusert med en gitt B-8

123 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 B-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 B-3 Beregnet restitusjonstid for gytebestand av sild (øverst) og torsk (nederst) som følge av ulike tapsandeler av årsklasserekruttering. Beregnet med Ugland-modellen. B-9

124 Effektgrenser Et arbeid utført av DNV, Havforskningsinstituttet og Universitetet i Oslo i regi av OLF (2008) anbefaler bruk av en dose-respons funksjon som grunnlag for skadeberegninger i denne type analyser. Doserespons funksjonen som normalt benyttes har startpunkt på 100 ppb, som gir 1 % dødelighet, opp til 1 ppm som gir 100 % dødelighet. En slik dose-respons funksjon er antatt å reflektere den reelle skade som kan påføres fiskelarvene som følge av oljeeksponering. Denne funksjonen er valgt å benytte i skadeberegningene for fiskeegg og -larver i foreliggende analyse. Modelldataene for egg/larver er tilrettelagt i 10 døgns intervall. For utslipp med varighet 15 døgn er det summert tapsandeler for 2 tidssteg, dvs. man antar en eksponeringstid i vannsøylen på inntil 20 døgn. Antatt eksponeringstid er satt med basis i en representativ eksponeringstid for ressursene, og praktiske hensyn i forhold til hvordan ressursdataene er tilrettelagt. Modellert eksponeringstid for enkeltsimuleringer vil kunne være både kortere og i noen tilfeller lengre enn antatt eksponeringstid. B-10

125 VEDLEGG C BESTANDSTAP ALLE ARTER C-1

126 DESIGN 1 (8 ½ ) Pelagisk sjøfugl Figur C-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. C-2

127 Figur C-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. C-3

128 Kystnær sjøfugl Figur C-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. C-4

129 Figur C-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. C-5

130 Marine pattedyr Figur C-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. C-6

131 Figur C-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. C-7

132 DESIGN 2 (12 ¼ ) Pelagisk sjøfugl Figur C-7 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. C-8

133 Figur C-8 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. C-9

134 Kystnær sjøfugl Figur C-9 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. C-10

135 Figur C-10 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. C-11

136 Marine pattedyr Figur C-11 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. C-12

137 Figur C-12 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. C-13

138 VEDLEGG D RESSURSBESKRIVELSE BARENTSHAVET D-1

139 I foreliggende kapittel gis en kort beskrivelse av naturressursene i Barentshavet, sammen med mulige effektgrenser for påvirkning av et oljeutslipp for de ulike artene. Mer detaljerte beskrivelser av naturressurser i området er gitt i Føyn et al. (2002), OLF (2008a), Helhetlig forvaltningsplan for Lofoten og Barentshavet (HI, 2010) og HI rapporten «Kunnskap om marine resurser i Barentshavet sørøst» (HI, 2012). Fysisk miljø Barentshavet er et grunt sokkelhav hvor den norske delen omfatter ca. 1,4 mill. km 2 og har et gjennomsnittlig dyp på omlag 230 m. Bunntopografien er dominert av store banke-områder ( m, eksempelvis Sentralbanken, Spitsbergenbanken og Storbanken) og dype renner ( m, eksempelvis Bjørnøyrenna) mellom disse. I vest følger Barentshavet den bratte kontinentalskråningen mot Norskehavet. I Barentshavet er det tre hovedvannmasser; kystvann, atlanterhavsvann og arktisk vann. Varmt atlantisk vann strømmer inn fra sørvest og kaldt, arktisk vann trenger inn fra nordøst. Kystvannet kommer inn i Barentshavet langs norskekysten og følger kysten videre østover. I møtet mellom det kalde arktiske vannet og det varme atlanterhavsvannet dannes front- og virvelsystemer som gir opphav til betydelig primærproduksjon i vår- og sommerhalvåret, den såkalte polarfronten (Føyn et al., 2002). Tilsvarende oppblomstring opptrer om våren i en km bred sone langs iskanten, hvor issmeltingen danner forutsetninger for et stabilt overflatelag og frigjøring av næringssalter. Den sesongvise smeltingen og frysingen av den ettårige vinterisen er sentral for dynamikken i økosystemet i Barentshavet. Inntil 90 % av Barentshavet kan dekkes av is om vinteren, men isutbredelsen variere mye fra år til år. Iskanten ved minimumsutbredelse kan ha en årlig variasjon på flere hunder kilometer (HI, 2012). Områdene rundt utredningsområdet i Barentshavet er som regel isfrie året rundt på grunn av innstrømming av varmt atlantisk vann (HI, 2012). D-2

140 Figur D-1 Strømforhold i Barentshavet (Sætre, 1999). Sjøfugl Barentshavet er en viktig sjøfuglregion i global sammenheng. I sommersesongen finnes omkring 20 millioner sjøfuglindivider i området (Føyn et al., 2002). Sjøfuglbestandene i nord må sees i sammenheng og derfor beskrives artenes utbredelse både i Norskehavet og Barentshavet. En oversikt over de største sjøfuglkoloniene langs Norskekysten er gitt i Figur D-2. Sjøfuglartene er avhengig av de store bestandene av lodde, sild og polartorsk og utbredelsen er til en stor grad bestemt av tilgang på byttedyr. Sjøfuglene er viktige for arktisk terrestriske fugler og pattedyr ved tilførsel av næringsstoffer via ekskrementer og byttedyrrester. Vegetasjonen i nærheten av hekkekoloniene er rik. Særlige viktige sjøfuglområder i Barentshavet er hekkeområder, næringsområder og myteområder. Hekkeområdene er hovedsakelig knyttet til store fuglefjell jevnt fordelt i kystområdene og er sentrale for bestander av hekkende alkefugler, krykkjer, havhest, lomvi og polarlomvi. Sjøfuglartenes viktigste byttedyr; dyreplankton, krepsdyr og små pelagiske stimfisker er spesielt tallrike i de næringsrike områdene knyttet til polarfronten og iskanten. Polarfronten er spesielt viktig for lomviartene og områder i tilknytning til iskanten er spesielt viktige for polarlomvi, alkekonge og teist (Føyn et al., 2002). Myting, et fullstendig skifte av vingefjær for gjess, ender og alkefugler, varer i 3-7 uker mellom juli og august. Fuglene mister flygeferdigheten og kan finnes i konsentrerte flokker langs kysten, noe som gjør dem spesielt sårbare i denne perioden. Den viktigste kilden til utbredelse av sjøfugl i Norge er NINAs Sjøfugldatabase og Norsk Polarinstitutts Sjøfugldatabase presentert gjennom SEAPOP, (SEAPOP, 2014). 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. D-3

141 Figur D-2 Store sjøfuglkolonier på fastlandet, Svalbard, Bjørnøya og Jan Mayen (DN & HI, 2007). I rapporten av (Oljedirektoratet, 2013) ble det gitt en detaljert ressursbeskrivelse for fordeling av sjøfugl i Lofoten og Barentshavet og deres vitenskapelige verdi, basert på rapporten av(systad, Bakken, Strøm, & Anker-Nilssen, 2003). Denne informasjonen er stadig gjeldende, og vi vil derfor her nøye oss med å beskrive de endringer som er skjedd for sjøfuglbestandene i perioden , samt ny kunnskap som har fremkommet gjennom senere års forskning. For ytterligere informasjon henvises det til (Oljedirektoratet, 2013). Siden 2000 er det gjort en omfattende oppdatering av datagrunnlaget. I regi av overvåkingsprogrammet SEAPOP, er det foretatt nye tellinger i Lofoten (vinter/vår og sommer), Vesterålen og Troms (vinter/vår, sommer og høst) og Finnmark (hovedsakelig sommer). Hovedtyngden av disse dataene er samlet inn i perioden og ble dermed ikke inkludert i (Oljedirektoratet, 2013). Siden 2003 kan følgende trender nevnes for fastlandsdelen av Norge: Sterk bestandsnedgang for krykkje på det norske fastland (og i det meste av Nordatlanteren), men stabil på Svalbard (Figure D-3). Stor bestandsnedgang for polarlomvi på Hjelmsøya, der havørn er en viktig forstyrrelsesfaktor. Havørn er også en negativ faktor for andre arter, spesielt krykkje. Kraftig tilbakegang for lomvi som hekker åpent i Nordland, Troms og Vest-Finnmark. Stabilt for lomvi som hekker i skjul. Bestandene på Bjørnøya og Hornøya øker. En viss økning i kystnære bestander, f.eks. storskarv og toppskarv (Lorentsen & Christensen- Dalsgaard, 2009). D-4

142 Bestand i % av gjennomsnitt Runde Sklinna Vedøy, Røst 10 Hjelmsøy 8 7 Hornøy 6 Sør-Varanger Figur D-3 Bestandsutvikling for krykkje. Bestandsutviklingen er i prosent av gjennomsnitt for alle år de er overvåket. Legg merke til at y-aksen er logaritmisk. Gjennomsnittet er satt til 100 slik at 200 representerer en dobbelt så stor bestand, 300 tre ganger så stor bestand, 50 halvparten av bestanden osv (Det nasjonale overvåkningsprogrammet for sjøfugl). År De største sjøfuglkoloniene langs fastlandskysten av Norskehavet/Barentshavet er Runde, Røst-området, Fuglenykene, Bleik, Sør-Fugløy, Nord-Fugløy, Loppa, Hjelmsøya, Gjesvær, Omgang, Syltefjord og Hornøya. Alle disse er typiske fuglefjell der pelagisk beitende arter dominerer. Lunde er den desidert mest tallrike arten på fastlandet med over hekkende par, det vil si minst 3,5 millioner individer, alt etter hvor stor ungfuglandelen er i populasjonen. Krykkje ( par), gråmåke ( par) og ærfugl ( par) følger på de neste plassene (Tabell D-1). Andre tallrike arter er blant andre svartbak, storskarv og rødnebbterne (Tabell D-1). D-5

143 Tabell D-1 Estimert antall hekkende sjøfuglpar fordelt på fire regioner langs norskekysten i 2005 (fra (Barrett, 2006; SEAPOP, 2012a) Estimert populasjonsstørrelse Art Totalt (avrundet) Barentshavet Norskehavet Nordsjøen Skagerrak Antall par Havhest Havsule Storskarv, underart carbo Toppskarv Ærfugl Storjo Fiskemåke Sildemåke, underart fuscus <300 c Sildemåke, underart intermedius 0 c Gråmåke Svartbak Krykkje Makrellterne < Rødnebbterne < Lomvi < < Polarlomvi < Alke < < Teist Lunde Total mill. Sjøfugl langs kysten 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 (NINA/(AMAP, 2007). Disse dataene er tilrettelagt for bruk i skadebaserte analyser ved bruk av ArcGIS rutiner, der datasettene er fordelt til en buffersone rundt de aktuelle hekkekoloniene. Utbredelseskart som viser datasettene er vist i Figur D-5 til Figur D-7. D-6

144 Figur D-4 Dataalder og kartlegging/dekning langs kysten av fastlandet på norsk side til forskjellige årstider (Systad & Strøm, 2012). Lunde er den mest tallrike arten i både Norskehavet og Barentshavet. De største koloniene finnes fra Røst til Gjesvær, men arten hekker også lenger øst og nord, da i mindre antall. Hornøya i Øst-Finnmark regnes som en mindre koloni i denne sammenhengen, og framtrer derfor dårlig på kartet for denne arten. Røst i sør har den største kolonien (> par), mens Gjesvær i nord har den nest største med over par. Mellom disse ligger flere store kolonier, f.eks. i Fuglenykene og Bleik i Vesterålen, Sør- Fugløy og Nord-Fugløy i Troms og Hjelmsøya like ved Gjesværstappan i Finnmark. Hekkebestanden av lomvi er nå redusert fra flere på 60-tallet til under par (Tabell D-1). Gjenværende kolonier av betydning omfatter Røst, Hjelmsøya og Hornøya. Krykkje er, etter lunde, den mest tallrike i fastlands-norge. De største koloniene ligger i Finnmark, spesielt øst for Nordkapp. Før 1986 hekket det i Syltefjord over par krykkje, og kolonien på Omgangsstauran (Nordkyn) var på over par i samme periode. Kolonien i Syltefjord er nå under par (2008). Nedgangen etter 2000 har imidlertid vært stor i hele området, slik at fordelingen av arten ikke har endret seg vesentlig. D-7

145 Figur D-5 Geografisk fordeling av alke, fiskemåke, gråstrupedykker, havelle, havhest, havsule, islom, krykkje og laksand i hekketiden, fordelt innenfor aksjonsradiusen til de forskjellige artene (SEAPOP, 2012a). D-8

146 Figur D-6 Geografisk fordeling av lomvi, lunde, polarlomvi, polarmåke, praktærfugl, siland, sjøorre, smålom og stellerand i hekketiden, fordelt innenfor aksjonsradiusen til de forskjellige artene (SEAPOP, 2012a). D-9

147 Figur D-7 Geografisk fordeling av storskarv, svartand, svartbak, teist, toppskarv og ærfugl i hekketiden, fordelt innenfor aksjonsradiusen til de forskjellige artene (SEAPOP, 2012a). Kystnære arter som ærfugl og skarv hekker i mindre grad i store kolonier, og finnes mer spredt langs kysten. De bruker et atskillig mindre område rundt hekkeområdene til næringssøk. Ærfugl har den største hekkeutbredelsen på Helgelandskysten, men finnes jevnt fordelt også nord for dette. Storskarv er mindre tallrik, men med en lignende utbredelse. Toppskarv har de største konsentrasjonene nord for Vega, i Røst-området og ved lille Kamøya nord for Sørøya, se Figur D-6. Utenom hekketiden er mye av området talt opp fra fly, noe som har gjort det vanskelig å skille mellom storskarv og toppskarv. Disse artene er derfor slått sammen utenom sommersesongen. Mens ærfugl i liten grad flytter seg fra hekkeområdene i fastlands-norge, trekker både storskarv og toppskarv sørover. Helgelandskysten er et viktig overvintringsområde for begge arter, se Figur D-7. D-10

148 Pelagisk sjøfugl Data er blitt samlet inn etter standard metode for linjetransekter (Olsen et al., 2013). Fuglene ble talt fra 6-10 m over havoverflaten under en konstant fart av ca. 20 km/t. Alle fugler sett innenfor en sektor av 300 m rett fram og 90 grader til en side av båten ble talt. Fordelingen av fugl ble brukt til å estimere utbredelse og tetthet gjennom en Gam-modell (Generalized Additive Model), (Seapop, 2013). Dataene (estimert antall per 10 km 2 ) ble regnet om til andeler av totalestimatet for Norskehavet og Barentshavet samlet. Lett oppdagbare arter som har en tendens til å følge båten (f.eks. måker og havhest) er sannsynligvis overestimert, mens små, mer uanselige og dykkende arter (f.eks. alkefugl) er underestimert. Siden oppdagbarhet neppe skiller seg mellom de forskjellige delene av undersøkelsesområdet, vil imidlertid dette ikke ha noen betydning for den relative romlige fordelingen innen en art. Dataene for pelagisk sjøfugl omfatter registreringer fra Nordsjøen (NO), Norskehavet (NW) og Barentshavet (BA). 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 D-8. Som utgangspunkt for skadebaserte analyser på sjøfugl i åpent hav er det tatt utgangspunkt i datasett fra SEAPOP fra Utbredelseskart som viser datasettene er vist i Figur D-9 til Figur D-19. Figur D-8 Datadekning åpent hav. Hvert punkt representerer en aggregert 20 km linje. Forskjellige farger viser forskjellige havområder, fra sør til nord: Nordsjøen, Norskehavet og Barentshavet. Kun det siste er brukt i dette arbeidet. D-11

149 Alke Figur D-9 Fordeling av alke (Alca torda) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (augustoktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Alke er en relativt stor alkefugl som dykker etter næring. I hekkesesongen foretrekker alkene klipper ytterst ved kysten. Hekkeplassene ligger alltid ved åpent hav i nærheten av rike fiskebanker og grunne havområder. Alken hekker ved kystene av det nordlige Atlanterhavet. I Norge hekker alken hovedsakelig i de store fuglefjellene fra Runde og nordover. Hovedtyngden av den norske bestanden hekker nord for polarsirkelen. Alkene fisker som regel innenfor et område på 15 km fra koloniene men på noen steder hentes maten så nært som under to km fra hekkeplassene. Den dominerende næringen er fisk som fanges ved dykking på grunt vann og vanlige arter er sild, lodde, sil, brisling og små torskefisk vanlig næring. Alke tilbringer vinteren sør for hekkeplassene og ringmerkingsgjenfunn viser at de oppholder seg langs norskekysten, Skagerrak, Kattegat, Norskehavet og Nordsjøen. Det er antatt at den nordvesteuropeiske bestanden er på omkring par. Av disse hekker 70 % på Island og 20 % på de britiske øyer. Nyere beregninger tyder på at det hekker cirka par alker i Norge. De største koloniene ligger på Hjelmsøy, Gjesvær, Loppa, Røst og Sør-Fugløy. Det er svært vanskelig å beregne antall hekkende par alke fordi eggene oftest ligger skult. Og antallet fugler som kan observeres i og ved koloniene varierer sterkt fra dag til dag og gjennom døgnet. Følgelig er den også vanskelig å overvåke, (SEAPOP, 2009). D-12

150 Alkekonge Figur D-10 Fordeling av alkekonge (Alle alle) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (augustoktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Alkekonge er en liten alkefugl, og sannsynligvis den mest tallrike sjøfuglen i Nord Atlanteren. Den hekker i enorme antall i høyarktiske områder, spesielt på Grønland. I Norge er den tallrik på Svalbard og Jan Mayen. Alkekonge livnærer seg først og fremst av dyreplankton, og spesielt er hoppekreps av slekten Calanus (inkl. ishavsåte og raudåte ) viktig. Alkekongen trekker sørover fra de høyarktiske områdene om vinteren. I Norge ser Møre- og Trøndelagskysten ut til å være viktige overvintringsområder, datagrunnlaget for dette området er imidlertid dårlig. Datagrunnlaget er bedre for Nordsjøen, og man har relativt høye forekomster langs Vestlandskysten og inn i Skagerrak (SEAPOP, 2009). Gråmåke Figur D-11 Fordeling av gråmåke (Larus argentatus) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Gråmåken (Larus argentatus) er en middels stor måke. Arten er altetende og livnærer seg på en rekke ulike næringsemner gjennom å opptre som åtselfugl, kleptoparasitt og predator. Gråmåken har en sirkumpolar utbredelse og hekker langs kysten mellom 30 og 70 N, men den kan også hekke i innlandet. Den er også en trekkfugl, som overvintrer langs kysten av Nord-Europa (Polarinstitutt, 2014). D-13

151 Havhest Figur D-12 Fordeling av havhest (Fulmarus glacialis) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Havhest er en svært vanlig pelagisk overflatebeitende fugl i norske farvann. Den finns i stort antall til alle årstider i alle våre havområder, helst litt ut fra kysten. Til tross for at den er så tallrik er hekkebestanden i Fastlands-Norge beskjeden, med bare hekkende par. Den hekker derimot i stort antall på Island, Svalbard, Færøyene og Storbritannia. Havhesten beveger seg over store havområder, også i hekkeperioden, og livnærer seg av mat den finner i overflaten. Dietten inkluderer blekksprut, fisk, dyreplankton, maneter, kadaver av sjøpattedyr og fiskeavfall. Havhesten følger ofte etter fiskefartøy og kan sette til livs store mengder fiskeavfall (SEAPOP, 2009). D-14

152 Havsule Figur D-13 Fordeling av havsule (Morus bassanus) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Havsule er en pelagisk sjøfugl som henter mat fra havet ved å stupdykke etter fisk som den fanger 0-10 m under havoverflaten. En stor andel av den Europeiske bestanden hekker i Storbritannia, og kun noen få tusen par hekker i Norge. Havsulen har økt i antall siden 1970-tallet og har etablert en rekke nye kolonier, blant annet i Norge. De høyeste konsentrasjonene av arten i den vestlige delen av Nordsjøen, men på høsten og vinteren finner vi også høye tettheter utenfor vestlandskysten (SEAPOP, 2009). Krykkje Figur D-14 Fordeling av krykkje (Rissa tridactyla) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Krykkje er en liten, pelagisk måkefugl som henter mat fra havoverflaten. I likhet med andre overflatebeitende sjøfugl er den ofte å finne sammen med sjøpattedyr og dykkende sjøfugl som alke, lomvi og polarlomvi, som jager småfisk og krill mot overflaten. Den karakteristiske måten som krykkja kretser over knuter av næring i overflaten på signaliserer mat for forbipasserende sjøfugl og sjøfugl i nabolaget. Slike samspill mellom ulike sjøfuglarter er viktig for hvordan sjøfuglene er fordelt, og samspillet har sannsynligvis også betydning for fuglenes evne til å finne næring. I Nordsjøen er krykkje og lomvi nøkkelarter i dette samspillet. Krykkja hekker i stort antall i Norge og på Svalbard, og i likhet D-15

153 med havhesten finnes krykkje i alle norske havområder i alle sesonger. Telemetristudier antyder at krykkje fra Europeiske kolonier i stor grad overvintrer utenfor Newfoundland i Canada. Dette samsvarer ikke med analysene som er gjort her. Det er ikke noen stor reduksjon i tallrikhet av krykkje om vinteren i norske farvann (SEAPOP, 2009). Lomvi Figur D-15 Fordeling av lomvi (Uria aalge) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (augustoktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Lomvi er en tallrik sjøfugl i Nordsjøen. Hovedtyngden av Nordsjøbestanden hekker i Storbritannia og på Færøyene. Totalbestanden på de britiske øyer er estimert til 1,4 millioner individer, og denne bestanden har vært økende de siste 50 årene. Generelt finnes de største konsentrasjonene vest i Nordsjøen, men på høsten og vinteren finner vi også høye konsentrasjoner i Skagerrak og Kattegat. En stor andel av disse overvintrende fuglene er ungfugl. Kattegat og Skagerrak er viktige oppvekstområder for sild og brisling, og ungsild og brisling er nok viktige næringsemner for overvintrende lomvi i dette området. Bestanden av lomvi i Barentshavet sank dramatisk på midten av 1980-tallet, og bestanden er fortsatt historisk lav. Forekomstene av lomvi i Barentshavet er derfor relativt lave sammenlignet med Nordsjøen. I Barentshavet finnes lomvi primært i de sørlige områdene langs Finnmarkskysten og rundt Bjørnøya. På høsten finnes forholdsvis høye forekomster i den sørøstlige delen av Barentshavet (SEAPOP, 2009). D-16

154 Lunde Figur D-16 Fordeling av lunde (Fratercula arctica) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Lunde er en karakterart og en av de mest tallrike sjøfuglene langs kysten av Nord-Norge. Omlag par hekker langs kysten fra Andøya til Vardø, og par hekker langs Nordlandskysten. Yngel av sild og torskefisk som driver nordover i kyststrømmen fra de store gyteområdene langs norskekysten er en helt sentral ressurs for disse koloniene. Om høsten trekker store mengder lunde til den sørlige delen av Barentshavet. Dette er endestasjonen for driften av fiskeyngel, og det er sannsynlig at fiskeyngel fortsatt er en viktig del av dietten i denne perioden. Om vinteren finnes det lunde i den sørlige delen av Norskehavet. Data fra dette området i denne perioden er imidlertid fragmentariske, og usikkerheten er derfor relativt stor. I Nordsjøen finnes det kolonier av lunde langs kysten av Storbritannia og Færøyene. I disse koloniene er den lille fisken tobis viktig næring. Fordelingen av lunde i Nordsjøen gjenspeiler for en stor del denne vestlige utbredelsen. Om vinteren er tettheten av lunde i Nordsjøen relativt lav, og deler av bestanden kan se ut til å migrere ut av dette havområdet (SEAPOP, 2009). D-17

155 Polarlomvi Figur D-17 Fordeling av polarlomvi (Uria lomvia) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Polarlomvi er, sammen med alkekonge, den mest tallrike sjøfuglarten i Barentshavet med ca hekkende par. Den er en nordlig art og hekker relativt fåtallig langs norskekysten og Kola, men er tallrik på Svalbard og Novaja Semlja. Om høsten finnes polarlomvi i stort antall i den sentrale og nordlige delen av Barentshavet hvor den lever av krill, amfipoder, lodde og polartorsk. Telemetristudier og ringmerkingsstudier fra Svalbard antyder at i hvert fall deler av bestanden migrerer til den nordvestlige delen av Atlanteren om vinteren. Spesielt ser havområdet mellom Grønland og Canada ut til å være viktig. Fra februar og utover våren finnes den imidlertid igjen store mengder polarlomvi i den sørlige delen av Barentshavet, hvor de følger gyteinnsiget av lodde inn mot kysten av Norge og Kolahalvøya (SEAPOP, 2009). Svartbak Figur D-18 Fordeling av svartbak (Larus marinus) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Svartbaken er den største av måkene våre, med tykk hals og kraftig nebb. Svartbaken hekker langs kysten av Nord-Atlanteren og tilgrensende havområder; fra Baffinøya i vest (Canada), over Grønland, Island, langs norskekysten, og til Novaja Semlja og Vajgatshøya i øst. I Europa strekker hekkeutbredelsen seg fra de nordlige deler av Frankrike i sør til Svalbard i nord. Den ble funnet D-18

156 hekkende første gang på Bjørnøya i 1921 og på Spitsbergen i Siden den gang har bestanden vokst og arten har utvidet sitt utbredelsesområde, spesielt etter 1960 (Polarinstitutt, 2014). Polarmåke Figur D-19 Fordeling av polarmåke (Larus hyperboreus) i Barentshavet, i vår og sommer (april-juli), høst (august-oktober) og vintersesongen (november-mars), basert på modellerte data (Seapop, 2013). Polarmåken er en stor måke, i gjennomsnitt bare litt mindre enn svartbaken. Arten har en sirkumpolar, høy-arktisk utbredelse. I det nordøstlige Atlanterhavet forekommer den på Grønland, Island, Jan Mayen, Svalbard, Frans Josefs land og Novaja Semlja. De fleste polarmåkene forlater Svalbard i september oktober og overvintrer trolig spredt i det nordlige Atlanterhavet, både langs kysten og i åpent hav så langt sør som Færøyene, Island og sørlige deler av Grønland. Trolig overvintrer også mange individer i de isfrie delene av Barentshavet (Polarinstitutt, 2014). D-19

157 Sårbarhet for olje Sjøfuglers generelle sårbarhet for oljesøl er blitt beskrevet omfattende tidligere (se f.eks. (Oljedirektoratet, 2013), (Bonn Agreement), (K. A. Moe et al., 1999), (AMAP, 2010), (Mecklenburg, Møller, & Steinke, 2011)) og vil derfor bare kort bli oppsummert. Sjøfugler tilbringer det meste av tiden på sjøen, hvor de fleste artene henter all sin næring. Noen arter er kun avhengige av å oppsøke land i hekketiden. Ved oljesøl i områder hvor det forekommer sjøfugl, enten rundt hekkekolonier eller i områder hvor de beiter, er det sannsynlig at sjøfugl kommer i kontakt med oljen. Sjøfugl er sårbar for både direkte og indirekte effekter av oljesøl. Oljen får fjærene til å klistre seg sammen slik at de mister isolasjonsevnen, sjøvannet kommer i kontakt med huden og fuglen fryser i hjel. Selv relativt små mengder olje i fjærdrakten kan få fatale konsekvenser, fordi fjærenes vannavstøtende effekt blir ødelagt. En oljeflekk på under 5 % av kroppen vil dermed kunne bli fatalt. I tillegg kan tilsølte individer bli forgiftet ved at de får olje inn i fordøyelsessystemet når de pusser fjærdrakten. Sekundært vil åtseletere og predatorer også kunne bli utsatt for forgiftning og tilgrising gjennom tilgang til svake og døde, tilgrisede sjøfugl. Effektene av forgiftning inntrer mer gradvis og, i den grad forgiftning blir en primærårsak til dødelighet (f.eks. for arter der individene kan overleve en oljeskade ved å søke næring på land), kan dette inntre lenge etter den akutte hendelsen. Den individuelle oljesårbarheten til en sjøfugl varierer med en lang rekke forhold som blant annet art, fysisk tilstand og flygedyktighet samt tilstedeværelse, atferd og arealutnyttelse i risikoområdet (T. Anker-Nilssen, 1987). Sårbarheten er generelt størst for de artene som ligger på havoverflaten og dykker etter næring fordi disse er særlig utsatt for varmetap og har større sannsynlighet for å komme i kontakt med olje. Det gjelder især alkefugler som lomvi og lunde, lommer, skarver og marine ender. Måkefugl, svaner, gjess, og gressender er imidlertid mindre utsatt for varmetap da de ofte finner tilstrekkelig næring på land. Sjøfugler er især sårbare for oljesøl i hekketiden når de aggregerer i kolonien. Dessuten er ande- og alkefugler svært sårbare i myte (fjærfellings) perioden, hvor de ikke er flygedyktige i flere uker. Mytetiden for alkefugler er i august-september mens andefugler i Nord-Norge myter i perioden juli-september (se Tabell D-2 for forenklet fremstilling av gruppenes sårbarhet for olje). Tabell D-2 Forenklet fremstilling av de forskjellige gruppenes 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 Middels Lav Lav Middels Lav Lav fl b d I beregningene av effektene på sjøfugl av modellerte oljeutslipp, er sannsynlighetsberegningen gjort for hvor stor en andel av bestanden som vil omkomme. Dette er gjort ut i fra fordelingen av sjøfuglene og hvor sårbare artene er overfor olje. Videre beregnes den endelige miljøskaden som restitusjonstid for en sjøfuglbestand. Det vil si tiden det tar for en sjøfuglbestand å bygges opp igjen til samme bestandsnivå som før skade av et oljesøl. Gjennomgående karakteriseres de typiske sjøfuglartene ved sein kjønnsmodning, høy levealder og lav reproduktiv kapasitet, noe som medfører at de fleste artene har en liten til middels restitusjonsevne (Tabell D-3). Dette er ivaretatt i beregningene. D-20

158 Tabell D-3 Bestandskarakteristika for sjøfugler 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 f.eks. Lorentsen & Christensen-Dalsgaard 2009). Nasjonal rødlistestatus er i henhold til (Artsdatabanken, 2010) og inndelt i kategoriene CR = kritisk truet, EN = sterkt truet, VU = sårbar og NT = nær truet. Art Økologisk grupp. 3 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 3 Polarlomvi PD liten Negativ VU 2 3 Lomvi PD liten Negativ CR 2 4 Lunde PD liten Negativ VU 2 3 Praktærfug KD middels Stabil 3 l 1. En art er definert som norsk ansvarsart når den norske bestanden er 25 % av Europas bestand. 2. Rødlistestatus for det norske fastland. 3. PO: pelagisk overflatebeitende, KD: kystbundne dykkende, PD: pelagisk dykkende, KO: kystbundne overflatebeitende Spesielt sårbare områder For å identifisere spesielt sårbare områder mht. arter oppført i den Norske rødlista er det med utgangspunkt i datagrunnlaget for sjøfugl knyttet til åpent hav blitt beregnet spesielt sårbare områder, eller kjerneområder for disse artene (Systad & Strøm, 2011). Kjerneområde er definert som det minste området hvor 75 % av alle individer innenfor studieområdet ble modellert å være. Denne informasjonen er sentral for å forstå hvordan sjøfugl interagerer med øvrige økosystemkomponenter og vil være viktig for å evaluere miljøkonsekvensene av oljesøl. Kjerneområdet for polarlomvi dekker deler av Barentshavet i alle sesonger (Figur D-20), men ligger i all hovedsak nord for åpningsområdet i høstsesongen. Deler av kjerneområdet for lunde ligger i tilknytning til åpningsområdet i høstsesongen. Også for krykkje, polarmåke og fiskemåke vil deler av kjerneområder ligge innenfor/grense opptil åpningsområdet. D-21

159 Figur D-20 Kjerneområdene til alkefugl og pelagisk overflatebeitende fugl oppført i den norske rødlista(systad & Strøm, 2011). D-22

160 Sjøpattedyr Barentshavet er et viktig habitat for sjøpattedyr. Isbjørn, hvalross, 6 selarter og 17 hvalarter har helt eller delvis tilholdssted her. Næringsgrunnlaget er bunnlevende og pelagiske byttedyr (Kovacs, Haug, & Lydersen, 2009). Enkelte oppholder seg i Barentshavet hele året (f.eks. ringsel og storkobbe), mens andre kun i sommerhalvåret (f.eks. vågehval, knølhval og finnhval). De kvantitativt viktigste sjøpattedyrene i Barentshavet er isbjørn, ringsel, grønlandssel, storkobbe, hvalross og vågehval (Kovacs et al., 2009). Isbjørn har imidlertid tilholdssted i periodevis islagte områder i nordlige deler av Barentshavet. Sel og hvalross Grønlandsselene finnes bare i Nord-Atlanteren og deles inn i tre ulike bestander etter forplantningsområdene. Den største har tilhold i Nordvest-Atlanteren og kaster (føder) unger på drivisen ved Newfoundland i Canada. En bestand har tilhold i Barentshavet og kaster sine unger på drivisen i Kvitsjøen (se Figur D-21). I Norskehavet er bestanden av ett år gamle og eldre dyr beregnet til og en årlig ungeproduksjon på I mars hvert år samler de kjønnsmodne dyrene av Norskehavsbestanden seg i drivisen nord for Jan Mayen for å kaste og pare seg. Utenom forplantningsog hårfellingsperiodene er grønlandsselene på beitevandring. De opptrer ofte i store flokker både langs iskanten og i åpnere farvann. Både østkysten av Grønland, Norskehavet, områdene rundt Svalbard og det nordlige Barentshavet inngår i beiteområdene for Norskehavsbestanden (DN & HI, 2007). Utredningsområdet avhenger av byttedyrfordelingen (f.eks. lodde). Grønlandsselen vil være i området høst/vinter i forbindelse med de årlige beitevandringene. Storkobbe finnes i store områder av Barentshavet (Figur D-21). Storkobbe opptrer oftest som enkeltindivider. Store forekomster finnes langs nordkysten av Spitsbergen og Nordaustlandet, i fjordene på vestkysten av Spitsbergen og i Storfjordområdet, samt i drivisen i Barentshavet. I kaste- og hårfellingsperioder (mai-juni) ligger storkobben ofte på små isflak i åpen is (Føyn et al., 2002). Ringselen oppholder seg i de isfylte delene av Barentshavet og ved Svalbard, og er den mest tallrike arten i disse områdene (Føyn et al., 2002). Hvalrossen forekommer i stort antall i Svalbardområdet (Figur D-22). Arten foretrekker drivisområdene, men har faste liggeplasser på land når isen er borte. Hvalrossen forekommer vanligvis i mindre flokker, men kan sted- og tidvis også opptre i større flokker. Utbredelsen styres delvis av isutbredelsen (Føyn et al., 2002). D-23

161 Figur D-21 Utbredelse av grønlandssel og storkobbe (DN & HI, 2007). Figur D-22 Utbredelse av hvalross (DN & HI, 2007). D-24

162 Havert forekommer i kolonier langs hele norskekysten. Utenom kastetiden kan arten være spredt langs kysten for næringssøk, og utbredelsen fra flere kolonier kan overlappe. Under hårfellingsperioden og kasteperioden samler havert seg i store kolonier (Bjørge, 2008; Føyn et al., 2002). En landsdekkende undersøkelse av havert i konkluderte at den årlige produksjonen er på rundt unger. Dette indikerer en havertbestand på ett år gamle og eldre dyr (DN & HI, 2007). (Bjørge, 2008) har foreslått å dele de norske forekomstene av havert inn i tre bestander. En populasjon sør for Stad, en populasjon fra Stad til Lofoten, og en populasjon fra Vesterålen til russergrensen. Datasettet for populasjonen fra Vesterålen til russergrensen er benyttet i de kvantitative konsekvensvurderingene for havert. Geografisk utbredelse er vist i Figur D-23. Koloniene på Froan i Sør- Trøndelag er en av de største havertkoloniene. Havert kaster i desember måned og ungene skifter pels etter 3 uker. Hårfelling foregår fra februar til april. I følge Norsk rødliste er havert «Livskraftig» (LC) (Artsdatabanken, 2010). En positiv bestandstrend for arten i perioden fra 2006 til 2010 medførte at haverten fikk endret sin rødlistekategori fra NT til LC. Steinkobbe forekommer i større og mindre kolonier langs hele norskekysten. Arten er relativt stedbunden og oppholder seg nær koloniene året rundt (spredning på noen titalls km). Basert på telling av hårfellende steinkobber i perioden , er den norske totalbestanden beregnet til ca , samt ca. 500 individer ved Svalbard (A. Bjørge, Øien, & Fagerheim, 2007; Føyn et al., 2002) Steinkobben kaster unger i siste halvdel av juni og dieperioden varer i tre til fire uker. Ungene har felt fosterpelsen ved fødselen og kan gå i vann allerede etter få timer. De er imidlertid særdeles følsomme for forstyrrelser i tiden fram til de har utviklet gode svømmeferdigheter (DN & HI, 2007). For steinkobbe skjer hårfellingen i august-september. (A. Bjørge et al., 2007) har foreslått følgende bestandsinndeling basert på biologiske prinsipper; Skagerrakbestanden (fra Østfold til Vest-Agder), vestlandsbestanden (fra Rogaland til Troms/Lopphavet), Finnmarkbestanden (fra Lopphavet til russergrensen), og Svalbardbestanden (ved Prins Karls Forland). Finnmarkbestanden er benyttet i de kvantitative konsekvensberegningene for steinkobbe. Geografisk utbredelse er vist i Figur D-23. Steinkobbe er jaktbar i Norge, og siden 2003 har kvotene blitt satt vesentlig høyere enn forskernes anbefalinger. Arten er også utsatte for bifangst i fiskeredskap og det er sannsynlig at bestanden vil minke raskt med dagens forvaltningsordning. I noen områder vil steinkobbe være utrydningstruet. I rødlisten er steinkobbe klassifisert som sårbar (VU) (Artsdatabanken, 2010). D-25

163 Figur D-23 Geografisk fordeling av steinkobbe og havert innen utredningsområdet (DN & HI, 2007). Effekter og sårbarhet av olje hos sel Toksiske virkning av olje grunnet dens kjemiske sammensetning (aromatiske hydrokarboner): Oljens giftighetsgrad er avhengig av dets kjemiske komponenter, men generelt er råolje mer giftig enn raffinert/forvitret olje. Olje vil forvitre over tid ved fordampning, nedblanding og emulgering, samt biologisk nedbryting (biodegradering) og fotooksidering. Derfor vil et oljeutslipp med kort drivtid til utsatte resurser føre til mer akutte skader. 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 (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 (Goodbody-Gringley et al., 2013; B. M. Jensen, 1996; Neumann, 1966), Hjerneskader som oppstår ved inhalering av flyktige komponenter er ikke reversible (Frost & Lowry, 1993). Inntak av olje gjennom svelging (direkte inntak eller kontaminert føde): Ekte seler pusser ikke pelsen og får således ikke i seg toksiske komponenter i olje på den måten (Bjørn Munro Jensen, 2008). Den generelle oppfatning er at sel har evne til å fordøye en liten mengde hydrokarboner, da sel har enzymer som kan nedbryte disse. Terskelverdien vil variere fra art til art, fra oljetype til oljetype, og er avhengig av individets generelle kondisjon. Farlig inntaksmengde for sel vil variere fra omlag 100ml til flere liter. (DNV, 2011; Geraci & Smith, 1976; Peterson et al., 2003). D-26

164 Olje virker på tarmsystemet ved å irritere epitelcellene i mage/tarm som derved har innvirkning på bevegelse, fordøyelse og absorpsjon, (Anon, 1979a, 1979b, 1980a, 1980b, 1980c, 1980d; Narasimhan & Ganla, 1967; Rowe, Dollahite, & Camp, 1973). Stress: Olje har vært påvist å kunne forårsake død hos stressede seler. Man kan anta at seler som allerede er i dårlig kondisjon vil være ekstra sårbare for olje. Dersom en hel årsklasse er i dårlig kondisjon grunnet f.eks. dårlig mattilgang vil hele årsklassen kunne være særlig utsatt for stress forårsaket av olje (Geraci & Smith, 1976). Tilsøling: Seler er avhengig av fettlaget for å bevare varmen. Tilsøling vil dermed ikke ha konsekvenser for varmereguleringen til voksne sel. Selunger i sin første livsfase (de første dagene / ukene) er derimot svært sårbare da de er avhengige av pels for isolasjon (Geraci & St.Aubin, 1990). Oljeforurensning vil klistre hårene sammen og ødelegge det isolerende luftlaget i pelsen. Kulde og vind vil i tillegg gjøre selungene ekstra sårbare da varmetapet blir større. Tilsøling vil føre til begrenset mobilitet, særlig hos ungsel. Luffene er utsatt for å bli klistret til kroppen, noe som reduserer svømmeevnen. Mer ømfintlige organer som øyne og værhår er også utsatt, (Engelhardt, 1987; Goodbody-Gringley et al., 2013; Peterson et al., 2003). (Bjørn Munro Jensen, 2008) mener at havert mødre vil forsøke å vaske selunger som er tilsølt. Denne adferden forstyrrer diingen og kan føre til lavere vekt for selungen ved avvenning enn normalt. Biologi (atferd / demografi / fysiologi): Direkte observasjoner i forbindelser med tidligere oljeutslipp tyder på at havert, steinkobbe og ringsel ikke unngår olje aktivt (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 ung sel vil foretrekke grunt vann til fordel for dypt vann, der oljen kan samle seg i større konsentrasjon. Selens store energibehov, 5 % av kroppsvekt pr dag, gjør selen sårbar både på kort og lang sikt. Hvis energibehovet ikke blir dekket vil det kunne føre til sult og nedsatt reproduksjon. Selens strategi med sen kjønnsmodning, få unger i kullet og høy overlevelse blant kjønnsmodne individer gjør at økt dødelighet hos de kjønnsmodne individene vil få langt alvorligere konsekvenser for bestandene i forhold til økt dødelighet blant unger og ungdyr. D-27

165 Oter Oteren ble fredet i Norge i 1982 som følge av bestandsnedgang i store deler av utbredelsesområdet. Det er antatt at over 25 % av den europeiske bestanden finnes i Norge (Oljedirektoratet, 2013). Kart over oterens tilhold langs Finnmarkskysten, samt bestandsfordeling i Barentsregionen benyttet i de kvantitative konsekvensberegningene for oter, er vist i Figur D-24. Den nasjonale bestanden synes å være i vekst; i 1990 ble den estimert til dyr, mens tilsvarende tall for 1995 er dyr. Dersom veksten har vært konstant, er antallet i dag opp mot dyr. Det er særlig bestandene i Midt- og Nord-Norge som synes rimelig sterke; i kyststrøkene fra og med Sør-Trøndelag og nordover antas oteren å ha en sammenhengende utbredelse (Bjørn, 2000). 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). Figur D-24 Utbredelse av oter (oterområder) og bestandsandeler i Barentsregionen (Bjørn, 2000). Effekter og sårbarhet for olje hos oter Toksiske virkning av olje grunnet dens kjemiske sammensetning (aromatiske hydrokarboner): Ekstracellulær lungeemfysem var en av de vanligste dødsårsakene etter Exxon Valdez-ulykken i 1989, som følge av at oljekomponenter reagerte med lungene. Oterene døde av påfølgende plager (respiratoriske effekter), (B.M. Jensen, 2008). Inntak av olje gjennom svelging (direkte inntak eller kontaminert føde): Oter vil innta olje indirekte gjennom føde og direkte ved å stelle pelsen sin. Særlig muslinger, som er hovedføde for ungdyr, akkumulerer hydrokarboner. Inntatt olje som tas opp gjennom fordøyelsen vil påvirke organer som nyrer, lever og hjerne. Etter Exxon Valdez så en at svelget olje førte til blødende magesår og var den vanligste dødsårsak. Lever-nekropsi ble også observert. Mengden olje som er skadelig å innta for oter vil variere, men anslås å være mellom 0,2 og 0,9 liter, (Peterson et al., 2003). D-28

166 Tilsøling: Oter er spesielt sårbare for oljetilsøling da de er avhengige av pelsen sin for varme i motsetning til sel og hval som har spekk. Oljetilsøling vil drastisk redusere pelsens isoleringsevne. Dette kan ha en rekke konsekvenser, fra akutt død til mer kroniske plager som følge (Heggberget & Moseid, 1989). Det er vist at oljeforurensede havotere søker tilhold på land for å hindre varmetap, men de risikerer da å sulte i hjel da fødetilgangen blir begrenset, (B.M. Jensen, 2008). Av de tilsølte otrene etter Exxon Valdez som ikke døde akutt, kan en anta at flere fikk senskader eller omkom indirekte som følge av tilsøling (Loughlin, Ballachey, & Wright, 1996). Bl.a. ble det påvist lungeemfysem, magesår, blødninger, lever/nyre-lipidose og vevsvinn i lever (Lipscomb, Harris, Rebar, Ballachey, & Haebler, 1994). D-29

167 Hval Den vanligste kystnære arten i Barentshavet er tannhvalen nise, mens de vanligste pelagiske artene inkluderer bardehvalene vågehval, knølhval, finnhval og tannhvalene kvitnos og kvitskjeving. De vanligste istilknyttede artene er narhval, grønlandshval og hvithval. Av disse er narhval sterkt truet, grønlandshval kritisk truet og hvithval er sårbar ettersom populasjonen er svært liten (Artsdatabanken, 2010). I det følgende blir det fokusert på arter som har størst forekomst i de sørøstlige delene av Barentshavet og i tillegg omtales artene spekkhogger og grønnlandshval på grunn av flokkdannelse og rødlistestatus. Nise forekommer både i og utenfor utredningsområdet i Barentshavet (Figur D-25). Nisen er generelt en kystbundet art som oppholder seg mest i grunne farvann. Nisene opptrer i små flokker, og forekommer langs hele Norskekysten. Nisene er relativt stasjonære (Føyn et al., 2002). Arten deles inn i følgende bestander basert på økosystem: Skagerak, Nordsjøen (Vest-Agder / Rogaland-Stad), Norskehavet (Stad- Vestfjorden) og Barentshavet Lofoten / Vesterålen russergrensa (Bjørge, 2008). Nordgrense for nise er polarfronten. Kvitskjeving og Kvitnos, også kalt springere, er to mindre tannhvalarter som er vanskelig å skille fra hverandre i felt. Springerne forekommer i flokker på opp til 30 individer og beiter på sild og torskefisk, muligens også lodde og blekksprut. Kvitnosen er en sokkelart som gjerne holder seg i grunne kystnære farvann, mens kvitskjevingen fortrinnsvis finnes over dypere vann. Anslagsvis finnes det individer springere langs norskekysten og i Barentshavet. Springerne foretar trolig ikke regelmessige sesongvandringer, men flytter seg etter hvor de finner føde (DN & HI, 2007). Figur D-25 Utbredelse av tannhvalartene nise, kvitnos og kvitskjeving langs norskekysten D-30

168 Vågehval finnes i alle havområder på den nordlige halvkule. Vågehvalene har sesongvandringer mellom forplantningsområder på lavere breddegrader og beiteområder i kalde farvann. Vandringsveiene og kalvingsområdene er dårlig kartlagt, men vågehvalene vandrer helst langs kystene. De kan også oppholde seg over dyphav, for eksempel i de dype områdene der Barentshavet grenser mot Norskehavet, (Figur D-26). Havforskningsinstituttet gjennomfører årlige tellinger av vågehval med en geografisk fordeling av telleaktiviteten slik at hele utbredelsesområdet blir dekket i løpet av en seksårsperiode. Det er to bestander av vågehval som er relevante for utredningsområdet. Bestanden i Norskehavet kalles sentralatlantisk bestand og er beregnet til dyr. Den nordøstatlantiske bestanden har tilhold i Nordsjøen, langs norskekysten, Barentshavet og ved Svalbard. Det vil si at denne bestanden forekommer langs hele den østlige delen av utredningsområdet. Den nordøstatlantiske bestanden er beregnet til basert på tellingene mellom 1996 og 2001 (DN & HI, 2007). Den nordøstatlantiske bestanden trekker inn mot områdene i Barentshavet i mars-april (hunner) og april-juni (hanner), og de returnerer til sørligere farvann senhøstes (von Quillfeldt, 2002). Det er kjent at enkelte dyr også overvintrer i nordiske farvann. Om sommeren er farvannene rundt Bjørnøya de områdene hvor vågehvalen opptrer med størst tetthet. Andre områder med høye tettheter om sommeren er utenfor Finnmarkskysten og områdene rundt Lofoten-Vesterålen, (Føyn et al., 2002). Vågehval er den eneste hvalarten som beskattes i Norge. Finnhvalen er en bardehval som finnes i alle verdenshav og foretar lange sesongvandringer. I Norskehavet beiter de særlig langs polarfronten og helt opp mot iskanten om sommeren, nord i utredningsområdet. Den har ofte tilhold over dype havområder, men kan forekomme over kystbanker og sokkelområder nær kysten (Figur D-26). Knølhval er å finne i hele Barentshavet, men forekommer med størst tetthet (sommerbeite) i de nordøstlige delene av Barentshavet, (Figur D-27). Spekkhoggere finnes langs hele norskekysten og i Barentshavet med kjerneområder utenfor Mørekysten, Lofoten og Finnmarkskysten, (Figur D-27). Spekkhoggerne vandrer i flokker bestående av dyr. Om våren følger spekkhoggernes utbredelse fordelingen av vårgytende sild og om vinteren oppholder de seg i kjerneområdene, mens om sommeren kan de ha en spredt fordeling i Norskehavet og Barentshavet. Grønlandshvalen er en stor bardehvalart som oppholder seg hele livet i arktiske farvann. De har en flekkvis sirkumpolar utbredelse som varierer med drivisen. Næringsinntaket foregår hovedsakelig om sommeren. Grønlandshvalen er i følge norsk rødliste kritisk truet. Det anslås at den gjenværende bestanden i det nordøstlige Atlanterhavet er på mindre enn 50 reproduserende individer. Dersom individer av denne arten skulle bli berørt av et uhellsutslipp vil konsekvensen for hele bestanden være betydelig. D-31

169 Figur D-26 Utbredelse av vågehval og finnhval langs Norskekysten (DN & HI, 2007). Figur D-27 Utbredelse av knølhval og spekkhogger langs Norskekysten (DN & HI, 2007). D-32

170 Effekter og sårbarhet hos hval I det følgende avsnitt gis en gjennomgang av mulige effekter for hval, som følge av oljeeksponering. Erfaringer og generelle betraktinger beskrevet her er vurdert som relevante for norske forhold. Gjennomgangen bygger på (DNV, 2000, 2008) og originalkilder er referert. Toksiske virkning av olje grunnet dens kjemiske sammensetning (aromatiske hydrokarboner): Råolje avgir giftige lettflyktige komponenter til lufta. Mengden giftstoffer som avgis vil være størst de første timene og så avta over tid. Hval trekker inn luft til lungene fra det luftlaget som er nærmest overflaten. Innåndingseffekten er doseavhengig, og konsekvenser for hvalen vil være avhengig av dens kondisjon og reaksjon på stress. Utfallet kan variere fra mild irritasjon i lungene til rask død. Opptak av hydrokarboner gjennom lunger vil kunne påvirke organer som nyrer, lever og hjerne. Det er også mulig at gassene kan gi en narkotisk effekt som kan medføre drukning (Geraci & St.Aubin, 1990; Bjørn Munro Jensen, 2008). Exxon Valdez ulykken viste at Spekkhoggere antakelig er den hvalarten som er mest utsatt i forbindelse med oljeforurensning. Dødsraten steg fra 1,3 % før ulykken til 20 % året etterpå. Raten var normalisert noen år etter. Dødsraten var størst blant ungdyr og hunner i reproduktiv alder. Årsaken til at spekkhoggere er så utsatt er antagelig at de er utpregede flokkdyr. Dødsårsak var antagelig inhalering av oljefraksjoner (Bjørn Munro Jensen, 2008). Inntak av olje gjennom svelging (direkte inntak eller kontaminert føde): Bardehvaler som finner føden sin i øvre vannlag er trolig mer utsatt for å svelge olje enn f.eks. tannhvaler (Neumann, 1966). Likevel er alle hvaler utsatt for å få i seg olje gjennom føde. Hydrokarboner fra petroleum lever lenge i næringskjeden, især hos arter som ikke har evne til å nedbryte dem, som mollusker og bentiske invertebrater Det finnes ikke mange forsøk å vise til når det gjelder hvilke effekter svelget olje har på hval. (Peterson et al., 2003) har beregnet at skadelig dose på vågehval er 15 l, 45 l for spekkhogger og 600 l for finnhval. Det er derfor lite sannsynlig at store hvaler vil kunne innta så store oljemengder at det blir akutt skadelig. Man tror at hval vil reagere på samme måte som sel ved inntak av skadelige mengder olje. Oljen vil irritere epitelcellene i mage/tarm som derved har innvirkning på bevegelse, fordøyelse og absorpsjon. Opptak av hydrokarboner gjennom tarm vil kunne påvirke organer som nyrer, lever og hjerne. Tilsøling: Hvalenes hud er omtrent ugjennomtrengelig, selv for oljens flyktige komponenter (Peterson et al., 2003). Ekstern oljeforurensning av huden til hval er antakelig lite skadelig. Flere typer bardehvaler er utsatt for tilsøling ved at de tråler de øvre vannlagene etter mat Knølhval har for eksempel koordinerte jaktmetoder der de tvinger fisk sammen i tette stimer. Deres bevegelser i overflaten gjør dem utsatt for tilsøling. En grønlandshval ble observert med 85 % nedsatt filtreringsevne pga. oljetilsøling av bardene. Tung olje er i så måte mest skadelig da det tar lengre tid å skylle vekk oljen (kan ta opp til flere dager), (Engelhardt, 1987). Bardehvaler har naturlige lange fasteperioder, og dyrene vil derfor godt kunne tolerere et redusert fødeinntak i en kortere periode. D-33

171 Fisk Barentshavet er et viktig oppvekstområde for fisk, og fiskefaunaen her omfatter om lag 150 ulike arter fordelt på 52 familier. Torsk, sild og lodde regnes som de viktigste artene både ut fra økologiske og økonomiske verdier, og vil derfor bli nærmere omtalt her. Andre viktige arter i Barentshavet er polartorsk, lusuer, kveite, hyse og sei. Det gis i det følgende en kort beskrivelse av viktige fiskearter i Barentshavet, og henvises videre til HI-rapport «Kunnskap om marine naturressurser i Barentshavet sørøst», (HI, 2012) for ytterligere informasjon. Sild Norsk vårgytende sild (Clupea harengus) vandrer ut fra overvintringsområdet i Vestfjorden i januar og setter kursen mot gyteområdene. Silda ankommer gyteområdene i januar februar og gyter på kystbankene fra Egersund til Vesterålen i perioden fra februar til april, med hovedtyngden gjerne i månedsskiftet februar - mars. Selve gytingen foregår 5-10 m over bunnen på m dyp. Gytefeltene har grusbunn, og etter at eggene er gytt synker de ned mot bunnen hvor de kleber seg fast. Inkubasjonstiden har en varighet på ca. 3 uker avhengig av temperaturen. De nyklekkede sildelarvene svømmer opp i den eufotiske sonen hvor de begynner å spise etter 2-3 dager. Sildelarvene følger det samme transportmønsteret som torskelarvene, og i april - mai er de spredd over hele midtnorsk sokkel og videre nordover på Røstbanken, Vesterålsbankene, banken utenfor Troms og Tromsøflaket. Silda går ikke gjennom metamorfosen fra larve til yngel før den har blitt mm lang. Samtidig samler silda seg i tette stimer som respons på de forskjellige predatorene som ernærer seg på silda. I august - september står silda i tette stimer i Barentshavet, men med en mer vestlig fordeling enn torsken. Silda blir værende i Barentshavet i tre år, og den har da en øst-vest beitevandring hvor tyngdepunktet flytter seg vestover for hvert år inntil den vandrer ut fra Barentshavet og inn i Norskehavet hvor den slutter seg til den gytende bestanden. Silda har vist store endringer i bestandsstørrelse i løpet av de siste 50 årene, og den forandrer også gyte- og beiteområde. Rekrutteringen er svært ujevn, men det synes som om det er en forutsetning for god rekruttering at en stor del av yngelen driver inn i Barentshavet og vokser opp der. Barentshavet er således et nøkkelområde for rekrutteringen (Føyn et al., 2002). En oversikt over gjennomsnittlig sildelarveutbredelse (data fra ) i perioden mars-september gitt i Figur D-29. Lodde Lodda (Mallotus villosus) er en viktig art i Barentshavet fordi den omdanner mye av sekundærproduksjonen til fiskeprotein, og den er en viktig matkilde for både annen fisk, sjøfugl og marine pattedyr. Gytingen foregår i selve Barentshavet innenfor et område som strekker seg fra Vesterålen til øst for Murmanskfjorden, oftest med et østlig eller vestlig konsentrert gytesenter. Lodda gyter på grusbanker på m dyp, og eggene blir gravd ned i grusen. Egg og plommesekklarver utvikler seg nede i grusen for så å svømme ut når forholdene er gode. Loddelarvene driver med strømmen i de øvre delene av vannmassene, og drivretningen er for en stor del avhengig av hvor gytingen har foregått. I år hvor gytingen har foregått i vestlige områder (Troms og Vest-Finnmark), vil larvene transporteres langs Eggakanten mot områdene vest for Svalbard. Ved gyting i østlige områder (Midt-Finnmark til Murmansk) vil en finne larvene igjen i nordøstlige deler av Barentshavet. Temperatur og næringsforhold i Barentshavet er begrensende for larvenes vekst, slik at lodda ikke klarer å gjennomgå metamorfose den første sommeren. Den overvintrer som larver D-34

172 eller glasslodde som den ofte blir kalt. Lodda har en nord-sør beitevandring etter som polarfronten flytter seg. Lodda gyter som regel i en alder av 3-4 år, og ettersom lodda er en laksefisk er det vanlig at de fleste dør etter at de har gytt første gang. Den korte livssyklusen til lodda gjør den sårbar for påvirkninger. En ser for eksempel at i år med store sildeklasser som beiter på loddelarvene, vil det i de 2-3 etterfølgende år være dårlig rekruttering av lodde, noe som vil føre til en dramatisk nedgang i bestanden til den kortlivede lodda. En oversikt over fordeling av loddelarver i ulike måneder i 2003 er gitt i Figur D-28. Datasettene som benyttes i de kvantitative konsekvensvurderingene for lodde dekker perioden mai (døgn 134) juni (døgn 153) juni (døgn 173) juli (døgn 193) juli/august (døgn 212) august (døgn 232) september (døgn 253) Figur D-28 Fordeling av loddelarver i ulike måneder i 2003 (Vikebø m. fl., 2009). D-35

173 Torsk Den norsk arktiske torsken (Gadus morhua) gyter i hovedsak i Vestfjorden og på bankene utenfor Lofoten, Vesterålen og Troms. En mindre, men viktig andel av torsken, ca %, gyter utenfor kysten av Møre. Gytebestanden ankommer gyteområdene i januar februar, og gyter i de to påfølgende månedene, med hovedtyngden i mars april. Torsken gyter i sprangsjiktet mellom kyststrømmen og det underliggende atlanterhavsvannet, men ettersom eggene er lettere enn sjøvann, stiger de sakte opp mot overflaten i kyststrømmen. Vind og bølger vil blande eggene nedover i vannmassene slik at vertikalfordelingen av eggene i stor grad er styrt av værforholdene. Eggene blir transportert nordover med kyststrømmen, og transporten er i denne perioden prisgitt de rådende strømforhold. Etter ca. 3 uker, mot slutten av april, klekker torskelarvene. De er fremdeles avhengige av de horisontale og vertikale vannbevegelsene, og de høyeste konsentrasjonene av nyklekkede larver vil være å finne på m dyp. I juli måned finner en mesteparten av årsklassen over Tromsøflaket utenfor kysten av Nord-Troms. Larvene har nå blitt ca. 3 cm og befinner seg fremdeles høyt oppe i vannmassene, over 20 meters dyp. De er nå mindre sårbare overfor oljeforurensning. I august september finner en torskeyngelen igjen i store deler av Barentshavet. Deler av yngelen følger strømmen til områdene vest for Svalbard, mens hovedtyngden vil fortsette innover i Barentshavet og står i et belte fra Svalbard sørøstover til Novaja Semlja. Utbredelsen er forholdsvis stabil fra år til år, mens tetthetene varierer med 1000 ganger fra et godt til et dårlig år. Torskeyngelen har nå blitt ca. 7 cm og fordelingen i vannsøylen vil være fra 60 m og opp mot overflaten. Utover høsten i oktober desember når torsken har blitt cm lang, bunnslår den og den pelagiske fasen er over. Den totale bestanden av norsk arktisk torsk ble i 2006 estimert til 1,3 mill. tonn, hvorav den gytende bestanden utgjorde ca tonn (Aglen, 2007). Som grunnlag for vurdering av mulige konsekvenser for norsk-arktisk torsk er det benyttet modelldata fra Havforskningsinstituttet med modellert larvefordeling i perioden mars-september for årene Datasettene er generert av Havforskningsinstituttet med sin høyoppløselige operasjonelle larvedriftsmodell (se Figur D-29). De representerer en lang tidsserie for larvefordeling og drift av egg og larver fra gyteområdene nordover og inn i Barentshavet. Datasettene ble første gang benyttet i Helhetlig forvaltningsplan for Norskehavet (DNV & SINTEF, 2010). D-36

174 Figur D-29 Larvefordeling for ulike tidspunkt for torsk (øverst) og sild (nederst) i 2009, der rød farge angir høyest konsentrasjon. Figurene er fra His operasjonelle larvedriftsmodell (Vikebø m. fl., 2009). Effekter og sårbarhet av olje hos fisk Fiskeegg og larver er fiskens mest sårbare livsstadier i forhold til oljeforurensning. JuvEnile og voksne fisk klarer å unngå vannmasser med høye konsentrasjoner av hydrokarboner og det er sjelden rapportert om store mengder døde fisk etter oljesøl (Hjermann et al., 2007). Et unntak er oljesølet som følge av Amoco Cadiz-skipsulykken som drepte store mengder voksen fisk. Ulykken skjedde nært land og store mengder av oljen emulgerte. Det er grunn til å tro at den enkle strukturen av arktiske økosystem gjør de generelt mer sårbar for ytre påvirkning (Hamre, 1994; Hillebrand, 2004) da de blir mer sårbare for endringer i forekomsten av nøkkelarter. Fiskebestander som torsk og sild er sannsynligvis nær sin klimatiske grense og på grunn av de spesielle miljøforholdene i Barentshavet har de en kort og intens gyteperiode som foregår i avgrensede områder. Egg og larver forekommer konsentrert i enkelte områder og effekten av et oljesøl i slike områder kan være stor. D-37

175 For mer utfyllende beskrivelser henvises det til metodikk beskrevet i (OLF, 2008b). Strandhabitat Strandtyper Dette kapittelet gir en generell beskrivelse av utvalgte strandtyper langs kysten som grenser til Barentshavet og hvordan disse er fordelt. Ressursbeskrivelsen er basert på tilgjengelig informasjon i MRDB, RC-Consultants and NINA (1999) og Alpha and NINA (2003). Tangstrand Tangstrand dannes ved at løsreven tang og tare skylles opp og akkumuleres på stranda. Tangstrand utvikles på alle de andre strandtypene, men betraktes fra et botanisk synspunkt som en egen hovedtype på grunn av spesielle økologiske forhold. Et høyt innhold av organisk materiale i tangen gjør at tangstrender kan være svært produktive. Tangstrender opptrer gjerne i bukter og viker som funksjon av lokale vind- og strømforhold, men utvikles spesielt på sterkt til middels eksponerte strender. Langs kysten av Barentshavet er det registrert om lag 100 tangstrandslokaliteter (Figur D-30). Sandstrand Sandstrand kjennetegnes ved ustabil finmaterialstrand. Sandstrendene er overveiende representert ved mer eller mindre dynamisk sanddynevegetasjon og systemer. Hvis vindeksponeringsgraden er betydelig, kan det utvikles såkalte dynelandskap, men strender av denne typen forekommer også inne i fjordene. Vegetasjonen er viktig mht. å stabilisere substratet. Vegetasjonen er lokalisert i varierende avstand fra strandlinjen. Sandstrendene regnes ikke som særlig produktive. Sandstrandlokaliteter ligger særlig tett i Nordlandsområdet. Rundt kysten av Barentshavet er det registrert over 90 lokaliteter med sandstrand (Figur D-30). Strandeng Strandengene kjennetegnes av finkornet substrat, men kan være blandet med grovere materiale som grus og stein. Strandtypen finnes som elvedelta og landhevingsstrender. Vegetasjonen domineres av ettog flerårige urter som fjøresauløk og skjørbuksurt. Vegetasjonen er produktiv og av en stor betydning for stabilisering av miljøet. Strandenger er vanligvis artsrike biotoper som er viktige hekke- og rasteplasser for vadefugl. Ved skade eller ødeleggelse av vegetasjonen kan erosjon i substratet føre til utvasking og irreversible endringer av strendene. Strandeng finnes spredt over hele landet. Rundt kysten av Barentshavet er det registrert nærmere 250 lokaliteter med strandeng (Figur D-30). Grus / Steinstrand Grus- og steinstrender er utviklet i områder med morene- eller forvitringsmateriale. I slike områder finnes også rullesteinsstrender. Materialet flyttes av bølgeslag. Finkornet materiale fyller ofte rommet mellom grus og stein. Tangvoller dannes gjerne på slike strender, men strandtypen har ofte mindre botaniske interesser. Forekommer bl.a. på eksponerte kyststrekninger, ved elveutløp eller som erosjonsflater i strandeng. Det er definert 648 grus- og steinstrandlokaliteter spredt i hele Norge og langs kysten tilknyttet Barentshavet er det til sammen 134 lokaliteter med steinstrand (Figur D-30). D-38

176 Figur D-30 Utbredelse av strandlokalitetene tangstrand, sandstrand, steinstrand og strandeng langs kysten tilknyttet Barentshavet (DNV, 2006). I det videre inkluderes også en beskrivelse av enkelte andre økosystem som er å anse som særlig viktige langs norskekysten. Enkelte av disse vil ha fellestrekk med strandtypene beskrevet over. D-39

177 Elveos En elveos består gjerne av mer eller mindre sortert materiale som føres med elva og avsettes i elvemunningen. Vegetasjonen kjennetegnes av blandete strandeng-dominerte komplekser, ofte med innslag av tangstrand og sandstrand. Slike lokaliteter opptrer gjerne i bunnen av fjorder. Slike lokaliteter er av stor betydning for bl.a. smolt av anadrome laksefisker samt lokaliseringsevne for gytemoden fisk av de samme artene. Det finnes to elveos lokaliteter langs kysten tilknyttet Barentshavet (Figur D-31). Våtmark Våtmark er et sjøområde, men er oftest definert i tilknytning med landområder som skjær, holmer, øyer, og estuarier. Våtmark er et vidt begrep som omfatter mange ulike naturtyper. Fellesnevneren for dem er at områdene store deler av året er fuktige eller oversvømt av vann. Våtmarker har normalt høy produksjon av plantemateriale som gir grunnlag for et rikt og variert dyreliv. Våtmarker er også voksested for flere sjeldne plantearter, og habitat for mange fuglearter. Norge er tilknyttet den internasjonale konvensjonen for våtmarksområde (Ramsarkonvensjonen) som har som formål å verne våtmarker. I Norge er det 51 områder med Ramsar-status, etter at 14 nye områder fikk status som Ramsarområde i 2011, deriblant Reisautløpet i Nordreisa. Våtmarker, inkludert alle undertypene og finnes langs hele Norskekysten, totalt 747 lokasjoner. Områder med størst tetthet av våtmarkslokasjoner er på Sørøstlandet og fra Sogn og Fjordane til og med Sør Trøndelag. Langs kysten tilknyttet Barentshavet er det beskrevet 48 våtmarkslokaliteter (Figur D-31). Strandberg/klippekyst/svaberg Strandberg er gjerne lokalisert i eksponerte områder og har derfor utstrakt grad av selvrensningsevne. Vegetasjonene er ofte sparsom og flekkvis fordelt. Det er til sammen 13 lokaliteter med strandberg langs kysten av Barentshavet (Figur D-31). D-40

178 Figur D-31 Utbredelse av strandlokalitetene elveos, våtmark og strandberg langs kysten tilknyttet Barentshavet (DNV, 2006). D-41

179 Strandhabitaters sårbarhet for olje Effekter av olje på strandhabitat oppstår ved en kombinasjon av oljens giftighet og dens mekaniske belastning over tid. Den samlede mengde olje vil være av betydning for skadebildet på lokalt og regionalt nivå, i tillegg til hvor mye olje som blir liggende i de ulike deler av miljøet over tid. Viktige fysiske faktorer for oljens skjebne på kysten er dyp (-vertikal transport av olje), tidevann, bølgeeksponering (-strandas evne til selvrensning), topografi og type substrat (-strandas lagringskapasitet for olje) (Moe, 2000a, 2000b; K. A. Moe, Lystad, E., Nesse, S. & Selvik, J. R., 1993). Erfaringer fra historiske uhellsutslipp av olje viser at skadene på strandmiljøet kan variere i omfang og varighet; - fra nærmest total desimering av samfunnene til marginale, subletale effekter på individnivå. Skade på en organismegruppe kan forplante seg til en annen gruppe ved at strukturerende organismer og grupper dør, byttedyrene faller fra, eller at andre økologiske interaksjoner i samfunnene forrykkes. I de tilfeller hvor det har forekommet omfattende dødelighet på samfunnenes strukturerende arter, reflekteres dette i relativt lange restitusjonstider (Alpha & NINA, 2003). Tangstrand utvikles spesielt på middels til sterkt eksponerte strender. Økosystemet på tangstrender som er dannet ved eksponerte kyst er ikke sårbart pga. strandas evne til selvrensing. Der tangstrender er dannet i moderat eksponert og eksponert kyst er økosystemet mer sårbart. Sandstrand består av ustabile finmaterialer, og utvikles i alle grader av eksponering. Likevel finnes sandstrender i størst utstrekning der det er høy eksponering. I eksponerte områder kan restitusjonen ta 1-5 år, mens i beskyttede lokaliteter kan det ta inntil 10 år. Beskyttede sandstrender anses dermed som mer sårbare enn eksponerte sandstrender. Grus / Steinstrand forekommer bl.a. på eksponerte kyststrekninger i områder med morene- eller forvitringsmateriale. Sårbarheten i slike økosystem er lav uavhengig av eksponering, med restitusjonstider på ca 3-4 år. Strandeng dannes først og fremst ved elvedelta, og kjennetegnes ved finkornet substrat (leire eller silt). De er vanligvis artsrike biotoper, og er viktige hekke- og rasteplasser. Eksponeringsgraden er oftest beskyttet, og sårbarheten høy med restitusjonstid på over 10 år. Elveutmunninger (elveos) er særskilt viktige for enkelte arter som for bl.a. smolt av anadrome laksefisker. Elveos har generelt en naturlig beskyttelse mot oljesøl som følge av den utgående strømmen av ferskvann. Eksponerte elveos er ikke kjent som sårbare, men beskyttede lokaliteter er kategorisert med lav sårbarhet i forhold til oljeforurensning. Våtmark har normalt høy produksjon av plantemateriale som gir grunnlag for et rikt og variert dyreliv. Våtmarker finnes stort sett i beskyttede lokaliteter. Sårbarhet for olje kan til dels sammenliknes med sårbarhet for strandeng, dvs. høy sårbarhet for olje. Strandberg dannes stort sett bare i eksponerte områder og har derfor utstrakt grad av selvrensningsevne. Sårbarheten her er lav. Særlig verdifulle områder, strand Særlig verdifulle og sårbare områder (SVO) definert i forbindelse med Helhetlig forvaltningsplan for Lofoten og Barentshavet (HI, 2010) er vist i Figur D-32. Disse inkluderer blant annet polarfronten, et 50 km kystbelte langs hele Finnmarks-kysten og iskanten. Områdene er definert på bakgrunn av følgende kriterier: at området har stor produksjon og konsentrasjon av arter, D-42

180 at området har stor forekomst av truede eller sårbare naturtyper, at området er et nøkkelområde for norske ansvarsarter, at området har viktige nasjonale eller internasjonale bestander av enkelte arter i hele eller deler av året (HI, 2010). Figur D-32 Særlig verdifulle og sårbare områder. Plankton Oppblomstring av planteplankton skjer når overflatevannet blir varmet opp og det skjer en lagdeling som hindrer vertikal omrøring av vannmassene. Det øvre laget er næringsrikt og får samtidig nok lys. Dette danner grunnlag for en massiv vårblomstring av planteplankton. Vårblomstringen kommer først i gang langs kysten og i iskanten. Den første delen av oppblomstringen er dominert av kiselalger (Cheateceros, Thalassiosira og Fragliariopsis). Etter at silikatet i vannmassen er brukt opp overtar ulike arter av flagellater (bl.a.) Phaeocystis pouchetii (Loeng & Drinkwater, 2007). Planteplanktonet beites på av dyreplankton og de store konsentrasjonene av dyreplankton i Barentshavet utgjør næringsgrunnlaget for fiskelarver og yngel og er avgjørende for bestander av lodde, sild og polartorsk. Det er stor innstrømming av dyreplankton inn til Barentshavet via Atlanterhavsstrømmen og kyststrømmen (Dalpadado et al., 2012). Isalgene er også viktig for primærproduksjonen i Barentshavet. De er spesielt viktige som næringskilde tidlig om våren før våroppblomstringen starter i sjøen. Beregninger har vist at isalger står for % av den totale primærproduksjonen i Barentshavet (Hegseth, 1999). D-43

181 Dyreplanktonet her består hovedsakelig av hoppekreps (Calanus spp.) og krill (Meganocitphanes spp.). C. finmarcicus er dominerende i vårblomstringen. I nordlige deler av Barentshavet er det mest av c.glacialis og c. hyperboreus. De har en to-årig livssyklus. Calanus kopepoder akkumulerer lipider i sommerhalvåret og overvintrer i dyphavet før de kommer til overflaten for å beite om våren i likhet med hoppekrepsen beiter også krillarter på planteplankton. Krillen (f.eks M. norvegica) vandrer vertikalt til overflaten om natten og til dypere deler av vannsøylen om dagen. De kan forkomme i svært tette konsentrasjoner (HI, 2012). Av andre viktig dyreplankton kan nevnes ampfipoder (f.eks Themisto abyssorum). Disse beiter på annet dyreplankton og utgjør et viktig trofisk bindeledd mellom hoppekreps og fisk, sjøfugl og sel. Amfipoder er 1- eller 2-årige med yngelperiode som sammenfaller med vårblomstringen av plateplankton. Dyreplanktonsamfunnet er til en stor grad regulert av beitende fisk. Spesielt har bestandsstørrelsen og fordelingen av lodde vist å være viktig (Dalpadado. P. & Skjoldal, 1996). Sårbarhet for olje For planteplanktonet gjelder det at olje på havoverflaten vil hindre gassutveksling sjø-luft og i tillegg redusere gjennomtrengeligheten for lys og på den måten hemme planteplanktonets fotosyntese (González et al., 2009). Det er også vist at oljekomponenter i vannmasser påvirker biodiversiteten og artssammensetning i planteplanktonsamfunnet. Studier har vist at høye konsentrasjoner av olje (> 2,28 ppb) kan hemme veksten av planteplankton, mens lavere konsentrasjoner kan gi økt vekst (Huang YJ et al., 2011). Det er kjent at oljesøl har medført massiv dødelighet av dyreplankton (Guzman del Proo et al., 1986). Spesielt er hoppkrepsen følsom for slik påvirkning. Eksponeringsforsøk med vannløslige oljefraksjoner har vist at 96h-LC 50 for C. finmarchicus 0,8 ppb og C. glacialis på 0,5 ppm (B. H. Hansen et al., 2011). Lignende studier med naftalener har gitt 96h-LC 50 tilsvarende 7 ppm (B. Hansen, Altin, Vang, Nordtug, & Olsen, 2008). Responsen på akutt eksponering var langsommere og effekten var mindre tydelige for C. glacialis enn for C. finmarchicus (B. H. Hansen et al., 2011). Foruten akutt dødelighet er det vist at oljens vannløselige fraksjoner kan redusere forplantningsevnen hos hoppkreps. Sublethale effekter av eksponering for oljeholdige forbindelser er rapportert for C.finmarchicus og C glacialis, der 7,0 ppb PAH medførte lavere matinntak. I tillegg ble det påvist negative effekter på klekkingen. Calanus-arter er vist å kunne bioakkumulere polykromatiske hydrokarboner (L. Jensen, Honkanen, Jæger, & Carroll, 2012). Bunndyr Det er identifisert rundt 3300 arter makro-bentiske arter i Barentshavet. Det er pigghuder (Ctennodiscus crispatus, Molpadia borealis, Ophiura sarsi, Strongglyocentrotus spp), svamper (hovedsakelig Geodia spp) og mollusker (Alstarte spp og Clinocardium ciliatum) som dominerer. Artsammensetningen ser ut til å være kontrollert av dyp, havis, tråling og klima (HI, 2012). Kunnskapen om økologiske funksjoner til ulike typer bunndyr i dette området er per i dag begrenset (HI, 2010). Spesielt for bunndyrsammfunnet i Barentshavet er den sterke bentopelagisk-koblingen, der mellom 48-96% av primærproduksjonen knyttet til våroppblomstring av plankton sedimenterer til bunnen (Carmack & Wassmann, 2006). D-44

182 Flere dypvannsområder i Barentshavet er vurdert som sårbare. Mareano prosjektet er i gang med å kartlegge forekomsten av koraller i Barentshavet, men foreløpig er forekomsten av koraller i den sørøstlige delen av Barentshavet er ikke kjent. I den videre beskrivelsen er det lagt vekt på korallrev og svampsamfunn fordi dette er sentvoksende arter som kan nå en høy alder og danner grunnlag for viktige økosystemer. Arter som er tilknyttet korallrev og svampsamfunn blir ikke videre diskutert. I Miljødirektoratets nettside Havmiljø er det presentert miljøverdivurderinger av bunndyrsamfunn i kategoriene Kategoriene er basert på livshistorisk viktige områder der områdene tillegges ekstra vekt dersom det er viktig for truede dyrearter, nøkkelarter i økosystemet eller danner habitater som er viktig for det biologiske mangfoldet for øvrig (Miljødirektoratet, 2014). Koraller Korallrev De norske kaldtvannskorallrevene dannes av Lophelia pertusa som er en steinkorall. Lophelia har en bred geografisk utbredelse fra 55 S til 71 N, med de største forekomstene mellom 200 og 1000 m dybde. Nær sokkelkanten, utenfor Norskekysten finnes Lophelia-revene på dyp mellom 200 og 500 m. Revene er vanligst i vann med saltholdighet høyere enn 34 og en temperatur på mellom 4 og 8 C. Lophelia rev i Norge varierer i høyde fra 5-35 m og kan bli flere kilometer lange. Vekstraten til revene er imidlertid lav. Lophelia rev har en gjennomsnittlig årlig vertikal vekst tilsvarende 1,3 mm/år og arten har dannet rev som er opptil omtrent 9000 år gamle. Det oppdages stadig flere korallrev i Barentshavet, men kun i kystnære områder (HI, 2010). Forekomst av korallrev i Barentshavet er vist i Figur D-33. Hornkoraller Kunnskapen om utbredelsen av hornkoraller, Paragorgia arborea (sjøtre), Parmuricea placomus (sjøbusk), Primnoa resedaformis (risengrynkorall), Isdella lofotensis (bambuskorall) er dårligere beskrevet enn for korallrevene. Hornkoraller danner habitater som blir kalt korallskoger og de kan bli fra 3 til 8 meter høye. De er utsatt for skade fra fiskerier, men på grunn av deres spredte vekst og at korallrestene lett blir fraktet bort av havstrømmer kan det være vanskelig å oppdage skade (HI, 2010). Artsmangfoldet knyttet til denne naturtypen er mindre enn for korallrev, men faunaen er allikevel rik på arter som ikke forekommer i andre naturtyper (Miljødirektoratet, 2014). På samme måte som korallrevene vokser de langsomt. Forekomster av hornkorall i Barentshavet er vist i Figur D-33. D-45

183 Koraller Hornkorall Figur D-33 Forekomster av korallrev og hornkorall i Barentshavet. Merk at datasettet for korallskog kun dekker arealet som er kartlagt av Mareano (Miljødirektoratet, 2014). Svamp Svamp finnes på alle bunntyper og under meget forskjellige miljøbetingelser. Saltholdighet, temperatur, dyp, strømeksponering og bunntype er avgjørende for hvilke arter som forekommer. Noen arter er skorpeformede og blir aldri tykkere enn 1 mm, andre er store og klumpete. Flesteparten er 2-40 cm i størrelse. I Barentshavet er det Geodia spp som dominerer biomassen men det er også rapporter funn av Stylocordyla borealis og Chondrocladia gigantea (HI, 2012). Svampområder er utbredt i deler av Barentshavet, men utbredelsesområdene er kun delvis kartlagt. En oversikt over kjente svampsamfunn kartlagt gjennom Mareano sør-vest i Barentshavet er vist Figur D-34. Svampsamfunn Figur D-34 Forekomster av svampsamfunn i Barentshavet. Merk at datasettet kun dekker arealet som er kartlagt av Mareano, (Miljødirektoratet, 2014). D-46

184 Kunnskapen om bunndyrsamfunnet nord og øst i Barentshavet kommer fra langtidsovervåkning av bunnfauna ved registrering av bifangst med bunnfisktrål ved trålstasjoner i forbindelse med de årlige Norsk-Russiske økotoktene. Undersøkelsene har vist at i de sørlige områdene av Barentshavet dominerer svamp bunndyrsamfunnet. Det er rapportert funn av Geodia spp. ved kystnære og sørvestlige stasjoner, mens det er rapportert om funn av C. gigantea lengre fra kysten mer sentralt i Barentshavet (Figur D-35). En mer detaljert kunnskap om bunndyrsamfunnet i hele Barentshavet vil bli tilgjengelig gjennom MAREANO prosjektet som etter planen skal være fullført innen 2020 (MAREANO, 2014). Figur D-35 Geografisk fordeling av tre taxa svamper i Barentshavet (HI, 2012). Koraller og svampers sårbarhet for olje Kunnskap om kaldtvannkorallenes og svampers sårbarhet for eksponering av olje og kjemikalier er lite kjent. Trolig er kaldtvannskorallenes og svampens gyteprodukter og larvestadiet de mest sårbare livsstadiene. En oppsummering fra et litteraturstudium om effekter på svamp og svampsamfunn med spesielt fokus på olje- og gassindustrien er vist i Tabell D-4, (DNV, 2007). De påviste effektene skyldes primært operative forhold og ikke akutte utslipp. Men forsøkene som er gjort for å vurdere effekter av PAH på bunnslåing og overlevelse av larver av svamp, er relevante i forhold til akutte utslipp. Forsøkene viste D-47

185 redusert bunnslåing av larver ved konsentrasjoner tilsvarende 500 og 1000 µg/kg PAH etter 10 dagers eksponering (Cebrian & Uriz, 2007). Effekter på videre overlevelse av juvenile og voksne svamp er ukjent. Studier viser at effekter av hydrokarboner på svamp varierer med hensyn til hvilke arter som er undersøkt. Generelt er det ikke funnet relevante studier med tanke på store viktige arter av svamp som finnes i Barentshavet. Tabell D-4 Oppsummering av effekter på svamp og svampsamfunn fra olje og gassindustrien (DNV, 2007). Undersø Potensiell Påvirknings Antatt Parameter Kommentar kt effekt på svamp -intensitet utbredelse Sedimentering Ja Redusert kondisjon, filtreringsevne og overlevelse mm kan påvirke. Høy meter ut fra borelokasjon Bør undersøkes for store viktige arter* i Barentshavet Anker Nei Fysisk skader, redusert fitness + sedimentering Høy Opptil 1,2 km 2 Metaller Ja Akkumulasjon i svampvev. Redusert filtreringsevne og overlevelse? 500 m Avhenger av art og type metall. Bør undersøkes for store viktige arter* i Norskehavet. PAH Ja kun larver/juv Enile Redusert bunnslåing, forsterket negativ effekt i kombinasjon med metallforurensing.? 300 m Effekt på videre overlevelse av bunnslåtte larver er ukjent. Tilsvarende generell effekt av hydrokarboner på juvenile og voksne individer. Bør undersøkes for store viktige arter* i Norskehavet. THC Nei?? 300 m? *: F.eks. Geodia, Stryphnus, Isops Generell restitusjonstid for skadede og ødelagte korallrev varier fra noen få år til flere tiår, avhengig av type og alvorlighetsgrad av skaden. Restitusjon av korallrev etter mindre lokale forstyrrelser, krever normalt mindre enn ti år. Etter en alvorlig skade som følge av f.eks tråling, er restitusjonstiden for tropiske gruntvannsrev forventet å være flere tiår. Det er uvisst om dette også gjelder for kaldtvannskoraller. Akutte utslipp som fører til sedimentering av olje til havbunnen kan medføre konsekvenser for korallrev og svampsamfunn. D-48

186 Kunnskapen om kaldtvannskorallers og svamps sårbarhet ved eksponering for hydrokarboner er begrenset, men foreløpige studier indikerer at både koraller og svamp påvirkes allerede ved svært lave konsentrasjoner. Det er likevel forventet at eksponering for skadelige konsentrasjoner vil ha begrenset utbredelse og eventuelle konsekvenser vil være lokale, dvs omfatte nærliggende rev og svampsamfunn. Det er observert lokal skade dypvannskorall i området berørt av plumen fra Macondobrønnen i Mexicogulfen, men langtidsvirkningene er ennå ikke kjent (White HK et al., 2012). Lophelia pertusa gyter trolig en gang i sesongen, og gyteperioden er synkronisert innen større områder (Gass, 2006). Gyting i Nord Atlanteren er antatt å foregå i løpet av vinteren. Gyteprodukter, egg og påfølgende larvestadier driver passivt i vannmassene og oppkonsentreres trolig i forbindelse med sprangsjikt i vannsøylen. Akutte sjøbunnsutslipp som løses i vannsøylen kan øke sannsynligheten for eksponering av oppkonsentrerte gyteprodukter, egg og larver fra koraller. Mange arter av svamp gyter i vannsøylen i likhet med koraller. Tilsvarende eksponeringsmåte er dermed også en trussel for svamp. Den marginale is-sonen Den marginale issonen (MIS) er en betegnelse på området mellom åpent hav og heldekkende sjøis. Generelt er området svært dynamisk og variasjoner i iskonsentrasjoner kan endre seg på kort tid. Vind og havstrømmer i retning mot isdekket kan gi klart definerte kanter, mens vind og strøm i motsatt retning kan gjøre at MIS strekker seg over store områder med ulik grad av isdekke. MIS er et viktig næringsområde i Barentshavet. Isutbredelsen i Barentshavet påvirkes av lufttemperatur og mengden (m 3 /s og kjernetemperatur) av innstrømmende atlanterhavsvann. Smelting av is i sommerhalvåret gir et overflatelag av vann med høyere temperatur, lavere saltinnhold og mindre tetthet enn underliggende vannmasser. Det stabile overflatelaget er svært næringsrikt og utover våren, når ikke sollys lengre er en begrensende faktor, dannes det gode vekstvilkår og en massiv oppblomstring av planteplankton som igjen danner grunnlag for en næringskjede bestående av zooplankton, fisk, sjøfugl og marine pattedyr. MIS trekker seg nordover utover sommeren og det skjer en progressivt nordgående oppblomstring. Økosystemet rundt MIS er sentralt for alt liv i Barentshavet og et eventuelt oljesøl som påvirker området vil potensielt kunne få alvorlige konsekvenser for hele økosystemet. Den sesongvise maksimale isutbredelsen i Barentshavet er basert på statistikk fra er vist i Figur 0-1 til Figur 0-3. Det er viktig å understreke at isutbredelsen varierer i stor grad fra år til år, og også innad i en sesong. Områdene rundt brønnlokasjonen i Barentshavet er isfrie året rundt på grunn av innstrømming av varmt atlantisk vann (MI, 2012). Det er viktig å understreke at disse isdatatene ikke ligger grunn for oljedriftsmodelleringene, men er benyttet for å si noe om treffsannsynlighet av olje i isfylte områder. Detaljene for isdataene som er benyttet i oljedriftsmodelleringen er beskrevet i Kapittel 3, hvor det er benyttet dynamiske isdata for perioden Det finnes en rekke definisjoner av MIS med hensyn til iskonsentrasjoner, for eksempel %, % og % (hht://seaiceatlas.snap.uaf.edu/glossary). I miljørisikosammenheng anbefales det å bruke en definisjon av MIS som starter på 10 % isdekke (DNV GL, 2014). Dette er basert på Met.no sin definisjon av at iskonsentrasjoner under 10 % er å regne som åpent vann og at isdekke over 10 % vil påvirke eksponerings-scenarioene slik at man får en endring i sårbarhet sammenlignet med eksponering på åpent hav. D-49

187 JANUAR FEBRUAR MARS APRIL Figur 0-1 Kart over månedsvis midlere iskant for perioden for januar, februar, mars og april (MI, 2012). D-50

188 MAI JUNI JULI AUGUST Figur 0-2 Kart over månedsvis midlere iskant for perioden for mai, juni, juli og august (MI, 2012). D-51