Jonny Beyer Pollutant exposure and effects in fish related to the discharge of produced water in the North Sea oil industry NFR PROOF project 153898/S40 Project period: 2003-2006 IRIS - International Research Institute of Stavanger AS Project leader and contact - Jonny Beyer (Jonny.Beyer@IrisResearch.no) Other people directly involved Grete Jonsson, Rolf Sundt, Stig Westerlund, Bodil K. Larsen, Thierry Baussant, Ketil Dag Hylland, Knut-Erik Tollefsen, Lennart Balk, Halldora Skarphedinsdottir, Birgitta Liewenborg, Bjørn Munro Jenssen, Marco Mascini, Graziana Bagni, Serena Laschi, Emily Bulukin, Janina Barsiene, Admira Cavcic, Tone Ulland Stokke, Kjellaug Aarebrot Karlsen & Kåre B. Jørgensen IRIS Akvamiljø
Jonny Beyer NFR PROOF 153898/S40: Project overview Participant/contributing institutions: IRIS Marine Environment (project leader); Akvamiljø A/S; NIVA (Oslo); Dept. of Zoology, University of Trondheim; ITM laboratory Univ. of Stockholm; Dept. of Chemistry, Univ. of Florence, Italy; Inst. of Ecology, Vilnius University, Lithuania; Inst. of Marine Research (Bergen); University of Stavanger. Overall aim: To improve / validate a set of analytical methods for detection and monitoring of contaminant effects in fish with relation to discharges from the offshore oil and gas industry. Project work packages: WP-1: Fish exposures to alkylphenols, PAHs and produced water (making of study samples) WP-2: Determination of alkylphenol metabolites in fish bile (method development) WP-3: ICP-MS detection of PW metals in bile (method validation) WP-4: DNA-biosensor detection of bile genotoxicity (method development/validation) WP-5: Hepatic biomarkers of PW genotoxicity in fish (method development/optimisation) WP-6: Endocrine, embryonic and developmental effects of PW in fish (method testing) WP-7: PW effects on thyroid hormones, steroids and vitamin homeostasis (method testing) WP-8: Proteomics analysis of PW exposed fish (method testing) IRIS Akvamiljø
Jonny Beyer Example of project outcome Development of a method for detection of alkylphenol metabolites in fish bile 6 Use of the method as a tool for determining the exposure of produced water in fish 5.5 PW H 3 C OH CH 3 CH 3 Bile 5 4.5 4 3.5 O HO OH C OH HO H 3 C O O CH 3 Hydrolysis OH CH 3 H 3 C CH 3 CH Extraction 3 3 2.5 2 1.5 Control PW:1000 PW:200 AP4 - low AP4 - med AP4 - high AP - 9 Oil Oil+ Treatments Log - sum - eight - AP - metabol - ng/g With Control Dunnett's 0.05 MCCA O H 3 C CH 3 CH 3 Derivatization For HPLC-F Derivatization For GC-MS TMS O H 3 C CH 3 CH 3 Relevant (flux-oriented) Sensitive Selective Dose-responsive IRIS Akvamiljø
Miljørisiko PROOF prosjekt: Validation of methods and data for Environmental Risk Assessment off-shore Biomarkører integrert i et miljørisiko rammeverk IRIS & Akvamiljø (Steinar Sanni, Renee Bechmann m.fl.) & TNO (Mathijs Smit) Miljørisiko - prognostiske metoder Biomarkører - diagnostiske metoder Mål Oppnå et integrert system for miljørisiko beregninger og miljø overvåking muliggjøre forutsigelse av økosystemers helsetilstand som kan kontrollovervåkes
muliggjøre forutsigelse av økosystemers helsetilstand som kan kontrollovervåkes Forbindelse mellom miljørisiko og - overvåking Miljørisiko sannsynlighet / Miljøpåvirkningsfaktorer Risiko beregning (= prognose, forutsigelse) Overlevelses- / Reproduksjonsevne Laboratorie testing Felt måling (= diagnose, overvåking) Biomarkør signaler Hvordan konstrueres en biomarkør bro?
Nøkkelbegrep: Økosystem helsetilstand Hva karakteriserer et sunt økosystem? Økosystemets dyr, planter og mikroorganismer må gjennomgående ha en god helsetilstand Hvordan karakteriserer vi et sunt økosystem? Biomarkører gir signaler om eksponering til forurensende stoffer og gir grunnlag for en evaluering av de individuelle dyrenes helsetilstand Ved å måle helsetilstanden til et utvalg av arter som representerer forskjellige dyregrupper og fødetyper, kan vi bruke en indikasjonsbasert ( weight of evidence ) type tilnærming til å betrakte de økologiske konsekvensene av forurensingseksponeringer» Depledge & Galloway, Front Ecol Environ 2005; 3(5): 251-258.
Andel potensielt påvirkete arter Potetially affected fraction of of species Potetially affected fraction of species Tilnærmingsmåte: Sammenligne (statistisk) biomarkørrespons-fordelinger og fitness-ssder Artsfølsomhetsfordelinger for overlevelses - / reproduksjonsevne og biomarkørresponser 1 1 0.9 0.9 0.8 0.8 1 0.9 0.8 Alkaline DNA strandbrudd unwinding reponse Combined risk curve Alkaline Lysosomal Lysosomal unwinding stability stabilitet stability reponse response response Combined Overlevelses Combined risk risk risk - curve curve curve /reproduksjons- evne (=risikokurve) 0.7 0.7 0.7 0.6 0.6 0.5 0.5 0.5 0.6 0.5 Over terskelnivå 0.4 0.4 0.4 0.3 0.3 0.3 0.4 0.3 Under terskelnivå grenselinje terskelnivå 0.2 0.2 0.2 0.2 5% 0.1 0.1 0.1 0.1 0 0 0 1 10 100 1000 10000 1 1 10 10 100 100 1000 1000 10000 10000 10 100 1000 10000 Concentration Concentration Concentration THC THC THC THC Oljekonsentrasjon (mg total hydrokarbon pr. liter)
Potentially affected fraction of species Potentially affected fraction of species Biomarkørgruppe: DNA-skade 1 10.9 0.90.8 Shrimp - Goliat Sheepshead - North Shrimp Sea - Goliat oil 0.80.7 Sheepshead - North Sea oil Cod - Goliat 0.70.6 0.60.5 0.4 0.5 Cod - Statfjord Cod - Goliat B Cod - North Cod Sea - Statfjord oil B Scallop Cod - Goliat - North Sea oil 0.3 0.4 0.2 0.3 0.1 0.2 0 Shrimp - Statfjord Sea urchin - Statfjord Shrimp - Statfjord Mussel - Statfjord Sea urchin - Statfjord Scallop - Goliat Concentration THC Concentration THC DNA damage 0 0.1 Mussel 1 - Statfjord 10 100 1000 10000 5% level 1 10 100 1000 10000 Concentration THC DNA damage Combined risk curve
Ecological risk (PAF) 5. Biomarkør-bro: Sammenligning av biomarkørresponsnivåer og risikonivåer 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Fraction of biota with observed DNA damage (shrimp/mussel/sea urchin/cod/carp)
Miljørisiko - Biomarkører integrert i et miljørisiko rammeverk Konklusjoner Vi har konstruert broer som forbinder miljørisiko og biomarkører Disse kan uttrykke miljørisiko vha. biomarkører Dette gjør oss istand til å kontrollmåle akseptert miljørisiko vha. biomarkørmålinger i felt Videre trengs biomarkør- og fitness- målinger for produsert vann for flere arter for å bygge en tilstrekkelig robust BSD. (ca. 15 arter) som kan brukes for å karakterisere økosystemers helsetilstand
Muddy Waters; Blues for fisk og skjell eksponert for boreslam? Målsetningen var å finne ut om. 1.. eksponering for suspenderte boreslampartikler gir effekter på Torsk (larver og juvenile) Blåskjell (larver og voksne) Kamskjell (voksne) 2.. metaller akkumuleres i skjell og torsk som følge av eksponeringen
Eksponeringen Skjell eksponert for boreslam Kontrollskjell
Metaller i fordøyelseskjertel fra kamskjell Control Barytt Metallmiks 2000 Ba * mg/kg Ba Ba 1500 1000 500 * * * Stor økning i mengden barium i gjeller og fordøyelseskjertel fra blåskjell og kamskjell Litt økning i gjellene til torsk 0 0,5 2 20 0 1 2 3 4 6 mg/l brukt boreslam tallkode
mg/kg Cu Cu Control Control Barytt Metallmiks Metallmiks Barytt Metaller i fordøyelseskjertel fra kamskjell 60 50 40 30 20 10 Cu * * * * mg/kg Pb Pb 1.5 1.0 0.5 * Pb * * 0 0,5 2 20 mg/l brukt boreslam 0 1 2 3 4 6 tallkode 0.0 0,5 2 20 mg/l brukt boreslam 0 1 2 3 4 6 Mengden Cu, Zn, Cd and Pb økte også signifikant i noen vev i skjell og torsk, men kun i dyr eksponert for relativt høye konsentrasjoner av boreslampartikler (> 10 mg/l) tallkode
Metallene kan være utilgjengelige inni vevet og ikke gi skade, men modellering gjort av TNO (Mathijs Smit) konkluderer med at vi ikke kan utelukke metaller fra den totale risken av boreslamutslipp Vi har fått nytt prosjekt fra NFR der vi bl.a. vil se nærmere på dette
Boreslam (0.5 20 mg/l) førte til redusert filtreringseffektiviteten for kamskjell eksponert i 10 uker Prosent av algetetthet ved start Målingene er gjort i rent vann etter eksponeringen 100 80 60 40 Kontroll 0.5 mg/l brukt boreslam 2 mg/l brukt boreslam 20 mg/l brukt boreslam Metallmiks 23 mg/l Barytt 20 0 0 30 60 90 120 Tid (minutter) Vi skal sjekke om ilmenitt kan gi samme effekt og om de kommer seg etter en periode i rent vann
Kontroll 0.5 mg/l 2 mg/l 20 mg/l 23 mg/l Barytt 62 µg/l Metallmiks mg tørrvekt Boreslam 700 ga redusert vekst av kamskjell 600 500 400 300 25 Muske l * * * 20 15 10 Gonade * * 150 100 Fordøyelseskjertel * * 50 0 Brukt boreslam
Barytt skadet gjellene til torsk etter 3 ukers eksponering (ca 60 mg/l) Bilder: David Lowe, Plymouth Marine Lab, UK Aneurysms Utposninger på blodårene i gjellene Vi skal sjekke om torsken kan bli frisk igjen etter slik skade på
Spisetest for blåskjell larver 11 dager eksponering For brukt boreslam (1 og 4 mg/l) og barytt (8 mg/l) 1 dag uten mat Mater larvene med alger 1 times lunsj Fjerner algene og lar de hvile ett døgn Epi-fluorescens analyse av alger inni larvene for å se hvor effektivt de spiser og fordøyer maten Tomme mager Halvfull e mager Fulle mage r Bilder: Thierry Baussant
100 % 80 % Status etter 1 times spising: Tomme mager: 60 % Halvfulle mager: 40 % 20 % Fulle mager: 0 % Sultekontroll Kontroll 0.7 mg/l brukt mud 3.5 mg/l brukt mud 100 % Status etter 24 timers faste: 8 mg/l barytt 80 % 60 % 40 % 20 % 0 % Blåskjell larver eksponert for brukt boreslam Spiser mindre effektivt Fordøyer maten
The concentration levels in the lower 10 meters of the water column, resulting from the batch release of water based drilling mud. In the vicinity of around 50 meters from the release site, the concentrations can exceed 1000 mg/l. 500 meters from the spill site, the concentrations drop down to 10-50 mg/l. For continuous releases during drilling operations, concentrations of particles of mud and cuttings are lower. Figure/info provided by Mathijs Smit, TNO
Takk til PROOF for finansiering! Muddy Waters; Blues for fisk og skjell eksponert for boreslam? Ja Respons i kamskjell eksponert for 0.5 mg/l og effekter på mange parametere i flere arter ved 2 mg/l metaller akkumuleres i skjell og torsk eksponert for boreslam/barytt, men vi kan ikke si om metallene bidrar til effektene
Long-term effects on Arctic ecosystem from accidental discharges T. Baussant, A. Skadsheim, B.K. Larsen & S. Sanni IRIS & Akvamiljø L. Camus Akvaplan-Niva J. Berge Unis R. Krapp Univ. of Kiel www.rf.no
General objective Long term effects of oil drifting into ice in Arctic fauna from accidental discharges? www.rf.no
Ice fauna: the amphipod G. wilkitzkii Omnivorous Egg bearing females ( marsupium ) Specific behaviour 3-4 years life history Photo by Erling Svensen Exclusively related to ice Key species in the Arctic (can represent more than 90% of ice-related biomass), Important food for other higher trophic level organisms (e.g. polar cod) Photo by Rolf Gradinger University of Alaska Fairbanks www.rf.no
General overview of the project WP3 repeated WSF exposure effects food Larval stages Cooperation with PhD work on UV effects WP1- food chain-mediated effect versus WSF effect WP2- effects on reproduction cycle and link to short/medium term effects www.rf.no
Biomarker Responses response Pulsed repeated exposures 1 2 3 A WP3 repeated exposures Longer - lasting recovery response time when = Longer the lasting response animals have when been the exposed animals several have been exposed times? several times? B Faster - A more rapid recovery response time when = A the more rapid response animals have when been the exposed animals several have been exposed times? several times? C No recovery and building up = Increased - Increased response following following pulsed exposures? pulsed exposures? www.rf.no (illustration by R.K.Bechmann)
Synergy with ongoing NFR project 159176 ( phototoxicity in the Arctic ) Phototoxic effects of oil to the arctic ice amphipod G. wilkitzkii Project Leader: Bodil K. Larsen www.rf.no
et siste prosjekt... Proteom respons i torsk eksponert til produsert vann Ansvarlig: Odd Ketil Andersen Doktorgradsprosjekt Stpendiat: Mari Mæland For tiden pause i prosjektet Vil fortsette i høst Takk for oppmerksomheten! www.rf.no