Om kildeberegninger og bruk av tilførselsberegninger i tiltaksplaner - og hva er nødvendige ingredienser i en god tiltaksanalyse Håkon Borch, Bioforsk KLIF 23.11.2012 1
Tiltaksplaner hva gjør den god? modellering og verktøy presisjon, usikkerhet
Tiltaksanalyser skal besvare; Hva er Direktivets krav til miljømål? Er miljømålet riktig satt?realistisk?miljømål? Hva er dagens tilstand? Hva er avstanden mellom målet og den tilstand som er der i dag? Innen hvilke sektorer bør tiltak iverksettes? Og hva koster tiltaket? Hva er effekten av et tiltak? Håkon Borch. (HiT Nov 2011) Kost-effekt??? 3 Foto: Skarbøvik
Tiltaksanalyser En tiltaksanalyse er bare god hvis den er et omforent vertøy for alle parter kan gi troverdighet for at arbeidet nytter tillitsforholdet mellom oppdragsgiver og oppdragstaker er viktig Som forfatter av flere tiltaksplaner tillegges én noen ganger en allvitende rolle Det blir svært viktig å kommunisere usikkerhet. 4
Tiltaksanalyser En tiltaksanalyse er bare god hvis den kan brukes for å drive prosessen videre Inneholder en god porsjon folkeopplysning Er skrevet så den kan forstås av vanlige folk 5
Resipientenes avlastningsbehov Beregning av avlastningsbehov: Overvåkingens målte nivå av valgte parameter -Miljømål ->Naturlig bakgrunnsnivå x 3 (for elver) x2 (for sjøer) =Avlastningsbehov Avlastningsbehovet styrer tiltaksambisjonene Naturlig bakgrunnsnivå er en meget styrende nøkkelparameter! Allerede her starter vi ofte med en stor usikkerhet!! 6
Eksempel Engerbekken Nedbørfeltareal: 15,16 km2 Dekningsandel av marine sedimenter: 71,6% Leirdekningsgrad modellen; Beregnet konsentrasjon Tot-P referansetilstand (µg/l): 57 (48-65) Forvaltningssystemet sier 30µgP/l
Kilder, kvalitet og betydning for tiltaksanalysen Gud, gi meg sjelefred til å godta de tingene jeg ikke kan forandre, mot til å forandre de ting jeg kan endre, og visdom til å se forskjellen. Frans av Assisi Kilder Bakgrunnsavrenning Grad av presisjon næringsstoffavrenning Tildels høy presisjon på skog og fjellområder. Lavere på høybonitetsområder. Antakelig en del underestimering Tiltak i tiltaksanalyse Atmosfærisk deposisjon Høy (hvis en tar hensyn til geografisk variasjon) Nei Liten Tette flater / bebygde arealer Middels presisjon (ulike typer tette flater/bymiljøer). Få referansestudier Nei Fordrøyning, fangdammer Samferdselsarealer Relativt høy presisjon Saltbruk og fangdammer Betydning for sluttresultat Generelt liten, men tildels stor i nedbørfelt under marin grense Generelt liten, men kan i enkelte vassdrag ha stor betydning. Generelt liten, men lokalt kan enkelte resipienter bli kraftig berørt Kommunalt avløp Høy fra renseanlegg, lav fra ledningslekkasjer Ja Stor betydning, ikke minst kostnadsmessig. Stor biotilgjenglighet Spredt avløp God presisjon hvis inngangsdataene er gode. - Mange kommuner har lav presisjon på data Landbrukets arealavrenning Dyr på beite Husdyrgjødsel Ja Ofte stor betydning. Stor biotilgjenglighet Lav presisjon med stor klimaeffekt Ja Oftest meget stor, Moderat biotilgjenglighet Lav presisjon variasjon i husdyrtetthet er svært avgjørende Middels presisjon da variasjon forårsaket av husdyrtetthet er svært avgjørende Forskriftene regulerer - lite tiltaksrom. Oftest relativt moderat. Stor betydning i intensivområder (eks.jæren). Stor biotilgjenglighet Stor betydning med lite handlingsrom. Stor biotilgjenglighet P-AL Tildels høy presisjon Moderat betydning - langt tidsperpsektiv 8
Modellering Modeller og datamaskiner muliggjør i tillegg: Behandling av store datamengder Simulering av framtidig utvikling Simulering av inngrep og tiltak ( ting som ikke har skjedd ) 9
Modeller enkle og komplekse Modell: kunnskap om et bestemt problem innpakket i et dataprogram (Bakken og Borch, 2011) Trofi-status FOSRES (Berge, 1987) 10
11
Visning av usikkerhet i modeller innen værvarsling Forståelse av usikkerheter i modeller er veldig viktig Altså; 20 % sannsynlighet for at temperaturen faller utenfor båndene! (www.yr.no) 12
Datagrunnlaget Variabilitet i nitrat-n konsentrasjon i et landbruksdominert nedbørfelt (Høyjord Ås) 0ktober 6-9, 1995 (Vagstad, Deelstra and Eggestad)
Daglig målinger: NVE 2001-2004 (Skarbøvik, Stålnacke et al. Manuskript) Høyeste verdi 325 mg/l
Vannføringen varierer mye mellom år -> stor variasjon Snitt for hele perioden 15
Årsvariasjoner er viktig Kilde JOVA 16
Årsvariasjoner er viktig Kilde: JOVA 17
Effekter av vegetasjon (C-faktor) vs. økende risiko for jordtap basert på jordtyper, hellning mm. Punktene representerer alle nordiske studier på temaet. Grafen viser modellen som brukes i Agricat-P 18
Eksempel fra Agricat-P bruk av slike data 19
Modeller til forvaltningens eget bruk Modell Problemtype Hva gjør den? EU VD-oppgave TEOTIL Eutrofi/partikler Summerer utslipp/avrenning Karakterisering/ (tiltak) WEBGIS avrenning Eutrofi/partikler - landbruksdrift Partikkeltap til vann (USLE basert) Karakterisering/ (tiltak) WEBGIS avløp Eutrofi spredt avløp P / N / TOC tap til vann Karakterisering/ Tiltak FOSRES Eutrofi Angir tålegrenser (P / Kl-a) i innsjø Ikke ferdig.. Tilstand Indikativ HYMO-modell (svensk) * Regulerte vassdrag Angir tilstand utfra belastning Karakterisering/ (tiltak) IHA-indekser Regulerte vassdrag Hydrologisk beregning av økosystemparametre * Utviklingsarbeid nødvendig Karakterisering/ tilstand 20
Bestillingsmodeller Modell Problemtype Hva gjør den? EU VD-oppgave AGRICAT Eutrofi/ P/ Partikler Beregner tap av P og partikkler til vassdrag Tiltaksplaner INCA-N/P Eutrofiarealbruk/landbruk Tap av N/P fra nedbørfelt Tilstand/tiltak MyLake Eutrofi Limnologimodell for flere parametre Habitat modeller Regulerte vassdrag Habitatkvalitet i elver/(innsjøer) Magic Forsuring Beregner jord- og vannkjemi (tåelgrenser, ph) DHI-modeller Forurensning Beregner vannføring/- kvalitet Karakterisering/ tilstand Karakterisering/ tilstand/tiltak Karakterisering/ tilstand/tiltak Tilstand/tiltak Og en god del andre se mer info i rapport/vannportalen 21
Noen modeller for tilførselsberegninger Bioforsk leverer Trendanalyser og stofftransportanalyser AGRICAT WEBGIS Avrenning Fosforindeks (rangering på gårdsnivå) WEBGIS Avløp SWAT 22
WEBGIS avløp 23
Kildedata i AGRICAT Jordsmonnskart EHP fra USLE beregning Tekstur parameter (Helling) (Planering) I et GIS-program legges inn: Nedbørfeltgrenser Faktisk drift der det er kjent Vassdragsbuffer Vegetasjonssoner Vegetasjonssone-nedbørfelt Fangdamareal Fangdam-nedbørfeltareal Målte P-AL verdier Landbruksregisteret Data om produksjonstilskudd og miljørettede tilskudd Jorddatabanken P-AL analyser fra de siste 7 år 24
25
26
Fosforindeks 27
En palett av tiltak i landbruket endret jordarbeiding endret produksjon (høstkorn) fangdammer m/u filter vegetasjonssoner grasdekte vannveger hydrotekniske utbedringer kumdammer redusere tråkkskader kantsoneskjøtsel Ikke alle tiltak kan effektberegnes og modelleres gjødselbruk (P-AL) gjødslingsfrie soner tette gjødsellagre andre punktkilder spredearealkrav spredetidspunkt endret produksjon håndtering av planterester Noen tiltakseffekter har
Rangering av tiltakenes kostnadseffektivitet
Mye penger brukes på tiltak - hjelper det? Forståelse av usikkerheter i modeller er veldig viktig Variasjonen i datasettet modellen er bygd på kan være stor. Resultat er at modellens samlede R (forklaringskraft) blir svak Nye faktorer kan dukke opp (eksempel endret klima) Dess større tidshorisont en skal modellere mot dess større usikkerhet 30
Eksempel vinterepisode (Øygarden, 2000) 30. januar Avrenning: 25 mm Jordtap: 2 kg ha - 1 31. januar Avrenning: 77 mm Jordtap: 3 050 kg ha -1
Kalibrering på Skuterud JOVA felt «Reasonable fit on an annual basis» AGRICAT underestimerer antakelig i år med høy nedbør Year Deviation 2002-2003 14,7 % 2003-2004 12,4 % 2004-2005 -5,0 % 2005-2006 -7,3 % 2006-2007 -21,9 % 2007-2008 -17,7 % Average -4,1 %
Når vi klassegrensene/miljømålet? Modeller er verktøy hvor «datakvalitet» betyr mye shit in -> shit out Episoder kan forsinke effektene med flere år eksempel Morsaflom i 2000 Varig endret klima kan endre rammebetingelsene slik at regnestykket ikke lenger er gyldig eksempel økt nedbør kan starte aktive ravineringsprosesse 33
Når vi klassegrensene/miljømålet hvis vi følger tiltaksplanene? Fint at tiltaksplanene skal rulleres hvert 6 år for å justere inn data og ta i bruk forbedringer i modelleringer Forhåpentligvis overdriver ikke tiltaksplanene behovet bedre med for lite enn for mye. Fremtiden vil vise svaret den som lever får se... Det er ikke nødvendigvis en dårlig plan hvis den ikke treffer helt. Viktigst at den er grunnlag for en god prosess. 34