Miljørisiko- og beredskapsanalyse for Kvalross

Transcription

Miljørisiko - og beredskapsanalyse
Brønn 7224/2 (Kvalross) i PL 611
Wintershall Norge AS
Akvaplan-niva AS Rapport nr. 7515.01
Akvaplan-niva AS
Rådgivningog forskninginnenmiljø og akvakultur
Org.nr.: NO 937375158MVA
Framsenteret
9296Tromsø
Norge
Akvaplan-niva AS
SensitiveEnvironmentsDecisionSupportGroup
Idrettsveien6
1400Ski
Norge
Tlf: +47 92804193/+47 91372252
Akvaplan-niva (APN) er et forskningsbasertselskapsomlevererkunnskapog råd
om miljø og havbruk.Selskapetkombinererforskning,beslutningsstøtte
og
tekniskinnovasjontil praktiskeog kostnadseffektiveløsningerfor bedrifter,
myndigheterog andrekunderverdenover.
SensitiveEnvironmentsDecisionSupportGroup(SensE)er engruppeinnen
Akvaplan-niva AS. SensElevererenrekketjenesterrelaterttil miljørisiko og
oljevernberedskap
for petroleumsoperasjoner
og aktiviteteri sensitive marine
områder.
Vår serviceporteføljeinkluderermiljøovervåkingsundersøkelser,
konsekvens
utredningerog risikovurderinger,beslutningsstøtte
for petroleumsvirksomhet,
arktiskmiljøforskning,akvakulturdesignog -ledelse,FoU pånyeoppdrettsarterog enrekkeakkreditertemiljømessige,tekniskeog analytisketjenester.
SensEfokusererpåkvalitet og kompetansei gjennomføringenav analyserog
arbeiderog samarbeidertett medoppdragsgiveri prosessen,
for å sikregod
involveringog utarbeidelseav analysermedhøykvalitet.
Verktøyetwww.senseweb.no
er enpresentasjonsportal
for visningav fullstendige
resultaterfra miljørisikoanalysergjennomførtav Akvaplan-niva AS vedSensE.
Tjenestener åpenfor alle i høringsperiodenfor analysenog tilgjengelig
kontinuerligfor oppdragsgiver.
www.akvaplan-niva.no
Forsidebilde:Sildemåke(Larus fuscus)
www.akvaplan-niva.no
www.senseweb.no
(Foto: Cathrine Stephansen, Akvaplan-niva AS)
Alle foto er CopyrightCathrine Stephansen/Geir Morten Skeie.
Miljørisiko- og beredskapsanalyse – Brønn 7224/2 (Kvalross) i PL 611
2
Rapporttittel:
Miljørisiko- og beredskapsanalyse. Brønn 7224/2 (Kvalross) i PL 611
Forfatter(e):
Tom Sørnes
Cathrine Stephansen
Geir Morten Skeie
Akvaplan-niva rapport nr.: 7515.01
Kunde: Wintershall Norge AS
Oppdragsgivers referanse: Helena Maciel Galli
Dato: 09.07.2015
Antall sider: 117
Distribusjon: Oppdragsgiver
Oppsummering:
Det er gjennomført en miljørisiko- og beredskapsanalyse for letebrønn 7224/2 (Kvalross). Utstrømningsratene er moderat høye og frekvensen som for en standard
letebrønn.
Miljørisikoen i analyseperioden er lav for naturressurser i åpent hav og kystnært. Maksimalt utslag for sjøfugl i åpent hav er i underkant av 10 % av akseptkriteriet i
skadekategori Moderat (polarlomvi i Barentshavet). Maksimalt utslag for sjøfugl kystnært er i underkant av 1 % av akseptkriteriet i skadekategori Alvorlig (lunde).
En ytelse tilsvarende 3 av NOFOs havgående systemer vil dekke operatørens ytelseskrav til beredskap mot akutt forurensning i åpent hav i den aktuelle analyseperioden.
Pga. lange drivtider til land (minste drivtid er >20 døgn) stilles det ingen spesifikke krav til ytelser for beredskapen kystnært, men ressursbehovet er godt innenfor
NOFOs kapasiteter i regionen.
Prosjektleder:
Kvalitetskontroll:
Tom Sørnes
Cathrine Stephansen
© 2015 Akvaplan-niva AS. This report may only be copied as a whole. Copying and use of results by Client is permitted according to Contract between the Client and Akvaplanniva AS. For others than Client, copying of part of this report (sections of text, illustrations, tables, conclusions, etc.) and/or reproduction in other ways,
is only permitted with written consent from Akvaplan-niva AS and the Client and may only be used in the context for which permission was given.
This report was prepared using a landscape format for easier screen reading and reduced printing. Please consider the environment before you print.
3.3.1
Sjøfuglog marinepattedyr................................
...........................
20
Innhold
3.3.2
Kysthabitater................................
................................
................20
1
3.3.3
Fisk................................
................................
...............................
20
2
Innledning................................
................................
................................
.... 10
1.1
Tilnærmingtil miljørisikoanalyse................................
........................10
3.3.4
Polarfronten................................
................................
..................21
1.2
Regelverk................................
................................
.............................
10
3.3.5
Iskant(MarginalIce Zone,MIZ) ................................
.................21
1.3
WINO sinemiljøkrav og akseptkriterierfor denneaktiviteten...........10
3.3.6
BjørnøyaNaturreservat................................
................................
21
1.4
Ytelseskravfor oljevernberedskap
................................
......................11
3.4
Miljøsonerog miljøbeskrivelse................................
............................
21
Aktiviteten, reservoarforhold,brønndesignog hendelser............................
12
3.5
Beredskapsanalyse
................................
................................
...............22
2.1
Aktivitetsbeskrivelse................................
................................
...........12
3.5.1
Beregningav systembehov
................................
...........................
22
2.2
Bore- og analyseperiode
................................
................................
......12
3.5.2
Risikoreduksjonsomfølgeav effekt av beredskap
......................22
2.3
Forholdenei reservoaret................................
................................
......13
2.4
Definertefare- og ulykkeshendelser
................................
....................13
4.1
Strømforholdog frontsystemer................................
............................
23
2.5
Risikoreduserende
tiltak ................................
................................
......13
4.2
Polarfronten................................
................................
..........................
24
4.3
Sjøisog iskant................................
................................
......................25
Miljøbeskrivelse................................
................................
...........................
23
2.5.1
Brønndesign................................
................................
.................13
2.5.2
Boring av avlastningsbrønn
................................
.........................14
4.3.1
Utbredelseog tetthetav sjøis................................
.......................
25
2.6
Utstrømningsraterog -varigheter................................
.........................14
4.3.2
Avstandertil iskanten................................
................................
...26
2.7
Oljensegenskaper
................................
................................
................15
4.3.3
Økosystemeti iskanten................................
................................
26
2.8
Brønnspesifikkutblåsningsfrekvens
................................
....................15
4.4
Klimatiskeforhold ................................
................................
...............27
2.8.1
Frekvens................................
................................
.......................15
4.4.1
Vanntemperatur
................................
................................
............27
2.8.2
Brønnspesifikkutblåsningsfrekvens
................................
............15
4.4.2
Lufttemperatur................................
................................
..............27
Oppsummeringav nøkkelparametere
................................
..................16
4.4.3
Lysforhold................................
................................
....................28
Metoderog analysekonsept
................................
................................
.........17
4.4.4
Vindforhold................................
................................
..................28
2.9
3
4
3.1
Miljørisiko i brønnplanlegging
................................
............................
17
4.4.5
Bølgeforhold................................
................................
................29
3.2
Oljedriftssimuleringer................................
................................
..........17
4.4.6
Vind, bølgerog effektivitet................................
..........................
29
3.3
Analyseav miljørisiko – Skadebasert
analyse................................
..... 19
4.4.7
Forventetsystemeffektivitet................................
.........................
30
4
4.5
Sårbarhetsperioder ............................................................................... 30
4.14.2
Marine pattedyr ............................................................................ 58
4.6
Miljøsoner............................................................................................ 30
4.14.3
Sårbare kysthabitater .................................................................... 58
4.7
Sjøfugl ................................................................................................. 33
4.14.4
Fiskeressurser ............................................................................... 58
4.7.1
Pelagiske dykkere ........................................................................ 33
5
Resultater av oljedriftsanalyser .................................................................... 59
4.7.2
Pelagisk overflatebeitende sjøfugl ............................................... 35
5.1
Influensområder ................................................................................... 59
4.7.3
Kystbundne dykkere .................................................................... 37
5.2
Influensområder ved forskyvning i boreperioden ................................ 62
4.7.4
Kystbundne overflatebeitende ..................................................... 40
4.7.5
Marint tilknyttede vadere ............................................................. 42
5.3
Strandingsstatistikk og konfliktpotensial for kysthabitater og
strandruter ........................................................................................................ 64
Marine pattedyr.................................................................................... 43
5.4
Strandingsstatistikk ved forskyvning i boreperioden ........................... 67
4.8.1
Havert (gråsel) (Halichoerus grypus) .......................................... 44
5.5
Olje i området definert som Bjørnøya Naturreservat ........................... 67
4.8.2
Steinkobbe (Phoca vitulina) ......................................................... 45
5.6
Olje i områder med havis ..................................................................... 69
4.8.3
Grønlandssel (Phoca groenlandica) ............................................. 45
5.7
Olje i området definert som Polarfronten ............................................. 72
4.8.4
Ringsel (Phoca hispida) ............................................................... 46
4.8.5
Klappmyss (Cystophora cristata) ................................................. 46
6.1
Trinn 1 miljørisikoanalyse av fisk........................................................ 74
4.8.6
Storkobbe (Erignatus barbatus) ................................................... 46
6.2
Skadebasert miljørisikoanalyse ............................................................ 75
4.8.7
Hvalross (Odobenus rosmarus).................................................... 47
6.2.1
Miljørisiko for sjøfugl .................................................................. 75
4.8.8
Isbjørn (Ursus maritimus) ............................................................ 47
6.2.2
Miljørisiko for marine pattedyr .................................................... 81
4.8.9
Oter (Lutra lutra).......................................................................... 48
6.2.3
Miljørisiko for strandressurser ..................................................... 81
4.8.10
Hvaler .......................................................................................... 49
6.3
Miljørisiko ved forskyvning i boreperioden......................................... 82
4.9
Fiskeressurser ...................................................................................... 52
6.4
Overlappsanalyser ................................................................................ 89
4.10
Sårbare kysthabitater ........................................................................... 53
4.8
4.10.1
Sensitivitetsindeks ....................................................................... 53
4.10.2
Kysttyper i analyseområdet ......................................................... 54
6
7
Resultater av analyse av miljørisiko............................................................. 74
6.4.1
Marine pattedyr ............................................................................ 89
6.4.2
Bjørnøya Naturreservat ................................................................ 90
Beredskapsanalyse ....................................................................................... 93
4.11
Koraller og annen bunnfauna............................................................... 55
7.1
Innledning ............................................................................................ 93
4.12
Høyt miljøprioriterte lokaliteter ........................................................... 55
7.2
Tilgjengelige beredskapsressurser........................................................ 93
4.13
Bjørnøya naturreservat ........................................................................ 56
7.2.1
Stående beredskap ........................................................................ 93
4.14
Ressursdata til miljørisikoanalysen ..................................................... 58
7.2.2
Landbaserte baser ......................................................................... 94
7.2.3
Beredskapsnivå ............................................................................ 94
4.14.1
Sjøfugl ......................................................................................... 58
5
7.3
Beredskapsmessige
utfordringervedaktiviteten................................
. 95
7.9
7.4
Brønnspesifikkeutstrømningsrater
somgrunnlagfor dimensjonering95
8
Referanser................................
................................
................................
..105
7.5
Behovfor og virkning av havgåendeberedskap
................................
.. 95
9
Vedlegg1. Liste overVØK til MIRA-analyse................................
..........107
7.5.1
Effektivitet og kapasitet................................
...............................
95
7.5.2
Emulsjonsmengder
vedulike værforhold................................
.... 96
10.1
Formelfor beregningav miljørisiko ................................
..................110
7.5.3
Virkning vedulike værforhold................................
....................97
10.2
Effekt- og skadenøklerfor sjøfuglog marinepattedyr......................110
7.5.4
Beredskapsbehov
i åpenthavgjennomåret................................
. 97
10.3
Effekt- og skadenøklerfor kysthabitater................................
............112
Løsningerfor å møteytelseskravene
................................
...................99
10.4
Miljørisikoberegningfor fisk ................................
.............................
112
7.6
7.6.1
10
Effekt av beredskappåmiljørisiko................................
.....................103
Tiltaksalternativer................................
................................
........99
7.7
Oppsummeringog anbefaltberedskapsløsning
................................
... 99
7.8
Forslagtil beredskapsstrategier
i ulike miljøsoner............................
101
Vedlegg2. Utdypendemetodebeskrivelse,
effektog skadenøk
ler .......110
11
Vedlegg3. Anvendelseav støtteinformasjonpåinternett......................114
11.1
Fullstendigeresultater– alle arter................................
......................114
11.1.1
Bestandstapi intervaller................................
.............................
115
7.8.1
Åpenthav................................
................................
...................101
11.1.2
Miljørisiko i konsekvenskategorier
................................
............115
7.8.2
Kystnært................................
................................
.....................101
11.1.3
Utbredelseskart
................................
................................
...........116
7.8.3
Fokusområderfor havog kyst................................
...................101
11.1.4
Influensområder................................
................................
.........116
7.8.4
Strandog utvalgteområder................................
........................103
6
Forord
WintershallNorgeAS (WINO) planleggerå borebrønn7224/2(Kvalross) i PL
611i Barentshavetvinteren2015/2016.
Formåletmedenmiljørettetrisiko- og beredskapsanalyse
er:
Gi operatørenkunnskaptil å styremiljørisiko i prosjektet:WINO harsommål å
minimereeffektenav operasjonerpåmiljøet, væreproaktiveift. å håndtererisiko
for uønskedehendelser,samtkontinuerligå forbedresin ytelseinnenHMSK. Til
detteer miljørisikoanalyseret verktøyfor aktivt å styreog reduseremiljørisiko.
Miljørisikoanalysener gjennomførtav Akvaplan-niva iht. MIRA -metoden(OLF,
2007).Dennemetodenbenyttesav norskeoperatørselskaper
for å beregnerisiko
for miljøet knyttettil størrehendelsersomfører til oljeutslipp.Dendekkerikke
andretyperutslipp(somf.eks.kjemikalier)og er hellerikke godtegnetfor å
beregnekonsekven
s og risiko fra mindreutslipp.
En miljørisikoanalyseskalblantannetgi svarpåom WINO sineakseptkriterier
møtes,og vil bli brukt til viderebeslutningsstøtte.
Beredskapsanalysen
er utført etterStatoilsin metode(Statoil,2013), innenfor
rammenefor Norskolje og gasssin oppdaterteveiledningfor miljørettet
beredskapsanalyse
(NOROG,2013).
Miljørisiko - og beredskapsanalyser
er forskriftspålagteanalyser:WINO vil
dokumentereoverfornorskemiljømyndigheter hvilken miljørisiko somer
forbundetmedboringenav brønn7224/2(Kvalross), samthvilke
beredskapsbehov
somer knyttettil aktiviteten.
Dennedokumentasjonen
skalogsåkunnefremleggesfor andreoffentlige
instanserog høringsinstanser
i enoffentlig høringsprosess.
Dimensjonereberedskap:Beredskapsanalysen
skalbeskrivegrunnlaget for å
dimensjonereenoljevernberedskap
for brønnensomtilfredsstillerde
ytelseskrav
eneoperatørenharformulert.
Analysendannergrunnlaget for oljevernberedskapsplanen.
7
Summary
An Environmental Risk and Contingency Analysis (ERACA) has been carried
out for the exploration well 7224/2 (Kvalross) in PL 611 in the Barents Sea.
Planned spud for the well is in November 2015, and the geographical location
72° 46' 33.06" N, 24° 23' 58,33" E. The nearest distance to shore is 183 km
(Nordkapp in Finnmark).
7224/2 Kvalross. The environmental risk for these species was analysed in a
stage 1 environmental risk assessment (Stage 1 ERA).
The Stage 1 ERA showed a limited overlap between the spawning grounds and
the areas with total THC concentrations exceeding 50 ppb, which is conservatively set as the threshold limit for toxicity. The environmental risk to fish
resources is therefore considered low.
The ERACA was carried out using Norwegian industry standard methodology
and oil drift input data from the OSCAR model (MEMW 6.2). The oil drift
simulations were carried out using Realgrunnen as a reference oil and cover the
whole year.
All sea bird species for which there are data sets in the SEAPOP programme have
been analysed in a damage based MIRA method ERA (OLF, 2007).
The environmental risk to sea birds in coastal areas was very low, the highest risk
being less than 1 % of Wintershall’s acceptance criterion in the damage category
Serious for Atlantic Puffin (Fratercula arctica).
The primary analysis period for the ERACA is from November through June. In
addition, to ensure that the assessment is valid also for any changes in spud date,
relevant results are included also for three additional analysis periods, given a
delay in spud by 3, 6 or 9 months, respectively.
In open sea, Brünnich’s guillemot (Uria lomvia) gave the highest environmental
risk in the drilling period, at less than 10 % of the acceptance criterion in the
damage category Moderate.
The oil drift simulations were carried out using a full rates-duration matrix, with
grouped rates for both surface and subsea blowouts, in total 30 combinations (ie.
10 rates and 3 durations). The weighted rate for surface releases is 2020 Sm3/day
and for subsea releases 1822 Sm3/day. In total, 117452 oil drift simulations were
carried out.
The MIRA damage based ERA also included grey seal (Halichoerus grypus) and
harbour seal (Phoca vitulina), for which there are suitable data sets available. The
calculated risk to seal species for this activity was negligible.
When the frequencies of the scenarios are included, the probability of shoreline
oiling (in November through June) is 0,1 %. The maximum amount of beached
oil calculated is 85 760 tonnes emulsion and the absolute shortest drift time to
shore is 10,8 days. There are no 95 percentile values.
For other marine mammals, where data suitable for quantitative environmental
risk assessments are not available, a GIS overlap analysis was carried out. The
environmental risk to these marine mammals was considered low.
Realgrunnen forms emulsions with a maximum water content of 70 %, both for
winter and summer conditions. The emulsion has a relatively long degradation
time at low wind speeds. At winter temperatures and 5 m/s wind, 58 % of the oil
is left after 5 days.
For well 7224/2, mechanical recovery is considered to be the main strategy for oil
spill combat. A capacity corresponding to 3 NOFO systems is required in barriers
1 and 2. Based on the location of Norwegian oil spill response resources, the best
achievable response time for the first system is 12 hours, and the full barriers 1
and 2 can be established within 41 hours.
The dispersability of the oil is characterized as "reduced chemical dispersability"
to "low chemical dispersability" after only a short initial period, where it is
characterized as "chemically dispersible".
Given the very low probability for shoreline oiling, pre-planning oil spill
response operations in coastal waters is considered not necessary.
The activity period coincides with the spawning period of some important fish
stocks, and several species have spawning areas within the influence area of well
Further requirements, also including detection and monitoring, as well as
contingency preparation issues, are described in the ERACA.
8
Forkortelser og definisjoner
ALARP
As Low As Reasonably Practicable
OR
Oil Recovery
BOP
Blowout Preventer
OSCAR
GIS
Geographic Information System
Grid
Rutenett som brukes i GIS
Oil Spill Contingency And Response
Model (SINTEFs modell for
oljedriftssimuleringer)
Influensområde
Områder med mer enn 5 %
sannsynlighet for treff av mer enn 1
tonn olje i en 10x10 km rute
PL
Produksjonslisens
Ptil
Petroleumstilsynet. www.ptil.no/
JNCC
Joint Nature Conservation
Committee. www.jncc.gov.uk
SFT
Statens forurensningstilsyn (nå
Miljødirektoratet)
KLIF
Klima- og forurensningsdirektoratet
(tidligere SFT, nå Miljødirektoratet).
www.miljodirektoratet.no
SEAPOP
NINAs program for overvåking og
kartlegging av sjøfugl.
www.seapop.no/
MIRA
Miljørettet risikoanalyse
SINTEF
www.sintef.no/
MIRABA
Miljørettet risiko- og
beredskapsanalyse
THC
Total Hydrocarbon (Totalt
hydrokarbon)
MOB
Modell for prioritering av områder for
beskyttelse mot oljeforurensning
TD
Total Depth (Total dybde)
TFO
Tildeling i forhåndsdefinerte områder
MRDB
Marin Ressurs Data Base
TVD
NCS
Norwegian Continental Shelf (Norsk
kontinentalsokkel)
Total Vertical Depth (Totalt vertikalt
dyp)
ULB
NINA
Norsk Institutt for Naturforskning.
www.nina.no/
Utredning av Lofoten Barentshavsområdet
VØK
Verdsatt økosystemkomponent
NOFO
Norsk Oljevernforening for
Operatørselskap. www.nofo.no/
OD
Oljedirektoratet. www.npd.no/
OLF
Norsk Olje og Gass.
www.norskoljeoggass.no
9
1 Innledning
1.1 Tilnærming til miljørisikoanalyse
1.3 WINO sine miljøkrav og akseptkriterier for denne
aktiviteten
Miljørisikoanalysen gjennomføres på en transparent og etterprøvbar måte.
For brønn 7224/2 er det gjennomført en full miljørisiko- og beredskapsanalyse,
basert på oljedriftsanalyser med referanseolje som operatøren mener best
representerer den forventede fluidsammensetningen.
Den enkelte operatør skal ta stilling til hvilken risiko som ansees å være
akseptabel for sin aktivitet og hvilken sannsynlighet som aksepteres for
miljøskade i ulike alvorlighetskategorier.
Miljørisikoanalysen er gjennomført for alle arter av sjøfugl som er registrert i
SEAPOP sin database, på de arter av marine pattedyr som er egnet for
kvantitative analyser, for strand og for utvalgte arter av fisk.
I Norsk olje og gass sin veiledning for miljørisikoanalyser (OLF, 2007) er det gitt
et eksempel på hvordan den forventede restitusjonstiden etter en miljøskade kan
benyttes som grunnlag for akseptkriterier. Prinsippet som benyttes i eksempelet
sier at restitusjonstiden skal være ubetydelig i forhold til forventet frekvens av
hendelser som fører til miljøskade. Dermed aksepteres lavere sannsynlighet for
hendelser som kan føre til miljøskade i de høyere konsekvenskategoriene. Det
foreligger også eksempler på akseptkriterier i hver skadekategori for spesifikke
enkeltoperasjoner (pr. operasjon), installasjoner (pr. år) og felt (pr. år).
Samtlige resultater fra oljedriftsberegningene (alle rater og varigheter) analyseres
for alle disse artene, noe som gir et omfattende resultatsett. For sjøfugl er det
analysert med nye, tilrettelagte data.
1.2 Regelverk
WINO har vurdert dette eksempelet på akseptkriterier, som også benyttes av
andre operatører for tilsvarende virksomhet på NCS, og har besluttet at de
operasjonsspesifikke akseptkriteriene vil være i tråd med selskapets miljømål for
denne boringen.
HMS-regelverket for norsk sokkel, landanlegg og Svalbard skal bidra til at
petroleumssektoren i Norge blir verdensledende på HMS-området. I
underliggende forskrifter beskrives krav til miljørettede risiko- og
beredskapsanalyser for akutt oljeforurensning.
Dersom miljørisikoen viser seg å overstige akseptkriteriet, regner WINO den som
miljømessig uakseptabel, og risikoreduserende tiltak skal gjennomføres. Selv om
miljørisikoen ikke overstiger akseptkriteriet skal miljørisiko reduseres etter
ALARP-prinsippet, med hovedfokus på tiltak som reduserer sannsynligheten for
hendelse. I MIRA-metoden benyttes et ALARP-område som grense for når
risikoreduserende tiltak bør vurderes, og selskapet skal selv ta stilling til hvor høy
andel av akseptkriteriet som utgjør ALARP-området. Det er vanlig å benytte
50 % av akseptkriteriet.
Spesielt relevante deler er:

Styringsforskriftens § 16, som blant annet beskriver krav til analyser,
kriterier for oppdatering og sammenheng mellom analyser.

Styringsforskriftens § 17, om risikoanalyser og beredskapsanalyser.
(Endret pr. 1.1.2014).

Rammeforskriftens § 11 om prinsipper for risikoreduksjon og § 48 om
plikten til å overvåke og fjernmåle det ytre miljøet, samt § 20 om
samordning av beredskap til havs og § 21 om samarbeid om beredskap.

Aktivitetsforskriftens kapittel 10 om overvåkning av det ytre miljøet,
som også omhandler overvåkning relevant for akutte utslipp. Videre
Aktivitetsforskriftens kapittel 13 om beredskap.
10
Tabell2 Ytelseskravtil oljevernberedskap
for Kvalross.
Tabell1 WINOsineakseptkriterierfor aktiviteten.
Konsekvenskategori
Element
Betegnelse
Mindre
Moderat
Betydelig
Alvorlig
Varighet av
miljøskade
0,1-1 år (1)
1-3 år (3)
3-10 år (10)
> 10 år (20)
Operasjonsspesifikt
akseptkriterium (pr.
operasjon)
1,25 x 10
-3
4,25 x 10
-4
1,25 x 10
-4
6,25 x 10
-5
Deteksjon
Relevant
for
Barriere 0
Dimensjonerende
hendelse
Dimensjonerende
rate
Omfang av
respons
Inngangsdata
Inngangsdata
Alle
barrierer
1.4 Ytelseskrav for oljevernberedskap
Det er etablertytelseskravfor oljevernberedskap
for Kvalrosssomangitt i Tabell
2 nedenfor.Dissedannergrunnlagfor gjennomføringav beredskapsanalyse
n.
Krav
Innen 3 timer
Tap av brønnkontroll
Vektet strømningsrate
Tilstrekkelig kapasitet i hver barriere, definert slik:
Åpent hav: Emulsjonsmengden som følger av vektet rate
Kystnært: 95-prosentil av største strandede mengde
emulsjon, hensyntatt effekten av beredskap i de
foregående barrierer
Avhengig av miljørisiko og kost/nytte-vurderinger
Responstid for
første system
Barriere 1
Responstid for full
barriere
Responstid
kystnært
Barriere 1
og 2
Barriere 3
og 4
Så raskt som mulig fra normal plassering, med mindre
miljørisikoanalysen tilsier raskere responstid
95-prosentil av minste drivtid til land
Kartlegging
Alle
barrierer
Effektiv kartlegging av forurensningen, uavhengig av sikt
og lysforhold
11
2 Aktiviteten, reservoarforhold, brønndesign og hendelser
2.1 Aktivitetsbeskrivelse
WINO planlegger å bore brønn 7224/2 (Kvalross) i produksjonslisens (PL) 611
på den norske kontinentalsokkelen vinteren 2015/2016.
Lisensen er lokalisert sør i Barentshavet. Brønnen har posisjon 72° 46' 33.06" N,
24° 23' 58,33" Ø. Den ligger omlag 156 km nordøst for Goliat, 169 km nordøst
for Snøhvit og 183 km nordvest for Nordkapp, som er nærmeste fastland.
Vanndypet på lokasjon er 413 m.
Figur 2 Lokalisering av WINO sin letebrønn Kvalross i PL 611, samt lokalisering av
omkringliggende felt og funn.
2.2 Bore- og analyseperiode
Tidligste borestart er primo november 2015. Aktiviteten har en estimert varighet
på 160 dager (gitt funn). Dette gir en bore-/aktivitetsperiode fra november til
april.
Analyseperioden for miljørisiko beregnes fra det tidspunkt potensielt oljeførende
lag penetreres, normalt 2-4 uker etter borestart, men uten oppdeling av måneder.
Analyseperioden omfatter også lengden på en midlere varighet, som settes til 30
dager for å fange opp de fleste varigheter. I tillegg kommer følgetid av oljen (30
dager). Til sammen gir dette ~8 måneder, og analyseperioden er dermed
november-juni.
Figur 1 Posisjonen til WINO sin letebrønn Kvalross i PL 611, samt omkringliggende
overflateinnretninger.
Brønnen ligger i et område med strømforhold som fører til at influensområdet for
eventuelle akuttutslipp av olje primært vil ligge i Barentshavet. Kvalross
planlegges boret med den halvt nedsenkbare boreriggen Transocean Arctic.
12
Total miljørisiko beregnesfor denneperioden.I tillegg beregnesmånedsvis
miljørisiko for alle arterav sjøfuglog marinepattedyr.Beredskapsbehov
beregnespr. månedgjennomåret.
2.5 Risikoreduserende tiltak
2.5.1
For å illustrerehvordaninfluensområde,miljørisiko og strandingsstatistikk
endrersegdersomboringenutsettesmed3, 6 eller 9 måneder,såomfatter
foreliggendeanalyseogsåresultaterfor tre perioderutoverdenprimære
analyseperioden.
2.3
Brønndesign
Brønnenplanleggesboretvertikalt gjennomreservoarene
. Planlagtbrønndesign
er illustrert i Figur 3.
Forholdene i reservoaret
Formåletmedbrønnener å skaffeinformasjonom hydrokarbonpotensialet
i
formasjoneneSnaddog Klappmyss.
Forholdenei reservoareter beskreveti utblåsningsstudien
for brønnen(Blowout
& DynamicWellkill Simulations, Acona2015). Brønnenharnormalttrykk og
temperaturfor letebrønnerpånorsksokkel(304barog 104°C for Klappmyss,
161barog 51 °C for Snadd).
WINO sinegeologerharvurdertat råoljen Goliat Realgrunnener denoljetypen
sombestrepresenterer
denforventedehydrokarbonsammensetningen.
Sentrale
egenskape
r for denneoljetypener beskreveti SINTEF(2008) og i avsnitt2.7.
2.4 Definerte fare - og ulykkeshendelser
En ukontrollertutstrømningfra brønnenunderboringenble identifisertsomden
dimensjonerende
DFUenfor dennemiljørettederisiko- og beredskapsanalysen
.
Detteer i trådmedNorskOlje og Gasssin veiledningfor miljørettede
beredskapsanalyser
(NOROG,2013),samtanbefalingenefra
forutsetningsgruppens
arbeid(Sørneset al., 2007).
Andreuhellsutslipper vurdertå væreav mindrevolumerog konsekvens,og er
derforikke ansettsomdimensjonerende.
Figur 3 Planlagtbrønndesignfor Kvalross.
13
2.5.2
1516Sm3/d (varierendefra 1370til 1544Sm3/d) (100% åpenBOP,
18 % av sjøbunnsutslippene
)
3
3036Sm /d (100% åpenBOP, 2 % av sjøbunnsutslippene
)
7549Sm3/d (100% åpenBOP, 8 % av sjøbunnsutslippene
)
8512Sm3/d vedutstrømningfra åpenthull dersomhelereservoareter
eksponertog utenrestriksjoni utstrømningsveien
(2 % av
sjøbunnsutslippene)
Boring av avlastningsbrønn
WINO harestimertnødvendigtid for boringav enavlastningsbrønn
til 75 dager.
Brønnenligger i et områdemedetablertaktivitet og tilgangtil riggerfor å bore
enavlastningsbrønn
dersombehovetskulle oppstå.
Følgendevil kunnebidratil beredskapeller reduseretidenfor boringav en
avlastningsbrønn:
Vektetratefor overflateutslipper 2020m3/d, mensvektetratefor sjøbunnsutslipp
er 1822m3/d. Vektetvarigheter hhv. 12,5 dagervedoverflateutblåsningog 20,0
dagervedsjøbunnsutblåsning.
Dedikertforsyningsfartøyfor operasjonen
Brønnlokasjonerfor avlastningsbrønner
lokalisertpåforhånd
Brønnspesifikkeberedskapsplaner
(Blowout cont.andrelief well plan)
Signertavtalei OLF Drilling ManagersForum,for tilgangtil rigg for
boringav avlastningsbrønn
Oljedriftsberegningermedhenholdsvis2, 15 og 75 døgnsvarighetav utslippet
ble gjennomførtfor hverenkeltrategruppe.Rategruppene
for Kvalross,med
frekvenser, er vist i Figur 4.
2.6 Utstrømningsrater og -varigheter
Acona(2015) hargjennomførtsimuleringer av utstrømningsrater
fra Kvalrossfor
WINO. Ratenevedet overflateutslippfra Kvalrossble plasserti fem grupper,og
disserateneble benytteti oljedriftssimuleringer:
696Sm3/d (varierendefra 603til 986Sm3/d) (70 % av
overflateutslippene)
2184Sm3/d (varierendefra 1719til 2272Sm3/d) (18 % av
overflateutslippene)
3106Sm3/d (2 % av overflateutslippene)
10123 Sm3/d (8 % av overflateutslippene)
11646Sm3/d vedutstrømningfra åpenthull dersom helereservoareter
eksponert(2 % av overflateutslippene)
Restriksjoneri strømningsveiene
førertil økt innblandingi vannmassene
ved et
utslippfra sjøbunnen.For sjøbunnsutslipper ratenederforgruppertmht.
restriksjoni utstrømningenfra BOP.
Figur 4 Sannsynlighetsfordeling
av rater og varigheterfor Kvalross.
Ratenevedet sjøbunnsutslippfra Kvalrossble plasserti fem grupper,og disse
rateneble benytteti oljedriftssimuleringer:
987Sm3/d (varierendefra 881til 1155Sm3/d) (5 % åpenBOP, 70 % av
sjøbunnsutslippene
)
14
2.7 Oljens egenskaper
2.8 Brønnspesifikk utblåsningsfrekvens
Realgrunnen(SINTEF,2008) er valgt somreferanseoljei foreliggendeanalyse.
Denneoljen dannerenemulsjonmedet høytvanninnhold. Fullt vannopptaker
inntil 70 % bådesommerog vinter. Om vinteren(vedvanntemperaturpå5 °C)
nåsfullt vannopptaketter6 timer vedvindstyrke15 m/sog 48 timer ved5 m/s.
2.8.1
Frekvens
Scandpowerutgir årlig enrapportsomangirfrekvensfor utblåsningerog brønnlekkasjervedaktivitetergjennomførtetterNordsjøstandard,dvs.aktiviteterpå
norsksokkel.Rapporten(Scandpower,2014) inneholderinformasjonom
frekvenser,fordelingav sannsynligheterfor ulike utslippstyper,samt
sannsynlighet
er for ulike varigheter.
Emulsjonensomdannesbetegnessom«kjemiskdispergerbar»i inntil 3 timer ved
lavevindstyrkervinterstidog 12 timer sommerstid.I seneretidsstegog/ellerved
sterkerevind klassifiseresemulsjonensom«redusertkjemiskdispergerbar
» eller
med«lav/dårligdispergerbarhet».
FraScandpowersrapporthentesut verdiersomfølger:
Ved referansebetingelser
(20 mm initiell filmtykkelseog envanntemperaturpå5
°C) haroljen enrelativt langlevetidpåoverflatenvedlavevindstyrker(58 % er
igjen påoverflatenetter5 døgnved5 m/svind). Ved sterkvind (15 m/s)og
sammetemperaturer detknaptolje igjenpåoverflatenetter1 døgn(4%).
Basisfrekvensen
for utblåsningvedboringav enoljebrønn,medverdien
-4
1,88x 10 .
Sannsynlighetsfordelingen
mellomet overflateog sjøbunnsutslipp,som
er henholdsvis10 % og 90 % for flytere.
Ved devindforholdenesomer forventetpålokasjoni denplanlagteboreperioden
(10 m/s)er ca.41 % av oljen igjen påoverflatenetter1 døgn,og ca.6 % etter5
døgn.
2.8.2
Brønnspesifikk utblåsningsfre kvens
Denbrønnspesifikkeutblåsningsfrekvensen,
og fordelingenmellomoverflate- og
sjøbunnsutslipp,er i dettetilfellet identiskemedverdienei Scandpowersrapport
(seover).Disseleggessåledestil grunnfor oljedriftsberegninger,analysenav
miljørisiko, samtberedskapsanalysen.
Oljedriftsberegningene
er gjennomførtmedreellehistoriskevinddataog gir
dervedet merpresistuttrykk for oljensskjebneetterutslipp.
For detaljertmassebalanse
og endringeri ulike egenskapersomenfunksjonav
tid etterutslipp, temperaturog vindforholdvisesdettil forvitringsstudien
(SINTEF,2008).
15
2.9 Oppsummering av nøkkelparametere
De viktigste parameterne ved aktiviteten er oppsummert i Tabell 3.
Tabell 3 Nøkkelparametere for Kvalross.
Parameter
Verdi - Brønn
Brønnavn
7224/2 (Kvalross) i PL 611
Lokasjon
72° 46′ 33.06″ N
24° 23′ 58.33″ Ø
Vanndyp
-413 MSL
Avstand til nærmeste
land
183 km (Nordkapp, Finnmark)
Referanseolje
Realgrunnen
Gass/olje-forhold
154 Sm /Sm
Vektede
utblåsningsrater og varigheter
Overflateutslipp:
3
Vektet utsl.rate: 2020 m /døgn
3
3
Vektet varighet: 12,5 døgn
Sjøbunnsutslipp:
3
Vektet utsl.rate: 1822 m /døgn
Vektet varighet: 20,0 døgn
Varigheter
2, 15 og 75 døgn
Maksimal tid for
boring av
avlastningsbrønn
75 døgn
Fluidtetthet
(Res. cond.)
730 kg/Sm
Gasstetthet
(Std. cond.)
0,618 kg/Sm
Reservoartemperatur
104 ºC for Klappmyss, 51 ºC for Snadd
Reservoartrykk
304 bar for Klappmyss, 161 bar for Snadd
3
3
16
3 Metoder og analysekonsept
oljensskjebnei miljøet vedbruk av komponentgrupper
medulike fysikalskkjemiskeegenskaper.
3.1 Miljørisiko i brønnplanlegging
Det er boretflere brønneri nærliggendelisensertidligere,og erfaringenefra disse
boringeneer benytteti brønnplanleggingen
.
For å oppnåsammetetthetav simuleringersomandreanalyserpånorsksokkel,
er detbenyttet10 simuleringerpr. måned pr. år vedbruk av OSCARi statistisk
modus.Modellenvelgerdastartdatofor kjøringenhvertredjedag.For hver
simuleringer scenarietfulgt i 30 dageretteravsluttetvarighetav utslippet.
3.2 Oljedri ftssimuleringer
Beregningav oljensdrift og spredninger foretattvedbruk av OSCAR,somer en
del av MarineEnvironmentalModelling Workbench(MEMW) versjon6.2
(SINTEF).
Det er gjennomførttotalt 117 452 simuleringerfor overflateog sjøbunnsutslippi
foreliggendeanalyse. Et slikt høyt antallsimuleringergjennomføresfor å fange
oppstørstmulig variasjoni utfallsromm.h.t.detsompåvirkermiljøkonsekvens
og oljevernberedskap.
OSCAR-modellenberegneroljemengderi et brukervalgtrutenettog dybdegrid,
og resultateneoverførestil samme10x10km rutenettsombenyttesi
miljørisikoanalysene.
Vinddatasetteter tilrettelagtav SINTEFpåbakgrunn av værdatafra
Meteorologiskinstitutt og dekkerhelelandeti perioden1978-2007.
Strømdatasettet
er ogsåtilrettelagtav SINTEFpåbakgrunnav datafra
Meteorologiskinstitutt og dekkerhelelandeti perioden1970-2009.
Parameterne
sombenyttesviderei miljørisiko- og beredskapsanalysen
er:
Oljemengdepåoverflaten(pr. 10x10km rute) (miljørisiko for
overflateressurser)
Det brukerdefinerterutenettet(sombestårav et «habitatgrid»og et «dybdegrid»)
somer benyttettil OSCAR-simuleringeneer lagetslik at detdekkeret større
områdeenndetsomforventeså bli berørtav olje i sjøoverflateeller vannsøyle.
Dybdegridetharogsåendefinertfordelingmellom vannog bunnsubstrat,men
brukerenmåvelgedominerendesubstrattype.Brukerenvelgerogsåhvilken
regionmodellensettesoppi. Valget av regiontilordneret settmed
regionsspesifikkeparametereknyttettil rutenettetog dybdegridet.
Total hydrokarbonkonsentrasjon
i vannsøylen (pr. 10x10km rute)
(miljørisiko for fisk)
Oljemengdei landruter(pr. 10x10km rute) (miljørisiko for
strandhabitater)
Kortestedrivtid til land(dimensjoneringav mobiliseringstidfor
beredskapsressurser
i kystsonen)
I oljedriftsberegningerfor sjøbunnsutblåsninger
skillesdetmellomhendelsermed
restriksjoni BOPog åpenBOP.Dettegjøresfordi restriksjoni BOPvil gi økt
innblandingav olje i vannmassen
e og mindreolje påoverflaten.
Størststrandetmengde(dimensjoneringav kapasitetentil
beredskapsløsningen
i kystsonen)
Viskositetav emulsjon(til vurderingav tiltaksvalg)
MEMW inneholderSINTEFsdatabaseoverforvitringsstudierfor norskeråoljer,
og alle parameterefor referanseol
jen er benyttetuendret.OSCARmodellerer
17
Figur 5 Prosessen i studiet av potensielle miljøkonflikter og implementering av miljørisiko- og beredskapsanalyse i denne. En slik fullstendig miljørisikoanalyse er gjennomført for
Kvalross.
18
Oljedriftsimuleringer med oljemengder i kategorier
3.3 Analyse av miljørisiko – Skadebasert analyse
Miljørisikoanalysener gjennomførtetterMIRA -metoden(OLF, 2007)for sjøfugl
i SEAPOP-databasen,samtfor strand.For fisk er detgjennomførtentrinn 1analyse.Det henvisestil originaldokumentasjonen
for enfullstendigbeskrivelse
av analysemetodikken.
Skjematiskkanmiljørisikoanalysenbeskrivesslik for deVØKenesomer valgt ut
(seFigur 6):
1. Inngangsdata:Oljedriftsanalysermedenkeltsimuleringersominneholder
oljemengderi kategorier(Tabell16).
Inngangsdata og beslutninger
Resultat
2. Inngangsdata:VØK-datasettfor alle artersomforekommerinnen
influensområdetsomdet foreliggerdatasettfor. For disseVØKer finnes
datasettsomer tilrettelagtmedbestandsandeler
i 10x10 km ruter,og
sårbarhetsverdi,
beggemedmånedsoppløsning.
Effektnøkler for akutt
dødelighet og bestandstap
(Individuell sårbarhet)
1. Beregning av bestandstap pr.
VØK pr. simulering
3. Ved bruk av effektnøklene(Tabell16, Tabell17 og Tabell21)
bestemmesfor hverVØK hvor stor andelav bestandensomvil gåtapti
hver10x10km rute.Dettebestandstapet
summeresi hversimulering,og
tallet tasvarepå.
Skadenøkler
(Bestandens sårbarhet)
2. Ber. av sanns. for miljøskade
i alvorlighetskategorier
Utslippsfrekvens
3. Ber. av frekv.av miljøskade i
alvorlighetskategorier
4. Bestandstapet
sammenholdes
med skadenøklene
(og Tabell21) og det
beregnesenfordelingav sannsynlighetfor skadensalvorlighetsgrad,
beregnetpågrunnlagav antalletsimuleringer i hverbestandstapskategori
og bidragfra hversimuleringtil sannsynlighetsfordelingen
blant
konsekvenskategoriene.
For kysthabitatergjørestrinn 3 og 4 samtidig
vedbruk av enkombinertnøkkel.
5. Sannsynligheten
i hverkategorimultipliseresmedsannsynlighetenfor
hendelse(utslippsfrekvens)og gir frekvensenav miljøskadei hver
alvorlighetskategori.
Akseptkriterier
4. Ber. av miljørisiko som andel
av akseptkriteriet for hver VØK i
alvorlighetskategorier
Figur 6 Skissesomviserinngangsdataog resultatberegningeri enmiljørisikoanalyse
etterMIRA-metoden.
Trinnenei Figur 5 inngåri beregningenav miljørisiko, somangissomfrekvens
pr. skadekategoripr. år (for felt og installasjoner)eller pr. operasjon(f.eks.for
boreoperasjoner
).
6. Ved sammenholdelse
mot akseptkriterienefor hverav
alvorlighetskategoriene,
beregneshvorvidt akseptkriterienebrytes.
Ved å visemiljørisiko (frekvensfor skadei enskadekategori)somenandelav
akseptkriteriet kanmiljørisiko visesfor ulike VØKer for ulike alternative
19
aktivitetsnivå (miljørisiko pr. år), eller for ulike teknologivalg (f.eks. pr.
operasjon). Analyse av miljørisiko kan dermed brukes til å styre risiko, f.eks. ved
å identifisere perioder med lavere miljørisiko.

3.3.1

Sjøfugl og marine pattedyr
Effektnøkler for sjøfugl og marine pattedyr er gitt i Tabell 13 (Kapittel 10.2). De
har felles skadenøkkel, gitt i Tabell 18. Sjøfugl har høy fysiologisk sensitivitet
overfor oljeforurensning og dermed høy sannsynlighet for å omkomme om de
forurenses av olje. Det er imidlertid svært variabelt om fuglene blir eksponert for
oljen, og de ulike artene har levesett og formeringsevne som gjør dem bestandsmessig sårbare i ulik grad. Disse forholdene er reflektert i effektnøklene og
sårbarhetstabellene (Tabell 19 og Tabell 20).
3.3.3
Miljørisiko for fisk beregnet etter MIRA-metoden er utfordrende å kvantifisere
fordi endepunktet for analysen innebærer en vurdering av om tapet av en andel av
en årsklasse har noen betydning for utviklingen av en gytebestand. Til dette
trengs både informasjon om giftighet av olje på egg og larver, samt historiskstatistisk informasjon om gytebestandens utvikling for å kunne estimere en
restitusjonstid etter oljepåvirkning. Det er i utgangspunktet kun en meget liten
andel av en årsklasse som når gytemoden alder, og modellering av betydningen
av små tapsandeler krever restitusjonsmodell og kunnskap om den enkelte
art/gytebestand sin bestandsutvikling.
Spesielt ved analyse av aktiviteter som går over perioder der ressursenes
sårbarhet er i endring, er det viktig å benytte en periodisering som tar hensyn til
dette, f.eks. månedsvis/sesongvis oppløsning i oljedrift, VØK-datasett og
sårbarhetsinformasjon. Risikoen kan dermed beregnes for hver delperiode og
etterpå summeres for hele aktivitetsperioden.
Kysthabitater
For kyst/strandhabitater er det utviklet en kombinert effektog skadenøkkel, vist i
Tabell 21 (Kapittel 10.3). Metoden er i hovedtrekk den samme som for sjøfugl og
sjøpattedyr, men trinnene 2 og 3 i Figur 6 gjennomføres samtidig, siden effektog skadenøkkel er kombinert.
Det første trinnet består av en tapsanalyse, det andre trinnet av en vurdering av
betydningen av det beregnede tapet på utviklingen av gytebestanden for enkelte
arter. En ytterligere beskrivelse er gitt i kapittel 10.4. For andre arter vil det i
mangel av dokumentert restitusjonsmodell bli benyttet den mer konservative
tilnærmingen med overlappsanalyse som beskrevet for Trinn 1.
Miljørisikoanalysen for kysthabitater er gjennomført i henhold til ovenstående
effektog skadenøkkel, og operasjonalisert som følger:


Fisk
Beregningen av miljørisiko for fisk utføres etter metoden som beskrives i Norsk
olje og gass sin veiledning (DNV, 2007). Denne metodikken er en trinnvis
tilnærming, som består av to nivåer av skadeberegninger på de sårbare stadiene
av fiskeressurser – egg og larver.
Også marine pattedyr har ulik sårbarhet overfor oljeforurensning. For oter er den
individuelle sårbarheten høy hele året, mens den for kystselartene er mer
varierende med livs-/årssyklus og høyest i kasteperioden.
3.3.2
denne og treffsannsynlighet for olje innen mengdeintervaller, dividert på
antall ruter med den aktuelle sårbarheten (1-3).
Resultatene oppsummeres for alle berørte ruter, for hver kombinasjon av
rate og varighet.
Oppsummerte resultater multipliseres med sannsynlighet for
kombinasjonen av rate og varighet, og gir samlet en frekvens innen
konsekvenskategoriene Mindre, Moderat, Betydelig og Alvorlig, som
måles direkte mot akseptkriteriene.
For å få et bilde av mulig miljørisiko for fisk som samsvarer mest mulig med
risikoberegning for sjøfugl og marine pattedyr, der hele rate-varighetsmatrisen
benyttes, og der sannsynlighetsbidraget fra de ulike hendelsene er med i
beregningen, velges å benytte oljedriftsstatistikken for raten nærmest over vektet
rate og varighet 15 dager for et overflateutslipp, som forventes å være
representativt for olje i vannmassene.
Utarbeidelse av oljedriftsstatistikk, som for samtlige berørte strandruter
angir treffsannsynlighet for oljemengder innen intervallene beskrevet i
Tabell 21.
For hver berørt rute hentes sårbarhetsverdien for kysthabitat, og
sannsynlighetsfordelingen for skadeutslaget beregnes på grunnlag av
20
Videreer gjennomsnittligTHC-konsentrasjongitt at rutentreffesmultiplisert
medtreffsannsynligheti rutenfor å gi et sannsynliginfluensområde.
3.3.4
Olje og Gassfor å utvikle enMIRA -metodefor iskanten,dersammedefinisjon
benyttes(DNV-GL & Akvaplan-niva, 2014).
Imidlertid er deti seneretid blitt fremholdtat maksimalisutbredelsebørbenyttes.
Datasettetfor maksimalisutbredelsei en30-årsperiodeer et linjetema.Datasettet
harmånedsoppløsning
(http://www.npolar.no/no/fakta/iskantsonen.html
). Disse
dataene,fra NorskPolarinstitutt,dannergrunnlagetfor foreliggendeanalyse.
Unntaketer januarmåned,derdataeneikke foreliggerpåsammeformatsomfor
deøvrigemånedene.
Polarfronten
Sannsynligheten
for at olje fra et størreutilsiktet utslippskaltreffe polarfronten
er analysertvha.oljedriftsstatistikkenfor et overflateutslipp medratenover
vektetrateog varighetnærmestvektetvarighet, samtet linjetemasomviser
polarfronten(etterSakshaug,1994).
Analysener enutvalgsstudieav treffsannsynligheterog oljemengderi rutersom
ligger påeller nordfor denmaksimale isutbredelseslinj
eni noeår i datasettet.
Ogsåi oppdateringenav forvaltningsplanenfor detmarinemiljø i Barentshavet
og havområdeneutenforLofotener polarfrontenangittsomet tynt felt. Fronten
er dynamiskog enoverlappsstudieer foretattvedå vurderehvilke intervallerav
treffsannsynlighetdeter i deområdenederpolarfrontengår.Polarfrontener en
av faktorenesomer medpåå bestemmehavisensutbredelseog iskantens
beliggenhet,detvisesderfortil overlappsanalyse
n for iskantenfor en
helhetsvurdering
.
3.3.5
3.3.6
Bjørnøya Naturreservat
Analysenav mengdenemulsjoninn i naturreservatet
(bådeoverflateoljeog olje i
vannsøyle)er foretattvedengeografisk(GIS-basert)analyseav hvilke scenarier
(rate-varighetskombinasjoner)
somgir olje inn i rutersomoverlappermed
naturreservatet.
Resultateneer vist somkart og entabellmed
oppsummeringsparametre
for deaktuelle10x10kmrutene.
Iskant (Marginal Ice Zone, MIZ)
Det er enrekkedefinisjonerav iskanten,sominkludererområdetmed15-30 %,
15-40 % og 10-30 % isdekke(konsentrasjon).Noenkilder angir15 % isdekke
sombegynnelsenpåiskantenog utvidersonentil høyerekonsentrasjoner
(http://seaiceatlas.snap.uaf.edu/glossary
).
41 modellruter(10x10 km) overlapperhelt eller delvismednaturreservat
et. Det
totaleområdetsomer medi beregningener derfornoestørreennselve
naturreservatet.
I arbeidetmedverdi- og sårbarhetsvurdering
for marinepattedyr,påoppdragfra
Direktoratetfor Naturforvaltning(nåMiljødirektoratet)(Spikkerudet al., 2013),
ble detgjennomførtdiskusjonermedMeteorologiskInstituttfor å etablereet
datasettoveriskonsentrasjonsomkunnebrukestil å utarbeide datasettover
viktige områderfor dyreartermedsterktilknytning til iskanten,dermanikke
haddeannetdatagrunnlagfor artene.I dissediskusjoneneble detbesluttetat et
10-årsgjennomsnittfor iskonsentrasjoner
i perioden2000-2010er et moderat
konservativtanslagav iskantensutbredelse.DetteharAkvaplan-niva i tidligere
analyserbenyttetsomdefinisjonav iskanten.
3.4 Miljøsoner og miljøbeskrivelse
I foreliggendeanalyseer naturmiljøressurser
delt inn i miljøsonerfor å beskrive
hvilke artersomkanpåtreffesi deulike sonenesomer aktuellefor operative
formål i enoljevernaksjon.Dettebeskrivesnærmerei ressursbeskrivelse
og
beredskapsanalyse.
Det benyttesenanalyseav datasettene
for samtligeartersomer tilgjengeligefra
SEAPOPtil bestemmelse
av hvilke artersomer til stedei deulike månedenei
åretog somdermedkangi utslagi miljørisiko. Dettebeskrivesi
miljøbeskrivelsen.En slik systematiskgjennomgangsikrerat beskrivelsener i
trådmeddatasettene
somer benyttet.Analyseområdetsettestilsvarende
Isenhargjernemaksimalutbredelsei februar-mars/april.Det er gjennomførtet
samarbeidsprosjekt
mellomDNV-GL og Akvaplan-niva påoppdragfra Norsk
21
habitatgridet for oljedriftsanalyser eller større og gjennomføres for hver analyse
separat.
Fordi olje som flyter på overflaten brytes opp i mindre flak som spres, er
oppsamlingen i åpent hav mest effektiv så nær kilden som mulig. Men,
emulsjonen må ha oppnådd en viss stabilitet for å kunne tas opp. Ved en
utblåsning er det dessuten en sikkerhetsavstand rundt riggen pga. eksplosjonsfare.
Man beregner derfor at opptaket i den første barrieren skjer på om lag 2 timer
gammel olje.
3.5 Beredskapsanalyse
Analysen er gjennomført i henhold til Statoil sin metode (Statoil, 2013), som er
innen rammene av den oppdaterte veiledningen for miljørettet beredskapsanalyse
(NOROG, 2013). Teknisk-operative forutsetninger for analysen er hentet fra
NOFO sine planforutsetninger på www.nofo.no, øvrige forutsetninger og
oppdaterte datasett er hentet fra Statoil sitt arbeid (referanse over).
3.5.1
I praksis (bl.a. av manøvreringshensyn) er det ikke mulig eller hensiktsmessig å
lage en helt tett første barriere, og dette faktum tas hensyn til i beregningen av
systembehovene i den neste barrieren, som også foretar opptak i åpent hav.
Barriere 2 beregnes å ha lavere effektivitet enn Barriere 1 fordi oljefilmen i
praksis er tynnere og kapasiteten til systemet ikke utnyttes i like stor grad. Dette
tas hensyn til ved utregning av antallet systemer i Barriere 2.
Beregning av systembehov
Det gjøres videre en beregning av hvor mye olje som tilflyter kystsonen og
strander. Oljens egenskaper mht. forvitring og emulsjonsdannelse under ulike
klimatiske forhold er et viktig underlag for miljørettet beredskapsanalyse.
For Kvalross er det foretatt en beregning av beredskapsbehov for å identifisere
beredskapsløsninger som tilfredsstiller operatørens ytelseskrav.
Beregningen av systembehov for bekjempelse av oljeemulsjon tar utgangspunkt i
en strategi som består av å bygge opp ulike barrierer mot den flytende oljen.
3.5.2
Et opptakssystem består av en lense for innringing av oljeemulsjon, tilpasset den
aktuelle barrieren mht. holdekapasitet og en viss bølgetoleranse, og en
oljeopptaker med en viss kapasitet pr. tidsenhet. Videre hører lagringskapasitet,
fartøy(er) for utlegging og manøvrering, samt utstyr for deteksjon og
monitorering av olje på havoverflaten til et fullt system.
Risikoreduksjon som følge av effekt av beredskap
For å synliggjøre hvordan konsekvensreduserende tiltak kan redusere miljørisiko
har Akvaplan-niva, ved SensE, startet utvikling av en metode som kan benyttes
for å tallfeste risikoreduksjon som følge av redusert oljemengde på hav
(ReduSensE).
Det er foretatt metodeutvikling for å se på relasjonen mellom en ratereduksjon og
effekt på fordeling av skadeutslag i konsekvenskategoriene. Ratereduksjon sees
her som illustrerende for opptak av olje daglig gjennom en utblåsning med en
viss varighet. Da det er gjennomført oljedriftssimuleringer for ulike rater i
analysen, med påfølgende MIRA-beregninger, ble det valgt å ta utgangspunkt i
disse.
Et NOFO-system for kjemisk dispergering omfatter utstyr for påføring av
dispergeringsmiddel, samt et lager av dispergeringsmiddel om bord på fartøyet.
Bekjempelse skjer ved påføring av dispergeringsmiddel fram til lageret er brukt
opp, og operasjonen må deretter avbrytes inntil ytterligere dispergeringsmiddel er
tilført. Det er også mulighet for påføring av dispergeringsmiddel fra fly, og dette
må da returnere til flyplass for påfylling av dispergeringsmiddel når tankene om
bord er tømt.
Resultatene fra MIRA-analysen over antallet simuleringer som gav utslag i de
forskjellige bestandstapskategoriene, og dermed også utslag i
konsekvenskategoriene, ble brukt for overflateutslippene, alle rater og med 15
dagers varighet, slik at det kun er raten som skiller scenariene. Resultatet av
analysen er vist og ytterligere forklart i avsnitt 7.9.
En barriere består av flere systemer, som til sammen har nominell (teoretisk)
kapasitet til å håndtere emulsjonsmengden som tilflyter barrieren. Dens
effektivitet er begrenset av værforhold som bølger, strøm og lystilgang, og
dessuten av om oljen tilflyter barrieren i tilstrekkelig mengde. Emulsjonsmengde
og effektivitet beskrives i de nedenstående avsnittene.
22
4 Miljøbeskrivelse
Posisjonentil Kvalrosstilsier at influensområdetvil ligge i Barentshavet
.
Beskrivelsenav miljøforhold gis meddettesombakgrunn.
Barentshaveter et sokkelhav,beliggendemellom70 og 82° N, avgrenseti vestav
Norskehavetog i østav NovajaZemlja.Områdeter pregetav storevariasjoneri
temperaturforholdog isdekkegjennomåret,noesomharstorinnflytelsepå
sesongvariasjoner
i økosystemet.Gjennomsnittligdyp er 230m, medstore
grunnområderpå100m og dyperennernedtil 500m (HIs faktaark,
www.imr.no).
4.1 Strømforhold og frontsystemer
Strømsystemene
i Barentshaveter styrt av bunntopografien.Strømmenshastighet
og retninger viktig for denevig foranderligeiskantenog driften av overflateisi
Barentshavet,og ogsåoljensdrift. Figur 7 viserdominerendestrømforholdved
lokasjonen, mensFigur 8 viserbatymetriensomdefinererstrømmeneog
polarfronten.
De dominerendestrømmenevedlokasjonenviserat vedenevt. utblåsningvil
oljen, i hovedsak,drive i øst-nordøstligretning,avhengigav vindforholdene
gjennomutslippetsforløp.
Figur 7 Strømforholdrundt lokasjonen.
23
Polarfronten er et spesielt viktig næringsområde for de betydelige bestandene av
sjøfugl i området Hopen-Storfjorden-Bjørnøya. Polarfronten er antakelig også et
sentralt område for alkefugl i myteperioden (når de skifter fjær).
Polarfronten representerer dermed et spesielt sårbart område, hvor organismer fra
alle nivå i næringskjeden konsentreres innenfor et begrenset areal. Et eventuelt
større utilsiktet utslipp vil således kunne påvirke en større del av bestandene til de
ulike artene i dette havområdet.
Generell lokalisering av polarfronten er vist i Figur 9.
Figur 8 Batymetrien i Barentshavet.
4.2 Polarfronten
Nordøst av Bjørnøya dannes polarfronten der det varmere atlantiske vannet møter
det kaldere polare vannet langs de batymetriske konturene, fra nordvest av Spitsbergen mot Bjørnøya, videre rundt Bjørnøya og nordøstover (se Figur 8).
Polarfronten er dynamisk og fluktuerende, men følger i hovedsak konturene slik
beskrevet. Variasjon i balansen mellom de atlantiske og polare vannmassene vil
påvirke polarfrontens beliggenhet.
Figur 9 Lokalisering av Polarfronten (sort linje). Etter Sakshaug (1994).
Der de to vannmassene møtes tvinges det næringsrike vannet fra dypet oppover i
vannsøylen, hvor det danner grunnlaget for høy primærproduksjon. Den høye
produksjonen av planteplankton gir opphav til store mengder dyreplankton
(eksempelvis krill og raudåte), som er næring for organismer høyere opp i
næringskjeden. At den høye biologiske produksjonen finner sted innenfor et
begrenset og konsentrert område medfører også betydelig sedimentering av
viktige næringsstoffer, som gir en særlig rik og divers bunnfauna.
24
4.3 Sjøis og iskant
4.3.1
Utbredelse og tetthet av sjøis
Utbredelsenog tetthetenav sjøisharbla.betydningfor skipsfarten,og oversikter
utarbeidesav enrekkenasjonaleog internasjonaleinstitusjoner.Meteorologisk
Institutt haransvarfor isovervåkningog isvarslingfor havetrundtSvalbard,
Barentshavetog Norskekysten.De utarbeiderdagligekart basertpåulike
fjernmålingskilder.Historiskekart er ogsågjort tilgjengeliggjennom
MeteorologiskInstituttsistjeneste:
http://met.no/Hav_og_is/Aktiviteter_og_oppgaver/Sjois_og_SST/Istjenesten/
Generelter densydligste(og største)utbredelsenav sjøisi februar/marsog april
måned,men utbredelseog tetthetviserstorevariasjoneri tid og rom. Isenflyt ter
seghurtig og blir kompakteller åpnersegi løpetav noentimer. Meteorologisk
Institutt utarbeiderderfordaglig24-timersisprognosermed2 km oppløsning.
Ved vind fra isenmot åpensjøvil isenspreseg,og detkanværestoreområder
medspredteisflak, mensvind inn mot isenvil føretil at isensamlesinnenet
mindreområde(Figur 10, Figur 11). Definisjonenav iskanter videreutførlig
beskreveti rapportenfra arbeidetmedutvikling av MIRA -metodikkenfor
iskanten(DNV-GL og Akvaplan-niva, 2014).
Figur 10 SjøismellomBjørnøyaog Svalbard.Foto: Geir MortenSkeie.
NP sin definisjonav iskantsoneer dokumentertpå
http://www.npolar.no/no/fakta/iskantsonen.html
, derogsåmånedsvisisfrekvens
er vist for alle måneder.
Figur 11 SjøismellomSvalbardog Grønland. Foto: Geir MortenSkeie.
25
4.3.2
Avstander til iskanten
Avstanden fra lokasjonen til nærmeste del av iskantens maksimale utbredelse er
gitt måned for måned i Tabell 10, med unntak av for januar.
4.3.3
Økosystemet i iskanten
Iskanten er et meget produktivt og sårbart område, spesielt våren og sommeren.
Den smeltende isen, stratifisering av vannsøylen og økende sollys resulterer i et
iskantøkosystem med store planktonmengder. Siden det kalde vannet begrenser
dyreplanktonet, og fordi produksjonen er høyere enn beitetrykket, synker mye
planteplankton til bunns og kan nyttiggjøres av bunndyrsamfunn (Sunnanå et al.,
2009). Den høye produksjonen gir næringsgrunnlag for forekomster av fisk, og
dermed også sjøfugl og marine pattedyr som samles ved iskanten i næringssøk.
Produksjonen er høyere i varmere år med mindre is enn i år med maksimal
isutbredelse.
Lodde er en nøkkelart i økosystemet i Barentshavet og beiter i stor utstrekning på
dyreplankton ved iskanten. Lodde er en viktig del av føden for mange arter, f.eks.
torsken, som har høyere dødelighet av ungfisk i perioder med liten loddebestand.
I perioder hvor loddebestanden er liten øker også mengden av mellomstor
dyreplankton.
Iskanten er også viktig for polartorsken, som sammen med lodda er den eneste
arten som kan utnytte den høye produksjonen langs iskanten. Gjennom loddas
rolle som nøkkelart og påvirkning på bestandene av sild og torsk, er det gjennom
lodda at iskantens høye produksjon påvirker de øvrige delene av Barentshavet
(HI, 2009).
Mange hvalarter migrerer til iskanten i sommersesongen for å beite, deriblant
vågehval. Sel knyttet til iskanten, f.eks. grønlandssel, har også lodde som et
hovedelement i føden. Flere selarter benytter is av en noe høyere dekningsgrad til
kasteområder. Med tilgangen til sel følger også isbjørn, som har viktige
utbredelsesområder i områder med en viss istetthet, vanndyp og avstand til
iskanten. Iskanten er også viktig for sjøfugl som lomvi, alkekonge, terner og
arktiske måkearter.
26
4.4 Klimatiske forhold
4.4.1
4.4.2
Lufttemperatur
Vanntemperatur
Lufttemperaturhari dennesammenheng
størstbetydningfor
operasjonelleforhold vedoljevernaksjoner.
Vanntemperaturer enviktig faktor for biologisk produksjon,samtfor
forløpetav spredning,nedbrytningog emulsjonsdannelse
av olje i det
marinemiljø.
Områdetharrelativt storevariasjoneri lufttemperatur(pr. måned)over
året, fra -4,0 ºC i februartil 9,7 ºC i august.
I detområdethvor Kvalrossligger er endringenei sjøtemperaturoveråret
relativt moderate
; fra gjennomsnittlig4,3 ºC i april månedtil 8,1 ºC i
augustmåned.
Gjennomsnittstemperaturen
for hvermåneder vist i Figur 12.
Figur 13 Gjennomsnittliglufttemperaturfor hvermåned(datafra eklima.no).
Figur 12 GjennomsnittligsjøtemperaturvednærmesteROMSmodellpunkt
(Met.no).
27
4.4.3
Lysforhold
4.4.4
Vindforhold
I oljevernsammenheng
benyttesbegrepet”Operasjonslys”,som
inkludererdendel av døgnethvor solener overhorisonten(”Dagslys”)
eller mindreenn6 º underhorisonten(”Borgerlig tussmørke”).Under
slike forhold kanaktiviteterutendørs,inkludertoljevernaksjoner,foregå
utentilførsel av kunstiglys.
For denplanlagteboreperiodenvarierervindforholdeneinnenanalyseområdet,
bådemht. vindstyrkerog dominerendevindretning. Det finnesingenoffshore
målestasjonerfor vind i området.Vindbildet er derforvalgt representertav
målingervedSlettnesfyr (Figur 15).
I analyseperioden
er lystilgangenvarierende,fra ingentimer med
operasjonslysi desembertil 24 timer i mai til august(Figur 14).
Figur 15 GjennomsnittligvindstyrkevedSlettnes(datafra eklima.no).
Figur 14 Lysforholdi områdetgjennomåret ved72.30º N.
28
4.4.5
Bølgeforhold
4.4.6
MeteorologiskInstitutt hargjennomførtmodelleringav bølgehøyderfor utvalgte
punkterpånorsksokkel(Met.no,2013). Det punktetsomli ggernærmest
borelokasjonener nr. 634, 40 km sørøstfor Kvalross.
Vind, bølger og effektivitet
Vind og bølgerharstorpåvirkningpåeffektivitetenav oljeverntiltak.
Det benyttesulike enheterog begreperinnenangivelseav vind og bølger.For å
lettetilgjengeligheten og lesbarhetenav informasjoneni denneanalysener det
lagetenoversiktstabellsomvisersammenhengen
mellomvind, bølgerog
effektivitet, medenfargekodingsomer benyttetkonsistentgjennomrapporten.
Frekvensfordelingen
av ulike bølgehøyderoveråreter vist i Figur 16. Somdet
fremgårav figuren er detenrelativt høytidsandelmedhøyebølgeri første
halvdelav analyseperioden.
Intervallenefor signifikantbølgehøydebaserespåBeaufortsskalaog inndelingen
til World MeteorologicalOrganisation,modifisertnoefor å ivaretamindre
forskjeller mellomdisseinndelingene.
I angivelsenav effektivitet er detvalgt ennoekonservativtilnærmelse,somen
tilpasningtil intervallenei vindstyrkeog bølgehøyde.Dettegjelderspesieltdeto
høyesteintervalleneav vindstyrke(mellomgråog mørkgråfarge,Tabell4).
Tabell4 Sammenheng
mellomvindstyrke,bølgehøyderog effektivitetav
oljevernsystemer.
Vindstyrkeintervall
Signifikant
bølgehøydeintervall
(m)
Effektivitetsintervall
NOFO-system
Effektivitet sintervall
Kystverk -system
(% av full kapasitet)
(% av full kapasitet)
0-5.5
<0.6
>80
>80
5.5-8.0
0.6-1.5
70-80
60-80
8.0-10.8
1.5-2.5
60-70
50-60
10.8-15
2.5-4
50-60
0
15-20
4-6
0
0
>20
>6
0
0
(m/s)
Figur 16 Frekvensfordelingav bølgehøydervedpunkt634.
29
4.4.7
4.5 Sårbarhetsperioder
Forventet systemeffektivitet
Ulike arterog grupperav naturressurser
harforskjellig sårbarhetoverforoljeforurensning, avhengigav fysiologiskeog atferdsmessige
forhold. Sårbarheten
varierermedtrekkmønstreog formeringssyklus,samtandresårbareperioderder
dyrenef.eks.samlesi størreflokker slik at mangeindivider kanrammes
samtidig.
Basertpåbølgeforholdenevedstasjon634og forutsetningersomtidligere
diskutertvil forventetgjennomsnittligsystemeffektivitetfor NOFOs
oljevernsystemerværeca.49 % for analyseperiodennovember-juni.
Tabell5 visersårbarhetsperioder
og -graderingfor ulike naturressurser,
samten
grovinndelingi hvor artenekanpåtreffes.
4.6 Miljøsoner
Figur 18 visereksemplerpåfordelingav ulike miljøressurseri soneraktuellefor
beredskapen
.
Figur 17 Forventeteffektivitetav NOFOs havgåendeoljevernsystemer
, somenfunksjon
av bølgehøyderog lysforholdvedlokasjonen.
30
Tabell5 Sårbarhetsperioderfor ulike naturressurser,medsårbarhetsgradfra 1 (grå) – lavestesårbarhet,til 3 (brun) – høyestesårbarhet.
Gruppe
Marine
pattedyr
Sjøfugl
Komponent
Habitat
Måned
Jan
Feb
Mar
Apr
Mai
Jun
Jul
Aug
Sep
Okt
Nov
Des
Havert
Kystnært/strand/hav
1
3
3
1
1
1
1
1
3
3
3
3
Steinkobbe
Kystnært/strand
1
1
1
1
1
3
3
3
1
1
1
1
Oter
Kyst/strand
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
Hvaler
Åpenthav
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Pelagiskedykkere
Kyst/strand
3
3
3
3
3
3
Pelagisknæringssøk
KystbundnedykkereKyst/strand/sjø
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
Pelagisk
overflatebeitende Kyst/strand
Pelagisknæringssøk
2
2
Kystbundne
overflatebeitende Kyst/strand
Kyst/sjø
Fisk
NØA Torsk
Norskehavet
NVG Sild
Nordsjøen
NVG Sild
Norskehavet
1
1
2
2
2
2
1
2
2
1
1
31
Figur 18 Inndeling i miljøsoner og eksempler på ressurstyper innen disse.
32
http://www.senseweb.no/content/303/MRABA
-Kvalross
4.7 Sjøfugl
I rapportengis herengeneriskbeskrivelseav deulike gruppenessårbarhetog
tilstedeværelse,
samtkortfattetartsbeskrivelsefor enkeltearter.
Ulike økologiskegrupperav sjøfuglharsværtulik sårbarhetoverforoljeforurensning. I dennesammenhengen,
er detrelevantå beskrivedeøkologiskegruppene
basertpåartenesatferdsmønstre
, somgjør demmereller mindresårbareoverfor
oljeforurensning,og trekkmønstresompåvirkerderesutbredelsegjennomåret.
Det er ogsårelevantå deledeminn ettergeografisktilstedeværelse
i åpenthav
eller kystnært,mtp. å visekonfliktpotensialet medoljeforurensningfra en
bestemtaktivitet.
4.7.1
Pelagiske dykkere
Arter somtilhørerdenneøkologiskegruppen(alkefugl)vandreroverstore
områderog kanhaet næringssøkover100km ut fra hekkeplassene.
Hekkingen
foregåri storekolonieri ytre kystsonefra april til juli, typisk i fuglefjell. Resten
av årettilbringer gruppenmyetid påhavoverflateni næringssøk.
I denfølgendebeskrivelsenav artenetasdetutgangspunkti atferdsinndelingeni
økologiskegrupper,mensbeskrivelsenav datasettene
bestgjøresmedutgangspunkti tilstedeværelse
i kystsone,strandsoneeller i åpenthavi dengjeldende
sesongen.Analyseperiodener novembertom.juni, somdekkerovervintring,
vårtrekkog hekking.
Fødener hovedsakeligkrill og stimfisk somsild, loddeog tobis,sombefinner
segvedfronterhvor detoppstårgodevekstvilkårfor planktonproduksjon.
Frontsystemene
er dynamiskeog derfor vil krill og fisk vandreoverstore
avstander.
Barentshaveter sværtviktig i hekkeperioden.Det finnesomlag 16 hekkekolonier,
derminst20 millioner sjøfuglfordelt på40 arterholdertil i sommersesongen.
En
rekkeav dissearteneovervintreri Norskehavetog Nordsjøen. Enkelteav artene
ankommerBarentshavetførstpåvårenfor å hekke langsFinnmarkskysten,på
Bjørnøyaog Svalbard.
Alkefugl harsmåvingerog relativt storekropper,og fuglenebrukermyeenergi
vedflyving. De har et stortenergiforbrukmedliten evnetil lagringog måhele
tidenjaktepånæring.Kroppsbygningengjør demderimottil godedykkere,dade
kortevingenegir godmanøvreringsevnenårdefangerfisk i defrie vannmassene
(Christensen
-Dalsgaardet al., 2008).
For sjøfugler detbenyttettilrettelagteVØK-datafra SEAPOP(NINA). Samtlige
sjøfuglartersomdeter tilgjengelige datasettfor i SEAPOPer analysertfor denne
brønnen.For kystnærtilstedeværelse
av sjøfugl harAkvaplan-niva fått tilgangtil
SEAPOP-databaseni MS Access-format.Dissedatasettene
inkludererfunksjonsområder,somvariererinnendeenkelteartsgrupper.Datasettenetar ogsåhensyn
til at storedelerav norskbestandoppholdersegutenfornorskeområder
vinterstid,medtilhørendelavebestandsandeler.
Sesonginndelingen
er derfornoe
forskjellig fra art til art (Geir Systad,NINA, persmedd.).
De pelagiskedykkernefølger vandringenetil byttedyrene.I dårligeår måde
kunnefinne alternativfødeeller oppsøkenyeområder.Dettegjør at variasjoneni
lokaliseringenav pelagiskdykkendesjøfugler stor,og individenekanvære
spredtoverstoreavstandereller konsentrerti småområder.Dettegir enstor
variasjonog uforutsigbarheti sannsynlighetfor treff vedet oljeutslipp,samtidig
somarteneer sværtfysiologisksårbare.Alkefuglenebytterflyvefjær (myter) på
sjøen,deer daikke flyvedyktigeog spesieltsårbarefor oljeforurensning.
Datasomviser sjøfugli åpenthaver delt inn i tre sesonger:Sommer(april-juli),
høst(august-oktober) og vinter (november-mars).For sjøfugli åpenthaver
dermeddatasettenefor sommerog vinter benyttet.
Kart overutbredelsenav sjøfugli analyseområdet
visespåMRABAensnettside:
33
Både alkekonge (Alle alle) og polarlomvi (Uria lomvia) overvintrer i Nordsjøen
og Norskehavet og ankommer hekkeplassene om våren. Begge artene hekker på
Jan Mayen, Hopen og Svalbard. Polarlomvien hekker også på Bjørnøya. Alke,
lomvi og lunde hekker langs Finnmarkskysten, samt på Bjørnøya og Svalbard.
Fom. mars måned er alkefuglene tilstede i hekkekoloniene i ytre kystsone. Men,
de kan søke etter næring opptil 100 km fra hekkekolonien. Dette reflekteres i
relativt store funksjonsområder for disse artene i de kystnære datasettene for
Finnmarkskysten og Bjørnøya.
Kart for samtlige analyserte arter vises på:
http://www.senseweb.no/content/303/MRABA-Kvalross
Figur 19 Alkefugler i næringssøk kan samles i store antall på havoverflaten, både i åpent
hav og kystnært (her lomvi m-fl.) (Foto: Cathrine Stephansen).
Følgende arter av alkefugl i åpent hav og kystnært omtales (rødlistestatus i
parentes) (Kålås et al., 2010):

Alke (Alca torda) (Rødliste: VU (A2b))

Alkekonge (Alle alle) (Ikke rødlistet)

Lomvi (Uria aalge) (Rødliste: CR (A2ab))

Lunde (Fratercula arctica) (Rødliste: VU (A2b))

Polarlomvi (Uria lomvia) (Rødliste: VU (C1))
Figur 20 Alke hekker både i ur og direkte på fjellhyller (Foto: Cathrine Stephansen).
Det er gjennomført miljørisikoanalyse for alle alkefuglartene i åpent hav. Flere av
artene, slik som alke (Figur 20), lunde (Figur 21) og lomvi (Figur 22), har
hekkeområder i analyseområdet.
34
4.7.2
Pelagisk overflatebeitende sjøfugl
De pelagiskoverflatebeitendesjøfugleneinneharmangeav desammeøkologiske
trekkenesompelagiskdykkendesjøfugl.De finnesogsåpåog utenfordeytterste
skjærenelangshelenorskekysten.Arter somtilhører denneøkologiskegruppen
vandrerovermiddelsstoreområder,medet næringssøkpåover3 mil ut fra
hekkeplassene
(noenendalenger).Fødenbeståri hovedsakav stimfisk somsild,
loddeog tobis,samtkrill.
Hekkingenforegåri storekolonierlangshelenorskekysten
, inkludertBjørnøya,
Hopenog Svalbard,i periodenapril til juli. Restenav året tilbringer artenei
dennegruppenmyetid hvilendepåhavoverflaten(Figur 25).
Gruppener dyktige flygeremedstort vingespenn.De kanfly overstoreavstander
medlite energiforbruk.Pelagiskoverflatebeitendesjøfugli næringssøkvil sveve
overfrontenepåutkikk ettermat.De stuperetterbyttet.Somdårligedykkeremå
definne mati deøverstevannmassene
(Christensen
Gruppener mindresårbarfor oljeforurensningennalkefuglene, fordi de
tilbringer mertid i luften.
Figur 21 Lundei næringssøkpå havet(Foto: CathrineStephansen
).
Enkelteav artenesomdet finnesdatasetti åpenthavfor, beskrivesav SEAPOP
somkystbundneoverflatebeitendearter.Disseer beskrevetunderKystbundne
overflatebeitendearter.Artenei gruppenpelagiskoverflatebeitendeetter
SEAPOPsdefinisjon, hvor detogsåforeliggerdatasettovertilstedeværelse
i
åpenthav, er:
Havhest(Fulmarusglacialis) (Rødliste:NT)
Havsule(Morusbassanus)(Ikke rødlistet)
Krykkje (Rissatridactyla) (Rødliste:EN (A2b))
Alle disseartenehekkerlangsFinnmarkskysten,krykkje og havhesthekkerogså
påBjørnøya,Hopenog påSvalbard.I 2011,2012og 2013ble detobservert
hekkendehavsulepåBjørnøya.
Havsule(Figur 23), krykkje (Figur 24) og havhest(Figur 25) er til stedeheleåreti
åpenthavinnenforanalyseområdet
. Kystnærter bådehavsuleog krykkje tilstede
heleåret.Havhester tilstedekun delerav året,menhelehekkeperioden(marstil
august),somtildels sammenfallermedanalyseperioden
.
Figur 22 Lomvii flukt (Foto: CathrineStephansen
).
35
Arter som etter SEAPOPs definisjon er pelagisk overflatebeitende, men hvor det
kun finnes datasett for kystnær tilstedeværelse, er:



Havsvale (Hydrobaticus pelagicus) (Ikke rødlistet)
Sabinemåke (Xema sabini) (Rødlistet på Svalbard)
Stormsvale (Oceanodroma leucorrhoa) (Rødliste: NT)
Det foreligger ikke data for grålire og havlire i siste utgave av SEAPOP.
Sistnevnte er en fåtallig trekkgjest i Norge.
Havsvale og stormsvale er ikke tilstede i analyseområdet. Sabinemåke er tilstede
i analyseområdet i mai-august.
Alle kart for samtlige analyserte arter vises på:
Figur 24 Krykkje er rødlistet (EN) (Foto: Cathrine Stephansen).
Figur 23 Havsule med unge (Foto: Cathrine Stephansen).
36
4.7.3
Kystbundne dykkere
Kystbundnedykkendesjøfuglharmangelikhetstrekkmedpelagiskdykkende
sjøfugl,bortsettfra at kystbundnedykkerefinnesi kystnæreområderog innei
fjordarmer.Arter somtilhører dennegruppenvandreroverrelativt småområder,
medet næringssø
k på10 km ut fra hekkeplassen.
Kystbundnedykkereomfatteralkefuglenteist,skarver,lommerog havdykkere.
Fuglenebeitermerpåfisk medtilhold i tareskogen,eller påskjell og pigghuder,
og er derfor ikke såberørtav nedgangeni fiskebestandene
somdepelagiske
dykkerne.SEAPOPdelergruppeninn i kystbundnefiskespisende(F) og
kystbundnebentiskbeitende(B).
Fugleri dennegruppener avhengigeav å dykkeetter føden.Ved et oljesøler de
sværtutsatte, sidenvarmetapetvil bli ekstrastortog avmagringvil inntreraskt.
Havdykkerneer spesieltutsatt,dadeofte beiterpåbentiskedyr somkanvære
forurenseti langtid etterenhendelse(Christensen
Havdykkere,lommer,skarvog ærfuglhar høysårbarhet(3) heleåret(SFT,
2004).
Figur 25 Havhest(ogsårødlistet,NT) kansamlesi storeantall på sjøen.Her tiltrukket av
et fiskefartøy(Bleiksdjupet)(Foto: CathrineStephansen
).
Følgendearteri dennegruppenharutbredelseskart
på:
-Kvalross
Bergand(Aythyamarila) (B) (Rødliste:VU)
Brilleand(Melanittaperpicillata)
Dvergdykker(Tachybaptusruficollis) (F) (Rødliste:NT)
Gråhegre(Ardeacinerea)(F)
Gråstrupedykker(Podicepsgrisegena)(F)
Gulnebblom(Gaviaadamsii)(F) (Rødliste:NT)
Havelle(Clangula hyemalis)(B)
Horndykker(Podicepsauritus)(F)
Islom (Gaviaimmer)(F)
Kvinand(Bucephalaclangula)(B)
Laksand(Mergusmerganser)(F)
Lappfiskand(Mergellusalbellus)
37



























Praktærfugl (Somateria spectabilis) (B)
Siland (Mergus serrator) (F)
Sjøorre (Melanitta fusca) (B) (Rødliste: NT)
Smålom (Gavia stellata) (F)
Stellerand (Polysticta stelleri) (B) (Rødliste: VU)
Storlom (Gavia arctica) (F) (Rødliste: NT)
Storskarv (Phalacrocorax carbo) (F)
Svartand (Melanitta nigra) (B) (Rødliste: NT)
Teist (Cepphus grylle) (F) (Rødliste: VU)
Toppand (Aythya fuligula) (B)
Toppdykker (Podiceps cristatus) (F) (Rødliste: NT)
Toppskarv (Phalacrocorax aristotelis) (F)
Ærfugl (Somateria mollissima) (B)
Enkelte av ande-, lom- og dykkerartene hekker innlands og trekker til åpent vann
ved kysten for myting eller næringssøk utenom hekketiden (Figur 29). I deler av
analyseperioden kan derfor også disse artene være utsatt for oljesøl i kystsonen,
men miljørisiko for disse artene vil variere svært gjennom året.
Artene i denne gruppen har ulik utbredelse i hekkesesong, trekk- og myteperiode,
samt ved overvintring. Enkelte arter har tilstedeværelse sommerstid, men ikke
vinterstid, eller er fraværende i enkeltmåneder iht. datasettet. Tilstedeværelsen
angitt for artene i SEAPOP-datasettene er individuell og månedsoppløst. Flere
arter er også våtmarkstilknyttet. Noen har meget liten tilstedeværelse.
Miljørisikoanalysen er foretatt for samtlige arter for alle månedene i
analyseperioden.
For bergand, brilleand og lappfiskeand foreligger det ikke datasett i SEAPOP
(2015). Alle øvrige arter er i datasettet angitt å kunne være til stede i deler av
eller gjennom hele året. Antallet ruter varierer.
En rekke arter er gruppert i SEAPOP som kystbundne herbivore (plantespisende)
(He). Denne gruppen omfatter herbivore gjess og ender. I MOB-sammenheng har
disse vært tatt med under kystbundne overflatebeitende. Det er i denne analysen
valgt å gruppere dem sammen med kystbundne dykkere, da deres næringssøk
tilsier at de tilbringer mye tid på sjøoverflaten på samme måte som de kystbundne dykkende, og deres treffsannsynlighet for olje på overflaten vil være mer
lik dykkerne enn for eksempel måker. Merk likevel at de kystbundne herbivore
artenes sårbarhet er generelt lavere enn for eksempel teist.







Kanadagås (Branta canadensis) (He) (Svartlistet, fremmed i norsk fauna)
Knoppsvane (Cygnus olor) (He) (Ikke rødlistet)
Kortnebbgås (Anser brachyrhyncus) (He) (Ikke rødlistet)
Krikkand (Anas crecca) (He) (Ikke rødlistet)
Ringgås (Branta bernicla) (He) (Ikke rødlistet)
Sangsvane (Cygnus cygnus) (He) (Ikke rødlistet)
Skjeand (Anas clypeata) (He) (Rødliste: NT)
Snadderand (Anas strepera) (He) (Rødliste: NT)
Stjertand (Anas acuta) (He) (Rødliste: NT)
Stokkand (Anas platyrhyncos) (He) (Ikke rødlistet)
Stripegås (Anser inducus) (He) (Svartlistet, fremmed i norsk fauna)
Sædgås (Anser fabalis) (He) (Rødliste: VU, D1)
Taffeland (Athya ferina) (He) (Ikke rødlistet)
Tundragås (Anser albifrons) (He) (Ikke rødlistet)
Kanadagås og stripegås er fremmede i norsk fauna og ikke regnet som en VØK.
For disse er det ikke datasett i SEAPOP. Dette gjelder også islandsand,
knekkand, krikkand, skjeand og snadderand.
Kart over artenes utbredelse finnes på:
Brunnakke (Anas penelope) (He) (Ikke rødlistet)
Dverggås (Anser erythropus) (He) (Rødliste: CR, D1)
Dvergsvane (Cygnus colombianus) (Ikke rødlistet)
Gravand (Tadorna tadorna) (He) (Ikke rødlistet)
Grågås (Anser anser) (He) (Ikke rødlistet)
Hvitkinngås (Branta leucopsis) (He) (Ikke rødlistet)
Islandsand (Bucephala islandica) (Ikke rødlistet)
38
Figur 26 Skarvbenytterklipper og svabergnærsjøentil sitteplass(her toppskarv)(Foto:
CathrineStephansen
).
Figur 28 Ærfugl er sværtutsattvedoljesøli kystsonen(Foto: CathrineStephansen
).
Figur 27 Teister enkystbundenalkefuglpå norskrødliste(Foto: CathrineStephansen
).
Figur 29 Storlomi sjø. Artener enav demsomovervintrervedsjøen(Foto: Cathrine
Stephansen
).
39
4.7.4
Kystbundne overflatebeitende
Kystbundne overflatebeitende sjøfugl finnes i kystnære områder og inne i
fjordarmer. Gruppen er den dominerende gruppen av sjøfugl i Nordsjøen og
Skagerrak (Gasbjerg et al., 2011). Arter som tilhører denne gruppen vandrer over
middels store områder, med et næringssøk om lag 20 km ut fra hekkeplassen.

Sildemåke (Larus fuscus) (H) (Ikke rødlistet)

Storjo (Stercorarius skua) (O) (Ikke rødlistet)

Tyvjo (Stercorarius parasiticus) (O) (Rødliste: NT)
Sildemåke og fiskemåke er tilstede i analyseområdet sommerstid (ref. SEAPOPs
kystnære datasett), mens gråmåke og svartbak er tilstede ved kysten hele året.
Tyvjo, storjo og polarjo er tilstede i deler av året. Ismåke er tilstede i hekkesesongen.
Denne gruppen omfatter de fleste måkene. En del i gruppen er utsatt for tilsøling
og forgiftning, siden de spiser åtsler av døde tilsølte dyr, eller halvdøde, tilsølte
sjøfugl som byttedyr. Gruppen er derimot mindre utsatt for varmetap, da de i
større grad har mulighet til å finne næring på land (Christensen-Dalsgaard et al.,
2008).
Fjelljo er ikke tilstede i dette analyseområdet. Dvergmåke, grønlandsmåke og
hettemåke har ikke månedsfordelt tilstedeværelse i noen måned iht. datasett.
Datasettene for disse tre artene er også fjernet i 2015-utgaven.
Ternene er gruppert som kystbundne fiskespisende arter etter SEAPOPs
inndeling, men tatt med under kystbundne overflatebeitende i beskrivelsen
relevant for oljeforurensning. Dette fordi deres sårbarhet og beitemønster er mer
som måkefuglenes og mindre lik de kystbundne fiskespisende andeartene
beskrevet sammen med kystbundne dykkere. Begge terneartene er trekkfugler
som hekker i analyseområdet, men som kun er til tede i hekkeperioden, som for
begge terneartene er mai til juni/juli.
Svartbak og gråmåke regnes av NINA som kystbundne overflatebeitende arter,
men har også datasett for forekomster i åpent hav. I risikoanalysene fremkommer
disse artene derfor i begge kategorier, fordi artens vide næringssøk medfører at
den kan påtreffes langt fra land, noe som er relevant i oljesammenheng. I
ressursbeskrivelsen for sjøfugl er de omtalt sammen med de kystbundne
overflatebeitende sjøfuglene, i tråd med NINAs inndeling.
Artene som er gruppert sammen med kystbundne overflatebeitende (O) i
foreliggende analyse, men hvor det også finnes datasett over tilstedeværelse i
åpent hav, er merket med (H).

Makrellterne (Sterna hirundo) (F) (Rødliste: VU (A2bc))

Rødnebbterne (Sterna paradisaea) (F) (Ikke rødlistet)

Fiskemåke (Larus canus) (O) (H) (Rødliste: NT)
Kart over artenes utbredelse finnes på:

Gråmåke (Larus argentatus) (O) (H) (Ikke rødlistet)

Polarmåke (Larus hyperboreus) (O) (H) (Rødliste: NT, Svalbard)

Svartbak (Larus marinus) (O) (H) (Ikke rødlistet)
De øvrige overflatebeitende artene som er kystbundne:

Dvergmåke (Larus minutus) (O)

Fjelljo (Stercorarius longicaudus) (O) ( Rødliste: VU, Svalbard)

Grønlandsmåke (Larus glaucoides) (O) (Ikke rødlistet)

Hettemåke (Chroicocephalus ridibundus) (O) (Rødliste: NT)

Ismåke (Pagophila eburnea) (O) (Rødliste: VU, D1, Svalbard)

Polarjo (Stercorarius pomarinus) (O) (Ikke rødlistet)
40
Figur 32 Gråmåke(Foto: CathrineStephansen
).
Figur 30 Overflatebeitende
sjøfugltilbringer mindretid på sjøoverflatenog er mindre
sårbarefor oljeforurensningenndykkende(rødnebbterne)(Foto: CathrineStephansen
).
Figur 33 Fiskemåke(Foto: CathrineStephansen
).
Figur 31 Svartbak(Foto: CathrineStephansen
).
41
4.7.5
Marint tilknyttede vadere
Marint tilknyttede vadere regnes som mindre akutt sårbare overfor
oljeforurensning enn arter som tilbringer mer tid på sjøen. Derimot har det vært
rapportert at de kan være mer utsatt for olje som blir liggende igjen i miljøet etter
strandpåslag. Etter Full City-havariet toppet ærfuglen statistikken over tilsølte
individer, men nr. 4 på listen var tjeld, med 89 tilsølte individer pr. september
2009. Videre var flere sniper på listen i dette området, som har en rik
artsvariasjon og der de pelagiske dykkerne ikke er tilstede (NOF,
http://www.birdlife.no/naturforvaltning/nyheter/?id=485).
Det er tilgjengelige datasett i SEAPOP (www.seapop.no) for følgende arter:




Fjæreplytt (Calidris maritima)
Polarsnipe (Calidris canuta)
Rødstilk (Tringa totanus)
Tjeld (Haematopus ostralegus)
For steinvender og myrsnipe finnes det ikke datasett i SEAPOP. Datasettene viser
tilstedeværelse i analyseperioden av alle de ovennevnte i analyseområdet.
Spesielt er Ramsar våtmarksområder viktige for vadefugl.
Det kan ventes konflikt med vadere ved oljeforurensning i strandsonen. Et større
antall vadere av ulike arter kan berøres av evt. oljeforurensning. Områder med
nærhet til ferskvann er viktige for vadefugl som spover og sniper. Disse
områdene kan oppvise stor artsrikdom.
For mange av artene som er rødlistet finnes det ikke datasett som er egnet for
kvantitative miljørisikoanalyser (f.eks. brushane). Spesielt områder med mye
tang som blottlegges ved lavvann er gode områder for mange arter, deriblant
vadere. Slike områder kan bli sterkt skadelidende ved strandrensing (Figur 35,
øverst og nederst). Kart over artenes utbredelse finnes på;
Figur 34 Marint tilknyttede vadere er utsatt for oljeforurensning på strand. Rødstilk
(Foto: Cathrine Stephansen).
42
4.8 Marine pattedyr
Marinepattedyrharsværtulik sårbarhet.Kystselene,somikke er avhengigeav
pelsenfor å holdevarmen,mensomharet solid spekklag,er mindreutsattfor
oljeforurensningennisbjørnog otere. Sistnevntekanhaenfysiologisk
sensitivitetoverforoljeforurensningsomlikner fuglenes.
Selungerer avhengigeav pelsen,noesomgjør demsårbare.Generelter derfor
kystselenemestsårbarei kasteperioden
. Selensevnetil å motståvarmetapom
pelsentilsølesforventeså kunneværeavhengigav næringsstatus,
somkan
varieregjennomårssyklusen.
I kasteperiodensamleskystseli størreantall påegnedeplasseri kystsonen.Noen
selerkasterpåis. For voksenselseesskadeligeeffekterav megetferskråoljepå
øyneog luftveier, pga.avdampningav lettekomponenter.Ved utslippav olje til
havskandetforventesat oljen er merforvitret etterlangedrivtider. Men, i kaldt
klima, somi Barentshavet,kanoljen forventes å væremindreforvitret enni mer
tempererteområder.Det kanderforpåregnesat voksenselsompåtreffermindre
forvitret olje kaneksponeresfor mergiftige komponenter,bl.a.vedkontaktmed
øyne,luftveier, hudog oralt inntak.Generelter detikke registrert
unnvikelsesatferdoverforolje.
Hvaleneregnessomlite sårbareoverforoljeforurensning,mennyereinformasjon
om bl.a.oljeskaderpådelfineretterDeepWaterHorizon-hendelsentyderpåat
denneoppfatningenkanmåtteendres.Flere arterav hval migrerergjennom
områdetog brukerdetsværtproduktiveområdetlangsiskantentil næringssøki
sommerhalvåret.
Disseartenekanvandreglobalt.Flerearterer rødlistet
(Swensonet al., 2010).
Figur 35 Tangbeltersomblottleggespå lavvanner spesieltviktigefor vadere.Fjæreplytt
øverst,polarsnipernederst(Foto: CathrineStephansen
).
I et nylig ferdigstilt prosjekt(DNV-GL & Akvaplan-niva, 2014) harinvolverte
ekspertgrupperanbefalthøyeresårbarhetsverdier
for enrekkearterav marine
pattedyr,deriblantsteinkobbebestanden
påSvalbard,somer tildelt enhøyere
sårbarhetfordi dener endemiskog harliten populasjon.Dissevil kommetil
anvendelsei skadebaserte
miljørisikoanalyseretterhvertsomdatasettmed
kvantitativbestandsfordeling
opparbeides.
43
Nedenfor gis en kortfattet beskrivelse av artene som er potensielt utsatt for
oljeforurensning gitt et større utilsiktet utslipp fra Kvalross.
4.8.1
Haverten er utbredt langs deler av Finnmarkskysten. Analyseperioden (november
til juni) sammenfaller med deler av kasteperioden (september til desember) og
hårfellingsperioden (februar til mars). I kaste- og hårfellingsperioden er havert
noe mer sårbar for oljeforurensning, og de samles i større antall på skjær og
holmer i den ytre kystsonen.
Utbredelseskart finnes på:
Tabell 6 Månedsvis sårbarhet for de marine pattedyrartene havert, steinkobbe og oter.
Art
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
D
Havert
0
1
1
0
0
0
0
0
3
3
3
3
Steinkobbe
0
0
0
0
0
3
3
1
0
0
0
0
Steinkobbe
(Svalbard)
2
2
2
2
2
3
3
3
2
2
2
2
Oter
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
Havert (gråsel) (Halichoerus grypus)
Havertens næringssøk er i og utenfor skjærgården og i fjordene. Etter kasteperioden finnes den mer spredt. Den har et videre næringssøk og lever mer
enkeltvis utenom kasteperioden enn steinkobben.
For havert finnes det datasett egnet for kvantitativ miljørisikoanalyse og arten
inngår i MIRA-analysen for aktiviteten. Utbredelseskart for arten er vist på
http://www.senseweb.no/content/303/MRABA-Kvalross.
Det er mange viktige lokaliteter for havert i analyseområdet, men pga. denne
aktivitetens avstand til Finnmarkskysten forventes det lite konflikt ved et
eventuelt utilsiktet utslipp fra aktiviteten.
Figur 36 Havert (Foto: Cathrine Stephansen).
44
4.8.2
Steinkobbe (Phoca vitulina)
Steinkobbener utbredti analyseområdet,
hovedsake
lig innei fjordene.Datasettet
somdannergrunnlagetfor kvantitativemiljørisikoanalyserdekkernorskekysten.
Arten inngåri MIRA -analysenfor aktiviteten.
Steinkobbener ogsåutbredtpåSvalbard,hvor denharsineviktigsteområderved
Forlandetog påvestsidenav Spitsbergen.Steinkobbeinngåri Rødlisten2010på
fastlandet,menikke påSvalbard(Swensonet al., 2010).BestandenpåSvalbard
er liten og endemisk,og er dermedtildelt enhøyeresårbarhetetterenvurdering
av NP i et arbeidfor NOROG(DNV-GL & Akvaplan-niva, 2014).
Steinkobbenssårbarheter høyesti kasteperioden(juni-juli). Hårfellingenforegår
etterkastingen(juli -august).Da gårartennødigi vannetog sårbarhetener noe
høyere.Eventuellekonflikter medsteinkobbenkanførstog fremstventesom
sommeren/høsten,
dvs.primærtutenforanalyseperioden.
Figur 37 Steinkobberfotograferti kasteperioden
; visersamlingav mangedyr somøker
sårbarhetenoverforoljeforurensning(Foto: CathrineStephansen
).
Næringssøkettil steinkobbener i og utenforskjærgården
, samti fjordene.Den
holdersegmerkystnærtennhavertenog er noemersamletpåhvileplassene
utenomkaste- og hårfellingsperiodene.
Steinkobbenliker segpåbeskyttede
lokaliteteri skjærgården.Fisk er hovedbyttet.
4.8.3
Grønlandssel (Phoca groenlandica)
Grønlandsselen
leveri og brukerdrivis aktivt, særligiskanten,mendenkanogså
observeresi størreantalli åpenthav.Grønlandsseler flokkdyr somer knyttettil
iskantenogsåi beiteperiodenom sommeren,derdenspiserfisk og krepsdyr.
Utbredelseskartfinnespå:
Ved godnæringsstatus
er grønlandsselen
beskyttetav et godtspekklagmedgode
termoregulerende
egenskaper.
Spekklagetvarierermyegjennomårssyklusen.På
sammemåtesomfor kystseleneantasdetat ungeneer mestfysiologisk sårbare
for tapav pelsensisolerendeegenskaper.
Voksneselvil væremersårbarefor
ferskolje i nærhetenav utslippspunktet.
-Kvalross
Det regneså væretre bestanderav grønlandssel,hvoravto hartilhold knyttettil
Barentshavet.Denøstligsteav dissemigrerergjennomanalyseområdet.
Det er
ikke registrertgenetiskforskjell mellombestandene,
mendyrenereturnerertil
stedetderdeer født (“site fidelity”).
"Grønlandsbestanden"
og "Barentshavsbestanden"
kasterhenholdsvisvedØstGrønland(Vesterisen)i sistehalvdelav mars– førstehalvdelav april, samti
Kvitsjømunningen(Østisen)fra sluttenav februar– sluttenav mars.I disse
områdeneer isentetterei kasteperiodenog deter laverepredasjonsrisiko.
45
I kasteperioden er grønlandsselen tilknyttet fastere is i stor avstand fra lokasjonen
og antas i mindre grad å kunne komme i kontakt med olje fra et evt. utilsiktet
utslipp fra aktiviteten.
Det er ikke registrert observasjoner av ringsel i området ved lokasjonen på Norsk
Polarinstitutt sin karttjeneste: http://svalbardkartet.npolar.no/. Konfliktpotensialet
ifm. den planlagte boringen av Kvalross antas å være meget begrenset. Det er
ikke gjennomført overlappsanalyse for ringsel.
Grønlandssel har hårfelling i april-juli. I denne perioden er grønlandsselen lenger
ute på store isflak, i tett, men ikke på massiv is. Begge bestandene migrerer
gjennom året til isområdene mellom Svalbard og Novaja Zemlja der dyrene
benytter områder med 40-70 % istetthet til beiteområder i perioden mai til
oktober-november. De trekker deretter tilbake til sine respektive kasteområder
(desember-januar). Grønlandssel er flokkdyr også utenom kasting og hårfelling,
og kan danne store kolonier/flokker på mer enn 1000 dyr hele året. Grønlandssel
er ikke på rødlisten.
4.8.5
Klappmyss er i likhet med grønlandssel knyttet til iskanten og isen. Den kaster i
mars-april i det samme området øst for Grønland som benyttes av den ene
bestanden av grønlandssel (70-90 % istetthet). Hårfellingen foregår etter
kastingen, i april og mai, i områder med samme isdekke.
Klappmyss har hårfelling i et område øst for Grønland og nordvest for Svalbard.
Den migrerer langs bestemte dybdekonturer (600-1000 meter) i januar-februar,
mai-juni og august-desember. Øst for Bjørnøya går en slik kontur.
Observasjonsdata for grønlandssel er tilgjengelig på Norsk Polarinstitutt sin
karttjeneste: http://svalbardkartet.npolar.no/.
4.8.4
Klappmyss (Cystophora cristata)
Klappmyss er mer solitære enn grønlandssel. Det er ikke registrert observasjoner
av klappmyss i området ved lokasjonen på Norsk Polarinstitutt sin karttjeneste:
http://svalbardkartet.npolar.no/.
Ringsel (Phoca hispida)
For ringsel er det antatt en lignende sårbarhet som for grønlandssel, klappmyss
og storkobbe.
Konfliktpotensialet ifm. den planlagte boringen av Kvalross antas å være meget
begrenset. Det er ikke gjennomført overlappsanalyse for klappmyss.
Ringselen er den eneste selarten i norske farvann som kan opprettholde pustehull
i fastisen, noe som gir dem tilgang til områder der andre selarter ikke når. På
Svalbard yngler ringselene på isen i alle fjordene, samt at de også yngler i
drivisen i Barentshavet.
4.8.6
Storkobbe (Erignatus barbatus)
Storkobbe antas å ha en lignende sårbarhet som klappmyss og grønlandssel, dvs.
at de voksne individene kan være følsomme for uforvitret råolje, mens ungene
også er følsomme for tap av termoregulerende egenskaper.
De selene som befinner seg inne i fjorder med fastis vil være mindre utsatt for
oljeforurensning fra åpne havområder. Om sommeren observeres ringselen
vanligvis i nordlige deler av øygruppen, og da særlig langs iskanten, men de kan
sees nesten overalt på Svalbard til alle årstider. Ungene fødes i huler i snøen, over
et pustehull, i kasteperioden i mars-april.
Storkobbe har sin utbredelse rundt hele Svalbard, og det er også gjort
observasjoner av storkobbe på Bjørnøya (http://svalbardkartet.npolar.no/).
Storkobbe kaster fra mai. I denne perioden vil populasjonen være mer sårbar pga.
ungenes sårbarhet. Hårfellingen til storkobbe kan foregå til alle årstider, selv om
de fleste individene har hårfelling i juni måned. Det er noe større tendens til å
ligge flere individer sammen i hårfellingen, men storkobbe er stort sett solitær
ellers i året. Det foreligger ingen kunnskap om unnvikelsesatferd. Det er lite
kunnskap om bestandsutvikling og immigrasjon for storkobbe. Den er ikke
rødlistet.
Ringselene på Svalbard oppholder seg som regel inne i fjordene til de er ferdige
med hårfellingen i juni-juli. Deretter forlater de fleste dyrene fjordområdene og
spres over store områder. Noen drar langt til havs, mens andre trekker opp mot
iskanten i nord. Utenom parringstiden, som er sent i april-mai, og
hårfellingsperiodene i juni-juli, påtreffes ringselene stort sett som enkeltindivider.
I disse månedene er det sett en moderat flokkdannelse, selv om det ikke er noen
stor kolonidannelse. Populasjonssårbarheten er dermed liten. Det foreligger ingen
kunnskap om unnvikelsesatferd overfor oljeforurensning. Bestandsutviklingen
hos ringsel er ukjent, den er ikke rødlistet.
46
Et områdesørav Spitsbergen,mot Hopenog Bjørnøya,samtet områdenordfor
Svalbardmot Grønland,er vurdertsomviktige i kasteperiodenfor storkobbe
(april-juni). HeleSvalbard,medområdenenedtil Bjørnøyavediskanten,er
inkluderti storkobbensleveområderestenav året(Spikkerudet al., 2013).
Det er gjennomførtenoverlappsanalyse
mellominfluensområdetfor aktiviteten
og områdermedisdekkeog leveområderfor storkobbei analyseperioden.
Det
forventesat enkeltindividerkanberøresav olje vedet eventueltutslipp.
4.8.7
Hvalross (Odobenus rosmarus)
Det finnesliggeplasserfor hvalrossmangestederrundtSvalbard.De nærmestetil
lokalitetenligger påsørspissenav Spitsbergenog i områdenesørfor Edgeøya
(http://www.npolar.no/no/arter/hvalross.html
). Her kandetværeenhøytetthetav
hvalross.Arten er oppførtsomsårbarpårødlistenfor Svalbard,menbestandener
i følgewww.npolar.nosvaktstigendedesisteåreneog harigjen begyntå ta i
bruk gamleliggeplasserderdettidligerevar hvalross.
Figur 38 Hvalrossener, til trossfor svaktstigendeantall, oppførtsomsårbarpå
rødlisten(Foto: CathrineStephansen
).
4.8.8
Hvalrosser leveri og brukeris og iskantaktivt. Denbeiterrelativt gruntog leveri
storgradav muslinger.Arten har ikke pels,menet godtspekklagmedspredt
hårvekst.Spekklagetvarierermednæringsstatusen
gjennomårssyklusen,somhos
selene.Da artenikke harpelsregnesikke ødeleggelseav termoregulerende
egenskapersomenproblemstilling.Derimoter detikke kjent om artener mer
utsattfor skaderpga.direktehudkontaktmedolje. Somfor andrearterforeligger
ikke kunnskapom unnvikelsesatferdoverforoljeforurensning.
Isbjørn (Ursus maritimus)
Somenkeltindividerer isbjørnsårbarefor oljeforurensning,dapelsenspiller en
storrolle for isolasjonsevnen.
Øritslandet al. (1981)visteat isbjørnikke aktivt
unngåroljeforurensning,denble sågarobservertå slikke i segoljen. Det kan
derforikke utelukkesat artensompredatorog åtseletervil tiltrekkesav
oljetilsøltekadavereller svekkedebyttedyr.
Metabolismeforsøkmedoljetilsølteisbjørnvistesterktmetabolskstress,og deter
nærliggendeå konkluderemedat oljetilsølingvil kunnesvekkeeller værefatalt
for isbjørn,spesieltveddårlig næringsstatus
(Øritslandet al., 1981).
Hvalrosser sterktselskapeligog lever i storekolonierheleåret,ogsåutenom
kasteperioden
. Basertpådetteog deovenstående
fysiologiskeforhold vurderte
NorskPolarinstitutti "verdivurderingsprosjektet"
(Spikkerudet al., 2013)at det
ikke er funnetgrunnlagfor månedsviseulikheteri inndelingav sårbarhetenfor
hvalross.
Isbjørnleverspredt,menkansamlesi størreantallvedfor eksempelkadavereller
i områdermedgodnæringstilgang.I et arbeidfor DN (sammenfatteti Spikkerud
et al., 2013) ble områdenevediskantenmedenvissdekningsgradav havispekt
ut somspesieltviktige for isbjørn.Isbjørnenforetrekkerområdermedrelativt
kort avstandtil iskanten,< 1500metershavdyp,samtet isdekkeav enviss
dekningsgradsomvarierermedårstiden.Isbjørnensutbredelsehengerogså
sammenmedtilgangentil byttedyri havisav envisstetthet.
Det er gjennomført enoverlappsanalyse
mellominfluensområdetfor aktiviteteni
analyseperioden
og hvalrossensliggeplasser.
47
Det kan forventes et visst konfliktpotensiale med enkeltindivider av isbjørn ved
oljeforurensning av iskant og områder nær iskanten. Men; isbjørn lever spredt
over store områder. Konfliktpotensialet med isbjørn for den planlagte boringen
antas derfor å være meget begrenset. Det er derfor ikke gjennomført noen
overlappsanalyse for isbjørn.
4.8.9
Oter (Lutra lutra)
Oteren er utbredt langs Finnmarkskysten. Den er avhengig av pelsen til isolasjon.
Oteren har høy sårbarhet hele året, og etter et evt. oljesøl vil berørte otere ha høy
dødelighet. Pga. artens territorialitet vil området imidlertid kunne rekoloniseres
av andre individer.
Det foreligger ikke datasett for oter som er tilrettelagt for MIRA-beregninger. Det
kan derfor foreløpig ikke analyseres miljørisiko for denne arten. Det kan likevel
forventes konflikt med oter ved oljeforurensning i kyst- og strandsone i områder
der oter forekommer. Bestandsestimatene for oter er basert på fallviltdatabasen,
som i hovedsak omfatter påkjørte dyr (Jiska van Dijk, pers. medd., 2011), og er
slik sett usikre.
Kvalross` influensområde omfatter i begrenset grad norskekysten (fastlandet),
hvor oteren primært har tilhold. Det er derfor ikke gjennomført noen
overlappsanalyse for oter.
Figur 39 Områder nær iskant, med en viss dekningsgrad av havis, er spesielt viktige som
jaktområder for isbjørn (Foto: Cathrine Stephansen).
Figur 40 Oteren (Lutra lutra) har høy individuell sårbarhet for oljeforurensning hele
året. Arten er svært territoriell og finnes derfor spredt i leveområdene (Foto: Cathrine
Stephansen).
48
4.8.10.1 Bardehvaler
4.8.10 Hvaler
4.8.10.1.1 Vågehval (Balaenoptera acutorostrata)
Vågehvalener denminsteav bardehvalene.Arten er hovedsakeligtilknyttet
sokkelområder,mendengårogsåoverdypt vannog opptil iskanten.Føden
beståri hovedsakav krill, loddeog sil, mendentar ogsåtorsk,seiog polartorsk.
Denforekommervanligvissomenkeltindivider,mengrupperpå2-3 individer er
ogsårelativt vanlig.
Hvalerharhittil værtansettsomrelativt lite sårbarefor oljeforurensning. Det har
værthevdetat bardehvalerkanværemerutsattfor oljetilsølingvednæringssøk
enntannhvalervedat bardeneblir tilsølt nårbardehvaleneskummeroverflaten
for å filtrere føde(AMSA faktaark,NOAA faktaark1).
En del av bardehvalenehar ru hud, somvil kunnefestemerolje enndettidligere
harværtforventetat glatt hudvil gjøre.Det er imidlertid ikke kjent om hvaler
kanfå olje nedi pustehullet. Det harværthevdetat hvaleraktivt kanunngå
oljeforurensning,menobservasjoneri Mexicogulfenav ville delfinernærog i
oljeflak tyderpåat detteikke er tilfellet (NOAA faktaark1 og 2, AMSA
faktaark).
Arter sommigrereri åpenthavvil halaveresannsynlighetfor å kommei kontakt
medolje. Sannsynligheten
avhengerav utslippetslokasjonift. fastemigrasjonsruter.I åpenthavvil detderimotikke værenoenbarrieresomhindreroljen i å
flyte videre,og sannsynligheten
for å treffe et oljeflak anseeså bli lavere.Se
artikkel av AMSA:
http://www.amsa.gov.au/marine_environment_protection/national_plan/general_i
nformation/oiled_wildlife/Oil_Spill_Effects_on_Wildlife_and_Non
Avian_Marine_Life.asp
Det finnesikke datasettsomer egnetfor kvantitativmiljørisikoanalyse,mendet
er i samarbeidmedHI lagetdatasettoverviktige områderfor enkelteav artenei
et prosjekt for Direktoratetfor Naturforvaltning, nåMiljødirektoratet(Spikkerud
et al., 2013).Områdeneer gjengittmedtillatelsefra HI.
Basertpåartensmigrasjonsmønstre
identifiserteHI i "verdivurderingsprosjektet"
et områdesomer viktig for vågehvali mai-juli, utenforSpitsbergensvestsideved
sokkelenog Eggakanten.Områdetgårinn i Isfjorden,samtutsidenav Forlandet,
dervågehvalengåri drivis eller derdeter næring(krill). Noenår er vågehvalen
innenforkantenog noenår utenfor.I detteområdeter detstortsettdrektige
hunnersombeiter.Restenav åretvet manlit e om vågehvalensforflytninger.
Påhttp://svalbardkartet.npolar.no
er detregistrertobservasjonerav vågehvali
heleBarentshavet,tettestvestav Bjørnøyaog Svalbard,somidentifisertav HI.
4.8.10.1.2 Seihval (Balaenoptera borealis)
Det er registrertnoenobservasjonerav artenvestav Spitsbergen/Forlandet
på
http://svalbardkartet.npolar.no
. Det forventesikke konfliktpotensialemed
aktiviteten,og deter derforikke foretattnoenoverlappsvurdering.
4.8.10.1.3 Finnhval (Balaenoptera physalus)
Finnhvalfinnesi norskefarvanni mai tom. juli. Arten er rasktsvømmende
og
trekkeroverstoredyp,nærEggakantenog i områdetvedJanMayen.Denantaså
ikke gåkystnært.Fødener krill, fisk og blekksprut.Finnhvalenfinnesofte i små
grupper.
Det er gitt enartsbeskrivelsepåbakgrunnav kvalitativ utbredelsesinformasjon
og
foretattenvurderingav potensielloverlapp,i tid og rom,mellomområdenesom
er ansettsomviktige for deulike arteneog influensområdet/boreperioden
for
Kvalross(ratenovervektetrateog 15 dagersvarighet).
Havforskningsinstituttethari "verdivurderingsprosjektet"
identifisertet område
vestog nordfor Bjørnøya,mellomSpitsbergen
-Bjørnøyaog vestav Spitsbergen,
somviktig for finnhval i mai-juli.
Påhttp://svalbardkartet.npolar.no
er detregistrertobservasjonerav finnhval rundt
heleSvalbard,spesieltvestav Spitsbergen,menogsåi områdetrundt
borelokasjonen.
49
Finnhval er primært tilstede i perioden mai-juli, dvs. mot slutten av aktivitetsperioden for Kvalross.
HI har i "verdivurderingsprosjektet" identifisert et område ved Bjørnøya som
viktig i mai-juli, og et område øst av Edgeøya fra Hopen i august-september.
Som for vågehval er det på http://svalbardkartet.npolar.no registrert
observasjoner i hele Barentshavet, tettest vest av Bjørnøya og Spitsbergen, men
med flere observasjoner innen influensområdet rundt borelokasjonen.
4.8.10.1.4 Blåhval (Balaenoptera musculus)
Havforskningsinstituttet har i arbeidet for Miljødirektoratet identifisert et område
mellom Jan Mayen og Grønland og et område vest av Forlandet, mellom
Svalbard og Grønland, som viktig for blåhval i mai-juli (sammenfattet i
Spikkerud et al., 2013).
Knølhval er primært tilstede i perioden mai-september, dvs. mot slutten av
aktivitetsperioden for Kvalross.
Det er flest observasjoner av blåhval i analyseområdet vest for Spitsbergen
(http://svalbardkartet.npolar.no). Arten er sjelden, og man kjenner lite til
vandringsmønsteret. De vandrer nordover om sommeren og til tempererte
områder vinterstid. Blåhval sees oftest alene og sjelden nær kysten.
(www.npolar.no).
Blåhval er primært tilstede i perioden mai-juli, dvs. mot slutten av aktivitetsperioden for Kvalross.
4.8.10.1.5 Grønlandshval (Balaena mysticetus)
Arten er tilstede i lavt antall, tilknyttet iskanten, nord på Svalbard i mai tom. juli.
Arten påtreffes i grupper. Sommeren er en meget viktig beitetid for arten, som
kan gjøre unna det meste av beitingen i sommerperioden. Arten er på norsk
rødliste.
Basert på artens migrasjonsmønstre identifiserte HI et område som er viktig for
grønlandshval i mai-juli i isen nord for Spitsbergen og Nordaustlandet.
Figur 41 Knølhval (Foto: Cathrine Stephansen).
Grønlandshval er primært tilstede om sommeren (mai-juli), dvs. mot slutten av
aktivitetsperioden for Kvalross.
4.8.10.2 Tannhvaler
4.8.10.1.6 Knølhval (Megaptera novaeangliae)
Knølhvalen har lange sesongmessige vandringer mellom varme forplantningsområder og kaldere høyproduktive områder for næringssøk. De oppholder seg
mest i kystnære farvann eller på kontinentalsokkelen.
4.8.10.2.1 Spermhval (Physeter macrocephalus)
Spermhvalen er den største av tannhvalene. Den finnes i størst tetthet i dype
områder med høy produksjon. I våre farvann er det i hovedsak hanner som
trekker.
I norske farvann er de tilstede ved Svalbard i sommerhalvåret (mai-september).
Knølhvalen er særlig å finne i kantene vest av Bjørnøya, deretter trekker den
nordøstover i Barentshavet, der den i første rekke er knyttet til forekomstene av
lodde. Knølhvaler er sosiale dyr som ofte finnes i små grupper og de er, som
mange hvalarter, kjent for vokalisering. De dykker grunt.
Havforskningsinstituttet har identifisert et viktig område for spermhvalen ved
Bleiksdjupet i april-oktober, hvor hvalene trekker nordover mot Barentshavet og
kan gå helt opp i iskanten. Observasjoner registrert på Svalbardkartet
(http://svalbardkartet.npolar.no) tyder på at de deretter trekker nord i de dypere
områdene langs dybdekonturen vest av Bjørnøya.
50
Spermhvaler primærttilstedei periodenmai-juli, dvs.mot sluttenav
aktivitetsperiodenfor Kvalross.
Figur 43 Spekkhogger(Foto: CathrineStephansen
).
4.8.10.2.3 Nise (Phocoena phocoena)
Noenobservasjonerav niseer registrerti områdetmellomFinnmarkskystenog
Svalbardog rundtBjørnøya,ogsåi områdetnærborelokasjonen.Det viktigste
områdetfor artener i Skagerrak/Kattegat.
Det er ikke gjennomførtnoen
overlappsanalyse
for nise.
4.8.10.2.2 Spekkhogger (Orcinus orca)
identifisertet vinterområdeutenforLofoten-Vesterålenfor oktober-januar.
4.8.10.2.4 Nebbhval (Hyperoodon ampullatus)
identifiserttre viktige
områderfor nebbhvali mai-juli, hvoravett ligger vestfor Bjørnøya.Nebbhvaler
er dyptdykkendeog oppholdersegstort settutenforkontinentalsokkelen,
men
kanpåtreffeshelt opptil iskanten.Observasjonene
registrerti Svalbardkartet
ligger i detteområdet.
ObservasjonerpåSvalbardkartet(http://svalbardkartet.npolar.no
) viserat deter
spredteobservasjoneri Barentshavet,ogsårundtlokasjonen,menikke av en
tetthetsommedførerat detforventeskonflikt meddennearten.Det er ikke
gjennomførtnoenoverlappsanalyse
for spekkhogger
.
ObservasjonerpåSvalbardkartet(http://svalbardkartet.npolar.no
) viserat deter
spredteobservasjoneri Barentshavet,i hovedsaklangtvestfor lokasjonen,og
ikke av entetthetsommedførerat detforventeskonflikt meddennearten.Det er
ikke gjennomførtnoenoverlappsanalyse
for nebbhval.
Figur 42 SpermhvalervedBleiksdjupet(Foto: CathrineStephansen
).
4.8.10.2.5 Narhval (Monodon monoceron)
Det er kun registrertfå observasjonerav narhvalinnei fjordenepåSvalbardpå
Svalbardkartet.Vandringsmønsteret
følgerstortsettutbredelsenav isen,men
artener mesttallrik langsøstsidenav kanadiskArktis og langskystenav
Grønland.Det er ikke gjennomførtnoenoverlappsanalyse
for narhval.
51
4.8.10.2.6 Hvithval (Delphinapterus leucas)
Hvithval er en middels stor sosial tannhval som nesten alltid påtreffes i grupper.
Den er den vanligste hvalarten på Svalbard, der de synes å være svært kystnære.
Observasjoner av hvithval på Svalbardkartet (http://svalbardkartet.npolar.no) er
registrert i fjordene rundt Svalbard, der de sommerstid gjerne befinner seg i de
produktive, isfrie områdene foran breer og ved iskanten (15-30 % isdekke). Det
er lite data om hvor hvithvalen befinner seg vinterstid, men det er antatt at arten
overvintrer i åpne områder i drivisen, eventuelt at de følger iskanten når denne
ligger lenger sør om vinteren.
4.9 Fiskeressurser
Barentshavet er et svært produktivt hav. Nord i Norskehavet og i Barentshavet er
det en rekke gyteområder for kommersielt viktige fiskearter, bla. områdene langs
Finnmarkskysten og området langs Eggakanten (fra nord for Vesterålen til vest
for Bjørnøya og Svalbard).
Lodde er en nøkkelart i Barentshavets økosystem. Bla. torsk og sild driver inn i
Barentshavet som yngel. Barentshavet er et viktig oppvekstområde for yngel av
flere kommersielt viktige fiskearter som lever av dyreplankton, som yngel av
hyse, lodde, sei og uer. Krill og raudåte er viktige komponenter blant
dyreplanktonet.
Det er gjennomført en overlappsanalyse for hvithval.
4.8.10.2.7 Delfiner (Springere)
Delfiner (springere) har et vidt utbredelsesområde. To arter har utbredelse i
norske farvann; kvitnos (Lagenorhynchus albirostris) og kvitskjeving
(Lagenorhynchus acutus).
Data fra HI (2014) er benyttet for å vurdere potensialet for overlapp mellom
gyteområdene/gyteperioden og en oljeutblåsning fra den analyserte aktiviteten.
Gyteområdene for fisk varierer fra år til år. Flere arter gyter i hele eller deler av
analyseperioden (Tabell 7). Av disse har følgende arter et gyteområde som vil
kunne overlappe med influensområdet for aktiviteten;
Observasjoner av springere (uspesifisert) er registrert i det nordlige Barentshavet,
fra lokasjonen og nordover mot Edgeøya, samt vest av Bjørnøya og Spitsbergen.
Kvitnos er registrert observert i hele området, også rundt lokasjonen
(http://svalbardkartet.npolar.no). Av kvitskjeving er det kun få observasjoner ved
Finnmarkskysten; http://svalbardkartet.npolar.no.
-
Lodde (gyteperiode: mars-april)
Torsk (gyteperiode: januar-april)
Hyse (gyteperiode: februar-mai)
Snabeluer (gyteperiode: mars-april)
Blåkveite (gyteperiode: oktober-desember)
Polartorsk (gyteperiode: desember-mars)
Kart over gytefelt for ovenstående arter er vist i overlappsanalysen.
52
Tabell7 Gyteperioderfor kommersieltviktigefisk- og krepsdyrressurser
(Rogers&
Stocks,2001;Ottersen& Auran,2007).Lysbrun: gyting; Mørk brun: gytetopp.
Art
J
F
M
A
M
J
J
A
S
O
N
4.10 Sårbare kysthabitater
D
4.10.1 Sensitivitetsindeks
I MRDB foreliggerdetet datasettpå5x5 km rutenettsomangirandelenav ulike
kysttyperi ruten,samtensårbarhetsindeks
(Pi) (Brudeet al., 2003)mellom0-1
basertpåsammensetningen
av strandtyperog enmodellertsammensetning
av
nøkkelsamfunnpåsubstratet;eksponeringsgrad,
sårbarhetog restitusjonstiden
vedoljeforurensning
.
Tobis
Høst-gyt. sild
NVG sild
Makrell
Øyepål
Datasettetdekkerikke kystenfra Lista og østover,damodellenbygger påen
størretidevannsdifferanseenndenmanfinner i Skagerrak
.
Rødspette
APN hargjennomgåttdatasetteti MRDB mht. Pi-verdierfor rutenemeddemest
sårbarestrandtypeneog nøkkelsamfunnene
(angittsom”abundance”av deulike
samfunnenei datasettet).Pi-indeksener derettervurdertoppmot sårbarhet(1-3)
og kommettil følgendeinndeling:
Torsk
Lomre
Sei
Hvitting
Pi<0,25:Sårbarhet1
Pi = 0,25-0,33:Sårbarhet2
Pi>0,33:Sårbarhet3
Hyse
Kolmule
Akvaplan-niva har tilrettelagtdatasettetfra MRDB på10x10km rutenett,totalt
1490rutermedenberegnetgjennomsnittligPi-indeks.524av de1490rutene
(totalt nasjonalt)harPi> 0,33.
Uer
Snabeluer
Blåkveite
Brosme
Vassild
Breiflabb
Reke
Krabbe
Sjøkreps
53
4.10.2 Kysttyper i analyseområdet
Akvaplan-niva harforetattenanalyseav kysttyper,strandlinjelengdeog tørrfallsarealerfor alle landetsfylker. Resultaterfor fylkene i analyseområdet
visesi
Figur 44 og Figur 45 (etterSpikkerud& Skeie,2010).
Figur 44 Antall km2av tørrfall pr. fylkei analyseområdet
.
Figur 45 Antall kmav ulike strandtyper(strandbergseparatnederst)pr. fylke i
analyseområdet
.
54
4.11 Koraller og annen bunnfauna
Denvisuellekartleggingenav havbunnengjennomførtfor Kvalrossavdekket
spredteområdermedmoderatetettheterav svamp,menområdethargenerelt
relativt lite sensitivbunnfauna(DNV-GL, 2015).
Akvaplan-niva har gåttgjennomtilgjengeligedatabaserog kartsystemer,og har
ikke funnetindikasjonerpåstørrekonsentrasjoner
av svampereller koraller i
områdetnærlokasjonen.
Det er ikke definertSværtVerdifulle Områder(SVO) nærlokasjonen.
4.12 Høyt miljøprioriterte lokalit eter
Det er enrekkemiljøprioritertelokaliteterlangskysten,spesielti denytre kystsonen.Beliggenhetav lokaliteterav høysårbarhetog verdi er vist i Figur 46.
Informasjonener hentetfra MiljødirektoratetsNaturbasei 2015. Slike områder
skalprioriteresfor beskyttelsevedenoljevernaksjon(SFT,2004).
Høyt prioritertelokaliteterer gjernehekke-, raste- eller overvintringsområderfor
sjøfuglog/ellerkasteplasser
for sel.Mangeav habitatenesomdannernæringsgrunnlagog leveområdefor andrenaturressurser
er ogsåi segselvsensitive
strandhabitater(seogså4.10).
Figur 46 Høytprioriterte lokaliteter(datafra Miljødirektoratet, 2013; Statoil,2013og
Ramsar.org).
55
4.13 Bjørnøya naturreservat
Lovdata(http://lovdata.no/dokument/SF/forskrift/2002
-08-16-903) inneholderen
definisjonav BjørnøyaNaturreservat,hvor ogsågrenseneer kartfestet(Figur 47).
BjørnøyaNaturreservatinngåri MiljødirektoratetsdatasettoverMarineNaturvernområder.Reservatetdekkerselveøyen,samtensone12 nm (22,2km)
utenforBjørnøya,menmedunntakfor områdetrundtBjørnøyaRadio.
Miljødirektoratet(tidl. Direktoratet for Naturforvaltning)sitt datasettovermarine
verneområderer benyttettil avgrensningav områdetfor analyseformål.
Avstandenfra Kvalrosstil grensenfor naturreservatet
er 123km.
Kystlinjen påBjørnøyabestårstortsettav klippekystmed"loddrette" veggerned
i havet.Densørligstedelener høyest,og harrike fuglefjell. De øvrigedeleneer
flatere,menharogsåloddretteklippeveggernedi havet.Pga.utrasingav
løsmasserfra fjellveggeneer detblokkstrandi storedelerav strandlinjen.
Bjørnøya omfattesav iskantennårdenneer påsitt sørligste.
Figur 47 Kart overBjørnøyaNaturreservat(Kart: NorskPolarinstitutt/Lovdata).
56
Figur 49 Klippekysti deflateredeleneav Bjørnøya,månedsskiftet
mars/april2007
(Foto: Geir MortenSkeie/Statoil).
Figur 48 Klippekystvedfuglefjellenepå sørspissenav Bjørnøya(mars/april 2007)(Foto:
CathrineStephansen
/Statoil).
57
4.14.2 Marine pattedyr
4.14 Ressursdata til miljørisikoanalysen
Til analyse av miljørisiko for marine pattedyr er det benyttet data fra MRDB
(2010) for havert og steinkobbe, egnet for kvantitativ miljørisikoanalyse etter
MIRA-metoden.
4.14.1 Sjøfugl
I SEAPOP er det utarbeidet kart over sannsynlighet for tilstedeværelse basert på
prediksjoner og modelleringer for et sett av miljøvariable. Disse analysene er
gjennomført med 10 x 10 km oppløsning i rutenettet. Datasettene er videre
tilrettelagt av NINA med fordeling av bestandsandeler i rutene.
Til den kvalitative vurderingen av konfliktpotensialet for arter som inngikk i
Miljødirektoratets miljøverdiprosjekt, har HI og NP gitt tillatelse til bruk av
månedsoppløste datasett som viser viktige områder for de ulike artene.
Datasettene er utarbeidet av HI og APN for Miljødirektoratet i prosjektet om
miljøverdi og sårbarhet av marine områder (sammenfattet i Spikkerud et al.,
2013). I tillegg er Svalbardkartet benyttet (http://svalbardkartet.npolar.no/).
I SEAPOP har man konsentrert seg om noen arter i åpent hav. Men, av pelagisk
dykkende sjøfugl er alle de 5 artene av alkefugl representert. Kartleggingen av
pelagisk dykkende sjøfugl blir utført fra båt, fly, helikopter og land. Tellinger fra
båt har blitt foretatt siden 1980. SEAPOP opererer med to forskjellige datasett for
disse artene; ett datasett over kystnær utbredelse og ett for utbredelse i åpent hav.
Kystdata har månedsoppløsning. Åpent hav-data er delt i 3 sesonger; vinter (1.
november-31. mars), sommer (1. april-31. juli) og høst (1. august-31. oktober).
4.14.3 Sårbare kysthabitater
Akvaplan-niva har tilrettelagt datasettet over sensitivitetsindeks (Pi) fra MRDB
(2010) på et 10 x 10 km rutenett inndelt i sårbarhet 1-3 som beskrevet i avsnitt
4.10. Totalt er dette 1490 ruter med en beregnet gjennomsnittlig Pi-indeks og
sårbarhetsverdi.
Akvaplan-niva har i denne analysen brukt ulik tilrettelegging for datasettene med
sjøfugl kystnært og i åpent hav. Det er benyttet sist oppdaterte data for sjøfugl i
åpent hav. Disse dataene er tilrettelagt for MIRA-analyse av Akvaplan-niva,
tildelt månedlige bestandsandeler og splittet i regionene Barentshavet,
Norskehavet og Nordsjøen.
4.14.4 Fiskeressurser
Til analyse av miljørisiko for fiskeressurser er det benyttet data fra HI (2014)
over registrerte gytefelt. Disse er ikke egnet for full kvantitativ miljørisikoanalyse
med beregning av bestandstap, men brukes til en Trinn 1 overlappsanalyse.
Datasett for sjøfugl kystnært er mottatt fra NINA i MS Access-format. Datasettet
for sjøfugl kystnært har funksjonsområder.
Datasettene for sjøfugl i åpent hav viser bestandsandeler av regionale bestander,
mens de kystnære datasettene viser andeler av nasjonal bestand.
58
5 Resultater av oljedriftsanalyser
5.1 Influensområder
Resultaterfra spredningsberegningene
medOSCAR-modellen(MEMW 6.2),ved
bruk av denoppsatterate-varighetsmatrisen
for Kvalross, visesi dettekapittelet.
Alle scenarierer benyttettil beregningav miljørisiko. De mestsentrale
scenarieneer vist mht. berørtområde.
Resultaterer vist for følgendescenarier(rate-varighetskombinasjoner)
:
Overflateutslipp
Lavesterateog kortestevarighet;696Sm3/døgni 2 døgn(scenariet
utgjør41% av overflateutslippene)
Ratennærmestovervektetrateog varighetnærmestovervektetvarighet;
2 184Sm3/d i 15 døgn(scenarietutgjør 11 % av overflateutslippene)
Høyesterateog lengstevarighetfor overflateutslipp;11 646Sm3/d i 75
døgn(scenarietutgjørkun 0,2 % av overflateutslippene)
Sjøbunnsutslipp
Lavesterateog midlerevarighet; 987Sm3/d i 15 døgn(scenarietharden
høyestefrekvensenav alle utblåsningsscenarier,med30 % av
frekvensbidragetfor sjøbunnsutslipp)
Det er valgt å visedeenkelterate-varighetsstatistikkene
separat,ikke samlet,da
derepresenterer
ulike situasjonersomkanoppstå.Dissesituasjoneneskaligjen
håndteresav beredskapen
og kanføretil ulike graderav miljøkonsekvenser.
Figur 50 Sannsynlighetfor treff av olje på overflatenmedmerenn1 tonni en10x10km
rute for overflateutslippmedlavesterate og kortestevarighet.
59
Figur 51 Sannsynlighet for treff av olje på overflaten med mer enn 1 tonn i en 10x10 km
rute for overflateutslipp med høyeste rate og lengste varighet (minst sannsynlige
utblåsningsscenario).
rute for overflateutslipp med rate og varighet nærmest over vektet.
60
Figur 53 SannsynligTHC-konsentrasjon(ppb)i en10x10kmrute for overflateutslipp
medrate og varighetnærmestovervektet.
rute for sjøbunnsutslippmedlavesterate og 15 dagers varighet(mestsannsynlige
utblåsningsscenario).
61
5.2 Influensområder ved forskyvning i boreperioden
Resultater fra spredningsberegningene med OSCAR-modellen (MEMW 6.2),
dersom borestart forskyves med 3, 6 eller 9 måneder, vises i dette kapittelet.
Resultatene vises for rate og varighet nærmest over vektet; 2 184 Sm3/d i 15
døgn.
Figur 55 til Figur 57 viser at influensområdene er relativt identiske for de tre
periodene. Dette er ikke uventet, den lange analyseperioden tatt i betraktning.
rute for overflateutslipp med rate og varighet nærmest over vektet. Analyseperiode:
februar-september.
62
rute for overflateutslippmedrate og varighetnærmestovervektet.Analyseperiode:maidesember
.
rute for overflateutslippmedrate og varighetnærmestovervektet.Analyseperiode:
august-mars.
63
Tabell 8 Prosentiler for ulike parametere av relevans for beredskap. Basert på samtlige
simuleringer for alle scenarier i oljedriftssimuleringene som er benyttet (november-juni).
5.3 Strandingsstatistikk og konfliktpotensial for
kysthabitater og strandruter
Hele året
Det er totalt gjennomført 117 452 simuleringer fordelt på alle rater og varigheter
av hhv. sjøbunns- og overflateutslipp for hele året. Av disse strander 3 915
simuleringer (3,3 %). Hensyntatt sannsynlighetsbidraget fra hvert scenario
(overflate og sjøbunn, rater og varigheter) vil strandingssannsynligheten
reduseres til 0,1 % for samtlige simuleringer over hele året.
77 991 simuleringer er gjennomført med startdato i den primære analyseperioden
(november-juni). Av disse strander 2 424, som gir en strandingssannsynlighet på
3,1 %. Hensyntatt sannsynlighetsbidraget fra hvert av scenariene reduseres
strandingssannsynligheten til 0,1 %.
Den maksimale strandingsmengden i en enkeltsimulering er 85 760 tonn
emulsjon. Den korteste drivtiden i noen simulering er 10,8 døgn.
Følgende overflateutslipp vises mht sannsynlighet for oljemengder over 1 tonn
pr. 10x10 km kystrute:

Høyeste rate og lengste varighet for overflateutslipp; 11 646 Sm3/d i 75
døgn (scenariet utgjør kun 0,2 % av overflateutslippene)

Raten nærmest over vektet rate og varighet nærmest over vektet varighet;
2 184 Sm3/d i 15 døgn (scenariet utgjør 11 % av overflateutslippene)
64
November-Juni
Parameter
100prosentil
99prosentil
95prosentil
100prosentil
99prosentil
95prosentil
Minste
drivtid til
land (døgn)
10,8
-
-
10,8
-
-
Størst
strandet
mengde
emulsjon
(tonn)
85 760
-
-
85 760
-
-
Antall
10x10 km
ruter som
berøres
68
-
-
68
-
-
Figur 58 Minstedrivtid til land for descenarieri oljedriftsberegningene
sommedfører
strandingav olje (tid i døgn)(november-juni).
Figur 59 Strandetmengdeemulsjonfor descenarieri oljedriftsberegningene
som
medførerstrandingav olje (tonn)(november
-juni).
65
Figur 60 Antallet 10 x 10 km ruter som treffes av oljeemulsjon i oljedriftsberegningene
som medfører stranding av olje (tonn) (november-juni).
Figur 61 Sannsynlighet for treff av olje på strand med mer enn 1 tonn i en 10x10 km rute
for et overflateutslipp med høyeste rate og lengste varighet.
66
5.4 Strandingsstatistikk
ved forskyvning i boreperioden
I dettekapitteletpresenteres
strandingsstatistikken
for 3 perioderutovervalgt
analyseperiode,
for å illustrerehvordanstrandingsbildetutvikler segdersom
borestartforskyvesmed3, 6 eller 9 måneder(Tabell10).
5.5 Olje i området definert som Bjørnøya Naturreservat
Sannsynligheten
for treff av olje i områdetsomdefinererBjørnøyaNaturreservat,
gitt et overflateutslippfra Kvalrossmedratenærmestovervektetog varighet
nærmestvektet,er illustrert i Figur 63.
Tabell12 og Tabell13 inneholdersannsynlighetenfor treff, gjennomsnittligeog
maksimaleemulsjonsmengder,
gjennomsnittligeog maksimalekonsentrasjoner
av THC, samtantalletrutersomtreffesfor hhv. et overflateog sjøbunnsutslipp
medalle raterog varigheter.Lengrevarigheterfor overflateutslippav høye
utslippsratergir høyeretreffsannsynligheterog merolje påoverflaten,også
innenforBjørnøyaNaturreservat.
Tabell12 og Tabell13 viserogsåsummenav gjennomsnittligeemulsjonsmengder.Detterepresenterer
dentotalemengdenemulsjonsomkanforventes
innenforBjørnøyaNaturreservatfor detenkeltescenario.
Gjennomsnittligemulsjonsmengde
i rutenesomtreffeser denparameterensom
bestrepresenterer
denmengdenemulsjonsomforventeså kunneværeinnenfor
rutenvedet gitt scenario.
Alle verdierer gitt at scenarietinntreffer.Frekvensenav scenarietmed
hendelsessannsynligheten
innkalkulerter vist i Tabell12.
GjennomsnittligeTHC-verdieri vannsøyleni BjørnøyaNaturreservater,for alle
scenarier,lavereenn50 ppb.For delengstevarighetenekandetværeenkelte
simuleringersomgir THC-verdieri enkelteruterpåom lag 50 ppbi vannsøyleni
BjørnøyaNaturreservat.
Figur 62 Sannsynlighetfor treff av olje på strandmedmerenn1 tonni en10x10kmrute
for et overflateutslippmedrate overvektetog varighet15 dager.
67
Tabell 9 Prosentiler for ulike parametere av relevans for beredskap. Basert på samtlige simuleringer for alle scenarier i oljedriftssimuleringene som er benyttet. Resultatene vises for valgt
analyseperiode (november-juni), samt en forskyvning i borestart med 3 (februar-september), 6 (mai-desember) eller 9 (august-mars) måneder.
November-Juni
Februar-September
Mai-Desember
August-Mars
Parameter
100prosentil
95prosentil
100prosentil
95prosentil
100prosentil
95prosentil
100prosentil
95prosentil
Minste drivtid til land
(døgn)
10,8
-
11,4
-
10,8
-
10,8
-
Størst strandet mengde
emulsjon (tonn)
85 760
-
85 760
-
79 923
-
72 151
-
Antall 10x10 km ruter
som berøres
68
-
68
-
64
-
59
-
68
Størstemengdeoljeemulsjoni noen10x10km rutei noensimuleringer 46163
tonnemulsjon.Denhøyestegjennomsnittsmengden
i ruteneer 7779tonn(for
høyesterateog lengstevarighetav et overflateutslipp).
Figur 64). Detteer enmegetkonservativtilnærmelse.For januarforeliggerikke
datasettetpåsammeformatetsomfor deandre.I analyseperioden
(november
tom. juni) ligger iskantennærmestaktiviteteni februarog i marsmåned. Deretter
trekkerdensegnordover.
Det er foretattenanalyseav treffsannsynlighetav olje vedhendelsenmedrateog
varighetnærmestovervektet(overflateutslipppå2184Sm3/døgni 15 døgn)i
rutenesomligger langslinjen somdannesav denmaksimaleisutbredelseni noe
år, for hvermåned.I år medminimal isutbredelsestrekkerisensegtil de
nordligstedelerav Spitsbergen.I år medlite is vil ikke oljen nåiskanten.
Tabell10 Drivtider, treffsannsynlighe
ter og emulsjonsmengder
til ruter somligger i
linjen somdannesav maksimalutbredelseav is i noeår mellom1985og 2014for hver
månedi analyseperioden
, unntattjanuar.
Figur 63 Influensområdetetteret overflateutslippmedrate og varighetnærmestvektetog
BjørnøyaNaturreservat.Polarfronteninnntegnet.
5.6 Olje i område r med havis
Iskantensutbredelsevarierersterktmedsesong.Det er pt. utstraktdebattom
definisjonenav iskanten.Det er av dengrunnvalgt å viseoljensdrift ift.
maksimalutbredelsegjennomen30-årsperiodefra 1985-2014(Norsk
Polarinstitutts definisjon, sehttp://www.npolar.no/no/fakta/iskantsonen.html
) for
alle analyseperiodens
månederunntattjanuar(
Feb
Mar
Apr
Mai
Jun
Nov
Des
Kortesteavstand(km)
132
144
152
150
176
176
148
Minstedrivtid (døgn)
7,5
8
9
9
12
13
8
Gjennomsnittligkorteste
drivtid (døgn)
20,5
22,9
24
24
28,5
26
25
Gjennomsnittligdrivtid
(døgn)
35
36
36
35
36
34
36
Høyestetreffsannsynlighet
i noenrute(%)
32,8
18,7
18,7
15,4
4,7
3,6
11,8
Gjennomsnittlig
treffsannsynligheti ruter
somoverlapper(%)
9,1
3,4
3,3
2,9
0,65
0,48
1,7
Antall ruter
88
92
94
90
72
82
95
Maks.emulsjon(tonn)
2360
2359
1799
1815
1719
1719
2360
Gj.sn.emulsjon(tonn)
124
132
133
177
178
180
145
69
Det er foretatt en analyse av oljens berøring av området nord for den maksimale
isutbredelse for en 30-års periode mellom 1985-2014. Influensområdet for rate
over vektet og varighet nærmest vektet er benyttet, basert på statistikk for hele
analyseperioden november-juni. Dette blir, i denne sammenhengen, et
konservativt influensområde.
Av resultatene sees at det er flere ruter innen influensområdet som ligger i
områder med is i januar og februar, og at ismengdene avtar mot sommer/høst.
Treffsannsynlighet for områder med is går derfor ned i sommerhalvåret, og den
lave sannsynligheten varer ut November.
Figur 64 Overlapp mellom influensområdet (>1 % sannsynlighet for treff av >1 tonn olje
i en 10x10 km rute) for et overflateutslipp, med rate nærmest over vektet rate og varighet
nærmest over vektet varighet og maksimal utbredelse av is i hver måned i
analyseperioden (mellom november og juni). For januar, se
http://www.npolar.no/no/fakta/iskantsonen.html.
70
Tabell11 Treffsannsynligheti berørte10x10kmruter somligger nord for linjen medmaksimalisutbredelsei noeår mellom1985og 2014(NP, se
http://www.npolar.no/no/fakta/iskantsonen.html
).
Måned
Februar
Mars
April
Mai
Juni
November
Desember
Treffsannsynlighet
Totalt antall ruter
innen
influensområdet
somligger nord for
maksimal
isutbredelseslinjen
800
701
678
598
402
411
630
Gjennomsnitt
Maksimum
Minimum
Antall ruter i
treffsannsynlighetskategorier (%)
0-1
1-5
5-10
10-50
2,0
0,86
0.88
0.84
0,30
0,24
0,5
32,8
18,7
18,7
15,4
4,7
3,8
11,7
0,038
0,038
0,038
0,038
0,038
0,038
0.038
580
562
548
501
377
393
545
125
116
106
70
25
18
79
41
15
14
16
0
0
5
54
8
10
11
0
0
1
Emulsjon
Gjennomsnitt
Maksimum
Minimum
Sum av gjennomsnitt
176
182
179
190
193
226
199
2360
2360
1815
1815
1719
1719
2360
7,0
7,0
7,0
7,5
7,8
7,8
7,6
140700
127955
121360
113337
77461
93112
125775
71
5.7 Olje i området definert som Polarfronten
Resultatet av en overlappsvurdering mellom et overflateutslipp med rate over
vektet rate og varighet nærmest over vektet (15 dager) og linjetemaet for
polarfronten viser at det i områdene øst og sørøst for Bjørnøya er 0-1%
sannsynlighet for inndrift av olje i polarfronten.
Korteste drivtid til en rute ved polarfronten i noen enkeltsimulering er 15,5 døgn,
mens gjennomsnittlig drivtid er 33 døgn. I gjennomsnitt treffes rutene av 218
tonn olje, mens høyeste oljemengde i noen simulering i en modellrute
overlappende med polarfronten er 1630 tonn emulsjon.
Miljørisiko for polarfronten bør sees i sammenheng med miljørisiko for iskant, da
polarfrontens møte mellom kalde og varmere vannmasser er en av faktorene som
bidrar til iskantens beliggenhet.
Figur 65 Overlapp mellom influensområdet for en overflateutblåsning med utslippsrate
2184 m3/d i 15 døgn og polarfronten.
72
Tabell12 Treffsannsynligheter
og oljemengderi hhv.overflateog vannsøylei ruter somoverlapperhelt eller delvismedBjørnøyanaturreservat(overflateutslipp).
Scenario
Rate
(Sm3/
døgn)
Varigh.
(døgn)
Overflate
Overflate
Overflate
Overflate
Overflate
Overflate
Overflate
Overflate
Overflate
Overflate
Overflate
Overflate
Overflate
Overflate
Overflate
696
696
696
2184
2184
2184
3106
3106
3106
10123
10123
10123
11646
11646
11646
2
15
75
2
15
75
2
15
75
2
15
75
2
15
75
Frekvensav
scenario
7.76x 10-6
4.21x 10-6
1.18x 10-6
2.00x 10-6
1.08x 10 -6
3.05x 10 -7
1.73x 10 -7
9.39x 10-8
2.64x 10-8
9.05x 10-7
4.91x 10-7
1.38x 10-7
2.53x 10-7
1.37x 10-7
3.86x 10-8
Treff-sanns.
(gj.sn.),
overfl. (%)
0
0
0,11
0
0,07
0,88
0
0,09
1,30
0,08
0,31
4,20
0,04
0,36
5
Treffsanns.
(maks.),
overfl.
(%)
0
0
0,23%
0
0,19
1,66%
0
0,15%
2,6 %
0,038
0,65
8,4
0,038
0,65
9,5
# ruter,
overfl.
Olje-emulsjon
(maks,
Qemul_max)
(tonn)
Olje-emulsjon
(gj.sn.,
Qemul_aver)
(tonn)
Sumav gj.sn.
olje-emulsjon
(tonn)
Minste
drivtid
(døgn)
Treff-sanns.
(gj.sn.),
vannsøyle(%)
0
0
24
0
27
41
0
38
41
2
41
41
1
41
41
0
0
1099
0
893
5383
0
1570
7243
198
10083
34515
113
13034
46163
0
0
308
0
360
989
0
591
1427
142
2685
6555
113
3545
7779
0
0
7386
0
9720
38894
0
22471
58546
248
110082
268764
113
145362
318948
56,0
20,5
21,3
18,0
17,3
20,8
14,3
14,3
21,0
14,5
13,5
0
0
0,10
0
0,05
0,79
0
0,06
0,01
0,04
0,29
5,20
0,04
0,35
5,90
Treffsanns.
(maks.),
vannsøyle
(%)
0
0
0,31
0
0,12
2,04
0
0,15
0,03
0,04
0,85
11,80
0,04
0,80
13,00
THC
maks.
(ppb)
THC
gj.sn.
(ppb)
# ruter,
vannsøyle
0
0
0,11
0
0,08
1,71
0
0,09
3,02
0,01
1,44
25,00
0,02
1.50
24,00
0
0
0,03
0
0,02
0,58
0
0,02
1,10
0,01
0,49
10,00
0,02
0,60
12,00
0
0
32
0
29
41
0
22
41
4
41
41
1
41
41
Tabell13 Treffsannsynligheter
og oljemengderi hhv.overflateog vannsøylei ruter somoverlapperhelt eller delvismedBjørnøyanaturreservat(sjøbunnsutslipp).
Scenario
Rate
(Sm3/
døgn)
Varigh.
(døgn)
Frekvensav
scenario
Treff-sanns.
(gj.sn.),
overfl. (%)
Sjøbunn
Sjøbunn
Sjøbunn
Sjøbunn
Sjøbunn
Sjøbunn
Sjøbunn
Sjøbunn
Sjøbunn
Sjøbunn
Sjøbunn
Sjøbunn
Sjøbunn
Sjøbunn
Sjøbunn
987
987
987
1516
1516
1516
3036
3036
3036
7549
7549
7549
8512
8512
8512
2
15
75
2
15
75
2
15
75
2
15
75
2
15
75
1.22x 10-5
1.31x 10-5
5.18x 10-6
1.06x 10-6
1.14x 10-6
4.49x 10-7
5.52x 10-6
5.94x 10-6
2.35x 10-6
1.54x 10-6
1.66x 10-6
6.56x 10-7
1.22x 10-5
1.31x 10-5
5.18x 10-6
0
0
0
0
0
0,06
0
0
0,04
0
0
0,08
0
0
0,10
Treffsanns.
(maks.),
overfl.
(%)
0
0
0
0
0
0,08
0
0
0,04
0
0
0,15
0
0
0,35
# ruter,
overfl.
Olje-emulsjon
(maks,
Qemul_max)
(tonn)
Olje-emulsjon
(gj.sn.,
Qemul_aver)
(tonn)
Sumav gj.sn.
olje-emulsjon
(tonn)
Minste
drivtid
(døgn)
Treff-sanns.
(gj.sn.),
vannsøyle(%)
Treff-sanns.
(maks.),
vannsøyle
(%)
THC
maks.
(ppb)
THC
gj.sn.
(ppb)
# ruter,
vannsøyle
0
0
0
0
0
6
0
0
6
0
0
17
0
0
27
0
0
0
0
0
1898
0
0
74
0
0
3254
0
0
5608
0
0
0
0
0
562
0
0
74
0
0
728
0
0
1431
0
0
0
0
0
3372
0
0
212
0
0
12390
0
0
38642
93,25
50
78,5
70,75
0
0
0
0
0
0,05
0
0
0,04
0
0
0,08
0
0,04
0,10
0
0
0
0
0
0,08
0
0
0,04
0
0
0,23
0
0,04
0,31
0
0
0
0
0
0,03
0
0
0,02
0
0
0,23
0
0,01
0,40
0
0
0
0
0
0,01
0
0
0.01
0
0
0,01
0
0,01
0,01
0
0
0
0
0
10
0
0
8
0
0
21
0
3
25
73
6 Resultater av analyse av miljørisiko
Tabell 14 Antall ruter i gyteområder som overlapper med ruter som overstiger hhv.50 og
100 ppb gjennomsnittlig [THC].
6.1 Trinn 1 miljørisikoanalyse av fisk
Det er foretatt en overlappsanalyse mellom arter med gytetid som sammenfaller
med analyseperioden, samt gytefelt og området der konsentrasjonen av olje i
vannsøylen overstiger en terskelverdi for skade, ved bruk av deler av Trinn 1
miljørisikoanalyse for fisk (DNV, 2007).
Norsk navn
Til denne overlappsanalysen er det benyttet oljedriftsstatistikken fra en overflateutblåsning med rate og varighet nærmest over vektet (2 184 Sm3/døgn og 15
dagers varighet). Dette er den kombinasjonen av rate og varighet som best
representerer et mål for totalbildet.
Resultatene viser at området med gjennomsnittlig THC-konsentrasjon > 50 ppb
overlapper med < 1 % av gyteområdet for kveite. Det er rundt 0,1 % overlapp
mellom området med gjennomsnittlig THC-konsentrasjon > 100 ppb og
gyteområdet for kveite.
I underlaget for «Forvaltningsplanen for Lofoten og Vesterålen», «konsekvenser
av akuttutslipp for fisk» (Brude et al., 2010), foreslås en grenseverdi på 375 ppb
THC for Balder råolje for effekter på sårbare livsstadier av fisk. Denne verdien
relateres til PAH-innholdet og en grenseverdi for PAH på 2,5 ppb. Siden det ikke
er foretatt noen vurdering av PAH-innhold og tilsvarende avledet grenseverdi for
Realgrunnen, er den tidligere foreslåtte grenseverdien på 50 ppb konservativt
benyttet i foreliggende analyse.
Miljørisikoen kan betegnes som svært lav for fisk.
Kveite
Gyteområder og THC-konsentrasjoner for influensområdet er vist i Figur 66.
74
Latinsk navn
Totalt #
ruter
28461
> 50-100
ppb
129
> 100 ppb
35
6.2
Skadebasert miljørisikoanalyse
Det er beregnetbestandstap
og miljørisiko for samtligearteri SEAPOPsdatabase
for alle raterog varighetervedenoptimalisertberegningsrutinesomgjør
manuellevurderingerav overlappenderessurseroverflødig.
Teoretiskkankun VØKer somharminimum1 % av bestandeninnenforområdet
somer berørtav oljemengder> 1 tonni en10x10km rutegi utslagi en
miljørisikoanalyseetterMIRA -metoden.
For sjøfugli åpenthaveksistererdetulike datasettfor Nordsjøen,Norskehavet
og Barentshavet.Disseregnessomregionalebestander.Datasettenefor kystbundneressurserer nasjonalebestander.Datasettenekystnærtbenytterogså
funksjonsområderfor endel arteri endel måneder,tilrettelagtveden buffersone
rundtkolonieni hekkesesongen,
for å ta høydefor at enkeltearter kanhaet
næringssøkopptil 100km fra kolonien(f.eks.alkefugl).
Det er gjennomførtfull skadebasert
miljørisikoanalysefor havertog steinkobbe.
For oterfinnesdetsomnevntikke datasetttilgjengelig.For deøvrigemarine
pattedyreneer detforetatt enoverlappsanalyse
mellomoverflateoljeog deres
viktigsteområder.
6.2.1
Miljørisiko for sjøfugl
Miljørisiko er systematiskanalysertfor alle artenei SEAPOPsdatabase(Vedlegg
3). Arter somer listet, mensomikke fremkommeri figureneunder,hargitt svært
laveutslagi miljørisikoanalysen.Hovedresultatene
er omtalti analysen,mens
alle resultaterfra enkeltarterer plassertpå:
-Kvalross
Analysener foretattenkeltvisfor alle kombinasjonerav raterog varigheter,for å
hamulighetentil å gåtilbakeog serisikobidragenefra deenkelte
hendelsesscenariene.
Figureneviserevt. utslagi miljørisiko.
Figur 66 Overlappmellomgyteområdetfor kveiteog ruter medhhv> 50 ppbog > 100
ppbTHC.
Resultateneviserat denmestutsatteVØK-gruppeni analyseperioden
er sjøfugli
åpenthav. Høyestmiljørisiko er beregnetfor polarlomvi,medi underkantav 9,4
75
% av Wintershall sitt akseptkriterie i skadekategorien Moderat (Figur 67).
Deretter følger alkekonge, med i underkant av 5,5 % i skadekategorien Moderat.
En rekke arter gir mindre utslag, også i de to alvorligste skadekategoriene.
Utslagene for artene i åpent hav i Norskehavet er meget små.
For sjøfugl kystnært er høyest miljørisiko beregnet for lunde, med i underkant av
1 % av Wintershall sitt akseptkriterie i skadekategorien Alvorlig. Deretter følger
alke, med ca. 0,6 % av akseptkriteriet i skadekategorien Alvorlig. viser artene
kystnært med lavest utslag.
Det er kjent at datasett med funksjonsområder gir en for konservativ beregning av
miljørisiko, mens analyser av datasettene uten funksjonsområder gir en for lite
konservativ beregning av miljørisiko. Konservativiteten forsterkes av en
tilrettelegging av bestandsandeler i rutene som summeres til > 100 % av
hekkebestanden.
76
Figur 67 Miljørisiko somandelav selskapetsakseptkriterieri konsekvenskategorier
for sjøfuglarteri åpenthav (Barentshavet,november
-juni).
77
Figur 68 Miljørisiko som andel av selskapets akseptkriterier i konsekvenskategorier for sjøfuglarter i åpent hav som gav laveste utslag (Norskehavet, november-juni).
78
for sjøfuglarterkystnærtsomgav høyesteutslag(november
-juni).
79
Figur 70 Miljørisiko som andel av selskapets akseptkriterier i konsekvenskategorier for sjøfuglarter kystnært som gav laveste utslag (november-juni).
80
6.2.2
Miljørisiko for marine pattedyr
6.2.3
Det er gjennomførtenkvantitativmiljørisikoanalyseetterMIRA -metodenfor
bådesteinkobbeog havertkystnærtpåfastlandet.Det var knaptutslagi
miljørisiko for noenav artene.
Miljørisiko for strandressurser
Det er gjennomførtenkvantitativmiljørisikoanalyseetterMIRA -metodenfor
strandressurser.
Det var knaptutslagi miljørisiko for strandi analyseperioden
.
Figur 72 Milj ørisikofor strandsomfrekvensi konsekvenskategorier
for descenariene
somgav utslag(november
-juni).
for
kystsel(november
-juni).
81
for
strand(november-juni).
6.3 Miljørisiko ved forskyvning i boreper ioden
I dettekapitteletpresenteres
dentotalemiljørisikoenfor 3 perioderutovervalgt
analyseperiode,
for å illustrerehvordandetterisikobildetutvikler segdersom
borestartforskyvesmed3, 6 eller 9 måneder.
Resultateneviserat denmaksimalemiljørisikoener lav for alle perioder(ca.6-9
% av akseptkriteriet)og at deter lunde,polarlomviog alkekongesomdominerer
risikobildeti åpenthav.
Kystnærter miljørisikoenlavere,denoverstigerikke 1 % av akseptkriteriet. Her
gir alke, havsule, krykkje, lomvi, lundeog polarlomviutslag,dehøyestei
skadekategoriAlvorlig. Miljørisiko er høyesti periodersomomfatter
hekkeperioden.
82
Figur 74 Miljørisiko somandelav selskapetsakseptkriterier i konsekvenskategorier
for arter i åpenthavi Barentshavetmedhøyesteutslagi periodenfebruar-september.
83
Figur 75 Miljørisiko som andel av selskapets akseptkriterier i konsekvenskategorier for arter kystnært med høyeste utslag i perioden februar-september.
84
for arter i åpenthavi Barentshavetmedhøyesteutslagi periodenmai-desember.
85
Figur 77 Miljørisiko som andel av selskapets akseptkriterier i konsekvenskategorier for arter kystnært med høyeste utslag i perioden mai-desember.
86
for arter i åpenthavi Barentshavetmedhøyesteutslagi periodenaugust-mars.
87
Figur 79 Miljørisiko som andel av selskapets akseptkriterier i konsekvenskategorier for arter kystnært med høyeste utslag i perioden august-mars.
88
6.4.1.6 Knølhval
6.4 Overlappsanalyser
6.4.1
En sværtbegrensetdel i ytterkantav aktivitetensinfluensområde,rundtBjørnøya,
overlappermedviktige leveområderfor knølhvaleni analyseperioden.
Konfliktpotensialetmåderforkunnebetegnessommegetlavt.
Marine pattedyr
For arteneunderforeliggerdetikke datasettegnetfor kvantitative miljørisikoanalyser. Det er derforforetattenkvalitativ/semikvantitativvurderingav
mulighetenefor overlappmellominfluensområdetog artenesviktigsteområder.
6.4.1.7 Spermhval
Det er ingengeografiskoverlappmellomviktige leveområderfor spermhvaleni
analyseperioden
og aktivitetensinfluensområde.
6.4.1.1 Blåhval
Det er ingengeografiskoverlappmellomviktige leveområderfor blåhvaleni
analyseperioden
6.4.1.8 Storkobbe
Det er noeoverlappmellomstorkobbensleveområdeog aktivitetensinfluensområde.Merk at storkobbensleveområdeer stort.At storkobbenregnessom
solitærdetmesteav analyseperioden
reduserersamtidigsannsynligheten
for
størrepopulasjonsmessige
konsekvenservedet evt. stortutilsiktet utslipp.
Konfliktpotensialetbetegnessomlavt.
6.4.1.2 Finnhval
En sværtbegrensetdel i ytterkantav aktivitetensinfluensområde,vest/sørvestfor
Bjørnøya,overlappermedviktige leveområderfor finnhvaleni analyseperioden.
6.4.1.9 Vågehval
6.4.1.3 Grøn landshval
Det er noeoverlappmellomvågehvalensleveområdeog aktivitetensinfluensområderundtBjørnøyaog inn mot Finnmarkskysten
. Merk at vågehvalens
leveområdeer stort.Konfliktpotensialetbetegnessomlavt.
Det er ingengeografiskoverlappmellomviktige leveområderfor
grønlandshvalen
i analyseperioden
6.4.1.4 Hvalross
Det er ingengeografiskoverlappmellomhvalrossensliggeplasserog aktivitetens
influensområde.Men, hvalrossenbrukeriskantenaktivt og kankommei konflikt
medolje somdriver inn i isfylte farvannnår dener i næringssøk.
Konfliktpotensialeter størstom vinteren/tidligvår, nåriskantener lengstsør.
Konfliktpotensialetbetegnessommegetlavt.
6.4.1.5 Hvit hval
En sværtbegrensetdel i ytterkantav aktivitetensinfluensområde,rundtBjørnøya,
overlappermedviktige leveområderfor hvithvaleni analyseperioden.
89


«Mulighet» er lik sannsynlighet
«Varig skade» er en skade med varighet på mer enn 10 år
Resultatene av en kvantitativ miljørisikoanalyse kan rapporteres som
sannsynlighet for skade i fire skadekategorier, hvorav den høyeste
skadekategorien «Alvorlig» omfatter skader av en varighet på mer enn 10 år.
Som diskutert ovenfor er resultatene for kystnær sjøfugl på Bjørnøya
konservative, ved at de omfatter områder ut til 100 km fra øya.
De største hekkekoloniene på Bjørnøya befinner seg i hovedsak i de høye fuglefjellene på sørspissen. Fuglene er imidlertid ikke tilstede i hekkekolonien før i
mars, og det er derfor perioden mars-juni som slår ut innen analyseperioden. De
viktigste artene er omtalt under, og disse er analysert med svært konservative
datasett, som gjør bruk av funksjonsområder og er tilrettelagt med en svært
konservativ vurdering av bestandsandeler.
Det er foretatt en analyse av bestandsandeler av de ulike artene som i datasettene
er tildelt ruter som overlapper med Bjørnøya Naturreservat. Konservativiteten i
tilretteleggingen av kystnære datasett kan illustreres ved at for f.eks. havhest
kystnært er bestandsandelen innen Bjørnøya Naturreservat sommerstid like i
underkant av 750 % av nasjonal bestand. Andelene som benyttes i
miljørisikoanalysen er vist i Figur 81 og Figur 82. Figur 82 viser
konservativiteten i tilretteleggingen av kystnære datasett.
Figur 80 Potensiell overlapp mellom aktivitetens influensområde (gitt ved rate og
varighet over vektet verdi) og leveområder/trekkruter for utvalgte marine pattedyr.
6.4.2
Av de artene som er tilstede på Bjørnøya dominerer disse mest;
Bjørnøya Naturreservat
Kystnært: havhest, krykkje, lomvi, polarlomvi og polarmåke.
Eventuell drift av olje inn i Bjørnøya Naturreservat (se avsnitt 5.5) vil kunne ha
effekter på sjøfugl direkte. Ved påslag på strand vil oljen kunne ligge over noe
tid, og eventuelt remobiliseres.
Åpent hav: alke, alkekonge, krykkje, lomvi, polarlomvi og polarmåke.
Lomvien har sin nordligste forekomst av betydning på Bjørnøya. Kolonien er
viktig, spesielt fordi arten er i nedgang på fastlandet.
For å vurdere muligheten for en varig miljøskade på Bjørnøya Naturreservat
velger vi å definere:
Sannsynlighet for påvirkning av modellruter som omfattes av Bjørnøya
Naturreservat varierer som vist i Tabell 12 og Tabell 13.
90
Figur 81 Summenav bestandsandeler
(%) av artenei åpenthavsomligger innenforområdetdefinert somBjørnøyaNaturreservat.
91
Figur 82 Summenav bestandsandeler
(%) av artenekystnærtsomligger innenforområdetdefinertsomBjørnøyanaturreservat.Figurenviserkonservativitetenav tilretteleggingenav
bestandsandeler.
92
7 Bere dskap sanalyse
Det er lagt vekt påå belysehvordanberedskapsmessige
vurderingerer koblet
mot deutslippsscenariene
somer beskrevet,samtå visekoblingenmellom
miljørisiko og beredskap,bla. i form av identifisertefokusområderfor utsatte
miljøressurseri åpenthavog vedkysten.Wintershallhari trådmedKlifs (nå
Miljødirektoratets)søknadsveileder
(Klif, 2011)valgt å adresserekyst- og
strandsonefor denneaktiviteten.
7.1 Innledning
Dersomet utslippskjervil enrekkeoljevernressurser
mobiliseresgjennomNorsk
OljevernforeningFor Operatørselskap
(NOFO).Detteomfatterbl.a.utstyrfor
deteksjonav olje påoverflaten,utstyrog personellfor bekjempelseav oljeforurensning,samtiverksettingav miljøundersøkelser.
Operatørenhardetfulle ansvaretfor aksjonenog forestårstrategiskebeslutninger
om prioriteringerog disponering.NOFOiverksetterdissepåvegneav
operatøren.
7.2 Tilgjengelige bere dskapsressurser
NOFOharpåvegneav operatøreneetablertet beredskapsnivå
dimensjonertfor
felt i produksjonpånorsksokkel.Nivåeter basertpåfeltviseanalyserav
beredskapsbehov.
Begrepet”oljevernsystem/ system”vil bli benyttetutoveri beredskapsanalysen.
Et oljevernsystembeståri dennesammenheng
av et fartøymedoljeopptakerog
lagringstankfor oppsamletoljeemulsjon,enlense,samtslepefartøyfor lensen.
For mekaniskopptakkandetogsåværekonfigurasjonerhvor paravanbrukesi
stedetfor slepefartøyfor lensen.Systemerfor kjemiskdispergeringvil ikke ha
behovfor lagringav oppsamletoljeemulsjon.
Beredskapsnivået
utgjøresav enkombinasjonav systemerpermanentutplassert
påområdeberedskapsfartøy
i sentraleproduksjonsområder,
samtpåNOFOs
landbasertebaserlangsnorskekysten.For operasjoneri etablerteområderi
Nordsjøenog Norskehavetvil systemerfra områdeberedskapen
normaltha
kortestresponstid.
Informasjonom systemtyper,dimensjoneringskriterier
og forutsetninger,samt
anneninformasjonom operatørenes
beredskap,er beskrevetpåNOFOsine
nettsider(www.nofo.no).
Når detgjelderdisponeringav ressurserog strategiervil detteomtalesi forhold
til resultatenefra analysenav miljørisiko, medvekt påbeskyttelseav utsatte
naturressurser.
Kystverketsin analyseav statligberedskap(Kystverket,2011,vedleggC og D)
inneholderbeskrivelseav hovedtyperav systemerog deresegenskaper,
og det
henvisestil dennefor utfyllendeinformasjon.
Tabell15 viseravstander,gangtiderog responstiderfor deoljevernressursene
somer vurdertsommestaktuellefor aktiviteten.For landbaserer detlagt til
grunnat fartøyligger vedbasen.
Beredskapsanalysen
er gjennomførtiht. Statoilsin metode(Statoil,2013),somer
innenrammeneav Norskolje og gasssin veiledningfor miljørettetberedskaps
analyse(NOROG, 2013),medforutsetningersombeskrevethosNOFO og i
Statoilsin dokumentasjon.Videreer analysengjennomførtfor å identifisere
beredskapsløsninger
somkanmøtedeytelseskravWintershallharsattfor
aktiviteten(sekapittel1.4).
7.2.1
Stående beredskap
I ni områderpåsokkelener detetablertområdeviseog feltviseberedskaps
løsninger,medoljevernressurser
fra NOFOplassertpermanentom bordpå
fartøyer;
93
Norskehavet




For systemer fra NOFOs landbaserte baser regnes det, i analysesammenheng, 10
timer fra varsel om mobilisering til et fartøy ved basen er klar til å forlate basen
med systemet om bord. Om man trekker på flere systemer fra samme base vil
dette kunne gå fra basen 30 timer etter varsel om mobilisering.
Haltenbanken (1 system)
Tampen (1 system)
Gjøa (1 system)
Troll/Oseberg (2 systemer)
7.2.3
Nordsjøen




Avstanden fra 7224/2 til NOFOs beredskapsressurser er gitt i Tabell 15.
Balder (1 system)
Sleipner/Volve (1 system)
Ula/Gyda/Tambar (1 system)
Ekofisk (1 system)
Barentshavet

Goliat (1 system)
I tillegg til ressursene nevnt over har Statoil et avløserfartøy (Stril Merkur) med
tilsvarende utstyr og ytelse som stående beredskapsfartøy (inkl. dispergering),
slik at det totale antallet fartøy i stående beredskap er 11.
Dette er ressurser med betydelig raskere responstid enn fra de landbaserte basene,
både grunnet kortere gangtid og at det ikke er behov for tid til lossing, lasting og
klargjøring. Det er definert frigivelsestider for mobilisering ut av området, som
varierer fra 1 til 6 timer.
7.2.2
Landbaserte baser
NOFOs landbaserte baser er som følger;





Beredskapsnivå
Stavanger
Mongstad
Kristiansund
Sandnessjøen
Hammerfest
Hver av basene har minimum 2 komplette NOFO-systemer, 3 kystsystemer, samt
vaktgående personell. Current Buster m/paravan er utplassert på Mongstad (3), i
Sandnessjøen (2) og i Hammerfest (3).
94
Tabell15 Gangtiderog responstiderfor aktuelleoljevernressurserfor aktiviteten.
Gangtidog bestoppnåeligeresponstidavrundet oppadtil nærmesteheletime.
Lokalisering
Goliat, stående
beredskap
NOFOBase,
Hammerfest01
NOFOBase,
Hammerfest02
Haltenbanken,
ståendeberedskap
Avstand
(km)
Avstand
(n.m)
Mobilisering og
klargjøring,
frigivelse og
utsetting (timer)
157
85
5
7
12
237
128
11
10
21
237
128
31
10
41
1088
588
2
42
44
Gangtid
(timer)
Total
responstid
(timer)
Slepefartøy
SleperemobiliseresgjennomNOFO
I trådmedWintershallsytelseskravfor aktivitetener vektetratefor enoverflateutblåsningvalgt somdimensjonerende
for beregningav beredskapsbehov.
I denneanalysenvil konsekvensene
av deulike utblåsningsratene
påberedskaps
behovenediskuteres.Dettesomunderlagfor utarbeidelseav enbrønnspesifikk
beredskapsplan
hvor detbelyseshvordaneneskaleringfra denetablerte
beredskapsløsningen
skalkunneskje, om behovetskulle oppstå.
Analysenvil ogsåadresserehvordanulike værsituasjonervil påvirke
beredskapsbehovene.
7.5 Behov for og virkning av havgående beredskap
7.5.1
36
Effektivitet og kapasitet
Virkningenav havgåendeberedskaper enfunksjonav to faktorer:
7.3 Beredskapsmessige utfordringer ved aktiviteten
Effektivitet, somangirhvor stor andelav denoljeemulsjonensom
kommerinn i lensensomsamlesoppeller dispergereskjemisk.
Kapasitet,somangirhvor stormengdeoljeemulsjonet oljevernsystemer
i standtil å bekjempeeller samleopppr. døgn.
Basertpåbrønnensplassering,planlagtboreperiodeog utstrømningspotensiale
er
følgendeforhold identifisertsomviktige i analyseog plan:
Moderathøyeratervedutstrømningfra åpenthull (nårhelereservoareter
eksponertog BOPhelt åpen).
Relativtstortinfluensområde
, somogsåomfatterrussiskfarvann.
Referanseoljenharet moderathurtig vannopptak
.
Tildels sværtbegrensetmedoperasjonslysi vinterperiodenog stor
avstandtil oljevernressurser.
7.4 Brønnspesifikke utstrømningsrater
for dimensjonering
Effektivitetenav mekaniskoppsamlingvil varieremedværforholdene.Under
optimaleforhold, medlite bølger, vil denkunneværeoppimot 80 %. Under
dårligeforhold, medhøyebølger,vil oppsamlingikke væreaktuelt.
Kapasitetentil et standardNOFO-systemer i utgangspunktet2400m3/d, ved
døgnkontinuerligdrift og pumpingav oppsamletoljeemulsjonfra oljevernfartøyetstanker(minst1000m3) overtil enskytteltanker.
som grunnlag
Ved bruk av fartøyermedstørrelagringstankervil kapasitetenværehøyere,fordi
oppsamlingkanskjeoverenlengre periodefør tankenemåtømmes.
Sombeskrevetovenforvil enukontrollertutstrømningfra brønn7224/2 i følge
studienfra Aconakunneføretil flere ulike nivåerav utstrømningsrater.
En
beskrivelseav hendelsestyper
relevantfor miljørisiko og beredskaper gitt i
kapittel2.6.
Denhavgåendeberedskapen
harsommålsetningå bekjempeutslippetnærmest
mulig kilden, mensforurensningener relativt samlet.Dennestrategiensikrer
effektiv innsatsog bekjempelseav oljen før denspresutover,kanforårsake
skaderpåmiljøet og er vanskeligereå samleopp.
95
Kjemisk dispergeringer et alternativeller supplementtil oppsamlingdersom
oljen vedtestvisersegå væredispergerbar,og vil vedanvendelseredusere
potensiellmiljøskadepåressurserpåhavoverflatenog i strandsonen.
og massebalanse
for et utslippav Realgrunneninnenfordetområdethvor den
havgåendeberedskapenvil hasitt primæreoperasjonsområde.
Figur 83 og Figur 84 illustrererdeemulsjonsmengdene
somer igjen påoverflaten
etter2 og 12 timersdrift påsjøen,underulike vindforholdfor tre av rategruppene
fra oljedriftsberegningene,
samtvektetrate.Beregningeneer gjennomførtfor
overflateutslipp,dadissehendelsene
gir størstmengderolje påoverflaten.
I innsatsennærkilden vil oljevernressursene
i enutslippssituasjondisponeresslik
at deoppnårbestmulig effekt. Dettegjøresf.eks.vedå dirigereopptaketmot de
tykkestedeleneav oljeflaket.
I analysesa
mmenheng(ref. beregningsmetoden)
benyttesbegrepetbarriere1 for
deoljevernsystemene
somopererernærmestkilden (på2 timer gammelolje) og
barriere2 for systemersomoperereri noestørreavstand(på12 timer gammel
olje). Det er densammetypensystemersombenyttesi beggedissebarrierene,
meni analyseneleggesdettil grunnenlavereeffektivitet for systemenesom
operereri størreavstandfra utslippskilden,i trådmedat detlengerfra kilden
forventeså værelaverefilmtykkelse,slik at oljeopptakerentar mervannog
mindreolje.
Ved tapav brønnkontroller sannsynligheten
for overflateutslippfor dennetypen
innretninger20 %, og sjøbunnsutslipp80 %. Innenhverrateer mengdenefor
forventedevindforhold(10 m/s)vist i mørkblått.
Wintershallbenytterbla. dimensjoneringskriteriet
om å ”ha tilstrekkeligkapasitet
i hverbarriere”(Tabell2). For havgåendeberedskapkandetteanseeså være
resultatetav eninnsats/utbyttevurdering.
Ved tilførsel av flere systemervil
virkningenpr. systemreduseres,bla. grunnetreduserttilgangpåolje, samt
spredningpåoverflaten.
Det høyestenivåetav utstrømningsrater
(11 646m3/d) gir maksimaleemulsjons3
mengderpåi underkantav 23 000m /d. Dennetypenhendelserer aktuellei ca.
2 % av overflateutslippene.
Somdetfremgårav figurene(Figur 83 og Figur 84) vil detlavestenivåetav
utstrømningsrater
for et overflateutslipp(696m3/d) gi maksimalemengder
emulsjonpåi underkantav 1 400 m3/d. Frarate-/varighetsmatrisen
servi at
dennetypenhendelserer aktuellei ca.70 % av overflateutslippene.
Utstrømningmedvektetrate(2 020m3/d) gir maksimaleemulsjonsmengder
i
underkantav 2 900 m3/d etter2 timer og i underkantav 3 700 m3/d etter12 timer
ved10 m/svind. Denneutstrømningsraten
dannergrunnlagetfor dimensjonering
av denhavgåendeberedskapen.
En raskresponsvil bidratil å startebekjempelsenfør olje får spreddsegutover
nærområdettil utslippspunkteti vesentliggrad.Variasjoneri responstidervil
underellerslike forhold bli reflektertdirektei bekjempetmengde,mensden
relativeeffekten(opptakmot utslippsmengde)naturlignok vil værestørstpå
kortvarigeutslipp.
Bakgrunnenfor verdieneog tilhørendeantagelserer dokumenterti tidligere
angittereferanser.
7.5.2
Emulsjonsmengder ved ulike værforhold
Somdiskuterttidligerei rapportenvil vindforholdenevedet eventueltutslippha
storbetydningfor oljensdrift og levetidpåsjø.Med bakgrunni datafra met.no
variererdengjennomsnittligevindhastigheteni analyseperioden
fra 5,7-8,4 m/s.
Referanseoljens
egenskaperved10 m/sbenyttesderfortil viderevurderinger.
Figur 83 Emulsjonsmengde
på overflatenunderulike vindforholdvedutstrømningav
Realgrunnenråolje for vektetrate. Forventedeforhold er vist i mørkblå.
Vindhastighetog -retningvariererimidlertid fra dagtil dag.Det er av dengrunn
valgt å illustrerehvordanvindhastighetenvil kunnepåvirkeemulsjonsdannelse
96
7.5.3
Virkning ved ulike værforho ld
Virkningenav denhavgåendeberedskapen
vil værehøyerevedgodeværforhold.
Nedblandingav oljen er høyerevedsterkerevind, vedroligereværforholder det
begrensetnedblandingav denneoljetypen.
Ved økendevindstyrkervil virkningenav havgåendeberedskapværelavere,men
davil ogsåemulsjonsmengden
hakorterelevetidpåsjøoverflatenpga.høyere
nedblanding,somgir mindreemulsjonpåoverflatenetterenvisstid.
Ved periodevissterkvind etterfulgtav roligereperiodervil nedblandetolje igjen
kunnestigetil overflaten.Det er i denforbindelseviktig å sikretilgangentil
operativoljedriftsmodellering,fjernmålingog metoderfor deteksjonav olje, som
grunnlagfor eventuellevalg av bekjempelsestiltak.
7.5.4
Beredskapsbehov i åpent hav gjennom året
Av detovenstående
følgerat endringeri klimatiskeforhold gjennomåretførertil
ulike mengderemulsjonsomdannesog ulik effektivitet av oljevernberedskapen.
Figur 85 og Figur 86 viservariasjonengjennomåreti behovfor antallsystemeri
denhavgåendeberedskapen,
beregnetfor vektetrate.
I førstedel av denplanlagteaktivitetsperioden(novembertil mars)er detsamlede
systembehovet
i denhavgåendeberedskapen
(barriere1 og 2) i overkantav to
systemer(Figur 85). I denneperiodenvil anvendelseav tre systemeri enoptimal
konfigurasjonmedentodeltbarriere1 (1aog 1b) gi enca.30 % bedretotal ytelse
ennhvatilfellet vil værevedbruk av et standardbarriereoppsettmedto systemer
i hverhovedbarriere.En havgåendebarrieremedtre systemeri perioden
novembertil marsog to systemeri andredel av boreperiodenvil derved
tilfredsstilleaktivitetensytelseskrav.
Figur 84 Emulsjonsmengde
på overflatenunderulike vindforholdvedutstrømningav
Realgrunnenråolje for henholdsvislavesterate, rate nærmestovervektet, samthøyeste
rate for overflateutslipp.Forventedeforhold er vist i mørkblå.
97
Figur 85 Variasjoni systembehov
i havgåendeberedskapgjennomåret.
Figur 86 Variasjoni systembehov
i havgåendeberedskapgjennomåret, vist sombehov
beregneti heltall systemerfor hverbarriere.
98
7.6.1
7.6 Løsninger for å møte ytelseskravene
Tiltaksalternativer
Emulsjonensomdannesbetegnessom«kjemiskdispergerbar»i inntil 3 timer ved
lavevindstyrkervinterstidog 12 timer sommerstid.I seneretidsstegog/ellerved
sterkerevind klassifiseresemulsjonensom«redusertkjemiskdispergerbar
» eller
med«lav/dårligdispergerbarhet».
Operatørensytelseskraver beskreveti kapittel1.3. Ytelseskravenesomer direkte
relaterttil analysenvil kunneadresseres/dekkes
av enrekkeulike beredskaps
løsninger.I forslagetog beregningenenedenforer dettatt utgangspunkti
generelle prinsipperom kildenærbekjempelseog robustesystemeri den
havgåendeberedskapen.
Det gjennomføreslikevel enanalyseav nettomiljøgevinstav ulike tiltakstyper,
og konklusjoneneav dennevil inngåi denbrønnspesifikkeberedskapsplanen
somutarbeidesfor 7224/2.
Brønnenligger ca.183km fra kysten.Boreoperasjonen
planleggesgjennomførti
periodennovember-april (analyseperioden
strekkersegtom. juni). Områdethar
relativt beskjedneendringeri sjøtemperaturi analyseperioden;
fra 4,3 ºC i april
månedtil 8,1 ºC i august.I hovedsakminskervindstyrkenigjennom
analyseperioden,detsammegjør andelenmedhøyebølger.
Ved eneventuellhendelsevil biologiskegrunnlagsdataog oljeprøverinnhentes
for engjennomføringav analyseav nettomiljøkonsekvensog revurderingav
tiltaksvalg.
Sannsynligheten
for stranding,gitt enukontrollertutstrømning fra brønnen,er ca.
0,1 %. Det eksistereringen95-prosentilfor minstedrivtid til landeller strandet
emulsjonsmengde.
Seforøvrig avsnitt5.2for drivtider og strandingsmengder
.
7.7 Oppsummering og anbefalt beredskapsløsning
Lisens611ligger i Barentshavet
. Brønn7224/2(Kvalross) harposisjonen72° 46'
33.06"N, 24° 23' 58,33" Ø og ligger 183km fra kysten.
Hvordandetenkelteytelseskravkanmøteser beskrevetnedenfor.
Beregnedeutstrømningsrater,
vedtapav brønnkontrollunderboringen,varierer.
Vektetutstrømningsrate
veden ukontrollertutblåsningoverrigg (overflateutslipp)underboringenav brønnener beregnettil 2 020m3/d.
Sikre en fullt utbyggethavgåendeberedskap(tilstrekkelig kapasitettil å
håndteremengdenemulsjonsomfølger av vektetutstrømningsrate)så
raskt sommulig, ut fra bestoppnåeligresponstid.
Ved devindforholdenesomer forventetpålokasjoni denplanlagteboreperioden
(10 m/s)er ca.41 % av oljen igjen påoverflatenetter1 døgn,og ca.6 % etter5
døgn.Strandingssannsynligheten
vedet eventueltutslipper sværtlav.
For denplanlagteboreperiodenvil detværebehovfor ytelsetilsvarende
3 NOFO-systemer(sekapittel 7.5.4), somkanhentesinnen41 timer
(Tabell15).
Bekjempe95-prosentilav størststrandetmengdei kyst- og strandsone,
hensyntatteffekt av tiltak i foregåendebarrierer.
Denmaksimalemiljørisikoener beregnetfor polarlomvii åpenthav, medca.9,4
% av akseptkriteriet.Miljørisikoen er vesentliglavere for sjøfugl kystnært(i
underkantav 1 % av akseptkriteriet). Beskyttelseav sjøfugl,i åpenthavog
kystnært,vil hamiljømessigfokusvedeneventuellhendelse.
Det eksistereringen95-prosentilfor minstedrivtid til landeller strandet
emulsjonsmengde
.
Denberegnedemiljørisikoenfor marinepattedyrog strandressurser
er lav.
Basertpåberedskapsanalysen
anbefalesat deti forbindelsemedboringenav
7224/2etableresenberedskapsløsning
medhovedelementer
sombeskrevet
nedenfor.En slik løsningvil møteoperatørensytelseskravfor aktiviteten.
99
Deteksjon og kartlegging

Kompetanse
Utilsiktede oljeutslipp detekteres ved hjelp av en kombinasjon av ulike
sensorer (f. eks. oljedetekterende radar, IR og satellitt) og visuelle
observasjoner.

Sensorer må betjenes av personell med nødvendig kompetanse og
eventuelle rutiner for visuelle observasjoner må være implementert.
Verifikasjon
Havgående beredskap (Barriere 1 og 2)


Gitt standard frigivelsestider vil første system kunne ha en responstid på
12 timer (Goliat stående beredskap). Fullt utviklet barriere 1 og 2 med
ytelse tilsvarende 3 systemer vil kunne etableres innen 41 timer.
Det legges til grunn at slepere mobiliseres via NOFOs avtaler.
Kystnær beredskap (Barriere 3 og 4)

Det stilles ingen spesifikke krav til ytelser for beredskapen kystnært pga.
svært lav sannsynlighet for stranding (0,1 %), samt at det ikke eksisterer
noen 95-prosentil for minste drivtid til land eller størst strandet
emulsjonsmengde.
Strandrensing

Ressurser gjennom NOFOs avtaler etter behov. Basert på erfaringstall vil
mengden oljeholdig avfall være ca. 10 ganger mengden ren olje som
fjernes.
Miljøundersøkelser

Miljøundersøkelser skal kunne startes senest 48 timer etter at utslippet er
varslet.
Beredskapsplan

Det bør sikres nødvendig kommunikasjon og opplæring for at
Wintershall sin beredskapsorganisasjon skal være kjent med analyser,
planverk og forutsetninger, slik at denne effektivt kan ivareta strategisk
ledelse av en oljevernaksjon og tilpasse kapasiteten til scenariet.
En brønnspesifikk beredskapsplan, med tilhørende koblingsdokumenter,
bør utarbeides i detalj i god tid før borestart. Denne planen bør beskrive
på fartøys-/system-/basenivå hvilke ressurser som inngår i beredskapsløsningen, på en slik måte at den kan danne grunnlag for en verifikasjon.
100
Det bør gjennomføres verifikasjon av beredskapsløsningen som etableres
for aktiviteten, med utgangspunkt i brønnspesifikk beredskapsplan og
ressurser som beskrives i denne. Dette kan med fordel gjennomføres som
en øvelse.
Det gjøresoppmerksompåat vedeneventuellhendelsevil ressursermobiliseres
i henholdtil situasjonensbehov,i et omfangsomkanværemeromfattendeog
medresponstidersomkanværekortere.
7.8 Forslag til beredskapsstrategier
7.8.2
Ved et eventueltpåslageller farefor påslagvil lokaliteterog områderprioriteres
for beskyttelsei henholdtil MiljødirektoratetsMOB-modell.Kart over
miljøprioritertelokaliteterer vist i Figur 46.
i ulike miljøsoner
7.8.3
7.8.1
Kystnæ rt
Åpent hav
Fokusområder for hav og kyst
Av hendelsenesomkangi mestolje påoverflaten(overflateutblåsninger),er det
rateog varighetnærmestovervektetverdi somanseessomrepresentativ.For
Kvalrosser detteet overflateutslippmedraten2184Sm3/døgnog varighet15
døgn.Resultatenefra dennekombinasjonener benyttetsombakgrunnfor en
geografiskidentifikasjonav fokusområdefor beredskapstiltak.Det er brukt
statistikkenfor periodennovembertil juni.
I analysen av miljørisiko er potensielle miljøskader av enukontrollertutblåsning
uttrykt sombestandstap.
De høyestebestandstapene
i åpenthavi denneanalysen
er beregnetfor deregionalebestanden
e av polarlomvi,alkekonge,lomvi og
krykkje.
Alkefuglenetilhørerdenøkologiskegruppenpelagiskdykkendesjøfugl,medhøy
sårbarhetoverforoljeforurensning.Krykkje og deandremåkeneer noemindre
sårbareoverfor oljeforurensning.
I metodenberegnesog visessamledebestandstap
i ruter,for deulike scenariene
somutgjøresav enrate-varighetskombinasjon.
Slik kanet mersamletbilde
presenteres
av områderderdetkanforventesstørstebestandstap.
Sjøfugli åpenthavvurderesmestutsattnærkilden,og vil naturligværefokusfor
beredskapi åpenthav.Bestandstapet
somberegnesi miljørisikoanalysener en
funksjonav oljedrift og oljemengderi ruteri deulike scenariene,ressursens
utbredelseinnenområdetsomberøresav olje, samtressursens
sårbarhet.
Analysener foretattvedå summerebestandstap
i rutenfor alle simuleringerog
alle arter.Dettevisessomensum,dertallet blir dimensjonsløst,menderet
økendetall viserøkendesannsynlighetfor alvorligeutslag,entenved større
utslagpåéneller få artereller mindreutslagpåflere arter.
Fjerningav olje fra havoverflatener detviktigstekonsekvensreduserende
tiltaket
rettetmot sjøfugl.Mekaniskoppsamling,eventueltsupplertmedkjemisk
dispergeringav olje somdriver mot ansamlingerav sjøfugl,vil væreden
anbefalteberedskapsstrategien.
Fremstillingeni GIS er avhengigav inndelingeni intervaller,og kategorieneer
bearbeidetfra naturligeknekkpunkteri resultatet. Deretterer lavestekategori
fjernet.Fokusområdetomfatterbåderessurseri åpenthavog kystnærtfor
norskekysten.
Fordelingsmø
nstrenefor sjøfugli åpenthaver imidlertid sterktvarierende,bla.
somenfunksjonav næringsforhold.Disseforholdenefluktuererog sjøfuglene
forflytter segpåhavetmednæringstilgangen.
Overvåkingav oljensdrift i en
hendelseer derforennøkkelfaktor for å begrenseskadenpåsjøfugli åpenthav
vedet eventueltutslipp.Dettevil gi informasjonom hvor evt. utsatteansamlinger
av sjøfuglkanbefinnesegi sanntid.Detteer viktig informasjonsomkanbenyttes
til å dirigereoljevernressurser.
Figur 87 visersummeneav alle bestandstap
kystnærtog i åpenthavfor ratenover
vektetrateog varighet15 døgn.
Resultatenegir enindikasjonpåfokusområderfor beredskapsplanlegging.
Disse
er ikke å ansesomabsolutterute-for-rute risikouttrykk,selvom GIS-analysen
viserenkeltruter.Det kanværestoresesongmessige
variasjoner.I enhendelse
skaltilstedeværelsen
av sjøfuglvurderesi sanntidvedobservasjon.
101
Resultatet indikerer et område med et høyere potensial for konflikt med sårbare
ressurser fra miljørisikoanalysen, enten ved at det er mange arter eller høye
bestandstap for noen arter. Resultatene avspeiler geografisk den økning i
konsekvenspotensial som sees ved høyere rate og lengre varighet.
Ved mer langvarige hendelser kan det også forventes at det er større spredning i
områdene der oppsamling av olje bør fokuseres, enn ved hendelser av kortere
varighet.
Figur 87 Fokusområder for beredskap, uttrykt ved sum av bestandstap (alle arter), rate
over vektet og 15 dager (november-juni).
102
7.8.4
gjennomførtfor polarlomvi i Barentshavet
, dadennegavdethøyeste utslaget i
miljørisiko i åpenthavi analyseperioden
(november-juni), samtfor lunde
kystnært.Resultateneav analysener vist i Figur 88 t.o.m.Figur 91.
Strand og utvalgte områder
Kystnærter treffsannsynlighetfor et kystavsnitt,høytmiljøprioritertelokaliteter,
utvalgteområderog andresårbareområderrelevantfor å fokusereinnsatseni de
mestkystnæreområdene,for beskyttelseog å forhindrestrandpåslag.
Somdetfremgårav figurene,er detenklar sammenheng
mellomutslippsrate(og
dervedoljemengdepåoverflaten)og utslagenei skadekategoriene,
vist spesielt
tydelig vedat deter økendefrekvensi dealvorligsteskadekategoriene
med
høyereutslippsrate.
Sannsynligheten
for strandingvedet størreutilsiktet utslippfra Kvalrosser svært
begrenset(0,1 %). Behovetfor å forhåndsplanlegge
beredskapen
i kystnære
områderer derfor ikke tilstede.
Det er enmetodeartefaktat redusertebestandstap
fremdeleskanværeplasserti
densammekategorien(intervallbasertskadenøkkel),mendetseestydelig en
forskyvningmot mindrealvorligeskadekategoriervedredusertoljemengdepå
overflaten.
7.9 Effekt av beredskap på miljørisiko
Akvaplan-niva,vedSensE,haretablertenmetodesomillustrererreduksjoneni
miljørisiko somfølgeav redusertoljemengdepåoverflaten.Metodenserpå
relasjonenmellomenratereduksjonog fordelingenav skadeutslagene
i
konsekvenskategorier.
Ratereduksjonen
seeshersomillustrerendefor detdaglige
opptaketav olje gjennomenutblåsningmedenvissvarighet.Det ble tatt
utgangspunkti ratenesomble brukt i oljedriftssimuleringene.
Utgangspunktetfor metodener enforventetsammenheng
mellomoljemengdeog
miljørisiko, underellerslike betingelser.Gitt metodenfor analyseav miljørisiko,
medfordelingav skadeinnenulike konsekvenskategorier,
er detikke forventet
enlineærsammenheng
i alle skadekategorier.Det ble derforvalgt å ta utdragav
resultatenefra miljørisikoanalysenfor denmestutslagsgivenderessurseni åpent
hav,og å analysere/illustrere
dissepåfølgendemåte:
-
Verdierfor alle raterav et overflateutslipp,med15 døgnsvarighet.
Bestandstapinnenulike intervallerfor hverav deanalyserteratene.
Sannsynlighetfor miljøskadefor hverrate,normaliserttil enhetlig
hendelsesfrekvens.
Utvalgetovervil illustreresammenhengen
mellommengderog konsekvens(her
uttrykt vedbestandsta
pene),samtmiljørisikoenetterat konsekvenser fordelt i
skadekategorier.
Normaliseringener foretattvedomregningtil sammehendelsessannsynlighet
for
å gjøreresultateneinnbyrdessammenlignbare
mht. rateforskjeller.Analyseneer
103
Figur 88 Normalisertmiljørisiko for Barentshavs
bestandenav polarlomvii åpenthavvist vedfordelingi konsekvenskategorier
for ulike rategrupper(november-juni).
Figur 90 Normalisertmiljørisiko for kystnærbestandav lunde- vist vedfordeling i
konsekvenskategorier
for ulike rategrupper(november-juni).
Figur 89 Normalisertmiljørisiko for Barentshavs
bestandenav polarlomvii åpenthavvist vedandelav akseptkriterietfor ulike rategrupper(november-juni).
Figur 91 Normalisertmiljørisiko for kystnærbestandav lunde- vist vedandelav
akseptkriterietfor ulike rategrupper(november
-juni).
104
8 Referanser
Acona. 2015. Blowout andDynamicWellkill Simulations. Exploration
Well 7224/2Kvalross(PL611).
Nilssen,T. 2011.Tverrsektoriellvurderingav konsekvenserfor sjøfugl.
Grunnlagsrapporttil enhelhetligforvaltningsplanfor Nordsjøenog
Skagerrak.KLIF/NINA Rapport.nr. 733.
AMSA faktaark:The Effectsof Maritime Oil Spills on Wildlife includingNonAvian MarineLife:
Klim a- og forurensningsdirektoratet.
2011. Retningslinjefor søknaderom
http://www.amsa.gov.au/marine_environment_protection/national_plan/ge
petroleumsvirksomhet
til havs.TA 2847/2011.
neral_information/oiled_wildlife/Oil_Spill_Effects_on_Wildlife_and_Non
Kystverket.2011.Beredskapsanalyse
knyttettil akuttforurensningfra
-Avian_Marine_Life.asp
skipstrafikk.VedleggD.
Brude,O.W., Nordtug,T., Sverdrup,L., Johansen
, Ø. & Melbye, A. 2010.
Kålås,J.A., Gjershaug,J.O.,Husby,M., Lifjell, J., Lislevand,T., Strann,K.B &
Petroleumsvirksomhet.Oppdateringav faglig grunnlagfor
Strøm,H. 2010.Fugler.NorskRødliste2010.
forvaltningsplanenfor Barentshavetog områdeneutenforLofoten(HFB).
Konsekvenserav akuttutslippfor fisk. DNV Rapportnr. 2010-0527.113s.
NOAA faktaark1: Impactsof Oil on MarineMammalsandSeaTurtles:
http://www.noaa.gov/deepwaterhorizon/publications_factsheets/documents
Brude,O.W., Moe, K.A., Østby,C., Stige,L.C. & Lein, T.E. 2003.Strand– Olje.
/Marine_mammals_turtles_FACT_SHEET.pdf
Implementeringav DamA-Shorefor norskekysten.Alpha Rapport,111101, 42 s.
NOAA faktaark2: Gulf Dolphins- QuestionsandAnswers
http://www.gulfspillrestoration.noaa.gov/2012/03/gulf
-dolphins-answers/
Christensen-Dalsgaard,S.,Bustad,J.O.,Follestad,A., Systad,G.H., Eriksen,
J.M., Lorentsen,S. & Anker-Nilssen,T. 2008.Tverrsektoriellvurdering av
NorskOlje og Gass(NOROG).2013.Veiledningfor miljørettede
konsekvenserfor sjøfugl.Grunnlagsrapporttil enhelhetlig
beredskapsanalyser.
forvaltningsplanfor Norskehavet.NINA Rapport338,166s.
DNV. 2007. Metodikk for miljørisiko påfisk vedakutteoljeutslipp.DNV
Rapportnr. 2007-2075.100s.
OLF. 2007. Metodefor miljørettetrisikoanalyse(MIRA) . Revisjon2007.DNV
Rapport2007-0063.
DNV-GL & Akvaplan-niva. 2014.Developmentof Methodologyfor
Calculationsof EnvironmentalRisk for theMarginalIce Zone– A Joint
ProjectBetweenAkvaplan-niva andDNV-GL. DNV-report:2014-0545.
Ottersen,G. & Auran,J.A. (red).2007.Arealrapportmed miljø og
ressursbeskriv
else.Fiskenog Havet6/2007.
Rogers,S. & Stocks,R. 2001.North Seafish andfisheries.Strategic
EnvironmentalAssessment- SEA2,TechnicalReport00.
DNV-GL. 2015. Visual Mappingin theBarentsSea2014. ReportNo. 20141295,Rev.01.
Sakshaug.1994.Sakshaug,E., Bjørge,A., Gulliksen,B., Loeng,H., Mehlum,F.
1994.ØkosystemBarentshavet.Universitetsforlaget,Oslo.
Gasbjerg,G., Christensen
-Dalsgaard, S., Lorentsen,S.H., Systad,G.H. & Anker-
105
Scandpower, 2014. Blowout and Well Release Frequencies – Based on SINTEF
Offshore Blowout Database. BlowFam edition.
http://havmiljø.no/Content/Documents/Verdi_og_saarbarhetskriterier_mari
ne_pattedyr_15_12_2011.pdf
SFT. 2004. Beredskap mot akutt forurensning. Modell for prioritering av
miljøressurser ved akutte oljeutslipp langs kysten. TA 1765/2000 – nytt
opptrykk 2004. Statens forurensningstilsyn, Horten, Direktoratet for
naturforvaltning, Trondheim. Veileder. 16 s.
Statoil. 2013 (Skeie, G.M., Engen, F., Spikkerud, C.S., Boye, A., Sørnes, T.,
Rasmussen, S.E.). Beredskap mot akutt oljeforurensning. Analysemetode
og beregningsmetodikk.
Sunnanå, K., Fossheim, M., van der Meeren, G.I. 2009. Forvaltningsplan
Barentshavet – rapport fra overvåkningsgruppen, 2009. Fisken og Havet,
særnr. 1b-2009.
SINTEF. 2008. Weathering properties of the Goliat Kobbe and two Goliat Blend
of Kobbe and Realgrunnen crude oils. Rapport F3959.
Swenson, J.E., Bjørge, A., Kovacs, K., Syvertsen, P.O., Wiig, Ø. & Zedrosser, A.
2010. Pattedyr. Norsk Rødliste 2010.
Spikkerud, C.S. & Skeie, G.M. 2010. Felles prioriteringsmodell for beskyttelse
og sanering av områder mot oljeforurensning, inndeling i prioritetsklasser.
Akvaplan-niva Rapport nr. 4526-03. 97 s.
Sørnes, T., Male, T., Johannessen, T.J., Sandvold, T., Skeie, G.M., Engen, F.,
Ystebø, O., Stokke, K., Jødestøl, K., Hansen, T.G, Holstad, B. 2007:
Forutsetninger for beredskapsanalyser for NOFOs Planverk. NOFO
Rapport.
Spikkerud, C.S. & Skeie, G.M. 2011. Miljørisiko- og beredskapanalyse – Brønn
7228/1-1 (Eik) i PL 396. Akvaplan-niva Rapport 5382.02.
Spikkerud, C.S, Skeie, G.M., Vongraven, D., Haug, T., Nilssen, K., Øien, N.,
Lindstrøm, U. & Goodwin, H. 2013. Miljøverdi og sårbarhet for marine
arter og leveområder - Harmonisering av sårbarhetsverdier for marine
pattedyr. Akvaplan-niva Rapport nr. 5308.02. 92 s.
Øritsland, N.A., Engelhardt, F.R., Juck, F.A., Hurst, R.J., Watts, P.D. 1981.
Effect of crude oil on polar bears. Environmental Studies No. 24. Northern
Affairs Program, 280 pp. ftp://www.npolar.no/Out/DagV/Oritsland-oil.pdf
106
9 Vedlegg 1. Liste over VØK til MIRA-analyse
Artsnavn
Data
kilde
Alke
Seapop
03.2015 Alca torda
Razorbill
Alkekonge
Seapop
03.2015 Alle alle
Brunnakke
Seapop
Oppdatert
Latinsk navn
Horndykker
Seapop
03.2015 Podicepsauritus
SlavonianGrebe
Hvitkinngås
Seapop
03.2015 Brantaleucopsis
Little Auk
Islom
Seapop
03.2015 Gavia immer
BarnacleGoose
GreatNorthern
Diver
EurasianWigeon
Ismåke
Seapop
03.2015 Pagophilaeburnea
Ivory Gull
Knoppsvane
Seapop
Mute Swan
Kortnebbgås
Seapop
03.2015 Cygnusolor
Anser
03.2015 brachyrhynchus
Krykkje
Seapop
03.2015 Rissatridactyla
Kittiwake
Kvinand
Seapop
03.2015 Bucephalaclangula
Goldeneye
Engelsknavn
Dvergdykker
Seapop
03.2015 Anaspenelope
Tachybaptus
03.2015 ruficollis
Dverggås
Seapop
03.2015 Ansererythropus
Little Grebe
LesserWhitefrontedGoose
Dvergsvane
Seapop
03.2015 Cygnuscolumbianus
TundraSwan
Fiskemåke
Seapop
Fjelljo
Pink-footedGoose
CommonGull
Laksand
Seapop
03.2015 Mergusmerganser
Goosander
Seapop
03.2015 Laruscanus
Stercorarius
03.2015 longicaudus
Long-tailedSkua
Lomvi
Seapop
03.2015 Uria aalge
CommonGuillemot
Fjæreplytt
Seapop
03.2015 Calidris maritima
PurpleSandpiper
Lunde
Seapop
03.2015 Fraterculaarctica
Puffin
Gravand
Seapop
03.2015 Tadornatadorna
Shelduck
Makrellterne
Seapop
Seapop
03.2015 Anseranser
GreylagGoose
Gråhegre
Seapop
03.2015 Ardeacinerea
GreyHeron
Polarjo
Seapop
03.2015 Sternahirundo
Stercorarius
03.2015 pomarinus
CommonTern
Grågås
Gråmåke
Seapop
03.2015 Larusargentatus
HerringGull
Polarlomvi
Seapop
03.2015 Uria lomvia
PomarineSkua
Brünnich´s
Guillemot
Gravand
Seapop
03.2015 Tadornatadorna
Shelduck
Polarmåke
Seapop
03.2015 Larushyperboreus
GlaucousGull
Gråstrupedykker
Seapop
03.2015 Podicepsgrisegena
Red-neckedGrebe
Polarsnipe
Seapop
03.2015 Calidris canutus
Gulnebblom
Seapop
03.2015 Gaviaadamsii
White-billed Diver
Praktærfugl
Seapop
03.2015 Somateriaspectabilis
King Eider
Havelle
Seapop
03.2015 Clangulahyemalis
Long-tailedDuck
Ringgås
Seapop
03.2015 Brantabernicla
BrentGoose
Havert,sørfor Stad
MRDB
2010 Halichoerusgrypus
Greyseal
Rødnebbterne
Seapop
03.2015 Sternaparadisaea
Arctic Tern
Havert,Stad- Lofoten
Havert,VesterFinnmark
MRDB
Greyseal
Rødstilk
Seapop
03.2015 Tringa totanus
MRDB
Greyseal
Sabinemåke
Seapop
03.2015 Larus sabini
SabineGull
Havhest
Seapop
03.2015 Fulmarusglacialis
Fulmar
Sangsvane
Seapop
03.2015 Cygnuscygnus
Havsule
Seapop
03.2015 Morusbassanus
Gannet
Siland
Seapop
03.2015 Mergusserrator
Havsvale
Seapop
03.2015 Hydrobatespelagicus StormPetrel
Sildemåke
Seapop
03.2015 Larus fuscus
WhooperSwan
Red-breasted
Merganser
LesserBlackbackedGull
107
Sjøorre
Seapop
03.2015
Melanitta fusca
Velvet Scoter
Smålom
Seapop
03.2015
Gavia stellata
Red-throated Diver
Snøgås
Steinkobbe, Rogaland
- Lopphavet
Steinkobbe,
Lopphavet- Russland
Steinkobbe,
Oslofjorden Skagerrak
Seapop
03.2015
Anser caerulescens
Snowgoose
MRDB
2010
Phoca vitulina
Harbour seal
MRDB
2010
Phoca vitulina
Harbour seal
MRDB
2010
Phoca vitulina
Harbour seal
Stellerand
Seapop
03.2015
Polysticta stelleri
Steller's Eider
Stjertand
Seapop
03.2015
Anas acuta
Northern Pintail
Stokkand
Seapop
03.2015
Anas platyrhyncos
Mallard
Storjo
Seapop
03.2015
Stercorarius skua
Storlom
Seapop
03.2015
Stormsvale
Seapop
03.2015
Gavia arctica
Oceanodroma
leucorrhoa
Great Skua
Black-throated
Diver (Arctic diver)
Leach's Storm
Petrel
Storskarv
Seapop
03.2015
Phalacrocorax carbo
Great Cormorant
Svartand
Seapop
03.2015
Melanitta nigra
Svartbak
Seapop
03.2015
Larus marinus
Common Scoter
Great Black-backed
Gull
Sædgås
Seapop
03.2015
Anser fabalis
Taiga Bean-Goose
Taffeland
Seapop
03.2015
Aythya ferina
Common Pochard
Teist
Seapop
03.2015
Black Guillemot
Tjeld
Seapop
03.2015
Cepphus grylle
Haematopus
ostralegus
Toppand
Seapop
03.2015
Toppdykker
Seapop
03.2015
Toppskarv
Seapop
03.2015
Tundragås
Seapop
03.2015
Alkekonge,
Barentshavet
NINA
03.2015
Alle alle
Little Auk
Alkekonge, Nordsjøen
Alkekonge,
Norskehavet
NINA
03.2015
Alle alle
Little Auk
NINA
03.2015
Alle alle
Little Auk
Alkekonge, hav totalt
Fiskemåke,
Barentshavet
NINA
03.2015
Alle alle
Little Auk
NINA
03.2015
Larus canus
Common Gull
Fiskemåke, Nordsjøen
Fiskemåke,
Norskehavet
NINA
03.2015
Larus canus
Common Gull
NINA
03.2015
Larus canus
Common Gull
Fiskemåke, hav totalt
Gråmåke,
Barentshavet
NINA
03.2015
Larus canus
Common Gull
NINA
03.2015
Larus argentatus
Herring Gull
Gråmåke, Nordsjøen
Gråmåke,
Norskehavet
NINA
03.2015
Larus argentatus
Herring Gull
NINA
03.2015
Larus argentatus
Herring Gull
Havhest, Barentshavet
NINA
03.2015
Fulmarus glacialis
Fulmar
Havhest, Nordsjøen
NINA
03.2015
Fulmarus glacialis
Fulmar
Havhest, Norskehavet
NINA
03.2015
Fulmarus glacialis
Fulmar
Havsule, Barentshavet
NINA
03.2015
Morus bassanus
Gannet
Havsule, Nordsjøen
NINA
03.2015
Morus bassanus
Gannet
Havsule, Norskehavet
NINA
03.2015
Morus bassanus
Gannet
Krykkje, Barentshavet
NINA
03.2015
Rissa tridactyla
Kittiwake
Krykkje, Nordsjøen
NINA
03.2015
Rissa tridactyla
Kittiwake
Oystercatcher
Krykkje, Norskehavet
NINA
03.2015
Rissa tridactyla
Kittiwake
Aythya fuligula
Tufted Duck
Lomvi, Barentshavet
NINA
03.2015
Uria aalge
Common Guillemot
Podiceps cristatus
Phalacrocorax
aristotelis
Great crested Grebe
Lomvi, Nordsjøen
NINA
03.2015
Uria aalge
Common Guillemot
Lomvi, Norskehavet
NINA
03.2015
Uria aalge
Common Guillemot
Lunde, Barentshavet
NINA
03.2015
Fratercula arctica
Puffin
Lunde, Nordsjøen
NINA
03.2015
Fratercula arctica
Puffin
Lunde, Norskehavet
Polarlomvi,
Barentshavet
NINA
03.2015
Fratercula arctica
NINA
03.2015
Uria lomvia
Polarlomvi, Nordsjøen
Polarlomvi,
Norskehavet
NINA
03.2015
Uria lomvia
NINA
03.2015
Uria lomvia
Puffin
Brünnich´s
Guillemot
Brünnich´s
Guillemot
Brünnich´s
Guillemot
European Shag
White-fronted
Goose
Tyvjo
Seapop
03.2015
Anser albifrons
Stercorarius
parasiticus
Ærfugl
Seapop
03.2015
Somateria mollissima
Common Eider
Alke, Barentshavet
NINA
03.2015
Alca torda
Razorbill
Alke, Nordsjøen
NINA
03.2015
Alca torda
Razorbill
Alke, Norskehavet
NINA
03.2015
Alca torda
Razorbill
Arctic Skua
108
Polarmåke,
Barentshavet
NINA
GlaucousGull
Polarmåke,Nordsjøen NINA
Polarmåke,
Norskehavet
NINA
Svartbak,
Barentshavet
NINA
GlaucousGull
Svartbak,Nordsjøen
NINA
03.2015 Larusmarinus
Svartbak,Norskehavet NINA
GlaucousGull
GreatBlack-backed
Gull
GreatBlack-backed
Gull
GreatBlack-backed
Gull
109
10 Vedlegg 2. Utdypende metodebeskrivelse, effektog skadenøkler
Tabell 16 Effektnøkkel for akutt dødelighet for sjøfuglarter basert på individuell
sårbarhet (OLF, 2007).
10.1 Formel for beregning av miljørisiko
Formelen for beregning av miljørisiko i hver skadekategori (her: Mindre alvorlig)
(OLF, 2007):

     fn   ptreff   ptilstedeværelse  pskade
 
n
Effektnøkkel – akutt
dødelighet
 
Individuell sårbarhet av VØK sjøfugl
(i % dødelighet av bestand)
Oljemengde i en
10x10 km rute
S1
S2
S3
1-100 tonn
5
10
20
100-500 tonn
10
20
40
500-1000 tonn
20
40
60
f0
= frekvens pr. periodeenhet (periodene må ha lik varighet)
n
≥ 1000 tonn
40
60
80
ptreff n = sannsynlighet for treff av VØK i perioden, gitt at et utslipp skjer
Tabell 17 Effektnøkkel for akutt dødelighet for sjøpattedyrarter basert på individuell
sårbarhet (OLF, 2007).
ptilstedeværelsen = sannsynlighet for tilstedeværelse av VØK i perioden (andel av
Effektnøkkel – akutt
dødelighet
f skademindre alvorlig
år
0
n
n
1
mindre alvorlig n

der:

f skademindre alvorlig

år
= frekvens for den angitte konsekvenskategori pr. år
sesongen) for hver av de n månedene/periodeenhetene

p skademindre alvorlig
 = sannsynlighet for skade på VØK i måneden/perioden
n
n = antallet måneder eller sesonger
10.2 Effekt- og skadenøkler for sjøfugl og marine
pattedyr
Effektnøkler for sjøfugl og marine pattedyr er gitt i Tabell 16 og Tabell 17. De
har felles skadenøkkel, gitt i Tabell 18.
110
Individuell sårbarhet av VØK sjøpattedyr
(i % dødelighet av bestand)
Oljemengde i en
10x10 km rute
S1
S2
S3
1-100 tonn
5
15
20
100-500 tonn
10
20
35
500-1000 tonn
15
30
50
≥ 1000 tonn
20
40
65
Tabell18 Skadenøkkel
for sjøfugl/sjøpattedyr.Fordelingav sannsynlighetfor restitusjonstidi kategorier,somfølgeav bestandstap
, av sjøfuglog sjøpattedyr(OLF, 2007).
Tabell19 MOB sårbarhetsverdierfor sjøfugl(SFT, 2004).3 er høyeste,1 er laveste, 0 er
ingensårbarhet, mens” -” er ”ikke relevant”.
Skadenøkkel, bestand
Sjøfugl/sjøpattedyr
Økologisk gruppe
Akutt reduksjon i
bestand (%)
Konsekvenskategori
– miljøskade (restitusjonstid
i år)
(sannsynlighet i prosent)
Sommerområder
Vinterområder
Hekking
Næringssøk
Hvile
Myting
Pelagiske dykkere
3
3
3
3
3
Pelagiske
overflatebeitende
1
2
1
-
2
Kystbundne
dykkere
3
3
3
3
3
Mindre
Moderat
Betydelig
Alvorlig
<1 år
1-3 år
3-10 år
>10 år
1-5
50
50
5-10
25
50
25
25
50
25
1
1
2
1
50
Kystbundne
overflatebeitende
2
50
100
Åtseletere
-
1
-
-
1
Steinstrandsvadere
1
1
0
-
1
10-20
20-30
>30
Tabell20 MOB sårbarhetfor marinepattedyr.Isbjørnog isselerer tatt medfor
fullstendighet,menforekommerikkei analyseområdet.
Art eller
artsgruppe
Yngling
Næringsområder
Hvileområder
Hårfelling
Oter
2(3)
2(3)
0
-
Isbjørn
-
3
0
-
Kystsel
2(3)
0
1
1
Isseler
1(2)
0
1
1
Hval
0(1)
0(1)
-
-
111
10.3 Effekt- og skadenøkler for kysthabitater
10.4 Miljørisikoberegning for fisk
Tabell 21 Effekt- og skadenøkkel for kysthabitater basert på kysttypens sårbarhet (OLF,
2007).
Skadenøkkel, kysthabitater
Beregningen av miljørisiko på fisk utføres etter metoden som er beskrevet i OLFs
veiledning (OLF, 2007). Denne metodikken er en trinnvis tilnærming som består
av to nivåer av skadeberegninger på de sårbare stadiene av fiskeressurser – egg
og larver. Miljørisiko for fisk etter MIRA-metoden er utfordrende å kvantifisere
fordi endepunktet for analysen innebærer en vurdering av om tapet av en andel av
en årsklasse har noen betydning for utviklingen av en gytebestand. Til dette
trengs både informasjon om giftighet av olje på egg og larver, samt historiskstatistisk informasjon om gytebestandens utvikling for å kunne estimere en
restitusjonstid etter oljepåvirkning. Det er i utgangspunktet kun en meget liten
andel av en årsklasse som når gytemoden alder, og modellering av betydningen
av små tapsandeler krever restitusjonsmodell og kunnskap om den enkelte
art/gytebestand sin bestandsutvikling.
Konsekvenskategori – miljøskade
(restitusjonstid i år)
(sannsynlighet i prosent)
Sårbarhet
S3
Oljemengde /
10x10 km rute
Mindre
Moderat
Betydelig
Alvorlig
<1 år
1-3 år
3-10 år
>10 år
1-100 tonn
20
50
30
100-500 tonn
10
60
20
10
20
50
30
40
60
500-1000 tonn
≥ 1000 tonn
S2
1-100 tonn
60
40
100-500 tonn
30
60
10
500-1000 tonn
10
60
30
40
50
≥ 1000 tonn
S1
1-100 tonn
80
20
100-500 tonn
60
40
500-1000 tonn
40
50
10
≥ 1000 tonn
20
40
40
Det første trinnet kan karakteriseres som en grov kvantifisering av
konfliktpotensialet tilsvarende eksponeringsbasert analyse. Det andre er en
vurdering av betydningen som tapsandelen innen årsklassen av egg og larver har
for bestandsutviklingen (gytebestanden). Man beregner således restistusjonstiden
ved å se på forskjellen mellom bestandsutviklingen med og uten
oljeforurensningen. Til dette trengs populasjonsdynamiske modeller for
fiskearten, samt historiske data om bestandsutviklingen som oppdateres for den
enkelte art. Grunnlagsdokumentasjonen for trinn 2 er beskrevet i DNV (2007).
Metodikken for trinn 2 dekker fokusartene nordøst-arktisk torsk, norsk
vårgytende sild og lodde. For andre arter vil det i mangel av dokumentert
restitusjonsmodell bli benyttet den mer konservative tilnærmingen med
overlappsanalyse som beskrevet for Trinn 1.
10
112
Figur 92 Skisseav trinnenei entapsanalysefor fiskeressurser(OLF, 2007).
I trinn 1 er detgjennomførtenoverlappsanalyse
vedbruk av oljedriftsstatistikken
og områdermedTHC > 50 ppbi vannsøylen.OSCAR beregnerTHC direkte,og
datafor gyteområderfor artermedgyteperiodesomoverlappermed
analyseperioden.
Ressurs
(Romlig fordeling av egg/larver)
Det ble i detførsteULB-arbeidet(ULB7c) benyttetto settgrenseverdier,hhv.50
og 200ppbTHC. I oppdateringenav detfagligegrunnlagetfor forvaltningsplanen(Brudeet al., 2010)argumenteres
detfor eneffektgrensepå2,5 ppbPAH,
somtilsvarer375ppbTHC for Balderråolje(basertpåinnholdav PAH i Balder
råolje).Det foreliggerikke informasjonom hvadentilsvarendegrenseverdienvil
være for andreråoljer.Av dennegrunn, og for sammenligningmedtidligere
gjennomførteanalyser, er 50 ppbbenytteti denneanalyseni påventeav relevant
grenseverdifor oljetypen.
Oljeforurensning
Drift og spredning
(Total hydrokarbon)
Overlappmellomolje og
ressurs
Tapsanalysen
er detførstetrinneti enfull analyse(trinn 2), somi likhet med
MIRA for sjøfugl,sjøpattedyrog kysthabitaterogsåinnebæreret estimatav
skadensvarighetpågytebestanden.
En full analysekreverdatasettmed
ressursfordelingmedbestandsandeler
i 10x10km ruter.Trinnenekanbeskrives
slik:
Effektnøkkelfor egg/larver
Andel eggog larver
somoverlever
1. Tapsanalyse:Beregning av skadensstørrelsepåegg- og larvestadier.
2. Beregningav varighetav denneskadenpåbestandsnivåbasertpå
statistikkoverhistoriskbestandsutvikling(populasjonsmodell).
3. Påbakgrunnav detteberegnesenantattinnvirkning påbestandensom
følgeav tapav enandelav enårsklasse.
Andel eggog larver
somdør
For viderebeskrivelseav MIRA -metodenfor fisk, trinn 2, visestil veiledningen
(OLF, 2007).Metodenstrinn 2 er ikke benytteti denneanalysen.
113
11 Vedlegg 3. Anvendelse av støtteinformasjon på internett
Det er for denne analysen lagt ut fullstendige resultater fra miljørisikoanalysen på
www.senseweb.no
Ved å følge lenken gitt i analysen, gis det i en evt. høringsperiode tilgang til
støtteinformasjon på prosjektsiden og evt. annen informasjon.
11.1 Fullstendige resultater – alle arter
Prosjektforsiden (under; eksempel for letebrønn Skarfjell):
Startsiden for bildeserien.
Utsnittet over viser hvordan bildeserien ser ut. Velg ønsket artskategori og art.
For hver art vises følgende informasjon som figur, tilgjengelig fra bildeserien
under:
Startsiden for analysen.
Ved å klikke på bildet øverst til høyre på prosjektsiden gis det tilgang til bildeserievisning, som viser resultater fra miljørisikoanalysen for alle sjøfuglarter i
SEAPOPs database, samt marine pattedyr som ikke ble tatt med i selve
hovedanalysen. Også arter uten tilstedeværelse eller utslag i miljørisiko vises for
fullstendig dokumentasjon.
114

Artsfoto dersom tilgjengelig. Disse er opphavsrett- og kopibeskyttet etter
norsk lov.

Utbredelseskart for aktuell sesong.

Bestandstap i intervaller.

Miljørisiko i konsekvenskategorier.

Visningsrelevant influensområde for sjøbunnsutslipp og overflateutslipp
(likt for alle arter).
11.1.1 Bestandstap i intervaller
11.1.2 Miljørisiko i konsekvenskategorier
Figurenviserantalletsimuleringer(y-aksen) av hverrate-/varighetskombinasjon
somgav bestandstap
i andelskategorierpåx-aksen.Bestandstapet
i enrute
fordelesmedensannsynlighetsfordeling
somgitt i effektnøkkelen,og
bestandstap
et i alle rutersummerestil et totalt bestandstapfor simuleringen,
f.eks.9 %. Dennesimuleringenregistrereså hagitt tapi kategori5-10 %. Hver
rate-/varighetskombinasjon
somer analyserter vist.
Figurenviserfrekvensenav miljørisiko i hverkonsekvenskategori,
beregnetetter
skadenøkkelen.
Fordelingenvisesfor hverrate-/varighetskombinasjon.
Denne
figurenkanbenyttestil å sehvilken typehendelsesombidrar mesttil
risikobildet.
115
11.1.3 Utbredelseskart
For hvert datasett vises utbredelseskart for arten, for en eller flere måneder som
vurderes relevante for aktiviteten. Disse vises også for de artene som ikke har
noen ruter med tilstedeværelse i perioden eller området, for å synliggjøre
utbredelseskomponenten i miljørisikoberegningen.
11.1.4 Influensområder
Relevante influensområder vises sammen med artsresultatene for å synliggjøre
oljekomponenten i miljørisikoberegningen. Det vises en rate/varighetskombinasjon som er vurdert å være representativ for miljørisiko.
For representativt overflateutslipp og sjøbunnsutslipp vises influensområdene på
overflate i kart. Dette vises ved treffsannsynlighet i ruten, andelen av simuleringene som gav oljemengde >1 tonn i ruten. Området med >5 % treffsannsynlighet
regnes som influensområdet. I tillegg vises treffsannsynlighet i strandruter for
overflateutslipp, samt konsentrasjon av THC i vannsøylen for både
overflateutslipp og sjøbunnsutslipp. Sistnevnte benyttes til
miljørisikovurderingen for fisk.
116
117

Miljørisiko- og beredskapsanalyse for Kvalross

Transcription

Similar documents

Anmodning om uttalelse til søknad om tillatelse

Kunngjøring oppstart forhandlinger.for

Development of hydrochemistry and flow pattern in an infiltration

Polarlomvi i en varmere verden: parasitter, demografi og

Del II ‐ Vedlegg V2: Byggeprogram / Kap.7 Utendørs Innhold Kap.7

Sjøfuglreservater i Rogaland

Notat - Vurdering av miljørisiko og oljevernberedskap ifm PA Huldra

WIKBORG IREIN - Miljødirektoratet

SØKNAD OM ENDRING AV TILLATELSE TIL VIRKSOMHET