Standardisering og tilrettelegging av sjøfugldata til bruk i konsekvens- og miljørisikoberegninger (2018)

Systad, G.H.R., Bjørgesæter, A., Brude, O.W. &amp; Skeie, G.M. 2018. Standardisering og tilrettelegging av sjøfugldata til bruk i konsekvens- og miljørisikoberegninger. NINA Rapport 1509. Norsk institutt for naturforskning.\nSjøfugl tilstedeværelse og utbredelse er viktige inngangsdata i petroleumsindustriens miljørisikoanalyser. Foreliggende rapport beskriver standardisering av datagrunnlaget for sjøfugl i kystsonen slik at framtidige analyser skal være sammenlignbare.\nSjøfugl har ikke en jevnt fordelt distribusjon. Fuglene aggregeres på forskjellige nivåer i tid og rom, og aggregeringen skjer på forskjellige skalaer. Vi viser i dette studiet at klumpet utbredelse har betydning for fordelingen av miljørisikonivå og klasser, og vi gir anbefalinger for standardisert tilrettelegging og bruk av sjøfugldata i kystsonen.\nRapporten anbefaler bruk av nasjonale andeler og kolonibaserte analyser, det siste spesielt der nøkkellokaliteter (SEAPOP) berøres i betydelig grad. Fordeling mellom måneder har bakgrunn i kunnskap om sesongmessig variasjon i adferd og observasjoner; hvor lenge de er knyttet til hekkekoloniene, fjærfellingsområder og overvintringsområder. Det gis anbefaling for hvilke arter som kan brukes i miljørisikoanalysene, basert på relevans og datagrunnlag. Arter med tilknytning til det marine miljø gjennom hele året prioriteres.\nForskjellige fordelinger av sjøfugl i nærområdene til koloniene i hekketiden testes ut, og tilrettelegginger som skal gi et mest mulig realistisk bilde av sjøfuglenes bruk av områdene, etterstrebes. Det er utviklet datasett ut fra dette for bruk i miljørisikoanalyser. Bruk av kolonispesifikke analyser anbefales med bakgrunn i parametere som bestandsvekst, voksenoverlevelse og hekkesuksess. Det gis forslag til når kolonispesifikke analyser bør utføres, og de gjeldende tabellene gjøres tilgjengelig for nedlastning.\nAnbefalt generell prosedyre baserer seg på analysert materiale og konsensus i arbeidsgruppen rundt dette:\n• Alle analyser gjennomføres som standard med nasjonale datasett.\n• Tiden for hekking defineres slik at 50 % av hekkebestand ankommer/forlater kolonien i måneden før og etter hekkesesongen.\n• Sjøfugldataene oppgis som andel av nasjonal bestand i 10x10 km ruter.\n• Funksjonsområder beregnes etter hvilken aksjonsradius de forskjellige artene normalt regnes å ha. Pelagisk beitende arter er gitt å bruke ut til 100 km, kystbundne arter ut til 60 km og kystnære dykkende arter ut til 15 km.\n• I hekketiden plasseres 1/3 av fuglene tilhørende en koloni i ruten med kolonien, resterende andel fordeles jevnt innenfor funksjonsområdene til de aktuelle artene. Kun havruter benyttes i denne beregningen.\nAnbefalt prosedyre når sannsynligheten for at store kolonier treffes av oljedrift er som følger:\n• NINA genererer kolonispesifikke datasett for nøkkellokalitetene og trend-data for nøkkellokalitetene. Disse gjøres tilgjengelig på SEAPOP-sidene.\n• Beste uttrykk for fordeling er 33 % i ruten med kolonien og øvrig andel fordelt tilfeldig i 4 ruter innen funksjonsområdet.\n• Det genereres datasett med 100 tilfeldige fordelinger i henhold til fordelingen identifisert gjennom prosjektet (33 % i ruten med kolonien, resterende andel fordelt tilfeldig i 4 ruter). Dette må gjøres på nytt ved hver oppdatering.\n• Basert på gitte kriterier gjennomføres kolonispesifikke analyser i tillegg til analyser på nasjonale datasett for store kolonier, primært nøkkellokalitetene i SEAPOP, men også\n4 store kolonier mellom disse. De kolonispesifikke analysene gjennomføres for de 100 tilfeldige fordelingene på kolonier som tilfredsstiller kriteriene.\nKriteriene for når kolonispesifikke analyser skal gjennomføres er ikke fokuset i denne rapporten, men kriterier som har vært behandlet følger under:\n• Kombinasjon av sannsynlighet for treff og mengde olje.\n• Miljørisiko i betydelig eller alvorlig miljøskadekategori.\n• Størrelse på koloniene som nyttes i analysene bør være over et gitt nivå, men må sees i lys av foregående punkt. Nøkkellokaliteter med relativt små bestander kan være viktige som eksempler i regionen som berøres.