Integrated Model System: Risk and Ecosystem Based Management of Arctic waters

Laboratorieforsøk med krill Ekspansjon av olje- og gass utvinning i sub-arktiske og arktiske områder har økt behovet for forbedrede miljørisikoverktøy som inkluderer data for viktige økologiske nøkkelarter. Hver ny økologisk viktig art som testes for toleranse for oljepåvirkning representerer forsøksmessige utfordringer i fangst, transport og eksponerings-/effektstudier i laboratoriet. I første del av dette prosjektet har vi møtt disse utfordringene og lykkes i å mestre bruk av voksen krill (Meganyctiphanes norvegica) som forsøksdyr og oppnådd resultater som kan brukes i miljørisikoberegninger forbundet med utslipp av produsert vann og spill av råolje. (Forsøk med larver ble delvis vellykket). Etter to ukers eksponering av voksen krill ved tre oljekonsentrasjoner ble det målt dødelighet, skallskifte, respirasjonsaktivitet og biomarkører (GST,EROD, og LMS). Det ble funnet fullstendig akutt dødelighet ved den høyeste konsentrasjonen, full dødelighet i løpet av en uke i den mellomste, og 57% akkumulert dødelighet etter to uker ved den laveste konsentrasjonen (hhv. 56, 21 og 5 µg/L Totale Polysykliske Aromatiske Hydrokarboner (TPAH). Akkumulert dødelighet i kontrollgruppen var 21%. Skallskiftehastighet og respirasjonsaktivitet var lavere i olje-eksponerte dyr, men uten en klar doseavhengighet. Biomarkørene viste lavere aktivitet i krill enn i andre arter. Med optimalisering av metodene for krill kunne det muligens vært generert biomarkør modelldata, men det lot seg ikke gjøre innenfor rammene av prosjektet. Høyere ordens effekt data på hel individsnivå ble imidlertid generert i forsøkene. Miljørisiko og overvåking Data produset i laboratorieforsøket har vært evaluert sammen med data fra andre prosjekter og litteraturdata i henhold til risikoberegningsmetoder (SSD's og DREAM). Multivariatanalyser har også blitt utført med biosensor data for å avklare hvordan dette kan bli tatt inn i eksisterende metoder. For å optimalisere risikovurderinger i arktiske områder viser resultatene hittil at det er behov for mer data fra arktiske arter og videreutvikling av egnede overvåkingsmetoder. Projektet har fokusert på å bruke labdataene til å knytte sammen toksisitet og risikovurdering på (sub-)individnivå til populasjonsnivå igjennom DEB Tox. Dynamisk Energi Budsjett toksisitesmodell (DEB Tox) Krill ble brukt som modellorganisme i en toksikokinetisk/-dynamisk modell, og data fra prosjektets eksponeringsforsøk ble implementert i modellen sammen med literaturdata. Modellen beregner toksiske effekter i organismer over tid og kan også bli brukt til å ekstrapolere effekter under realistiske tidsvarierende eksponeringsscenarier. Dette modelleringsarbeidet er gjort innenfor et bioenergetisk rammeverk ('General Unified Threshold model of Survival'; GUTSK; et DEB Tox verktøy). Modellen ble kalibrert med prosjektets krilldata og deretter brukt til å predikere effekter av tre tidsvarierende eksponeringer som ikke hadde blitt testet i forsøk. Økosystem prossess-modelling I miljøforvaltning og miljøstyringssammenheng er bekymringen for negative miljøeffekter fokusert på økologiske nivåer. Mens de ovenfor nevnte delstudiene er konsentrert om effektmålinger og modellering på individnivå (med en viss relevans for populasjoner) er det i prosjektet videre undersøkt hvordan en kombinasjon av oljespill, klimatisk oppvarming, og fiskeri kan påvirke det sub-arktiske Barentshavet på økosystemnivå. I denne sammenhengen ble det undersøkt effektene av disse påvirkningene og hvordan det modellerte økosystemets kompleksitet ville påvirke utfallet. Tilgjengelige data for en slik modellering er tildels temporært ukomplette og overlappende. Et 'Bayesisk tilstands-rom' rammeverk ble tatt i bruk for å håndtere dette, og for å representere økosystem-prosesser og (samtidig) feil i de kjente prosessene og observasjonene. Resultatene viste at det er potensielt kaskade-effekter opp til predatorfisk på øverste trofiske nivå (torsk), men store usikkerheter i utfallene gjør det foreløpig vanskelig å oppnå klare prediksjoner. Integrasjon av miljøstyringsverktøy I prosjektets siste fase blir det utarbeidet en rapport der det beskrives hvordan de ulike modell- og overvåkingsverktøyene kan brukes i sammenheng for å kunne binde sammen ulike analyseverktøyer i oljeindustriens miljøstyring (prediksjoner/risikobetrakninger med overvåking på ulike betraktningsnivå). Videre utarbeides forsøksrapport og sju publikasjoner som danner faglig grunnlag for noen av lenkene som beskrives i rapporten. De sju publikasjonene omhandler: - Effektforsøk med oljeeksponering av krill - Modellering av vekst og oljepåvirkning av krill (2 artikler, 1 innsendt) - Modellert effekt av massedød på næringsnettdynamikk - Biomarkørresponser på oljeeksponering i ulike fiskearter - Oppdatering av biomarkørbaserte artsfølsomhetsfordelinger med inkludering av (sub-)arktiske arter. - Integrasjon av biomarkørdata som risikoindikatorer i miljørisikoanalyser

Current trends in environmental management point towards a common aim: Ecosystem Based Management (EBM) to achieve a holistic approach to ocean management. Several assessment methods and tools exist for environmental management, but they are presently fra gmented with little communication capability. The project will develop an Integrated Model System (IMS) to link effect/risk assessment of oil and gas industry discharges to EBM, focussing on the link from individual to population level and key ecological species in pelagic Arctic food webs. The model system includes plankton and fish, and will be relevant for operational and acute discharges of hydrocarbons in Arctic marine ecosystems. The IMS will provide a link between prognostic and diagnostic assessme nt parameters, and between current tools for Environmental Risk Assessment and Indicators being developed in the Barents Sea and Lofoten Management Plan. This gives an opportunity to assess predicted effects/risk and monitoring data coherently using the s ame standards and requirements. The project uses central ecological properties such as organism fitness (production, reproduction, growth and mortality), prognostic assessments (effect/risk predictions) and biological indicators at different organization levels and time scales for diagnostic assessments (field monitoring). To integrate discharges and risk assessment with population level effects, the focus from individual to population is balanced with a focus from discharge to individual effects. Existin g methods will be used, but for Arctic application data on Arctic key species will be produced. Methods and models will be developed and adapted to these ecosystems. Approaches include data mining, laboratory studies and development of biological monitori ng tools and assessment procedures. Laboratory studies will focus on krill, which have key relevance in Arctic sea food webs. Analysis of existing material will produce new data for oil sensitivity in herring la