Økologisk og kjemisk klassifiseringssystem for kystvann ... · Veileder 02:2013 Klassifisering av miljøtilstand i vann Økologisk og kjemisk klassifiseringssystem for kystvann,

Veileder 02:2013

Klassifisering av miljøtilstand i vann

Økologisk og kjemisk klassifiseringssystem for kystvann, grunnvann, innsjøer og elver

Norsk klassifiserings-system for vann i henhold til vannforskriften

w w w . v a n n p o r t a l e n . n o

1

Forord

”Forskrift om rammer for vannforvaltningen”

(heretter vannforskriften), fastsatt ved kgl. res.

15.12.2006, gjennomfører rammedirektivet for

vann (heretter vanndirektivet) i norsk rett. Med

vanndirektivet signaliseres en ny helhetlig og

økosystembasert forvaltning av alt vannmiljø i

Norge og resten av Europa. Vannet skal

forvaltes som en helhet, dvs. at det er

grensene for nedbørfeltene og tilhørende

kystområder som skal danne

forvaltningsgrensene. Overflatevann,

grunnvann og kystvann skal ses i

sammenheng. Forvaltning av vannmengder,

vannkjemi og livet i vannet skal også sees

under ett.

Grunnlaget for å fastslå miljøtilstanden skal

være basert på faglig anerkjente kjemiske,

fysiske og biologiske parametere.. For hver

vanntype skal det bl.a. defineres biologiske

kvalitetslementer og parametere med

tilhørende grenseverdier mellom hver

tilstandsklasse. Det er dette vi kaller

”klassifiserings-systemet”. For vanntyper vi

deler med naboland, skal grenseverdiene

”interkalibreres” slik at de blir sammenliknbare.

Den første versjonen av

klassifiseringsveilederen ble utarbeidet fra

2007 og godkjent i 2009. Arbeidet med revisjon

av veilederen ble igangsatt i 2012 på bakgrunn

av ny kunnskap, nye metoder og nye indekser.

Viktige resultater kom fra FoU prosjekter som

Bioclass fresh, WISER, og fagråd for

klassifisering av innlandsfisk, samt fase 2 av

den europeiske interkalibreringen.

Det er Miljøtilstandsprosjektet under

Direktoratsgruppen som har hatt ansvar for

arbeidet med å revidere veilederen.

Odd Terje Sandlund (NINA) har hatt oppgaven

som fagsekretær for å koordinere arbeidet med

revisjon av veilederen, i samarbeid med Are

Pedersen fra NIVA. Flere forskere fra NINA,

NIVA og Havforskningsinstituttet har utformet

teksten i veilederen. I tillegg består veilederen

også av klassegrenser for grunnvann

utarbeidet av NGU og NVE på vegne av

arbeidsgruppe grunnvann, samt forslag til

klassegrenser for morfologi som er utarbeidet

av Multiconsult.

Veilederen skal bidra til å lette arbeidet som

skal gjøres på lokalt og regionalt nivå med å

fastslå både den kjemiske og økologiske

miljøtilstanden i vannforekomstene. Dette vil

danne grunnlaget for å sette miljømål for

naturlige vannforekomster, og utarbeide

tiltaksanalyser og tiltaksprogram.

Klassifiseringssystemet vil også være en viktig

referanse for ulike myndigheter når

eksisterende eller nye tillatelser til påvirkning

på vannmiljøet skal vurderes.

Veilederen skal bidra til at arbeidet blir gjort på

en mest mulig ensartet måte i hele landet og

på tvers av sektorene.

Trondheim, 11.10.2013.

Anders Iversen

(leder av Direktoratsgruppen)

Steinar Sandøy

(leder av Miljøtilstandsprosjektet)

2

Innhold

FORORD ................................................................................................................................................. 1

SAMMENDRAG ...................................................................................................................................... 4

1 INNLEDNING .................................................................................................................................. 6

1.1 BAKGRUNN FOR KLASSIFISERINGSVEILEDEREN ............................................................................ 6 1.2 HENSIKT OG MÅLGRUPPE............................................................................................................ 7 1.3 AVGRENSING OG BEGRENSNINGER.............................................................................................. 7

2 OM MILJØMÅL OG ØKOLOGISK KLASSIFISERING .................................................................. 8

2.1 MILJØMÅL FOR OVERFLATEVANN ................................................................................................. 8 2.2 MILJØMÅL IHT. VANNFORSKRIFTEN OG ØVRIGE MILJØMÅL ............................................................. 9 2.3 MILJØMÅL FOR STERKT MODIFISERTE VANNFOREKOMSTER (SMVF) .......................................... 11 2.4 GRUNNVANN ............................................................................................................................ 11 2.5 INTERKALIBRERING AV KLASSIFISERINGSSYSTEMER ................................................................... 12 2.6 TILSTAND SOM UTLØSER MILJØTILTAK OG UNNTAKSMULIGHETER ................................................ 12

3 KLASSIFISERING AV ØKOLOGISK TILSTAND ........................................................................ 13

3.1 INNLEDNING ............................................................................................................................. 13 3.2 PRINSIPPER FOR KLASSIFISERING AV ØKOLOGISK TILSTAND ........................................................ 13 3.3 FERSKVANN: KVALITETSELEMENTER OG VANNTYPER ................................................................. 15 ........................................................................................................................................................... 23 3.4 KYSTVANN: KVALITETSELEMENTER OG VANNTYPER ................................................................... 23 3.5 GENERELL KLASSIFISERINGSPROSEDYRE FOR BESTEMMELSE AV ØKOLOGISK TILSTAND ............... 27 3.6 KLASSIFISERING OG TILRETTELEGGING I VANN-NETT .................................................................. 35

4 ØKOLOGISK TILSTAND I INNSJØER ........................................................................................ 39

4.1 PLANTEPLANKTON.................................................................................................................... 39 4.2 VANNPLANTER ......................................................................................................................... 47 4.3 VIRVELLØSE DYR I INNSJØER .................................................................................................... 52

5 ØKOLOGISK TILSTAND I ELVER ............................................................................................... 58

5.1 PÅVEKSTALGER OG HETEROTROF BEGROING ............................................................................. 58 5.2 VIRVELLØSE DYR I ELVER.......................................................................................................... 63 5.3 BUNNDYR I ELVER EUTROFIERING OG ORGANISK BELASTNING ..................................................... 68

6 TILSTAND FOR FISK I INNSJØER OG ELVER .......................................................................... 72

6.1 INNLEDNING ............................................................................................................................. 72 6.2 KLASSIFISERING AV FISKEBESTANDER ....................................................................................... 74 6.3 KLASSIFISERING BASERT PÅ KVANTITATIVE TETTHETSDATA OG HABITATSPESIFIKKE

REFERANSETILSTANDER ....................................................................................................................... 78 6.4 HYDROMORFOLOGISKE STØTTEPARAMETERE FOR FISK .............................................................. 85

7 FYSISK-KJEMISKE STØTTEPARAMETERE I INNSJØER OG ELVER .................................... 87

7.1 FORSURING ............................................................................................................................. 87 7.2 EUTROFIERING......................................................................................................................... 93

8 ØKOLOGISK TILSTAND I KYSTVANN ....................................................................................... 97

8.1 INNLEDNING ............................................................................................................................. 97

3

8.2 KVALITETSELEMENTER OG PARAMETERE - EN OVERSIKT ............................................................. 97 8.3 PLANTEPLANKTON – EUTROFIERING.......................................................................................... 98 8.4 FASTSITTENDE ALGER (MAKROALGER) - EUTROFI .................................................................... 101 8.5 ANGIOSPERMER (ÅLEGRESS) - EUTROFI .................................................................................. 104 8.6 BLØTBUNNSFAUNA – HOVEDSAKELIG EUTROFI (ORGANISK BELASTNING – SEDIMENTERING) ....... 109 8.7 FYSISK-KJEMISKE KVALITETSELEMENTER (UNNTATT MILJØGIFTER) ............................................ 113 8.8 HYDROMORFOLOGISKE KVALITETSELEMENTER ........................................................................ 117

9 KJEMISK OG KVANTITATIV KLASSIFISERING AV GRUNNVANN ....................................... 123

9.1 INNLEDNING ........................................................................................................................... 123 9.2 MILJØKVALITETSNORMER FOR GRUNNVANN ............................................................................. 124 9.3 UTVALG AV ANDRE STOFFER OG ETABLERING AV TERSKELVERDIER ........................................... 124 9.4 PRIORITERTE STOFFER ........................................................................................................... 124 9.5 KJEMISK TILSTANDSKLASSIFISERING AV GRUNNVANN ............................................................... 125 9.6 ETABLERING AV FRAMTIDIGE VENDEPUNKTSVERDIER ............................................................... 126 9.7 KVANTITETSTILSTAND FOR GRUNNVANNSFOREKOMSTER .......................................................... 127

10 KLASSIFISERING AV KJEMISK TILSTAND ........................................................................ 129

10.1 KJEMISK TILSTAND OG PRIORITERTE STOFFER ......................................................................... 129

11 BEGREPER, FORKORTELSER OG LITTERATURLISTE .................................................... 130

11.1 FORKORTELSER OG BEGREPER ............................................................................................... 130

REFERANSER .................................................................................................................................... 134

VEDLEGG 4. KLASSIFISERING AV INNSJØER ......................................................................... 147

V4.1 KVALITETSELEMENT PLANTEPLANKTON ................................................................................... 147 V4.2 KVALITETSELEMENT VANNPLANTER ......................................................................................... 163 V4.3 VIRVELLØSE DYR I INNSJØER .................................................................................................. 169

VEDLEGG 5. KLASSIFISERING AV ELVER ............................................................................... 185

V5.1. KVALITETSELEMENT BEGROINGSALGER ............................................................................... 185 V5.2. HETEROTROF BEGROING .................................................................................................... 189 V5.3. VIRVELLØSE DYR (BUNNDYR) I ELVER .................................................................................. 190

VEDLEGG 6. FISK I VANNFORSKRIFTEN .................................................................................. 206

V6.1 FØLSOMHET OVERFOR MILJØPÅVIRKNING ................................................................................ 206 V6.2 EUTROFIERING AV INNSJØER: BRUK AV HYDROAKUSTIKK FOR KLASSIFISERING AV FISK .............. 207 V6.3 NORSK ENDRINGSINDEKS FOR FISK (NEFI).............................................................................. 208

VEDLEGG 7 FORSURINGSPARAMETRE I INNSJØER OG ELVER ............................................... 213

VEDLEGG 8 KYSTVANN ................................................................................................................... 215

V8.1 PLANTEPLANKTON .................................................................................................................. 215 V8.2 FASTSITTENDE ALGER ............................................................................................................ 218 V8.3 ÅLEGRESS ............................................................................................................................. 236 V8.4 BUNNFAUNA .......................................................................................................................... 237

4

Sammendrag EUs vanndirektiv tar sikte på at

forvaltningen av vannforekomstene skal

skje etter de samme prinsipper over hele

Europa. Gjennomføringen av vanndirektivet

i Norge er basert på Forskrift om rammer

for vannforvaltningen (“vannforskriften”).

Vannforskriften har som hovedformål å gi

rammer for fastsettelse av miljømål som sikrer

en mest mulig helhetlig beskyttelse og

bærekraftig bruk av vannforekomstene, og

legger derfor konkrete føringer på prosess og

kriterier for forvaltning av vannressursene.

Miljømålet for naturlige vannforekomster av

overflatevann er at de skal ha minst god

økologisk og kjemisk tilstand, og for grunnvann

minst god kjemisk og kvantitativ tilstand.

Vannforskriften forutsetter at det utarbeides et

klassifiseringssystem for vannforekomstene.

Denne veilederen presenterer den andre

versjonen av dette klassifiseringssystemet.

Denne veilederen er et langt skritt videre i

forhold til den første versjonen. Blant annet er

flere av parameterne i denne versjonen

resultat av et regionalt interkalibreringsarbeid

innenfor den felles europeiske

gjennomføringsstrategien. Gjennom dette

arbeidet har land med like vanntyper blitt enige

om klassegrenser for en del parametere, for å

sikre en mest mulig sammenliknbar

gjennomføring landene imellom. Fremdeles må

imidlertid noen indekser og deler av

klassifiseringssystemet betraktes som

foreløpige versjoner, og det arbeides fortsatt

med utvidelse av datagrunnlaget og utvikling

og revisjon av parametere og indekser.

Klassifiseringssystemet gir konkrete

klassegrenser for en rekke kjemiske, fysiske

og biologiske parametere av betydning for

miljøforhold i innsjøer, elver, kystvann og

grunnvann. Sammen med overvåkingsdata og

ekspertvurderinger danner dette det

kunnskapsbaserte grunnlag for å avklare den

samlede økologiske og kjemiske tilstanden for

en vannforekomst i en av de fem klassene fra

svært god til svært dårlig.

Vannforskriftens klassifikasjonssystem for

vann skiller seg på flere punkter fra det gamle

SFT systemet. Hovedprinsippet er at økologisk

tilstand i vannforekomster skal klassifiseres på

grunnlag av biologiske kvalitetselementer,

mens fysiske og kjemiske forhold kun er

støtteparametere. (Grunnvann er et unntak.)

De biologiske kvalitetselementene er:

Planteplankton (i innsjøer og kystvann)

Påvekstalger (i rennende vann)

Vannplanter (i innsjøer)

Makroalger og ålegress (i kystvann)

Bunndyr (i innsjø, elv og kystvann)

Fisk (i innsjø og elv)

Det skal anvendes spesifiserte parametere og

indekser for hvert kvalitetselement. Som

grunnlag for klassifisering av økologisk tilstand

skal det for disse parameterne og indeksene

angis spesifikke grenseverdier for ulike

vanntyper som gjør det mulig å angi avvik fra

naturtilstand.

Grensen mellom moderat og god økologisk

tilstand er avgjørende i sammenheng med

vannforskriften, fordi den er det viktigste

grunnlaget for å definere miljømål for naturlige

vannforekomster:

• For vannforekomster som ligger under

denne grensen skal det (med visse

unntak) iverksettes tilstrekkelige

miljøforbedrende tiltak slik at miljømålet

(god tilstand) nås.

• For vannforekomster der miljømålet er

nådd, må det vurderes om forebyggende

tiltak må iverksettes for å hindre

forringelse.

5

• Data fra overvåkingen skal gi grunnlag

for å dokumentere om miljømålene nås i

løpet av planperioden.

• Vannforskriften inneholder

unntaksmuligheter for tilfeller der de

naturlige forholdene, tekniske eller

kostnadsmessige forhold, eller

samfunnsnytten ved aktuell bruk av

vannforekomsten, nødvendiggjør

tidsutsettelse eller mindre strenge

miljømål.

Økologisk tilstand for overflatevann viser

dagens miljøtilstand i vannforekomsten, både

når det gjelder artssammensetning, struktur og

virkemåte for økosystemet.

Interkalibrering. Grensene for en rekke av de

parameterne som presenteres i denne

veilederen er allerede interkalibrerte. De

vedtatte interkalibrerte grenseverdiene er

juridisk bindende for medlemslandene i EU og

de grenseverdiene som gjelder for norske

vanntyper er inkludert i denne veilederen.

Klassegrensene avhenger ofte av vanntype og

påvirkning og presenteres i tabeller som skal

tilrettelegges på internett i Vann-Nett.

Vann-nett: http://vann-nett.nve.no

For å kombinere flere kvalitetselementer til ett

resultat fra representative data for

vannforekomsten gjelder ”det verste styrer”

prinsippet1, på linje med praksis ellers i

Europa. Dette betyr at det kvalitetselementet

som har dårligst tilstand styrer klassen for hele

vannforekomsten. Denne regelen skal først

brukes for de biologiske kvalitetselementene.

1 Prinsippet er nærmere forklart i kapittel 3.5.5, og i kapittel

11.1 (begreper), samt illustrert i figur 3.5.

Med god kjemisk tilstand i vann forstås at

grenseverdier for de 33 prioriterte miljøgifter

ikke overskrides i vann, sedimenter eller i

biota. De utvalgte miljøgiftene er forbindelser

som er giftige og ofte lite nedbrytbare i det

akvatiske miljø. Listen over miljøgifter består

både av organiske forbindelser og tungmetaller

(Cd, Hg, Ni, Pb). Bruken av de prioriterte

farlige stoffene skal fases ut innen 2020, mens

det for de resterende skal gjennomføres

utslippsreduksjoner slik at grenseverdier

overholdes.

I Norge vil det i første omgang kun bli

klassifisert kjemisk tilstand basert på

overvåking av miljøgifter i sediment og biota.

Listen over prioriterte miljøgifter vil jevnlig

revideres og listen vil kunne utvides med andre

forbindelser som er viktige for Norge i

kommende planfaser.

Grunnvannets tilstand: Det opereres ikke

med begrepet økologisk tilstand i grunnvann.

Grunnvannets kvalitative og kvantitative

tilstand kan imidlertid gjennom vannutveksling

mellom grunnvann- og overflatevannkilder ha

avgjørende betydning på overflatevannets

økologiske tilstand, og kan derfor spille en

avgjørende rolle i den økologiske vurdering av

vannforekomster. Grunnvann klassifiseres

imidlertid kun som enten god eller dårlig

tilstand i henhold til kvalitetskravene i Forskrift

om vannforsyning og drikkevann

(drikkevannforskriften).

Det er uavklart hvordan Norge skal forholde

seg til de felles europeiske

miljøkvalitetsnormene som innføres som en

følge av EUs Grunnvannsdirektiv.

Grunnvannsforekomster ha god kjemisk

tilstand innen 2015, men i tillegg god

kvantitativ tilstand for alle pilotområdene som

er med i første planperiode. For de resterende

grunnvannsforekomstene skal de samme

målene nås innen 2021, dvs. neste

planperiode.

http://vann-nett.nve.no/

6

1 Innledning

1.1 Bakgrunn for klassifiseringsveilederen Vannforskriftens vedlegg V forutsetter at Norge utarbeider et

klassifiseringssystem, med 5 tilstandsklasser for økologisk tilstand

(svært god til svært dårlig) og 2 tilstandsklasser for kjemisk tilstand

(god eller dårlig). Ved hjelp av dette klassifiseringssystemet skal alle

vannforekomster plasseres i en økologisk og en kjemisk

tilstandsklasse. Klassegrensene for enkelte av parameterne er resultat

av et regionalt interkalibreringsarbeid i Europa der land med like

vanntyper er blitt enige om harmoniserte klassegrenser.

Interkalibreringen skal sikre sammenliknbar gjennomføring og

ambisjonsnivå landene imellom og sikre at klassegrensene er i samsvar med definisjonene i

Vanndirektivet. De interkalibrerte grenseverdiene blir et teknisk vedlegg til vanndirektivet og er bindende

for medlemslandene.

Flere av Norges ledende vannøkologer har vært med å utarbeide

klassifiseringssystemet og tilhørende veiledningsmateriell. Denne

utgaven er en revisjon av Klassifiseringssystemet fra 2009 (Veileder

01:2009). Revisjonen er basert på arbeid i ulike FoU-prosjekter og

andre fase av det europeiske interkalibreringsarbeidet.

I forhold til tidligere klassifiseringssystem av vann er det nå mer vekt på

biologi, klassegrenser er tilpasset vanntype, og det legges opp til et mer

helhetlig system som på sikt skal ta hensyn til de viktigste

påvirkningstyper på økologiske forhold i vann. Dette dokumentet blir

ikke gitt ut i en egen papirversjon men vil finnes som en nedlastbar pdf-

fil på Vannportalen

På vegne av direktoratsgruppa for gjennomføringen av vanndirektivet i

Norge har Miljødirektoratet engasjert Odd Terje Sandlund fra NINA

som fagsekretær for å koordinere arbeidet med revisjon av veilederen.

Sandlund har også hatt det faglige ansvaret for ferskvannsdelen og Are

Pedersen fra NIVA for kystvannsdelen. De enkelte kapitlene er

utarbeidet av forskere fra NINA, NIVA og Havforskningsinstituttet.

Vannforskriften

gjennomfører

Vanndirektivet i norsk rett.

Direktivet har som

hovedformål å gi rammer for

fastsettelse av miljømål som

sikrer en mest mulig helhetlig

beskyttelse av vannmiljøet,

og bærekraftig bruk av

vannforekomstene. Direktivet

legger derfor konkrete

føringer på prosess og

kriterier for forvaltning av

vannressursene.

Miljømålet for naturlige

vannforekomster av

overflatevann (elver, innsjøer

og kystvann) er at de skal ha

minst god økologisk og

kjemisk tilstand og for

grunnvann minst god kjemisk

og kvantitativ tilstand innen

2021.

7

1.2 Hensikt og målgruppe Dette offisielle klassifiseringssystemet retter seg i første rekke til aktører som er involvert i utarbeidelse

av forvaltningsplaner med tiltaksprogram i vannregionene, samt øvrige aktører innen vannovervåking,

vassdragsforvaltning og forvaltning av kystsonen.

Veilederen er overgripende for hvordan tilstandsklassifiseringen av vannforekomster skal utføres og

følges opp for å få en enhetlig tilstandsklassifisering av alt vann i Norge. Veilederen vil bli oppdatert

når ny kunnskap gjør det hensiktsmessig.

1.3 Avgrensing og begrensninger Denne veilederen er ikke fullstendig. Det mangler fortsatt enkelte klassifiseringsparametere med

tilhørende grenseverdier. En del av grenseverdiene har større grad av sikkerhet da de er basert på

resultater fra den første fasen av den europeiske interkalibreringen av klassifiseringssystemer. Norge

har bidratt med mye data i dette arbeidet, for eksempel med data for klorofyll a fra innsjøer. Andre

grenseverdier er mer usikre da de er satt på bakgrunn av begrenset datamateriale kombinert med

ekspertskjønn. Disse grenseverdiene må testes med nye data og evt. nye parametere i neste fase av

arbeidet.

Følgende påvirkninger og kvalitetselementer er inkludert:

Eutrofiering og fysisk-kjemiske parametere i innsjøer (næringssalter)

Eutrofiering og planteplankton, både i innsjøer og kystvann (kun klorofyll a foreløpig)

Eutrofiering og vannvegetasjon i innsjøer

Eutrofiering og makroalger og ålegress i kystvann

Eutrofiering og makroinvertebrater i kystvann

Organisk belastning og bunnfauna i elver og kystvann

Forsuring og fysisk-kjemiske parametere i elver og innsjøer

Forsuring og begroingsalger i elver

Forsuring og bunnfauna i elver og innsjøer

Forsuring og fisk i elver og innsjøer

Hydromorfologiske inngrep/endringer og fisk i elver og innsjøer

På grunn av manglende datagrunnlag vil det for noen vanntyper mangle både

klassifiseringsparametere og grenseverdier. For disse vanntypene må mer data og erfaringer samles

inn før parametere kan velges og grenseverdier settes. Dette gjelder for eksempel fjorder,

leirpåvirkede elver og innsjøer og svært grunne innsjøer.

Klassifisering av vannforekomster som tilhører vanntyper som foreløpig ikke er med i veilederen bør

gjøres ved å velge den vanntypen som kommer nærmest, og deretter justere klassifiseringsresultatet

ut fra ekspertvurdering. Se for øvrig kap. 3. For grenseverdier for miljøgifter se kap.10.

8

2 Om miljømål og økologisk klassifisering

2.1 Miljømål for overflatevann For alle vannforekomster er det minst to standard miljømål som skal innfris. For alle naturlige

overflatevannforekomster er det god eller svært god økologisk tilstand, og minst god kjemisk tilstand.

Grensen mellom moderat og god tilstand er den mest avgjørende i vanndirektivsammenheng,

fordi den er det viktigste grunnlaget for å sette miljømål for naturlige vannforekomster.

For vannforekomster som ligger under denne grensen skal det (med visse unntak) iverksettes

tilstrekkelige miljøforbedrende tiltak slik at miljømålet (god tilstand) nås.

For vannforekomster der miljømålet er nådd, må det vurderes om forebyggende tiltak må

iverksettes for å hindre forringelse.

Data fra overvåkingen skal gi grunnlag for å dokumentere om miljømålene nås i løpet av

planperioden.

Direktivet inneholder unntaksmuligheter for tilfeller der vurderinger av samfunnsnytte, kostnader

eller tekniske/naturlige forhold nødvendiggjør tidsutsettelse eller mindre strenge miljømål.

Miljømålet for naturlige vannforekomster av overflatevann (elver, innsjøer og kystvann) er at de skal

ha minst god økologisk og kjemisk tilstand2 innen 2015 for alle områdene som er med i første

planperiode. For de resterende naturlige vannforekomstene skal det samme målet nås innen 2021,

dvs. i andre planperiode. Ved fastsetting av miljømål kan vurderinger av samfunnsnytte, kostnader

eller tekniske/naturlige forhold nødvendiggjøre bruk av unntaksmulighetene i vanndirektivet, for å sikre

at forvaltningsplanene og tiltaksprogrammet blir realistiske og gjennomførbare.

2 Vannforekomster med naturlig høye konsentrasjoner av metaller (eks. jernutfellinger) må defineres som en egen vanntype ved videreutvikling av klassifiseringssystemet. Miljømålet for disse er likevel god økologisk og kjemisk tilstand ut fra definisjonen av disse to begrepene.

Figur 2-1 Vanndirektivet og den norske vannforskriften forutsetter at tilstanden i overflatevann skal beskyttes mot forringelse, forbedres og gjenopprettes med sikte på at vannforekomstene skal ha minst god økologisk og god kjemisk tilstand. Dette betyr at i vannforekomster der miljømålene ikke er tilfredsstilt, må miljøforbedrende og/eller gjenopprettende tiltak iverksettes. Forebyggende tiltak for å hindre forringelse i de vannforekomstene som i dag tilfredsstiller miljømålene (god eller svært god tilstand) må også vurderes.

9

Miljømål for økologisk tilstand

God økologisk tilstand er definert som ”akseptable avvik fra naturtilstanden” for de biologiske

elementene, samt for de fysisk-kjemiske og hydromorfologiske støtteparameterne. Hva som menes

med ”akseptable avvik” er nærmere beskrevet for de biologiske elementene i Vedlegg V i

vannforskriften (Annex V i Vanndirektivet), mens de kvantitative grenseverdiene for forskjellige

indikatorer er gitt i denne veilederens kap. 0, 5 og 6 for ferskvann og kap. 8 for kystvann.

Miljømål for kjemisk tilstand i overflatevann

Kjemisk tilstand i en vannforekomst bestemmes dels ut fra målinger av utvalgte miljøgifter i

vannforekomsten og dels ved hjelp av miljøkvalitetsstandarder (EQS, Environmental Quality

Standards -grenseverdier) for de utvalgte miljøgiftene. Disse

utvalgte kjemiske forbindelsene kalles prioriterte stoffer.

Miljømålet for alle vannforekomster av overflatevann er at det

skal oppnås god kjemisk tilstand innen 2015.

For å oppnå miljømålet god kjemisk tilstand i overflatevannet

skal utslipp av de prioriterte stoffene reduseres eller opphøre slik at det oppnås konsentrasjoner i

vannmiljøet som ligger nær bakgrunnsnivået for naturlig forekommende stoffer og nær null for

menneskeskapte stoffer. For å vurdere hvordan målet kan nås, må alle kilder til utslipp vurderes.

Spredning fra forurensede sedimenter er å regne som utslipp. Slik spredning beregnes ved hjelp av

Miljødirektoratets veileder for Risikovurdering av forurenset sediment.

De prioriterte stoffene er delt i prioriterte farlige stoffer og prioriterte

stoffer. Av de 33 prioriterte stoffene er 11 karakterisert som prioriterte

farlige stoffer, fordi de er spesielt giftige eller ikke-nedbrytbare. Utslipp og

annen tilførsel av disse stoffene skal opphøre innen 2020. For resten av

listen, prioriterte stoffer (22 forbindelser), skal utslippene reduseres

kontinuerlig slik at konsentrasjonsmålene gitt ved EQS-verdier for de

forskjellige stoffene (EQS) oppnås innen 2015.

Mer informasjon om kjemisk tilstand og grenseverdier for ulike miljøgifter

er gitt i kap.10.

2.2 Miljømål iht. vannforskriften og øvrige miljømål

Dagens tilstand

Informasjon om vannforekomstenes (VF) tilstand og risiko for ikke å nå miljømålene skal

tilgjengeliggjøres i Vann-Nett. Det skal vurderes hvilke påvirkningsfaktorer (sektorer og kilder) som er

av betydning, hvilke miljøproblemer som er dominerende, og hvilken betydning dette har for

befolkningen, samt effekter av tiltak som er satt i verk eller som settes i verk. Det skal vurderes hvilke

brukerkonflikter som finnes og hvordan påvirkningsfaktorene for vannmiljøet kommer til å utvikle seg

fremover.

Miljømål

Miljømålene som framkommer gjennom det systematiske arbeidet som følger av vanndirektivet er et

felles europeisk minimumsmål både når det gjelder hvilke kvalitetselementer man skal måle på og

hvilke grenseverdier som skal tilfredsstilles. Klassegrenser for disse skal være overførbare til

sammenlignbare vanntyper på tvers av landegrensene, gjennom den såkalte ”interkalibreringen”.

Miljømål i forhold til økologisk og kjemisk tilstand (slik det står i vannforskriftens §§ 4 og 7 -

God kjemisk tilstand

Dårlig kjemisk tilstand

http://www.miljodirektoratet.no/no/Publikasjoner/Publikasjoner/2011/Juni/Risikovurdering_av_forurenset_sediment/

10

overflatevann) kan leses ut fra klassifiseringssystemet. Klassifiseringssystemet gir parameterverdien

for grenseverdien mellom god og moderat tilstand for de ulike kvalitetselementene og parameterne. Er

dagens tilstand bedre enn denne grenseverdien er det dagens tilstand som er miljømålet for

vedkommende parameter eller kvalitetselement. . For de prioriterte stoffene er EQS-verdien

miljømålet.

Samtidig forutsetter vanndirektivet at det vurderes om forebyggende tiltak er nødvendige for å hindre

forringelse i de vannforekomstene som i dag tilfredsstiller miljømålene.

Miljømål satt i henhold til annen lovgivning

I vassdrag der det er fastsatt strengere miljømål enn standard miljømål må de strengeste målene

innfris (§ 13 i forskriften, om forholdet til andre miljøbestemmelser). Eksempler kan være

bestemmelser gitt i noen av vanndirektivets datterdirektiver (for drikkevann, avløpsvann m.v.),

nasjonalt lov- og forskriftsverk, juridisk bindende planer etter plan- og bygningsloven, vilkår i

konsesjoner eller tillatelser etter særlover (for eksempel utslippstillatelser etter forurensingsloven,

klausuleringsbestemmelser for vannverk) og vedtak om vern/beskyttelse etter naturvernloven,

kulturminneloven, verneplan for vassdrag eller nasjonale laksefjorder og -vassdrag. Her må også flere

og andre vannrelaterte kvalitetselementer enn de som er omfattet av miljømål iht. §§ 4 -7 i

vannforskriften tas hensyn til, som en naturlig del av en helhetlig vannforvaltning som vanndirektivet

legger opp til.

Egnethet for bruk

Vannforvaltningsplanen skal etter vanndirektivet ivareta de vannbaserte brukerinteressene (bading,

drikkevann osv) (Article 4, §1 c, Annex IV). Man skal tilfredsstille krav gitt i de underliggende direktiver

hvor bruk er regulert, evt. skal nasjonale retningslinjer og forskrifter benyttes. I

og med at det er ulik bruk av vann og vannforekomster, og forskrifter og

retningslinjer for bruk sorterer under forskjellige departementer, og

direktorater, er det i dag uoversiktlig og vanskelig å avgjøre om en

vannforekomst tilfredsstiller krav og/eller er egnet til ulik bruk. Det vil derfor

være hensiktsmessig for den lokale forvaltning å få en samordnet og

oppdatert egnethetsklassifisering for bruk.

SFT 97:04 og SFT 97:03 inneholder en veiledning for klassifisering av

egnethet for bruk, men siden dette systemet ble utarbeidet har det skjedd betydelige endringer mht

krav og normer for vannkvalitet når det gjelder menneskers bruk av vann til ulike formål. Mye av dette

har kommet inn med vanndirektivets underliggende direktiver, for eksempel Drikkevannsdirektivet,

Avløpsdirektivet, mm. I tillegg har landbruket utredet kvalitetsnormer for vanning i jordbruket.

Mattilsynet har overtatt ansvaret for drikkevannsforvaltningen, og det er utgitt en ny

drikkevannsforskrift med veileder. Det er således behov for å revidere eksisterende veiledere for

klassifisering av egnethet for bruk.

I første omgang tas det sikte på å få på plass grenseverdier for egnethet for drikkevann, badevann og

vann til jordvanning. Forslag til nye grenseverdier for mikrobiologiske og fysisk-kjemiske parametere

for disse tre brukerinteressene finnes i NIVA-rapport 5708-2008. Inntil disse forslagene er godkjent av

ansvarlige myndigheter bør de eksisterende systemene benyttes (SFT 97:04 og SFT 97:03).

Kostholdsråd gis for å opplyse befolkningen om at fisk og annen sjømat i noen områder kan være

forurenset og ikke bør spises i store mengder. Her har Mattilsynet innført kostholdsråd og restriksjoner

på omsetting av fisk og skalldyr. De fleste kostholdsrådene skyldes funn av PCB, tungmetaller eller

PAH i fiskefilet, fiskelever eller blåskjell. Høye konsentrasjoner av slike miljøgifter skyldes først og

Fo

to: K

ristin S

. K

arlsen

http://www.vannportalen.no/SFT_97_04_Aw5VE.pdf.file

http://www.vannportalen.no/SFT_97_03_sesiQ.pdf.file

http://www.vannportalen.no/SFT_97_04_Aw5VE.pdf.file

http://www.vannportalen.no/SFT_97_03_sesiQ.pdf.file

11

fremst gamle industriutslipp. Miljøgiftene samles opp i biologisk materiale, og et høyt inntak over tid av

forurenset fisk og skalldyr kan føre til helseskader. Mattilsynet har derfor innført kostholdsråd i en del

havne- og fjordområder i Norge, samt for stor fisk fra flere store innsjøer.

For mer informasjon om kostholdsråd se Miljøstatus og Mattilsynets sine sider

http://www.miljostatus.no og http://www.mattilsynet.no

Dersom en vannforekomst ikke er egnet for en eller flere typer bruk iht. gjeldende

egnethetskriterier, bør det vurderes om dette skal føre til at vannforekomsten nedgraderes med

en klasse dersom den økologiske tilstanden for øvrig er svært god eller god.

2.3 Miljømål for Sterkt Modifiserte Vannforekomster (SMVF)

Sterkt modifiserte vannforekomster (SMVF) er så påvirket av samfunnsnyttige fysiske inngrep at

miljømålet ”god økologisk tilstand” ikke med rimelighet kan oppnås. SMVF er ikke et unntak, men en

egen kategori med egne, tilpassede økologiske miljømål, som tar hensyn til det fysiske inngrepet.

Miljømålet for SMVF kalles ”godt økologisk potensial” (GØP), men i tillegg er det også krav om minst

god kjemisk tilstand på linje med naturlige vannforekomster.

Klassifiseringssystemet som er beskrevet i denne veilederen vil også være en del av grunnlaget for å

avgjøre om en vannforekomst som er kandidat til å være SMVF eventuelt bør utpekes som SMVF. For

vannforekomster som er endelig utpekt som SMVF, vil det så settes tilpassede økologiske

klassegrenser som vil variere fra vannforekomst til vannforekomst, avhengig av det tilpassede

miljømålet (Godt Økologisk Potensial). Klassegrensene for kjemisk tilstand (prioriterte stoffer) gjelder

likevel for alle overflatevannforekomster, også de som utpekes som SMVF. Fastsettelsen av miljømål

for SMVF vil bli nærmere beskrevet i egen veiledning tilgjengelig på www.vannportalen.no.

2.4 Grunnvann

Kjemisk tilstand: For klassifisering av grunnvann vises det til drikkevannsforskriftens bestemmelser

om kjemisk tilstand, men dersom grunnvannsdirektivet angir strengere krav, er det disse som gjelder.

For kvantitative vurderinger ble det foreslått at uttaket ikke skulle være større enn nydannelsen to år

på råd. Dette kravet kan imidlertid være for mildt, gitt at økologisk viktig minstevannsføring i elver som

er forbundet med den aktuelle grunnvannsforekomsten kan bli borte i en kritisk periode.

Grunnvannsdirektivet: Bakgrunnen for at det er utarbeidet et eget

datterdirektiv for grunnvann er å finne i artikkel 17 i EUs rammedirektiv

for vann (direktiv 2000/60/EF). Grunnvannsdirektivet utfyller

vanndirektivet og andre relevante direktiver (som f.eks. Deponi-,

Drikkevanns- og Nitratdirektivene).

Direktivet gir kriterier for vurdering av "god kjemisk tilstand" for

grunnvann, kriterier for identifikasjon og reversering av vesentlige og

vedvarende stigende tendenser i konsentrasjonen av forurensende

stoffer i grunnvann og kriterier for å definere utgangspunkter for å

reversere trendene.

Grunnvannsdirektivet integrerer også kravene i kommisjonens tidligere grunnvannsdirektiv (direktiv

80/68/EØF) som, iht. rammedirektivet for vann, faller bort i 2013.

Fo

to:

Roy Å

ge H

åpnes, R

iksantik

vare

n

http://www.miljostatus.no/

http://www.mattilsynet.no/

http://www.vannportalen.no/

12

Hovedmålet med grunnvannsdirektivet er å forhindre og kontrollere forurensning av grunnvann. Dette

gjøres ved at det etableres felles EU-kvalitetsstandarder for nitrater og pesticider. Det skal etableres

terskelverdier for stoffer som bidrar til at grunnvannsforekomster blir karakterisert som "i faresonen",

blant annet for syv naturlig forekommende og to syntetiske stoffer fastlagt av EU. Det stilles krav om at

negative utviklingstrender i forurensningssituasjonen skal identifiseres og reverseres og om tiltak for å

forhindre og begrense forurensning fra punktkilder og diffuse kilder.

Grunnvannsdirektivet gjennomføres i Norge ved at bestemmelser herfra ble tatt inn i Vannforskriften

31. august 2010. Vedlegg IX i Vannforskriften gir en oversikt over terskel- og vendepunktverdier for

klassifisering av kjemisk tilstand for grunnvann:

2.5 Interkalibrering av klassifiseringssystemer

Vanndirektivet og Vannforskriften krever at land som har felles vanntyper skal interkalibrere sine

klassifiseringssystemer, for å sikre at systemene er sammenlignbare, og at landene har

sammenlignbare grenseverdier for god økologisk tilstand.

Arbeidet er organisert i geografiske regioner, såkalte GIG-er. (GIG er forkortelse for Geographical

intecalibration group, som vi kaller geografiske interkalibreringsgrupper på norsk). Norge har vært med

i den nordiske interkalibreringsgruppen for elver og innsjøer (Northern GIG), samt i North-East Atlantic

GIG (NEA-GIG) for kystvann, og har bidratt med mye data og ekspertise for å sikre at parameterne og

grenselinjene er relevante for norske forhold. De vedtatte interkalibrerte grenseverdiene er juridisk

bindende for medlemslandene i EU og de grenseverdiene som gjelder for norske vanntyper er

inkludert i denne veilederen.

2.6 Tilstand som utløser miljøtiltak og unntaksmuligheter

For nærmere omtale av tiltaksplanlegging, samfunnsøkonomiske vurderinger og

unntaksbestemmelser viser vi til Tiltaksveilederen, kapitlene 1.2, 1.3 og 4.

Enkelte sektorer har i en forlengelse av denne veilederen utarbeidet tiltaksveileder som er rettet

spesielt mot tiltak i egen sektor, for eksempel landbruket (www.bioforsk.no/tiltak ).

For å vurdere om det er nødvendig med tiltak mot forurensede sedimenter (miljøgifter), bør det

gjennomføres en risikovurdering. Miljødirektoratets veileder for Risikovurdering av forurenset

sediment skal benyttes til dette.

Tiltak omtales også i flere §§ i vannforskriften.

http://www.vannportalen.no/hoved.aspx?m=58973

http://www.bioforsk.no/tiltak



13

3 Klassifisering av økologisk tilstand

3.1 Innledning Dette kapitlet er en gjennomgang av regler og retningslinjer for

klassifisering av økologisk tilstand i overflatevann. Klassifiseringen er

forankret i vannforskriften der det defineres et klassifiseringssystem

for økologisk tilstand med 5 tilstandsklasser. Enkelte elementer i

klassifiseringsprosessen er klart definert i vanndirektivet og

vannforskriften. Vedlegg V til vannforskriften har normative

definisjoner for tilstandsklassene og prinsippet om «det verste styrer»

er beskrevet der. Andre elementer er utledet fra andre artikler og

vedleggene i vanndirektivet, og er definert i guidance-dokumenter

godkjent av Kommisjonen.

3.2 Prinsipper for klassifisering av økologisk tilstand I henhold til Vanndirektivet/Vannforskriften skal vannforekomsten klassifiseres mht. økologisk tilstand

basert på biologiske, fysisk-kjemiske og hydromorfologiske kvalitetselementer (se kap. 3.3 og 0).

Klassifiseringssystemet omfatter fem tilstandsklasser: svært god, god, moderat, dårlig og svært dårlig,

der svært god tilstand også kalles referansetilstand eller naturtilstand. Kvalitative normer er beskrevet

for hver av disse tilstandsklassene (se Tabell 3-1). Ved fastsettelsen av de kvantitative

klassegrensene for hvert kvalitetselement er det tatt hensyn til disse normative definisjonene, slik at

grenseverdiene skal være i best mulig samsvar med disse.

For å kunne klassifisere den økologiske tilstanden for de biologiske kvalitetselementene er det utviklet

indekser for hvert biologiske kvalitetselement som er egnet til å måle responsen på en gitt påvirkning

(f.eks. eutrofiering, forsuring, hydromorfologiske endringer). Disse er nærmere beskrevet i kapittel 4, 5,

6 og 8. Klassegrensene skal settes ut fra dose-respons kurver mellom indeksen (responsen) og den

påvirkningen som indeksen responderer på (dosen), og skal være i samsvar med de normative

definisjonene i vanndirektivet For å måle avviket fra referansetilstanden er forholdet mellom

observerte verdier og vanntypespesifikke referanseverdier for den aktuelle parameteren eller indeksen

beregnet. Dette forholdet kalles økologisk kvalitetskvotient (ecological quality ratio, EQR), og varierer

fra 0 til 1, der 1 er best (referansetilstand).

Klassegrensen svært god/god representerer nedre grense for vannforekomster i naturtilstand, mens

klassegrensen god/moderat angir miljømålet for en gitt vanntype. For å sikre at disse klassegrensene

er sammenlignbare mellom land (og i tråd med de normative definisjonene gitt i Tabell 3-1) er

indeksverdier som angir klassegrensen svært god/god og klassegrensen god/moderat for en nasjonal

vanntype interkalibrert mellom land som har like vanntyper. Disse interkalibrerte klassegrensene er

juridisk bindende for alle medlemsland (Intercalibration Official Decision, EC 2013). Norge har

interkalibrert klassegrensene med andre land i Nord-Europa som har sammenlignbare vanntyper (dvs.

Sverige, Finland, England og Irland).

Den økologiske tilstanden for vannforekomsten bestemmes ut fra det kvalitetselementet som angir

den dårligste klassen (eller den laveste EQR verdien) i forhold til forskjellige påvirkninger. Dette kalles

det verste styrer prinsippet («one-out-all-out»). Poenget med dette prinsippet er å unngå at noen

påvirkninger kan bli oversett, og å beskytte det mest følsomme kvalitetselementet for de forskjellige

påvirkningene (føre-vâr prinsippet).

Foto: Steve Halsetrøning

14

Tabell 3-1 Generelle normative definisjoner for de økologiske tilstandsklassene. Se for øvrig

vannforskriftens vedlegg 5 kap. 1.2.1-1.2.5 der slike definisjoner er gitt for hvert av de biologiske,

fysisk-kjemiske og hydromorfologiske kvalitetselementene i hver av overflatevannkategoriene (elver,

innsjøer, brakkvann, kystvann), samt for økologisk potensial for sterkt modifiserte eller kunstige

vannforekomster.

Tilstandsklasse Normativ definisjon

Svært god Det er ingen, eller bare ubetydelige, menneskeskapte endringer i verdiene for fysisk-kjemiske og

hydromorfologiske kvalitetselementer for den aktuelle typen overflatevannforekomst i forhold til dem som

normalt forbindes med denne typen under uberørte forhold. Verdiene for biologiske kvalitetselementer for

overflatevannforekomsten tilsvarer dem som normalt forbindes med denne typen under uberørte forhold,

og viser ingen, eller ubetydelige, tegn på endring. Det dreier seg om typespesifikke forhold og samfunn.

God Verdiene for biologiske kvalitetselementer for den aktuelle typen overflatevannforekomst viser nivåer som

er svakt endret som følge av menneskelig virksomhet, men avviker bare litt fra dem som normalt

forbindes med denne typen overflatevannforekomst under uberørte forhold. De fysisk-kjemiske og

hydromorfologiske kvalitetselementene når ikke nivåer som er utenfor intervallet som er fastsatt for å

sikre at det typespesifikke økosystemet fungerer, og for at verdiene angitt for god tilstand for de

biologiske kvalitetselementene oppnås.

Moderat Verdiene for biologiske kvalitetselementer for den aktuelle typen overflatevannforekomst avviker moderat

fra dem som normalt forbindes med denne typen overflatevannforekomst under uberørte forhold.

Verdiene viser moderate tegn på endring som følge av menneskelig virksomhet og er vesentlig mer

endret enn under forholdene for god tilstand. Forholdene for de fysisk-kjemiske og hydromorfologiske

kvalitetselementene er slik at verdiene for de biologiske kvalitetselementene angitt for moderat tilstand

kan oppnås.

Dårlig Verdiene for biologiske kvalitetselementer for den aktuelle typen vannforekomst viser tegn på omfattende

endringer, og avviker vesentlig fra det som normalt forbindes med typen overflatevannforekomst under

uberørte forhold.

Svært dårlig Verdiene for biologiske kvalitetselementer for den aktuelle typen vannforekomst viser tegn på alvorlige

endringer, og store deler av de relevante biologiske samfunnene som normalt forbindes med typen

overflatevannforekomst under uberørte forhold er fraværende.

15

3.3 Ferskvann: Kvalitetselementer og vanntyper Dette kapitlet gir en oversikt over hvilke kvalitetselementer med tilhørende indekser og parametere

som er egnet for å måle effekten av forskjellige påvirkninger i elver og innsjøer (3.3.1), og hvilke

vanntyper som er definert for elver og innsjøer (3.3.2).

3.3.1 Oversikt over kvalitetselementer, indekser, parametere og påvirkninger.

Tabell 3-2 Innsjøer: Kvalitetselementer og indekser/parametere som det finnes klassegrenser for og

relevante påvirkninger. Indeksene er nærmere beskrevet i kapittel 4.

Biologiske Kvalitetselementer Parameter (indeks) Påvirkning

Planteplankton

Klorofyll a (µg/l)

Totalt algevolum (mg/l)

Artssammensetning (PTI)

Cyanobakterier maksvolum (mg/l)

Eutrofiering

Vannplanter

Artssammensetning (TIc)

Artssammensetning (WIc)

Eutrofiering

Hydromorfologiske endringer:

Vannstandsvariasjon

Virvelløse dyr

Artssammensetning:

Multiclear, LAMI, Forsuringsindeks 1

Terskelindikatorer:

Marflo og Skjoldkreps

Forsuring

Alle typer påvirkninger

Fisk

Antall/mengde (WS-FBI)

Antall/mengde

Artssammensetning (NFI)

Eutrofiering

Generell påvirkning

Generell påvirkning

Fysisk-kjemiske

Kvalitetselementer

Parameter (indeks) Påvirkning

Næringssalter Total fosfor (µg/l)

Total nitrogen (µg/l)

Siktedyp (m)

Oksygen bunnvann (mg/l)

Ammonium (NH4 + NH3) (mg/l)

Eutrofiering

Eutrofiering

Eutrofiering

Eutrofiering / Organisk belastning

Eutrofiering / Organisk belastning

Organisk belastning Biologisk oksygen forbruk (BOF) Organisk belastning

Forsuringsparametre pH

ANC (µekv/l)

LAL (labilt aluminium) (µg/l)

Forsuring

Miljøgifter (spesifikke stoffer, for

prioriterte stoffer, se kap. 9)

Konsentrasjon av kvantitativt betydelige miljøgifter

(tungmetaller og organiske mikroforurensninger)

utenom de prioriterte stoffene som slippes ut i

vannforekomsten

Miljøgiftpåvirkning

Hydromorfologiske

kvalitetselementer


Hydrologisk regime Vannstandsvariasjoner: Reguleringshøyde (m) Hydromorfologisk påvirkning: Oppdemming /

nedtapping

Morfologi Endringer i vanndekket areal Hydromorfologisk påvirkning: Oppdemming /

nedtapping

16

Tabell 3-3 Elver: Kvalitetselementer og indekser/parametere som det finnes klassegrenser for og

relevante påvirkninger. Indeksene er nærmere beskrevet i kapittel 5.

Biologiske Kvalitetselementer Parameter (indeks) Påvirkning

Påvekstalger

Artssammensetning (PIT)

Artssammensetning (AIP)

Eutrofiering

Forsuring

Heterotrof begroing Bakterier («Lammehaler») og sopp (dekningsgrad) Organisk belastning

Virvelløse dyr

Artssammensetning (ASPT)

Artssammensetning:

RAMI, Forsuringsindeks 1, Forsuringsindeks 2

Terskelindikator: Elvemusling

Organisk belastning

Forsuring

Forsuring

Alle typer påvirkninger

Fisk Abundans Generell påvirkning

Fysisk-kjemiske

Kvalitetselementer


Næringssalter

Total fosfor (µg/l) Eutrofiering

Total nitrogen (µg/l) Eutrofiering

Oksygen (mg/l) Eutrofiering / Organisk belastning

Ammonium (NH4 + NH3) (mg/l) Eutrofiering / Organisk belastning

Organisk belastning Biologisk oksygen forbruk (BOF) Organisk belastning

Forsuringsparametere

pH

Forsuring ANC (µekv/l)

LAL (labilt aluminium) (µg/l), gjellealuminium

Miljøgifter (nasjonale spesifikke

stoffer, for prioriterte stoffer, se

kap. 9)

Konsentrasjon av kvantitativt betydelige miljøgifter

(tungmetaller og organiske mikroforurensninger)

som slippes ut i vannforekomsten Miljøgiftpåvirkning

Hydromorfologiske

kvalitetselementer


Hydrologisk regime Vannstandsvariasjoner

Vannføringsvariasjoner

Hydrologisk påvirkning (vannkraft)

Morfologi Kontinuitet (vandringshindre)

Endringer i vanndekket areal

Struktur av kantsonen

Struktur på elveleiet

Substrattype

Morfologisk påvirkning (vannkraft, transport,

landbruk, urbanisering)

3.3.2 Vanntyper og økoregioner for elver og innsjøer

Norske vannforekomster er gruppert i vanntyper som har forskjellige naturgitte miljøforhold mht

geologi, klima og morfologi, f.eks. kalkrike grunne lavlandssjøer og kalkfattige dype fjellsjøer. De

forskjellige vanntypene har forskjellig naturtilstand for de biologiske, fysisk-kjemiske og

hydromorfologiske kvalitetselementene

Tabell 3-2 og 3-3 for hhv. Innsjøer og elver ovenfor). De naturlige miljøforholdene for hver vanntype

beskrives ved et sett typologi-faktorer som er av stor betydning for biologien.

Norske vannforekomster er videre gruppert i 6 økoregioner ut fra klimatiske forhold og biogeografiske

utbredelsesmønstre for forskjellige biologiske kvalitetselementer, f.eks fisk og bunnfauna (Figur 3-1).

17

Særlig fisk har en innvandringshistorie som gjør at det finnes naturlig flere fiskearter på Østlandet og i

Øst-Finnmark enn på Vestlandet og i ytre strøk av Nord-Norge.

Figur 3-1 Kart over økoregioner i ferskvann.

Typologifaktorene og inndelingen av hver faktor er gjort dels ut fra Vedlegg II i vannforskriften og dels

ut fra analyser av biologiske data langs forskjellige naturlige miljøgradienter (Lyche-Solheim m.fl.

2003, 2004). Endelig avgrensning av typekategoriene (f.eks. geologi-faktorene kalsium og humus) er

også gjort i dialog med andre land i Nord-Europa (Sverige, Finland, England og Irland), som første

ledd i interkalibreringsprosessen (se kap. 3.2). Tabell 3-4 viser de typologifaktorene som brukes til

definisjon av vanntyper for innsjøer og elver.

18

Tabell 3-4 Oversikt over typologifaktorer for vannforekomster i ferskvann. I Vann-Nett er vanntypen

gitt ved en kode bestående av 7 tegn for elvene og 8 tegn for innsjøene, der faktorene presenteres i

følgende rekkefølge: vannkategori-økoregion-klimaregion-størrelse-kalsium-humus-turbiditet-dypde

(siste parameter gjelder kun for innsjøer). Eksempler på bruk av typologien til bestemmelse av en

innsjø og en elv er presentert i tekstboksen nedenfor.

Typologifaktor Kode i Vann-Nett Inndeling av hver typologifaktor

Vannkategori R

L

Elv

Innsjø

Økoregion (se kart

nedenfor)

E

S

W

M

N

F

Østlandet

Sørlandet

Vestlandet

Midt-Norge

Nord-Norge, ytre

Nord-Norge, indre

Klimaregion (høyde

over havet)

L

M

H

Lavland: < 200 m.o.h.

Skog: 200-800 m.o.h. (eller under tregrensen)

Fjell: > 800 m.o.h. (eller over tregrensen)

Størrelse, elver

(nedbørfelt)

1

2

3

4

5

Små: < 10 km2

Middels: 10-100 km2

Middels til store: 100-1000 km2

Store: 1000-10 000 km2

Svært store: > 10 000 km2

Størrelse innsjøer

(overflateareal)

1

2

3

4

Små: < 0,5 km2

Middels: 0,5-5 km2

Store: 5-50 km2

Svært store: > 50 km2

Kalkinnhold eller

alkalitet

1

2

3

4

Svært kalkfattig: Ca < 1 mg/L, Alk < 0,05 mekv/L

Kalkfattig: Ca 1-4 mg/L, Alk. 0,05-0,2 mekv/L

Moderat kalkrik: Ca 4-20 mg/L, Alk. 0,2-1 mekv/L

Kalkrik: Ca > 20 mg/L, Alk. > 1 mekv/L

Humusinnhold 4

1

2

3

Svært klar: Farge < 10 mg Pt/L, TOC < 2 mg/L

Klar: Farge 10-30 mg Pt/L, TOC 2-5 5 mg/L

Humøs: Farge 30-90 mg Pt/L, TOC 5-15 mg/L

Svært humøs (sjelden): Farge > 90 mg Pt/L, TOC > 15 mg/L

Turbiditet (medianverdi) 1

2

3

Klar: STS < 10 mg/L, (uorganisk andel minst 80%)

Brepåvirket: STS > 10 mg/L (uorganisk andel minst 80%)

Leirpåvirket: STS > 10 mg/L (uorganisk andel minst 80%)

Dybde innsjøer

(middeldyp)

1

2

3

0

Svært grunn: < 3m (dersom estimert er koden = 4)

Grunn: 3-15 m (dersom estimert er koden = 5)

Dyp: > 15 m (dersom estimert er koden = 6)

Dyp er ukjent

19

I

Tabell 3-5 og Tabell 3-6 gis en oversikt over vanlig forekommende vanntyper i Norge for hhv. innsjøer

og elver, der det har vært mulig å utvikle typespesifikke klassegrenser for minst ett biologisk

kvalitetselement. Hver av disse vanntypene har sin distinkte naturtilstand, som er angitt ved type-

spesifikke verdier av forskjellige biologiske og fysisk-kjemiske parametere For både innsjøer og elver

gjelder vanntypene i Tabell 3-5 og Tabell 3-6 alle størrelseskategorier. Størrelsen av en

vannforekomst påvirker artsantallet for de fleste biologiske kvalitetselementene, mens andre

parametere, som abundans pr. arealenhet eller artssammensetningen som benyttes i de aktuelle

indeksene i liten grad påvirkes av vannforekomstens størrelse.

Tekstboks 3.1 Eksempler på angivelse av vanntype i Vann-Nett for innsjøer og elver. Eksempel 1: Innsjøen Maridalsvannet i Oslo kommune tilhører økoregion Østlandet og klimaregion lavland. Innsjøen er middels stor, kalkfattig, klar mht. humusinnhold, klar mht. turbiditet og er dessuten estimert til å være dyp. I Vann-Nett vil vanntypen beskrives som Middels, kalkfattig, klar (TOC2-5), klar, dyp (estimert) og vanntypekoden er LEL22116. Maridalsvannet tilhører dessuten den interkalibrerte vanntypen L-N2b – kalkfattig, klare og dype innsjøer i lavlandet.

Maridalsvann, Oslo. Foto: Torsten Källqvist, NIVA

Eksempel 2: Elva Kaperelva i Tranøy kommune i Troms tilhører økoregion Nord-Norge ytre og klimaregion skog. Elva er middels stor, kalkfattig, humøs mht. humus og klar mht. turbiditet. I Vann-Nett vil vanntypen beskrives som Middels, kalkfattig, humøs, klar og vanntypekoden er RNM2221. Kaperelva tilhører dessuten den interkalibrerte vanntypen R-N9 – kalkfattig og humøse elver i lavland og skog.

Kaperelva, Troms. Foto: Sidsel Grønvik, NINA

20

Tabell 3-5 Innsjøtyper i Norge der spesifikke klassegrenser er utviklet for ett eller flere

kvalitetselementer. Typologifaktorene som er oppgitt er vist å ha stor betydning for de biologiske

kvalitetselementene. Pga. kaldere klima i de to økoregionene i Nord-Norge bør kun vanntypene for

skog og fjell benyttes, der fjell benyttes dersom man er over eller nord for tregrensen.

Klima-

region

Type

nr.

N GIG type* Typebeskrivelse Kalsium

mg/l

Alkalitetm

ekv/l

Humus

mg Pt/l

TOC**

mg/l

Middel-

dyp, m

Lavland

< 200 moh

1 Svært kalkfattig, svært

klar

< 1 < 0,05 < 10 < 2 > 3

2 Svært kalkfattig, klar < 1 < 0,05 10- 30 2- 5 > 3

3 Svært kalkfattig, humøs < 1 < 0,05 30-90 5-15 > 3

4 L-N2a &

L-N-M 101 &

L-N-BF1

Kalkfattig, svært klar 1-4 0,05-0,2 < 10 < 2 > 3

5 L-N2a &

L-N-M 101 &

L-N-BF1

Kalkfattig, klar, grunn 1-4 0,05-0,2 < 30 < 5 3-15

6 L-N2b &

L-N-M101

Kalkfattig, klar, dyp 1-4 0,05-0,2 < 30 < 5 > 15

7 L-N3 &

L-N-M102

Kalkfattig, humøs 1-4 0,05-0,2 30-90 5-15 > 3

8 L-N1 &

L-N-M201

Moderat kalkrik, klar 4-20 0,2-1,0 < 30 < 5 > 3

9 L-N8 &

L-N-M202

Moderat kalkrik, humøs 4-20 0,2-1,0 30-90 5-15 > 3

10 L-N-M301 Kalkrik, klar > 20 > 1 < 30 < 5 alle

11 L-N-M302 Kalkrik, humøs > 20 > 1 30-90 5-15 alle

Skog

(fra 200 moh

til

tregrensen)


klar

< 1 < 0,05 < 10 < 2 > 3

13 L-N-M001 Svært kalkfattig, klar < 1 < 0,05 10- 30 2- 5 > 3

14 L-N-M002 Svært kalkfattig, humøs < 1 < 0,05 30-90 5-15 > 3

15 L-N5 &

L-N-M 101 &

L-N-BF1

Kalkfattig, svært klar 1-4 0,05-0,2 < 10 < 2 > 3

16 L-N5 &

L-N-M 101 &

L-N-BF1

Kalkfattig, klar 1-4 0,05-0,2 10- 30 2- 5 > 3

17 LN6 &

L-N-M102

Kalkfattig, humøs 1-4 0,05-0,2 30-90 5-15 > 3

18 L-N-M201 Moderat kalkrik, klar 4-20 0,2-1,0 < 30 < 5 > 3

19 L-N-M202 Moderat kalkrik, humøs 4-20 0,2-1,0 30-90 5-15 > 3

Fjell

(over

tregrensen)


klar

< 1 < 0,05 < 10 < 2 > 3

21 Svært kalkfattig, klar < 1 < 0,05 10- 30 2- 5 > 3

22 Svært kalkfattig, humøs < 1 < 0,05 30-90 5-15 > 3

23 Kalkfattig, svært klar 1-4 0,05-0,2 < 10 < 2 > 3

24 L-N7 Kalkfattig, klar 1-4 0,05-0,2 10- 30 2- 5 > 3

25 Kalkfattig, humøs 1-4 0,05-0,2 30-90 5-15 > 3

* NGIG type er offisiell nordisk type brukt i interkalibreringen med andre land i Nord-Europa: L-N1-L-N7 gjelder

planteplankton, L-M001-L-M302 gjelder vannplanter, L-N-BF1 gjelder bunnfauna.

**gjelder kun naturlig forekommende TOC fra humusstoffer

21

Tabell 3-6 Elvetyper i Norge der spesifikke klassegrenser er utviklet for ett eller flere

kvalitetselementer. Typologifaktorene som er oppgitt er vist å ha stor betydning for de biologiske

kvalitetselementene. Pga. kaldere klima i de to økoregionene i Nord-Norge bør kun vanntypene for

skog og fjell benyttes, der fjell benyttes dersom man er over eller nord for tregrensen

Klima-

region

Type

nr.

Typebeskrivelse Kalsium

mg/l

Alkalitet

mekv/l

Humus mg

Pt/l

TOC*

mg/l

Størrelse

km2

Lavland

< 200 moh


klar

< 1 < 0,05 < 10 < 2 alle

2 Svært kalkfattig, klar < 1 < 0,05 < 10-30 2-5 alle

3 Svært kalkfattig, humøs <1 < 0,05 30-90 5-15 alle

4 Kalkfattig, svært klar 1-4 0,05-0,2 <10 <2 alle

5 Kalkfattig, klar 1-4 0,05-0,2 10-30 2-5 alle

6 Kalkfattig, humøs 1-4 0,05-0,2 30-90 5-15 alle

7 Moderat kalkrik, klar 4-20 0,2-1,0 <30 <5 alle

8 Moderat kalkrik, humøs 4-20 0,2-1,0 30-90 5-15 alle

9 Kalkrik, klar > 20 > 1 <30 <5 alle

10 Kalkrik, humøs > 20 > 1 30-90 5-15 alle

11 Leirpåvirkete elver** > 4 > 0,2 alle alle alle

Skog

(fra 200 moh

til

tregrensen)


klar

< 1 < 0,05 < 10 < 2 alle




16 Kalkfattig, klar 1-4 0,05-0,2 < 30 < 5 alle


18 Moderat kalkrik, klar 4-20 0,2-1,0 <30 <5 alle

19 Moderat kalkrik, humøs 4-20 0,2-1,0 30-90 5-15 alle

Fjell

(over

tregrensen)


klar

< 1 < 0,05 < 10 < 2 alle




24 Kalkfattig, klar 1-4 0,05-0,2 10-30 2-5 alle


* gjelder kun naturlig forekommende TOC fra humusstoffer

** leirpåvirkede elver med suspendert tørrstoff over 10 mg/l (medianverdi).

Når en skal klassifisere vannforekomster som er påvirket av forsuring deles vanntypen «Svært

kalkfattig» i 4 undertyper etter kalsiumkonsentrasjon

Type nr. 1a: < 0,25 mg/l kalsium

Type nr. 1b: 0,25-0,50 mg/l kalsiium

Type nr. 1c: 0,50-0,75 mg/l kalsium

Type nr. 1d: 0,75-1,00 mg/l kalsium

Det er gitt egne grenseverdier for vanntypene 1a – 1d for ANC og pH i tabell 7-1 – 7-3.

3.3.3 Hvordan bestemme vanntype i tilfeller der typeinformasjonen i Vann-nett er usikker

Dersom vanntypen angitt i Vann-nett ikke stemmer med overvåkingsdata så bør følgende vurderes:

Dersom overvåkingsdata er basert på minimum 4 prøver gjennom vekstsesongen (innsjøer),

respektive månedlige prøver gjennom året (elver) så bør vanntypen settes med bakgrunn i

22

overvåkingsdata. Hvis ikke benyttes vanntypen angitt i Vann-nett. Det finnes imidlertid to unntak fra

den regelen:

1. Vannforekomsten ligger nær typegrensen for en eller flere typologifaktorer (se kap. 3.3.4).

2. Det er overveiende sannsynlig at vannforekomsten har endret type som en følge av

menneskeskapte påvirkninger. For eksempel vil eutrofiering kunne gi økt kalsium og TOC

innhold, mens forsuring vil kunne ha motsatt effekt. I slike tilfeller benyttes den vanntypen som

vannforekomsten ville hatt i sin naturtilstand (se kap. 3.3.4).

3.3.4 Typifisering av vannforekomster nær typegrenser

Dersom vannforekomsten ligger nær typegrenser mht. en

eller flere typologi-faktorer bør man velge den vanntypen

som har strengest klassegrenser mht de parameterne

som er relevante for den dominerende påvirkningen.

Dersom man f.eks. har en grunn innsjø med

kalsiuminnhold på ca. 4 mg/l og/eller humusinnhold på

ca. 30 mg Pt/l, og eutrofiering som den dominerende

påvirkningen, så bør man velge innsjøtype nr. 5 (L-N2a)

som har kalsium innhold fra 1-4 mg/l (kalkfattig) og

humusinnhold 10-30 mg Pt/l (klar), og ikke innsjøtype nr.

6, 7 eller 8, som har mer kalsium og/eller mer humus.

Dette gjelder særlig der man har mistanke om

menneskelig påvirkning av typologi-faktorene, f.eks.

kalking eller gjødsling med kalk eller hogst som gir økt

humus.

Dersom man derimot har en innsjø i klimasone skog med kalsiuminnhold på ca. 1 mg/l og/eller

humusinnhold på ca. 30 mg Pt/l, og forsuring som den dominerende påvirkningen, så bør man velge

innsjøtype nr. 16 (L-N5/L-N-M101/L-N-BF1) som har kalsium innhold fra 1-4 mg/l (kalkfattig) og

humusinnhold 10-30 mg Pt/l (klar), og ikke innsjøtype nr. 12, 13, 14, 15 eller 17, som har mindre

kalsium og/eller mindre/mer humus.

Vannforekomster kan også endre vanntype pga. storskala langtidsendringer av typefaktorer, særlig

humus, som viser en økende trend i mange vannforekomster over hele Norden. Årsaken til dette er

trolig en kombinasjon av klimaendringer og mindre sur nedbør. I slike tilfeller bør vanntypen

klassifiseres ut fra humusinnholdet som er registrert innenfor inneværende eller forrige planperiode.

3.3.5 Hvordan klassifisere vannforekomster som tilhører vanntyper som ikke finnes i

typetabellene?

Mange vannforekomster i Norge tilhører andre vanntyper enn dem som finnes i vanntypetabellene.

For disse vanntypene har det ikke vært tilstrekkelig med data til å utvikle et klassifiseringssystem

ennå. Ved klassifisering av slike vannforekomster, anbefales å velge den vanntypen som ligner mest

på den aktuelle vannforekomsten mht. typologifaktorene klimaregion, kalkinnhold og humusinnhold,

da det er disse faktorene som har mest å si for biologien. Dersom vannforekomsten ligner på flere av

vanntypene i typetabellene ovenfor, bør vanntypen med strengest klassegrenser benyttes. I

tekstboksen nedenfor er det gitt et par eksempler på valg av vanntype for slike vannforekomster. Slike

vurderinger kan være vanskelige, da typefaktorene kan dra i motsatt retning.

23

3.4 Kystvann: Kvalitetselementer og vanntyper

Dette kapitlet gir en oversikt over hvilke kvalitetselementer med tilhørende indekser og parametere

som er egnet for å måle effekten av forskjellige påvirkninger i kystvann (3.4.1), og hvilke vanntyper

som er definert for kystvann (3.4.2).

3.4.1 Oversikt over kvalitetselementer, indekser, parametere og påvirkningstyper for

kystvann

For kystvann er det utviklet indekser for eutrofipåvirkninger. Indeksene for bløtbunnsfauna er også

indikatorer av mer generell karakter og kan brukes på andre påvirkningsfaktorer, som for eksempel

organisk belastning

Tabell 3-7 Kystvann: Elementer og parametere for beskrivelse av tilstand. Fete typer indikerer hvilke elementer

og økosystemkomponenter som det foreligger grenseverdier for og dermed er mest aktuelle.

BIOLOGISKE KVALITETSELEMENTER

Kvalitets-

element

Parametere (indekser) Påvirkning

Plante-

plankton

Biomasse: Klorofyll-a

Cellekarbon (under utvikling): (utredet fra artssammensetning og forekomst av hver enkelt art)

Eutrofiering

Makro-alger Taksonomisk sammensetning og forekomst:

RSLA og RSL (multimetrisk fjæreindeks - se kap. 7)

Forekomst av utvalgte sensitive arter:

MSMDI (Nedre voksegrense for utvalgte arter - se kap. 7)

Eutrofiering

Angio-

spermer

(sjøgress

etc.)

Indekser for nedre voksegrense og tetthet foreligger og utkast til ny veileder for

prøveinnsamling foreligger.

Eutrofiering

Bunn-fauna

(bløt-bunn)

Taksonomisk- Sammensatt indeks: NQI1 (se kap.7)

Artsmangfold: H´, ES100, S og N

Ømfintlighet: NSI (ny), ISI (oppdatert 2012) og

AMBI (komponent i NQI1) (se kap.7)

Individtetthet (abundance): DI (ny) (se kap.7)

Eutrofiering

Organisk belastning

Sedimentering

Tekstboks 3.2 Eksempler på valg av vanntype for vannforekomster som tilhører andre vanntyper enn dem som finnes i typetabellene:

1. Dersom man har en moderat kalkrik, humøs fjellsjø, tilsier klimaregionen (fjell) at man velger fjelltype 25, som har strengere klassegrenser enn innsjøtyper i skog eller lavland, mens geologien (kalkinnhold og humusinnhold) tilsier at man velger en skogssjøtype som er moderat kalkrik og humøs (innsjøtype 19), men som har mindre strenge klassegrenser for de fleste kvalitetselementene. Prinsippet beskrevet i teksten over tilsier at man velger innsjøtype 25 (fjellsjø) i dette tilfellet.

2. En moderat kalkrik, klar, dyp innsjø i skog kan typifiseres som innsjøtype 6 (dyp,

kalkfattig, klar innsjø i lavlandet), som innsjøtype 8 (grunn, moderat kalkrik, klar innsjø i lavlandet), som innsjøtype 16 (grunn, kalkfattig, klar innsjø i skog) eller som innsjøtype 18 (grunn, moderat kalkrik, klar innsjø i skog) (for sistnevnte type finnes det klassifiseringssystem kun for vannplanter). I dette tilfellet bør man velge innsjøtype 16, som har strengere klassegrenser for planteplankton og næringssalter enn de andre vanntypene, mens vanntype 18 kan benyttes for vannplanter.

24

HYDROMORFOLOGISKE KVALITETSELEMENTER

Morfologiske endringer % påvirkning av substrat

Dyp

Struktur og substrat av kystsone

Struktur av tidevanns-sone

Strøm og eksponering

FYSISK/KJEMISKE KVALITETSELEMENTER

Parametre Måleparametre

Sikt i vannet Siktdyp, Turbiditet

Temperatur Temperatur

Oksygenforhold Oksygenkonsentrasjon

Salinitet Konduktivitet

Næringsstatus Totalt forfor og nitrogen, fosfat (PO4-P), nitrat(+nitritt ) (NO3+NO2-N), silikat (SiO2-Si)

Støtteparametre i

sedimenter

Organisk materiale (TOC eller glødetap), kornfordeling (andel <63µm)

Spesifikke miljøgifter

som ikke er blant de

EU-utvalgte

Konsentrasjon av kvantitativt betydelige miljøgifter (tungmetaller og organiske mikroforurensninger)

som slippes ut i norske vannforekomster

3.4.2 Økoregioner og kriterier for vanntyper for kystvann

Norske vannforekomster er gruppert i seks regioner ut fra klimatiske forhold, havstrømmer og

biogeografiske utbredelsesmønstre for forskjellige biologiske kvalitetselementer. Typeparameterne og

kategoriene for hver parameter er valgt dels ut fra Annex II i vanndirektivet, dels ut fra multivariate

analyser av biologiske data langs forskjellige naturlige miljøgradienter (se NIVA-rapport 2003 (Moy et

al. 2003)) og dels ut fra multivariate analyser av fysiske karakteristika i hele den østlige Nord-

Atlanteren (Ramos et al. 2011)

Typekriteriene er valgt ut fra ekspertvurderinger og statistiske analyser av biologisk respons på

forskjellige naturlige gradienter av miljøforhold. Dette gjelder faktorene: Saltholdighet,

bølgeeksponering, oppholdstid i bunnvannet, strømhastighet, breddegrad og tidevann. Dette

resulterer i seks regioner langs norskekysten.

Tabell 3-8 Økoregioner og supplerende typekriterier for vanntyper for kystvann

Kriterier Økoregioner Betegnelse

Breddegrad LYS Tidevann

Mørketid >1m

Barentshavet B

66,94653° Mørketid >1m Norskehavet Nord G

Natt / Dag >1m

Norskehavet Sør H

60,13245° Natt / Dag >1m

Nordsjøen Nord M

Natt / Dag <1m

Nordsjøen Sør N

Natt / Dag <1m

Skagerrak S

25

Figur 3-2 Regioner og vanntyper for kystvann.

Tekstboks 3.3

Du kan lese mer om typifisering i følgende rapporter:

”Typifisering av norske marine vannforekomster”(Frithjof Moy m.fl. 2003).

”Forslag til system for typifisering av norske ferskvannsforekomster” (Lyche

Solheim m.fl. 2003)

”Revidert typologi for norske elver og innsjøer” (Lyche Solheim m.fl. 2004).

Den reviderte typologien er basert på mindre revisjoner av økoregioner og

høyderegioner, mens ingen endringer er gjort mht de andre

typifiseringsfaktorene.

”Coastal waters classification based on physical attributes along the NE Atlantic region. An

approach for rocky macroalgae potential distribution” ( Ramos E., Juanes J.A., Galván C.,

Neto J.M., Melo R., Pedersen A., Scanlan C., Wilkes R., van den Bergh E., Blomqvist M.,

Kroup H., Heiber W., Reitsma J.M., Ximenes M.C., Silió A., Méndez F. and B. González.

2011.. Estuarine, Coastal and Shelf Science. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecss.2011.11.041

http://www.sft.no/arbeidsomr/vann/vanndirektiv/publikasjoner/marintypologiveileder.pdf

http://www.vannportalen.no/digimaker/documents/Typolog-ferskvann_feb_2003_a0gyo18749503.pdf

http://www.sft.no/arbeidsomr/vann/vanndirektiv/publikasjoner/typologi_innsjoer_elver.pdf

http://dx.doi.org/10.1016/j.ecss.2011.11.041

26

Tabell 3-9 Vanntyper i regionene B, G, H, M og N (fra Russland til Lindesnes). Uthevet skrift

angir viktige faktorer. Saltholdigheten gjelder for de øverste 10 m av vannsøylen. Foreløpig er det ikke

definert egne vanntyper for brakkvann (overgangsvann) i Norge.

Vanntyper Dyp (m) /

Tidevann (m)

Saltholdighet

(gj.sn øvre 10 m)

Eksponering/

Innblanding Oppholds-tid Strøm i knop

1-Åpen eksponert kyst >30

>30

Høy Dager 1 - 3

≥1* Blandet

2- Moderat Eksponert kyst/fjord >30

>30 Moderat

Dager 1 - 3 ≥1* Blandet

3- Beskyttet kyst/fjord >30

>30 Beskyttet

Dager til uker <1-3 ≥1* Delvis blandet

4-Ferskvanns-påvirket fjord >30

18 - 30 Beskyttet

Dager til uker <1-3 ≥1* Delvis lagdelt

5- Sterkt ferskvanns-påvirket ><30

5 - 18 Beskyttet

Dager til uker <1-3 ≥1* Lagdelt

6- Strømrike sund ><30

Ubestemt Ubestemt

<Dag >3 ≥1* Blandet

7- Naturlig oksygenfattig fjord ><30

Ubestemt Beskyttet

Måneder til år <1 ≥1* Lagdelt

8- Særegne vannforekomster ><30

Ubestemt Ubestemt Ubestemt Ubestemt ≥1*

* I region N (Nordsjøen Sør) er tidevannet <1m

Tabell 3-10 Vanntyper i region S (fra Lindesnes til svenskegrensa). Uthevet skrift angir viktige

faktorer. Saltholdigheten gjelder for de øverste 10 m av vannsøylen.

*I region N (Nordsjøen Sør) er tidevannet <1m.

Vanntypene betegnes ved en kombinasjon mellom regionforkortelsene og vanntypenummereringen

slik at vanntype 1 -åpen eksponert kyst i for eksempel Nordsjøen Nord og i Skagerrak vil ha

betegnelsene M1 og S1.

Vanntyper Dyp (m)

Tidevann*

Saltholdighet (gj.sn

øvre 10m)

Eksponering Oppholds-

tid

Strøm i knop

1- Åpen eksponert kyst

>30

≤1

>25

Høy

Blandet

Dager 1-3

2- Moderat Eksponert kyst/fjord >30

≤1

>25 Moderat

Blandet

Dager 1-3

3- Beskyttet kyst/fjord >30

≤1

>25 Beskyttet

Delvis blandet

Dager til uker <1-3

5- Sterkt ferskvanns-påvirket ><30

≤1

5 - 25 Beskyttet

Lagdelt

Dager til uker <1-3

6- Strømrike sund ><30

≤1

Ubestemt Ubestemt

Blandet

<Dag >3

7- Naturlig oksygenfattig fjord ><30

≤1

Ubestemt Beskyttet

Lagdelt

Måneder til

år

<1

8- Særegne vannforekomster ><30

≤1

Ubestemt Ubestemt

Ubestemt

Ubestemt Ubestemt

27

3.5 Generell klassifiseringsprosedyre for bestemmelse av

økologisk tilstand Dette delkapitlet omhandler de viktigste trinnene i klassifiseringen, krav til data, vurdering av

usikkerhet, rimelighetsvurdering og kombinasjon av kvalitetselementer til samlet klassifisering av

vannforekomster.

3.5.1 De viktigste trinnene i klassifisering av en vannforekomst

1. Bestem påvirkningstype(r) som er mest aktuelle for vannforekomsten/vannområdet

2. Bestem hvilken vanntype som skal benyttes til klassifiseringen (finn riktig vanntype i Vann-

nett).

3. Sammenstill alle tilstandsdata for vannforekomsten som skal klassifiseres, dvs.

overvåkingsdata for de aktuelle parameterne innen de biologiske, fysisk-kjemiske og

hydromorfologiske kvalitetselementene (Se oversiktstabeller med alle kvalitetselementene i

kap. 3.3 og 0). Klassifiseringen skal primært gjøres ved bruk av biologiske kvalitetselementer

med bruk av de fysisk-kjemiske og hydromorfologiske parameterne som støtteparametere.

4. Finn fram riktig klassifiseringsskjema for hvert kvalitetselement og parameter det finnes data

for i forhold til riktig vannkategori og påvirkningstype (se Vedlegg med tabeller med

klassegrenser)

5. Sammenlign den observerte årsverdien for hver av de målte parameterne (se kap. 3.5.2

nedenfor) med klassegrensene for denne parameteren for den aktuelle vanntypen, som er

angitt i tabellene med klassegrenser, og bestem riktig klasse for hver parameter.

6. Kombiner resultatene for flere parametere og kvalitetselementer til et endelig resultat for

vannforekomsten ved å beregne EQR verdier, normalisere disse, og benytte det verste

styrer prinsippet, se kap. 0 om hvordan dette skal gjøres.

7. Vann-Nett kan brukes som verktøy i klassifiseringen – mer om dette i kap. 3.6.

3.5.2 Krav til data

Det er svært viktig å vurdere og kvalitetssikre alle data som skal benyttes i klassifiseringen. Dette

gjelder både biologiske, fysisk-kjemiske og hydromorfologiske data. Datagrunnlaget for de biologiske

indeksene er som regel mengde og/eller arts sammensetning. Generelt, anbefales derfor å ta prøver

som muliggjør beregning av både mengde og arts sammensetning for hvert biologisk element. De

forskjellige indeksene er nærmere spesifisert i kapitlene 4, 5 og 6 for ferskvann og 8 for kystvann.

Klassifiseringen for hver parameter bør gjøres ut fra en års- eller eventuelt sesongverdi basert på

middel-, median- eller en nærmere angitt persentil-verdi av flere observasjoner i tid og/eller rom (dvs.

prøver fra flere tidspunkter og/eller fra flere målestasjoner innen vannforekomsten). Krav til

prøvefrekvens og stasjonstetthet er omtalt i overvåkingsveilederen (Veileder 02:2009) og også under

de enkelte delkapitlene i kap 4, 5, 6 og 8. Helst bør data fra en 3-års periode benyttes, for å midle

forskjeller som skyldes naturlige variasjoner mellom år.

Usikkerheten bør angis ved standardavvik eller konfidensintervall (se avsnitt om usikkerhet og

rimelighetsvurdering nedenfor), for hver parameter, basert på et sett med prøver fra samme

vannforekomst. Pga. naturlige variasjoner mellom år, anbefales at man vurderer data for minst 3 års

observasjoner samlet.

For mange vannforekomster må klassifiseringen gjøres uten overvåkingsdata fra den gitte

vannforekomsten, men med utgangspunkt i en representativ nabovannforekomst. Klassifisering uten

overvåkingsdata fra vannforekomsten vil gi høyere usikkerhet og lavere pålitelighet (se kap. 3.5.3

nedenfor).

28

3.5.3 Vurdering av usikkerhet og pålitelighet

Usikkerhet

I Figur 3-3 nedenfor vises hvordan usikkerheten i en klassifisering varierer med hvor middelverdien

ligger i forhold til klassegrensene, og hvor stort standardavviket rundt middelverdien er. Dersom

middelverdien er nær en klassegrense er det like stor sannsynlighet for at vannforekomsten tilhører

den beste som den dårligste av de to klassene (i eksempelet angitt enten som god eller som moderat).

Dersom middelverdien ligger midt i en klasse og har lite (dvs. ”smalt”) standardavvik, så er det svært

sannsynlig at vannforekomsten er i den klassen (dvs. moderat tilstand i eksempelet i figuren). Dersom

standardavviket er større enn vist på figuren, vil fordelingen lettere overlappe en eller flere

klassegrenser, og usikkerheten i klassifiseringen vil dermed øke.

Figur 3-3 Eksempel på sannsynlighet for feilklassifisering avhengig av plassering av middelverdi og

standardavvik i forhold til klassegrenser (fra Naturvårdsverkets håndbok 2007:4).

Dersom sannsynligheten for feilklassifisering blir for høy med det aktuelle datasettet, må man ta flere

prøver for å redusere usikkerheten (f. eks. standardavviket) rundt middelverdien. Dersom tilstanden er

så nær tiltaksgrensen at man selv med gode data ikke kan avgjøre om tilstanden er over eller under

grensen, bør tiltak uansett vurderes.

Pålitelighet (Konfidens)

Vannforskriften krever at påliteligheten (konfidensen) av klassifiseringen av hver vannforekomst skal

angis som høy, middels eller lav. Disse pålitelighetsgradene er ikke eksplisitt definert, men vanlig

praksis i mange EU-land er angitt i tekstboks 3.5.

Tekstboks 3.4

Sannsynlighet for feilklassifisering

• Reduksjon av usikkerhet i klassifiseringen er særlig viktig dersom tilstanden er nær god/moderat grensen, da moderat tilstand utløser tiltak, mens god tilstand ikke gjør det

• En generell anbefaling er at sannsynligheten for feilklassifisering ikke bør overstige 20 % dersom feilklassifisering har betydning for om tiltak skal utløses.

29

Tekstboks 3.5

Pålitelighetsgrad (Konfidensnivåer):

• høy pålitelighet: klassifiseringen er basert på overvåkingsdata for minst ett biologisk kvalitetselement og noen støtteparametere, samt andre kriterier som f.eks. bruk av interkalibrerte indekser og klassegrenser, mange prøver, lite standardavvik og middelverdi som ikke er i nærheten av en klassegrense.

• middels pålitelighet: Klassifiseringen er basert på solide overvåkingsdata for minst ett biologisk kvalitetselement, og alle unntatt ett av kriteriene som kreves for høy pålitelighet er innfridd.

• lav pålitelighet: klassifiseringen er gjort uten overvåkingsdata, er basert på ekspertvurderinger, eller sparsomme data for ett kvalitetselement finnes, men ingen av kriteriene som kreves for høy pålitelighet er innfridd.

3.5.4 Rimelighetsvurdering / ekspertvurdering

Klassifiseringen av en vannforekomst må alltid vurderes ut fra hva som anses som rimelig ut fra de

lokale forholdene. Mangelfulle data, forsinket biologisk respons, samt andre lokalitetsspesifikke forhold

kan også forklare et evt. misforhold mellom ekspertvurderinger og et klassifiseringsresultat som er

beregnet ut fra tilgjengelige data. Se for øvrig andre forhold som er listet opp i tekstboks 3.6.

3.5.5 Samlet beregning av økologisk tilstand (kombinasjonsregler)

Økologisk tilstand for vannforekomsten beregnes ved kombinasjon av parametere og indekser som er

brukt for de forskjellige kvalitetselementene det finnes data for. Metodikken for denne kombinasjonen

er kort presentert nedenfor. Det er utviklet et eget regneark for slike beregninger som kan lastes ned

fra vannportalen.no.

Tekstboks 3.6

Mulige årsaker til et tilsynelatende usannsynlig klassifiseringsresultat

Svært lite data foreligger

Grove feil er gjort ved prøvetaking, analyse eller beregninger. Gå igjennom alle data og beregninger på nytt for evt. å fjerne regnefeil

Plassering av stasjoner i resipientundersøkelser er ikke representative for vannforekomsten

Vannforekomsten tilhører egentlig en annen vanntype eller en vanntype som det ikke finnes klassegrenser for. Vurder om resultatet blir mer rimelig dersom man bruker klassegrensene for en annen vanntype enn den man først brukte.

Ekstreme værforhold (unormal temperatur, flom, tørke, vind eller strøm).

Naturgitte forhold (eks høye verdier av tungmetaller pga geokjemiske anomalier).

Kan det finnes andre påvirkninger? o Store nye inngrep som har endret de hydromorfologiske forholdene. o Akutte utslipp av forurensning (lekkasjer fra kloakksystem, industri-utslipp,

tankbilvelt og utslipp i forbindelse med skipsforlis). o Store branner eller spesielt omfattende hogst i nedbørfeltet. o Invasjon av introduserte arter eller utrydding av en nøkkel art.

Restaureringstiltak i nedbørfeltet eller i vannforekomsten, som f. eks. etablering av vegetasjonssoner, fangdammer, manipulering med fiskearter (utfisking eller utsetting), vannvegetasjon (høsting), sedimenter (tildekking, mudring).

Oksygensvinn som følge av ekstreme værforhold

Sesongvis oksygensvinn i bunnvann

30

Trinn 1: Beregning av EQR verdier og normaliserte EQR verdier for hver parameter eller indeks

EQR verdier beregnes for hver parameter (indeks) ihht. formler gitt for hvert kvalitetselement i

kapittel 4, 5, 6 og 8. EQR-verdien er målt verdi delt på referanseverdi. For å kunne bruke «det

verste styrer»-prinsippet må EQR- verdiene for de ulike kvalitetselementene være

sammenlignbare. Derfor beregnes normalisert EQR (nEQR).

EQR verdiene normaliseres i ved hjelp av formelen som er angitt i tekstboksen nedenfor. (Se også

eksempel i Figur 3-4 og regnearket på Vannportalen

(http://www.vannportalen.no/hoved.aspx?m=31139). Normaliseringen fører til at alle EQR-verdier

ligger innenfor samme skala med faste klassegrenser og jevne intervaller mellom klassegrensene

(0,8, 0,6, 0,4, 0,2 se høyre søyle i Figur 3-4).

Figur 3-4 Eksempel på beregning av EQR og normalisert EQR for en parameter eller indeks.

Trinn 2: Kombinasjon av flere parametere, indekser og kvalitetselementer (Figur 3-5)

De forskjellige kvalitetselementene kombineres ihht. det verste styrer prinsippet, dvs. at

kvalitetselementet med den dårligste tilstandsklassen bestemmer tilstandsklassen for hele

vannforekomsten, se Figur 3-5. Økologisk tilstand settes først for de biologiske kvalitetselementene:

1. Parametere/indekser som representerer samme kvalitetselement grupperes i henhold til

hvilke påvirkning (eksempel eutrofiering, forsuring) de er sensitive for.

Tekstboks 3.7

Formel for beregning av normalisert EQR:

nEQR = [(

) ]

nEQR = Normalisert EQR

EQR = ikke-normalisert EQR

nedre klassegrense = nedre ikke-normaliserte EQR klassegrense for den relevante klassen

= Klassebredde for ikke-normalisert skala (øvre minus

nedre ikke-normaliserte EQR grenseverdier)

0,2 = standardisert klassebredde for normalisert skala (øvre minus nedre normaliserte EQR

klassegrense, den samme klassebredden på 0,2 gjelder for all klassene)

nedre klassegrensen = nedre normaliserte EQR klassegrense for den relevante klassen (dvs.

ett av tallene 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8)


31

Tekstboks 3.8

Eksempel på fastsettelse av økologisk tilstand basert på biologiske kvalitetselementer (trinn 2 i

tilstandsklassifiseringen): Det foreligger data på tre ulike biologiske kvalitetselementer fra

elven ‘Sørelva’; begroingsalger, bunndyr og fisk. For begroingsalger beregnes både

eutrofieringsindeksen PIT og forsuringsindeksen AIP, for bunndyr beregnes

eutrofieringsindeksen ASPT og forsuringsindeksen RAMI og for fisk beregnes tetthet av

laksunger. PIT angir god tilstand (nEQR= 0,75) mens AIP angir moderat tilstand (nEQR =

0,52). Tilstanden for begroingsalger blir altså moderat (nEQR = 0,52). ASPT angir svært god

tilstand (nEQR = 0,9) mens RAMI angir at tilstanden er moderat (nEQR = 0,45). Tilstanden for

bunndyr blir altså moderat (nEQR = 0,45). For fisk finnes kun én parameter og denne angir at

tilstanden er moderat (nEQR = 0,5). Samlet økologisk tilstand for Sørelva blir moderat (nEQR

= 0,45) basert på de biologiske kvalitetselementene. Videre indikerer biologien at Sørelva er

påvirket primært av forsuring.

a) Parametere/indekser som er sensitive for en og samme påvirkning (for eksempel ulike

planteplankton indekser i forhold til eutrofiering) kombineres ved for eksempel

gjennomsnitt av parameterverdiene gitt i nEQR3.

b) Parametere/indekser som er sensitive for ulike påvirkninger (for eksempel

begroingsalge indeksene PTI og AIP i forhold til hhv. eutrofiering og forsuring)

kombineres i henhold til det verste styrer prinsippet.

2. Ulike kvalitetselementer kombineres i henhold til det verste styrer prinsippet. Dette gjøres

med bakgrunn i beregnet nEQR for hvert kvalitetselement (evt. tilstandsklassen dersom

EQR ikke kan beregnes).

3. Generelle fysisk-kjemiske og hydromorfologiske kvalitetselementer behandles på samme

måte som de biologiske kvalitetselementene (se pkt 1 og 2 over), dvs. at

enkeltparametere først grupperes i henhold til hvilken påvirkning de er sensitive for.

a) Parametere som er sensitive for én og samme påvirkning (for eksempel vannkjemiske

forsuringsparametere pH, ANC og Lal) kombineres ved for eksempel gjennomsnitt av

parameterverdiene gitt i nEQR. Tilsvarende gjøres for eutrofieringsparameterne total

fosfor, total nitrogen4, siktedyp, og oksygen.

b) Parametere/indekser som er sensitive for ulike påvirkninger (for eksempel total-fosfor,

pH og vandringshindre i elv i forhold til hhv. eutrofiering, forsuring og

hydromorfologiske inngrep) kombineres i henhold til det verste styrer prinsippet.

3 Dersom EQR ikke kan beregnes for en eller flere parametere, kan gjennomsnittlig nEQR ikke beregnes. I slike tilfeller vil tilstandsklassen kunne angis ved å «midle» tilstandsklassen for hver av parameterne. nEQR kan evt settes til middelverdien i den aktuelle tilstandsklassen (0,9 for svært god, 0,7 for god, 0,5 for moderat, 0,3 for dårlig og 0,1 for svært dårlig tilstand). 4 I innsjøer brukes nitrogen til klassifisering kun i eutrofierte vannforekomster, da det hovedsakelig er i slike innsjøer at nitrogen kan være den primære begrensende faktoren for planteplankton.

32

Figur 3-5 Skjematisk beskrivelse av det verste styrer prinsippet. Søylene angir tilstandsklasser

(figuren er hentet fra figur 3 i Guidance on Classification).

For de nasjonale spesifikke miljøgiftene skal resultatene ikke grupperes. Disse vurderes kun ved bruk

av EQS verdiene for hvert enkelt stoff. For kombinasjon med andre kvalitetselementer, se trinn 3

nedenfor.

Trinn 3: Kombinasjon av alle kvalitetselementer til samlet klassifisering Dersom det verste av de

biologiske kvalitetselementene gir moderat, dårlig eller svært dårlig tilstand trenger man ikke bruke de

abiotiske kvalitetselementene i klassifiseringen. Men dersom all biologi er i svært god eller god

tilstand, må også de abiotiske kvalitetselementene vurderes (se Figur 3-6). Hydromorfologiske

Tekstboks 3.9

Eksempel for fastsettelse av økologisk tilstand for abiotiske kvalitetselementer (trinn 2 i

tilstandsklassifiseringen): Det foreligger data på både vannkjemiske eutrofierings- og

forsuringsparametere (pH, ANC, LAl) fra elven ‘Sørelva’. For eutrofieringsparameterne Tot-P,

Tot-N og siktedyp beregnes nEQR til hhv. 0,96, 1,0 og 0,98. Gjennomsnittlig nEQR = 0,98 for

disse, noe som indikerer at Sørelva i ubetydelig grad er påvirket av eutrofiering. For

forsuringsparameterne pH, ANC og LAl beregnes nEQR til hhv. 0,5, 0,64 og 0,6.

Gjennomsnittlig nEQR = 0,58 for disse, noe som indikerer at Sørelva er moderat påvirket av

forsuring. Samlet indikerer de abiotiske støtteparameterne at tilstanden er moderat (nEQR =

0,58) og at forsuring er viktigste påvirkning.

33

støtteparametere kan kun nedgradere tilstanden fra svært god til god, mens fysisk-kjemiske

støtteparametere kan nedgradere tilstanden til god eller moderat5:

En vannforekomst som er vurdert å være i svært god tilstand basert på biologiske

kvalitetselementer vil kunne nedgraderes til god tilstand dersom hydromorfologiske

kvalitetselementer indikerer at vannforekomsten avviker fra referansetilstand og/eller

fysisk-kjemiske kvalitetselementer indikerer at tilstanden er god.

En vannforekomst som er vurdert å være i svært god eller god tilstand ut fra de biologiske

kvalitetselementene vil kunne nedgraderes til moderat tilstand kun dersom fysisk-kjemiske

kvalitetselementer indikerer at tilstanden er dårligere enn god (tilfredsstiller ikke biologiens

krav til god eller bedre tilstand)6, og/eller dersom EQS verdien for en eller flere av de

spesifikke miljøgiftene er overskredet.

Dersom alle kvalitetselementer (både biologiske og abiotiske) indikerer svært god tilstand

men nEQR er lavere for enten hydromorfologiske eller fysisk-kjemiske kvalitetselementer,

får vannforekomsten den laveste nEQR verdien. Tilsvarende vil kunne skje dersom alle

kvalitetselementer indikerer god tilstand. Dersom biologien indikerer at tilstanden er

moderat vil imidlertid samlet økologisk tilstand baseres kun på de biologiske

kvalitetselementene selv om de fysisk-kjemiske kvalitetselementene indikerer en dårligere

tilstand.

5 Selve prosedyren for fastsettelse av samlet nEQR er ikke beskrevet verken i vanndirektivet eller i noen av de tilhørende veilederne. Vår beskrivelse er en pragmatisk tilnærming til hvordan dette kan gjøres i praksis. 6 Dersom biologien er svært god eller god, men de fysisk-kjemiske støtteparameterne indikerer at tilstanden er dårligere enn moderat kan samlet økologisk tilstand likevel ikke settes til dårligere enn moderat. nEQR settes da lik 0,5 som er midt i tilstandsklassen.

Tekstboks 3.10

Eksempler på fastsettelse av samlet økologisk tilstand basert på biologiske

kvalitetselementer samt hydromorfologiske, fysisk-kjemiske kvalitetselementer og

nasjonale spesifikke miljøgifter (trinn 3 i tilstandsklassifiseringen):

Eks 1: Tilstanden for innsjøen ‘Langevann’ er angitt å være god (nEQR = 0,75) basert på

biologiske kvalitetselementer alene. De hydromorfologiske støtteparameterne indikerer

også god tilstand (nEQR = 0,7) mens de fysisk-kjemiske kvalitetselementene indikerer

moderat tilstand (nEQR = 0,55). Ingen av EQS verdiene for de nasjonale spesifikke

miljøgiftene er overskredet. Samlet økologisk tilstand for Langevann blir derfor moderat

(nEQR = 0,55).

Eks 2: Tilstanden for elven ‘Nordelva’ er angitt å være god (nEQR = 0,75) basert på

biologiske kvalitetselementer alene. De hydromorfologiske støtteparameterne indikerer

også god tilstand (nEQR = 0,7) og det gjør også de fysisk-kjemiske/kjemiske

kvalitetselementene (nEQR = 0,65). Ingen av EQS verdiene for de nasjonale spesifikke

miljøgiftene er overskredet. Samlet økologisk tilstand for Nordelva blir derfor god (nEQR =

0,65), i dette tilfellet bestemt av de fysisk-kjemiske kvalitetselementene.

34

Figur 3-6 Flytdiagram som viser hvordan hydromorfologiske og fysisk-kjemiske støtteparametere

påvirker klassifiseringen av en vannforekomst. Vær oppmerksom på at spesifikke miljøgiftene i denne

sammenhengen er de nasjonale spesifikke miljøgiftene som brukes ved klassifisering av økologisk

tilstand (se kap.10).

Prosedyre for å sjekke at tilstanden ikke feilaktig blir nedgradert pga. abiotiske

kvalitetselementer

Dersom abiotiske overvåkingsdata indikerer dårligere tilstand enn biologiske data, må resultatene

vurderes nærmere for å sjekke at økologisk tilstand for vannforekomsten ikke feilaktig blir nedgradert.

Dette er særlig viktig dersom abiotiske data gir moderat eller dårligere tilstand og biologiske data viser

minst god tilstand. Kvaliteten på overvåkingsdata, at det finnes data for kvalitetselement som er

følsomme for vedkommende påvirkning og tidspunkt for prøvetaking, må sjekkes nærmere ved en slik

situasjon. Dersom datakvaliteten er tilfredsstillende opprettholdes nedgraderingen og denne

situasjonen indikerer en forsinket biologisk respons på en påvirkning. Dette er et varsel om en

framtidig negativ utvikling også av den biologiske tilstanden.

35

3.5.6 Samvirkning av påvirkninger

Mange vannforekomster er utsatt for flere påvirkninger, f.eks. eutrofiering og hydromorfologiske

inngrep, eller forsuring og hydromorfologiske endringer. I avsnittene foran er det den påvirkningen

som gir størst effekt på et biologisk kvalitetselement som bestemmer tilstandsklassen for

vannforekomsten. Det kan likevel være samvirkningseffekter som gir en større effekt enn summen av

hver enkelt påvirkning hver for seg, f.eks. eutrofiering og klimaendringer. Dette er ikke tatt hensyn til i

klassifiseringssystemet så langt, da vi mangler kunnskap om disse forholdene.

3.6 Klassifisering og tilrettelegging i Vann-nett Vann-Nett (www.vann-nett.no) er et nettbasert kartverktøy til bruk i vannforvaltningen. Her lagres

relevant informasjon om miljøtilstanden i vann. Informasjonen som ligger i Vann-Nett brukes til å

klassifisere vannforekomstene, og resultatet av klassifiseringen blir lagret i systemet på

vannforekomst-, kvalitetselement og parameternivå.

Ved åpning av fanen Miljøtilstand gis en oversikt over vannforekomstens økologiske og kjemiske

tilstand. Mappesystemet til venstre i egenskapsvinduet viser den hierarkiske inndeling av

kvalitetselement og parametere. Ved å gå inn på mappen på øverste nivå, Miljøtilstand, åpnes et

egenskapsvindu som viser økologisk og kjemisk tilstand for vannforekomsten. Her vises også

pålitelighetsgrad som angir om tilstand er basert på klassifiseringsdata for alle eller det mest sensitive

kvalitetselement der påvirkning er kjent eller om tilstanden er basert på en faglig vurdering uten eller

med lite overvåkingsdata. Informasjon om det enkelte kvalitetselement/ parameter finnes ved å velge

den aktuelle parameter i mappestrukturen.

Automatisk klassifisering

I Vann-Nett registreres data i utgangspunktet på parameternivå. For hver parameter skal det

registreres:

Verdi

År for gjennomførte målinger

Datakvalitet

Datakilde

Gyldighet for parameter

Gyldighet registreres for å angi om parameteren er representativ som indikator for aktuelle

påvirkninger i vannforekomster. Dersom en parameterverdi ikke er representativ for gjeldende

påvirkninger i vannforekomsten, kan Vann-Nett generere en bedre tilstandsklasse for

vannforekomsten enn det som er tilfelle på bakgrunn av denne parameteren. For eksempel kan målte

verdier av planteplankton i en innsjø sterkt påvirket av regulering være tilsvarende svært god tilstand.

Kvalitetselementet blir dermed ikke representativt for å angi tilstandsklasse for denne innsjøen. I

Vann-Nett er alle parametere oppgitt som gyldige som default. Dersom en parameter skal unntas må

dette aktiveres ved å avhuke egenskapen Gyldig.

Dersom en parameter unntas fra den automatiske klassifiseringen, skal årsaken til dette fremgå i

feltet: «Kommentar til unntak».

Basert på den registrerte parameterverdien beregnes EQR og nEQR i Vann-Nett og fremgår i

registeringsvinduet for parameteren. Ut fra gjeldende klassegrenser vil parameteren få angitt en

tilstandsklasse.

Dersom det er registrert data for flere parametere innen et kvalitetselement, vil det blir beregnet et

middel av nEQR for disse, og tilstand for kvalitetselementet vil bli gitt ut fra denne. Dersom de ulike

http://www.vann-nett.no/

36

parameterne innen et kvalitetselement er oppgitt til å indikere effekt av ulike påvirkningstyper, vil det

bli beregnet et middel av nEQR for parameterne innen hver påvirkningstype. Deretter vil

tilstandsklasse for kvalitetselementet fastsettes ut fra «det verste styrer» - prinsippet basert på disse

(se Figur 3-5 i kapittel 3.5.5).

Tilstandsklassen for vannforekomsten gis automatisk når det er registrert en tilstand for et eller flere av

de biologiske kvalitetselementene. Tilstanden settes for vannforekomsten etter «det verste styrer»-

prinsippet basert på tilstanden for de biologiske kvalitetselementene.

Innhente data fra Vannmiljø til Vann-Nett

Vannmiljø er miljøforvaltningens system for å lagre overvåkingsdata i vann. I Vannmiljø lagres data for

undersøkte parametere på lokalitetsnivå.

I Vann-Nett er det en funksjon som henter og statistisk behandler overvåkingsdata fra Vannmiljø.

Funksjonen aktiveres gjennom symbolet i egenskapsvinduet som aktiveres ved å gå inn på

mappen miljøtilstand.

Når denne funksjonen aktiveres hentes det inn overvåkingsdata for alle lokaliteter som ligger innenfor

vannforekomsten. Data fra det siste året med målinger og seks år bakover i tid innen de siste ti år blir

hentet ut og vist i en rapport i Vann-Nett. Kriteriene for utvelgelse er illustrert i Figur 3-7

Figur 3-7 Figuren illustrerer tidsavgrensningen for innhenting av data til Vann-Nett. Feltene farget grønt eller oransje angir at det finnes data for året angitt i y-aksen. Rektanglene angir seksårsperioden fra det året lokaliteten sist ble prøvetatt og seks år tilbake i tid.

Registrerte parametere med angitt målt verdi som ikke inngår i klassifiseringssystemet og ikke er

angitt i Vann-Nett vises i rapporten på rød bakgrunn. Disse vil ikke bli inkludert i klassifiseringen. For

alle parameterne vil følgende informasjon oppgis og verdier beregnes som angitt i tabell 3-11.

37

Tabell 3-11 Oversikt over egenskaper som inngår i den genererte rapporten som viser hvilke parametere og beregnede verdier som blir hentet i uttrekk fra Vannmiljø til Vann-Nett.

Felt i rapport Forklaring

Medium Angir hvilket medium prøven er tatt i.

Submedium For målinger i bota angir submedium hvilken art målingene er foretatt i.

År (fra – til)

Gjennomsnittsverdi

Maks verdi

Enhet

Beregnet verdi Beregnet verdi viser hvilken beregnet verdi som skal brukes ved klassifisering av parameteren. For

de fleste parametre brukes gjennomsnittsverdi, men for enkelte brukes minimums verdi, 5 og 50

persentil (oksygen). For miljøgifter angis både høyeste målte verdi og et årlig gjennomsnitt

Metode for beregnet verdi Metoden for beregnet verdi angis

Maksismum gjennomsnittsverdi

Minimum gjennomsnittsverdi

Minimumsverdi Laveste målte verdi

Persentil For parametre hvor persentil er beregningsmetode angis persentilverdien her.

Antall målinger Antall målinger total innen vannforekomsten. Den skiller ikke mellom lokaliteter.

Beregnet verdi for de aller fleste parametere er en gjennomsnittsverdi basert på registreringer fra alle

vannlokalitetene (målestasjonene) innenfor vannforekomsten. Da vises gjennomsnittsverdien for

parameteren under feltet Beregnet verdi.

For parametere angitt i Tabell 3-12 under, er beregnet verdi en annen verdi enn gjennomsnittsverdi.

Tabell 3-12 Oversikt over parametere som registreres med andre beregnede verdier enn middelverdi.

Parameter Levert verdi som

Uorganisk aluminium Høyest målte verdi

Oksygen 5 persentil

50 persentil

Kystvann

Klorofyll A 90 persentil

Oksygen Laveste målte verdi

Parametere kan unntas fra videre klassifisering i Vann-Nett dersom de vurderes til ikke å være

representative for klassifiseringen for gjeldende vannforekomst. Dette gjøres i rapporten som er

generert fra Vannmiljø.

Når rapporten er gjennomgått og de parameterne en ønsker å ta med videre i klassifiseringen fremgår

i rapporten, aktiveres rapporten «ok», og data blir overført til Vann-Nett. Beregnet verdi fra rapporten

blir dermed registrert som verdi i Vann-Nett og EQR og nEQR beregnet og tilstand fastsatt på vanlig

måte basert på dette.

Feilkilder

Tjenesten tar ikke hensyn til utvelgelse etter metodikk, verken prøvetakings- og analysemetodikk eller

tid på året, frekvens eller omdrev for prøvetaking. En får dermed inkludert data som ikke tilfredsstiller

krav til metodikk som satt i klassifiseringsveilederen med i den totale vurderingen.

38

For mange parametere forventes ulike verdier til ulike tider på året. Systemet har ikke mulighet til å

skille mellom dette, og alle verdier inkluderes i den beregnede verdien.

Tjenesten foretar ingen evaluering av verdiene for de ulike parameterne. Dermed blir også

ekstremverdier inkludert i de beregnede middelverdiene. For mange av stasjonene finnes relativt få

målinger, og ekstremverdier kan gi stort utslag for resultatet. For de parameterne hvor laveste og

høyeste verdi settes som utgangspunkt for vurderingene, vil usikkerheten bli enda større.

Systemet kan ikke skille ut det kvalitetselementet som vil være mest sensitivt i forhold til den

påvirkningen vannforekomsten utsettes for. Det kan derfor gis en for god tilstand dersom det kun

finnes data fra kvalitetselement som responderer på langt høyere nivå eller ikke i det hele tatt for den

aktuelle påvirkningen.

Det kan i noen tilfeller være knyttet stor usikkerhet til resultatet som genereres av den automatiske

klassifiseringstjenesten, og saksbehandler må alltid sjekke dataene i Vannmiljø for å kvalitetssjekke

resultatet som den automatiske tjenesten genererer.

39

4 Økologisk tilstand i innsjøer

4.1 Planteplankton

4.1.1 Innledning

Planteplankton i innsjøer brukes til å måle effekten av

eutrofieringspåvirkning. Planteplankton kan brukes i alle vanntyper, men

det er kun satt referansetilstand og klassegrenser for sju vanntyper (se

Tabell 4-1 og Tabell 4-2). Dersom planteplankton skal brukes til

klassifisering av innsjøer som tilhører andre vanntyper enn disse seks

anbefales det å følge prosedyren som er angitt i kapittel 3.

For generell metodikk om prøvetaking og analyse av planteplankton henvises til

overvåkingsveilederen (veileder 02:2009).

4.1.2 Beregning av tilstand

Indekser

Fire indekser skal brukes til klassifisering av planteplankton: klorofyll a, totalt biovolum av

planteplankton, indeks for artssammensetning (PTI) og biomasse av cyanobakterier (blågrønnalger).

Disse dekker alle kravene til klassifisering av planteplankton i hht. Vannforskriftens vedlegg 5, og gir et

helhetlig klassifiseringssystem for dette kvalitetselementet. Metoden er interkalibrert (ref. Official

Intercalibration Decision og Technical reports) og derved juridisk bindende.

Hver av de fire indeksene beskrives kort i det følgende mht prinsipper, krav til data og

beregningsmetode, og alle klassegrensene er gitt i Tabell 4-2 for hver av indeksene for hver av de

seks vanntypene. Normalisering av EQR verdier og kombinasjon av alle indeksene til en samlet

normalisert EQR verdi for innsjøen for hele vekstsesongen er også presentert.

Dose-respons kurver, liste med indikatorverdier for hver art som brukes i

artssammensetningsindeksen PTI, samt eksempler på bruk av metodikken er gitt i vedlegg V4.1.

Krav til data

Alle indeksene bør være basert på minimum månedlige prøver tatt i vekstsesongen, dvs. seks prøver i

mai-oktober i Sør-Norge og Midt-Norge, og fire prøver i juni-september i Nord-Norge nord for

Saltfjellet. For tiltaksrettet overvåking bør hyppigere prøvetaking gjøres, se overvåkningsveilederen.

Prinsipper

Planteplankton er meget følsomt overfor økning av næringssalttilførsler (eutrofiering). I en

tidlig fase av eutrofieringen øker biomassen samtidig med at artssammensetningen også

endres. Ved kraftigere eutrofiering endres artssammensetningen i en retning mot arter som

ikke så lett går inn i den akvatiske næringskjede som mat, biomassen kan øke kraftig i form

av oppblomstringer. Dette er i mange tilfeller cyanobakterier (blågrønnalger). Disse kan også

danne giftige stammer som kan være farlige for både mennesker og dyr.

De fire indeksene som er utviklet for planteplankton fanger opp alle disse endringene og er godt

korrelert til total fosfor i innsjøen (se dose-respons-kurver i vedlegg V4.1.2). De beskrives nærmere i

det følgende.



40

Klorofyll a er det viktigste pigmentet i planktonalgenes fotosyntese, og er et mål på biomassen av

planteplankton. Det er vanligvis god sammenheng mellom klorofyll og totalt biovolum i norske innsjøer

(r2>0,8), selv om enkeltlokaliteter kan ha store variasjoner i forholdet mellom klorofyll og biovolum

avhengig av artssammensetning og lysforhold.

Planteplankton Trofisk Indeks (PTI) uttrykker økningen av tolerante taxa, ofte problemalger,

og reduksjon av sensitive taxa langs fosforgradienten. Indeksen er basert på en modifikasjon

fra Ptacnik et al. 2009. Den summerer opp indikatorverdien for hvert taxon i prøven i forhold

til andelen hvert taxon utgjør av prøven:

aj = andel av taxon j i prøven

sj= indikatorverdi for taxon j i prøven (se tabell over indikatorverdier vedlegg V4.1.1)

Indikatorverdien for hvert taxon kan variere fra 1 til 5 (se vedlegg V4.1.1). Indeksverdien for

innsjøer kan variere fra 1,5 til 4,0.

Klassegrensene for både klorofyll a, totalt biovolum og PTI er satt ved bruk av responskurver

for hver indeks langs totalfosfor-gradienten, og ut fra responskurver for andel følsomme arter

og andel tolerante arter langs totalfosfor-gradienten. Klassegrensene er deretter justert i hht.

de normative definisjonene i Vannforskriftens vedlegg 5 (se også kapittel 3.1) og i forhold til

andre nordiske klassifiseringsmetoder gjennom interkalibreringsprosessen.

Maksimalt volum for cyanobakterier (Cyanomax) er en indeks som beskriver økt forekomst av uønskede

cyanobakterier. Cyanobakterier er assosiert med eutrofiering i innsjøer og kan produsere høy

biomasse bestående av potensielt giftige alger som kan sette grenser for utnyttelsen av innsjøer.

Dette er «uønsket forstyrrelse» definert av WFD (European Commission 2009). Mens

oppblomstringsfrekvensen er vanskelig å måle med de prøvetakingsteknikker som benyttes i

overvåkingsprogrammene kan oppblomstringsintensitet bestemmes ved å benytte maksimalt volum av

cyanobakterier som observeres i løpet av vekstsesongen. Derfor inkluderer det norske

klassifiseringssystemet volumet av cyanobakterier som mål på oppblomstringsintensitet. Siden denne

indeksen er ment å reflektere «uønsket forstyrrelse» av planteplanktonsamfunn ble grensesettingen

av klassegrensene linket til Verdens Helseorganisasjons risikonivåer (WHO 1999). Derfor ble

forskjellige risikonivåer, definert av WHO, benyttet til å bestemme klassegrensene. WHO definerer

risikonivåer med terskelverdier på hhv. 4 000, 20 000 og 100 000 celler ml-1

(WHO 1999). Disse

verdiene ble konvertert til biovolumterskler på 0,2, 1 og 5 mm3 l

-1 (eller mg / l) ved multiplikasjon av

typisk cellevolum (basert på kuleformede celler som Microcystis med cellediameter på 4,5 µm;

Hillebrand mfl. 1999).

Beregningsmetode

For hver av indeksene klorofyll a, totalt biovolum og PTI beregnes vanlig middelverdi av alle

prøvene fra det aktuelle året. For Cyanomax benyttes kun maksimalverdien av alle prøvene.

EQR for klorofyll a beregnes slik: EQRKla=Klaref/Klaobs

n

j

j

n

j

jj

a

sa

PTI

1

1

41

EQR for totalt biovolum, PTI og Cyanomax beregnes slik: EQR =

hvor

Obs = observert indeks verdi

Ref = referanse verdi for indeksen

Max = maksimum verdi for indeksen

or PTI er maksimumsverdien satt til 4,0 for alle innsjøtyper og for Cyanomax er

maksimumsverdien satt til 10 mg/l for alle innsjøtyper. For totalt biovolum er

maksimumsverdien spesifikk for hver innsjøtype (Tabell 4-1).

Tabell 4-1 Maksimumsverdier for totalt biovolum (mg/l) for ulike NGIG innsjøtyper

Innsjøtype Maksimalt totalt biovolum (mg/l)

LN1 6,0

LN2a 4,0

LN2b 3,6

LN3a 6,0

LN5 3,0

LN6a 3,6

LN8a 7,0

En prøve som har høyere verdi enn maksimumsverdien vil gi negativ EQR og settes derfor

alltid til EQR = 0. En prøve som har lavere absoluttverdi enn referanseverdien vil få EQR

verdier over 1.0. Dette skjer fordi referanseverdien er satt som median-verdien av en

populasjon av referansesjøer. Halvparten av referansesjøene vil dermed få lavere verdier

enn referansen for klorofyll, biovolum og PTI. Når EQR verdier over 1.0 skal normaliseres (se

nedenfor), vil også den normaliserte EQR verdien bli over 1.0. For praktisk bruk anbefales

det å sette normalisert EQR ned til 1.0 i slike tilfeller.

For å kunne kombinere alle indeksene for hele kvalitetselementet planteplankton, må EQR-

verdien for hver indeks konverteres til en normalisert skala med lik klassebredde og

standardiserte klassegrenser der SG/G, G/M, M/D og D/SD er henholdsvis 0,8, 0,6, 0,4, 0,2

(se Figur 3-4). Dette gjøres ved klassevis lineær interpolering som følger likningen nedenfor.

nEQR = [(

) ]




= Klassebredde for ikke-normalisert skala (øvre minus nedre

ikke-normaliserte EQR grenseverdier)



nedre klassegrensen = nedre normaliserte EQR klassegrense for den relevante klassen (dvs. ett av

tallene 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8)

42

For å kombinere resultatene for hele vekstsesongen for hver enkelt indeks til en totalverdi for

hele kvalitetselementet planteplankton følges prosedyren i Figur 4-1:

1. Beregn gjennomsnittet av nEQR verdiene for klorofyll a og totalt biovolum (2

biomasseindekser). Dette er viktig å unngå å gi for mye vekt på biomasseindeksene i

forhold til de andre indeksene.

2. Beregn så gjennomsnittet av nEQR verdien for biomasseindeksen og nEQR verdiene

for PTI og Cyanomax. Hvis EQRn –verdien for Cyanomax er høyere enn nEQR verdiene

for biomasseindeksen eller PTI skal Cyanomax ikke benyttes. Grunnen er at Cyanomax

benyttes for å degradere en innsjø til en dårligere klasse, men fravær av

oppblomstring skal ikke benyttes for å oppgradere en innsjø til en bedre klasse enn

den vil få av de andre indeksene.

Biovolum EQR

Klorofyll EQR

Planteplankto

n nEQR

Normalise

r

Normaliser

Gjennomsnit

t

Normalise

r nEQR

Biomass

e

Normaliser

nEQR PTI

nEQR Cyanomax *

Gjenno

m-snitt PTI EQR

Cyanomax EQR

nEQR

Klorofyll

nEQR

Biovolum

Figur 4-1 Biomasse, sammensetting og oppblomstringsintensitet for planteplankton normaliseres og

gjennomsnitsverdien beregnes for å estimere verdien for planteplanktonindeksen (som nEQR).

* Cyanomax benyttes kun hvis nEQR-verdien er lavere enn nEQR verdien for middelverdien av nEQR for biomasse og nEQR for PTI.

43

4.1.3 Klassegrenser for planteplankton i innsjøer

Interkalibrerte klassegrenser for planteplankton i nordiske innsjøtyper

Tabell 4-2 Klassegrenser for planteplankton-indekser, med absoluttverdier og EQR-verdier.

Type Klasse Klorofyll Biovolum PTI Cyanomax Klasse Klorofyll Biovolum PTI Cyanomax

µg/l mg/l mg/l

L-N1 Ref verdi 3 0,28 2,09 0,00 Ref verdi 1,00 1,00 1,00 1,00

SG/G 6 0,64 2,26 0,16 SG/G 0,50 0,94 0,91 0,98

G/M 9 1,04 2,43 1,00 G/M 0,33 0,87 0,82 0,90

M/D 18 2,35 2,60 2,00 M/D 0,17 0,64 0,73 0,80

D/SD 36 5,33 2,86 5,00 D/SD 0,08 0,12 0,60 0,50

max verdi n.a. 6,00 4,00 10,00

L-N2a Ref verdi 2 0,18 2,00 0,00 Ref verdi 1,00 1,00 1,00 1,00

SG/G 4 0,40 2,17 0,16 SG/G 0,50 0,94 0,91 0,98

G/M 6 0,64 2,34 1,00 G/M 0,33 0,88 0,83 0,90

M/D 13 1,60 2,51 2,00 M/D 0,15 0,63 0,74 0,80

D/SD 27 3,79 2,69 5,00 D/SD 0,07 0,05 0,66 0,50

max verdi n.a. 4,00 4,00 10,00

L-N2b Ref verdi 1,3 0,11 1,90 0,00 Ref verdi 1,00 1,00 1,00 1,00

SG/G 2 0,18 2,09 0,16 SG/G 0,65 0,98 0,91 0,98

G/M 4 0,40 2,26 1,00 G/M 0,33 0,92 0,83 0,90

M/D 7 0,77 2,43 2,00 M/D 0,19 0,81 0,75 0,80

D/SD 15 1,90 2,60 5,00 D/SD 0,09 0,49 0,67 0,50

max verdi n.a. 3,60 4,00 10,00

L-N3a Ref verdi 2,7 0,30 2,09 0,00 Ref verdi 1,00 1,00 1,00 1,00

SG/G 5,4 0,60 2,26 0,16 SG/G 0,50 0,95 0,91 0,98

G/M 9 1,00 2,43 1,00 G/M 0,30 0,88 0,82 0,90

M/D 16 2,00 2,60 2,00 M/D 0,17 0,70 0,73 0,80

D/SD 32 4,60 2,86 5,00 D/SD 0,08 0,25 0,60 0,50

max verdi n.a. 6,00 4,00 10,00

L-N5 Ref verdi 1,3 0,11 1,80 0,00 Ref verdi 1,00 1,00 1,00 1,00

SG/G 2 0,18 2,00 0,16 SG/G 0,65 0,98 0,91 0,98

G/M 4 0,40 2,17 1,00 G/M 0,33 0,90 0,83 0,90

M/D 7 0,77 2,34 2,00 M/D 0,19 0,77 0,75 0,80

D/SD 15 1,90 2,51 5,00 D/SD 0,09 0,38 0,68 0,50

max verdi n.a. 3,00 4,00 10,00

L-N6a Ref verdi 2 0,18 2,00 0,00 Ref verdi 1,00 1,00 1,00 1,00

SG/G 4 0,40 2,17 0,16 SG/G 0,50 0,93 0,91 0,98

G/M 6 0,64 2,34 1,00 G/M 0,33 0,86 0,83 0,90

M/D 12 1,46 2,51 2,00 M/D 0,17 0,63 0,74 0,80

D/SD 25 3,46 2,69 5,00 D/SD 0,08 0,04 0,66 0,50

max verdi n.a. 3,60 4,00 10,00

L-N8a Ref verdi 3,5 0,34 2,22 0,00 Ref verdi 1,00 1,00 1,00 1,00

SG/G 7 0,77 2,39 0,16 SG/G 0,50 0,94 0,90 0,98

G/M 10,5 1,24 2,56 1,00 G/M 0,33 0,86 0,81 0,90

M/D 20 2,66 2,73 2,00 M/D 0,18 0,65 0,71 0,80

D/SD 40 6,03 3,07 5,00 D/SD 0,09 0,15 0,52 0,50

max verdi n.a. 7,00 4,00 10,00

Absolutt-verdier EQR-verdier

44

Klassegrenser for planteplankton i norske innsjøtyper

Vanntypene i Tabell 4-2 er nordiske NGIG typer (jf. Tabell 3-5), der klassegrensene er interkalibrert

med andre nordiske land, dvs. juridisk bindende. Koblingen mellom disse og de norske innsjøtypene

er gitt i Tabell 3-5. For innsjøer som tilhører andre norske vanntyper enn dem som er koblet til NGIG

typer er det ikke utviklet klassegrenser for planteplankton. Dette gjelder bl.a. innsjøer i begge ender

av kalsium- og/eller humusgradienten, men også fjellsjøer, samt svært store og dype innsjøer.

Klassifisering av planteplankton i disse spesielle norske vanntypene bør likevel kunne gjøres, da

mange av våre innsjøer tilhører slike vanntyper. For innsjøer i begge ender av kalsium- og/eller

humusgradienten er en mulig tilnærming å velge den NGIG typen som ligner mest på den aktuelle

norske vanntypen mht. kalsium og humus. Klassifiseringsresultatet vil bli mer usikkert i slike

innsjøtyper. I Tabell 4-3 har vi forsøkt å angi hvilke NGIG typer som er best egnet for hver av de

norske innsjøtypene i lavland og skog Tabell 3-5. For klassifisering av planteplankton i store, dype

innsjøer og i fjellsjøer er det gitt forslag til klassegrenser i egne avsnitt nedenfor.

Tabell 4-3 Anbefalt kobling av nordiske NGIG typer for planteplankton til norske vanntyper i lavland og

skog. Fet skrift angir den norske typen som matcher eksakt med NGIG typen (se også Tabell 3-5).

NGIG type Norske

innsjøtyper

Typebeskrivelse

L-N1 8, 10 Lavland, moderat kalkrik, eller kalkrik, klar, grunn

L-N2a 4, 5

18

Lavland, kalkfattig, svært klar og klar, grunn

Skog, moderat kalkrik og klar, grunn

L-N2b 6 Lavland, kalkfattig, klar, dyp

L-N3 7

19

Lavland, kalkfattig, humøs, grunn

Skog, moderat kalkrik og humøs, grunn

L-N5 1, 2

12, 13

15, 16

Lavland, svært kalkfattig, svært klar eller klar, grunn eller dyp

Skog, svært kalkfattig, svært klar eller klar, grunn eller dyp

Skog, kalkfattig, svært klar eller klar, grunn eller dyp

L-N6 3, 14

17

Lavland eller skog, svært kalkfattig, humøs, grunn

Skog, kalkfattig, humøs, grunn

L-N8 9, 11 Lavland, moderat kalkrik eller kalkrik, humøs, grunn

Klassifisering av planteplankton i store, dype innsjøer

Store, svært dype innsjøer er en spesiell variant av nordisk type L-N2b. Data fra Mjøsa og andre store,

svært dype innsjøer tyder på at klassegrensene for innsjøtype L-N2b kan være for slappe, særlig med

hensyn til klorofyll a. Da Mjøsa var på sitt verste mht. algebiomasse og cyanobakterier på midten av

1970-tallet var klorofyll-konsentrasjonen kun 6 µg/l (som tilsvarer moderat tilstand for innsjøtype L-

N2b). Etter gjennomføring av en rekke tiltak for å redusere fosfortilførselene er klorofyll-

konsentrasjonen de senere år sunket til ca. 2 µg/l, som tilsvarer klassegrensen svært god/god for

innsjøtype L-N2b. God/moderat-grensen som tilsvarer vanndirektivets miljømål for denne innsjøtypen

er 4 µg/l, mens de lokale vannforvaltnings-myndighetene for Mjøsa har satt 2 µg/l som miljømål for

innsjøen. Korrelasjoner mellom planteplankton og totalfosfor viser ingen signifikant forskjell mellom

store, svært dype innsjøer over 50 m middeldyp og andre dype innsjøer med middeldyp 15-50 m

(Figur 4-2). Dette indikerer at det ikke er noen åpenbar grunn til å ha strengere miljømål for

planteplankton i svært dype innsjøer enn for andre dype innsjøer, men lokale tilpasninger kan likevel

være nødvendig for å være føre-vâr mht. uønskede endringer i planteplanktonet, f.eks. økt biomasse

av store kiselalger eller cyanobakterier.

45

Figur 4-2 Sammenheng mellom totalfosfor og planteplankton EQR (normalisert, basert på klorofyll,

biovolum, PTI-indeks for artssammensetning og maksvolum av cyanobakterier) i norske kalkfattige,

klare, dype innsjøer (L-N2b). Blå punkter er innsjøer med over 50 m middeldyp, mens svarte punkter

er innsjøer med middeldyp 15-50 m. Innsjøer med totalfosfor mindre enn 4 µg/l er unntatt fra

regresjonen (åpne sirkler), mens innsjøer med klart avvikende regresjon er markert med rød farge,

navn og årstall.

Innsjøer med avvikende respons (røde punkter i Figur 4-2) er alle på Vestlandet og har middeldyp fra

15-50 m. Det er uklart hva denne avvikende responsen skyldes, men kortere oppholdstid pga. mer

regn, samt mer beiting fra dyreplankton pga. lavere predasjonspress fra fisk på dyreplanktonet kan

være medvirkende faktorer. Slike innsjøer ser ut til å tåle mer fosfor enn andre før planteplanktonet får

moderat tilstand (nEQR < 0,6).

Klassifisering av planteplankton i fjellsjøer

Fjellsjøer defineres som innsjøer over tregrensen eller nord for tregrensen (Finnmark). Fjellsjøer ble

opprinnelig foreslått som nordisk type L-N7, men pga. manglende data har denne typen ikke blitt

interkalibrert med andre nordiske land. Fjellsjøer er mange steder utsatt for økende tilførsler av

næringssalter pga. stadig flere hytter og annen utbygging i turistnæringen på fjellet. Det kan derfor bli

økende behov for overvåking og klassifisering av planteplankton også i slike sjøer. Klassegrensene

som ble foreslått for klorofyll a for fjellsjøer i Klassifiseringsveileder 01:2009 er ikke revurdert pga.

manglende data. Det anbefales derfor å bruke disse også i den kommende planperioden.

Klassegrenser for de øvrige planteplankton-parameterne er ikke etablert for fjellsjøer, men er foreslått i

Tabell 4-4 sammen med de opprinnelige klorofyll a grensene. Forslaget gjelder for svært kalkfattige,

46

eller kalkfattige, klare eller humøse fjellsjøer. For de klare fjellsjøene er klassegrensene for totalt

biovolum basert på den samme regresjonslinjen mot klorofyll a som for alle andre vanntyper (se dose-

respons kurve i vedlegg V4.1.2). For PTI er klassegrensene nedjustert med 0,1 enhet i forhold til

tilsvarende klassegrenser for L-N5 (kalkfattige klare skogssjøer). For maksimum biomasse av

cyanobakterier er klassegrensene de samme som for alle de andre vanntypene, da disse er satt

basert på WHOs klassegrenser for risiko for cyanotoksiner. For de humøse fjellsjøene foreslås å bruke

de samme klassegrensene som for klare skogssjøer (L-N5) i mangel av annen kunnskap og data.

Tabell 4-4 Forslag til klassegrenser for planteplankton i svært kalkfattige eller kalkfattige klare

fjellsjøer (type 20, 21, 23, 24) og svært kalkfattige eller kalkfattige humøse fjellsjøer (type 22 og 25).

Fjellsjø Absolutt-verdier EQR-verdier

Type Klasse Klorofyll Biovolum PTI Cyanomax Klorofyll Biovolum PTI Cyanomax

µg/l mg/l mg/l

klare

L-N7, 20,

21, 23, 24

Ref verdi 0,8 0,06 1,70 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00

SG/G 1,5 0,13 1,90 0,16 0,53 0,98 0,91 0,98

G/M 2,5 0,23 2,07 1,00 0,32 0,94 0,84 0,90

M/D 6 0,64 2,24 2,00 0,13 0,80 0,77 0,80

D/SD 12 1,46 2,41 5,00 0,07 0,52 0,69 0,50

max verdi n.a. 3,00 4,00 10,00

humøse,

22, 25

Ref verdi 1,3 0,11 1,80 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00

SG/G 2 0,18 2,00 0,16 0,65 0,98 0,91 0,98

G/M 4 0,40 2,17 1,00 0,33 0,90 0,83 0,90

M/D 7 0,77 2,34 2,00 0,19 0,77 0,75 0,80

D/SD 15 1,90 2,51 5,00 0,09 0,38 0,68 0,50

max verdi n.a. 3,00 4,00 10,00

For moderat kalkrike og kalkrike fjellsjøer anbefales det å bruke klassegrensene for L-N5 for svært

klare eller klare innsjøer (farge < 30 mg Pt/l), og L-N6 for humøse innsjøer.

Normaliserte klassegrenser for alle vanntyper

Tabell 4-5 Klassegrenser for normaliserte EQR verdier etter normalisering av EQR verdiene for hver

indeks. Tallene gjelder for alle vanntyper.

Svært god/god God/moderat Moderat/dårlig Dårlig/svært dårlig

0,8 0,6 0,4 0,2

47

4.2 Vannplanter

4.2.1 Innledning

Vannplanter (makrovegetasjon/makrofytter) er planter som har sitt normale habitat i vann. De deles

ofte inn i (1) helofytter (”sivvegetasjon”) og ”ekte” vannplanter. Det er kun de «ekte» vannplantene

som brukes i klassifisering av økologisk tilstand i Norge.

Vannplantene vokser helt neddykket

eller har blader flytende på vann-

overflata og kan deles inn i 4 livsform-

grupper (se Figur 4-3):

(1) helofytter (sivvegetasjon)

(2) isoetider (kortskuddsplanter),

(3) elodeider (langskuddsplanter),

(4)nymphaeider (flytebladsplanter)

(5) lemnider (frittflytende planter),

samt kransalgene

Vedlegg V4.2.1 gir en liste over alle

vannplanter i Norge, inkludert kjente

hybrider.

Figur 4-3 Ulike livsformgrupper av vannplanter

Vannplanter er følsomme både for eutrofiering og for vannstandsvariasjon i innsjøer. Det er derfor

utviklet klassifiseringssystem for begge disse påvirkningstypene (4.2.2 for eutrofiering og 4.2.3 for

vannstandsvariasjon). For begge påvirkningene må vannplantene identifiseres i hht. feltmetodikken

som er beskrevet i overvåkingsveilederen (veileder 02:2009). Denne kan kort oppsummeres slik:

Undersøkelser av vannplanter foretas én gang i løpet av seinsommeren, i perioden juli-september, og

bør dekke ulike habitater i innsjøen. Registreringene foretas fra båt, ved hjelp av vannkikkert og

kasterive. I regulerte innsjøer bør undervannskamera, eventuelt undervannsfotografering ved hjelp av

dykkere, benyttes i tillegg. Undersøkelsen må omfatte hele dybdesonen fra vannkanten og ned til

vegetasjonens nedre grense.

Mengde av enkeltarter vurderes vha. av en semi-kvantitativ skala, hvor 1=sjelden (<5 individer av

arten i hele innsjøen), 2=spredt, 3=vanlig, 4=lokalt dominerende, 5=dominerer lokaliteten.

Det skal utarbeides én artsliste for hver innsjø. For store, heterogene, innsjøer kan man vurdere å

utarbeide artslister for ulike deler av innsjøen.

4.2.2 Eutrofieringsindeks for vannplanter

Prinsipper

Eutrofiering i innsjøer fører til reduserte lysforhold på grunn av økt planteplanktonbiomasse. Dette er

sannsynligvis den viktigste effekten av eutrofiering på vannplanter. Ulike arter og grupper av arter har

forskjellige krav til lys og eutrofieringen vil derfor virke inn på sammensetningen av arter i innsjøen og

på mengde av de forskjellige artene. Dessuten vil endrete lysforhold ha stor betydning for hvor dypt

plantene kan vokse.


48

Trofi-indeks (TIC)

For klassifisering av økologisk tilstand av vannplanter benyttes trofiindeksen TIC (Mjelde mfl., in prep.).

Indeksen er basert på forholdet mellom antall arter som er sensitive overfor eutrofiering og antall arter

som er tolerante overfor slik påvirkning.

100

N

NNTI TS

C NS er antall sensitive arter funnet i innsjøen, NT er antall

tolerante arter, og N er totalt antall arter, inkludert indifferente

arter (dvs. arter med vide preferanser), samt sjeldne arter.

I indeksen er arter innenfor alle livsformene av vannplanter (isoetider, elodeider, nymphaeider,

lemnider og kransalger) inkludert. Moser, begroingsalger og helofytter («sivplanter») inkluderes ikke.

Verdien kan variere mellom +100, dersom alle tilstedeværende arter er sensitive, og -100, dersom alle

er tolerante. Indeksen beregner én verdi for hver innsjø. For store innsjøer bør man vurdere å beregne

indekser for del-lokaliteter.

Ved utregning av EQR kreves en indeksverdi på en kontinuerlig skala. Da indeksverdien kan være

negativ må derfor 100 legges til ved beregning av EQR.

EQR = observert verdi + 100

referanseverdi + 100

Observert verdi representerer indeksverdien (TIC) regnet ut for den aktuelle innsjøen, mens

referanseverdien tas fra tabellen for den aktuelle innsjøtypen.

Sensitive og tolerante arter for eutrofiering

Sensitive arter er arter som foretrekker og har størst dekning i mer eller mindre upåvirkede innsjøer

(inkludert referansesjøer), mens de får redusert forekomst og dekning (etterhvert bortfall) ved

eutrofiering. Tolerante arter er arter som får økt forekomst og dekning ved økende næringsinnhold, og

er ofte sjeldne eller har lav dekning i upåvirkede innsjøer. Vedlegg V4.2.1 viser oversikt over alle

vannplanter, mens vedlegg V4.2.2 viser hvilke arter som er sensitive og tolerante arter i forhold til

eutrofiering.

Krav til data og kvalitetsprosedyrer

Det beregnes vanligvis en indeksverdi av TIC for hver innsjø ved å kombinere vannvegetasjonsdata fra

alle stasjoner/habitater. Det er svært viktig at bare arter som er nevnt i vedlegg V4.2.2 inkluderes i

utregningen. For å få et mest mulig korrekt bilde av tilstanden for vannplanter bør man påse at

stasjonsutvalget inkluderer alle typer habitater slik at det samlet gir et representativt bilde av

vannvegetasjonen i innsjøen. For store innsjøer bør man vurdere å beregne indekser for del-

lokaliteter, dersom disse er definert som egne vannforekomster.

Kvalitetssikring av data bør inkludere etterprøving av innsamlingsmetodikken, stasjonsutvalgets

representativitet og en vurdering av om artsbestemmelsene er korrekte.

49

Klassegrenser

Tabell 4-6 Klassegrensene for trofiindeksen TIc for alle vanntyper der klassifiseringsystem er utviklet

for a) absoluttverdier og b) EQR verdier. Vanntyper markert med fet skrift har klassegrenser som er

interkalibrert med andre nordiske land. Norsk type er hentet fra Tabell 3-5.

a) Innsjøtype,

vannvegetasjon

kalsium

mg Ca/l

farge

mg Pt/l

Norsk type ref.

verdi

SG/G

G/M

M/D

D/SD

001 Svært kalkfattige, klare <1 <30 1,2,12,13 95 92 55 40 15

002 Svært kalkfattige, humøse <1 >30 3,14 78 71 55 40 15

101 Kalkfattige, klare 1-4 <30 4,5,6,15,16 79 75 55 40 15

102 Kalkfattige, humøse 1-4 >30 7,17 78 71 55 40 15

201 Moderat kalkrike, klare 4-20 <30 8,18 74 66 30 5 -35

202 Moderat kalkrike, humøse 4-20 >30 9,19 69 67 30 5 -35

301 Kalkrike, klare >20 <30 10 75 63 30 5 -35

302 Kalkrike, humøse >20 >30 11 73 63 30 5 -35

b) Innsjøtype,

vannvegetasjon SG/G G/M M/D D/SD

001 Svært kalkfattige, klare 0,98 0,79 0,72 0,59

002 Svært kalkfattige, humøse 0,96 0,87 0,79 0,65

101 Kalkfattige, klare 0,98 0,87 0,78 0,64

102 Kalkfattige, humøse 0,96 0,87 0,79 0,65

201 Kalkrike, klare 0,95 0,75 0,60 0,37

202 Kalkrike, humøse 0,99 0,77 0,62 0,38

301 Svært kalkrike, klare 0,93 0,74 0,60 0,37

302 Svært kalkrike, humøse 0,94 0,75 0,61 0,38

4.2.3 Vannplanter – Indeks for vannstandsvariasjoner i reguleringsmagasin

Prinsipper

Vannstanden i innsjøer reguleres av flere grunner; f.eks. vannkraftbehov, drikkevannsforsyning,

jordbruksvanning. De ulike reguleringsformålene fører til ulik manøvrering av vannstanden gjennom

året, som gir svært ulike effekter på litoralsona og de biologiske forholdene.

Indeksen som er omtalt her gjelder bare for reguleringsmagasiner; innsjøer som tappes kraftig ned på

seinvinteren/våren, dvs. innsjøer med såkalt vinternedtapping.

50

I et reguleringsmagasin vil man

som regel ha en kraftig nedtapping

om våren og en høy stabil

vannstand utover sommeren og

høsten. Her vil litoralsona og

vannvegetasjonen påvirkes

negativt, bl.a. av innfrysning,

iserosjon og tørrlegging, og vann-

vegetasjonen utarmes eller for-

svinner helt. Andre

kraftverksmagasiner kan ha en

annen type manøvrering, med mer

stabil vannstand, som er gunstig for

vannvegetasjonen og som kan gi

tilgroingsproblemer.

En innsjø som er regulert for

drikkevannsformål vil ha

korttidsreguleringer gjennom hele

året, men forskjellene mellom

høyeste og laveste vannstand vil

vanligvis være betraktelig mindre

enn i reguleringsmagasiner. Her vil

man kunne få økt utbredelse av

enkelte arter, mens andre

reduseres.

Nederste bilde er fra Arstaddammen i Beiarn (Nordland).

Vannstandsindeks (WIC)

For klassifisering av økologisk tilstand av vannplanter i reguleringsmagasiner benyttes vannstands-

indeksen (se Mjelde mfl. 2012). Indeksen er basert på forholdet mellom arter som er sensitive overfor

vannstandsregulering og arter som er tolerante overfor slik påvirkning.

100

N

NNWI TS

C

NS er antall sensitive arter funnet i innsjøen, NT er antall

tolerante arter, og N er total antall arter, inkludert indifferente

arter (dvs. arter med vide preferanser), samt sjeldne arter.

Indeksen inkluderer arter innenfor alle livsformene av vannplanter (isoetider, elodeider, nymphaeider,

lemnider og kransalger). Moser, begroingsalger og helofytter («sivplanter») er ikke inkludert.

Verdien kan variere mellom +100, dersom alle tilstedeværende arter er sensitive, og -100, hvor alle er

tolerante. Indeksen beregner én verdi for hver innsjø. For store innsjøer bør man vurdere å beregne

indekser for del-lokaliteter.

Foto: Seppo

Hellsten

Foto: http://en.wikipedia.org/wiki/Arstaddalsdammen

51

Ved utregning av EQR kreves en indeksverdi på en kontinuerlig skala. Da indeksverdien kan være

negativ må derfor 100 legges til ved beregning av EQR.

EQR = observert verdi + 100

referanseverdi + 100

Observert verdi representerer indeksverdien (WIC) regnet ut for den aktuelle innsjøen, mens

referanseverdien tas fra tabellen for den aktuelle innsjøtypen.

Sensitive og tolerante arter for vannstandsvariasjoner

Sensitive arter er arter som foretrekker og har størst dekning i mer eller mindre upåvirkede innsjøer

(inkludert referansesjøer), mens de får redusert forekomst og dekning (etterhvert bortfall) når

vannstandsvariasjonene øker. Disse artene er ofte borte når vinternedtappingen overstiger 2,5-3m.

Tolerante arter er arter som får økt forekomst og dekning når vannstandsvariasjonene øker.

Vurdering av sensitive og tolerante arter er foreløpig basert på finske, svenske og norske data, se

vedlegg V4.2. Denne vurderingen vil muligens avvike noe fra vurderinger basert på rene norske lister.

Krav til data og kvalitetsprosedyrer

Det beregnes vanligvis en indeksverdi av WIc for hver innsjø ved å kombinere vannvegetasjonsdata

fra alle stasjoner/habitater. Det er svært viktig at bare arter som er nevnt i vedlegg 4.2.1 blir inkludert i

utregningen. For å få et mest mulig korrekt bilde av tilstanden for vannplanter bør man påse at

stasjonsutvalget inkluderer alle typer habitater, helt ned til nedre grense for vannplanter, slik at det

samlet gir et representativt bilde av vannvegetasjonen i innsjøen.

Kvalitetssikring av data bør inkludere etterprøving av innsamlingsmetodikken, stasjonsutvalgets

representativitet og en vurdering av om artsbestemmelsene er korrekte.

Klassifisering

Vanntypene for vannvegetasjonen er basert på kalsium- og humusinnhold (se Tabell 4-6). På grunn

av at det er lite data tilgjengelig er det for vannstandsreguleringsindeksen foreløpig ikke foretatt noen

inndeling i vanntyper. Utarbeidelsen av indeksen er stort sett basert på svært kalkfattige og kalkfattige

innsjøer i fjell eller øvre skogsområder. Klassegrensene vil derfor foreløpig bare gjelder for disse

vanntypene.

Indeksen, referanseverdi og klassegrenser er basert på finske og norske data. Datamengden har vært

begrenset og klassegrensene må anses som svært foreløpige. Tallverdier for referansetilstand og

klassegrenser er gitt i Tabell 4-7.

Tabell 4-7 Klassegrenser for WIc indeksen og tilhørende reguleringshøyde (vannstandsvariasjon).

Gjelder alle typer reguleringsmagasin med vinternedtapping.

Klasse

Klassegrenser

WIc

verdi

WIc EQR Vannstandsvariasjon, m

vinternedtapping (m)

Referanseverdi 29

0,85

1.2

svært god/god 10 0,85

0,62

2.1

god/moderat -20 0,62

3.5

moderat/dårlig - -

dårlig/svært dårlig - -

52

4.3 Virvelløse dyr i innsjøer

4.3.1 Innledning

I innsjøer finner vi forskjellige virvelløse smådyr (invertebrater) som lever hele eller deler av livet i

ferskvann, enten på bunnen eller i det øverste sedimentlaget

(bunndyr), eller i de åpne vannmasser (dyreplankton). Vi finner også

dyreplankton nær bunnen i innsjøens gruntvannsområder.

Dyreplankton omfatter først og fremst små krepsdyr og hjuldyr, men for

hjuldyrene er det mangelfull kunnskap om artenes utbredelse og

miljøkrav. I klassifisering av økologisk tilstand er det derfor småkreps

(her begrenset til vannlopper og hoppekreps) som benyttes.

Bunndyrene er først og fremst insekter, men det er også mark, igler, snegler, muslinger, små krepsdyr

og vannmidd. Bunndyr er derfor en svært mangeartet gruppe av organismer med ulike krav til miljøet.

Blant de virvelløse dyrene finnes både ekstreme rentvannsarter og arter som er svært tolerante

overfor forskjellige typer forurensninger. Dette er en forutsetning for å kunne bruke dem i

effektvurdering av forurensninger/økologisk tilstand, og en viktig grunn til at de er mye brukt, og at de

danner grunnlag for flere ulike indekser eller klassifiseringssystemer (Tabell 4-8).

Tabell 4-8 Klassifiseringssystemer for innsjøer basert på virvelløse dyr.

Påvirkningstype Indeks/Parameter Anvendelse/begrensning

Forsuring MultiClear Litorale bunndyr: Brukes (i basisovervåking) dersom

måledata tilfredsstiller kvalitetskrav

Forsuring LAMI (Lake Acidification

Macroinvertebrate Index)

Litorale bunndyr: Brukes dersom måledata tilfredsstiller

kvalitetskrav

Forsuring Forsuringsindeks 1 Litorale bunndyr: Brukes kun dersom LAMI (MultiClear)

ikke kan beregnes¹ og for sammenligning med eldre data

(tidsserier)

Forsuring Dyreplankton indeks (under utvikling) Dyreplankton (pelagiske og litorale småkreps): Brukes

som supplement til eller erstatning for Litorale bunndyr²,

dersom måledata tilfredsstiller kvalitetskrav

Alle typer forurensinger,

habitatendringer

Marflo Gammarus sp. (terskelindikator) Brukes kun dersom måledata for bunndyr el dyreplankton

ikke finnes


habitatendringer

Skjoldkreps Lepidurus arcticus

(terskelindikator)

Brukes kun dersom måledata for bunndyr el dyreplankton

ikke finnes


habitatendringer

Edelkreps Astacus astacus

(terskelindikator)

Brukes kun dersom måledata for bunndyr el dyreplankton

ikke finnes

¹ Data tilfredsstiller ikke krav til taksonomiske bestemmelser (se Vedlegg V4.3.1). I noen tilfeller mangler

primærdata (eldre datasett) men Forsuringsindeks 1 er rapportert.

² Spesielt aktuelt i tilfeller der substratet i gruntvannsområdet ikke tilfredsstiller kravet for bunndyr (se Vedlegg

V4.3.1).

4.3.2 Forsuringsparametere

Prinsipper

Mange virvelløse dyr i ferskvann er følsomme for forsuring. Ved forsuring reduseres antall arter,

diversiteten synker og den relative mengden av forsuringsfølsomme dyr avtar til fordel for mer

forsuringstolerante dyr. Mange arter er godt kjent når det gjelder følsomhet for forsuring og derfor er

de fleste forsuringsindekser basert på forekomst og mengder av slike forsuringsindikatorer. Den totale

mengden av virvelløse dyr endres i liten grad ved forsuring.

53

Vurdering av gjøres med bakgrunn i dyr som enten lever i de åpne vannmasser (pelagialen) eller i

gruntvannsområdene (litoralen). Prøver fra innsjøenes bunnområder (profundalen) benyttes ikke.

Parametere

Forsuringsindeksene (Tabell 4-9) inkluderer både enkle parametere basert på forekomst av enkeltarter

(såkalte terskelindikatorer; se kapittel 4.3.3), indekser basert på endringer i artssammensetningen

med spesiell vekt på tilstedeværelse av indikatorarter (LAMI, Forsuringsindeks 1) og mer

sammensatte indekser basert på ulike typer parametere (multimetriske indekser) der både

taksonomisk sammensetning, diversitet (f.eks. artsrikdom), indikatortaksa og mengder inngår

(MultiClear). De ulike forsuringsindikatorene har ulike anvendelsesområder og bør kun brukes i tråd

med retningslinjer gitt innledningsvis og spesifisert for den enkelte indikator.

Tabell 4-9 Oversikt over forsuringsindekser basert på virvelløse dyr med informasjon om prøvehabitat,

hvilke parametere som inngår og hvilke vanntyper det er laget klassifiseringssystem for (innsjøtyper i

fet skrift er interkalibrert).

Indeks Habitat Hvilke type parametere

inngår

Tilfredsstiller indeksen

kravene i VD?

Vanntyper

MultiClear Litoral+Utløp

(Litoral)

Taks. sammensetning

Diversitet

Indikatortaksa

Mengder (relative)

JA Alle svært kalkfattige

og kalkfattige, klare

innsjøer

LAMI Litoral+Utløp

(Litoral)

Taks. sammensetning

Indikatortaksa

NEI. Parameterne diversitet

og mengder¹ mangler.

Alle svært kalkfattige


innsjøer

Forsuringsindeks 1 Litoral+Utløp

(Litoral)

Taks. sammensetning

Indikatortaksa


og mengder¹ mangler. Ikke

mulig å sette referanseverdi

Alle svært kalkfattige


innsjøer

Dyreplankton- indeks2 Pelagial+Litoral Taks. sammensetning

Diversitet

Indikatortaksa

Mengder (relative)

UNDER UTVIKLING UNDER UTVIKLING

¹ Mengden av virvelløse dyr er lite følsom for forsuring fordi denne parameteren viser store naturlige variasjoner.

Relative mengder av indikatortaksa er der i mot en forsuringsfølsom parameter. 2 Dyreplanktonindeks vil bli inkludert i en senere utgave (indeks under utvikling) .

Bunndyrindeksen MultiClear er en multimetrisk indeks som består av fire ulike bunndyrparametere: (1)

antall arter av snegl, 2) antall arter av døgnfluer, 3) forsuringsindeksen AWIC-family, og 4) en modifisert

versjon av forsuringsindeksen Henriksson og Medins indeks. Sistnevnte indeks er i seg selv en

multimetrisk indeks bestående av fem bunndyrparametere (a: tilstedeværelse av taksa av døgn-, stein- og

vårfluer gitt ulik verdi avhengig av toleranse for forsuring, b: tilstedeværelse av marflo, c: tilstedeværelse

av forsuringsfølsomme igler, vannbiller, snegl, elvemusling og andre store muslinger, d: forholdet mellom

antall individer av forsuringsfølsomme døgnfluer og antall individer av steinfluer, e: antall taksa).

Beregning av MultiClear er nærmere beskrevet i Vedlegg V4.3.2. Her følger en punktvis beskrivelse av

indeksens viktigste egenskaper:

MultiClear er den eneste bunndyrindeksen som fullt ut tilfredsstiller vanndirektivets krav (se

Tabell 4-9).

MultiClear er mer følsomme for moderate forsuringsnivåer enn Forsuringsindeks 1, men

stiller større krav til taksonomiske bestemmelser og er dessuten noe mer krevende å regne

ut (beregning og vekting av flere parametere til en indeksverdi).

54

MultiClear er interkalibrert for kalkfattige klare innsjøer. Inntil videre forslås det at de

interkalibrerte referanse- og klassegrensene også brukes for andre forsuringsfølsomme

vanntyper (primært svært kalkfattige klare innsjøer på Øst-/Sørlandet). Det kan imidlertid

være aktuelt å justere disse klassegrensene etter hvert som man får mer erfaring med

bruk av indeksen.

Referanse- og klassegrenser er basert på kombinerte prøver (litoral prøve + utløpsprøve),

men det er en god korrelasjon mellom indeksverdier basert på kombinerte prøver og litorale

prøver alene. Basert på denne korrelasjonen er det også fastsatt referanse- og klassegrenser

for MultiClear dersom verdiene kun er basert på litorale prøver.

Bunndyrindeksen LAMI (Lake Acidification Macroinvertebrate Index) er basert på endringer i

artssammensetningen målt ved tilstedeværelse av indikatortaksa med ulik toleranse for forsuring.

Surhetstoleransen er angitt for totalt 196 taksa, og tilordnet en verdi mellom 2 og 8 (se Vedlegg

V5.3.2, tabell V5.3). Den kan sammenlignes med Forsuringsindeks 1 (se nedenfor), men avviker fra

denne mht. to forhold: a) Indikatortaksa er inndelt i langt flere klasser, og b) verdien av LAMI beregnes

som et snitt av alle indikatortaksa som er representert i prøven (tilsvarende som ved beregning av

ASPT; se kap.5.3). Dette gjør at LAMI er mer følsom for endringer i bunndyrsamfunnet enn det som er

tilfelle for Forsuringsindeks 1. Beregning av LAMI er nærmere beskrevet i Vedlegg V4.3.2. Her følger

en punktvis beskrivelse av indeksens viktigste egenskaper:

LAMI tilfredsstiller ikke fullt ut vanndirektivets krav (se Tabell 4-9) men viser en god

korrelasjon med den interkalibrerte bunndyrindeksen MultiClear (R2 >0,8), og klassegrenser

for LAMI er derfor satt med bakgrunn i de interkalibrerte klassegrensene for MultiClear og

korrelasjonen mellom de to indeksene.

LAMI er enkel å beregne og samtidig følsom for forsuring.

Det er fastsatt referanse- og klassegrenser både for kombinerte prøver (litoral prøve +

utløpsprøve), men også for litorale prøver alene.

Forsuringsindeks 1 (Raddum indeks I) er basert på endringer i artssammensetningen målt ved

tilstedeværelse av indikatortaksa med ulik toleranse for forsuring. Indeksen er opprinnelig utviklet for

rennende vann, men kan også brukes for innsjøer (normalt representert ved en prøve fra strandsonen

og en prøve fra innsjøens utløpselv som kombineres). Surhetstoleransen, inndelt i fire klasser (med

verdiene 0, 0,25, 0,5 og 1), er angitt for noe i underkant av 150 taksa (se Vedlegg V5.3.2, tabell V5.7).

Forsuringsindeks 1 kan tilsvarende innta verdiene 0, 0,25, 0,5 og 1 for enkeltprøver (det mest

forsuringsfølsomme dyret som er til stede bestemmer indeksens verdi). Beregning av

Forsuringsindeks 1 er nærmere beskrevet i Vedlegg 4.3, kapittel V4.3.2. Her følger en punktvis

beskrivelse av indeksens viktigste egenskaper:

Forsuringsindeks 1 tilfredsstiller ikke fullt ut vanndirektivets krav (se Tabell 4-9). Siden det

ikke er mulig å sette en referanseverdi (grenseverdien SG/G = maks verdien til indeksen) er

det ikke mulig å beregne EQR.

Forsuringsindeks 1 er enkel å beregne, den er transparent, og den har vært brukt i

forbindelse med nasjonal forsuringsovervåking i mer enn 20 år.

Forsuringsindeks 1 gir en god beskrivelse av forsuringsnivået ved middels til sterk forsuring.

Fordi den ikke tar hensyn til subletale effekter gir den lite informasjon ved moderat eller

begynnende forsuring.

Indeksen er ikke interkalibrert, men det er en god korrelasjon mellom den interkalibrerte

bunndyrindeksen MultiClear og Forsuringsindeks 1 for kalkfattige klare innsjøer.

For terskelindikatorene (se kapittel 4.3.3) og Forsuringsindeks 1 er det ikke mulig å sette en

referanseverdi. Disse indeksene inkluderer heller ikke alle parametere som vanndirektivet stiller krav

55

om. MultiClear, der i mot, er fullt ut kompatible med vanndirektivets krav. LAMI er heller ikke fullt ut

kompatibel med vanndirektivets krav, men synes å være like følsom for forsuring som den

interkalibrerte indeksen MultiClear, og viser dessuten høy grad av korrelasjon med denne.

Krav til data

Årsverdien for hver parameter beregnes som vanlig middelverdi av alle prøvene fra den aktuelle

tidsperioden (ett eller flere år) og den aktuelle vannforekomsten (kun prøver som tilfredsstiller

kvalitetskravene under Vedlegg V4.3, kapittel V4.3.1 benyttes). Prøver fra flere år kan også benyttes,

men tidsperioden bør normalt ikke overskride fire år. Dersom det kan vises at miljøpåvirkningen er

uforandret kan gjennomsnitt beregnes fra prøver som representerer en lengre periode. Beskrivelse av

hvordan prøver fra ulike habitater (bunndyr: prøver fra litoralen og utløpselven; småkreps: prøver fra

pelagialen og litoralen) kombineres i en samlet tilstandsvurdering av innsjøen er beskrevet i Vedlegg

V4.3.2.

Som et minimum tas det prøver to ganger per overvåkingsår; hhv. vår og høst (bunndyr) og tidlig sommer

og sensommer/tidlig høst (dyreplankton). Dette er viktig fordi forskjeller i indeksverdien mellom vår og

høst ofte indikerer en ustabil vannkvalitet. En vannforekomst som er utsatt for sure episoder (for eksempel

i forbindelse med snøsmelting) vil vanligvis ha lavere indeksverdier om våren enn om høsten. Det må tas

hensyn til dette ved fastsettelse av økologisk tilstand (Vedlegg V4.3.2 ).

Referansetilstand og klassegrenser

Klassegrensene (Tabell 4-10) er identiske for alle vanntyper, men indeksene bør brukes med

forsiktighet for andre vanntyper enn de som er interkalibrert. Ingen av forsuringsindeksene er egnet for

å skille mellom forsuring og naturlig surhet (blant annet forårsaket av humussyrer). Indeksene bør

derfor ikke brukes i tilstandsvurdering av humøse vannforekomster.

På grunn av måten Forsuringsindeks 1 er bygd opp på vil det ikke være mulig å angi referanseverdier

for denne.

Tabell 4-10 Fastsettelse av økologisk tilstand for forsurede innsjøer basert på ulike indekser for

virvelløse dyr, bunndyrindeksene MultiClear, LAMI og Forsuringsindeks 1.

Tilstandsklasse MultiClear LAMI Forsuringsindeks 1

(litoral + utløp) (kun litoral) (litoral+utløp) (kun litoral)

referanseverdi 4,21 3,98 4,2 4,0 Ikke definert

svært god >4,0 >3,74 >3,98 >3,83 11

god >3,13 – 4,0 >2,76 – 3,74 >3,44 – 3,98 >3,3 – 3,83 >0,75 – 1

moderat >2,58 – 3,13 >2,15 – 2,76 >3,03 – 3,44 >2,89 – 3,3 >0,5 – 0,75

dårlig >2,31 – 2,58 >1,84 – 2,15 >2,79 – 3,03 >2,65 – 2,89 >0,25 – 0,5

svært dårlig ≤2,31 ≤1,84 ≤2,79 ≤2,65 ≤0,25 1Det er ikke tilstrekkelig at enkeltprøver oppnår denne verdien (vil ikke kunne skille mellom svært god, god og

moderat tilstand). Grenseverdiene baserer seg på gjennomsnittsverdi av minimum 2 prøver samt at det finnes

data på mengden av de mest forsuringsfølsomme bunndyrene (se Vedlegg V4.3.2).

EQR beregnes ved følgende formel:

EQR verdiene for MultiClear er interkalibrert. Ved fastsettelse av grenseverdier for LAMI må det tas

hensyn til de interkalibrerte klassegrensene i EQR, dvs. at disse settes på samme nivå eller høyere.

Fastsettelse av klassegrensene (EQR) for LAMI er basert på regresjonen mellom de to indeksene

(absoluttverdier), noe som gir noe strengere klassegrenser for de fleste økologiske tilstandsklasser.

56

Dette vurderes som nødvendig for at klassifiseringssystemet basert på LAMI skal tilfredsstille de

normative definisjonene.

For terskelindikatorene og Forsuringsindeks 1 er det ikke mulig å sette en referanseverdi og dermed

kan EQR ikke beregnes.

Tabell 4-11 Økologisk kvalitetskvotient (EQR) for klassifisering av innsjøer i forhold til forsuring basert

på virvelløse dyr, bunndyrindeksene MultiClear og LAMI (det er ikke mulig å beregne EQR for

Forsuringsindeks 1).

Tilstandsklasse MultiClear LAMI

referanseverdi 1,0 1,0

svært god >0,95 >0,95

god 0,74 - 0,95 0,82 - 0,95

moderat 0,61 - 0,74 0,72 - 0,82

dårlig 0,55 - 0,61 0,66 - 0,72

svært dårlig <0,55 <0,66

4.3.3 Terskelindikatorer for innsjøer

Enkelte arter av virvelløse dyr er lett gjenkjennelige samtidig som de er følsomme for flere typer

påvirkninger. Krepsdyrartene marflo, skjoldkreps og edelkreps (Tabell 4-12) er alle følsomme for

forsuring men påvirkes også negativt av andre typer forurensinger, vassdragsreguleringer (endret

vannføring) og ulike typer morfologiske inngrep. Edelkreps er også svært følsom for introduksjon av

den fremmede krepsearten signalkreps (Pacifastacus leniusculus) fordi denne arten er bærer av

krepsepest.

Tabell 4-12 Oversikt over terskeindikatorer basert på forekomst av spesielt følsomme og lett

gjenkjennelige arter, marflo, skjoldkreps og edelkreps, med informasjon om prøvehabitat, hvilke

parametere som inngår og hvilke vanntyper det er laget klassifiseringssystem for.

Indeks Habitat Hvilke type parametere

inngår

Tilfredsstiller indeksen

kravene i VD?

Vanntyper

Marflo Gammarus sp. Litoral Til stede/mangler Ikke relevant Alle svært kalkfattige og

kalkfattige, klare innsjøer

Skjoldkreps Lepidurus

arcticus

Litoral Til stede/mangler Ikke relevant Svært kalkfattige og kalkfattige,

klare fjellsjøer

Edlekreps Astacus

astacus

Litoral Til stede/mangler Ikke relevant Kalkfattige og moderat

kalkrike, klare og moderat

humøse innsjøer i lavland og

skog

Tilstedeværelse av marflo, skjoldkreps og/eller edelkreps indikerer at vannforekomsten har en

økologisk tilstand som er god eller bedre (Tabell 4-13). Dersom arten(e) er til stede men det er påvist

at bestanden er betydelig redusert i forhold til tidligere, settes tilstanden til moderat. Disse artene

mangler i mange vassdrag av naturlige årsaker (for eksempel vil skjoldkreps kun finnes i fjellsjøer),

eller de kan være vanskelig å fange opp ved vanlig overvåkingsmetodikk, og manglende funn kan

derfor ikke uten videre brukes som indikasjon på at vannforekomsten er påvirket av forsuring eller

andre belastninger. Dersom arten(e) mangler, men er tidligere påvist i vannforekomsten, settes

imidlertid tilstanden til dårlig.

57

Tabell 4-13 Fastsettelse av økologisk tilstand for innsjøer basert på terskelindikatorer.

Tilstandsklasse Marflo, Skjoldkreps, Edelkreps

referanseverdi Ikke definert

svært god Til stede

god Til stede

moderat Til stede, men betydelig tilbakegang er påvist

dårlig Mangler, men er tidligere påvist

svært dårlig Ikke definert

58

5 Økologisk tilstand i elver

5.1 Påvekstalger og heterotrof begroing Begroings- (eller bentiske) alger er fastsittende alger som vokser på elve- og innsjøbunnen eller på

annet underlag. Fordi begroingsalger er bundet til et voksested avspeiler de miljøfaktorene på

voksestedet, og kan brukes til å indikere miljøtilstand. Respons til endring i miljøfaktorene skjer stort

sett gradvis og i løpet av noen år. Begroingsalger er følsomme både overfor forsuring og eutrofiering,

og reaksjonen kan føre til både en endring i algebiomasse og en forandring i artssammensetning.

Prøvetakingsmetoden for begroingsalger er identisk for forsuring og eutrofiering. Dataene som samles

inn kan dermed brukes for indikasjon av både forsuring og eutrofiering ved bruk av to forskjellige

indekser, PIT (kapittel 5.1.1) og AIP (kapittel 5.1.2). Heterotrof begroing er omtalt i kapittel 5.1.3.

Tekstboks 5.1 gir en metodebeskrivelse.

Tekstboks 5.1 Feltmetodikk og analysemetoder for påvekstalger

På hvert prøvested undersøkes en ca. 10 meter lang elvestrekning ved bruk av vannkikkert. Prøver

tas av alle makroskopisk synlige bentiske alger og de lagres i separate beholdere (dramsglass). Det er

viktig at det blir tatt prøver av alle arter som finnes på prøvestedet. Det er ikke tilstrekkelig å bare

samle inn hovedartene. Dekningsgrad er ikke nødvendig for å beregne eutrofieringsindeksen PIT, men

det anbefales likevel å estimere dekningsgraden av hvert makroskopisk synlig algeelement som ”%

dekning” av elvebunnen på den undersøkte stasjonen. Elementer som har mindre en 1 %

dekningsgrad noteres som “<1 %”. For prøvetaking av mikroskopiske alger samles 10 steiner med

diameter 10-20 cm på hver prøvelokalitet, og et areal på ca. 8 ganger 8 cm av oversiden børstes av

hver stein med en tannbørste. Materialet blandes med ca. 1 liter vann og det tas ut en delprøve i en

separat beholder (dramsglass). Prøvene konserveres med noen få dråper formaldehyd (formalin). Det

er prinsipielt mulig å bruke andre substanser for konservering (for eksempel Lugol), men disse fører

som regel til en forandring av fargen på kloroplasten. Dette gjør artsbestemmelse vanskeligere enn

ved bruk av formalin, og kan i noen tilfeller føre til at en korrekt artsbestemmelse er umulig. Senere

undersøkes prøvene i mikroskop og algene identifiseres så langt som mulig, fortrinnsvis til art.

Tettheten av de mikroskopiske algene, som finnes sammen med de makroskopiske elementene, men

som ikke er makroskopisk synlig i felt, estimeres som hyppig (xxx), vanlig (xx) eller sjelden (x). Denne

metoden er i tråd med CEN standard for prøvetaking og bearbeiding av bentiske alger (NS-EN 15708:

2009).

5.1.1 Eutrofieringsindeks for begroingsalger

Prinsipper

For klassifisering av eutrofiering i norske elver brukes PIT indeksen (periphyton index of trophic

status). En utførlig beskrivelse av PIT indeksen finnes i Schneider & Lindstrøm (2011). PIT er en

eutrofieringsindeks spesielt tilpasset norske forhold og er basert på artssammensetningen av

begroingsalger. Biomassen av begroingsalger inngår ikke i indeksen, fordi den i stor grad påvirkes av

vannføring og lysforhold på voksestedet og er dermed for variabel til å kunne brukes.

PIT er basert på indikatorverdier for 153 taksa av bentiske alger innenfor Cyanophyceae

(cyanobakterier), Chlorophyceae (grønnalger), Rhodophyceae (rødalger), Phaeophyceae (brunalger),

Chrysophyceae (gullalger) og Xanthophyceae (gulgrønnalger). Kiselalger er ikke med. I listen med

indikatorarter er det også inkludert en sopp (en Oomycet som heter Leptomitus lacteus), en bakterie

(Sphaerotilus natans) og en ciliat (Ophrydium versatile), siden disse organismene har en entydig

indikatorverdi. Utregnede indeksverdier strekker seg over en skala fra 1,87 til 68,91, hvor lave PIT

verdier tilsvarer lave fosforverdier (oligotrofe forhold), mens høye PIT verdier indikerer høye

59

fosforkonsentrasjoner (eutrofe forhold). PIT indeksen baseres utelukkende på artssammensetningen

av begroingsalger og indeksen kan dermed betegnes som et enkelt og tallfestet uttrykk for

algesamfunnet.

Eutrofieringsindeks (PIT)

PIT-indeksen (periphyton index of trophic status) øker med økt tilgjengelighet av fosfor for

begroingsalgene på en stasjon og beregnes ved følgende formel:

n

IV

PIT

n

i

i 1

IVi = indikatorverdi av art

n = antall indikatorarter

Indikatorverdiene for de forskjellige artene er gitt i vedlegg V5.1

For å kunne regne ut EQR trenger man PIT-indeksens referanseverdier for de to ulike vanntypene,

samt den maksimale verdien PIT kan oppnå. PIT indeksens maksimale indeksverdi oppnås ved at kun

to indikatorarter, med de to høyeste indeksverdiene, registreres på en stasjon; Phormidium tinctorium

(IV = 52,77) og Tribonema sp. (IV = 68,91) (se tabell med indikatorverdier for PIT-indeksen i vedlegg

V5.1). Den høyeste sikre PIT indeksen blir da 60,84, som er gjennomsnittet av disse to

indikatorverdiene.

PIT-EQR regnes da ut som følger:

PIT-EQR = (PITobs – 60,84)/( PITref – 60,84)

Krav til data

For å kunne beregne en sikker PIT indeks, må det være minst to indikatorarter til stede på en stasjon.

Prøvene må tas mellom juni og oktober, aller helst i august og september. Hvis ett av kriteriene ikke er

oppfylt, må indeksen betegnes som “usikker”.

Klassegrenser

Referanseverdien avhenger av vanntype, og da særlig kalsium (Ca) konsentrasjonen på et voksested.

For PIT indeksen er det kun nødvendig å skille svært kalkfattige elver (Ca < 1 mg/l) fra alle andre.

Klassegrenser og referansetilstand er interkalibrert med andre land i «Northern Intercalibration Group»

(ref. Intercalibration Official Decision).

Tabell 5-1 Klassegrenser og referanseverdier for PIT indeksen i de to ulike elvetypene, svært

kalkfattige elver (Ca < 1 mg/l) og alle andre elvetyper (Ca > 1 mg/l). Tallene for typenummer er hentet

fra Tabell 3-6.

PIT-absolutt-verdier PIT EQR-verdier

Elvetyper Ca < 1 mg/l, dvs.

Type

1,2,3,12,13,14,20,21,22

Ca > 1 mg/l, dvs.

Type 4,5,6,7,8,9,10,

15,16,17,18,19,23,24,25

Ca < 1 mg/l Ca > 1 mg/l

referanseverdi 4,85 6,71 1,0 1,0

svært god - god 5,5 9,5 0,99 0,95

god - moderat 14,5 16 0,83 0,83

moderat - dårlig 30 31 0,55 0,55

dårlig – svært dårlig 46 46 0,27 0,27

60

5.1.2 Begroingsalger i forhold til forsuring i elver

Forsuringsindeks (AIP)

AIP (acidification index periphyton) er en forsuringsindeks utviklet for norske forhold, som er basert på

artssammensetningen av begroingsalger. Biomassen av begroingsalger inngår ikke i indeksen, fordi

den i stor grad påvirkes av vannføring og lysforhold på voksestedet, og dermed er for variabel til å

kunne brukes. En utførlig beskrivelse av AIP indeksen finnes i Schneider & Lindstrøm (2009).

AIP er basert på indikatorverdier til 108 taksa av bentiske alger (kiselalger er ikke med) (Vedlegg).

Indeksen er korrelert med den årlige gjennomsnittsverdien for pH på prøvestedet. En lav AIP-indeks

(minimum = 5,13) indikerer surt miljø, mens en høy AIP-indeks (maksimum = 7,50) indikerer nøytrale

til lett basiske forhold. AIP beregnes ved følgende formel:

i

i

n

IV

AIP

n

i

1

IVi = indikatorverdi av art i (tabell V5-2)

ni = antall indikatorarter

For å kunne regne ut AIP-EQR trenger man både AIP-indeksens referanseverdier for de fire ulike

vanntypene, og den laveste verdien AIP kan oppnå. AIP-indeksens lavest mulige indeksverdi oppnås

ved at kun tre indikatorarter, med de tre laveste indeksverdiene, registreres på en stasjon;

Batrachospermum keratophytum (IV = 5,13), Stigonema hormoides (IV = 5,19) og Capsosira

brebissonii (IV = 5,19) (tabell V5-2). Den laveste sikre AIP indeksen blir da gjennomsnittet av disse tre

indikatorverdiene, og det er 5,17.

AIP-EQR regnes da ut som følger:

AIP-EQR = (AIP stasjon – 5.17)/(AIP referanse – 5.17)

Krav til data

Begroingsprøvene må tas mellom juni og oktober, aller helst i august og september. For å kunne

beregne en sikker AIP-indeks, må minst tre indikatorarter (som har indikatorverdi i Vedlegg tabell 1)

være til stede på prøvestedet. Hvis ett av kriteriene ikke er oppfylt, må indeksen betegnes som

“usikker”.

Klassegrenser

Klassegrenser avhenger av vanntype, og da særlig kalsium (Ca) og total organisk karbon (TOC)

konsentrasjon på voksestedet. Mer informasjon om dette finnes i Schneider (2011). For AIP indeksen

er det nødvendig å skille svært kalkfattige elver (Ca < 1 mg/l) fra kalkfattige (Ca-konsentrasjon mellom

1 og 4 mg/l) og moderat kalkrike (Ca-konsentrasjon > 4mg/l). Dersom Ca-konsentrasjonen er lavere

enn 1 mg/l, må i tillegg TOC-konsentrasjonen måles. I elver og bekker med mindre enn 1 mg Ca/l er

det viktig å skille mellom dem som samtidig har mer enn 2 mg/l TOC og dem som har mindre enn 2

mg/l TOC. Klassegrensene og referansetilstand er angitt i tabell 5-2.

I motsetning til PIT indeksen er klassegrensene for AIP indeksen ikke interkalibrert med andre land.

Dette fordi det aldri ble satt i gang en interkalibreringsprosess for bentiske alger i forhold til forsuring.

61

Det er imidlertid fastslått at AIP indeksen er i godt samsvar med både den engelske og den svenske

forsuringsindeksen for kiselalger slik at det prinsipielt er mulig å interkalibrere disse tre indeksene (se

Schneider et al. (2013) for mer informasjon).

Tabell 5-2a Klassegrenser og referanseverdier for AIP indeksen i de ulike elvetypene. Absoluttverdi.

Tallene for typenummer er hentet fra Tabell 3-6.

Vanntyper Ca < 1 mg/l

og

TOC > 2 mg/l, type

2,3,13,14,21,22

Ca < 1 mg/l

og

TOC < 2 mg/l, type

1,12,20

Ca 1 - 4 mg/l, type

4,5,6,15,16,17,

23,24,25

Ca > 4 mg/l, type

7,8,9,10,18,19

referanseverdi 6,02 6,53 6,86 7,10

svært god - god 5,93 6,31 6,77 7,04

god - moderat 5,75 5,87 6,59 6,92

moderat - dårlig 5,57 5,43 6,41 6,80

dårlig – svært dårlig 5,39 ikke definert 6,23 6,68

Tabell 5-2b Klassegrenser for AIP-EQR-verdier. Tallene for typenummer er hentet fra tabell 3.6.

Ca < 1 mg/l

og

TOC > 2 mg/l, type

2,3,13,14,21,22

Ca < 1 mg/l

og

TOC < 2 mg/l, type

1,12,20

Ca 1 - 4 mg/l, type

4,5,6,15,16,17,

23,24,25

Ca > 4 mg/l, type

7,8,9,10,18,19

svært god - god 0,89 0,84 0,95 0,97

god - moderat 0,68 0,51 0,84 0,91

moderat - dårlig 0,47 0,19 0,73 0,84

dårlig – svært dårlig 0,26 ikke definert 0,63 0,78

5.1.3 Heterotrof begroing i forhold til organisk belastning i elver

Innledning

Heterotrof begroing inkluderer bakterier og sopp, som bruker lett tilgjengelig organisk materiale som

energikilde. Bakterier og sopp vokser på elve- og innsjøbunn eller som epifytter på alger og

makrofytter. Ved optimale betingelser kan de vokse raskt og oppnå høy dekningsgrad på kort tid.

Dette inntrer gjerne ved gunstige næringssituasjoner som f.eks. ved lokaliteter hvor det er

kloakklekkasjer, hvor det er avrenning fra gjødselkjellere eller utslipp fra industri.

Siden heterotrof begroing er bundet til et voksested, samt at de reagerer raskt på miljøendringer, kan

de brukes som indikatorer for organisk belastning.

Feltmetodikk

På hver lokalitet undersøkes en ca. 10 meter lang elvestrekning ved bruk av vannkikkert. Observeres

heterotrof begroing estimeres dekningsgraden som ”% dekning”. Det tas prøver, som konserveres på

noen få dråper formaldehyd (formalin). Prøvene undersøkes senere i mikroskop, der det

bekreftes/avkreftes om det er heterotrof begroing. I tillegg anbefales en videre identifisering til art, slekt

eller rike.

Parametere som inngår i klassifiseringssystemet

For klassifisering av organisk belastning i norske elver brukes dekningsgrad av heterotrof begroing,

målt i prosent dekning. Dette systemet er et skjønnsbasert system og brukes kun ved makroskopiske

62

funn av sopp og heterotrofe bakterier med dekningsgrad på minimum 1 % av elvebunnen. Systemet er

bygget på at tilstanden på en gitt lokalitet blir dårligere ut fra økt dekning av heterotrof begroing, siden

dekningsgraden øker ved økt tilgjengelighet av organisk materiale. Av den grunn er det

hensiktsmessig å bruke dekningsgrad for å skille mellom tilstandsklasser. Blir det kun registrert

mikroskopiske funn blant andre prøver, regnes det ikke som tilstrekkelig forekomst til å få en negativ

effekt på den økologiske tilstanden.

Krav til data

I utgangspunktet er det tilstrekkelig med en årlig prøvetaking av heterotrof begroing, som

sammenfaller med tidspunkt for prøvetaking av begroingsalger. Hvis det derimot viser seg at det er

store forekomster (>10 %) av heterotrof begroing, anbefales det at prøvetakingsfrekvensen økes til

totalt 2-3 ganger per år. Dette for å få med variasjonen av dekningsgrad over tid, og dermed en sikrere

tilstandsklassifisering.


Klassifiseringssystemet tar utgangspunkt i tilsvarende systemer som er utviklet i Irland (McGarrigle &

Lucey, 2009) og Storbritannia (Kelly et al. 2011, UKTAG 2012). Klassegrenser og referanseverdi er

bestemt ut fra ekspertvurderinger gjort med bakgrunn i observasjoner i norske elver, og tar

utgangspunkt i dekningsgrad av heterotrof begroing (Tabell 5-3). Klassegrensene kan benyttes i alle

vanntyper.

Klassifisering etter dette systemet vil overstyre klassifisering som blir gjort med utgangspunkt i PIT-

indeksen for begroingsalger i de tilfeller hvor den heterotrofe begroingen fører til dårligere

tilstandsklasse enn PIT. Her benyttes altså prinsippet ‘det verste styrer’.

Siden dekningsgraden varierer over tid, grunnet variasjoner i vannføring og konsentrasjon av organisk

stoff, er det hensiktsmessig at den endelige klassifiseringen tar utgangspunkt i et årlig gjennomsnitt.

Tabell 5-3 Referanseverdi og tilstandsklasser basert på dekningsgrad av sopp og bakterier i elver.

Tilstandsklasser Forekomst (alle vanntyper)

Referanseverdi 0 %

Svært god 0 %

God 0 – 1 % (svært liten dekning)*

Moderat 1 – 10 % (spredt)

Dårlig 10 – 50 % (vanlig)

Svært dårlig 50 – 100 % (dominerende)

* Kan forekomme mikroskopisk

For å kunne beregne EQR trenger man referanseverdien samt den maksimale verdien for indeksen.

Referanseverdien er 0 %, mens den maksimale indeksverdien er 100 %.

EQR = (Observert – maks)/(Referanse – maks)

EQR = (Observert – 100)/(0 – 100)

Tilstandsklasser for dekningsgrad av heterotrof begroing omregnet til EQR er angitt i Tabell 5-4. Se

kapittel 3.5.5 for videre omregning til normalisert EQR.

63

Tabell 5-4 Klassegrenser for dekningsgrad av sopp og bakterier i elver omregnet til EQR

Tiltandsklasser EQR

Svært god og god 1

Moderat 0,99 – 0,90

Dårlig 0,90 - 0,50

Svært dårlig 0,50 - 0

5.2 Virvelløse dyr i elver

5.2.1 Innledning

I elver finner vi forskjellige virvelløse smådyr (invertebrater) som lever hele eller deler av livet i

ferskvann, enten på bunnen eller i det øverste sedimentlaget. Disse kalles bunndyr, og er først og

fremst insekter, men omfatter også mark, igler, snegler, muslinger og små krepsdyr. Bunndyr er derfor

en svært mangeartet gruppe av organismer med ulike krav til miljøet.

Blant de virvelløse dyrene finnes både ekstreme rentvannsarter og arter som er svært tolerante

overfor forskjellige typer forurensninger. Dette er en forutsetning for å kunne bruke dem i

effektvurdering av forurensninger/økologisk tilstand, og en viktig grunn til at de er mye brukt som

indikatorer på vannkvalitet og økologisk tilstand (Tabell 5-5).

Tabell 5-5 Klassifiseringssystemer som er utviklet eller er under utvikling basert på virvelløse dyr

elver.

Påvirkningstype Indeks/Parameter Anvendelse/begrensning

Forsuring RAMI (River Acidification

Macroinvertebrate Index)

Litorale bunndyr: Brukes dersom måledata

tilfredsstiller kvalitetskrav. Gjelder kun for

kalkfattige elver

Forsuring Forsuringsindeks 2 Litorale bunndyr: Brukes kun dersom RAMI ikke

kan beregnes¹ og for sammenligning med eldre

data (tidsserier)

Forsuring Forsuringsindeks 1 Litorale bunndyr: Brukes kun dersom verken

RAMI eller Forsuringsindeks 2 kan beregnes¹ og

for sammenligning med eldre data (tidsserier)

Eutrofiering/organisk belastning ASPT Litorale bunndyr: Brukes dersom måledata

tilfredsstiller kvalitetskrav

Alle typer forurensinger, habitatendringer

Elvemusling Margaritifera margaritifera

(terskelindikator)

Brukes kun dersom måledata for bunndyr ikke

finnes

Alle typer forurensinger, habitatendringer Edelkreps Astacus astacus

(terskelindikator)

Brukes kun dersom måledata for bunndyr ikke

finnes

¹Data tilfredsstiller ikke kriterier gitt for RAMI mht. taksonomiske bestemmelser (se Vedlegg V5.3, kapittel V5.3.1) eller vanntype (Tabell

5-6). I noen tilfeller mangler primærdata (eldre datasett) men Forsuringsindeks 2 og eller Forsuringsindeks 1 er rapportert.

64

5.2.2 Forsuringsparametere

Prinsipper

Mange virvelløse dyr i ferskvann er følsomme for forsuring. Ved forsuring reduseres antall arter,

diversiteten synker og den relative mengden av forsuringsfølsomme dyr avtar til fordel for mer

forsuringstolerante dyr. Mange arter er godt kjent når det gjelder følsomhet for forsuring og derfor er

de fleste forsuringsindekser basert på forekomst og mengder av slike forsuringsindikatorer. Den totale

mengden av virvelløse dyr endres i liten grad ved forsuring.

Vurdering av forsuringstilstanden baserer seg på bunndyrprøver fra grunne områder i rennende vann,

fortrinnsvis med grovt substrat.

Parametere

Forsuringsindeksene inkluderer både enkle parametere basert på forekomst av enkeltarter (såkalte

terskelindikatorer; se kap. 5.3.2), indekser basert på endringer i artssammensetningen med spesiell

vekt på tilstedeværelse av indikatortaksa (Forsuringsindeks 1 og Forsuringsindeks 2) og mer

sammensatte indekser basert på ulike typer parametere (multimetriske indekser) der både

taksonomisk sammensetning, indikatortaksa og mengder inngår (RAMI). De ulike

forsuringsindikatorene har ulike anvendelsesområder og bør kun brukes i tråd med retningslinjer gitt

innledningsvis og spesifisert for den enkelte indikator.

Tabell 5-6 Oversikt over forsuringsindekser basert på virvelløse dyr med informasjon om prøvehabitat,

hvilke parametere som inngår og hvilke vanntyper det er laget klassifiseringssystem for (elvetyper i fet

skrift er interkalibrert).

Indeks Habitat Hvilke type parametere inngår Tilfredsstiller indeksen

kravene i VD?

Vanntyper

RAMI Litoral Taks. sammensetning

Indikatortaksa

Mengder (relative)

JA, selv om diversitet²

mangler

Kalkfattige, klare elver

Forsuringsindeks 1 Litoral Taks. sammensetning

Indikatortaksa


og mengder¹ mangler. Ikke

mulig å sette referanseverdi

Alle svært kalkfattige og

kalkfattige, klare elver

Forsuringsindeks 2 Litoral Taks. sammensetning

Indikatortaksa

Mengder (relative)

JA, selv om diversitet²

mangler

Alle svært kalkfattige og

kalkfattige, klare elver

¹Mengden av virvelløse dyr er lite følsom for forsuring fordi denne parameteren viser store naturlige variasjoner. Relative mengder av

indikatortaksa er derimot en forsuringsfølsom parameter.

² Diversitet gir liten tilleggsinformasjon når parameterne taksonomisk sammensetning, indikatortaksa og mengder er inkludert.

Bunndyrindeksen RAMI (River Acidification Macroinvertebrate Index) er en indeks som er basert på

tilstedeværelse og relative mengder av bunndyrtaksa gitt ulik verdi avhengig av toleranse for forsuring.

Metode for beregning av RAMI er nærmere beskrevet i Vedlegg V5.3. Her følger en punktvis

beskrivelse av indeksens viktigste egenskaper:

RAMI vurderes å tilfredsstille vanndirektivets krav (se Tabell 5-6).

RAMI er relativt enkel å beregne, og er samtidig den bunndyrindeksen som best beskriver

forsuringsnivået for elver.

Indeksen er ikke interkalibrert, men det er en god korrelasjon mellom den interkalibrerte

bunndyrindeksen Forsuringsindeks 2 og LAMI for kalkfattige klare elver.

Forsuringsindeks 1 er basert på tilstedeværelse av indikatortaksa. Surhetstoleransen, inndelt i fire

klasser (med verdiene 0, 0,25, 0,5 og 1), er angitt for noe i underkant av 150 taksa (se artsliste, tabell

V5.7 i Vedlegg V5.3). For nærmere beskrivelse av Forsuringsindeks 1 vises til kapittel 4.3.2.

65

Forsuringsindeks 2 (modifisert versjon av Raddum indeks II) bygger på Forsuringsindeks 1 men tar i

tillegg hensyn til relative mengder av forsuringsfølsomme og tolerante arter. På denne måten tar

indeksen også hensyn til tidlige skader på bunndyrsamfunnet (endringer i dominansforhold framfor

endringer i artssammensetning). Beregning av Forsuringsindeks 2 er nærmere beskrevet i Vedlegg

V5.3. Her følger en punktvis beskrivelse av indeksens viktigste egenskaper:

Forsuringsindeks 2 vurderes å tilfredsstille vanndirektivets krav (se Tabell 5-6).

Forsuringsindeks 2 er relativt enkel å beregne, den er transparent, og den har vært brukt i

forbindelse med nasjonal forsuringsovervåking i mer enn 20 år.

Forsuringsindeks 2 gir en bedre beskrivelse av forsuringsnivået ved svak til middel forsuring enn

det Forsuringsindeks 1 gir.

Indeksen er interkalibrert for kalkfattige klare elver. Inntil videre forslås det at de interkalibrerte

referanse- og klassegrensene også brukes for andre forsuringsfølsomme vanntyper (primært

svært kalkfattige klare elver på Øst-/Sørlandet). Det kan imidlertid være aktuelt å justere disse

klassegrensene etter hvert som man får mer erfaring med bruk av indeksen.

For terskelindikatorene (se kapittel 5.3.2) og Forsuringsindeks 1 er det ikke mulig å sette en

referanseverdi. Disse indeksene inkluderer heller ikke alle parametere som vanndirektivet stiller krav

om. RAMI og Forsuringsindeks 2, der i mot, er fullt ut kompatible med vanndirektivets krav. RAMI er

mer følsom for endringer i bunndyrsamfunnet enn det som er tilfelle for Forsuringsindeks 2.

Korrelasjon mellom RAMI og Forsuringsindeks 2 er høy (R2≈0,8), og klassegrenser for RAMI er derfor

satt med bakgrunn i de interkalibrerte klassegrensene for Forsuringsindeks 2 og korrelasjonen mellom

de to indeksene.

Krav til data

Årsverdien for hver parameter beregnes som vanlig middelverdi av alle prøvene fra den aktuelle

tidsperioden og den aktuelle vannforekomsten (kun prøver som tilfredsstiller kvalitetskravene i

Vedlegg V5.3 benyttes). Prøver fra flere år kan også benyttes, men tidsperioden bør normalt ikke

overskride 4 år. Dersom det kan vises at miljøpåvirkningen er uforandret kan gjennomsnitt beregnes

fra prøver som representerer en lengre periode.

Som et minimum tas det prøver to ganger per overvåkingsår; hhv. vår og høst (bunndyr). Dette er viktig

fordi forskjeller i indeksverdien mellom vår og høst ofte indikerer en ustabil vannkvalitet. En

vannforekomst som er utsatt for sure episoder (for eksempel i forbindelse med snøsmelting) vil vanligvis

ha lavere indeksverdier om våren enn om høsten. Det må tas hensyn til dette ved fastsettelse av

økologisk tilstand (Vedlegg V5.3).


Klassegrensene er identiske for alle vanntyper (tabell 5-7), men indeksene bør brukes med forsiktighet

for andre vanntyper enn de som er interkalibrert. Ingen av forsuringsindeksene er egnet for å skille

mellom forsuring og naturlig surhet (blant annet forårsaket av humussyrer). Indeksene bør derfor ikke

brukes i tilstandsvurdering av humøse vannforekomster.

På grunn av måten Forsuringsindeks 1 er bygd opp på vil det ikke være mulig å angi referanseverdier

for denne.

66

Tabell 5-7 Fastsettelse av økologisk tilstand for forsurede elver basert på ulike indekser for virvelløse

dyr.

Tilstandsklasse RAMI Forsuringsindeks 1 Forsuringsindeks 2

referanseverdi 8,03 Ikke definert 1,5

svært god >6,96 11 >1,01

god >6,40 – 6,96 >0,77 – 1 >0,77 – 1,01

moderat >5,86 – 6,40 >0,5 – 0,77 >0,5 – 0,77

dårlig >5,32 – 5,86 >0,25 – 0,5 >0,25 – 0,5

svært dårlig ≤5,32 ≤0,25 ≤0,25

1Det er ikke tilstrekkelig at enkeltprøver oppnår denne verdien (vil ikke kunne skille mellom svært god, god og moderat tilstand).

Grenseverdiene baserer seg på gjennomsnittsverdi av minimum 2 prøver samt at det finnes data på mengden av de mest

forsuringsfølsomme bunndyrene (se Vedlegg V5.3).

Beregning av EQR

EQR beregnes ved følgende formel:

EQR-verdiene for Forsuringsindeks 2 er interkalibrert (tabell 5.8). Ved fastsettelse av grenseverdier for

RAMI må det tas hensyn til de interkalibrerte klassegrensene i EQR, dvs. at disse settes på samme

nivå eller høyere. Fastsettelse av klassegrensene (EQR) for RAMI er basert på regresjonen mellom de

to indeksene (absoluttverdier), noe som gir langt strengere klassegrenser for alle økologiske

tilstandsklasser. Dette vurderes som nødvendig for at klassifiseringssystemet basert på RAMI skal

tilfredsstille de normative definisjonene.

For terskelindikatorene og Forsuringsindeks 1 er det ikke mulig å sette en referanseverdi og dermed

kan EQR ikke beregnes.

Tabell 5-8 Økologisk kvalitetskvotient (EQR) for klassifisering av elver i forhold til forsuring basert på

virvelløse dyr.

Tilstandsklasse RAMI Forsuringsindeks 2

referanseverdi 1,0 1,0

svært god >0,867 >0,675

god >0,803 – 0,867 >0,515 – 0,675

moderat >0,730 – 0,803 >0,333 – 0,515

dårlig >0,662 – 0,730 >0,167 – 0,333

svært dårlig ≤0,662 ≤0,167

Eksempel på bruk av bunndyrindeks for forsuring av elver

RAMI og Forsuringsindeks 2 i kalkfattig elv

Bjerkreim i Rogaland har blitt kalket siden 1997 fordi det ble registrert en tilbakegang i laksefisket og

dødelighet på smolt og presmolt i elva. Laksestammen ble også ansett for å være utdødd i deler av

vassdraget. Dette ble satt i sammenheng med sur avrenning og økning i aluminiumkonsentrasjonen.

Oppstrøms den kalkede delen av vassdraget følges forsuringstilstanden ved overvåking av vannkjemi

og bunndyr på ulike stasjoner. Det er derfor usikkert om denne vannkjemien er representativ for

stasjoner med biologisk overvåking. Vi har valgt data fra 1996 i vårt eksempel fordi dette representerer

en periode med kraftigere forsuring enn det vi vanligvis finner i dag.

67

Bunndyrstasjonen som representerer den ukalkede delen av vassdraget (Skjevelandsåni) har

beliggenhet omkring 180 m over havet. Nøyaktige beregninger av nedbørfeltareal for denne delen av

vassdraget mangler men anslås å tilhøre middels til store elver (nedbørfeltet for hele vassdraget har

en størrelse på 706 km2). Innholdet av kalsium varierer omkring 1,4 mg/L og humus, målt som TOC,

omkring 2 mg C/L. Dette tilsvarer elvetypen middels-store, kalkfattige og svært klare elver i

klimaregion lavland. Den aktuelle delen av vassdraget tilhører klimaregion Skog, men siden den ligger

ovenfor den lakseførende strekningen benyttes klassegrenser for tilsvarende elvetype i klimaregion

Fjell (se kapittel 3). Midlere verdi av RAMI er 3,665 (EQR=0,446) mens Forsuringsindeks 2 er 0,25

(EQR=0,167) basert på data fra 1996 (vår + høst, 1 stasjon). De mest relevante vannkjemiske

støtteparameterne (forsuring) er pH, LAl (giftig aluminium) og ANC (vannets syrenøytraliserende

kapasitet), men vannkjemidata mangler for den aktuelle stasjonen.

Bunndyrdataene tilfredsstiller de generelle kvalitetskriteriene mhp. prøvestørrelse og taksonomisk

identifisering (se Vedlegg 5.3). Sammenlikner man de observerte verdiene med grenseverdiene for

elvetype kalkfattige og klare elver, får man at bunndyrindeksen plasserer elven i tilstandsklasse svært

dårlig tilstand, enten tilstandsvurderingen er basert på RAMI eller Forsuringsindeks 2.

Biologien indikerer svært dårlig tilstand. I tilfelle det hadde vært representative data for vannkjemiske

forsuringsparametere ville ikke dette endret tilstandsklassen for den aktuelle delen av

Bjerkreimsvassdraget i 1996. NB: Det kan finnes data også på begroingsalger og fisk fra den aktuelle

vannforekomsten. I tilfelle må det tas hensyn til disse resultatene i den samlede klassifiseringen av

ukalket del av Bjerkreimsvassdraget.

RAMI og Forsuringsindeks 2 i svært kalkfattig elv

Vikedal i Rogaland har blitt kalket siden 1987 fordi det ble registrert en tilbakegang i laksefisket og

dødelighet på smolt og presmolt i elva, noe som ble satt i sammenheng med sur avrenning og økning i

aluminiumkonsentrasjonen. Oppstrøms den kalkede delen av vassdraget (oppstrøms lakseførende

strekning; fra Fjellgardsvatn til samløp hovedelva/Litleåna) følges forsuringstilstanden ved overvåking

av vannkjemi på en stasjon og bunndyr på to stasjoner. Stasjonene som representerer den ukalkede

delen av vassdraget har beliggenhet omkring 150 m over havet. Nøyaktige beregninger av

nedbørfeltareal for denne delen av vassdraget mangler men anslås å tilhøre små-middels store elver

(nedbørfeltet for hele vassdraget har en størrelse på 118 km2). Innholdet av kalsium varierer omkring

0,75 mg/L og humus, målt som TOC, omkring 1,2 mg C/L. Dette tilsvarer elvetypen små-middels,

svært kalkfattige og svært klare elver i klimaregion lavland. Gjennomsnittsverdi av RAMI er 7,86

(EQR=0,979) mens Forsuringsindeks 2 er 0,79 (EQR=0,526) basert på data fra 2006 (vår + høst, 2

stasjoner). De mest relevante vannkjemiske støtteparameterne (forsuring) er pH, LAl (giftig aluminium)

og ANC (vannets syrenøytraliserende kapasitet). Gjennomsnitt for pH, LAl og ANC i 2006 er hhv. 5,99

(laveste pH verdi: 5,89), 6 µg/L (høyeste LAl verdi: 11 µg/L) og 23 µekv/L.


identifisering (se Vedlegg V5.3). Ingen av prøvene har indeksverdi <0,5 og midlere verdi av

Forsuringsindeks 2 kan derfor brukes direkte i klassifiseringen. Sammenlikner man de observerte

verdiene med grenseverdiene for elvetype svært kalkfattige og klare elver i klimaregion lavland, får

man at bunndyrindeksene RAMI og Forsuringsindeks 2 plasserer elven i henholdsvis tilstandsklasse

«svært god» og «god» mens laveste pH verdi og høyeste verdi av LAl plasserer Vikedalsvassdraget i

tilstandsklasse «moderat». Årsmiddel av ANC indikerer imidlertid god tilstand. Erfaringsgrunnlaget for

bruk av RAMI for svært kalkfattige elver er svært mangelfull. I dette eksempelet bør vi derfor benytte

Forsuringsindeks 2 for fastsettelse av tilstanden for bunndyr.

Ut fra ”det verste styrer” prinsippet (se kapittel 0) skal elven klassifiseres i hht det elementet som gir

dårligst tilstand. Biologien indikerer god tilstand, men de vannkjemiske støtteparameterne nedgraderer

vannforekomsten fra god til moderat tilstand. Samlet resultatet basert på bunndyr og vannkjemi blir

68

dermed moderat økologisk tilstand. NB: Det kan finnes data også på begroingsalger og fisk fra den

aktuelle vannforekomsten. I tilfelle må det tas hensyn til disse resultatene i den samlede

klassifiseringen av ukalket del av Vikedalsvassdraget.

5.3 Bunndyr i elver eutrofiering og organisk belastning

5.3.1 Innledning

Bunndyr i elver er forskjellige smådyr som lever hele eller deler av livet på bunnen. Bunnsamfunnet

består først og fremst av insektlarver eller nymfer som etter klekking til det voksne stadium lever

kortere eller lengre tid på land. Vanlige bunndyr i elv er også meitemark, snegler, muslinger, små

krepsdyr og vannmidd, som alle lever hele livet i vannet.

Prinsipper

Ved belastning med organisk stoff vil oksygenforholdene i elvebunnen reduseres. Ettersom de

forskjellige artene og artsgruppene har ulike krav til oksygeninnhold i vannet, vil artssammensetningen

endres langs belastningsgradienten. Den totale biomassen kan også økes ved belastning. Dette er

basis for bruk av bunnfauna til klassifisering av belastning med organisk stoff.

I svært næringsfattige elver vil en beskjeden tilførsel av organisk stoff og næringssalter gi mer

begroingsalger og mer næring for bunndyrsamfunnet, uten at oksygenet i bunnen reduseres. Effekten

på bunndyrsamfunnet er at det kan bli flere arter enn i naturtilstanden for denne vanntypen. Det nås

imidlertid fort et knekkpunkt der ytterligere eutrofiering har negativ effekt på artsmangfoldet.

Parametere

ASPT indeks (Average Score per Taxon) anvendes til vurdering av den økologiske tilstanden i

bunndyrsamfunnet. Av praktiske årsaker er det ikke forekomsten av arter som brukes, men

forekomsten av et utvalg av høyere taxa, vesentlig familier, som kan påtreffes i bunndyrsamfunnet i

elver. Indeksen baserer seg på en rangering av familiene etter deres toleranse ovenfor belastning

med organiske stoffer og næringssalter. Toleranseverdiene varierer fra 1 til 10, der 1 angir høyest

toleranse (Tabell 5-9). ASPT indeksen gir en gjennomsnittlig toleranseverdi for bunndyrfamiliene i

prøven.

Krav til data

Metoden som anbefales for innsamling av bunndyrmaterialet er en såkalt sparkemetode (NS-ISO

7828, se vedlegg). Det taksonomiske kravet til beregning av ASPT indeksen ligger på familienivå.

Hver av familiene gis en toleranseverdi i henhold til artslisten nedenfor. Toleranseverdiene for alle

aktuelle familier (pluss klassen fåbørstemark) summeres, og summen deles på antall registrerte

familier:

∑

Det innebærer at en må kunne identifisere de individene som tilhører de forskjellige familiene på

denne listen. Usikkerheten til indeksen ligger først og fremst i at den tilordner en hel familie én og

samme toleranseverdi, selv om familien kan inneholde flere arter med forskjellige toleranseverdier.

69

Tabell 5-9 Hovedgrupper og familier av bunndyr med tilhørende toleranseverdier som inngår i

beregning av ASPT indeks (Armitage 1983).

Hovedgrupper Familier Verdi

Døgnfluer

Siphlonuridae, Heptageniidae, Leptophlebiidae

Ephemerellidae, Potamanthidae, Ephemeridae

10

Steinfluer

Taeniopterygidae, Leuctridae, Capniidae, Perlodidae, Perlidae, Chloroperlidae 10

Teger Aphelocheridae 10

Vårfluer Phryganeidae, Molannidae, Beraeidae, Odontoceridae, Leptoceridae, Goeridae,

Lepidostomatidae, Brachycentridae, Sericostomatidae

10

Kreps Astacidae 8

Øyenstikkere Lestidae, Agriidae, Gomphidae, Cordulegasteridae, Aeshnidae, Corduliidae, Libelluiidae 8

Vårfluer Philopotamidae 8

Døgnfluer Caenidae 7

Steinfluer Nemouridae 7

Vårfluer Rhyacophilidae, Polycentropidae, Limnephilidae 7

Snegler Neritidae, Viviparidae, Ancylidae 6

Vårfluer Hydroptilidae 6

Muslinger Unionidae 6

Krepsdyr Corophiidae, Gammaridae 6

Øyenstikkere Platycnemididae, Coenagriidae 6

Teger

Mesoveliidae, Hydrometridae, Gerridae, Nepidae, Naucoridae, Notonectidae, Pleidae,

Corixidae

5

Biller

Haliplidae, Hygrobiidae, Dytiscidae, Gyrinidae, Hydrophilidae, Clambidae, Helodidae,

Dryopidae, Elmidae, Chrysomelidae, Curculionidae

5

Vårfluer Hydropsychidae 5

Stankelbein/Knott Tipulidae, Simuliidae 5

Flatormer Planariidae, Dendrocoelidae 5

Døgnfluer Baetidae 4

Mudderfluer Sialidae 4

Igler Piscicolidae 4

Snegler Valvatidae, Hydrobiidae, Lymnaeidae, Physidae, Planorbidae 3

Småmuslinger Sphaeriidae 3

Igler Glossiphoniidae, Hirudidae, Erpobdellidae 3

Ferskvannsasell Asellidae 3

Fjærmygg Chironomidae 2

Fåbørstemark Oligochaeta (hele klassen) 1


Referansetilstanden for ASPT for bunndyr er angitt med samme verdi for alle vanntyper. Den

foreløpige ASPT - referanseverdien for alle vanntyper er satt til 6.9, mens klassegrensen god/moderat

er satt til 6, som er den verdien av indeksen som gir like mange familier av de mest

forurensningstolerante som av de mest forurensningsfølsomme (toleranseverdier 1-3 mot 8-10 i Tabell

5-9). Klassegrensene er vist i oversiktstabellen med klassegrenser for ferskvann (Vedlegg V5.3).

70

Aktuelle klassegrenser ved bruk av denne indeksen ble vurdert i interkalibreringsarbeidet.

Vurderingene ble for en del basert på grensene utarbeidet for samme indeks for svensk materiale, og

delvis for norsk materiale. Grenseverdiene satt for ASPT ble basert på det svenske systemet for

tilstand på strykstrekninger i elver (NVV 1999). Disse klassegrensene ble anvendt for elvetypene R-N1

og R-N2 (kalkfattige og moderat kalkrike, klare elver). På bakgrunn av interkalibreringen og analyser

av data også fra andre elvetyper anbefaler vi å anvende disse grenseverdiene også for alle de andre

elvetypene, med unntak av brepåvirkede elver. Denne anbefalingen gjelder under de forutsetninger

nevnt tidligere angående tidspunkt og sted for prøvetaking og øvrig metodikk for innsamling,

prøvehåndtering og identifisering av det biologiske materialet.

Eksempel på bruk av indeks for eutrofiering av elver (ASPT)

Hunnselva, som renner inn i Mjøsa ved Gjøvik, har vært meget forurenset. Særlig den nederste delen

av elva har vært sterkt påvirket av organisk materiale. Tilstanden ved Gjøvik gård i Gjøvik sentrum har

over tid vært registrert vha bunndyranalyser. ASPT-verdiene viste i 2007 moderat økologisk tilstand.

Det har imidlertid vært en markant forbedret økologisk tilstand siden 1980-tallet, se Figur 5-1.

Figur 5-1 ASPT-verdiene og tilsvarende normalisert EQR (nEQR) for Hunnselva ved Gjøvik gård

(1983 – 2007).

Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1983 1984 1986 1993 1998 2007 2008

ASP

T

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1983 1984 1986 1993 1998 2007 2008

nEQ

R

71

5.3.2 Terskelindikatorer for elver

Enkelte arter av virvelløse dyr er lett gjenkjennelige samtidig som de er følsomme for flere typer

påvirkninger (tabell 5-10). Elvemusling og edelkreps er følsomme for forsuring men påvirkes også

negativt av andre typer forurensinger, vassdragsreguleringer (endret vannføring) og ulike typer

morfologiske inngrep. Edelkreps er også svært følsom for introduksjon av den fremmede krepsearten

signalkreps (Pacifastacus leniusculus) fordi denne arten er bærer av krepsepest.

Tabell 5-10 Oversikt over terskelindikatorer basert på forekomst av spesielt følsomme og lett

gjenkjennelige arter, elvemusling og edelkreps, med informasjon om prøvehabitat, hvilke parametere

som inngår og hvilke vanntyper det er laget klassifiseringssystem for.

Indeks Habitat Hvilke type parametere inngår Tilfredsstiller indeksen

kravene i VD?

Vanntyper

Elvemusling

Margaritifera

margaritifera

Litoral Til stede/mangler

(terskelindikator)

Ikke relevant Svært kalkfattige, kalkfattige og

moderat kalkrike, klare elver i

lavland og skog

Edlekreps Astacus

astacus

Litoral Til stede/mangler

(terskelindikator)

Ikke relevant Kalkfattige og moderat kalkrike,

klare og moderat humøse elver1 i

lavland og skog 1I sakteflytende og moderat hurtigstrømmende elver

Tilstedeværelse av elvemusling og/eller edelkreps indikerer normalt at vannforekomsten har en

økologisk tilstand som er god eller bedre (tabell 5-11). Samtidig, funn av elvemusling vil ikke uten

videre bety at forholdene er tilfredsstillende. Elvemuslinger kan bli svært gamle, selv under forhold

som ikke er optimale. Rekrutteringssvikt er som regel et tegn på habitatødeleggelse eller

forurensninger, og både unge og eldre individer må være til stede for at forholdene skal betraktes som

tilfredsstillende. For at elvemusling skal kunne brukes som en indikator må det normalt foreligge

aldersbestemmelser (se Larsen m.fl. 2000). For både elvemusling og edelkreps gjelder at dersom

arten er til stede men det er påvist at bestanden er betydelig redusert i forhold til tidligere, settes

tilstanden til moderat.

Disse artene mangler i mange vassdrag av naturlige årsaker (for eksempel vil elvemusling kun finnes i

elver med laks eller ørret), eller de kan være vanskelig å fange opp ved vanlig overvåkingsmetodikk,

og manglende funn kan derfor ikke uten videre brukes som indikasjon på at vannforekomsten er

påvirket av forurensning eller andre påvirkninger. Dersom arten(e) mangler, men er tidligere påvist i

vannforekomsten, settes imidlertid tilstanden til dårlig eller dårligere.

Tabell 5-11 Fastsettelse av økologisk tilstand for elver basert på terskelindikatorer.

Tilstandsklasse Elvemusling, Edelkreps

referanseverdi Ikke definert

svært god Til stede

god Til stede1

moderat Til stede, men betydelig tilbakegang er påvist

dårlig Mangler, men er tidligere påvist

svært dårlig Ikke definert

1Både unge og eldre individer av elvemusling må være til stede, hvis ikke settes tilstanden til moderat.

72

6 Tilstand for fisk i innsjøer og elver

6.1 Innledning

6.1.1 Bakgrunn

Fisk er det biologiske kvalitetselementet i

vannforskriftens system for klassifisering av

vannforekomster med størst brukerinteresse. Det er

derfor viktig at fiskebestandene kan tas i bruk i

klassifiseringen, ikke minst fordi vurderinger og

resultater da lettere kan kommuniseres ut i samfunnet.

Over store deler av Norge har vi en artsfattig fiskefauna

i ferskvann, noe som gjør utvikling av indekser

vanskelig. Indekser basert på artsdiversitet kan ikke brukes dersom det bare finnes tre-fire arter. I

tillegg er mange av våre vanligste fiskearter tilpasningsdyktige til mange miljøforhold. Norge har også

en ganske ekstrem topografi med store klimavariasjoner og mange naturlige spredningshindre, noe

som fører til at fiskefaunaen kan variere mye fra vassdrag til vassdrag og fra innsjø til innsjø innen

samme vassdrag. Lokale forhold for gyting og næringsproduksjon påvirker for eksempel

bestandstetthet i tillegg til fiskens vekst og størrelse ved kjønnsmodning. Derfor er lokale faktorer

avgjørende for hva som skaper naturlig tilstand for fiskebestanden. Dette betyr at etablering av

referansetilstand i stor grad bør gjøres for hver lokalitet, altså det som kalles lokalitetsspesifikk

referansetilstand. Det er likevel en viss regional forskjell i forekomsten av de ulike fiskeartene, og

innenfor hver region kan det finnes visse karakteristika ved vannforekomstene som påvirker hvilke

arter det er rimelig å finne. En mer omfattende analyse av fisk som kvalitetselement i klassifiseringen

av vannforekomster under vannforskriften er gitt i Sandlund m.fl. (2013). Indekser og tabeller som

presenteres i dette kapitlet er hentet derfra. Noen begreper som brukes i teksten er definert i Tabell

6-17 til slutt i kapittel 6.

I arbeidet med karakterisering og klassifisering forholder en seg til minimumskravet i vannforskriften:

for å kunne klassifisere en fiskebestand i moderat tilstand, skal man ha dokumentert betydelig

reduksjon i bestandsstørrelse sammenligna med naturtilstanden (jf. Tabell 6-1). Forvaltningen kan

imidlertid operere med strengere grenser og mer ambisiøse mål for enkeltarter eller enkeltlokaliteter. I

norsk forvaltning er det tradisjon for dette f.eks. i forvaltningen av anadrome laksefisk. For

storaurebestander og spesielle bestander av innlandsfisk kan det også være aktuelt å operere med

mer ambisiøse målsetninger enn det vannforskriften krever.

Klassifiseringssystemet som presenteres her gjelder derfor i hovedsak for vanlige bestander av

innlandsfisk. I tabell 6.13 er det angitt grenseverdier også for ungfisk av anadrome laksefisk. Disse

kan brukes for mindre anadrome vassdrag der det ikke foreligger offisiell fangststatistikk eller er gjort

nasjonale vurderinger av bestandstilstanden. Regjeringa har nå vedtatt et nasjonalt system for

miljøkvalitetsnormer for laks. For å unngå å operere med flere systemer for klassifisering av norske

laksevassdrag bør derfor klassifisering av fisk i de større laksevassdragene vente til

miljøkvalitetsnormene for laks er operative.

6.1.2 Fisk i vannforskriften

Tabell 6-1 gir en enkel beskrivelse av hva som karakteriserer fiskebestander i Svært god, God og

Moderat økologisk tilstand. Denne beskrivelsen kan være en god støtte når vi skal vurdere

Foto: Svein Nic Norberg

73

rimeligheten i det klassifiseringsresultatet vi kommer fram til ved hjelp av de ulike tilnærmingene som

er beskrevet i dette kapitlet.

Tabell 6-1 Forenklet beskrivelse av Svært god, God og Moderat økologisk tilstand for fiskebestander.

Svært god tilstand God tilstand Moderat tilstand

Alle arter og årsklasser til stede med lite

endrede bestander (< ÷10 %)

sammenlignet med opprinnelig

Alle arter til stede med levedyktige

bestander (< ÷25 - 40 % reduksjon)

sammenlignet med opprinnelig.

Enkelte årsklasser kan i enkeltår mangle

En eller flere arter betydelig redusert mer

enn 25-40 %, sammenlignet med

opprinnelig.

Tydelige tegn på forplantingssvikt, ved

fravær av årsklasser.

Høstbart overskudd som forventet ut fra

habitatets kvaliteter

Prioriterte arter til stede med levedyktige og

høstbare bestander (høstbart overskudd,

fiskeutsettinger unødvendig)

Høstbart overskudd (dersom naturlig) av

prioriterte arter opprettholdes ikke uten

utsettinger

Ulike livshistorieformer (hos røye, sik, aure)

opprettholdt som før

Enkelte livshistorieformer (hos sik, røye,

aure) redusert, men fremdeles til stede

Enkelte livshistorieformer (hos sik, røye,

aure) tapt

Vandrende delbestander ikke vesentlig

påvirket

Vandrende delbestander opprettholdt (vha.

fiskepassasjer)

Vandrende delbestander tapt (men arten

består)

6.1.3 Referansetilstand for fiskebestander

Utgangspunktet for klassifiseringen av økologisk tilstand er at man for en hver vannforekomst kan

beskrive en referansetilstand (tilnærmet upåvirket). Klassifiseringen bygger på et registrert avvik fra

denne referansetilstanden. Norske fiskebestander er blitt mer eller mindre manipulert av mennesker

så lenge det har bodd folk i Norge. Av praktiske hensyn regner vi som referansetilstand den tilstand

som var før ca. 1900. Dette var før større menneskelige inngrep og påvirkninger gjorde omfattende

skader på fiskebestander og før moderne fiskeforvaltning gjennomførte tiltak som kan ha resultert i

omfattende bestandsendringer for enkelte fiskebestander.

Referansetilstanden for et fiskesamfunn i en vannforekomst skal gjelde for alle fiskeartene, med

hensyn på mengde og bestandsstruktur. Vannforskriften åpner for bruk av enten lokalitetsspesifikk

eller typespesifikk referansetilstand. Mens sistnevnte er vanlig for andre kvalitetselementer, f.eks.

bunndyr og planteplankton, bør i de fleste tilfelle en lokalitetsspesifikk referansetilstand brukes der fisk

er kvalitetselement. Dette skyldes den store naturlige variasjonen mellom fiskebestandene i

forskjellige vannforekomster av samme vanntype i Norge.

6.1.4 Spesielle forhold ved klassifisering av ferskvannsfisk i Norge

Ferskvannsfisk har i mange tiår blitt utsatt for menneskelige påvirkninger med bestandsmessige

konsekvenser. Noen av påvirkningene var i utgangspunktet positive tiltak, og enkelte kan ha fått

utilsikta virkninger i ettertid. Andre påvirkninger er tiltak gjennomført av myndighetene, fysiske tiltak

eller fiskeutsettinger, som avbøtende tiltak mot effekter av lovlige inngrep som f.eks.

vassdragsutbygginger. Nedenfor beskrives hvordan noen spesielle forhold skal behandles ved

klassifiseringen:

Introduserte fiskearter defineres her som fiskearter som er introdusert og etablert etter ca.

1900, mens eldre utsettinger betraktes som en naturlig del av faunaen. Også norske arter som

flyttes og settes ut i vannforekomster der de ikke forekom tidligere regnes som introduserte.

Nærvær av en art som er introdusert etter ca. 1900 skal registreres som en påvirkning i Vann-

nett ved karakteriseringen. I tilstandsklassifiseringen i vannforskriften er det den introduserte

artens virkning på de øvrige fiskeartene som har betydning for klassifiseringen. Imidlertid skal

74

forekomst av fiskearter på Svartelista ("invasive fiskearter") føre til at tilstanden på

vannforekomsten automatisk flyttes ned ett trinn (f. eks. fra "Svært god" til "God").

Utsetting av fisk betyr at man erstatter redusert rekruttering med kunstig klekket fisk. I

klassifiseringssammenheng bør effekten av den utsatte fisken trekkes fra i beregninger av

bestandsstørrelse og -struktur før tilstanden fastsettes. Dette gjelder ikke i sterkt modifiserte

vannforekomster og beregning av økologisk potensial (se veileder for SMVF, under arbeid).

Kalking for å motvirke de negative effektene av sur nedbør medfører at naturlig rekruttering

og overlevelse øker. Denne positive effekten på fiskebestanden telles med når tilstanden skal

fastsettes. I slike vassdrag er det likevel stor sannsynlighet for at man ikke når miljømålene

uten å sette inn tiltak. Når det er nødvendig å videreføre kalkingen for å opprettholde

bestanden skal vannforekomsten derfor settes til ”risiko” ved karakteriseringen, da den ikke vil

nå god tilstand i framtiden uten at tiltaket (kalkingen) opprettholdes.

Biotoptiltak betyr at man ved fysiske inngrep i vassdraget forbedrer det opprinnelige habitatet

eller restaurerer et habitat som tidligere inngrep har ødelagt. Dette betyr at man setter

fiskebestanden i stand til å bedre sin status “på egen hånd”. Effekten av slike tiltak regnes

med når tilstanden skal fastsettes. I slike tilfeller settes vannforekomsten ikke i ”risiko” ved

karakteriseringen dersom tiltaket har gitt god tilstand, fordi tiltaket som har gitt god tilstand er

et engangstiltak som ikke må gjentas løpende for å opprettholde tilstanden.

Beskatning av fiskebestander kan gi tydelige utslag i egenskaper som f. eks. alders- og

lengdefordeling. Dette er imidlertid endringer som er reversible, dvs. dersom fisket opphører

vil bestanden ganske raskt vende tilbake til en tilstand som ikke er preget av beskatning. Ved

fastsetting av tilstand bør det derfor justeres for effektene av et bærekraftig fiske, men

eventuelt overfiske må oppgis.

6.2 Klassifisering av fiskebestander Det finnes data og kunnskap om fisk fra svært mange vannforekomster. Vi prøver å utnytte denne

kunnskapen så langt som mulig i klassifiseringen, samtidig som vi også tar hensyn til datakvalitet og

usikkerhet. Tabell 6-2 er en veileder til kapittel 6.

Tabell 6-2 Oversikt over tabellene i kapittel 6 som brukes til klassifisering av fiskebestander i

ferskvann.

Kapittel Tabell Tema

6.2.2 6.1 Gjennomgang av trinn 1 i klassifiseringsprosedyren

6.2.2 6.2 Vegviser til detaljtabellene i trinn 2 i klassifiseringsprosedyren

6.2.2 6.3 Klassegrenser for økologisk tilstand ved bruk av prosentvis bestandsnedgang for fiskebestander

6.2.2 6.4 Gjennomgang av trinn 3 i klassifiseringsprosedyren

6.3.1 6.5 Klassegrenser for økologisk tilstand for aure i forsurede innsjøer på basis av utbytte i garnfiske

6.3.2 6.6 Klassegrenser for økologisk tilstand ved bruk av hydroakustikk i innsjøer

6.3.3 6.7 Klassegrenser for økologisk tilstand i bekker og små elver i lavlandet med laksefisk

6.4 6.8 Klassegrenser for økologisk tilstand i innsjøer basert på endringsindeks for fisk (NEFI)

6.5 6.9 og 6.10 Klassegrenser for hydromorfologiske støtteparametere for fisk

6.2.1 Gangen i klassifiseringen av en fiskebestand

Vi deler klassifiseringen av fiskebestander inn i tre trinn:

Trinn 1

Det første trinnet (Tabell 6-3) omhandler det mest elementære spørsmålet: Finnes det fisk i

vannforekomsten?

75

Trinn 2

I det andre trinnet skal observerte bestandsdata oversettes direkte til en tilstandsklasse med

utgangspunkt i hvilke type data en har. Ved hjelp av tabell 6-4 blir en vist til mer detaljerte tabeller

(Tabell 6-5 - Tabell 6-13) som gir tilstandsklassen for fisk på grunnlag av observerte verdier for tetthet

eller prosentvise bestandsendringer for fiskebestandene i vannforekomsten.

Trinn 3

Dersom det også finnes data som gjør det mulig å vurdere bestandsstruktur brukes trinn tre.

Tilstandsklassen fra trinn 2 justeres i samsvar med tabell 6-7.

I kapittel 3 gis en detaljert gjennomgang av de tre klassifiseringstrinnene.

Hydromorfologiske støtteparametere

På slutten av kapittel 6 er det satt opp klassegrenser for noen hydromorfologiske støtteparametere.

Disse kan brukes for vannforekomster med hydromorfologiske påvirkninger der det ikke finnes, eller er

utilstrekkelige, biologiske data. Støtteparameterne kan ikke brukes til klassifisering alene. Uten

biologiske data kan de indikere om vannforekomsten er i risiko for ikke å nå miljømålet. Dersom den

hydromorfologiske støtteparameteren er god eller dårligere vil vannforekomsten ikke kunne oppnå

svært god økologisk tilstand.

Gjennomgang av klassifiseringstrinnene

Trinn 1

I det første trinnet skal en altså vurdere om det er fisk i vannforekomsten og eventuelle årsaker til at

den ikke finnes (Tabell 6-3). Uten fisk i vannforekomsten stopper prosessen her!

Tabell 6-3 Vurdering av om det forekommer fisk i vannforekomsten, og årsakene til eventuelt fravær

eller nærvær av fisk. BKE er biologisk kvalitetselement, i dette tilfelle fisk.

TRINN 1 Svar Kommentar Tilstandsklasse

Finnes det fisk? Nei. Naturlig fisketom Hvis fisketomt er fisk intet kvalitetselement Fisk er ikke BKE

Ja. Naturlig forekomst Gå videre til trinn 2

Ja. Art(er) innført av

mennesker før 1900

Fisken behandles som ”naturlig forekomst”. Gå

videre til trinn 2

Ja, men arten(e) innført av

mennesker etter 1900

Fisken er påvirkningsfaktor og ikke

kvalitetselement

Fisk er ikke BKE

Nei, tapt. Naturlig utdødd* Fisk er intet kvalitetselement Fisk er ikke BKE

Nei, tapt pga menneskelig

aktivitet

Gir automatisk svært dårlig status Svært dårlig

* Fiskebestander i mindre innsjøer og bekker kan dø ut av naturlige årsaker, f. eks. ved oksygensvinn under isen i uvanlige

vintre, ved ekstrem tørke og gjengroing. Oksygensvinn kan også skyldes økt tilførsel av organisk materiale fra kloakk eller

jordbruk. Det kan være vanskelig å bedømme hvorvidt dette er en naturlig prosess eller om den skyldes menneskelig aktivitet.

Trinn 2

I trinn 2 skal en kunne plassere kvalitetselementet fisk i en bestemt tilstandsklasse på grunnlag av

(overvåkings-)data om tetthet eller prosentvis bestandsendring i vannforekomsten. Tabell 6-4 er en

“veiviser” i trinn 2 og peker til ulike tabeller avhengig av hvilken type data man har å arbeide med.

Observert verdi for en vannforekomst satt inn i relevant tabell gir tilstandsklassen for fisk i

vannforekomsten.

76

Tabell 6-4 Avhengig av type data som er tilgjengelig og tilsvarende datakvalitet henviser denne

tabellen til de tabellene i dette kapitlet som gir tilstandsklassen for fisk i en konkret vannforekomst.

Datakvalitet er oppgitt som pålitelighetsgrad. Pålitelighetsgraden styres av de dataene som har lavest

pålitelighetsgrad, enten dette angår referansetilstand eller nåtilstand.

Data-tilfang Datakvalitet

Innsjø Pålitelig-hetsgrad Gå til tabell: Kommentar

Lang serie (tre år eller mer) med garnfiske eller annen

standardisert fangst

Høy 6.3 Alle fiskesamfunn

Minst tre års data med prøvefiske Høy 6.8 Aure vs. forsuring

Hydroakustikk kombinert med garn/trål Høy 6.3, 6.6 Innsjøer dypere enn ca. 20 m

Hydroakustikk Middels 6.3 Innsjøer dypere enn ca. 20 m

Intervju, andre data av vekslende kvalitet, ett eller to år

med prøvefiske

Middels og lav 6.5, 6.6 og

6.11

Alle fiskearter som er kjent (som fiskes) av

lokale fiskere

Elv

Gode kvantitative ungfiskdata for 5-10 stasjoner pr.

vannforekomst for minst 3 år

Høy 6.7 Laksefisk (laks, aure, røye) i elver, elfiske

Gode kvantitative ungfiskdata for minst 5 år Høy 6.3 Laksefisk (laks, aure, røye) i elver, elfiske

Gode kvantitative fangstdata for minst 5 -8 år Høy 6.3 Fangststatistikk

Kvantitative elfiskedata 1-2 år Middels 6.7 Laksefisk (laks, aure, røye) i elver, elfiske

Ungfiskdata av ulik kvalitet som muliggjør vurdering av

bestandsendring

Middels 6.3 Laksefisk (laks, aure, røye) i elver, elfiske

Tabellen som de fleste vil bruke i trinn 2, Tabell 6-5, står i dette avsnittet. De mer detaljerte tabellene,

Tabell 6-8 –Tabell 6-12, som skal brukes for vannforekomster med kvantitative overvåkingsdata, står i

kapittel 6.3.

Norsk endringsindeks for fisk (NEFI), som er beskrevet i kapittel 6.3.2 og Tabell 6-11, er en

videreutvikling av Fiskeindeksen i første versjon av Klassifiseringsveilederen. NEFI er utviklet for å

kunne utnytte enkle fiskedata fra innsjøer i klassifiseringsarbeidet. Så snart datamengden blir større

og påliteligheten bedre bør en ta i bruk tilnærminger som beskrevet i Tabell 6-5 ogTabell 6-8.

Det kan ofte være vanskelig å dokumentere forekomst av alle de artene vi skulle forvente i en lokalitet.

Sjeldne eller lite fangbare arter kan være relativt ukjente selv for lokalbefolkningen, og sjeldne eller

små arter kan også være vanskelige å påvise med standard prøvefiske. Ved vurderingene kan det

derfor være nødvendig å fokusere på et utvalg av artene. Det er viktig å fokusere mest på de artene

som er mest følsomme overfor den eller de påvirkningsfaktorene som er aktuelle (se tabell 5.1 i

Sandlund m.fl. 2013).

Hovedparameter for skade på en fiskebestand er nedgang i bestandsstørrelse (Tabell 6-5). Her må

det gjøres en vurdering av hvilke fiskearter det er snakk om og påliteligheten av de data man har. Er f.

eks. artene som viser tilbakegang følsomme eller robuste arter (jf. tabell 4.1 i Sandlund m.fl. 2013)?

Informasjon om at en eller flere arter har hatt tilbakegang kan med fordel vurderes ut fra følgende

vurderingsskjema:

77

Steg Vurdering Respons

I Er det flere arter som har tilbakegang? Hvis nei, gå til steg II

Hvis ja, gå til steg III

II Er det én art som har tilbakegang? Hvis ja, gå til tabell 6-5

III Gitt kjent påvirkning: Er nedgangen hos sensitive art(er) dokumentert med høy

eller middels pålitelighet?

Hvis nei, gå til steg IV

Hvis ja, gå til tabell 6-5

IV Bestem hvilken art med nedgang som gir mest pålitelig klassifisering Anvend data for denne arten i tabell 6-5

Kvantitative overvåkingsdata for fisk (el-fiske og garnfiske), kan være usikre selv om undersøkelsene

er korrekt gjennomført etter standard metoder. Dette kan f.eks. skyldes variable fysiske forhold under

prøvefisket og at fiskens adferd vil variere etter forholdene og påvirke resultatene. Betydningen av

observerte bestandsendringer vil også variere mellom bestander. Noen fiskebestander har store

naturlige variasjoner i tetthet og struktur og vil være motstandsdyktige mot påvirkninger, mens andre

kan være mindre fleksible og sårbare. Det kan derfor variere hva som er den riktige grensen mellom

god og moderat tilstand. For å unngå unødvendig/uriktig klassifisering til moderat tilstand opererer vi i

tabell 6-5 med ei fleksibel klassegrense for god/moderat tilstand basert på bestandsnedgang.

Klassegrensa varierer mellom 25 og 40 % bestandsnedgang. I tabell 6-6 er det gitt retningslinjer for

tilstandsvurdering når bestandsnedgangen for fisk er mellom 25 og 40 %.

Tabell 6-5 Klassegrenser for økologisk tilstand ved bruk av prosentvis bestandsnedgang for

fiskebestander. Anbefalt ordbruk ved intervju er også angitt. Pålitelighet i datagrunnlaget og

usikkerhet i klassifiseringen må angis.

Artssamfunn Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig

Bestandsnedgang 0-10 % 10-25/40 % 25/40-60 % 60-90 % 90-100 %

Normalisert EQR

>0,8 0,8-0,6 0,6-0,4 0,4-0,2 <0,2

Ordbruk ved intervju "Som før" "Merkbar

tilbakegang"

"Betydelig

tilbakegang"

"Svært kraftig

tilbakegang"

"Helt eller nesten

utdødd"

Tabell 6-6 Retningslinjer for tilstandsvurdering ved bestandsnedgang mellom 25 og 40%.

Bestandsnedgang Tilstandsklasse for fisk

> 40 % bestandsnedgang Moderat tilstand eller dårligere

25–40 % bestandsnedgang og data med høy eller

middels pålitelighetsgrad

God tilstand når fiskebestanden er robust, har store naturlige

svingninger og blir vurdert å tåle endringen, ellers: Moderat tilstand

25-40 % bestandsnedgang, data med lav

pålitelighetsgrad

God tilstand dersom ingen påvirkninger er registrert med middels eller

større påvirkningsgrad og andre kvalitetselementer har god eller bedre

tilstand.

Trinn 3

Bestandsstruktur omfatter lengde- og aldersfordeling, samt eventuelle økologiske former (Tabell 6-7).

Dette er kriterier som krever god kunnskap både om artenes biologi og om fiskebestanden i den

aktuelle vannforekomsten. Fiskearter kan ha ulik alders- og lengdefordeling i naturlige bestander, og

det er stor variasjon både mellom arter og innen den enkelte art. Aurebestander har ofte en jevn

rekruttering, slik at antall fisk per aldersgruppe avtar med økende alder (på grunn av naturlig

dødelighet). Manglende eller fåtallige aldersgrupper i en aurebestand gir derfor grunn til å foreta en

nærmere vurdering for å kunne angi om dette skyldes naturlige eller menneskeskapte årsaker. I

høyfjellet kan klimaet være en naturlig årsak til at aurebestander opplever sviktende rekruttering i

78

enkelte år. For svært mange andre arter gjelder imidlertid at de ofte har variabel rekruttering også

under naturlige forhold, noe som gir mer eller mindre regelmessig sterke og svake årsklasser. Dette vil

vise seg i en prøvefiskefangst ved variabel årsklassestyrke.

Mange av laksefiskene har flere økologiske former eller ulike livshistorier innen samme lokalitet. Dette

er en viktig del av biomangfoldet hos norske ferskvannsfisk, og kunnskap om dette må anvendes

iTabell 6-7.

Tabell 6-7 Vurdering av bestandsstruktur innen de artene som er prioritert.

TRINN 3 SVAR KOMMENTAR Tilstandsklasse

A) Er lengdefordelingen i bestandene

naturlig eller bare et resultat av

beskatning?

Ja, som forventet Ingen klassereduksjon

Nei, ikke som forventet Identifiser årsaken(e): naturlige

eller menneskeskapte.

Menneskeskapt årsak gir

klassereduksjon

Klasse ned ett trinn

B) Er alderssammen-setningen i

bestandene naturlig eller bare et resultat

av beskatning?

Ja, alle livsstadier er til

stede i bestanden

Ingen klassereduksjon

Nei, det mangler alders-

gruppe(r)*

Identifiser årsaken(e): naturlige



klassereduksjon


C) Er de økologiske formene til stede? Ja, som kjent fra

tidligere

Ingen klassereduksjon

Nei, tidligere kjente

former er sterkt redusert

eller borte

Identifiser årsaken(e): naturlige



klassereduksjon


*Dersom enkelte lengde- eller aldersgrupper mangler i fangstene og man kan fastslå at dette skyldes menneskelige inngrep, bør

tilstandsklassen reduseres ett trinn (Svært god --> God, God --> Moderat).

6.3 Klassifisering basert på kvantitative tetthetsdata og

habitatspesifikke referansetilstander

I en del tilfeller er det ikke mulig å finne fram til opplysninger som gir grunnlag for å fastsette en

lokalitetsspesifikk referansetilstand. I slike tilfeller kan det klassifiseres på bakgrunn av en

habitatspesifikk referansetilstand. Nedenfor er det vist hvordan dette kan benyttes på data for aure

fanget ved prøvegarnfiske i innsjøer og for laks og aure fanget ved elektrofiske i mindre elver og

bekker. På grunn av stor naturlig variasjon mellom lokaliteter, vil slik klassifisering ha lav

pålitelighetsgrad.

6.3.1 Klassifisering basert på data for aure fra prøvegarnfiske i innsjøer

Det eksisterer mye opplysninger fra innsjøer der aure er eneste fiskeart. Aurebestander i norske

innsjøer har vært undersøkt ved hjelp av flere ulike garnserier i løpet av de siste 10-åra, spesielt

Jensen-serien og Nordiske oversiktsgarn. Jensen-serie utvidet med maskevidder fra 8 til 16 mm

(vanligvis kalt “utvidet Jensen-serie”) brukes også. Klassegrensene i Tabell 6-8 er satt på grunnlag av

erfaringene fra prøvefiske i et stort antall innsjøer.

Naturtilstanden hos aurebestander i form av rekruttering og bestandsstørrelse varierer i betydelig

grad. Mange innsjølevende aurebestander er naturlig tynne fordi gyte- og oppvekstarealet i rennende

vann (innløpselver og -bekker og utløp) er små i forhold til innsjøarealet. Dette må det tas hensyn til

79

ved klassifiseringen av aurebestander. Dette blir gjort ved å gruppere innsjøene på basis av

oppvekstratio (OR), som er forholdet mellom tilgjengelig gyte- og oppvekstareal i rennende vann målt i

m2 og innsjøens overflateareal målt i hektar. Systemet med oppvekstratio (OR) er basert på at all

rekruttering hos aure skjer i rennende vann. I enkelte lokaliteter kan det også forekomme

innsjøgytende aurebestander. Omfanget av innsjøgyting hos aure er dårlig kjent, og kan foreløpig ikke

kvantifiseres ytterligere.

De foreslåtte klassegrensene for data fra prøvefiske med Jensen-serien forutsetter at bestandene ikke

er rekrutteringsbegrenset. Det innebærer at oppvekstratioen er ≥ 50.

Fangstutbyttet på garnareal med maskevidder større enn 15 mm kan også benyttes for å

angi tilstandsklasse, uavhengig av garnserie (Ugedal m.fl. 2005). Dette vil da kun omfatte

fisk som er større enn rundt 15 cm. Under denne forutsetningen kan fangst pr. 100 m2

relevant garnflate pr. natt (CPUE) regnes ut fra formelen: CPUE =(A/G)* O; hvor A er antall

fisk 15 cm i fangsten, G er antall garnserier og O er omregningsfaktoren for den aktuelle

garnserien. Omregningsfaktoren beregnes ved 100 dividert med aktuelt garnareal. Dersom

denne prosedyren følges vil grenseverdier for økologisk tilstand tilsvare de som er gitt for

Jensen-serien iTabell 6-8. Se for øvrig Sandlund m.fl. (2013).

Tabell 6-8 Klassegrenser for økologisk tilstand for aure i forsurede innsjøer på basis av utbytte på

Nordiske oversiktsgarn i innsjøer med forskjellig oppvekstratio (OR). Oppvekstratio er forholdet

mellom gyte- og oppvekstareal på bekk målt i m2 og innsjøoverflateareal målt i hektar. For fangster

med Jensen-serien gjelder grenseverdiene for innsjøer som fra naturens side ikke er

rekrutteringsbegrenset. CPUE =antall fisk pr. 100 m2 garnflate pr. natt.

CPUE, antall fisk

Oppvekstratio (OR) Svært god God Moderat Dårlig Svært

dårlig

Nordisk oversiktsgarn ≥ 50 >20 20-15 15-10 <10 <5

Nordisk oversiktsgarn 25-50 >15 15-10 10-5 5-2 <2

Nordisk oversiktsgarn ≤ 25 >10 10-5 5-2 <2 0

Jensen-serie ≥ 50 >15 15-10 10-5 5-2 <2

6.3.2 Norsk endringsindeks for fisk (NEFI)

Klassifisering av økologisk tilstand på grunnlag av fisk som beskrevet i Tabell 6-8 krever minst tre års

data og en relativt sikker definisjon av referansetilstand. For å muliggjøre klassifisering når

referansetilstanden er beskrevet ved hjelp av intervjuer eller ren ekspertvurdering og der dagens

tilstand må fastsettes på grunnlag av få datapunkter, f. eks. i begynnelsen av et overvåkingsprogram,

er det behov for en metode som ikke er basert på kvantitative tall for endringer i bestandsstørrelse.

Bestandsstørrelse er en parameter som krever data med god pålitelighet, særlig for fiskesamfunn med

flere arter. Antallsmessige dominansforhold mellom artene, den relative tettheten, er en mer robust

parameter som gjør det mulig å definere en referanseverdi på grunnlag av lokal kunnskap om

fiskebestanden i tidligere tider. Dette kan også brukes dersom man f.eks. må sammenligne to runder

med prøvefiske i samme vannforekomst. Norsk endringsindeks for fisk (NEFI) er utviklet for å kunne

utnytte slike enkle fiskedata i klassifiseringsarbeidet (Tabell 6-11). Det er viktig å presisere at NEFI

bare bør brukes i innsjøer, og at man så snart datamengden blir større og påliteligheten i data blir

bedre bør ta i bruk tilnærminger som beskrevet i Tabell 6-5 ogTabell 6-8.

80

Som grunnlag for å beregne en referansetilstand for NEFI bruker vi tre dominansklasser som et relativt

mål på det innbyrdes styrkeforholdet mellom ulike fiskearter i en vannforekomst. Dette er klassene

"dominant" (D), "vanlig" (V) og "sjelden" (S) (Tabell 6-9). Den relative tettheten av artene, dvs

dominansforholdet mellom dem, kan leses ut av et prøvefiskemateriale. Vi bruker derfor et relativt mål

i stedet for absolutte verdier. På basis av intervjuundersøkelser kan også nedgang i fangster av de

vanlige artene registreres. Hvis en art beskrives som vanlig i tidligere år, men bare forekommer som

sjelden i dag, kan dette tolkes som en endring i dominansklasse fra “vanlig” til “sjelden”.

Tabell 6-9 Beskrivelse av dominansklasser for fiskearter i et prøvefiske.

Klasse Beskrivelse Andel av garnfangster ved

prøvefiske

Dominant (D) Tallmessig viktig i fiskesamfunnet >25 %

Vanlig (V) Vanlig i garnfangster 1-25 %

Sjelden (S) Fanges i lite antall og ikke hver gang det fiskes <1 %

I mange tilfelle vil enkelte av de sjeldne artene utgjøre langt mindre enn 1 % av fangsten. Ofte er dette

arter som bare av og til blir fanget eller observert, særlig i artsrike samfunn. Tenkte eksempler på

hvordan dominansforhold defineres er gitt i tekstboks 6.1.

Tekstboks 6.1 Dominansforhold i ulike prøvefiskefangster

Tre tenkte eksempler på definisjon av dominansklasse på grunnlag av prøvefiskedata (tallene er

fiktive). D = dominant, V = vanlig, S = sjelden.

Både garn og ulike sportsfiskeredskaper er svært selektive med hensyn til hvilke arter og

størrelsesgrupper av fisk som blir fanget. I eksemplene i tekstboks 6.1 vil f. eks. arter som stingsild,

ørekyt, lake og gjedde være underrepresentert i en garnfangst i forhold til deres virkelige forekomst i

lokaliteten. For de små artene kan det være aktuelt å utelukke dem fra beregningen fordi informasjon

om dem ofte er svært mangelfull. Forekomst av gjedde og lake vil derimot være godt kjent selv om

artene ikke opptrer så ofte i garnfangstene som man kunne vente. Kategoriplasseringen for en del

arter i visse fiskesamfunn må i mange tilfelle bygge på en ekspertvurdering.

Referansetilstanden (RT) reflekterer hvilke fiskearter som fantes i en vannforekomst og deres

innbyrdes dominansforhold før en eventuell miljøpåvirkning har påvirket lokaliteten. I formelen for

referansetilstanden vektes de tre kategoriene dominante (D), vanlige (V) og sjeldne (S) arter med

Art Antall % Dominans-klasse


1 Tre arter 3 Ni arter Røye 147 44 D Aure 12 5 V Aure 186 55 D Abbor 46 18 V Stingsild 3 0,9 S Lake 2 0,8 S 2 Fem arter Ørekyt 14 6 V Aure 56 29 D Mort 35 14 V Abbor 28 14 V Gjedde 2 0,8 S Sik 98 50 D Steinsmett 4 2 V Lake 1 0,5 S Sik 102 41 D Ørekyt 12 6 V Lagesild 34 14 V

81

verdiene WD = 1,0, WV = 0,75 og WS = 0,50. Referansetilstanden (RT) for en vannforekomst er

summen av disse verdiene for alle fiskearter, multiplisert med antall arter i hver kategori:

RT = ND x WD + NV x WV + NS x WS

der ND, NV og NS er antall dominante, vanlige og sjeldne arter.

Et fiskesamfunn med fem arter (eksempel 2 i tekstboks V1), med to dominante arter, to vanlige arter

og én sjelden art, får naturtilstanden: [2x1,0 + 2x0,75 + 1x0,50] = 4,00. (Flere eksempler i vedlegg 6.)

Dersom der er flere enn fem arter i et fiskesamfunn anbefaler vi at referansetilstanden beregnes på

grunnlag av bare fem arter. Man velger da de artene som er sensitive overfor den eller de aktuelle

påvirkningene (jf. tabell V1) og i tillegg de mest tallrike artene inntil man har fem arter. I eksempel 3 i

tekstboks 6.1 ville dette bli aure (sensitiv), sik (dominant), samt abbor, mort og lagesild (de mest

tallrike av de vanlige artene). Verdien av RT ville da bli [1x1,0 + 4x0,75] = 4,0.

Endringsgraden og beregning av endringsindeks for fisk

Dagens tilstand for fiskesamfunnet i en vannforekomst skal vurderes i forhold til referansetilstanden.

Den generelle ligningen for Norsk endringsindeks for fisk (NEFI) er:

NFI = (RT – EG)/RT

RT er referansetilstanden (ligning 9.1), og EG er endringsgraden som består av to ledd:

EG = At + Ar

der At er tapte arter og Ar er reduserte arter i forhold til dominansklasse (Tabell 6-9). Ved beregning av

NFI skal endringer i fiskesamfunnet først registreres dersom arter endrer status mellom kategoriene

dominant, vanlig og sjelden, slik klassene er definert i Tabell 6-9.

Fiskeindeksen NFI tar hensyn både til skadeomfanget i form av (i) fiskestatus, det vil si om en art er

tapt eller redusert, og (ii) en vekting av de ulike artene avhengig av dominanskategori. Tapte arter får

samme vekt i endringsgraden som de har i referansetilstanden, det vil si at hvis alle arter er tapt blir

NFI = 0. Arter betraktes som redusert dersom de skifter posisjon mellom kategoriene dominant, vanlig

og sjelden, og deres reduksjon vektes etter tallene i Tabell 6-10.

Vurderingene som ligger til grunn for vektingen av endringene er som følger:

Endring fra dominant til vanlig kan være resultat av naturlige svingninger, og bør ikke anses

som dramatisk. Bidraget fra en art som reduseres slik at den skifter kategori ett nivå fra

dominant til vanlig er derfor satt til WrDV = 0,40.

Endring fra dominant til sjelden er derimot mer alvorlig og det kan være grunn til å frykte at det

er del av en utvikling mot at artsbestanden går tapt. WrDS = 0,60.

Endring fra vanlig til sjelden kan også være alvorlig, men det er større sannsynlighet for at det

kan være uttrykk for en naturlig variasjon. En slik endring er likevel mer alvorlig enn fra

dominant til vanlig. WrVS = 0,50.

82

Tabell 6-10 Vekttall for de ulike dominanskategoriene ved beregning av endringsgrad (EG, jf. ligning

4). Ved prøvefiske defineres arter som dominante (D) dersom de utgjør mer enn 25 % av antall fisk i

fangsten, vanlig (V) er 1-25 %, og sjelden (S) er <1 % (se Tabell 6-9).

Dominans-

kategori

Vekting for tapte bestander i

Endringsgraden (EG)

Vekting for reduserte bestander i

Endringsgraden

Endring fra D til V eller

fra V til S

Endring fra D til S

Dominant art (D) 1,00 0,40 0,60

Vanlig art (V) 0,75 0,50

Sjelden art (S) 0,50

Den generelle ligningen for endringsgraden basert på tapte eller reduserte bestander er da:

EG = [ND x WD + NV x WV + NS x WS] + [NDV x WrDV + NVS x WrVS + NDS x WrDS]

der ND, NV og NS er antall dominante, vanlige og sjeldne arter som er tapt (jf. ligningen), og NDV er

antall arter som endrer status fra dominant til vanlig, NVS er antall arter som endrer status fra vanlig til

sjelden, NDS antall arter som endrer status fra dominant til sjelden, og NrD og NrV er antall henholdsvis

dominante og vanlige arter som har dokumentert nedgang over tid med minst 40 %. (Praktisk

eksempel på beregning av NEFI i vedlegg V6.3) Tabell 6-6 gir tilstandsklassen ut fra den beregnede

verdien for endringsgrad.

Tabell 6-11 Klassegrenser for økologisk tilstand i innsjøer basert på endringsindeks for fisk (NEFI) for

et fiskesamfunn. Prosedyren for beregning av verdien er beskrevet i vedlegg V6.3.

Økologisk tilstand Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig

Endringsgrad

(NEFI)

1,0-0,95 <0,95-0,80 <0,80-0,50 <0,50-0,25 <0,25

Mer utfyllende beskrivelse av NEFI finnes i Vedlegg V6.3 og Sandlund m.fl. 2013.

6.3.3 Pelagisk fiskeindeks

Med bakgrunn i ekkoloddata fra i alt 54 innsjøer (mellom 0,5 og >50 km2) i Sør- og Midt-Norge fra

lavland til fjell, er det utarbeidet en indeks som beskriver en sammenheng mellom eutrofiering og

fordelingen av fisk i innsjøer (tabell 6-12). Parallelt med ekkokjøringene må det gjennomføres fiske

med flytegarn og/eller trål for å fastslå hvilke arter som finnes og hvilke størrelsesgrupper av fisk som

tilsvarer den registrerte ekkostyrkefordelingen. Datainnsamlingen krever ekkoloddutstyr som muliggjør

analyse og integrering av ekkostyrke. Datagrunnlaget for indeksen er samlet ved hjelp av SIMRAD

EY-M og SIMRAD EY60/EK60 (se Sandlund m.fl. 2013).

Indeksen tar utgangspunkt i den totale fiskebiomassen i vannsøylen (BMTot) og fiskens

stratifiseringsgrad (fordeling) mellom epi- og hypolimnion (BMHypo/BMEpi). Beregningen av WS-FBI-

indeksen er beskrevet i vedlegg V6.2 og Sandlund m.fl. (2013).

83

Tabell 6-12 Klassegrenser for økologisk tilstand ved bruk av WS-FBI-indeksen og tilsvarende EQR-

verdier (utransformert og normalisert). Etter Sandlund m.fl. 2013.

Klasse Klassegrenser WS-FBI-verdi EQR* (utransf.) EQR (norm)

Svært god

SG/G 2,00 0,69 0,80

God

G/M 1,50 0,52 0,60

Moderat

M/D 1,25 0,43 0,40

Dårlig

D/SD 1,10 0,38 0,20

Svært dårlig

*EQR – Ecological Quality Ratio, forholdet mellom en økologisk parameters observerte verdi og

referanseverdi.

6.3.4 Laksefisk i mindre og lavereliggende elver og bekker

Langs kysten har Norge et stort antall bekker og små elver som ikke defineres som egne

vannforekomster etter Vanndirektivets definisjon (nedbørfelt mindre enn 10 km2, Direktoratsgruppa

Vanndirektivet 2011). Dette er imidlertid lokaliteter som kan være viktige lokalt. Den økologiske

tilstanden i de anadrome delene av slike vassdrag, som ofte er dominert av sjøaure, kan også være

helt avgjørende for sjøaurebestanden i fjordområdene. I innlandet er slike små elver og bekker

sidevassdrag til større elver, eller tilløp til innsjøer. De er dermed deler av større vassdrag. De krever

likevel spesiell oppmerksomhet fordi de ofte betyr mye for rekrutteringen til fiskebestanden i tilstøtende

større elv eller innsjø. Disse små vassdragene er sårbare overfor påvirkninger, både forurensing

(avrenning av næringssalter og organisk belastning), forsuring og ulike hydromorfologiske endringer. I

tillegg er slike små vassdrag både langs kysten og i innlandet i dag aktuelle i forbindelse med

omfattende satsing på småkraft-utbygging.

Ved datainnsamlingen bør en i tillegg til elektrofiske foreta en enkel kartlegging av habitatkvalitet for

ungfisk av laksefisk (laks, aure, røye). Dette baseres på nærvær av gytesubstrat og substrat med

skjulmuligheter etter følgende forenklede system:

“Velegnet habitat” (kvalitet 3): Både godt gytehabitat og godt skjul for ungfisk til stede på

avfisket område.

“Egnet habitat” (kvalitet 2): Moderate gytemuligheter og noe skjul til stede.

Naturlig “Mindre egnet habitat” (kvalitet 1): Verken godt gytehabitat eller godt skjul

forekommer på avfisket område.

“Uegnet habitat” (kvalitet 0) for ung laksefisk finnes også under naturforhold i norske elver, men det vil

i praksis svært sjelden bli gjennomført elfiske på slike områder i elver eller bekker som antas å være

lite påvirket av hydromorfologiske endringer. Også mindre egnet habitat vil vanligvis bli valgt bort som

elfiskestasjoner dersom bedre habitater er tilgjengelige. Inngrep i vassdraget vil derimot svært ofte

føre til at både mindre egnet og uegnet habitat blir vanlig.

For å forenkle denne tilnærmingen anvender vi tetthet av ungfisk (både årsyngel og eldre ungfisk) som

eneste parameter for å klassifisere til økologisk tilstand (Tabell 6-13). Det er likevel svært viktig å

registrere tettheten av begge grupper (både 0+ og ≥1+) slik at det i kombinasjon med

habitatklassifiseringen er grunnlag for å vurdere om rekrutteringen til bestanden er i orden. Dersom

84

en alders-/størrelsesgruppe (enten 0+ eller ≥1+) mangler helt må årsaken til dette vurderes nøye.

Dersom det skyldes menneskelige inngrep reduseres klassifiseringen med ett trinn (jf. tabell 6.4 i

Sandlund m.fl. 2013). Selv om det er tettheten av ung laksefisk som er parameteren her er det viktig å

registrere og tallfeste alle fiskearter som påtreffes under elfisket.

Tabell 6-13 Klassegrenser for økologisk tilstand i bekker og små elver i lavlandet med laksefisk.

Verdiene (antall ungfisk per 100 m2) etter “habitat ikke beskrevet” gjelder der habitatdata ikke er

registrert. Habitatklasse 1 er “lite egnet”, habitatklasse 2 er “egnet”, habitatklasse 3 er “velegnet”.

Nærvær av flere aldersgrupper (både 0+ og ≥1+ og voksenfisk) støtter en konklusjon om at bestanden

er i god eller svært god tilstand. Fravær av en årsklasse man forventer å finne medfører

nedklassifisering ett trinn dersom vurderingen ellers tilsier at dette skyldes menneskeskapte

påvirkninger. Der forventete tettheter er svært lave bør verdiene bare brukes til å skille mellom god og

moderat. Etter Sandlund m.fl. 2013.

Svært god God Mode-rat Dårlig Svært

dårlig

Anadrom, habitat ikke beskrevet >70 69-53 52-35 34-18 <18

Anadrom, habitatklasse 2 >49 49-37 36-25 25-12 <12

Anadrom, habitatklasse 3 >81 81-61 60-41 40-20 <20

Anadrom sympatrisk, habitat ikke beskrevet >19 18-15 14-10 9-5 <5

Anadrom sympatrisk, habitatklasse 2 ≥5 ≤4

Anadrom sympatrisk, habitatklasse 3 >25 24-19 18-13 12-6 <6

Stasjonær allopatrisk, habitat ikke beskrevet >58 58-44 43-29 28-15 <15

Stasjonær allopatrisk, habitatklasse 1 >34 34-26 25-17 16-9 <8



Stasjonær sympatrisk, habitat ikke beskrevet >10 10-8 8-6 5-3 <3

Stasjonær sympatrisk, habitatklasse 2 ≥2 <2

Stasjonær sympatrisk, habitatklasse 3 >14 14-11 10-7 6-4 <4

85

6.4 Hydromorfologiske støtteparametere for fisk

6.4.1 Regulerte elver

Flere undersøkelser tyder på at fisketettheten (antall eller biomasse per arealenhet vanndekt areal) på

minstevannføringsstrekninger ikke er særlig forskjellig fra tettheten som ble registrert før vassdraget

ble regulert, men at den totale bestanden er redusert fordi vanndekt areal er redusert. Det er imidlertid

viktig å huske at effekten i form av redusert vanndekt areal som følge av redusert vannføring varierer

mye med elvekanalens form.

I slike tilfelle er støtteparameteren minste vanndekte areal i en periode på minimum sju-dager om

vinteren trolig den mest relevante for fisk, men også tidspunkt for redusert vannføring om høsten er en

viktig faktor. Det kan også stilles spørsmål om kortere perioder, f. eks. ett døgn med

minimumsvannføring, vil være en bedre parameter. Som grunnlag for klassifiseringen skal endringen i

forhold til en referansetilstand brukes, og man må derfor kjenne referansetilstanden for både sju-

døgns minimum vanndekt areal om vinteren og forløpet i vannføring om høsten for å kunne bedømme

hvor mye dagens situasjon avviker fra dette (Tabell 6-14). Ved praktisk elfiske kan det derfor være

nyttig å bedømme vanndekt areal på elfiskestasjonene og gjøre et overslag over hvor stor

reduksjonen har vært i forhold til naturlig vannstand på den samme tiden på året (se Anå/Afør i Tabell

6-14). Selv om dette også blir et unøyaktig mål på reduksjon i vanndekt areal er fordelen med et slikt

overslag at det i et hvert fall vil gjelde for den konkrete lokaliteten der elfisket foregår.

Tabell 6-14 Tilstandsvurdering basert på støtteparameteren vannføring og vanndekt areal.

Vannføring: minimum 7-døgns middel i vannføring om vinteren og sommeren i regulerte elver (Qminreg)

i forhold til naturlig vannføring (Qminnat): Qminreg / Qminnat. Vanndekt areal viser til overslag som gjøres på

elfiskestasjoner (Afør er anslått areal ved naturlig vannføring, Anå er areal ved elfiskeanledningen).

Belastningsgrad Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig

Qminreg / Qminnat

Vinter

>0,80 0,80 - >0,60 0,60 - >0,40 0,40 - >0,25 ≤0,25

Qminreg / Qminnat

Sommer

>0,70 0,70 - >0,50 0,50 - >0,30 0,30 - >0,20 0

Anå/Afør >0,90 0,90 – 0,75 0,75 - 0,50 0,50 - 0,10 <0,10

6.4.2 Regulerte innsjøer

Klassegrenser for støtteparameteren reguleringshøyde i forhold til fisk er gitt i tabell 6-15

. Dette er basert på viktige næringsdyr i høyfjellsmagasiner (jf. Tabell 6-16), og antyder en grense

mellom "God" og "Moderat" tilstand på 5 m differanse mellom HRV og LRV. Dette er betinget av en

tradisjonell årstidsvariasjon, magasinfylling før klekking av skjoldkrepsegg, og at gytearealer i innsjøen

eller i tilløpsbekker ikke ødelegges eller sperres av. Et tentativt forslag basert på forholdet mellom

reguleringshøyde og siktedyp er også gitt i tabell 6-15.

86

Tabell 6-15 Indikative klassegrenser for påvirkningsfaktoren innsjøregulering for fisk som

kvalitetselement, dvs. reguleringshøyde (HRV minus LRV), og forholdet mellom reguleringshøyde

(RH) og siktedyp (SD).

Belastningsgrad Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig

RH = HRV – LRV <1 m 1-5 m 5-8 m 8-12m >12 m

RH / (2xSD) <0,2 0,2-0,4 0,4-0,6 0,6-0,8 >0,8

Tabell 6-16 Tålegrense for viktige næringsdyr for fisk i reguleringsmagasiner (Rognerud & Brabrand

2010).

Gruppe Tålegrense mht. reguleringshøyde

Marflo 6 m

Snegl 8 m

Vårfluelarver 10-12 m

Fjærmygg Tålegrense ikke påvist

Skjoldkreps Tålegrense ikke påvist, tidspunkt for fylling om

våren/forsommeren er avgjørende

Linsekreps Tålegrense ikke påvist

Bythotrephes Tålegrense ikke påvist

Daphnia sp. Tålegrense ikke påvist

Tabell 6-17 Noen sentrale begreper vedrørende fisk og vannforskriften.

Allopatrisk Som lever atskilt, f eks røye i en innsjø, aure i en annen

Sympatrisk Samlevende, f eks røye og aure sammen i samme innsjø

Oppdrettsratio (OR) For aure: forholdet mellom tilgjengelig areal for gyting og oppvekst i rennende vann (i m2) og innsjøens

areal (i hektar)

Referansetilstand Tilstanden for fiskebestanden i vannforekomsten i en situasjon der det har vært og ér liten menneskelig

påvirkning

Lokalitetsspesifikk

referansetilstand

Referansetilstand definert for den aktuelle vannforekomsten

Typespesifikk

referansetilstand

Felles referansetilstand definert alle vannforekomster av den aktuelle vanntypen

Oversiktsgarn Fiskegarn der flere paneler med ulike maskevidder montert sammen i ett garn, f. eks. Nordiske

oversiktsgarn

Økologiske former Flere former av én fiskeart som lever i samme innsjø, med forskjeller i f. eks. livshistorie, diett og

habitatbruk

87

7 Fysisk-kjemiske støtteparametere i innsjøer og elver

7.1 Forsuring

Referanse- og klassegrenser for pH og ANC (vannets syrenøytraliserende kapasitet) er justert for de fleste vanntyper i innsjøer og elver i forhold til det

foreløpige klassifiseringssystemet (Veileder 01:2009; Anon. 2009). Klassifiseringssystemet for labilt aluminium (LAl, UM-Al) er uforandret. Mer bakgrunnstekst

om datagrunnlag og analyser finnes i vedlegg V7.

7.1.1 pH i innsjøer og elver uten anadrom fisk

Typespesifikke referanse- og grenseverdier for innsjøer og elver uten laks er angitt i tabell 7-1. Alle grenseverdier gjelder årsmiddelverdi. For innsjøer er

årsmiddelverdi basert på fortrinnsvis fire prøver årlig (snøsmelting vår, sommer, høst og vinter), alternativt målinger foretatt under sirkulasjonsperioden på

høsten. For elver er dette basert på fortrinnsvis månedlige målinger gjennom hele året, minimum fire prøver årlig (snøsmelting vår, sommer, høst og vinter).

I en innsjø som har vært utsatt for forsuring over tid vil det sannsynligvis være nødvendig å sette strengere grenseverdier (spesielt viktig for G/M grensen) for

å sikre en biologisk gjenhenting. Under slike forhold vil det kunne være for høyt innhold av LAl selv om pH er bedre enn G/M grensen.

88

Tabell 7-1 Forsuring - Innsjøer og elver (med unntak av anadrome elvestrekninger; se egen klassifiseringstabell)

Høyde-

region

Innsjøtype

(nr)

Elvetype

(nr)

Undertype

(Excel-fil fra

RFW, 18.

Typebeskrivelse

pH i innsjøer/elver uten laks

Referanse-

verdi

Svært god God Moderat Dårlig Svært

dårlig

Alle 1a, 12, 20 1a, 12, 20 1 Sv. Kalkfattig (Ca<0,25 mg/L), sv. klar (TOC<2 mg/L) 5,9 6,1 - 5,7 5,7 - 5,4 5,4 - 4,9 4,9 - 4,7 < 4,7

Alle 1b, 12, 20 1b, 12, 20 4 Sv. Kalkfattig (Ca 0,25-0,5 mg/L), sv. klar (TOC<2 mg/L) 6,4 6,6 - 6,1 6,1 - 5,7 5,7 - 5,1 5,1 - 4,8 < 4,8

Alle 1c, 12, 20 1c, 12, 20 7 Sv. Kalkfattig (Ca 0,5-0,75 mg/L), sv. klar (TOC<2 mg/L) 6,6 6,7 - 6,3 6,3 - 5,9 5,9 - 5,3 5,3 - 4,9 < 4,9

Alle 1d, 12, 20 1d, 12, 20 10 Sv. Kalkfattig (Ca 0,75-1,0 mg/L), sv. klar (TOC<2 mg/L) 6,7 6,8 - 6,5 6,5 - 6,2 6,2 - 5,5 5,5 - 5,0 < 5,0

Alle 2, 13, 21 2, 13, 21 2 Sv. Kalkfattig (Ca<0,25 mg/L), klar (TOC2-5 mg/L) 5,1 5,3 - 5,0 5,0 - 4,8 4,8 - 4,6 4,6 - 4,5 < 4,5

Alle 2, 13, 21 2, 13, 21 5 Sv. Kalkfattig (Ca 0,25-0,5 mg/L), klar (TOC2-5 mg/L) 5,8 6,2 - 5,1 5,1 - 4,9 4,9 - 4,7 4,7 - 4,6 < 4,6



Alle 3, 14, 22 3, 14, 22 3 Sv. Kalkfattig (Ca<0,25 mg/L), humøs (TOC>5 mg/L) 4,8 5,0 - 4,7 4,7 - 4,6 4,6 - 4,5 4,5 - 4,4 < 4,4

Alle 3, 14, 22 3, 14, 22 6 Sv. Kalkfattig (Ca 0,25-0,5 mg/L), humøs (TOC>5 mg/L) 5,0 5,6 - 4,7 4,7 - 4,6 4,6 - 4,5 4,5 - 4,4 < 4,4



Alle 4, 15, 23 4, 15, 23 13 Kalkfattig, sv. klar (TOC<2) 7,0 7,3 - 6,7 6,7 - 6,1 6,1 - 5,7 5,7 - 5,1 < 5,1

Alle 5, 6, 16, 24 5, 16, 24 14 Kalkfattig, klar (TOC2-5) 7,0 7,3 - 6,6 6,6 - 5,9 5,9 - 5,2 5,2 - 4,9 < 4,9

Alle 7, 17, 25 6, 17, 25 15 Kalkfattig, humøs 6,8 7,2 - 6,2 6,2 - 4,9 4,9 - 4,6 4,6 - 4,5 < 4,5

89

Tabell 7-2 Forsuring - Innsjøer og elver (med unntak av anadrome elvestrekninger; se egen klassifiseringstabell)

7.1.2 Vannets syrenøytraliserende kapasitet ANC – anadrome elvestrekninger

Typespesifikke referanse- og grenseverdier for elver med laks og potensielle laksevassdrag er angitt i tabell 7-3. Alle grenseverdier gjelder årsmiddelverdi

basert på fortrinnsvis månedlige målinger gjennom hele året, minimum fire prøver årlig (snøsmelting vår, sommer, høst og vinter). I en elv som har vært utsatt

for forsuring over tid vil det sannsynligvis være nødvendig å sette strengere grenseverdier (spesielt viktig for G/M grensen) for å sikre en biologisk

gjenhenting. Under slike forhold vil det kunne være for høyt innhold av LAl selv om ANC er bedre enn G/M grensen. Klassegrensene er representative for laks

(ved at vannkvaliteten i elva påvirker sjøoverlevelse av smolt). For vassdrag som ikke har laks i dag og som ikke er vurdert som potensielle laksevassdrag

foreslås å bruke grenseverdier presentert i tabell 7-2.

Høyde-

region

Innsjøtype

(nr)

Elvetype

(nr)

Undertype

(Excel-fil

fra RFW,

18. feb

2013)

Typebeskrivelse

Referanse-

verdi

Svært god God Moderat Dårlig Svært

dårlig

Alle 1a, 12, 20 1a, 12, 20 1 Sv. Kalkfattig (Ca<0,25 mg/L), sv. klar (TOC<2 mg/L) 10 15 - 5 5 - 0 0 - -10 -10 - -20 < -20

Alle 1b, 12, 20 1b, 12, 20 4 Sv. Kalkfattig (Ca 0,25-0,5 mg/L), sv. klar (TOC<2 mg/L) 25 40 - 15 15 - 5 5 - -5 -5 - -15 < -15

Alle 1c, 12, 20 1c, 12, 20 7 Sv. Kalkfattig (Ca 0,5-0,75 mg/L), sv. klar (TOC<2 mg/L) 40 50 - 25 25 - 10 10 - 0 0 - -10 < -10

Alle 1d, 12, 20 1d, 12, 20 10 Sv. Kalkfattig (Ca 0,75-1,0 mg/L), sv. klar (TOC<2 mg/L) 55 70 - 40 40 - 20 20 - 5 5 - -5 < -5

Alle 2, 13, 21 2, 13, 21 2 Sv. Kalkfattig (Ca<0,25 mg/L), klar (TOC2-5 mg/L) 15 20 - 10 10 - 5 5 - -5 -5 - -10 < -15

Alle 2, 13, 21 2, 13, 21 5 Sv. Kalkfattig (Ca 0,25-0,5 mg/L), klar (TOC2-5 mg/L) 30 45 - 15 15 - 10 10 - 0 0 - -10 < -10

Alle 2, 13, 21 2, 13, 21 8 Sv. Kalkfattig (Ca 0,5-0,75 mg/L), klar (TOC2-5 mg/L) 45 60 - 30 30 - 15 15 - 5 5 - -5 < -5

Alle 2, 13, 21 2, 13, 21 11 Sv. Kalkfattig (Ca 0,75-1,0 mg/L), klar (TOC2-5 mg/L) 60 80 - 40 40 - 25 25 - 10 10 - 0 < 0

Alle 3, 14, 22 3, 14, 22 3 Sv. Kalkfattig (Ca<0,25 mg/L), humøs (TOC>5 mg/L) 20 25 - 15 15 - 10 10 - 0 0 - -10 < -10

Alle 3, 14, 22 3, 14, 22 6 Sv. Kalkfattig (Ca 0,25-0,5 mg/L), humøs (TOC>5 mg/L) 35 50 - 20 20 - 15 15 - 5 5 - -5 < -5

Alle 3, 14, 22 3, 14, 22 9 Sv. Kalkfattig (Ca 0,5-0,75 mg/L), humøs (TOC>5 mg/L) 50 70 - 30 30 - 20 20 - 10 10 - 0 < 0

Alle 3, 14, 22 3, 14, 22 12 Sv. Kalkfattig (Ca 0,75-1,0 mg/L), humøs (TOC>5 mg/L) 65 80 - 40 40 - 30 30 - 15 15 - 5 < 5

Alle 4, 15, 23 4, 15, 23 13 Kalkfattig, sv. klar (TOC<2) 90 200 - 60 60 - 20 20 - 10 10 - 0 < 0

Alle 5, 6, 16, 24 5, 16, 24 14 Kalkfattig, klar (TOC2-5) 125 220 - 70 70 - 30 30 - 15 15 - 5 < 5

Alle 7, 17, 25 6, 17, 25 15 Kalkfattig, humøs 125 220 - 70 70 - 30 30 - 15 15 - 5 < 5

ANC - Vannets syrenøytraliserende kapasitet i innsjøer/elver uten laks

(µekv/L)

90

Tabell 7-3 Forsuring - anadrome elvestrekninger

91

7.1.4 Aluminium på gjeller av laks

Referanse- og grenseverdier for henholdsvis lakseparr og laksesmolt er angitt i tabell 7-4. Alle grenseverdier er angitt som µg Al/g tv. Grenseverdiene er

basert på sannsynlighet for effekter på overlevelse i ferskvann (parr) og sjøtoleranse (smolt). Klassegrensene er representative for laks. Grenseverdiene er

ikke representative for turbide vanntyper, men kan ellers brukes for både vann med stabil aluminiumskjemi og for vann med ustabil aluminiumskjemi

(blandsoner etc.).

Tabell 7-4 Klassegrenser for Aluminium på gjeller av laks

Stadium Referanseverdi SG/G G/M M/D D/SD

Lakseparr <100 100 200 400 800

Laksesmolt <10 10 30 60 150

Klassegrensene er representative for laks. Grenseverdiene er ikke representative for turbide vanntyper, men kan ellers brukes for både vann med stabil aluminiumskjemi og for vann med ustabil aluminiumskjemi (blandsoner etc.).

92

Tabell 7-5 Klassegrenser for uorganisk aluminium (LAI, UM-Al) i innsjøer

Høyde-region

Vanntype Typebeskrivelse Referanseverdi SG/G G/M M/D D/SD

Lavland LN2 Kalkfattige, klare (TOC<2) <5 5 30 65 95

Kalkfattige, klare (TOC2-5) <5 5 30 65 95

Lavland LN3 Kalkfattige, humøse <5 5 30 65 95

Skog 10,16 Sv. kalkfattige, klare (TOC<2) <5 5 10 20 40

Sv. kalkfattige, klare (TOC2-5) <5 5 15 25 60

Skog 11 Sv. kalkfattige, humøse <5 5 20 30 60

Skog LN5 Kalkfattige, klare (TOC<2) <5 5 30 65 95


Skog LN6 Kalkfattige, humøse <5 5 30 65 95

Fjell 21 Sv. kalkfattige, klare (TOC<2) <5 5 10 20 40

Sv. kalkfattige, klare (TOC2-5) <5 5 15 25 60

Fjell LN7 Kalkfattige, klare (TOC<2) <5 5 30 65 95


Klassegrensene er representative for innsjølevende ørret. Grenseverdiene er ikke representative for

målinger i vann med ustabil aluminiumskjemi (blandsoner etc.). I slike tilfeller bør målinger av gjelle-Al

benyttes.

Tabell 7-6 Klassegrenser for uorganiskaluminium (LAI, UM.Al) i elver

Høyde-region

Vanntype Typebeskrivelse Referanse-verdi

SG/G G/M M/D D/SD

Lavland RN2 Kalkfattige, klare <5 5 10 15 20

Lavland RN3 Kalkfattige, humøse <5 5 10 15 20

Skog 8 Sv. kalkfattige, klare <5 5 10 15 20

Skog Ny Sv. kalkfattige, humøse

<5 5 10 15 20

Skog RN5 Kalkfattige, klare <5 5 10 15 20

Skog RN6 Kalkfattige, humøse <5 5 10 15 20

Fjell 15 Sv. kalkfattige, klare <5 5 10 20 40

Fjell RN7 Kalkfattige, klare <5 5 30 65 95

Klassegrensene for elver i lavland og skog er representative for laks (sjøoverlevelse av smolt). For fjellelver er klassegrensene representative for innlandsørret og bunnfauna. For klare elver i lavland og skog uten laks (gjelder vassdrag som ikke har laks i dag og som ikke er vurdert som potensielle laksevassdrag) foreslås å bruke tilsvarende grenseverdier som for fjellelver. Grenseverdiene er ikke representative for målinger i vann med ustabil aluminiumskjemi (blandsoner etc.). I slike tilfeller bør målinger av gjelle-Al benyttes.

93

7.2 Eutrofiering

7.2.1 Total fosfor (Tot P) for innsjøer og elver

Klassegrensene for totalt fosfor (TotP) for innsjøer (tabell 7-7) er justert for enkelte vanntyper ut fra nordiske planteplanktondata fra interkalibreringen fase 2

(som var ferdig i desember 2011 og godkjent i 2013). For de kalkfattige humøse vanntypene (L-N3a og L-N6a) er de gamle klassegrensene fra 2009 beholdt,

da de nye korrelasjonene som inkluderer artssammensetning og biovolum i tillegg til klorofyll ga betydelig høyere klassegrenser (tilnærmet dobling for L-N6a).

På grunn av usikkerhet om betydningen av problemalgen Gonyostomum semen i disse vanntypene har vi valgt å forkaste de nye korrelasjonene og har

beholdt de gamle klassegrensene fra 2009. For fjellsjøer (L-N7) er det ikke gjort noen endringer i forhold til veilederen fra 2009 fordi det mangler biologiske

data for slike innsjøer.

Tabell 7-7 Eutrofiering – Innsjøer

Høyde-region Innsjøtype

(nr)*

NGIG

type

Lavland og skog 1,2,4,5,18 L-N2a

Lavland 6 L-N2b

Lavland og skog 3,7,19 L-N3a

Lavland 8,10, L-N1

Lavland 9,11, L-N8a

Skog 12,13,15,16 L-N5a

Skog og fjell 14,17,22,25 L-N6a

Fjell 20,21,23,24 L-N7

* fet skrift er mest lik NGIG typen

94

Klassegrensene for totalt fosfor i elver (tabell 7-8) er justert i forhold til fosforgrensene for innsjøer for sammenlignbare vanntyper ut fra samme

beregningsmetode som er brukt i veilederen fra 2009. Disse grensene er sjekket mot dose-respons-kurver for interkalibrerte biologiske indekser for

begroingsalger (PIT) og bunndyr (ASPT), som gir G/M grenser for Tot-P mellom 15 og 22 µg/l. Dataene som er brukt i disse indeksene antas å være dominert

av kalkfattige, klare elver. Klassegrensene for de kalkfattige, klare elvene i tabell 7-8 stemmer derfor godt overens med G/M grensene basert på biologiske

kvalitetselementer. For kalkrike og humøse elver er klassegrensene noe høyere (G/M mellom 24 og 29 µg/l), noe som er rimelig da TotP øker med økende

kalkinnhold og humusinnhold. Dette kan vi imidlertid ennå ikke verifisere med biologiske data.

Tabell 7-8 Eutrofiering - Elver

7.2.2 Total nitrogen (Tot N) i innsjøer og elver

Total nitrogen (TotN, Tabell 7-9) er beregnet ut fra ny korrelasjon med total fosfor (TotP) i norske innsjøer, som er brukt i interkalibreringen av planteplankton, etter

ligningen (r2 = 0,57). Vi antar at det er liten retensjon av nitrogen i innsjøer, derfor gjelder verdiene i tabell 7-9 også for elver (på

samme måte som i første versjon av veilederen).

Høyde-region Elvetype

(nr)*

NGIG

type

Lavland og skog 1,2,4,5,18 R-N2a

Lavland og skog 3,6,19 R-N3a

Lavland 7,9, R-N1

Lavland 8,10,

Skog 12,13,15,16 R-N5a

Skog og fjell 14,17,22,25 R-N6a

Fjell 20,21,23,24 R-N7


95

Tabell 7-9 Eutrofiering - Innsjøer og elver

7.2.3 Siktedyp for innsjøer

Siktedypsgrensene i tabell 7-10 er humuskorrigert ved hjelp av følgende formel, som er spesialtilpasset norske data (Phillips, G. 2013):

( ( ) ( )) [( ) ( )], der A = farge (mg Pt/l) og chla = klorofyll a i µg/l. Tallverdiene 95 og 20 viser til at det i

vannoverflaten er 95 % av det innfallende lyset som trenger ned i vannet (5 % forsvinner ved refleksjon), mens det ved siktedypet er ca. 20 % av innfallende

lys igjen.

For klarvannstypene L-N1, L-N2a, L-N2b, L-N5 og L-N7, som alle har humusinnhold < 30 mg Pt/l er fire undertyper definert med farge på hhv. 5, 10,

20 og 30 mg Pt/L

For de humøse vanntypene L-N3a, L-N6a og L-N8a, som alle har humusinnhold fra 30-90 mg Pt/l er tre undertyper definert med farge på hhv. 40, 60

og 80 mg Pt/l.

I prinsippet kan klassegrensene for siktedyp beregnes for en hvilken som helst innsjø ut fra dens humusinnhold og konsentrasjon av klorofyll a ved hjelp av formelen.


(nr)*

NGIG

type

Lavland og skog 1,2,4,5,18 L-N2a

Lavland 6 L-N2b

Lavland og skog 3,7,19 L-N3a

Lavland 8,10, L-N1

Lavland 9,11, L-N8a

Skog 12,13,15,16 L-N5a

Skog og fjell 14,17,22,25 L-N6a

Fjell 20,21,23,24 L-N7


96

Tabell 7-100 Eutrofiering - Innsjøer


(nr)

Elvetype

(nr)

Typebeskrivelse, som i kap. 3, tabell for innsjøtyperSiktedyp, m

Tilleggsinformasjon om humusinnhold

Referanse-

verdi

Svært

god

God Moderat Dårlig Svært

dårlig

Lavland og skog 1,2,4,5,18 L-N2a Farge 5 mg Pt/l (TOC 1 mg/l) 11,4 >8,8 8,8 - 7,2 7,2 - 4,4 4,4 - 2,4 <2,4




Lavland 6 L-N2b Farge 5 mg Pt/l (TOC 1 mg/l) 12,6 >11,4 11,4 - 8,8 8,8 - 6,6 6,6 - 3,9 <3,9




Lavland og skog 3,7,19 L-N3a Farge 40 mg Pt/l (TOC 7 mg/l) 4,0 >3,5 3,5 - 3,0 3,0 - 2,4 2,4 - 1,6 <1,6



Lavland 8,10, L-N1 Farge 5 mg Pt/l (TOC 1 mg/l) 10,0 >7,2 7,2 - 5,6 5,6 - 3,4 3,4 - 1,9 <1,9




Lavland 9,11, L-N8a Farge 40 mg Pt/l (TOC 7 mg/l) 3,8 >3,3 3,3 - 2,8 2,8 - 2,1 2,1 - 1,4 <1,4



Skog 12,13,15,16 L-N5a Farge 5 mg Pt/l (TOC 1 mg/l) 12,6 >11,4 11,4 - 8,8 8,8 - 6,6 6,6 - 3,9 <3,9




Skog og fjell 14,17,22,25 L-N6a Farge 40 mg Pt/l (TOC 7 mg/l) 4,1 >3,7 3,7 - 3,4 3,4 - 2,7 2,7 - 1,9 <1,9



Fjell 20,21,23,24 L-N7 Farge 5 mg Pt/l (TOC 1 mg/l) 13,8 >12,3 12,3 - 10,6 10,6 - 7,2 7,2 - 4,6 <4,6




97

Foto: Are Pedersen

8 Økologisk tilstand i kystvann

8.1 Innledning Systemet for klassifisering av økologisk tilstand i kystvann har hatt hovedfokus på å få på plass

klassegrenser for de biologiske kvalitetselementene (KE). Det har blitt tatt utgangspunkt i de

parametere og grenser som er interkalibrert med andre land. De oppdaterte elementene i denne

revisjonen omfatter nye indekser og klassegrenser for i hovedsak bløtbunnsfauna og fast-sittende

alger, men det foreligger også nye klassegrenser for

parameteren klorofyll a innen kvalitetselementet

planteplankton.

Dette kapitlet omfatter utdypende informasjon om hvert

kvalitetselement som inngår i det nye reviderte

klassifiseringssystemet for kystvann for påvirkningstypen

eutrofiering. For kvalitetselementet bløtbunnsfauna,

gjelder klassifiseringssystemet også for andre

påvirkningstyper. Delkapitlene omfatter indikatorer og

parametere, metodikk for innsamling og analyse, krav til

data og beregningsmetode, referansetilstand og

klassegrenser for hvert kvalitetselement. Det er også gitt

eksempel på bruk av klassifiseringsmetodikken.

Oversikt over alle kvalitetselementene og

indikatorene/parameterne er angitt i kapittel 0 og Tabell

8-1, samt i oversiktstabellene med klassifiseringsskjema

for kystvann.

8.2 Kvalitetselementer og parametere

- en oversikt Klassifiseringssystemet har fokus på de biologiske kvalitetselementene (Tabell 8-1) og den inkluderer

både klassegrenser som er godkjent gjennom interkalibreringsprosessen, og klassegrenser som er

utviklet nasjonalt.

Innen EU har det gjennom flere år foregått en interkalibrering for å sammenligne de ulike lands

klassegrenser og for å sikre like klassegrenser for like belastninger.

Fra norsk side har interkalibreringen hittil omfattet følgende kvalitetselement i kystvannforekomster:

Fast-sittende alger (tang og tare): Algenes nedre voksegrense (MSMDI) for tre vanntyper

på kysten av Skagerrak og artssammensetning i fjæresonen (RSLA) for tre vanntyper fra

Nord-Vestlandet til Polarsirkelen.

Bløtbunnfauna: Norwegian Quality Index (NQI1) for alle vanntyper unntatt sterkt

ferskvannspåvirkete vannforekomster.

Planteplankton: Klorofyll a for utvalgte vanntyper, med unntak av sterkt ferskvannspåvirket

vannforekomster.

Ettersom datagrunnlaget forbedres vil det være mulig å videreføre interkalibreringsarbeidet for de

kvalitetselementene og vanntypene som ennå ikke omfattes av dette klassifiseringssystemet.

98

I klassifiseringen benyttes størrelsen EQR som er lik forholdstallet mellom nåværende tilstand og

referansetilstanden. Denne verdien ligger i intervallet 0-1 og de fem klassegrensene refererer seg til

ulike EQR-verdier. Ennå er ikke EQR-verdier utarbeidet for alle kvalitetselement og parametere (se

kap 3.5.5 for utfyllende informasjon om EQR).

For hydromorfologiske kvalitetselementer inneholder klassifiseringssystemet et forslag på

klassifisering av morfologiske endringer.

For fysisk-kjemiske kvalitetselementer foreslås det foreløpig å benytte en revidert utgave av SFTs

veileder 97:03 for parameterne nevnt under ”Fysisk-Kjemisk kvalitetselement” i Tabell 8-1. For

miljøgifter se kapittel 10.

Tabell 8-1 Sammenfatning av kvalitetselementer og parametere i klassifiseringssystemet for kystvann.

Fete bokstaver angir indekser og støtteparametere som skal benyttes for økologisk klassifisering i hht.

Vannforskriften.

Biologiske kvalitetselementer Fysisk-kjemisk kvalitetselementer Støtteparametre i

sedimenter

Hydromorfologiske

kvalitetselementer

Plante-

plankton

Makroalger Ålegress Bløtbunns-

fauna

Fysiske Nærings-

salter

Oksygen Organisk

innhold

Korn-

fordeling

Morfologiske endringer

Para-

meter

Klorofyll a Nedre

voksegrense

(MSMDI)

Fjære

samfunn

(RSLA, RSL)

Nedre

vokse-

grense

Artsmangfold

Ømfintlighet

Sammensatte

indekser og

abundans: H´,

ES100, SN, ISI,

AMBI, NSI,

NQI1, DI.

Siktedyp

Temperatur

Salinitet

Nitrat +

Nitritt,

Fosfat,

Total

fosfor

Total

nitrogen,

Ammoniu

m

Silikat.

Oksygen TOC,

Glødetap

Sediment

-fraksjon

<63µm

% påvirkning av substrat

Dyp

Struktur og substrat av

kystsone

Struktur av tidevanns-

sone

Strøm og eksponering

8.3 Planteplankton – Eutrofiering Planteplankton responderer hurtig på endringer i vekstforholdene. Økte næringssalttilførsler

(eutrofiering) kan føre til en økning av algebiomassen. For å vurdere effekter av eutrofi på

planteplankton inneholder klassifiseringssystemet foreløpig en parameter for biomasse - klorofyll-a.

Metoden baserer seg på kjemiske analyser. Sammenlignet med andre biologiske kvalitetselementer,

er det behov for høyere frekvens i prøvetakningen for å fange opp variasjon.

Tabell 8-2 Oversikt over regioner og vanntyper (1-5) der det er aktuelt å bruke indeksen klorofyll a.

- betyr at det ikke finnes indekser og klassegrenser utviklet for disse vanntypene. n.a. betyr at

vanntypen ikke finnes. Se Figur 3-2 for oversikt over regioner og vanntyper

Region Vanntyper:

B Barents--havet

G Norske-havet Nord

H Norske-havet Sør

M Nord-sjøen Nord

N Nord-sjøen Sør

S Skagerrak

Åpen eksponert kyst 1 Chl a Chl a Chl a Chl a Chl a Chl a Moderat eksponert kyst/fjord 2 Chl a Chl a Chl a Chl a Chl a Chl a Beskyttet kyst/fjord 3 Chl a Chl a Chl a Chl a Chl a Chl a Ferskvannspåvirket fjord 4 Chl a Chl a Chl a Chl a Chl a n.a. Sterkt ferskvannspåvirket fjord 5 - - - - - -

99

8.3.1 Innledning

Planteplankton er små, frittsvevende, encellede planter (alger) og er første ledd i marine

næringskjeder. Flere faktorer påvirker veksten hos, og biomassen av planteplankton. De viktigste

faktorene er næringssalter, lys, grad av vertikal omrøring og predasjon i vannsøylen. Planteplanktonet

kan vokse i den delen av vannsøylen hvor det er tilstrekkelig med lys, men høyest konsentrasjon av

planteplankton (algebiomasse) forekommer vanligvis i de øvre 15 m. Planteplanktonets veksthastighet

påvirkes i stor grad av miljøforholdene, forhold som stadig endres på grunn av meteorologiske,

fysiske, kjemiske og biologiske prosesser. Disse endringene kan føre til betydelig variasjon i vekst,

biomasse og artssammensetning innenfor relativt korte tidsrom og geografiske områder. Hvert år

finner det sted en kraftig våroppblomstring som utnytter næringssaltene som er naturlig tilført den øvre

delen av vannsøylen i løpet av vinteren. Gjennom resten av algenes vekstsesong kan det forekomme

flere blomstringer av varierende intensitet. Planteplankton gjennomgår relativt faste sykluser og

suksesjoner gjennom åre, samtidig kan forskjeller mellom år variere.

Planteplankton responderer hurtig på endringer i vekstforholdene, og økte næringssalttilførsler

(eutrofiering) kan føre til en økning av algebiomassen. Kraftig eutrofiering kan resultere i at enkelte

arter danner masseblomstringer utenom de naturlige blomstringsperiodene og at artsmangfoldet

reduseres.

8.3.2 Parametere som inngår i klassifiseringssystemet

I denne versjonen av klassifiseringssystemet er kun følgende

parameter for kvalitetselementet planteplankton benyttet:

Klorofyll a-konsentrasjon.

Klorofyll a er et indirekte mål for algebiomasse, og algenes

innhold av klorofyll a varierer i takt med miljøforholdene de lever

under (f.eks. endringer i lysintensitet og næringsforhold).

Det arbeides imidlertid med å gjøre andre planteplankton-

parametere operasjonelle for klassifiseringsformål, som:

Mengde av planteplankton uttrykt som cellekarbon

per liter.

Frekvens og intensitet av algeblomstringer.

Funksjonelle grupper (prosentvis fordeling mellom kiselalger, dinoflagellater og andre

alger)

En praktisering av vanndirektivet krever blant annet inkludering av parametere for artssammensetning,

og frekvens og intensitet av algeoppblomstringer. I det endelige klassifikasjonssystemet er derfor

målet å utarbeide en indeks som også inkluderer endringer i planteplanktonets artssammensetning,

endringer i forholdet mellom de ulike algeklassene og frekvens og forekomst av algeoppblomstringer.

Etter hvert som nye planteplanktonparametere og -indekser utvikles, kan de bli en del av

klassifiseringssystemet.

8.3.3 Feltmetodikk og analysemetoder

Innsamling av prøver for analyse av klorofyll a skal gjennomføres i hele vekstsesongen for

planteplankton. I Sør-Norge (til Stadt) anbefales det at innsamlingen starter i februar og avsluttes ved

utgangen av oktober, mens det i områdene nord for Stadt anbefales det at innsamlingsperioden

strekker seg fra mars til og med september. De to første månedene skal innsamlingen foretas hver 14.

Foto: Are Pedersen

100

dag og med månedlig prøvetaking resten av vekstsesongen. Prøveinnsamling hver 14. dag gjennom

hele vekstsesongen øker sikkerheten i datagrunnlaget som klassifiseringen skal bygge på (jfr. Vedlegg

X1). Innsamlingsperioden bør strekke seg over 6 år (minimum 3 år) for at naturlig variasjon skal

fanges opp i datamaterialet. Prøvene skal være representative for den øvre delen av vannsøylen, og

prøvene skal tas på 5 m dyp.

Klorofyll a-mengden i sjøvann finner man ved å filtrere en målt mengde vann gjennom et filter som

fryses ned inntil analyse kan utføres på laboratorium. Klorofyllet i algene på filteret ekstraheres ved

bruk av en gitt mengde ekstraksjonsmiddel (aceton, metanol, etanol) som tilsettes filteret. Absorbans

måles i ekstraktet i spektrofotometer i henhold til standardiserte metoder (NS4766, NS4767,

ISO10260:1992) eller i fluorometer som er kalibrert mot spektrofotometer, og mengden klorofyll a per

liter beregnes. Ved rapportering av data angis hvilken analysemetode og apparatur som er benyttet.

8.3.4 Krav til data og beregningsmetode for klassifisering

Det anbefales å bruke datasett fra 6, minimum 3 år, til klassifiseringen. Klassifiseringen ved bruk av

klorofyll a skal gjøres etter beregning av 90-persentil for klorofyll a fra hele innsamlingsperioden.

For andre planteplanktonparameterne vil klassifiseringskriterier bli laget etter hvert som mer data,

kunnskap og erfaring foreligger, men fordi det forekommer naturlige variasjoner i både

sammensetning og biomasse av planteplankton, vil anbefalingene for innsamlingsfrekvens være de

samme som for klorofyll a.

8.3.5 Referansetilstand og klassegrenser

Tallverdier for klorofyll a for referansetilstand og klassegrenser i de ulike økoregionene og vanntypene

er angitt i Tabell 8-3. Det må presiseres at datagrunnlaget for fastsettelse av klassegrensene for

klorofyll a har vært mangelfulle, spesielt for økoregionene Nordsjøen, Norskehavet og Barentshavet.

Når et mer omfattende datagrunnlag foreligger fra de ulike økoregioner og vanntyper, må det

påregnes at klassegrensene i det endelige klassifiseringssystemet vil kunne justeres noe i forhold til

dagens foreslåtte klassegrenser.

Tabell 8-3 Referanseverdier og klassegrenser for klorofyll a (µg/L) i de ulike økoregioner og

vanntyper. *) Vanntypen sterkt ferskvannspåvirket inngår ikke i klassifiseringssystemet for

planteplankton. **) Klassegrenser mangler pga. manglende data.

Region

Region

fork.

Vanntype

nr. VanntypeSalinitet

Referanse-

tilstand

Svært

god

God Moderat Dårlig Meget

Dårlig

Skagerrak 1 Eksponert >25 2,3 <3,5 3,5-<7 7-<11 11-<20 >20

2 Moderat eksponert >25 2,0 <3 3-<6 6-<9 9-<18 >18

3 Beskyttet >25 2,0 <3 3-<6 6-<9 9-<18 >18

5* Sterkt ferskvannspåvirket 5-25 - - - - - -

Nordsjøen-Sør N 1 Eksponert ≥30 2,0 <3 3-<6 6-<8 8-<14 >14

Nordsjøen-Nord M 2 Moderat eksponert ≥30 1,7 <2,5 2,5-<5 5-<8 8-<16 >16

Norskehavet-Sør H 3 Beskyttet ≥30 1,7 <2,5 2,5-<5 5-<8 8-<16 >16

Norskehavet-Nord G 4 Ferskvannspåvirket 18-<30 2,0 <2,6 2,6-<4 4-<6 6-<12 >12

5* Sterkt ferskvannspåvirket 5 - 18 - - - - - -

Barentshavet B 1 Eksponert ≥30 1,9 <2,8 2,8-<5,5 5,5-<8 8-<12 >12

2** Moderat eksponert ≥30 - - - - - -

3 Beskyttet ≥30 1,0 <1,5 1,5-<3 3-<6 6-<10 >10

4 Ferskvannspåvirket 18-<30 0,9 <1,2 1,2-<2 2-<3 3-<6 >6

5* Sterkt ferskvannspåvirket 5 - 18 - - - - - -

S

101

Foto: Are Pedersen

8.4 Fastsittende alger (Makroalger) - Eutrofi For fastsittende alger inneholder systemet indekser for

påvirkningstypene eutrofiering og organisk belastning (begge

indekser gjelder for begge påvirkningstyper).

Klassifiseringssystem basert på fastsittende alger dekker

foreløpig kun tre vanntyper i økoregion Skagerrak og alle fem

vanntypene i økoregionene Nordsjøen nord og Norskehavet

sør.

For vanntypene i økoregion Skagerrak benyttes en indeks

basert på nedre voksegrense for utvalgte arter (MSMDI). For

vanntypene i økoregion Nordsjøen sør og Norskehavet nord,

baseres klassifiseringen på en multimetrisk fjæresamfunnindeks

(RSLA/RSL). Disse indeksene er utviklet i prosessen med

interkalibrering og antatt å gjenspeile endringer i artssammensetning og sonering som følge av endret

næringstilgang.

Tabell 8-4 Oversikt over regioner og vanntyper (1-5) der det er aktuelt å bruke indekser for

fastsittende alger. – betyr at det ikke finnes indekser og klassegrenser utviklet for disse vanntypene.

n.a. betyr at vanntypen ikke finnes. Se Figur 3-2 for oversikt over regioner og vanntyper.

Ved å klikke på indeksene i ønsket region overføres leseren til beskrivelsen av ønsket indeks og

beregninger av denne i Vedlegg V8.2.

8.4.1 Innledning

Fastsittende alger er alle større synlige alger som sitter festet enten til fjell, andre alger eller dyr langs

vår kyst. De har ikke mulighet for å flytte til andre steder dersom forholdene skulle bli dårligere og er

derfor gode indikatorer på en eventuell forverring av forholdene de lever under. Fastsittende alger

vokser på steder hvor de er mest konkurransedyktige, og de finnes derfor i forskjellige soner nedover i

fjæra og ned til nederste voksedyp. Artssammensetning og sonering varierer med forhold som lys,

temperatur, saltholdighet, eksponering, strøm og næringstilgang. Endrer næringstilgangen seg, vil

både artssammensetningen og soneringen endre seg. Det er dette som ligger til grunn for indeksene.

8.4.2 Metoder som inngår i klassifiseringssystemet

For Norge er det foreløpig utviklet to typer indekser for fastsittende alger (Tabell 8-4):

1. Nedre voksegrense for et visst antall lett gjenkjennelige opprette alger (Nedre voksegrense-

MSMDI)

Reduksjon i lysgjennomtrengelighet og dermed nedre voksegrense for alger, har en klar sammenheng

med graden av overgjødsling. Basert på historiske data, innsamlet informasjon fra forurensete

områder og ekspertvurderinger, er det satt grenseverdier for vannkvalitet basert på nedre voksgrenser

for 9 utvalgte alger for 3 vanntyper.

Region Vanntyper:

B Barents--havet

G Norske-havet Nord

H Norske-havet Sør

M Nord-sjøen Nord

N Nord-sjøen Sør

S Skagerrak

Åpen eksponert kyst 1 - - RSLA 1-2 RSLA 1-2 - MSMDI 1

Moderat eksponert kyst/fjord 2 - - RSLA 1-2 RSLA 1-2 - MSMDI 2

Beskyttet kyst/fjord 3 - - RSLA 3 RSLA 3 - MSMDI 3

Ferskvannspåvirket fjord 4 - - RSL 4 RSL 4 - n.a. Sterkt ferskvannspåvirket fjord 5 - - RSL 5 RSL 5 - -

102

MSMDI benyttes bare i Skagerrak i vanntypene 1, 2 og 3 med spesifikke klassegrenser for hver

vanntype. Det er ennå ikke utviklet klassegrenser for vanntypen «sterkt ferskvannspåvirket fjord» i

Skagerrak. Indeksene for vanntypene 1, 2 og 3 betegnes henholdsvis som MSMDI 1, MSMDI 2 og

MSMDI 3.

2. Multimetrisk indeks som baserer seg på artssammensetningen i fjæresonen (Fjæresamfunn-

RSLA/RSL)

Indeksen RSLA og RSL baseres på en multimetrisk indeks som inneholder informasjon om antall arter

som forekommer i fjæra, forhold mellom grupper og typer av arter, i tillegg til justering for en

verdisetting av de fysiske forhold i fjæra.

Det er utviklet forskjellige klassegrenser for indeksene alt etter hvilken vanntype en undersøker. For

RSLA er det utarbeidet klassegrenser og artslister for bruk i vanntypene 1, 2 og 3. For vanntypene 1

og 2 gjelder de samme klassegrensene og artslistene, og RSLA1-2 skal benyttes i disse vanntypene. I

våre fjorder benyttes andre artslister og klassegrenser for indeksen og den betegnes RSLA 3. Her

inngår også abundans, som defineres som prosent dekningsgrad eller forekomst etter en

semikvantitativ skala.

I ferskvannspåvirkete fjorder gjelder foreløpig en eldre indeks RSL med noen andre klassegrenser og

artslister i henholdsvis vanntypene; ferskvannspåvirket fjord (RSL 4) og sterkt ferskvannspåvirket fjord

(RSL 5). Abundans inngår ikke i denne indeksen.

8.4.3 Generelt om metodikken, krav til data og beregningsmetode for indeksene

Prøvetidspunkt og minimum antall stasjoner

Innsamlingene av data foretas helst i perioden juli til og med september.

Det anbefales å undersøke minimum 2 lokaliteter/stasjoner i hver vannforekomst (VF). For å øke

sikkerheten i statusberegningene basert på fastsittende makroalger, bør en velge stasjoner med mest

mulig like fysiske forhold, dvs. hellning på transekt ned i dypet og fjæra, substrat, fjærepytter,

himmelretning, strømforhold, utsatthet for isskuring/sandskuring, eksponering og sedimentering. Ved å

foreta en slik utvelgelse basert på like fysiske karakteristika vil en redusere variasjon og bli mer sikker

på at de statusverdiene som beregnes for vannforekomsten er riktige.

Metode 1 – Nedre voksegrense - MSMDI.

Innsamling av data foretas ved hjelp av dykking med trykkluft. Dykkeren som foretar registreringen,

skal være faglig kvalifisert til å foreta registrering av alger og som minimum kunne bestemme nedre

voksegrense for de artene som inngår i indeksen. Nederste voksedyp for en art er det dyp hvor en art

forekommer som spredt, eller med en dekningsgrad større enn ca. 5 %. De individene som vurderes,

skal være utvokste individer istand til å reprodusere. Det kreves ikke noen bestemt bredde eller

retning på transektet, men for å kunne følge samme lokalitet ved trendovervåking, bør man undersøke

samme transekt i oppfølgende overvåking. Nedre voksegrense registreres på skjema av dykker eller

av assistent på land når kommunikasjon benyttes.

Nedre voksegrense for hver art på lokaliteten benyttes til å beregne tilstandsklassen for hver enkelt

art. Tilstanden/status for lokaliteten beregnes som middelverdi av tilstandsklassene for alle artene.

EQR-verdien beregnes deretter i forhold til referanseverdien som er 5 (Meget god). Grunnlag for

utregning ligger i vedlegg V8.2.

103

Metode 2. – Multimetrisk indeks – RSLA og RSL.

Beregning av indeksen er basert på en redusert artsliste som er valgt ut basert på artenes naturlige

forekomst i denne vanntypen. Arter som mangler i artslisten og som kan forekomme vanlig i området

kan ha en begrenset nord-syd utbredelse. Slike arter er derfor utelatt av listen. Det er viktig at alle

arter som finnes på en stasjon blir registrert. Den beste måten å sikre at en registrerer alle arter på, er

å foreta innsamling ved svømmedykking i fjæra. Det er mye lettere å se arter og i tillegg skille til dels

morfologisk like arter under vann gjennom maske enn ved å observere ovenfra. Registrering bør tas

nær høyvannstid dvs. på økende flo og i slutten av en tidevannsfase. En bør bruke ca. 30minutter på

hver enkelt stasjon.

Skulle det være vanskelig å registrere ved svømmedykking, kan en registrere ved lavvann, men da må

en forlenge tiden en bruker (minimum 1 time pr stasjon) og sannsynligvis ta adskillig flere prøver av

vanskelig identifiserbare arter. Det kan også i slike tilfeller være vanskeligere å bestemme

forekomsten av arter ettersom det er vanskelig å identifisere like arter i felt. En bør være oppmerksom

på at ved mangelfull registrering av antall og forekomst av arter, vil økologisk status for stasjonene

kunne feilklassifiseres og ende opp i dårligere statusklasser enn hva som er tilfelle.

En fjærelokalitet med ca. 10 m strandlinje kartlegges. Stasjonens vertikale utstrekning går fra

supralittoralen (helt øverst i fjæresonen) til øvre del av sublittoralen (laveste lavvann, se Norsk

Standard NS-EN ISO 19493). Stasjonens fysiske forhold registreres på et skjema for verdisetting av

fjæra som da får en poengverdi.

Forekomst av arter registreres og føres inn i eget skjema i henhold til vanntypen. Det foreligger

forskjellige artsskjema for hver vanntype, med de artene som vanligvis forventes å bli funnet der.

Basert på poengverdien for fjæra kan en normaliseringsfaktor for artsantallet leses ut fra en tabell.

Før EQR-verdi kan beregnes, normaliseres artsrikheten mot fjæras fysiske egenskaper ved hjelp av

normaliseringsfaktoren. Da får man et normalisert artsantall som deretter inngår i beregningen av

EQR-verdi for parameteren justert artsantall.

EQR-verdier beregnes for alle parameterne som alle inngår i indeksen. Parameterne er: Justert

artsantall, andel av grønnalger, rødalger og brunalger, summert forekomst av grønnalger og

brunalger, prosentvis andel grønnalger, rødalger og brunalger, forholdstall mellom ESG1 og ESG2

arter (ESG=økologiske status grupper) og prosentvis andel opportunister. En gjennomsnittlig EQR-

verdi beregnes så for alle parameterne og gir EQR-verdien for lokaliteten. Ulike varianter av de

multimetriske indeksene RSLA og RSL har ulike parametere som inngår i beregningsgrunnlaget.

Grunnlag for utregning ligger i vedlegg V8.2.

Eksempler på beregning av indeksene finnes i Vedlegg V8.2

104

8.5 Angiospermer (ålegress) - Eutrofi Akvatiske blomsterplanter (angiospermer) inngår som et av kvalitetselementene for fastsetting av

økologisk status og ålegress er vår vanligste marine vannplante. Ingen metoder er interkalibrert for

norske vannforekomster og denne veilederen foreslår en nasjonal metodikk for bruk av ålegress til

klassifisering økologisk tilstand, basert på vanndirektivmetoder i Europa.

Ålegress vokser langs hele vår kyst, men klassegrenser er foreløpig kun foreslått for økoregion

Skagerrak. Validering av dose-respons og klassegrenser gjenstår. Indeksen baseres på

artssammensetning og nedre voksegrense som påvirkes av eutrofiering, samt areal som påvirkes av

mange former for menneskelig aktiviteter. Inngrep i kystsonen kan også fanges opp under

hydromorfologiske endringer.

Tabell 8-5 Oversikt over regioner og vanntyper (1-5) der det er aktuelt å bruke indeksen nedre

voksegrense. – betyr at det ikke finnes indekser og klassegrenser utviklet for disse vanntypene. n.a.

betyr at vanntypen ikke finnes. Se Figur 3-2 for oversikt over regioner og vanntyper.

8.5.1 Innledning

Ulike arter av sjøgress brukes som kvalitetselement i

Europa og vår vanligste art, ålegress (Zostera marina),

brukes av flere land (i Region Nordøst Atlanteren:

Danmark, Tyskland, Nederland, Storbritannia og Irland).

Flere parametere brukes, for eksempel tetthet,

dekningsgrad og nedre voksedyp. Norge har ikke

interkalibrert ålegressparametere, mest på grunn av

mangel på felles vanntyper og at andre land i regionen

har basert sine indekser på fjæresoneundersøkelser. I

Norge vokser ålegressset i sjøsonen. Det foreslås en

nasjonal metode for bruk av ålegress som

kvalitetsindikator, basert på metoder som brukes i det

europeiske vanndirektivarbeidet.

Ålegress har en økologisk viktig rolle i kystsonen og er samtidig truet av menneskelige aktiviteter. For

uten å være et viktig matfat og oppvekstområde for fugl og fisk, har ålegresset god primærproduksjon,

binder karbon og næringssalter, binder sediment, oksygenerer bunnen og forbedrer vannkvaliteten.

De viktigste truslene er eutrofi og råtten bunn, utbygging og mudring, men også introduserte arter,

sykdom og nedbeiting. Artssammensetningen og utbredelse varierer med forhold som lys, temperatur,

saltholdighet, eksponering, strøm og næringstilgang. Sjøgress (ålegress) er antatt å være en god

Region Vanntyper:

B Barents--havet

G Norske-havet Nord

H Norske-havet Sør

M Nord-sjøen Nord

N Nord-sjøen Sør

S Skagerrak

Åpen eksponert kyst 1 - - - - - Nedre voksegrense

Moderat eksponert kyst/fjord 2 - - - - - Nedre voksegrense

Beskyttet kyst/fjord 3 - - - - - Nedre voksegrense

Ferskvannspåvirket fjord 4 - - - - - n.a. Sterkt ferskvannspåvirket fjord 5 - - - - - -

Foto: F. Moy

105

biologisk kvalitetsindikator fordi plantene er fastsittende og responderer på toksiske stoffer og på

endringer i næringssaltkonsentrasjoner. Under næringsfattige forhold dominerer sjøgresset

(ålegresset) primærproduksjonen, men blir gradvis erstattet av hurtigvoksende makroalger

(grønnlager) med økende grad av overgjødsling. Utbygging eller forhold som ender hydromorfologiske

egenskaper i en vannforekomst, vil også påvirke ålegressets utbredelse. Det er dette som ligger til

grunn for indeksene. Ålegresset vokser på hele vår kyst, men er best utviklet og kartlagt i Skagerrak

og indeksverdier er foreløpig bare foreslått for økoregion Skagerrak.

8.5.2 Metoder som inngår i klassifiseringssystemet

En CEN-standard for undersøkelser av angiospermer er under utarbeidelse og denne peker på

følgende parametere:

Utbredelse av ålegresseng (stedfeste ytre grenser og areal)

Nedre voksedyp,

Skuddtetthet (dekningsgrad) eller biomasse (kg/m2),

Artssammensetning

Dekningsgrad av påvekstalger

For Norge er det utviklet 5 nasjonale indekser for ålegress:

1. Nedre voksegrense, dvs. dybdeutbredelse av ålegress

2. Tetthet av ålegress (forekomst, dekningsgrad)

3. Høyde på eng (lengde av ålegress)

4. Artsammensetning

5. Utbredelse (areal)

Undersøkelsene kan gjøres ved bruk av et undervannskamera (droppkamera/slepekamera). Dersom

det er behov for innsamling av materiale til artsbestemmelser, anbefales det innsamling ved dykking.

Droppkamera er et lite undervannskamera med styrefinne som slepes etter sin kabel fra en båt med

monitor/TV-skjerm slik at undervannsforholdene kan studeres og registreres. Kameraet skal i tillegg ha

en kalibrert dybdesensor slik at registrering av nedre voksedyp og høyde på gresset kan utføres.

Oppmåling foreslås etter en sikk-sakk-metode hvor parameter 1-4 måles 5-10 ganger pr lokalitet.

Areal (geografisk utbredelse) fastsettes ved å sette endepunkter rundt ålegressenga.

Disse parameterne kan brukes i referanseovervåking, trendovervåking og tiltaksovervåking, men kan

vektlegges ulikt etter målsetning.

Metode 1: Nedre voksegrense, dybdeutbredelse til ålegresseng

Dyputbredelsen til ålegress er en respons på vannets klarhet, forutsatt at det ikke er andre forhold

som f.eks. manglende egnet substrat eller forekomst av andre arter, som begrenser utbredelsen.

Overgjødsling og avrenning fra land påvirker vannets klarhet og dermed dyputbredelsen for både

vannplanter og makroalger. Både nedre voksedyp for ålegresseng (minimum 10 % dekningsgrad) og

dypeste observerte ålegressplante skal registreres.

Basert på historiske data, innsamlet informasjon fra forurensete områder og ekspertvurderinger, er det

satt grenseverdier for vannkvalitet basert på nedre voksgrenser for 3 vanntyper i økoregion Skagerrak

(1, 2 og 3), se tabell i Vedlegg. Vi har foreløpig relativt begrenset kunnskap om dybdeutbredelse av

ålegress i økoregioner utenfor Skagerrak og vi må avvente kartleggingen som pågår i det nasjonale

kartleggingsprogrammet. Erfaringer fra Troms indikerer at ”dose-respons” for disse nordlige

forekomstene er forskjellig fra Sør-Norge, idet mange forekomster har grunn utbredelse til tross for

god sikt i vannet. Det kan ha sammenheng med mengde innstrålt lys gjennom året. Sterk interaksjon

106

mellom ålegress og gravende dyr som fjæremark og muslinger kan også være årsak til begrenset

utbredelse og redusert tetthet av ålegress. Slike interaksjoner må tas med i vurdering når nedre

voksegrense og andre kvalitetselementer skal brukes til klassifisering av vannkvalitet.

Metode 2: Tetthet av ålegress (forekomst, dekningsgrad)

Tetthet av planter er uttrykk for biomasse og forteller også noe om ålegressengas ”helsetilstand” i

betydning hvor livskraftig enga er. I de europeiske overvåkingsprogrammene er skuddtetthet (antall

skudd pr. areal) den mest brukte parameteren, men dette kan det være vanskelig å måle i sublittorale

ålegressenger. Tetthet målt som dekningsgrad er også vanlig brukt og brukes ofte også sammen med

skuddtetthet. Dekningsgrad er en enklere parameter å måle.

Dekningsgrad uttrykkes i prosent eller dekningsklasser dvs. hvor mye av bunnarealet innenfor

ålegressenga ålegresset dekker. Dekningsklassene: 1=enkeltfunn, enkelte planter; 2=spredte planter,

glissen eng; 3=flekkvis tett eng (markert flekkvis forekomst) og 4=tett ålegresseng; kan fastsettes ut

fra bruk av dropp-kamera. Fastsettelse av skuddtetthet krever dykkerundersøkelser

Forhold som bølgeeksponering og økoregioner, påvirker utforming og tetthet til ålegressenger og det

må tas høyde for dette gjennom typologien (dvs. ulike grenseverdier for ulike vanntyper), samt at det

må etableres referanseverdier for de ulike aktuelle vanntyper i alle regioner. I regioner nær artens

utbredelsesgrenser, f.eks. i Troms, er det stor (kanskje naturlig) variasjon fra eng til eng og fra sted til

sted, og denne type kunnskap må inkluderes når avvik fra naturtilstand skal bedømmes.

Metode 3: Høyde på eng (lengde av ålegressplantene)

Økologisk klassifisering har sammenheng med økologisk funksjon til det biologiske kvalitetselementet.

Ålegress som biotop og habitat har direkte sammenheng med den tredimensjonale strukturen som

ålegresset skaper på ellers flate mudderbunner. Høyde på enga (lengde av ålegresset) er sammen

med plantetetthet (dekningsgrad), en parameter som indikerer økologisk funksjon gjennom å beskrive

hvor stort rom ålegressenga skaper. Gode vekstforhold med ”godt” lys gir god vekst og lange blader.

Høyde er også en parameter i det nasjonale naturtypekartleggingsprogrammet for verdisettingen av

ålegressenger. Høyde er avhengig av vekstsesong og anbefalt periode for måling av høyde er juni-

september. Høyde skal måles ”midt” i enga hvor ålegresset har sin frodigste utforming.

Det eksisterer ikke tilstrekkelig kunnskap til å kunne fastsette klassegrenser for høyde på ålegress for

ulike vanntyper. I forslag til kriterier for verdisetting av naturtyper i naturtypekartleggingsprogrammet,

er høyde på eng eller skuddlengde gitt kvalitetsklasser med grenseverdiene 20 cm og 60 cm, hvor

naturtypens verdi øker med økende lengde.

Høyde på eng kan måles med dropp-kamera med dybdesensor og kan således relativt enkelt samles

inn i sammenheng med bestemmelse av nedre voksedyp.

Metode 4: Artsammensetning

Artsmangfoldet i en ålegresseng kan være høy gjennom et høyt antall små og mikroskopiske arter

(Fredriksen et al. 2005, Christie et al. 2009, m.fl.), men i hovedtrekk er en frisk ålegresseng dominert

av ålegress, med kraftige planter uten særlig påvekst eller stor makroskopisk artsrikdom. Endret

artsammensetning som følge av begroing og vekst av trådformede alger (ofte grønnalger) i en

ålegresseng, kan være indikasjon på dårlig kvalitet og overgjødsling (Duarte 1995, Borum 1985,

Lapointe et al 1994). Sterk begroing, oppblomstring av fremmede eller konkurrerende arter, kan også

være en trussel mot ålegresset. I den sammenheng er det viktig å registrere artsammensetning og

mengde av arter. Oppblomstring av slike opportunistiske, blad- eller trådformede alger er

sesongavhengig, slik at tidspunktet for observasjon er viktig, og det anbefales undersøkelser i august-

september. Det anbefales dykkerinnsamling for undersøkelser av artssammensetning, men det er

107

tilstrekkelig å utføre undervannsvideoregistrering for fastsettelse av mengde begroingsalger enten

som prosent dekning eller dekningsklasser på samme vis som for tetthet til ålegress.

Det eksisterer ikke tilstrekkelig kunnskap til å fastsette grenseverdier, men basert på

ekspertvurderinger er forslag til grenseverdier er gitt i tabell 8-6.

.

Tabell 8-6 Tilstandsklasser og grenseverdier for forekomst av begroingsalger, bedømt som 5-

dekningsgrad eller forekomstklasser.

Naturtilstand,

Svært god God Moderat Dårlig

Lite trådformede alger, friskt

grønt gress

<15 % trådformede alger >15 % trådformede

alger

>50 % trådformede alger

Begroingsalger har

dekningsklasse 0-1

kl 2: spredt forekomst

begroingsalger

3: vanlig forekomst av

begroingsalger

4: dominerende forekomst av

begroingsalger

Metode 5: Utbredelse (areal)

Arealutbredelse av ålegressenger er en god parameter for bruk i Vannforskriften fordi denne

parameteren kan reflektere menneskelige inngrep i kystsonen som påvirker ålegressets arealmessige

utstrekning. Ålegress kan ha en naturlig variasjon fra år til år som må tas i betraktning ved

tilstandsvurdering. Det anbefales å kartlegge arealutbredelse samtidig med registrering av nedre

voksegrense og dekningsgrad. Det finnes ingen referanseverdi for areal for en vanntype, men steds-

spesifikke referanseverdier kan finnes i historiske opptegninger. Alternativt anbefales bruk av modeller

som viser potensielt utbredelsesareal. Effekt av et inngrep i en ålegressforekomst kan bedømmes som

endring i areal som kan tallfestes. Arealutbredelse har også anvendelse i ”Marin strategi”,

”Habitatdirektivet” i Sverige og Danmark og vårt nasjonale naturtypekartleggingsprogram i regi av DN.

Det arbeides med en EQR-indeks for angiospermer, men den må valideres før den kan brukes. Skisse

til indeks er vist i vedlegg V8.3. Grunnlagsdata forutsettes innsamlet i det nasjonale kartleggings-

programmet og i målrettede vannforskriftundersøkelser

8.5.3 Hvor skal indeksene benyttes?

Tabell 8-7 viser forslag til hvilke ålegressparametere som bør inngå i ulike typer av overvåking i

Vannforskriften. Artssammensetning og forekomst (mengde) er fundamentale parametere i

Vannforskriften og er sammen med nedre voksedyp foreslått som parametere for basisovervåking.

Ved tiltaksovervåking anbefales det dykkerinnsamling for å øke presisjon og detaljnivå i innsamling av

måleparameterne sammenliknet med bruk av dropp-kamera.

For oppmåling av tetthet (forekomst) anbefales bruk av dekningsgradklasser i referanse- og

trendovervåking. Dekningsgrad kan fastsettes ut fra video/foto-registrering og utføres sammen med

fastsettelse av nedre voksegrense ved bruk av dropp-kamera. Det gir god kost-nytte-verdi. I trend- og

tiltaksovervåking skal tilstanden i ålegressenger på stasjoner i vannforekomsten sammenliknes med

seg selv over tid for å spore endringer.

Som for tetthet, kan høyde brukes direkte i trend- og tiltaksovervåking siden tilstanden i

ålegressengene i vannforekomsten skal sammenliknes med seg selv over tid for å spore

kvalitetsendringer.

108

Ettersom det ikke finnes referanseverdier for areal for en vanntype, har denne parameteren først og

fremst anvendelse i trend- og tiltaksovervåking hvor endring over år skal vurderes.

Tabell 8-7 Oversikt over forslag til overvåkingsparametere for ålegress i Vannforskrift-overvåking.

Basisovervåking

Referanseovervåking

Basis: Påvirka områder

(Trendovervåking)

Tiltaks-

overvåking

Artssammensetning

- dykkerinnsamling

x x x

x

Nedre voksedyp x x x

Mengde/tetthet

-dykkerinnsamling

-flere dypintervall

x x x

x

x

Areal x x

Høyde x x

109

8.6 Bløtbunnsfauna – Hovedsakelig eutrofi (organisk belastning –

sedimentering) Bløtbunnsfaunaundersøkelser gjøres på lokaliteter med sedimentbunn, fortrinnsvis der det er flat bunn

med finkornet sediment (høy andel av leire og silt).

Bløtbunnsfauna påvirkes av flere typer miljøbelastninger. Tilstandsindeksene beskriver endringer i

artsmangfold og endringer i forekomsten av ømfintlige og tolerante arter. Ved stor påvirkning kan både

individmengden og artsantallet bli sterkt redusert. Ved stor organisk belastning kan individtettheten bli

ekstremt høy. En ny indeks som signaliserer unormalt lav eller unormalt høy individtetthet, er derfor

tatt inn i klassifiseringssystemet.

Klassifiseringssystemet bruker samme indekser og grenseverdier for de forskjellige typer av

påvirkning. Foreløpig er det heller ikke laget differensierte grenseverdier for ulike regioner og

vanntyper.

Tabell 8-8 Oversikt over regioner og vanntyper (1-5) der det er aktuelt å bruke indekser for bunnfauna.

– betyr at det ikke finnes indekser og klassegrenser utviklet for disse vanntypene. n.a. betyr at

vanntypen ikke finnes. Se Figur 3-2 for oversikt over regioner og vanntyper.

Region Vanntyper:

B Barents--havet

G Norske-havet Nord

H Norske-havet Sør

M Nord-sjøen Nord

N Nord-sjøen Sør

S Skagerrak

Åpen eksponert kyst 1 NQI1 AMBI NSI ISI 2012

DI H´ ES100

NQI1 AMBI NSI ISI 2012

DI H´ ES100


DI H´ ES100


DI H´ ES100


DI H´ ES100


DI H´ ES100

Moderat eksponert kyst/fjord 2 NQI1 AMBI NSI ISI 2012

DI H´ ES100


DI H´ ES100


DI H´ ES100


DI H´ ES100


DI H´ ES100


DI H´ ES100

Beskyttet kyst/fjord 3 NQI1 AMBI NSI ISI 2012

DI H´ ES100


DI H´ ES100


DI H´ ES100


DI H´ ES100


DI H´ ES100


DI H´ ES100

Ferskvannspåvirket fjord 4 NQI1 AMBI NSI ISI 2012

DI H´ ES100


DI H´ ES100


DI H´ ES100


DI H´ ES100


DI H´ ES100

n.a.

Sterkt ferskvannspåvirket fjord 5 - - - - - -

110

8.6.1 Innledning

Bløtbunnsfauna er virvelløse dyr større

enn 1 mm som lever på overflaten av leire-

, mudder- eller sandbunn eller graver i

bunnen. Den internasjonale (engelske)

betegnelsen er ”macroinvertebrates”. Flere

dyregrupper er representert. Vanligst er

børstemark (Polychaeta), muslinger

(Bivalvia), snegler (Gastropoda), krepsdyr

(Crustacea) og pigghuder

(Echinodermata). Antall individer er

normalt mellom 50 og 300 i en grabbprøve

på 0,1 m2. I en grabb er antall arter

normalt mellom 25 og 75. Kumulativt antall arter hvis man summerer fire prøver (0,4 m2) på en stasjon

er ofte dobbelt så høyt som i én prøve (altså mellom 50 og 150). Tallene kan variere mye mellom

områder, sedimenttyper og dyp, også om det ikke er noen forurensningspåvirkning. I områder med

dårlige forhold eller stor påvirkning blir ømfintlige arter borte og artsmangfoldet avtar, mens tolerante

arter kan overleve en kraftigere påvirkning. Hvis mange av de ømfintlige artene er borte, kan ikke

tilstanden på lokaliteten klassifiseres som svært god eller god, men må klassifiseres som moderat eller

dårligere.

8.6.2 Innsamling av prøver og faunaanalyser

Innsamling, opparbeidelse av prøver, artsbestemmelser og databehandling følger internasjonal

standard ISO 16665. I standarden finnes også retningslinjer for valg av stasjoner slik at de blir

representative for vannforekomsten eller på annen måte tilpasset problemstillingen ved

undersøkelsen. På hver stasjon tas det prøver med en 0,1 m2 grabb. Innholdet i grabbene spyles med

sjøvann gjennom sikt med 1 mm hull for å fjerne finmateriale, mens dyr og annet materiale større enn

1 mm blir tatt vare på. Dyrene sorteres ut, artsbestemmes og antall individer av hver art noteres.

Indeksverdier og tilstandsklasser skal deretter beregnes. Eksempel på utregning og presentasjon av

indeksverdier, nEQR-verdier og tilstandsklasser er vist i avsnitt 8.6.5 - 8.6.7.

8.6.3 Indekser som inngår i klassifiseringssystemet

I denne versjonen av klassifiseringssystemet inngår følgende indekser:

Sammensatt indeks NQI1 (inneholder både artsmangfold og ømfintlighet)

Artsmangfold ved indeksene H’ og ES100.

Ømfintlighet ved indeksene NSI (ny), ISI (oppdatert 2012) og AMBI (komponent i NQI1)

Indeks for individtetthet DI (angir dårligere tilstand ved unormalt lave eller unormalt høye

individtettheter)

NQI1 er brukt i NEAGIG (North-East Atlantic Geographical Intercalibration Group) og inngår i Norges

rapportering til EU. De fleste landene bruker sammensatte indekser av samme type som NQI1. NQI1

har vært referanse ved kalibreringen av klassegrenser for de andre indeksene.

8.6.4 Valg av gamle og nye indekser for tilstandsklassifisering – endringer fra 2009 til 2012

Klassifiseringen baseres mer på enkeltindekser enn på sammensatte indekser. Bruk av normalisert

EQR (se nedenfor) gjør dette hensiktsmessig. I den forrige veilederen inngikk to sammensatte

111

indekser, NQI1 og NQI2. NQI1 er den eneste som er interkalibrert internasjonalt i NEAGIG. Den må

derfor beholdes, i alle fall inntil en ny interkalibrering med en annen indeks har blitt gjennomført.

Toleranseindeksen AMBI inngår i både NQI1 og NQI2. Testing av AMBI på norske data tyder på at

den ikke er optimalt tilpasset norske forhold. Det er derfor utviklet og prøvd ut en ny

ømfintlighetsindeks (NSI) som er basert på omfattende norske grunnlagsdata. Ved utprøving av AMBI

og NSI langs kjente belastningsgradienter viste NSI i de fleste tilfellene en bedre indikasjon på

belastningen enn AMBI (Rygg og Norling, 2013). NSI blir ny enkeltstående indeks. For artsmangfold

beholdes H´, ES100 og dessuten ømfintlighetsindeksen ISI. ISI er oppdatert og gitt betegnelsen

ISI2012. NQI2 blir overflødig og utelates.

I prøver som har veldig lave individtall (færre enn seks), gir NQI1 feil verdi og kan ikke brukes fordi de

matematiske egenskapene hos indeksen da lager uriktige indeksverdier. Ved å bruke N+2 i stedet for

N i formelen unngås de uriktige indeksverdiene ved lave individtall (Rygg et al. 2011).

8.6.5 Kort beskrivelser av indeksene

NQI1 (Norwegian quality index) er en sammensatt indeks. Indeksen inneholder indikatorer

som omfatter sensitivitet (AMBI, se nedenfor), diversitet (H´ og ES100, se nedenfor) og antall

arter og individer i en prøve. NQI1 er interkalibrert mellom alle land som tilhører NEAGIG.

NQI1 kan ha verdier mellom 0 og 1.

AMBI er en sensitivitetsindeks (egentlig en toleranseindeks) der artene tilordnes en toleransesklasse

(ecological group, EG): EG I sensitive arter, EG II indifferente arter, EG III tolerante, EG IV

opportunistiske, EG V forurensningsindikerende arter. I Norge brukes AMBI bare i

kombinasjonsindeksen NQI1 og har derfor ingen egen klassifisering. AMBI er en kvantitativ indeks

som tar hensyn til individantallet av artene. Hver art er tilordnet en av de fem økologiske gruppene

(basert på ”expert judgement”). Programmet for beregning av AMBI kan hentes fra: http://ambi.azti.es/

NSI er en ny sensitivitetsindeks. Den ligner AMBI, men er utviklet med basis i norske faunadata, og

ved bruk av en objektiv statistisk metode. Hver art av i alt 591 arter ble tilordnet en sensitivitetsverdi.

En prøves NSI-verdi beregnes ved gjennomsnittet av sensitivitetsverdiene av alle individene i prøven.

En beskrivelse av NSI og hvordan den beregnes, finnes i Rygg & Norling (2013).

ISI er også en sensitivitetsindeks. Beregning av ISI er beskrevet i Rygg (2002). Grunnlaget for

beregningen er senere utvidet og artsnomenklaturen er standardisert. Den reviderte ISI betegnes

ISI2012 (Rygg og Norling, 2013). Hver art er tilordnet en ømfintlighetsverdi. ISI er en kvalitativ indeks

som bare tar hensyn til hvilke arter som er til stede, men ikke individtall. En prøves ISI-verdi beregnes

ved gjennomsnittet av sensitivitetsverdiene av artene i prøven.

DI (density index) er en ny indeks for individtetthet (Rygg & Norling, 2013). DI er spesielt utviklet med

tanke på tilstandsklassifisering av individfattig fauna. Indeksene for artsmangfold og ømfintlighet

fungerer da av og til dårlig, fordi de kan styres av tilfeldigheter i de små datasettene. Fattig fauna

finnes særlig ved dårlige oksygenforhold, eller ved svært kraftig industriforurensning. Ekstremt høye

individtettheter av tolerante arter tyder på påvirkning av organisk belastning, vanlig nær renseanlegg

og matfiskanlegg. DI signaliserer også dette.

H’ (Shannonindeksen) er en av de mest brukte diversitetsindeksene og benyttes også som

klassifiserings-indeks.

ES100 (Hurlberts diversitetsindeks) er også en diversitetsindeks som viser forventet antall arter blant

100 tilfeldig valgte individer i en prøve.

http://ambi.azti.es/

112

8.6.6 Inkludering av data fra andre resipientundersøkelser

Data fra resipientundersøkelser gjort med annet formål kan inngå som grunnlag for klassifisering. Det

forutsettes da at data fra slike undersøkelser er representative for vannforekomsten. Videre er det en

forutsetning at kravene til standardiserte innsamlingsmetoder, artsidentifiseringer og artsnomenklatur

er fulgt.

8.6.7 Variasjoner i referansetilstand

Det er observert naturlig dårligere indeksverdier i noen vannforekomster, f. eks. i store, dype

vestlandsfjorder. Det er også normalt med gradienter i referansetilstand fra åpne (eksponerte) til mer

innelukkede områder. De indre delene av lange fjorder har svekket mulighet for rekruttering fra mer

artsrike åpne områder utenfor og kan derfor ha lavere artsantall. Det er observert lavere indeksverdier

i Skagerrak enn i regionene i vest og nord (Molvær et al. 2009), men det er ikke dokumentert om dette

skyldes ulik referansetilstand eller ulik representativitet i valget av stasjoner.

Noen fjordbassenger har naturlig lavt oksygeninnhold i dypvannet. Det er vanskelig å skille disse fra

fjordbassenger hvor oksygeninnholdet er lavt som følge av menneskelig aktivitet. I slike bassenger

kan faunaen være svært fattig eller mangle helt. Klassifiseringssystemet omfatter ikke disse

lokalitetene. I slike vannforekomster kan en ta prøver på grunnere dyp eller legge flere

prøvetakingsstasjoner langs et dybdeprofil for mer representativ prøvetaking, såfremt det finnes flate

bunnpartier med egnet sediment. Alternativt kan man benytte foraminifermetoden beskrevet i vedlegg

V8 4.9

.

Referansetilstand (også kalt naturtilstand) er trolig den største usikkerhetskilden ved klassifisering av

bløtbunnsfauna. Foreløpig brukes lik referanse i alle økoregioner og vanntyper. Det finnes imidlertid

metoder som kan brukes for å bestemme referansetilstand på en lokalitet og hvor mye tilstanden

eventuelt skiller seg fra dagens tilstand: (1) Kjerneprøvetaking for å bestemme stedegen

referansetilstand bakover i tid basert på fossile foraminiferer, og (2) modellert referansetilstand fra

fysiske prediktorvariabler. Se vedlegg V8 4.10.

8.6.8 Fysisk-kjemiske støtteparametere for bløtbunnsfauna-undersøkelser (unntatt

miljøgifter)

Som støtteparametere ved bløtbunnsfaunaundersøkelser benyttes sedimentparameterne organisk

materiale (totalt organisk karbon eller glødetap), samt kornfordeling (andel av finmateriale < 63µm).

Parallellanalyser har vist stort sprik i forholdet mellom verdiene for totalt organisk karbon (TOC) og

glødetap (Rygg & Norling 2013). Det blir derfor ofte feil hvis den ene regnes om til den andre med en

fast faktor. Til klassifisering av TOC benyttes inntil videre SFT Veileder 97:03. TOC benyttes som et

supplement til faunadataene for å få informasjon om graden av organisk belastning (Tabell 8-9).

Sedimentparameterne skal ikke benyttes som kvalitetselementer, men som støtteparametere, og altså

ikke inngå i klassifiseringen av økologisk tilstand.

113

Tabell 8-9 Tilstand for organisk innhold i sediment i henhold til SFT Veileder 97:03.

Parameter Tilstandsklasser

I II III IV V

Svært God God Moderat Dårlig Svært Dårlig

TOC Organisk karbon (mg/g) 0-20 20-27 27-34 34-41 41-200

TOC63 = TOCbulk + 18*(1-p<63µm)

TOC-verdien må være mg/g for at beregningen skal bli riktig.

8.7 Fysisk-kjemiske kvalitetselementer (unntatt miljøgifter)

Det er ikke utviklet et nytt klassifiseringssystem for fysisk-kjemiske kvalitetselementer. Inntil videre

benyttes en modifisert utgave av SFTs veileder (97:03) for total nitrogen, nitrat, total fosfor, fosfat,

ammonium, oksygen og siktdyp. For klorofyll a benyttes et nytt utviklet system (Kap 8.3).

Tabell 8-10 Oversikt over regioner og vanntyper (1-5) der det er aktuelt å bruke indekser for fysisk

kjemiske kvalitetselement . – betyr at det ikke finnes indekser og klassegrenser utviklet for disse

vanntypene. n.a. betyr at vanntypen ikke finnes. Se Figur 3-2 for oversikt over regioner og vanntyper.

Region Vanntyper:

B Barents--havet

G Norske-havet Nord

H Norske-havet Sør

M Nord-sjøen Nord

N Nord-sjøen Sør

S Skagerrak

Åpen eksponert kyst 1 Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp

Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp





Moderat eksponert kyst/fjord 2 Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp






Beskyttet kyst/fjord 3 Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp






Ferskvannspåvirket fjord 4 Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp





n.a

Sterkt ferskvannspåvirket fjord 5 Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp






114

8.7.1 Parametere, krav til data og klassegrenser

Som fysisk-kjemisk støtteparametere brukes konsentrasjonen av næringsstoffene fosfor og nitrogen,

samt oksygen og siktdyp. Saltholdighetsmålinger benyttes også for valg av klassifiseringstabell samt

fastsettelse av vanntype. Det anbefalte klassifiseringsverktøyet inneholder kun to ulike vanntyper;

saltholdigheten >18 og saltholdigheten mellom 5 – 18. En videreutvikling av støtteparametere som

klassifiseringsverktøy for de ulike vanntypene og økoregioner vil først kunne gjennomføres når

datagrunnlaget er tilstrekkelig.

Inntil videre benyttes reviderte tabeller basert på SFTs veileder (97:03) (tabell 8-11 og 8-12).

Klassifiseringen kan bare gjøres når det foreligger tilstrekkelig med relevante data i tid og rom fra en

vannforekomst. Normalt vil det være behov for sammenstilling av data over flere år, for å utjevne

naturlige variasjoner mellom år.

Veilederen SFT 97:03 anbefaler å bruke både vinter- og sommerkonsentrasjoner av næringsstoffer til

klassifisering. Målinger i vinterperioden vil fange opp overkonsentrasjoner (mer enn naturlig

konsentrasjon) av næringsstoffer i en vannforekomst. Sommerperioden fanger i bedre grad opp

effekter og tilførsler som er knyttet til avrenning (eks Jordbruk) og vil i større grad gi informasjon om

biologiske responser på disse. Det anbefales at man foretar vinter- og sommerklassifisering.

For å kunne klassifisere etter SFT veilederen 97:03 må man måtte følge de metodiske beskrivelser gitt

i veilederen. Bruk av angitt metodikk er en forutsetning for kunne benytte dette

klassifiseringsverktøyet. For detaljer henvises det til veiledere 97:03. I det følgende gis en kortfattet

oppsummering av de viktigste momentene i metodikken. Dersom det er avvik mellom denne og andre

veiledere knyttet til overvåkning og tilstandsvurdering, så skal beskrivelse gitt i denne veilederen

følges inntil videre.

Vinterklassifiseringen må foretas etter siste oppblomstring av planteplankton på høsten og før

vekstsesongen for planteplankton begynner om våren, for å kunne fange opp eventuell

overkonsentrasjon når der er minimalt opptak av næringssalter av planteplankton. Det anbefales at

perioden for prøvetakningen er identisk for hele landet, selv om man kan ha en noe lengre

innsamlingsperiode i de tre nordligste fylkene. Anbefalt vinterperiode er desember til og med februar.

For sommerklassifiseringen anbefales det at man benytter perioden juni til og med august. Dersom

denne perioden må utvides, er september å foretrekke fremfor mai.

Valg av prøvetakningsdyp vil til en viss grad være lokalitetsavhengig. Dersom tidligere undersøkelser

er gjennomført vil det være hensiktsmessig å videreføre prøvetakningsdypene. Vannforskriften

fokuserer på de øvre vannlagene og målingene bør knyttes til de vannlag som vil ha betydning for de

biologiske kvalitetselementene i Vannforskriften. I de frie vannmassene anbefales det at prøver for

næringssalter samles inn fra faste dyp ned til 15 m (f.eks. 0, 5, 10 og 15 m) som vil være

representative for de dyp det innsamles vannprøver for klorofyll a og planteplankton sammensetning.

Dersom det er spesielle forhold ved en prøvetakningslokalitet, bør man ta høyde for dette ved valg av

dyp. I ferskvannspåvirkede områder bør man inkludere 2 m dyp for å sikre bedre vertikal oppløsning

av data i de øvre vannlagene.

Næringssaltkonsentrasjon vil naturlig variere innenfor vinter- og sommerperioden og mellom år. En

forutsetning for å klassifisere tilstanden er at man har et prøvemateriale som gir grunnlag for å

beskrive den typiske tilstanden i en vannforekomst. Dette sikres gjennom riktig valg av

overvåkingsperiode (antall år) og gjennom prøvefrekvens (antall prøver innenfor året). For å kunne

fange opp variasjonen innen overvåkingsperioden anbefales det at det tas prøver med 2 ukers

intervall innenfor de ulike periodene, avhengig av forhåndskunnskap om vannforekomsten og varighet

av overvåkingsprogrammet. Valg av statistisk metodikk ved utregning vil avhenge av variasjon i

115

dataene, normalt anbefales gjennomsnittsverdier. For økt sikkerhet i klassifiseringen bør

klassifiseringen foretas på grunnlag av 3 års data.

Oksygenmålinger skal foretas i den perioden man forventer lavest konsentrasjoner. I terskelfjorder

opptrer oftest minimum i perioden september – april, men det vil kunne variere mellom fjorder og

områder. De topografiske forholdene i vannforekomsten vil være av stor betydning for variasjon og

avgjørende for valg av prøvetakningsperiode og lokalitet. Prøvetakningen for oksygen bør foretas

månedlig inntil man har tilstrekkelig informasjon for å foreta en sikker klassifisering. Ved valg av

stasjon velges de dypere områdene av vannforekomsten. Dersom prøvetakningen foretas i

terskelfjorder tas prøvene i bassengvannet innenfor terskelen. Oksygenmålingene og klassifisering er

knyttet til maksimalt dyp, men det anbefales at målingene foretas som vertikale profiler for å avklare

om større deler av vannsøylen har reduserte oksygenmengder. Det er viktig at prøvetakningen av

oksygen knyttes opp mot prøvetakningen av det biologiske kvalitetselementet ”Bløtbunnsfauna”.

Tabell 8-11 og 8-12 gjelder kun for klassifisering ved bruk av næringssalter, siktdyp og oksygen. For

klassifiseringen av klorofyll a skal man benytte systemet angitt i kapittel 8.3.

Næringssalter, siktdyp og oksygen er støtteparametere for de biologiske kvalitetselementene innen

Vannforskriften. Støtteparametere er viktige for å kunne forklare eventuelle endringer i de biologiske

overvåkningskomponentene. Av den grunn er det viktig at man ser innsamlingen av støtteparametere i

sammenheng med den biologiske innsamlingen og langt på vei inkludere støtteparametere i de

biologiske innsamlingsprogrammene. Dette vil kunne påvirke det endelige valg av lokaliteter,

prøvetakningsdyp og frekvens. For å ha tilstrekkelig med støtteparametere for tolkning av biologiske

data vil det være hensiktsmessig å samle inn ekstra kjemiske og fysiske parametere. Ekstra

parametere vil avhenge av problemstillinger som skal belyses og type belastning som anses som

viktig. For tolkning av planteplankton data anbefales det at silikat inkluderes som

næringssaltparameter. Lysforhold (lysmålinger, utover siktdyp) vil i tillegg gi viktig informasjon for

tolkninger av data for makroalger og angiospermer.

116

Tabell 8-11 Klassifisering av tilstand for næringssalter og siktdyp i overflatelaget, samt oksygen i

dypvannet ved saltholdighet over 18 (modifisert fra SFT 97:03).

Parameter

Tilstandsklasser

I

Svært god

II

God

III

Moderat

IV

Dårlig

V

Svært

dårlig

Overflatelag

Sommer

(Juni-August)

Total fosfor (µg P/l)* < 11,5 11,5-16 16-29 29-60 >60

Fosfat-fosfor (µg P/l)* < 3,5 3,5-7 7-16 16-50 >50

Total nitrogen (µg N/l)* < 250 250-330 330-500 500-800 >800

Nitrat-nitrogen (µg N/l)* < 12 12-23 23-65 65-250 >250

Ammonium-nitrogen (µg P/l)* < 19 19-50 50-200 200-325 >325

Siktdyp (m) > 7,5 7,5-6 6-4,5 4,5-2,5 <2,5

Overflatelag

Vinter

(Desember-

Februar)

Total fosfor (µg P/l)* < 20 20-25 25-42 42-60 >60

Fosfat-fosfor (µg P/l)* <14,5 14,5-21 21-34 34-50 >50

Total nitrogen (µg N/l)* <291 291-380 380-560 560-800 >800

Nitrat-nitrogen (µg N/l)* <97 97-125 125-225 225-350 >350

Ammonium-nitrogen (µg P/l)* <33 33-75 75-155 155-325 >325

Dypvann Oksygen (ml O2/l)** >4,5 4,5-3,5 3,5-2,5 2,5-1,5 <1,5

Oksygen metning (%)*** >65 65-50 50-35 35-20 <20

* Omregningsfaktor til mg-at/l er 1/31 for fosfor og 1/14 for nitrogen.** Omregningsfaktor til mgO2/ er 1,42.*** Oksygenmetning er beregnet

for saltholdighet 33 og temperatur 6 °C

Tabell 8-12 Klassifisering av tilstand for næringssalter og siktdyp i overflatelaget, samt oksygen i

dypvannet ved saltholdighet (psu) 5 - 18 (modifisert fra SFT 97:03).

Parametre

psu

Tilstandsklasser

I

Svært god

II

God

III

Moderat

IV

Dårlig

V

Svært dårlig

Overflatelag

Sommer

(Juni-August)

Total fosfor (µgP/l)* 5 <8 8-12 12-22 22-53 >53

18 <11,5 11,5-15,5 15,5-28 28-59 >59

Fosfat-fosfor (µgP/l)* 5 <2 2-3,5 3,5-7,5 7,5-21 >21

18 <3,5 3,5-6,5 6,5-15 15-46 >46

Total nitrogen (µgN/l)* 5 <250 250-383 383-538 538-800 >800

18 <250 250-337 337-505 505-800 >800

Nitrat-nitrogen (µgN/l)* 5 <97 97-156 156-223 223-363 >363

18 <24 24-41 41-86 86-265 >265

Siktdyp (m) 5 >7 7-4,5 4,5-2,5 2,5-1,5 <1

18 >7,5 7,5-6 6-4 4-2,5 <2,5

Overflatelag

Vinter

(Desember-

Februar)

Total fosfor (µgP/l)* 5 <10,5 10,5-14,5 14,5-26 26-53 >53

18 <20 20-24 24-40 40-59 >59

Fosfat-fosfor (µgP/l)* 5 <7 7-9 9-16 16-31 >31

18 <14,5 14,5-19 19-32 32-48 >48

Total nitrogen (µgN/l)* 5 <261 261-385 385-553 553-800 >800

18 <291 291-398 398-559 559-800 >800

Nitrat-nitrogen (µgN/l)* 5 <143 143-226 226-326 326-478 >478

18 <97 97-139 139-239 239-367 >367

* Omregningsfaktor til mg-at/l er 1/31 for fosfor og 1/14 for nitrogen

117

8.8 Hydromorfologiske kvalitetselementer

Klassifiseringssystemet inneholder et forslag til klassifisering av endringer i morfologiske forhold. De

fysiske inngrep en antar har mest målbar effekt er påvirkning av substrat, bunnforhold, dybdeforhold

og ikke minst strandsonen. Kystvannsforekomstene er ofte store og som regel skjer inngrepet ofte

bare i en liten del av forekomsten. I og med at de fleste vannforekomster dekker ulike naturtyper

(f.eks. ålegress, tareskog osv.) og disse kartlegges og verdisettes i ”Nasjonalt program for kartlegging

og overvåking av biologisk mangfold”, benyttes dette som grunnlag i klassifiseringssystemet.

Tilstandsklassen vil da være avhengig av størrelsen på inngrepet, i hvilken naturtype inngrepet er

utført og verdien av naturtypen.

8.8.1 Innledning

Hydromorfologiske støtteparametre er omtalt i vannforskriftens vedlegg V og kvalitetselementene

deles inn i to kategorier: Tidevannssystem og morfologiske forhold.

Svært god tilstand beskrives i forskriften som nesten uberørte forhold. Tilstandsklassene God og

Moderat for hydrologiske kvalitetselementer er knyttet direkte opp til de biologiske kvalitetselementene

for økologisk klassifisering for kystvann (se Tabell 8-13).

I likhet med klassifiseringssystemene for biologiske og fysisk-kjemiske kvalitetselementer, ønsker man

et femdelt system for parameterne hydrologiske endringer, morfologiske endringer og andre fysiske

endringer, som vanntemperatur og endringer i sedimenter. Følgende forslag er på klassifisering av de

to siste parameterne der påvirkningene vurderes ut fra forventede naturlige forhold uten påvirkning.

Forslag til klassifisering av hydrologiske endringer vil foreligge på et senere tidspunkt.

I og med at vi ikke har noen tidligere systemer for klassifisering av hydromorfologi i kystvann må det

påregnes at videre uttesting av systemet er påkrevd.

Tabell 8-13 Hydromorfologiske kvalitetselementer for kystvann med tilstandsbeskrivelse.

Kvalitetselement

Svært god tilstand God tilstand Moderat tilstand

Tidevannsystem Ferskvannsgjennomstrømningen

og de dominerende strømmenes

retning og hastighet tilsvarer

fullstendig eller nesten fullstendig

uberørte forhold.

Forhold tilsvarende

verdiene angitt

ovenfor for biologiske

kvalitetselementer.

Forhold tilsvarende

verdiene angitt


kvalitetselementer.

Morfologiske forhold

Dybdevariasjoner, substratforhold

og tidevannssonenes struktur og

tilstand tilsvarer fullstendig eller

nesten fullstendig uberørte forhold.

Forhold tilsvarende

verdiene angitt


kvalitetselementer.

Forhold tilsvarende

verdiene angitt


kvalitetselementer.

8.8.2 Fysiske inngrep i kystvann

Med utgangspunkt i den todelte inndelingen av hydromorfologiske kvalitetselementer (Tabell 8-13),

kan man først se på hvilke inngrep som endrer tidevannstrømninger, og deretter se på andre inngrep.

I den første gruppen finner man bygging/fylling eller fjerning av terskler og trange sund som inngår

naturlig i den rådende tidevannstrømningen. Også omfattende mudring eller undervannsprengning

kan forårsake endret tidevannstrømning, men antall tilfeller er få hvor tidevannstrøm kan sies å være

betydelig endret. Man har som regel store åpne vannmasser langs den norske kysten hvor enkelte

inngrep vil være for små til å kunne ha en målbar effekt (med få unntak som Saltstraumen, noen poller

118

og andre trange sund). Store ferskvannsutslipp fra vannkraftreguleringer kan også enkelte steder

påvirke overflatestrømninger men dette behandles ikke i denne utgaven av veilederen.

En rekke fysiske inngrep kan ha målbar effekt på kystvann gjennom påvirkning av substrat,

bunnforhold, dybdeforhold og ikke minst strandsonen. Det er i denne gruppen vi forventer å observere

de største og mest hyppige endringer i kystvannets økologisk tilstand på grunn av fysiske inngrep.

Utfylling langs elveutløp, bygging av store kaier, moloer og havneanlegg, og langs strandsonen,

deponering av sedimenter osv har alle en virkning på økologien lokalt. Hvor langt fra selve inngrepet

man kan observere virkningen er svært variabel i forhold til hvilke arter man skal registrere.

Fysiske endringer som påvirker vannforekomster er mer vanlig i ferskvann, der endringer ofte kan få

videre konsekvenser oppstrøms eller nedstrøms. I kystvann er det vanskeligere å spore endringer

langt utenfor der det fysiske inngrepet direkte er plassert. Kystvannforekomstene har normalt så stort

flate at ved å sammenligne arealmessig påvirkning av inngrepet med totalarealet av vannforekomsten,

blir det påvirkede området svært lite og vanskelig å se igjen i totalbildet. Dette kan resultere i

situasjoner der vi i vannforekomster med stor variasjon i bunnsubstrat, kan ha fysiske inngrep som

totalt endrer enkelte unike deler av forekomsten, men forsvinner totalt i arealet av hele forekomsten.

I hovedveileder for foreløpig identifisering og utpeking av sterkt modifiserte kystvannforekomster

(Johnsen m fl. 2004) er en rekke tekniske inngrep og forventet hydromorfologisk påvirkning identifisert.

De hydromorfologiske elementene som kan påvirkes er strømstyrke og retning, bølgeeksponering,

saltholdighet og temperatur, utskifting av overflatevann, dypvannsutskifting, dybdeforhold og

substratstruktur. Kriteriet for å bli klassifisert som sterkt modifisert er at vannforekomsten ikke kan

oppnå god økologisk tilstand uten at påvirkningene blir fjernet. For de resterende vannforekomstene

skal det generelle kravet om god økologisk tilstand oppnås.

Det er vanskelig å sette grenser for økologisk klassifisering av hydromorfologiske endringer for

vannforekomster der den reelle påvirkningen bare skjer i en liten del av forekomsten. De aller fleste

kystvannforekomstene inneholder en rekke økosystemer, med både horisontale og vertikale

utbredelsesgrenser. Påvirkninger vil normalt gradvis endres fra en vannforekomst til en annen, og det

er i liten grad direkte oppstrøms/nedstrøms effekter. Effekter kan også ha en stor økologisk påvirkning

på ett økosystem i vannforekomsten og ingen effekt på andre. Eksempelvis kan en forandring i

saliniteten i overflatelaget medføre en påviselig endring i tangbeltet i strandsonen, men ha ingen

påviselig effekt på sublitoralen.

For å kunne vurdere påvirkningsgraden til en bestemt forekomst må dyp inn som parameter.

Økologien er svært variabel i ulike dyp langs Norges kyst, og uten å relatere til vanndyp vil man neppe

kunne si noe om økologien i forekomsten. Både med hensyn til primærproduksjon og til hvor man

finner flest inngrep, må vi konkludere at det er de øverste vannlagene som blir viktigst for økologien.

Nedenfor 20 m har man økosystemer som er mer robust mot inngrep og hvor man må påvirke store

bunnarealer før man kan merke en økologisk effekt (eksempelvis deponering av store mengder

sedimenter).

Siden vanndirektivet opererer med store vannflater per forekomst av kystvann, fokuseres det her på

strandarealet ned til 10 m dyp som arealparameter. Dette arealet utgjør alle strandsoner som blir

eksponert av tidevann og nesten all vannmasse som er påvirket av lys. Siden dette arealet ned til 10

m kan måles fra lett tilgjengelig sjøkart langs kystsonen, benyttes 10 m som grense.

Kriteriene for klassegrenser som brukes for ferskvann kan vanskelig overføres til kystvann og en må

tenke helt på nytt ut fra de økologiske egenskapene man kjenner til i Norges svært varierende

kystvann. Det vil derfor være størst sjanse for å finne en direkte sammenheng mellom grad av inngrep

og økologisk virkning hvis en konsentrerer oppmerksomheten rundt forekomstens gruntvannsareal

ned til 10 m dyp som målt i sjøkartet.

119

8.8.3 Naturtyper i kystvann

For klassifiseringssystemet for fysiske endringer i kystvann er det nødvendig å innføre begrepet

”naturtype”. Vurderinger av fysiske inngrep i en naturtype innen en vannforekomst må relateres til

unikheten til naturtypen. Det foreslås derfor en vekting av graden av påvirkning på ulike naturtyper.

For å standardisere naturtypebegrepet anbefales det å benytte naturtypene definert i DN-håndbok no.

19: Kartlegging av marint biologisk mangfold, der 12 spesielle naturtyper er definert (Tabell 8-14).

Naturtypebegrepene er godt innarbeidet i forvaltningen og kartleggingsarbeidet er i full gang under

”Nasjonalt program for kartlegging og overvåking av biologisk mangfold”.

Tabell 8-14 Naturtyper og verdisetting etter DN Håndbok nr. 19: ”Kartlegging av marint biologisk

mangfold

Naturtype Verdisetting

A – Lokaliteter med store, intakte tareskogområder (>500 000 m2). I Skagerrak

regnes alle større tareskogsområder som svært viktige selv om utbredelsen er mindre enn 100 000 m2 . Større tareskogforekomster

B – Mindre områder med tareskog (~100 000 m2).

A - de sterkeste strømmene, dvs strømhastighet over 10 knop eller lengden på

området er >500m. Sterke tidevannsstrømmer

B - alle strømmer over ca. 5 knop

A - fjordområder med permanent naturlig lavt oksygeninnhold i bunnvann (<2 ml/l) Fjorder med naturlig lavt

oksygeninnhold i bunnvannet B - Fjorder der bunnvannet tidvis har naturlig lavt oksygeninnhold

A - Fjordområder med dyp > 700 m Spesielt dype fjordområder

B - Fjordområder med dyp i intervallet 500-700 m

A - Poller som er lite påvirket eller upåvirket av menneskelig aktivitet, som er større

enn ~200 000 m2 og/eller har spesielle arter. Poller

B – Andre poller som er lite påvirket eller upåvirket av menneskelig aktivitet.

Litoralbassenger A – Store, urørte litoralbasseng (>10 m2).

A – Store morenerygger med god kontrast til miljøet for øvrig Israndavsetninger

B – Mindre avsetninger

A - Større strandflater (> 500 000 m2) som er næringsområde for bestander av

overvintrende og trekkende vadefugler. Bløtbunnsområder i

strandsonen B - Større strandflater (> 200 000 m2) som er næringsområde for stedegne fugler

(vadefugler, andefugler) og fisk (kutlinger, flyndrer)

Korallforekomster A – Alle store rev av Lophelia, både på eggakanten og i fjordene, og alle tette

bestander av hornkoraller.

A – Store forekomster av løstliggende kalkalger (mergelbunner). Alle forekomster av

”ekte” mergelarter (sjeldne). Løsliggende kalkalger

B– enkeltfunn/mindre forekomster av løstliggende kalkalger

A – Større upåvirkede komplekser av undervannsenger (> 100.000 m2) andre

undervannsenger og alle forekomster av akutt truete utforminger som Dvergålegras,

Havfrugras og Kortskuddplante-under-vannseng/forstrand-utforminger. Ålegrasenger og andre

undervannsenger B - Ålegrasenger nær kjente gyteplasser samt mindre undervannsenger ( < 100.000

m2).

A - Større sammenhengende forekomster (> 100 000 m2) av ren skjellsand på grunt

vann ned til ca. 10 m dyp, ofte med spredt bevoksning av tare Skjellsandforekomster

B - Større forekomster av ren skjellsand (> 100 000 m2). I Skagerrak regnes alle

forekomster større enn ca. 20 000 m2 som viktige.

120

Naturtypens verdi:

De 12 definerte naturtypene har en stor variasjon i dybde og størrelser, slik at ikke alle er like aktuelle

å bruke ved klassifisering av fysiske endringer i vannforekomster. Naturtypene har alle en vurdering av

viktighet, kartleggingsstatus og verdi. Viktighet er geografisk differensiert. Verdisetting av naturtyper er

delt inn i tre nivåer: A, B eller C. I verdisetting ligger det inne vurdering av økologisk funksjon, grad av

sjeldenhet, artsmangfold og grad av truethet. Tabell 8-14 beskriver ikke type C, som for alle naturtyper

representerer lokalt viktige forekomster av den aktuelle typen.

Et eksempel på naturtyper er bløtbunnsområder i strandsonen. Naturtypen er vanlig i hele landet, men

de store uberørte områdene er sjeldne. Områdene er ofte knyttet til elveutløp, og mange av våre

fjorder har hatt store bløtbunnsområder/elvedelta innerst i fjordarmene, men er i dag utbygget. Normalt

er det ingen store makroalger knyttet til bløtbunnsområder, og faunaen er preget av gravende

organismer som fjæremark. Eventuelle utfyllinger med stein i form av moloer eller veifyllinger vil tilføre

et nytt hardbunnshabitat der ny fauna/flora kan etableres, slik at de særegne egenskapene ved

bløtbunn forsvinner. Eventuelle utfyllinger mot hardbunn vil ikke påvirke naturtilstand i samme grad.

De fysiske egenskapene til de utfylte massene er svært lik det vi finner på hardbunn, og en vil i løpet

av relativt få år få reetablert hardbunnsfaunaen. Noen ganger kan utfyllinger øke det biologiske

mangfoldet ved dannelse av nytt substrat.

8.8.4 Forslag til klassegrenser i kystvann

Man starter ved å ta utgangspunkt i det påvirkede arealet og angi hvilken av de 12 naturtypene som er

påvirket av inngrepet. Noen inngrep kan påvirke mer enn en naturtype, men sjelden veldig mange

samtidig. Deretter vurderes påvirkningsgraden ut fra totalt areal påvirket for denne naturtypen innen

hele vannforekomsten. Eksempelvis hvis bløtbunnsarealet som er påvirket er det eneste i hele

forekomsten, er graden av økologisk påvirkning sannsynligvis stor (noen bunndyr kan bli utryddet fra

forekomsten). Dersom man derimot bare påvirker 5 % av hele bløtbunnsområdet, kan man neppe

hevde en merkbar økologisk virkning.

I tillegg må det tas hensyn til verdien av naturtypen som er påvirket. Dette kan gjøres gjennom vekting

av andelen med verdisettingen til naturtypen. For naturtyper med verdisetting A (Naturtyper som er av

nasjonal verdi), multipliseres prosentvis påvirket areal innenfor vannforekomsten med 3. Prosentvis

påvirket areal av naturtype med verdisetting B blir multiplisert med 2, mens alle areal innenfor kategori

C har 1 som vektfaktor (ingen vekting). På denne måten legges det større vekt på påvirkninger av

areal med stor nasjonal eller regional naturtypeverdi. Videre grensesetting for økologisk klassifisering

av hydromorfologiske kvalitetselementer bør knyttes direkte opp mot grensesettingene for de

biologiske kvalitetselementene (planktonalger, makroalger og bunndyr).

Valg av klassegrenser må være enkel og konsekvent, uansett hvilken naturtype som er berørt.

Dersom man må beregne påvirket areal av ulike naturtyper, både påvirket og naturlig, og anslå hvilke

naturtyper som finnes før man kan vekte med faktor 1, 2 eller 3 skal man ha relativt enkle og klare

grenser som differensierer i grad av påvirkning for hver enkel forekomst. I fravær av bedre data og

andre forslag, foreslås det at Norge holder seg til samme klassegrenser som foreslått i Storbritania

(WFD UK TAG, 2004 TAG2003WP7c (01) Draft guidance on morphological pressures (P2.v3-

26.01.04)), dvs 5% og 15 % av arealet er påvirket etter vekting. Sistnevnt er grensen god til moderat

og derfor svært viktig i forhold til om tiltak må settes inn. Grensene mellom moderat, dårlig og svært

dårlig er satt ved å ekstrapolere til 30 % og 50 % (Tabell 8-15).

121

Tabell 8-15 Økologiske klassegrenser av hydromorfologisk påvirkning for naturtyper innen

vannforekomster.

Tilstandsklasse

Prosent Areal

påvirket, etter vekting

Kommentar

Svært god Praktisk talt upåvirket

5 %

God Påvirket i beskjedent grad

15 %

Moderat Redusert utstrekning av viktige naturtyper

30 %

Dårlig Betydelig redusert utstrekning

50 %

Svært dårlig Areal viktige naturtyper halvert

Eksempel: En vannforekomst der en naturtype med påvirkningsgrad på 6 % vil dersom den har en

viktighet B, fremdeles være klassifisert som god, men dersom den har viktighet A, vil den bli

klassifisert som dårlig.

8.8.5 Krav til data

For å kunne bruke den anbefalte metodikken har man behov for et sjøkart med 10 m dybdekoten

inntegnet og en beskrivelse av den marine naturtypen som er identifisert påvirket. Man må også ha

kunnskap om inngrepene som har skjedd i gruntvannssonen til hele vannforekomsten. Det er ikke

nødvendig med data om totalarealet til hele forekomsten, heller ikke hvilke andre naturtyper som

finnes på dypt vann eller rundt øyer og holmer, så lenge disse ikke er påvirket.

8.8.6 Eksempel på bruk

Mellom land og 10 m dybdekoten skal man måle arealet i hele forekomsten, som vi kaller

gruntvannssonen. Innenfor dette skal man måle eller estimere arealet til hver av de viktigste naturtyper

som er identifisert fra Tabell 8-14 ovenfor. I dette tilfellet antas det at gruntvannssonen består av 0,25

km2 med bløtbunn i strandsonen og er næringsområde for vadefugl, samt et område med ålegress

med et areal på 0,08 km2. Det antas at vannforekomsten er en typisk norsk fjord og har blitt påvirket

av to inngrep i gruntvannssonen og ingen inngrep for øvrig (se Figur 8-1).

Inngrep 1: Den største er utbygging av elvedeltaet innerst i fjorden gjennom utfylling av 0,07 av de

0,25 km2 av naturtype Bløtbunnsområde i strandsonen. Utfyllingen ødelegger 28 % av naturtypen,

som på grunn av sin størrelse og viktighet som næringsområde har en verdiklasse B. Derfor vektes

påvirkningen opp med faktor 2 til å være 0,07 * 2 = 0,14 km2, eller 56 % av denne naturtypen etter

vekting. Dette betyr at det hydromorfologiske kvalitetselementet får svært dårlig tilstand. Dersom de

biologiske og fysisk-kjemiske kvalitetselementene har god tilstand eller bedre får vannforekomsten

likevel god økologisk tilstand (se kap. 3.5.5).

Inngrep 2: Det andre inngrepet er bygging av en kai. Her er naturtypen Ålegress og andre

undervannssenger identifisert, men arealet som er påvirket utgjør bare 6 % av totalarealet til denne

naturtypen innen gruntvannssonen. Ut fra størrelsen på utbredelsen er naturtypen verdisatt som C og

det påvirkede arealet blir ikke vektet opp. For Ålegressområdet naturtype C utgjør påvirkningen 6 % av

gruntvannssonen, noe som ville klassifisere tilstanden til god dersom det ikke fantes andre inngrep i

forekomsten.

Vannforekomsten få svært dårlig tilstand for det hydromorfologiske kvalitetselementet. Dersom de

biologiske kvalitetselementer har tilstand svært god eller god, vil vannforekomsten få god økologisk

tilstand (se kap 3.5.5). Forekomsten vil ikke bli kategorisert som sterkt modifisert kandidat.

122

Dette eksemplet er en enkel illustrasjon av metodikken. Det vil oppstå mange ulike situasjoner for de

svært forskjellige typer forekomster man har identifisert i Norge. Metodikken må selvfølgelig utprøves i

ulike forekomster og justeres over en prøveperiode, før klassegrensene kan fastsettes endelig.

Figur 8-1 Eksempel på en vannforekomst der økologisk tilstand blir vurdert ut fra hydromorfologiske

endringer innen forekomstens registrerte naturtype i gruntvannssonen.

Naturtype

verdi B

Naturtype

Verdi C

Naturtype

verdi A

Grense for

vannforekomst

Utfylling

Industrikai

10 m kote

123

9 Kjemisk og kvantitativ klassifisering av

grunnvann

9.1 Innledning

9.1.1 Bakgrunn: Grunnvannsdirektivet og Drikkevannsforskriften.

Grunnvannsdirektivet er et datterdirektiv under EUs

rammedirektiv for vann. Grunnvannsdirektivets

bestemmelser og krav skiller seg på vesentlige

punkter fra vanndirektivet. Som følge av dette har

mange EU land utarbeidet egne veiledere for

gjennomføring av grunnvannsdirektivet. I Norge er

det valgt å integrere bestemmelsene fra

Grunnvannsdirektivet i Vannforskriften og omtale de

ulike typer overflatevann og grunnvann i felles

veiledere. Denne tilnærmingen er valgt fordi

miljøutfordringene relatert til utnyttelse og

beskyttelse av grunnvannsressurser i vårt land er

marginale sammenliknet med de fleste EU-land. I

Norge vil utfordringene være å avgrense og

karakterisere de mange og små

grunnvannsforekomstene vi har og å dokumentere

den antatt gode grunnvannskvaliteten.

Rent hydrologisk er også overflatevann og

grunnvann tett knyttet sammen i Norge ved at

mange grunnvannsforekomster står i hydraulisk

kontakt med overflatevannkilder og må følgelig

forvaltes i størst mulig grad som en samhørende

enhet.

Klassegrensene for kjemisk tilstand for grunnvannsforekomster er i Norge basert på kvalitetskravene

til drikkevann (vedlegg IX i Vannforskriften).

Fordi det ikke opereres med økologisk kvalitet i grunnvannet passer ikke grunnvann inn i den

forholdsvis enhetlige klassifiseringen av de ulike typer overflatevann (elv, innsjø og kystvann).

Veiledning til klassifisering av grunnvann behandles derfor her i et eget kapittel.

9.1.2 Miljømål for grunnvann

Grunnvannsforekomster skal ha god kjemisk tilstand innen 2015, men i tillegg god kvantitativ

tilstand for alle pilotområdene som er med i første planperiode. For de resterende

grunnvannsforekomstene skal de samme målene nås innen 2021.

Det opereres ikke med begrepet økologisk status i grunnvann. Grunnvannets kvalitative og

kvantitative tilstand kan imidlertid gjennom vannutveksling mellom grunnvann- og

overflatevannkilder ha avgjørende betydning på overflatevannets økologiske tilstand.

Det opereres ikke med begrepet

økologisk tilstand i grunnvann.

Grunnvannets kvalitative og kvantitative

tilstand kan imidlertid gjennom

vannutveksling mellom grunnvann- og

overflatevannkilder ha avgjørende betydning

på overflatevannets økologiske tilstand, og

kan derfor spille en avgjørende rolle i den

økologiske vurdering av vannforekomster.

Det klassifiseres kun i de to klassene god

eller dårlig tilstand for grunnvann.

Grunnvannsdirektivet oppgir en

minimumsliste over forurensende stoffer og

indikatorer på forurensning som nasjonale

vannmyndighetene skal vurdere å etablere

terskelverdier for.

Miljømålet for grunnvannsforekomster er

god kjemisk tilstand, og i tillegg god

kvantitativ tilstand.

124

9.2 Miljøkvalitetsnormer for grunnvann

For grunnvann er det fastlagt to felles miljøkvalitetsnormer; nitrat og pesticider Bakgrunnen for

valget er at disse stoffene utgjør en betydelig trussel på grunnvannsressursene innen store

deler av EU-området, og vil gi de største miljøutfordringene i en felles vannforvaltning.

9.3 Utvalg av andre stoffer og etablering av terskelverdier

For andre mulige forurensninger som kan true grunnvannets kjemiske kvalitet har norske

vannmyndigheter selv etablert særskilte terskelverdier på bakgrunn av grunnvannsdirektivets

minimumsliste over forurensende stoffer og indikatorer på forurensning (Tabell 9-1). Stoffer

som inngår på denne listen er;

As, Cd, Pb, Hg, NH4+, Cl

-, SO4

2-

Triklor- og tetrakloreten

Parametre som indikerer saltvannsintrusjon eller annen forurensningsintrusjon:

elektrisk ledningsevne eller Cl- og SO4

2-

Arsen, kadmium, bly, kvikksølv og sulfat er stoffer som kan finnes naturlig i høye

konsentrasjoner i grunnvannet som følge av mineralforvintring, men kan også være forårsaket

av menneskeskapte forurensninger. Forbindelsene trikloreten og tetrakloreten er

menneskeskapte løsemidler uten naturlige kilder. Høy konduktivitet eller forhøyde

konsentrasjoner av klorid og sulfat kan være forårsaket av sjøvanninntrenging, men også

veisalting, eller avrenning fra deponier (avfallsfyllinger, gruvetipper mm) kan gi liknende

effekter.

Grunnvannsdirektivet gir vannmyndigheten i hvert enkelt land mulighet til å selv tilføye andre relevante

stoffer på denne listen der det forligger spesielle belastningsforhold som tilsier dette.

Grunnvannsdirektivet pålegger vannmyndighetene å etablere terskelverdier for stoffer fra menneskelig

aktiviteter som ut fra den faktiske belastningssituasjonen har ført til, eller kan utgjøre en potensiell fare

Dette gjelder forringelse av grunnvannskvaliteten, redusert brukskvalitet på grunnvannsforekomsten

(vannforsyning, irrigasjon mm) eller belastning på akvatiske eller terrestriske økosystemer. Dette har

så langt ikke vært aktuelt å gjøre i Norge.

Utvalget av prioriterte stoffer med tilhørende terskelverdier kan fastsettes og anvendes på nasjonalt,

regionalt eller lokalt nivå, der grunnvannsforekomst (GVF) er den minste forvaltningsenheten som kan

benyttes.

9.4 Prioriterte stoffer

Utvalget av prioriterte stoffer, og fastsettelse av terskelverdier bør være basert på tilgjengelige

vannkvalitetsdata fra grunnvannsforekomstene. En slik tilnærming er svært utfordrende i Norge på

grunn av mange små og usammenhengende akviferer, og at vannkvalitetsdataene stort sett finnes på

lite belastede grunnvannsforekomster som benyttes til drikkevannsforsyning.D Med utgangspunkt i

generell kunnskap om belastningssituasjonen på norske grunnvannsforekomster samt

vannkvalitetsdata i nasjonale databaser er det utarbeidet en nasjonal liste over prioriterte stoffer som

skal benyttes i den kvalitative tilstandsvurderingen av grunnvannsforekomster (Tabell 9-1). Listen er

kort, men er forventet å kunne dekke de fleste belastningssituasjoner sett ut fra norske forhold.

125

For å fastsette terskelverdier for prioriterte stoffer er det tatt utgangspunkt i drikkevannsforskriftens

grenseverdier fordi grunnvannsforekomstene først og fremst utgjør en drikkevannsressurs i Norge. Det

er samtidig for lite kunnskap om grunnvannsbidragets betydning på økologisk status i

overflatevannforekomster til å benytte en økologisk tilnærming i utvelgelse av prioriterte stoffer og

tilhørende terskelverdier.

Drikkevannsforskriften gir gjennomgående strenge restriksjoner på hva som tillates av

menneskeskapte påvirkninger på grunnvannsforekomstene.

9.5 Kjemisk tilstandsklassifisering av grunnvann

For tilstandklassifisering av grunnvannsforekomster finnes det bare to tilstandklasser; God eller dårlig

tilstand.

Tilstandsklassifisering av grunnvann skal bare utføres på grunnvannsforekomster som i det

foregående karakteriseringsarbeidet er antatt å være i risikosonen for ikke å oppnå god kjemisk

tilstand. Det er derfor viktig at en prioriterer å karakterisere grunnvannsforekomstene for å spare

unødig arbeid senere i prosessen.

Tilstandsklassifiseringen skal baseres på årlige middelverdier på utvalgte prioriterte stoffer fra hver

enkelt overvåkingsbrønn i grunnvannsforekomsten. Det bør følgelig foreligge minst to årlige

vannanalyser fra representative overvåkingsbrønner over en minimumsperiode på tre år før

tilstandsklassifiseringen kan gjennomføres.

En grunnvannsforekomst, eller grupper av forekomster, har ikke god kjemisk tilstand når;

Gjennomsnittlig årsmiddelverdi for samtlige overvåkingsbrønner over en treårs periode

overskrider minst en av de utvalgte drikkevannsgrenseverdiene.

Gjennomsnittlig årsmiddelverdi for et år overskrider en eller flere utvalgte

drikkevannsgrenseverdier i samtlige overvåkingsbrønner innen grunnvannsforekomsten, og

årsmiddelverdi baseres på minst to analyser per brønn.

Gjennomsnittlig årsmiddelverdi for et år overskrider utvalgte drikkevannsgrenseverdier i en

overvåkingsbrønn innen grunnvannsforekomsten og årsmiddelverdi baseres på minst to

analyser per brønn.

Ut fra den begrensete tilgangen på overvåkingsdata fra grunnvannsforekomster vil det i mange tilfeller

være vanskelig å fremskaffe tilstrekkelig med analysedata til å utføre de statistiske beregningene i

tilstandsvurderingen. I slike tilfeller vil den kjemiske tilstanden i grunnvannsforekomster i risikosonen

klassifiseres som god. Ny tilstandsvurdering må imidlertid gjennomføres når nye tidsserier med

analyseresultater foreligger.

I de tilfeller der tilstrekkelige grunnlagsdata foreligger og grunnvannsforekomsten ikke oppnår god

kjemisk tilstand, bør det gjennomføres en kartlegging av utbredelsen på forurensning. Dersom det

foreligger tilstrekkelig med grunnlagsdata til å sannsynliggjøre at forurensningsområdet utgjør mindre

enn 20 % av forekomstens overflateareal kan den kjemiske tilstanden settes til god under forutsetning

at følgende analyser er blitt gjort;

Hvilken trussel utgjør forurensingene på kvaliteten til grunnvann som tas ut, eller er planlagt

tatt ut, fra grunnvannsforekomsten til drikkevannsforsyning

Hvilke miljøeffekter har forurensningen på grunnvannsforekomsten

126

Hvilke mengder og konsentrasjoner av forurensninger vil sannsynligvis kunne overføres til

akvatiske og terrestriske økosystem

Hvilke miljøeffekter vil disse mengder og konsentrasjoner av forurensninger ha på berørte

akvatiske og terrestriske økosystem

Viser resultatene fra disse analysene at forurensingene har akseptable belastninger på miljø

og drikkevannskvalitet ut fra en kost-nytte betraktning

Dersom forurensningssituasjonen i en grunnvannsforekomst er så omfattende at det vurderes å

utgjøre en betydelig trussel mot drikkevannsressurser og/eller terrestriske økosystemer, må det

etableres tiltaksplaner for å opprette god kjemisk status. Dette vil kreve oppfølgende overvåking av

grunnvannsforekomsten og mulig nyetablering av overvåkingsbrønner for å kunne dokumentere at

tiltakene har den ønskede effekt på forurensningssituasjonen.

9.6 Etablering av framtidige vendepunktsverdier For å hindre en negativ utvikling mot dårlig kjemisk status i grunnvannsforekomster, er det i henhold til

grunnvannsdirektivet blitt etablert vendepunktsverdier for felles miljøkvalitetsnormer og prioriterte

stoffer. Disse er satt til 75% av terskelverdiene.

Vendepunktsverdiene forholder seg til forventet framtidig utvikling (trender) i grunnvannskvaliteten og

kan komme til anvendelse på grunnvannsforekomster som per i dag har god kjemisk status, men hvor

det i overvåkingsbrønner har blitt registrert forhøyde konsentrasjoner av menneskeskapte

forurensninger.

I de grunnvannsforekomstene der det blir registrert forurensningskonsentrasjoner over utvalgte

vendepunktsverdier i en eller flere observasjonsbrønn i de siste tre år, skal det ut fra historiske

analysedata gjennomføres trendanalyse. Ved å benytte anerkjente statistiske metoder i trendanalysen

skal det fastlegges om forurensningskonsentrasjonen har oppadgående, konstant eller nedadgående

trend. Dersom det registreres en signifikant oppadgående trend i forurensningskonsentrasjonen i en

eller flere observasjonsbrønner, skal det vurderes om denne utviklingen setter

grunnvannsforekomsten i risikosonen for ikke å oppnå god kjemisk status i framtiden. Hvis analysene

viser dette må det få konsekvenser for eksisterende aktiviteter og reflekteres i tiltaksprogrammet for

vannforekomsten.

Overvåkingen av grunnvannet må også fortsette for å dokumentere at de foreslåtte tiltakene har den

ønskede effekt på forurensningskonsentrasjonen i grunnvannsforekomsten. I de tilfeller der

trendanalysene viser en nedadgående trend eller en tilnærmet uforandret forurensningskonsentrasjon,

må overvåkingen fortsette for å følge utviklingen. Hvis det er for få overvåkingsbrønner til å vurdere

risikosituasjonen for grunnvannsforekomsten, må det overveies å etablere flere overvåkingsbrønner.

127

Tabell 9-1 Liste over prioriterte stoffer med tilhørende terskelverdier og vendepunktsverdier for

grunnvann (Vedlegg IX i Vannforskriften, innlemmet 31.08.2010). Terskelverdiene benyttes som

klassegrense mellom god/dårlig kjemisk tilstand for klassifisering av grunnvann for å finne hvilke

grunnvannsforekomster som behøver tiltak for å sikre at miljømålene nås.

9.7 Kvantitetstilstand for grunnvannsforekomster Kvantitetstilstanden for en grunnvannsforekomst skal vurderes ved å ta hensyn til to viktige

vurderingskomponenter: 1. Definisjonen av god kvantitetstilstand og 2. bruk av

ekspertvurderinger.

De to punktene kan beskrives på følgende måte:

1. En grunnvannsforekomst anses å ha god kvantitetstilstand når følgende forutsetninger er

tilfredsstilt:

A. Uttaket av grunnvann er ikke så stort at det fører til synkende grunnvannsnivå over

flere sesonger/år;

B. Årlig uttaksmengder overstiger ikke den naturlige grunnvannsdannelsen minus

nødvendig grunnvannsbidrag til å opprettholde en miljøbasert vannføring i tilknyttede

elver (evt. bærekraftig vannstand i tilknyttede innsjøer);

C. Uttaket fører ikke, som følge av endring i grunnvannstand og eller /strømningsforhold,

til saltinntrengninger, mobilisering av eksisterende forurensninger, infiltrasjon av

elvevann med dårlig kvalitet eller geokjemiske reaksjoner som kan forringe

vannkvaliteten i grunnvannsforekomsten;

D. Uttaket av grunnvann har ikke skadelig påvirkning på terrestriske økosystemer (eks.

våtmarksområder, vegetasjon og dyreliv) og akvatiske økosystemer tilknyttet

grunnvannsforekomsten.

2. Ekspertvurderinger kan brukes til å bestemme kvantitetstilstanden til en

grunnvannsforekomst om det ikke er mulig å anvende analysemetodene beskrevet i Vedlegg

V på grunn av:

A. mangel på grunnlagsdata for å utføre analysene, eller

B. at analyseresultatene er urimelige og/eller beheftet av stor usikkerhet

Mulighet for gruppering av flere grunnvannsforekomster kan eventuelt betraktes som et

tredje punkt og krever også en ekspertvurdering.

128

Vurderingen foregår på følgende måte: En fagekspert utfører analysene beskrevet i Vedlegg V, for så

å bestemme om punktene 1a til 1d er tilfredsstilt. Hvis det ikke finnes nok data eller analyseresultatene

ikke er avgjørende pga. usikkerhet, brukes ekspertvurdering for å fullføre arbeidet.

129

10 Klassifisering av kjemisk tilstand

10.1 Kjemisk tilstand og prioriterte stoffer

Ny tekst til dette kapittelet er under utarbeidelse og vil bli satt inn så fort den er klar. Inntil videre

gjelder teksten i kapittel 5 i Veileder 01:2009.

130

11 Begreper, forkortelser og litteraturliste

11.1 Forkortelser og begreper

Økologisk tilstand for overflatevann er et uttrykk for nåtilstanden når det gjelder sammensetning og

virkemåte for økosystemet i en forekomst av overflatevann, basert på klassifiseringssystemet.

Grensene for en rekke av de parameterne som presenteres i denne veilederen er allerede

interkalibrerte. Dette innebærer at land som har felles vanntyper skal interkalibrere sine

klassifiseringsgrenser, for å sikre at systemene er sammenlignbare og at landene har tilnærmet

samme ambisjonsnivå for miljømålet om god økologisk tilstand. Klassegrensene avhenger ofte av

vanntype og påvirkning og presenteres i tabeller som skal tilrettelegges i Vann-Nett.

Utvalgte sentrale kvalitetselementer og parametre som har fått nye klassegrenser nå er:

Elver Innsjøer Kystvann Grunnvann

Kvalitetselement

Bio

logi

ske

Vannplanter - Makrovegetasjon -

Fastsittende alger

- Makrovegetasjon -

Planteplankton (klorfoyll A)

- Tang og tare (artsindeks)

- Planteplankton (klorfoyll A)

Bunnfauna - Artssammensetning (indeks) - Artssammensetning

(indeks)

- Artssammensetning

(indeks)

Fisk - Artssammensetning -

Fiskeproduksjon og mengde

- Artssammensetning -

Fiskeproduksjon og mengde

Kjemisk

tilstand

Miljøgifter - Prioriterte stoffer (syntetiske

og utvalgte tungmetaller)

- Prioriterte stoffer

(syntetiske og utvalgte

tungmetaller)

- Prioriterte stoffer

(syntetiske og utvalgte

tungmetaller)

- Prioriterte

stoffer (syntetiske

og utvalgte

tungmetaller)

Støtte-

parameter

Fysisk-kjemiske

støtteparametre

- pH - ANC - pH - ANC - Gjellealuminium SFT systemet fra tidligere

Hydro-morfologiske

støtteparametre

- Vandringsbarriærer - Reguleringshøyde (under utvikling) - Kvantitet

Øvrige

Egnethet for bruk - Drikkevann - Badevann - Drikkevann - Badevann - Badevann - Drikkevann

For å kombinere flere kvalitetselementer til ett resultat for vannforekomsten gjelder ”det verste styrer”

prinsippet7. Dette betyr at det kvalitetselementet som har dårligst tilstand angir klassen for hele

vannforekomsten. Denne regelen skal først brukes for de biologiske kvalitetselementene.

Her følger definisjonen av et utvalg begreper som benyttes i denne veilederen:

Se øvrige ord og uttrykk på http://www.vannportalen.no/enkel.aspx?m=31142 .

”Det verste styrer” prinsippet” (”one-out-all-out” ): Definisjonen iht Vedlegg V i vanndirektivet er at

”For kategorier av overflatevann representeres den økologiske tilstandsklassifiseringen ved den

7 Prinsippet er nærmere forklart i kapittel 3.5.5, samt illustrert i Figur 3-5.

http://www.vannportalen.no/enkel.aspx?m=31142

131

laveste av verdiene for biologiske og fysiskkjemiske overvåkingsresultater for de relevante

kvalitetselementene”. Dette betyr at kvalitetselementet med dårligst tilstand bestemmer tilstanden for

vannforekomsten. Prinsippet gjelder imidlertid ikke ved kombinasjon av ulike parametre innenfor et

kvalitetselement. Dette er næremere forklart i Figur 3-5.

Ecological Quality Standards (EQS): Miljøkvalitetsstandarder, er beregnede kvalitetsstandarder for

forurensende stoffer for beskyttelse av akvatisk biologisk materiale. Dersom konsentrasjonsmålinger

av miljøgifter i vannforekomsten ikke overskrider grenseverdiene skal det ikke forekomme effekter på

akvatiske organismer. Det skal fastsettes standarder for vann, sedimenter eller biologisk materiale.

Egnethet for bruk: Vannforvaltningsplanen skal etter vanndirektivet ivareta de vannbaserte bruker

interessene (bading, drikkevann osv) (Article 4, §1 c, Annex iv). Man skal tilfredsstille krav gitt i

underliggende direktiver der bruken er regulert i disse, ellers skal man benytte nasjonale retningslinjer

og forskrifter. I og med at de ulike bruksformene inklusive forskrifter og retningslinjer sorterer under

forskjellige departementer, og direktorater, er det i dag nokså uoversiktlig og vanskelig å avgjøre om

en vannforekomst tilfredsstiller krav / er egnet til ulik bruk. Det anses derfor som nyttig for den lokale

forvaltning å få en samordnet og oppdatert egnethetsklassifisering for bruk.

Forvaltningsplan: En samlet plan for forvaltning av vannforekomstene i en vannregion, som bl.a. skal

angi miljømål for vannforekomstene og sammenfatte tiltaksprogrammet som viser hvordan

miljømålene kan nås innen vannforskriftens frister (vannforskriften § 26). Forvaltningsplanen er den

formelle planen etter forskriften som behandles og vedtas av fylkesting og godkjennes i Regjeringen.

Forvaltningsplanen utarbeides av VRM i samarbeid med VRU, og vedtas som fylkesdelplan etter plan-

og bygningsloven. Godkjent plan skal legges til grunn for fylkeskommunal virksomhet og være

retningsgivende for kommunal og statlig planlegging og virksomhet i vannregionen. Forvaltningsplan

skal godkjennes første gang senest innen utgangen av 2009, og oppdateres hvert sjette år

(vannforskriften § 29). VRM skal sende utkast til forvaltningsplan på høring senest ett år før ny

forvaltningsplan trer i kraft (vannforskriften § 28).

Første planperiode: Perioden for gjennomføring av første godkjente forvaltningsplan, d.v.s. fra

utgangen av 2009 til utgangen av 2015. VRM kan i samarbeid med VRU bestemme at tiltaksprogram

og forvaltningsplan for første planperiode bare skal omfatte et utvalg vannområder innenfor regionen.

Vannforskriften angir kriterier for valg av vannområder til første planperiode (vannforskriften § 30).

GIG: Geografiske interkalibreringsgrupper

Grunnlinja/grunnlinjene: Grunnlinjene danner yttergrensen for de indre farvann og utgangspunktet

for beregningen av sjøterritoriet og jurisdiksjonsområdene utenfor i samsvar med folkeretten (jf. § 1 i

lov av 27. juni 2003 nr. 57 om Norges territorialfarvann og tilstøtende sone).

Litt forenklet kan man si at grunnlinjene er en grense trukket mellom alle de ytterste fastlandspunkt,

holmer og skjær langs Norges kyst.

Grunnlinjene for fastlands-Norge er fastsatt i forskrift av 14. juni 2002 nr. 625 om grunnlinjene for

sjøterritoriet rundt Fastlands-Norge. Forskriften angir eksakte geografiske koordinater for grunnlinjene.

For Svalbard og andre norske territorium er grunnlinjene fastsatt i egne forskrifter.

Grunnvannsforekomst (GVF): I følge definisjonen i vanndirektivet er en grunnvannsforekomst "en

avgrenset mengde grunnvann innenfor en eller flere akviferer.

Hydromorfologiske egenskaper: Vannets strømningsmønster og temperatur, samt bunnens og

breddens form og beskaffenhet.

http://www.vannportalen.no/44130.link?TargetURL=www.lovdata.no/all/hl-20030627-057.html

http://www.vannportalen.no/44130.link?TargetURL=www.lovdata.no/all/hl-20030627-057.html

http://www.vannportalen.no/44131.link?TargetURL=www.lovdata.no/cgi-wift/ldles?doc=/sf/sf/sf-20020614-0625.html

http://www.vannportalen.no/44131.link?TargetURL=www.lovdata.no/cgi-wift/ldles?doc=/sf/sf/sf-20020614-0625.html

132

Indikator: For hvert kvalitetselement finnes flere indikatorer, som uttrykker forskjellige egenskaper ved

kvalitetselementet, eks. populasjonsstørrelse, kjemisk innhold, artssammensetning, diversitet etc., og

som kan omfatte en eller flere parametre som responderer på en påvirkning.

Indeks: Matematisk uttrykk for en indikator. Består av en formel som kan inneholde flere parametre,

for eksempel sensitive arter og tolerante arter, evt. artsantall

Interkalibrere: Innebærer at land som har felles vanntyper skal interkalibrere sine

klassifiseringsgrenser, for å sikre at systemene er sammenlignbare og at landene har tilnærmet

samme ambisjonsnivå for miljømålet om god økologisk tilstand.

Kjemisk tilstand: Uttrykk for den kjemiske tilstanden (av miljøgifter) i en forekomst av

overflatevann eller grunnvann i samsvar med klassifiseringen i vannforskriftens vedlegg V,

og for forekomster av overflatevann også forskrift om begrensning av forurensning

(forurensningsforskriften) kapittel 17. Med god kjemisk tilstand i vann forstås for

gjennomføringen av første planfase av vannforskriften i Norge at grenseverdier for de 33

prioriterte miljøgifter ikke overskrides i sedimenter eller i biota. Andre forurensende stoffer

enn de prioriterte miljøgiftene inngår altså i klassifisering av økologisk tilstand, avhengig av

hvordan stoffene påvirker de biologiske forholdene i vannet.

Klassifisering: Se Tilstandsklassifisering

Kvalitetselement (KE): Økosystemkomponent, som er angitt i vannforskriftens vedlegg V. Det finnes

både biologiske, fysisk-kjemiske og hydromorfologiske kvalitetselementer. Disse består av flere

parametre. Ekempler på KE er planteplankton, vannplanter, bunndyr, fisk (ikke i kystvann).

Kvantitativ tilstand: Uttrykk for i hvilken grad en grunnvannsforekomst er påvirket av direkte eller

indirekte uttak av vann.

Kystvann: Saltvann fra 1 N mil utenfor grunnlinjen og inn til land eller ytre grense for brakkvann,

likevel ut til den ytre grensen for territorialfarvannet (12 N mil utenfor grunnlinjen) med hensyn til

kjemisk tilstand.

Nedbørfelt: Landareal med avrenning til et bestemt utløpspunkt i en elv, innsjø, fjord eller i hav.

Overflatevann: Kystvann, brakkvann og ferskvann, unntatt grunnvann.

Parameter: Ulike måle-enheter (f.eks. artssammensetning, mengde osv) som inngår i et

kvalitetselement. Disse måle-enhetene kan kombineres til indekser eller indikatorer (se egen definisjon

av disse).. De ulike parametrene under gitte kvalitetselement, er gitt i vannforskriftens vedlegg V.

Prioriterte stoffer: Stoffer som er identifisert som prioriterte stoffer på listen i vannforskriftens vedlegg

VIII (se stoffer merket med B i vedlegg VIII), og nærmere omtalt i kap. 9.

Prioriterte farlige stoffer: Stoffer som er identifisert som prioriterte farlige stoffer i vannforskriften

vedlegg VIII. Av de 33 prioriterte stoffene er foreløpig 11 definert som prioriterte farlige stoffer (se

stoffer merket med A i vedlegg VIII).

Sterkt modifisert vannforekomst (SMVF): En forekomst av overflatevann som på grunn av fysiske

endringer som følge av menneskelig virksomhet i vesentlig grad har endret karakter, og som er utpekt

som sterkt modifisert i medhold av vannforskriften § 5. Som oftest gjelder dette vassdrag med store

http://www.vannportalen.no/Prioriterte_stoffer_5m8kgI82624er.doc.file



133

vannkraftanlegg eller forbygninger, eller kystvann med havner eller fjorder med forandret

ferksvannspåvirking.

Tilstandsklassifisering: Plassering av en vannforekomst i svært god-, god-, moderat-, dårlig-,

eller svært dårlig økologisk tilstand basert på kunnskap om økologiske forhold i naturlige

vannforekomster og maksimalt-, godt-, moderat-, dårlig-, eller svært dårlig økologisk potensial

for sterkt modifiserte vannforekomster. Alle kvalitetselementer skal klassifiseres.

Kvalitetselementet med dårligst tilstand bestemmer tilstanden for vannforekomsten (”det verste

styrer” prinsippet8 iht Vedlegg V)

Vannforekomst (VF): En avgrenset og betydelig mengde av overflatevann, som for eksempel en

innsjø, magasin, elv, bekk, kanal, fjord eller kyststrekning, eller et avgrenset volum grunnvann i et eller

flere grunnvannsmagasin. Minste forvaltbare enhet.

Vannområde: Del av vannregion som består av flere, ett enkelt eller deler av nedbørfelt med eller

uten kystområde som er satt sammen til en hensiktsmessig forvaltningsenhet.

Vannregion: Ett eller flere tilstøtende nedbørfelt med tilhørende grunnvann og kystvann som er satt

sammen til en hensiktsmessig forvaltningsenhet. (Største forvaltningsenhet.)

Vannregionmyndighet (VRM): Vannforskriften § 20 angir hvilke fylkesmannsembeter som skal være

vannregionmyndighet for den enkelte vannregion (se oversikt). Vannregionmyndigheten skal, i nært

samarbeid med vannregionutvalget, koordinere arbeidet med å gjennomføre oppgavene som følger av

vannforskriften (vannforskriften § 21).

Vanntype: Typifisering av vannforekomster i grupper med ensartet naturtilstand.

Se vanntyper kystvann og typifisering innsjø/elver

8 Prinsippet er nærmere forklart i kapittel 3.5.5, samt illustrert i figur 3-5.

http://www.vannportalen.no/Vannregionmyndighetene_qPw1uD82599ne.doc.file

http://www.vannportalen.no/dm_linkInternal.aspx?fm_site=31134&amid=1788190

http://www.vannportalen.no/dm_linkInternal.aspx?fm_site=31134&amid=1788200

134

Referanser Armitage, P.D., Moss, D., Wright, J.F. & Furse, M.T. 1983. The performance of a new biological water

quality score system based on macroinvertebrates over a wide range of unpolluted running water

sites. Water Research 17: 333-347.

Borum J., 1985. Development of epiphytic communities on eelgrass (Zostera marina) along a nutrient

gradient in a Danish estuary. Marine Biology, 87(2):211-218

Christie H., Norderhaug KM, Fredriksen S (2009). Macrophytes as habitat for fauna. Mar Ecol. Prog.

Ser. 396: 221-233.

DN-håndbok no. 19: Kartlegging av marint biologiske mangfold.

Direktoratsgruppa Vanndirektivet 2011. Vannforskriften: Karakterisering og risikovurdering av

vannforekomster Veileder 01:2011a Direktoratet for naturforvaltning (Miljødirektoratet), Trondheim.

Duarte C.M., 1995 Submerged aquatic vegetation in relation to different nutrient regimes. Ophelia

41:87-112.

European Commission 2009. Common implementation strategy for the water framework directive

(2000/60/ec). Guidance document on eutrophication assessment in the context of European water

policies. Brussels, European Commission.

Fredriksen S., Christie H. & Sætre B.A., 2005. Species richness in macroalgae and macrofauna

assemblages on Fucus serratus L. (Phaeophyceae) and Zostera marina L. (Angiospermae) in

Skagerrak, Norway. Marine Biology Research 1:2-19.

Hillebrand, H., Dürselen, C.-D., Kirschtel, D., Pollingher, U. & Zohary, T. 1999. Biovolume calculation

for pelagic and benthic microalgae. Journal of Phycology 35: 403-424.

Johnsen G. H., Børset E., & Glover B. Hovedveileder for foreløpig identifisering og utpeking av

sterkt modifiserte kystvann-forekomster (SMVF) i Norge. Rapport no. 33827 utarbeidet av

Rådgivende Biologer AS og NVK Multiconsult. 29s

Kelly, M., Phillips, G., Willby, N. & Guthrie, R. 2011. “Macrophytes and phytobenthos”: an ecological

rationale for the combined quality element, part 2. 18pp. FTT008

Larsen, B.M., Sandaas, K., Hårsaker, K. & Enerud, J. 2000. Overvåking av elvemusling Margaritifera

margaritifera i Norge. Forslag til overvåkingsmetodikk og lokaliteter. - NINA Oppdragsmelding 651,

27 s.

Lapointe B.E., Tomasko D.A., Matzi ,W.R., 1994. Eutrophication and trophic state classification of

seagrass communities in the Florida keys. Bull. Mar. Sci. 54, 696–717.

Lyche Solheim, A., Andersen, T., Brettum, P., Erikstad, L., Fjellheim, A., Halvorsen, G., Hesthagen, T.,

Lindstrøm, E.-A., Mjelde, M., Raddum, G., Saloranta, T., Schartau, A.K., Tjomsland, T. & Walseng,

B. 2003. Forslag til system for typifisering av norske ferskvannsforekomster og for beskrivelse av

referansetilstand, samt forslag til referansenettverk. NIVA rapport 4634-2003, 93 s.

Lyche Solheim, A. & Schartau, A.K. 2004. Revidert typologi for norske elver og innsjøer. NIVA Rapport 4888-2004, 17 s.

McGarrigle, M. & Lucey, J. 2009. Intercalibration of ecological status of rivers in Ireland for the

purpose of the Water Framework Directive. Biology & Environment: Proceedings of the Royal Irish

Academy, 109, 237-246.

Mjelde, M., Hellsten, S. & Ecke, F. 2012. A water level drawdown index for aquatic macrophytes in

Nordic lakes. Hydrobiologia DOI 10.1007/s10750-012-1323-6.

Mjelde, M., Lombardo, P. & Edvardsen, H. (in prep.) Trophic index – assessing ecological status for

aquatic macrophytes in Norwegian lakes.

Molvær J., Magnusson J., Pedersen A. & Rygg B., 2008. Vanndirektivet: Utarbeidelse av system for

marin klassifisering. Framdriftsrapport høsten 2008. NIVA-rapport 5700. 33s

Moy, F., Bekkby, T., Cochrane, S., Rinde, E. & Voegele, B. 2003. Marin karakterisering. Typologi,

system for å beskrive økologisk naturtilstand og forslag til referansenettverk. NIVA rapport O-

21839; 90 s.

NNV 1999. Bedömningsgrunder för miljökvalitet. Sjöar och vattendrag. Bakgrundsrapport biologiska

parametrar. Rapport 4921. Naturvårdsverket, Stockholm.

http://www.vannportalen.no/digimaker/documents/Typolog-ferskvann_feb_2003_a0gyo18749503.pdf

135

Ptacnik, R., Solimini A., Brettum, P. 2009. Performance of a new phytoplankton composition metric

along a eutrophication gradient in Nordic lakes. Hydrobiologia 633: 75-82.

Ramos E., Juanes J.A., Galván C., Neto J.M., Melo R., Pedersen A., Scanlan C., Wilkes R., van

den Bergh E., Blomqvist M., Kroup H., Heiber W., Reitsma J.M., Ximenes M.C., Silió A.,

Méndez F. and B. González. 2011. Coastal waters classification based on physical attributes

along the NE Atlantic region. An approach for rocky macroalgae potential distribution.

Estuarine, Coastal and Shelf Science. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecss.2011.11.041.

Rognerud, S. & Brabrand, Å. 2010. HydroFish-prosjektet: Sluttrapport for undersøkelsene 2007 - 2010. NIVA Rapport 6082-2010, 74 s.

Rygg B., Norling K., 2013. Norwegian Sensitivity Index (NSI) for marine macroinvertebrates, and an

update of Indicator Species Index (ISI) NIVA-rapport 6475-2013, 46s

Rygg B., 2002. Indicator species index for assessing benthic ecological quality in marine waters of

Norway. Niva-rapport 4548 – 2002. 32s.

Rygg B., 2011. Uttesting av indekser på marin bløtbunnsfauna. NIVA-rapport 6255. 52s.

Sandlund, O.T. (red.), Bergan, M.A., Brabrand, Å., Diserud, O., Fjeldstad, H.-P., Gausen, D.,

Halleraker, J.H., Haugen, T., Hegge, O., Helland, I.P., Hesthagen, T., Nøst, T., Pulg, U.,

Rustadbakken, A. & Sandøy, S. 2013. Vannforskriften og fisk – forslag til klassifiseringssystem.

Miljødirektoratet, Rapport M22-2013, 60 s.

Schneider, S.C. 2011. Impact of calcium and TOC on biological acidification assessment in Norwegian

rivers. Science of the Total Environment 409: 1164–1171.

Schneider, S. & Lindstrøm, E.-A. 2009. Bioindication in Norwegian rivers using non-diatomaceous

benthic algae: The acidification index periphyton (AIP). Ecological Indicators 9: 1206-1211.

Schneider, S. & Lindstrøm, E.-A. 2011. The periphyton index of trophic status PIT: A new

eutrophication metric based on non-diatomaceous benthic algae in Nordic rivers. Hydrobiologia

665:143–155.

Schneider, S.C., Kahlert, M. & Kelly, M.G. 2013. Interactions between pH and nutrients on benthic

algae in streams and consequences for ecological status assessment and species richness

patterns. Science of the Total Environment. In press.

SFT Veileder 97:03; Molvær J., Knutzen J., Magnusson J., Rygg B., Skei J., Sørensen J. 1997.

Klassifisering av miljøkvalitet i fjorder og kystfarvann. Veiledning 97:03. SFT-rapport TA-

1467-97. 36s.

TAG Work Programme 2003 Task 7.c: Morphological Alterations. TAG2003WP7c (01) Draft guidance

on morphological pressures (P2.v3-26.01.04).doc

Ugedal, O., Forseth, T. & Hesthagen, T. 2005. Garnfangst og størrelse på gytefisk som hjelpemiddel i karakterisering av aurebestander. NINA Rapport 73: 52 s.

UKTAG 2012. A revised approach to setting Water Framework Directive phosphorous standards. UK

Technical Advisory Group on the WFD. 35 pp.

WHO 1999. Toxic cyanobacteria in water: A guide to their public health consequences, monitoring

and management. London, E & F N Spon.

http://dx.doi.org/10.1016/j.ecss.2011.11.041

146

147

Vedlegg 4. Klassifisering av innsjøer

V4.1 Kvalitetselement planteplankton Vedlegg 4.1 omfatter:

a) Indikatorverdier for enkeltarter for beregning av PTI indeksen

b) Dose-respons-kurver for hver indeks, og for hver vanntype for hele planteplanktonEQRn mot

totalfosfor

c) Eksempler på klassifisering: to innsjøer, Maridalsvannet og Akersvannet

d) Referanser

V4.1.1. Indikatorverdier for enkeltarter for beregning av PTI indeksen

Optimum totalfosforkonsentrasjon (TP) ble beregnet for hvert takson som middelverdien av TP for alle

innsjøer hvor det aktuelle takson forekommer, etter vekting av forekomsten av hvert takson i hht.

relativ biomasse (dvs. andelen hvert takson utgjør av totalbiomassen). Optima er beregnet både for

enkeltarter og for slekter etter aggregering av arter innen samme slekt. Optimum-verdien, gitt som

Ln(TP), er indikatorverdien for hvert takson som skal brukes i PTI formelen. (Fra Ptacnik et al. 2009;

den elektroniske versjonen av denne artikkelen inneholder tilleggsmateriale som er den originale listen

med indikatorverdier: doi: 10.1007/s10750-009-9870-1).

RebeccaID Takson Optima, Ln(TP)

Optima

TP, µg/l

Antall

observasjoner

R0016 Acanthoceras zachariasii 2,699 14,9 22

R0117 Achnanthes 1,84 6,3 143

R1574 Achroonema 3,5 33,1 93

R0471 Actinastrum hantzschii 4,986 146,3 10

R1667 Amphidinium 2,174 8,8 11

R1548 Anabaena 3,273 26,4 13

R1531 Anabaena circinalis 3,268 26,3 59

R1536 Anabaena flos-aquae 2,962 19,3 335

R1539 Anabaena lemmermannii 3,345 28,4 51

R1544 Anabaena planctonica 3,276 26,5 183

R1549 Anabaena spiroides 4,461 86,6 61

R0477 Ankistrodesmus bibraianus 4,137 62,6 11

R0480 Ankistrodesmus falcatus 3,301 27,1 117

R0486 Ankistrodesmus spiroides 2,361 10,6 11

R0489 Ankyra judayi 3,417 30,5 51

R0490 Ankyra lanceolata 2,401 11,0 365

R1558 Aphanizomenon flos-aquae 3,537 34,4 75

R1560 Aphanizomenon gracile 2,942 19,0 28

R1414 Aphanocapsa elachista 4,007 55,0 12

R1420 Aphanocapsa reinboldii 3,656 38,7 26

R1432 Aphanothece 3,271 26,3 49

R1427 Aphanothece clathrata 3,99 54,1 11

R0135 Asterionella formosa 2,399 11,0 814

R0019 Aulacoseira alpigena 2,06 7,8 497

R0020 Aulacoseira ambigua 3,159 23,5 82

R0021 Aulacoseira distans 1,911 6,8 30

R0023 Aulacoseira granulata 4,515 91,4 17

148

R0028 Aulacoseira italica 3,328 27,9 218

R0033 Aulacoseira subarctica 1,946 7,0 57

R1351 Aulomonas purdyi 2,27 9,7 107

R0464 Bicosoeca 2,167 8,7 58

R0462 Bicosoeca planctonica 2,064 7,9 27

R1155 Bitrichia chodatii 1,759 5,8 814

R1159 Bitrichia ollula 1,567 4,8 11

R0493 Botryococcus braunii 2,072 7,9 360

R0923 Carteria 2,19 8,9 267

R1671 Ceratium furcoides 3,706 40,7 40

R1672 Ceratium hirundinella 2,401 11,0 340

R1367 Chilomonas 3,188 24,2 12

R0941 Chlamydomonas 2,36 10,6 841

R1008 Chromulina 1,89 6,6 1360

R1007 Chromulina nebulosa 3,613 37,1 59

R1443 Chroococcus minutus 2,801 16,5 83

R1375 Chroomonas 2,118 8,3 1636

R1163 Chrysidiastrum catenatum 2,196 9,0 67

R1818 Chrysochromulina parva 2,149 8,6 901

R1019 Chrysococcus 2,01 7,5 32

R1011 Chrysococcus cordiformis 2,136 8,5 93

R1012 Chrysococcus furcata 1,168 3,2 13

R1015 Chrysococcus minutus 2,011 7,5 23

R1018 Chrysococcus rufescens 2,031 7,6 33

R1166 Chrysolykos planctonicus 1,806 6,1 167

R1167 Chrysolykos skujae 1,555 4,7 841

R1171 Chrysophyceae 1,924 6,8 4577

R1062 Chrysosphaerella longispina 2,575 13,1 11

R1201 Closterium 2,81 16,6 40

R1178 Closterium acutum 2,919 18,5 158

R1191 Closterium limneticum 3,995 54,3 45

R0523 Coelastrum astroideum 3,694 40,2 43

R0527 Coelastrum microporum 3,247 25,7 68

R0530 Coelastrum reticulatum 3,16 23,6 24

R0532 Coelastrum sphaericum 4,195 66,4 24

R0533 Coenochloris fottii 2,716 15,1 41

R1233 Cosmarium 2,452 11,6 93

R1209 Cosmarium depressum 2,439 11,5 102

R1214 Cosmarium granatum 3,438 31,1 11

R1217 Cosmarium margaritiferum 2,525 12,5 11

R1221 Cosmarium phaseolus 3,067 21,5 11

R1225 Cosmarium pygmaeum 2,665 14,4 45

R2084 Cosmarium sphagnicolum 2,024 7,6 84

R1235 Cosmarium subcostatum 3,214 24,9 31

R0546 Crucigenia quadrata 2,223 9,2 112

R0550 Crucigenia tetrapedia 2,167 8,7 176

R0552 Crucigeniella apiculata 2,8095 16,6 28

R0555 Crucigeniella rectangularis 2,079 8,0 81

R1803 Cryptaulax vulgaris 1,761 5,8 162

R1394 Cryptomonas 2,364 10,6 1815

R1377 Cryptomonas curvata 3,0925 22,0 872

R1378 Cryptomonas erosa 2,911 18,4 593

149

R1382 Cryptomonas marssonii 2,206 9,1 1293

R1387 Cryptomonas parapyrenoidifera 3,315 27,5 66

R1389 Cryptomonas pyrenoidifera 3,894 49,1 12

R0053 Cyclotella 1,899 6,7 570

R0042 Cyclotella comensis 2,279 9,8 34

R0045 Cyclotella iris 1,614 5,0 11

R0047 Cyclotella meneghiniana 1,792 6,0 36

R0051 Cyclotella radiosa 1,878 6,5 420

R0052 Cyclotella rossii 2,549 12,8 100

R2572 Cylindrotheca gracilis 3,633 37,8 41

R0189 Diatoma tenuis 2,673 14,5 194

R0571 Dictyosphaerium pulchellum 3,088 21,9 146

R0575 Dictyosphaerium subsolitarium 1,852 6,4 316

R1086 Dinobryon 1,847 6,3 692

R1066 Dinobryon bavaricum 2,277 9,7 343

R1068 Dinobryon borgei 1,751 5,8 691

R1069 Dinobryon crenulatum 1,663 5,3 888

R1070 Dinobryon cylindricum 1,669 5,3 314

R1073 Dinobryon divergens 2,226 9,3 329

R1076 Dinobryon korshikovii 1,753 5,8 96

R1081 Dinobryon sertularia 2,569 13,1 51

R1083 Dinobryon sociale 1,819 6,2 517

R1089 Dinobryon suecicum 1,779 5,9 326

R2058 Discostella glomerata 1,725 5,6 465

R0598 Elakatothrix 1,921 6,8 804

R0599 Elakatothrix viridis 2,79 16,3 90

R1092 Epipyxis polymorpha 2,016 7,5 60

R1262 Euastrum 2,048 7,8 29

R0963 Eudorina elegans 2,553 12,8 79

R1726 Euglena 3,799 44,7 60

R1714 Euglena acus 3,433 31,0 14

R1721 Euglena oxyuris 3,964 52,7 14

R0204 Eunotia bilunaris 1,995 7,4 25

R0214 Eunotia zasuminensis 2,781 16,1 49

R0238 Fragilaria 2,54 12,7 974

R2520 Fragilaria capucina ssp. rumpens 3,196 24,4 58

R0223 Fragilaria crotonensis 3,21 24,8 204

R0231 Fragilaria nanana 2,981 19,7 17

R0611 Franceia ovalis 3,574 35,7 10

R0891 Gloeocystis 1,96 7,1 120

R1403 Goniomonas truncata 2,808 16,6 112

R0967 Gonium sociale 3,2 24,5 22

R1824 Gonyostomum semen 2,954 19,2 77

R1654 Gymnodinium 1,86 6,4 715

R1643 Gymnodinium albulum 1,651 5,2 55

R1646 Gymnodinium fuscum 2,044 7,7 30

R1647 Gymnodinium helveticum 1,91 6,8 369

R1649 Gymnodinium lacustre 1,817 6,2 1331

R1660 Gymnodinium uberrimum 1,902 6,7 476

R1792 Gyromitus cordiformis 2,058 7,8 452

R0280 Hannaea arcus 1,77 5,9 31

150

R1055 Hydrurus foetidus 1,922 6,8 18

R1860 Isthmochloron trispinatum 1,574 4,8 57

R1404 Katablepharis ovalis 2,05 7,8 1966

R1037 Kephyrion 1,618 5,0 51

R1021 Kephyrion boreale 1,701 5,5 259

R1029 Kephyrion littorale 1,329 3,8 108

R0633 Kirchneriella 2,859 17,4 14

R0631 Kirchneriella obesa 4,409 82,2 11

R0637 Koliella 2,14 8,5 401

R0635 Koliella longiseta 3,024 20,6 28

R0649 Lagerheimia genevensis 2,997 20,0 26

R1109 Mallomonas 2,125 8,4 615

R1097 Mallomonas akrokomos 2,113 8,3 608

R1099 Mallomonas allorgei 2,401 11,0 88

R1100 Mallomonas caudata 2,349 10,5 311

R1101 Mallomonas crassisquama 2,178 8,8 223

R1108 Mallomonas punctifera 2,411 11,1 67

R1111 Mallomonas tonsurata 3,014 20,4 14

R0062 Melosira varians 3,272 26,4 10

R1479 Merismopedia tenuissima 1,759 5,8 388

R0660 Micractinium pusillum 3,389 29,6 66

R1482 Microcystis aeruginosa 4,04 56,8 125

R1499 Microcystis wesenbergii 3,46 31,8 32

R1116 Monochrysis agilissima 1,814 6,1 22

R0663 Monoraphidium arcuatum 2,34 10,4 64

R0665 Monoraphidium contortum 2,534 12,6 366

R0667 Monoraphidium dybowskii 1,974 7,2 874

R0670 Monoraphidium griffithii 1,645 5,2 473

R0673 Monoraphidium komarkovae 1,85 6,4 257

R0675 Monoraphidium minutum 3,643 38,2 101

R0677 Monoraphidium nanum 3,692 40,1 13

R0683 Monoraphidium tortile 4,094 60,0 18

R1003 Mougeotia 1,888 6,6 24

R0335 Navicula 2,862 17,5 15

R0690 Nephrocytium agardhianum 2,24 9,4 22

R0692 Nephrocytium lunatum 2,458 11,7 20

R0394 Nitzschia 3,917 50,2 66

R1120 Ochromonas 1,893 6,6 2284

R0697 Oocystis lacustris 3,013 20,3 78

R0698 Oocystis marssonii 2,731 15,3 91

R0701 Oocystis parva 3,176 24,0 84

R0703 Oocystis rhomboidea 2,251 9,5 22

R0704 Oocystis solitaria 3,016 20,4 17

R0706 Oocystis submarina 1,726 5,6 1005

R0971 Pandorina morum 3,169 23,8 120

R1806 Paramastix conifera 1,927 6,9 225

R0906 Paulschulzia pseudovolvox 2,6 13,5 112

R0908 Paulschulzia tenera 2,918 18,5 11

R0713 Pediastrum boryanum 3,734 41,8 129

R0716 Pediastrum duplex 3,951 52,0 92

R0721 Pediastrum privum 3,027 20,6 26

R0725 Pediastrum tetras 3,107 22,4 67

151

R2116 Peridiniopsis cunningtonii 3,658 38,8 16

R1678 Peridiniopsis edax 4,046 57,2 60

R1679 Peridiniopsis elpatiewskyi 3,488 32,7 58

R1680 Peridiniopsis penardiforme 2,389 10,9 34

R1682 Peridiniopsis polonicum 2,795 16,4 21

R1699 Peridinium 2,09 8,1 266

R1684 Peridinium aciculiferum 2,971 19,5 12

R1687 Peridinium cinctum 2,546 12,8 50

R1691 Peridinium inconspicuum 1,887 6,6 974

R1698 Peridinium raciborskii 2,277 9,7 106

R2131 Peridinium umbonatum var. goslaviense 2,524 12,5 66

R1704 Peridinium willei 2,276 9,7 143

R0975 Phacotus lenticularis 2,826 16,9 11

R1748 Phacus 3,689 40,0 11

R2617 Picoplankton 1,911 6,8 2295

R2711 Plagioselmis 2,094 8,1 1921

R1609 Planktolyngbya contorta 3,797 44,6 18

R1613 Planktothrix agardhii 3,653 38,6 162

R2594 Planktothrix compressa 2,376 10,8 49

R1621 Pseudanabaena limnetica 3,719 41,2 27

R2134 Pseudogoniochloris tripus 4,464 86,8 11

R1051 Pseudokephyrion 1,624 5,1 66

R1044 Pseudokephyrion alaskanum 1,633 5,1 127

R1046 Pseudokephyrion attenatum 1,692 5,4 15

R1047 Pseudokephyrion entzii 1,598 4,9 792

R1052 Pseudokephyrion taeniatum 1,718 5,6 83

R1053 Pseudokephyrion tatricum 1,985 7,3 11

R1154 Pseudopedinella 1,869 6,5 166

R0742 Quadrigula korshikovii 2,07 7,9 11

R0744 Quadrigula pfitzeri 2,107 8,2 138

R0750 Raphidocelis subcapitata 2,527 12,5 125

R0811 Scenedesmus 3,119 22,6 294

R0754 Scenedesmus acuminatus 3,597 36,5 29

R2442 Scenedesmus arcuatus 2,997 20,0 40

R0762 Scenedesmus armatus 3,728 41,6 141

R0763 Scenedesmus bicaudatus 3,639 38,1 22

R0775 Scenedesmus denticulatus 2,564 13,0 127

R0777 Scenedesmus dimorphus 3,455 31,7 11

R0781 Scenedesmus ecornis 3,033 20,8 155

R0799 Scenedesmus opoliensis 3,929 50,9 55

R0806 Scenedesmus quadricauda 3,667 39,1 136

R0813 Scenedesmus spinosus 3,451 31,5 41

R0820 Schroederia setigera 2,964 19,4 28

R0987 Scourfieldia cordiformis 1,826 6,2 257

R1510 Snowella lacustris 2,374 10,7 299

R1814 Spermatozopsis exsultans 3,721 41,3 12

R0993 Sphaerocystis schroeteri 2,38 10,8 362

R1130 Spiniferomonas bourrellyi 1,697 5,5 472

R1273 Spondylosium planum 2,06 7,8 66

R1309 Staurastrum 2,717 15,1 23

R1275 Staurastrum anatinum 2,051 7,8 11

152

R1282 Staurastrum chaetoceras 3,745 42,3 50

R1283 Staurastrum cingulum 2,002 7,4 12

R1288 Staurastrum gracile 2,278 9,8 112

R1293 Staurastrum luetkemuelleri 2,361 10,6 16

R1295 Staurastrum lunatum 2,413 11,2 37

R1300 Staurastrum paradoxum 3,039 20,9 219

R1304 Staurastrum planctonicum 2,757 15,8 90

R1305 Staurastrum pseudopelagicum 2,337 10,4 36

R1315 Staurodesmus cuspidatus 2,146 8,6 55

R1321 Staurodesmus indentatus 1,796 6,0 109

R1324 Staurodesmus mamillatus 2,505 12,2 25

R1330 Staurodesmus triangularis 1,934 6,9 44

R2516 Staurosira berolinensis 4,69 108,9 15

R1364 Stelexomonas dichotoma 2,123 8,4 69

R0079 Stephanodiscus hantzschii 3,541 34,5 261

R1057 Stichogloea doederleinii 1,847 6,3 187

R1138 Syncrypta 2,661 14,3 15

R1144 Synura splendida 2,378 10,8 13

R1145 Synura uvella 2,566 13,0 251

R0440 Tabellaria fenestrata 2,388 10,9 418

R0442 Tabellaria flocculosa 2,141 8,5 411

R1333 Teilingia granulata 2,416 11,2 29

R1855 Tetraëdriella patiens 1,45 4,3 18

R0843 Tetraedron caudatum 3,113 22,5 72

R0848 Tetraedron minimum 2,228 9,3 392

R2038 Tetraselmis 1,769 5,9 42

R0871 Tetrastrum staurogeniaeforme 3,478 32,4 19

R0874 Thelesphaera alpina 2,302 10,0 54

R1765 Trachelomonas hispida 4,767 117,6 14

R1776 Trachelomonas volvocina 3,596 36,5 99

R0880 Treubaria triappendiculata 3,847 46,9 28

R2179 Trichormus catenula 3,325 27,8 42

R1634 Tychonema bornetii 2,478 11,9 13

R2175 Ulnaria ulna 2,769 15,9 286

R1147 Uroglena americana 2,259 9,6 367

R2548 Urosolenia eriensis 1,985 7,3 126

R2549 Urosolenia longiseta 1,992 7,3 306

R1521 Woronichinia compacta 2,68 14,6 18

R1525 Woronichinia naegeliana 2,827 16,9 194

R1345 Xanthidium antilopaeum 2,166 8,7 11

153

V4.1.2. Dose-respons kurver – planteplankton

Klorofyll – totalfosfor:

Biovolum – klorofyll:

154

PTI –totalfosfor (fra Ptacnik et al. 2009)

Andel sensistive eller tolerante arter

Grensesetting for PTI ved bruk av andel svært sensitive arter (venstre figur) og andel svært tolerante

arter (høyre figur) for innsjøer i vanntypen L-N1 (moderat kalkrike, klare, grunne innsjøer i lavlandet).

De stiplede vertikale linjene angir referansetilstand, svært god/god grensen, god/moderat grensen

(markert med grønt), moderat/dårlig grensen og dårlig/svært dårlig grensen fra venstre mot høyre i

begge figurene. Den horisontale grønne linjen angir andel sensitive arter (venstre figur) og andel

tolerante arter (høyre figur).

Cyanobakterie biomasse – totalfosfor

155

Planteplankton EQR (normalisert) (alle fire indekser kombinert) – totalfosfor

Horisontale stiplede linjer angir klassegrensene for svært god/god = 0.8 og god/moderat = 0.6.

V4.1.3. Eksempler på klassifisering av innsjøer basert på planteplankton,

Eksempel 1 Akersvannet, en eutrofiert innsjø (data fra basisovervåkingen 2010)

SD/D: WHO middels risiko nivå: 5 mg/l

G/M: WHO lav risiko nivå: 1 mg/l

156

Akersvannet i Vestfold er en grunn innsjø (middeldyp 6 m, areal 2,4 km2) som ligger 16 moh i marine,

næringsrike løsavsetninger. Innsjøen har kalsiumkonsentrasjon på 15 mg l-1

og farge på 27 mg Pt l-1

.

Fra vanntypeoversikten i kapittel 3 (tabell 3.5) finner man ut at dette er innsjøtype nr. 8 (moderat

kalkrik og klar), tilsvarende NGIG type L-N1.

Planteplanktonet hadde høy biomasse med middelverdi av klorofyll på 31 μg l-1

og dominans av

cyanobakterier mesteparten av vekstsesongen. I juli var det en stor oppblomstring av de pontensielt

toksinproduserende cyanobakteriene Microcystis aeruginosa og Aphanizomenon flos-aquae var.

klebahnii). Siktedypet var 1,0 m og totalt fosfor 89 μg l-1

.

Tabell V4.1 Parameterverdiene for å beregne indeksen for planteplankton i innsjøer. For klorofyll, totalt

volum og PTI er det middelverdiene som benyttes og for Cyanomax er det maksimalverdien for volumet

av cyanobakterier som benyttes. De benyttede verdiene er markert med fet skrift.

Dato Klorofyll Totalt volum PTI Cyanomax

µg l-1

mm3 l

-1 mm

3 l

-1

11.06.2010 13 2.29 3.13 1.27

06.07.2010 82 7.46 3.84 6.96

04.08.2010 18 2.54 3.78 2.41

01.09.2010 45 3.24 3.91 2.95

29.09.2010 21 1.55 4.03 0.92

20.10.2010 6.6 1.09 3.17 0.13

Gj. snitt 2010 30.9 3.03 3.64

Tilstandsklasse Dårlig Dårlig

Svært

dårlig

Svært

dårlig

Tilstandsklassen for hver parameter kan leses rett ut fra parameterverdiene angitt med fet skrift i

tabellen ovenfor og de typespesifikke klassegrensene for vanntype L-N1 som er angitt i venstre del av

tabell V4.2. De relevante klassegrensene er markert med fete typer.

Tabell V4.2 Typespesifikke klassegrenser for vanntype L-N1 (jf. tabell 4.1 i veilederteksten).



µg/l mg/l mg/l

L-N1 Ref verdi 3 0,28 2,09 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00

SG/G 6 0,64 2,26 0,16 0,50 0,94 0,91 0,98

G/M 9 1,04 2,43 1,00 0,33 0,87 0,82 0,90

M/D 18 2,35 2,60 2,00 0,17 0,64 0,73 0,80

D/SD 36 5,33 2,86 5,00 0,08 0,12 0,60 0,50

max

verdi n.a. 6,00 4,00 10,00

For å klassifisere hele kvalitetselementet må vi først beregne EQR verdier for hver parameter (a),

deretter normalisere disse (b) og til slutt kombinere dem i hht. kombinasjonsreglene vist i figur 4.1 i

veilederteksten (c). Alle disse beregningene kan gjøres automatisk vha. et regneark der alle formler er

lagt inn (link til excel-fil). Dersom beregningen skal gjøres manuelt må formlene fra kapittel 4.1.2

benyttes sammen med absolutt-verdiene for hver parameter fra tabell V4.1, samt referanseverdiene

og maksimums-verdiene for hver parameter (se tabell V4.2). Det er viktig å benytte alle desimaler i

157

mellomregningene for å komme ut på riktig side av klassegrensen når parameterverdien ligger svært

nær en klassegrense.

a) EQR verdiene for hver parameter beregnes som følger:

EQRKla=Klaref/Klaobs = 3/30,9 = 0,097

EQRTotVol =

= (3,03 - 6) / (0,28 - 6) = 0,519

EQRPTIl =

= (3,64 - 4) / (2,09 - 4) = 0,188

EQRCyano =

= (6,96 - 10) / (0 - 10) = 0,304

b) Normalisert EQR beregnes som følger:

Formelen nedenfor (se kap. 4.1.2 Beregningsmetode) benyttes sammen med EQR verdiene fra pkt.

a) ovenfor og de relevante EQR klassegrensene fra høyre del av tabellen ovenfor:

nEQR = [(

) ]









tallene 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8)

nEQRKla =[((0,097 - 0,08)/(0,17 - 0,08))x 0,2] + 0,2 = 0,204

nEQRTotVol = [((0,519 - 0, 12)/( 0, 64 - 0,12))x 0,2] + 0,2 = 0,353

nEQRPTI = [((0,188 - 0)/( 0,60- 0))x 0,2] + 0 = 0,063

nEQRCyanomax = [((0,304 - 0)/(0,5- 0))x 0,2] + 0 = 0,122

Klassegrensene for normaliserte EQR-verdier er 0,8, 0,6, 0,4 og 0,2 for alle parametere. Tilstanden

basert på klorofyll a og totalt volum blir dermed Dårlig (nEQR mellom 0,2 og 0,4), mens tilstanden

basert på PTI og Cyanomax blir Svært Dårlig (nEQR mindre enn 0,2).

c) Til slutt kombineres alle parameterne ved å følge prosedyren gitt i figur 4.1 i veilederteksten.

Først beregnes normalisert EQRBio for biomassen:

nEQRBio = (nEQRKla+ nEQRTotVol) /2 = (0,204+0,353) / 2 = 0,279

Middelverdien av nEQRBio og nEQRPTI er (0,279 + 0,063) / 2 = 0,171

Normalisert EQRCyanomax er 0,122 som er lavere enn gjennomsnittsverdien av de andre indeksverdiene

(0,171) og skal derfor tas med i beregningen.

Totalvurdering: nEQRPP = (nEQRBio+nEQRPTI +n EQRCyano)/3 = (0,279+0,063+0,122)/3 = 0,155

158

Konklusjon: Totalvurderingen av planteplanktonsamfunnet i Akersvannet i 2010 blir dermed

Svært Dårlig med en normalisert EQR-verdi på 0,16.

Kombinasjonen av EQR verdiene til et endelig resultat er vist i figuren nedenfor.

Middelverdi for total fosfor (TP) var 89 µg/l. Med en referanseverdi for denne vanntypen (L-N1) på 7

µg/l (se kapittel 4.4 om fysisk-kjemiske kvalitetselementer) får vi en EQR-verdi for fosfor på 0,08 (=

7/89), og normalisert EQR blir 0,16, dvs. tilstandsklasse Svært Dårlig. Dette styrker

klassifiseringsresultatet, da både planteplankton og totalfosfor gir samme klasse. Da klassifiseringen

av planteplanktonet ga klasse Svært Dårlig, trenger vi ikke bruke resultatene fra de fysisk-kjemiske

parameterne til å justere resultatet (se veiledertekstens kapittel 3.5.5, trinn 3 om kombinasjonsregler).

Dersom planteplankton og evt. andre biologiske kvalitetselementer hadde vært i God tilstand, ville en

klassifisering av totalt fosfor i klasse Moderat, Dårlig eller Svært dårlig ha medført en degradering fra

God til Moderat tilstand og en normalisert EQR på 0,5 (se kapittel 3.5.5, trinn 3 om

kombinasjonsregler). Dette er fornuftig, da et så dårlig resultat for de fysisk-kjemiske forholdene neppe

ville kunnet gi God tilstand for de biologiske kvalitetselementene i lang tid framover, og i et slikt tilfelle

bør tiltak igangsettes for å redusere næringstilførselene.

Eksempel 2 Maridalsvannet, en referanseinnsjø (data fra basisovervåkingen 2011)

Maridalsvannet i Oslo er en dyp innsjø (middeldyp 18 m, areal 3,89 km2) som ligger 149 moh.

Innsjøen har kalsiumkonsentrasjon på 2,85 mg l-1

og farge på 28,9 mg Pt l-1

. Fra vanntypeoversikten i

veiledertekstens tabell 3.5 (kapittel 3) finner man ut at dette er innsjøtype nr. 6 (kalkfattig, klar og dyp),

tilsvarende NGIG type L-N2b.

Planteplanktonet hadde liten biomasse med middelverdi av klorofyll på 1,5 μg l-1

, og det var svært lite

cyanobakterier. Siktedypet var 3,7 m, og Tot-P var 8 μg l-1

.

Tabell V4.3 Parameterverdiene for å beregne indeksen for planteplankton i innsjøer. For klorofyll, totalt

volum og PTI er det middelverdiene som benyttes og for Cyanomax er det maksimalverdien for volumet

av cyanobakterier som benyttes. De benyttede verdiene er markert med fet skrift.

159

Dato Klorofyll Totalt volum PTI Cyanomax

µg/L mm3/L

mm3/L

10.06.2011 1.1 0.10 1.94 0.00

30.06.2011 1.9 0.16 2.24 0.01

26.07.2011 0.32 2.21 0.04

24.08.2011 1.9 0.18 1.98 0.00

20.09.2011 1.6 0.25 2.01 0.00

19.10.2011 1.2 0.14 2.06 0.00

Gj. snitt 2011 1.54 0.19 2.07

Tilstandsklasse Svært god God

Svært

god Svært god

Tilstandsklassen for hver parameter kan leses rett ut fra parameterverdiene angitt med fet skrift i tabell

V4.3 og de typespesifikke klassegrensene for vanntype L-N2b som er angitt i venstre del av tabell

V4.4. De relevante klassegrensene er markert med fete typer.

Tabell V4.4 Typespesifikke klassegrenser for vanntype L-N2b (jf. tabell 4.1 i veilederteksten).



µg/l mg/l mg/l

L-N2b Ref verdi 1,3 0,11 1,90 0,00 1,00 1,00 1,00 1,00

SG/G 2 0,18 2,09 0,16 0,65 0,98 0,91 0,98

G/M 4 0,40 2,26 1,00 0,33 0,92 0,83 0,90

M/D 7 0,77 2,43 2,00 0,19 0,81 0,75 0,80

D/SD 15 1,90 2,60 5,00 0,09 0,49 0,67 0,50

max

verdi n.a. 3,60 4,00 10,00

For å klassifisere hele kvalitetselementet må vi først beregne EQR verdier for hver parameter (a),

deretter normalisere disse (b) og til slutt kombinere dem i hht. kombinasjonsreglene vist i

veiledertekstens figur 4.1.1 (c). Alle disse beregningene kan gjøres automatisk vha. et regneark der

alle formler er lagt inn (link til excel-fil). Dersom beregningen skal gjøres manuelt må formlene fra kap.

4.1.2 benyttes sammen med absolutt-verdiene for hver parameter fra tabell V4.3, samt

referanseverdiene og maksimumsverdiene for hver parameter (se tabell V4.4). Det er viktig å benytte

alle desimaler i mellomregningene for å komme ut på riktig side av klassegrensen når

parameterverdien ligger svært nær en klassegrense.

a) EQR verdiene for hver parameter beregnes som følger:

EQRKla=Klaref/Klaobs = 1,3/1,54 = 0,844

EQRTotVol =

= (0,19-3,60) / (0,11-3,60) = 0,977

EQRPTIl =

= (2,07-4,00) / (1,90-4,00) = 0,919

EQRCyano =

= (0,04-10,00) / (0,00-10,00) = 0,996

160

b) Normalisert EQR beregnes som følger:

Formelen nedenfor (se kap. 4.1.2 Beregningsmetode) benyttes sammen med EQR verdiene

fra pkt. a) ovenfor og de relevante EQR klassegrensene fra høyre del av tabellen ovenfor:

nEQR = [(

) ]









tallene 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8)

nEQRKla =[((0,844 - 0,65)/( 1,00 - 0,65)) x 0,2] + 0,8 = 0,911

nEQRTotVol = [((0,977 - 0,92)/( 0,98 - 0,92))x 0,2] + 0,6 = 0,790

nEQRPTIl = [((0,919 - 0,91)/( 1,00- 0,91))x 0,2] + 0,8 = 0,820

nEQRCyanomax = [((0,996- 0,98)/(1,00- 0,98))x 0,2] + 0,8 = 0,960

Klassegrensene for normaliserte EQR-verdier er 0,8, 0,6, 0,4 og 0,2 for alle parametere. Tilstanden

basert på klorofyll a, PTI og Cyanomax blir dermed Svært God (nEQR mellom 0,8 og 1,0), mens

tilstanden basert på totalt volum blir God (nEQR mellom 0,6 og 0,8).

c) Til slutt kombineres alle parameterne ved å følge prosedyren gitt i figur 4.1.1.

Først beregnes normalisert EQRBio for biomassen:

nEQRBio = (nEQRKla+ nEQRTotVol) /2 = (0,911 + 0,790) / 2 = 0,851

Middelverdien av nEQRBio og nEQRPTI er (0,851 + 0,820) / 2 = 0,836

Normalisert EQR for cyanobakterier maksimumbiomasse (EQRCyanomax) er 0,96, som er høyere enn

gjennomsnittsverdien av de andre indeksverdiene (0,836) og skal derfor ikke tas med i beregningen.

Totalvurdering planteplankton blir da: nEQRPP = (nEQRBio+ nEQRPTI) /2 = (0,851 + 0,820) / 2 = 0,836

Konklusjon: Totalvurderingen av planteplanktonet i Maridalsvannet i 2011 gir tilstanden Svært

God med normalisert EQR på 0,84.

Kombinasjonen av EQR verdiene til et endelig resultat er vist i figuren nedenfor.

161

Middelverdi for total fosfor (TP) var 8 µg/l. Med en referanseverdi for denne vanntypen (L-N2b) på 5,5

µg/l (se kapittel 4.4 om fysisk-kjemiske kvalitetselementer) får vi en EQR-verdi for fosfor på 0,69 (=

5,5/8,0), og normalisert EQR blir

nEQRTP = [((0,69-0,52)/(0,79-0,52)) x 0,2] + 0,6 = 0,65, dvs. tilstandsklasse God.

Da klassifiseringen av planteplanktonet ga Maridalsvannet klasse Svært God og Total fosfor ga God

så skal resultatene fra de fysisk-kjemiske parameterne brukes til å nedgradere tilstandsklassen fra

Svært god til God (se veiledertekstens kapittel 3.5.5, trinn 3 om kombinasjonsregler). Maridalsvannet

får i dette tilfellet God økologisk tilstand med en nEQR verdi på 0,65.

162

Referanser European Commission (2009). Common implementation strategy for the water framework directive

(2000/60/ec). Guidance document on eutrophication assessment in the context of European

water policies. Brussels, European Commission.

Hillebrand, H., C.-D. Dürselen, D. Kirschtel, U. Pollingher and T. Zohary (1999). Biovolume calculation

for pelagic and benthic microalgae. Journal of Phycology 35: 403-424.

Lyche-Solheim, A., Phillips, G., Free, G., Drakare, S., Järvinen, M., Skjelbred, B., 2011. WFD

Intercalibration phase 2 Lake Northern GIG Phytoplankton, Milestone 6 report. EU

Commission, JRC. December 2011. https://circabc.europa.eu/w/browse/c48010c0-863b-49e6-

8f1a-22da029cd93b

Phillips, G., Lyche-Solheim, A., Skjelbred, B., Mischke, U., Drakare S., Free G., Järvinen

M., de Hoyos

C., Morabito G., Poikane S., Carvalho L. 2013. A phytoplankton trophic index to assess the

status of lakes for the Water Framework Directive. Hydrobiologia 704, p. 75-95, DOI

10.1007/s10750-012-1390-8.

Poikane, S. (2009) Water framework directive intercalibration technical report Part 2: lakes

Luxembourg, European Commission JRC report 23838: 176 pp.

Ptacnik, R., Solimini A., Brettum, P. 2009. Performance of a new phytoplankton composition metric

along a eutrophication gradient in Nordic lakes. Hydrobiologia 633: 75-82.

WHO 1999. Toxic cyanobacteria in water: A guide to their public health consequences, monitoring

and management. London, E & F N Spon.

https://circabc.europa.eu/w/browse/c48010c0-863b-49e6-8f1a-22da029cd93b

https://circabc.europa.eu/w/browse/c48010c0-863b-49e6-8f1a-22da029cd93b

163

V4.2 Kvalitetselement vannplanter Vedlegg 4.2 inneholder:

a) Artsliste over alle vannplanter i Norge (tabell V4.5)

b) Artsliste over sensitive og tolerant arter som inngår i trofiindeksen (Tic; tabell V4.6)

c) Eksempler på bruk av trofiindeksen (avsnitt V4.2.3)

d) Artsliste over sensitive og tolerante arter som inngår i vannstandsvariasjonsindeksen (WIc;

tabell V4.7)

e) Eksempler på bruk av vannstandsvariasjonsindeksen (WIc; avsnitt V4.2.5)

f) Referanser

V4.2.1. Artsliste over alle vannplanter i Norge

Tabell V4.5 Vannplanter i Norge. Navngitt etter Lid & Lid 2005. Inkluderer også brakkvannsarter.

Latinske navn Norske navn

ISOETIDER (kortskuddsplanter)

Baldellia repens (Lam.)Lawalrèe Soleigro

Crassula aquatica (L.)Schönl. Firling

(Elatine alsinastrum L.) Kransevjeblom

Elatine hexandra (Lapierre)DC. Skaftevjeblom

Elatine hydropiper L. Korsevjeblom

Elatine orthosperma Düben Nordlig evjeblom

Elatine triandra Schkuhr Trefelt evjeblom

Eleocharis acicularis (L.)Roemer &Schultes Nålesivaks

Eleocharis parvula (Roemer&Schultes)Link ex Bluff,Nees&Schauer Dvergsivaks

Isoëtes echinospora Durieu Mjukt brasmegras

Isoëtes lacustris L. Stivt brasmegras

Limosella aquatica L. Evjebrodd

Littorella uniflora (L.)Ascherson Tjønngras

Lobelia dortmanna L. Botngras

Lythrum portula (L.)D.A.Webb Vasskryp

Persicaria foliosa (Lindb.fil.)Kitagawa Evjeslirekne

Pilularia globulifera L. Trådbregne

Ranunculus reptans L. Evjesoleie

Subularia aquatica L. Sylblad

ELODEIDER (langskuddsplanter)

Batrachium aquatile (L.) Dumort. Kystvassoleie

Batrachium aquatile x floribundum

Batrachium eradicatum (Laest.)Fr. Dvergvassoleie

Batrachium eradicatum x floribundum

Batrachium floribundum (Bab.) Dumort Storvassoleie

Batrachium floribundum x trichophyllum

Batrachium trichophyllum (Chaix) Bosch Småvassoleie

Callitriche brutia Petagna Stilkvasshår

Callitriche cophocarpa Sendtner Sprikevasshår

Callitriche hamulata Kütz. ex Koch Klovasshår

Callitriche hermaphroditica L. Høstvasshår

Callitriche palustris L. Småvasshår

Callitriche stagnalis Scop. Dikevasshår

Ceratophyllum demersum L. Hornblad

Ceratophyllum submersum L. Vorteblad

164

Elodea canadensis Michx Vasspest

Elodea nuttallii (Planchon) H. St. John Smal vasspest

(Groenlandia densa (L.)Fourr.) Kranstjønnaks

Hippuris tetraphylla L. f. Korshesterumpe

Hippuris vulgaris L. Hesterumpe

Hippuris x lanceolata Retz. (H. tetraphylla x vulgaris) Brakkhesterumpe

Juncus bulbosus L. Krypsiv

Myriophyllum alterniflorum DC. Tusenblad

Myriophyllum sibiricum Komarov. Kamtusenblad

Myriophyllum spicatum L. Akstusenblad

Myriophyllum verticillatum L. Kranstusenblad

Najas flexilis (Willd.)Rostkov & W.L.E.Schmidt Mjukt havfrugras

Najas marina L. Stivt havfrugras

Potamogeton alpinus Balbis Rusttjønnaks

Potamogeton alpinus x gramineus (P. x nericius Hagstr.)

Potamogeton alpinus x perfoliatus (P. x prussicus Hagstr.)

Potamogeton berchtoldii Fieber Småtjønnaks

Potamogeton berchtoldii x obtusifolius (P. x saxonicus Hagstr.)

Potamogeton berchtoldii x pusillus (P. x dualis Hagstr.)

Potamogeton compressus L. Bendeltjønnaks

Potamogeton crispus L. Krustjønnaks

Potamogeton friesii Rupr. Broddtjønnaks

Potamogeton friesii x obtusifolius (P. x semifructus A. Bennett ex Asc.&Gr.)

Potamogeton gramineus L. Grastjønnaks

Potamogeton gramineus x lucens (P. x zizii Koch. ex Roth)

Potamogeton gramineus x lucens x perfoliatus (P. x torssandri (Tiselius)G.Firsch.)

Potamogeton gramineus x natans (P. x sparganifolius Laest. Ex Fr.)

Potamogeton gramineus x perfoliatus (P. x nitens Weber)

Potamogeton lucens L. Blanktjønnaks

Potamogeton obtusifolius Mert. & Koch Butt-tjønnaks

Potamogeton perfoliatus L. Hjertetjønnaks

Potamogeton perfoliatus x praelongus (P. x cognatus Asc. & Gr.)

Potamogeton polygonifolius Pourret Kysttjønnaks

Potamogeton praelongus Wulfen Nøkketjønnaks

Potamogeton pusillus L. Granntjønnaks

Potamogeton rutilus Wolfg. Stivtjønnaks

Potamogeton trichoides Cham. & Schltdl.) Knorttjønnaks

Ruppia cirrhosa (Petagna)Grande Skruehavgras

Ruppia maritima L. Småhavgras

Stuckenia filiformis (Pers.) Börner Trådtjønnaks

Stuckenia filiformis x pectinata

Stuckenia filiformis x vaginatus

Stuckenia pectinata (L.) Busttjønnaks

Stuckenia vaginata (Turcz.) Holub Sliretjønnaks

Utricularia australis R.Br. Vrangblærerot

Utricularia intermedia Hayne Gytjeblærerot

Utricularia minor L. Småblærerot

Utricularia ochroleuca R.W.Hartm. Mellomblærerot

Utricularia stygia G.Thor Sumpblærerot

Utricularia vulgaris L. Storblærerot

Zannichellia palustris L. Vasskrans

Zannichellia palustris ssp. palustris Småvasskrans

Zannichellia palustris ssp. polycarpa (Nolte) K.Richt. Storvasskrans

Zostera angustifolia (Hornem.)Rchb. Smalålegras

165

Zostera marina L. Ålegras

Zostera noltei Hornem. Dvergålegras

NYMPHAEIDER (flytebladsplanter)

Luronium natans (L.)Raf. Flytegro

Nuphar lutea (L.)Sm. Gul nøkkerose

Nuphar lutea x pumila (=N. x spenneriana Gaudin)

Nuphar pumila (Timm.)DC. Soleinøkkerose

Nymphaea alba L. coll. Hvit nøkkerose

Nymphoides peltata Kuntze Sjøgull

Persicaria amphibia (L.) Gray Vasslirekne

Potamogeton natans L. Tjønnaks

Sagittaria sagittifolia L. Pilblad

Sagittaria sagittifolia x natans

Sparganium angustifolium Michx Flotgras

Sparganium angustifolium x emersum (= S. x diversifolium Graebn.)

Sparganium angustifolium x gramineum

Sparganium angustifolium x hyperboreum

Sparganium angustifolium x natans

Sparganium emersum Rehmann Stautpiggknopp

Sparganium emersum x gramineum

Sparganium emersum x hyperboreum

Sparganium emersum x natans

Sparganium gramineum Georgi Sjøpiggknopp

Sparganium hyperboreum Læst. ex Beurl. Fjellpiggknopp

Sparganium hyperboreum x natans

Sparganium natans L. Småpiggknopp

LEMNIDER (flytere)

Azolla filiculoides L. Andematbregne

Hydrocharis morsus-ranae L. Froskebit

(Lemna gibba L.) Klumpandemat

Lemna japonica

Lemna minor L. Andemat

Lemna trisulca L. Korsandemat

Lemna turionifera

Pistia stratiotes L. Muslingblom

Ricciocarpus natans (L.) Corda* Svanemat (levermose)

Spirodela polyrhiza (L.)Schleid. Stor andemat

Stratiotes aloides L. Vassaloë

KRANSALGER

Chara aculeolata A.Braun Piggkrans

Chara aspera Deth. ex Willd. Bustkrans

Chara baltica Bruz. Grønnkrans

Chara braunii Gmelin Barkløs småkrans

Chara canescens Lois. Hårkrans

Chara contraria A. Br. ex Kütz. Gråkrans

Chara virgata Kütz. Skjørkrans

Chara globularis Thuill. Vanlig kransalge

Chara hispida L. Bredtaggkrans

Chara polyacantha A. Br. Hårpiggkrans

Chara rudis A.Br. ex Leonh. Smaltaggkrans

Chara strigosa A. Br. Stivkrans

166

Chara tomentosa L. Rødkrans

Chara vulgaris L. Stinkkrans

Lamprothamnium papulosum (Wallroth) J. Groves Vormglattkrans

Nitella batrachosperma (Reich.) A.Braun Dvergglattkrans

Nitella flexilis (L.) Ag. Glansglattkrans

Nitella gracilis (Smith) Ag. Skjørglattkrans

Nitella mucronata (A.Br.) Miq. Broddglattkrans

Nitella opaca Ag. Mattglattkrans

Nitella translucens (Pers.) Ag Blankglattkrans

Tolypella canadensis Sawa Kanadaglattkrans

Tolypella nidifica (Müller) A.Br. Sjøglattkrans

Tolypella normaniana Nordstedt Sjøglattkrans

V4.2.2. Artsliste over sensitive og tolerante plantearter til beregning av trofi-indeks (TIc)

Tabell V4.6 Sensitive og tolerante arter i forhold til eutrofiering i innsjøer. Arter med noe usikker

plassering, dvs. data fra mindre enn fire lokaliteter, er i vist parentes.

Livsformgruppe Sensitive arter Tolerante arter

ISOETIDER Crassula aquatica (Elatine hexandra)

Elatine hydropiper Elatine triandra

(Elatine orthosperma)

Eleocharis acicularis

Isoëtes echinospora

Isoëtes lacustris

Limosella aquatica

Littorella uniflora

Lobelia dortmanna

Lythrum portula

Ranunculus reptans

Subularia aquatica

ELODEIDER Callitriche hamulata Callitriche cophocarpa

Callitriche hermaphroditica Callitriche stagnalis

Callitriche palustris Ceratophyllum demersum

Hippuris vulgaris Elodea canadensis

Juncus bulbosus Myriophyllum spicatum

Myriophyllum alterniflorum Myriophyllum verticillatum

Myriophyllum sibiricum (Najas flexilis)

(Najas marina) Potamogeton crispus

(Potamogeton compressus) Potamogeton friesii

Potamogeton filiformis Potamogeton lucens

(Potamogeton friesii x obtusifolius) Potamogeton obtusifolius

Potamogeton gramineus Potamogeton pectinatus

Potamogeton x nitens Potamogeton pusillus

Potamogeton polygonifolius Potamogeton rutilus

Potamogeton praelongus (Potamogeton x zizii)

(Potamogeton vaginatus) (Potamogeton x suecicus)

(Potamogeton x sparganifolius) Ranunculus aquatilis

Ranunculus confervoides (Zannichellia palustris)

Ranunculus peltatus

Utricularia intermedia

Utricularia minor

Utricularia ochroleuca

NYMPHAEIDER (Luronium natans) Persicaria amphibia

Nuphar pumila Sparganium emersum

Sparganium angustifolium

(Sparganium gramineum)

Sparganium hyperboreum

167

Sparganium natans

LEMNIDER Lemna minor

Lemna trisulca

Spirodela polyrrhiza

KRANSALGER Chara aspera

(Chara braunii)

Chara contraria

Chara delicatula

Chara globularis

Chara rudis

Chara strigosa

(Nitella batrachosperma)

(Nitella mucronata)

Nitella opaca

Tolypella canadensis

(Chara intermedia)

(Chara tomentosa)

V4.2.3. Eksempler på bruk av eutrofieringsindeks for vannplanter, TIc

Nyborgtjern og Langtjern er to små innsjøer på Hadeland (Oppland). Nyborgtjern har et kalsium-

innhold 64 mg Ca/l og farge på 41 mg Pt/l, mens Langtjern har 71 mg Ca/l og 28,6 mg Pt/l. De tilhører

derfor hhv. svært kalkrik, humøs (302) og svært kalkrik, klar innsjøtype (301).

Vannvegetasjonen i Nyborgtjern er dominert av kransalger, mens Langtjern er dominert av vasspest

(Elodea canadensis). Trofi-indeksen viser at vannvegetasjonen kan klassifiseres som hhv. ”svært god”

(TIC = 100) og ”moderat” (TIC = 12.5).

Våg og Skjeklesjøen ligger i hhv Akershus og Østfold. Våg har et kalsiuminnhold på ca 4 mg Ca/l og

farge på 57 mg Pt/l, mens Skjeklesjøen har 2,3 mg Ca/l og 106 mg Pt/l. Våg ligger på grensa mellom

en kalkfattig, humøse vanntype (type 102) og en kalkrik humøs vanntype (202), mens Skjeklesjøen er

en kalkfattig, humøs innsjø (type 102).

Vannvegetasjonen i Våg var dominert av flytebladsvegetasjon, mens undervannsvegetasjonen hadde

liten forekomst, bare noen spredte forekomster av stivt brasmegras (Isoetes lacustris) og tjønngras

(Littorella uniflora) ble registrert. Trofi-indeksen viser at vannvegetasjonen i Våg kan klassifiseres som

”god” (TIC = 45,5) dersom innsjøen karakteriseres som kalkrik, humøs (202) og moderat dersom den

er kalkfattig humøs (102). I Skjeklesjøen var både helofytt- og flytebladsvegetasjonen særdeles

frodig, mens undervannsvegetasjonen var dårlig utviklet. Vannvegetasjonen kan klassifiseres som

svært dårlig (TIC = 14,29). Begge innsjøene er preget av turbid vann og har dårlig sikt.

V4.2.4. Sensitive og tolerante vannplanter i forhold til vannstandsregulering

Tabell V4.7 Sensitive og tolerante arter i forhold til vannstandregulering i innsjøer. Norske navn finnes

i tabell V4.5 ovenfor.

Livsformgruppe Sensitive arter Tolerante arter

ISOETIDER Elatine hydropiper Eleocharis acicularis

168

Isoetes lacustris Limosella aquatica

Littorella uniflora Ranunculus reptans

Lobelia dortmanna Subularia aquatic

ELODEIDER Callitriche cophocarpa Callitriche hamulata

Elodea canadensis Callitriche hermaphroditica

Myriophyllum alterniflorum Callitriche palustris

Myriophyllum verticillatum Hippuris vulgaris

Potamogeton alpinus Juncus bulbosus

Potamogeton berchtoldii Utricularia vulgaris

Potamogeton obtusifolius

Ranunculus peltatus

NYMPHAEIDER Nuphar lutea Sparganium angustifolium

Nuphar pumila Sparganium hyperboreum

Nymphaea alba

Persicaria amphibian

Potamogeton natans

Sagittaria natans

Sagittaria sagittifolia

Sparganium emersum

Sparganium natans

LEMNIDER Lemna minor

V4.2.5. Eksempler på bruk av vannstandsvariasjonsindeks for vannplanter (WIc)

Aursunden er en stor regulert innsjø i Sør-Trøndelag, med reguleringshøyde på mer enn 5m. Vann-

vegetasjonen besto i 19876-82 av 13 arter, hvorav 4 sensitive og 8 tolerante i forhold til vannstands-

regulering (se tabell 1). WIc-indeksen viser at vannvegetasjonen kan klassifiseres som mindre enn

god (WIC = -30,8).

Randsfjorden i Oppland har en reguleringshøyde på mindre enn 3 m. Vannvegetasjonen besto i 1976-

82 av 22 arter, hvorav 10 sensitive og 6 tolerante i forhold til vannstandsregulering (se tabell 1). WIc-

indeksen viser at vannvegetasjonen kan klassifiseres som svært god (WIC = 18,8).

Referanser Lid, J. & Lid, D.T. 2005. Norsk flora. (red. Reidar Elven). Det norske samlaget.

Mjelde, M., Hellsten, S., Ecke, F. 2012. A water level drawdown index for aquatic macrophytes in

Nordic lakes. Hydrobiologia DOI 10.1007/s10750-012-1323-6. September 2012.

Mjelde, M., Lombardo, P., Edvardsen, H. (in prep) Trophic index – assessing ecological status for

aquatic macrophytes in Norwegian lakes.

169

V4.3 Virvelløse dyr i innsjøer Vedlegg 4.3 inneholder følgende:

a) Om kvalitetssikring av data, gjelder også for prøver fra rennende vann (avsnitt V4.3.1)

b) Beskrivelse av LAMI forsuringsindeks for innsjøer (avsnitt V4.3.2.1)

c) Liste over taksa som inngår i LAMI-indeksen (tabell V4.8)

d) Beskrivelse av MultiClear forsuringsindeks for innsjøer (avsnitt V4.3.2.2)

e) Lister over taksa som inngår i MultiClear-indeksen (tabellene V4.9 og V4.10a og b)

f) Beskrivelse av forsuringsindeks 1 (Raddum 1; avsnitt V4.3.2.3, med videre henvisning til

Vedlegg 5)

g) Eksempler på bruk av forsuringsindekser for bunndyr i innsjøer (avsnitt V4.3.3)

h) Referanser

V4.3.1 Kvalitetssikring av prøver/data

Tilstandsvurderingen baseres kun på bunndyrdata som tilfredsstiller krav til

prøvetakingsmetodikk og taksonomiske bestemmelser. Prøver som er tatt fra et annet

substrat enn det som er beskrevet vil gi en taksonomisk sammensetning som avviker fra den

forventede referansetilstanden, selv om prøven er tatt fra en upåvirket vannforekomst. For

små prøver vil gi en usikker tilstandsvurdering, og det samme vil være tilfelle dersom kun en

liten andel av bunndyrene er bestemt til det taksonomiske nivå som indeksen bygger på.

Prøven forkastes dersom

a) prøven inneholder <200 individer av indikatortaksa (gjelder både forsuringstolerante og

forsuringsfølsomme taksa) tilhørende igler, snegl, muslinger, krepsdyr (ordenene:

tusenbeinkreps, skjoldkreps og storkreps), døgn-, stein- og vårfluer m.m. totalt

b) prøven inneholder <30 individer av EPT taksa (stein-, døgn- og vårfluer)

c) <50 % av alle taksa tilhørende igler, snegl, krepsdyr (ordenene: tusenbeinkreps, skjoldkreps og

storkreps), døgnfluer, steinfluer og vårfluer er identifisert til art

d) Det er andre indikasjoner på at prøven ikke er representativ for vannforekomsten, eller at

substratet på stasjonen ikke tilfredsstiller kravene beskrevet i kap 4.3 og 5.3.

V4.3.2 Beskrivelse av forsuringsindekser for innsjøer

V4.3.2.1. LAMI (Lake Acidification Macroinvetebrate Index)

Bunndyrindeksen LAMI (Lake Acidification Macroinvertebrate Index) kan fastsettes for

litorale prøver alene eller for kombinerte prøver. Dersom det finnes prøver fra både litoralen

og fra innsjøens utløpselv, kombineres disse dataene før indeksen beregnes.

LAMI er utviklet av Northern Intercalibration Group (NGIG) (i denne sammenheng kalt PAI2GenLake;

B. McFarland, upublisert). LAMI er basert på endringer i artssammensetningen målt ved

tilstedeværelse av indikatortaksa med ulik toleranse for forsuring. Som grunnlag for indeksen ble det

utarbeidet en liste over indikatortaksa av bunndyr med ulik forsuringstoleranse. Forsuringstoleransen

ble fastsatt ved harmonisering av informasjon fra Norge, Sverige og Storbritannia. Surhetstoleransen

er angitt for totalt 185 taksa, og tilordnet en score (Sk) mellom 2 og 8 (se Vedlegg V5.3.2, Tabell

V5.3). Den kan sammenlignes med Forsuringsindeks 1 (se nedenfor), men avviker fra denne mht. to

forhold: a) Indikatortaksa er inndelt i langt flere klasser, og b) verdien av LAMI beregnes som et snitt

av alle indikatortaksa som er representert i prøven (tilsvarende som ved beregning av ASPT; se

kapittel 5.3.3). Scoren for alle aktuelle taksa registrert i prøven summeres, og summen deles på antall

registrerte indikatortaksa:

∑

170

der sk er scoren til den k-te indikatoren registrert i prøven og n er antall indikatortaksa.

Taksa som inngår i LAMI (Lake Acidification Macroinvertebrate Index) Tabell V4.8 Totalt 185 indikatortaksa av bunndyr inngår i forsuringsindeksen LAMI (PAI2GenLake,

versjon 2008-02-20). Artsnavn i hht. gjeldende internasjonal litteratur. Der dette avviker fra artsnavn

brukt i Fauna Norvegica (Aagaard og Dolmen, 1996) er sistnevnte angitt i parentes. Det enkelte

takson har blitt gitt en score (sk) der økende verdi betyr økende sensitivitet for forsuring. Indikatorens

score har blitt satt som en vektet verdi av scoren gitt fire ulike forsuringsindekser (Raddums

forsuringsindeks, NIVAs forsuringsindeks, AWIC-sp, Henriksson og Medins indeks). Indikator på

slektsnivå (eller høyere taksonomisk nivå) er normalt kun angitt i tilfeller der artene er vanskelig å

identifisere. I noen tilfeller er både slekt og tilhørende arter angitt som indikatorer (med lik score). 1 Ulik AQEM nr for hhv. art og slekt (kun én art tilhørende slekten er registrert i Norge).

2 Ulik AQEM nr for hhv. ubestemt stadium, voksen og larve.

3 Inklusive underarter.

4 Få funn i Norge.

Taksakode (AQEM) Indikatortaksa Score (sk)

4771 / 9371 1 Crenobia alpina / sp. 5

15818 Otomesostoma auditivum 6

13665 Phagocata vitta 2

8251 / 9164 1 Potamopyrgus antipodarum / sp. 7

16959 Radix balthica (Lymnaea peregra) 7

5284 / 8990 1 Galba truncatula / sp. 7

6395 Physa fontinalis 6

4433 / 8891 1 Bathyomphalus contortus / sp. 7,33

5354 Gyraulus albus 6,67

5353 Gyraulus acronicus 6,67

4310 Ancylus fluviatilis 6,67

4324 Anodonta anatina 7

4326 Anodonta cygnea 4 7

7381 Anodonta sp. 7

5943 Margaritifera margaritifera 6,67

6882 Sphaerium corneum 4,67

6425 Pisidium sp. 5

5304 Glossiphonia complanata 7

5413 / 9009 1 Helobdella stagnalis / sp. 6,5

5444 / 9012 1 Hemiclepsis marginata / sp. 7

7034 Theromyzon tessulatum 7

5373 / 9004 1 Haemopis sanguisuga / sp. 6

5161 Erpobdella testacea 6

5159 Erpobdella octoculata 6

8825 Hydrachnidia 8

14381 Lepidurus arcticus 8

8691 Asellus aquaticus 4

12332 Gammarus duebeni 7

5290 Gammarus lacustris 7,33

4357 Astacus astacus 6

13451 Metretopus borealis 8

6863 Siphlonurus lacustris 4,67

6859 Siphlonurus aestivalis 6

6860 Siphlonurus alternatus 6

4288 Ameletus inopinatus 5

14103 Parameletus chelifer 6

4409 Alainites muticus (Baetis muticus) 8

4415 Baetis rhodani 6

4416 Baetis scambus 7,33

4397 Baetis fuscatus 7,33

4398 Baetis scambus/fuscatus 7,33

4407 Baetis macani 8

171

4427 Baetis vernus 6

4194 Acentrella lapponica (Baetis lapponicus) 8

4421 Baetis subalpinus 8

4394 Nigrobaetis digitatus 8

4410 Nigrobaetis niger 5

8850 Centoptilum luteolum 5,33

4705 Cloeon dipterum 6

4706 Cloeon inscriptum 6

4708 Cloeon simile 6

14632 Cloeon simile gp. 4 6

6574 Procloeon bifidum 8

4351 / 8884 1 Arthroplea congener / sp. 2

9281 Arthropleidae 2

19835 Athropleinae 2

12534 / 5053 1 Ecdyonurus joernensis / sp. 8

5457 Heptagenia sulphurea 5,5

12552 Heptagenia dalecarlica 6

5452 Kageronia fuscogrisea (Heptagenia fuscogrisea) 2

6309 Paraleptophlebia submarginata 8

13068 Paraleptophlebia strandii 8

5732 Leptophlebia vespertina 2

5730 Leptophlebia marginata 2

5131 Seratella ignita (Ephemerella ignita)

7

5135 Ephemerella mucronata 4

20125 Ephemerella aroni (E. aurivilli) 6

5124 Ephemera danica 8

5129 Ephemera vulgata 6,67

4519 Caenis horaria 6,67

4521 Caenis luctuosa 8

4527 Caenis robusta 8

4526 Caenis rivulorum 8

6969 Taeniopteryx nebulosa 2,67

4487 Brachyptera risi 3

4294 Amphinemura standfussi 2

4295 Amphinemura sulcicollis 2,5

4292 Amphinemura borealis 3,33

6113 / 6114 1 Nemurella picteti / sp. 2

6093 Nemoura avicularis 3

6095 Nemoura cinerea 2

6097 Nemoura flexuosa 2

6610 Protonemura meyeri 2

5763 Leuctra fusca 4

5779 Leuctra nigra 2

5768 Leuctra hippopus 2

5760 Leuctra digitata 2

19314 Capnia vidua 4 2

4549 Capnia bifrons 4

4548 Capnia atra 6

10710 Capnia pygmaea 6

4555 / 8914 1 Capnopsis schilleri / sp. 6

5667 Isoperla grammatica 4,5

5665 Isoperla difformis 2

5669 Isoperla obscura 4

6373 Perlodes dispar 4

4345 / 8883 1 Arcynopteryx compacta / sp. 6

4988 Diura bicaudata 4,67

13624 Diura nanseni 4,67

4978 Dinocras cephalotes 7,5

11140 / 9650 1 Xanthoperla apicalis / sp. 4

11139 Siphonoperla burmeisteri 3,33

4532 Calopteryx virgo 6

172

4740 Cordulegaster boltonii 4

18064 / 5514 / 8311 2 Hydraena gracilis 8

18409 / 5808 / 14434 2 Limnebius truncatellus 8

17768 / 12066 / 5087 2 Elmis aenea 6

18421 / 12094 / 5854 2 Limnius volckmari 6

18626 Oulimnius sp. 4

17820 / 12082 / 5167 2 Esolus parallelepipedus 7

6822 Sialis lutaria 4

6821 Sialis fuliginosa 8

6772 Rhyacophila nubila 2

6765 Rhyacophila fasciata 4

4254 Agapetus sp. (ekskl. Agapetus ochripes) 8

4253 Agapetus ochripes 6,67

5315 Glossosoma intermedium 8

7169 Wormaldia subnigra 8

6387 / 15871 / 19382 3

Philopotamus montanus 7,33

4641 / 8921 1 Chimarra marginata / sp. 8

4874 Cyrnus flavidus 2,67

4877 Cyrnus trimaculatus 2,67

4875 Cyrnus insolutus 2

6122 / 9103 1 Neureclipsis bimaculata / sp. 2

6444 Plectrocnemia conspersa 2

5487 Holocentropus dubius 2,67

6468 Polycentropus flavomaculatus 2

6469 Polycentropus irroratus 2

7069 Tinodes waeneri 6

8847 Lype sp. 6

4639 Cheumatopsyche lepida 8

5588 / 19260 3

Hydropsyche angustipennis 3,33

5601 Hydropsyche pellicidula 5,5

5604 Hydropsyche siltalai 4,5

5603 Hydropsyche silfvenii (Ceratopsyche silfvenii) 6

5616 Hydroptila sp. 7

5677 / 9050 1 Ithytrichia lamellaris / sp. 6,67

6268 Oxyethira sp. 3,33

4258 Agrypnia obsoleta 2

6392 Phryganea grandis 2

6185 Oligostomis reticulata 4 4

14944 Apatania stigmatella 2

14948 Apatania zonella 6

4628 Chaetopteryx villosa 2

5318 / 7478 1 Glyphotaelius pellucidus / sp. 2

5376 Halesus radiatus 2

5844 Limnephilus sp. 2

6021 Micropterna lateralis 2

6522 Potamophylax latipennis 2

15950 / 6521 / 19394 3

Potamophylax cingulatus 2

13136 Potamophylax cingulatus/ latipennis 2

6911 Stenophylax permistus 2

6091 / 9099 1 Nemotaulius punctatolineatus / sp. 2

6045 Molanna angustata 3

6047 / 9093 1 Molannodes tinctus / sp. 4

4444 / 8894 1 Beraeodes minuta / sp. 4

6168 / 9112 1 Odontocerum albicorne / sp. 4 8

4367 Athripsodes aterrimus 2,67

4369 Athripsodes cinereus 5,33

4368 Athripsodes bilineatus 8

4579 Ceraclea annulicornis 8

4212 Adicella reducta 2

6063 Mystacides longicornis 6

6064 Mystacides nigra 4 6

173

13048 Mystacides longicornis/nigra 6

6062 Mystacides azurea 5,5

6175 Oecetis testacea 5,5

7088 Trianodes bicolor 6

5329 / 8995 1 Goera pilosa / sp. 4

6834 Silo pallipes 5,33

5723 / 5724 1 Lepidostoma hirtum / sp. 6

15712 / 7192 / 19358 3 Micrasema setiferum 4

4481 Brachycentrus subnubilus 8

6817 Sericostoma personatum 5,33

6134 Notidobia ciliaris 2

8483 Limoniidae 4

14641 Pediciidae (ekskl. Dicranota sp.) 4

4955 Dicranota sp. 2

6842 Simuliidae 4

4989 Dixa sp. 7

4363 Atherix sp. 8

6963 Tabanus gp. 4

5097 Empididae 6

V4.3.2.2. MultiClear (Multimetric index Clear lakes)

Bunndyrindeksen MultiClear kan fastsettes for litorale prøver alene eller for kombinerte

prøver. Dersom det finnes prøver fra både litoralen og fra innsjøens utløpselv, kombineres

disse dataene før indeksen beregnes.

MultiClear er en multimetrisk indeks utviklet av Northern Intercalibration Group (NGIG)

(www.circabc.europe.eu >library>benthic_fauna_lakes>Northern_Benthic_fauna_draft_report

+ Northern_Benthic_fauna_Annex). Som grunnlag for indeksen ble det utarbeidet en liste

over indikatortaksa av bunndyr med ulik forsuringstoleranse. Forsuringstoleransen ble

fastsatt ved harmonisering av informasjon fra Norge, Sverige og Storbritannia.

MultiClear består av fire ulike bunndyrindekser (her kalt del-indekser):

1. Antall taksa av snegl (Gastropoda). Indeksverdien re-skaleres til verdi 1, 3 eller 5:

Ingen taksa: 1

Ett takson: 3

≥2 taksa: 5

2. Antall taksa av døgnfluer (Ephemeroptera). Indeksverdien re-skaleres til verdi 1, 3 eller

5 avhengig av antall taksa:

0-1 takson: 1

Ett takson: 3

≥3 taksa: 5

3. AWIC-fam (Acid Water Indicator Community, family level) (Davy-Bowker mfl. 2003).

Familier av bunndyr er gitt indikatorscore fra 1 til 6 avhengig av deres toleranse for forsuring

der økende score indikerer økende følsomhet (se tabell V4.9). Scoren for alle aktuelle taksa

registrert i prøven summeres, og summen deles på antall registrerte indikatortaksa:

∑

http://www.circabc.europe.eu/

174

der sk er scoren til den k-te indikatoren registrert i prøven og n er antall indikatortaksa.

Del-indeksen AWIC-fam vil få en numerisk verdi som varierer mellom 0 (minimum) og 6

(maksimum); 0 indikerer at ingen av de angitte bunndyrfamiliene er til stede, mens 6

indikerer at kun individer tilhørende de mest forsuringsfølsomme bunndyrfamiliene er til

stede. Indeksverdien re-skaleres til verdi 1, 3 eller 5 basert på beregnet indeksverdi:

AWIC-fam <4,3: 1

AWIC-fam 4,3-

5:

3

AWIC-fam >5: 5

4. NGIG-justert Henriksson og Medins indeks der listen over indikatortaksa er justert i forhold til

den opprinnelige (se Johnson og Goedkoop 2007) for å gjenspeile en harmonisert taksaliste som

fungerer på tvers av Nord-Europa. NGIG-justert Henriksson og Medins indeks er i seg selv en

multimetrisk indeks og består av følgende parametere:

A. Tilstedeværelse av EPT-taksa (døgn-, stein- og vårfluer) gitt ulik verdi avhengig av

forsuringstoleranse (se tabell V4.10a). Denne parameteren gir fra 0 til 3 poeng:

Dersom det finnes arter som tilhører gruppe 1 (svært forsuringsfølsomme

bunndyr): 3 poeng

Dersom arter som tilhører gruppe 1 mangler, men det finnes arter som tilhører

gruppe 2 (moderat forsuringsfølsomme bunndyr): 2 poeng

Dersom arter som tilhører gruppe 1 og 2 mangler, men det finnes arter som

tilhører gruppe 3 (svakt forsuringsfølsomme bunndyr): 1 poeng

Dersom verken arter som tilhører gruppe 1, 2 eller 3 finnes (kun tolerante

bunndyr): 0 poeng

B. Tilstedeværelse av marflo (Gammaridae). Denne del-indeksen gir enten 0 (ikke til

stede) eller 3 poeng (til stede).

C. Tilstedeværelse av a) igler (Hirudinea), b) vannbiller (Elmidae), c) snegl

(Gastropoda), d) elvemusling og andre store muslinger (Unionidae og

Margaretiferidae). Denne parameteren gir fra 0 til 4 poeng; hver organismegruppe gir ett

poeng.

D. Forholdet mellom antall individer av forsuringsfølsomme døgnfluer (tilhørende

slektene Baetis, Alainites, Labiobaetis og Nigrobaetis men dog ikke Nigrobaetis niger) og

antall individer av steinfluer. Avhengig av forholdstallet gir parameteren fra 0 til 2 poeng:

>1: 2 poeng

0,75-

1:

1 poeng

<0,75: 0 poeng

E. Antall taksa av bunndyr relatert til en standardisert taksaliste (se tabell V4.10a).

Denne parameteren gir fra 0 til 2 poeng:

≥32 taksa: 2

poeng

17-31 taksa: 1

175

poeng

0-16 taksa: 0

poeng

Ved beregning av NGIG-justert Henriksson og Medins indeks summeres poengene fra de

individuelle parameterne. Del-indeksen vil få en numerisk verdi som varierer mellom 0

(minimum) og 14 (maksimum). Verdien av denne del-indeksen re-skaleres til verdi 1, 3 eller

5 basert på beregnet indeksverdi:

NGIG H&M 0-

1:

1

NGIG H&M 2: 3

NGIG H&M

>2:

5

Hver av bunndyrindeksene som inngår i MultiClear blir reskalert slik at de kan innta verdien

1, 3 eller 5 (se prosedyre beskrevet ovenfor). MultiClear beregnes deretter som summen av

de reskalerte verdiene for individuelle del-indekser dividert på antall del-indekser (i dette

tilfellet 4):

∑

der Cs er verdien til den enkelte del-indeksen.

Det betyr at MultiClear vil få en numerisk verdi som varierer mellom 1 (minimum) og 5

(maksimum).

Taksa som inngår i MultiClear (Multimetric index Clear lakes)

Både tabell V4.9, og V4.10a og V4.10b benyttes i MultiClear,

AWIC-fam (Acid Water Indicator Community, family level)

Tabell V4.9 Totalt 51 indikatortaksa av bunndyr (bunndyrfamilier) inngår i indeksen AWIC-fam. Den

enkelte familie har blitt gitt en score (sk) der økende verdi betyr økende sensitivitet for forsuring.

Takson Score (sk)

Ephemeridae 6

Physidae 6

Piscicolidae 6

Valvatidae 6

Planorbidae 6

Asellidae 6

Haliplidae 6

Corixidae 6

Lymnaeidae 6

Hydroptilidae 6

Gammaridae 6

Calopterygidae 6

Glossiphoniidae 6

Ephemerellidae 6

Leptophlebiidae 6

176

Sialidae 6

Coenagrionidae 6

Psychomyiidae (inkl. Ecnomidae) 6

Sphaeriidae 6

Hydrobiidae (inkl. Bithyniidae) 6

Caenidae 6

Ancylidae (inkl. Acroloxidae) 6

Leptoceridae 6

Perlidae 6

Erpobdellidae 6

Odontoceridae 6

Baetidae 6

Dytiscidae (inkl. Noteridae) 6

Scirtidae 6

Hydrophilidae (inkl. Hydraenidae) 6

Heptageniidae 6

Oligochaeta 6

Rhyacophilidae (inkl. Glossosomatidae) 6

Elmidae 6

Hydropsychidae 4

Tipulidae 4

Sericostomatidae 4

Goeridae 4

Chironomidae 4

Limnephilidae 4

Planariidae (inkl. Dugesiidae) 4

Philopotamidae 3

Gyrinidae 3

Simuliidae 3

Perlodidae 2

Lepidostomatidae 2

Taeniopterygidae 2

Polycentropodidae 1

Leuctridae 1

Nemouridae 1

Chloroperlidae 1

NGIG modifisert Henriksson og Medins indeks

Tabell V4.10a Totalt 61 indikatortaksa av bunndyr inngår i indeksen NGIG modifisert Henriksson og

Medins indeks. Det enkelte takson har blitt gitt en score (sk) der økende verdi betyr økende sensitivitet

for forsuring.

Indikatortaksa Score (sk)

Ephemeroptera

Siphlonurus aestivalis 2

Siphlonurus alternatus 2

Alainites muticus 3

Baetis scambus/fuscatus 3

Baetis macani 3

Nigorbaetis digitatus 3

Nigrobaetis niger 1

Procloeon bifidum 3

Kageronia fuscogrisea 0

Leptophlebia vespertina 0

Leptophlebia marginata 0

Seratella ignita (Ephemerella ignita) 3

Ephemerella aroni (E. aurivillii) 2

177

Ephemera danica 3

Ephemera vulgata 2

Caenis horaria 2

Caenis luctuosa 3

Caenis robusta 3

Caenis rivulorum 3

Plecoptera

Taeniopteryx nebulosa 0

Amphinemoura sulcicollis 0

Amphinemoura borealis 1

Nemurella picteti 0

Nemoura avicularis 1

Nemoura cinerea 0

Nemoura flexuosa 0

Protonemoura meyeri 0

Leuctra nigra 0

Leuctra hippopus 0

Leuctra digitata 0

Capnia atra 2

Capnia pygmaea 2

Isoperla difformis 0

Dinocras cephalotes 3

Siphonoperla burmeisteri 1

Trichoptera

Rhyacophila nubila 0

Rhyacophila fasciata 1

Agapetus ochripes 2

Glossosoma sp. 3

Wormaldia sp. 3

Philopotamus montanus 3

Chimarra marginata 3

Cyrnus flavidus 0

Cyrnus trimaculatus 0

Neureclipsis bimaculata 0

Plectrocnemia conspersa 0

Holocentropus dubius 0

Polycentropus flavomaculatus 0

Polycentropus irroratus 0

Cheumatopsyche lepida 3

Hydropsyche silfvenii (Ceratopsyche silfvenii) 2

Hydroptila sp. 2

Ithytrichia sp. 2

Oxyethira sp. 1

Molanna angustata 1

Athripsodes aterrimus 0

Ceraclea annulicornis 3

Mystacides azurea 2

Oecetis testacea 2

Trianodes bicolor 2

Goera pilosa 1

Tabell V4.10b Standardisert taksaliste som ligger til grunn for NGIG modifisert Henriksson og Medins

indeks. NB. Listen inkluderer også taksa som ikke er registrert i Norge.

Taksa nr 1-55 Taksa nr 56-110

1 Porifera 56 Planorbarius corneus

2 Spongillidae 57 Physidae

178

3 Coelentrata 58 Physa fontinalis

4 Hydrozoa 59 Physella acuta

5 Plathelminthes 60 Aplexa hypnorum

6 Turbellaria 61 Bivalvia

7 Planaridae 62 Margaritifera margaritifera

8 Dendrocoelidae 63 Unionidae

9 Nematoda 64 Unio sp.

10 Nemathelminthes 65 Anodonta/Pseudoanodonta

11 Nematomorpha 66 Dreissena polymorpha

12 Mollusca 67 Sphaeriidae

13 Gastropoda 68 Sphaerium sp.

14 Neritidae 69 Musculinum lacustre

15 Theodoxus fluviatilis 70 Pisidium sp.

16 Viviparidae 71 Annelida

17 Viviparus contectus 72 Oligochaeta

18 Viviparus viviparus 73 Hirudinea

19 Bithynia leachi 74 Piscicolidae

20 Bithynia tentaculata 75 Piscicola geometra

21 Hydrobiidae 76 Glossiphonidae

22 Hydrobia/Potamopyrgus 77 Theromyzon maculosum

23 Marstoniopsis scholtzi 78 Theromyzon tessulatum

24 Valvatidae 79 Hemiclepsis marginata

25 Valvata cristata 80 Glossiphonia/Batrachobdella

26 Valvata macrostoma 81 Glossiphonia complanata

27 Valvata piscinalis 82 Helobdella stagnalis

28 Valvata sibirica 83 Hirudinidae

29 Acroloxus lacustris 84 Haemopis sanguisuga

30 Lymnaeidae 85 Hirudo medicinalis

31 Myxas glutinosa 86 Erpobdellidae

32 Lymnaea sp. 87 Erpobdella octoculata

33 Lymnaea stagnalis 88 Erpobdella testacea

34 Stagnicola sp. 89 Dina lineata

35 Stagnicola palustris-gr. 90 Crustacea

36 Stagnicola corvus 91 Branchinecta paludosa

37 Stagnicola glabra 92 Polyartemia forcipata

38 Galba truncatula 93 Tanymastix stagnalis

39 Radix sp. 94 Lepidurus arcticus

40 Radix balthica (Lymnaea peregra) 95 Lepidurus apus

41 Radix balthica/ovata 96 Argulus sp.

42 Ancylidae 97 Mysis relicta

43 Ancylus fluviatilis 98 Asellidae

44 Planorbidae 99 Asellus aquaticus

45 Planorbis sp. 100 Monoporeia affinis

46 Anisus vortex 101 Gammaridae

47 Anisus vorticulus 102 Relictacanthus lacustris

48 Anisus spirorbis 103 Pallasea quadrispinosa

49 Bathyomphalus contortus 104 Gammarus sp.

50 Gyraulus sp. 105 Gammarus duebeni

51 Gyraulus acronicus/albus/laevis 106 Gammarus pulex

52 Gyraulus riparius 107 Gammarus lacustris

53 Gyraulus crista 108 Astacidae

54 Hippeutis complanatus 109 Astacus astacus

55 Segmentina nitida 110 Pacifastacus leniusculus


111 Arachnida 166 Caenis lactea

112 Argyroneta aquatica 167 Caenis rivulorum

113 Hydracarina 168 Caenis robusta

114 Insecta 169 Caenis luctuosa/macrura

115 Ephemeroptera 170 Prosopistoma foliaceum

116 Baetidae 171 Plecoptera

117 Acentrella lapponica 172 Perlodidae

179

118 Baetis sp. 173 Arcynopteryx compacta

119 Baetis buceratus 174 Diura bicaudata

120 Baetis digitatus 175 Diura nanseni

121 Baetis niger 176 Isogenus sp.

122 Baetis liebenauae 177 Isogenus nubecula

123 Baetis muticus 178 Perlodes dispar

124 Baetis rhodani 179 Isoperla sp.

125 Baetis vernus-gr. 180 Isoperla difformis

126 Baetis macani/bundaye 181 Isoperla grammatica

127 Baetis fuscatus-gr. 182 Isoperla obscura

128 Baetis fuscatus 183 Dinochras cephalotes

129 Centroptilum luteolum 184 Chloroperlidae

130 Cloeon dipterum-gr. 185 Isoptena sp.

131 Cloeon simile-gr. 186 Isoptena serricornis

132 Procloeon bifidum 187 Xanthoperla apicalis

133 Siphlonuridae 188 Siphlonoperla sp.

134 Ameletus inopinatus 189 Siphlonoperla burmeisteri

135 Parameletus sp. 190 Taeniopterygidae

136 Siphlonurus alternatus 191 Taeniopteryx sp.

137 Siphlonurus armatus 192 Taeniopteryx nebulosa

138 Siphlonurus lacustris/aestivalis 193 Brachyptera sp.

139 Metretopus alter 194 Brachyptera risi

140 Metretopus borealis 195 Brachyptera braueri

141 Heptagenidae 196 Nemouridae

142 Arthroplea congener 197 Amphinemura sp.

143 Ecdyonurus joernensis 198 Amphinemura borealis

144 Heptagenia dalecarlica 199 Amphinemura standfussi/sulcicollis

145 Heptagenia fuscogrisea 200 Amphinemura sulcicollis

146 Heptagenia orbiticola 201 Nemoura sp.

147 Heptagenia sulphurea 202 Nemoura avicularis

148 Rhithrogena sp. 203 Nemoura cinerea

149 Leptophlebidae 204 Nemurella pictetii

150 Leptophlebia sp. 205 Protonemura sp.

151 Paraleptophlebia sp. 206 Protonemura meyeri

152 Ephemeridae 207 Capniidae

153 Ephemera sp. 208 Capnia sp.

154 Ephemera danica 209 Capnopsis schilleri

155 Ephemera glaucops 210 Leuctridae

156 Ephemera vulgata 211 Leuctra sp.

157 Ephemerellidae 212 Leuctra fusca/digitata/hippopus

158 Ephemerella sp. 213 Leuctra fusca

159 Ephemerella aurivillii 214 Leuctra hippopus

160 Ephemerella ignita 215 Leuctra nigra

161 Ephemerella mucronata 216 Odonata

162 Caenidae 217 Calopteryx splendens

163 Brachycercus harrisellus 218 Calopteryx virgo

164 Caenis sp. 219 Lestidae

165 Caenis horaria 220 Lestes sp.


221 Sympecma fusca 276 Graphoderus sp.

222 Platycnemis pennipes/Pyrrhosoma nymphula 277 Acilius sp.

223 Platycnemidae 278 Dytiscus sp.

224 Platycnemis pennipes 279 Dryopidae

225 Coenagrionidae 280 Dryops sp.

226 Pyrrhosoma nymphula 281 Elmidae

227 Erythromma najas 282 Stenelmis sp.

228 Coenagrion sp. 283 Stenelmis canaliculata

229 Enallagma cyathigerum 284 Elmis sp.

230 Ischnura sp. 285 Elmis aenea

180

231 Aeshnidae 286 Esolus sp.

232 Aeshna sp. 287 Esolus angustatus

233 Brachytron pratense 288 Oulimnius sp.

234 Gomphidae 289 Oulimnius troglodytes/tuberculatus

tuberculatus 235 Gomphus vulgatissimus 290 Oulimnius troglodytes

236 Ophiogomphus sp. 291 Oulimnius tuberculatus

237 Onychogomphus forcipatus 292 Limnius sp.

238 Cordulegasteridae 293 Limnius volckmari

239 Cordulegaster boltoni 294 Normandia sp.

240 Corduliidae 295 Normandia nitens

241 Cordulia aenea 296 Riolus sp.

242 Somatochlora sp. 297 Riolus cupreus

243 Libellulidae 298 Scirtidae

244 Leucorrhinia sp. 299 Elodes sp.

245 Libellula sp. 300 Microcara sp.

246 Orthetrum sp. 301 Cyphon sp.

247 Sympetrum sp. 302 Trionocyphon sp.

248 Coleoptera 303 Scirtes sp.

249 Gyrinidae 304 Chrysomelidae

250 Gyrinus sp. 305 Plateumaris sp.

251 Orectochilus villosus 306 Donacia sp.

252 Haliplidae 307 Hydraenidae

253 Noterus sp. 308 Ochtebius sp.

254 Dytiscidae 309 Hydraena sp.

255 Copelatus sp. 310 Limnebius sp.

256 Hydroglyphus sp. 311 Hydrochidae

257 Hygrotus sp. 312 Hydrochus sp.

258 Coelambus sp. 313 Spercheidae

259 Hyphydrus sp. 314 Spercheus sp.

260 Hydroporus sp. 315 Helophoridae

261 Porhydrus sp. 316 Helophorus sp.

262 Graptodytes sp. 317 Hydrophilidae

263 Oreodytes sp. 318 Berosus sp.

264 Suphrodytes sp. 319 Chaetarthria sp.

265 Deronectes sp. 320 Anacaena sp.

266 Scarodytes sp. 321 Laccobius sp.

267 Stictotarsus sp. 322 Helochares sp.

268 Nebrioporus sp. 323 Enochrus sp.

269 Platambus sp. 324 Hydrobius sp.

270 Ilybius sp. 325 Cercyon sp.

271 Agabus sp. 326 Hygrobiidae

272 Rhantus sp. 327 Clambidae

273 Colymbetes sp. 328 Helodidae

274 Laccophilus sp. 329 Helodes sp.

275 Hydaticus sp. 330 Curculionidae


331 Hemiptera 386 Polycentropidae

332 Mesoveliidae 387 Cyrnus sp.

333 Mesovelia sp. 388 Cyrnus flavidus

334 Hydrometridae 389 Cyrnus insolutus

335 Hydrometra sp. 390 Cyrnus trimaculatus

336 Velia caprai 391 Cyrnus crenaticornis

337 Velia saulii 392 Holocentropus sp.

338 Microvelia sp. 393 Holocentropus dubius

339 Gerridae 394 Holocentropus insignis

340 Nepidae 395 Holocentropus picicornis

341 Nepa cinerea 396 Holocentropus stagnalis

181

342 Ranatra linearis 397 Neureclipsis bimaculata

343 Aphelocheiridae 398 Plectrocnemia sp.

344 Aphelocheirus aestivalis 399 Plectrocnemia conspersa

345 Notonectidae 400 Polycentropus sp.

346 Notonecta sp. 401 Polycentropus flavomaculatus

347 Corixidae 402 Polycentropus irroratus

348 Neuroptera 403 Hydropsychidae

349 Sialidae 404 Cheumatopsyche lepida

350 Sialis sp. 405 Ceratopsyche silfvenii

351 Sialis fuliginosa/nigripes 406 Ceratopsyche nevae

352 Sialis lutaria-gr. 407 Hydropsyche angustipennis

353 Sisyra sp. 408 Hydropsyche contubernalis

354 Lepidoptera 409 Hydropsyche pellucidula

355 Trichoptera 410 Hydropsyche saxonica

356 Rhyacophilidae 411 Hydropsyche siltalai

357 Rhyacophila sp. 412 Arctopsyche ladogensis

358 Rhyacophila fasciata 413 Phryganeidae

359 Rhyacophila obliterata/nubila 414 Agrypnetes crassicornis

360 Rhyacophila nubila 415 Agrypnia sp.

361 Glossosomatidae 416 Oligostomis reticulata

362 Glossosoma intermedium 417 Oligotricha sp.

363 Glossosoma sp. 418 Phryganea bipunctata

364 Agapetus sp. 419 Phryganea grandis

365 Hydroptilidae 420 Semblis atrata

366 Agraylea sp. 421 Semblis phalaenoides

367 Hydroptila sp. 422 Trichostegia minor

368 Ithytrichia sp. 423 Brachycentridae

369 Ithytrichia lamellaris 424 Brachycentrus subnubilus

370 Orthotrichia sp. 425 Micrasema gelidum

371 Oxyethira sp. 426 Micrasema setiferum

372 Tricholeiochiton sp. 427 Lepidostomatidae

373 Tricholeiochiton fagesii 428 Crunoecia irrorata

374 Philopotamidae 429 Lepidostoma hirtum

375 Philopotamus montanus 430 Limnephilidae

376 Wormaldia subnigra 431 Ironoquia dubia

377 Wormaldia occipitalis 432 Apatania sp.

378 Chimarra marginata 433 Ecclisopteryx dalecarlica

379 Psychomyiidae 434 Chaetopteryx/Anitella

380 Lype phaeopa 435 Limnephilidae

381 Lype reducta 436 Anabolia sp.

382 Psychomyia pusilla 437 Glyphotaelius pellucidus

383 Tinodes pallidulus 438 Grammotaulius sp.

384 Tinodes waeneri 439 Limnephilus sp.

385 Ecnomus tenellus 440 Nemotaulius punctato/lineatus


441 Phacopteryx brevipennis 496 Pericoma sp.

442 Halesus sp. 497 Culicidae

443 Hydatophylax infumatus 498 Chaoborus sp.

444 Micropterna lateralis 499 Simuliidae

445 Micropterna sequax 500 Ceratopogonidae

446 Potamophylax sp. 501 Chironomidae

447 Stenophylax permistus 502 Chironomus sp.

448 Goeridae 503 Tabanidae

449 Goera pilosa 504 Atherix ibis

450 Silo pallipes 505 Ibisia marginata

451 Beraeidae 506 Dolichopodidae

452 Beraea maurus 507 Empididae

453 Beraea pullata 508 Eristalis sp.

454 Beraeodes minutus 509 Sciomyzidae

182

455 Sericostomatidae 510 Ephydridae

456 Sericostoma personatum 511 Muscidae

457 Notidobia ciliaris 512 Tipulidae

458 Odontoceridae 513 Limoniidae

459 Odontocerum albicorne 514 Ptychoptera sp.

460 Molannidae 515 Phalacrocera sp.

461 Molanna albicans 516 Triogma sp.

462 Molanna angustata 517 Dixa sp.

463 Molanna submarginalis

464 Molanna nigra

465 Molannodes tinctus

466 Leptoceridae

467 Adicella reducta

468 Athripsodes sp.

469 Athripsodes albifrons/commatatus/cinereus

470 Athripsodes aterrimus

471 Ceraclea sp.

472 Ceraclea alboguttata

473 Ceraclea annulicornis

474 Ceraclea dissimilis

475 Ceraclea excisus

476 Ceraclea fulva

477 Ceraclea nigronervosa

478 Ceraclea perplexa

479 Ceraclea senilis

480 Erotesis baltica

481 Leptocerus tineiformis

482 Mystacides sp.

483 Mystacides longicornis/nigra

484 Mystacides azurea

485 Oecetis furva

486 Oecetis lacustris

487 Oecetis notata

488 Oecetis ochracea

489 Oecetis testacea

490 Setodes argentipunctellus

491 Triaenodes sp.

492 Ylodes sp.

493 Diptera

494 Brachysera

495 Psychodidae

183

V4.3.3 Forsuringsindeks 1 (Raddum indeks I)

Forsuringsindeks 1 kan fastsettes for separate habitater eller for kombinerte prøver. Dersom

det finnes prøver fra både litoralen og fra innsjøens utløpselv, kombineres disse dataene før

indeksen beregnes.

For videre beskrivelse av beregningsmetode vises det til Vedlegg V5.3.1.

Dyreplankton indeks

Denne indeksen er fremdeles under utvikling.

V4.3.4 Eksempler på bruk av indekser for forsuring av innsjøer

Eksempel på bruk av litorale bunndyr

Saudlandsvatn i Vest-Agder er en innsjø med areal 0,163 km2 og et middel dyp på 8 m, beliggende 106 m

over havet. Den har kalsium konsentrasjon på ca 1,1 mg/l, og innholdet av humus, målt som TOC,

varierer omkring 2 mg C/L. Fra typologitabellen (tabell 3.5) finner man ut at innsjøen ligger på grensen

mellom innsjøtype 4 og 5, som tilsvarerer IC typene L-N2a/L-N-BF1, dvs. små, kalkfattige og svært

klare/klare innsjøer i klimaregion lavland.

Innsjøen er inkludert i det nasjonale overvåkingsprogrammet for effekter av sur nedbør og har vært

overvåket årlig siden 1996. Det finnes prøver fra vår og høst. I dette eksemplet har vi valgt å bruke data

fra 2007 som grunnlag for tilstandsvurderingen. Dataene tilfredsstiller de generelle kvalitetskriteriene

mhp prøvestørrelse og taksonomisk identifisering (se avsnitt V4.3.1). Prøvene fra litoralsonen og

utløpselv er behandlet samlet. Midlere verdi av LAMI er 3,6. Tilsvarende er MultiClear lik 3,0 mens

forsuringsindeks 1 er 0,5. De mest relevante vannkjemiske støtteparametrene (forsuring) er pH, LAl

(giftig aluminium) og ANC (vannets syrenøytraliserende kapasitet). Gjennomsnitt for pH, LAl og ANC i

2007 er hhv. 5,6 (laveste pH verdi: 5,41), 30 µg/L (høyeste LAl verdi: 51 µg/L) og -23 µekv/L.

Sammenlikner man de observerte verdiene med grenseverdiene LAMI satt for kalkfattige og klare

innsjøer i klimaregion lavland og skog, får man at LAMI plasserer Saudlandsvatn i tilstandsklasse

«god», MultiClear gir tilstandsklasse «moderat» mens Forsuringsindeks 1 indikerer at innsjøen er i

moderat tilstand på grensen mot «god». Årsmiddel for pH og høyeste verdi av LAl (se kap. 9.2)

plasserer Saudlandsvatn i tilstandsklasse «moderat»mens årsmiddel for ANC indikerer svært dårlig

tilstand. Dette gjelder enten innsjøen plasseres i innsjøtype 4 eller 5. Samlet sett indikerer de

vannkjemiske forsuringparametrene at forsuringstilstanden i Saulandsvatn er «moderat».

Ut fra ”det verste styrer” prinsippet (se kap. 3) skal innsjøen klassifiseres i hht. det elementet som gir

dårligst tilstand. Biologien indikerer god tilstand (eventuelt moderat dersom MultiClear eller

Forsuringsindeks 1 legges til grunn), men de vannkjemiske støtteparametrene nedgraderer

vannforekomsten fra god til moderat tilstand. Samlet indikerer bunndyr og vannkjemi at Saudlandsvatn

har moderat økologisk tilstand.

Referanser (bunndyr)

Davy-Bowker, J., Furse, M.T., Murphy, J.F., Clarke, R.T., Wiggers, R. & Vincent, H.M. 2003.

Development of the Acid Water Indicator Community (AWIC) macroinvertebrate family and species

level scoring system. Monitoring acid waters – Phase 1. R&D Technical Report P2-090/TRI, 48 s.

ISBN 1844321320.

Fjellheim, A. & Raddum, G.G. 1990. Acid precipitation: biologi¬cal monitoring of streams and lakes. -

The Sci. Total Envir. 96: 57-66.

184

Johnson, R.K. & Goedkoop, W. 2007. Bedömningsgrunder för bottenfauna i sjöar och vattendrag –

Användarmanual och bakgrundsdokument

Institutionen för miljöanalys, Sveriges Landbruksuniversitet (SLU), Rapport 2007:4.

http://www.vattenportalen.se/docs/Bedomningsgrunder_bottenfauna_december_2007.pdf

Kroglund, F., Hesthagen, T., Hindar, A., Raddum, G.G., Staurnes, M. Gausen, D. og Sandøy, S. 1994.

Sur nedbør i Norge. Status, utviklingstendenser og tiltak. - Utredning for DN 1994-10.



27 s.

Raddum, G.G. 1999. Large scale monitoring of invertebrates: Aims, possibilities and acidification

indexes. – S. 7-16 i: Raddum, G.G., Rosseland, B.O. & Bowman, J. (red.). Workshop on biological

assessment and monitoring; evaluation of models. - ICP-Waters Rapp. 50/99. NIVA, Oslo.

http://www.niva.no/symfoni/RappArkiv5.nsf/URL/C125730900463888C1256FB80053D538/$FILE/4

091_72dpi.pdf

Raddum, G.G. & Fjellheim, A. 1984. Acidification and early warning organisms in freshwater in

western Norway. - Verh. Internat. Verein. Limnol. 22: 1973-1980.

Raddum, G.G., Fjellheim, A. & Hesthagen, T. 1988. Monitoring of acidification by use of aquatic

organisms. - Verh. Internat. Verein. Limnol. 23: 2291-2297.

Referanse til IC dokument: NGIG WG Macroinvertebrates når denne er publisert.

185

Vedlegg 5. Klassifisering av elver

V5.1. Kvalitetselement begroingsalger

V5.1.1 Indikatorverdier for eutrofiindeksen basert på begroingsalger (PIT)

Tabell V5.1 Indikatorverdier (IV) for beregning av PIT (periphyton index of trophic status). Slektene

Mougeotia, Oedogonium, Spirogyra, Zygnema, og Zygogonium kan artsbestemmes ved å bruke enkle

morfologiske karakterer som cellebredden, antall kloroplaster, form av cellevegg og cellens

lengde/bredde forhold, til å skille mellom ulike grupperinger innen en slekt. µ = µm; 1K = en kloroplast,

2K = to kloroplaster, 3K = tre eller flere kloroplaster eller kloroplaster svært tett, L = lenticular

endevegg, R = reticulate endevegg, l/b = cellens lengde/bredde ratio. Homoeothrix “grenet” er en

ganske vanlig og lett gjenkjennelig takson i Norge, som antagelig er en ubeskrevet art innen slekten

Phormidiochaete (se Komarek & Anagnostidis, 2007 for en beskrivelse av slekten).

186

Cyanophyceae IV Chlorophyceae IV

Aphanocapsa spp. 7.24 Binuclearia tectorum 3.72

Aphanothece spp. 7.83 Bulbochaete spp. 4.65

Calothrix spp. 5.21 Chaetophora elegans 5.91

Capsosira brebisonii 3.98 Cladophora spp. 47.00

Chamaesiphon confervicola 6.61 Coleochaete spp. 4.47

Chamaesiphon fuscus 5.09 Cosmarium spp. 5.14

Chamaesiphon incrustans 20.38 Draparnaldia spp. 6.07

Chamaesiphon minutus 3.47 Euastrum spp. 5.47

Chamaesiphon polymorphus 16.11 Gongrosira spp. 6.20

Chamaesiphon rostafinskii 4.37 Klebsormidium flaccidum 4.87

Chlorogloea spp. 6.69 Klebsormidium rivulare 4.00

Chroococcus spp. 3.57 Microspora abbreviata 37.63

Clastidium setigerum 4.76 Microspora amoena 11.58

Coleodesmium sagarmathae 4.82 Microspora pachyderma 6.50

Cyanophanon mirabile 4.39 Microspora palustris 4.27

Dichothrix gypsophila 4.20 Microspora palustris var. minor 5.15

Dichothrix orsiniana 4.42 Mougeotia a2 (3-7u) 4.01

Dichothrix spp. 4.55 Mougeotia a (6 -12µ) 5.24

Entophysalis spp. 4.31 Mougeotia a/b (10-18µ) 4.53

Geitlerinema acutissimum 24.22 Mougeotia b (15-21µ, short cells) 5.55

Geitlerinema splendidum 43.42 Mougeotia c (21- 24) 10.71

Gloeocapsopsis magma/Gloeocapsa sanguinea 2.74 Mougeotia d (25-30µ) 5.87

Gloeocapsa spp. 3.20 Mougeotia d/e (27-36µ) 4.59

Hapalosiphon hibernicus 2.88 Mougeotia e (30-40µ) 4.53

Heteroleibleinia kuetzingii 5.32 Mougeotiopsis calospora 4.86

Heteroleibleinia leptonema 5.66 Netrium spp. 4.57

Heteroleibleinia spp. 7.98 Oedogonium a1 (3-4µ) 4.59

Homoeothrix "grenet" 1.96 Oedogonium a (5-11µ) 5.84

Homoeothrix batrachospermorum 3.71 Oedogonium a/b (19-21µ) 7.57

Homoeothrix janthina 12.53 Oedogonium b (13-18µ) 7.73

Homoeothrix nordstedtii 3.30 Oedogonium c (23-28µ) 9.09

Homoeothrix varians 6.14 Oedogonium d (29-32µ) 10.87

Hydrococcus rivularis 8.50 Oedogonium e (35-43µ) 16.05

Leptolyngbya perelegans 4.96 Oedogonium f (48-60µ) 31.54

Leptolyngbya crassior 3.82 Penium spp. 3.60

Leptolyngbya spp. 7.83 Protoderma viride 3.81

Merismopedia glauca 5.33 Schizochlamys gelitanosa 4.61

Merismopedia punctata 3.77 Spirogyra a (20-42µ,1K,L) 8.38

Merismopedia spp. 6.28 Spirogyra c1 (34-49u,2-3K,L,l/b>3) 7.11

Nostoc parmeloides 7.14 Spirogyra d (30-50µ, 2-3K, L) 19.18

Nostoc sphaericum 5.29 Spirogyra sp1 (11-20µ,1K,R) 7.77

Nostoc verrucosum 7.34 Spirogyra sp2 (30-38µ,2K,R) 19.18

Nostoc spp. 7.02 Spirogyra sp5 (30-37µ,2K,L,l/b>10) 7.75

Oscillatoria limosa 39.10 Spirogyra sp6 (70-75µ,2K,L) 18.03

Oscillatoria splendida 40.99 Spondylosium planum 5.76

Oscillatoria tenuis 44.24 Staurastrum spp. 3.05

Phormidium favosum 28.01 Staurodesmus spp. 4.33

Phormidium hetropolare 3.40 Stigeoclonium tenue 21.64

Phormidium inundatum 35.81 Teilingia excavata 4.46

Phormidium nigrum 8.22 Teilingia granulata 5.16

Phormidium retzii 32.02 Tetraspora cylindrica 4.67

Phormidium tinctorum 52.77 Tetraspora gelatinosa 8.66

Plectonema tomasinianum 17.60 Tetraspora spp. 5.34

Pleurocapsa spp. 6.66 Ulothrix subtilis 4.79

Pseudoanabaena catenata 35.91 Ulothrix tenerrima 20.14

Pseudoanabaena frigida 3.63 Ulothrix zonata 8.39

Rivularia biasolettiana 4.55 Zygnema a (16-20u) 4.45

Rivularia haematites 8.75 Zygnema b (22-25u) 4.76

Rivularia spp. 4.99 Zygnema c (30-40u) 5.07

Schizothrix lacustris 4.35 Zygogonium spp. 3.50

Schizothrix latierita 4.29

Schizothrix spp. 4.71 Rhodophyceae

Scytonematopsis starmachii 3.08 Audouinella chalybea 49.42

Scytonema mirabile 3.37 Audouinella hermannii 21.25

Stigonema hormoides 1.87 Audouinella pgymaea 36.81

Stigonema mamillosum 3.88 Batrachospermum keratophytum 3.80

Stigonema minutum 3.30 Batrachospermum gelatinosum 7.06

Stigonema multipartitum 7.13 Batrachospermum turfosum 5.37

Stigonema ocellatum 3.34 Batrachospermum spp. 7.68

Stigonema tomentosum 4.43 Lemanea fluviatilis 6.98

Stigonema spp. 3.87 Lemanea spp. 8.88

Tolypothrix distorta 7.71

Tolypothrix distorta var. penicillata 5.20 Phaeophyceae

Tolypothrix saviczii 4.44 Heribaudiella fluviatilis 4.98

Tolypothrix tenuis 6.45

Tolypothrix spp. 5.72 Chrysophyceae

Hydrurus foetidus 5.97

Andre organismegrupper Xanthophyceae

Leptomitus lacteus 22.97 Tribonema spp. 68.91

Ophrydium versatile 5.36 Vaucheria hamata 5.84

Sphaerotilus natans 22.28 Vaucheria spp. 42.15

187

V5.1.2 Eksempler for beregning av PIT indeksen

Yndesdalsvassdraget i Hordaland og Sogn og Fjordane har blitt kalket siden 1991. Kalsium

konsentrasjonen i elvene ovenfor kalkingsanlegget er < 1 mg Ca/l og de er dermed svært kalkfattige. I

kalkede vassdrag er det viktig å måle Ca-konsentrasjonen oppstrøms kalkingen for å finne ut hva den

naturlige Ca-konsentrasjonen i vassdraget er. Det er den naturlige Ca-konsentrasjonen som er

avgjørende for å bestemme elvetype.

I Yndesdalsvassdraget ble det tatt begroingsprøver i Botnanebekken sommeren 2010. Det ble funnet

12 algetaksa, deriblant 11 som har PIT indikatorverdi i tabell V5.1 (Batrachospermum sp., Binuclearia

tectorum, Bulbochaete sp., Cosmarium sp., Klebsormidium rivulare, Microspora palustris, Microspora

palustris var minor, Mougeotia a, Mougeotia a/b, Scytonematopsis starmachii, Zygogonium sp3). PIT

indeksen ble beregnet til 4,63, noe som indikerer at stasjonen er i svært god tilstand med hensyn til

eutrofiering (bruk elvetype Ca < 1 mg/l, dvs den venstre kolonnen i tabell 5.1 i veilederen).

I Jærvassdraget ble det tatt begroingsprøver i Skas-Heigre sommeren 2012. Det ble funnet 6

begroingstaksa, deriblant 4 som har PIT indikatorverdi i tabell V5.1 (Leptolyngbya sp., Sphaerotilus

natans, Vaucheria sp., Audouinella chalybea). Kalsiumkonsentrasjonen i Skas-Heigre er > 1 mg/l, og

PIT indeksen ble beregnet til 30,4. Dette indikerer at stasjonen er i moderat tilstand, tett opp mot

grensen til dårlig tilstand (bruk elvetype Ca > 1 mg/l, dvs den høyre kolonnen i tabell 5.1 i veilederen).

188

V5.1.3 Indikatorverdier for forsuringsindeksen basert på begroingsalger (AIP)

Tabell V5.2 Indikatorverdier (IV) for beregning av AIP (acidification index periphyton). Slektene

Mougeotia, Oedogonium, Spirogyra, Zygnema, og Zygogonium kan som regel bare artsbestemmes

hvis de dyrkes under kontrollerte forhold. Da dette som regel ikke er praktisk gjennomførbart, pleier

man å bruke enkle morfologiske karakterer som cellebredden, antall kloroplaster, form av cellevegg og

cellens lengde/bredde forhold, til å skille mellom ulike grupperinger innen en slekt. µ = µm; 1K = en

kloroplast, 2K = to kloroplaster, 3K = tre eller flere kloroplaster eller kloroplaster svært tett, L =

lenticular endevegg, R = reticulate endevegg, l/b = cellens lengde/bredde ratio.

taxon IV taxon IV

Cyanophyceae Chrysophyceae

Calothrix braunii 6.90 Hydrurus foetidus 6.92

Calothrix fusca 6.98

Calothrix gypsophila 7.18 Phaeophyceae

Calothrix ramenskii 7.18 Heribaudiella fluviatilis 7.34

Capsosira brebissonii 5.19

Chamaesiphon amethystinum 6.97 Rhodophyceae

Chamaesiphon confervicola 7.05 Audouinella hermannii 7.05

Chamaesiphon fuscus 6.91 Batrachospermum gelatinosum 7.12

Chamaesiphon incrustans 7.33 Batrachospermum keratophytum 5.13

Chamaesiphon minutus 6.79 Lemanea condensata 6.52

Chamaesiphon polymorphus 7.02 Lemanea fluviatilis 7.11

Chamaesiphon rostafinskii 6.45 Lemanea fucina 6.85

Chamaesiphon subglobosus 6.52

Chlorogloea microcystoides 6.89 Chlorophyceae

Clastidium rivulare 7.01 Aphanochaete repens 7.14

Clastidium setigerum 7.09 Binuclearia tectorum 5.57

Coleodesmium sagarmathae 6.26 Bulbochaete spp. 6.43

Cyanophanon mirabile 6.71 Chaetophora elegans 7.36

Gloeocapsopsis magma 5.71 Cladophora glomerata 7.50

Hapalosiphon fontinalis 5.25 Closterium tumidulum 6.55

Hapalosiphon hibernicus 5.25 Coleochaete scutata 7.14

Heteroleibleinia kuetzingii 7.17 Cosmarium reniforme 7.28

Heteroleibleinia leptonema 7.03 Draparnaldia glomerata 7.09

Homoeothrix batrachospermorum 7.18 Klebsormidium montanum 5.56

Homoeothrix janthina 7.12 Klebsormidium rivulare 6.02

Homoeothrix varians 6.94 Microspora abbreviata 6.50

Hydrococcus rivularis 6.97 Microspora amoena 7.18

Merismopedia glauca 5.42 Microspora loefgrenii (18-23µ) 5.57

Merismopedia punctata 5.86 Microspora palustris 5.60

Merismopedia tenuissima 5.76 Microspora palustris var minor 5.66

Nostoc parmeloides 7.22 Mougeotia a/b (10-18µ) 5.57

Nostoc sphaericum 7.31 Mougeotia d (25-30µ) 6.98

Nostoc verrucosum 7.25 Mougeotia e (30-40µ) 7.16

Oscillatoria amoena 6.86 Oedogonium b (13-18µ) 6.92

Phormidium autumnale 7.17 Oedogonium c (23-28µ) 7.09

Phormidium heteropolare 6.80 Oedogonium d (29-32µ) 7.27

Phormidium irriguum 7.38 Oedogonium e (35-43µ) 7.27

Phormidium limosum 7.10 Penium spp. 5.65

Phormidium nigrum 7.09 Protoderma viride 6.73

Rhabdoderma lineare 5.28 Schizochlamys gelitanosa 6.48

Rivularia biasolettiana 7.20 Spirogyra a (20-42µ,1K,L) 7.01

Rivularia haematites 7.03 Spirogyra b1(16-20µ,1K,L,l/b:2-3) 7.21

Schizothrix lacustris 6.36 Spirogyra c1 (34-49µ,3?K,L,l/b>3,svart) 7.23

Schizothrix lateritia 6.86 Spirogyra lapponica (26µ,1K,L,svart) 7.07

Scytonema mirabile 5.65 Spirogyra majuscula 7.34

Scytonematopsis starmachii 5.48 Spirogyra sp1 (11-20µ,1K,R) 7.03

Siphonema polonicum 5.30 Spirogyra sp2 (30-38µ,2K,R) 7.22

Stigonema hormoides 5.19 Spondylosium planum 7.15

Stigonema mamillosum 6.25 Stigeoclonium tenue 7.19

Stigonema minutum 5.46 Teilingia excavata 6.45

Stigonema multipartitum 5.25 Teilingia granulata 7.02

Stigonema ocellatum 5.38 Tetraspora cylindrica 7.38

Stigonema ocellatum var. globosporum 5.47 Tetraspora gelatinosa 7.18

Tolypothrix distorta 7.17 Ulothrix subtilis 7.19

Tolypothrix penicillata 6.97 Ulothrix zonata 7.26

Tolypothrix saviezii 7.31 Zygnema b (22-25µ) 6.99

Zygnema c (30-40µ) 7.04

Zygogonium sp3 (16-20µ) 5.40

189

V5.1.4 Eksempler på bruk av forsuringsindeksen AIP

Yndesdalsvassdraget i Hordaland og Sogn og Fjordane har blitt kalket siden 1991. Kalsium

konsentrasjonen i elvene ovenfor kalkingsanlegget er < 1 mg Ca/l og er dermed svært kalkfattige. I

kalkede vassdrag er det viktig å måle Ca-konsentrasjonen oppstrøms kalkingen for å finne ut hva den

naturlige Ca-konsentrasjonen i vassdraget er. Det er den naturlige Ca-konsentrasjonen som er

avgjørende for å bestemme elvetype.

I Yndesdalsvassdraget ble det tatt begroingsprøver i Botnanebekken sommeren 2010. Det ble funnet

12 algetaksa, deriblant 8 som har AIP indikatorverdi i tabell 1 (Binuclearia tectorum, Bulbochaete sp.,

Klebsormidium rivulare, Microspora palustris, Microspora palustris var minor, Mougeotia a/b,

Scytonematopsis starmachii, Zygogonium sp3). AIP indeksen ble beregnet til 5,72. Botnanebekken

har en Ca-konsentrasjon som er lavere enn 1 mg/l, og en gjennomsnittlig TOC konsentrasjon som er

høyere enn 2 mg/l. Vi må derfor bruke den venstre kolonnen i tabell 2. En indeksverdi på 5,72 betyr

dermed at stasjonen er i moderat tilstand med hensyn til forsuring, men at den ligger tett opptil

grensen mellom god og moderat tilstand (som ligger på AIP = 5,75 for denne elvetypen; se

veilederens tabell V5.2).

V5.2. Heterotrof begroing

Eksempel på bruk

I nedre del av Glomma, nedstrøms Sarpsfossen, ligger Borregaard AS, som har utslipp av

prosessvann med høyt innhold av organisk stoff til Glomma. I forbindelse med at Borregaard ble

pålagt å stanse rensingen av prosessvann, ble det igangsatt biologiske undersøkelser av området. I

mai og november 2010 ble det tatt prøver av heterotrof begroing (i dette tilfellet den kolonidannende

bakterien Sphaerotilus natans med det norske navnet «Lammehaler») på en referansestasjon

oppstrøms Borregaards hovedutslipp, samt på to stasjoner (st 1 og st 2) nedstrøms utslippet.

På referansestasjonen ble det kun registrert mikroskopiske forekomster av heterotrof begroing både i

mai og november, noe som indikerte god til svært god tilstand med hensyn på organisk belastning. På

stasjonene nedstrøms hovedutslippet ble det registrert Lammehaler med en dekningsgrad på

henholdsvis 6 % og 20 % i mai og 95 % på begge stasjonene i november.

Dekningsgraden på de to stasjonene nedstrøms utslippet blir:

stasjon 1: (6+95)/2=50,5 %

stasjon 2 ble: (20+95)/2=57,5 %

190

Kolonier av bakterien Sphaerotilus natans («Lammehaler») i Glomma i 2010. Foto: NIVA

Begge stasjonene nedstrøms hovedutslippet til Borregaard indikerte svært dårlig økologisk tilstand

med hensyn på organisk belastning.

Borregaards nye anaerobe renseanlegg startet opp i mars 2013 og det forventes en vesentlig

forbedring i forhold til lammehaler.

V5.3. Virvelløse dyr (bunndyr) i elver Vedlegg 5.3 inneholder følgende:

a) Beskrivelse av River Acidification Macroinvertebrate Index (RAMI; avsnitt V5.3.1.1)

b) Beskrivelse av Forsuringsindeks 1 (Raddum indeks I; avsnitt V5.3.1.2)

c) Beskrivelse av Forsuringsindeks 2 (modifisert Raddum indeks II; avsnitt V5.3.1.3)

d) Liste over indikatortaksa for RAMI-indeksen (tabell V5.3)

e) Liste over indikatortaksa for Forsuringsindeks 1 og 2 (tabell V5.4)

f) Eksempl på bruk av bunndyrindeks for forsuring av elver (avsnitt V5.3.3)

g) Eutrofiindeks basert på virvelløse dyr i ferskvann (ASPT; avsnitt V5.3.4)

h) Liste over indikatortaksa for ASPT-indeksen (tabell V5.5)

i) Referanser

V5.3.1 Beskrivelse av forsuringsindekser for elver

V5.3.1.1 RAMI (River Acidification Macroinvertebrate Index)

Bunndyrindeksen RAMI (River Acidification Macroinvertebrate Index) er utviklet av Northern

Intercalibration Group (NGIG) (i denne sammenheng kalt SAP2GenRiverRaw; B. McFarland,

upublisert). RAMI er basert på endringer i artssammensetningen målt ved relativ mengde av

indikatortaksa med ulik toleranse for forsuring. Som grunnlag for indeksen ble det utarbeidet

en liste over indikatortaksa av bunndyr med ulik forsuringstoleranse. Forsuringstoleransen

ble fastsatt ved harmonisering av informasjon fra Norge, Sverige og Storbritannia.

Surhetstoleransen er angitt for totalt 192 taksa, og tilordnet en score (sk) mellom 2 og 8 (se

Vedlegg V5.3.2, Tabell V5.6). Denne er modifisert ved at det i tillegg er tatt hensyn til

indikatorens variasjon omkring pH-optimum. Det vil si at taksa med vid pH-toleranse er tillagt

lavere vekt (wk) enn taksa med smal pH-toleranse. I tillegg er det også tatt hensyn til den

relative mengden av indikatoren ved at denne er rangert i tre klasser med ulike verdi (hk): < 5

%: 1; 5-20 %: 3; og >20 %: 5.

Relativ mengde beregnes for EPT-taksa og andre bunndyr taksa separat. Eksempel: Dersom

det er registrert 15 individer av en indikator Baetis rhodani og totalt 60 individer av døgn-,

stein- og vårfluer (EPT taksa) totalt, så vil Baetis rhodani utgjøre 25 % av individantallet, noe

som gir hk = 5.

RAMI beregnes ved følgende formel:

∑

∑

191

der sk, wk og hk er hhv. indikatorscore, vekten og mengdeverdien til den k-te indikatoren registrert i

prøven og n er antall indikatortaksa.

V5.3.1.2 Forsuringsindeks 1 (Raddum indeks I)

Beregning av Forsuringsindeks 1 (også kalt Raddum indeks I) er beskrevet i Raddum og Fjellheim

(1984), Raddum mfl. (1988) og Fjellheim og Raddum (1990). Ytterligere informasjon om bruk av

indeksen er også beskrevet i Lien mfl. (1991). Basert på forekomst/fravær av forsuringsfølsomme taksa

(arter/slekter, her brukt arter i den videre beskrivelsen), beregnes en forsuringsindeks for hver stasjon. De

ulike arter som registreres på en lokalitet kan inndeles i fire ulike grupper med hensyn på

forsuringsfølsomhet:

(i) arter som dør ut ved pH < 5,5

(ii) arter som dør ut ved pH < 5,0

(iii) arter som dør ut ved pH < 4,7

(iv) arter som kan leve ved pH < 4,7

Tilstedeværelse eller fravær av disse artsgruppene (se Vedlegg V5.3.2, Tabell V5.7) benyttes for å

fastsette forsuringsindeksen, her kalt Forsuringsindeks 1. NB. Artslisten og artenes forsuringstoleranse i

Tabell V5.7 avviker noe fra den opprinnelige beskrivelsen, da denne listen blir revidert ved ujevne

mellomrom. Det er derfor viktig å oppgi referanse til den versjonen som er benyttet. Indeksverdiene settes

etter følgende skjema:

Dersom det finnes arter som hører til gruppe (i) i lokaliteten, settes indeksverdien = 1 (lite/ingen

forsuring).

Dersom artene i gruppe (i) mangler, men det finnes arter som tilhører gruppe (ii), får lokaliteten

indeksverdi = 0,5 (moderat påvirket av forsuring).

Hvis også alle artene i gruppe (ii) er borte, mens det finnes arter som hører til gruppe (iii), sette

indeksverdi = 0,25 (tydelig forsuret).

Ved sterk forsuring mangler alle artene som nevnt ovenfor, og faunaen består da bare av

tolerante arter og lokaliteten får indeksverdi = 0.

Dersom forsuringsnivået er nær tålegrensen til viktige bunndyrarter vil indeksverdien variere betydelig

mellom vår og høst. Denne variasjonen er en viktig parameter og kan brukes på følgende måte:

I sterkt forsurede vassdrag vil indeksverdien variere lite mellom vår og høst, dvs. indikasjon på

høy overskridelse av tålegrensen både vår og høst.

Stor forskjell mellom vår og høst indikerer at det skjer en reetablering av følsomme arter i

gunstige perioder etter perioder med mye surt vann. Forsuringen er ustabil og artenes tålegrense

er periodevis overskredet.

I upåvirkede vassdrag vil indeksverdien være stabilt høy både vår og høst. Først når dette er

oppnådd kan en si at effekten av sur nedbør er borte.

Forsuringsindeks 1 gir en god beskrivelse av forsuringsnivået ved middels til sterk forsuring. Fordi den

ikke tar hensyn til biotiske eller subletale effekter gir den lite informasjon ved moderat eller begynnende

forsuring, forhold som kan gi effekter på fisk, for eksempel laksesmolt. Figur V5.1 viser prosedyren for å

finne hvilken tilstandsklasse vannforekomsten tilhører ved bruk av forsuringsindeks 1.

192

Figur V5.1 Prosedyre for fastsettelse av økologisk tilstandsklasse ved bruk av Forsuringsindeks 1. Se

også tekstboks V5.1.

V5.3.1.3 Forsuringsindeks 2 (modifisert Raddum indeks II)

Opprinnelig beregning av Forsuringsindeks 2 (også kalt Raddum indeks II) er beskrevet i Raddum og

Fjellheim (1994) og Raddum (1999). Bruk av indeksen er også beskrevet i Kroglund m.fl. (1994). NB.

Beskrivelse av indeksen som følger nedenfor, avviker noe fra den opprinnelige beskrivelsen og er derfor

en modifisering av Raddum indeks II. Endringene skyldes blant annet behov for tilpasning til

Vanndirektivets krav om fastsettelse av typespesifikk referansetilstand (se beskrivelse nedenfor).

Artslisten som ligger til grunn for beregning av Forsuringsindeks 2 er de samme som ligger til grunn for

Forsuringsindeks 1 (se artsliste i Tabell V5.7). I overvåkingsprosjektene etter 1995 har det vært standard

å oppgi begge indeksverdiene. Forsuringsindeks 2 kan kun benyttes for rennende vann, da det vanligvis

er mangelfullt med steinfluer i innsjøens strandsone.

I tillegg til informasjon om hvilke indikatorer av bunndyrarter (slekter) som er til stede, baserer

Forsuringsindeks 2 seg på forholdstallet mellom antallet av de mest følsomme slektene av døgnfluer (D)

og de tolerante steinfluene (S). I elver/bekker med høy pH er det vanligvis flere individer av

forsuringsfølsomme døgnfluer enn av tolerante steinfluer. Forholdstallet D/S blir da > 1. Når pH synker

under 6,0 vil døgnfluene utsettes for et subletalt stress og bestandene reduseres. Forholdstallet vil da

synke og går mot 0 ved pH 5,5 (Forsuringsindeks 2 går mot 0,5). Jo nærmere Forsuringsindeks 2 er 0,5,

desto større er forsuringsstresset på de følsomme døgnfluene.

Dersom det ikke er registrert bunndyr tilhørende den mest forsuringsfølsomme gruppen i prøven vil

verdien av Forsuringsindeks 2 være lik verdien av indeks I (dvs. 0,5 - 0,25 - 0). Ved tilstedeværelse av

bunndyr tilhørende den mest forsuringsfølsomme gruppen (dvs. når Forsuringsindeks 1 = 1) beregnes

Forsuringsindeks 2 på følgende måte:

Forsuringsindeks 2 = 0,5 + D/S,

Er gjennomsnitt for Forsuringsindeks 1 = 1?

God eller dårligere

(se tekst nedenfor) Er verdien basert på ≥ 4 prøver?

Nei Ja

Ja

Har flertallet av prøvene >1

individer tilhørende den mest

sensitive kategorien bunndyr?

Ja Nei

Økologisk tilstand basert på bunndyrene =

God

Økologisk tilstand basert

på bunndyrene = Svært

god

Nei

Har minimum en av prøvene

>1 individer tilhørende den

mest sensitive kategorien

bunndyr?

Ja Nei


på bunndyrene = Moderat

NB: En gjennomsnittsverdi for

Indeks 1 som er basert på færre

prøver enn det som er anbefalt

vil gi en usikker

tilstandsvurdering. Det anbefales

uansett å basere vurderingen på

flere kvalitetselementer.

193

gitt som antall individer av de mest forsuringsfølsomme døgnfluer, dvs. arter av døgnfluer som er gitt

score = 1 i vedlagte artsliste (vedlegg I), (D) i forhold til antall individer av tolerante steinfluer, dvs. arter av

steinfluer som er gitt score = 0 i vedlagte artsliste, (S). NB. I den opprinnelige beskrivelsen av

Forsuringsindeks 2 er det kun Baetis rhodani som inngår som forsuringsfølsomme døgnfluer.

Steinfluer som er angitt som forsuringsfølsomme (for eksempel Capnia spp., Dinocras cephalotes)

inkluderes ikke i forholdstallet.

Dersom D/S > 0,5 vil Forsuringsindeks 2 > 1. Vær oppmerksom på at de reelle verdiene av

Forsuringsindeks 2 ofte ikke er rapportert; det har tidligere vært vanlig å angi alle verdier ≥ 1 som 1 for å

begrense skalaen til verdier mellom 0 og 1. En slik tilnærming vil imidlertid ikke kunne tilfredsstille kravene

i Vanndirektivet. For å kunne fastsette referanseverdi for ulike vanntyper og for å kunne skille mellom

svært god og god tilstand er det nødvendig å bruke reelle verdier for Forsuringsindeks 2. Maksimal verdi

settes likevel til 4,0, dvs. at verdier >4,0 settes lik 4,0.

Figur V5.2 viser prosedyren for å finne hvilken tilstandsklasse vannforekomsten tilhører ved bruk av

forsuringsindeks 2.

Figur V5.2 Prosedyre for fastsettelse av økologisk tilstandsklasse ved bruk av Forsuringsindeks 2. Se

også tekstboks V5.1.

Teksboks V5.1 Felles kriterier for fastsettelse av økologisk tilstand ved bruk av| Forsuringsindeks 1 og 2

For både Forsuringsindeks 1 og Forsuringsindeks 2 gjelder at økologisk tilstand også kan settes lik

God når:

i) snittet av forsuringsindeksen > 0,75 og

ii) ingen enkeltprøver har indeksverdi < 0,5 og

iii) flertallet av prøvene har >1 individer tilhørende den mest sensitive kategorien av bunndyr.

Alle kriteriene må tilfredsstilles. Hvis kun to eller færre kriterier tilfredsstilles settes økologisk tilstand lik

Moderat eller dårligere (se nedenfor).

Økologisk tilstand lik Moderat kan også settes når:

i) snittet av forsuringsindeksen > 0,5 og

ii) ingen enkeltprøver har indeksverdi < 0,5.

Er gjennomsnitt for Forsuringsindeks 2 > 1,01?

God eller dårligere

(se tekst nedenfor) Har alle enkeltprøver verdi > 1,01?

Nei

Ja

Ja Nei


på bunndyrene = God


på bunndyrene = Svært

god

Nei

Har flertallet av

enkeltprøver verdi

> 1,01?

Ja Nei


på bunndyrene = Moderat

NB: En gjennomsnittsverdi for

Indeks 2 som er basert på færre

prøver enn det som er anbefalt

vil gi en usikker

tilstandsvurdering. Det anbefales

uansett å basere vurderingen på

flere kvalitetselementer.

194

Begge kriteriene må tilfredsstilles, men antall individer tilhørende den mest sensitive kategorien er lavt

i flertallet av prøvene. Hvis kun ett kriterium tilfredsstilles settes økologisk tilstand = Dårlig.

NB. Vær oppmerksom på at dersom tilstanden degraderes ved bruk av prosedyren beskrevet ovenfor

(dvs. at tilstandsklassen blir dårligere enn det gjennomsnittsverdien for Forsuringsindeks 2 tilsier), så

vil det ikke være mulig å beregne EQR direkte. Vi anbefaler å sette EQR slik at denne representerer

midten av den fastsatte tilstandsklassen, dvs. EQR = 0,635 for moderat tilstand og EQR = 0,89 for god

tilstand. I slike tilfeller, spesielt dersom indeksverdien for enkeltprøver avviker fra flertallet av prøvene,

er det spesielt viktig å sjekke at avvikende prøver tilfredsstiller de generelle kvalitetskravene (se

Vedlegg 4.3, kapittel V4.3.1).

V5.3.2 Forsuring: Indikatorlister virvelløse dyr i elver

Legg merke til at indikatorlistene i tabell V5.4 gjelder både innsjøer og elver, brukt i Forsuringsindeks

1.

Taksa som inngår i RAMI (River Acidification Macroinvertebrate Index) Tabell V5.3 Totalt 192 taksa av bunndyr inngår i forsuringsindeksen RAMI (SAP2GenRiverRaw,

versjon 2009-05-16). Artsnavn i hht. gjeldende internasjonal litteratur. Der dette avviker fra artsnavn

brukt i Fauna Norvegica (Aagaard og Dolmen, 1996) er sistnevnte angitt i parentes. Det enkelte

takson har blitt gitt en score (sk) der økende verdi betyr økende sensitivitet for forsuring. Indikatorens

score har blitt satt som en vektet verdi av scoren gitt fire ulike forsuringsindekser (Raddums

forsuringsindeks, NIVAs forsuringsindeks, AWIC-sp, Henriksson og Medins indeks). Indikatorens pH-

toleranse målt som variasjon omkring pH-optimum er angitt ved indikatorens vekt (wk). Indikator på

slektsnivå (eller høyere taksonomisk nivå) er normalt kun angitt i tilfeller der artene er vanskelig å

identifisere. I noen tilfeller er både slekt og tilhørende arter angitt som indikatorer (men lik eller ulik

score og vekt). 1 Ulik AQEM nr for hhv. art og slekt (kun én art tilhørende slekten er registrert i Norge).

2 Ulik AQEM nr for hhv. ubestemt stadium, voksen og larve.

3 Inklusive underarter.

4 Få funn i Norge.

Taksakode (AQEM) Indikatortaksa Score (sk) Vekt (wk)

4771 / 9371 1 Crenobia alpina / sp. 5 0,577

13665 Phagocata vitta 2 0,577

8251 / 9164 1 Potamopyrgus antipodarum / sp. 7,33 0,726

16959 Radix balthica (Lymnaea peregra) 7 0,588

5284 / 8990 1 Galba truncatula / sp. 7,33 0,544

6395 Physa fontinalis 6 0,615

6436 Planorbis planorbis 8 0,544

6435 Planorbis carinatus 8 0,544

4433 / 8891 1 Bathyomphalus contortus / sp. 7,33 0,647

5354 Gyraulus albus 6,67 0,535

5353 Gyraulus acronicus 6,67 0,548

4310 Ancylus fluviatilis 7 0,489

4324 Anodonta anatina 7 0,54

4326 Anodonta cygnea 4 7 0,54

7381 Anodonta sp. 7 0,54

6882 Sphaerium corneum 4,67 0,541

6425 Pisidium sp. 5 0,541

5304 Glossiphonia complanata 7 0,52

5413 / 9009 1 Helobdella stagnalis / sp. 6,5 0,484

5444 / 9012 1 Hemiclepsis marginata / sp. 7 0,52

7034 Theromyzon tessulatum 7 0,52

5373 / 9004 1 Haemopis sanguisuga / sp. 6 0,774

5161 Erpobdella testacea 6 0,482

195

5159 Erpobdella octoculata 6 0,482

8691 Asellus aquaticus 4 0,534

12332 Gammarus duebeni 7 0,592

5290 Gammarus lacustris 7,33 0,646

4357 Astacus astacus 6 0,837

6863 Siphlonurus lacustris 4,67 0,71

6859 Siphlonurus aestivalis 6 0,71

6860 Siphlonurus alternatus 6 0,71

6864 Siphlonurus sp. 4,67 0,71

4288 Ameletus inopinatus 5 0,569

14103 Parameletus chelifer 6 0,569

4409 Alainites muticus 8 0,535

4415 Baetis rhodani 6 0,516

4416 Baetis scambus 7,33 0,519

4397 Baetis fuscatus 7,33 0,519

4398 Baetis scambus/fuscatus 7,33 0,519

4407 Baetis macani 8 0,519

4427 Baetis vernus 6 0,7

4194 Acentrella lapponica 8 0,526

4421 Baetis subalpinus 8 0,519

4394 Nigorbaetis digitatus 8 0,552

4410 Nigrobaetis niger 5 0,556

8850 Centoptilum luteolum 5,33 0,601

4705 Cloeon dipterum 6 0,676

4706 Cloeon inscriptum 6 0,676

4708 Cloeon simile 6 0,684

14632 Cloeon simile gp. 4 6 0,684

6574 Procloeon bifidum 8 0,526

4351 / 8884 1 Arthroplea congener / sp. 2 0,53

9281 Arthropleidae 2 0,53

19835 Athropleinae 2 0,53

12534 / 5053 1 Ecdyonurus joernensis 8 0,53

5457 Heptagenia sulphurea 5,5 0,546

12552 Heptagenia dalecarlica 6 0,601

5452 Kageronia fuscogrisea 2 0,604

6309 Paraleptophlebia submarginata 8 0,484

13068 Paraleptophlebia standii 8 0,484

6308 Paraleptophlebia sp. 8 0,484

5732 Leptophlebia vespertina 2 0,534

5730 Leptophlebia marginata 2 0,534

5731 Leptophlebia sp. 2 0,534

5131 Seratella ignita (Ephemerella ignita) 7 0,726

5135 Ephemerella mucronata 4 0,711

20125 Ephemerella aroni (E. aurivilli) 6 0,617

5124 Ephemera danica 8 0,541

5129 Ephemera vulgata 6,67 0,63

4519 Caenis horaria 6,67 0,629

4521 Caenis luctuosa 8 0,651

4527 Caenis robusta 8 0,576

4526 Caenis rivulorum 8 0,516

6969 Taeniopteryx nebulosa 2,67 0,452

4487 Brachyptera risi 3 0,214

4294 Amphinemura standfussi 4 0,602

4295 Amphinemura sulcicollis 2,5 0,128

4292 Amphinemura borealis 3,33 0,434

6113 / 6114 1 Nemurella picteti 2 0,417

6093 Nemoura avicularis 3 0,259

6095 Nemoura cinerea 2 0,397

196

6097 Nemoura flexuosa 2 0,397

6108 Nemoura sp. 2 0,397

6610 Protonemoura meyeri 2 0,411

5763 Leuctra fusca 4 0,622

5779 Leuctra nigra 2 0,387

5768 Leuctra hippopus 2 0,154

5760 Leuctra digitata 2 0,405

19314 Capnia vidua 4 2 0,513

4549 Capnia bifrons 4 0,513

4548 Capnia atra 6 0,369

10710 Capnia pygmaea 6 0,513

4555 / 8914 1 Capnopsis schilleri / sp. 6 0,542

5667 Isoperla grammatica 8 0,413

5665 Isoperla difformis 2 0,139

5669 Isoperla obscura 4 0,403

6373 Perlodes dispar 4 0,442

4345 / 8883 1 Arcynopteryx compacta / sp. 6 0,442

4988 Diura bicaudata 4,67 0,54

13624 Diura nanseni 4,67 0,552

4978 Dinocras cephalotes 7,5 0,5

11140 / 9650 1 Xanthoperla apicalis / sp. 4 0,309

11139 Siphonoperla burmeisteri 3,33 0,305

4532 Calopteryx virgo 6 0,577

4740 Cordulegaster boltonii 4 0,641

18064 / 5514 / 8311 2 Hydraena gracilis 8 0,586

18409 / 5808 / 14434 2 Limnebius truncatellus 8 0,567

17768 / 12066 / 5087 2 Elmis aenea 6 0,445

18421 / 12094 / 5854 2 Limnius volckmari 6 0,402

18626 Oulimnius sp. 4 0,583

17820 / 12082 / 5167 2 Esolus parallelepipedus 7 0,457

18616 Oreodytes sanmarkii 2 0,5

6822 Sialis lutaria 4 0,505

6821 Sialis fuliginosa 5 0,673

6772 Rhyacophila nubila 2 0,385

6765 Rhyacophila fasciata 4 0,566

4254 Agapetus sp. (excl. Agapetus ochripes) 8 0,623

4253 Agapetus ochripes 6,67 0,623

5316 Glossosoma sp. 8 0,638

7168 Wormaldia sp. 8 0,57

6387 / 15871 / 19382 3 Philopotamus montanus 7,33 0,6

4641 / 8921 1 Chimarra marginata 8 0,57

4874 Cyrnus flavidus 2,67 0,554

4877 Cyrnus trimaculatus 2,67 0,554

4875 Cyrnus insolutus 2 0,554

4876 Cyrnus sp. 2 0,554

6122 / 9103 1 Neureclipsis bimaculata 2 0,504

6444 Plectrocnemia conspersa 2 0,11

5487 Holocentropus dubius 2,67 0,611

6468 Polycentropus flavomaculatus 2 0,37

6469 Polycentropus irroratus 2 0,633

6472 Polycentropus sp. 2 0,37

7069 Tinodes waeneri 6 0,553

8847 Lype sp. 6 0,496

4639 Cheumatopsyche lepida 8 0,44

5588 / 19260 3 Hydropsyche angustipennis 3,33 0,48

5601 Hydropsyche pellicidula 5,5 0,555

5604 Hydropsyche siltalai 4,5 0,519

5603 Hydropsyche silfvenii (Ceratopsyche silfvenii) 6 0,44

197

5616 Hydroptila sp. 7 0,206

5677 / 9050 1 Ithytrichia lamellaris / sp. 6,67 0,49

6268 Oxyethira sp. 3,33 0,514

4258 Agrypnia obsoleta 2 0,683

8864 Agrypnia sp. 2 0,683

6392 Phryganea grandis 2 0,622

6185 Oligostomis reticulata 4 4 0,617

14944 Apatania stigmatella 2 0,642

14948 Apatania zonella 6 0,642

4628 Chaetopteryx villosa 2 0,479

5318 / 7478 1 Glyphotaelius pellucidus / sp. 2 0,571

5376 Halesus radiatus 2 0,479

5821 Limnephilus centralis 2 0,556

5827 Limnephilus flavicornis 2 0,556

5837 Limnephilus lunatus 2 0,556

5826 Limnephilus extricatus 2 0,556

15634 / 5841 / 19351 3 Limnephilus rhombicus 2 0,556

5847 Limnephilus vittatus 2 0,556

5845 Limnephilus stigma 2 0,556

5844 Limnephilus sp. 2 0,556

6021 Micropterna lateralis 2 0,479

6522 Potamophylax latipennis 2 0,589

15950 / 6521 / 19394 3 Potamophylax cingulatus 2 0,589

13136 Potamophylax cingulatus/ latipennis 2 0,589

6911 Stenophylax permistus 2 0,479

6091 / 9099 1 Nemotaulius punctatolineatus / sp. 2 0,479

6045 Molanna angustata 3 0,632

6047 / 9093 1 Molannodes tinctus / sp. 4 0,632

4444 / 8894 1 Beraeodes minuta / sp. 4 0,59

6168 / 9112 1 Odontocerum albicorne / sp. 4 8 0,659

4367 Athripsodes aterrimus 2,67 0,289

4369 Athripsodes cinereus 5,33 0,289

4368 Athripsodes bilineatus 8 0,289

4579 Ceraclea annulicornis 8 0,553

4212 Adicella reducta 2 0,376

6063 Mystacides longicornis 6 0,523

6064 Mystacides nigra 4 6 0,523

13048 Mystacides longicornis/nigra 6 0,523

6062 Mystacides azurea 5,5 0,542

6065 Mystacides sp. 5,5 0,523

6175 Oecetis testacea 5,5 0,681

7088 Trianodes bicolor 6 0,376

5329 / 8995 1 Goera pilosa / sp. 4 0,567

6834 Silo pallipes 5,33 0,523

5723 / 5724 1 Lepidostoma hirtum / sp. 6 0,62

15712 / 7192 / 19358 3 Micrasema setiferum 4 0,507

4481 Brachycentrus subnubilus 8 0,453

6817 Sericostoma personatum 5,5 0,518

6134 Notidobia ciliaris 6 0,53

4955 Dicranota sp. 2 0,404

4989 Dixa sp. 7 0,409

4363 Atherix sp. 8 0,565

6963 Tabanus gp. 4 0,649

198

Taksa som inngår i Forsuringsindeks 1 og Forsuringsindeks 2

Tabell V5.4 Totalt 144 taksa av bunndyr inngår i Forsuringsindeks 1 og Forsuringsindeks 2 (listen

oppdateres med ujevne mellomrom; sist oppdatert september 2009). Artsnavn i hht. gjeldende

internasjonal litteratur. Der dette avviker fra artsnavn brukt i Fauna Norvegica (Aagaard og Dolmen,

1996) er sistnevnte angitt i parentes. Forsuringstoleranse er angitt med ulike fargekoder (blå: svært

forsuringsfølsom, grønn: moderat forsuringsfølsom, oransje: moderat forsuringstolerant, rød: svært

forsuringstolerant). 1 Kan kun brukes som indikator dersom prøven er fra Sør-Norge.

Klasse Orden Art (slekt) Score

Flimmerormer Crenobia alpina 0,5

Flimmerormer Otomesostoma auditivum 0,5

Snegl Potamopyrgus antipodarum/ sp. 1

Snegl Radix balthica (Lymnaea peregra) 1

Snegl Radix sp./ Lymnaea sp. 1

Snegl Galba truncatula 1

Snegl Galba sp. 1

Snegl Planorbis sp. 1

Snegl Bathyomphalus contortus 1

Snegl Gyraulus albus 1

Snegl Gyraulus acronicus 1

Snegl Gyraulus sp. 1

Snegl Ancylus fluviatilis 1

Muslinger Anodonta sp. 1

Muslinger Margarita margaritifera 1

Muslinger Spaerium corneum 0,25

Muslinger Pisidium sp. 0,25

Igler Glossiphonia complanata 1

Igler Helobdella stagnalis/ sp. 0,5

Igler Theromyzon tessulatum 1

Igler Haemopsis sanguisuga/ sp. 1

Igler Erpobdella testacea 0,5

Igler Erpobdella octoculata 0,5

Igler Erpobdella sp. 0,5

Krepsdyr Cladocera Daphnia sp 0,5

Krepsdyr Notostaca Lepidurus articus 1

Krepsdyr Isopoda Asellus aquaticus 0,5

Krepsdyr Amphipoda Gammarus lacustris 1

Krepsdyr Decapoda Astacus astacus 1

Insekter Ephmeroptera Siphlonurus lacustris 0,5

Insekter Ephmeroptera Siphlonurus aestivalis 0,5

Insekter Ephmeroptera Siphlonurus alternatus 0,5

Insekter Ephmeroptera Siphlonurus linnaenus 0,5

Insekter Ephmeroptera Siphlonurus sp. 0,5

Insekter Ephmeroptera Ameletus inopinatus/ sp. 0,5

Insekter Ephmeroptera Alainites muticus (Baetis muticus) 1

Insekter Ephmeroptera Baetis rhodani 1

Insekter Ephmeroptera Baetis scambus/fuscatus 1

Insekter Ephmeroptera Baetis macani 1

Insekter Ephmeroptera Baetis vernus 1

Insekter Ephmeroptera Acentrella lapponica (Baetis lapponicus) 1

Insekter Ephmeroptera Baetis subalpinus 1

Insekter Ephmeroptera Baetis sp. 1

199

Insekter Ephmeroptera Nigorbaetis digitatus 1

Insekter Ephmeroptera Nigrobaetis niger 1

Insekter Ephmeroptera Nigrobaetis sp. 1

Insekter Ephmeroptera Centoptilum luteolum/ sp. 1

Insekter Ephmeroptera Cloeon dipterum/inscriptum 1

Insekter Ephmeroptera Cloeon simile 1

Insekter Ephmeroptera Cloeon sp. 1

Insekter Ephmeroptera Heptagenia sulphurea 0,5

Insekter Ephmeroptera Heptagenia dalecarlica 1

Insekter Ephmeroptera Kageronia fuscogrisea (Heptagenia fuscogrisea) 0

Insekter Ephmeroptera Leptophlebia vespertina 0

Insekter Ephmeroptera Leptophlebia marginata 0

Insekter Ephmeroptera Seratella ignita (Ephemerella ignita) 1

Insekter Ephmeroptera Ephemerella aroni (E. aurivilli) 1

Insekter Ephmeroptera Ephemera danica 1

Insekter Ephmeroptera Ephemera vulgata 1

Insekter Ephmeroptera Caenis horaria 1

Insekter Ephmeroptera Caenis luctuosa 1

Insekter Ephmeroptera Caenis rivulorum 1

Insekter Ephmeroptera Caenis sp. 1

Insekter Plecoptera Taeniopteryx nebulosa/ sp. 0

Insekter Plecoptera Brachyptera risi/ sp. 0

Insekter Plecoptera Amphinemura standfussi 0

Insekter Plecoptera Amphinemura sulcicollis 0

Insekter Plecoptera Amphinemura borealis 0

Insekter Plecoptera Amphinemura sp. 0

Insekter Plecoptera Nemurella picteti/ sp. 0

Insekter Plecoptera Nemoura avicularis 0

Insekter Plecoptera Nemoura cineria 0

Insekter Plecoptera Protonemoura meyeri 0

Insekter Plecoptera Leuctra fusca 0

Insekter Plecoptera Leuctra nigra 0

Insekter Plecoptera Leuctra hippopus 0

Insekter Plecoptera Leuctra digitata 0

Insekter Plecoptera Leuctra sp. 0

Insekter Plecoptera Capnia atra 0,5

Insekter Plecoptera Capnia pygmaea 0,5

Insekter Plecoptera Capnia sp. 0,5

Insekter Plecoptera Isoperla grammatica 0,5

Insekter Plecoptera Isoperla difformis 0,5

Insekter Plecoptera Isoperla obscura 0,5

Insekter Plecoptera Isoperla sp. 0,5

Insekter Plecoptera Siphonoperla burmeisteri/ sp. 0

Insekter Plecoptera Arcynopteryx compacta/ sp. 0,5

Insekter Plecoptera Diura bicaudata 0,5

Insekter Plecoptera Diura nanseni 0,5

Insekter Plecoptera Diura sp. 0,5

Insekter Plecoptera Dinocras cephalotes/ sp. 1

Insekter Hemiptera Callicorixa wollastoni 0

Insekter Trichoptera Rhyacophila nubila 0

Insekter Trichoptera Glossosoma intermedium/ sp. 1

Insekter Trichoptera Wormaldia subnigra 0,5

Insekter Trichoptera Wormaldia occipitalis 0,5

Insekter Trichoptera Wormaldia sp. 0,5

200

Insekter Trichoptera Philopotamus montanus/ sp. 0,5

Insekter Trichoptera Cyrnus flavidus 0

Insekter Trichoptera Cyrnus trimaculatus 0

Insekter Trichoptera Neureclipsis bimaculata/ sp. 0

Insekter Trichoptera Plectrocnemia conspersa/ sp. 0

Insekter Trichoptera Holocentropus dubius 0

Insekter Trichoptera Polycentropus flavomaculatus 0

Insekter Trichoptera Polycentropus irroratus 0

Insekter Trichoptera Polycentropus sp. 0

Insekter Trichoptera Tinodes waeneri/ sp. 0,5

Insekter Trichoptera Hydropsyche angustipennis 0,5

Insekter Trichoptera Hydropsyche pellicidula 0,5

Insekter Trichoptera Hydropsyche siltalai 0,5

Insekter Trichoptera Hydropsyche sp. 0,5

Insekter Trichoptera Hydroptila sp. 0,5

Insekter Trichoptera Ithytrichia sp. 0,5

Insekter Trichoptera Oxyethira sp. 0

Insekter Trichoptera Agrypnia obsoleta 0

Insekter Trichoptera Agrypnia varia 0

Insekter Trichoptera Agrypnia pagetana 0

Insekter Trichoptera Phryganea grandis 0

Insekter Trichoptera Apatania stigmatella 0,5

Insekter Trichoptera Apatania zonella 0,5

Insekter Trichoptera Apatania sp. 0,5

Insekter Trichoptera Chaetopteryx villosa/ sp.1 0

Insekter Trichoptera Halesus radiatus 0

Insekter Trichoptera Limnephilus centralis 0

Insekter Trichoptera Limnephilus flavicornis 0

Insekter Trichoptera Limnephilus lunatus 0

Insekter Trichoptera Limnephilus extricatus 0

Insekter Trichoptera Limnephilus rhombicus 0

Insekter Trichoptera Limnephilus vittatus 0

Insekter Trichoptera Limnephilus stigma 0

Insekter Trichoptera Micropterna lateralis 0

Insekter Trichoptera Potamophylax lattipennis 0

Insekter Trichoptera Potamophylax cingulatus 0

Insekter Trichoptera Stenophylax permistus 0

Insekter Trichoptera Nemotaulius punctatolineatus/ sp. 0

Insekter Trichoptera Molanna angustata 0

Insekter Trichoptera Molannodes tinctus/ sp. 0

Insekter Trichoptera Athripsodes aterrimus 0

Insekter Trichoptera Athripsodes cinereus 0

Insekter Trichoptera Adicella reducta/ sp. 0

Insekter Trichoptera Mystacides azurea 0

Insekter Trichoptera Oecetis testacea 0,5

Insekter Trichoptera Lepidostoma hirtum/ sp. 0,5

Insekter Trichoptera Sericostoma personatum/ sp. 0,5

201

V5.3.3 Eksempler på bruk av bunndyrindekser for forsuring av elver

RAMI og Forsuringsindeks 2 i kalkfattig elv

Bjerkreim i Rogaland har blitt kalket siden 1997 fordi det ble registrert en tilbakegang i laksefisket og

dødelighet på smolt og presmolt i elva. Laksestammen ble også ansett for å være utdødd i deler av

vassdraget. Dette ble satt i sammenheng med sur avrenning og økning i aluminiumkonsentrasjonen.

Oppstrøms den kalkede delen av vassdraget følges forsuringstilstanden ved overvåking av vannkjemi

og bunndyr på ulike stasjoner. Det er derfor usikkert om denne vannkjemien er representativ for

stasjoner med biologisk overvåking. Vi har valgt data fra 1996 i vårt eksempel fordi dette repesenterer

en periode med kratigere forsuring enn det vi vanligvis finner i dag.

Bunndyrstasjonen som representerer den ukalkede delen av vassdraget (Skjevelandsåni) har

beliggenhet omkring 180 m over havet. Nøyaktige beregninger av nedbørfeltareal for denne delen av

vassdraget mangler men anslås å tilhøre middels til store elver (nedbørfeltet for hele vassdraget har

en størrelse på 706 km2). Innholdet av kalsium varierer omkring 1,4 mg/L og humus, målt som TOC,

omkring 2 mg C/L. Fra typologitabellen (tabell 3.6) finner man ut at elvestrekningen ligger på grensen

mellom elvetype 4 og 5, som tilsvarerer IC type BF-A1 (R-N2), dvs. middels-store, kalkfattige og svært

klare/klar elver i klimaregion lavland. Midlere verdi av RAMI er 3,665 (EQR=0,446) mens

Forsuringsindeks 2 er 0,25 (EQR=0,167) basert på data fra 1996 (vår+høst, 1 stasjon). De mest

relevante vannkjemiske støtteparametrene (forsuring) er pH, LAl (giftig aluminium) og ANC (vannets

syrenøytraliserende kapasitet), men vannkjemidata mangler for den aktuelle stasjonen.


identifisering (se Vedlegg V4.3.1). Sammenlikner man de observerte verdiene med grenseverdiene for

elvetype kalkfattige og klare elver, får man at bunndyrindeksen plasserer elven i tilstandsklasse svært

dårlig tilstand, enten tilstandsvurderingen er basert på RAMI eller Forsuringsindeks 2.

Biologien indikerer svært dårlig tilstand. I tilfelle det hadde vært representative data for vannkjemiske

forsuringsparametre ville ikke dette endret tilstandsklassen for den aktuelle delen av

Bjerkreimsvassdraget i 1996. NB: Det kan finnes data også på begroingsalger og fisk fra den aktuelle

vannforekomsten. I tilfelle må det tas hensyn til disse resultatene i den samlede klassifiseringen av

ukalket del av Bjerkreimsvassdraget.

RAMI og Forsuringsindeks 2 i svært kalkfattig elv

Vikedal i Rogaland har blitt kalket siden 1987 fordi det ble registrert en tilbakegang i laksefisket og

dødelighet på smolt og presmolt i elva, noe som ble satt i sammenheng med sur avrenning og økning i

aluminiumkonsentrasjonen. Oppstrøms den kalkede delen av vassdraget (oppstrøms lakseførende

strekning; fra Fjellgardsvatn til samløp hovedelva/Litleåna) følges forsuringstilstanden ved overvåking

av vannkjemi på en stasjon og bunndyr på to stasjoner. Stasjonene som representerer den ukalkede

delen av vassdraget har beliggenhet omkring 150 m over havet. Nøyaktige beregninger av

nedbørfeltareal for denne delen av vassdraget mangler men anslås å tilhøre små-middels store elver

(nedbørfeltet for hele vassdraget har en størrelse på 118 km2). Innholdet av kalsium varierer omkring

0,75 mg/L og humus, målt som TOC, omkring 1,2 mg C/L. Fra typologitabellen (tabell 3.6) finner man

ut at elvestrekningen tilhører elvetype 1, undertype 7, dvs. små-middels, svært kalkfattige (med

kalsiuminnhold 0,5-0,75 mg/L) og svært klare elver i klimaregion lavland. Gjennomsnittsverdi av RAMI

er 7,86 (EQR=0,979) mens Forsuringsindeks 2 er 0,79 (EQR=0,526) basert på data fra 2006

(vår+høst, 2 stasjoner). De mest relevante vannkjemiske støtteparametrene (forsuring) er pH, LAl

(giftig aluminium) og ANC (vannets syrenøytraliserende kapasitet). Gjennomsnitt for pH, LAl og ANC i

2006 er hhv. 5,99 (laveste pH verdi: 5,89), 6 µg/L (høyeste LAl verdi: 11 µg/L) og 23 µekv/L.


identifisering (se Vedlegg V4.3.1). Ingen av prøvene har indeksverdi <0,5 og midlere verdi av

Forsuringsindeks 2 kan derfor brukes direkte i klassifiseringen. Sammenlikner man de observerte

202

verdiene med grenseverdiene for elvetype svært kalkfattige og sværtklare/klare elver i klimaregion

lavland, får man at bunndyrindeksene RAMI og Forsuringsindeks 2 plasserer elven i henholdsvis

tilstandsklasse «svært god» og «god». Den aktuelle delen av vassdraget ligger ovenfor den

lakseførende strekningen. For vannkjemiske forsuringsparametere benyttes derfor klassegrenser for

elver uten anadrom fisk (se kap. 9.2). pH og ANC gir også god tilstand, mens høyeste verdi av LAl (se

kap. 9.2) plasserer Vikedalsvassdraget i tilstandsklasse «moderat» på grensen mot «god». Samlet

sett indikerer de vannkjemiske forsuringparametrene god tilstand.Erfaringsgrunnlaget for bruk av

RAMI for svært kalkfattige elver er svært begrenset. I dette eksempelet bør vi derfor benytte

Forsuringsindeks 2 for fastsettelse av tilstanden for bunndyr (se også tabell 5.3).

Ut fra ”det verste styrer” prinsippet (se kap. 3) skal elven klassifiseres i hht det elementet som gir

dårligst tilstand. Biologien indikerer god tilstand, men de vannkjemiske støtteparametrene nedgraderer

vannforekomsten fra god til moderat tilstand. Samlet resultatet basert på bunndyr og vannkjemi blir

dermed god økologisk tilstand. NB: Det kan finnes data også på begroingsalger og fisk fra den

aktuelle vannforekomsten. I tilfelle må det tas hensyn til disse resultatene i den samlede

klassifiseringen av ukalket del av Vikedalsvassdraget.

V5.3.4 Eutrofiering: Virvelløse dyr i ferskvann:

Eksempel på bruk av indeks for eutrofiering av elver (ASPT)

Hunnselva, som renner inn i Mjøsa ved Gjøvik, har vært meget forurenset. Særlig den nederste

delen av elva har vært sterkt påvirket av organisk materiale. Tilstanden ved Gjøvik gård i Gjøvik

sentrum har over tid vært registrert vha bunndyranalyser. ASPT-verdiene viste i 2007 moderat

økologisk tilstand. Det har imidlertid vært en markant forbedret økologisk tilstand siden 1980-tallet, se

figur V5.3.

203

Figur V5.3 ASPT-verdiene og tilsvarende normalisert EQR (nEQR) for Hunnselva ved Gjøvik gård

(1983 – 2007).

Taksa som inngår i eutrofieringsindeksen ASPT (Average Score Per Taxon)

Tabell V5.5 Hovedgrupper og familier av bunndyr med tilhørende toleranseverdier som

inngår i beregning av ASPT indeks (Armitage 1983).

Hovedgrupper Familier Verdi

Døgnfluer

Siphlonuridae, Heptageniidae, Leptophlebiidae

Ephemerellidae, Potamanthidae, Ephemeridae

10

Steinfluer

Taeniopterygidae, Leuctridae, Capniidae, Perlodidae, Perlidae, Chloroperlidae 10

Teger Aphelocheridae 10

Vårfluer Phryganeidae, Molannidae, Beraeidae, Odontoceridae, Leptoceridae, Goeridae,

Lepidostomatidae, Brachycentridae, Sericostomatidae

10

Kreps Astacidae 8

Øyenstikkere Lestidae, Agriidae, Gomphidae, Cordulegasteridae, Aeshnidae, Corduliidae, Libelluiidae 8

Vårfluer Philopotamidae 8

Svært god God Moderat Dårlig Svært dårlig

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1983 1984 1986 1993 1998 2007 2008

ASP

T

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1983 1984 1986 1993 1998 2007 2008

nEQ

R

204

Døgnfluer Caenidae 7

Steinfluer Nemouridae 7

Vårfluer Rhyacophilidae, Polycentropidae, Limnephilidae 7

Snegler Neritidae, Viviparidae, Ancylidae 6

Vårfluer Hydroptilidae 6

Muslinger Unionidae 6

Krepsdyr Corophiidae, Gammaridae 6

Øyenstikkere Platycnemididae, Coenagriidae 6

Teger

Mesoveliidae, Hydrometridae, Gerridae, Nepidae, Naucoridae, Notonectidae, Pleidae,

Corixidae

5

Biller

Haliplidae, Hygrobiidae, Dytiscidae, Gyrinidae, Hydrophilidae, Clambidae, Helodidae,

Dryopidae, Elmidae, Chrysomelidae, Curculionidae

5

Vårfluer Hydropsychidae 5

Stankelbein/Knott Tipulidae, Simuliidae 5

Flatormer Planariidae, Dendrocoelidae 5

Døgnfluer Baetidae 4

Mudderfluer Sialidae 4

Igler Piscicolidae 4

Snegler Valvatidae, Hydrobiidae, Lymnaeidae, Physidae, Planorbidae 3

Småmuslinger Sphaeriidae 3

Igler Glossiphoniidae, Hirudidae, Erpobdellidae 3

Ferskvannsasell Asellidae 3

Fjærmygg Chironomidae 2

Fåbørstemark Oligochaeta (hele klassen) 1

205

Referanser (bunndyr)

Armitage, P.D., Moss, D., Wright, J.F. & Furse, M.T. 1983. The performance of a new biological water

quality score system based on macroinvertebrates over a wide range of unpolluted running water

sites. Water Research 17: 333-347.

Davy-Bowker, J., Furse, M.T., Murphy, J.F., Clarke, R.T., Wiggers, R. & Vincent, H.M. 2003.

Development of the Acid Water Indicator Community (AWIC) macroinvertebrate family and species

level scoring system. Monitoring acid waters – Phase 1. R&D Technical Report P2-090/TRI, 48 s.

ISBN 1844321320.

Fjellheim, A. & Raddum, G.G. 1990. Acid precipitation: biological monitoring of streams and lakes. -

The Sci. Total Envir. 96: 57-66.

Johnson, R.K. & Goedkoop, W. 2007. Bedömningsgrunder för bottenfauna i sjöar och vattendrag –

Användarmanual och bakgrundsdokument. Institutionen för miljöanalys, Sveriges

Landbruksuniversitet (SLU), Rapport 2007:4.

http://www.vattenportalen.se/docs/Bedomningsgrunder_bottenfauna_december_2007.pdf

Kroglund, F., Hesthagen, T., Hindar, A., Raddum, G.G., Staurnes, M. Gausen, D. og Sandøy, S. 1994.

Sur nedbør i Norge. Status, utviklingstendenser og tiltak. - Utredning for DN 1994-10.



27 s.

Raddum, G.G. 1999. Large scale monitoring of invertebrates: Aims, possibilities and acidification

indexes. – S. 7-16 i: Raddum, G.G., Rosseland, B.O. & Bowman, J. (red.). Workshop on biological

assessment and monitoring; evaluation of models. - ICP-Waters Rapp. 50/99. NIVA, Oslo.

http://www.niva.no/symfoni/RappArkiv5.nsf/URL/C125730900463888C1256FB80053D538/$FILE/4

091_72dpi.pdf

Raddum, G.G. & Fjellheim, A. 1984. Acidification and early warning organisms in freshwater in

western Norway. - Verh. Internat. Verein. Limnol. 22: 1973-1980.

Raddum, G.G., Fjellheim, A. & Hesthagen, T. 1988. Monitoring of acidification by use of aquatic

organisms. - Verh. Internat. Verein. Limnol. 23: 2291-2297.

Referanse til IC dokument: NGIG WG Macroinvertebrates når denne er publisert.

206

Vedlegg 6. Fisk i Vannforskriften

V6.1 Følsomhet overfor miljøpåvirkning Følsomheten hos den enkelte fiskeart kan variere mye avhengig av hvilken miljøpåvirkning det gjelder.

Tabell V6.1 gir en skjematisk oversikt over de norske ferskvannsfiskenes toleranse overfor ulike

påvirkninger. En art som mort er for eksempel tolerant overfor de fleste andre miljøpåvirkninger, men

er svært følsom overfor forsuring. Arter som gyter på grunt vann om våren, som f.eks. gjedde, abbor

og krøkle, er følsomme overfor vannstandsendringer før gyting og i løpet av eggenes inkubasjonstid.

Dette er endringer som gjerne henger sammen med vassdragsreguleringer, dvs. hydromorfologiske

endringer.

Biologiske påvirkninger representerer introduksjon av arter som ikke naturlig har vært hjemmehørende

i vannforekomsten. Dette kan være både planter, invertebrater og fisk. Fiskeartenes følsomhet overfor

introduserte arter avhenger av hvilken art det er som blir introdusert. Det er derfor ikke mulig å

karakterisere de enkelt fiskeartene som spesielt følsomme eller tolerante overfor slik påvirkning (se for

øvrig Sandlund mfl. 2013). Et forslag til beskrivelse av effekten av introduserte fiskearter på lokale

bestander av aure finnes i Hesthagen mfl. (2012).

Tabell V6.1 Oversikt over antatt toleranse overfor miljøpåvirkninger hos norske arter av ferskvannsfisk. Grått felt viser at arten vanligvis ikke lever i elver. Åpent felt antyder at arten enten ikke er tolerant overfor noen miljøendringer, eller at den ikke er spesielt sensitiv overfor noen vanlige påvirkningsfaktorer. Påvirkningene er: F) Forsuring, E) Eutrofiering, O) Organisk belastning, og H) Hydromorfologiske endringer. X = tolerant art.

Innsjøer Elver

Artsnavn Vitenskapelig artsnavn Sensitiv (følsom) art

Tolerant art

Sensitiv (følsom) art

Tolerant art

Laks Salmo salar F, O, H F, E, O, H Aure Salmo trutta F, O, H F, E, O, H Røye Salvelinus alpinus F, O, H F, E, O Sik Coregonus lavaretus X X Lagesild Coregonus albula X Harr Thymallus thymallus F, O, H F, E, O, H Krøkle Osmerus eperlanus H X Gjedde Esox lucius H X X Abbor Perca fluviatilis H X X Hork Gymnocephalus cernuus X Gjørs Stizostedion lucioperca O, H Mort Rutilus rutilus F X F Gullbust Leuciscus leuciscus X H X Stam Leuciscus cephalus X H X Vederbuk Leuciscus idus X H X Ørekyt Phoxinus phoxinus F F,H Sørv Scardinius erythrophthalmus X Asp Aspius aspius X H X Laue Alburnus alburnus X H X Karuss Carassius carassius X Brasme Abramis brama X Flire Blicca bjoerkna X Lake Lota lota X X Hvitfinnet steinulke Cottus gobio O H Steinsmett Cottus poecilopus O H Hornulke Myoxocephalus quadricornis E Trepigget stingsild Gasterosteus aculeatus X X Nipigget stingsild Pungitius pungitius X X Havniøye Petromyzon marinus H Elveniøye Lampetra fluviatilis H

207

Bekkeniøye Lampetra planeri H Arktisk niøye Lampetra japonica H Skrubbe Platichthys flesus X H Ål Anguilla anguilla H H

V6.2 Eutrofiering av innsjøer: Bruk av hydroakustikk for

klassifisering av fisk

Indeks

Indeksen WS-FBI (Weighted Stratified Fish Biomass Index) er utviklet og testet på grunnlag av

ekkoloddata fra i alt 54 innsjøer (mellom 0,5 og >50 km2) i Sør- og Midt-Norge fra lavland til fjell.

Indeksen (ligning 1) tar utgangspunkt i den totale fiskebiomassen i vannsøyla (BMTot) og fiskens

stratifiseringsgrad mellom epi- og hypolimnion (BMHypo/BMEpi). For at begge leddene skal dra i samme

retning, har vi valgt å bruke en invers verdi av biomassemålet i det første leddet, skalert etter den

laveste verdien i grunnlagsdatasettet. Stratifiseringsratioen i det andre leddet er skalert etter den

høyeste verdien i grunnlagsdatasettet. Disse to verdiene utgjør således per i dag konstanter for

brukerne av indeksen. Konstantene er imidlertid spesifikke for innsjøer av høydetype L (<200 moh.) og

kan ikke uten videre brukes for andre innsjøtyper. Til slutt er biomasseleddet vektet med en faktor på 7

før summering til endelig verdi for WS-FBI.

(1)

hvor

(2)

og

(3)

der min(log(BMTot)) = −0,0151 og max(RHypo)= 5,5342.

For brukere vil de nødvendige inngangsdata være beregnet biomasse per arealenhet av fisk i

epilimnion og hypolimnion, basert på hydroakustikk langs representative transekter etter mørkets

frambrudd. Biomasseverdiene settes inn i regneark for beregning av WS-FBI og vurderes iht.

klassegrenser.

Beregnet indeksverdi (WS-FBI) for alle de undersøkte innsjøene som funksjon av total fosfor er vist i

figur V6.2.1, med en klar nedgang i indeksverdi fra næringsfattige til næringsrike forhold. Nedgangen

i indeksverdi er tydelig også innenfor hvert av de tre fiskesamfunnene som fremgår av figuren. Det

framkommer også av figuren at det ser ut til å være et knekkpunkt mellom indeksverdiene 1,5 og 1,8

(som tilsvarer tot-P-konsentrasjon på ca. 15 µg L-1

).

( )

( ( ))

( )

( )

( )

208

Klassegrenser

Referanseverdien er valgt ut fra innsjøer av høydetype L (lavlandssjøer) i dette datasettet, da de antas

å ha samme referansetilstand. Høyeste indeksverdi (3,3) fra disse sjøene (én ekstremverdi på 7,7 ble

utelatt) er valgt som referanseverdi.

Alle innsjøene inkludert i datasettet gir en gjennomsnittlig (±SD) indeksverdi på 1,80±1,16 (n=35). Dersom vi utelater ekstremverdien på 7,7 antar innsjøene en gjennomsnittlig indeksverdi på 1,63±0,54 (n=34). Blant referansesjøene antar indeksverdien et gjennomsnitt på 2,40±0,54 (n=7), mens for de øvrige innsjøene antar indeksverdien et gjennomsnitt på 1,43±0,31 (n=27). Klassegrensen mellom svært god og god settes til 25 % persentilverdien for referansesjøene, som

tilsvarer WS-FBI-verdi på 2,0. For å fastsette den viktige grenseverdien mellom god og moderat status

er det brukt piecewise-regresjon der et tydelig knekkpunkt ble beregnet til 1,59 (95 %

konfidensintervall: 1,43-1,72 ). Vi avrunder denne verdien til 1,5. Grenseverdien mellom moderat og

dårlig status ble beregnet ut fra topp-punktet til 90 % persentillinja (persentilregresjon) for forholdet

mellom tot-P og BMHypo (se Sandlund mfl. 2013). Tot-P-verdier over denne grensa antas å gi dårlige

oksygenforhold som slår kraftig ut på fisk og representerer dermed dårlig økologisk status. WS-FBI-

verdien for det beregnede topp-punktet ved tot-P konsentrasjon på 22,5 µg L-1

er 1,25. Grenseverdien

mellom dårlig og svært dårlig status ble satt til 1,10 ut fra vurderinger av tilstanden i de gjenværende

innsjøene med WS-FBI verdier under 1,25 (ekspertvurdering).

Figur V6.2.1 Scatterplott av WS-FBI som funksjon

av Tot-P med klassegrenser for WS-FBI for fisk i pelagiske områder av lavereliggende (< 200 moh.)

innsjøer i Norge, basert på hydroakustikk (natt) og beregnet fiskebiomasse i epi- og hypolimnion.

Hvert punkt representerer én innsjø og punktets form indikerer hvilket fiskesamfunn som er

dominerende (sirkler: sik-lagesild-krøkle, firkanter: karpefisk, trekanter: laksefisk).

V6.3 Norsk endringsindeks for fisk (NEFI)

Bakgrunn

Som grunnlag for å beregne en referansetilstand for NEFI bruker vi tre dominansklasser som et relativt

mål på det innbyrdes styrkeforholdet mellom ulike fiskearter i en vannforekomst. Dette er klassene

"dominant" (D), "vanlig" (V) og "sjelden" (S) (tabell V6.2). Den relative tettheten av artene, dvs

dominansforholdet mellom dem, kan som regel leses ut av et prøvefiskemateriale. Vi bruker derfor

dette relative målet i stedet for absolutte verdier. På basis av intervjuundersøkelser kan også nedgang

i fangster av de vanlige artene registreres. Hvis en art beskrives som vanlig i tidligere år, men bare

forekommer som sjelden i dag er det rimelig å tolke dette som en endring i dominansklasse fra “vanlig”

til “sjelden”.

Tabell V6.2 Beskrivelse av dominansklasser for fiskearter i et prøvefiske.

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

Tot-P, µg/l

WS

-FB

I

3 5 10 20 40 80

Dominating Fish Group

Coregonids

Cyprinids/Percids

Salmonids

209

Klasse Beskrivelse Andel av garnfangster ved prøvefiske

Dominant (D) Tallmessig viktig i fiskesamfunnet >25 %

Vanlig (V) Vanlig i garnfangster 1-25 %

Sjelden (S) Fanges i lite antall og ikke hver gang det fiskes <1 %

Man må være oppmerksom på at i mange tilfelle vil enkelte av de sjeldne artene utgjøre langt mindre

enn 1 % av fangsten. Ofte er dette arter som bare av og til blir fanget eller observert. Dette gjelder

særlig i artsrike samfunn, eller for arter som vanskelig lar seg fange med standard metoder. Tenkte

eksempler på hvordan dominansforhold defineres er gitt i tekstboks V6.1.

Tekstboks V6.1 Dominansforhold i ulike prøvefiskefangster

Tre tenkte eksempler på definisjon av dominansklasse på grunnlag av prøvefiskedata (tallene er

fiktive). D = dominant, V = vanlig, S = sjelden.

Grunnlaget for å vurdere hvilke fiskearter som dominerer i en lokalitet, bygger ofte på fangster med

forskjellige redskaper hos lokale fiskere. Imidlertid er både garn og ulike sportsfiskeredskaper svært

selektive med hensyn til hvilke arter og størrelsesgrupper av fisk som blir fanget. I eksemplene i

tekstboks V1 vil f. eks. arter som stingsild, ørekyt, lake og gjedde være underrepresentert i en

garnfangst i forhold til deres virkelige forekomst i lokaliteten. En person med god kjennskap til

fiskesamfunnet i en bestemt lokalitet har likevel ofte en oppfatning av mengdefordelingen mellom de

ulike artene. Dette vil være relativt enkelt i lokaliteter med opp til 3-4 fiskearter. Derimot vil en slik

vurdering være betydelig vanskeligere for mer komplekse fiskesamfunn. Ikke minst gjelder dette der

hvor det forekommer arter med liten kroppsstørrelse, og som ikke beskattes eller som lever en

anonym tilværelse. For de små artene kan det være aktuelt å utelukke dem fra beregningen både fordi

de fanges dårlig i garn og fordi informasjon om dem som samles gjennom intervjuer også kan være

svært mangelfull. Forekomst av gjedde og lake vil derimot være godt kjent selv om artene ikke opptrer

så ofte i garnfangstene som man kunne vente. Dominansforholdet kan også være vanskelig å tallfeste

i lokaliteter med flere arter karpefisk. Kategoriplasseringen for en del arter i visse fiskesamfunn må i

mange tilfelle bygge på en ekspertvurdering.

Referansetilstanden (RT) reflekterer hvilke fiskearter som fantes i en vannforekomst og deres

innbyrdes dominansforhold før en eventuell miljøpåvirkning har påvirket lokaliteten. I formelen for

referansetilstanden vektes de tre kategoriene dominante (D), vanlige (V) og sjeldne (S) arter med

verdiene WD = 1,0, WV = 0,75 og WS = 0,50. Referansetilstanden (RT) for en vannforekomst er

summen av disse verdiene for alle fiskearter, multiplisert med antall arter i hver kategori:

RT = ND x WD + NV x WV + NS x WS (Ligning V6.1)



1 Tre arter 3 Ni arter Røye 147 44 D Aure 12 5 V Aure 186 55 D Abbor 46 18 V Stingsild 3 0,9 S Lake 2 0,8 S 2 Fem arter Ørekyt 14 6 V Aure 56 29 D Mort 35 14 V Abbor 28 14 V Gjedde 2 0,8 S Sik 98 50 D Steinsmett 4 2 V Lake 1 0,5 S Sik 102 41 D Ørekyt 12 6 V Lagesild 34 14 V

210

der ND, NV og NS er antall dominante, vanlige og sjeldne arter.

Et fiskesamfunn med tre arter, som eksempel 1 i tekstboks 9.1 med to dominante og én sjelden art, gir

følgende verdi for referansetilstanden: [2x1,0 + 0x0,75 +1x0,50] = 2,50. Et fiskesamfunn med fem

arter (eksempel 2 i tekstboks V1), med to dominante arter, to vanlige arter og én sjelden art, får

naturtilstanden: [2x1,0 + 2x0,75 + 1x0,50] = 4,00. Dersom der er flere enn fem arter i et fiskesamfunn

anbefaler vi at referansetilstanden beregnes på grunnlag av bare fem arter. Man velger da de artene

som er sensitive overfor den eller de aktueIle påvirkningene (jf. tabell V1) og i tillegg de mest tallrike

artene inntil man har fem arter. I eksempel 3 i tekstboks V1 ville dette bli aure (sensitiv), sik

(dominant), samt abbor, mort og lagesild (de mest tallrike av de vanlige artene). Verdien av RT ville da

bli [1x1,0 + 4x0,75] = 4,0. I enkelte sammenhenger kan det også være interessant å beregne RT for

alle artene i et artsrikt samfunn. For eksempel 3 ville RT for hele fiskesamfunnet bli [1x1,0 + 6x0,75 +

2x0,50] = 6,5.

Endringsgraden og beregning av endringsindeks for fisk

Dagens tilstand for fiskesamfunnet i en vannforekomst skal vurderes i forhold til referansetilstanden.

Den generelle ligningen for Norsk endringsindeks for fisk (NEFI) er:

NFI = (RT – EG)/RT (Ligning V6.2)

RT er referansetilstanden (ligning 9.1), og EG er endringsgraden som består av to ledd:

EG = At + Ar (Ligning V6.3)

der At er tapte arter og Ar er reduserte arter i forhold til dominansklasse (tabell V6.2). Ved beregning

av NFI skal endringer i fiskesamfunnet først registreres dersom arter endrer status mellom kategoriene

dominant, vanlig og sjelden, slik klassene er definert i tabell V6.2.

Fiskeindeksen NFI tar hensyn både til skadeomfanget i form av (i) fiskestatus, det vil si om en art er

tapt eller redusert, og (ii) en vekting av de ulike artene avhengig av dominanskategori. Tapte arter får

samme vekt i endringsgraden som de har i referansetilstanden, det vil si at hvis alle arter er tapt blir

NFI = 0. Arter betraktes som redusert dersom de skifter posisjon mellom kategoriene dominant, vanlig

og sjelden, og deres reduksjon vektes etter tallene i tabell V6.3.

Vurderingene som ligger til grunn for vektingen av endringene er som følger:

Endring fra dominant til vanlig kan være resultat av naturlige svingninger, og bør ikke anses

som dramatisk. Bidraget fra en art som reduseres slik at den skifter kategori ett nivå fra

dominant til vanlig er derfor satt til WrDV = 0,40.

Endring fra dominant til sjelden er derimot mer alvorlig og det kan være grunn til å frykte at det

er del av en utvikling mot at artsbestanden går tapt. WrDS = 0,60.

Endring fra vanlig til sjelden kan også være alvorlig, men det er større sannsynlighet for at det

kan være uttrykk for en naturlig variasjon. En slik endring er likevel mer alvorlig enn fra

dominant til vanlig. WrVS = 0,50.

211

Tabell V6.3 Vekttall for de ulike dominanskategoriene ved beregning av endringsgrad (EG, jf. ligning

4). Ved prøvefiske defineres arter som dominante (D) dersom de utgjør mer enn 25 % av antall fisk i

fangsten, vanlig (V) er 1-25 %, og sjelden (S) er <1 % (se tabell V6.2).

Dominans-

kategori

Vekting for tapte

bestander i

Endringsgraden (EG)

Vekting for reduserte bestander i

Endringsgraden

Endring fra D til

V eller fra V til S

Endring fra D til

S

Dominant art

(D)

1,00 0,40 0,60

Vanlig art (V) 0,75 0,50

Sjelden art

(S)

0,50

Den generelle ligningen for endringsgraden basert på tapte eller reduserte bestander er da:

EG = [ND x WD + NV x WV + NS x WS] + [NDV x WrDV + NVS x WrVS + NDS x WrDS] (Ligning V6.4)

der ND, NV og NS er antall dominante, vanlige og sjeldne arter som er tapt (jf. ligning 9.1), og NDV er

antall arter som endrer status fra dominant til vanlig, NVS er antall arter som endrer status fra vanlig til

sjelden, NDS antall arter som endrer status fra dominant til sjelden, og NrD og NrV er antall henholdsvis

dominante og vanlige arter som har dokumentert nedgang over tid med minst 40 %.

En bør være oppmerksom på at eutrofiering av innsjøer fører til at mengden fisk øker. Dersom det er

karpefiskarter til stede vil en tydelig økning f eks i mengden av mort tyde på eutrofiering som kan

kreve tiltak.

212

Tekstboks V6.2 Praktisk eksempel på beregning av NEFI

Eksempel på beregning av endringsindeksen NEFI for data fra basisovervåkingen i Vatnebrynnvatnet.

Dominansforholdene (D, V, S) i referansetilstanden er basert på lokale fiskeundersøkelser i 1968 og

1973 samt intervjuer. Dominansforholdene i 2010 og 2012 er basert på fangster ved overvåkingsfiske

med garn i henhold til standard metoder (jf. NS-EN-14757). Ørekyt tas ikke med i beregningen da den

ikke fanges tilfredsstillende i garn. RT: referansetilstand, EG: endringsgrad. Se for øvrig teksten.

Referanser

Hesthagen, T., Helland, I.P., Sandlund, O.T. & Ugedal, O. 2012. Naturindeks for Norge – Metodikk for

fastsettelse av skader på allopatriske aurebestander grunnet vassdragsregulering og introduksjon av

fremmede fiskearter. NINA Rapport 852: 27 pp.

Sandlund, O.T. (red.), Bergan, M.A., Brabrand, Å., Diserud, O., Fjeldstad, H.-P., Gausen, D.,

Halleraker, J.H., Haugen, T., Hegge, O., Helland, I.P., Hesthagen, T., Nøst, T., Pulg, U.,

Rustadbakken, A. & Sandøy, S. 2013. Vannforskriften og fisk – forslag til klassifiseringssystem.

Miljødirektoratet, Rapport M22-2013, 60 s

Fiskeart Dominans-forhold

(referanse)

Vekt for bergening

av RT

Dom.- forhold (2010)

Vekt av endring

(fra RT til 2010-

situasjon)

Dom.-forhold (2012)

Vekt av endring

(fra RT til 2012-

situasjon)

Abbor D 1 D 0 D 0

Aure V 0,75 V 0 V 0

Røye D 1 V 0,4 S 0,6

Sik V 0,75 V V 0

Ørekyt V - -

RT 3,5

EG 0,4 0,6

NEFI= (RT-EG)/RT

0.89 0,82

213

Vedlegg 7 Forsuringsparametre i innsjøer

og elver

V7.1 Forsuringsparametere i innsjøer og elver

Utarbeidet av Ann Kristin Schartau og Trygve Hesthagen, NINA med innspill fra Richard F. Wright og

Frode Kroglund, NIVA.

V7.2 Datagrunnlag og analyser Referanse- og klassegrenser for pH og ANC (vannets syrenøytraliserende kapasitet) er justert for de

fleste vanntyper i innsjøer og elver i forhold til det foreløpige klassifiseringssystemet (Veileder

01:2009; Anon. 2009). Klassifiseringssystemet for labilt aluminium (LAl, UM-Al) er uforandret.

Det foreløpige klassifiseringssystemet var basert på svært grove vanntyper, hvilket betydde at stor

naturlig variasjon innenfor vanntypen førte til lav presisjon i tilstandsklassifiseringen. Særlig gjaldt

dette de svært kalkfattige (Ca < 1 mg/L) vanntypene, der referanseverdien og Svært god/God grensen

(SG/G), evt også øvrige klassegrenser, i mange tilfeller ble altfor strenge.

Revisjon av klassifiseringssystemet er basert på oppsplitting av de mest kalkfattige vanntypene i nye

typer (undertyper) med kalsiuminnhold på hhv. <0,25, 0,25-0,5, 0,5-0,75 og 0,75-1,0 mg Ca/L.

Referansetilstand er dessuten fastsett gjennom nye analyser.

For ANC har justerte typespesifikke referanseverdier og SG/G grenseverdier tatt utgangspunkt i

modellerte referanseverdier. Med basis i 1000 sjøers undersøkelsen gjennomført i 1995 (Skjelkvåle

m.fl. 1996) er referanseverdier for ANC (år 1800 er valgt som referansetidspunkt) beregnet vha.

MAGIC modellen (Model of Acidification of Groundwater In Catchments) etter metodikk beskrevet i

Wright & Cosby (2012). Med bakgrunn i disse resultatene ble innsjøene gruppert i henhold til kalsium-

(totalt 5 kategorier inkludert ny inndeling av svært kalkfattige vanntyper) og humusinnhold (3

kategorier). Typespesifikke referanseverdier (median) og klassegrensen SG/G (nedre 10 persentilen)

for ANC ble beregnet for totalt 15 vanntyper (Richard Wright, upubliserte resultater) og justert til

nærmest 5 µekv/L.

For klassegrensene G/M, M/D og D/SD ble forholdet mellom ANC og ørretpopulasjoner (sannsynlighet

for skade) lagt til grunn (se Hesthagen m.fl. 2008; Solheim m.fl. 2008). Nye analyser ble utført for

svært kalkfattige, inndelt i 4 kalsiumkategorier (se over), og svært klare innsjøer (Trygve Hesthagen,

upubliserte resultater). Samtidig ble klassegrensene justert noe ned for å ta høyde for at tidligere

etablerte dose-respons sammenhenger (biologi vs. vannkjemiske forsuringsparametere) vil gi for

strenge klassegrenser for vannkjemiske parametere pga. forsinkelse mellom vannkjemisk gjenhenting

og biologisk gjenhenting (se Wright 2013). For de øvrige vanntypene ble klassegrensene satt på

skjønn (ekspertvurdering) basert på nye klassegrenser for de svært kalkfattige og svært klare

innsjøene og følgende generelle prinsipper: 1) ANC øker naturlig med økende kalsium- og

humusinnhold. 2) Ferskvannsorganismer er tilpasset de lokale forholdene med hensyn på ANC og

humus. Følgelig er det naturlig å sette strengere vannkjemiske krav til innsjøer med høyere innhold av

kalsium og humus enn i de mest kalkfattige og klare innsjøene.

For pH er typespesifikke referanseverdier og klassegrenser satt med utgangspunkt i verdiene for ANC

etter metodikk nærmere beskrevet i Wright & Cosby (2012). Verdier angitt i tabell 1 i denne rapporten

er brukt i beregningene.

For elver er det ikke gjennomført noen egne analyser. De foreslåtte referanseverdiene for innsjøer er

imidlertid sjekket mot et utvalg antatte referanseelver i Midt-Norge (Espen Lydersen, upubl). Da det

ikke kan påvises noen systematisk forskjell mellom vannkjemien i innsjøer og elver tilhørende samme

kalsium- og humuskategori, anbefales det å bruke de samme referanse- og klassegrensene som for

214

innsjøer med unntak av elvestrekninger med laks og potensielle laksevassdrag (vassdrag som naturlig

ville hatt laks dersom laksen ikke hadde gått tapt pga forsuring og/eller andre påvirkninger). For

laksevassdrag er det nødvendig å sette strengere vannkjemiske krav. Alle ANC-klassegrenser er

derfor justert opp med 10 µekv/L i forhold til tilsvarende vanntyper i innsjø og pH-klassegrensene er

beregnet etter samme metodikk som for innsjøer. NB. For enkelte elvetyper er det overlapp mellom

G/M grensen og referansetilstand! Det er knyttet stor utsikkerhet til om forutsetningene for den valgte

metodikken holder, men per i dag er kunnskapsgrunnlaget for elvene svært begrenset.

V7.3 Referanser (metodikk forsuringsparametere) Anon. 2009. Veileder 01:2009. Klassifisering av miljøtilstand i vann. Økologisk og kjemisk

klassifiseringssystem for kystvann, grunnvann, innsjøer og elver. Direktoratsgruppa for

gjennomføring av vanndirektivet, 181 s.

Hesthagen, T., Fiske, P. & Skjelkvåle, B.L. 2008. Critical limits for acid neutralizing capacity of brown

trout (Salom trutta) in Norwegian lakes differing in organic carbon concentrations. - Aquatic

Ecology 42: 307-316.

Moe, S.J., Schartau, A.K., Bækken, T. & McFarland, B. 2010. Assessing macroinvertebrate metrics for

classifying acidified rivers across northern Europe. - Freshwater Biology 55: 1382-1404.

Schartau, A.K., Moe, S.J., Sandin, L., McFarland, B. & Raddum, G. 2008. Macroinvertebrate indicators

of lake acidification: analysis of monitoring data from UK, Norway and Sweden. - Aquatic Ecology

42: 293-305.

Skjelkvåle, B.L., Henriksen, A., Faafeng, B., Fjeld, E., Traaen, T.S., Lien, L., Lydersen, E. & Buan,

A.K. 1996. Regional innsjøundersøkelse 1995. En vannkjemisk undersøkelse av 1500 norske

innsjøer. Rapport 677/96, Statens forurensningstilsyn, Oslo.

Solheim, A.L., Berge, D., Tjomsland, T., Kroglund, F., Tryland, I., Schartau, A.K., Hesthagen, T.,

Borch, H., Skarbøvik, E., Eggestad, H.O. & Engebretsen, A. 2008. Forslag til miljømål og

klassegrenser for fysisk-kjemiske parameter i innsjøer og elver, inkludert leirvassdrag og kriterier

for egnethet for brukerinteresser. Supplement til veileder i økologisk klassifisering. – NIVA rapport

5708, 77 s.

Wright, R.F. 2013. Klassifisering av vannforekomster som ikke har målte data – forsuring av innsjøer.

– NIVA rapport 6558, 17 s + vedlegg.

Wright, R.F. & Cosby, B.J. 2012. Referanseverdier for forsuringsfølsomme kjemiske støtteparametere.

– NIVA rapport 6388, 32 s.

215

Vedlegg 8 Kystvann

V8.1 planteplankton

V8.1.1 Eksempel på klassifisering basert på bruk av klorofyll a.

Her angis prosedyre for hvordan klassifisering skal utføres for kvalitetselementet planteplankton ved

bruk av klorofyll a.

Som eksempel benyttes data fra Arendal st. 2 som er en av stasjonene i Kystovervåkingsprogrammet.

På denne stasjonen har det gjennom en årrekke vært samlet inn vannprøver for analyse av klorofyll a

vanligvis 20-22 ganger i løpet av året. Stasjonen ligger i økoregion Skagerrak i eksponert vanntype

(nasjonal vanntype S1).

216

Tabell V8.1: Klorofyll a-data fra 5 m dyp på stasjon Arendal st.2 fra årene 2006-2011.

For beregning av 90-persentil benyttes klorofyll a-data fra februar til oktober. Figur V8.1 a) viser

resultatet når beregningene er basert på 2 innsamlinger i februar og mars og deretter månedlige

Dato Dyp

(m)

Klf.a

(µg/liter)

Dato Dyp

(m)

Klf.a

(µg/liter)

Dato Dyp

(m)

Klf.a

(µg/liter)

16.01.2006 5 1,09 08.01.2008 5 0,22 04.01.2010 5 3,95

01.02.2006 5 1,11 23.01.2008 5 0,28 10.03.2010 5 1,14

12.02.2006 5 6,27 05.02.2008 5 0,28 17.03.2010 5 4,79

04.03.2006 5 3,50 04.03.2008 5 0,86 11.04.2010 5 1,49

22.03.2006 5 1,65 14.03.2008 5 0,46 01.05.2010 5 0,85

31.03.2006 5 1,48 27.03.2008 5 4,24 12.05.2010 5 0,80

18.04.2006 5 0,87 07.04.2008 5 3,28 24.05.2010 5 0,88

06.05.2006 5 3,37 11.04.2008 5 1,24 08.06.2010 5 2,18

15.05.2006 5 1,93 01.05.2008 5 2,72 14.06.2010 5 0,82

13.06.2006 5 3,20 14.05.2008 5 3,52 03.07.2010 5 0,23

23.06.2006 5 1,68 13.06.2008 5 2,16 12.07.2010 5 1,57

01.07.2006 5 1,23 25.06.2008 5 2,56 10.08.2010 5 0,57

20.07.2006 5 3,86 27.07.2008 5 0,84 25.08.2010 5 0,98

19.08.2006 5 0,79 12.08.2008 5 1,82 13.09.2010 5 0,47

31.08.2006 5 1,75 27.08.2008 5 0,89 18.09.2010 5 1,17

14.09.2006 5 1,36 13.09.2008 5 3,04 05.10.2010 5 1,30

19.09.2006 5 3,04 18.09.2008 5 2,80 25.10.2010 5 1,70

09.10.2006 5 2,42 06.10.2008 5 1,54 13.11.2010 5 2,52

20.10.2006 5 0,81 04.11.2008 5 1,80 24.11.2010 5 0,96

06.11.2006 5 0,24 23.11.2008 5 1,60 14.12.2010 5 1,20

07.12.2006 5 1,71 06.12.2008 5 0,51 13.02.2011 5 6,33

20.12.2006 5 0,43 14.01.2009 5 0,24 28.02.2011 5 2,92

16.01.2007 5 0,17 25.01.2009 5 0,38 25.03.2011 5 3,04

06.02.2007 5 0,26 01.02.2009 5 0,87 31.03.2011 5 7,42

14.02.2007 5 0,53 24.02.2009 5 18,39 18.04.2011 5 0,32

03.03.2007 5 0,58 09.03.2009 5 1,81 29.04.2011 5 2,14

19.03.2007 5 0,89 21.03.2009 5 0,49 11.05.2011 5 1,7

25.03.2007 5 4,72 05.04.2009 5 0,74 31.05.2011 5 1,73

14.04.2007 5 1,79 21.04.2009 5 2,34 09.06.2011 5 3,17

03.05.2007 5 1,87 10.05.2009 5 0,36 18.06.2011 5 1,16

21.05.2007 5 1,06 20.05.2009 5 2,99 02.07.2011 5 2,07

05.06.2007 5 1,54 02.06.2009 5 1,34 12.07.2011 5 1,33

18.06.2007 5 0,89 21.06.2009 5 1,08 09.08.2011 5 1,18

01.07.2007 5 0,66 01.07.2009 5 0,35 25.08.2011 5 2,55

13.07.2007 5 1,59 22.07.2009 5 0,61 15.09.2011 5 0,61

07.08.2007 5 2,72 13.08.2009 5 1,13 19.09.2011 5 1,05

19.08.2007 5 1,52 26.08.2009 5 1,97 08.10.2011 5 0,81

13.09.2007 5 1,77 14.09.2009 5 2,82 31.10.2011 5 0,51

18.09.2007 5 1,34 18.09.2009 5 0,87 10.11.2011 5 1,14

04.10.2007 5 1,60 14.10.2009 5 1,81 30.11.2011 5 0,29

19.10.2007 5 1,61 27.10.2009 5 1,89

03.11.2007 5 1,52 24.11.2009 5 0,27

23.11.2007 5 0,63 30.11.2009 5 1,5004.12.2007 5 0,89

217

innsamlinger (klorofyll a-verdi fra siste dato i hver måned benyttet (fete lilla tall i tabellen)), mens

figur b) viser resultatet når alle klorofyll a-verdier fra februar til oktober fra perioden 2006-11 (fete

sorte og lilla tall i tabellen) er benyttet i beregningene. Beregning av 90-persentil kan gjøres ved

bruk av ulike dataprogrammer slik som f.eks Statistica, Excel osv.

Ved bruk av programmet Statistica framkommer følgende resultater:

a)

b)

Figur V8.1; I boksplottene angir øvre værhår (whisker) 90-persentil for klorofyll a som i figur a) gir

verdien 4,24 µg klf.a/liter, mens i figur b) er verdien 3,37 µg klf.a/liter. Ved å gå inn under

økoregion Skagerrak, vanntype S1 i Tabell 7.2, ser man at verdien 4,24 µg klf.a/l gir

tilstandsklasse God, mens 3,37 µg klf.a/liter gir tilstandsklasse Meget god når klorofyll a benyttes

som klassifiseringsparameter for kvalitetselementet planteplankton.

NB! Det gjøres oppmerksom på at dataprogrammene som beregner 90-persentil, gjerne benytter

ulike metoder. Som standard i programmet Statistica anvendes beregningsmetoden «Empirical

218

distribution function with average method» som er benyttet i beregningene ovenfor, mens

programmet Excel anvender beregningsmetoden «Empirical distribution function with interpolation

method». Når Excel benyttes for beregning av 90-persentil for klorofyll a på grunnlag av det

ovenforstående datamaterialet, gir det verdien 3,33 µg klf.a/liter. I dette tilfellet gir altså de to

beregningsmetodene omtrent samme resultatet.

V8.2 Fastsittende alger

Her foreligger beskrivelse av indeksene i detalj med tilhørende klassegrenser for de forskjellige

vanntypene.

Finn først indeksen som skal benyttes, og deretter klassegrensene for den vanntypen hvor den

undersøkte stasjonen/lokaliteten ligger i.

V8.2.1 Nedre voksegrense – MSMDI

Indeksen skal benyttes i region Skagerrak – S i vanntypene:

1 – åpen eksponert kyst – MSMDI 1

2 – moderat eksponert kyst/fjord – MSMDI 2

3 – beskyttet kyst/fjord – MSMDI 3

Fremgangsmåte for bruk og beregning av indeksen MSMDI:

FELTARBEID:

1. Stasjonsplasseringene i en vannforekomst forsøkes plassert så likt som mulig mht.

hellningsgrad i sjøsonen (sublittoralen), himmelretning, eksponeringsgrad, strøm og

substrattype. En bør unngå områder med høy sedimentering som i bakevjer, og i områder

med lite strøm.

2. Man registrerer nedre voksedyp for hver enkelt av de 9 artene som inngår i

klassifiseringsskjemaet. Artene er:

Krusflik - Chondrus crispus Stackhouse

Svartkluft - Furcellaria lumbricalis (Hudson) J.V. Lamouroux

Skolmetang - Halidrys siliqulosa (Linnaeus) Lyngbye

Sukkertare - Saccharina latissima (Linnaeus) C.E.Lane, C.Mayes,Druehl &

G.W.Saunders 2006:509

Krusblekke eller - Phyllophora pseudoceranoides (S.G.Gmelin) Newroth &

A.R.A. Taylor

Hummerblekke - Coccotylus truncatus (Pallas) M.J.Wynne & J.N.Heine

Teinebusk - Rhodomela converfoides (Hudson) P.C.Silva Fagerving - Delesseria sanguinea (Hudson) Lamouroux Eikeving - Phycodrys rubens (Linnaeus) Batters

3. Registreringen kan praktisk sett foretas i et belte på ca. 10m bredde, men det kan gjerne være

bredere.

4. Nedre voksegrense for en art er det dyp hvor voksne formeringsdyktige individer av arten

forekommer som spredt (s), som 2 i en skala fra 1-4 eller 1-6, eller som min. 5 %

dekningsgrad (2 % for små arter).

5. Registrer også substrat, hellingsgrad, strømhastighet, sikt og sedimentasjonsgrad (ubetydelig-

liten, moderat, høy og meget høy).

UTREGNINGER:

219

Forutsetninger:

1. Det kan kun foretas beregninger av økologisk status i tilfelle 3 eller flere arter er registrert på

en lokalitet /stasjon.

2. Artene må ikke være begrenset av substrattilgjengelighet eller dykkedyp.

3. Artene må være voksne individer som er i stand til å formere seg.

Kalkulasjon:

1. I tilfelle arten har vært registrert tidligere i vannforekomsten, men ikke funnet i

registreringsåret, skal antall poeng angis som 0, ellers ingen ting.

2. Hver art får en poengverdi iht. klassegrensene som er satt for MSMDI for respektive vanntype

(MSMDI 1, 2 eller 3. Se nedenfor).

3. Poengene summeres og deles på antall arter som er registrert på lokaliteten. Husk 0 for arter

som tidligere har forekommet i vannforekomsten, men som ikke er registrert under det aktuelle

registreringsår. Denne arten skal også være med i gjennomsnittsberegningen.

4. Middelverdien deles så på referanseverdien som er 5, og en får dermed ut en normalisert

EQR-verdi.

5. Klassegrensene for EQR-verdiene er: >0,8 Meget god, >0,6 God, >0,4 Moderat, >0,2 Dårlig

og <0,2 Meget dårlig.

Klassegrensene:

MSMDI 1 (S1 – åpen eksponert kyst (NEA10)). Verdiene i kolonnene til venstre for artene er dyp i

meter (unntatt i kolonnen lengst til høyre som angir verdi hvis forsvunnet).

MSMDI 2 (S2 – moderat eksponert kyst/fjord (NEA 8a)). Verdiene i kolonnene til venstre for artene er

dyp i meter (unntatt i kolonnen lengst til høyre som angir verdi hvis forsvunnet).

NEA 10 Arter (Norsk-Latin)

Referanse

verdi 5 hvis dyp

>x

4 hvis dyp

>x

3 hvis dyp

>x

2 hvis dyp

>x

0 hvis forsvunnet

pga. antopog.

aktiviteter, ellers

ingen ting

POENG 5 4 3 2 ""

Krusflik – Chondrus crispus 18 13 9 5 0 Forsvunnet = 0

Svartkluft – Furcellaria lumbricalis 16 12 9 5 0 Forsvunnet = 0

Skolmetang – Halidrys siliqulosa 14 10 8 4 0 Forsvunnet = 0

Sukkertare – Saccharina latissima 16 12 9 5 0 Forsvunnet = 0

Krusblekke – Phyllophora pseudoceranoides

+ Hummerblekke – Coccotylus truncatus 30 22 18 9 0 Forsvunnet = 0

Teinebusk – Rhodomela confervoides 16 12 9 5 0 Forsvunnet = 0

Fagerving – Delesseria sanguinea 30 22 18 9 0 Forsvunnet = 0

Eikeving – Phycodrys rubens 29 22 17 9 0 Forsvunnet = 0

NEA 8a Arter (Norsk-Latin)

Referanse

verdi5 hvis dyp

>x

4 hvis dyp

>x

3 hvis dyp

>x

2 hvis dyp

>x

0 hvis forsvunnet

pga. antopog.

aktiviteter, ellers

ingen ting

POENG 5 4 3 2 ""










220

MSMDI 3 (S3 – beskyttet kyst/fjord (NEA 9)). Verdiene i kolonnene til venstre for artene er dyp i meter

(unntatt i kolonnen lengst til høyre som angir verdi hvis forsvunnet).

V8.2.2 Eksempel på bruk av indeksen ”nedre voksegrense”- MSMDI

Under vises et eksempel på hvordan en foretar beregningene på to stasjoner i en vannforekomst

undersøkt i 2004. Utregningene er basert på nedre voksegrense for de 9 artene som inngår i

indeksen. Vanntypen er S2 - Moderat eksponert kyst/fjord i Skagerrak. I kolonnen «Referanse

verdi» er det i parantesen foran likhetstegnet ført inn nedre dyp for referansen, og likeledes er det i

kolonnene «Observert i 2004» ført inn observert dyp for artene på stasjon 1 og 2 i 2004. Bak

likhetstegnet er anført statusverdien (poeng) for arten i denne vanntypen.

Arter Referanse

verdi

(i meter)

Observert i 2004

Stasjon 1

Observert i 2004

Stasjon 2

Krusflik (12) = 5 (16) = 5 (14) =5

Fagerving (25) = 5 (26) = 5 (28) = 5

Svartkluft (16) = 5 (6) = 3 -

Skolmetang (10) = 5 (6) = 4 (6) = 4

Sukkertare (16) = 5 0* 0*

Krusblekke + Hummerblekke (22) = 5 (14) = 4 (12) = 3

Eikeving

Teinebusk

(22) = 5

(16) = 5

(20) = 5

-

(18) = 5

-

NEA 9 Arter (Norsk-Latin)

Referanse

verdi 5 hvis dyp

>x

4 hvis dyp

>x

3 hvis dyp

>x

2 hvis dyp

>x

0 hvis forsvunnet

pga. antopog.

aktiviteter, ellers

ingen ting

POENG 5 4 3 2 ""










221

Sum poeng:

Gjennomsnitt poeng:

EQR = Observert verdi/ref.

verdi:

5+5+5+5+5+5+

5+5

40/8 = 5

5/5 = 1

5+5+3+4+0+4+5

26/7 = 3,71

3,71/5 = 0,74

5+5+4+0+3+5

22/6 = 3.67

3,67/5 = 0,73

*Har vært observert tidligere år.

Samlet verdi for vannforekomsten basert på 2 stasjoner for MSMDI blir da (0,74+0,73)/2 = 0,74

V8.2.3 Fjæreindeksene – RSLA og RSL

Bruk av denne indeksen er todelt. _ Registreringen består først av en fysisk beskrivelse av

fjæresonen som benyttes til å normalisere forventet artsantall i fjæra ut fra forskjeller i fjæras fysiske

karaktertrekk. Deretter registreres alle planter og dyr semikvantitativt, men hovedvekten legges på

fastsittende alger og økologisk status beregnet ut fra en artsliste som er tilpasset vanntypen som

undersøkes.

Indeksene skal benyttes i Nordsjøen Nord – M og Norskehavet Sør – H i vanntypene:

1 – åpen eksponert kyst – RSLA 1-2

2 – moderat eksponert kyst/fjord – RSLA 1-2

3 – beskyttet kyst/fjord – RSLA 3

4 – ferskvannspåvirket fjord RSL 4

5 – sterkt ferskvannspåvirket fjord RSL 5

Fremgangsmåte for bruk og beregning av indeksen RSLA og RSL:

V8.2.4 FELTARBEID

Forberedelse:

1. Lag kopier av stasjonsskjemaet som finnes under. Skriv ut ett skjema for hver stasjon som er

planlagt undersøkt.

Stasjonsskjema.

222

FELTARBEID:

1. Stasjonsplasseringene i en vannforekomst forsøkes plassert så likt som mulig mht.

hellingsgrad i fjæra (eulittoralen), himmelretning, eksponeringsgrad, strøm og substrattype. En

bør unngå områder med utpreget isskuring og sandskuring.

2. På stasjonsskjemaet noteres de viktigste karakteristika for hver enkelt stasjon. Ett skjema for

hver enkelt stasjon. HOVEDFOKUS SKAL VÆRE PÅ HABITATER, men inkluder subhabitat

hvor de utgjør en stor andel av fjæra.

dd:m m:yy

hh:mm

0,0 m

hh:mm

Svar:

Svar:

Svar: Poeng: 0

Svar:

Svar:

Svar:

Svar:

Svar:

Svar:

Svar: Poeng: 0

Svar:

Svar:

Svar:

Svar:

Svar: 0

Svar:

Svar:

Svar: Poeng: 0

Enkeltfunn

= 1

Spredt

= 2

Vanlig

= 3

Dominerende

= 4

Sum poeng 0

0

Øst

Ja = 0, Nei = 2

Beskrivelse av fjæra

Turbid vann ? (ikke antropogent)

Sandskuring ? Ja = 0, Nei = 2

Kalkstein ?

Ja = 2

Ja = 3

Dato:

Tid:

Vannstand over lavvann:

Ja = 2

Ja = 2

Ja = 4

Ja = 1

Ja = 0

Ja = 4

Ja = 3Små, middles og store kampestein

Generell informasjon

Koordinat type (EU89,

WGS84, UTM m /sone, STATENS

SJØKART, etc

Navn på /fjæra. (Stasjon):

Vanntype:

Dominerende fjæretype (Habitat)

Små og store steiner

Store fjærepytter (>6m long)

Shingle/Grus

Andre fjæretyper (Subhabitat)

Brede grunne Fjærepytter

(Rockpools)(>3m bred og <50cm dyp)

Oppsprukket fjell

Små kløfter/ sterkt oppsprukket

fjell/overheng/ Platformer

Albueskjell

Strandsnegl

Grønnalger

Blåskjell

Rur

Mosaikk av rødalger

Dominerende Arter

Dype fjærepytter (50% >100cm

Uspesifisert hardt substrat

Store huler

Større overheng og vertikal fjell

Nord Tid for lavvann:

Bratt / Vertikalt fjell

FJÆREPOTENSIALE

Ja = 2

Mindre fjærepytter

Grisetang

Blæretang

Andre habitat typer (spesifiser)

Ingen Ja = 0

Forekomst

Sjøpinnsvin i sjøsonen

Ja = 3

Ja = 4

Ja = 3

Ja = 4

Ja = 0, Nei = 2

223

3. Velg et 10-12m (maks 15m) bredt belte fra øverst i fjæresonen (eulittoralen) og ned til øvre del

i sjøsonen (sublittoralen). Noter alle arter du finner på stasjonen i en semikvantitativ skala.

Velg en av skalaene under, men det anbefales å benytte den nye skalaen «Ny 2011» som gir

en 5-delt inndeling av forekomst/dekning av alger i tillegg til enkeltfunn, dvs. fra 1-6. Ved

senere utregning av EQR-verdier foretas en omregning til en skala 1-4 iht. tabellen under,

men det anbefales likevel å benytte skalaen 1-6 «Ny 2011» da det tas sikte på å endre

klassegrensene ved et senere tidspunkt til den nye seksdelte skalaen.

4. Finnes en assosiasjonsdannende art i hele eller deler av fjæras utstrekning gis arten

HØYESTE verdi for forekomst, dvs. «75-100 %», «6», «4», «D» eller «d», alt etter hvilken

skala som benyttes.

Tabell V8.2: Semikvantitativ vurdering av dekningsgrad/forekomst.

Forskjellige skalaer kan benyttes til vurdering av mengde/biomasse/dekningsgrad, -

men 6-delt "Ny 2011"-skalaen anbefales.

% Dekning Ny 2011 1990- 2011 1980 - 1990

Andre

gamle

Omregnes til

følgende i RSLA

<1980

Enkeltfunn 1 1 E e 2,7183

0-5 2

2 S

rr

7,3891 5 -25 3 r

25-50 4

3 V

c

20,086 50-75 5 cc

75-100 6 4 D d 54,598

V8.2.5 BEREGNING AV EQR (STATUS)

1. Summer poengene (P) for beskrivelsen av fjæra. Legg til 3 poeng for justering for norske

forhold. Dette gjøres på stasjonsskjemaet.

Ut fra de poengene (P) som er beregnet for stasjonens fysiske karakteristika, finnes tilhørende

faktor F - «Faktor for normalisering av artsrikhet» - som benyttes for å normalisere artsrikthet

mot stasjonens fysiske karakteristika. Normaliseringen gjøres ved at en multipliserer observert

artsantall med (F) iht. stasjonens poengsum (P).

Tabell V8.3: Som viser forhold mellom poengberegning av fjæra og tilhørende faktor for normalisering

av artsantall.

224

Normaliseringen gjøres ut fra den kunnskap at på en stasjon med glatt fjell, vil en forvente å

finne få arter (lav predikert artsrikhet). En slik stasjon vil få en lav score, dvs. et lavt antall

poeng (P). F på en slik stasjon blir høy og justerer derved artsantallet opp. Motsatt – i en fjære

som er meget varierende med oppsprukket fjell, med overheng, store steiner etc., vil en

forvente et høyt artsantall. En slik antatt artsrik fjære vil ha en høy poengsum P og dermed en

lav F-verdi. Normaliseringen av artsantallet vil derved redusere betydningen av forskjeller i

fjæras fysiske egenskaper som ellers vil kunne overskygge effekter av eutrofi på artsantallet.

2. Artslister med et redusert utvalgt arter finnes nedenfor. Det finnes 3 artslister. RSLA 1-2 og

RSLA 3 benytter hver sin liste, mens RSL 4 og RSLA 5 benytter en tredje og lik artsliste.

3. Velg den artslisten som korresponderer med den vanntypen hvor stasjonen ligger, og overfør

artene fra feltskjemaet til den reduserte artslisten. HUSK Å OMREGNE TIL EN 1-4 SKALA

NÅR DU FØRER VERDIENE OVER TIL ARTSLISTEN. Dette gjelder bare for RSLA. For RSL

overføres bare verdien 1 der hvor arten finnes. RSL benyttes i ferskvannspåvirkete

vannforekomster.

4. Transformerer så verdiene for forekomsten av artene etter formelen hvor e er den naturlige

logaritmen og x er forekomsten av arten i skalaen 1-4. Dette gjelder bare for RSLA.

5. Prosedyrene for å beregne EQR går ut på å beregne flere parametere som til slutt skal gå inn i

en samlet EQR for stasjonen.

6. Følgende parametere beregnes:

o Prosent andel grønnalger i forhold til totalt antall alger. (RSLA og RSL)

o Prosent andel rødalger i forhold til totalt antall alger. (RSLA og RSL)

o Prosent andel brunalger i forhold til totalt antall alger. (RSLA)

o Normalisert rikhet (antall arter) (RSLA og RSL)

o ESG I/ESGII-forhold (RSLA og RSL)

Fjære-

beskrivelse

Predikert

artsrikhet

Faktor for

normalisering

av artsrikhet

5 22,66 1,72

6 23,62 1,65

7 24,7 1,58

8 25,89 1,51

9 27,22 1,44

10 28,7 1,36

11 30,36 1,29

12 32,2 1,21

13 34,25 1,14

14 36,53 1,07

15 39,08 1

16 41,91 0,93

17 45,07 0,87

18 48,58 0,8

19 52,5 0,74

20 56,87 0,69

225

o Prosent andel opportunister i forhold til totalt antall arter (RSLA og RSL)

o Sum forekomst av brunalger (RSLA)

o Sum forekomst av grønnalger (RSLA og RSL)

Detaljert parameterbeskrivelse:

Først summeres antall arter funnet (ut fra den reduserte artslisten), og denne summen

normaliseres for stasjonsegenskapene. Dette gjøres ved å multiplisere summen med

den F-verdi som ble beregnet for stasjonen. Da får en et normalisert artsantall som

kan klassifiseres.

Deretter summeres antall rødalger, grønnalger, brunalger, opportunister, ESG I- og

ESGII-arter. ESG står for «økologiske status gruppe» hvor ESG I er saktevoksende

arter, mens ESG II er hurtigvoksende opportunistiske arter. Egenskapene til artene er

beskrevet i egne kolonner i artslistene.

Etter dette summeres forekomst for brunalger og grønnalger. DETTE GJELDER

BARE FOR RSLA-INDEKSENE.

Forholdstallet ESG I /ESG II beregnes deretter.

Beregn prosent andel av algegruppene (rød-, grønn og brunalger) i forhold til totalt

antall arter.

Nå kan en beregne klassegrensene for hver av de beregnete parameterne som gjøres på 2

måter:

Ved en negativ sammenheng mellom økende eutrofiering (økt

næringssaltbelastning) og økende parameterverdi gjelder følgende:

seklassegrenEQRNedredeklassebredEQRxdeKlassebred

seklassegrenNedreVerdiEQR

Denne formelen gjelder for Justert/normalisert artsrikhet, Prosentvis andel

rød- og brunalger, Sum av forekomst for brunalger og ESG I/ESG II-

forholdstall.

For parameterverdiene Andel grønnalger, Sum av forekomst for grønnalger og

Prosent andel opportunister, dvs. ved en positiv sammenheng mellom økende

eutrofieringsgrad (økt næringssalter) og økende parameterverdi, gjelder følgende

formel:

deklassebredEQRx

deKlassebred

seklassegrenNedreVerdiseklassegrenEQRØvreEQR

Klassegrenser som skal brukes i de forskjellige indekser, er skissert under:

RSLA 1-2

226

EQR 0,8-1,0 0,6 – 0,8 0,4 – 0,6 0,2 – 0,4 0 – 0,2

Statusklasser Meget God God Moderat Dårlig Meget Dårlig

Parametere

Normalisert Artsantall >30 – 80 >15 – 30 >10 – 15 >4 – 10 0 – 4

% antall grønnalger 0 – 20 >20 – 30 >30 – 45 >45– 80 >80 – 100

% antall rødalger >40 – 100 >30 – 40 >22 – 30 >10 – 22 0 – 10

ESG I/ESG II >0,8 – 2,5 >0,6 – 0,8 >0,4 – 0,6 >0,2 – 0,4 0 – 0,2

% andel opportunister 0 – 15 >15 – 25 >25 – 35 >35 – 50 >50 – 100

Sum forekomst brunalger >90 – 450 >40 – 90 >25 – 40 >10– 25 0 – 10

RSLA 3

EQR 0,8-1,0 0,6 – 0,8 0,4 – 0,6 0,2 – 0,4 0 – 0,2

Status klasse Meget god God Moderat Dårlig Meget dårlig

Parametere

Normalisert artsantall >30 – 65 >20 – 30 >12 – 20 >4 – 12 0 – 4

% antall grønnalger 0 – 20 >20 – 25 >25 – 30 >30 – 36 >36 – 100

% antall rødalger >40 – 100 >30 – 40 >21 – 30 >10 – 21 0 – 10

ESG1/ESG2 >1 – 1,5 >0,7 – 1 >0,4 – 0,7 >0,2 – 0,4 0 – 0,2

% andel opportunister 0 – 25 >25 – 32 >32 – 40 >40 – 50 >50 – 100

Sum forekomst grønnalger 1 – 14 >14 – 28 >28 – 45 >45 – 90 >90 – 300

Sum forekomst brunalger >120 – 300 >60 – 120 >30 – 60 >15 – 30 0 – 15

% antall brunalger >40 – 100 >30 – 40 >20 – 30 >10 – 10 0 – 10

RSL 4

EQR 0,8-1,0 0,6 – 0,8 0,4 – 0,6 0,2 – 0,4 0 – 0,2


Parametere

Normalisert Artsantall 25 – 45 16 – 24 9 – 15 4 – 8 0 – 3

% antall grønnalger 0 – 25 25 – 29 30 – 39 40– 59 60 – 100

% antall rødalger 30 – 100 23 – 29 16 – 22 10 – 15 0 – 9

ESG I/ESG II 0,65 – 1 0,5 – 0,65 0,35 – 0,5 0,1 – 0,35 0 – 0,1

% andel opportunister 0 – 15 16 – 22 23 – 35 36 – 40 41 – 100

227

RSL 5

EQR 0,8-1,0 0,6 – 0,8 0,4 – 0,6 0,2 – 0,4 0 – 0,2


Parametere

Normalisert Artsantall 18 – 30 9 – 17 5 – 8 3 – 4 0 – 2

% antall grønnalger 0 – 30 30 – 35 36 – 43 44– 59 60 – 100

% antall rødalger 29 – 100 20 – 28 15 – 19 9 – 15 0 – 8

ESG I/ESG II 0,65 – 1 0,5 – 0,65 0,35 – 0,5 0,1 – 0,35 0 – 0,1

% andel opportunister 0 – 15 16 – 22 23 – 35 36 – 40 41 – 100

ENDELIG BEREGNING AV EQR-VERDI

EQR-verdien for lokaliteten beregnes som en middleverdi av del-parameternes EQR-verdier. I tilfelle

det registrerte artsantallet er under 14 arter skal ikke EQR-verdiene andel rødalger og ESG-forholdet

inngå i beregning av middelverdien. Dette fordi sammenhengen mellom næringssaltbelastningen i

resipienten og disse EQR-verdiene er meget usikre når artsantallet er så lavt.

228

V8.2.6 ARTSLISTER

RSLA 1-2

Redusert artsliste til bruk for indeksen RSLA 1-2

Arter Algeklasse Opportunister

ESG-

klasse

Acrosiphonia sp./Spongomorpha sp. 2

Blidingia sp. G 1 2

Chaetomorpha / Rhizoclonium G 1 2

Chaetomorpha melagonium G 2

Cladophora rupestris G 2

Cladophora sp. G 1 2

Enteromorpha sp. G 1 2

Monostroma grevillie G 1 2

Prasiola sp. G 2

Ulothorix /Urospora G 1 2

Ulva lactuca G 1 2

Sum Grønnalger 11 7

Alaria esculenta B 1

Ascophyllum nodosum B 1

Asperococcus fistulosus B 1

Chorda filum B 1

Chorda tomentosa B 1

Chordaria flagelliformis B 1

Cladostephus spongiosus B 2

Desmarestia aculeata B 1

Dictyosiphon foeniculaceus B 2

Dictyota dichotoma B 2

Ectocarpus sp. B 1 2

Elachista fucicola B 2

Fucus evanescens B 1

229

Fucus serratus B 1

Fucus spiralis B 1

Fucus vesiculosus B 1

Halidrys siliquosa B 1

Himanthalia elongata B 1

Laminaria digitata B 1

Laminaria hyperborea B 1

Leathesia difformis B 1

Mesogloia vermiculata B 2

Pelvetia canaliculata B 1

Petalonia fascia B 2

Pilayella littoralis B 1 2

Ralfsia sp. B 1

Saccharina latissima B 1

Scytosiphon lomentaria B 2

Sphacelari cirrosa B 2

Sphacelaria caespitula B 2

Spongonema tomentosum B 1 2

Sum Brunalger 31 3

Acrochaetium alariae R 2

Aglaothamnion/Callithamnion R 2

Aglathamnion sepositum R 2

Ahnfeltia plicata R 1

Audouinella purpurea R 2

Audouinella sp R 2

Bangia atropurpurea R 2

Brogniartella byssioides R 2

Calcareous encrusters R 1

Ceramium nodulosum R 2

Ceramium shuttleworthanium R 2

230

Ceramium sp. R 1 2

Chondrus crispus R 1

Corallina officinalis R 1

Cystoclonium purpureum R 2

Dumontia contorta R 2

Erythrotrichia sanguinea R 2

Furcellaria lumbricalis R 1

Heterosiphonia plumosa R 2

Hildenbrandia rubra R 1

Lomentaria articulata R 2

Lomentaria clavellosa R 2

Mastocarpus stellatus R 1

Melobesia membranacea R 2

Membranoptera alata R 2

Nemalion helminthoides R 2

Osmunda sp. R 1

Palmaria palmata R 2

Phycodrys rubens R 2

Phyllophora sp. inkl. Coccothylus truncata. R 1

Plocamium cartilagineum R 2

Plumaria plumosa R 2

Polyides rotundus R 1

Polysiphonia fucoides R 2

Polysiphonia lanosa R 2

Polysiphonia sp. R 2

Porphyra sp R 1 2

Ptilota gunneri R 2

Sum rødalger 38 2

Totalt antall alger 80 12

RSLA 3

Redusert artsliste til bruk for indeksen RSLA 3

231

Arter Algeklasse Opportunister ESG-klasse

Acrosiphonia /Spongomorpha sp G 2

Blidingia sp. G 1 2

Chaetomorpha / Rhizoclonium G 1 2

Chaetomorpha melagonium G 2

Cladophora rupestris G 2


Codium fragile G 1

Ulva sp. G 1 2

Ulothrix / Urospora G 1 2

Ulva lactuca G 1 2

Antall grønnalger 10 6

Ascophyllum nodosum B 1

Chorda filum B 1

Chordaria flagelliformis B 1

Dictyosiphon foeniculaceus B 2

Dictyota dichotoma B 1


Elachista fucicola B 2

Fucus ceranoides B 1

Fucus serratus B 1

Fucus spiralis B 1

Fucus vesiculosus B 1

Laminaria digitata B 1

Laminaria hyperborea B 1

Leathesia difformis B 1

Mesogloia vermiculata B 2

Pelvetia canaliculata B 1


Ralfsia sp. B 1

232

Saccharina latissima B 1

Scytosiphon lomentaria B 2

Sphacelari cirrosa B 2

Sphacelaria sp. B 2


Antall brunalger 23 3

Aglaothamnion/Callithamnion R 2

Ahnfeltia plicata R 1

Audouinella purpurea R 2

Audouinella sp R 2

Skropeformete kalkalger R 1

Ceramium nodulosum R 2

Ceramium shuttleworthanium R 2

Ceramium sp. R 1 2

Chondrus crispus R 1

Corallina officinalis R 1

Cystoclonium purpureum R 2

Dumontia contorta R 2

Furcellaria lumbricalis R 1

Gloeosiphonia capillata R 2

Heterosiphonia plumosa R 2

Hildenbrandia rubra R 1

Lomentaria clavellosa R 2

Mastocarpus stellatus R 1

Melobesia membranacea R 2

Membranoptera alata R 2

Nemalion helminthoides R 2

Osmunda sp. R 1

Palmaria palmata R 2

Phyllophora sp. R 1

233

Plocamium cartilagineum R 2

Plumaria plumosa R 2

Polysiphonia fucoides R 2

Polysiphonia lanosa R 2

Polysiphonia sp. R 2

Porphyra sp R 1 2

Ptilota gunneri R 2

Rhodomela confervoides R 2

Antall rødalger 32 2

Total antall alger 65 11

RSL 4 og RSL 5

Redusert artsliste til bruk for indeksen RSL 4 og RSL5.

Arter Algeklasse Opportunister ESG-klasse

Blidingia sp. G 1 2

Chaetomorpha / Rhizoclonium G

Chaetomorpha melagonium G

2

Cladophora rupestris G

2


Ulva sp. G 1 2

Acrosiphonia sp G

Spongomorpha sp. G

Ulva lactuca G 1 2

Antall grønnalger 9 4

Dictyosiphon foeniculaceus B

1

Ascophyllum nodosum B

1

Chorda filum B

2

Chordaria flagelliformis B

1

Fucus ceranoides B

1


234

Elachista fucicola B

1

Fucus serratus B

1

Fucus spiralis B

1

Fucus vesiculosus B

1

Sphacelari cirrosa B

1

Sphacelaria caespitula B

1

Laminaria digitata B

1

Laminaria hyperborea B

1

Leathesia difformis B

1

Mesogloia vermiculata B

Pelvetia canaliculata B

1


Ralfsia sp. B

1

Scytosiphon lomentaria B

1


Antall brunalger 21 3

Aglaothamnion/Callithamnion R

2

Ahnfeltia plicata R

2

Audouinella purpurea R

1

Audouinella sp R

1

Skorpeformete kalkalger R

1

Ceramium nodulosum R

1

Ceramium shuttleworthanium R

1

Ceramium sp. R 1 1

Chondrus crispus R

1

Corallina officinalis R

2

Cystoclonium purpureum R

1

Dumontia contorta R

1

Furcellaria lumbricalis R

1

Heterosiphonia plumosa R

2

Hildenbrandia rubra R

1

235

Lomentaria clavellosa R

1

Mastocarpus stellatus R

1

Melobesia membranacea R

1

Membranoptera alata R

2

Nemalion helminthoides R

1

Osmunda sp. R

1

Palmaria palmata R

1

Phyllophora sp. R

1

Plocamium cartilagineum R

2

Plumaria plumosa R

2

Polysiphonia fucoides R

2

Polysiphonia lanosa R

2

Polysiphonia sp. R

2

Porphyra sp R 1 2

Ptilota gunneri R

2

Rhodomela confervoides R

2

Rhodothamniella floridula R

2

Antall rødalger 32 2

Total antall alger 62 9

236

V8.3 Ålegress

V8.3.1 Beregning av EQR-verdier for nedre voksegrense og tetthet av ålegress.

Tabell V8.3.1. gir grenseverdier for nedre voksedyp for ålegress for 3 vanntyper i økoregion

Skagerrak. Grenseverdiene er foreløpige og er basert kunnskap hentet fra Naturtypekartleggingen og

på ekspertvurderinger.

Tabell V8.3.1. Dybdegrenser for ålegress i 3 vanntyper definerte i økoregion Skagerrak. Grenseverdiene gir nedre

grense for tilstandsklassen.

Region Skagerrak Vanntype Svært god

Naturtilstand

God Moderat Dårlig

IC NEA10 Åpen eksponert kyst 9 7 5 3

IC NEA8a Moderat eksponert 7 5 4 3

IC NEA9 Beskyttet kyst/fjord 5 4 3 2

Forslag til EQR basert på SQI (Seagrass Quality Index) etter Neto et al 2013.

1. Nedre voksegrense 2. Tetthet av

ålegress 4. Begroing

NEA10 NEA8 NEA9

Høy (ref) 9 7 5 4 4

God 7 5 4 3 3

Moderat 5 4 3 2 2

Dårlig 3 3 2 1 1

EQR angiospermer = 0,5*NV/RefNV + 0,3*T/RefT + 0,2*B/refB

NV=nedre voksegrense, T=tetthet av ålegress, B=begroingsalger (mengde)

Forslag til klassegrenser:

0.00 – 0.20 Svært dårlig

0.21 – 0.39 Dårlig

0.40 – 0.59 Moderat

0.60 – 0.79 God

0.80 – 1.00 Høy

237

V8.4 Bunnfauna

V8.4.1 Beskrivelse og formler for indeksene for bløtbunnsfauna:

[ (( )

) (

[ ( )

( ( ))]

) (

)]

a. hvor N er antall individer og S er antall arter)

∑[( ) (

)]

hvor Ni er antall individer av arten i, N er totale antall individer og S er total antall arter

∑[ (

)

(

)]

hvor ES100 er forventet antall arter blant 100 tilfeldig valgte individer i en prøve med N

individer, S arter, og Ni er antall individer av arten i

NSI (ny) er en sensitivitetsindeks. Den ligner AMBI, men er utviklet med basis i norske

faunadata, og ved bruk av en objektiv statistisk metode. Hver art av i alt 591 arter ble

tilordnet en sensitivitetsverdi. En prøves NSI-verdi beregnes ved gjennomsnittet av

sensitivitetsverdiene av alle individene i prøven. En rapport som er under utarbeidelse ved

NIVA beskriver NSI og hvordan den beregnes.

∑[

]

hvor Ni er antall individer og NSIi verdi for arten i, NNSI er antall individer tilordnet

sensitivitetsverdier

ISI er også en sensitivitetsindeks. Beregning av ISI er beskrevet i NIVA-rapport 4548-

2002. Grunnlaget for beregningen er senere utvidet og artsnomenklaturen er

standardisert. Den reviderte ISI betegnes ISI2012 (NIVA, rapport under utarbeidelse). Hver

art er tilordnet en ømfintlighetsverdi. ISI er en kvalitativ indeks som bare tar hensyn til

hvilke arter som er til stede. Den tar ikke hensyn til individantallet av dem. En prøves ISI-

verdi beregnes ved gjennomsnittet av sensitivitetsverdiene av artene i prøven.

∑[

]

238

hvor ISIi verdi for arten i og SISI er antall arter tilordnet sensitivitetsverdier

AMBI er en sensitivitetsindeks (egentlig en toleranseindeks) der artene tilordnes en

toleransesklasse (ecological group, EG): EG I sensitive arter, EG II indifferente arter, EG III

tolerante, EG IV opportunistiske, EG V forurensningsindikerende arter. I Norge brukes AMBI

bare i kombinasjonsindeksen NQI1 og har derfor ingen egen klassifisering. AMBI er en

kvantitativ indeks som tar hensyn til individantallet av artene. Hver art er tilordnet en av de fem

økologiske gruppene (basert på ”expert judgement”). Programmet for beregning av AMBI kan

hentes fra: http://ambi.azti.es/

AMBI = 0*EGI + 1.5*EGII + 3*EGIII + 4.5*EGIV + 6*EGV

hvor EGI er andelen av individer som tilhører gruppe I, etc. Tallene angir

toleranseverdiene

AMBI-formelen er analog med NSI-formelen, og kan skrives slik:

∑[

]

hvor AMBIi er toleranseverdien (0; 1.5; 3; 4.5 eller 6)

OBS: Bare arter (SISI) og individer (NNSI og NAMBI) som er tilordnet sensitivitets- eller

toleranseverdier inngår i beregningene av NSI, ISI2012 og AMBI.

DI (density index) er en ny indeks for individtetthet (NIVA, rapport under utarbeidelse). DI

er spesielt utviklet med tanke på tilstandsklassifisering av individfattig fauna. Indeksene for

artsmangfold og ømfintlighet fungerer da av og til dårlig, fordi de kan styres av

tilfeldigheter i de små datasettene. Fattig fauna finnes særlig ved dårlige oksygenforhold,

eller ved svært kraftig industriforurensning. Ekstremt høye individtettheter av tolerante

arter tyder på påvirkning av organisk belastning, vanlig nær renseanlegg og

matfiskanlegg. DI signaliserer også dette. Indeksen beregnes ved:

[ ( ) ]

hvor abs står for tallverdi, altså at negative verdier gjøres positive, antall individer

pr. 0,1 m2.

AMBI og DI viser stigende verdi ved synkende (dårligere) tilstand. Alle de andre

indeksene viser synkende verdi ved synkende (dårligere) tilstand.

V8.4.2 Harmoniserte grenseverdier indeksene i mellom

Grenseverdiene for enkeltindeksene er fastsatt ved interkalibrering med NQI1 (etter at

grensen G/H ble endret fra 0,72 til 0,82 som følge av interkalibreringen mellom Norge og

Sverige i Skagerrak i 2011).

V8.4.3 Klassegrenser

Grenseverdiene er foreløpig de samme for alle påvirkningstyper, regioner og vanntyper.

Tabell 1. Klassifiseringssystem for bløtbunnsfauna (marine makroinvertebrater). Samme

grenseverdier brukes for grabbklassifisering (gjennomsnitt av grabbverdier) og

stasjonsklassifisering (kumulerte grabbdata).

http://ambi.azti.es/

239

Indeks Type

Økologiske tilstandsklasser basert på observert verdi av indeks


NQI1 Sammensatt 0,9-0,82 0,82-0,63 0,63-0,49 0,49-0,31 0,31-0

H’ Artsmangfold 5.7-4.8 4.8-3 3-1.9 1.9-0,9 0,9-0

ES100 Artsmangfold 50-34 34-17 17-10 10-5 5-0

ISI2012 Ømfintlighet 13-9.6 9.6-7.5 7.5-6.2 6.1-4.5 4.5-0

NSI Ømfintlighet 31-25 25-20 20-15 15-10 10-0

DI Individtetthet 0-0,30 0,30-0,44 0,44-0,60 0,60-0,85 0,85-2,05

NQI1 er interkalibrert med andre europeiske indekser. Etter interkalibrering med Sverige i Skagerrak

høsten 2011, ble grensen mellom “God” og “Svært god” hevet fra 0,72 til 0,82. Endringen gjelder også

Nordsjøen, Norskehavet og Barentshavet. Tilsvarende heving av grensen God/Svært god er gjort for

de andre indeksene.

Bruk av veileder 97:03

I tilfeller, når historiske data foreligger og man ønsker å studere utvikling over tid, finnes mulighet til å

komplettere med bruk av SFT veileder 97:03 til å klassifisere H’ og ES100 for 4 (kumulerte) prøver pr.

stasjon med totalt areal 0,4m2.

Tabell 2. Tilstand for makroinvertebrater i sediment (bløtbunnsfauna) per stasjon (0,4 m2) i henhold til

gammel veileder SFT 97:03

Parameter

Tilstandsklasser

I II III IV V


ES100 Artsmangfold 50-26 26-18 18-11 11-6 6-0

H’ Artsmangfold 6-4 4-3 3-2 2-1 1-0

240

V8.4.4 Normalisert EQR (nEQR)

Observert indeksverdi omregnes til nEQR (normalised ecological quality ratio):

nEQR = (Indeksverdi – Klassens nedre indeksverdi)/(Klassens øvre indeksverdi – Klassens nedre

indeksverdi)*0,2 + Klassens nEQR basisverdi

Klassens nEQR basisverdi er den samme for alle indekser og er satt til:

Basisverdi (nedre grenseverdi) i Klasse (I) = 0,8

Basisverdi (nedre grenseverdi) i Klasse (II) = 0,6

Basisverdi (nedre grenseverdi) i Klasse (III) = 0,4

Basisverdi (nedre grenseverdi) i Klasse (IV) = 0,2

Basisverdi (nedre grenseverdi) i Klasse (V) = 0,0

Klasseintervallet er 0,2 for alle klassene.

nEQR gir altså en tallverdi på en skala fra 0 til 1. Tallverdien viser ikke bare statusklassen, men også

hvor lavt eller høyt i klassen tilstanden ligger, fordi verdiene følger en kontinuerlig skala. F. eks. viser

verdien 0,75 at tilstanden ligger tre firedeler opp i tilstand God (God = 0,6-0,8). nEQR muliggjør en

harmonisert sammenligning av forskjellige indekser, både innenfor samme kvalitetselement og mellom

ulike kvalitetselementer.

V8.4.5 Framgangsmåte ved beregning av endelig tilstandsklasse

Fra tid til annen gjøres det endringer i indeksene og i grenseverdiene mellom tilstandsklassene. Ved

rapporteringen er det derfor viktig at indeksene defineres entydig og at indeksverdiene rapporteres

sammen med tilstandsklassifiseringen. Bare da vil det være mulig å sammenligne resultater fra

forskjellige undersøkelser. Det er spesielt viktig ved langtidsovervåking.

Indeksverdier for hver grabb beregnes for hver enkelt indeks, som gjennomsnitt av grabbverdiene for

hver enkelt indeks, samt for hele stasjonens datamateriale (kumulerte rådata fra grabbene) for hver

enkelt indeks. Basert på grabbgjennomsnittet beregnes grabbverdien av nEQR for hver enkelt indeks.

Basert på kumulerte grabbdata beregnes stasjonsverdien av nEQR for hver enkelt indeks.

Gjennomsnittet av enkeltindeksenes nEQR-verdier fra både (a) grabbgjennomsnitt og (b) kumulerte

grabbdata brukes til å beregne tilstandsverdi (nEQR) på stasjonen. Både grabb-nEQR og stasjons-

nEQR presenteres. Hvis grabb- og stasjonsverdiene gir ulike tilstandsklasser, skal faglig skjønn

avgjøre hvilken som skal gjelde.

V8.4.6 Eksempel på bruk

Tabellen viser et eksempel fra kystovervåkingsstasjonen C16 i 1994, der det ble tatt fire grabbprøver.

Indeksverdiene for enkeltgrabbene presenteres, men de tilordnes ikke nEQR eller tilstandsklasser.

Gjennomsnittet for grabbene (grabbverdien), samt verdien for kumulerte grabbdata (stasjonsverdien),

tilordnes nEQR og tilstandsklasser. Verdien for DI blir alltid lik for grabb og stasjon.

Tabell V8.4.1:. Eksempel på beregninger.

241

STASJON ÅR GRABB NQI1 H ES100 NSI ISI2012 DI Tilstandsklasse (=gjennomsnitt

C16 1994 G1 0,721 4,482 28,497 21,204 7,927 0,483 av indeksenes nEQR)

C16 1994 G2 0,701 3,649 18,908 21,413 8,110 0,300

C16 1994 G3 0,603 3,703 18,674 21,133 7,434 0,064

C16 1994 G4 0,573 2,845 16,854 20,122 7,372 0,135

Gj.sn. grabbverdi

for indeksen 0,649 3,670 20,733 20,968 7,710 0,245

nEQR for gj,sn.

grabbverdi 0,621 0,674 0,644 0,639 0,620 0,836 Grabb 0,672

Stasjonsverdi for

indeksen 0,706 4,274 24,916 20,986 7,783 0,245

nEQR for

stasjonsverdien 0,680 0,742 0,693 0,639 0,627 0,836 Stasjon 0,703

242

V8.4.7 Taksa og korresponderende AMBI-taksa

TAXON NAME ISI2012

SEN-SITI-

VITY

VALUE

NSI

SEN-SITI-

VITY

VALUE

NSI

ECO-

LOGI-CAL

GROUP

AMBI

ECO-

LOGI-CAL

GROUP

AMBI

TOLE-

RANCE

VALUE

GROUP

DIFFE-

RENCE

COUNT SUM

ABUN-

DANCE

Abra alba 3.82 19.55 III III 3 0 270 1134

Abra longicallus 9.40 22.99 III III 3 0 57 320

Abra nitida 5.84 21.96 III III 3 0 2534 35184

Abra prismatica 25.72 32.08 I III 3 -2 23 90

Abyssoninoe hibernica 12.55 31.74 I II 1.5 -1 121 811

Acanthocardia echinata 14.54 26.11 II I 0 1 37 54

Acidostoma obesum 21.31 33.33 I I 0 0 36 51

Acteon tornatilis 16.90 27.62 I I 0 0 33 56

Actiniaria 18.98 32.17 I n.a. 25 68

Aglaophamus malmgreni 14.29 23.28 II II 1.5 0 55 298

Aglaophamus pulcher 12.06 23.94 II II 1.5 0 108 189

Alvania testae 24.88 37.33 I I 0 0 72 196

Amaeana trilobata 10.04 27.42 I I 0 0 534 1375

Amage auricula 14.67 28.51 I I 0 0 189 609

Ampelisca aequicornis 13.59 30.43 I I 0 0 201 713

Ampelisca brevicornis 13.36 24.80 II I 0 1 67 134

Ampelisca gibba 17.26 33.72 I I 0 0 99 156

Ampelisca macrocephala 21.80 31.57 I I 0 0 31 45

Ampelisca sp. 5.02 29.54 I I 0 0 142 362

Ampelisca tenuicornis 11.47 28.65 I I 0 0 316 1109

Ampelisca typica 15.88 21.43 III I 0 2 24 247

Ampharete falcata 11.08 29.85 I II 1.5 -1 38 113

Ampharete finmarchica 12.10 25.55 II I 0 1 212 815

Ampharete sp. 9.76 27.82 I I 0 0 343 898

Ampharetidae 8.88 30.90 I n.a. 357 2296

243

Amphicteis gunneri 5.60 20.97 III III 3 0 502 2293

Amphilepis norvegica 10.66 27.32 II I 0 1 787 4669

Amphipholis squamata 11.70 27.60 I I 0 0 53 171

Amphipoda 7.18 27.13 II n.a. 177 344

Amphitrite cirrata 13.80 19.27 III I 0 2 35 77

Amphiura chiajei 7.65 27.26 II II 1.5 0 1093 10959

Amphiura filiformis 7.80 22.96 III II 1.5 1 986 30462

Amphiura sp. 9.70 21.29 III II 1.5 1 110 2379

Amythasides macroglossus 11.01 32.83 I I 0 0 496 4775

Anobothrus gracilis 5.37 23.41 II III 3 -1 889 5660

Anobothrus laubieri 14.17 30.74 I n.a. 138 920

Antalis entalis 11.62 30.66 I I 0 0 181 313

Antalis occidentalis 17.60 30.00 I I 0 0 49 77

Anthozoa 8.09 28.22 I II 1.5 -1 306 670

Aonides paucibranchiata 15.80 33.22 I III 3 -2 77 974

Aphelochaeta marioni 11.06 21.27 III IV 4.5 -1 57 904

Aphelochaeta mcintoshi 19.97 29.97 I IV 4.5 -3 50 547

TAXON NAME ISI2012

NSI

NSI

EG

AMBI EG AMBI

VALUE

GROUP

DIFF

COUNT ABUN-

DANCE

Aphelochaeta sp. 9.68 25.32 II IV 4.5 -2 154 986

Aphrodita aculeata 11.35 28.54 I I 0 0 214 313

Aphroditidae 9.73 27.02 II n.a. 82 162

Apistobranchus tullbergi 11.36 26.41 II I 0 1 232 1209

Apseudes spinosus 18.81 27.84 I n.a. 91 316

Arctica islandica 8.10 22.35 III III 3 0 244 633

Aricidea (Acmira) catherinae 16.16 32.50 I I 0 0 35 132

Aricidea sp. 12.22 30.89 I I 0 0 513 3090

Aricidea suecica 12.62 31.24 I I 0 0 32 358

Arrhis phyllonyx 10.46 26.19 II III 3 -1 121 287

Artacama proboscidea 10.51 23.59 II I 0 1 60 157

244

Ascidiacea 8.47 28.12 I III 3 -2 115 355

Astacilla dilatata 24.97 39.90 I II 1.5 -1 41 106

Astarte elliptica 12.52 32.38 I I 0 0 148 373

Astarte montagui 12.00 30.97 I I 0 0 106 868

Astarte sulcata 13.07 30.38 I I 0 0 133 368

Asterias rubens 9.24 22.41 III III 3 0 43 87

Asteroidea 6.41 20.60 III I 0 2 148 325

Astropecten irregularis 15.10 28.06 I I 0 0 48 79

Asychis biceps 12.25 27.92 I II 1.5 -1 414 1144

Atylus vedlomensis 17.38 30.21 I I 0 0 68 262

Augeneria tentaculata 14.57 31.97 I I 0 0 133 678

Axinulus croulinensis 14.97 30.29 I I 0 0 227 597

Axinulus eumyarius 19.10 29.70 I II 1.5 -1 148 458

Bathyarca pectunculoides 20.65 33.51 I I 0 0 95 142

Bathymedon longimanus 10.75 24.67 II II 1.5 0 80 95

Bathymedon saussurei 13.01 24.08 II II 1.5 0 49 62

Bivalvia 8.11 28.41 I n.a. 221 714

Bodotria scorpioides 18.04 28.78 I n.a. 21 53

Brachydiastylis resima 12.87 24.91 II n.a. 73 445

Brada sp. 15.16 26.22 II I 0 1 60 312

Brada villosa 9.27 24.68 II I 0 1 479 1820

Brisaster fragilis 13.03 21.68 III n.a. 67 112

Brissopsis lyrifera 8.83 26.63 II I 0 1 690 1134

Byblis crassicornis 29.33 36.55 I I 0 0 87 415

Bylgides sarsi 10.91 21.68 III I 0 2 123 257

Caeconyx caeculus 14.77 24.25 II n.a. 41 52

Calathura norvegica 37.65 43.91 I n.a. 28 66

Callianassa sp. 19.30 30.59 I III 3 -2 70 103

Calocarides coronatus 17.21 27.37 II II 1.5 0 37 40

Calocaris macandreae 9.42 26.90 II II 1.5 0 582 1237

245

Campylaspis costata 16.53 31.24 I II 1.5 -1 77 94

Capitella capitata 1.58 6.98 5 V 6 0 472 54020

Capitella sp. 10.86 20.92 III V 6 -2 25 61

Capitellidae 8.56 21.00 III V 6 -2 43 192

Caprella sp. 9.75 20.33 III II 1.5 1 33 153

Cardiidae 16.16 24.21 II III 3 -1 40 86

Cardiomya costellata 21.83 34.89 I I 0 0 32 35

Cardium exiguum 9.62 18.58 IV I 0 3 37 100

Caudofoveata 6.43 26.89 II n.a. 1580 4289

TAXON NAME ISI2012

NSI

NSI

EG

AMBI EG AMBI

VALUE

GROUP

DIFF

COUNT ABUN-

DANCE

Caulleriella killariensis 12.18 25.03 II IV 4.5 -2 134 1517

Caulleriella serrata 15.21 20.53 III III 3 0 50 600

Caulleriella sp. 6.07 20.46 III IV 4.5 -1 1473 20608

Ceratocephale loveni 7.65 22.89 III II 1.5 1 1358 7178

Cerianthus lloydii 4.73 20.52 III I 0 2 298 959

Chaetoderma nitidulum 9.11 23.45 II II 1.5 0 161 417

Chaetoderma sp. 8.64 26.79 II II 1.5 0 115 770

Chaetognatha 12.78 24.39 II n.a. 41 134

Chaetoparia nilssoni 14.07 26.19 II II 1.5 0 78 122

Chaetopterus variopedatus 16.14 30.14 I I 0 0 43 53

Chaetozone setosa 3.47 14.46 IV IV 4.5 0 2869 115170

Chaetozone sp. 10.98 18.86 III IV 4.5 -1 94 2474

Chamelea gallina 13.95 21.75 III I 0 2 73 222

Chamelea striatula 12.77 27.81 I I 0 0 47 165

Cheirocratus sp. 9.55 28.31 I I 0 0 59 97

Cheirocratus sundevalli 17.76 27.92 I I 0 0 43 190

Chirimia biceps 14.65 26.16 II II 1.5 0 61 165

Chone duneri 7.51 28.85 I II 1.5 -1 117 892

Chone infundibuliformis 9.78 24.19 II II 1.5 0 32 133

246

Chone sp. 9.00 27.72 I II 1.5 -1 353 1711

Cirratulidae 6.52 12.86 IV IV 4.5 0 194 1209

Cirratulus cirratus 4.54 13.65 IV IV 4.5 0 211 4166

Cirratulus sp. 19.37 27.40 I IV 4.5 -3 26 54

Cistenides hyperborea 12.94 19.21 III I 0 2 42 297

Clausinella fasciata 14.11 28.33 I I 0 0 27 54

Clymenura borealis 24.08 33.19 I III 3 -2 33 133

Clymenura sp. 19.53 30.44 I III 3 -2 74 300

Conchoecia elegans 13.95 21.32 III n.a. 56 122

Corbula gibba 3.70 16.14 IV IV 4.5 0 887 8716

Corophium sp. 9.05 22.80 III III 3 0 97 203

Cossura longocirrata 5.72 15.69 IV IV 4.5 0 732 16257

Crenella decussata 21.74 31.00 I I 0 0 35 318

Ctenodiscus crispatus 10.72 20.30 III I 0 2 122 234

Cumacea 15.68 27.45 I n.a. 40 82

Cuspidaria cuspidata 14.69 27.03 II I 0 1 44 69

Cuspidaria obesa 11.19 25.27 II I 0 1 285 430

Cuspidaria rostrata 14.36 29.42 I I 0 0 31 35

Cylichna alba 12.84 28.26 I II 1.5 -1 377 1202

Cylichna cylindracea 9.87 27.25 II II 1.5 0 170 778

Cylichnina umbilicata 11.58 14.30 IV II 1.5 2 55 135

Cylindroleberis mariae 17.00 29.31 I n.a. 42 50

Cypridina (Vargula) norvegica 17.45 30.59 I II 1.5 -1 124 375

Dacrydium vitreum 17.11 27.61 I n.a. 82 357

Decapod larver 10.40 24.05 II n.a. 40 85

Decapoda 11.81 21.59 III n.a. 36 57

Delectopecten vitreus 11.10 18.86 III I 0 2 108 417

Desmosomatidae 24.86 31.81 I n.a. 34 164

Diastylidae 13.95 29.90 I n.a. 52 233

Diastylis cornuta 9.36 28.70 I I 0 0 387 1459

247

Diastylis lucifera 5.29 18.91 III III 3 0 154 1665

TAXON NAME ISI2012

NSI

NSI

EG

AMBI EG AMBI

VALUE

GROUP

DIFF

COUNT ABUN-

DANCE

Diastylis rathkei 6.33 13.40 IV III 3 1 84 1838

Diastylis rostrata 8.45 21.12 III n.a. 59 272

Diastylis sp. 9.54 29.20 I I 0 0 94 294

Diastyloides biplicatus 10.08 28.94 I I 0 0 109 209

Diastyloides serratus 10.44 25.43 II I 0 1 266 555

Diplocirrus glaucus 7.98 26.89 II I 0 1 1716 17253

Dipolydora caulleryi 4.95 8.17 5 IV 4.5 1 190 4557

Dipolydora coeca 16.74 35.12 I IV 4.5 -3 42 493

Dipolydora socialis 7.50 20.13 III IV 4.5 -1 81 6016

Dorvilleidae 9.69 22.16 III n.a. 64 117

Dosinia exoleta 24.01 31.24 I I 0 0 26 34

Dosinia lupinus 13.08 21.62 III I 0 2 61 262

Drilonereis filum 9.98 24.19 II II 1.5 0 452 1499

Echinocardium cordatum 8.88 25.02 II I 0 1 356 2235

Echinocardium flavescens 10.19 29.08 I II 1.5 -1 263 1185

Echinocardium sp. 14.45 22.46 III I 0 2 74 521

Echinocucumis hispida 24.32 36.36 I I 0 0 101 227

Echinocyamus pusillus 14.05 32.01 I I 0 0 111 908

Echinoidea 14.06 29.20 I I 0 0 78 282

Echiuroidea 14.33 26.36 II II 1.5 0 24 85

Edwardsia danica 12.26 24.07 II II 1.5 0 61 481

Edwardsia longicornis 10.09 24.55 II II 1.5 0 66 348

Edwardsia sp. 7.79 23.22 II II 1.5 0 207 1442

Edwardsia tuberculata 18.78 27.43 I II 1.5 -1 25 189

Edwardsiidae 8.62 24.42 II II 1.5 0 258 1716

Ennucula tenuis 5.66 23.54 II II 1.5 0 1789 16951

Entalina tetragona 14.00 29.30 I I 0 0 173 426

248

Ericthonius rubricornis 23.16 34.71 I I 0 0 41 138

Eriopisa elongata 10.36 25.15 II I 0 1 1482 7533

Erycinacea 12.19 26.82 II n.a. 22 64

Eteone flava 6.18 16.30 IV III 3 1 36 119

Eteone longa 4.72 17.02 IV III 3 1 238 1466

Eteone sp. 4.66 18.80 IV III 3 1 585 2043

Euchone papillosa 10.44 19.05 III II 1.5 1 203 1428

Euchone sp. 5.36 23.43 II II 1.5 0 460 1524

Euclymene sp. 13.71 27.42 I n.a. 351 1224

Euclymeninae 9.69 27.88 I III 3 -2 821 4194

Eudorella emarginata 8.69 22.66 III II 1.5 1 930 3981

Eudorella hirsuta 16.02 25.55 II n.a. 33 76

Eudorella sp. 16.03 28.22 I n.a. 44 70

Eudorella truncatula 11.36 26.12 II I 0 1 435 995

Eudorellopsis deformis 15.73 28.90 I n.a. 22 396

Eugerda tenuimana 19.42 31.92 I n.a. 28 40

Eumida bahusiensis 15.71 29.49 I II 1.5 -1 74 218

Eumida sp. 12.20 31.12 I II 1.5 -1 42 96

Eunereis longissima 7.51 22.00 III III 3 0 41 46

Eunice pennata 23.16 36.38 I II 1.5 -1 31 65

Eunoe nodosa 14.31 23.43 II II 1.5 0 33 97

Eupolymnia nebulosa 8.58 23.22 II III 3 -1 39 103

Eupolymnia nesidensis 11.53 31.42 I III 3 -2 64 138

TAXON NAME ISI2012

NSI

NSI

EG

AMBI EG AMBI

VALUE

GROUP

DIFF

COUNT ABUN-

DANCE

Eurycope cornuta 14.17 24.52 II I 0 1 46 54

Euspira montagui 10.38 26.22 II II 1.5 0 129 186

Euspira pallida 12.37 24.47 II II 1.5 0 24 32

Euspira pulchella 8.08 24.27 II II 1.5 0 246 517

Exogone (Exogone) naidina 14.39 27.71 I II 1.5 -1 23 71

249

Exogone (Exogone) verugera 9.06 27.72 I II 1.5 -1 282 5136

Exogone (Parexogone) hebes 14.99 31.56 I II 1.5 -1 127 7087

Exogone sp. 8.75 25.15 II II 1.5 0 876 4051

Fabriciinae 9.70 21.71 III n.a. 27 136

Flabelligera affinis 14.48 32.04 I II 1.5 -1 52 75

Flabelligeridae 8.90 23.62 II n.a. 93 141

Galathea strigosa 17.59 32.80 I I 0 0 40 101

Galathowenia fragilis 25.78 35.47 I III 3 -2 61 463

Galathowenia oculata 5.25 20.69 III III 3 0 1903 63197

Gammaropsis sophiae 6.80 20.96 III I 0 2 58 149

Gastropoda 14.00 30.47 I n.a. 35 53

Gattyana cirrhosa 5.92 27.24 II III 3 -1 234 620

Glycera alba 3.42 23.30 II IV 4.5 -2 1338 5040

Glycera capitata 9.01 29.20 I II 1.5 -1 510 3427

Glycera lapidum 8.01 28.54 I II 1.5 -1 283 800

Glycera rouxii 8.52 27.78 I II 1.5 -1 693 1798

Glycera sp. 7.13 23.82 II II 1.5 0 213 454

Glycinde nordmanni 8.41 28.72 I II 1.5 -1 313 494

Glyphohesione klatti 9.29 24.14 II II 1.5 0 323 570

Gnathia maxillaris 15.41 29.74 I I 0 0 60 105

Gnathia oxyuraea 15.48 29.83 I I 0 0 35 42

Gnathia sp. 19.08 31.83 I I 0 0 26 33

Golfingia (Golfingia) margaritacea 14.28 26.84 II I 0 1 94 143

Golfingia minuta 13.01 26.87 II I 0 1 110 366

Golfingia sp. 9.10 27.38 II I 0 1 865 4628

Goniada maculata 4.66 25.50 II II 1.5 0 1568 6463

Goniada sp. 10.57 17.97 IV II 1.5 2 27 176

Goniadella bobrezkii 18.60 35.21 I II 1.5 -1 24 186

Gyptis rosea 7.47 25.95 II I 0 1 278 625

Haliella stenostoma 17.05 26.37 II I 0 1 38 57

250

Haploops setosa 24.30 36.88 I III 3 -2 71 297

Haploops tubicola 14.26 28.06 I III 3 -2 67 193

Harmothoe sp. 4.95 24.54 II II 1.5 0 1312 3181

Harpinia antennaria 19.57 27.75 I I 0 0 29 203

Harpinia crenulata 15.41 29.45 I I 0 0 24 65

Harpinia pectinata 12.72 28.60 I I 0 0 153 398

Harpinia sp. 11.27 23.03 III I 0 2 650 2289

Hauchiella tribullata 27.72 29.65 I I 0 0 35 129

Hemichordata 17.67 29.78 I n.a. 31 88

Hemilamprops roseus 26.86 34.14 I II 1.5 -1 33 46

Hesionidae 8.18 24.52 II II 1.5 0 98 122

Heteroclymene robusta 25.71 33.44 I V 6 -4 21 52

Heteromastus filiformis 3.76 18.47 IV IV 4.5 0 3438 199682

Heteromastus sp. 6.44 18.31 IV IV 4.5 0 554 93344

Hiatella arctica 7.18 30.32 I I 0 0 122 254

TAXON NAME ISI2012

NSI

NSI

EG

AMBI EG AMBI

VALUE

GROUP

DIFF

COUNT ABUN-

DANCE

Hippomedon denticulatus 14.39 32.85 I I 0 0 58 123

Hippomedon propinquus 17.21 24.10 II I 0 1 24 70

Holothuroidea 16.47 27.67 I I 0 0 36 109

Hyala vitrea 11.90 25.65 II I 0 1 328 2859

Hydroides norvegicus 13.45 33.40 I III 3 -2 48 89

Hydrozoa 10.09 25.92 II I 0 1 76 222

Ilyarachna longicornis 16.27 27.56 I n.a. 48 59

Irregularia 11.67 31.61 I n.a. 64 147

Ischnomesus bispinosus 22.29 30.65 I n.a. 50 95

Ischyrocerus megacheir 19.03 35.90 I n.a. 28 56

Isopoda 19.29 32.26 I n.a. 50 84

Janira maculosa 32.27 40.58 I n.a. 37 62

Jasmineira caudata 9.85 23.86 II II 1.5 0 144 1196

251

Jasmineira sp. 6.53 23.76 II II 1.5 0 110 1548

Kefersteinia cirrata 9.77 25.72 II II 1.5 0 101 419

Kelliella abyssicola 10.95 20.83 III I 0 2 684 11744

Kophobelemnon stelliferum 15.96 25.94 II I 0 1 45 54

Kurtiella bidentata 4.43 14.32 IV III 3 1 729 31744

Kurtiella tumidula 18.98 27.95 I III 3 -2 48 227

Labidoplax buskii 6.74 25.54 II I 0 1 617 6568

Laetmatophilus tuberculatus 17.82 28.82 I n.a. 23 61

Lagis koreni 3.63 16.26 IV IV 4.5 0 451 3033

Lanassa venusta 10.99 27.15 II I 0 1 222 1459

Laonice bahusiensis 25.19 34.03 I III 3 -2 38 64

Laonice cirrata 10.24 29.55 I III 3 -2 579 1787

Laonice sarsi 23.49 33.66 I III 3 -2 41 95

Laonice sp. 14.46 30.00 I III 3 -2 32 78

Laphania boecki 14.76 26.20 II n.a. 77 1332

Leptanthura tenuis 22.08 28.40 I n.a. 30 74

Leptochiton asellus 16.30 33.07 I I 0 0 62 749

Leptopentacta elongata 13.45 27.22 II I 0 1 43 64

Leptophoxus falcatus 16.32 25.76 II n.a. 85 192

Leptostylis longimana 17.55 29.89 I II 1.5 -1 95 149

Leptostylis sp. 16.23 28.91 I II 1.5 -1 37 52

Leptostylis villosa 22.71 29.38 I II 1.5 -1 21 30

Leptosynapta sp. 7.83 26.91 II I 0 1 96 337

Leucon (Leucon) nasica 8.93 22.99 III II 1.5 1 550 2647

Leucothoe lilljeborgi 16.24 29.29 I I 0 0 64 84

Levinsenia gracilis 9.62 25.77 II III 3 -1 759 4013

Liljeborgia fissicornis 22.37 30.08 I I 0 0 32 38

Liljeborgia macronyx 14.63 26.28 II I 0 1 133 242

Liljeborgia pallida 28.07 36.93 I I 0 0 37 71

Limatula gwyni 16.72 32.22 I I 0 0 89 152

252

Limatula nivea 17.58 32.92 I I 0 0 27 59

Liocarcinus depurator 16.12 30.47 I I 0 0 34 39

Liocarcinus pusillus 14.38 27.49 I I 0 0 46 57

Lucinoma borealis 6.16 28.21 I I 0 0 142 335

Lumbrineridae 17.03 23.81 II II 1.5 0 51 206

Lumbrineris aniara 13.31 28.01 I II 1.5 -1 113 401

Lumbrineris fragilis 7.37 23.41 II II 1.5 0 250 1857

TAXON NAME ISI2012

NSI

NSI

EG

AMBI EG AMBI

VALUE

GROUP

DIFF

COUNT ABUN-

DANCE

Lumbrineris gracilis 7.83 28.42 I II 1.5 -1 153 663

Lumbrineris mixochaeta 11.66 16.19 IV II 1.5 2 64 1197

Lumbrineris scopa 10.89 29.10 I I 0 0 220 1351

Lumbrineris sp. 7.42 23.96 II II 1.5 0 1865 13048

Lysianassidae 9.97 29.05 I I 0 0 103 151

Lysilla loveni 16.68 30.80 I II 1.5 -1 98 209

Lysippe labiata 18.37 23.97 II III 3 -1 35 224

Macoma balthica 7.95 10.41 IV III 3 1 31 257

Macoma calcarea 4.92 17.38 IV II 1.5 2 210 2145

Macrochaeta clavicornis 14.51 30.36 I II 1.5 -1 54 287

Macrochaeta sp. 8.48 21.14 III II 1.5 1 99 212

Macrocypris minna 14.25 33.00 I n.a. 89 128

Maera loveni 21.75 33.81 I I 0 0 23 53

Magelona alleni 15.08 26.94 II I 0 1 74 151

Magelona minuta 12.31 24.60 II I 0 1 288 1571

Magelona papillicornis 19.55 26.34 II I 0 1 25 210

Magelona sp. 20.24 30.15 I I 0 0 36 55

Malacoceros fuliginosus 2.34 4.68 5 V 6 0 48 10339

Maldane sarsi 5.61 18.03 IV I 0 3 678 18739

Maldanidae 10.61 27.04 II n.a. 236 974

Mediomastus fragilis 5.27 12.21 IV III 3 1 455 20006

253

Mediomastus sp. 9.34 18.95 III III 3 0 66 766

Melinna cristata 7.10 24.89 II III 3 -1 1622 14526

Melinna elisabethae 13.01 23.94 II III 3 -1 23 43

Mendicula ferruginosa 8.70 27.74 I II 1.5 -1 1159 7849

Mendicula pygmaea 10.41 23.79 II I 0 1 369 3844

Microdeutopus sp. 12.69 27.82 I I 0 0 60 89

Modiolula phaseolina 15.90 36.58 I I 0 0 66 626

Modiolus modiolus 7.81 29.18 I I 0 0 98 276

Modiolus sp. 7.36 28.65 I I 0 0 32 116

Monoculodes packardi 11.35 23.14 II I 0 1 29 46

Monoculodes sp. 17.12 33.01 I I 0 0 52 68

Montacuta substriata 17.59 30.35 I II 1.5 -1 27 45

Mugga wahrbergi 8.44 25.94 II II 1.5 0 473 2017

Musculus niger 16.55 30.26 I I 0 0 22 36

Mya arenaria 4.58 14.31 IV II 1.5 2 124 1279

Mya sp. 7.72 20.36 III II 1.5 1 41 59

Mya truncata 14.42 22.23 III II 1.5 1 28 45

Myriochele heeri 12.23 19.44 III III 3 0 191 8674

Myriochele sp. 9.42 26.28 II III 3 -1 290 3692

Myrtea spinifera 8.15 27.23 II II 1.5 0 287 1092

Mysia undata 15.18 26.19 II I 0 1 46 80

Mytilidae 10.71 20.24 III n.a. 38 153

Mytilus edulis 6.69 13.72 IV III 3 1 67 2228

Nassarius pygmaeus 11.60 20.72 III II 1.5 1 22 40

Nassarius reticulatus 9.29 18.53 IV II 1.5 2 50 176

Natatolana borealis 16.81 34.57 I II 1.5 -1 85 209

Nebalia bipes 5.71 16.75 IV V 6 -1 46 255

Nebalia sp. 9.40 8.13 5 V 6 0 23 304

Nemertea 4.25 21.93 III III 3 0 3671 56228

TAXON NAME

ISI2012 NSI

NSI AMBI EG AMBI GROUP

DIFF

COUNT ABUN-

DANCE

254

EG VALUE

Neoamphitrite grayi 11.98 21.85 III I 0 2 58 89

Neohela monstrosa 15.11 26.99 II I 0 1 100 157

Neoleanira tetragona 8.56 20.73 III II 1.5 1 637 1574

Nephtys caeca 11.40 26.86 II II 1.5 0 42 55

Nephtys ciliata 6.56 21.70 III II 1.5 1 469 1186

Nephtys cirrosa 16.59 25.58 II II 1.5 0 39 86

Nephtys hombergii 7.98 26.29 II II 1.5 0 294 684

Nephtys hystricis 9.09 26.16 II II 1.5 0 82 172

Nephtys incisa 11.19 28.49 I II 1.5 -1 428 1126

Nephtys longosetosa 12.44 26.68 II II 1.5 0 32 95

Nephtys paradoxa 8.96 24.04 II II 1.5 0 467 752

Nephtys sp. 6.71 25.18 II II 1.5 0 279 422

Nereimyra punctata 5.71 18.26 IV III 3 1 531 1768

Nereis sp. 3.25 5.43 5 III 3 2 63 515

Nicippe tumida 13.29 30.99 I I 0 0 152 202

Nicomache lumbricalis 14.88 26.34 II II 1.5 0 31 144

Nicomache sp. 17.69 33.55 I II 1.5 -1 33 79

Nothria conchylega 12.95 33.25 I II 1.5 -1 112 765

Notomastus latericeus 9.11 30.21 I III 3 -2 731 3003

Nucula delphinodonta 13.94 24.33 II I 0 1 28 76

Nucula hanleyi 17.15 22.14 III I 0 2 24 402

Nucula nitidosa 9.30 22.30 III I 0 2 198 1620

Nucula sp. 13.09 24.07 II I 0 1 63 271

Nucula sulcata 11.87 26.08 II I 0 1 513 2117

Nucula tumidula 11.24 27.11 II I 0 1 730 4375

Nucula turgida 12.76 25.70 II I 0 1 151 498

Nuculana minuta 10.24 27.71 I I 0 0 209 475

Nuculana pernula 11.93 23.36 II I 0 1 110 235

Nudibranchia 10.03 22.47 III n.a. 66 126

255

Oligochaeta 2.41 8.51 5 V 6 0 670 55718

Onchnesoma squamatum 23.50 33.09 I I 0 0 74 111

Onchnesoma steenstrupii steenstrupii 11.57 29.06 I I 0 0 947 8141

Onuphis quadricuspis 11.72 30.40 I I 0 0 380 860

Ophelia limacina 21.97 32.40 I I 0 0 40 140

Ophelina acuminata 6.87 23.71 II III 3 -1 365 1150

Ophelina cylindricaudata 11.95 27.92 I I 0 0 202 969

Ophelina minima 14.85 23.43 II I 0 1 49 104

Ophelina modesta 10.97 21.25 III III 3 0 192 1478

Ophelina norvegica 10.67 23.94 II I 0 1 544 2017

Ophelina sp. 6.95 22.29 III n.a. 402 1167

Ophiacantha bidentata 25.72 32.81 I II 1.5 -1 26 55

Ophiocten affinis 9.75 22.11 III II 1.5 1 169 1002

Ophiocten sericeum 11.26 19.30 III II 1.5 1 42 142

Ophiodromus flexuosus 3.73 18.93 III II 1.5 1 894 2237

Ophiopholis aculeata 19.86 28.41 I II 1.5 -1 27 45

Ophiura albida 12.01 24.27 II II 1.5 0 133 625

Ophiura robusta 14.23 27.21 II II 1.5 0 43 141

Ophiura sarsii 10.08 23.12 II II 1.5 0 114 395

Ophiura sp. 5.12 27.14 II II 1.5 0 568 2319

Ophiurida 15.53 27.81 I II 1.5 -1 97 802

TAXON NAME ISI2012

NSI

NSI

EG

AMBI EG AMBI

VALUE

GROUP

DIFF

COUNT ABUN-

DANCE

Ophiuroidea 7.41 26.19 II II 1.5 0 389 2436

Ophryotrocha sp. 7.50 14.11 IV IV 4.5 0 45 221

Orbinia (Orbinia) sertulata 19.08 26.11 II I 0 1 33 60

Orbinia norvegica 9.53 24.92 II I 0 1 822 2864

Ostracoda 11.57 24.69 II n.a. 28 129

Owenia fusiformis 8.35 24.54 II II 1.5 0 462 6700

Oweniidae 8.70 18.84 III n.a. 37 813

256

Paguridae 15.96 29.67 I n.a. 32 56

Pagurus bernhardus 13.62 25.25 II II 1.5 0 47 77

Paradiopatra fiordica 10.72 22.73 III I 0 2 163 549

Paradiopatra quadricuspis 17.68 29.77 I I 0 0 53 89

Paradoneis eliasoni 11.21 24.82 II III 3 -1 74 682

Paradoneis lyra 8.30 24.83 II III 3 -1 1034 11772

Paraedwardsia arenaria 12.08 20.72 III II 1.5 1 91 384

Paramphinome jeffreysii 5.99 20.83 III III 3 0 2501 77228

Paramphitrite tetrabranchia 13.42 30.33 I I 0 0 148 451

Paraonis fulgens 10.47 25.03 II III 3 -1 107 1123

Paraonis gracilis 8.54 21.47 III III 3 0 910 6986

Paraphoxus oculatus 14.51 24.73 II II 1.5 0 54 121

Pardalisca tenuipes 14.99 27.68 I I 0 0 79 99

Parvicardium minimum 10.09 29.01 I I 0 0 790 2728

Parvicardium pinnulatum 10.47 20.70 III I 0 2 107 675

Pectinaria (Amphictene) auricoma 9.97 27.08 II I 0 1 861 2645

Pectinaria (Pectinaria) belgica 10.49 25.96 II I 0 1 228 398

Pectinaria sp. 12.61 31.41 I I 0 0 53 197

Pennatula phosphorea 20.82 28.52 I I 0 0 49 56

Perioculodes longimanus 16.98 25.06 II II 1.5 0 46 133

Phascolion strombi 10.15 26.76 II I 0 1 400 745

Phaxas pellucidus 9.49 24.26 II I 0 1 87 160

Pherusa plumosa 9.50 20.95 III III 3 0 61 222

Pherusa sp. 12.93 26.22 II I 0 1 65 123

Philine aperta 14.47 23.08 III II 1.5 1 49 176

Philine quadrata 9.60 23.29 II II 1.5 0 104 321

Philine scabra 8.00 24.20 II II 1.5 0 595 2282

Philine sp. 9.49 23.42 II II 1.5 0 206 598

Philocheras bispinosus 14.57 25.75 II I 0 1 27 41

Philomedes (Philomedes) lilljeborgi 11.24 25.54 II II 1.5 0 315 2694

257

Philomedes globosus 9.31 27.56 I II 1.5 -1 225 1974

Phisidia aurea 18.39 32.78 I I 0 0 79 295

Pholoe anoculata 13.49 28.55 I I 0 0 128 330

Pholoe assimilis 7.83 22.02 III I 0 2 53 265

Pholoe baltica 5.51 21.28 III I 0 2 231 1836

Pholoe inornata 9.22 19.26 III IV 4.5 -1 83 727

Pholoe minuta 3.86 23.02 III II 1.5 1 1331 8108

Pholoe pallida 12.77 29.07 I I 0 0 390 1040

Pholoe sp. 7.16 25.64 II II 1.5 0 352 4645

Phoronis muelleri 9.78 26.35 II II 1.5 0 57 690

Phoronis sp. 17.40 30.41 I II 1.5 -1 23 46

Phtisica marina 10.18 26.75 II I 0 1 87 197

Phyllodoce groenlandica 3.47 21.79 III IV 4.5 -1 449 1733

TAXON NAME ISI2012

NSI

NSI

EG

AMBI EG AMBI

VALUE

GROUP

DIFF

COUNT ABUN-

DANCE

Phyllodoce maculata 6.83 18.10 IV II 1.5 2 87 704

Phyllodoce mucosa 5.68 10.40 5 III 3 2 69 405

Phyllodoce rosea 8.34 27.50 I II 1.5 -1 160 353

Phyllodoce sp. 4.50 20.70 III II 1.5 1 316 1168

Phyllodocidae 5.78 24.95 II n.a. 501 1027

Phyllodocinae 7.36 20.56 III n.a. 37 63

Phylo norvegicus 12.45 23.74 II I 0 1 133 355

Pilargis papillata 17.91 25.71 II I 0 1 52 80

Pisione remota 20.79 31.33 I I 0 0 33 1095

Pista cristata 9.14 26.97 II I 0 1 577 2816

Pista lornensis 6.05 26.23 II I 0 1 211 1068

Platyhelminthes 9.81 26.80 II II 1.5 0 234 367

Platynereis dumerilii 8.11 21.55 III III 3 0 42 183

Podarkeopsis helgolandica 16.25 23.82 II II 1.5 0 39 47

Polychaeta 12.52 28.96 I n.a. 46 95

258

Polycirrus arcticus 17.97 23.05 III IV 4.5 -1 30 228

Polycirrus medusa 13.97 30.13 I IV 4.5 -3 78 291

Polycirrus norvegicus 13.42 18.71 IV IV 4.5 0 95 992

Polycirrus plumosus 9.34 26.54 II IV 4.5 -2 443 1430

Polycirrus sp. 10.05 30.52 I IV 4.5 -3 323 1247

Polydora ciliata 2.86 6.95 5 IV 4.5 1 128 5502

Polydora sp. 5.63 13.54 IV IV 4.5 0 314 20903

Polynoidae 11.01 23.47 II n.a. 97 188

Polyphysia crassa 4.93 19.19 III III 3 0 833 8190

Polyplacophora 16.64 31.19 I n.a. 52 208

Pontophilus norvegicus 14.61 24.67 II I 0 1 24 25

Porifera 23.49 35.63 I n.a. 43 70

Praxillella affinis 17.49 29.35 I III 3 -2 54 264

Praxillella gracilis 13.49 18.68 IV III 3 1 55 216

Praxillella praetermissa 9.36 25.66 II III 3 -1 161 894

Praxillura longissima 22.50 34.25 I III 3 -2 73 121

Priapulus caudatus 6.56 21.50 III III 3 0 295 760

Prionospio banyulensis 17.97 29.41 I IV 4.5 -3 27 75

Prionospio cirrifera 6.65 21.89 III IV 4.5 -1 1894 32462

Prionospio dubia 19.09 27.80 I II 1.5 -1 226 759

Prionospio fallax 4.10 23.83 II IV 4.5 -2 1620 29058

Prionospio multibranchiata 13.01 27.58 I III 3 -2 376 1535

Prionospio ockelmanni 14.39 31.05 I IV 4.5 -3 47 208

Prionospio sp. 8.54 21.95 III IV 4.5 -1 283 2292

Prionospio steenstrupi 11.16 23.82 II IV 4.5 -2 151 1477

Processa canaliculata 20.72 27.60 I I 0 0 28 42

Proclea grafii 9.64 24.28 II I 0 1 367 5211

Proclea malmgreni 17.71 26.53 II I 0 1 28 208

Prosobranchia 10.15 29.01 I n.a. 61 106

Protodorvillea kefersteini 4.02 15.99 IV II 1.5 2 128 1986

259

Protomedeia fasciata 12.97 16.95 IV II 1.5 2 31 265

Pseudamussium peslutrae 15.87 28.60 I II 1.5 -1 89 158

Pseudopolydora antennata 6.44 20.33 III IV 4.5 -1 158 5682

Pseudopolydora paucibranchiata 8.55 17.80 IV IV 4.5 0 273 10379

Pseudopolydora pulchra 9.88 11.61 IV IV 4.5 0 28 462

TAXON NAME ISI2012

NSI

NSI

EG

AMBI EG AMBI

VALUE

GROUP

DIFF

COUNT ABUN-

DANCE

Pseudopolydora sp. 5.26 11.91 IV IV 4.5 0 616 82466

Pseudosphyrapus anomalus 20.45 27.41 I III 3 -2 104 347

Pterolysippe vanelli 10.69 29.64 I I 0 0 642 8322

Pycnogonida 12.00 28.65 I II 1.5 -1 61 96

Regularia 27.97 36.13 I n.a. 34 65

Rhodine gracilior 12.09 29.16 I I 0 0 250 911

Rhodine loveni 9.37 26.68 II II 1.5 0 934 2964

Rhodine sp. 13.82 28.18 I II 1.5 -1 94 435

Sabellidae 5.42 24.56 II I 0 1 962 6273

Sabellides borealis 13.30 20.67 III II 1.5 1 30 249

Sabellides octocirrata 8.51 28.08 I II 1.5 -1 459 1493

Samytha sexcirrata 12.56 32.28 I I 0 0 228 482

Scalibregma inflatum 5.43 21.61 III III 3 0 1246 12484

Scalibregmatidae 14.69 27.49 I n.a. 43 80

Scaphander punctostriatus 21.75 31.73 I I 0 0 33 43

Scaphopoda 14.42 23.48 II n.a. 25 37

Schistomeringos sp. 12.30 29.66 I II 1.5 -1 25 39

Scolelepis (Scolelepis) foliosa 14.38 29.51 I III 3 -2 203 975

Scolelepis (Scolelepis) squamata 18.37 28.60 I III 3 -2 46 170

Scolelepis korsuni 19.75 28.58 I III 3 -2 44 108

Scolelepis sp. 10.63 28.12 I III 3 -2 222 606

Scolelepis tridentata 9.66 23.07 III III 3 0 54 171

Scoloplos (Scoloplos) armiger 6.34 19.94 III III 3 0 630 12858

260

Scutopus ventrolineatus 13.86 24.32 II I 0 1 75 206

Siboglinidae 15.58 30.23 I I 0 0 36 95

Sige fusigera 8.70 20.39 III III 3 0 90 216

Similipecten similis 23.59 34.55 I I 0 0 48 81

Sipuncula 8.51 23.57 II I 0 1 341 904

Sosane sulcata 10.60 31.49 I II 1.5 -1 251 1995

Sosanopsis wireni 9.93 31.29 I I 0 0 141 385

Spatangus purpureus 16.63 31.67 I I 0 0 37 133

Sphaerodorum gracilis 7.30 26.53 II II 1.5 0 257 740

Sphaerodorum sp. 15.71 24.95 II II 1.5 0 52 155

Sphaerosyllis hystrix 17.41 36.13 I II 1.5 -1 58 1014

Spio filicornis 8.14 19.97 III III 3 0 134 4045

Spio sp. sp. 11.31 23.22 II III 3 -1 48 165

Spiochaetopterus typicus 5.52 17.76 IV III 3 1 409 7259

Spionidae 6.46 22.05 III n.a. 132 280

Spiophanes bombyx 12.33 23.37 II III 3 -1 102 884

Spiophanes kroyeri 5.63 20.87 III III 3 0 2431 37109

Spiophanes sp. 17.22 30.11 I III 3 -2 50 660

Spiophanes urceolata 9.44 33.91 I III 3 -2 24 229

Sthenelais limicola 21.91 30.55 I II 1.5 -1 33 236

Sthenelais sp. 13.88 29.10 I II 1.5 -1 27 100

Streblosoma bairdi 11.65 25.83 II I 0 1 199 574

Streblosoma intestinale 13.04 32.06 I I 0 0 418 2302

Strongylocentrotus droebachiensis 21.47 35.51 I I 0 0 36 99

Stylatula elegans 16.08 21.35 III n.a. 25 46

Syllidae 8.83 24.11 II n.a. 120 299

Syllides longocirratus 21.06 34.53 I II 1.5 -1 44 129

TAXON NAME ISI2012

NSI

NSI

EG

AMBI EG AMBI

VALUE

GROUP

DIFF

COUNT ABUN-

DANCE

Syllidia armata 11.12 24.82 II II 1.5 0 59 126

261

Syllis sp. 11.80 23.94 II II 1.5 0 89 471

Syllis variegata 7.48 20.16 III II 1.5 1 56 415

Synchelidium haplocheles 16.23 28.50 I I 0 0 64 78

Tanaidacea 11.55 28.61 I II 1.5 -1 498 1851

Tectibranchiata 10.93 17.85 IV n.a. 49 147

Tellimya ferruginosa 8.25 25.70 II II 1.5 0 318 996

Tellimya tenella 10.98 26.92 II II 1.5 0 430 1303

Terebellidae 11.10 30.21 I n.a. 256 489

Terebellides stroemii 7.63 25.86 II II 1.5 0 2123 10600

Terebellinae 11.27 30.28 I n.a. 107 242

Tharyx marioni 7.60 21.09 III IV 4.5 -1 195 4797

Tharyx sp. 7.55 21.64 III IV 4.5 -1 1285 29565

Thelepus cincinnatus 14.76 31.15 I II 1.5 -1 47 100

Themisto abyssorum 12.85 22.42 III n.a. 80 146

Thracia convexa 12.42 28.18 I I 0 0 53 81

Thracia sp. 12.56 26.97 II I 0 1 134 242

Thracia villosiuscula 18.91 27.25 II I 0 1 48 153

Thyasira equalis 6.87 19.82 III III 3 0 2377 58751

Thyasira flexuosa 6.29 21.33 III III 3 0 952 15206

Thyasira gouldi 12.18 18.61 IV I 0 3 53 516

Thyasira granulosa 10.63 15.40 IV n.a. 33 2719

Thyasira obsoleta 11.58 29.40 I I 0 0 830 3444

Thyasira sarsi 4.14 14.18 IV III 3 1 1064 26911

Thyasira sp. 6.23 19.63 III II 1.5 1 747 22773

Timoclea ovata 11.34 31.53 I I 0 0 162 876

Tmetonyx cicada 15.53 36.22 I I 0 0 68 147

Tomopteris (Johnstonella) helgolandica 14.92 23.60 II n.a. 38 86

Trichobranchus glacialis 16.88 30.37 I II 1.5 -1 38 95

Trichobranchus roseus 9.18 27.93 I II 1.5 -1 679 2516

Trochochaeta multisetosa 4.97 17.18 IV III 3 1 206 852

262

Tropidomya abbreviata 13.61 29.05 I I 0 0 141 219

Tryphosites longipes 9.21 28.90 I I 0 0 144 270

Turbellaria 15.04 28.49 I II 1.5 -1 64 120

Turritella communis 16.20 27.19 II II 1.5 0 41 98

Typosyllis cornuta 5.86 20.85 III II 1.5 1 604 4401

Ubestemt 13.86 28.18 I n.a. 162 281

Vermiformis 8.40 26.09 II n.a. 286 495

Virgularia mirabilis 14.37 26.64 II I 0 1 76 117

Westwoodilla caecula 10.09 28.00 I II 1.5 -1 489 921

Xenodice frauenfeldti 26.30 39.51 I I 0 0 39 70

Yoldiella frigida 12.35 20.12 III I 0 2 64 415

Yoldiella lenticula 11.96 20.88 III I 0 2 119 1968

Yoldiella lucida 12.08 25.58 II I 0 1 810 2964

Yoldiella nana 11.32 22.17 III I 0 2 323 2646

Yoldiella philippiana 12.45 30.74 I I 0 0 266 593

Yoldiella sp. 12.74 27.70 I I 0 0 85 190

Zeppelina monostyla 9.82 14.57 IV n.a. 27 607

Zoealarve 8.90 24.90 II n.a. 105 132

(Tabellen er tatt fra NIVA-rapport 6475-2013)

V8.4.8 Bestemmelse av referansetilstand

Referansetilstand (naturtilstand) er trolig den største usikkerhetskilden ved klassifisering av

bløtbunnsfauna. Foreløpig brukes lik referanse i alle økoregioner og alle vanntyper. Det finnes

imidlertid metoder som kan brukes for å bestemme referansetilstand på en lokalitet og hvor mye

tilstanden eventuelt skiller seg fra dagens tilstand: (1) Kjerneprøvetaking for å bestemme stedegen

referansetilstand bakover i tid basert på fossile foraminiferer, og (2) modellert referansetilstand fra

fysiske prediktorvariabler.

V8.4.9 Bestemme referansetilstand ved hjelp av fossil mikrofauna (foraminiferer)

Det er nylig gjort undersøkelser av hvordan fossile foraminiferer i daterte sedimentkjerner kan beskrive

stedegen tilstand fra tiden før menneskeskapte forurensninger påvirket organismesamfunnet, bl. a. i

Oslofjorden (Alve et al. 2009; Dolven et al. 2012). Disse og andre nye resultater har vist at

foraminiferer og bløtbunnsfauna (makrofauna) klassifiserer miljøtilstanden svært likt. Foraminiferene

gir mulighet til å fastslå en referansetilstand på hver lokalitet og spore forurensningsutviklingen over

tid. Denne informasjonen kan også benyttes til å indikere referansetilstanden for bløtbunnsfaunaen på

stedet.

263

V8.4.10 Bestemme referansetilstand ved hjelp av modeller basert på fysiske prediktor variabler

Innledende arbeid med denne framgangsmåten er beskrevet i Gundersen et al. 2011. Modeller kan

vise heldekkende prediksjoner i kart for ulike indekser som viser variasjonen fra indre fjord til ytre kyst.

Prediksjonen dekker et mindre spekter av de observerte indeksverdiene, dvs. overestimerte lave og

underestimerte høye observerte verdier. Modellene kan bli bedre hvis flere relevante

forklaringsvariabler, f.eks. oksygenkonsentrasjoner, substrattype og bunnstrøm tas inn i modellen.

I områder hvor man mistenker avvik fra referansetilstanden, og bruk av andre nåværende metoder er

utilstrekkelige, anbefales det å benytte den retrospektive foraminifermetoden (avsnitt 8.6.8) til å

fastsette den stedegne referansetilstanden. I praksis skal referansetilstand påvirke

tilstandsklassifiseringen ved at indeksenes klassegrenser justeres før normalisert EQR beregnes.

Referanser

Alve et al. 2009;

Dolven et al. 2012

Gundersen et al. 2011.

Documents

Økologisk og kjemisk klassifiseringssystem for kystvann ... · Veileder 02:2013 Klassifisering av miljøtilstand i vann Økologisk og kjemisk klassifiseringssystem for kystvann,