Upload
lydien
View
229
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
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.
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
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
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
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.
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
Parameter (indeks) Påvirkning
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
Parameter (indeks) Påvirkning
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
Parameter (indeks) Påvirkning
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)
12 Svært kalkfattig, svært
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)
20 Svært kalkfattig, svært
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
1 Svært kalkfattig, svært
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)
12 Svært kalkfattig, svært
klar
< 1 < 0,05 < 10 < 2 alle
13 Svært kalkfattig, klar < 1 < 0,05 < 10-30 2-5 alle
14 Svært kalkfattig, humøs <1 < 0,05 30-90 5-15 alle
15 Kalkfattig, svært klar 1-4 0,05-0,2 <10 <2 alle
16 Kalkfattig, klar 1-4 0,05-0,2 < 30 < 5 alle
17 Kalkfattig, humøs 1-4 0,05-0,2 30-90 5-15 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)
20 Svært kalkfattig, svært
klar
< 1 < 0,05 < 10 < 2 alle
21 Svært kalkfattig, klar < 1 < 0,05 < 10-30 2-5 alle
22 Svært kalkfattig, humøs <1 < 0,05 30-90 5-15 alle
23 Kalkfattig, svært klar 1-4 0,05-0,2 <10 <2 alle
24 Kalkfattig, klar 1-4 0,05-0,2 10-30 2-5 alle
25 Kalkfattig, humøs 1-4 0,05-0,2 30-90 5-15 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
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
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 = [(
) ]
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)
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
Alle typer forurensinger,
habitatendringer
Skjoldkreps Lepidurus arcticus
(terskelindikator)
Brukes kun dersom måledata for bunndyr el dyreplankton
ikke finnes
Alle typer forurensinger,
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
og kalkfattige, klare
innsjøer
Forsuringsindeks 1 Litoral+Utløp
(Litoral)
Taks. sammensetning
Indikatortaksa
NEI. Parameterne diversitet
og mengder¹ mangler. Ikke
mulig å sette referanseverdi
Alle svært kalkfattige
og kalkfattige, klare
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.
Referansetilstand og klassegrenser
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
NEI. Parameterne diversitet
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).
Referansetilstand og klassegrenser
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.
Bunndyrdataene tilfredsstiller de generelle kvalitetskriteriene mhp. prøvestørrelse og taksonomisk
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
Referansetilstand og klassegrenser
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
eller menneskeskapte.
Menneskeskapt årsak gir
klassereduksjon
Klasse ned ett trinn
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
eller menneskeskapte.
Menneskeskapt årsak gir
klassereduksjon
Klasse ned ett trinn
*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
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 allopatrisk, habitatklasse 2 >55 55-41 40-28 27-14 <14
Stasjonær allopatrisk, habitatklasse 3 >67 67-50 50-34 33-17 <17
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 2, 13, 21 2, 13, 21 8 Sv. Kalkfattig (Ca 0,5-0,75 mg/L), klar (TOC2-5 mg/L) 6,3 6,5 - 5,8 5,8 - 5,1 5,1 - 4,8 4,8 - 4,6 < 4,6
Alle 2, 13, 21 2, 13, 21 11 Sv. Kalkfattig (Ca 0,75-1,0 mg/L), klar (TOC2-5 mg/L) 6,5 6,7 - 6,2 6,2 - 5,6 5,6 - 5,0 5,0 - 4,7 < 4,7
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 3, 14, 22 3, 14, 22 9 Sv. Kalkfattig (Ca 0,5-0,75 mg/L), humøs (TOC>5 mg/L) 5,4 6,1 - 4,8 4,8 - 4,7 4,7 - 4,5 4,5 - 4,0 < 4,0
Alle 3, 14, 22 3, 14, 22 12 Sv. Kalkfattig (Ca 0,75-1,0 mg/L), humøs (TOC>5 mg/L) 6,1 6,4 - 5,3 5,3 - 5,0 5,0 - 4,7 4,7 - 4,5 < 4,5
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
Kalkfattige, klare (TOC2-5) <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
Kalkfattige, klare (TOC2-5) <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
* fet skrift er mest lik NGIG typen
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.
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
96
Tabell 7-100 Eutrofiering - Innsjøer
Høyde-region Innsjøtype
(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 og skog 1,2,4,5,18 L-N2a Farge 10 mg Pt/l (TOC 2 mg/l) 8,3 >6,9 6,9 - 5,8 5,8 - 3,8 3,8 - 2,3 <2,3
Lavland og skog 1,2,4,5,18 L-N2a Farge 20 mg Pt/l (TOC 3 mg/l) 5,9 >5,1 5,1 - 4,5 4,5 - 3,2 3,2 - 2,0 <2,0
Lavland og skog 1,2,4,5,18 L-N2a Farge 30 mg Pt/l (TOC 5 mg/l) 4,8 >4,3 4,3 - 3,8 3,8 - 2,9 2,9 - 1,9 <1,9
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 6 L-N2b Farge 10 mg Pt/l (TOC 2 mg/l) 9,0 >8,3 8,3 - 6,9 6,9 - 5,4 5,4 - 3,5 <3,5
Lavland 6 L-N2b Farge 20 mg Pt/l (TOC 3 mg/l) 6,3 >5,9 5,9 - 5,1 5,1 - 4,3 4,3 - 3,0 <3,0
Lavland 6 L-N2b Farge 30 mg Pt/l (TOC 5 mg/l) 5,0 >4,8 4,8 - 4,3 4,3 - 3,7 3,7 - 2,7 <2,7
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 og skog 3,7,19 L-N3a Farge 60 mg Pt/l (TOC 10 mg/l) 3,2 >2,9 2,9 - 2,5 2,5 - 2,1 2,1 - 1,5 <1,5
Lavland og skog 3,7,19 L-N3a Farge 80 mg Pt/l (TOC 13 mg/l) 2,7 >2,5 2,5 - 2,2 2,2 - 1,9 1,9 - 1,4 <1,4
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 8,10, L-N1 Farge 10 mg Pt/l (TOC 2 mg/l) 7,5 >5,8 5,8 - 4,8 4,8 - 3,1 3,1 - 1,8 <1,8
Lavland 8,10, L-N1 Farge 20 mg Pt/l (TOC 3 mg/l) 5,5 >4,5 4,5 - 3,9 3,9 - 2,7 2,7 - 1,7 <1,7
Lavland 8,10, L-N1 Farge 30 mg Pt/l (TOC 5 mg/l) 4,5 >3,8 3,8 - 3,4 3,4 - 2,4 2,4 - 1,6 <1,6
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
Lavland 9,11, L-N8a Farge 60 mg Pt/l (TOC 10 mg/l) 3,1 >2,7 2,7 - 2,4 2,4 - 1,9 1,9 - 1,3 <1,3
Lavland 9,11, L-N8a Farge 80 mg Pt/l (TOC 13 mg/l) 2,7 >2,4 2,4 - 2,2 2,2 - 1,7 1,7 - 1,2 <1,2
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 12,13,15,16 L-N5a Farge 10 mg Pt/l (TOC 2 mg/l) 9,0 >8,3 8,3 - 6,9 6,9 - 5,4 5,4 - 3,5 <3,5
Skog 12,13,15,16 L-N5a Farge 20 mg Pt/l (TOC 3 mg/l) 6,3 >5,9 5,9 - 5,1 5,1 - 4,3 4,3 - 3,0 <3,0
Skog 12,13,15,16 L-N5a Farge 30 mg Pt/l (TOC 5 mg/l) 5,0 >4,8 4,8 - 4,3 4,3 - 3,7 3,7 - 2,7 <2,7
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
Skog og fjell 14,17,22,25 L-N6a Farge 60 mg Pt/l (TOC 10 mg/l) 3,3 >3,0 3,0 - 2,8 2,8 - 2,3 2,3 - 1,7 <1,7
Skog og fjell 14,17,22,25 L-N6a Farge 80 mg Pt/l (TOC 13 mg/l) 2,8 >2,6 2,6 - 2,4 2,4 - 2,1 2,1 - 1,5 <1,5
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
Fjell 20,21,23,24 L-N7 Farge 10 mg Pt/l (TOC 2 mg/l) 9,0 >8,3 8,3 - 6,9 6,9 - 5,4 5,4 - 3,5 <3,5
Fjell 20,21,23,24 L-N7 Farge 20 mg Pt/l (TOC 3 mg/l) 6,3 >5,9 5,9 - 5,1 5,1 - 4,3 4,3 - 3,0 <3,0
Fjell 20,21,23,24 L-N7 Farge 30 mg Pt/l (TOC 5 mg/l) 5,0 >4,8 4,8 - 4,3 4,3 - 3,7 3,7 - 2,7 <2,7
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
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
Moderat eksponert kyst/fjord 2 NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
Beskyttet kyst/fjord 3 NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
Ferskvannspåvirket fjord 4 NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
DI H´ ES100
NQI1 AMBI NSI ISI 2012
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.
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
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
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
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Beskyttet kyst/fjord 3 Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Ferskvannspåvirket fjord 4 Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
n.a
Sterkt ferskvannspåvirket fjord 5 Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
Total fosfor Fosfat-fosfor Total nitrogen Nitrat Ammonium Siktedyp
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
ovenfor for biologiske
kvalitetselementer.
Morfologiske forhold
Dybdevariasjoner, substratforhold
og tidevannssonenes struktur og
tilstand tilsvarer fullstendig eller
nesten fullstendig uberørte forhold.
Forhold tilsvarende
verdiene angitt
ovenfor for biologiske
kvalitetselementer.
Forhold tilsvarende
verdiene angitt
ovenfor for biologiske
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.
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.
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
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.
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.
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.
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).
Absolutt-verdier EQR-verdier
Type Klasse Klorofyll Biovolum PTI Cyanomax Klorofyll Biovolum PTI Cyanomax
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 = [(
) ]
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)
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).
Absolutt-verdier EQR-verdier
Type Klasse Klorofyll Biovolum PTI Cyanomax Klorofyll Biovolum PTI Cyanomax
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 = [(
) ]
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)
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.
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:
∑
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
Taksa nr 111-165 Taksa nr 166-220
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.
Taksa nr 221-275 Taksa nr 276-330
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
Taksa nr 331-385 Taksa nr 386-440
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
Taksa nr 441-495 Taksa nr 496-517
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.
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.
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
Økologisk tilstand basert
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
Økologisk tilstand basert
på bunndyrene = God
Økologisk tilstand basert
på bunndyrene = Svært
god
Nei
Har flertallet av
enkeltprøver verdi
> 1,01?
Ja Nei
Økologisk tilstand basert
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.
Bunndyrdataene tilfredsstiller de generelle kvalitetskriteriene mhp. prøvestørrelse og taksonomisk
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.
Bunndyrdataene tilfredsstiller de generelle kvalitetskriteriene mhp. prøvestørrelse og taksonomisk
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.
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.
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)
Art Antall % Dominans-klasse
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
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 ""
Krusflik – Chondrus crispus 12 8 5 3 0 Forsvunnet = 0
Svartkluft – Furcellaria lumbricalis 16 10 7 4 0 Forsvunnet = 0
Skolmetang – Halidrys siliqulosa 10 8 5 3 0 Forsvunnet = 0
Sukkertare – Saccharina latissima 16 10 7 4 0 Forsvunnet = 0
Krusblekke – Phyllophora pseudoceranoides
+ Hummerblekke – Coccotylus truncatus 22 18 12 6 0 Forsvunnet = 0
Teinebusk – Rhodomela confervoides 16 12 7 4 0 Forsvunnet = 0
Fagerving – Delesseria sanguinea 25 18 12 6 0 Forsvunnet = 0
Eikeving – Phycodrys rubens 22 15 10 5 0 Forsvunnet = 0
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 ""
Krusflik – Chondrus crispus 12 10 7 4 0 Forsvunnet = 0
Svartkluft – Furcellaria lumbricalis 15 12 8 4 0 Forsvunnet = 0
Skolmetang – Halidrys siliqulosa 12 10 7 4 0 Forsvunnet = 0
Sukkertare – Saccharina latissima 12 8 6 3 0 Forsvunnet = 0
Krusblekke – Phyllophora pseudoceranoides
+ Hummerblekke – Coccotylus truncatus 14 10 8 4 0 Forsvunnet = 0
Teinebusk – Rhodomela confervoides 15 12 8 4 0 Forsvunnet = 0
Fagerving – Delesseria sanguinea 17 13 9 5 0 Forsvunnet = 0
Eikeving – Phycodrys rubens 16 13 8 4 0 Forsvunnet = 0
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
Statusklasser Meget God God Moderat Dårlig Meget Dårlig
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
Statusklasser Meget God God Moderat Dårlig Meget Dårlig
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
Cladophora sp. G 1 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
Ectocarpus sp. B 1 2
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
Pilayella littoralis B 1 2
Ralfsia sp. B 1
232
Saccharina latissima B 1
Scytosiphon lomentaria B 2
Sphacelari cirrosa B 2
Sphacelaria sp. B 2
Spongonema tomentosum B 1 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
Cladophora sp. G 1 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
Ectocarpus sp. B 1 2
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
Pilayella littoralis B 1 2
Ralfsia sp. B
1
Scytosiphon lomentaria B
1
Spongonema tomentosum B 1 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).
239
Indeks Type
Økologiske tilstandsklasser basert på observert verdi av indeks
Svært God God Moderat Dårlig Svært Dårlig
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
Svært God God Moderat Dårlig Svært Dårlig
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.