dynamisk ressurs modellering - miljørisikoanalyse for arktiske olje og gass aktivitet - bk2016
TRANSCRIPT
DNV GL © 2016
Ungraded
03 February 2016 SAFER, SMARTER, GREENERDNV GL © 2016
Ungraded
03 February 2016
Karl John Pedersen
OIL & GAS
Dynamisk ressurs modellering -miljørisikoanalyse for arktiske olje oggass aktivitet
1
Esri Norsk Brukerkonferanse 2016
DNV GL © 2016
Ungraded
03 February 2016
Introduksjon
2
Environmental Risk Management avdeling innen Olje & Gass, DNV GL, Oslo
– DNV GL – Internasjonalt selskap med hovedkontor i Norge
– Global classification, certification, technical assurance and advisory company
GIS brukt i mange prosjekter innen risiko modellering og visualisering
Vise hvordan GIS er brukt i videreutvikling av miljørisikovurderinger i Arktis
Bakgrunn Problemstilling Løsning Visualisering
DNV GL © 2016
Ungraded
03 February 2016
Bakgrunn
– DNV GL utfører oljedriftssimuleringer for utslipp fra olje plattformer -> for miljørisikovurderinger
– Brukes av oljeselskaper i lete- og boresøknader til Miljødirektoratet
– Beregner bestandstap av miljøressurser f.eks. sjøfugl
3
DNV GL © 2016
Ungraded
03 February 2016
Problemstilling
– Miljøressurser modelleres statisk pr. sesong
– Likevel beveger noen ressurser seg dynamisk ved iskanten
– Ressursene er avhengig av is, og flytter med iskanten innenfor en sesong
– Ønsker å inkludere denne dynamikken i modellering av bestandstap
– Metode for modellering av is-avhengig ressurser utviklet med Svalbard bestanden av ismåke
4
DNV GL © 2016
Ungraded
03 February 2016
Ismåke
5
Mai-august (Polarinstituttet)
HekkingPre-hekking
Mars-april (Polarinstituttet)
Bestand på 14 000 par hekkefugl. Ca. 100-200 par hekker på
Svalbard. Bruker iskantsonen som matkilde.
DNV GL © 2016
Ungraded
03 February 2016
Løsning
ArcGIS Desktop og Python - modellering og visualisering
Iskonsentrasjon fra SVIM data fra 1998-2005
Daglig is data
6
DNV GL © 2016
Ungraded
03 February 2016
GIS prosess
7
Iskonsentrasjon
SVIM NetCDF
Interpolate
Raster (Mosaic)
Tid enablet
20-50% Iskonsentrasjon
Overlap med ismåke bestand
Bestandandel
10x10 km grid
DNV GL © 2016
Ungraded
03 February 2016
Ismåke bestandsfordeling
8
Pre-hekking (mars-april)
Hekking (mai-august)
DNV GL © 2016
Ungraded
03 February 2016
Ismåke i 20-50% is
9
DNV GL © 2016
Ungraded
03 February 201610
Oljedrift/miljørisikovurderinger prosess
Utslipp øst av Svalbard
Oljedrift simulering i
Oscar
(25 dager)
Beregne oljemengde
pr. grid
Overlap oljeog ismåke
Bestandstap10x10 km grid
DNV GL © 2016
Ungraded
03 February 2016
Oljedrift med bestandstap
11
DNV GL © 2016
Ungraded
03 February 2016
Visualisering av resultater
Animasjon over tid
– Iskonsentrasjon
– Ismåke fordeling
– Oljedrift
– Ismåke bestandstap
– Daglig akkumulert bestandstap graf
12
DNV GL © 2016
Ungraded
03 February 2016
Oppsummering
Modellering av dynamisk ressurser reduserer usikkerheten i risikoen i miljørisikovurderinger
Vil gi et bedre bilde av miljørisiko i iskanten pga. oljesøl
Viser verdien av ArcGIS i å kombinere, analysere og visualisere ulike datasett i både tid og rom
Fremtidige utvikling
Ta hensyn til primær produksjon, polarfronten, ‘upwelling’ områder (næringsrik)
Andre arter
Prosjekt deltagere
Marte Rusten, Karl John Pedersen, Torild Nissen-Lie, Anders Rudberg, Øyvind Endresen, Delphine Laborde, Odd Willy Brude
Med hjelp fra Polarinstituttet v/Hallvard Strøm
13
DNV GL © 2016
Ungraded
03 February 2016
SAFER, SMARTER, GREENER
www.dnvgl.com
Spørsmål
14
Kontakt:
Karl John Pedersen
Principal Specialist, Environmental Risk Management, Høvik, Norway
E-mail [email protected] +47 950 02 061