Monitieteinen riskinarviointi helpottamaan päätöksiä Suomenlahden öljykuljetuksien turvallisuuden parantamiseksi

Transkriptio

1 Monitieteinen riskinarviointi helpottamaan päätöksiä Suomenlahden öljykuljetuksien turvallisuuden parantamiseksi MMM Annukka Lehikoinen Kalatalouden ja ympäristöriskien tutkimusryhmä, Helsingin yliopisto / Merikotka -tutkimuskeskus SAFGOF Research for the Baltic seminaari Kotkassa

2 Sisältö Riskinarviointi ja päätöstukimallit Menetelmä: Bayesverkot SAFGOF -metamallin rakenne ja sisältö Esimerkkituloksia metamallilla SAFGOF karttakäyttöliittymä alueellisen ympäristöriskin arvioimiseksi Esimerkkituloksia käyttöliittymällä Tulostarkatelua ja tulevaisuuden haasteita

3 Päätöstukimallit apuna riskinhallinnassa Kvantitatiivinen apuväline vaihtoehtoisten riskinhallintatoimenpiteiden arviointiin Tarkoituksena auttaa päättäjää hahmottamaan tilanne realistisesti ja tekemään perusteltuja ja johdonmukaisia valintoja monitahoisissa ja mutkaisissa kysymyksissä. Tavoitteena osoittaa optimaalisimmat valinnat: mihin osaan systeemiä kannattaa investoida milloinkin, jotta riskit pienenisivät tehokkaimmin? Epävarmuuden huomioiminen systeemin eri osissa on tärkeää! Epävarmuus ei estä päätösten vertailua ja analysointia vaan malli antaa vastauksen optimaalisimmista ratkaisuista nykytiedon valossa Saadaan myös olennaista tietoa uuden tiedon keruun merkityksestä

4 Menetelmä: Bayesverkot informaatiota yhdistävänä koneistona Todennäköisyyspohjainen syy-seurausverkko, jonka avulla voidaan analysoida monimutkaisia systeemejä huomioiden epävarmuus jokaisella tasolla, esim: Ennusteeseen liittyvä epävarmuus Malliepävarmuus Ympäristöolojen satunnaisuus Dataan liittyvä epävarmuus jne. Auttaa hallitsemaan kokonaisuuksia, joihin ihmisaivot eivät yksin pystyisi. Mahdollistaa eri tyyppisen tiedon yhdistämisen päättelyketjuiksi Tilastot ja ennusteet Tekniset mallit ja simulaatiot Laadullinen ja numeerinen syy-seuraustieto SAFGOF metamallissa Bayesverkkoja käytetään linkittämään toisiinsa hankkeessa synnytettyjä ja jo olemassa olleita malleja, mallituloksia, ennusteita ja aineistoja

5 Bayesverkon toimintaperiaate Oil products transported in the GoF in ,08 0,07 0,06 0, "Slow growth" Tankkerin koko (dwt) P 0,04 0,03 0, "Average growth" 2015 "Strong growth" , Million tonnes Öljyvuodon koko Nollavuoto? Liikenneskenaario Malliepävarmuus

6 Bayesverkon toimintaperiaate Tankkerin koko (dwt) Öljyvuodon koko DWT ,33 0,25 0,38 0, ,03 0,08 0,54 0,28 0,06 0, ,01 0,04 0,43 0,38 0,10 0, ,01 0,26 0,44 0,19 0, ,10 0,40 0,29 0, ,04 0,29 0,32 0,35 Nollavuoto? Liikenneskenaario Malliepävarmuus

7 Bayesverkon toimintaperiaate Tankkerin koko (dwt) Öljyvuodon koko Nollavuoto? Liikenneskenaario Malliepävarmuus

8 Nykytila vai 2015? Sijainti SAFGOF-METAMALLIN ASETUKSET: Analysoitavat päätökset Tarkasteltava riskilähestymistapa

9 PÄÄMALLIN SATUNNAISMUUTTUJAT: Kasvuskenaario (jos tarkastelussa vuosi 2015) Vuodenaika (jäätön kausi: kevät/kesä/syksy) Öljytyyppi (kevyt/keskir/raskas) Tankkeriyhteentörmäykset / vuosi Öljyn määrä vedessä Avomeritorjunnan jälkeen

10 ALIMALLIT: Öljyvuoto Avomeriöljyntorjunta

11 Öljyvuoto alimalli Perustuu useisiin hankkeessa tehtyihin laskelmiin, analyyseihin, ennusteisiin ja kerättyihin tilastoihin Vastaa kysymyksiin Millä todennäköisyydellä tankkeriyhteentörmäys johtaa lastiöljyvuotoon ja minkä kokoinen vuoto milloinkin syntyy?

12 Avomeriöljyntorjuntamalli Kuinka paljon öljyä saadaan kerättyä avomerellä Suomen torjunta-aluskapasiteetilla? SAFGOF metamallissa mukana 9 alusta Mallin taustalla asiantuntija- Haastattelut (alusten kapteenit), tilastot (säätilat ym.), kirjallisuus ja aiemmat mallit Aluskohtainen alimalli Emilia Luoma 2010, Pro gradu: Suomen öljyntorjunta-alusten keruutehokkuuden mallintaminen Suomenlahdella.

13 RISKILÄHESTYMISTAVAT: A B C D

14 Riskilähestymistavat A) Tanker collision risk : Teoreettinen odotusarvo tankkeri- yhteentörmäyksille / vuosi Tankkeri muu alus kolarit + Tankkeri tankkeri kolarit B) Leak risk : Teoreettinen odotusarvo öljyvuotoon johtaville tankkeriyhteentörmäyksille / vuosi A * todennäköisyys että törmäys johtaa lastiöljyvuotoon C) Oil risk 1 : Teoreettinen odotusarvo vuosittain veteen päätyvälle öljymäärälle (t / vuosi) B * todennäköinen vuodon koko D) Oil risk 2 : Teoreettinen odotusarvo veteen jäävälle öljymäärälle avomeriöljyntorjunnan jälkeen (t / vuosi) C * (1 (todennäköinen avomeriöljyntorjunta + haihdunta))

15 Esimerkkituloksia

16 Current traffic / Tanker collision risk 2015 traffic / Tanker collision risk Years / 1 tanker collision No actions implemented VTS alarm + extended piloting C1 C2 C3 C4 joint Location Years / 1 tanker collision C1 C2 C3 C4 joint Location

17 Current traffic / Leak risk No actions implemented VTS alarm + extended piloting C1 C2 C3 C4 joint Location traffic / Leak risk C1 C2 C3 C4 joint Location Years / 1 tanker collision that leads to leakage Years / 1 tanker collision that leads to leakage

18 Current traffic / Oil risk 1 No actions implemented VTS alarm + extended piloting C1 C2 C3 C4 joint Location traffic / Oil risk 1 C1 C2 C3 C4 joint Location Theoretical amount of oil to sea (t / year) Theoretical amount of oil to water (t / year) Current traffic / Oil risk 2 C1 C2 C3 C4 joint Location traffic / Oil risk 2 C1 C2 C3 C4 joint Location Theoretical amount of oil to coast (t / year) Theoretical amount of oil to coast (t / year)

19 Liikenteen kasvun ja toimenpiteiden aiheuttama riskitason muutos Keskimääräinen riskintason muutos > 2015 riskilähestymistavasta riippumatta on noin 3-kertainen C1: C2: C3: C4: Malliin nyt sisällytetyillä toimenpiteillä saavutetaan keskimäärin 18% suuruinen riskin pieneneminen riskilähestymistavasta ja liikennemääristä riippumatta Vaihteluväli 15-22% Tämänhetkinen malli suosittelee luonnollisesti toimenpiteiksi VTS hälytyksen ja pakollisen luotsinkäytön implementointia Suomenlahdella

20 Suurin mahdollinen öljyvuoto Suomenlahdella? Yleisesti esitetty öljyntorjuntakapasiteetin mitoitusta arvioitaessa, että suurin mahdollinen öljyvuoto Suomenlahdella olisi tonnin suuruinen SAFGOF vuotomallin perusteella 4,2 4,9% todennäköisyys, että vuoto olisi tätä suurempi (noin joka s kerta) oletusjakauma

21 SAFGOF -karttakäyttöliittymä alueellisen ympäristöriskin arvioimiseksi Laskee eri liikenne- ja öljyonnettomuusskenaarioista seuraavaa ympäristöriskiä todennäköisyyspohjaisesti. Komponentit: Tiivistetty SAFGOF-metamalli SpillMod -öljyn kulkeutumissimulaatiot 180 eri skenaariolle - 6 eri vuoden säädatoilla -> 1080 simulaatiota OILECO -ohjelma rannikkoöljyntorjunnan alueellisen kohdistamisen priorisoimiseksi - Uhanalaisten lajien esiintymien sijainti ja arvottaminen

22 Riski ruudussa X = Ruudun öljyyntymistodennäköisyys * suojeluarvoindeksi Öljytyyppi: raskas Liikenne: 2008 Hot spot: C3

23 Esimerkkituloksia Pisteessä C3 öljyonnettomuuden tapahtumistodennäköisyys on 2-3 -kertainen vrt. C4 Kun huomioidaan potentiaaliset haitat tunnettujen uhanalaisten esiintymien näkökulmasta, näyttää C4 olevan peräti 7 kertaa C3:a riskialttiimpi paikka!

24 Tulostarkastelua Lähestymistapa näyttäisi mahdollistavan tehokkaan epävarmuustekijät huomioivan riskien ja päätösten analysoinnin Suomenlahdella Öljyonnettomuuden riski tulee kasvamaan Suomenlahdella merkittävästi vuoteen 2015 meriliikenteen ja öljykuljetusten lisääntyessä Öljykuljetusten riskit vaihtelevat alueellisesti. Suhteellisten erojen suuruus riippuu kuitenkin merkittävästi käytettävästä riskilähestymistavasta. Pitäisikö riskien hallinnassa keskittyä eri asioihin eri osissa suomenlahtea? Mitä arvoja yhteiskunta haluaa painottaa? Onko valittavalla arvotuksella lopulta kuitenkaan vaikutusta varsinaisten päätössuositusten kannalta?

25 Tulevaisuuden haasteita Kehitettyjä työkaluja pitäisi testata ja jatkokehittää yhteistyössä potentiaalisten loppukäyttäjien kanssa Metamalli: Mallia tulisi muokata kattamaan koko Suomenlahden väylästö Analyysiin kannattaisi sisällyttää monipuolisemmin realistisia toimenpidevaihtoehtoja, jotka vaikuttavat onnettomuusketjun eri osiin. Toimenpiteiden rahalliset kustannukset olisi hyvä saada mukaan. Mikäli teoreettisille veteen päätyville ja luontoon jääville öljytonneille saataisiin määritettyä rahalliset arvot, päästäisiin analysoimaan toimenpiteiden kustannustehokkuutta. Karttakäyttöliittymä: Käyttöliittymään tulisi lisätä muitakin arvotusnäkökulmia, jotta saataisiin monipuolisempi kuva alueellisen riskin jakautumisesta.

26 Kiitos! Yhteydenotot: / sakari.kuikka@helsinki.fi