I 2011 forliste containerskipet MS Godafoss på vei ut av Oslofjorden. Omtrent 112 kubikkmeter olje lekket ut. Det er godt over hundre tusen liter med olje. Sølet spredte seg helt ned til Mandal og det ble registrert olje på 120 forskjellige steder.
Opp mot 2000 ærfugler og rundt 1500 andre sjøfugler antas døde som følge av oljesølet. Nesten hundre knoppsvaner ble skadet. Oppryddingen og redningsarbeidet kostet mer enn 85 millioner kroner.
Tidlig innsats kan hindre katastrofe
Over 40 prosent av Norges befolkning bor en time eller mindre i reisevei fra Oslofjorden. Den har landets høyeste trafikktetthet av ferjer, lastebåter, charter- og fritidsbåter.
Oslofjorden har 88 verneområder og to nasjonalparker. Langs Oslofjorden finner vi et rikt plante- og dyreliv, og fjorden er et viktig rekreasjonsområde. Dette gir utfordringer innen forvaltning, miljø og logistikk. Sjøsikkerhet er spesielt viktig i denne regionen da en uønsket hendelse vil kunne ramme svært mange. Et tidlig og nøyaktig verktøy kan være avgjørende under et oljeutslipp slik at man kan plassere mannskap og material der oljen er på vei.
Ser ligningene i kaoset
Havforskere tar dette behovet på alvor. Når havforskere ser på fjorden, ser vi ligningene som danser i bølgene, flyter sakte med strømmen og stiller seg tappert opp på geledd når høststormene griper tak. Midt i kaoset av bølger og strøm, råder det nemlig system og orden. Vannet adlyder fysiske lover som kan beskrives ved hjelp av matematiske ligninger.
I et nylig avsluttet forskningsprosjekt har vi utviklet en beregningsmodell for strøm, vannstand, temperatur og saltholdighet i Oslofjorden. Havforskningsinstituttet arbeider med lignende modeller for andre norske fjorder. Ved hjelp av modellene kan man beregne drivbanene til olje med høyre nøyaktighet enn det man tidligere var i stand til. Dette vil kunne gi store økonomiske og miljømessige besparelser.
Urealistiske forventninger florerer
En viktig faktor for nøyaktigheten til en beregningsmodell, er oppløsningen. Akkurat som på et digitalt foto, må virkeligheten deles opp i bokser i en beregningsmodell. I et digitalt foto har alt innenfor boksen samme farge. I en beregningsmodell har alt innenfor samme boks samme temperatur, samme saltholdighet, samme tetthet, samme hastighet og samme trykk.
Hvis oppløsningen er god, kan man ikke se boksene i et digitalt foto med mindre man zoomer langt inn. På samme måter vil små bokser i en beregningsmodell gi flere detaljer og dermed et klarere bilde av virkeligheten enn en modell med store bokser.
En beregningsmodell bygger på et sett av matematiske ligninger. Ligningene er oversatt til et språk som datamaskinene forstår og deretter beregnes resultatene på kraftige datamaskiner. Modellen for Oslofjorden er kjørt på nasjonale tungregnemaskiner. Resultatene består av store datafiler som forskerne deretter må analysere for å kunne presentere resultatene.
Høye forventninger krever høy oppløsning
Når hver eneste ligning må løses i hver eneste boks i modellen, kreves både tid og regnekraft. Derfor må forskerne avgjøre hvor store boksene kan være uten å sprenge regnekapasiteten. Akkurat som i et digitalt foto er det ikke motivets fysiske størrelse som er avgjørende for hvor mange bytes bildefilen består av, men hvor mange bokser bildet består av.
Forskere ved Havforskningsinstituttet og Meteorologisk institutt har tidligere laget en beregningsmodell som dekker hele norskekysten. Den horisontale oppløsningen i denne modellen er 800 meter ganger 800 meter, med 35 vertikale lag. Modellen består dermed av nesten 82 millioner bokser. Modellen kjøres operasjonelt og daglige varsler ligger på yr.no.
Selv om 800m x 800m er svært små bokser sett i lys av det store havet, er det for grov oppløsning for mange av anvendelsene i fjordene. En seiler vil sannsynligvis ikke få svar på hvilken side av et lite skjær han bør styre skipet. Det er vanskelig å vite nøyaktig hvilke strender som bør beskyttes under et oljeutslipp, og dynamikken i et havnebasseng oppløses ikke godt nok til å undersøke hvilke effekter en utbygging vil kunne få.
Nettopp fordi forventningene til hva en slik modell kan brukes til, er så store, er det stadig behov for nye modell. Den nye modellen for Oslofjorden har en oppløsning på mellom 50 og 350 meter som bør kunne møte de mange av behovene.
Hva bygger modellen på?
En beregningsmodell bygger på matematiske ligninger og informasjon fra andre modeller, som for eksempel værvarsler og havvarsler fra modellen som dekker norskekysten. Luftfuktighet og hvor varmt det er i luften, påvirker fordampningen og temperaturen seg nedover i dypet, inngår i ligningene. Vinden lager bølger som setter opp en overflatestrøm.
Dersom værgudene dytter eller drar på vannet i Skagerrak, vil vann presses inn eller dras ut av fjorden. På denne måten kan en stormsituasjon i Skagerrak gi oversvømmelse i Drammen. Tidevannet er egentlig en veldig lang bølge som gjør at vannet går opp og ned i fjorden. Selv om vannstanden endrer seg bare 15til 20 centimeter, gir det likevel sterke strømmer. Elvene har også stor innflytelse på sirkulasjonen i fjorden. Siden ferskvann eller lettere enn saltvann, vil det legge seg over saltvannet. Etter en periode med sterk nedbør er det mye vann i elvene og ferskvannet legger seg som en kile i saltvannet.
Resultatene er sammenlignet med observasjoner for å sikre at modellen gir troverdige resultater og eventuelt korrigere modellen dersom den ikke er samsvar med observasjonene.
Det er derfor innhentet informasjon både om temperaturer, vannstand og strømhastigheter i Oslofjorden. Utfordringen med observasjoner er at de forteller hvordan situasjonen var akkurat der de ble målt da de målt. Når tidevannet snur, vil observasjonene være unyttige med mindre de brukes til å støtte en beregningsmodell. Dersom modellen gir gode resultater akkurat der observasjonene ble gjort da de ble gjort, er det en mulighet for at den også vil gi gode resultater på andre tidspunkt og andre steder.
En beregningsmodell vil aldri kunne ta vare på fjorden vår, men den vil kunne være et viktig verktøy som gir oss mer kunnskap om fjorden slik at vi kan forvalte den godt.