Kiselalgssamhällena i norra Sverige

Kiselalgssamhällena i norra Sverige - en studie av 12 undersökta vattendrag Malin Holmgren Examensarbete, 15 hp Kandidatprogrammet i miljö- och hälsoskydd, 180 hp Vt. 2019

The diatom communities in northern Sweden - a study of 12 investigated water streams Malin Holmgren Abstract The aim of this study was to analyze water chemical samples and diatoms to determine if there are any differences between the sample points in deformations, tax numbers and metal contents. Furthermore the aim is to investigate whether there is a correlation between metals and deformations, to study the bioavailable content of metals and whether deformations and tax loss are area specific. The data is from the years 2015-2018 and comprises 114 sample points from water streams in northern Sweden. The data includes diatoms, deformations, tax numbers and content measurements from the metals As, Cu, Cd, Ni, Pb, U and Zn. Regression analysis was performed between the bioavailable content of metal (Cu, Ni, Pb, Zn) and dissolved content, and also between the metal contents and the deformations to investigate a possible correlation. Two different regression analyzes where made for the metal contents and the deformations, because there are two test points that have very high deformations (10,5% and 9,5%). The comparison between the different sample points shows that it is not obvious that elevated metal contents have an influence on the diatom community. The first regression analysis (n=114) for metals and deformations indicates that Ni and Zn are significant, both the bioavailable- and the dissolved content. The second regression analysis (n=112) indicates that the bioavailable content of Cu and the dissolved content of U are significant. For both analysis the coefficient of determination is far too low for it to be reliable. More studies need to be done, including more metals and diatom species. Key words: Diatoms, Metal pollution, Deformations.

Förord Först av allt vill jag tacka Peder Larsson och Björn Rydvall på Pelagia för att ni gav mig möjligheten att skriva mitt examensarbete för Pelagia, samt för era tankar och idéer som hjälpt mig på vägen. Jag vill även ge ett otroligt varmt tack till den fantastiska personalen på Pelagia. Ni har stöttat mig, kommit med tips och hjälpt mig under alla dessa veckor. Ett stort tack till Christian Bigler min handledare på Umeå universitet, institutionen för ekologi, miljö och geovetenskap. Du har varit mitt bollplank, kommit med tips och hjälpt mig komma vidare de gånger jag kört fast. Och ett stort tack till Anna Bergström för korrekturläsning av mitt arbete.

Innehållsförteckning 1 Inledning...1 1.1 Metaller...1 1.2 Biotillgänglighet av metaller i vatten...1 1.3 Kiselalger...1 1.3.1 Indikatorer för miljögifter...2 1.3.2 Skaldeformationer...2 1.4 Syfte...2 1.4.1 Avgränsning...3 2 Material och metod...3 2.1 Litteratur...3 2.2 Dataunderlag...3 2.3 Provtagning...3 2.4 Områdesbeskrivning...3 2.5 Metallhalter för olika provpunkter...4 2.6 Biotillgänglighet...4 2.7 Statistik...5 3 Resultat...5 3.1 Skillnad mellan olika provpunkter...5 3.2 Biotillgänglighet av metaller...6 3.3 Deformationer (%) och taxaantal i de olika områdena...6 3.4 Analys mellan metaller och deformationsandelar...8 3.4.1 Analys av alla provpunkter...8 3.4.2 Analys av alla provpunkter förutom extremvärden...9 4 Diskussion...9 4.1 Påverkan på kiselalgssamhället...9 4.2 Betydelsen av biotillgänglig halt...10 4.3 Kiselalgssamhället i de olika områdena...11 4.4 Inget samband mellan förhöjda metallhalter och deformationsandelar...11 4.5 Slutsatser...12 5 Referenser...12 Bilaga 1 - Naturvårdsverkets bedömningsgrunder för metaller i vatten Bilaga 2 - Preliminär klassning av missbildningsfrekvens för kiselalger Bilaga 3 - Rådata metaller, def. %, taxaantal, ph och DOC Bilaga 4 - Rådata biotillgängliga halten av metallerna Cu, Zn, Ni och Pb

1 Inledning 1.1 Metaller Metaller kan genom vittring av jordlager och berggrund frigöras och därav förekomma i vår akvatiska miljö (Havs- och vattenmyndigheten 2016). Frigöring av metaller kan även ske genom antropogena aktiviteter, som exempelvis gruvverksamhet. I nuläget finns 16 aktiva gruvor i Sverige, varav 12 är belägna i norra Sverige (SGU 2018). Gruv- och metallindustrin kan medföra förhöjda halter av tungmetaller lokalt i skogsmarken runt området (Naturvårdsverket 2018). Så småningom kommer detta medföra att metallerna transporteras till vattnet (Berggren et al. 2006). Metaller transporteras långsammare än vattnet genom marken då de binds till partiklar i marken och med tiden kan metallerna lösas upp från partiklarna (Berggren et al. 2006). När metallerna löses upp från partiklarna får markvattnet förhöjda metallhalter, vilket kan ske under en lång tid efter att tillförseln av metaller uppströms har upphört. Med anledning av de antropogena aktiviteterna har metallhalterna ökat i naturen och då de inte bryts ned, tar det lång tid för dessa halter att minska i naturen och i oss människor (Naturvårdsverket 2019). 1.2 Biotillgänglighet av metaller i vatten Metallhalten i akvatiska miljöer kan uttryckas som totalthalt, vilket omfattar alla förekomstformer av metallerna (Havs- och vattenmyndigheten 2016). Metaller i löst koncentration är det som erhållits efter filtrering genom ett 0,45 m-filter och är det som inte är bundet eller adsorberat till partiklar 0,45 m (Havs- och vattenmyndigheten 2016). Biotillgänglig koncentration kallas den mängd som beräknas tas upp av organismer direkt. Detta innebär att det inte behöver vara den totala halten av metaller som kan påverka en organism utan att det är den biotillgängliga koncentrationen som är av vikt att undersöka (Havs- och vattenmyndigheten 2016). Vad som påverkar biotillgängligheten hos metaller är vattenkemin, såsom ph, DOC samt kalciumhalt. Vid en ökande DOC-halt minskar andelen biotillgänglig koncentration av Cu, Ni, Zn och Pb (Havs- och vattenmyndigheten 2016). Somliga metaller, exempelvis Cr, Cu, Ni och Zn, är essentiella och är därför livsnödvändiga för organismer (Havs- och vattenmyndigheten 2016). När halterna av dessa metaller blir för låga kan bristsymptom uppkomma och vid för höga halter kan det istället bli en motsatt effekt och toxiska effekter kan uppstå (Havs- och vattenmyndigheten 2016). Eftersom bakgrundshalterna av de naturliga metallkoncentrationerna kan variera så kan organismer i olika grad anpassa sig till förhöjda halter av metaller. Detta genom att de har utvecklat upptags-, lagrings- och utsöndringsmekanismer som gör att en intern koncentration av essentiella metaller kan vidhållas (Havs- och vattenmyndigheten 2016). 1.3 Kiselalger Kiselalger är organismer som dels finns i den fria vattenmassan, men även som påväxt på exempelvis växter, stenar eller andra föremål (SLU 2012). Dessa små organismer, 10-200 µm i diameter, utgör en viktig grund i den akvatiska födoväven (Bergkvist och Ploug 2014). De beskrivs som en av världens kanske viktigaste primärproducenter då de står för runt 20% av all kolfixering på jorden (Bergkvist och Ploug 2014). Kiselalger förekommer i stora mängder i princip överallt där det finns vatten, framförallt i haven men även i sjöar och vattendrag. (SLU 2012). Då vissa kiselalger är fastsittande kan de inte fly undan förändringar i miljön som kan vara ogynnsamma, vilket innebär att de måste försvinna eller anpassa sig till de nya förhållandena (Kahlert, Andrén och Jarlman 2007). 1

1.3.1 Indikatorer för miljögifter Övervakning av ytvatten enligt vattenförvaltningsförordningen är till för att ge en heltäckande och sammanhållen översikt över den ekologiska samt kemiska ytvattenstatusen för varje avrinningsområde (Naturvårdsverket 2008). Vattenförvaltningsförordningen, förordning (2004:660) om förvaltning av kvaliteten på vattenmiljön, implementerades i Sverige efter att ramdirektivet för vatten (vattendirektivet) infördes år 2000 i EU (Naturvårdsverket 2008). För statusklassificering av ytvatten, det vill säga sjöar, vattendrag och kustvatten, finns bedömningsgrunder som stöd för att klassificera ett ytvattens ekologiska- och kemiska status (Havs- och vattenmyndigheten 2016). Genom en bedömning av tre olika grupper av kvalitetsfaktorer, biologiska, fysikalisk-kemiska, samt hydromorfologiska, kan ytvattnets ekologiska- och kemiska status klassificeras (Havs- och vattenmyndigheten 2016). Kiselalger är en av flera parametrar som används som en biologisk kvalitetsfaktor för att bedöma ekologisk status i vattendrag och sjöar (Havs- och vattenmyndigheten 2018). Främst för att undersöka om vattenförekomster är påverkade av försurning, näringsämnen eller organiska föroreningar (Havs- och vattenmyndigheten 2018). Det går även att få fram ytterligare information om påverkan från exempelvis miljögifter, det görs med hjälp av olika stödparametrar. Kiselalger används i dagsläget som miljögiftsindikatorer även i många europeiska länder och andra länder som Australien, Brasilien, Japan och USA (SLU 2019). 1.3.2 Skaldeformationer Skaldeformationer på kiselalger kan uppstå om kiselalgerna är utsatta för olika typer av stress (Falasco et al. 2009). Genom en metall- och/eller bekämpningsmedelspåverkan i vattendrag kan ett kiselalgssamhälle påverkas på fyra olika sätt (Falasco et al. 2009). Det kan dels visa sig genom att den mest känsliga kiselalgstaxan försvinner samtidigt som den mer motståndskraftiga kiselalgstaxan blir större, vilket innebär en förändrad artsammansättning. Det kan även påvisa effekter genom att tillväxten av alger minskar vilket innebär att biomassan minskar. Samt att det har effekter på hela kiselalgssamhället och att deformationer kan förekomma på kiselalgsskalen (Falasco et al. 2009). Tidigare studier (Falasco et al. 2009, Morin et al. 2012) har kunnat påvisa vilka kiselalgstaxa som lämpar sig väl som indikatorer för att upptäcka metallpåverkade vattendrag. Även vilken kiselalgstaxa som har visat sig vara bra indikatorer för vattendrag påverkat av bekämpningsmedel. För att kunna dra en slutsats om ett vattendrag är påverkat av miljögifter är det ett antal parametrar som kontrolleras. Det som undersöks är andelen deformerade skal, som i ett opåverkat vatten ska vara <1 % (Kahlert 2012). Deformationsandelar som är >1 % ska noteras som en möjlig indikation på ett påverkat vatten (Jarlman et al. 2016). Låg diversitet och antal kiselalgstaxa noteras även, där ett taxaantal <20 och diversitet <2 kan indikera på ett miljögiftspåverkat vatten (Kahlert 2012). Det ska noteras att det inte bara är metaller och bekämpningsmedel som kan ge deformerade kiselalgsskal, även fysisk stress som exempelvis höga temperaturer, låga vattenflöden, starkt ljus och kiselbrist kan innebära att kiselalgernas skal blir deformerade (Falasco et al. 2009). Även då kiselalger lämpar sig väl som indikatorer för miljögifter finns det dock brister i hur de kan användas, då det inte är fastställt vilken/vilka tungmetaller som kan påverka kiselalgssamhället mest och under vilka omständigheter (Kahlert 2012). 1.4 Syfte Syftet är att undersöka vattenkemiska provtagningar och förekomst av kiselalgstaxa från vattendrag i norra Sverige för att kunna utröna om det finns några kopplingar mellan vattenkemiska parametrar och deformerade kiselalgsskal. Syftet är även att undersöka om vissa metaller har en större benägenhet att orsaka deformationer på kiselalgsskal. Detta för att försöka vidareutveckla arbetet med kiselalger som en miljögiftsindikator. 2

Frågeställningar som ska besvaras i examensarbetet är: o o o o Genom att jämföra metallhalterna från olika provpunkter där deformationsantal och taxaantal skiljer sig - kan någon skillnad utrönas mellan de olika provpunkterna som bidrar till en större påverkan på kiselalgssamhället? Är det av betydelse att undersöka den biotillgängliga halten av metaller? Är deformationer och taxaförlust områdesspecifikt? Finns det ett samband mellan metaller och deformationsandelar? 1.4.1 Avgränsning Examensarbetet kommer att omfatta dataunderlag från åren 2015 2018 för vattendrag i norra Sverige. Metallerna som kommer att studeras är arsenik (As), koppar (Cu), kadmium (Cd), nickel (Ni), bly (Pb), uran (U) och zink (Zn). 2 Material och metod 2.1 Litteratur Litteratur har sökts via databasen Web Of Science, Google Scholar samt från olika myndighets-, organisations-, och företagssidor, såsom Naturvårdsverket och Havs- och vattenmyndigheten. Sökord som använts är: diatoms, metal pollution, deformations. 2.2 Dataunderlag Dataunderlaget har inhämtats från Pelagia Nature & Environment AB:s interna databas, det består av 114 provtagningslokaler fördelat över åren 2015-2018 för norra Sverige. De 114 provtagningspunkterna hör till 12 olika områden. Vissa områden återkommer mer än ett år medan några områden endast förekommer under ett år. Provpunkterna har fått ett IDnummer från 1-114 och de olika områdena har fått ID i form av en bokstav från A-L, detta för att provpunkterna och de olika områdena ska vara anonyma. Datat inkluderar både vattenkemi, som ph, löst organiskt kol (DOC), totalt organiskt kol (TOC), metallhalter (löst form) och kiselalgsprover från dessa lokaler. 2.3 Provtagning De vattenkemiska provtagningarna är genomförda varje årstid, för vissa prover har det förekommit fler provtagningar under året än för andra. Provtagningarna är utförda enligt SS- EN ISO 5667-6:2014, SS-EN ISO 5667-1:2007, SS-EN ISO 5667-1:2007/AC:2007 samt SS- EN ISO 5667-3:2004. Metallhalterna som har studerats är halter filtrerade genom ett 0,45 m-filter. Kiselalgsprovtagningen är utförd enligt SS-EN 13946:2014 samt SS-EN 14407:2014. Vid varje kiselalgsprovtagning räknas 400 kiselalgsskal enligt standardmetoden. Provtagningen är utförd under sensommaren/hösten då påväxtsamhället är maximalt utvecklat. Antal deformerade kiselalgsskal redovisas i kiselalgstaxalistor. För att göra om detta till procentandelar divideras antalet deformationer med 400, vilket ger att en deformation motsvarar 0,25 %. 2.4 Områdesbeskrivning I norra Sverige är naturligt sura miljöer vanligt förekommande, området är rikt på barrskog, myrmarker, näringsfattiga våtmarker och podsoljordar. Vattendragen i denna studie är mindre vattendrag. I figur 1 ses markerat område där provtagningspunkterna är belägna. Provtagningspunkterna är belägna i områden där gruvdrift pågår, har pågått eller där det planeras för gruvdrift. 3

Figur 1. Karta över norra Sverige där markerat område innefattar undersökt data. Norrpil och skalstock (0-800km). 2.5 Metallhalter för olika provpunkter Metallhalterna i de olika provpunkterna har klassats efter Naturvårdsverkets (2000) bedömningsgrunder för metaller i vatten. Alla klassgrupperna finns i tabellformat i bilaga 1. De olika provpunkterna har markerats med olika färgkoder beroende på om det är mycket låga-låga halter (vit), måttlig halt (gul), hög halt (orange) eller mycket höga halter (röd) metaller. För U finns inga bedömningsgrunder för metaller i vatten från Naturvårdsverket (2000). I Havs- och vattenmyndighetens författningssamling (HVMFS 2018:17) bedömningsgrund för särskilda förorenade ämnen anges för "god status" för U ett årsmedelvärde på 0,17 µg/l. Detta ger en förståelse att även halten U är förhöjd för vissa provpunkter. Innan tillämpning av värdet ska dock den naturliga bakgrundshalten subtraheras från uppmätt koncentration innan jämförelse görs (HVMFS 2018:17). I tabell 1 presenteras 21 provpunkter av totalt 114. De 21 valda provpunkter representerar fyra olika kategorier i det data som undersökts. Kategori ett är höga halter av metaller och hög påverkan i form av deformationer och minskad taxa. Kategori två är låga halter metaller och låg-måttlig påverkan i form av deformationer och minskad taxa för vissa provpunkter. Kategori tre är höga halter metaller och ingen eller obetydlig påverkan i form av deformationer och taxaantal. Kategori fyra är låga halter metaller och inga deformationer men påverkan i form av minskad taxa. 2.6 Biotillgänglighet Biotic Ligand Model (BLM) är en modell som beräknar den biotillgängliga halten av metaller. För att beräkna detta behövs metallhalt, DOC, ph samt kalciumhalt (Havs- och vattenmyndigheten 2016). För detta examensarbete har Bio-met V4.0 använts och det är utvecklat för att kunna beräkna biotillgänglig halt av Cu, Zn, Ni och Pb. För de provpunkter där endast TOC provtagits och inte DOC, antas att DOC=0,8*TOC (Havs- och vattenmyndigheten 2016). För att testa om det är någon skillnad i att studera den biotillgängliga andelen metaller och lösta halten av metaller mot deformationsandelar genomfördes en regressionsanalys för de fyra olika metallerna Cu, Ni, Pb, Zn. Analysen gjordes mellan den lösta halten samt den beräknade biotillgängliga halten av metallerna. Signifikansnivån som antogs för analyserna var 5 %. 4

2.7 Statistik Statistiska test är utförda i Microsoft Excel för Mac version 15.27 samt i JMP Trial version 14.2. De få metallhalter vars värde var under rapporteringsgränsen (<0,002 för Cd och <0,01 för Pb), där har det angivna värdet från rapporteringsgränsen använts. Detta på grund av att värdet inte ska underskattas. Allt data har testats genom histogram för att undersöka huruvida den var normalfördelad eller inte. Då datan inte var normalfördelad så har den vattenkemiska datan log-transformerats och deformationsandelar har sqrt-transformerats. Detta är ett sätt för att göra datan mer normalfördelad (Jongman, Ter Braak och Van Tongeren 1995). Ett årsmedelvärde räknades ut för de vattenkemiska provtagningarna då dessa provtagningar har skett flera gånger under året. För 10 provpunkter saknades vattenkemiska provtagningar för uran. För att undersöka eventuella samband mellan förhöjda metallhalter och deformerade kiselalgsskal genomfördes regressionsanalyser på den lösta halten av alla metaller samt den biotillgängliga halten av Cu, Ni, Zn och Pb mot deformationsandelar. Detta för att se om utfallet blev liknande för den biotillgängliga halten och lösta halten av metaller när sambandet undersöktes mot deformationsandelar. Regressionsanalysen beskriver om det finns ett samband mellan de olika parametrarna genom determinationskoefficienten R 2. R 2 beskriver hur många procent av y-värdet som förklaras av x-värdet. Analysen gjordes mellan metallhalt och deformationsandelar. Signifikansnivån som antogs var 5 %. 3 Resultat 3.1 Skillnad mellan olika provpunkter I tabell 1 redovisas 21 provpunkter av totalt 114. Detta för att kunna jämföra de olika provpunkternas metallhalter mot deformationsandelar och taxaantal. För Zn är det fyra av totalt 114 provpunkter vars metallhalt klassas som mycket höga halter och för Cd är det två av totalt 114 provpunkter som klassas som mycket höga halter (bilaga 3). Pb är den enda metall vars metallhalt inte överstiger klass 1 (mycket låga halter). För fullständig redogörelse för alla provpunkter och deras metallhalt, deformationsandelar och taxaantal se bilaga 3. Tabell 1. Klassgrupper enligt Naturvårdsverkets (2000) bedömningsgrunder för metaller i vatten, gult fält indikerar på måttliga halter (klass 3), orange fält indikerar på höga halter (klass 4) och rött fält indikerar på mycket höga halter (klass 5). Vitt fält innebär klass 1 eller 2. Metallhalterna är angivna i µg/l. I tabellen ses årtal, ID, metallerna As, Cd, Cu, Ni, Pb, Zn och U samt deformationer (%) för kiselalgsskal och antal kiselalgstaxa. Tomma fält innebär att ingen analys av den metallen gjorts det året. År ID As Cd Cu Ni Pb Zn U % Def. Taxaantal 2017 75 0,90 0,226 1,53 27,22 0,01 444,80 25,22 10,5 7 2016 30 0,77 0,224 9,59 17,99 0,07 275,10 15,86 9,5 9 2015 5 0,44 0,052 2,15 1,74 0,01 2,95 3 13 2016 52 2,64 0,051 0,24 0,45 0,05 2,72 0,03 2,5 29 2015 6 0,07 0,002 1,34 0,40 0,01 1,49 2 35 2016 54 0,94 0,005 0,35 1,01 0,04 2,30 0,05 2 15 2018 90 0,10 0,005 0,09 0,13 0,02 1,06 0,01 2 48 2016 48 3,36 0,002 1,08 0,11 0,01 5,56 0,03 1,5 23 2017 72 0,05 0,002 0,15 0,17 0,01 1,72 0,00 1,5 42 2015 18 1,00 0,002 0,36 0,35 0,03 2,44 0,10 1,25 41 2016 57 1,37 0,013 0,43 0,56 0,05 2,34 0,22 1,25 33 2016 41 0,95 0,196 11,80 0,90 0,06 129,00 0,03 0,75 34 2016 45 8,42 0,809 2,00 0,64 0,01 76,70 0,08 0,5 21 2017 76 0,13 1,207 9,32 61,50 0,01 336,00 0,06 0,5 23 2015 9 2,21 2,470 24,90 8,75 0,11 917,00 0,08 0,25 43 5

2015 10 2,07 2,060 21,30 7,65 0,08 807,00 0,09 0,25 31 2016 46 1,41 0,653 0,92 0,64 0,01 83,10 0,03 0,25 25 2016 24 0,07 0,011 1,23 0,37 0,02 3,47 1,64 0 18 2016 28 0,45 0,058 1,72 1,76 0,01 3,57 15,45 0 17 2016 32 2,26 0,004 0,30 0,34 0,01 1,50 0,07 0 14 2016 40 0,70 0,218 11,40 1,08 0,03 140,00 0,03 0 30 3.2 Biotillgänglighet av metaller För att utröna om det är av betydelse att studera den biotillgängliga halten av metaller så har sambandet mellan den biotillgängliga- och lösta halten av metallerna studerats. Resultatet visar att sambandet mellan den biotillgängliga- och lösta halten för de fyra metallerna Cu, Ni, Pb samt Zn är signifikanta (tabell 2). Tabell 2. Sambandet mellan lösta halten och den biotillgängliga halten av metallerna Cu, Ni, Pb och Zn. P-värde, R 2 och antal provpunkter för varje metall framkommer i tabellen. Metaller Cu Ni Pb Zn P-värde <0,05 <0,05 <0,05 <0,05 R-kvadrat 0,86 0,92 0,50 0,96 Provpunkter 114 114 114 114 3.3 Deformationer (%) och taxaantal i de olika områdena För att få en överskådlig bild över hur fördelningen av deformationer och taxaantal skiljer sig för olika områden samt hur de olika områdena förhåller sig till gränserna för vad som anses som ett påverkat vattendrag, har två olika låddiagram utformats. I figur 2 framgår att det totalt är fem av de 12 olika områdena som inkluderar en eller flera provpunkter vars deformationsandel överstiger 1 %. Av figur 3 framgår att tre av de totalt 12 olika områdena har en eller flera provpunkter vars taxaantal understiger 20. I bilaga 2 återfinns fullständig redogörelse över hur de olika intervallen av deformationsandelar ska tolkas ur missbildningssynpunkt. 6

Figur 2. Deformationsandelar för de olika områdena för åren 2015 2018. Det röda strecket indikerar gränsen för ett möjligt påverkat vattendrag (>1%), n anger antal provpunkter. Figur 3. Antal kiselalgstaxa för de olika områdena för åren 2015 2018. Det röda strecket indikerar gränsen för ett möjligt påverkat vattendrag (<20), n anger antal provpunkter. 7

3.4 Analys mellan metaller och deformationsandelar 3.4.1 Analys av alla provpunkter Figur 4. Sambandet mellan deformationsandelar och metallerna Zn, Zn (BLM), Ni och Ni (BLM). Zn (y=0,0714x +0,6318, R 2 =0,05, p=<0,05), Zn (BLM) (y=0,0644x + 0,7108, R 2 =0,04, p=<0,05), Ni (y=0,1214x + 0,8094, R 2 =0,08, p=<0,05), Ni (BLM) (y=0,1151x + 0,9412, R 2 =0,09, p=<0,05). Denna analys innefattar alla provpunkter (n=114). För att undersöka om det finns ett samband mellan metaller och deformationsandelar analyserades de olika metallerna mot deformationsandelar. I regressionsanalysen inkluderades både den beräknade biotillgängliga halten och den lösta halten av metaller för att se om det blev någon skillnad i resultatet. I figur 4 framgår att det är Zn, Zn (BLM), Ni och Ni (BLM) som är signifikanta. För de andra studerade metallerna kan inga signifikanta trender ses (tabell 3). Tabell 3. Sambandet mellan deformationsandelar och metallerna As, Cd, Cu, Pb, U, Cu (BLM) och Pb (BLM). Denna analys innefattar alla provpunkter. P-värde, R 2 och antal provpunkter för varje metall framkommer i tabellen. Metaller As Cd Cu Pb U BLM Cu BLM Pb P-värde 0,85 0,18 0,53 0,54 0,05 0,23 0,35 R-kvadrat 0,0003 0,02 0,004 0,003 0,04 0,01 0,01 Provpunkter 114 114 114 114 104 114 114 8

3.4.2 Analys av alla provpunkter förutom extremvärden Figur 5. Sambandet mellan deformationsandelar och metallerna Cu (BLM) och U. Cu (BLM) (n=112) (y=-0,0569x + 0,4743, R 2 =0,04, p=<0,05), U (n=102) (y=-0,0797x + 0,4649, R 2 =0,1, p=<0,05). Denna analys innefattar alla provpunkter förutom de två provpunkter som är extremvärden. I deformationsandelar är det ett glapp från 3% deformationer upp till 9,5% respektive 10,5% deformationer, på grund av detta gjordes statistiska tester på alla provpunkter men där de två provpunkterna som är extremvärden exkluderades. Detta för att testa om trenden mellan deformationsandelar och metaller beter sig på samma sätt när de två högsta värdena av deformationsandelar är exkluderade. I regressionsanalysen inkluderades både den beräknade biotillgängliga halten av Cu, Ni, Zn och Pb samt den lösta halten av alla metallerna. Detta för att se om det blev någon skillnad i resultaten mellan dem. Resultatet visar att när extremvärdena exkluderas är det den biotillgängliga halten Cu samt lösta halten U som är signifikanta (figur 5), för de andra metallerna kan inga signifikanta trender ses (tabell 4). Här ska noteras att trendlinjen är negativ för alla metaller förutom för Pb, vilket innebär att när halten metall ökar så minskar antalet deformationer. Tabell 4. Sambandet mellan deformationsandelar och metallerna As, Cd, Cu, Ni, Pb, Zn, Zn (BLM), Pb (BLM) och Zn (BLM). Denna analys innefattar alla provpunkter förutom de två provpunkterna som är extremvärden. P- värde, R 2 och antal provpunkter för varje metall framkommer i tabellen. Metaller As Cd Cu Ni Pb Zn BLM Ni BLM Pb BLM Zn P-värde 0,78 0,31 0,11 0,51 0,50 0,31 0,18 0,30 0,15 R-kvadrat 0,001 0,01 0,02 0,004 0,004 0,01 0,02 0,01 0,02 Provpunkter 112 112 112 112 112 112 112 112 112 4 Diskussion 4.1 Påverkan på kiselalgssamhället Metallhalterna för de olika provpunkterna skiljer sig generellt sett ganska mycket mellan de olika provpunkterna (tabell 1). Trots höga metallhalter för vissa provpunkter kan ändå deformationsandelarna vara <1 % och taxaantal >20. Dessa resultat är liknande de som Morin et al. (2012) visar på i sin studie, dvs. att när flera olika metaller har förhöjda värden så verkar påverkan på kiselalgssamhället bli mindre. Vad detta kan bero på är fortfarande outforskat (Morin et al. 2012). I dessa fall skulle det kunna vara att det är den kiselalgstaxa som är mer metalltolerant som dominerar. Om det är ett område där bakgrundshalterna är något förhöjda naturligt, kan kiselalgerna även ha anpassat sig till det och att det är på grund av detta som de tolererar förhöjda metallhalter (Havs- och vattenmyndigheten 2016). De två provtagningspunkterna med ID 75 och 30 (tabell 1) har båda en deformationsandel som är >8%, vilket klassas som mycket hög samt taxaantal på 7 respektive 9. Detta talar för att båda provpunkterna är påverkade (Kahlert 2012). Vissa av metallhalterna för dessa två 9

provpunkter är måttliga, höga och mycket höga enligt Naturvårdsverkets (2000) bedömningsgrunder för metaller i vatten. Övriga provpunkter som alla har en deformationsandel som är >1% är ID 5, 52, 6, 54, 90, 48, 72, 18 och 57 (tabell 1). Dessa provpunkter har metallhalter som är klassade som mycket låga och låga halter enligt Naturvårdsverkets (2000) bedömningsgrunder för metaller i vatten. Denna trend ger en indikation om att det inte borde vara någon av de studerade metallerna som ensamma ger upphov till taxaförlust och deformationer. En möjlig förklaring är att de studerade metallerna i denna studie tillsammans med en eller flera metaller, som inte omfattas av studien, orsakar deformationer och taxaförlust. Alternativt enbart en metall som inte omfattas av studien. Genom att studera de provpunkterna som har en låg deformationsandel (<1%) och taxaantal som är >20 och dess vattenkemi, är det inte givet att höga halter av någon av de studerade metallerna ger fler deformationer. Det finns ett antal provtagningspunkter, ID 41, 9, 10, 46, 45, 76 och 40 (tabell 1) som alla har en deformationsandel <1% och ett taxaantal som är >20. Några av metallhalterna för dessa provpunkter är enligt Naturvårdsverkets (2000) bedömningsgrunder måttliga, höga eller mycket höga halter. Detta kan vara skäl för att kolla på ytterligare metaller för att jämföra dessa mot deformationsandelar och taxaantal. Provtagningspunkterna med ID 24, 28 och 32 (tabell 1) har ett taxaantal <20 och deformationsantalet är noll. Metallhalterna för dessa provpunkter är inom klassificeringsgrupperna 1 och 2 enligt Naturvårdsverkets (2000) bedömningsgrunder, vilket innebär att det är mycket låga respektive låga halter av metaller. Detta tyder dock på att det finns en viss påverkan på vattendraget, då taxaantalet är <20. Trots att det är låga halter av de studerade metallerna, skulle det kunna finnas andra metaller som inte studerats som gett upphov till att vissa kiselalgstaxa försvunnit. Ett annat alternativ kan vara att vattendraget är påverkat av andra stressfaktorer (Falasco et al. 2009). I denna studie har Naturvårdsverket (2000) bedömningsgrunder för metaller i vatten använts för att på ett överskådligt sätt klassificera de olika provpunkternas metallhalter. Bedömningsgrunderna har inte använts till att klassificera de olika provpunkterna eller områdenas ekologiska status, då dessa bedömningsgrunder inte är aktuella för det. För en statusklassificering av vattendrag används bedömningsgrunder från Havs- och vattenmyndighetens föreskrifter (HVMFS 2013:19) om klassificering och miljökvalitetsnormer avseende ytvatten. 4.2 Betydelsen av biotillgänglig halt I denna studie har både biotillgänglig- och löst halt av metallerna Cu, Zn, Ni och Pb studerats. Resultatet för sambandet mellan den biotillgängliga- och lösta halten för metallerna Zn, Cu, Ni och Pb är signifikanta och det är ett starkt samband mellan alla (R 2 = 86-96%), förutom för Pb (R 2 =50%). En anledning till dessa starka samband skulle kunna vara låga DOC-halter i de vattendrag som har provtagits. Låga DOC-halter innebär att den biotillgängliga halten av metaller (Cu, Zn, Ni och Pb) ökar (Havs- och vattenmyndigheten 2016). Biotillgängligheten av metaller kan även öka vid lägre ph då metallernas inbindning till DOC kan påverkas negativt av exempelvis vätejoner (Havs- och vattenmyndigheten 2016). I detta avseende, för de studerade vattendragen i studien, är det av betydelse att studera den biotillgängliga halten. Det ska dock tas i beaktning att de angivna biotillgängliga halterna av metallerna Cu, Zn, Ni kan vara missvisande. Tidigare studier (Hoppe 2016; Hoppe, Lithner och Borg 2007) visar på att den nuvarande modellen för att beräkna biotillgängligheten av Cu, Zn och Ni inte är applicerbar för det mjuka vattnet i länderna Sverige, Norge och Finland. Den analys som gjorts i studien Hoppe (2016) visar att en majoritet av det data som testats passade inte in i det kalibreringsområdet för modellerna som testades. De modeller som är framtagna för att beräkna biotillgänglighet av metaller passar inte för det svenska vattnet som är mjukt/ultramjukt (Hoppe, Lithner och Borg 2007). Studien av Hoppe, Lithner och 10

Borg (2007) visar även på att 62% av sjöarna i norra Sverige faller utanför kalibreringsintervallet. 4.3 Kiselalgssamhället i de olika områdena I figur 2 kan ses att det är totalt fem av de 12 olika områdena där det finns en eller flera provpunkter som har en deformationsandel som är >1 %. Av figur 3 framkommer att taxaantalet för tre av de totalt 12 olika områdena har en eller flera provpunkter där taxaantalet är <20. Detta talar för att vissa vattendrag är påverkade av miljögifter (Kahlert 2012). Genom att studera figur 2 och 3 tillsammans ses att i många av områdena hänger en hög deformationsandel ihop med lågt taxaantal och även att det ofta förekommer i samma områden. Det visar på att vissa av områdena är mer påverkade än andra. En studie av Morin et al. (2012) påvisar att effekterna av metaller kan ses på olika nivåer, från deformationer på vissa individer till en förändrad samhällsstruktur av kiselalgssamhället. I praktiken innebär det att deformationer och taxaförlust hänger ihop, vilket kan ses i figur 2 och 3. De påverkade kiselalgssamhällena i denna studie visar sig vara relativt områdesspecifikt. För vissa områden har alla provpunkter ett taxaantal >20 och deformationsandelar <1%. På samma sätt är variationen inom varje område också spridd, vilket innebär att för vissa vattendrag är det specifika provpunkter som är mer eller mindre påverkade. Det ska dock noteras att deformationer >1 % och taxaantal <20 kan förekomma även vid andra typer av faktorer som exempelvis låga vattenflöden, hög solinstrålning och höga temperaturer (Kahlert 2012; Falasco et al. 2009). Då denna studie inte har tagit hänsyn till hur områdena lokalt vid vattendragen ser ut går det inte att uttrycka sig om dessa andra faktorers eventuella påverkan för deformationer och lågt taxaantal. 4.4 Inget samband mellan förhöjda metallhalter och deformationsandelar För att testa om sambandet skulle skilja sig mellan den biotillgängliga- och lösta halten metaller mot deformationsandelar så utfördes analysen både med biotillgänglig halt av Cu, Ni, Zn och Pb samt den lösta halten av alla metaller. Resultaten för metallerna Zn, Ni och Pb visar på samma trend gällande samband med deformationsandelar. Cu är den metall som inte visar på samma trend. I analysen mellan metallhalt och deformationsandelar där extremvärdena är exkluderade är den biotillgängliga halten Cu signifikant (p<0,05) men inte lösta halten av Cu. I analysen för alla provpunkter framkommer att förhöjda halter av Ni och Zn (både biotillgänglig- och löst halt) är signifikanta med ökande deformationsandelar (figur 4). U ligger på gränsen till att vara signifikant (p=0,05). Trots att resultaten är signifikanta (p<0,05) för Ni och Zn visar R 2 -värdet på att det inte finns något samband mellan de förhöjda metallhalterna och deformationsandelar (R 2 -värde från 4 9%). Att resultatet faller ut som statistiskt signifikant trots det låga R 2 -värdet torde bero på att det är många provpunkter som har analyserats, vilket gör att ett signifikant resultat kan falla ut snabbare. Då det är två provpunkter (ID 75 och 30) som har väldigt höga deformationsandelar (10,5 respektive 9,5%) valdes att göra statistiska tester på alla provpunkter förutom för de två punkterna med extremvärden. Detta gjordes för att se hur resultatet skulle bli när de två provpunkter med högst deformationsandelar inte var inkluderade. Skulle resultatet ha blivit samma för de två olika analyserna, extremvärden inkluderade och exkluderade, hade det kunnat stärka en misstanke om att Ni och Zn eventuellt har en koppling till ökande deformationsandelar. Däremot så visade resultatet för dessa analyser där extremvärdena exkluderades inte på samma trend. I denna analys (figur 5) är det den biotillgängliga halten av Cu samt den lösta halten U som är signifikanta (p<0,05). Det låga R 2 -värdet visar i denna analys att det inte finns något samband (4 respektive 10%) mellan dessa parametrar. För dessa två analyser är trendlinjen negativ, vilket innebär att när värdet på x-axeln ökar så 11

minskar värdet på y-axeln. Detta talar än mer för att Cu och U inte har något samband med ökande deformationsandelar. Detta resultat skiljer sig från studien av Kahlert (2012) där det sågs ett samband mellan höga och mycket höga halter av Cd, Cu, Pb eller Zn och ökande andel deformationer. I denna studie finns det inga trender som visar på att en förhöjd metallhalt av någon av de studerade metallerna och ökande deformationsandelar har något samband. Det är tydligt att det är de två provpunkterna ID 75 och 30 som påverkar utfallet i analysen för alla provpunkter mot förhöjda deformationsandelar (figur 4). Dessa två punkter har höga halter av både Ni och Zn och det är just de metallerna som visar på signifikans i analysen med alla provpunkter. 4.5 Slutsatser Genom att studera alla provpunkter och deras metallhalt, deformationer och taxaantal kan det antas, för denna studie, att det inte är självklart med ökande deformationer vid höga metallhalter av de som studerats. I de vattendrag som har undersökts kan slutsatsen dras att vissa är påverkade, då taxaantal är <20 samt att deformationsandelen är >1 % (Kahlert 2012). Det går även att konstatera att det mest troligt inte är någon av de studerade metallerna som ensam har en negativ inverkan på kiselalgsskalen i denna studie. Trots att vissa metaller visar på en signifikans mellan förhöjda metallhalter och förekomst av deformationsandelar, är sambandet alldeles för lågt för att det ska vara tillförlitligt. Hur och varför dessa deformationer på de undersökta kiselalgstaxa har uppkommit går genom denna studie inte att svara på. Eftersom att det inte finns något samband mellan de studerade metallerna i denna studie och ökande deformationsandelar borde en vidare undersökning göras där fler metaller undersöks. Detta då det finns indikationer på att de undersökta vattendragen är påverkade av förhöjda metallhalter. Att även undersöka vilka kiselalgstaxa som förekommer i de olika provpunkterna skulle kunna ge en bredare förståelse för vilken typ av påverkan som kiselalgerna är utsatt för. 5 Referenser Berggren, D., Kemakta, M, E., Gustafsson, J, P., Jarvis, N och Norrström, A-C. 2006. Metallers mobilitet i mark. Rapport 5536. Stockholm: Naturvårdsverket Bergkvist, J., Ploug, H. 2014. Kiselalger ger oss vart femte andetag. Havsutsikt. Stockholms universitets Östersjöcentrum och Umeå marina forskningscentrum, Umeå universitet Falasco, E., Bona, F., Badion, G., Hoffman, L och Ector, L. 2009. Diatom teratological forms and environmental alterations: a review. Hydrobiologia 623 (1): 1-35 Havs- och vattenmyndigheten. 2016. Miljögifter i vatten - klassificering av ytvattenstatus, Vägledning för tillämpning av HVMFS 2013:19. Rapport 2016:26. Göteborg: Havsoch vattenmyndigheten Havs- och vattenmyndigheten. 2018. Kiselalger i sjöar och vattendrag - Vägledning för statusklassificering. Rapport 2018:38. Göteborg: Havs- och vattenmyndigheten Hoppe, S., Lithner, G och Borg, H. 2007. Utvärdering av användbarheten av BLM i svenska vatten. ITM, Institutionen för tillämpad miljövetenskap. Stockholms universitet Hoppe, S. 2016. Biotic Ligand Model A tool for risk assessment of metals in Scandinavian freshwaters. ACES, Department of Environmental Science and Analytical Chemistry HVMFS 2018:17. Havs- och vattenmyndighetens föreskrifter om ändring i Havs- och vattenmyndighetens föreskrifter (HVMFS 2013:19) om klassificering och miljökvalitetsnormer avseende ytvatten. Jarlman, A., Kahlert, M., Sundberg, I och Herlitz, E. 2016. Påväxt i sjöar och vattendrag - kiselalgsanalys. Version 3:2. Göteborg: Havs- och vattenmyndigheten Jongman, R, H, G., Ter Braak, C, J, F och Van Tongeren, O, F, R. 1995. Data analysis in community and landscape ecology. Cambridge: Cambridge University Press Kahlert, M., Andrén, C och Jarlman, A. 2007. Bakgrundsrapport för revidering 2007 av bedömningsgrunder för Påväxt kiselalger i vattendrag. SLU, 12

Sveriges Lantbruksuniversitet Kahlert, M. 2012. Utvecklingen av en miljögiftsindikator kiselalger i rinnande vatten. Rapport 2012:12. Karlskrona: Länsstyrelsen Blekinge län Morin, S., Cordonier, A., Lavoie, I., Arini, A., Blanco, S., Duong, TT., Tornés, E., Bonet, B., Corcoll, N., Faggiano, L., Laviale, M., Pérès, F., Becares, E., Coste, M., Feurtet-Mazel, A., Fortin, C., Guasch, H och Sabater, S. 2012. Consistency in diatom response to metalcontaminated environments. The Handbook of Environmental Chemistry - Emerging and Priority Pollutants: Bringing Science into River Management Plans. Springer: New York Naturvårdsverket. 2000. Bedömningsgrunder för miljökvalitet - Sjöar och vattendrag. 2. uppl. Rapport 4913. Uppsala: Naturvårdsverket förlag Naturvårdsverket. 2008. Övervakning av ytvatten, Handbok för tillämpningen av 7 kap. 1 förordningen (2004:660) om förvaltning av kvaliteten på vattenmiljön samt Naturvårdsverkets föreskrifter (NFS 2006:11) om övervakning av ytvatten enligt nämnda föreskrift. Handbok 2008:2. Naturvårdsverket Naturvårdsverket. 2018. Tungmetaller i skogsmark. Naturvårdsverket. http://www.naturvardsverket.se/stod-imiljoarbetet/vagledningar/miljoovervakning/bedomningsgrunder/skogslandskap/tu ngmetaller/ (Hämtad 2019-05-08) Naturvårdsverket. 2019. Metaller som miljögift. Naturvårdsverket. https://www.naturvardsverket.se/sa-marmiljon/manniska/miljogifter/metaller/ (Hämtad 2019-03-17) SGU. 2018. Gruvor i Sverige. SGU, Sveriges geologiska undersökning. https://www.sgu.se/bergsstaten/gruvor/gruvor-i-sverige-2/ (Hämtad 2019-05-08) SLU. 2012. Kiselalger som miljöindikatorer. [Broschyr]. SLU, Sveriges Lantbruksuniversitet SLU. 2019. Påväxtalger som miljöindikator. SLU, Sveriges Lantbruksuniversitet. https://www.slu.se/vatten-miljo/pavaxtanalys (Hämtad 2019-03-17). 13

Bilaga 1 Naturvårdsverkets (2000) bedömningsgrunder för metaller i vatten. Klass Beskrivning Cu Zn Cd Pb Ni As (ug/l) (ug/l) (ug/l) (ug/l) (ug/l) (ug/l) 1 Mycket låga halter 0,5 5 0,01 0,2 0,7 0,4 2 Låga halter 0,5-3 5--20 0,01-0,1 0,2-1 0,7-15 0,4-5 3 Måttliga halter 3--9 20-60 0,1-0,3 1--3 15-45 5--15 4 Höga halter 9-45 60-300 0,3-1,5 3--15 45-225 15-75 5 Mycket höga halter >45 >300 >1,5 >15 >225 >75

Bilaga 2 Preliminär klassning av missbildningsfrekvens för kiselalger. <1 % innebär ingen eller obetydlig missbildningsfrekvens, >8 % innebär mycket hög missbildningsfrekvens (Jarlman et al. 2016). Preliminär klassning av missbildningsfrekvens < 1 % ingen eller obetydlig 1-2 % låg 2-4 % måttlig 4-8 % hög > 8 % mycket hög

Bilaga 3 Tabell med årtal, ID, deformationer (%), taxaantal, årsmedelvärden för metallerna As, Cd, Cu, Ni, Pb, Zn, U och Ca samt ph och DOC. Ca och DOC anges i mg/l, övriga metaller anges i µg/l. Färgkoderna indikerar klassgrupper enligt Naturvårdsverkets (2000) bedömningsgrunder för metaller i vatten, vita fält indikerar på mycket låga-låga fält (klass 1 och 2), gult fält indikerar på måttliga halter (klass 3), orange fält indikerar på höga halter (klass 4) och rött fält indikerar på mycket höga halter (klass 5). För U finns inga bedömningsgrunder för metaller i vatten från Naturvårdsverket (2000). Tomma fält innebär att ingen analys av den metallen gjorts det året. År ID Def. % Taxaantal As Cd Cu Ni Pb Zn U Ca ph DOC 2017 75 10,5 7 0,90 0,226 1,53 27,22 0,01 444,80 25,22 108,40 7,96 2,00 2016 30 9,5 9 0,77 0,224 9,59 17,99 0,07 275,10 15,86 86,93 7,95 2,00 2015 5 3 13 0,44 0,052 2,15 1,74 0,01 2,95 419,00 7,65 2,40 2016 52 2,5 29 2,64 0,051 0,24 0,45 0,05 2,72 0,03 3,01 6,72 11,23 2015 6 2 35 0,07 0,002 1,34 0,40 0,01 1,49 3,99 7,35 4,96 2015 8 2 46 1,34 0,049 0,44 0,72 0,03 22,70 0,15 36,70 7,40 5,00 2016 54 2 15 0,94 0,005 0,35 1,01 0,04 2,30 0,05 6,46 6,93 8,93 2018 90 2 48 0,10 0,005 0,09 0,13 0,02 1,06 0,01 5,69 6,59 7,69 2016 48 1,5 23 3,36 0,002 1,08 0,11 0,01 5,56 0,03 39,00 7,40 3,80 2016 55 1,5 50 7,83 0,007 0,38 0,76 0,05 2,75 0,01 3,38 6,93 13,03 2017 72 1,5 42 0,05 0,002 0,15 0,17 0,01 1,72 0,00 5,06 7,12 4,54 2015 18 1,25 41 1,00 0,002 0,36 0,35 0,03 2,44 0,10 2,54 7,00 6,24 2016 57 1,25 33 1,37 0,013 0,43 0,56 0,05 2,34 0,22 3,24 6,90 7,40 2015 2 1 43 0,05 0,002 1,49 0,38 0,01 1,64 2,97 7,25 4,72 2015 7 1 45 1,04 0,019 0,77 0,49 0,06 6,31 0,09 9,09 7,10 5,30 2015 13 1 32 0,08 0,022 6,48 2,68 0,11 5,89 11,04 7,20 5,44 2017 64 1 58 0,06 0,002 0,31 0,36 0,02 3,04 0,21 4,49 7,06 5,07 2018 115 1 39 0,05 0,002 0,58 0,26 0,01 3,97 0,38 22,27 7,61 8,99 2015 1 0,75 25 0,10 0,002 1,58 0,58 0,01 2,09 41,50 7,50 4,48 2015 4 0,75 41 0,05 0,002 0,56 0,36 0,01 1,55 3,72 7,05 4,88 2015 11 0,75 57 1,98 0,018 0,52 0,36 0,04 9,76 0,05 12,80 7,10 8,20 2015 16 0,75 36 1,09 0,004 0,19 0,46 0,02 2,96 0,18 2,68 7,05 4,64 2016 27 0,75 44 0,05 0,003 0,22 0,23 0,02 3,69 0,00 5,10 7,12 8,04 2016 31 0,75 26 0,53 0,006 0,69 1,04 0,01 2,57 0,05 9,19 7,03 6,52 2016 37 0,75 18 0,47 0,003 0,50 0,82 0,01 1,57 0,06 11,46 7,08 9,58 2016 41 0,75 34 0,95 0,196 11,80 0,90 0,06 129,00 0,03 6,25 6,80 4,46 2016 47 0,75 24 4,67 0,017 1,68 0,32 0,01 20,50 0,03 20,40 7,20 5,94 2016 51 0,75 31 3,51 0,006 0,37 0,18 0,03 3,87 0,02 9,15 7,20 10,50 2016 59 0,75 43 1,11 0,003 0,50 0,43 0,05 2,09 0,11 2,78 7,03 6,67 2017 60 0,75 47 1,83 0,010 0,20 0,71 0,04 1,43 0,05 4,03 6,90 8,27 2017 71 0,75 38 0,06 0,004 0,28 0,38 0,01 3,84 0,02 9,97 6,92 5,50 2017 78 0,75 27 0,50 0,005 0,73 0,97 0,02 1,92 0,06 9,50 7,10 7,69 2017 82 0,75 46 0,61 0,017 0,53 1,14 0,04 5,00 0,11 4,91 6,75 7,68 2018 94 0,75 52 0,06 0,006 0,30 0,34 0,03 3,14 0,46 6,13 7,19 4,23 2018 96 0,75 54 0,06 0,004 0,28 0,15 0,04 12,15 0,13 4,42 6,88 9,97

2018 97 0,75 29 0,48 0,004 0,56 0,86 0,01 2,54 0,08 10,29 7,20 4,64 2018 102 0,75 38 0,39 0,002 0,36 0,96 0,01 1,47 0,04 7,44 7,00 7,35 2018 106 0,75 21 1,24 0,032 0,74 0,43 0,05 33,57 0,03 29,13 7,07 4,14 2018 110 0,75 48 0,73 0,004 0,76 0,20 0,03 1,31 0,12 3,14 7,03 6,32 2018 111 0,75 35 1,09 0,004 0,36 0,70 0,02 0,55 0,04 4,42 7,35 3,76 2018 113 0,75 55 0,05 0,002 0,60 0,11 0,01 3,03 0,12 7,48 7,55 7,40 2018 116 0,75 30 0,05 0,002 0,18 0,11 0,01 1,83 0,05 9,64 7,54 9,94 2018 117 0,75 39 0,06 0,002 0,44 0,17 0,01 1,85 1,17 32,24 7,56 6,78 2015 3 0,5 53 0,07 0,002 0,70 0,43 0,01 2,20 4,65 7,10 6,36 2016 35 0,5 34 0,71 0,017 0,66 1,17 0,05 6,89 0,11 4,69 6,75 7,42 2016 36 0,5 42 0,46 0,012 0,45 1,17 0,04 4,74 0,06 8,36 6,75 9,04 2016 38 0,5 51 0,21 0,009 0,39 0,69 0,02 3,72 0,07 2,09 6,83 3,49 2016 42 0,5 53 0,77 0,002 0,30 0,11 0,01 0,61 0,04 2,19 6,90 4,24 2016 45 0,5 21 8,42 0,809 2,00 0,64 0,01 76,70 0,08 728,00 7,20 2,32 2016 53 0,5 38 1,98 0,009 0,33 0,75 0,05 2,08 0,05 5,01 6,93 9,63 2016 56 0,5 32 2,93 0,009 0,43 0,70 0,07 3,09 0,04 2,95 6,78 12,27 2016 58 0,5 41 1,68 0,073 0,42 0,50 0,07 3,37 0,13 3,14 7,03 8,28 2017 62 0,5 42 5,75 0,010 0,11 0,61 0,03 1,15 0,01 3,40 6,90 13,67 2017 63 0,5 41 2,83 0,023 0,30 0,64 0,04 2,13 0,04 2,80 6,90 10,00 2017 69 0,5 41 0,07 0,003 1,33 0,30 0,01 3,61 1,39 28,88 7,42 4,28 2017 74 0,5 38 0,08 0,002 0,93 0,22 0,02 1,94 0,06 5,52 7,24 4,76 2017 76 0,5 23 0,13 1,207 9,32 61,50 0,01 336,00 0,06 181,67 7,07 2,10 2017 81 0,5 11 0,98 0,005 0,49 0,68 0,02 1,32 0,08 10,59 7,40 8,99 2017 83 0,5 25 0,25 0,003 0,40 0,70 0,02 1,31 0,05 7,00 6,88 7,94 2018 88 0,5 46 0,06 0,005 0,43 0,19 0,04 0,73 0,09 5,38 6,95 5,58 2018 89 0,5 46 0,07 0,005 0,36 0,13 0,04 0,51 0,08 5,86 7,04 5,51 2018 92 0,5 47 0,11 0,026 0,24 0,32 0,05 9,22 0,08 15,16 7,13 12,48 2018 95 0,5 59 0,05 0,005 0,25 0,09 0,02 0,72 0,14 3,24 7,08 5,21 2018 99 0,5 22 5,69 0,004 0,51 0,38 0,01 2,71 0,11 12,15 7,50 4,61 2018 101 0,5 45 0,79 0,016 0,46 0,96 0,03 5,73 0,09 5,23 7,10 5,25 2018 103 0,5 23 0,50 0,002 0,27 0,68 0,01 1,95 0,06 14,38 7,40 6,21 2018 104 0,5 48 0,19 0,005 0,24 0,53 0,01 3,81 0,06 2,03 6,95 3,53 2018 107 0,5 38 4,50 0,004 0,32 0,25 0,04 3,48 0,04 15,27 7,10 5,45 2018 108 0,5 37 0,97 0,002 0,48 0,16 0,05 1,41 0,10 5,29 7,37 3,88 2015 9 0,25 43 2,21 2,470 24,90 8,75 0,11 917,00 0,08 32,70 6,70 6,00 2015 10 0,25 31 2,07 2,060 21,30 7,65 0,08 807,00 0,09 31,20 7,00 6,20 2015 12 0,25 65 0,05 0,003 0,66 0,53 0,04 4,28 6,04 7,35 2,84 2015 14 0,25 55 0,05 0,002 0,51 0,47 0,02 3,42 7,36 7,00 5,04 2015 15 0,25 58 0,05 0,002 0,57 0,46 0,02 3,37 5,57 7,33 2,84 2015 17 0,25 39 1,28 0,004 0,19 0,40 0,03 2,73 0,14 2,47 7,15 5,60 2015 20 0,25 9 1,98 0,010 0,39 0,27 0,02 1,00 0,07 10,53 7,63 2,46 2015 22 0,25 22 0,96 0,010 0,60 0,65 0,03 1,53 0,08 8,28 7,28 8,26 2015 23 0,25 36 0,58 0,013 0,62 0,91 0,04 4,18 0,10 4,05 6,98 5,60 2016 26 0,25 59 0,08 0,018 0,32 0,37 0,03 4,30 0,02 8,90 7,16 8,64 2016 29 0,25 26 0,09 0,002 0,84 0,26 0,01 2,94 0,04 5,96 7,30 5,56

2016 34 0,25 22 0,96 0,005 0,64 0,76 0,03 3,62 0,09 9,06 7,05 9,48 2016 39 0,25 36 0,65 0,021 0,65 1,53 0,03 8,44 0,09 4,99 6,68 6,57 2016 43 0,25 42 0,24 0,002 0,21 0,09 0,01 2,77 0,06 3,06 7,00 2,20 2016 46 0,25 25 1,41 0,653 0,92 0,64 0,01 83,10 0,03 396,00 6,90 2,07 2016 49 0,25 36 4,41 0,002 0,83 0,23 0,01 4,57 0,04 10,70 7,40 10,20 2016 50 0,25 35 4,06 0,039 1,43 0,46 0,10 29,60 0,06 15,10 7,30 12,20 2017 61 0,25 45 1,01 0,011 0,20 0,93 0,03 1,23 0,05 5,67 6,90 7,67 2017 65 0,25 35 0,06 0,003 0,38 0,49 0,02 3,29 1,31 11,06 7,03 4,91 2017 70 0,25 50 0,05 0,003 0,93 0,22 0,02 3,33 0,08 4,08 7,14 4,14 2017 73 0,25 9 0,52 0,032 1,15 1,23 0,01 3,06 8,14 463,50 7,65 2,00 2017 79 0,25 16 2,07 0,004 0,32 0,31 0,01 1,00 0,07 11,30 7,53 2,39 2017 80 0,25 19 5,46 0,005 0,65 0,45 0,03 2,32 0,11 11,65 7,45 5,75 2017 84 0,25 45 0,30 0,006 0,40 0,73 0,01 0,85 0,05 7,03 7,05 6,89 2017 85 0,25 13 0,52 0,003 0,41 0,87 0,01 1,22 0,07 11,88 7,15 10,11 2017 87 0,25 57 0,51 0,025 0,68 1,56 0,05 5,53 0,11 4,64 6,65 7,40 2018 91 0,25 71 0,07 0,005 0,24 0,19 0,03 1,08 0,10 5,90 6,90 7,36 2018 93 0,25 63 0,05 0,006 0,31 0,19 0,02 4,16 0,10 3,80 7,04 4,07 2018 98 0,25 43 1,94 0,004 0,27 0,27 0,01 2,55 0,06 10,75 7,60 2,25 2018 100 0,25 20 1,04 0,003 0,39 0,56 0,01 3,02 0,07 11,57 7,45 5,66 2018 105 0,25 25 0,67 0,019 0,44 1,54 0,04 6,78 0,07 5,61 6,90 4,23 2018 109 0,25 45 1,53 0,005 0,58 0,22 0,06 2,41 0,10 4,19 7,03 5,55 2018 112 0,25 52 1,36 0,005 0,26 0,28 0,04 0,83 0,07 3,70 7,38 5,46 2018 114 0,25 38 0,05 0,002 0,35 0,10 0,01 1,97 0,16 10,75 7,80 6,60 2015 19 0 20 0,40 0,010 0,81 0,98 0,02 1,85 0,06 8,30 7,20 6,42 2015 21 0 23 4,55 0,015 0,61 0,34 0,02 2,25 0,10 10,15 7,48 5,46 2016 24 0 18 0,07 0,011 1,23 0,37 0,02 3,47 1,64 29,01 7,46 4,98 2016 25 0 36 0,05 0,004 0,92 0,22 0,02 2,75 0,06 4,09 7,18 5,22 2016 28 0 17 0,45 0,058 1,72 1,76 0,01 3,57 15,45 432,60 7,58 2,26 2016 32 0 14 2,26 0,004 0,30 0,34 0,01 1,50 0,07 10,75 7,53 2,35 2016 33 0 24 4,67 0,006 0,53 0,41 0,02 2,54 0,11 10,41 7,33 5,89 2016 40 0 30 0,70 0,218 11,40 1,08 0,03 140,00 0,03 7,42 6,90 4,80 2016 44 0 33 0,24 0,002 0,20 0,10 0,01 2,87 0,07 3,90 7,00 2,26 2017 77 0 22 0,38 0,068 13,89 4,07 0,08 40,86 5,52 72,20 7,72 4,82 2017 86 0 38 0,20 0,008 0,27 0,58 0,01 2,98 0,05 2,17 6,73 3,54

Bilaga 4 Tabell med årtal, ID, deformationer (%), taxaantal och den beräknade biotillgängliga halten av årsmedelvärdet av metallerna Cu, Ni, Pb och Zn. Halterna anges i µg/l. År ID Def. % Taxaantal BLM Cu BLM Ni BLM Pb BLM Zn 2017 75 10,5 7 0,282 23,77 0,003 209,84 2016 30 9,5 9 1,775 15,71 0,018 129,78 2015 5 3 13 0,211 1,25 0,004 0,91 2016 52 2,5 29 0,007 0,08 0,002 0,61 2015 6 2 35 0,055 0,15 0,001 0,55 2015 8 2 46 0,022 0,29 0,004 7,94 2016 54 2 15 0,009 0,22 0,002 0,60 2018 90 2 48 0,005 0,03 0,001 0,36 2016 48 1,5 23 0,053 0,04 0,001 2,59 2016 55 1,5 50 0,007 0,13 0,002 0,51 2017 72 1,5 42 0,007 0,05 0,001 0,76 2015 18 1,25 41 0,012 0,09 0,003 0,88 2016 57 1,25 33 0,016 0,15 0,004 0,84 2015 2 1 43 0,065 0,13 0,001 0,66 2015 7 1 45 0,034 0,16 0,007 2,81 2015 13 1 32 0,264 0,75 0,008 2,02 2017 64 1 58 0,015 0,12 0,002 1,34 2018 115 1 39 0,014 0,06 0,001 0,66 2015 1 0,75 25 0,078 0,23 0,001 0,79 2015 4 0,75 41 0,027 0,12 0,001 0,68 2015 11 0,75 57 0,016 0,08 0,002 2,74 2015 16 0,75 36 0,009 0,15 0,002 1,30 2016 27 0,75 44 0,007 0,05 0,001 0,88 2016 31 0,75 26 0,023 0,28 0,001 0,96 2016 37 0,75 18 0,012 0,18 0,001 0,44 2016 41 0,75 34 0,735 0,27 0,007 65,65 2016 47 0,75 24 0,051 0,09 0,001 7,04 2016 51 0,75 31 0,007 0,04 0,002 0,99 2016 59 0,75 43 0,017 0,12 0,004 0,69 2017 60 0,75 47 0,008 0,15 0,002 0,38 2017 71 0,75 38 0,015 0,10 0,001 1,55 2017 78 0,75 27 0,022 0,21 0,001 0,54 2017 82 0,75 46 0,023 0,24 0,002 1,44 2018 94 0,75 52 0,013 0,12 0,003 1,27 2018 96 0,75 54 0,007 0,03 0,002 3,19 2018 97 0,75 29 0,024 0,30 0,001 1,13 2018 102 0,75 38 0,012 0,25 0,001 0,48 2018 106 0,75 21 0,042 0,14 0,007 14,10 2018 110 0,75 48 0,025 0,05 0,002 0,43 2018 111 0,75 35 0,020 0,32 0,003 0,28