14.d fard-2025-ecocertified solar parks (TNO).pdf

Samenvatting

Het label

bodems (bijvoorbeeld klei, veen, voormalige landbouwbodems) tweemaal maaien en afvoeren noodzakelijk is, en op arme zandbodems eenmaal (Bakker et al. 2024). Drukbegrazing haalt relatief minder nutriënten weg, maar heeft als voordeel dat alle vegetatie kort gegraasd wordt, en grassen daardoor niet de overhand kunnen krijgen. Bij drukbegrazing wordt een grote kudde schapen (bijvoorbeeld heideschapen) op een relatief klein oppervlakte gelaten, waardoor de grazers niet selectief kunnen grazen (i.t.t. jaarrond begrazing met lage graasdichtheid), en ook de vegetatie onder de panelen begraasd wordt. Als bijkomend voordeel wordt drukbegrazing bij grote parken in de praktijk altijd gefaseerd uitgevoerd. In sommige zonneparken is het echter niet mogelijk om beheer met schapen uit te voeren (zie hoofdstuk 3), waardoor maaien en afvoeren het enige alternatief is voor een soortenrijke vegetatie. De gegevens over de vegetatie en insecten die gedurende de duur van het experiment zijn verzameld worden in 2025-2026 gebruikt voor een wetenschappelijke publicatie en als onderdeel van de PhDthesis van Timea Kocsis.

Effecten zonneparken op insectendiversiteit en ecosysteemdiensten in omgeving

Resultaten flora & fauna en bodem

3 Vegetatiebeheer gericht op herstel natuurwaarde

4 Diversiteit in vegetatie, insecten & spinnen 5 Diversiteit in zoogdieren en vogels 6 Schade aan de bodem voorkomen

Een meerwaarde van natuurinclusieve zonneparken in agrarische landschappen zou kunnen zijn dat zij ecosysteemdiensten leveren naar omliggende landbouwpercelen. In 2023 is onderzocht wat de bijdrage is van zonneparken op bestuiving van gewassen. Om dit te onderzoeken zijn aardbeiplanten gebruikt als phytometers. Deze planten zijn op 10 verschillende afstanden van 11 zonneparken geplaatst tussen 0 en 100 meter. Op elke afstand is een aardbeienplant met en zonder net geplaatst om te kijken wat de bijdrage van bestuivers is op de aardbeienopbrengst (fruitzet, aantal, gewicht, zoetheid) en hoe deze afneemt met afstand tot het zonnepark. In gelijkende studies zijn deze afstanden voldoende om bestuivingsdiensten van natuurgebieden of -elementen te kunnen opmerken. De aardbeiplanten die beschikbaar waren voor bestuivers (zonder netje) hadden significant meer, en zoetere aardbeien dan planten zonder bestuivers (met netje), en dus dat bestuivers een positief effect hebben op de

Resultaten flora & fauna en bodem

Richtlijnen

Over het project

2/4

21

opbrengst van bestuivers. We vonden geen significant effect van afstand tot het zonnepark. Dit duidt erop dat de huidige zonneparken geen substantiële bijdrage leveren aan bestuivingsdiensten van gewassen zoals aardbei. Deze gegevens worden opgemaakt voor een rapport in 2025.

Doorontwikkeling high-throughput-identificatie insecten via DNA-analyse.

taxonomische expertise voor verschillende insectengroepen, beperken in de praktijk vaak het aantal monsters dat kan worden bekeken en het detailniveau waarop dit gebeurt. Identificatie via zogenaamde DNA-metabarcoding kan hierin een oplossing bieden. Naar aanleiding van een succesvolle pilot met deze methode (Winkler et al. 2022) heeft binnen het project Ecocertified Solar Parks een doorontwikkeling plaatsgevonden door deze innovatieve methodiek uit te proberen op de monsters van grondnestelende insecten uit piramidevallen binnen het onderzoek van promovendus Timea Kocsis.

Het op naam brengen van de insecten die worden verzameld tijdens veldwerk is in veel wetenschappelijke studies een flinke uitdaging. De tijd en kosten die hiermee gemoeid gaan, plus de beperkt beschikbare

Voor dit doeleinde zijn de protocollen voor het verzamelen van monsters in het veld en morfologische analyse in het lab nader aangescherpt, om deze zo DNA-proof te maken; d.w.z. te borgen dat de

Resultaten flora & fauna en bodem

3 Vegetatiebeheer gericht op herstel natuurwaarde

4 Diversiteit in vegetatie, insecten & spinnen 5 Diversiteit in zoogdieren en vogels 6 Schade aan de bodem voorkomen

Samenvatting

Het label

Resultaten flora & fauna en bodem

Richtlijnen

Over het project

3/4

22

monsters nog bruikbaar zijn voor DNA-analyse. De monsters verzameld in het eerste meetjaar werden allereerst onder de microscoop tot op ordeniveau geïdentificeerd, en vervolgens benut voor een (destructieve) genetische analyse via DNA-metabarcoding. Deze laatste analyse leverde, in circa een kwart van de arbeidsuren besteed aan morfologische identificatie tot op ordeniveau, een dataset met ruim 1200 taxa op (in een totaal van circa 160 monsters), waarvan 98% tenminste op genusniveau en meer dan 85% op soortniveau. De resultaten van deze analyse, evenals een beschrijving van de gebruikte methodiek, worden gepubliceerd middels een ge-peer-reviewed wetenschappelijk artikel (Kocsis et al., verwacht 2025). Hoewel deze analyse een beeld gaf van het verschil in efficiëntie en resolutie, laat het niet zien in hoeverre de methoden daadwerkelijk overeenkomen in de aangetoonde soorten. Om die reden werd een detail-analyse uitgevoerd voor één groep arthropoden: de spinnen. Per monster werden de spinnen apart gehouden en onderworpen aan een gedetailleerd identificatie onder de microscoop, en vervolgens werden dezelfde monsters alsnog geanalyseerd via DNAmetabarcoding. Figuur 4.1 laat zien hoe de resultaten zich op hoofdlijnen verhouden. Van de 56 taxa die onder de microscoop werden geïdentificeerd, werden er 41 ook via metabarcoding gevonden, en 15 soorten dus niet.

Deze laatste groep omvatte onder andere meerdere soorten uit het geslacht Erigone, die allen dezelfde DNA-code (‘sequentie’) hebben voor de gebruikte genetische merker. De huidige DNA-methode ontbeert dus de resolutie om soorten uit dit geslacht te onderscheiden. Daar tegenover staat een veel groter aantal taxa (58) die alleen via metabarcoding werden gevonden. Ook gold voor veel van de 41 overlappende soorten dat deze via DNA-metabarcoding in een groter aantal monsters werden aangetroffen dan via morfologische analyse. Deze verschillen zijn vooral te verklaren door het grote aantal juveniele individuen in de monsters, waarvoor morfologische identificatie überhaupt niet mogelijk was. Al met al heeft elke metho-

worden benut in aankomende publicaties van Timea Kocsis. Helaas zijn de resultaten hiervan echter nog niet beschikbaar op het moment van schrijven. De mede binnen het project EcoCertified Solar Parks ontwikkelde methode voor DNA-metabarcoding van insectenmonsters heeft ook buiten dit project ruime toepassingsmogelijkheden en wordt momenteel al in diverse andere praktijkgerichte projecten toegepast.

Resultaten flora & fauna en bodem

3 Vegetatiebeheer gericht op herstel natuurwaarde

DNA 58

41

4 Diversiteit in vegetatie, insecten & spinnen

Manual 15

5 Diversiteit in zoogdieren en vogels 6 Schade aan de bodem voorkomen

Figuur 4.1. Venn-diagram voor de directe vergelijking van dezelfde insectenmonsters, zoals die zijn geïdentificeerd via conventionele morfologische identificatie onder microscoop en via DNAmetabarcoding. De figuur geeft het aantal taxa weer dat in beide methoden werd aangetroffen (in groen), alsook het aantal soorten dat alleen via DNA-metabarcoding (geel; “DNA”) en alleen via morfologie (blauw; “Manual”) werd aangetroffen.

de dus voor- en nadelen, en komen de verkregen soortenlijsten nooit 1 op 1 overeen, maar is het aantal specimens dat tot op soort geïdentificeerd kan worden hoger bij gebruik van DNA-metabarcoding. Monsters uit piramidevallen verkregen in 2023 en 2024, zijn in de winter van 2024-2025 verwerkt via DNA-metabarcoding en zullen

Samenvatting

Het label

Resultaten flora & fauna en bodem

Richtlijnen

Over het project

4/4

23

5 Wat hebben zoogdieren en vogels aan zonneparken? Resultaat 3b. Lead WUR. Met het uitgangspunt om biodiversiteit in zonneparken te verhogen, is in het project ook onderzocht wat de invloed is van zonneparken op vogels en zoogdieren, en hoe inrichting en vegetatiebeheer hieraan bij kunnen dragen. Kennis hierover ontbrak. In dit hoofdstuk bespreken we de resultaten.

Waarde van zonneparken voor vogels & zoogdieren Over het algemeen kan gesteld worden dat de aanleg van zonneparken in potentie positief kan zijn voor vogels als deze worden gebouwd op intensieve landbouwgrond. Eerder onderzoek liet zien dat zonneparken aantrekkelijker zijn voor vogels wanneer er meer ruimte tussen de panelen is, en bij extensief beheer van het zonnepark. Daarbij lijkt begrazing zelfs in lage veedichtheden al negatieve effecten te hebben. De meeste zoogdieren die in de omgeving aanwezig zijn worden wel waargenomen in zonneparken, maar de betekenis voor de populaties in het landschap is niet bekend. Zo is onbekend of zonneparken een ecologische val vormen door hoge predatiedruk, wanneer soorten in hoge dichtheden in zonneparken voorkomen maar hun reproductie en overleving er ondermaats is. Het leefgebied van veel vogels en zoogdieren beslaat vaak een flink deel van een zonnepark of is zelfs (veel) groter, zodat positieve effecten van de verschillende beheervormen (voor het onderzoek naar de bodemfauna en insectendiversiteit) op populaties vogels en zoogdieren vaak moeilijk aan te tonen zijn. In dit onderzoek toetsen we de hypothese dat zonneparken als eenheid een positief effect hebben op zoogdieren en vogels.

Samenvatting

Het label

Uitgangspunten & doelstelling De overkoepelende doelstelling is om inzicht te krijgen in de vraag of het relatief extensieve beheer in zonneparken een gunstige uitwerking heeft op de diversiteit van vertebraten in landbouwgebied. Dit onderzoek richtte zich daarom op een evaluatie van de rijkdom van vogels en zoogdieren in zonneparken en hun gebruik van zonneparken, in vergelijking met omliggend intensief gebruikt landbouwgebied en extensief beheerde natuur, om zo inzicht te krijgen in de bijdrage die zonneparken leveren aan het behoud of bevorderen van vertebratendiversiteit in landbouwgebied. Doel daarbij was ook om te onderzoeken welke eigenschappen van zonneparken, en het beheer daarvan, positief gecorreleerd zijn aan de soortsdiversiteit van vertebraten. Tot slot is onderzocht in welke mate predatoren gebruik maken van zonneparken, en hoe dat van invloed is op hun prooisoorten.

3 Vegetatiebeheer gericht op herstel natuurwaarde

Effecten zonneparken op vogels & zoogdieren: onderzoeksresultaten

6 Schade aan de bodem voorkomen

Resultaten flora & fauna en bodem

4 Diversiteit in vegetatie, insecten & spinnen 5 Diversiteit in zoogdieren en vogels

Vleermuizen De voorlopige resultaten wat betreft gebruik van zonneparken door vleermuizen lieten zien dat de huidige generatie zonneparken geen gunstig effect hebben op vleermuispopulaties. In de studie werden zes gepaarde vergelijkingen uitgevoerd tussen zonneparken en twee typen graslandcontrolegebieden (intensief en extensief grasland). Met behulp van passieve vleermuisdetectoren werden vleermuisvocalisaties geregistreerd langs de randen, waar de hoogste activiteit en diversiteit van soorten werd verwacht. Alle zeven bestudeerde vleermuissoorten, en de hele soortgroep, werden minder vaak geregistreerd of waren minder actief in zonneparken in vergelijking met nabijgelegen intensief agrarisch grasland of natuurlijke graslanden. Zowel de frequentie van detectie als de activiteit van gedetecteerde vleermuizen was lager in zonneparken ten opzichte van de beide controlegebieden. Deze studie toont aan dat huidige zonneparken in

Resultaten flora & fauna en bodem

Richtlijnen

Over het project

1/2

24

potentie geen toegevoegde waarde bieden voor vleermuispopulaties. Dit ondanks het feit dat de aantallen insecten (bestuivers bijvoorbeeld) er wel hoger kunnen liggen dan in de omgeving (zie hoofdstuik 4). In het project SolarEcoPlus wordt momenteel nader onderzoek gedaan naar vleermuizen in nieuwere generatie zonneparken, waarbij de nulsituatie (voor de bouw) wordt vergeleken met de huidige situatie. Dit project wordt in december 2026 afgerond. Grondbewonende zoogdieren Uit onderzoek met behulp van cameravallen naar grondbewonende zoogdieren op zonneparken en in de controlegebieden, bleken diversiteit, voorkomen en dagelijkse activiteitenpatronen vergelijkbaar te zijn tussen zonneparken en beide typen controlegebieden. Europese haas en ree gebruikten zonneparken gemiddeld wel meer dan de controlegebieden (figuur 5.1). Dit onderzoek benadrukt dat zonneparken nieuwe leefgebieden kunnen bieden voor sommige grondbewonende zoogdieren in open argrarisch gebied. De resultaten van dit onderzoek worden gepubliceerd middels een ge-peer-reviewed wetenschappelijk artikel (Tavernier et al., under review).

Vogels De aanwezigheid van vogels op zonneparken is onderzocht middels passieve akoestische monitoring, met gebruik van ‘AudioMoth’-loggers in 43 zonneparken in Nederland. Met het ‘BirdNET Analyzer’-algoritme zijn 115 verschillende soorten geautomatiseerd geïdentificeerd. De studie was erop gericht vogelrijkdom binnen zonneparken te kwantificeren, en niet op een vergelijking tussen zonneparken en controlegebieden. Voorlopige resultaten tonen een significant hogere vogelrijkdom en -diversiteit aan de rand van de zonneparken in vergelijking met de centrale delen van zonneparken. De oriëntatie van de PVpanelen was daarbij de belangrijkste voorspeller van de vogeldiversiteit, met hogere scores voor parken gericht op het zuiden. Kenmerken zoals beheer, leeftijd van zonneparken en structurele dimensies lieten geen significante effecten op de vogeldiversiteit in de parken zien. Zowel de kern als de randen van zonneparken kunnen potentieel de habitatheterogeniteit voor vogels vergroten, wat de ecologische waarde in monotone landschappen in potentie kan verhogen. Knelpunten Een gepland onderzoek naar het reproductief succes van vogels in zonneparken is niet uitgevoerd, omdat er te weinig nesten van vogels werden gevonden. De steekproefgrootte zou te klein zijn om zinvolle resultaten op te leveren over de effecten van predatoren op het reproductiesucces van vogels in zonneparken.

Resultaten flora & fauna en bodem

3 Vegetatiebeheer gericht op herstel natuurwaarde

4 Diversiteit in vegetatie, insecten & spinnen 5 Diversiteit in zoogdieren en vogels 6 Schade aan de bodem voorkomen

Figuur 5.1 Het voorkomen van hazen tijdens het twee jaar durende onderzoek in zonnevelden (rood), in de extensieve controle (blauw) en in de intensieve controle (zwart). Weergegeven als boxplot, waarbij de horizontale zwarte (grijze) lijn het gemiddelde laat zien. Het voorkomen was significant hoger in zonnevelden dan in de intensieve controles (grote spreiding maar significant lager gemiddelde dan in zonneparken) en dan in de extensieve controles.

Samenvatting

Het label

Resultaten flora & fauna en bodem

Richtlijnen

Over het project

2/2

25

6

Schade aan de bodem voorkomen

Resultaat 4. Lead WUR.

Inventarisatie ruimtelijke verdeling in bodem- en vegetatieparameters binnen bestaande zonneparken Tijdens een uitgebreide veldstudie in 173 zonneparken verspreid over Nederland is de ruimtelijke heterogeniteit van bodem- en vegetatiekenmerken binnen deze parken in kaart gebracht. Het doel van dit onderzoek was om te begrijpen hoe verschillen in lichtinval en microklimaat – veroorzaakt door de fysieke opstelling van zonnepanelen – lokaal invloed uitoefenen op plantproductie, bodemorganische stof en het bodemleven. Om de microklimaatgradiënten aan ecologische processen te koppelen, zijn per zonnepark bodem- en vegetatiemonsters genomen onder en tussen de panelen. Gedurende het groeiseizoen is het microklimaat (temperatuur, bodemvocht) continu geregistreerd met bodemtemperatuur- en bodemvochtsensoren (TMS4) en is met modellen de cumulatieve lichtinval bepaald. De volgende indicatoren zijn geanalyseerd: plantbiomassa (boven- en ondergronds), mycorrhiza-wortelbezetting, bodemorganische stof, totale koolstof en hot-water-extractable carbon, microbiële biomassa inclusief de schimmel-bacterie verhouding, en de afbraaksnelheid van organisch materiaal middels strooiselzakjes. De resultaten van dit onderzoek zijn gepubliceerd (Scholten et al., 2025) en geven inzicht in hoe zonneparken op kleine schaal sterk verschillende groeicondities

Uit de resultaten blijkt dat lichtbeschikbaarheid binnen de parken de dominante factor is voor vegetatiegroei. De hoeveelheid inkomende straling onder de panelen varieerde van 1 tot 10% van de open veldstraling, terwijl tussen de tafels van zonnepanelen waarden werden gemeten van 30 tot 90%, afhankelijk van de afstand tussen de rijen en de breedte van de panelen. Deze variatie in lichtbeschikbaarheid had directe gevolgen voor de plantenbiomassa. De bovengrondse biomassa was gemiddeld ongeveer 80% lager onder de panelen dan ertussen, met waarden tussen 0.03 tot 3.43 ton/ha4 onder panelen en 1.9 tot 8 ton/ha tussen panelen. Ook de ondergrondse biomassa volgde dit patroon. De bezetting van plantenwortels door mycorrhizaschimmels was significant lager onder de panelen, wat duidt op een verminderde symbiose en mogelijke belemmering van nutriëntenuitwisseling. De microbiële biomassa en de schimmel-bacteriën-verhouding daalden eveneens onder panelen, terwijl de afbraaksnelheid van organisch materiaal onveranderd bleef. Voor bodemorganische stof en HWC5 werden op het moment van meten in 2022 geen significante verschillen vastgesteld, maar door de combinatie van sterk verminderde koolstofinput (door minder plantenbiomassa) en gelijkblijvende afbraak wordt verwacht dat bodemgezondheid en koolstofvoorraden op termijn zullen afnemen.

Deze mogelijke langetermijneffecten zullen in de toekomst verder worden onderzocht met behulp van bodemkoolstofmodellen zoals RothC. In afwachting daarvan is reeds een modelstudie uitgevoerd voor het zonnepark in Wageningen (zie verderop onder lange-termijn-projectie).

Resultaten flora & fauna en bodem

3 Vegetatiebeheer gericht op herstel natuurwaarde

4 Diversiteit in vegetatie, insecten & spinnen 5 Diversiteit in zoogdieren en vogels 6 Schade aan de bodem voorkomen

Naast de gepubliceerde studie van Scholten et al. (2025), is binnen dit project ook de bodemfauna onderzocht in 12 zonneparken. De focus lag hierbij op functionele groepen die een centrale rol spelen in

creëren.

3 1 zonnepark verviel in het bodemonderzoek 4 Ton/ha biomassa wordt ook wel uitgedrukt als Mg/ha = megagram/hectare. Het betreft steeds droge-stofgehaltes. 5 HWC = Hot Water-extractable Carbon, i.e. heet-water-extraheerbare koolstof; dit is een maat voor de hoeveelheid direct beschikbare organische stof voor bodemmicro-organismen.

Samenvatting

Het label

Resultaten flora & fauna en bodem

Richtlijnen

Over het project

1/6

26

bodemgezondheid en -processen, zoals microarthropoden, regenwormen en nematoden: • Microarthropoden, waaronder mijten en springstaarten, zijn essentieel voor de afbraak van organisch materiaal en het reguleren van microbiële populaties. In de open zones tussen de panelen werden gemiddeld ca. 17.000 individuen per m² aangetroffen. Onder de panelen lag dit aantal bijna 70% lager (minder dan 5.000 individuen per m²). Beide waarden liggen ruim onder de gerapporteerde referentieniveaus voor Nederlandse graslanden: gemiddeld circa 43.500 individuen per m² in graslanden met melkveehouderij en 87.900 individuen per m² in half-natuurlijke graslanden (Rutgers et al. 2008). Binnen deze groep was de afname van springstaarten (Collembola) het meest uitgesproken: hun dichtheid daalde met meer dan 85%. Springstaarten zijn voornamelijk fungivoor; de afname van schimmels onder de panelen, zoals aangetoond in Scholten et al. (2025), biedt een logische verklaring. Dit illustreert een mogelijk cascade-effect in het bodemvoedselweb, dat ook zou kunnen doorweken naar organismen die niet in deze studie zijn onderzocht. • Ook regenwormen, die als ecosysteemingenieurs bijdragen aan bodemstructuur, beluchting en organische stoftransport, lieten een sterke afname zien. Op kleigrond daalde hun dichtheid van gemiddeld 450 individuen per m² tussen de panelen tot circa 125 onder de panelen (–72%).

Op zandgrond waren deze dichtheden respectievelijk 250 en 75 individuen per m² (–70%). • Nematoden, ook wel aaltjes genoemd, vormen een diverse groep aan bodem-micro-fauna bestaand uit bacterie-, fungi en herbivoren, die vaak wordt gebruikt als bio-indicator voor bodemgezondheid, kwamen onder de panelen gemiddeld 60% minder voor dan in de open zones. Deze resultaten tonen aan dat bodemfauna sterk reageert op de schaduwrijke en veranderde omstandigheden onder zonnepanelen. Ze bevestigen dat niet alleen bovengrondse vegetatie, maar ook het ondergrondse bodemleven afhankelijk is van voldoende lichtinval en een gezond bodemmicroklimaat. Deze bevindingen zijn ecologisch relevant, omdat deze organismen samen essentiële ecosysteemfuncties vervullen zoals afbraak, nutriëntenkringloop, koolstofopslag en ziekte-onderdrukking.

Samenvatting

Het label

Gebieden met minder dan 10% van de open veldstraling bleken in dit onderzoek onvoldoende licht te ontvangen om vegetatiegroei en bodemleven te ondersteunen. Het is daarom van belang om de minimale lichtinval boven deze drempel te brengen en/of het totale oppervlak met zulke lage lichtniveaus sterk te beperken. Tabel 6.1 laat zien dat het aandeel van schaduwrijke zones met < 10% lichtinval sterk varieert tussen parken – van 12% tot maar liefst 78% – met grote implicaties voor de gemiddelde bodemgezondheid. Deze bevinding onderstreept het belang van een zorgvuldig ontwerp van zonneparken, waarin langdurige schaduwzones actief worden geminimaliseerd. Het expliciet meenemen van lichtverdeling in de ontwerpfase is daarmee een essentiële stap richting ecologisch verantwoorde en duurzame zonneparken. Tabel 6.1 Oppervlakte van de bodem dat minder dan 10% licht ontvangt voor elk zonnepark; zoals berekend door TNO met BIGEYE.

Locaties Haringvliet Almere Tegelen Duiven Hildenberg Hoogveld Tholen Goes Houten

Percentage 12% 16% 24% 26% 26% 30% 32% 35% 36%

Locaties Someren Donkerbroek Apeldoorn Haarweg Marum t Zunneveld Roosendaal Wagenborgen

Percentage 36% 38% 42% 42% 49% 57% 74% 78%

Resultaten flora & fauna en bodem

3 Vegetatiebeheer gericht op herstel natuurwaarde

4 Diversiteit in vegetatie, insecten & spinnen 5 Diversiteit in zoogdieren en vogels 6 Schade aan de bodem voorkomen

Impact op bodembiodiversiteit van opstelling en beheer van zonneparken Binnen het beheerexperiment zoals besproken in hoofdstuk 3 zijn, naast vegetatie en insecten, ook bodemparameters gemeten, waaronder microarthropoden. Doordat de uitvoer van het beheer in veel zonneparken anders is gelopen dan gepland (zie ook hoofdstuk 3 en 4), is directe koppeling van beheertype aan de response van microarthropoden niet goed te maken. Een eerste analyse van de resultaten geeft, gelijkaardig aan de effecten op vegetatie en insecten, geen verschillen in de aantallen microarthropoden tussen de verschillende beheervormen.

Resultaten flora & fauna en bodem

Richtlijnen

Over het project

2/6

27

Lange-termijn-projectie bodem-OS in zonneparken in relatie tot opstelling 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

Bodemkoolstof-opslag is een cruciale ecosysteemdienst en wereldwijd dé indicator voor bodemgezondheid, vanwege de sterke relatie met waterretentie, nutriëntenvoorziening, biodiversiteit en erosiebestendigheid. De koolstofbalans in de bodem wordt bepaald door de input van organisch materiaal via plantengroei (zoals wortelresten en bovengronds strooisel) en CO₂-emissies door microbiële afbraak. Momenteel ontbreekt het aan goed onderbouwde gegevens over hoe zonneparken – en met name de mate van schaduw op de bodem – de koolstofbalans beïnvloeden. Om claims over minimale lichtniveaus voor ecologisch verantwoorde zonneparken te onderbouwen, zijn binnen dit project modelstudies uitgevoerd op basis van een experimenteel zonnepark op de Wageningen Campus (figuur 6.1). In dit veldexperiment zijn zonnetafels met variërende breedtes en hoogtes geplaatst, waardoor zes verschillende lichtniveaus zijn gecreëerd, op bestaand meerjarig grasland. De panelenopstelling is ontworpen op basis van modellering van de bodembelichting door TNO met het BIGEYE-platform; waarna de bodembelichting opnieuw berekend is op basis van de gerealiseerde panelenopstelling. Deze proefopzet maakt het mogelijk om de relatie tussen lichtinval en ecologische processen systematisch te onderzoeken.

Bodem- en vegetatiemonsters werden verzameld in zones voor uiteenlopende lichtniveaus, met 6 licht behandelingen: 8%, 20%, 30%, 40%, 65% en 100%. Op basis van deze metingen werd voor elke lichtzone de geschatte koolstofinput naar de bodem bepaald. Voor de modellering van langetermijnveranderingen in bodemorganische koolstof is gebruikgemaakt van het internationaal erkende RothCmodel, dat ook gevalideerd is voor Nederlandse omstandigheden. De simulaties zijn gebaseerd op een uitgangssituatie vergelijkbaar met het grasland op de Wageningen Campus, waarvan het koolstofgehalte rond het Nederlands gemiddelde ligt (Rutgers et al. 2008).

Samenvatt ng

Het abe

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 100% 99% 100% 100% 99% 99% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 100% 100% 99% 99% 99% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 100% 100% 100% 99% 100% 100% 99% 100% 99% 99% 99%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 100% 99% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 100% 99% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 99% 98% 99% 99% 98% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 99% 99% 99% 99%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 99% 99% 99% 98% 99% 98% 98% 99% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 99% 99% 98% 98% 98% 99% 98% 98% 98% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 99% 98% 99% 99% 99% 98% 98% 98% 98% 99% 98% 99%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 99% 99% 99% 98% 99% 98% 98% 99% 99% 98% 98% 98% 99% 98% 98% 99% 99% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98% 98%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 98% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 96% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 96% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 97% 96% 97% 97%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 97% 97% 96% 96% 96% 96% 96% 96% 96% 95% 96% 95% 96% 95% 95% 95% 96% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 96% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 96% 95% 96% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 96% 95% 95% 95% 96% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 96% 95% 95% 95% 95% 95% 96% 95% 95% 95% 95% 96% 95%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 98% 98% 97% 97% 96% 96% 95% 95% 95% 94% 94% 94% 94% 94% 95% 94% 93% 94% 94% 94% 94% 94% 94% 94% 94% 94% 93% 94% 93% 94% 94% 94% 93% 94% 94% 94% 94% 94% 93% 94% 93% 93% 93% 93% 94% 94% 94% 93% 94% 94% 94% 93% 94% 94% 94% 93% 93% 94% 94% 94% 93% 94% 93% 94% 94% 93% 94% 94% 94% 94% 94% 94% 94% 93% 94% 93% 94% 94% 94% 93% 94% 93% 94% 93% 94% 93% 93%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 98% 98% 97% 95% 93% 93% 93% 92% 93% 92% 92% 93% 92% 92% 93% 92% 92% 92% 91% 91% 93% 91% 92% 93% 91% 91% 92% 91% 92% 91% 91% 91% 91% 91% 92% 91% 92% 92% 92% 91% 91% 92% 92% 92% 91% 91% 92% 92% 92% 92% 91% 91% 91% 92% 92% 92% 92% 91% 92% 91% 92% 92% 91% 92% 91% 91% 91% 92% 92% 92% 92% 92% 91% 92% 91% 92% 91% 92% 91% 92% 92% 92% 92% 91% 91% 92% 92%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 98% 98% 96% 94% 93% 90% 90% 90% 90% 90% 89% 90% 90% 90% 89% 89% 89% 89% 89% 89% 89% 88% 89% 88% 89% 88% 89% 89% 88% 88% 88% 89% 88% 89% 89% 89% 89% 89% 89% 88% 89% 89% 89% 88% 89% 89% 89% 88% 88% 89% 89% 88% 88% 88% 89% 89% 88% 88% 88% 89% 88% 89% 88% 89% 89% 89% 88% 89% 89% 88% 89% 89% 89% 88% 88% 88% 88% 89% 88% 89% 89% 88% 89% 89% 89% 89% 89% 89%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 97% 97% 95% 92% 87% 89% 87% 87% 84% 84% 86% 87% 83% 85% 87% 83% 86% 83% 84% 83% 86% 83% 86% 85% 86% 86% 86% 87% 86% 83% 85% 85% 85% 85% 84% 86% 86% 84% 87% 86% 86% 85% 86% 86% 83% 84% 87% 83% 83% 86% 86% 83% 86% 83% 86% 83% 83% 86% 86% 84% 84% 83% 83% 83% 86% 85% 84% 86% 86% 83% 83% 83% 86% 86% 84% 86% 86% 87% 83% 85% 83% 86% 83% 83% 85% 83% 83% 86%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 98% 97% 95% 93% 88% 82% 83% 83% 80% 82% 80% 80% 79% 80% 79% 81% 81% 78% 80% 78% 78% 78% 81% 80% 78% 78% 76% 76% 78% 79% 79% 79% 81% 78% 81% 76% 78% 80% 78% 77% 81% 81% 81% 77% 77% 78% 77% 80% 81% 80% 80% 80% 78% 77% 81% 77% 76% 78% 76% 81% 79% 77% 79% 77% 77% 80% 80% 80% 76% 80% 81% 77% 80% 77% 77% 80% 80% 81% 81% 79% 80% 81% 77% 76% 77% 79% 76% 78% 80%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 98% 98% 96% 93% 91% 83% 78% 79% 74% 74% 71% 72% 74% 73% 72% 74% 72% 72% 73% 71% 69% 70% 71% 73% 71% 69% 71% 69% 70% 70% 70% 69% 71% 70% 70% 73% 73% 72% 73% 71% 71% 73% 71% 73% 69% 70% 71% 73% 73% 73% 69% 73% 69% 69% 69% 72% 73% 71% 71% 73% 70% 71% 72% 71% 72% 72% 71% 72% 72% 69% 73% 71% 72% 73% 69% 69% 69% 73% 69% 71% 69% 71% 69% 72% 73% 69% 70% 69% 69% 72%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 98% 96% 91% 85% 74% 72% 71% 66% 69% 67% 66% 63% 63% 62% 62% 66% 65% 66% 61% 62% 61% 62% 61% 66% 62% 63% 64% 65% 65% 63% 61% 64% 65% 64% 65% 63% 64% 66% 61% 66% 62% 65% 65% 66% 66% 61% 63% 61% 63% 61% 61% 61% 63% 62% 63% 61% 65% 63% 62% 62% 65% 66% 66% 61% 65% 65% 65% 61% 61% 61% 61% 63% 64% 61% 65% 61% 66% 62% 65% 61% 65% 67% 64% 65% 64% 65% 61% 65% 67%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 98% 96% 93% 91% 87% 67% 67% 62% 60% 62% 56% 56% 55% 57% 54% 58% 55% 54% 55% 55% 56% 54% 54% 55% 56% 55% 55% 55% 55% 54% 55% 54% 57% 58% 54% 55% 56% 55% 54% 56% 56% 56% 56% 53% 56% 56% 56% 54% 56% 53% 54% 54% 54% 55% 54% 56% 57% 56% 53% 57% 57% 54% 54% 57% 53% 56% 54% 59% 58% 59% 55% 56% 54% 55% 54% 54% 57% 56% 58% 55% 55% 56% 57% 56% 54% 54% 55% 53% 55% 56%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 96% 93% 88% 76% 64% 59% 56% 55% 53% 52% 49% 51% 47% 49% 49% 50% 49% 49% 47% 47% 46% 48% 48% 50% 47% 48% 51% 48% 47% 47% 48% 47% 49% 48% 48% 49% 48% 48% 47% 46% 51% 48% 46% 48% 49% 49% 47% 49% 46% 48% 46% 48% 46% 51% 48% 47% 51% 49% 46% 46% 47% 51% 48% 47% 47% 49% 46% 47% 48% 46% 46% 51% 49% 48% 48% 46% 46% 50% 46% 47% 47% 48% 47% 49% 48% 50% 50% 48% 47%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 100% 99% 99% 99% 98% 96% 93% 88% 71% 63% 54% 53% 49% 49% 47% 46% 45% 45% 45% 44% 44% 44% 44% 44% 44% 44% 44% 44% 44% 44% 44% 44% 43% 44% 43% 44% 43% 44% 44% 44% 43% 43% 44% 44% 44% 44% 44% 44% 43% 43% 43% 44% 44% 44% 43% 44% 44% 44% 44% 43% 43% 44% 44% 44% 44% 43% 44% 43% 43% 43% 44% 43% 44% 43% 43% 43% 44% 43% 43% 43% 43% 44% 43% 44% 44% 43% 44% 43% 44% 43% 43% 43% 44% 43%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 98% 97% 91% 87% 71% 58% 53% 50% 47% 46% 44% 43% 43% 42% 42% 41% 41% 42% 41% 42% 42% 42% 40% 40% 41% 40% 42% 40% 41% 41% 41% 41% 40% 40% 41% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 41% 40% 40% 41% 41% 42% 41% 40% 40% 41% 41% 40% 40% 40% 41% 40% 40% 40% 41% 40% 41% 40% 40% 41% 41% 40% 41% 40% 41% 40% 40% 40% 41% 40% 40% 41% 41% 41% 40% 41% 41% 40% 41% 40% 41%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 97% 96% 93% 86% 73% 61% 51% 50% 46% 45% 43% 43% 43% 42% 41% 42% 42% 42% 40% 40% 41% 40% 40% 40% 41% 41% 40% 40% 40% 40% 41% 39% 40% 39% 40% 41% 40% 40% 39% 40% 39% 39% 40% 39% 40% 39% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 39% 40% 40% 40% 39% 39% 41% 39% 40% 40% 40% 39% 39% 41% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 39% 40% 40% 39% 40% 39% 39% 40% 39% 39% 40% 39% 39% 40% 41%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 96% 92% 87% 73% 63% 52% 48% 46% 44% 43% 42% 41% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 39% 39% 39% 39% 40% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 40% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 40% 39% 39% 39% 40% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 38% 39% 39% 39% 39% 38% 39% 39% 40% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 40% 39% 39% 38% 39% 39%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 95% 90% 85% 73% 56% 51% 47% 46% 44% 42% 41% 40% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 38% 39% 38% 39% 39% 38% 39% 38% 38% 38% 39% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 39% 39% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 39% 38% 38% 38% 39% 38% 38% 38% 38%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 97% 96% 90% 84% 73% 57% 52% 48% 45% 44% 42% 42% 41% 40% 41% 39% 40% 39% 39% 38% 39% 39% 39% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 40% 38% 37% 40% 37% 39% 38% 37% 39% 39% 40% 39% 39% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 40% 39% 39% 38% 38% 39% 38% 37% 39% 38% 38% 39% 40% 39% 38% 38% 39% 37% 38% 39% 38% 37% 40% 39% 38% 38% 39% 39% 39% 39% 38% 40% 40% 40% 38% 39% 38% 39% 38% 37%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 97% 96% 90% 84% 69% 55% 53% 47% 44% 44% 42% 41% 40% 40% 40% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 38% 38% 39% 39% 39% 38% 38% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 39% 39% 38% 38% 38% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 39% 39% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 39% 38% 39% 38% 38% 38%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 97% 92% 87% 80% 62% 56% 50% 48% 47% 44% 42% 43% 43% 42% 42% 41% 42% 41% 40% 41% 40% 42% 40% 40% 41% 41% 41% 42% 41% 40% 40% 40% 41% 41% 40% 40% 40% 41% 40% 41% 41% 41% 40% 41% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40% 41% 40% 40% 40% 41% 41% 40% 40% 40% 41% 41% 40% 41% 40% 41% 40% 41% 40% 40% 41% 41% 41% 41% 41% 40% 41% 40% 41% 40% 40%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 92% 88% 77% 63% 61% 56% 51% 49% 47% 47% 47% 45% 46% 46% 46% 43% 46% 46% 45% 46% 43% 44% 44% 42% 46% 45% 43% 45% 43% 43% 43% 43% 44% 46% 45% 45% 45% 45% 43% 44% 43% 43% 46% 43% 42% 44% 43% 43% 45% 46% 46% 43% 46% 43% 45% 45% 43% 43% 45% 45% 43% 44% 44% 43% 43% 44% 43% 43% 46% 44% 43% 43% 43% 43% 46% 44% 46% 44% 44% 46% 46% 43% 44% 43% 43% 43% 43% 45%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 92% 89% 77% 65% 63% 59% 58% 56% 54% 54% 52% 51% 52% 51% 50% 50% 53% 50% 51% 50% 51% 51% 50% 49% 50% 49% 51% 50% 51% 51% 49% 51% 50% 51% 50% 50% 50% 51% 52% 50% 50% 48% 50% 51% 50% 51% 49% 48% 49% 51% 51% 49% 50% 52% 51% 51% 51% 48% 50% 50% 50% 50% 51% 50% 51% 49% 51% 50% 50% 51% 50% 49% 51% 51% 48% 51% 50% 50% 50% 50% 49% 49% 49% 48% 48% 50% 49% 51%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 97% 96% 91% 80% 75% 67% 67% 61% 60% 60% 57% 60% 60% 56% 59% 55% 58% 56% 55% 57% 55% 55% 54% 55% 54% 55% 56% 56% 54% 55% 55% 59% 55% 55% 56% 58% 58% 55% 56% 55% 59% 55% 54% 55% 55% 55% 55% 54% 55% 58% 55% 54% 54% 54% 55% 58% 55% 55% 55% 56% 56% 56% 54% 55% 54% 57% 54% 58% 58% 55% 59% 54% 55% 54% 57% 56% 58% 56% 57% 54% 55% 54% 55% 54% 59% 58% 55% 54% 55%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 96% 92% 87% 76% 75% 72% 71% 66% 65% 67% 67% 66% 62% 63% 65% 61% 62% 64% 65% 64% 62% 65% 63% 63% 61% 61% 63% 64% 61% 61% 65% 64% 63% 62% 64% 61% 63% 64% 65% 61% 62% 65% 65% 62% 65% 64% 61% 61% 62% 61% 63% 65% 64% 61% 61% 62% 62% 62% 65% 62% 64% 61% 61% 65% 64% 65% 64% 61% 65% 62% 65% 62% 65% 63% 63% 62% 61% 64% 62% 62% 62% 61% 62% 65% 62% 61% 62% 61%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 100% 99% 99% 99% 98% 95% 93% 89% 84% 77% 74% 72% 71% 69% 69% 70% 68% 67% 70% 67% 67% 67% 67% 67% 67% 67% 68% 69% 67% 69% 67% 69% 69% 67% 67% 69% 69% 68% 69% 69% 68% 68% 68% 69% 67% 68% 66% 68% 67% 67% 68% 67% 66% 69% 68% 66% 69% 68% 69% 67% 68% 68% 68% 67% 67% 66% 67% 68% 68% 67% 68% 69% 68% 68% 68% 67% 68% 68% 67% 68% 69% 67% 67% 68% 66% 66% 68% 66% 66% 66% 68% 66% 67%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 96% 93% 90% 87% 80% 78% 75% 74% 72% 72% 73% 71% 72% 71% 71% 70% 71% 71% 72% 71% 71% 70% 70% 71% 70% 70% 70% 70% 70% 69% 70% 70% 70% 71% 70% 71% 70% 70% 71% 71% 71% 70% 71% 70% 70% 70% 69% 70% 70% 71% 71% 71% 69% 70% 69% 70% 71% 69% 69% 69% 70% 70% 71% 70% 70% 69% 69% 71% 71% 71% 70% 70% 69% 71% 70% 70% 71% 70% 70% 71% 70% 70% 69% 71% 70% 70% 70% 70%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 95% 94% 89% 85% 81% 78% 76% 75% 73% 73% 73% 72% 73% 71% 71% 71% 72% 72% 72% 71% 71% 71% 71% 71% 71% 71% 72% 71% 71% 71% 71% 72% 72% 71% 72% 71% 72% 71% 72% 71% 72% 71% 71% 71% 71% 71% 71% 71% 71% 72% 71% 72% 71% 71% 71% 72% 71% 72% 72% 71% 71% 71% 71% 71% 72% 72% 71% 72% 71% 72% 71% 71% 71% 71% 72% 71% 71% 71% 71% 72% 72% 71% 71% 71% 71% 72% 71% 71%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 96% 93% 89% 85% 77% 73% 73% 72% 69% 70% 71% 68% 70% 69% 67% 70% 69% 68% 67% 69% 67% 69% 67% 69% 70% 70% 70% 67% 69% 69% 70% 70% 67% 68% 67% 69% 68% 69% 67% 68% 69% 70% 68% 70% 68% 68% 70% 70% 70% 68% 67% 70% 68% 69% 68% 69% 70% 70% 69% 70% 69% 70% 70% 68% 70% 69% 68% 70% 67% 68% 68% 69% 70% 69% 70% 70% 67% 69% 67% 67% 70% 67% 68% 68% 68% 70% 68% 70%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 94% 92% 88% 82% 73% 69% 69% 69% 67% 63% 65% 64% 65% 64% 63% 64% 62% 62% 64% 65% 62% 65% 65% 64% 62% 64% 64% 64% 62% 62% 62% 64% 62% 64% 63% 65% 65% 62% 64% 64% 65% 62% 64% 62% 63% 62% 64% 65% 63% 62% 64% 64% 64% 63% 62% 61% 62% 64% 64% 64% 65% 65% 62% 62% 62% 62% 61% 64% 62% 64% 61% 62% 64% 63% 64% 62% 62% 64% 64% 62% 62% 61% 62% 61% 63% 61% 62% 64%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 94% 92% 82% 71% 67% 67% 60% 60% 59% 62% 58% 58% 60% 55% 57% 58% 56% 59% 59% 56% 55% 56% 56% 57% 58% 54% 56% 55% 58% 54% 59% 59% 59% 55% 59% 56% 58% 55% 56% 55% 56% 59% 59% 59% 59% 56% 55% 54% 56% 59% 56% 54% 56% 55% 54% 59% 56% 58% 55% 59% 54% 55% 56% 55% 57% 59% 56% 57% 59% 56% 59% 56% 56% 54% 55% 54% 59% 55% 55% 56% 55% 56% 55% 59% 59% 54% 57% 57%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 100% 99% 99% 99% 98% 96% 92% 89% 81% 66% 61% 58% 56% 55% 54% 52% 52% 52% 51% 51% 52% 51% 49% 49% 49% 49% 51% 49% 51% 49% 50% 51% 50% 49% 49% 51% 48% 48% 51% 49% 49% 48% 49% 51% 51% 51% 48% 48% 51% 51% 49% 49% 49% 49% 49% 49% 50% 48% 51% 50% 50% 49% 49% 51% 48% 49% 49% 51% 50% 51% 49% 51% 50% 51% 48% 48% 50% 48% 49% 50% 51% 49% 48% 48% 51% 49% 49% 49% 49% 51% 49% 50% 50% 49%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 96% 92% 89% 82% 59% 58% 54% 52% 48% 48% 47% 47% 45% 44% 46% 43% 46% 46% 44% 44% 45% 45% 44% 43% 43% 46% 43% 45% 46% 44% 45% 44% 43% 44% 43% 45% 45% 43% 45% 44% 43% 45% 45% 44% 44% 43% 42% 42% 42% 44% 43% 45% 45% 43% 44% 44% 45% 44% 44% 46% 44% 43% 43% 46% 44% 43% 44% 44% 43% 43% 44% 43% 44% 44% 44% 42% 44% 42% 44% 43% 44% 45% 44% 44% 42% 43% 45% 43% 45%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 95% 93% 87% 75% 58% 54% 52% 47% 47% 45% 45% 43% 42% 43% 41% 41% 41% 41% 40% 42% 41% 41% 40% 41% 42% 41% 41% 41% 40% 40% 41% 40% 41% 41% 41% 41% 40% 41% 41% 40% 41% 41% 40% 41% 41% 41% 41% 41% 40% 40% 41% 41% 40% 41% 41% 41% 40% 41% 41% 41% 40% 41% 41% 41% 41% 41% 41% 40% 41% 41% 41% 40% 41% 41% 41% 40% 40% 41% 41% 41% 40% 41% 40% 40% 41% 41% 41% 41% 41%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 96% 93% 85% 71% 62% 52% 50% 45% 44% 43% 42% 41% 40% 40% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 39% 38% 38% 39% 39% 39% 38% 39% 38% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 39% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 39% 38% 38% 37% 38% 38% 37% 37% 37% 39% 38% 37% 38% 38% 38% 37% 38% 38% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 38%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 91% 84% 76% 60% 50% 49% 46% 44% 44% 41% 41% 41% 39% 40% 40% 39% 38% 39% 39% 38% 39% 39% 39% 39% 38% 39% 39% 39% 38% 38% 39% 39% 39% 38% 39% 38% 38% 38% 39% 39% 38% 38% 39% 38% 38% 39% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 39% 39% 38% 39% 38% 38% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 39% 39% 38% 39% 38% 38% 38% 39% 38% 39% 38% 38% 39% 39% 38% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 39% 38%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 94% 92% 83% 74% 55% 51% 47% 46% 43% 41% 41% 40% 40% 39% 39% 39% 39% 38% 38% 38% 38% 37% 38% 38% 38% 38% 37% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 37% 38% 38% 38% 38% 38% 37% 38% 37% 38% 37% 38% 38% 38% 38% 38% 38% 37% 38% 37% 37% 38% 37% 37% 38% 37% 37% 37% 38% 37% 38% 38% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 38% 37% 38% 37% 38% 37% 37% 38% 37% 37% 38% 37% 37% 38% 37% 37%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 95% 90% 85% 69% 56% 52% 47% 45% 43% 41% 41% 39% 38% 38% 38% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 38% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 36% 37% 37% 37% 37% 37% 36% 38% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 38% 38% 36% 36% 37% 37% 36% 37% 37% 36% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 38% 37% 38% 38% 38% 37%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 94% 91% 86% 73% 57% 50% 47% 44% 44% 41% 41% 41% 39% 39% 39% 39% 38% 37% 39% 37% 39% 37% 37% 37% 37% 37% 38% 38% 37% 38% 37% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 38% 37% 38% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 36% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 95% 89% 87% 78% 59% 52% 47% 45% 44% 42% 40% 40% 39% 39% 38% 38% 38% 38% 38% 37% 38% 38% 38% 37% 37% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 38% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 38% 37% 37% 38% 37% 38% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37% 37%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 96% 92% 86% 79% 58% 52% 51% 47% 45% 44% 42% 42% 42% 41% 41% 41% 40% 41% 41% 39% 41% 39% 39% 40% 40% 40% 39% 42% 41% 39% 40% 41% 41% 40% 40% 40% 39% 41% 42% 39% 40% 41% 40% 39% 40% 39% 40% 39% 39% 39% 39% 40% 40% 39% 39% 39% 41% 40% 39% 40% 39% 40% 39% 41% 39% 41% 39% 40% 41% 39% 39% 39% 40% 40% 40% 40% 39% 39% 39% 40% 40% 40% 39% 39% 40% 40% 39% 39% 39%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 93% 88% 78% 61% 59% 54% 52% 51% 48% 46% 48% 46% 44% 46% 45% 44% 46% 45% 46% 45% 46% 46% 45% 46% 45% 42% 45% 45% 42% 45% 43% 45% 43% 46% 44% 45% 43% 45% 43% 43% 45% 45% 45% 44% 46% 44% 45% 43% 45% 46% 46% 45% 43% 43% 45% 44% 44% 43% 44% 45% 42% 45% 45% 45% 45% 44% 42% 47% 42% 45% 46% 46% 42% 43% 45% 46% 43% 45% 45% 44% 43% 46% 45% 46% 44% 44% 45% 46%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 97% 96% 93% 88% 84% 66% 62% 60% 59% 55% 53% 55% 51% 51% 52% 50% 51% 51% 50% 50% 52% 50% 51% 52% 49% 50% 53% 52% 49% 50% 51% 51% 52% 50% 51% 49% 49% 49% 53% 50% 52% 50% 50% 52% 50% 53% 48% 49% 51% 52% 50% 50% 51% 52% 49% 51% 53% 50% 52% 52% 52% 50% 50% 50% 49% 50% 50% 49% 49% 49% 50% 49% 52% 49% 49% 51% 50% 50% 51% 49% 52% 49% 53% 49% 49% 51% 53% 50% 52% 49%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 97% 97% 94% 90% 83% 70% 70% 67% 65% 59% 61% 56% 56% 59% 57% 59% 58% 54% 58% 58% 54% 58% 54% 54% 55% 59% 59% 54% 55% 58% 54% 57% 56% 57% 54% 54% 56% 55% 54% 54% 57% 59% 54% 57% 54% 57% 56% 54% 56% 54% 58% 56% 59% 57% 54% 56% 59% 58% 55% 54% 54% 58% 59% 56% 56% 57% 54% 57% 57% 54% 54% 58% 58% 57% 58% 57% 55% 54% 57% 58% 57% 58% 54% 56% 58% 54% 57% 57% 57% 57%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 95% 93% 88% 82% 73% 69% 69% 68% 67% 64% 64% 64% 62% 64% 62% 62% 62% 63% 62% 61% 63% 61% 63% 62% 64% 64% 63% 63% 64% 64% 61% 64% 61% 62% 64% 61% 64% 63% 63% 63% 61% 61% 64% 64% 63% 63% 63% 62% 63% 63% 64% 64% 61% 64% 64% 64% 61% 64% 62% 62% 64% 64% 63% 63% 63% 64% 63% 61% 64% 63% 63% 64% 61% 64% 61% 63% 62% 64% 63% 62% 62% 64% 64% 64% 61% 61% 63% 61%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 95% 93% 90% 85% 76% 73% 71% 71% 70% 70% 69% 69% 68% 68% 68% 66% 67% 66% 67% 68% 66% 66% 67% 68% 68% 67% 66% 67% 65% 67% 67% 67% 67% 67% 67% 67% 66% 65% 67% 67% 65% 67% 67% 67% 67% 67% 67% 65% 67% 65% 67% 67% 67% 67% 65% 67% 67% 67% 66% 65% 66% 67% 67% 65% 65% 67% 67% 67% 67% 67% 66% 67% 65% 66% 67% 67% 67% 67% 65% 67% 67% 65% 65% 67% 67% 65% 66% 67%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 96% 93% 90% 84% 77% 75% 74% 73% 72% 72% 71% 70% 69% 70% 69% 70% 69% 68% 69% 68% 69% 69% 69% 69% 69% 68% 69% 68% 69% 68% 69% 69% 69% 69% 68% 68% 69% 69% 68% 68% 69% 68% 68% 68% 68% 69% 68% 68% 69% 68% 69% 69% 68% 68% 68% 69% 69% 68% 68% 68% 68% 68% 68% 68% 69% 68% 68% 69% 68% 69% 68% 68% 68% 68% 68% 68% 69% 68% 68% 68% 68% 68% 68% 69% 68% 68% 69% 68%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 96% 95% 93% 90% 83% 79% 74% 73% 72% 70% 70% 70% 70% 69% 69% 69% 68% 69% 68% 67% 67% 68% 69% 67% 67% 69% 68% 68% 67% 67% 67% 67% 69% 68% 67% 67% 68% 67% 67% 67% 68% 67% 67% 67% 67% 67% 67% 67% 68% 67% 67% 67% 67% 69% 67% 67% 69% 69% 69% 67% 69% 68% 69% 67% 69% 67% 67% 69% 68% 67% 69% 67% 67% 67% 67% 68% 68% 67% 67% 69% 67% 68% 69% 69% 67% 69% 67% 68% 67%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 93% 91% 87% 77% 74% 72% 67% 71% 67% 69% 66% 65% 66% 63% 64% 62% 65% 64% 67% 63% 65% 65% 64% 65% 65% 66% 63% 63% 66% 65% 65% 66% 63% 62% 63% 62% 63% 65% 62% 63% 65% 66% 64% 65% 63% 66% 64% 63% 66% 66% 64% 63% 63% 65% 62% 65% 63% 63% 65% 66% 64% 63% 62% 62% 63% 63% 63% 65% 65% 62% 63% 64% 66% 65% 62% 64% 64% 63% 63% 65% 62% 62% 66% 66% 63% 62% 63% 62%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 96% 94% 90% 86% 75% 68% 66% 64% 62% 64% 60% 60% 58% 59% 58% 59% 59% 56% 56% 60% 60% 60% 57% 57% 60% 60% 56% 58% 58% 56% 57% 57% 57% 57% 57% 59% 60% 60% 60% 57% 60% 57% 57% 60% 56% 56% 56% 56% 57% 59% 57% 57% 56% 56% 58% 56% 58% 60% 57% 58% 57% 60% 57% 60% 58% 60% 56% 58% 58% 58% 56% 56% 57% 59% 58% 60% 58% 56% 56% 60% 57% 57% 56% 55% 55% 59% 56% 57% 58%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 96% 92% 87% 83% 63% 65% 61% 55% 59% 53% 52% 55% 52% 49% 54% 51% 49% 51% 49% 53% 49% 50% 48% 48% 48% 48% 53% 50% 49% 53% 53% 51% 48% 48% 48% 53% 51% 53% 50% 49% 48% 49% 48% 51% 50% 52% 52% 51% 48% 48% 51% 50% 52% 53% 52% 48% 49% 50% 48% 52% 48% 48% 53% 48% 50% 48% 48% 48% 51% 50% 47% 51% 48% 53% 48% 50% 53% 52% 49% 48% 52% 51% 52% 48% 53% 48% 48% 49% 53%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 96% 95% 92% 88% 80% 61% 53% 54% 50% 46% 47% 46% 44% 43% 43% 40% 41% 45% 43% 42% 42% 42% 40% 41% 40% 43% 42% 44% 41% 39% 42% 41% 41% 42% 39% 41% 39% 39% 43% 42% 42% 41% 44% 41% 41% 42% 41% 42% 40% 39% 41% 42% 39% 39% 41% 42% 44% 38% 44% 39% 41% 42% 39% 40% 41% 39% 40% 40% 38% 40% 40% 44% 41% 43% 39% 42% 39% 43% 42% 40% 42% 41% 40% 40% 39% 41% 43% 41% 40% 44%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 96% 94% 89% 84% 77% 51% 49% 46% 45% 39% 39% 36% 36% 34% 37% 35% 36% 35% 33% 36% 34% 33% 32% 32% 32% 32% 33% 32% 32% 33% 35% 33% 35% 33% 34% 33% 32% 33% 33% 32% 32% 34% 33% 35% 33% 32% 32% 34% 33% 33% 35% 33% 32% 32% 33% 33% 31% 33% 35% 31% 35% 31% 34% 34% 34% 34% 33% 34% 33% 35% 33% 32% 32% 34% 32% 32% 35% 32% 33% 32% 33% 31% 35% 35% 34% 35% 35% 32% 34% 32%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 97% 92% 87% 81% 73% 49% 43% 43% 37% 36% 34% 33% 30% 30% 30% 29% 29% 28% 29% 30% 27% 29% 28% 28% 27% 27% 26% 29% 27% 29% 27% 28% 27% 26% 28% 29% 29% 28% 26% 29% 29% 27% 27% 26% 28% 27% 28% 28% 27% 28% 28% 28% 29% 29% 29% 28% 27% 29% 29% 27% 28% 27% 29% 27% 27% 28% 28% 28% 28% 26% 28% 28% 28% 28% 28% 27% 29% 27% 29% 26% 26% 28% 26% 26% 29% 28% 29% 27% 27% 27%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 97% 93% 88% 80% 59% 43% 40% 38% 35% 30% 29% 28% 27% 26% 27% 26% 23% 25% 24% 25% 25% 25% 23% 23% 25% 23% 24% 25% 24% 24% 22% 22% 22% 24% 24% 23% 22% 23% 24% 22% 24% 22% 22% 24% 23% 24% 24% 23% 24% 22% 23% 24% 22% 22% 22% 22% 24% 24% 24% 23% 23% 22% 24% 24% 23% 22% 24% 22% 23% 23% 24% 22% 24% 23% 22% 24% 24% 24% 24% 24% 23% 24% 24% 24% 24% 22% 24% 23% 24% 24%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 95% 93% 87% 79% 57% 43% 37% 34% 31% 29% 28% 25% 25% 23% 24% 22% 22% 22% 21% 22% 22% 22% 22% 21% 21% 22% 21% 21% 21% 22% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 20% 21% 21% 21% 20% 20% 21% 21% 20% 21% 21% 21% 21% 20% 21% 20% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 20% 21% 21% 20% 21% 21% 21% 21% 21%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 97% 95% 91% 86% 77% 59% 42% 36% 34% 30% 28% 25% 24% 23% 22% 22% 21% 21% 21% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 19% 20% 20% 19% 20% 20% 20% 19% 20% 19% 19% 19% 20% 20% 20% 20% 19% 19% 19% 19% 19% 20% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 20% 19% 20% 19% 19% 19% 19% 20% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 20% 19% 19% 19% 20% 19% 19% 19% 19% 19% 20% 19% 19% 19% 19% 19% 19%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 97% 94% 92% 86% 73% 61% 44% 36% 34% 31% 27% 27% 25% 24% 22% 21% 22% 22% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 20% 20% 20% 19% 20% 20% 20% 19% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 19% 20% 20% 19% 19% 20% 20% 20% 19% 20% 20% 20% 20% 19% 20% 20% 20% 20% 20% 19% 19% 19% 20% 20% 20% 20% 20% 19% 19% 20% 20% 20% 19% 19% 20% 19% 20% 20% 20% 19% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 19% 20%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 96% 95% 91% 86% 79% 57% 49% 38% 33% 30% 28% 26% 26% 24% 23% 24% 23% 23% 22% 22% 21% 22% 21% 21% 21% 20% 22% 20% 20% 20% 20% 21% 20% 21% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 21% 21% 20% 20% 21% 20% 21% 21% 20% 21% 20% 20% 21% 20% 21% 21% 20% 21% 20% 20% 21% 21% 20% 20% 21% 21% 20% 21% 20% 21% 21% 20% 20% 20% 20% 20% 21% 20% 20% 20% 21% 20% 20% 20% 20% 21% 21% 20% 20%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 96% 94% 92% 85% 73% 59% 45% 42% 36% 32% 30% 27% 27% 25% 25% 24% 24% 24% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 22% 22% 22% 23% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 21% 22% 21% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 21% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 21% 22% 22% 22% 21% 22% 22% 22% 22% 22%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 96% 95% 92% 84% 74% 59% 47% 38% 37% 32% 30% 27% 27% 26% 25% 24% 24% 23% 23% 24% 23% 23% 23% 23% 23% 22% 23% 23% 23% 23% 22% 23% 23% 22% 22% 23% 22% 23% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 23% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 23% 22% 22% 22% 22% 22% 23% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 23% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 23% 22%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 97% 94% 89% 86% 76% 60% 50% 41% 36% 33% 30% 28% 27% 26% 25% 25% 24% 24% 24% 24% 24% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 22% 23% 23% 22% 23% 22% 23% 23% 23% 22% 23% 23% 23% 22% 22% 22% 22% 23% 23% 23% 22% 22% 22% 22% 22% 23% 23% 22% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 22% 23% 22% 22% 23% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 23% 23% 23% 23% 22% 22% 22% 22% 23% 22% 23

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 97% 94% 91% 85% 75% 55% 51% 38% 35% 32% 30% 28% 27% 26% 25% 25% 24% 24% 24% 23% 23% 23% 23% 22% 23% 23% 23% 22% 23% 22% 22% 23% 23% 23% 22% 22% 22% 23% 22% 22% 23% 23% 23% 23% 22% 22% 22% 22% 22% 23% 23% 21% 22% 22% 23% 22% 22% 21% 22% 22% 23% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 22% 23% 23% 21% 22% 21% 21% 23% 23% 23% 23% 22% 22% 22% 23% 22% 22% 22% 22% 22% 23% 22% 22%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 96% 93% 90% 82% 75% 63% 45% 41% 35% 32% 29% 27% 26% 24% 24% 23% 23% 23% 23% 22% 22% 22% 21% 22% 22% 22% 22% 22% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 20% 21% 22% 20% 21% 21% 21% 21% 21% 22% 22% 21% 20% 21% 21% 20% 22% 22% 22% 21% 21% 21% 21% 21% 22% 22% 20% 20% 22% 21% 21% 22% 21% 21% 21% 21% 20% 20% 20% 21% 22% 22% 21% 22% 21% 21% 21% 20% 21% 22% 21% 21% 22% 21% 22% 21%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 97% 95% 89% 85% 79% 67% 49% 40% 33% 31% 28% 26% 25% 23% 23% 23% 22% 22% 21% 21% 21% 20% 21% 21% 20% 20% 20% 21% 20% 20% 21% 20% 20% 21% 20% 21% 20% 20% 20% 19% 20% 20% 20% 20% 21% 20% 20% 21% 20% 20% 20% 19% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 19% 20% 20% 20% 20% 20% 21% 19% 20% 20% 21% 20% 19% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 19% 20% 20% 20% 21% 20% 20% 19%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 96% 95% 91% 84% 77% 55% 44% 37% 34% 29% 27% 26% 25% 23% 23% 22% 21% 21% 21% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 19% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 20% 19% 20% 20% 20% 20% 20% 19% 19% 19% 20% 19% 20% 19% 19% 20% 19% 20% 19% 19% 20% 20% 19% 20% 19% 20% 19% 19% 19% 20% 20% 20% 19% 19% 20% 19% 19% 20% 19% 19% 20% 20% 19% 19% 20% 19% 19% 20% 19% 19% 19%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 94% 90% 85% 79% 66% 44% 36% 32% 29% 27% 24% 23% 22% 21% 21% 20% 20% 20% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 18% 18% 19% 18% 19% 18% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 18% 19% 18% 18% 19% 18% 18% 18% 18% 18% 18% 19% 19% 19% 19% 18% 19% 18% 19% 18% 19% 19% 18% 19% 18% 18% 19% 19% 19% 19%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 95% 91% 85% 79% 61% 48% 39% 32% 30% 27% 25% 25% 22% 22% 21% 21% 20% 20% 20% 19% 20% 20% 19% 20% 19% 19% 20% 19% 20% 20% 19% 19% 20% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 18% 19% 19% 18% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 18% 19% 18% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 18% 19% 19% 18% 19% 19% 18% 18% 18% 18% 18% 19% 18% 18% 19% 18% 19% 19% 19% 19% 19% 19% 18% 19% 19% 18%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 97% 96% 92% 84% 82% 70% 42% 39% 34% 31% 29% 26% 25% 24% 24% 23% 23% 22% 21% 22% 22% 22% 21% 21% 20% 21% 21% 22% 20% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 21% 20% 21% 21% 20% 20% 21% 21% 21% 20% 21% 21% 21% 20% 21% 21% 21% 20% 21% 21% 21% 20% 20% 21% 21% 21% 21% 20% 21% 21% 20% 21% 21% 20% 21% 20% 21% 20% 21% 21% 21% 21% 20% 21% 21% 21%

100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 99% 98% 98% 96% 93% 89% 82% 70% 44% 42% 37% 35% 31% 29% 30% 27% 25% 26% 26% 24% 27% 24% 26% 27% 26% 25% 23% 26% 24% 23% 23% 26% 26% 25% 23% 23% 23% 26% 24% 23% 26% 24% 23% 23% 24% 24% 25% 25% 23% 23% 25% 25% 22% 23% 25% 25% 22% 25% 25% 22% 22% 22% 24% 23% 23% 23% 23% 23% 23% 25% 24% 23% 25% 22% 23% 25% 25% 24% 25% 23% 22% 22% 24% 22% 23% 25% 25% 24% 22% 25% 23% 23%