Created by 'Pesticides - Web Version' Acetamiprid (R)
code Commodities Current New
0100000 1. FRUIT FRESH OR FROZEN; NUTS
0110000 (i) Citrus fruit 1 0.9
0110010Grapefruit (Shaddocks, pomelos, sweeties, tangelo (except mineola), 
ugli and other hybrids) 1 0.9
0110020 Oranges (Bergamot, bitter orange, chinotto and other hybrids) 1 0.9
0110030 Lemons (Citron, lemon) 1 0.9
0110040 Limes 1 0.9
0110050 Mandarins  (Clementine, tangerine, mineola and other hybrids ) 1 0.9
0110990 Others 1 0.9
0120000 (ii) Tree nuts (shelled or unshelled) 0.01* 0.01*
0120010 Almonds 0.01* 0.01*
0120020 Brazil nuts 0.01* 0.01*
0120030 Cashew nuts 0.01* 0.01*
0120040 Chestnuts 0.01* 0.01*
0120050 Coconuts 0.01* 0.01*
0120060 Hazelnuts (Filbert) 0.01* 0.01*
0120070 Macadamia 0.01* 0.01*
0120080 Pecans 0.01* 0.01*
0120090 Pine nuts 0.01* 0.01*
0120100 Pistachios 0.01* 0.01*
0120110 Walnuts 0.01* 0.01*
0120990 Others 0.01* 0.01*
0130000 (iii) Pome fruit 0.7 0.7
0130010 Apples (Crab apple) 0.7 0.7
0130020 Pears (Oriental pear) 0.7 0.7
0130030 Quinces 0.7 0.7
0130040 Medla r 0.7 0.7
0130050 Loqua t 0.7 0.7
0130990 Others 0.7 0.7
0140000 (iv) Stone fruit
0140010 Apricots 0.1 0.1
0140020 Cherries (sweet cherries, sour cherries ) 0.5 0.5
0140030 Peaches (Nectarines and similar hybrids) 0.1 0.1
0140040 Plums (Damson, greengage, mirabelle, sloe) 0.03 0.03
0140990 Others 0.01* 0.01*
0150000 (v) Berries & small fruit
0151000 (a) Table and wine grapes 0.2 0.2
0151010 Table grapes 0.2 0.2
0151020 Wine grapes 0.2 0.2
0152000 (b) Strawberries 0.5 0.5
0153000 (c) Cane fruit 0.01*
0153010 Blackberries 0.01* 0.01
0153020 Dewberries (Loganberries, boysenberries, and cloudberries ) 0.01* 0.01*
0153030Raspberries (Wineberries, arctic bramble/raspberry, (Rubus arcticus), nectar raspberries (Rubus arcticus x idaeus)) 0.01* 0.01*0153990 Others 0.01* 0.01*
0154000 (d) Other small fruit & berries
0154010 Blueberries (Bilberries ) 1.5 1.5
0154020 Cranberries (Cowberries (red bilberries)) 0.01* 0.01*
0154030 Currants (red, black and white) 0.01* 0.01*
0154040 Gooseberries (Including hybrids with other ribes species ) 0.01* 0.01*
0154050 Rose hips 0.01* 0.01*
0154060 Mulberries (arbutus berry) 0.01* 0.01*
0154070 Azarole (mediteranean medlar) (Kiwiberry (Actinidia arguta) ) 0.01* 0.01*
0154080Elderberries (Black chokeberry (appleberry), mountain ash, buckthorn 
(sea sallowthorn), hawthorn, service berries, and other treeberries) 0.01* 0.01*
0154990 Others 0.01* 0.01*
0160000 (vi) Miscellaneous frui t
0161000 (a) Edible peel
0161010 Dates 0.01* 0.01*
0161020 Figs 0.03 0.03
0161030 Table olives 0.01* 0.01*
0161040Kumquats (Marumi kumquats, nagami kumquats, limequats (Citrus aurantifolia x Fortunella spp.)) 0.01* 0.01*
0161050 Carambola (Bilimbi) 0.01* 0.01*
0161060 Persimmon 0.01* 0.01*
0161070Jambolan (java plum) (Java apple (water apple), pomerac, rose apple, Brazilean cherry Surinam cherry (grumichama Eugenia uniflora), ) 0.01* 0.01*
0161990 Others 0.01* 0.01*
0162000 (b) Inedible peel, small 0.01* 0.01*
0162010 Kiwi 0.01* 0.01*
0162020
Lychee (Litchi) (Pulasan, rambutan (hairy litchi), mangosteen ) 0.01* 0.01*
0162030 Passion fruit 0.01* 0.01*
0162040 Prickly pear (cactus fruit) 0.01* 0.01*
0162050 Star apple 0.01* 0.01*
0162060American persimmon (Virginia kaki) (Black sapote, white sapote, green 
sapote, canistel (yellow sapote), and mammey sapote) 0.01* 0.01*
0162990 Others 0.01* 0.01*
0163000 (c) Inedible peel, large 0.01* 0.01*
0163010 Avocados 0.01* 0.01*
0163020 Bananas (Dwarf banana, plantain, apple banana ) 0.01* 0.01*
0163030 Mangoes 0.01* 0.01*
0163040 Papaya 0.01* 0.01*
0163050 Pomegranate 0.01* 0.01*
0163060Cherimoya (Custard apple, sugar apple (sweetsop), llama and other medium sized Annonaceae) 0.01* 0.01*
0163070
Guava (Red pitaya or dragon fruit (Hylocereus undatus) ) 0.01* 0.01*
0163080 Pineapples 0.01* 0.01*
0163090 Bread fruit (Jackfruit) 0.01* 0.01*
0163100 Durian 0.01* 0.01*
0163110 Soursop (guanabana) 0.01* 0.01*
0163990 Others 0.01* 0.01*
0200000 2. VEGETABLES FRESH OR FROZEN
0210000 (i) Root and tuber vegetables 0.01* 0.01*
0211000 (a) Potatoes 0.01* 0.01*
0212000 (b) Tropical root and tuber vegetables 0.01* 0.01*
0212010 Cassava (Dasheen, eddoe (Japanese taro), tannia) 0.01* 0.01*
0212020 Sweet potatoes 0.01* 0.01*
0212030 Yams (Potato bean (yam bean), Mexican yam bean) 0.01* 0.01*0212040 Arrowroo t 0.01* 0.01*
0212990 Others 0.01* 0.01*
0213000 (c) Other root and tuber vegetables except sugar bee t 0.01* 0.01*
0213010 Beetroo t 0.01* 0.01*
0213020 Carrots 0.01* 0.01*
0213030 Celeriac 0.01* 0.01*
0213040 Horseradish (Angelica roots, lovage roots, gentiana roots, ) 0.01* 0.01*
0213050 Jerusalem artichokes 0.01* 0.01*
0213060 Parsnips 0.01* 0.01*
0213070 Parsley roo t 0.01* 0.01*
0213080Radishes (Black radish, Japanese radish, small radish and similar 
varieties, tiger nut (Cyperus esculentus)) 0.01* 0.01*
0213090 Salsify (Scorzonera, Spanish salsify (Spanish oysterplant) ) 0.01* 0.01*
0213100 Swedes 0.01* 0.01*
0213110 Turnips 0.01* 0.01*
0213990 Others 0.01* 0.01*
0220000 (ii) Bulb vegetables
0220010 Garlic 0.01* 0.01*
0220020 Onions (Silverskin onions) 0.02 0.02
0220030 Shallots 0.01* 0.01*
0220040 Spring onions (Welsh onion and similar varieties) 0.01* 0.01*
0220990 Others 0.01* 0.01*
0230000 (iii) Fruiting vegetables
0231000 (a) Solanacea
0231010Tomatoes (Cherry tomatoes, tree tomato, Physalis, gojiberry, wolfberry (Lycium barbarum and L. chinense)) 0.15 0.15
0231020 Peppers (Chilli peppers) 0.3 0.3
0231030
Aubergines (egg plants) (Pepino) 0.15 0.15
0231040 Okra, lady's fingers 0.01* 0.01*
0231990 Others 0.01* 0.01*
0232000 (b) Cucurbits - edible peel 0.3 0.3
0232010 Cucumbers 0.3 0.3
0232020 Gherkins 0.3 0.3
0232030 Courgettes (Summer squash, marrow (patisson)) 0.3 0.3
0232990 Others 0.3 0.3
0233000 (c) Cucurbits-inedible peel 0.01* 0.01*
0233010 Melons (Kiwano ) 0.01* 0.01*
0233020 Pumpkins (Winter squash) 0.01* 0.01*
0233030 Watermelons 0.01* 0.01*
0233990 Others 0.01* 0.01*
0234000 (d) Sweet corn 0.01* 0.01*
0239000 (e) Other fruiting vegetables 0.01* 0.01*
0240000 (iv) Brassica vegetables
0241000 (a) Flowering brassica
0241010 Broccoli  (Calabrese, Chinese broccoli, broccoli raab ) 0.3 0.3
0241020 Cauliflowe r 0.15 0.15
0241990 Others 0.15 0.01*
0242000 (b) Head brassica
0242010 Brussels sprouts 0.05 0.05
0242020Head cabbage (Pointed head cabbage, red cabbage, savoy cabbage, white cabbage) 0.6 0.6
0242990 Others 0.01* 0.01*
0243000 (c) Leafy brassica 0.01* 0.01*
0243010Chinese cabbage (Indian (Chinese) mustard, pak choi, Chinese flat cabbage (tai goo choi), choi sum, peking cabbage (pe-tsai), ) 0.01* 0.01*0270040 Fennel 0.01* 0.01*Kale (Borecole (curly kale), collards, Portuguese Kale, Portuguese 
0243020 cabbage, cow cabbage) 0.01* 0.01*
0243990 Others 0.01* 0.01*
0244000 (d) Kohlrabi 0.01* 0.01*
0250000 (v) Leaf vegetables & fresh herbs
0251000 (a) Lettuce and other salad plants including Brassicacea
0251010 Lamb´s lettuce (Italian cornsalad)
Lettuce (Head lettuce, lollo rosso (cutting lettuce), iceberg lettuce, 5 3
0251020 romaine (cos) lettuce)
Scarole (broad-leaf endive) (Wild chicory, red-leaved chicory, radicchio, 5 3
0251030 curld leave endive, sugar loaf) 1.5 1.5
0251040 Cress 3 3
0251050 Land cress 3 3
0251060 Rocket, Rucola (Wild rocket) 5 3
0251070 Red mustard
Leaves and sprouts of Brassica spp  (Mizuna, leaves of peas and radish
and other babyleaf brassica crops (crops harvested up to 8 true leaf 3
 3
0251080 stage)) 5 3
0251990 Others 0.01* 0.01*
0252000 (b) Spinach & similar (leaves)
0252010 Spinach (New Zealand spinach, amaranthus spinach)
Purslane (Winter purslane (miners lettuce), garden purslane, common 4 5
0252020 purslane, sorrel, glassworth, Agretti (Salsola soda)) 0.01* 0.5
0252030 Beet leaves (chard) (Leaves of beetroot) 3 3
0252990 Others 0.01* 0.01*
0253000 (c) Vine leaves (grape leaves) 0.01* 0.01*
0254000 (d) Water cress 0.01* 0.01*
0255000 (e) Witloof 0.01* 0.01*
0256000 (f) Herbs 3
0256010 Chervil 3 3
0256020 Chives
Celery leaves (Fennel leaves, Coriander leaves, dill leaves, Caraway 3 3
0256030 leaves, lovage, angelica, sweet cisely and other Apiacea leaves) 3 3
0256040 Parsle y 5 3
0256050 Sage (Winter savory, summer savory, ) 3 3
0256060 Rosemary 3 3
0256070 Thyme (Marjoram, oregano) 3 3
0256080 Basil (Balm leaves, mint, peppermint) 3 3
0256090 Bay leaves (laurel ) 33
0256100 Tarragon (Hyssop) 3 3
0256990 Others (Edible flowers ) 3 3
0260000 (vi) Legume vegetables (fresh)
Beans (with pods) (Green bean (french beans, snap beans), scarlet 
0260010 runner bean, slicing bean, yardlong beans)
Beans (without pods) (Broad beans, Flageolets, jack bean, lima bean, 0.06 0.06
0260020 cowpea) 0.01* 0.01*
0260030 Peas (with pods) (Mangetout (sugar peas, snow peas)) 0.01* 0.01*
0260040 Peas (without pods) (Garden pea, green pea, chickpea) 0.01* 0.01*
0260050 Lentils 0.01* 0.01*
0260990 Others 0.01* 0.01*
0270000 (vii) Stem vegetables (fresh)
0270010 Asparagus 0.01* 0.01*
0270020 Cardoons 0.01* 0.01*
0270030 Celer y 110610000 sinensis) 0.1* 0.01*0270050 Globe artichokes 0.6 0.7
0270060 Leek 0.01* 0.01*
0270070 Rhubarb 0.01* 0.01*
0270080 Bamboo shoots 0.01* 0.01*
0270090 Palm hearts 0.01* 0.01*
0270990 Others 0.01* 0.01*
0280000 (viii) Fungi 0.01* 0.01*
0280010 Cultivated  (Common mushroom, Oyster mushroom, Shi-take) 0.01* 0.01*
0280020 Wild (Chanterelle, Truffle, Morel, Cep) 0.01* 0.01*
0280990 Others 0.01* 0.01*
0290000 (ix) Sea weeds 0.01* 0.01*
0300000 3. PULSES, DR Y
Beans (Broad beans, navy beans, flageolets, jack beans, lima beans, 
0300010 field beans, cowpeas) 0.05 0.05
0300020 Lentils 0.01* 0.01*
0300030 Peas (Chickpeas, field peas, chickling vetch) 0.05 0.05
0300040 Lupins 0.01* 0.01*
0300990 Others 0.01* 0.01*
0400000 4. OILSEEDS AND OILFRUITS
0401000 (i) Oilseeds
0401010 Linseed 0.01* 0.01*
0401020 Peanuts 0.01* 0.01*
0401030 Poppy seed 0.01* 0.01*
0401040 Sesame seed 0.01* 0.01*
0401050 Sunflower seed 0.01* 0.01*
0401060 Rape seed (Bird rapeseed, turnip rape) 0.2 0.2
0401070 Soya bean 0.01* 0.01*
0401080 Mustard seed 0.01* 0.01*
0401090 Cotton seed 0.5 0.5
0401100 Pumpkin seeds (Other seeds of cucurbitacea) 0.01* 0.01*
0401110 Safflowe r 0.01* 0.01*
0401120 Borage 0.01* 0.01*
0401130 Gold of pleasure 0.01* 0.01*
0401140 Hempseed 0.01* 0.01*
0401150 Castor bean 0.01* 0.01*
0401990 Others 0.01* 0.01*
0402000 (ii) Oilfruits 0.01* 0.01*
0402010 Olives for oil production 0.01* 0.01*
0402020 Palm nuts (palmoil kernels) 0.01* 0.01*
0402030 Palmfruit 0.01* 0.01*
0402040 Kapok 0.01* 0.01*
0402990 Others 0.01* 0.01*
0500000 5. CEREALS
0500010 Barle y 0.01* 0.01*
0500020 Buckwheat (Amaranthus, quinoa) 0.01* 0.01*
0500030 Maize 0.01* 0.01*
0500040 Millet (Foxtail millet, teff) 0.01* 0.01*
0500050 Oats 0.01* 0.01*
0500060 Rice 0.01* 0.01*
0500070 Rye 0.01* 0.01*
0500080 Sorghum 0.01* 0.01*
0500090 Wheat (Spelt, triticale ) 0.03 0.02
0500990 Others 0.01* 0.01*
0600000 6. TEA, COFFEE, HERBAL INFUSIONS AND COCO A
(i) Tea (dried leaves and stalks, fermented or otherwise of Camellia 0.1* 0.01*0850020 Capers 0.1* 0.01*0620000 (ii) Coffee beans 0.1* 0.01*
0630000 (iii) Herbal infusions (dried) 0.1* 0.01*
0631000 (a) Flowers 0.1* 0.01*
0631010 Camomille flowers 0.1* 0.01*
0631020 Hybiscus flowers 0.1* 0.01*
0631030 Rose petals 0.1* 0.01*
0631040 Jasmine flowers  (Elderflowers (Sambucus nigra) ) 0.1* 0.01*
0631050 Lime (linden) 0.1* 0.01*
0631990 Others 0.1* 0.01*
0632000 (b) Leaves 0.1* 0.01*
0632010 Strawberry leave s 0.1* 0.01*
0632020 Rooibos leaves (Ginkgo leaves) 0.1* 0.01*
0632030 Maté 0.1* 0.01*
0632990 Others 0.1* 0.01*
0633000 (c) Roots 0.1* 0.01*
0633010 Valerian roo t 0.1* 0.01*
0633020 Ginseng root 0.1* 0.01*
0633990 Others 0.1* 0.01*
0639000 (d) Other herbal infusions 0.1* 0.01*
0640000 (iv) Cocoa (fermented beans) 0.1* 0.01*
0650000 (v) Carob (st johns bread) 0.1* 0.01*
0700000 7. HOPS (dried) , including hop pellets and unconcentrated powde r 0.1* 0.01*
0800000 8. SPICES 0.1* 0.01*
0810000 (i) Seeds 0.1* 0.01*
0810010 Anise 0.1* 0.01*
0810020 Black carawa y 0.1* 0.01*
0810030 Celery seed (Lovage seed ) 0.1* 0.01*
0810040 Coriander seed 0.1* 0.01*
0810050 Cumin seed 0.1* 0.01*
0810060 Dill seed 0.1* 0.01*
0810070 Fennel seed 0.1* 0.01*
0810080 Fenugreek 0.1* 0.01*
0810090 Nutmeg 0.1* 0.01*
0810990 Others 0.1* 0.01*
0820000 (ii) Fruits and berries 0.1* 0.01*
0820010 Allspice 0.1* 0.01*
0820020 Anise pepper (Japan pepper) 0.1* 0.01*
0820030 Carawa y 0.1* 0.01*
0820040 Cardamom 0.1* 0.01*
0820050 Juniper berries 0.1* 0.01*
0820060 Pepper, black and white  (Long pepper, pink pepper) 0.1* 0.01*
0820070 Vanilla pods 0.1* 0.01*
0820080 Tamarind 0.1* 0.01*
0820990 Others 0.1* 0.01*
0830000 (iii) Bark 0.1* 0.01*
0830010 Cinnamon (Cassia ) 0.1* 0.01*
0830990 Others 0.1* 0.01*
0840000 (iv) Roots or rhizome 0.1* 0.01*
0840010 Liquorice 0.1* 0.01*
0840020 Ginge r 0.1* 0.01*
0840030 Turmeric (Curcuma) 0.1* 0.01*
0840040 Horseradish 0.1* 0.01*
0840990 Others 0.1* 0.01*
0850000 (v) Buds 0.1* 0.01*
0850010 Cloves 0.1* 0.01*1016020 Fat 0.05* 0.02*0850990 Others 0.1* 0.01*
0860000 (vi) Flower stigma 0.1* 0.01*
0860010 Saffron 0.1* 0.01*
0860990 Others 0.1* 0.01*
0870000 (vii) Aril 0.1* 0.01*
0870010 Mace 0.1* 0.01*
0870990 Others 0.1* 0.01*
0900000 9. SUGAR PLANTS 0.01* 0.01*
0900010 Sugar beet (root) 0.01* 0.01*
0900020 Sugar cane 0.01* 0.01*
0900030 Chicory roots 0.01* 0.01*
0900990 Others 0.01* 0.01*
1000000 10. PRODUCTS OF ANIMAL ORIGIN-TERRESTRIAL ANIMALS
(i) Meat, preparations of meat, offals, blood, animal fats fresh chilled or 
frozen, salted, in brine, dried or smoked or processed as flours or meals other processed products such as sausages and food preparations 
1010000 based on these
1011000 (a) Swine
1011010 Meat 0.05* 0.02*
1011020 Fat free of lean meat 0.05* 0.02*
1011030
Liver 0.1 0.1*
1011040 Kidne y 0.2 0.1*
1011050 Edible offal 0.05* 0.05*
1011990 Others 0.05* 0.01*
1012000 (b) Bovine
1012010 Meat 0.05* 0.05
1012020 Fat 0.05* 0.05
1012030 Liver 0.1 0.1*
1012040 Kidne y 0.2 0.2
1012050 Edible offal 0.05* 0.05*
1012990 Others 0.05* 0.01*
1013000 (c) Sheep
1013010 Meat 0.05* 0.05
1013020 Fat 0.05* 0.05
1013030 Liver 0.1 0.1*
1013040 Kidne y 0.2 0.2
1013050 Edible offal 0.05* 0.05*
1013990 Others 0.05* 0.01*
1014000 (d) Goat
1014010 Meat 0.05* 0.05
1014020 Fat 0.05* 0.05
1014030 Liver 0.1 0.1*
1014040 Kidne y 0.2 0.2
1014050 Edible offal 0.05* 0.05*
1014990 Others 0.05* 0.01*
1015000 (e) Horses, asses, mules or hinnies
1015010 Meat 0.05* 0.01*
1015020 Fat 0.05* 0.01*
1015030 Liver 0.1 0.05*
1015040 Kidne y 0.2 0.05*
1015050 Edible offal 0.05* 0.05*
1015990 Others 0.05* 0.01*
(f) Poultry -chicken, geese, duck, turkey and Guinea fowl-, ostrich, 
1016000 pigeon
1016010 Meat 0.05* 0.02*1070000 (vii) Other terrestrial animal products 0.05* 0.011016030 Liver 0.1 0.1*
1016040 Kidne y 0.2 0.05*
1016050 Edible offal 0.05* 0.05*
1016990 Others 0.05* 0.01*
1017000 (g) Other farm animals (Rabbit, Kangaroo)
1017010 Meat 0.05* 0.01*
1017020 Fat 0.05* 0.01*
1017030 Liver 0.1 0.05*
1017040 Kidne y 0.2 0.05*
1017050 Edible offal 0.05* 0.05*
1017990 Others
(ii) Milk and cream, not concentrated, nor containing added sugar or 
sweetening matter, butter and other fats derived from milk, cheese and 0.05* 0.01*
1020000 curd 0.05* 0.05
1020010 Cattle 0.05* 0.05
1020020 Sheep 0.05* 0.05
1020030 Goat 0.05* 0.05
1020040 Horse 0.05* 0.05
1020990 Others
(iii) Birds' eggs, fresh preserved or cooked Shelled eggs and egg yolks fresh, dried, cooked by steaming or boiling in water, moulded, frozen or otherwise preserved whether or not containing added sugar or 0.05* 0.05
1030000 sweetening matter 0.05* 0.02*
1030010 Chicken 0.05* 0.02*
1030020 Duck 0.05* 0.02*
1030030 Goose 0.05* 0.02*
1030040 Quail 0.05* 0.02*
1030990 Others 0.05* 0.02*
1040000
(iv) Honey (Royal jelly, pollen ) 0.05* 0.01
1050000 (v) Amphibians and reptiles  (Frog legs, crocodiles) 0.05* 0.01
1060000 (vi) Snails 0.05* 0.01Clodinafop and 
its S-isomers andtheir salts, expressed as clodinafop Clomazone Diuron (Diuron 
including all components containing 3,4- dichloraniline moiety expressedas 3,4-dichloraniline) Ethalfluralin Ioxynil ( sum of 
Ioxynil, its salts and its esters, expressed as ioxynil (F))Iprovalicarb
Current New Current New Current New Current New Current New Current New
0.02* 0.01* 0.01* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 22
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 22
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 22
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.2 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.01* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.01* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.2 0.01* 0.02* 0.01* 0.2 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.2 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.2 0.2 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.2 0.2 0.1 0.1
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.2 0.2 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 3 3 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 1 0.7
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.05 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.1
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.1 0.1
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.1 0.1
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.1 0.1
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.1
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.2 0.2
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.2 0.2
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.1 0.01* 0.02* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 1
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 1 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 1 0.8
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 1 0.8
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 1 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 1 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 1 0.8
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 1 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 1 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 1 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 1 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.2 0.15 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.2 0.15 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.2 0.15 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 3 3 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.2 0.15 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.2 0.15 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.2 0.15 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.2 0.15 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.2 0.15 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.2 0.15 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.2 0.15 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.2 0.15 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.2 0.15 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.1 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 2 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 3 3 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.01* 0.01* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.05 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.05 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.2 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.05 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.01* 0.02* 0.01* 0.01* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.2 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.1 0.02* 0.01* 0.01* 0.2 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01*
0.1 0.02* 0.01* 0.01* 0.2 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05 0.05* 0.01*
0.1 0.02* 0.01* 0.01* 0.2 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.1 0.02* 0.01* 0.01* 0.2 0.01* 0.1 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.1 0.02* 0.01* 0.01* 0.2 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.1 0.02* 0.01* 0.01* 0.2 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05 0.05* 0.01*
0.1 0.02* 0.01* 0.01* 0.2 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.1 0.02* 0.01* 0.01* 0.2 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05 0.05* 0.01*
0.1 0.02* 0.01* 0.01* 0.2 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.1 0.02* 0.01* 0.01* 0.2 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05 0.05* 0.01*
0.1 0.02* 0.01* 0.01* 0.2 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.5 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.05*0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.05* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.1* 0.01* 0.1* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.1 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.02* 0.01* 0.05* 0.01* 0.05* 0.01*
0.02* 0.05* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.2 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.5 1 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 1.5 1 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 1 1 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 2.5 3 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.2 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.5 1 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 1.5 1 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 1 1 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 2.5 3 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.2 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.5 1 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 1.5 1 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 1 1 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 2.5 3 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.2 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 1 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 1 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 1 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 3 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.2 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.05*0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.010.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.2 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.2 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.01* 0.01* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.01* 0.01* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.01* 0.01* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.01* 0.01* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.01* 0.01* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.01* 0.01* 0.01*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05*
0.02* 0.02* 0.01* 0.05* 0.05* 0.01* 0.01* 0.05* 0.05*
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01
0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01Maleic hydrazide 
(R)  Mepanipyrim Metconazole (F) Prosulfocarb Tepraloxydim 
(sum of tepraloxydim and its metabolites that can be hydrolysed either to the moiety 3-(tetrahydro-pyran-4-yl)-glutaric acid 
Current New Current New Current New Current New
CurrentortotheNewmoiety 3
0.2* 0.01 0.05* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.1 0.1 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.15 0.2 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.1 0.1 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.02* 0.02* 0.05* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 3 2 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 3 2 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 3 2 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 2 1.5 0.02* 0.02* 0.05* 0.05 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.1 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.5
50 50 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.4
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.1*0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.1*
0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.5
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.2
30 30 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 1 1 0.5 0.4
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.1 0.08 0.5 0.3
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.1 0.08 0.5 0.4
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.1*
30 30 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.1 0.08 0.5 0.4
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.1 0.08 0.5 0.4
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.1 0.08 0.5 0.4
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.3
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.3
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.1*
0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.3
15 15 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.3 0.3
15 15 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.1 0.03 0.3 0.3
15 15 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.03 0.3 0.3
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.02 0.3 0.3
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.3
0.2* 0.01 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 1 0.8 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 1 0.8 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.5 0.6 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.05 0.05 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.5
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.5
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.5
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.5
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.6
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.8
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 11
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 110.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 11
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 11
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.5 0.5
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.05 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.05 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.05 0.1* 0.3
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.05 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.05 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.05 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.05 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.05 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.05 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.05 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.05 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.05 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.05 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.05 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.05 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 2 1.5 0.1* 0.1*0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.010.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.3 0.3
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 1
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.05 0.05* 0.01* 1 0.6
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 1 0.6
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.05 0.05 0.05* 0.01* 1 0.6
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.05 0.05 0.05* 0.01* 1 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 1 0.1*
0.01 0.01* 0.05* 0.01*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.05* 0.01*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.05 0.2 0.05* 0.01* 1 0.8
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.05 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.1 0.15 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.05 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.05 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.1 0.2 0.05* 0.01* 1 0.8
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.05 0.05 0.05* 0.01* 55
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.1 0.2 0.05* 0.01* 11
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.3 0.3 0.05* 0.01* 0.3 1
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.05 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.05 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.05 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.8
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.05 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.05 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.05 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.05 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.01 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.1 0.1 0.05* 0.01* 0.1* 0.01*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.1 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.1 0.1 0.05* 0.01* 0.1* 0.01*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.1 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.1 0.1 0.05* 0.01* 0.1* 0.01*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.1 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.1 0.06 0.05* 0.01* 0.1* 0.01*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.1 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.15 0.15 0.05* 0.01* 0.1* 0.01*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.1 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01*
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.01* 0.1* 0.010.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.010.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 2 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.05* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.2 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.2 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.5 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.3 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.010.02* 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.5 0.1*0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.5* 0.01 0.02* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.01
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.06 0.06 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.2* 0.01 0.01* 0.01* 0.02* 0.02* 0.05* 0.01* 0.1* 0.1*
0.01 0.05* 0.01
0.01 0.02* 0.05* 0.01 0.1*
0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.05 0.05 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.05 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.5 1.5 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.01 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.05 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.05 0.1 0.01 0.05 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.5 2 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.05 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.05 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.5 2 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.05 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.05 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.5 2 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.05 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.05 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.5 2 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1*
0.02* 0.05 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.5 0.1*0.01 0.01 0.01* 0.01 0.05* 0.01 0.02* 0.010.02* 0.02 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 1 0.1*
0.02* 0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.05 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.05 0.1 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.5 2 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.02* 0.02* 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.1* 0.1*
0.2 0.05 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.02* 0.02*
0.2 0.05 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.02* 0.02*
0.2 0.05 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.02* 0.02*
0.2 0.05 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.02* 0.02*
0.2 0.05 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.02* 0.02*
0.2 0.05 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.02* 0.02*
0.1 0.01 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.2 0.1*
0.1 0.01 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.2 0.1*
0.1 0.01 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.2 0.1*
0.1 0.01 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.2 0.1*
0.1 0.01 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.2 0.1*
0.1 0.01 0.01 0.01* 0.02* 0.05* 0.01 0.2 0.1*
0.01 0.01 0.01* 0.01 0.05* 0.01 0.02* 0.01
0.01 0.01 0.01* 0.01 0.05* 0.01 0.02* 0.01
0.01 0.01 0.01* 0.01 0.05* 0.01 0.02* 0.01