RAPPORT. ISSN: (trykt) ISSN: (online)

RAPPORT Norges geologiske undersøkelse Postboks 6315 7491 TRONDHEIM Tlf. 73 90 40 00 Rapport nr.: 2017.033 ISSN: 0800-3416 (trykt) ISSN: 2387-3515 (online) Gradering: Åpen Tittel: Kartlegging av korallforekomster i Romsdalsfjorden, Harøyfjorden og rundt Gossa ved hjelp av dybdedata fra multistråleekkolodd Forfatter: Alexandra Jarna, Sigrid Elvenes, Reidulv Bøe Fylke: Møre og Romsdal Kartblad (M=1:250.000) Ålesund Oppdragsgiver: Fylkesmannen i Møre og Romsdal Kommune: Haram, Midsund, Vestnes, Molde, Aukra Kartbladnr. og -navn (M=1:50.000) Forekomstens navn og koordinater: Sidetall: 23 Pris: 75,- Feltarbeid utført: Rapportdato: 09.10.2017 Kartbilag: 0 Prosjektnr.: 373200 Ansvarlig: Sammendrag: Fylkesmannen i Møre og Romsdal har engasjert Norges geologiske undersøkelse (NGU) for å kartlegge korallforekomster i Romsdalsfjorden, Harøyfjorden og rundt Gossa. Kartleggingen er basert på eksisterende multistråleekkoloddata (detaljert bunntopografi og bunnreflektivitet) anskaffet fra Kartverk. Dataene er prosessert og tolket ved hjelp av ecognition og ArcGIS. Hovedproduktene fra prosjektet er et polygondatasett som viser områder med bioklastiske sedimenter (skjelett- eller skallrester fra døde organismer) og et punktdatasett som viser sannsynlige og mulige korallforekomster. Kun områder med koraller som vises som hauger eller revstrukturer i multistråledataene (revbyggende steinkorall) kan kartlegges med metodikken som benyttes her. For en helt sikker identifikasjon vil det være nødvendig å verifisere de antatte korallrevene ved hjelp av video, foto eller fysisk prøvetaking av havbunnen i ettertid. Polygondatasettet inneholder 202 områder med bioklastiske sedimenter i dypålen sør for Dryna i Romsdalsfjorden. Polygonene er basert på automatisk OBIA-klassifisering (Object Based Image Analysis).i ecognition. I disse områdene kan det finnes både levende og døde revbyggende steinkoraller. I studieområdet er det definert til sammen 710 punktobjekter i tre klasser: observert, sannsynlig og mulig. Observert-klassen består av 277 korallobservasjoner samlet i GisLink (www.gislink.no/havsjekk) av Fylkesmannen i Møre og Romsdal. De fleste av disse stammer fra noen få videolinjer innsamlet av MAREANO (www.mareano.no), mens mange av de andre er ubekreftede. Sannsynlig-klassen inneholder 332 manuelt definerte punkt basert på resultater av automatisk OBIA-klassifisering i ecognition, mens mulig-klassen inneholder 101 manuelt definerte punkt fra bratte fjordsider, også basert på automatisk OBIA-klassifisering i ecognition. Emneord: Maringeologi Multistråleekkolodd Korallrev Batymetri Bunnreflektivitet ecognition OBIA-klassifisering Terrenganalyse Bioklastiske sedimenter

INNHOLD 1. INNLEDNING... 4 2. METODER... 4 2.1 Multistråledata... 4 2.2 Observasjonsdata... 7 2.3 Tolkning av data... 8 3. RESULTATER... 10 4. OPPSUMMERING... 14 5. REFERANSER... 15 6. APPENDIKS 1... 16

1. INNLEDNING Fylkesmannen i Møre og Romsdal har engasjert Norges geologiske undersøkelse (NGU) for å kartlegge korallrev i Romsdalsfjorden, Harøyfjorden og rundt Gossa. Kartleggingen er basert på konfidensielle multistråleekkoloddata anskaffet fra Kartverket. Fra disse dataene har NGU framstilt detaljerte dybdekart og bunnreflektivitetskart til benyttelse under kartleggingen. Korallrev vokser på en karakteristisk måte som gjør at de kan gjenkjennes i data innsamlet med multistråleekkolodd. Denne egenskapen utnyttes av blant andre MAREANO (www.mareano.no) og flere prosjekter med fokus på kartlegging av korallrev (f.eks. Bellec m. fl. 2014). Dataene er prosessert og tolket ved hjelp av ecognition (ECOGNITION 2017) og ArcGIS (ESRI 2015), og hovedproduktene fra prosjektet er digitale punkt- og polygondatasett som viser antatte og mulige korallforekomster i studieområdet. Det er presisert i avtalen mellom Fylkesmannen og NGU at kun områder med koraller som vises som hauger eller revstrukturer i multistråledataene kan kartlegges med metodikken som benyttes her. For en helt sikker identifikasjon vil det være nødvendig å verifisere de antatte korallrevene ved hjelp av video, foto eller fysisk prøvetaking av havbunnen i ettertid. Kartlegging av revstrukturer på havbunnen bør uansett starte med tolkning av multistråledata der disse er tilgjengelige. 2. METODER 2.1 Multistråledata Multistråleekkolodddata for studieområdet ble levert av Kartverket. Denne typen data gir detaljert informasjon om havbunnens topografi (batymetri), og samles inn fra fartøy utstyrt med multistråleekkolodd. Langs norskekysten er det ikke full dekning av moderne sjømålinger med multistråleekkolodd. Figur 1 viser hvor det finnes detaljerte dybdedata i studieområdet - totalt ca. 550 km 2. Dataene er samlet inn i forbindelse med flere ulike kartleggingsprosjekter og av ulike fartøyer i perioden 2001 2015. Det største måleoppdraget utgjør ca. 80 % av det totale kartlagte arealet, og her ble dybdedata samlet inn av FF "Hydrograf" med et EM710-ekkolodd i 2012. Flere andre typer multistråleekkolodd har blitt benyttet i oppmålingen av de øvrige oppdragene. Kartverkets data ble levert både i prosessert XYZ-format og som rådata, og hos NGU ble XYZ-dataene griddet til 1x1 m horisontal oppløsning ved hjelp av QPS Fledermausprogramvaren DMagic (versjon 7.7.0). Dataene fra hvert måleoppdrag ble eksportert i TIFFformat og satt sammen til én rasterfil i ArcGIS. Når dybdedatasettet vises som skyggerelieff 4

kommer detaljene i bunntopografien tydelig fram (Figur 2). Figur 3 viser at datasettet dekker dybdeintervall fra null til over 500 m. Figur 1. Kart som viser hvor det finnes detaljerte dybdedata i studieområdet. 5

Figur 2. Skyggerelieffkart over studieområdet med alle data satt sammen til en rasterfil. Ved innsamling av dybdedata med multistråleekkolodd kan også havbunnens reflektivitet (backscatter) registreres. Reflektivitetsverdier er relative og påvirkes av en rekke faktorer, blant annet bunntype (Lurton & Lamarche, 2015). Grove sedimenter som grus og stein vil ofte reflektere en stor del av lydsignalet fra et ekkolodd (sterkt ekko), mens mer av signalet vil absorberes av finkornige sedimenter som sand og slam, der reflektivitetsverdiene blir lavere (svakt ekko). I studieområdet finnes det reflektivitetsdata fra de fleste måleoppdragene. Bunnreflektivitet ble hentet fra uprosesserte rådata ved hjelp av programvaren QPS Fledermaus FMGT (versjon 7.7.0) og griddet til 1x1 og 2x2 m horisontal oppløsning for de måleoppdragene der dette var mulig. 6

Figur 3. Dybdekart over studieområdet (www.norgeskart.no). 2.2 Observasjonsdata Faktiske observasjoner av korallrev er viktige for å vurdere hvor godt et modellresultat basert på multistråledata er. I studieområdet er det flere ganger funnet levende koraller, blant annet av Mortensen & Fosså (2006), NGU (2002, upubliserte data) og MAREANO i 2012 (www.mareano.no). Det finnes også noen observasjoner i Havforskningsinstituttets koralldatabase (www.marano.no). I karttjenesten GisLink (www.gislink.no/havsjekk) publiserer Fylkesmannen i Møre og Romsdal marine observasjoner fra ulike kilder (Figur 4). Her finnes det en del innrapporterte, ubekreftede korallfunn som det kan være interessant å sammenligne med det ferdige modelleringsresultatet. De ubekreftede observasjonene bør imidlertid brukes med forsiktighet, og de representerer i likhet med MAREANO-observasjonene bare en liten del av studieområdet. 7

Figur 4. Tidligere korallobservasjoner i GisLink (www.gislink.no/havsjekk) inkludert korallobservasjoner fra MAREANO (www.mareano.no). 2.3 Tolkning av data For å kartlegge korallforekomster i Romsdalsfjorden har vi brukt ecognition Developer (versjon 9.2.1), som er en objektbasert bildeanalyseprogramvare (OBIA, Object Based Image Analysis). I OBIA-klassifisering blir et bilde segmentert i områder eller objekter som har lignende egenskaper i henhold til et brukerdefinert regelsett. Etter at bildet er segmentert er disse objektene de viktigste analyseenhetene som senere blir klassifisert. 8

Som forberedelse til OBIA-klassifisering ble det lagd ulike derivater av batymetridatasettet: krumning, profilkrumning, helning og BPI. BPI (batymetrisk posisjoneringsindeks) er et mål på hvorvidt et bestemt sted med en definert høyde befinner seg høyere eller lavere enn det omkringliggende landskapet (Verfaillie m.fl. 2007). I denne studien har vi benyttet ArcGIS (versjon 10.3.1) for å lage derivater av batymetri og for å visualisere de endelige resultatene. Datasettet ble delt i tre områder: (A) Et område hvor antatte korallforekomster kan gjenkjennes i batymetridata, (B) et område med tidligere observasjoner av korallforekomster (MAREANO og ubekreftete marine observasjoner fra GisLink) og (C) et område uten kjente observasjoner av koraller (Figur 5). Figur 5. Inndeling av kartleggingsområdet i tre deler for analyse (se tekst for forklaring). I alle de tre delområdene testet vi OBIA-klassifisering med ecognition. Denne metoden fungerte best i område A, der haugformede revstrukturer kan identifiseres direkte fra batymetridata. Disse forekomstene er derfor definert som sannsynlige. Mulige korallforekomster er definert i områdene A og B, hovedsaklig som resultat av observasjoner kombinert med regelbasert OBIA-klassifisering. I område C ble det ikke funnet tegn til korall i datasettet, og vi har heller ikke hatt tilgang til observasjoner herfra. 9

OBIA-klassifiseringen av område A og B omfattet fem trinn: (1) Dataforberedelse med framstilling av forskjellige derivater av batymetri med 1 m oppløsning. Derivatene som ble brukt var krumning, profilkrumning og helning over et analysevindu på 3x3 rasterceller og BPI over analysevinduer på 10x10 og 20x20 rasterceller. (2) Multiresolution-segmentering, som er en prosedyre som reduserer gjennomsnittlig heterogenitet av bildeobjekter for en gitt oppløsning. De enkelte segmenter klassifiseres basert på verdier i hvert segment. I segmenteringen brukte vi både dybde, bunnreflektivitet og derivatene fra Trinn 1. (3) Regelbasert klassifisering av segmenterte objekter for å identifisere mulige korallforekomster. Ved testing ble kriteriene definert slik at BPI-verdier skal være positive (> 0,1), gjennomsnittlig helning skal være i intervallet 5-40 grader, standardavviket for helning skal overstige 4, og standardavviket for krumning skal overstige 14. I område B ble tidligere observasjoner inkludert i tillegg til disse reglene. (4) Eksport av klassifiserte objekter til ArcGIS. Vi eksporterte de mulige korallforekomstene som polygoner i shape-format med en ekstra buffer på 5 m rundt hver forekomst. Dette formatet sikrer at omriss av haugene kan integreres med andre datasett i GIS eller brukes som grunnlag for WMS-karttjenester. (5) I polygonene fra trinn 4 ble det satt ut 332 punkt som ble definert som sannsynlige korallforekomster, og 101 punkt som ble definert som mulige korallforekomster (Figur 6). 3. RESULTATER I studieområdet i Romsdalsfjorden, Harøyfjorden og rundt Gossa har vi til sammen definert 496 punktobjekter i tre klasser: observert, sannsynlig og mulig (Figur 6, Appendiks 1). Observert-klassen består av 277 punkt fra GisLink. De fleste av disse korallobservasjonene er fra noen få videolinjer innsamlet av MAREANO (www.mareano.no). Mange av de resterende i denne klassen er ubekreftede, og bør brukes med forsiktighet. Figur 7 og Figur 8 viser området sør for Dryna i Romsdalsfjorden, der vi har kartlagt sannsynlige korallforekomster. Basert på automatisk OBIA-klassifisering i ecognition er det framstilt 202 polygoner som representerer haugformede strukturer av bioklastiske sedimenter. I polygonene har vi plassert 332 punkt (Figur 6). Bioklastiske sedimenter er et begrep benyttet til å beskrive karbonatholdige sedimenter bestående av skjelett/skall fra døde organismer (www.mareano.no), der det kan finnes både levende og døde koraller (Bellec m. fl. 2014). Upubliserte videodata fra et NGU-tokt i 2002 viser revstrukturer med levende Lopheliakoraller i dette området. 10

På Figur 7 og Figur 8 ser vi tydelig at områdene med bioklastiske sedimenter ofte har en avlang form i samme retning som dypålen i fjorden (ØNØ-VSV). Dette tolker vi som et resultat av sterke bunnstrømmer, der levende koraller vokser på den enden av haugstrukturen som er mest strømutsatt, mot strømmen (se for eksempel Buhl-Mortensen m.fl. 2015). På denne måten vokser korallrevene i lengderetningen. De 101 punktene i mulig-klassen (Figur 6) ligger i bratte fjordsider der revstrukturer ikke er lett gjenkjennelige fra skyggerelieff, krumning eller andre derivater fra batymetri, men der regelbasert ecognition-klassifisering likevel gir positive resultater. Appendiks 1 er en tabell over alle 710 punktobjekter med ID, koordinater, klasse og dybde. Figur 6. Korallforekomster i Romsdalsfjorden (R), Harøyfjorden(H) og rundt Gossa definert i 3 klasser. 11

Figur 7. Bioklastiske sedimenter (gule omriss) i område A sør for Dryna i Romsdalsfjorden kartlagt ved hjelp av OBIA-klassifisering og ecognition. Til sammen 202 hauger med bioklastiske sedimenter er kartlagt. 12

Figur 8. Detaljert utsnitt av område A sør for Dryna. De gule polygonene representerer bioklastiske sedimenter, mens røde prikker vise sannsynlige korallforekomster. 13

4. OPPSUMMERING NGU har brukt multistråleekkoloddata (detaljert bunntopografi og bunnreflektivitet) til å kartlegge korallforekomster i Romsdalsfjorden, Harøyfjorden og rundt Gossa i Møre og Romsdal. Dataene er prosessert og tolket ved hjelp av ecognition og ArcGIS. Hovedproduktene fra prosjektet er et digitalt punktdatasett som viser observerte, sannsynlige og mulige korallforekomster, og et polygondatasett som viser bioklastiske sedimenter. Bioklastiske sedimenter er et begrep som beskriver sedimenter bestående av skjelett- eller skallrester fra døde organismer (www.mareano.no). Kun områder med koraller som vises som hauger eller revstrukturer i multistråledataene kan kartlegges med metodikken som benyttes her. For en helt sikker identifikasjon vil det være nødvendig å verifisere de antatte korallrevene ved hjelp av video, foto eller fysisk prøvetaking av havbunnen i ettertid. Polygondatasettet inneholder 202 områder med bioklastiske sedimenter sør for Dryna i Romsdalsfjorden. Polygonene er basert på automatisk OBIA- klassifisering i ecognition, og i disse områdene kan det finnes både levende og døde koraller. I studieområdet har vi definert til sammen 710 punktobjekter i tre klasser: observert, sannsynlig og mulig. Observert-klassen består av 277 punkt fra GisLink (der Fylkesmannen i Møre og Romsdal samler marine observasjoner fra ulike kilder). De fleste av disse korallobservasjonene er fra noen få videolinjer innsamlet av MAREANO (www.mareano.no). Mange av de resterende er ubekreftede, og bør brukes med forsiktighet. Sannsynlig-klassen består av 332 manuelt definerte punkt basert på resultater av automatisk OBIA-klassifisering i ecognition, mens mulig-klassen inneholder 101 manuelt definerte punkt fra bratte fjordsider, også basert på automatisk OBIA-klassifisering i ecognition. 14

5. REFERANSER Bellec, V., Thorsnes, T. & Bøe, R. 2014: Mapping of bioclastic sediments - data, methods and confidence. NGU Report 2014.006, 23 pp. Buhl-Mortensen, L., Hodnesdal, H. &Thorsnes, T. (eds.) 2015: The Norwegian Sea Floor, New Knowledge from MAREANO for Ecosystem-Based Management, 156-159. Published by MAREANO. ecognition 2017. ecognition Developer 9. http://www.ecognition.com/suite/ecognitiondeveloper ESRI 2015. ArcGIS Desktop: Release 10. Redlands, CA: Environmental Systems Research Institute. Lurton, X. & Lamarche, G. (Eds.) 2015: Backscatter measurements by seafloor mapping sonars. Guidelines and Recommendations. 200 sider. http://geohab.org/wpcontent/uploads/2013/02/bwsg-report-may2015.pdf (lastet ned 15. september 2017) Mortensen, P.B. & Fosså, J.H. 2006: Species diversity and spatial distribution of invertebrates on deep-water Lophelia reefs in Norway. In: Proceedings of the 10 th International Coral Reef Symposium. Okinawa, Japan, 1849-1868. Verfaillie, E., Doornenbal, P., Mitchell, A.J., White, J. & Van Lancker, V. 2007: The bathymetric position index (BPI) as a support tool for habitat mapping. Worked example for the MESH final guidance, 14 sider. http://www.emodnetseabedhabitats.eu/pdf/gmhm4_bathymetric_position_index_(bpi).pdf (lastet ned 15.september 2017) www.mareano.no 15

6. APPENDIKS 1 OBSERVERTE, SANNSYNLIGE OG MULIGE PUNKT MED KORALLFOREKOMSTER I ROMSDALSFJORDEN, HARØYFJORDEN OG RUNDT GOSSA FID Bredde- Lengde- Dyb. Korallgrad grad (m) forekomst 0 6,71960 62,66607 137 observert 1 6,98040 62,72460 9999 observert 2 6,93852 62,74807 110 observert 3 6,92900 62,75500 28 observert 4 6,93862 62,76647 229 observert 5 6,93000 62,77000 178 observert 6 6,93695 62,87788 42 observert 7 6,93299 62,77258 195 observert 8 6,93304 62,77257 200 observert 9 6,93308 62,77255 197 observert 10 6,93312 62,77253 188 observert 11 6,93314 62,77250 210 observert 12 6,93318 62,77250 204 observert 13 6,93320 62,77247 201 observert 14 6,93325 62,77245 202 observert 15 6,93674 62,77034 139 observert 16 6,93679 62,77031 124 observert 17 6,93681 62,77028 118 observert 18 6,93683 62,77027 97 observert 19 6,93684 62,77026 95 observert 20 6,93689 62,77025 118 observert 21 6,93692 62,77022 96 observert 22 6,93695 62,77021 71 observert 23 6,93699 62,77019 82 observert 24 6,93701 62,77017 104 observert 25 6,93704 62,77015 111 observert 26 6,93711 62,77010 110 observert 27 6,93716 62,77009 91 observert 28 6,93720 62,77006 106 observert 29 6,93721 62,77004 119 observert 30 6,93725 62,77003 117 observert 31 6,93729 62,77002 128 observert 32 6,93732 62,77000 139 observert 33 6,93736 62,76999 109 observert 34 6,93737 62,76997 126 observert 35 6,93743 62,76995 140 observert 36 6,93746 62,76991 160 observert 37 6,93749 62,76990 166 observert 38 6,93752 62,76988 152 observert 39 6,93766 62,76978 158 observert 40 6,93768 62,76976 159 observert 41 6,93769 62,76975 149 observert 42 6,93771 62,76974 153 observert 43 6,93771 62,76973 152 observert 44 6,93772 62,76973 152 observert 45 6,93772 62,76972 152 observert 46 6,93772 62,76972 152 observert 47 6,93772 62,76973 152 observert 48 6,93773 62,76972 152 observert 49 6,93772 62,76972 152 observert 50 6,93773 62,76973 152 observert 51 6,93773 62,76972 152 observert 52 6,93773 62,76972 152 observert 53 6,93773 62,76973 152 observert 54 6,93773 62,76973 152 observert 55 6,93773 62,76973 152 observert 56 6,93772 62,76973 152 observert 57 6,93773 62,76975 151 observert 58 6,93773 62,76973 152 observert 59 6,93773 62,76973 152 observert 60 6,93773 62,76973 152 observert 61 6,93773 62,76973 152 observert 62 6,93773 62,76973 152 observert 63 6,93773 62,76971 148 observert 64 6,93773 62,76973 152 observert 65 6,93773 62,76973 152 observert 66 6,93773 62,76973 152 observert 67 6,93773 62,76973 152 observert 68 6,93773 62,76973 151 observert 69 6,93772 62,76973 152 observert 70 6,93772 62,76973 152 observert 71 6,93771 62,76973 152 observert 72 6,93772 62,76973 152 observert 73 6,93772 62,76972 147 observert 74 6,93773 62,76973 152 observert 75 6,93769 62,76973 150 observert 76 6,93773 62,76974 151 observert 77 6,93773 62,76973 151 observert 78 6,93772 62,76973 152 observert 79 6,93773 62,76974 151 observert 80 6,93773 62,76973 152 observert 16

81 6,93773 62,76973 152 observert 82 6,93773 62,76973 152 observert 83 6,93773 62,76973 152 observert 84 6,93773 62,76973 152 observert 85 6,93773 62,76973 152 observert 86 6,93773 62,76973 152 observert 87 6,93773 62,76973 152 observert 88 6,93773 62,76973 152 observert 89 6,93773 62,76973 152 observert 90 6,93773 62,76973 152 observert 91 6,93773 62,76973 151 observert 92 6,93772 62,76973 153 observert 93 6,93769 62,76973 154 observert 94 6,93773 62,76972 147 observert 95 6,93773 62,76973 152 observert 96 6,93773 62,76973 151 observert 97 6,93773 62,76973 152 observert 98 6,93774 62,76973 152 observert 99 6,93774 62,76973 152 observert 100 6,93774 62,76972 150 observert 101 6,93775 62,76972 150 observert 102 6,93775 62,76972 156 observert 103 6,93776 62,76973 156 observert 104 6,93775 62,76973 156 observert 105 6,93787 62,76973 155 observert 106 6,93788 62,76970 154 observert 107 6,93794 62,76969 151 observert 108 6,93796 62,76967 154 observert 109 6,93810 62,76967 158 observert 110 6,93809 62,76962 170 observert 111 6,93808 62,76962 176 observert 112 6,93806 62,76963 175 observert 113 6,93805 62,76964 168 observert 114 6,93804 62,76965 164 observert 115 6,93802 62,76965 161 observert 116 6,93800 62,76967 161 observert 117 6,93799 62,76968 163 observert 118 6,93794 62,76969 150 observert 119 6,93793 62,76971 156 observert 120 6,93789 62,76973 158 observert 121 6,93789 62,76975 146 observert 122 6,93782 62,76975 133 observert 123 6,93780 62,76980 150 observert 124 6,93777 62,76980 163 observert 125 6,93761 62,76990 161 observert 126 6,93760 62,76990 161 observert 127 6,93758 62,76991 159 observert 17 128 6,93753 62,76994 163 observert 129 6,93751 62,76994 155 observert 130 6,93750 62,76996 146 observert 131 6,93748 62,76997 156 observert 132 6,93744 62,76998 153 observert 133 6,93740 62,77000 124 observert 134 6,93737 62,77002 156 observert 135 6,93734 62,77004 121 observert 136 6,93732 62,77005 123 observert 137 6,93729 62,77007 117 observert 138 6,93727 62,77009 118 observert 139 6,93725 62,77009 109 observert 140 6,93721 62,77011 105 observert 141 6,93718 62,77014 101 observert 142 6,93717 62,77016 91 observert 143 6,93713 62,77017 95 observert 144 6,93712 62,77019 79 observert 145 6,93708 62,77020 88 observert 146 6,93705 62,77022 92 observert 147 6,93703 62,77024 56 observert 148 6,93699 62,77026 36 observert 149 6,93696 62,77027 74 observert 150 6,93693 62,77030 68 observert 151 6,93689 62,77031 111 observert 152 6,93686 62,77033 125 observert 153 6,93683 62,77035 99 observert 154 6,93679 62,77037 129 observert 155 6,93677 62,77039 149 observert 156 6,93674 62,77040 139 observert 157 6,93329 62,77245 123 observert 158 6,93323 62,77245 166 observert 159 6,93323 62,77249 204 observert 160 6,93323 62,77249 204 observert 161 6,93323 62,77249 204 observert 162 6,93323 62,77249 204 observert 163 6,93317 62,77249 206 observert 164 6,93314 62,77253 202 observert 165 6,93314 62,77254 199 observert 166 6,93310 62,77254 187 observert 167 6,93308 62,77256 199 observert 168 6,93305 62,77258 203 observert 169 6,93304 62,77260 186 observert 170 6,93302 62,77260 186 observert 171 6,93300 62,77261 201 observert 172 6,94163 62,77149 168 observert 173 6,94158 62,77149 148 observert 174 6,94158 62,77148 145 observert

175 6,94091 62,77135 110 observert 176 6,94081 62,77135 90 observert 177 6,94081 62,77132 106 observert 178 6,94081 62,77132 106 observert 179 6,94081 62,77132 106 observert 180 6,94066 62,77132 141 observert 181 6,94064 62,77128 139 observert 182 6,93982 62,77107 87 observert 183 6,93976 62,77107 90 observert 184 6,93941 62,77099 0 observert 185 6,93937 62,77100 41 observert 186 6,93935 62,77098 0 observert 187 6,93935 62,77098 0 observert 188 6,93907 62,77091 60 observert 189 6,93903 62,77091 62 observert 190 6,93899 62,77090 97 observert 191 6,93895 62,77089 107 observert 192 6,93894 62,77088 109 observert 193 6,93890 62,77088 105 observert 194 6,93886 62,77087 97 observert 195 6,93886 62,77087 97 observert 196 6,93843 62,77081 77 observert 197 6,93851 62,77070 101 observert 198 6,93851 62,77080 53 observert 199 6,93850 62,77079 48 observert 200 6,93845 62,77079 68 observert 201 6,93844 62,77078 89 observert 202 6,93841 62,77078 86 observert 203 6,93839 62,77078 62 observert 204 6,93837 62,77077 79 observert 205 6,93832 62,77077 87 observert 206 6,93830 62,77075 67 observert 207 6,93826 62,77074 64 observert 208 6,93824 62,77073 85 observert 209 6,93822 62,77073 62 observert 210 6,93817 62,77073 132 observert 211 6,93817 62,77072 84 observert 212 6,93809 62,77071 46 observert 213 6,93806 62,77071 61 observert 214 6,93803 62,77071 126 observert 215 6,93799 62,77069 130 observert 216 6,93797 62,77068 142 observert 217 6,93795 62,77068 124 observert 218 6,93790 62,77068 109 observert 219 6,93788 62,77067 133 observert 220 6,93784 62,77066 141 observert 221 6,93779 62,77065 122 observert 18 222 6,93779 62,77064 138 observert 223 6,93697 62,77046 88 observert 224 6,93696 62,77046 88 observert 225 6,93691 62,77045 113 observert 226 6,93690 62,77044 101 observert 227 6,93682 62,77043 101 observert 228 6,93683 62,77038 121 observert 229 6,93681 62,77043 100 observert 230 6,93681 62,77043 100 observert 231 6,93675 62,77043 122 observert 232 6,93675 62,77042 165 observert 233 6,93619 62,77030 120 observert 234 6,93632 62,77029 77 observert 235 6,93610 62,77047 145 observert 236 6,93588 62,77026 242 observert 237 6,93606 62,77048 218 observert 238 6,93603 62,77027 106 observert 239 6,93601 62,77026 122 observert 240 6,93599 62,77026 144 observert 241 6,93577 62,77020 146 observert 242 6,93576 62,77020 146 observert 243 6,93572 62,77020 160 observert 244 6,93570 62,77018 184 observert 245 6,93568 62,77017 196 observert 246 6,93566 62,77017 193 observert 247 6,93564 62,77016 197 observert 248 6,93562 62,77016 190 observert 249 6,93559 62,77015 188 observert 250 6,93557 62,77015 188 observert 251 6,93555 62,77014 194 observert 252 6,95553 62,74798 216 observert 253 6,95554 62,74797 223 observert 254 6,95558 62,74797 211 observert 255 6,95560 62,74794 201 observert 256 6,95564 62,74793 220 observert 257 6,95564 62,74792 207 observert 258 6,95568 62,74792 191 observert 259 6,95682 62,74733 250 observert 260 6,95686 62,74732 241 observert 261 6,95689 62,74731 208 observert 262 6,95690 62,74729 199 observert 263 6,95693 62,74729 160 observert 264 6,95694 62,74727 247 observert 265 6,95698 62,74727 230 observert 266 6,95701 62,74725 255 observert 267 6,95701 62,74723 250 observert 268 6,95703 62,74723 250 observert

269 6,95777 62,74685 225 observert 270 6,95779 62,74685 253 observert 271 6,95782 62,74684 250 observert 272 6,95784 62,74683 229 observert 273 6,95792 62,74680 249 observert 274 6,95814 62,74669 187 observert 275 6,95815 62,74669 187 observert 276 6,95819 62,74668 179 observert 277 6,54806 62,63636 209 sannsynlig 278 6,54502 62,63566 130 sannsynlig 279 6,53982 62,63454 176 sannsynlig 280 6,54125 62,63565 103 sannsynlig 281 6,53714 62,63534 66 sannsynlig 282 6,53395 62,63447 190 sannsynlig 283 6,53430 62,63361 157 sannsynlig 284 6,53719 62,63404 133 sannsynlig 285 6,53817 62,63368 208 sannsynlig 286 6,53449 62,63290 215 sannsynlig 287 6,53055 62,63226 186 sannsynlig 288 6,53158 62,63179 225 sannsynlig 289 6,53204 62,63135 184 sannsynlig 290 6,53335 62,63080 243 sannsynlig 291 6,53317 62,63027 130 sannsynlig 292 6,53592 62,63214 97 sannsynlig 293 6,53588 62,63146 184 sannsynlig 294 6,53737 62,63208 236 sannsynlig 295 6,53683 62,63101 86 sannsynlig 296 6,53862 62,63083 181 sannsynlig 297 6,53927 62,63113 147 sannsynlig 298 6,53816 62,63148 220 sannsynlig 299 6,53931 62,63193 226 sannsynlig 300 6,53946 62,63247 171 sannsynlig 301 6,54064 62,63093 138 sannsynlig 302 6,53783 62,62997 106 sannsynlig 303 6,53617 62,62989 185 sannsynlig 304 6,53498 62,63007 183 sannsynlig 305 6,54360 62,62777 232 sannsynlig 306 6,54405 62,62731 210 sannsynlig 307 6,54623 62,62785 213 sannsynlig 308 6,53628 62,62856 240 sannsynlig 309 6,53560 62,62946 205 sannsynlig 310 6,53354 62,62821 207 sannsynlig 311 6,53400 62,62730 115 sannsynlig 312 6,53099 62,62697 175 sannsynlig 313 6,52851 62,62653 229 sannsynlig 314 6,52792 62,63003 178 sannsynlig 315 6,52701 62,63104 204 sannsynlig 19 316 6,52837 62,63082 155 sannsynlig 317 6,52810 62,63251 99 sannsynlig 318 6,52700 62,62969 213 sannsynlig 319 6,52091 62,62916 153 sannsynlig 320 6,51959 62,62866 81 sannsynlig 321 6,52191 62,62865 81 sannsynlig 322 6,52074 62,62847 182 sannsynlig 323 6,51936 62,63015 172 sannsynlig 324 6,51856 62,62936 139 sannsynlig 325 6,51684 62,62959 88 sannsynlig 326 6,51564 62,63004 144 sannsynlig 327 6,51629 62,63047 96 sannsynlig 328 6,51665 62,62910 161 sannsynlig 329 6,51497 62,62911 115 sannsynlig 330 6,51385 62,62880 115 sannsynlig 331 6,51203 62,62994 154 sannsynlig 332 6,51348 62,62954 232 sannsynlig 333 6,51118 62,62899 233 sannsynlig 334 6,51004 62,62984 203 sannsynlig 335 6,51184 62,63088 104 sannsynlig 336 6,51723 62,63154 87 sannsynlig 337 6,51136 62,62747 179 sannsynlig 338 6,51258 62,62719 211 sannsynlig 339 6,51356 62,62832 122 sannsynlig 340 6,51632 62,62756 94 sannsynlig 341 6,51672 62,62693 238 sannsynlig 342 6,51503 62,62655 212 sannsynlig 343 6,51280 62,62658 249 sannsynlig 344 6,51247 62,62594 205 sannsynlig 345 6,51293 62,62536 117 sannsynlig 346 6,51544 62,62565 88 sannsynlig 347 6,51399 62,62514 254 sannsynlig 348 6,51656 62,62507 252 sannsynlig 349 6,51880 62,62580 227 sannsynlig 350 6,52009 62,62550 226 sannsynlig 351 6,52098 62,62636 158 sannsynlig 352 6,51778 62,62521 99 sannsynlig 353 6,51812 62,62635 99 sannsynlig 354 6,52088 62,62680 96 sannsynlig 355 6,52302 62,62678 130 sannsynlig 356 6,52287 62,62612 173 sannsynlig 357 6,52444 62,62593 165 sannsynlig 358 6,52264 62,62564 201 sannsynlig 359 6,52129 62,62490 182 sannsynlig 360 6,51518 62,62449 211 sannsynlig 361 6,51379 62,62431 244 sannsynlig 362 6,51315 62,62450 177 sannsynlig

363 6,51227 62,62406 251 sannsynlig 364 6,51917 62,62483 250 sannsynlig 365 6,51061 62,62391 248 sannsynlig 366 6,50846 62,62354 170 sannsynlig 367 6,50703 62,62352 253 sannsynlig 368 6,50595 62,62320 169 sannsynlig 369 6,50454 62,62305 174 sannsynlig 370 6,50829 62,62432 161 sannsynlig 371 6,49346 62,62588 92 sannsynlig 372 6,49134 62,62554 229 sannsynlig 373 6,49206 62,62606 190 sannsynlig 374 6,49269 62,62667 189 sannsynlig 375 6,49388 62,62637 59 sannsynlig 376 6,49379 62,62676 92 sannsynlig 377 6,49473 62,62689 152 sannsynlig 378 6,49534 62,62736 198 sannsynlig 379 6,49672 62,62750 126 sannsynlig 380 6,49793 62,62726 113 sannsynlig 381 6,49815 62,62762 63 sannsynlig 382 6,49740 62,62788 204 sannsynlig 383 6,49778 62,62846 190 sannsynlig 384 6,50040 62,63108 192 sannsynlig 385 6,50505 62,63044 142 sannsynlig 386 6,50567 62,63143 160 sannsynlig 387 6,50640 62,63135 136 sannsynlig 388 6,50576 62,63181 89 sannsynlig 389 6,50666 62,63207 198 sannsynlig 390 6,50963 62,63140 223 sannsynlig 391 6,50860 62,63067 99 sannsynlig 392 6,50930 62,63003 186 sannsynlig 393 6,51112 62,63045 156 sannsynlig 394 6,49984 62,63164 175 sannsynlig 395 6,50203 62,63169 155 sannsynlig 396 6,54409 62,63516 131 sannsynlig 397 6,53694 62,63454 114 sannsynlig 398 6,53749 62,63289 141 sannsynlig 399 6,53471 62,63419 99 sannsynlig 400 6,53572 62,62911 118 sannsynlig 401 6,53385 62,63356 57 sannsynlig 402 6,54018 62,63150 71 sannsynlig 403 6,54036 62,63203 73 sannsynlig 404 6,54072 62,63348 96 sannsynlig 405 6,53547 62,63251 159 sannsynlig 406 6,53278 62,63223 94 sannsynlig 407 6,53645 62,63422 44 sannsynlig 408 6,53428 62,63257 105 sannsynlig 409 6,53528 62,63176 132 sannsynlig 20 410 6,53750 62,63121 181 sannsynlig 411 6,54020 62,63056 181 sannsynlig 412 6,53874 62,63426 94 sannsynlig 413 6,53628 62,63467 99 sannsynlig 414 6,49251 62,62590 93 sannsynlig 415 6,49598 62,62749 210 sannsynlig 416 6,49562 62,62676 167 sannsynlig 417 6,49432 62,62549 191 sannsynlig 418 6,49639 62,62883 151 sannsynlig 419 6,49838 62,62525 145 sannsynlig 420 6,50336 62,63066 172 sannsynlig 421 6,50150 62,63103 129 sannsynlig 422 6,50330 62,63203 147 sannsynlig 423 6,50623 62,63183 121 sannsynlig 424 6,50544 62,63190 203 sannsynlig 425 6,50964 62,63115 87 sannsynlig 426 6,50935 62,63073 119 sannsynlig 427 6,50837 62,63044 216 sannsynlig 428 6,51122 62,62996 156 sannsynlig 429 6,51203 62,63133 143 sannsynlig 430 6,51256 62,62921 96 sannsynlig 431 6,51198 62,62898 142 sannsynlig 432 6,51245 62,62862 76 sannsynlig 433 6,51305 62,62884 147 sannsynlig 434 6,51789 62,62969 103 sannsynlig 435 6,51505 62,62678 221 sannsynlig 436 6,51403 62,62765 119 sannsynlig 437 6,51477 62,62822 185 sannsynlig 438 6,51133 62,62952 212 sannsynlig 439 6,51574 62,62835 102 sannsynlig 440 6,51384 62,62921 132 sannsynlig 441 6,50496 62,63079 132 sannsynlig 442 6,51936 62,62544 220 sannsynlig 443 6,51851 62,62684 113 sannsynlig 444 6,51970 62,62660 213 sannsynlig 445 6,52168 62,62636 148 sannsynlig 446 6,52343 62,62638 242 sannsynlig 447 6,52406 62,62664 115 sannsynlig 448 6,52064 62,62517 181 sannsynlig 449 6,51083 62,62606 143 sannsynlig 450 6,50898 62,62410 226 sannsynlig 451 6,50644 62,62447 201 sannsynlig 452 6,50685 62,62284 228 sannsynlig 453 6,50972 62,62375 221 sannsynlig 454 6,50505 62,62261 244 sannsynlig 455 6,50411 62,62237 233 sannsynlig 456 6,50729 62,62421 152 sannsynlig

457 6,51346 62,62553 123 sannsynlig 458 6,51481 62,62604 204 sannsynlig 459 6,51493 62,62576 91 sannsynlig 460 6,51291 62,62628 164 sannsynlig 461 6,51474 62,62726 229 sannsynlig 462 6,51208 62,62432 191 sannsynlig 463 6,51009 62,62407 109 sannsynlig 464 6,50951 62,62440 154 sannsynlig 465 6,53568 62,63012 112 sannsynlig 466 6,53225 62,63075 235 sannsynlig 467 6,53110 62,63121 55 sannsynlig 468 6,53992 62,63089 236 sannsynlig 469 6,53644 62,63375 164 sannsynlig 470 6,53580 62,63385 213 sannsynlig 471 6,53858 62,63301 69 sannsynlig 472 6,49281 62,62714 3 sannsynlig 473 6,51671 62,62787 136 sannsynlig 474 6,51654 62,62850 188 sannsynlig 475 6,51799 62,62860 203 sannsynlig 476 6,51759 62,62823 161 sannsynlig 477 6,51673 62,62992 224 sannsynlig 478 6,51907 62,63061 145 sannsynlig 479 6,53830 62,63197 90 sannsynlig 480 6,53688 62,63287 145 sannsynlig 481 6,53758 62,63338 219 sannsynlig 482 6,53379 62,63487 138 sannsynlig 483 6,53585 62,63352 162 sannsynlig 484 6,53883 62,63448 94 sannsynlig 485 6,54023 62,63385 126 sannsynlig 486 6,53794 62,63499 93 sannsynlig 487 6,53666 62,63225 242 sannsynlig 488 6,53947 62,63294 124 sannsynlig 489 6,53462 62,63048 103 sannsynlig 490 6,53388 62,63075 212 sannsynlig 491 6,53292 62,63097 207 sannsynlig 492 6,53234 62,63112 85 sannsynlig 493 6,53244 62,63177 128 sannsynlig 494 6,53113 62,63207 98 sannsynlig 495 6,53425 62,63217 174 sannsynlig 496 6,53428 62,63308 93 sannsynlig 497 6,53485 62,63451 140 sannsynlig 498 6,53766 62,63153 211 sannsynlig 499 6,53889 62,63124 73 sannsynlig 500 6,53815 62,63242 152 sannsynlig 501 6,54133 62,63452 104 sannsynlig 502 6,54181 62,63033 139 sannsynlig 503 6,54098 62,63170 102 sannsynlig 21 504 6,53614 62,63326 99 sannsynlig 505 6,54085 62,63294 173 sannsynlig 506 6,53467 62,63521 120 sannsynlig 507 6,54174 62,63558 129 sannsynlig 508 6,53059 62,63473 130 sannsynlig 509 6,52905 62,63242 135 sannsynlig 510 6,53498 62,63230 28 sannsynlig 511 6,53629 62,63171 170 sannsynlig 512 6,53831 62,63001 155 sannsynlig 513 6,54135 62,63100 122 sannsynlig 514 6,53959 62,63142 113 sannsynlig 515 6,49269 62,62625 168 sannsynlig 516 6,49432 62,62705 130 sannsynlig 517 6,49730 62,62861 121 sannsynlig 518 6,49150 62,62574 187 sannsynlig 519 6,49515 62,62649 76 sannsynlig 520 6,49616 62,62642 159 sannsynlig 521 6,49653 62,62631 197 sannsynlig 522 6,49315 62,62678 179 sannsynlig 523 6,49235 62,62648 187 sannsynlig 524 6,50529 62,62459 160 sannsynlig 525 6,50421 62,62461 199 sannsynlig 526 6,51244 62,62734 144 sannsynlig 527 6,50885 62,62364 222 sannsynlig 528 6,50601 62,62337 246 sannsynlig 529 6,50966 62,62398 235 sannsynlig 530 6,51508 62,62468 172 sannsynlig 531 6,51553 62,62498 223 sannsynlig 532 6,51445 62,62489 236 sannsynlig 533 6,51498 62,62547 101 sannsynlig 534 6,51528 62,62637 158 sannsynlig 535 6,51402 62,62669 202 sannsynlig 536 6,51761 62,62678 132 sannsynlig 537 6,51996 62,62641 222 sannsynlig 538 6,51823 62,62593 202 sannsynlig 539 6,51808 62,62548 132 sannsynlig 540 6,51688 62,62555 229 sannsynlig 541 6,51683 62,62589 203 sannsynlig 542 6,51585 62,62540 210 sannsynlig 543 6,51842 62,62493 93 sannsynlig 544 6,52006 62,62498 150 sannsynlig 545 6,52137 62,62585 228 sannsynlig 546 6,52228 62,62662 153 sannsynlig 547 6,52300 62,62648 143 sannsynlig 548 6,52214 62,62693 174 sannsynlig 549 6,52127 62,62701 132 sannsynlig 550 6,52044 62,62696 197 sannsynlig

551 6,52136 62,62546 208 sannsynlig 552 6,52436 62,62629 164 sannsynlig 553 6,52355 62,62616 135 sannsynlig 554 6,52274 62,62705 172 sannsynlig 555 6,52362 62,62683 152 sannsynlig 556 6,52619 62,62940 115 sannsynlig 557 6,52165 62,62824 121 sannsynlig 558 6,52023 62,62943 66 sannsynlig 559 6,51922 62,62945 61 sannsynlig 560 6,53260 62,62696 197 sannsynlig 561 6,53435 62,62815 196 sannsynlig 562 6,53738 62,62816 131 sannsynlig 563 6,53670 62,62889 134 sannsynlig 564 6,53598 62,62703 117 sannsynlig 565 6,53865 62,62857 151 sannsynlig 566 6,53930 62,62838 157 sannsynlig 567 6,53601 62,62798 162 sannsynlig 568 6,53505 62,63284 182 sannsynlig 569 6,53912 62,63418 160 sannsynlig 570 6,53731 62,63253 156 sannsynlig 571 6,54376 62,63624 63 sannsynlig 572 6,54061 62,63621 106 sannsynlig 573 6,53721 62,63421 220 sannsynlig 574 6,53719 62,63441 139 sannsynlig 575 6,53804 62,63593 132 sannsynlig 576 6,53508 62,63377 173 sannsynlig 577 6,54336 62,63588 164 sannsynlig 578 6,54269 62,63550 91 sannsynlig 579 6,54138 62,63532 155 sannsynlig 580 6,54133 62,63521 112 sannsynlig 581 6,54002 62,63564 124 sannsynlig 582 6,53959 62,63406 108 sannsynlig 583 6,52690 62,63404 131 sannsynlig 584 6,52749 62,63322 72 sannsynlig 585 6,52829 62,63283 134 sannsynlig 586 6,52557 62,63256 128 sannsynlig 587 6,52772 62,63209 132 sannsynlig 588 6,52714 62,63270 117 sannsynlig 589 6,52734 62,63306 138 sannsynlig 590 6,51856 62,63203 110 sannsynlig 591 6,52248 62,63082 133 sannsynlig 592 6,52572 62,63070 163 sannsynlig 593 6,51211 62,63050 112 sannsynlig 594 6,50897 62,63100 146 sannsynlig 595 6,50939 62,63158 195 sannsynlig 596 6,51055 62,63050 75 sannsynlig 597 6,51485 62,62949 192 sannsynlig 22 598 6,51598 62,62958 141 sannsynlig 599 6,51588 62,62906 193 sannsynlig 600 6,51604 62,62929 154 sannsynlig 601 6,51515 62,62879 120 sannsynlig 602 6,51041 62,62948 239 sannsynlig 603 6,50897 62,63038 53 sannsynlig 604 6,50426 62,63069 187 sannsynlig 605 6,50685 62,63223 179 sannsynlig 606 6,49816 62,62890 140 sannsynlig 607 6,49620 62,62709 183 sannsynlig 608 6,49853 62,62715 142 sannsynlig 609 7,02564 62,70600 89 mulig 610 7,04270 62,70672 91 mulig 611 7,01502 62,70904 184 mulig 612 7,00404 62,70420 81 mulig 613 7,00840 62,70883 223 mulig 614 7,02583 62,70169 139 mulig 615 7,03891 62,71561 85 mulig 616 7,03130 62,71554 67 mulig 617 7,03050 62,71350 192 mulig 618 7,02374 62,71980 103 mulig 619 7,02107 62,71824 101 mulig 620 7,01777 62,72159 61 mulig 621 7,00666 62,71951 152 mulig 622 7,00287 62,71957 100 mulig 623 6,98946 62,71853 143 mulig 624 6,99246 62,71775 39 mulig 625 6,99259 62,72174 164 mulig 626 6,99044 62,72075 100 mulig 627 7,00047 62,72024 147 mulig 628 6,99891 62,71592 154 mulig 629 7,03733 62,70129 118 mulig 630 7,01381 62,70342 105 mulig 631 6,97613 62,72061 81 mulig 632 6,95807 62,71216 60 mulig 633 6,94633 62,71276 93 mulig 634 6,94630 62,71775 65 mulig 635 6,94861 62,72193 140 mulig 636 6,94542 62,72174 83 mulig 637 6,95379 62,72253 67 mulig 638 6,95163 62,72640 85 mulig 639 6,94687 62,72529 84 mulig 640 6,94375 62,72495 76 mulig 641 6,94427 62,70781 40 mulig 642 6,94499 62,70988 93 mulig 643 6,95266 62,71516 101 mulig 644 6,94241 62,71513 82 mulig

645 6,96324 62,73738 117 mulig 646 6,96374 62,73357 128 mulig 647 6,94350 62,73070 37 mulig 648 6,93955 62,73459 127 mulig 649 6,94222 62,73624 70 mulig 650 6,93725 62,73983 0 mulig 651 6,93992 62,74528 105 mulig 652 6,93756 62,74917 92 mulig 653 6,93824 62,74982 112 mulig 654 6,95922 62,74713 89 mulig 655 6,96559 62,74582 80 mulig 656 6,95815 62,74644 88 mulig 657 6,96865 62,74614 59 mulig 658 6,96507 62,74777 121 mulig 659 6,95805 62,74931 113 mulig 660 6,95452 62,75050 191 mulig 661 6,95221 62,75474 164 mulig 662 6,95134 62,75770 148 mulig 663 6,93317 62,75287 218 mulig 664 6,92802 62,75503 105 mulig 665 6,96664 62,75962 147 mulig 666 6,97279 62,76187 145 mulig 667 6,97093 62,75764 197 mulig 668 6,94811 62,75964 226 mulig 669 6,94739 62,76043 229 mulig 670 6,95040 62,76302 144 mulig 671 6,95458 62,76385 123 mulig 672 6,95929 62,76988 195 mulig 673 6,94156 62,77063 117 mulig 674 6,96975 62,76627 103 mulig 675 6,97135 62,76408 109 mulig 676 6,96273 62,76298 148 mulig 677 6,95685 62,76752 85 mulig 678 6,94923 62,76409 74 mulig 679 6,93603 62,76296 138 mulig 680 6,95111 62,76154 101 mulig 681 6,94167 62,76399 160 mulig 682 6,95840 62,77258 102 mulig 683 6,96303 62,78976 151 mulig 684 6,96574 62,79431 154 mulig 685 6,96400 62,79166 105 mulig 686 6,94431 62,79760 41 mulig 687 6,93745 62,79385 64 mulig 688 6,94221 62,79617 41 mulig 689 6,54638 62,63802 127 mulig 690 6,55270 62,63826 137 mulig 691 6,55600 62,64078 130 mulig 692 6,55788 62,63974 118 mulig 693 6,56401 62,64203 98 mulig 694 6,56395 62,64094 41 mulig 695 6,56893 62,64443 132 mulig 696 6,56864 62,64275 84 mulig 697 6,57355 62,64392 186 mulig 698 6,57085 62,63146 230 mulig 699 6,57391 62,62958 174 mulig 700 6,56756 62,62940 175 mulig 701 6,56333 62,62903 191 mulig 702 6,56208 62,63064 196 mulig 703 6,55820 62,62997 222 mulig 704 6,55288 62,62872 133 mulig 705 6,54786 62,62781 221 mulig 706 6,54190 62,62588 233 mulig 707 6,53604 62,62638 206 mulig 708 6,53658 62,62519 150 mulig 709 6,52616 62,62540 226 mulig 23