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    灰色預(yù)測法在水資源管理中的應(yīng)用綜述

    2023-08-27 15:41:53王玉亮吳利豐
    人民黃河 2023年7期
    關(guān)鍵詞:水資源管理

    王玉亮 吳利豐

    摘 要:為總結(jié)灰色預(yù)測法在水資源管理中的應(yīng)用,首先介紹了灰色預(yù)測法的基本內(nèi)容,然后重點(diǎn)從水資源配置、水污染控制、水資源綜合評價3 個方面,梳理了灰色預(yù)測法的應(yīng)用情況,分析了其各種改進(jìn)形式的優(yōu)缺點(diǎn)和適用性,總結(jié)了現(xiàn)有研究的不足之處:水量預(yù)測方面涉及再生水、外調(diào)水、淡化水以及第三產(chǎn)業(yè)用水的研究較少;水質(zhì)預(yù)測方面的研究主要集中于化學(xué)類指標(biāo),其他類指標(biāo)涉及較少;水資源評價相關(guān)研究中應(yīng)用的模型相對單一。從模型方法改進(jìn)及應(yīng)用方向拓展兩個角度,展望了灰色預(yù)測法在水資源管理中的應(yīng)用前景。

    關(guān)鍵詞:水資源管理;灰色預(yù)測法;水量預(yù)測;水質(zhì)預(yù)測;水資源評價

    中圖分類號:TV213.4 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A doi:10.3969/ j.issn.1000-1379.2023.07.016

    引用格式:王玉亮,吳利豐.灰色預(yù)測法在水資源管理中的應(yīng)用綜述[J].人民黃河,2023,45(7):86-90.

    伴隨區(qū)域經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人們生活水平普遍提高,我國用水需求量日益增加,水資源供需矛盾日益凸顯,水資源相關(guān)指標(biāo)的預(yù)測分析成為眾多學(xué)者研究的重點(diǎn)。以水資源管理研究為例,對地表水、地下水、再生水等水源現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢分析預(yù)測,并結(jié)合對農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生態(tài)等用水結(jié)構(gòu)分析預(yù)測,可對現(xiàn)有水資源配置方案進(jìn)行優(yōu)化或調(diào)整地區(qū)水資源開發(fā)利用規(guī)劃。目前,廣泛應(yīng)用于水資源管理的預(yù)測方法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、回歸分析法、遺傳算法等,盡管這些方法在實(shí)際應(yīng)用中能夠取得一定成效,但水資源系統(tǒng)存在隨機(jī)性、模糊性等特征,導(dǎo)致很多預(yù)測方法難以取得令人滿意的效果。而灰色預(yù)測法能夠在數(shù)據(jù)信息不確定、不完備的情況下,較好地預(yù)測事物未來發(fā)展趨勢。以水文預(yù)測為例,有些偏遠(yuǎn)地區(qū)受經(jīng)濟(jì)發(fā)展、管理技術(shù)等因素限制,水文數(shù)據(jù)獲取難度大、數(shù)據(jù)更新不及時,可收集到的數(shù)據(jù)量較少,造成一些預(yù)測方法難以使用,而灰色預(yù)測法僅使用3 個水位觀測值便能預(yù)測洪水水位的發(fā)展趨勢,且預(yù)測精度基本滿足要求[1] ?;疑A(yù)測法在水資源相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用可追溯到1992 年[2] ,隨著灰色預(yù)測法不斷發(fā)展完善,其在各領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。通過梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),灰色預(yù)測法的應(yīng)用在不同歷史時期有不同的側(cè)重點(diǎn),2000 年以前應(yīng)用在水資源管理方面的研究較少,主要與水文預(yù)測有關(guān);2000 年以后的應(yīng)用逐步拓展至水源儲量預(yù)測、用水需求預(yù)測;2015 年左右,灰色預(yù)測法應(yīng)用側(cè)重于水污染方面的研究;近幾年,在“雙碳”目標(biāo)背景下,灰色預(yù)測法的應(yīng)用從單一水資源領(lǐng)域延伸至包含經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境等系統(tǒng)在內(nèi)的綜合評價研究中。

    本文以“中國知網(wǎng)”和“Web of Science”數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)文獻(xiàn)為基礎(chǔ),對近5 a 灰色預(yù)測法在水資源配置、水污染控制、水資源綜合評價中的應(yīng)用進(jìn)行梳理,總結(jié)了灰色預(yù)測法在實(shí)際應(yīng)用中存在的問題,并展望了應(yīng)用前景,以期為后續(xù)相關(guān)研究提供參考。

    1 灰色預(yù)測法概述

    灰色預(yù)測法屬于鄧聚龍教授提出的灰色系統(tǒng)理論中的重要內(nèi)容,是在數(shù)據(jù)信息不確定、不完備情況下進(jìn)行預(yù)測的一種方法,其主要原理是通過構(gòu)造已知變量的回歸方程并求解方程來計算預(yù)測變量的值[3] 。在數(shù)據(jù)規(guī)模小且具有波動性、不確定性的情況下,適合采用灰色系統(tǒng)理論開展預(yù)測研究。

    根據(jù)鄧聚龍教授在《灰理論基礎(chǔ)》中對灰色預(yù)測法的描述,可以從數(shù)據(jù)序列類型和變量個數(shù)兩個角度對灰色預(yù)測法進(jìn)行分類。從模型所適用的不同序列類型來看,灰色預(yù)測法可分為數(shù)列灰預(yù)測法、包絡(luò)灰預(yù)測法、災(zāi)變灰預(yù)測法、拓?fù)浠翌A(yù)測法等,其中:最常用的是數(shù)列灰預(yù)測法,該方法適用于具有指數(shù)特征的序列,不需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,適用范圍較廣;包絡(luò)灰預(yù)測法適用于大幅擺動的離散序列,而災(zāi)變灰預(yù)測法對于異常值的預(yù)測表現(xiàn)更佳;拓?fù)浠翌A(yù)測法亦稱波形預(yù)測法,適用于周期性變化的時間序列。從灰色模型所適用的變量個數(shù)來看,可分為以單變量一階微分方程GM(1,1)為代表的單變量灰色模型和以多變量一階微分方程GM(1,N)為代表的多變量灰色模型[4] 。GM(1,1)模型最為常用,該模型計算簡便、易于實(shí)現(xiàn);多變量灰色模型雖然建模過程相對復(fù)雜,但考慮了相關(guān)因子對系統(tǒng)內(nèi)部的影響,因而更具科學(xué)性。

    傳統(tǒng)的灰色系統(tǒng)模型在數(shù)據(jù)波動較大、異常值較多等情況下,預(yù)測精度會有所下降[5] 。因此,針對傳統(tǒng)灰色預(yù)測法的改進(jìn)逐漸成為眾多學(xué)者研究的方向,如Wu Lifeng 等[6] 提出分?jǐn)?shù)階累加灰色預(yù)測模型FGM(1,1),考慮了信息優(yōu)先級問題,通過改變傳統(tǒng)模型的累加規(guī)則,提高了模型的預(yù)測精度。現(xiàn)有相關(guān)研究雖然對灰色系統(tǒng)模型進(jìn)行了不同形式的改進(jìn),但并沒有改變模型的指數(shù)特性。因此,在對大樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析或進(jìn)行中長期預(yù)測時,灰色系統(tǒng)理論會表現(xiàn)出一定的局限性。對此,可根據(jù)數(shù)據(jù)特征及研究目標(biāo),將灰色系統(tǒng)理論與其他理論方法相結(jié)合,從而彌補(bǔ)灰色系統(tǒng)理論的不足。

    在實(shí)際應(yīng)用中,針對水資源系統(tǒng)數(shù)據(jù)序列的非平穩(wěn)性和非線性特點(diǎn),運(yùn)用灰色預(yù)測法時可從以下幾個方面著手:1)數(shù)據(jù)預(yù)處理。根據(jù)研究需要采用合適的實(shí)用緩沖算子來處理原始數(shù)據(jù)。例如,原始序列波動較大時,可采用弱化緩沖算子進(jìn)行平滑處理。2)優(yōu)選累加算子。根據(jù)數(shù)據(jù)特征選擇合適的灰色序列累加生成算子,深入挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律。例如,在數(shù)據(jù)規(guī)模較小時,可采用分?jǐn)?shù)階累加算子來減弱數(shù)據(jù)的波動性;在數(shù)據(jù)規(guī)模相對較大時,可選擇鄰域累加算子來提高模型對序列非線性趨勢的捕捉能力[7] 。3)參數(shù)優(yōu)化。一方面可在模型構(gòu)建階段適當(dāng)添加新的參數(shù)來提高模型的抗干擾能力,另一方面可在模型求解階段利用粒子群或其他智能優(yōu)化算法獲得擬合誤差最小的參數(shù)值。4)殘差修正。采用殘差修正法對預(yù)測序列進(jìn)行修正,進(jìn)而提高預(yù)測精度。

    2 灰色預(yù)測法在水資源配置中的應(yīng)用

    水資源優(yōu)化配置是實(shí)現(xiàn)水資源供需相對平衡的重要手段,而水資源供給量與需求量的預(yù)測是水資源合理配置的前提。本文從淡水儲量預(yù)測和用水需求預(yù)測兩方面綜述當(dāng)前灰色預(yù)測法的應(yīng)用情況。

    2.1 淡水儲量預(yù)測

    人類目前使用的淡水資源主要來自河流、湖泊以及淺層地下水,預(yù)測淡水資源儲量能夠?yàn)樗Y源的合理配置提供數(shù)據(jù)參考。灰色預(yù)測法在水資源配置中的應(yīng)用主要集中于對地表水流量、地下水位等指標(biāo)的預(yù)測[8] 。學(xué)者們提出了不同形式的改進(jìn)模型,如賈昊等[9] 采用時間序列累加方法,在數(shù)據(jù)處理方面進(jìn)行了改進(jìn),對實(shí)測年徑流量按不同頻率進(jìn)行處理,弱化了原始序列的隨機(jī)性。較多學(xué)者將灰色理論與其他理論相結(jié)合,彌補(bǔ)了單一模型的不足。例如,任旺等[10] 針對白洋淀天然入淀水量在長時間序列上呈現(xiàn)豐水期與枯水期交替演化的特征,建立了遺傳算法-灰色波形組合預(yù)測模型,較為準(zhǔn)確地預(yù)測了白洋淀天然入淀水量;陳建龍等[11] 將灰色模型與重標(biāo)極差分析法相結(jié)合預(yù)測進(jìn)入水庫的徑流量,減小了水文序列波動性影響,為相關(guān)研究提供了有效的非線性預(yù)測方法。

    在供水結(jié)構(gòu)中除了天然地表水、地下水,還有再生水、外調(diào)水及淡化水。其中,再生水的處理成本較低,具有顯著的利用價值,同時污廢水再生利用有助于改善生態(tài)環(huán)境。目前,灰色預(yù)測法在再生水預(yù)測研究中的應(yīng)用較少,需要進(jìn)一步加強(qiáng)。另外,隨著技術(shù)的發(fā)展,跨流域調(diào)水的效益將會不斷提升,海水淡化的成本也會越來越低[12-13] 。未來外調(diào)水與淡化水方面的研究可為灰色預(yù)測法的應(yīng)用提供新的方向。

    2.2 用水需求預(yù)測

    可以將用水結(jié)構(gòu)看作一個灰色系統(tǒng),而灰色預(yù)測模型適合處理用水?dāng)?shù)據(jù)不足的復(fù)雜系統(tǒng),從現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)的數(shù)量可以看出,用水需求預(yù)測是灰色預(yù)測法在水資源管理領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛的一個方面,現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)涵蓋了農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活、生態(tài)用水[14-17] 等方面的預(yù)測研究,其中應(yīng)用的模型豐富多樣。用水量受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、自然氣候條件等多種因素影響,具有隨機(jī)性、波動性和離散性,實(shí)際應(yīng)用中模型的選擇取決于用水序列特征、預(yù)測精度要求、預(yù)測年限長短等。吳永強(qiáng)等[18] 在預(yù)測衡水市居民年用水量時,為克服不穩(wěn)定因素對單一模型的影響,采用了灰色動態(tài)模型群,即將多個GM(1,1)模型結(jié)合起來使用,提高了模型對波動性較強(qiáng)、離散程度較高的非線性用水序列的預(yù)測精度。此外,還有學(xué)者在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段和模型構(gòu)建階段進(jìn)行方法改進(jìn),同樣收到了較好的預(yù)測效果。如Men Baohui 等[19] 將移動平均法引入灰色預(yù)測模型中,優(yōu)化了對用水?dāng)?shù)據(jù)的預(yù)處理。模型構(gòu)建階段的改進(jìn)包括改變累加生成算子、參數(shù)優(yōu)化、殘差修正3 個方面,如Xu Yunhong 等[20] 提出了分?jǐn)?shù)累加離散灰色模型, Yuan Yanbin 等[21] 引入了人工魚群算法,Wang Zhaocai 等[16] 采用了馬爾科夫鏈修正法,均在一定程度上提高了預(yù)測精度,但仍無法顯著提高灰色預(yù)測法在中長期預(yù)測中的適用性。為此,Yuan Yanbin等[22] 在研究中引入新陳代謝思想,將預(yù)測出的新數(shù)據(jù)置入原始序列中,去掉最老的數(shù)據(jù),形成新的時間序列,通過持續(xù)更新序列中的數(shù)據(jù)來提高長期預(yù)測精度。此外,趙桂生等[23] 在預(yù)測農(nóng)業(yè)灌溉用水量時使用的等維遞補(bǔ)模型也是基于新陳代謝思想的模型。

    通過梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),不同形式的灰色預(yù)測法在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活、生態(tài)等用水需求研究中的應(yīng)用取得了豐富的成果。然而,隨著近年來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢頭強(qiáng)勁,因此有必要利用灰色預(yù)測法對第三產(chǎn)業(yè)用水需求進(jìn)行重點(diǎn)研究。

    3 灰色預(yù)測法在水污染控制中的應(yīng)用

    水環(huán)境分析預(yù)測是實(shí)現(xiàn)水污染精準(zhǔn)治理的基礎(chǔ)和前提,灰色預(yù)測法在該方面的應(yīng)用主要集中于污廢水排放量和水質(zhì)指標(biāo)的預(yù)測。從文獻(xiàn)數(shù)量來看,灰色預(yù)測法在該方面的應(yīng)用不算太多,但是相關(guān)研究涵蓋了不同形式模型的改進(jìn)方法。黨志良等[24] 在對研究區(qū)域的水環(huán)境容量進(jìn)行預(yù)測時,采用灰色預(yù)測模型并取得了良好的效果;Meng Xiangmei 等[25] 在對中國31個城市廢水排放量及部分水質(zhì)指標(biāo)預(yù)測中,采用了分?jǐn)?shù)階累加FGM(1,1)模型;Zhang Kai 等[26] 在FGM(1,1)模型基礎(chǔ)上提出了分?jǐn)?shù)階灰色季節(jié)FGSM(1,1)模型;王晗等[27] 建立了GM-Verhulst-單因數(shù)系統(tǒng)云灰色組合模型,用于預(yù)測水體中的化學(xué)需氧量。上述改進(jìn)模型均在一定程度上改善了預(yù)測效果,FGM(1,1)模型既保證了較高的精度也具備廣泛的適用范圍,FGSM(1,1)模型消除了預(yù)測指標(biāo)季節(jié)性變化所造成的不利影響,GM-Verhulst-單因數(shù)系統(tǒng)云灰色組合模型適用于波動較大且具有S 形發(fā)展趨勢的指標(biāo)序列。在模型參數(shù)優(yōu)化方面,現(xiàn)有研究多采用粒子群優(yōu)化算法[28] ,智能算法的引用提高了計算效率,同時使預(yù)測結(jié)果更加精確。有學(xué)者通過優(yōu)化時間響應(yīng)函數(shù)的初始值,使得模擬誤差平方和最小,并在三峽水庫主要污染源年排放量預(yù)測中證實(shí)了改進(jìn)方法的可行性[29] 。這種改進(jìn)方法類似分?jǐn)?shù)階FGM(1,1)模型,通過分析灰色系統(tǒng)建模過程中存在的不足,根據(jù)相關(guān)理論對模型進(jìn)行改進(jìn),創(chuàng)新性較強(qiáng),且改進(jìn)后的模型適用范圍較廣。另外,有學(xué)者綜合考慮減污政策、人類活動、降水情況等因素,構(gòu)建灰色多變量模型(如變形導(dǎo)數(shù)累加灰色多重卷積模型[30] ),廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域的預(yù)測研究。需要指出的是,水污染控制往往需要結(jié)合多類水質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行綜合分析,而現(xiàn)有研究的預(yù)測指標(biāo)多集中于化學(xué)指標(biāo),其他類的水質(zhì)指標(biāo),如物理性質(zhì)指標(biāo)(溫度、色度、濁度等)、細(xì)菌污染類指標(biāo)(大腸桿菌數(shù)量等)、毒理學(xué)指標(biāo)(氟化物、氰化物、硝酸鹽等)以及放射性指標(biāo)(總α 放射性、總β 放射性)等,同樣對水污染防治工作具有重要參考意義,灰色預(yù)測法在這方面的應(yīng)用還有待進(jìn)一步拓展。

    4 灰色預(yù)測法在水資源綜合評價中的應(yīng)用

    水資源綜合評價需要充分利用水量、水質(zhì)等信息,還要結(jié)合經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境等的發(fā)展情況,根據(jù)研究內(nèi)容構(gòu)建指標(biāo)體系,綜合運(yùn)用評價模型和灰色預(yù)測法對未來水資源狀況進(jìn)行分析預(yù)測。此類研究集綜合評價和預(yù)測分析為一體,涵蓋水資源承載力、水資源生態(tài)足跡、水資源與其他系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展等方面內(nèi)容。根據(jù)預(yù)測指標(biāo)來看,目前常用的指標(biāo)體系包括水資源子系統(tǒng)(含人均水資源量、人均用水量、水資源利用率等指標(biāo))、社會子系統(tǒng)(含城市化水平、人口自然增長率等指標(biāo))、經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)(含人均GDP、萬元GDP 用水量等指標(biāo))以及生態(tài)環(huán)境子系統(tǒng)(含綠化覆蓋率、污水處理率等指標(biāo))4 個方面。通常情況下,預(yù)測指標(biāo)越多則預(yù)測模型越復(fù)雜,選擇合適的預(yù)測方法尤為重要?,F(xiàn)有相關(guān)研究中所應(yīng)用的灰色預(yù)測法基本集中于傳統(tǒng)GM(1,1)模型,而針對復(fù)雜的指標(biāo)體系,改進(jìn)方法或?qū)⒊蔀閷W(xué)者開展研究的選擇。如魯佳慧等[31] 充分考慮變量間的非線性關(guān)系,采用非線性灰色伯努利模型,研究宿遷市水資源承載力變化趨勢;金昌盛等[32] 采用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型,預(yù)測長江經(jīng)濟(jì)帶水資源生態(tài)足跡,提高了對非線性序列的預(yù)測精度;李謹(jǐn)?shù)龋郏常常?采用灰色拓?fù)淠P脱芯苛肆饔蛩Y源承載力的變化趨勢,該模型能夠減小研究區(qū)內(nèi)指標(biāo)序列大幅波動對預(yù)測效果的影響。

    總體來看,現(xiàn)有研究選用的模型方法相對單一,對于包含多子系統(tǒng)的指標(biāo)體系,如果忽視系統(tǒng)間序列特征的差異性,僅采用一種方法或傳統(tǒng)的預(yù)測模型,可能導(dǎo)致整體預(yù)測效果不佳。因此,未來研究中可嘗試采用不同改進(jìn)形式的灰色預(yù)測模型,以適應(yīng)不同指標(biāo)序列特征,提高預(yù)測精度。

    5 應(yīng)用展望

    探討水資源管理研究的發(fā)展方向,對灰色預(yù)測法的改進(jìn)和水資源管理研究內(nèi)容的完善有重要意義。展望灰色預(yù)測法在水資源管理研究中的應(yīng)用,歸結(jié)起來包括模型方法改進(jìn)和應(yīng)用方向拓展兩方面。

    1)模型方法改進(jìn)方面?,F(xiàn)有研究中應(yīng)用的改進(jìn)模型雖然提高了對離散波動性、季節(jié)周期性以及具有S 形發(fā)展趨勢的指標(biāo)序列的預(yù)測精度,但是缺乏對系統(tǒng)隨機(jī)性、時滯性的考慮,而水資源系統(tǒng)中的特征序列變化趨勢往往滯后于相關(guān)因素,如地下水位對降水響應(yīng)存在的時滯[34] ,目前應(yīng)用的灰色預(yù)測模型無法動態(tài)反映。因此,后續(xù)研究可以從模型構(gòu)建過程中的數(shù)據(jù)處理、參數(shù)優(yōu)化、殘差修正等方面,或根據(jù)需要耦合其他模型,對預(yù)測方法進(jìn)一步優(yōu)化。如在能源領(lǐng)域提出并應(yīng)用的改進(jìn)模型[35-37] ,實(shí)例研究均證實(shí)考慮時滯關(guān)系的改進(jìn)法可以顯著提高模型的預(yù)測性能,改進(jìn)方法及思路可為后續(xù)研究提供參考。

    2)應(yīng)用方向拓展方面。首先,灰色預(yù)測法可用于再生水相關(guān)預(yù)測、跨流域調(diào)水和海水淡化研究。近幾年有學(xué)者嘗試采用數(shù)值模型[38] 、系統(tǒng)動力學(xué)-多目標(biāo)規(guī)劃法[39] 開展研究,可為灰色預(yù)測理論在干旱地區(qū)和沿海地區(qū)水資源管理中的應(yīng)用提供借鑒。其次,隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,第三產(chǎn)業(yè)用水情況可應(yīng)用灰色預(yù)測法來研究。最后,灰色預(yù)測法可應(yīng)用于物理類指標(biāo)、毒理學(xué)指標(biāo)、放射性指標(biāo)等水質(zhì)指標(biāo)的預(yù)測,綜合多類水質(zhì)指標(biāo)的預(yù)測,能全面、客觀地反映水質(zhì)狀況,對區(qū)域水環(huán)境評價、水污染防治具有重要意義。

    6 結(jié)束語

    本文首先介紹了灰色預(yù)測法的主要內(nèi)容,然后重點(diǎn)從水資源配置、水污染控制、水資源綜合評價3 個方面,綜述了灰色預(yù)測法的應(yīng)用情況,并基于現(xiàn)有研究,展望了灰色預(yù)測法在水資源管理中的應(yīng)用前景。從現(xiàn)有研究所應(yīng)用的模型來看,不同形式的改進(jìn)模型已在非線性預(yù)測方面取得了良好效果,并在一定程度上解決了水資源領(lǐng)域小樣本研究的預(yù)測難題,為管理者、決策者及相關(guān)研究人員提供了新的方法。未來研究可以從模型方法改進(jìn)和應(yīng)用方向拓展兩個方面,進(jìn)一步完善灰色預(yù)測理論,拓展其應(yīng)用領(lǐng)域,為水資源相關(guān)指標(biāo)的分析和預(yù)測提供新思路。

    參考文獻(xiàn):

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    【責(zé)任編輯 張華興】

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