贵阳有数据库吗

贵阳有数据库。记者从贵阳市统计局了解到，今年贵阳市在推进政府数据开放工作，将逐步扩大政府数据开放范围，而对于部分不适合开放的政府数据资源，将利用互联网和大数据分析技术，对数据资源进行整合和加工，开发适合开放的内容丰富、服务便捷、可视性强的数据分析应用。

贵阳现已经建立人口、法人、经济、基础地理信息四大数据库。将全面推进贵阳市级各有关部门以及六区三县一市各级政府部门开展政府数据资源梳理、目录编制和注册工作，完成一批关注度高、影响面大的重点领域政府数据向社会开放的试点和推广，逐步扩大政府数据开放范围。

王志 魏丽君

（黑龙江省国土资源勘测规划院，哈尔滨，150056）

摘要：更新土地利用数据库是国土资源信息化建设的重要内容，是为各级土地管理部门的土地利用变更调查、土地规划、耕地保护、建设项目用地管理等提供准确、翔实、现势性的基础数据。本文具体结合黑龙江省望奎县数据库更新的实际情况，着重对利用SPOT－5遥感影像更新土地利用数据库技术所采用的一些新技术、新方法加以阐述，对更新土地利用数据库存在的问题加以分析，并且提出解决问题的办法。

关键词：遥感；土地利用更新；数字正射影像图；“3S”；望奎县；黑龙江省

遥感技术应用始于20 世纪50年代，至今已经历了50 多年的发展。随着遥感卫星技术的进步，遥感影像分辨率得到大幅度的提高，并以速度快、时间短、成本低等许多优势，在国土资源调查方面已被广泛应用。特别是在利用遥感技术快速更新土地利用数据库方面，提供了重要的技术支持。

县级土地管理是整个土地管理的基础，由于近年来经济与社会的高速发展，土地利用基础图件在更新上落后于土地利用状况变化，不能准确、及时地反映土地利用状况。大大阻碍了经济、社会发展的需要。在此背景下，应用遥感技术更新土地利用数据库已迫在眉睫，使用高分辨率遥感数据源，结合 GPS 和 GIS 技术实现土地利用数据库的更新，从而为各级土地管理部门提供准确、翔实、现势性强的土地利用状况信息。为此，本文以黑龙江省望奎县为例，采用 SPOT－5 25 m 高分辨率卫星遥感数据为信息源，将制作好的1∶1万遥感数字正射影像图与土地详查矢量数据叠加，通过矢量、栅格结合的方法，辅以专家知识、人机交互提取变化信息，将外业调查后的变化信息属性赋予矢量数据，然后重新建立拓扑关系，生成更新后的土地利用数据库。

1 项目区的基本情况

望奎县是黑龙江省以农业为主的一个县，位于黑龙江省中部，松嫩平原与小兴安岭西南边缘过渡地带。地处东经126°10′23″～126°59′00″，北纬46°32′07″～47°08′24″。东南以克音河、诺敏河、呼兰河三条界河与绥化市、兰西县相邻，西以通肯河为界，与青冈县相望，北与海伦市接壤。全县幅员面积2320km2，南北长约62km，东西宽约60km。

望奎县形状近似平行四边形，由于受小兴安岭余脉的影响，地势东高西低，东西坡降约在千分之一，南北坡降三千分之一左右。最高海拔2509m，最低点海拔1278m，绝对高差1231m，平均海拔167m。地貌类型大体可分三个单元，东部和南部丘陵起伏漫川漫岗，中部过渡地带微有起伏，西部低洼平坦。

2 总体技术路线

利用遥感影像更新土地利用数据库，自动化程度较高，能够及时、真实、客观地反映土地利用状况。因此，利用 SPOT－5 25 m 遥感影像来更新望奎县土地利用数据库，与日常采用的变更方法相比，在总体技术路线上，会有一些新的特点。

21 影像土地分类采样表的建立

总体上来说，项目区域特点不同，比如山区、丘陵、平原、沙漠等，在遥感影像上反映出的地类表征不同。而且，选择分辨率的高低与影像的时相等各方面，也会影响着遥感影像反映出的地类表征。因此，建立起一个适合本项目区域的影像土地分类采样表对于内业解译、提取变化信息显得非常重要。土地分类采样表也就是影像的解译标志，它是在影像上能直接反映和判别地物信息的影像特征，它是识别地物属性的主要依据，包括形状、大小、图案、色调、纹理、阴影、位置、布局、分辨率等。在望奎县数据库更新项目选取法国 SOPT－5遥感影像，通过野外调查确定和地物间的对应关系，借助有关辅助信息（规划图、地形图等有关资料等），对各类型在影像图上反映的特征做出描述，建立起一套有代表性的影像土地分类采样表，大大方便了内业解译与变化信息提取工作。图1为采样表的一部分。

图1 影像土地分类采样表

22 “3S” 集成技术在更新土地利用数据库中的综合应用

“3 S”集成技术是指 RS （Remote Sensing）、GPS （Global Positioning System）、GIS （Geographical Information System）在平行发展的进程中，逐渐综合应用的技术，三者的有机结合，构成了一个一体化信息获取、信息处理、信息应用的技术系统，是一个充分利用各自技术特点的空间技术应用体系，并逐步成为一个实践性和应用性较强的新学科。

一方面，GPS 测量在 SOPT －5 遥感影像制作（几何校正配准）中的应用，在SOPT－5 遥感影像上选取明显地物点，通过外业 GPS 高精度测量来进行影像图的几何纠正，制作 1∶1 万遥感数字正射影像图；另一方面在 GIS 支持下的土地利用更新，包括数据矢量化编辑、叠加、拓扑关系的建立。在望奎县土地利用更新过程中，使用的是国产 GIS 软件，即武汉中地公司开发的 MAPGIS65 软件来进行的土地利用数据库的更新工作。

23 矢量数据与栅格数据相结合，多种信息提取方法并用

矢量数据主要包括土地利用现状数据库；栅格数据主要包括1∶1 万遥感数字正射影像图和扫描纠正后的土地利用现状图。通过矢量数据和栅格数据对比分析，进行矢量化更新，提取变化信息。信息提取方法包括人工目视解译、计算机自动提取、人工目视解译与计算机自动提取相结合。本次更新中主要采用的是以人工目视解译为主，人机交互式进行土地利用数据库的更新。

24 遥感数据与土地利用基础图件相结合

充分利用土地利用现状调查、城镇地籍调查、行政勘界、建设用地批次用地成果、土地整理、复垦成果以及日常变更数据辅助确定土地利用类型与变化情况，减少外业调查工作量，缩短更新土地利用数据库的时间。而且，保证了土地利用类型的准确性。

25 内业判读，外业核查的路线

遥感对地观测仅仅反映了地物的光谱特性，即土地覆盖的表征，而土地利用图反映的是土地利用的状况，土地覆盖的变化并非完全代表土地利用的变化。此外，通过人工目视解译提取出来的变化属性信息需要外业调查，如零星地物、线状地物的宽度以及权属等。因此，需要内、外业相结合确定土地利用类型，这样可以保证本次更新的彻底性，做到不重不漏，实现土地利用数据库的全面更新。

3 工作方法

工作方法主要分为四个步骤：①SPOT－5 25 m遥感影像处理过程，包括制作1∶1 万遥感数字正射影像图；②内业处理过程，包括变化信息提取、外业前图件制作；③外业调查过程，包括核实变化信息、调查零星地物及线状地物宽度、权属界线等；④土地利用数据库的更新入库过程。工作流程图见图2。

31 制作 1∶1 万遥感数字正射影像图

卫星遥感数字正射影像图（Remote Sensing Digital Orthophoto Map，简称RSDOM），是利用卫星遥感获取的具有一定分辨率的全色影像及多光谱影像，经几何纠正及相应的图像处理后生成的影像数据集，它同时具有地图的几何特性和影像特征。本次遥感影像数据源采用的是法国 SPOT－5 25 m 全色影像与10 m 多光谱数据卫星数据，其数据分辨率完全满足数据库更新的要求。景宽为60km2×60km2，含云量为零，以整景为单元，利用卫星影像处理软件 ERDAS，将25m 全色影像与10m 多光谱数据融合。由于望奎县地势较为平坦，故采用加权乘法的融合方法，其优点是能较好地保留高分辨率图像的纹理信息及多光谱图像的彩色信息，制作卫星遥感数字正射影像图。再利用图像处理软件 photomapper制作1∶1 万数字正射影像图。影像处理技术流程见图3。

32 内业处理

利用国产 GIS 软件 MAPGIS65，建立工程数据，通过矢量数据与栅格数据相结合的方法，通过遥感影像与土地利用矢量数据对比，人机交互式进行数据库更新。在内业中无法判定的信息，特殊标记出来，在制作外业图件时同时打印出来，以便通过外业调查来核实土地利用变化状况。

图2 数据库更新工作流程图

矢量化更新采集包括：①图形数据的更新采集，采用分层方式进行，分层按《建库标准》要求，主要包括等高线、水系、道路、行政界线、权属界线、地类界、其他带有宽度的线状地物、零星地物、文字注记等，同时根据建库软件的需要，对各主要层次进行细分，以达到不同图形要素可以明显区分，在建库时分别采用；②属性数据的更新采集，严格以外业提供的表格地类属性为准，大部分属性通过分类编码、图层、实体定义加以区分和自动转换，再通过几何图形的相对位置关系确定其权属；③图幅数据的接边工作，接边按照规范所规定的原则将相邻图幅分割开的同一图形对象不同部分拼接成完整对象，接边处理包括图形接边和属性接边，属性接边就是确保相邻图幅接边要素其属性的一致性。

33 外业调查

外业调查是获取土地现状信息的关键和基础，如果没有扎实细致的外业调查工作，即使是最新的遥感影像数据，也无法准确地判读。另外，项目涉及的合乡合村权属界线的调查工作，也必须实地调查。外业调查包括行政界线调查、权属界线调查、零星地物调查、线状地物宽度调查、地类调查、调查居民点、用地单位和河流等名称调查等。依据《土地利用更新调查技术规定》及相关技术规定，按照《全国土地分类》（过渡期间适用）三级分类标准，将所有外业调查信息记录在“土地利用更新调查记录手簿”上。

图3 影像处理技术流程图

34 土地利用数据库更新

本次更新所采用的数据库软件是爱地土地利用管理信息系统。因此，首先修改数据字典，然后修改分幅索引图数据和行政区索引图数据，最后将准确的入库所需要的文件包括零星地物点文件、线状地物线文件、地类图斑面文件以及图廓整饰注记点文件进行入库，然后进行全县面积的统计汇总、标准格式的分幅土地利用现状图的输出以及各种土地汇总表格的打印。

4 存在问题与解决方法

项目采用 SPOT－5 遥感影像更新土地利用数据库，发挥了遥感影像获取数据速度快、精度高、范围广的特点，既缩短调查时间，又保证调查精度、节省调查费用。但在本次更新调查过程中也发现了一些问题，有待于进一步研究和解决。

41 影像处理与精度评定

在 SPOT－5 遥感影像处理方面，影像质量应层次丰富、清晰易读、色调均匀、反差适中。本次项目在影像处理方面虽然满足了工作要求，但在影像质量上还要有所提高，从长远来看，如果选用数据源为美国的快鸟，那么它的分辨率为061m，与 SPOT－5 25m相比分辨率高出了4 倍多，这对影像处理质量方面要求更高。它不仅直接影响着变化信息的提取，而且还影响着目视解译的准确性。所以应该积累经验，加强在影像处理质量上的提高。

精度评定是对数字正射影像图制作质量的一个评定标准。精度评定采用外业特征控制点实测坐标与其影像同名点图像坐标的较差作为评定参考，可以借助 GPS 在影像上同名地物点上实地测量坐标，与图像坐标进行较差分析，这是利用遥感影像更新土地利用数据库前期的一个重要环节。只有符合国家标准，才可以利用遥感影像来进行更新工作。

42 矢量化线状地物的偏移处理与屏幕矢量采集处理问题

通过矢量、栅格数据结合的方法，将土地利用数据库与1∶1 万数字正射影像图套合更新，出现矢量线状地物与同名影像上线状地物偏移的问题。根据国家标准与黑龙江省土地利用更新技术方案要求，在数据库文件与影像套合时，当矢量线条与影像上的同名线状地物偏差大于图上1 mm （相当于 SPOT－5 25 m 影像的4个像素）时视为偏移，对偏移的线状地物应进行纠正，如果偏移的线状地物不发生宽度、地类码的变更，可采用线工具中平移、复制等进行纠正处理；如果属性改变，将通过外业调查核实变化信息。

在此基础上，通过影像进行屏幕矢量线状地物偏移处理。与此同时，又涉及到一个屏幕放大倍数的问题，如果在屏幕采集时放大倍数过大，将会出现影像的失真，看不清线状地物的边缘轮廓，影响线状地物的偏移处理位置；但屏幕采集时放大倍数过小，又会出现线状地物偏移处理不完全，过于粗糙，套合不准确。在项目进行时经过多次实验，一致认为参照遥感影像矢量化放大倍数标准为 09 倍为宜。这样，既保证了影像的边缘清晰、不失真效果，又保证了线状地物偏移处理的完全性。

43 数据库更新的工作量较大

与传统更新方法相比，利用 SPOT－5 遥感影像更新土地利用数据库优势非常的明显。但是由于涉及前期的准备和外业调查工作量依然很大，在前期提取变化信息时，主要还是采用人工目视解译。而且，土地利用数据库还是20世纪90年代初的详查成果，所以提取变化信息数量较大。本次更新项目提取的变化地块近两万块，不仅如此，还要通过外业将提取的变化信息一一核实，并且每一个变化信息都要记录在“土地利用更新调查记录手簿”上。这个工作量也较大，而且有不可避免的人为误差存在。所以，在利用遥感影像更新土地利用数据库同时，应该在此基础上研究探索，寻求更有效的方法在计算机上进行变化信息的提取，减少外业的工作量，提高数据的准确性。

44 完善数据质量检查机制，数据库更新进一步规范

数据质量检查贯穿更新土地利用数据库项目的始终，是数据库建设工作中极其重要的组成部分，其工作量占整个建库工作的60%以上，数据质量检查是保障数据库质量的重要工具。质量检查包括计算机逻辑检查和人工检查，主要是针对数据结构和精度进行检查。本次项目中成立三级质量检查机制，有小组自检、一级检查和二级检查，为项目的质量保驾护航。

在项目实施的同时，完全参照国家有关标准和要求以及省级出台的有关规范。但是，在项目进行当中，有些比较细致的工作仍无章可循。所以，在更新土地利用数据库方面还需要进一步规范标准和要求，以便达到数据的共享。

45 需要培养一支高素质的土地更新调查队伍

在项目进行的前期，需要对更新土地利用数据库队伍进行强化培训。因为，更新调查质量好坏决定着更新项目的成败；而且，土地更新调查涉及到土地管理、地学、土壤学、农学、测绘学、信息学等多门学科，调查人员必须具备上述各学科的理论知识和应用技能，才能保证土地更新调查的质量。

采用 SOPT－5 遥感影像更新土地利用数据库与传统方法相比，省时快速、减少人力、节约资金、数据准确，保证了更新调查成果质量，为新一轮土地利用总体规划修编、农村集体土地登记发证、基本农田保护、土地开发复垦整理、建设用地审批等提供了准确、翔实的数据。而且，遥感技术的应用将会推动土地变更调查工作自动化和土地资源信息化，大大提高土地利用变更调查数据的准确性和及时性，从根本上解决土地利用现状图的更新问题。

参考文献

陈建平基于“3S”技术的土地利用现状更新调查浙江省第二测绘院，2005

周飞广西土地利用更新调查数据库建设作业流程及存在问题初探广西测绘，2005 （2）

刘凤仙，张玮，陈应辉县级土地利用现状数据库更新的方法探讨北京：地质出版社，2005

任凌应用“3S”集成技术进行土地利用动态监测河南省安阳市国土资源局规划科，2005

土地利用调查新技术新方法培训班学习资料国土资源部干部教育培训中心，2005 （9）

王力，尹君等基于 RS 和 GIS 的土地利用变更研究国土资源科技管理，2005 （2）

赵爱华，杨凤海等“3S”技术在土地生态环境调查中的应用北京：地质出版社，2005

土地利用更新调查技术规定国土资源部，2004 （3）

刘顺喜土地资源调查北京：当代中国出版社，2006

--省级 provincial

create table provincial

(

provincialID int,

provincialName varchar(50),

primary key (provincialID)

)engine=INNODB default charset=gbk;

insert into provincial values(1,'北京市');

insert into provincial values(2,'天津市');

insert into provincial values(3,'上海市');

insert into provincial values(4,'重庆市');

insert into provincial values(5,'河北省');

insert into provincial values(6,'山西省');

insert into provincial values(7,'台湾省');

insert into provincial values(8,'辽宁省');

insert into provincial values(9,'吉林省');

insert into provincial values(10,'黑龙江省');

insert into provincial values(11,'江苏省');

insert into provincial values(12,'浙江省');

insert into provincial values(13,'安徽省');

insert into provincial values(14,'福建省');

insert into provincial values(15,'江西省');

insert into provincial values(16,'山东省');

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insert into provincial values(18,'湖北省');

insert into provincial values(19,'湖南省');

insert into provincial values(20,'广东省');

insert into provincial values(21,'甘肃省');

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insert into provincial values(27,'陕西省');

insert into provincial values(28,'广西壮族自治区');

insert into provincial values(29,'西藏自治区');

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insert into provincial values(31,'新疆维吾尔自治区');

insert into provincial values(32,'内蒙古自治区');

insert into provincial values(33,'澳门特别行政区');

insert into provincial values(34,'香港特别行政区');

select provincialID,provincialName from provincial;

--城市 city

create table city

(

cityID int not null,

cityName varchar(50) not null,

provincialID int not null,

primary key (cityID)

)engine=INNODB default charset=gbk; alter table city add constraint FK_pro_city_provincialID foreign key (provincialID)

references provincial (provincialID);

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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--插入各个省的城市数据

--4个直辖市

insert into city values(1,'北京市',1);

insert into city values(2,'天津市',2);

insert into city values(3,'上海市',3);

insert into city values(4,'重庆市',4);

--select from city where provincialID=4

----------------------------------------------------------------

--5河北省 11个地级市

insert into city values(5,'石家庄市',5);

insert into city values(6,'唐山市',5);

insert into city values(7,'秦皇岛市',5);

insert into city values(8,'邯郸市',5);

insert into city values(9,'邢台市',5);

insert into city values(10,'保定市',5);

insert into city values(11,'张家口市',5);

insert into city values(12,'承德市',5);

insert into city values(13,'沧州市',5);

insert into city values(14,'廊坊市',5);

insert into city values(15,'衡水市',5);

--select from city where provincialID=5 order by cityID

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--6山西省 11个城市

insert into city values(16,'太原市',6);

insert into city values(17,'大同市',6);

insert into city values(18,'阳泉市',6);

insert into city values(19,'长治市',6);

insert into city values(20,'晋城市',6);

insert into city values(21,'朔州市',6);

insert into city values(22,'晋中市',6);

insert into city values(23,'运城市',6);

insert into city values(24,'忻州市',6);

insert into city values(25,'临汾市',6);

insert into city values(26,'吕梁市',6);

--select from city where provincialID=6 order by cityID

----------------------------------------------------------------

--7台湾省(台湾本岛和澎湖共设7市、16县，其中台北市和高雄市为“院辖市”，直属“行政院”，其余属台湾省；市下设区，县下设市（县辖市）、镇、乡，合称区市镇乡。);

insert into city values(27,'台北市',7);

insert into city values(28,'高雄市',7);

insert into city values(29,'基隆市',7);

insert into city values(30,'台中市',7);

insert into city values(31,'台南市',7);

insert into city values(32,'新竹市',7);

insert into city values(33,'嘉义市',7);

insert into city values(34,'台北县',7);

insert into city values(35,'宜兰县',7);

insert into city values(36,'桃园县',7);

insert into city values(37,'新竹县',7);

insert into city values(38,'苗栗县',7);

insert into city values(39,'台中县',7);

insert into city values(40,'彰化县',7);

insert into city values(41,'南投县',7);

insert into city values(42,'云林县',7);

insert into city values(43,'嘉义县',7);

insert into city values(44,'台南县',7);

insert into city values(45,'高雄县',7);

insert into city values(46,'屏东县',7);

insert into city values(47,'澎湖县',7);

insert into city values(48,'台东县',7);

insert into city values(49,'花莲县',7);

--select from city where provincialID=7 order by cityID

----------------------------------------------------------------

--8辽宁省 14个地级市

insert into city values(50,'沈阳市',8);

insert into city values(51,'大连市',8);

insert into city values(52,'鞍山市',8);

insert into city values(53,'抚顺市',8);

insert into city values(54,'本溪市',8);

insert into city values(55,'丹东市',8);

insert into city values(56,'锦州市',8);

insert into city values(57,'营口市',8);

insert into city values(58,'阜新市',8);

insert into city values(59,'辽阳市',8);

insert into city values(60,'盘锦市',8);

insert into city values(61,'铁岭市',8);

insert into city values(62,'朝阳市',8);

insert into city values(63,'葫芦岛市',8);

--select from city where provincialID=8 order by cityID

----------------------------------------------------------------

--9吉林省(2006年，辖：8个地级市、1个自治州；20个市辖区、20个县级市、17个县、3个自治县。);

insert into city values(64,'长春市',9);

insert into city values(65,'吉林市',9);

insert into city values(66,'四平市',9);

insert into city values(67,'辽源市',9);

insert into city values(68,'通化市',9);

insert into city values(69,'白山市',9);

insert into city values(70,'松原市',9);

insert into city values(71,'白城市',9);

insert into city values(72,'延边朝鲜族自治州',9);

--select from city where provincialID=9 order by cityID

----------------------------------------------------------------

--10黑龙江省(2006年，辖：12地级市、1地区；64市辖区、18县级市、45县、1自治县);

insert into city values(73,'哈尔滨市',10);

insert into city values(74,'齐齐哈尔市',10);

insert into city values(75,'鹤 岗 市',10);

insert into city values(76,'双鸭山市',10);

insert into city values(77,'鸡 西 市',10);

insert into city values(78,'大 庆 市',10);

insert into city values(79,'伊 春 市',10);

insert into city values(80,'牡丹江市',10);

insert into city values(81,'佳木斯市',10);

insert into city values(82,'七台河市',10);

insert into city values(83,'黑 河 市',10);

insert into city values(84,'绥 化 市',10);

insert into city values(85,'大兴安岭地区',10);

--select from city where provincialID=10 order by cityID

----------------------------------------------------------------

--11江苏省(2005年辖：13个地级市；54个市辖区、27个县级市、25个县);

insert into city values(86,'南京市',11);

insert into city values(87,'无锡市',11);

insert into city values(88,'徐州市',11);

insert into city values(89,'常州市',11);

insert into city values(90,'苏州市',11);

insert into city values(91,'南通市',11);

insert into city values(92,'连云港市',11);

insert into city values(93,'淮安市',11);

insert into city values(94,'盐城市',11);

insert into city values(95,'扬州市',11);

insert into city values(96,'镇江市',11);

insert into city values(97,'泰州市',11);

insert into city values(98,'宿迁市',11);

--select from city where provincialID=11 order by cityID

----------------------------------------------------------------

--12浙江省(2006年，辖：11个地级市；32个市辖区、22个县级市、35个县、1个自治县。);

insert into city values(99,'杭州市',12);

insert into city values(100,'宁波市',12);

insert into city values(101,'温州市',12);

insert into city values(102,'嘉兴市',12);

insert into city values(103,'湖州市',12);

insert into city values(104,'绍兴市',12);

insert into city values(105,'金华市',12);

insert into city values(106,'衢州市',12);

insert into city values(107,'舟山市',12);

insert into city values(108,'台州市',12);

insert into city values(109,'丽水市',12);

--select from city where provincialID=12 order by cityID

---------------------------------------------------------------- 没有写完, 写不下了,你加我! 775790318

给你一些思路：

1、省市县的数据写到数据库中。每条数据会有一个父ID（上级ID）。

2、在页面上省变动后，查询市的数据以省的ID作为条件，县也一样，以市 的ID为条件。

第二种方法，

由于全国的这些基本上是固定的，一般变动比较少，这可以把这个数据写到JS里面，通过JS来实现。这个加载会快一些。这些数据可以到国家统计局的网站去下载。

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