CN116630676B - 大尺度范围的场地分类处理方法、装置及电子设备 - Google Patents

大尺度范围的场地分类处理方法、装置及电子设备 Download PDF

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Abstract

本申请涉及大尺度范围的场地分类处理方法、装置及电子设备,属于地质评估技术领域,本申请的方法包括:获取目标场地的地形地貌特征数据;根据所述地形地貌特征数据,调用VS30预测模型确定目标场地的30m剪切波速值;在预设的场地分类映射规则约束下,根据所述30m剪切波速值确定所述目标场地的场地分类;其中,所述场地分类映射规则用于表征30m剪切波速与预设国家区域场地分类类别的映射关系,所述场地分类映射规则基于对实测钻孔波速数据的统计分析而确定。本申请的技术方案无需钻孔实测,可有效实现对大尺度范围的目标区域的场地分类。

Description

大尺度范围的场地分类处理方法、装置及电子设备
技术领域
本申请属于地质评估技术领域,具体涉及一种大尺度范围的场地分类处理方法、装置及电子设备。
背景技术
场地条件对工程震害和地震动特性有重要影响。世界各国一般性建、构筑物的抗震设计规范中,均采用场地分类的方法来考虑工程场地对设计地震动参数的影响。我国采用覆盖土层的等效剪切波速VSe和覆盖土层厚度的双指标来进行场地分类。实际中,一般的可在目标施工场地钻测试孔,基于剪切波波速测试仪及相关设备进行实际测试,进而基于测试数据来得到等效剪切波速VSe和覆盖土层厚度,从而基于预设国家区域场地分类的分类标准对目标施工场地进行场地分类。
而在一些场景中,需要对大尺度范围的场地进行场地分类,以得到对应的场地分类结果数据,如在我国快速发展的地震巨灾保险行业中,需要相关数据进行地震风险量化,以确定保险费率等。类似场景中,基于地域广大、标的目标众多等原因,对大尺度范围的场地分类,显然不宜适用现有的实际钻孔测试来进行场地分类的方法。
发明内容
为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题,本申请提供一种大尺度范围的场地分类处理方法、装置及电子设备,以解决如何有效实现大尺度范围的场地分类的技术问题。
为实现以上目的,本申请采用如下技术方案:
第一方面,
本申请提供一种大尺度范围的场地分类处理方法,所述场地分类处理方法包括:
获取目标场地的地形地貌特征数据;
根据所述地形地貌特征数据,调用VS30预测模型确定目标场地的30m剪切波速值;
在预设的场地分类映射规则约束下,根据所述30m剪切波速值确定所述目标场地的场地分类;
其中,所述场地分类映射规则用于表征30m剪切波速与预设国家区域场地分类类别的映射关系,所述场地分类映射规则基于对实测钻孔波速数据的统计分析而确定。
可选地,所述对实测钻孔波速数据的统计分析,包括:
获取样本区域的实测钻孔波速剖面数据,根据所述实测钻孔波速剖面数据确定区域内各样本钻孔的覆盖土层厚度数据,并计算得到样本钻孔的覆盖土层等效剪切波速VSe数据;
基于预设国家区域场地分类标准,根据所述覆盖土层厚度数据和所述覆盖土层等效剪切波速VSe数据,确定区域内各样本钻孔所在场地的分类类别;
计算各样本钻孔的30m剪切波速值,并根据所述分类类别对样本钻孔进行分组,基于各组所对应的样本钻孔的30m剪切波速的统计分布数据,确定所述场地分类映射规则。
可选地,所述基于各组所对应的样本钻孔的30m剪切波速的统计分布数据,确定所述场地分类映射规则,包括:
根据各组中样本钻孔的30m剪切波速值,分别对应计算30m剪切波速的均值和标准差,基于正态分布假设,进而对应计算确定满足预设置信度的置信区间,将各组所对应的置信区间作为统计均值建议结果;
基于所述统计均值建议结果,对于相邻组的置信区间,针对两置信区间之间的数据重叠部分,采用二分类法进行正确率考察,将正确率最高的样本值确定为分类界限;
根据各所述分类界限对统计均值建议结果中置信区间进行界限确定,以得到所述场地分类映射规则。
可选地,所述预设置信度为95.4%。
可选地,所述地形地貌特征数据包括卫星获取的数字高程DEM数据。
可选地,所述调用VS30预测模型确定目标场地的30m剪切波速值的过程,包括:
根据目标场地的数字高程DEM数据,采用GMT软件提供的grd—gradient算法工具进行计算处理,得到目标场地的场址地形坡度数据;
根据所述场址地形坡度数据,调用Wald&Allen模型确定目标场地的30m剪切波速值。
可选地,所述预设国家区域场地分类类别为中国场地分类类别。
第二方面,
本申请提供一种大尺度范围的场地分类处理装置,所述场地分类处理装置包括:
获取模块,用于获取目标场地的地形地貌特征数据;
第一处理模块,用于根据所述地形地貌特征数据,调用VS30预测模型确定目标场地的30m剪切波速值;
第二处理模块,用于在预设的场地分类映射规则约束下,根据所述30m剪切波速值确定所述目标场地的场地分类;
其中,所述场地分类映射规则用于表征30m剪切波速与预设国家区域场地分类类别的映射关系,所述场地分类映射规则基于对实测钻孔波速数据的统计分析而确定。
第三方面,
本申请提供一种电子设备,包括:
存储器,其上存储有可执行程序;
处理器,用于执行所述存储器中的所述可执行程序,以实现上述所述方法的步骤。
本申请采用以上技术方案,至少具备以下有益效果:
本申请的大尺度范围的场地分类处理方法,通过获取目标场地的地形地貌特征数据;根据地形地貌特征数据,调用VS30预测模型确定目标场地的30m剪切波速值;在预设的场地分类映射规则约束下,根据30m剪切波速值确定目标场地的场地分类;方案中,场地分类映射规则用于表征30m剪切波速与预设国家区域场地分类类别(如中国场地分类类别)的映射关系,场地分类映射规则基于对实测钻孔波速数据的统计分析而确定。本申请的技术方案中,在对大尺度范围的目标场地进行场地分类的场景中,无需钻孔实测,直接基于获取的目标场地的地形地貌特征数据确定30m剪切波速,进而可根据用于表征30m剪切波速与预设国家区域场地分类类别的映射关系,确定得到场地分类结果,从而有效实现了大尺度范围的场地分类。
本发明的其他优点、目标,和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述,并且在某种程度上,基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的,或者可以从本发明的实践中得到教导。
附图说明
附图用来提供对本申请的技术方案或现有技术的进一步理解,并且构成说明书的一部分。其中,表达本申请实施例的附图与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案,但并不构成对本申请技术方案的限制。
图1为本申请一个实施例提供的大尺度范围的场地分类处理方法的流程示意图;
图2为本申请一实施例中进行统计分析所采用的钻孔资料剖面深度分布示意图;
图3为本申请一实施例中中国现行场地分类标准与美国NEHRP分类标准的对比示意图;
图4为本申请一实施例中分类界限确定过程中正确率考察的示意说明图;
图5为本申请一个实施例提供的大尺度范围的场地分类处理装置的结构示意图;
图6为本申请一个实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将对本申请的技术方案进行详细的描述。显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式,都属于本申请所保护的范围。
如背景技术中所述,在一些场景中,需要对大尺度范围的场地进行场地分类,以得到对应的场地分类结果数据,如在我国快速发展的地震巨灾保险行业中,需要相关数据进行地震风险量化,以确定保险费率等。类似场景中,基于地域广大、标的目标众多等原因,对大尺度范围的场地分类,显然不宜适用现有的实际钻孔测试来进行场地分类的方法。
针对于此,本申请提出一种大尺度范围的场地分类处理方法,以解决如何有效实现大尺度范围的场地分类的技术问题。
在一实施例中,如图1所示,本申请提出的大尺度范围的场地分类处理方法,包括:
步骤S110,获取目标场地的地形地貌特征数据,举例而言,这里地形地貌特征数据为卫星获取的地形地貌资料,如卫星获取的数字高程DEM数据;
之后进行步骤S120,根据地形地貌特征数据,调用VS30预测模型确定目标场地的30m剪切波速值;
这里需要说明的是,在世界范围内,VS30(也称为30m剪切波速)被广泛应用于地分类和场地影响模型中,且基于场地地形地貌数据可以利用经验模型快速给出场地VS30估计值;
举例而言,可根据获得的目标场地的数字高程DEM数据,采用GMT软件提供的grd—gradient算法工具进行计算处理,得到目标场地的场址地形坡度数据;进而根据该场址地形坡度数据,调用Wald&Allen模型(如Wald&Allen(2007)模型)确定目标场地的30m剪切波速,在实际实施中,可采用Python编程进行该过程的实现。
在步骤S120中的得到目标场地的30m剪切波速值后,就可进行步骤S130,在预设的场地分类映射规则约束下,根据30m剪切波速值确定目标场地的场地分类;
这里的场地分类映射规则用于表征30m剪切波速与预设国家区域场地分类类别的映射关系,该场地分类映射规则基于对实测钻孔波速数据的统计分析而确定,举例而言,该实施例中,预设国家区域场地分类类别为中国场地分类类别,即该实施例的技术方案用于大尺度范围的中国场地分类。
本申请的技术方案中,在对大尺度范围的目标场地进行场地分类的场景中,无需钻孔实测,直接基于获取的目标场地的地形地貌特征数据确定30m剪切波速,进而可根据用于表征30m剪切波速与预设国家区域场地分类类别的映射关系,确定得到场地分类结果,从而有效实现了大尺度范围的场地分类。
为便于理解本申请的技术方案,下面再对场地分类映射规则的确定过程进行一下介绍说明。
在一实施例中,预设国家区域场地分类类别为中国场地分类类别,为得到用于表征30m剪切波速与预设国家区域场地分类类别的映射关系的场地分类映射规则,需对实测钻孔波速数据的进行统计分析,该统计分析过程包括:
首先,获取样本区域的实测钻孔波速剖面数据,根据实测钻孔波速剖面数据确定区域内各样本钻孔的覆盖土层厚度数据,并计算得到样本钻孔的覆盖土层等效剪切波速VSe数据;
举例而言,该实施例中,利用收集的中国、日本和美国加州地区实测钻孔波速剖面数据(如图2所示给出了采用的中国、日本和美国加州地区共2652个实测钻孔波速数据的剖面深度分布情况),获取场地覆盖土层厚度d,并计算场地覆盖土层等效剪切波速VSe(相关计算方式可现于现有公开技术资料,本申请对此不进行详述)。
进而可基于预设国家区域场地分类标准(如该实施例中,为下表1所示的中国场地分类标准),根据覆盖土层厚度数据和覆盖土层等效剪切波速VSe数据,确定区域内各样本钻孔所在场地的分类类别。
表1我国现行建筑抗震规范GB50011-2010(2016版)的场地分类标准
之后,计算各样本钻孔的30m剪切波速值(如可基于实测钻孔波速剖面数据采用现有相关方法计算得到各样本钻孔的Vs30),并根据分类类别对样本钻孔进行分组,如基于表1进行分类得到I0、I1、II、III、IV五个分类类别,则相应的将样本钻孔对应分为五个组;
进而基于各组所对应的样本钻孔的30m剪切波速的统计分布数据,确定场地分类映射规则。
具体的,该实施例中,基于各组所对应的样本钻孔的30m剪切波速的统计分布数据,确定场地分类映射规则,包括:
(1)、根据各组中样本钻孔的30m剪切波速值,分别对应计算30m剪切波速的均值和标准差,基于正态分布假设,进而对应计算确定满足预设置信度的置信区间,将各组所对应的置信区间作为统计均值建议结果,具体如下表2所示:
表2中国规范各类场地对应的VS30统计分布结果
容易理解的是,该实施例中预设置信度为95.4%,基于正态分布特性,置信区间为表2中所示的(μ-2σ,μ+2σ),而附图3给出了I0、I1、II、III与IV类场地(各组)的VS30统计分布以及与美国场地分类标准的对比结果。
(2)、根据表2和附图3中各类场地的VS30分布结果,考虑到相邻的场地类别之间VS30分布范围存在重叠,如I1类((431,1278))和II类((202,637))场地之间,需要界定相邻的场地类别之间的VS30分类界限。
作为一种具体的分类界限确定方式,该实施例中,基于统计均值建议结果,对于相邻组的置信区间,针对两置信区间之间的数据重叠部分,采用二分类法进行正确率考察,将正确率最高的样本值确定为分类界限;
下面对二分类法在这里的具体应用方式进行一下举例说明:
如I0类与I1类,取VS30在900至1200m/s之间的不同值,作为I0类与I1类的分类界限进行场地分类,将以上不同分类方式的分类结果与真实场地分类结果(指基于表2,对2652个钻孔中相应钻孔所对应的分类结果)进行比较,考察分类结果相对于真实场地分类的正确率,选取分类正确率最优的结果确定为推荐分类界限;
作为典型的二分类问题,这里以I0类为正类,I1类为负类,采用精确率(分类正确的正类个数/判定为正类的样本个数)与召回率(分类正确的正类个数/全部实际的正类个数)作为评价指标,并采用两者的调和平均值作为反映正确率的指标,在900至1200m/s区间内以10m/s为步长计算每次取值的正确率,最终将其峰值对应的最优VS30值1140m/s作为I0与I1的分类界限;
采用类似方式对各相邻类的分类界限进行确定,如附图4所示为分类界限确定过程中正确率考察的示意说明图,图4中显示了针对相应四个重叠区间的情景,场地分类的正确率随相应选取的VS30界限值的变化曲线。
(3)、最后在(1)、(2)的基础上,根据各分类界限对统计均值建议结果中置信区间进行界限确定,以得到场地分类映射规则,如在该实施例中,得到的场地分类映射规则如下表3所示:
表3推荐的基于VS30的中国场地分类方案
至此,场地分类映射规则的确定过程完成。
本申请的技术方案,是一种基于30m剪切波速VS30的预设国家区域场地分类方法,可利用卫星获取的地形地貌数据快速给出基于预设国家区域现行分类标准的宏观场地分类,为强震后震动图绘制、应急救援和灾害评估提供场地分类依据。该方法通过大量实测钻孔波速资料的统计分析,建立现行的预设国家区域(如中国)场地分类与VS30的统计关系,减少了模型结果的不确定性,提高了宏观场地分类的准确度。
应用本申请的技术方案,能够在缺少实际测量波速资料时,基于卫星获取的场地地形地貌特征快速给出针对预设国家区域现行场地分类标准的宏观场地分类结果。
图5为一实施例提供的大尺度范围的场地分类处理装置的结构示意图,如图5所示,该场地分类处理装置300包括:
获取模块301,用于获取目标场地的地形地貌特征数据;
第一处理模块302,用于根据地形地貌特征数据,调用VS30预测模型确定目标场地的30m剪切波速值;
第二处理模块303,用于在预设的场地分类映射规则约束下,根据30m剪切波速值确定目标场地的场地分类;
其中,场地分类映射规则用于表征30m剪切波速与预设国家区域场地分类类别的映射关系,场地分类映射规则基于对实测钻孔波速数据的统计分析而确定。
关于上述相关实施例中的场地分类处理装置300,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
图6为本申请一个实施例提供的电子设备的结构示意图,如图6所示,该电子设备400包括:
存储器401,其上存储有可执行程序;
处理器402,用于执行存储器401中的可执行程序,以实现上述方法的步骤。
关于上述实施例中的电子设备400,其处理器402执行存储器401中的程序的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉该技术的人员在本发明所揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种大尺度范围的场地分类处理方法,其特征在于,包括:
获取目标场地的地形地貌特征数据;
根据所述地形地貌特征数据,调用VS30预测模型确定目标场地的30m剪切波速值;
在预设的场地分类映射规则约束下,根据所述30m剪切波速值确定所述目标场地的场地分类;
其中,所述场地分类映射规则用于表征30m剪切波速与预设国家区域场地分类类别的映射关系,所述场地分类映射规则基于对实测钻孔波速数据的统计分析而确定;
其中,所述对实测钻孔波速数据的统计分析,包括:
获取样本区域的实测钻孔波速剖面数据,根据所述实测钻孔波速剖面数据确定区域内各样本钻孔的覆盖土层厚度数据,并计算得到样本钻孔的覆盖土层等效剪切波速VSe数据;
基于预设国家区域场地分类标准,根据所述覆盖土层厚度数据和所述覆盖土层等效剪切波速VSe数据,确定区域内各样本钻孔所在场地的分类类别;
计算各样本钻孔的30m剪切波速值,并根据所述分类类别对样本钻孔进行分组;
根据各组中样本钻孔的30m剪切波速值,分别对应计算30m剪切波速的均值和标准差,基于正态分布假设,进而对应计算确定满足预设置信度的置信区间,将各组所对应的置信区间作为统计均值建议结果;其中,所述预设置信度为95.4%;
基于所述统计均值建议结果,对于相邻组的置信区间,针对两置信区间之间的数据重叠部分,采用二分类法进行正确率考察,将正确率最高的样本值确定为分类界限;
根据各所述分类界限对统计均值建议结果中置信区间进行界限确定,以得到所述场地分类映射规则。
2.根据权利要求1所述的场地分类处理方法,其特征在于,所述地形地貌特征数据包括卫星获取的数字高程DEM数据。
3.根据权利要求2所述的场地分类处理方法,其特征在于,所述调用VS30预测模型确定目标场地的30m剪切波速值的过程,包括:
根据目标场地的数字高程DEM数据,采用GMT软件提供的grd—gradient算法工具进行计算处理,得到目标场地的场址地形坡度数据;
根据所述场址地形坡度数据,调用Wald&Allen模型确定目标场地的30m剪切波速值。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的场地分类处理方法,其特征在于,所述预设国家区域场地分类类别为中国场地分类类别。
5.一种大尺度范围的场地分类处理装置,其特征在于,所述场地分类处理装置包括:
获取模块,用于获取目标场地的地形地貌特征数据;
第一处理模块,用于根据所述地形地貌特征数据,调用VS30预测模型确定目标场地的30m剪切波速值;
第二处理模块,用于在预设的场地分类映射规则约束下,根据所述30m剪切波速值确定所述目标场地的场地分类;
其中,所述场地分类映射规则用于表征30m剪切波速与预设国家区域场地分类类别的映射关系,所述场地分类映射规则基于对实测钻孔波速数据的统计分析而确定;
其中,所述对实测钻孔波速数据的统计分析,包括:
获取样本区域的实测钻孔波速剖面数据,根据所述实测钻孔波速剖面数据确定区域内各样本钻孔的覆盖土层厚度数据,并计算得到样本钻孔的覆盖土层等效剪切波速VSe数据;
基于预设国家区域场地分类标准,根据所述覆盖土层厚度数据和所述覆盖土层等效剪切波速VSe数据,确定区域内各样本钻孔所在场地的分类类别;
计算各样本钻孔的30m剪切波速值,并根据所述分类类别对样本钻孔进行分组;
根据各组中样本钻孔的30m剪切波速值,分别对应计算30m剪切波速的均值和标准差,基于正态分布假设,进而对应计算确定满足预设置信度的置信区间,将各组所对应的置信区间作为统计均值建议结果;其中,所述预设置信度为95.4%;
基于所述统计均值建议结果,对于相邻组的置信区间,针对两置信区间之间的数据重叠部分,采用二分类法进行正确率考察,将正确率最高的样本值确定为分类界限;
根据各所述分类界限对统计均值建议结果中置信区间进行界限确定,以得到所述场地分类映射规则。
6.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器,其上存储有可执行程序;
处理器,用于执行所述存储器中的所述可执行程序,以实现权利要求1-4中任一项所述方法的步骤。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102288678A (zh) * 2011-05-13 2011-12-21 浙江大学 一种利用剪切波速评价软弱土扰动程度的方法
KR20160056359A (ko) * 2014-11-10 2016-05-20 서울대학교산학협력단 Gis 기반 실시간 지진피해 예측 방법
KR101927659B1 (ko) * 2018-05-24 2018-12-10 한국지질자원연구원 건축물 영역에 대한 대표 지반조건 결정 방법
KR101926303B1 (ko) * 2018-05-24 2019-02-26 한국지질자원연구원 건축물 영역에 대한 지진가속도계측기의 최적 설치위치 선정 방법
CN110544286A (zh) * 2019-06-28 2019-12-06 中国再保险(集团)股份有限公司 一种大尺度范围的场地快速分类方法及构建场地分类图的装置
CN111622201A (zh) * 2020-05-09 2020-09-04 大连理工大学 一种基于面波频散特征的土层等效剪切波速直接计算方法
CN113267814A (zh) * 2021-07-05 2021-08-17 中国地震局地球物理研究所 场地剪切波速测算方法及装置
CN113791444A (zh) * 2021-09-15 2021-12-14 江苏科技大学 一种基于聚类分析的地震动记录选取方法
KR102384637B1 (ko) * 2021-08-10 2022-04-08 대한민국 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113361593B (zh) * 2021-06-03 2023-12-19 阿波罗智联(北京)科技有限公司 生成图像分类模型的方法、路侧设备及云控平台

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102288678A (zh) * 2011-05-13 2011-12-21 浙江大学 一种利用剪切波速评价软弱土扰动程度的方法
KR20160056359A (ko) * 2014-11-10 2016-05-20 서울대학교산학협력단 Gis 기반 실시간 지진피해 예측 방법
KR101927659B1 (ko) * 2018-05-24 2018-12-10 한국지질자원연구원 건축물 영역에 대한 대표 지반조건 결정 방법
KR101926303B1 (ko) * 2018-05-24 2019-02-26 한국지질자원연구원 건축물 영역에 대한 지진가속도계측기의 최적 설치위치 선정 방법
CN110544286A (zh) * 2019-06-28 2019-12-06 中国再保险(集团)股份有限公司 一种大尺度范围的场地快速分类方法及构建场地分类图的装置
CN111622201A (zh) * 2020-05-09 2020-09-04 大连理工大学 一种基于面波频散特征的土层等效剪切波速直接计算方法
CN113267814A (zh) * 2021-07-05 2021-08-17 中国地震局地球物理研究所 场地剪切波速测算方法及装置
KR102384637B1 (ko) * 2021-08-10 2022-04-08 대한민국 지진재해 예측을 위한 광범위 레이어 기반 예측 모델을 이용한 평균 전단파 속도 지도 작성 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
CN113791444A (zh) * 2021-09-15 2021-12-14 江苏科技大学 一种基于聚类分析的地震动记录选取方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Site classification and Vs30 estimation of free-field TSMIP stations using the logging data of EGDT;Chun-Hsiang Kuo等;Engineering Geology;第129-130卷;全文 *
两种表层土剪切波速等效方法对比研究;王竞;齐文浩;薄景山;蒋晓涵;;地震工程与工程振动(02);全文 *
四川和云南地区场地平均剪切波速vS20和vS30经验预测模型研究;贾琳等;地震学报;第43卷(第05期);全文 *
基于BCV模型与我国规范对中美场地类别的研究;聂利英等;防灾减灾工程学报;第41卷(第02期);第1-4节 *

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