수문곡선의 감수부는 기저유출의 특성을 반영하기 때문에 강우유출 모형과 기저유출분리법을 이용한 기저유출 산정과정에서 감수부의 특성을 고려해야한다. 따라서 본 연구는 감수특성을 고려하여 Soil and Water Assessment Tool(SWAT)의 보정에서 유량예측의 정확성을 높이고, 보정된 SWAT으로부터 예측된 유량으로부터 기저유출을 분리하고자 하였다. 이를 위하여 RECESS으로부터 산정된 alpha factor와 11개의 다른 매개변수를 자동보정모듈에 적용한 시나리오 (S1)와 SWAT의 매개변수인 alpha factor를 포함한 12개의 매개변수를 자동보정모듈에 적용한 시나리오 (S2)에 대해 SWAT을 이용해 유량 모의를 하였다. 또한, 두 시나리오에 대해 SWAT으로 예측된 유량을 Web-based Hydrograph Analysis Tool (WHAT)을 적용하여 기저유출을 산정하였다. 보정 결과는 유량에 대한 두 시나리오의 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 값들 사이에 큰 차이는 보이지 않았으나 기저유출의 경우 S1에 대한 NSE는 0.777이고, S2의 NSE 결과는 0.844로 다소 큰 차이를 보였다. 연평균 유량의 분포의 정량적 비교를 위한 관측유량과 상대오차를 산정하였으며 S1에 대하여 20.78%, S2에 대하여 6.59%의 상대오차를 보였다. 본 연구는 모형을 이용하여 예측된 유량으로부터 기저유출을 산정하는데 있어 감수부 특성의 중요성을 보여주었다.
수문곡선의 감수부는 기저유출의 특성을 반영하기 때문에 강우유출 모형과 기저유출분리법을 이용한 기저유출 산정과정에서 감수부의 특성을 고려해야한다. 따라서 본 연구는 감수특성을 고려하여 Soil and Water Assessment Tool(SWAT)의 보정에서 유량예측의 정확성을 높이고, 보정된 SWAT으로부터 예측된 유량으로부터 기저유출을 분리하고자 하였다. 이를 위하여 RECESS으로부터 산정된 alpha factor와 11개의 다른 매개변수를 자동보정모듈에 적용한 시나리오 (S1)와 SWAT의 매개변수인 alpha factor를 포함한 12개의 매개변수를 자동보정모듈에 적용한 시나리오 (S2)에 대해 SWAT을 이용해 유량 모의를 하였다. 또한, 두 시나리오에 대해 SWAT으로 예측된 유량을 Web-based Hydrograph Analysis Tool (WHAT)을 적용하여 기저유출을 산정하였다. 보정 결과는 유량에 대한 두 시나리오의 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 값들 사이에 큰 차이는 보이지 않았으나 기저유출의 경우 S1에 대한 NSE는 0.777이고, S2의 NSE 결과는 0.844로 다소 큰 차이를 보였다. 연평균 유량의 분포의 정량적 비교를 위한 관측유량과 상대오차를 산정하였으며 S1에 대하여 20.78%, S2에 대하여 6.59%의 상대오차를 보였다. 본 연구는 모형을 이용하여 예측된 유량으로부터 기저유출을 산정하는데 있어 감수부 특성의 중요성을 보여주었다.
Recession of hydrograph gives a significant contribution to estimation of baseflow using rainfall-runoff models and baseflow separation methods, because recession affects baseflow. This study attempted to enhance the accuracy of streamflow predictions using a Soil and Water Assessment Tool (SWAT) mo...
Recession of hydrograph gives a significant contribution to estimation of baseflow using rainfall-runoff models and baseflow separation methods, because recession affects baseflow. This study attempted to enhance the accuracy of streamflow predictions using a Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model and to separate baseflow from the predicted streamflow. For this, this study used two scenarios: 1) to calibrate eleven parameters using an auto-calibration tool with the alpha factor obtained from RECESS (S1); and 2) to calibrate twelve SWAT parameters including alpha factor (one of SWAT parameters) using an auto-calibration tool (S2). Then, baseflow spearation from the predicted streamflow was conducted by using Web-based Hydrograph Analysis Tool (WHAT). The results show that there is no significant difference between Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) values of S1 and S2 for calibrations to streamflow. However, calibrations to baseflow showed that NSEs are 0.777 for S1 and 0.844 for S2, which means a significant difference. Quantitatively compared to the observed streamflow, relative errors were 20.78 % for S1 and 6.59 % for S2. Finally, this study showed the importance of recession in baseflow separated from the predicted streamflow using a rainfall-runoff model.
Recession of hydrograph gives a significant contribution to estimation of baseflow using rainfall-runoff models and baseflow separation methods, because recession affects baseflow. This study attempted to enhance the accuracy of streamflow predictions using a Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model and to separate baseflow from the predicted streamflow. For this, this study used two scenarios: 1) to calibrate eleven parameters using an auto-calibration tool with the alpha factor obtained from RECESS (S1); and 2) to calibrate twelve SWAT parameters including alpha factor (one of SWAT parameters) using an auto-calibration tool (S2). Then, baseflow spearation from the predicted streamflow was conducted by using Web-based Hydrograph Analysis Tool (WHAT). The results show that there is no significant difference between Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) values of S1 and S2 for calibrations to streamflow. However, calibrations to baseflow showed that NSEs are 0.777 for S1 and 0.844 for S2, which means a significant difference. Quantitatively compared to the observed streamflow, relative errors were 20.78 % for S1 and 6.59 % for S2. Finally, this study showed the importance of recession in baseflow separated from the predicted streamflow using a rainfall-runoff model.
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문제 정의
이러한 결과는 관측된 유량에서 산정된 감수특성이 유량모의에서 수문곡선의 감수특성을 보다 잘 반영했다 볼 수 있다. 본 연구는 미계측 유역의 기저유출뿐만 아니라 모형을 이용하여 예측된 유량으로부터 기저유출을 산정할 때 수문곡선의 감수특성을 반영하여 하천관리에 보다 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, RECESS 프로그램을 Web으로 구축하여 alpha factor를 각 유량관측소에서 쉽게 산정할 수 있다면, 감수부의 특성을 기상관측소나 유량관측소의 관측 자료처럼 이용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 기저유출특성을 파악하기 위하여 보정된 SWAT을 이용하여 모의된 유량으로부터 기저유출을 분리하였다. 기저유출량을 추정하기 위하여 먼저 감수부 보정을 위해서 6년간의 유출량을 모의하였으며, 3년간의 warming-up 기간을 제외하고 2005년부터 2007년 까지 3년간의 유출량 자료를 이용하여 회덕지점의 유량에 대하여 SWAT모형을 보정하였다.
체계적으로 하천환경을 관리하기 위해서는 하천의 유량을 구성하는 직접유출과 기저유출의 특성을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 시나리오에 따라 모의된 유량을 직접유출과 기저유출의 특성을 파악하고 감수부의 특성이 미치는 영향을 파악하고자 하였다. Figure 5는 S1과 S2에 따른 총 유량의 구성을 직접유출과 기저유출의 시간적 분포로 나타내었다.
본 연구에서 감수특성은 RECESS를 이용하여 산정된 SWAT의 매개변수인 alpha factor를 자동보정모듈에 적용함으로써 반영되었다. 이는 alpha factor를 자동보정모듈로 산정된 결과와 비교함으로 SWAT의 적용에서 감수특성의 중요성을 나타내고자 한 것이다. 또한, 기저유출분리는 보정된 SWAT으로 모의된 유량에 WHAT을 적용하여 수행되었다.
기저유출은 안정적인 하천의 흐름을 지속하게 하여 수생태 및 친수공간, 용수공급 등의 하천의 기능을 안정적으로 발휘할 수 있게 한다. 이에 따라 본 연구에서는 기저유출을 보다 정확히 파악하기 위해서 관측된 유량을 이용하여 감수부특성을 파악하고, 이를 강우유출 모형에 적용하여 유량모의에 있어 보다 감수부의 특성을 반영하고자 하였다.
가설 설정
직접유출이 강우사상에 매우 민감한 반면, 기저유출은 하천유량에 미치는 강우사상의 영향이 작아지는 감수부분과 저유량에 의하여 상당히 큰 영향을 받는다. 이를 검토하기 위하여, 회덕지점의 관측유량을 WHAT에 적용하여 산정된 기저유출을 본 연구에서 관측 기저유출이라 가정하였다. 이러한 가정은 실질적으로 기저유출을 관측하는 것에 기술적인 한계가 있기 때문에 기저유출 관측자료가 회덕지점에 부재하고, 대부분 기저유출은 관측 유량에 기저유출분리법을 적용하여 산정하는 이유로 설정되었다.
제안 방법
갑천이 금강본류와 합류하는 지점을 기준으로 유역의 총면적은 649 km2이다. 갑천유역내 회덕지점에 유량관측소가 있기 때문에 회덕지점을 기점으로 한 597 km2의 유역 (회덕유역)에 대하여 SWAT을 보정하였으며, WHAT을 이용하여 모의된 유량으로부터 기저유출을 산정하였다. 갑천유역은 가파른 산악지역이며, 평균 유역경사는 28 %이다.
본 연구에서는 기저유출특성을 파악하기 위하여 보정된 SWAT을 이용하여 모의된 유량으로부터 기저유출을 분리하였다. 기저유출량을 추정하기 위하여 먼저 감수부 보정을 위해서 6년간의 유출량을 모의하였으며, 3년간의 warming-up 기간을 제외하고 2005년부터 2007년 까지 3년간의 유출량 자료를 이용하여 회덕지점의 유량에 대하여 SWAT모형을 보정하였다. 또한 모의된 유출량 자료를 WHAT(http://www.
Table 2는 보정을 위한 매개변수의 초기조건과 S1과 S2에 대한 매개변수 보정결과를 나타내었다. 두 시나리오를 이용하여 모의된 유량은 회덕유량관측소의 관측유량과 비교하여 평가였다. S1에 대한 R2는 0.
SWAT에서 감수부의 특성은 alpha factor에 따라 결정되기 때문에 보정시 관측유량으로부터 산정된 alpha factor를 적용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 RECESS를 이용해 회덕지점의 2001년부터 2010까지의 관측유량으로부터 alpha factor를 산정하고, 그 값을 SWAT-CUP에 의한 자동보정에 적용하였다 (시나리오 1: S1). 이렇게 보정된 결과는 alpha factor를 포함한 모든 매개 변수를 SWAT-CUP에 의한 자동보정한 결과 (시나리오 2: S2)와 비교 평가하였다.
(2013)은 미국 인디아나에 미계측 유역에서 회귀분석법을 이용해 산정된 기저유출을 검토하기 위해 WHAT을 이용한 관측유량으로 분리된 기저유출을 관측자료 혹은 비교자료 (base data)로 이용하였다. 또한 S1과 S2에 의하여 산정된 유량을 WHAT에 적용하여 각 시나리오별 기저유출량을 산정하였고, 이를 관측 기저유출에 대해 비교하여 R2와 NSE를 산출하여 평가를 수행하였다. R2의 경우 S1에 대하여 0.
기저유출량을 추정하기 위하여 먼저 감수부 보정을 위해서 6년간의 유출량을 모의하였으며, 3년간의 warming-up 기간을 제외하고 2005년부터 2007년 까지 3년간의 유출량 자료를 이용하여 회덕지점의 유량에 대하여 SWAT모형을 보정하였다. 또한 모의된 유출량 자료를 WHAT(http://www.envsys.co.kr/~what/)시스템의 입력자료로 이용하여 기저유출량을 추정하였다. WHAT은 인터넷상에서 USGS 유량 자료에 직접 접근하여 기저유출분리를 쉽게 할 수 있는 시스템이다.
이는 alpha factor를 자동보정모듈로 산정된 결과와 비교함으로 SWAT의 적용에서 감수특성의 중요성을 나타내고자 한 것이다. 또한, 기저유출분리는 보정된 SWAT으로 모의된 유량에 WHAT을 적용하여 수행되었다.
이러한 점들은 고려하여, 본 연구의 목적은 1) 수문곡선의 감수특성을 고려하여 SWAT의 보정에서 유량산정의 정확성을 높이고, 2) 보정된 SWAT으로부터 모의된 유량으로부터 기저유출을 분리하는 것이다. 본 연구에서 감수특성은 RECESS를 이용하여 산정된 SWAT의 매개변수인 alpha factor를 자동보정모듈에 적용함으로써 반영되었다. 이는 alpha factor를 자동보정모듈로 산정된 결과와 비교함으로 SWAT의 적용에서 감수특성의 중요성을 나타내고자 한 것이다.
대상 데이터
환경지리정보시스템에서 제공하는 2005년 토지이용도와 농촌진흥청에서 제공하는 토양도를 이용하였으며, 두 지도의 해상도는 30 × 30 m 이다. 또한, SWAT모의를 위해 기상청에서 제공하는 일단위의 연속적인 기상자료를 이용하였으며, 보정을 위해 국가수자원관리종합시스템에서 제공하는 일유량을 관측자료로 이용하였다(Table 1).
이러한 가정은 실질적으로 기저유출을 관측하는 것에 기술적인 한계가 있기 때문에 기저유출 관측자료가 회덕지점에 부재하고, 대부분 기저유출은 관측 유량에 기저유출분리법을 적용하여 산정하는 이유로 설정되었다. 이 가정의 전례로, Ahiablame et al. (2013)은 미국 인디아나에 미계측 유역에서 회귀분석법을 이용해 산정된 기저유출을 검토하기 위해 WHAT을 이용한 관측유량으로 분리된 기저유출을 관측자료 혹은 비교자료 (base data)로 이용하였다. 또한 S1과 S2에 의하여 산정된 유량을 WHAT에 적용하여 각 시나리오별 기저유출량을 산정하였고, 이를 관측 기저유출에 대해 비교하여 R2와 NSE를 산출하여 평가를 수행하였다.
환경지리정보시스템에서 제공하는 2005년 토지이용도와 농촌진흥청에서 제공하는 토양도를 이용하였으며, 두 지도의 해상도는 30 × 30 m 이다.
데이터처리
SWAT을 이용하여 유량을 모의하는 과정에서 수문곡선의 감수특성을 고려하기 위하여 RECESS를 이용하여 alpha factor를 산정하였다. 회덕유량관측소에 대한 alpha factor는 0.
따라서 본 연구에서는 RECESS를 이용해 회덕지점의 2001년부터 2010까지의 관측유량으로부터 alpha factor를 산정하고, 그 값을 SWAT-CUP에 의한 자동보정에 적용하였다 (시나리오 1: S1). 이렇게 보정된 결과는 alpha factor를 포함한 모든 매개 변수를 SWAT-CUP에 의한 자동보정한 결과 (시나리오 2: S2)와 비교 평가하였다. 본 연구에서 모형 평가는 가장 널리 사용되는 방법들 가운데 하나인 결정계수 (R2)와 Nash-Sutcliffe efficiency (NSE)에 적용하였다.
이론/모형
이러한 이유로 본 연구에서 기저유출분리를 수행하기 위해 WHAT이 선택되었다. WHAT 시스템은 유량자료로부터 기저유출 분리를 위해 Local minimum method, BFLOW filter, Eckhardt filter의 방법을 이용한다. Local minimum method는 수문곡선에서 감소하다 증가하는 점들 가운데 지역의 최소값을 직선으로 연결하여 기저유출을 분리한다.
이러한 이유로 자동모듈로 산정된 alpha factor는 실질적으로 유역의 물리적 감수 특성을 반영한다고 보기 어렵다. 반면 본 연구에서 사용된 RECESS는 회덕 유량관측소에서 관측된 유량에 의하여 단일 alpha factor를 산정하였고, 이를 준 분포형 모형인 SWAT에 적용하여, 수문곡선의 감수특성을 반영했다 할 수 있다. 그러나 유역내 모든 감수부 특성을 획일화시켜 상류지역의 감수특성을 다소 낮게 산정할 가능성이 있다.
이렇게 보정된 결과는 alpha factor를 포함한 모든 매개 변수를 SWAT-CUP에 의한 자동보정한 결과 (시나리오 2: S2)와 비교 평가하였다. 본 연구에서 모형 평가는 가장 널리 사용되는 방법들 가운데 하나인 결정계수 (R2)와 Nash-Sutcliffe efficiency (NSE)에 적용하였다. R2과 NSE는 식 3과 4에 의하여 각각 계산될 수 있다.
본 연구에서 사용된 표고자료는 국토지리정보원에서 제공하는 5 × 5 m 해상도의 수치표고모델 (Digital Elevation Model: DEM)를 이용하였다.
또한, USGS의 유량 자료외 다른 형태의 유량자료는 인터넷상에 바로 업로드하고 기저유출을 분리할 수 있는 매우 유용한 시스템이다. 이러한 이유로 본 연구에서 기저유출분리를 수행하기 위해 WHAT이 선택되었다. WHAT 시스템은 유량자료로부터 기저유출 분리를 위해 Local minimum method, BFLOW filter, Eckhardt filter의 방법을 이용한다.
성능/효과
그러나 유역내 모든 감수부 특성을 획일화시켜 상류지역의 감수특성을 다소 낮게 산정할 가능성이 있다. RECESS 프로그램을 이용하여 산정한 alpha factor를 이용하여 SWAT 모형의 결과를 보정하였을 때 NSE는 0.782이고, 전체적인 유량에서도 Auto-Calibration 한 NSE 결과는 0.779로 거의 비슷한 NSE 수치를 보였다. 그러나 관측 기저유출량에 대하여 RECESS를 이용하여 산정된 alpha factor에 의하여 모의된 유량으로부터 산정된 기저유출의 NSE는 0.
관측자료, S1, S2모두 회덕유량관측소의 계절별 유량을 점유하는 유출특성을 매우 흡사하게 나타내었다. 또한, 우기시 직접유출에 의하여, 건기시 기저유출에 의하여 하천이 유지하는 전형적인 모습을 보여 주었다.
본 연구에서 다른 매개변수들 역시 두 시나리오에 대하여 다른 값을 가지기 때문에 단지 alpha factor에 의해서 감수부의 경사가 급하다고 단정할 순 없다. 그러나 alpha factor가 S1에 대해서 0.612이고, S2에 대해서 0.178으로 큰 차이가 난다는 것을 감안할 때 대부분 감수부분에서 S1이 S2보다 감수경사가 급하다는 것을 본 연구를 통해 확인할 수 있었다 (Figure 3). 그러나 관측자료의 일관성에 대한 부족으로 다른 기간에 대하여 보정된 모형을 검증할 수 없는 것은 본 연구의 한계이다.
779로 거의 비슷한 NSE 수치를 보였다. 그러나 관측 기저유출량에 대하여 RECESS를 이용하여 산정된 alpha factor에 의하여 모의된 유량으로부터 산정된 기저유출의 NSE는 0.844이고, auto-calibration의 NSE 결과는 0.777로 다소 큰 차이를 보였다.
관측자료, S1, S2모두 회덕유량관측소의 계절별 유량을 점유하는 유출특성을 매우 흡사하게 나타내었다. 또한, 우기시 직접유출에 의하여, 건기시 기저유출에 의하여 하천이 유지하는 전형적인 모습을 보여 주었다. 기저유출에 있어 건기에는 거의 일정한 기저유출량을 보이지만, 우기에는 강우에 의한 얕은 지표하 유출 (shallow subsurface runoff)와 측방유출 (lateral runoff)에 의하여 영향을 받은 것으로 보인다.
본 연구에서 RECESS를 이용하여 수문곡선의 감수 특성을 SWAT에 적용하여 유량을 보정한 결과는 자동보정모듈에 의한 결과와 NSE에서는 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나, 기저유출 부분에서는 자동보정모듈에 의한 결과보다 관측치에 가깝게 모의하였다.
NSE에 대하여 두 시나리오 사이에 큰 차이를 보이지 않았던 유량과는 다른 경향을 보여준다. 유량보정에 결과에 대하여 R2와 NSE 모두 비슷한 결과를 보였기 때문에 실질적으로 감수부 특성을 고려한 S2가 기저유출 산정에 어떠한 영향을 주는지 정량적으로 파악하기 어려웠지만, 본 연구에서는 관측유량으로부터 분리된 기저유출을 관측치로 가정하므로 정량적인 평가가 가능하였다. 그러나 관측유량으로부터 산정된 기저유출은 기저유출분리법에 따라 변할 수 있다는 점을 감안하여야 할 것이다.
후속연구
178으로 큰 차이가 난다는 것을 감안할 때 대부분 감수부분에서 S1이 S2보다 감수경사가 급하다는 것을 본 연구를 통해 확인할 수 있었다 (Figure 3). 그러나 관측자료의 일관성에 대한 부족으로 다른 기간에 대하여 보정된 모형을 검증할 수 없는 것은 본 연구의 한계이다. 본 연구에서 보정은 2002년부터 2007년까지의 회덕지점의 관측유량을 이용하여 수행되었으나, 검증은 다른 기간에 대하여 수행하여야 할 것 이다.
본 연구는 미계측 유역의 기저유출뿐만 아니라 모형을 이용하여 예측된 유량으로부터 기저유출을 산정할 때 수문곡선의 감수특성을 반영하여 하천관리에 보다 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, RECESS 프로그램을 Web으로 구축하여 alpha factor를 각 유량관측소에서 쉽게 산정할 수 있다면, 감수부의 특성을 기상관측소나 유량관측소의 관측 자료처럼 이용할 수 있을 것이다.
그러나 관측자료의 일관성에 대한 부족으로 다른 기간에 대하여 보정된 모형을 검증할 수 없는 것은 본 연구의 한계이다. 본 연구에서 보정은 2002년부터 2007년까지의 회덕지점의 관측유량을 이용하여 수행되었으나, 검증은 다른 기간에 대하여 수행하여야 할 것 이다. 그러나 다른 기간에 대한 토지이용의 변화는 검증의 상당한 불확실성을 초래할 것이다.
S2에서 SWAT을 이용한 유량 모의 과정에서 감수부의 특성을 대변하는 alpha factor는 입력자료와 같이 사용했음에도 불구하고, 총유량 산정 및 기저유출 산정에 있어 S1보다 비슷하거나 개선된 결과를 유도했다. 본 연구에서는 기저유출 산정을 위해 alpha factor의 특성만을 고려하였지만 보다 정확한 기저유출 산정을 위해서 지하수와 관련 있는 SWAT내 다른 매개변수들의 특성도 파악할 필요가 있다.
이러한 영향은 직접유출이 더 클수록 더 명확히 확인된다. 이와 관련하여 본 연구에서는 다루지 않았지만 직접유출량과 기저유출의 상관관계를 파악한다면 얕은 지표하 유출 및 측방유출의 특성까지 영향을 파악할 수 있을 S2 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
지하수의 감소는 어떠한 영향을 미치나?
, 2005) 일반적으로 효율적인 지하수 관리를 위해서 지하수의 이용 가능량과 지하수 함양량을 파악하는 것이 중요하다. 지하수의 감소는 하천의 건천화를 초래할 수 있으며, 용수공급, 수생태 서식지, 친수공간으로써의 하천기능을 저하시킬 수 있기 때문이다. 기저유출은 대수층으로부터 유출입 되는 지하수의 영향을 받기 때문에 지하수 이용 가능량 및 함양량과 큰 연관성을 가지고 있다.
기후변화로 인하여 수문학적 환경의 변동성의 증가는 무슨 영향을 미치나?
기후변화로 인하여 수문학적 환경의 변동성이 증가하고 있으며, 이러한 지속적인 변동성은 홍수와 가뭄과 같은 자연재해의 빈도와 규모를 증가시키고 있다 (Kumar and Merwade, 2012; Jung et al., 2013).
기저유출 특성을 파악하기 위한 많은 노력이 있던 이유는?
지하수의 감소는 하천의 건천화를 초래할 수 있으며, 용수공급, 수생태 서식지, 친수공간으로써의 하천기능을 저하시킬 수 있기 때문이다. 기저유출은 대수층으로부터 유출입 되는 지하수의 영향을 받기 때문에 지하수 이용 가능량 및 함양량과 큰 연관성을 가지고 있다. 이러한 이유로 기저유출 특성을 파악하기 위한 많은 노력 들이 있었다.
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