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2018 , Vol. 40 >Issue 11: 2168 - 2176

DOI: https://doi.org/10.18402/resci.2018.11.03

Orginal Article

Study on spatial distribution and its influencing factors of natural tourism resource in China-Mongolia-Russia Economic Corridor

  • ZHOU Li , 1 ,
  • WU Dianting 1 ,
  • LI Zehong , 2, 3 ,
  • WANG Yongming 1 ,
  • QIAO Luming 1 ,
  • XIAO Ye 1
Expand
  • 1. Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
  • 2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
  • 3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

Received date: 2018-04-23

  Request revised date: 2018-10-09

  Online published: 2018-11-12

Copyright

《资源科学》编辑部
Fold

Abstract

Tourism resources are the foundation of the development of tourism. The integration of cross-border tourism resources and the co-construction of cooperation model are the important issues of "the Belt and Road" national strategy. Using the nearest neighbor index, geographic concentration index, Gini coefficient, kernel density analysis, and other mathematical and spatial analysis methods, the spatial pattern and influencing factors of the natural tourism resources in China-Mongolia-Russia Economic Corridor of "the Belt and Road" are identified and characterized. The conclusions can be drawn as the following: (1) The natural tourism resources of the China-Mongolia-Russia Economic Corridor are spatially aggregative, and the distribution density generally presents a “multi-core” distribution pattern, mainly concentrated in the Moscow-Saint Petersburg region, Ekaterina-Tyumen region, Novosibirsk region, Baykal Lake urban agglomeration, and coastal areas of China and Russia. (2) Natural tourism resources are usually along lakes, rivers, borders, and artery traffic. (3) Topographical features, lakes, and water systems are the internal factors that affect the distribution of natural tourism resources, while economic development level, traffic accessibility, population size and others are important external forces affecting its distribution.(4) The natural tourism resources of the China-Mongolia-Russia Economic Corridor are complementary. Different geological foundations and natural geographical conditions are associated with different types of natural tourism resources. The precipitation in Mongolia is rare, mainly grassland. In the northeast of China, the plain is widespread and the soil is fertile, forming natural tourism resources based on forests. Russia is located in a high-latitude region across the Eurasian continent, where plateaus and plains are interlaced, and forming natural tourism resources dominated by lakes, snow, ice, and forests. Therefore, under "the Belt and Road" Initiative, the government departments of China, Mongolia, and Russia should make full use of the complementarity of natural tourism resources, create differentiated tourism products, actively innovate tourism cooperation development modes, and jointly build the “International Tourism Belt of China-Mongolia-Russia Economic Corridor”.

Key words： economic corridor; natural tourism resources; spatial distribution; influencing factors

Cite this article

ZHOU Li , WU Dianting , LI Zehong , WANG Yongming , QIAO Luming , XIAO Ye . Study on spatial distribution and its influencing factors of natural tourism resource in China-Mongolia-Russia Economic Corridor[J]. Resources Science, 2018 , 40(11) : 2168 -2176 . DOI: 10.18402/resci.2018.11.03

1 引言

“一带一路”倡议通过古代丝绸之路的历史符号,积极发展与沿线国家的经济合作伙伴关系,建立经济融合、文化包容的命运共同体[1]。2016年,《建设中蒙俄经济走廊规划纲要》正式发布[2],标志着中俄蒙三国进入多边、多元合作的新阶段。2017年,“中蒙俄国际经济走廊多学科联合考察”项目的启动,对于“一带一路”倡议实施具有重要的理论与实践意义[3]。
旅游资源是旅游业发展的基础条件[4],自然旅游资源是旅游资源的重要组成部分,其空间格局深刻影响旅游业的发展战略[5]。国内外学者的研究主要集中在以下几个方面。其一,旅游资源空间分布特征[6,7,8,9]。李玏等研究了北京市高尔夫旅游资源空间分布特征及影响因素;吴清等利用GIS技术,分析湖南省A级旅游景区的空间分布特征及影响因素。其二,旅游资源空间结构演化规律[10,11]。王洪桥选取2009年、2012年和2015年三个时段,分析东北地区A级旅游景区空间演化特征;方叶林等运用脉冲响应函数,分析1996—2010年中国旅游业发展格局演化规律。其三,旅游资源开发价值评价体 系[12,13,14]。丁蕾等构建了水体旅游资源评价指标体系,并对南京市水体旅游资源评价进行了实证分析。从当前研究成果来看,学者们关注的区域多为国家、省、市等单个国家境内的不同尺度,而对于跨国自然旅游资源的整体研究比较少。
随着学术界对“一带一路”研究的深入,国内学者开始将视野集中在“一带一路”旅游业的发展研究。具体包括旅游业发展战略[15,16,17]、空间分异特征[18,19,20,21]、合作开发模式[22,23]、城市发展[24,25,26]等问题。王瑜等以丝绸之路为例,总结了“和而不同”战略在旅游开发中的应用。郭鹏等分析了丝绸之路经济带沿线65个国家旅游资源和旅游经济的空间分布特征。李创新等以“丝绸之路”跨国联合申请世界遗产为例,探讨了“丝绸之路”的旅游合作开发模式等问题。南宇等分析了西北地区旅游中心城市发展现状,提出了合作开发的发展目标。其中,研究中蒙俄经济走廊的文献主要集中在资源合作[27,28,29]、概念内涵[30]、文化认同[31]等方面,大多采用定性的研究方法,且少有文献将中蒙俄经济走廊作为一个整体来探讨自然旅游资源的空间分布特征及影响因素。
本文从中蒙俄经济走廊全局的角度探讨自然旅游资源的格局特征及影响因素,有利于丰富大尺度的旅游资源格局研究,为跨国旅游发展提供理论支撑;实践上为国家旅游局等相关部门确定旅游业发展方向、调整旅游产业结构、制定跨境旅游发展战略提供依据,同时也为中国和“一带一路”沿线国家旅游业发展起到借鉴作用。

2 研究区概况与数据来源

2.1 研究区概况

中蒙俄国际经济走廊研究区横跨中国东北及华北边境地区、蒙古国、俄罗斯东西伯利亚和远东南部,区域总面积达920万km2,其中中国199万km2,俄罗斯645万km2,蒙古76万km2（图1）。具体包括中国黑龙江、吉林、辽宁和内蒙古4个省（自治区）;蒙古国中央、色楞格、中戈壁、南戈壁、东方、东戈壁、肯特、苏赫巴托尔8个省;俄罗斯19个边疆区（共和国、州、市）,包括远东联邦区的滨海边疆区、哈巴罗夫斯克边疆区、犹太自治州、阿穆尔州,西伯利亚联邦区的外贝加尔边疆区、布里亚特共和国、伊尔库茨克州、克拉斯诺亚尔斯克边疆区南部、图瓦共和国、阿尔泰边疆区、新西伯利亚州、鄂木斯克州、乌拉尔联邦区的秋明州、斯维尔德洛夫斯克州、波尔姆边疆区、基洛夫州、鞑靼斯坦共和国、莫斯科市、圣彼得堡市。根据世界旅游组织和世界银行统计,2016年中蒙俄三国共接待国际入境游客8424.5万人,国际旅游收入达576.34亿元。中蒙俄三国旅游业发展势头强劲,旅游资源互补性强,已成为国际旅游经济发展的重要带动力量。
Figure 1 The case region of China-Mongolia-Russia Economic Corridor

图1 中蒙俄经济走廊研究区范围

2.2 数据来源与处理

借鉴郭鹏等[20]采用的方法,从世界自然保护区联盟官网（http://www.iucn.org）、联合国教科文组织官网（http://uis.unesco.org）获取研究区2017年自然旅游资源（自然保护区、世界自然遗产）的名称和经纬度数据,将其统计、整理成Excel数据库,导入Arcgis 10.3生成自然旅游资源分布图（图2）。经统计自然保护区数量为4374个,世界自然遗产数量为4个,其中研究区俄罗斯自然保护区数量为4067个,世界自然遗产数量为3个;蒙古自然保护区数量为3个,世界自然遗产数量为1个（与俄罗斯共同享有）;中国自然保护区数量为304个。
Figure 2 The spatial distribution of natural tourism resources in China-Mongolia-Russia Economic Corridor

图2 中蒙俄经济走廊自然旅游资源空间分布

3 中蒙俄经济走廊自然旅游资源空间格局分析

利用最邻近指数、地理集中指数、基尼系数、不平衡指数、核密度分析等方法从空间分布类型、空间分布均衡性以及空间分布密度三个方面研究中蒙俄经济走廊自然旅游资源空间分布特征。

3.1 空间分布类型

最邻近指数是用随机分布的情况作为标准去衡量点状要素的空间分布[32]。测算每个点状要素与其最邻近点状要素之间的欧氏距离,计算其平均值,即表示该点状要素的平均最邻近距离（简称最邻近距离）,用d1表示。定义点状要素随机分布时的最邻近距离为理论最邻近距离,用d2表示。 d 2 = 1 2 A N ,其中A为区域面积;N为点状要素个数。最邻近指数是指最邻近距离的实际值与理论值之比,公式如下：
R = d 1 d 2 （1）
当R=1时,点状要素为随机分布;当R>1时,点状要素为均匀分布;当R<1时,点状要素为集聚分布。
运用ArcGIS 10.3的Average Nearest Neighbor工具,得到实际最邻近距离d1=10.77km,理论最邻近距离d2=19.96km,根据公式（1）,计算出最邻近指数为：R=0.539<1。这说明研究区自然旅游资源在空间上表现为集聚分布的特征。

3.2 空间分布均衡性

3.2.1 地理集中指数
地理集中指数是测度研究对象集中程度的重要指标。其公式为[33]：
G = 100 × ∑ i = 1 n X i T 2 （2）
式中,G为研究区自然旅游资源地理集中指数,G取值在0~100之间,G值越大,自然旅游资源分布越集中;G值越小,自然旅游资源分布越分散;Xi为研究区第i个区域的自然旅游资源数量;T为自然旅游资源总数;n为区域数量。
根据中蒙俄三国的行政区划以及自然旅游资源分布状况,将研究区分为中国东北部地区（包括黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古）,蒙古国中东部地区（包括中央、色楞格、中戈壁、南戈壁、东方、东戈壁、肯特、苏赫巴托尔）,俄罗斯远东地区（包括远东联邦区的滨海边疆区、哈巴罗夫斯克边疆区、犹太自治州、阿穆尔州）,西伯利亚地区（包括外贝加尔边疆区、布里亚特共和国、伊尔库茨克州、克拉斯诺亚尔斯克边疆区南部、图瓦共和国、阿尔泰边疆区、新西伯利亚州、鄂木斯克州）,乌拉尔-伏尔加地区（包括秋明州、斯维尔德洛夫斯克州、波尔姆边疆区、基洛夫州、鞑靼斯坦共和国）,圣彼得堡-莫斯科地区6个区域（表1）。
Table 1 Distribution of natural tourism resources in six areas

表1 自然旅游资源在六大分区中的分布

分区 自然旅游资源数量/个 所占比重/% 累计比重/%
圣彼得堡-莫斯科地区 1 815 41.46 41.46
乌拉尔-伏尔加地区 978 22.34 63.80
西伯利亚地区 791 18.07 81.86
俄罗斯远东地区 486 11.10 92.96
中国东北部地区 304 6.94 99.91
蒙古国地区 4 0.09 100.00
合计 4 378 100.00
中蒙俄经济走廊自然旅游资源总数T=4378,区域总数n=6,根据公式（2）,得到自然旅游资源地理集中指数G=52.11,表明自然旅游资源的分布较为集中。
3.2.2 基尼系数
地理学中一般使用基尼系数（Gini）来分析离散区域的空间分布,通过比较不同研究对象的区域差异,找出地域分布的变化规律。本文以基尼系数来考察自然旅游资源在6个区域的空间分布状况。基尼系数计算公式如下[34]：
Gini = - ∑ P i ln P i / ln n （3）
C = 1 - Gini （4）
式中,Pi为第i个区域内自然旅游资源数量占总数的比重;C为分布均匀度。基尼系数介于0和1之间,数值越大表明集中程度越高。
根据公式（3）、公式（4）,计算出Gini=0.81,C=0.19,即基尼系数Gini是0.81,分布均衡度C为0.19。表明中蒙俄经济走廊自然旅游资源在6个区域中的集中程度较高。
3.2.3 不平衡指数
不平衡指数反映不同区域中研究对象分布的均衡程度。本文用其测度自然旅游资源在6个区域的分布均衡状况。不平衡指数采用罗伦兹曲线中计算集中指数的公式[35]：
S = 100 ∑ i = 1 n Y i - 50 ( n + 1 ) 100 n - 50 ( n + 1 ) （5）
式中,n为区域数量;Yi为各区域自然旅游资源数量占总数的比重从大到小排序后,第i位的累计百分比。不平衡指数S的数值介于0和1之间,如果自然旅游资源平均分布在各区域中,则S=0;如果自然旅游资源全部集中在一个区域中,则S=1。
根据公式（5）进行计算,不平衡指数S=0.52,说明中蒙俄经济走廊6个区域的自然旅游资源在数量上较不均衡。考察自然旅游资源在各区域分布的罗伦兹曲线（图3）可以看出,仅莫斯科-圣彼得堡地区、乌拉尔-伏尔加地区所拥有的自然旅游资源数量就占到了总数的63.80%。
Figure 3 Lorenz curve of regional natural tourism resources in China-Mongolia-Russia Economic Corridor

图3 中蒙俄经济走廊各区域自然旅游资源数量罗伦兹曲线

3.3 空间分布密度

3.3.1 核密度分析法
核密度方法是分析空间集聚区域的有效方法之一。核密度估计法（Kernal）认为不同位置上的点具有不同的发生概率,点密集的区域事件发生的概率大,点稀疏的区域事件发生的概率小[36]。根据概率理论,核密度估计的定义为：设点集X1, …, Xn是从分布密度函数为f的总体中抽取的样本,估计f在任意点x处的值f(x)。通常用Rosenblatt-Parzen核估计：
f n ( x ) = 1 nh ∑ i = 1 n k x - X i h （6）
式中, k x - X i h 称为核函数;h>0为带宽;(x-Xi)表示估计值点x到事件Xi处的距离。
3.3.2 中蒙俄经济走廊自然旅游资源空间分布特征
利用ArcGIS10.3软件对中蒙俄经济走廊自然旅游资源的空间集聚情况进行了核密度分析,如图4所示,颜色越深的区域说明旅游资源分布越集中。总体来说,自然旅游资源呈“多核心”格局特征;自然旅游资源沿湖、沿河、沿边界、沿交通线分布趋势明显。具体情况如下。
Figure 4 Distribution kernel density of natural tourism resources in China-Mongolia-Russia Economic Corridor

图4 中蒙俄经济走廊自然旅游资源分布核密度

（1）自然旅游资源呈现“多核心”分布特征。如图4所示,自然旅游资源主要集中于中蒙俄经济走廊西端的莫斯科-圣彼得堡地区、叶卡捷琳堡-秋明地区和东端的中俄沿海地区。其中分布密度较高的地区包括：莫斯科-圣彼得堡地区、叶卡捷琳堡-秋明地区、新西伯利亚地区、环贝加尔湖地区、中俄沿海地区。良好的生态环境和丰富的自然资源促使这些地区成为国际市场中自然观光旅游、生态休闲旅游、冰雪旅游的首选目的地。其中贝加尔湖曾是中国古代北方游牧民族主要活动地区,汉代苏武牧羊之地。湖中动植物资源丰富,水质好,被誉为“西伯利亚的明眸”,每年吸引了来自世界各地的大量游客。随着中俄边境旅游的发展,边境口岸办理手续的简化,自驾游已成为中国游客赴贝加尔湖旅游的主要方式之一。
（2）自然旅游资源沿湖、沿河、沿边界、沿交通线分布趋势明显。从分布密度高的区域来看,五大高密度区均具有以上属性。其中,莫斯科是俄罗斯政治、经济、文化和交通的中心,位于东欧平原中部,奥卡河和伏尔加河之间,莫斯科河自北向南流经全城,是国际重要的航空港,同时也是俄罗斯最大的铁路枢纽;圣彼得堡为俄罗斯第二大城市,涅瓦河及其支流穿城而过,交通便捷、经济发达。新西伯利亚州位于西西伯利亚平原的东南部,鄂毕河上游,该地区水力资源非常丰富,拥有3000多条河流和湖泊,且湖泊中含有多种人体所需微量元素,因此,该地沿着湖区发展了一系列旅游相关产业,如疗养院等。此外,远东地区的海参崴靠近中国东北地区,交通发达,是西伯利亚铁路的终点、俄罗斯最大的太平洋港,同时也是国际著名的航空港。

4 中蒙俄经济走廊自然旅游资源空间分布影响因素分析

4.1 自然旅游资源空间分布与自然要素的关系

4.1.1 与地形地貌关系
中蒙俄经济走廊地形以平原为主,兼有山地和高原,自东向西依次为斯塔洛夫山脉、东北平原、中西伯利亚高原、蒙古高原、西西伯利亚平原、东欧平原,各区域之间生态系统分异显著。研究区境内共有自然旅游资源（自然保护区、世界自然遗产）4378处,数量充足,可针对不同的地形地貌开发因地制宜的生态旅游产品。中蒙俄经济走廊自然旅游资源的分布与地形地貌关系密切,自然旅游资源数量大都分布在平原和山脉地区,高原地区分布数量较少。总体上中蒙俄经济走廊自然旅游资源的开发处于初级阶段,以观光游览为主,旅游产品有待创新。
4.1.2 与湖泊水系的关系
中蒙俄经济走廊水资源非常丰富,境内有黑龙江、辽河、勒拿河、叶尼塞河、鄂毕河、伏尔加河等河流,此外,还有享誉世界的贝加尔湖。水系对旅游的发展极其重要,一方面水系维持着人类的生产和生活,另一方面水系沿岸分布着大量的旅游资源[7]。中蒙俄经济走廊自然旅游资源具有明显沿河流、湖泊分布特征,尤其在伏尔加河和鄂毕河流域自然旅游资源分布更加密集。总体上看,距离水系越近,自然旅游资源数量分布越多,反之亦然。

4.2 自然旅游资源空间分布与人文要素的关系

4.2.1 与经济发展水平的关系
经济发展水平决定自然旅游资源的开发和建设水平,是影响自然旅游资源空间分布的重要外部因素。社会经济发展使得政府和企业有足够的资金用于发展旅游业,从而拉动食、住、行、游、购、娱等产业的发展。这些产业带来的经济效益反过来又推动旅游业的发展,二者之间形成良好的循环互动关系,最终影响自然旅游资源的开发和建设程度。从实际情况来看,经济发达区域,旅游资源开发程度较高,如莫斯科-圣彼得堡等。相反,经济相对落后地区,自然旅游资源开发程度较低,如蒙古国中东部地区。
4.2.2 与交通通达性的关系
交通网络是联系旅游目的地和客源地的通道,交通的通达性直接影响旅游目的地的可进入性以及游客的游玩意愿,对旅游资源的开发和建设具有重要影响。根据实地考察来看,俄罗斯莫斯科-圣彼得堡地区旅游发展较好,很大程度上得益于该地区交通发达,基础设施健全,有专门的旅游配套设施,因此成为境外游客赴俄旅游的首选地。相反,俄罗斯东部地区虽然旅游资源丰富,但由于经济相对落后,地方政府没有足够的资金建设道路等旅游基础设施,高速公路比较缺乏,国际航班少,导致每年赴俄罗斯东部地区旅游人数远远少于西部地区。
4.2.3 与人口分布的关系
城市是人口分布的高集聚区,同时也是旅游客源市场最大的区域,人口分布影响中蒙俄经济走廊自然旅游资源开发建设程度,影响旅游消费市场的等级偏好及旅游偏好。以俄罗斯地区为例,西部莫斯科-圣彼得堡地区人口众多,旅游资源开发强度较高,而俄罗斯远东地区人口稀少,平均每平方公里不到1人,人口不足严重制约了远东地区经济总量的扩大和规模化发展,旅游资源开发需要的劳动力和资金普遍缺乏。

5 结论与讨论

5.1 主要结论

借助Arcgis10.3软件,运用最邻近指数、地理集中指数、基尼系数、不平衡指数、核密度分析等研究方法对中蒙俄经济走廊自然旅游资源的空间分布进行分析,具体结论如下：
（1）中蒙俄自然旅游资源的最邻近指数R为0.539,表明自然旅游资源在空间上呈集聚状态。
（2）中蒙俄自然旅游资源的空间分布较为集中,地理集中指数G=52.11。基尼系数Gini=0.81,表明中蒙俄经济走廊旅游资源在6个区域的集中程度较高。不平衡指数S=0.52,说明中蒙俄经济走廊6个区域的自然旅游资源在数量上较不均衡。自然旅游资源分布主要集中在莫斯科-圣彼得堡、乌拉尔-伏尔加等地区,蒙古国自然旅游资源稀少。地理集中指数、基尼系数、不平衡指数三者互相印证,说明中蒙俄经济走廊自然旅游资源关联程度高,易于组团开发形成规模效益。
（3）总体来说,中蒙俄经济走廊自然旅游资源呈“多核心”格局特征,高密度地区包括：莫斯科-圣彼得堡地区、叶卡捷琳堡-秋明地区、新西伯利亚地区、环贝加尔湖地区、中俄沿海地区;自然旅游资源沿湖、沿河、沿边界、沿交通线分布趋势明显。
（4）中蒙俄经济走廊自然旅游资源空间分布主要受自然和人文两大因素影响,其中地形地貌、湖泊水系是影响自然旅游资源分布的内生因素,而经济发展水平、交通通达性、人口分布等是重要的外部力量,深刻影响自然旅游资源的空间分布。
（5）中蒙俄经济走廊自然旅游资源同质性与互补性并存。蒙古国中东部地区降水稀少,以草原、荒漠为主;中国东北部地区可分为两部分,其中内蒙古自治区主要受温带大陆性气候和温带季风气候影响,降水量少且不均匀,从东向西依次形成草原、荒漠等自然旅游资源;黑龙江、吉林、辽宁三省地处高纬度地区,境内平原广布、土壤肥沃,形成了以森林、冰雪等为主的自然旅游资源;俄罗斯四大区域横跨欧亚大陆,位于高纬度地区,冬季寒冷而漫长,境内高原、平原相间分布,形成了以湖泊、冰雪、森林等为主的自然旅游资源。此外,三国地质景观各具特色,如俄罗斯滨海边疆区的马鲁沙大山洞、中国东北部地区的五大连池火山等。因此,在“一带一路”倡议下,中蒙俄三国政府部门应充分利用自然旅游资源同质性和互补性的特点,一方面整体开发同质性自然旅游资源如中国东三省地区（黑龙江、吉林、辽宁）和俄罗斯远东地区的森林资源,中国内蒙古地区和蒙古国地区的草地资源,避免同类资源之间的竞争;另一方面打造差异化旅游产品,满足三国人民的跨国旅游需求。
（6）基于中蒙俄经济走廊自然旅游资源“多核心”的空间格局,未来中蒙俄三国应积极创新旅游合作开发模式,合力共建“中蒙俄经济走廊国际旅游带”。首先,加强中蒙俄经济走廊跨境旅游顶层设计,组建中蒙俄三国旅游联盟。以联盟的方式最大限度地减少三国之间的分歧,提高三国旅游合作的效率,促进三国旅游业的良性发展。其次,整合中蒙俄经济走廊自然和人文旅游资源,摸清沿线旅游资源的数量和质量,根据不同地区旅游资源的特点,打造精品跨境旅游线路和旅游产品;同时,鼓励中蒙俄三国民间资本参与投资,采用PPP项目融资模式,加大中蒙俄经济走廊地区基础设施建设力度。最后,通过召开推介会的形式,加强对中蒙俄三国旅游资源的宣传,增强民众对跨文化的理解,鼓励和支持民众出境旅游。

5.2 讨论

本文将研究对象选定为世界自然保护联盟认定的自然保护区以及联合国教科文组织公布的世界自然遗产地,考虑到数据的可获取性,并未对中蒙俄经济走廊文化旅游资源的空间分布格局及影响因素进行研究。因此,今后需要将文化旅游资源类型纳入到研究体系,以便更准确地揭示中蒙俄经济走廊旅游资源空间格局特征及其影响因素,最大限度的提升学术研究的严谨性。此外,由于数据缺乏,仅从定性的角度分析中蒙俄经济走廊自然旅游资源格局的影响因素,未能采用定量方法对其进行分析。

The authors have declared that no competing interests exist.

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