主要內容設置分析環境距離制圖密度制圖表面分析統計分析重分類柵格計算

基于柵格數據的空間分析是GIS空間分析的基礎，也是ArcGIS的空間分析模塊的核心內容。柵格數據的空間分析主要包括：距離制圖、密度制圖、表面分析、統計分析、重分類、柵格計算等功能。ArcGIS

柵格數據空間分析模塊（SpatialAnalyst）提供了有效工具集，方便執行各種柵格數據空間分析操作，解決空間問題。第1頁/共53頁第一頁，共54頁。一、設置分析環境1.設置工作路徑缺省情況下分析結果將自動保存在操作系統的默認路徑下。也可以通過柵格空間分析模塊中的Option選項的設置，可以指定新的所有分析結果的默認存放位置。圖8.1設置工作路徑第2頁/共53頁第二頁，共54頁。一、設置分析環境2.設置柵格大小柵格大小指分析過程中系統默認的柵格數據的柵格單元大小（CellSize），又稱為分析解析度。柵格數據的空間分析就是在每一個柵格單元的基礎上進行的。如果單元過大則分析結果精確度降低，如果單元過小則會產生大量的數據，且計算速度降低。故而需要選擇合適的單元大小。圖8.2設置柵格大小第3頁/共53頁第三頁，共54頁。一、設置分析環境3.設置分析區域

（1）利用坐標設置分析區域

通過設定矩形四邊坐標值，定義一個用戶需要的矩形計算范圍。

圖8.3利用坐標設置分析區域第4頁/共53頁第四頁，共54頁。一、設置分析環境2）使用掩碼設置分析區域

分析掩碼標識分析過程中需要考慮到的分析單元即分析范圍。首先預設分析掩碼，并對不需要進行分析的單元賦空值，然后進行分析。圖8.4利用掩碼設置分析區域第5頁/共53頁第五頁，共54頁。一、設置分析環境4.設置坐標系統

在ArcGIS的空間分析中，可以通過兩種方式設定分析結果的坐標系統配準方式：

（1）分析結果以輸入柵格的坐標系統來存儲(如果存在多個輸入柵格，則將以第一個輸入柵格坐標系統存儲)；（2）分析結果將以“Active”數據的坐標系統來存儲。圖8.5設置坐標系統第6頁/共53頁第六頁，共54頁。一、設置分析環境5.過程文件管理（1）在函數對話框中輸入結果全名；（2）通過目錄表永久保存計算結果；選擇需要永久保存的數據層，點擊鼠標右鍵，選擇MakePermanent命令，在彈出的對話框中設置目錄路徑并為結果指定名稱。（3）通過保存地圖文檔永久保存計算結果。在文件（File）菜單中選擇保存（Save）或另存為（SaveAs）命令。在彈出的對話框中指定存放路徑和文件名稱，并在保存類型下拉箭頭中選擇ArcMapDocuments（*.mxd）。第7頁/共53頁第七頁，共54頁。二、距離制圖

距離制圖（Distance）即根據每一柵格相距其最鄰近要素（又稱“源”）的距離來進行分析制圖，從而反映出每一柵格與其最鄰近源的相互關系。通過距離制圖可以獲得很多相關信息，指導人們進行資源的合理規劃和利用。例如，飛機失事緊急救援時從指定地區到最近醫院的距離；消防、照明等市政設施的布設及其服務區域的分析等。此外，也可以根據某些成本因素找到A地到B地的最短路徑或成本最低路徑。本節就ArcGIS中距離制圖的基本原理和實現過程進行詳細闡述。第8頁/共53頁第八頁，共54頁。二、距離制圖1.距離制圖基礎（1）源

源即距離分析中的目標或目的地。如學校，商場，水井，道路等。表現在GIS數據特征上是一些離散的點、線、面要素。要素可以鄰接，但屬性必須不同。圖8.6源分布圖第9頁/共53頁第九頁，共54頁。二、距離制圖（2）距離制圖函數

1）直線距離函數直線距離函數用于量測每一柵格單元到最近源的直線距離。它表示的是每一柵格單元中心到最近源所在柵格單元中心的距離。

圖8.7直線距離圖第10頁/共53頁第十頁，共54頁。二、距離制圖2）成本距離加權函數成本距離加權函數用其它函數因子修正直線距離，這些函數因子即為單元成本。通過成本距離加權功能可以計算出每個柵格到距離最近、成本最低源的最少累加成本。這里成本的意義非常廣泛，它可以是金錢、時間或偏好。直線距離功能就是成本距離加權功能的一個特例，在直線距離功能中成本就是距離。成本距離加權依據每個格網點到最近源的成本，計算從每個格網點到其最近源的累加通行成本。第11頁/共53頁第十一頁，共54頁。二、距離制圖3）方向函數

距離方向函數表示了從每一單元出發，沿著最低累計成本路徑到達最近源的路線方向。圖（a）為距離方向編碼示意，0表示當前格網，1~8分別表示不同方向。圖（b）從方向數據中識別的從每一單元出發，沿著最低累計成本路徑到達最近源的路線圖。圖8.8距離方向編碼第12頁/共53頁第十二頁，共54頁。二、距離制圖4）成本

成本即到達目標、目的地的花費，包括金錢、時間、人們的喜好等等。影響成本的因素可以只有一個，也可以有多個，如學校的選址，不僅要考慮位置的適宜性，還要考慮土地利用現狀、交通是否便捷，等等。成本柵格數據記錄了通過每一單元的通行成本。成本分配加權函數通過計算累加成本來找尋最近源。成本數據的獲取一般是基于重分類功能來實現的通行成本的計算。一般將通行成本按其大小分類，再對每一類別賦予一定的量值，成本高的量值小，成本低的量值大。成本數據是一個單獨的數據，但有時會遇到需要考慮多個成本，如需要考慮時間和空間通達性兩種成本，此時需要對各自分類好的時間和空間通達性兩種成本，根據影響百分比對其數據集賦權重，讓它們分別乘以各自百分比然后相加，就生成了成本柵格數據。第13頁/共53頁第十三頁，共54頁。二、距離制圖2.直線距離

直線距離功能計算了每個柵格與最近源之間的歐氏距離，并按距離遠近分級。圖8.10直線方向數據圖8.9直線距離函數對話框圖8.13直線距離數據圖8.12直線分配數據第14頁/共53頁第十四頁，共54頁。二、距離制圖3.區域分配依據最近距離將所有柵格單元分配給離其最近的源，并通過分配函數給其賦予源的值。

圖8.14區域分配對話框圖8.15區域分配結示意圖第15頁/共53頁第十五頁，共54頁。二、距離制圖4.成本距離加權成本距離加權功能計算出每個柵格到距離最近、成本最低源的最少累加成本，同時生成另外兩個相關輸出：基于成本的方向數據和分配數據。成本數據表示每一個單元到它最近源的最小累積成本；方向數據表示從每一單元出發，沿著最低累計成本路徑到達最近源的路線方向；分配數據通過對整個區域的劃分表示了每個柵格所屬的最近源。圖8.16成本距離加權函數對話框第16頁/共53頁第十六頁，共54頁。二、距離制圖A成本方向數據B區域分配數據C成本累計數據圖8.17成本距離加權計算結果示意第17頁/共53頁第十七頁，共54頁。二、距離制圖5.最短路徑

最短路徑功能是來計算并顯示從目標點到源的最短路徑或最小成本路徑。圖8.18最短路徑對話框圖8.19最短路徑示意圖第18頁/共53頁第十八頁，共54頁。三、密度制圖

密度制圖主要是根據輸入的已知點要素的數值及其分布，以每個待計算格網點為中心，進行環形區域的搜尋，進而來計算每個格網點的密度值。

圖8.20密度制圖第19頁/共53頁第十九頁，共54頁。三、密度制圖

根據內插原理的不同，密度制圖可以分為核函數密度制圖（Kernal）和簡單密度制圖（Simple）。

1. 核函數密度制圖：在核函數密度制圖中，落入搜索區內的點具有不同的權重，靠近格網搜尋區域中心的點或線會被賦以較大的權重，隨著其與格網中心距離的加大權重降低。它的計算結果分布較平滑；

2. 簡單密度制圖：在簡單密度制圖中，落在搜尋區域內的點或線有同樣的權重，先對其進行求和，然后用其合計總數除以搜索區域的大小,從而得到每個點的密度值。第20頁/共53頁第二十頁，共54頁。三、密度制圖

根據內插原理的不同，密度制圖可以分為核函數密度制圖（Kernal）和簡單密度制圖（Simple）。圖8.21Simple方法密度圖圖8.22Kernel方法密度圖第21頁/共53頁第二十一頁，共54頁。四、表面分析

表面分析主要通過生成新數據集，諸如等值線、坡度、坡向、山體陰影等派生數據，獲得更多的反映原始數據集中所暗含的空間特征、空間格局等信息。 在ArcGIS中，表面分析的主要功能有：查詢表面值、從表面獲取坡度和坡向信息、創建等值線、分析表面的可視性、從表面計算山體的陰影、確定坡面線的高度、尋找最陡路徑、計算面積和體積、數據重分類、將表面轉化為矢量數據等。在本節中主要介紹ArcGIS表面分析中的柵格插值，基于DEM的等值線繪制，坡度、坡向等基本地形因子的提取，以及山體陰影的提取這些常用的基本分析功能，表面分析的三維表達等復雜分析功能請參閱第9章（三維分析）。第22頁/共53頁第二十二頁，共54頁。四、表面分析1.柵格插值根據離散采樣點，通過柵格插值運算生成柵格表面。主要方法有反距離權（IDW）、樣條函數（Spline）和克里金（Kriging）三種。柵格插值也包括重采樣，通過內插計算改變柵格大小。第23頁/共53頁第二十三頁，共54頁。四、表面分析1）反距離權(IDW)插值

IDW（InverseDistanceWeighted）是一種常用而簡便的空間插值方法,它以插值點與樣本點間的距離為權重進行加權平均,離插值點越近的樣本點賦予的權重越大。

圖8.23IDW對話框

在每一個格網點周圍搜索若干已知離散點，用以內插格網點值，既可生成一個新的格網。這種算法的前提是離散點均勻分布，點集的密集程度足以滿足在分析中反映局部表面變化時可以使用IDW。第24頁/共53頁第二十四頁，共54頁。四、表面分析圖8.24Spline對話框2）樣條函數(SPLINE)插值

SPLINE是以減少一定坡曲率的方式，生成精確的穿過輸入數據點的光滑表面。由于SPLINE是基于生成具有連續的二階導數和最小的平方曲率的插值方法，所以它適合那些空間連續型數據。比如生成降雨量模擬表面以及污染物濃度漸變曲面。

第25頁/共53頁第二十五頁，共54頁。四、表面分析圖8.25Kriging對話框3）克里格(KRIGING)插值克里格插值法分為普通克里格法和泛克里格法。克里格法的基本原理是根據相鄰變量的值，利用變異函數所揭示的區域化變量的內在聯系來估計空間變量數值。克里格法分為兩步：第一步是對已知點進行結構分析,也就是說,在充分了解已知點性質的前提下,提出變異函數模型；第二步是在該模型的基礎上進行克里格計算。具體內容參見第十章。第26頁/共53頁第二十六頁，共54頁。四、表面分析圖8.26重采樣參數設置框4）克里格(KRIGING)插值重采樣就是將不同的柵格大小的柵格數據轉化為同樣柵格大小柵格數據的過程。柵格數據的重采樣主要基于三種方法：

a.最鄰近(NEAREST)采樣

b.雙線性（BILINEAR）采樣

c.三次卷積（CUBIC）采樣第27頁/共53頁第二十七頁，共54頁。四、表面分析2.等值線繪制

圖8.27某地區等高線圖圖8.28生成等高線對話框第28頁/共53頁第二十八頁，共54頁。四、表面分析3.地形因子提取因子分析方法是GIS空間分析，尤其GIS數字地形分析常用的基本分析方法。不同的地形因子從不同側面反映了地形特征性，實際應用人們提出了各種各樣的地形因子。從其所描述的空間區域范圍，常用的地形因子可以劃分為微觀地形因子與宏觀地形因子兩種基本類型。按照提取地形因子差分計算的階數，又可將地形因子分為一階地形因子、二階地形因子和高階地形因子。第29頁/共53頁第二十九頁，共54頁。四、表面分析坡度坡向坡長坡度變率坡向變率平面曲率剖面曲率地形起伏度地形粗糙度高程變異系數地表切割深度坡形因子微觀地形因子宏觀地形因子地形因子圖8.29依據空間區域范圍的坡面因子分類體系第30頁/共53頁第三十頁，共54頁。四、表面分析圖8.30基于提取算法的坡面因子分類體系坡度坡向坡長坡度變率坡向變率平面曲率剖面曲率地形起伏度地形粗糙度高程變異系數地表切割深度坡形因子二階地形因子復合地形因子地形因子一階地形因子第31頁/共53頁第三十一頁，共54頁。四、表面分析4.山體陰影山體陰影是根據假想的照明光源對高程柵格圖的每個柵格單元計算照明值。山體陰影圖不僅很好地表達了地形的立體形態，而且可以方便的提取地形遮蔽信息。計算過程中包括三個重要參數：太陽方位角、太陽高度角、表面灰度值。圖8.31表面陰影圖圖8.32陰影二值圖第32頁/共53頁第三十二頁，共54頁。五、統計分析1.單元統計

以柵格單元為單位來進行單元統計（CellStatistics）分析。541862335834146233173654829317求最小值值圖8.33最小值單元統計第33頁/共53頁第三十三頁，共54頁。五、統計分析單元統計方法:Minimum：找出各單元上出現最小的數值；Maximum：找出各單元上出現最大的數值；Range：統計各單元上出現數值的范圍；Sum：計算各單元上出現數值的和；Mean：計算各單元上出現數值的平均數；StandardDeviation：計算各單元上出現數值的標準差；Variety：找出各單元上不同數值的個數；Majority：統計各單元上出現頻率最高的數值；Minority：統計各單元上出現頻率最低的數值；Median：計算各單元上出現數值的中值；第34頁/共53頁第三十四頁，共54頁。五、統計分析2.鄰域統計

鄰域統計的計算是以待計算柵格為中心，向其周圍擴展一定范圍，基于這些擴展柵格數據進行統計函數運算，從而得到此柵格鄰域范圍內的數據統計值。鄰域統計通過窗口分析獲得指定鄰域的數據統計信息。如右圖紅色線范圍就是一個3X3鄰域統計分析窗口。圖8.35鄰域統計第35頁/共53頁第三十五頁，共54頁。五、統計分析

鄰域統計計算過程中，對于鄰域的設置有不同的設置方法，常用的有四種鄰域分析窗口

圖8.36鄰域分析窗口類型第36頁/共53頁第三十六頁，共54頁。五、統計分析鄰域統計方法：Minimum：找出在鄰域的單元上出現最小的數值；Maximum：找在鄰域的單元上出現最大的數值；Range：在鄰域的單元上數值的范圍；Sum：計算鄰域的單元內出現數值的和；Mean：計算鄰域的單元內出現數值的平均數；StandardDeviation：計算鄰域的單元內出現數值的標準差；Variety：找出鄰域的單元內不同數值的個數；Majority：統計鄰域的單元內出現頻率最高的數值；Minority：統計鄰域的單元內出現頻率最低的數值；Median：計算鄰域的單元內出現數值的中值。圖8.37鄰域統計對話框第37頁/共53頁第三十七頁，共54頁。五、統計分析3.分類區統計分類區統計即以一個數據集為基礎在它所包含的不同類別中對另一個被分類數據集進行統計。用來作為基礎進行分類的分類區就是分類區數據中擁有相同值的所有柵格單元，而不考慮他們是否鄰近。在此基礎上對同一分類區所對應的被分類數據集進行統計，輸出統計結果。第38頁/共53頁第三十八頁，共54頁。五、統計分析圖8.38分類區統計過程圖分類區圖層被統計數據統計結果，淡藍色值為分類區代碼第39頁/共53頁第三十九頁，共54頁。五、統計分析分類區統計方法：Minimum：找出在分類區內出現最小的數值；Maximum：找出在分類區內出現最大的數值；Range：在分類區內數值的范圍；Sum：計算在分類區內出現數值的和；Mean：計算在分類區內出現數值的平均數；StandardDeviation：計算在分類區內出現數值的標準差；Variety：找出在分類區內不同數值的個數；Majority：統計在分類區內出現頻率最高的數值；Minority：統計在分類區內出現頻率最低的數值；Median：計算在分類區內出現數值的中央值。圖8.39分類區統計對話框第40頁/共53頁第四十頁，共54頁。六、重分類

重分類即基于原有數值，對原有數值重新進行分類整理從而得到一組新值并輸出。根據用戶需要的不同，重分類一般包括四種基本分類形式：數值更新（用一組新值取代原來值）、類別合并（將原值重新組合分類）、同標準分類（以一種分類體系對原始值進行分類），以及特定值重分類（為指定值設置空值）。圖8.40重分類對話框第41頁/共53頁第四十一頁，共54頁。六、重分類1.數值更新

事物總是處于不斷發展變化中的，地理現象更是如此，所以為了反映事物的實時真實屬性，需要不斷地去用新值代替舊值。例如，氣象信息的實時更新，土地利用類型的變更等。圖8.41數值更新示意圖第42頁/共53頁第四十二頁，共54頁。六、重分類2.類別合并

將一些具有某種共性的事物合并為一類。例如可以將商場，超市，餐館等同歸并為服務場所，也可將麥地，水稻地，菜地等同歸并為耕地。

圖8.42類別合并過程示意圖第43頁/共53頁第四十三頁，共54頁。六、重分類3.同標準分類

將數據用一種等級體系來進行分類，或將多個柵格數據用統一的等級體系重新歸類。圖8.43同標準分類過程示意圖第44頁/共53頁第四十四頁，共54頁。六、重分類4.特定值重分類

對柵格數據中的某些值設置空值來限制柵格計算。如分析掩碼的創建。圖8.44特定值重分類過程示意圖第45頁/共53頁第四十五頁，共54頁。六、柵格計算1.數學運算

數學運算主要是針對具有相同輸入單元的兩個或多個柵格數據逐網格進行計算的。主要包括三組數學運算符：算術運算符，布爾運算符和關系運算符。

1）算術運算主要包括加、減、乘、除四種。

2）布爾運算主要包括：和(And)、或(Or)、異或(Xor)、非(Not)。

3）關系運算符包括六種：＝，＜，＞，＜＞，＞＝，＜＝。第46頁/共53頁第四十六頁，共54頁。六、柵格計算2.函數運算

數學函數運算和柵格數據空間分析函數運算算術函數（Arithmetic）算術函數：Abs、Int、Float、Ceil）、Floor、IsNul。三角函數：Sin、Cos、Tan、Asin、Acos、Atan。對數函數：Exp、Exp10、Exp2、Log、Log10、log2。冪函數：Sqrt、Sqr、Pow。柵格數據空間分析函數：ArcGis自帶的大部分柵格數據分析與處理函數，如柵格表面分析中的slope、hillshade函數等等，在此也不一一列舉，具體用法請參閱相關文檔。第47頁/共53頁第四十七頁，共54頁。六、柵格計算3.柵格計算器

柵格計算器由四部分組成，左上部Layers選擇框為當前Arcmap試圖中已加載的所有柵格數據層名列表，雙擊任一個數據層名，該數據層名便可自動添加到左下部的公式編輯器中，中間部位上部是常用的算術運算符、0~10、小數點.、關系和邏輯運算符面板，單擊便可自動添加按鈕內容到公式編輯器中。右邊可伸縮區域為常用的數學運算函數面板，同樣單擊便可自動添加按鈕內容到公式編輯器中。圖8.45柵格計算器第48頁/共53頁第四十八頁，共54頁。六、柵格計算（1）簡單數學計算

在公式編輯器中先輸入計算結果名稱，再輸入等號（所有符號兩邊需要加一個空格），然后在Layers欄中雙擊要用來計算的圖層，則選擇的圖層將會進入公式編輯器參與運算。其中“-”和“^”為單目運算符，運算符前可以不加內容，而只在運算符后加參與計算的對象，如a=-[slope]等。在公式編輯器如果引用Layers選擇框的數據層，數據層名必須用[]括起來。第49頁/共53頁第四十九頁，共54頁。六、柵格計算（2）數學函數運算數學函數運算需要注意的是它輸入時需要先點擊函數按鈕，然后在函數后面的括號內加入計算對象。應該注意一點，三角函數以弧度為其默認計算單位。（3）柵格數據空間分析函數運算數學柵格數據空間分析函數沒有直接出現在柵格計算器面板中，因此需要計算者自己手動輸入。需要時引用它們時，首先必須查閱有關文檔，查清楚它們的函數全名、參數、引用的語法規則等。然后在柵格計算器輸入函數全名，并輸入一對小括號，再在小括號中輸入相關參數或計算對象。第50頁/共53頁第五十頁，共54頁。六、柵格計算（4）多語句的編輯

ArcGIS柵格計算器多表達式同時輸入，并且先輸入的表達式運算結果可以直接被后續語句引用，如：

d=[DEM]*100e=d>=2500

一個表達式必須在一行內輸入完畢，中間不能回行。此外，如果后輸入的函數需要引用前面表達式計算結果，前面表達式必須是一個完整的數學表達式，如“d=[DEM]*100”，等號左邊為輸出數據文件名，右邊為計算式。此外，引用先前表達式的輸出對象時，直接引用輸出對象名稱，對象名稱不需要用中括號括起來，如“e=d>=2500”中“d”。第51頁/共53頁第五十一頁，共54頁。RgOcL9I6E3B0y(v%r#oXlTiQfNbK8G5D2A-x*u$qZnVkShPdMaJ7F4C1z)w&s!pYmUjRgOcL9H6E3B+y(v%r#oWlTiQeNbK8G5D1A-x*t$qZnVkSgPdMaI7F4C0z)v&s!pXmUjRfOcK9H6E2B+y(u%rZoWlThQeNbJ8G5D1A-w*t$qYnVkSgPdLaI7F3C0z)v&s#pXmUiRfOcK9H5E2B+x(u%rZoWkThQeMbJ8G4D1z-w*t!qYnVjSgOdLaI6F3C0y)v&s#pXlUiRfNcK9H5E2A+x(u$rZoWkThPeMbJ7G4D1z-w&t!qYmVjSgOdL9I6F3B0y)v%s#oXlUiQfNcK8H5D2A+x*u$rZnWkThPeMaJ7G4C1z-w&t!pYmVjRgOdL9I6E3B0y(v%s#oXlTiQfNbK8H5D2A-x*u$qZnWkShPdMaJ7F4C1z)w&s!pYmUjRgOcL9H6E3B+y(v%r#oXlTiQeNbK8G5D2A-x*t$qZnVkShPdMaI7F4C0z)w&s!pXmUjRfOcL9H6E2B+y(u%r#oWlThQeNbJ8G5D1A-w*t$qYnVkSgPdMaI7F3C0z)v&s!pXmUiRfOcK9H6E2B+x(u%rZoWlThQeMbJ8G4D1A-w*t!qYnVjSgPdLaI6F3C0y)v&s#pXlUiRfNcK9H5E2A+x(u$rZoWkThQeMbJ7G4D1z-w*t!qYmVjSgOdLaI6F3B0y)v%s#pXlUiQfNcK8H5E2A+x*u$rZnWkThPeMaJ7G4C1z-w&t!pYmVjRgOdL9I6F3B0y(v%s#oXlUiQfNbK8H5D2A+x*u$qZnWkShPeMaJ7F4C1z)w&t!pYmUjRgOcL9I6E3B+y(v%r#oXlTiQeNbK8G5D2A-x*u$qZnVkShPdMaJ7F4C0z)w&s!pYmUjRfOcL9H6E3B+y(u%r#oWlTiQeNbJ8G5D1A-x*t$qYnVkSgPdMaI7F3C0z)v&s!pXmUiRfOcK9H6E2B+y(u%rZoWlThQeNbJ8G4D1A-w*t$qYnVjSgPdLaI7F3C0y)v&s#pXmUiRfNcK9H5E2B+x(u$rZoWkThQeMbJ7G4D1z-w*t!qYnVjSgOdLaI6F3C0y)v%s#pXlUiRfNcK8H5E2A+x(u$rZnWkThPeMbJ7G4C1z-w&t!qYmVjRgOdL9I6F3B0y(v%s#oXlUiQfNbK8H5D2A+x*u$rZnWkShPeMaJ7G4C1zs#pXlUiRfNcK8H5E2A+x(u$rZnWkThPeMbJ7G4C1z-w&t!qYmVjRgOdL9I6F3B0y)v%s#oXlUiQfNcK8H5D2A+x*u$rZnWkShPeMaJ7G4C1z)w&t!pYmVjRgOcL9I6E3B0y(v%r#oXlTiQfNbK8G5D2A-x*u$qZnWkShPdMaJ7F4C1z)w&s!pYmUjRgOcL9H6E3B+y(v%r#oWlTiQeNbK8G5D1A-x*t$qZnVkSgPdMaI7F4C0z)v&s!pXmUjRfOcK9H6E2B+y(u%r#oWlThQeNbJ8G5D1A-w*t$qYnVkSgPdLaI7F3C0z)v&s#pXmUiRfOcK9H5E2B+x(u%rZoWkThQeMbJ8G4D1z-w*t!qYnVjSgPdLaI6F3C0y)v&s#pXlUiRfNcK9H5E2A+x(u$rZoWkThPeMbJ7G4D1z-w&t!qYmVjSgOdL9I6F3B0y)v%s#oXlUiQfNcK8H5D2A+x*u$rZnWkThPeMaJ7G4C1z-w&t!pYmVjRgOdL9I6E3B0y(v%s#oXlTiQfNbK8H5D2A-x*u$qZnWkShPdMaJ7F4C1z)w&s!pYmUjRgOcL9I6E3B+y(v%r#oXlTiQeNbK8G5D2A-x*t$qZnVkShPdMaI7F4C0z)w&s!pXmUjRfOcL9H6E2B+y(u%r#oWlThQeNbJ8G5D1A-x*t$qYnVkSgPdMaI7F3C0z)v&s!pXmUiRfOcK9H6E2B+x(u%rZoWlThQeMbJ8G4D1A-w*t!qYnVjSgPdLaI6F3C0y)v&s#pXlUiRfNcK9H5E2B+x(u$rZoWkThQeMbJ7G4D1z-w*t!qYmVjSgOdLaI6F3B0y)v%s#pXlUiQfNcK8H5E2A+x*u$rZnWkThPeMaJ7G4C1z-w&t!qYmVjRgOdL9I6F3B0y(v%s#oXlUiQfNbK8H5D2A+x*u$qZnWkShPeMaJ7F4C1z%s#pXlUiQfNcK8H5E2A+x*u$rZnWkThPeMbJ7G4C1z-w&t!qYmVjRgOdL9I6F3B0y(v%s#oXlUiQfNbK8H5D2A+x*u$qZnWkShPeMaJ7F4C1z)w&t!pYmUjRgOcL9I6E3B0y(v%r#oXlTiQfNbK8G5D2A-x*u$qZnVkShPdMaJ7F4C0z)w&s!pYmUjRfOcL9H6E3B+y(u%r#oWlTiQeNbJ8G5D1A-x*t$qZnVkSgPdMaI7F4C0z)v&s!pXmUjRfOcK9H6E2B+y(u%rZoWlThQeNbJ8G4D1A-w*t$qYnVjSgPdLaI7F3C0y)v&s#pXmUiRfNcK9H5E2B+x(u%rZoWkThQeMbJ8G4D1z-w*t!qYnVjSgOdLaI6F3C0y)v%s#pXlUiRfNcK8H5E2A+x(u$rZnWkThPeMbJ7G4C1z-w&t!qYmVjSgOdL9I6F3B0y)v%s#oXlUiQfNcK8H5D2A+x*u$rZnWkShPeMaJ7G4C1z)w&t!pYmVjRgOcL9I6E3B0y(v%r#oXlTiQfNbK8G5D2A-x*u$qZnWkShPdMaJ7F4C1z)w&s!pYmUjRgOcL9H6E3B+y(v%r#oWlTiQeNbK8G5D1A-x*t$qZnVkSgPdMaI7F4C0z)v&s!pXmUjRfOcL9H6E2B+y(u%r#oWlThQeNbJ8G5D1A-w*t$qYnVkSgPdLaI7F3C0z)v&s#pXmUiRfOcK9H5E2B+x(u%VkShPdMaI7F4C0z)w&s!pXmUjRfOcL9H6E2B+y(u%r#oWlThQeNbJ8G5D1A-w*t$qYnVkSgPdLaI7F3C0z)v&s#pXmUiRfOcK9H5E2B+x(u%rZoWlThQeMbJ8G4D1A-w*t!qYnVjSgPdLaI6F3C0y)v&s#pXlUiRfNcK9H5E2A+x(u$rZoWkThPeMbJ7G4D1z-w&t!qYmVjSgOdLaI6F3B0y)v%s#pXlUiQfNcK8H5E2A+x*u$rZnWkThPeMaJ7G4C1z-w&t!pYmVjRgOdL9I6E3B0y(v%s#oXlTiQfNbK8H5D2A-x*u$qZnWkShPeMaJ7F4C1z)w&t!pYmUjRgOcL9I6E3B+y(v%r#oXlTiQeNbK8G5D2A-x*t$qZnVkShPdMaI7F4C0z)w&s!pXmUjRfOcL9H6E3B+y(u%r#oWlTiQeNbJ8G5D1A-x*t$qYnVkSgPdMaI7F3C0z)v&s!pXmUiRfOcK9H6E2B+x(u%rZoWlThQeMbJ8G4D1A-w*t$qYnVjSgPdLaI7F3C0y)v&s#pXmUiRfNcK9H5E2B*t$qYnVkSgPdMaI7F3C0z)v&s!pXmUiRfOcK9H6E2B+x(u%rZoWlThQeNbJ8G4D1A-w*t$qYnVjSgPdLaI7F3C0y)v&s#pXmUiRfNcK9H5E2B+x(u$rZoWkThQeMbJ7G4D1z-w*t!qYmVjSgOdLaI6F3C0y)v%s#pXlUiRfNcK8H5E2A+x(u$rZnWkThPeMbJ7G4C1z-w&t!qYmVjRgOdL9I6F3B0y(v%s#oXlUiQfNbK8H5D2A+x*u$qZnWkShPeMaJ7G4C1z)w&t!pYmVjRgOcL9I6E3B0y(v%r#oXlTiQfNbK