近百年北极涛动对中国冬季气候的影响_

近百年北极涛动对中国冬季气候的影响*
龚道溢1, 王绍武2
(1.北京师范大学资源科学研究所,环境演变与自然灾害教育部重点实验室 北京 100875; 2.北京大学大气科学系 北京 100871)

摘要: 北极涛动(AO)是北半球冬季热带外行星尺度大气环流最重要的一个模态，对北半球及区域气候有重要影响。本文利用中国近50年和近百年气温和降水资料分析了北极涛动对我国冬季气候的影响。当AO指数偏强时，我国大部分地区冬季气温偏高，同时降水也偏多。AO和西伯利亚高压对我国冬季气候的影响在年际和年代际尺度上有不同的特征， 在年际尺度上西伯利亚高压对我国气温的影响要远强于AO，而AO对我国降水的影响则比西伯利亚高压的影响要显著。这种关系也可以通过比较分析对流层低层和中高层环流形式在AO不同位相时的变化得到进一步验证。这说明AO对我国冬季气温和降水影响的机制是不一样的。在年代际尺度上，AO对气温和降水都有显著的影响。AO和西伯利亚高压一起能解释近百年来我国冬季温度和降水方差的35%和11%。对于区域尺度的气候变化，除了行星尺度的AO和大陆尺度的西伯利亚高压之外，其它一些环流系统也有较大影响。如果要更好地理解近百年来我国冬季气候变化的特征及原因，还需要同时考虑这些因子的作用。
关 键 词: 北极涛动(AO) 气候 中国
中图分类号： P467

1 引 言
大量研究指出近几十年来北半球中高纬度近地面气候变化与大气环流系统的变化有非常密切的关系[1~3]。 Thompson 和Wallace[4]发现北半球热带外(20?N以北)海平面气压场的变化中最突出的模态与北大西洋涛动(NAO)很相似，不过其纬向对称的特征更明显。这种模态从近地面到平流层低层都是存在的，接近正压结构。此模态被命名为环状模态(annular mode)或北极涛动(AO: 即Arctic Oscillation)。南、北半球的环状模态分别是两个半球中高纬度行星尺度大气环流的第一个模态 [5~7]。而NAO则被认为是AO在北大西洋区域的一种表现形式，尽管两者有较大的相似性但NAO只是AO的一个部分 (Wallace 2000, Kerr 1999)[8,9]。 AO的强弱直接导致北半球中纬度地区与北极地区之间气压和大气质量反向性质的波动，AO为正异常时，中纬度气压上升而极地下降，AO为负异常时，环流形势则与此相反。
因此行星尺度的AO的变化，对近地面气候有显著影响。特别值得注意的是越来越多的研究发现AO对北美、欧亚大陆中高纬度气温、降水有显著相关[4, 10~12] 。如Cutlip[13]发现当AO处于正位相时，阿拉斯加、斯堪的那维亚等地区气候偏湿，而加利福尼亚，西班牙，中东等地区则偏

干。Cavazos[14]指出巴尔
干地区冬季造成极端降水事件的环流形势也受AO的影响。Wang和Ikeda[15]的研究表明北冰洋及副极地地区海冰受AO显著影响。北冰洋及邻近地区的气温变化有很大部分由AO控制，阿拉斯加、欧亚大陆及北冰洋东部等地区近二十多年来气温变化方差的一半多可归结于AO[16]。AO还与一些区域性的大气环流系统如阿留申低压[17]、西伯利亚高压[3]、东亚季风[18~20]等有密切联系。
本文的研究目的是分析AO对中国的气候影响，因为冬季是AO模态最显著、变率最强的季节，所以本文的研究时间选择为冬季。分析的时段包括两段， 一段是1951年以来的近50年，偏重于年际尺度的变化。另外一段是从1899年以来，偏重长期变化。

2 资 料
使用的资料包括中国气象局提供的全国160站月平均气温和月降水量资料，从1951年开始。美国国家环境预测中心/国家大气研究中心(NCEP/NCAR)再分析北半球月平均海平面气压及500hPa高度场资料[21]。 北极涛动指数定义为对北半球热带外海平面气压距平经验正交函数分析(EOF)第一模态的时间系数，近百年所有月份海平面气压连续序列EOF第一模态解释方差20％左右，冬季的解释率更高。AO指数由David Thompson提供，其时间序列有2种，一种是根据NCEP/NCAR再分析海平面气压资料计算的，从1958年以来；另外一种是根据NCAR观测的海平面气压资料计算的，从1899年到1997年。两种资料都可以由互联网获得，其网址是"https://www.wendangku.net/doc/df7869187.html,/ao/"。 两条AO指数序列在1958－1997共同时段内变化有很高的一致性，四季的相关都在0.99以上，所以分析近百年来变化时，将NCAR资料计算的AO指数1997年以后的数据由再分析资料补充。因为AO分析的季节是冬季，所以本文所有的资料都处理为冬季(12月－2月)平均(AO指数，气温，气压等)或者总量(降水)。

3 近50年AO与中国气候的关系

3.1 温度和降水
图1(a)给出了我国160站冬季平均气温与同期AO指数的相关系数(1958/59~1998/99)。很明显整体看是以正为主，只有青藏高原东南部分地区个别地方相关为负，相关系数在0到-0.2左右，除此之外我国大部分地区气温与AO变化之间都是正的相关。相关最显著的地区主要是在30o~40oN以北，即新疆北部、东北、华北以及山东等地区，这些地区的相关系数都在0.3以上，说明AO指数的变化能解释这些地区温度变化方差的16%~36%。Thompson和Wallace[4,5]曾经计算过1~3月标准化AO指数与北半球各地气温的回归关系，他们的结果显示正的AO位相时整个欧亚大陆高纬度地区为正的温度距平。在中国部分他们的回归系数的数值在0.25~0.5K。这

与图1中显示的特征基本一致，不过图1中因为使用的是站点资料，所以
特征更细致。温度相关分布的这种特征反应了AO可能会影响冬季风进而对影响我国的寒潮及其路径的活动造成影响，因为从图1中可以发现显著相关的地区与寒潮的西北路径和北方路径比较一致。具体细节和过程还需要进一步的分析。所有160站平均气温序列与AO指数相关为0.43，超过了95％的信度水平。



图1. AO指数与冬季气温(a)以及冬季降水量(b)的相关系数(1958/59-1998/99). 通过95%信度水平的地区用阴影标出.
Fig. 1. Correlation between AO index and temperature (a) and precipitation (b) for winter (1958/59-1998/99). Areas above 95% significance level are shaded. Negative contours are shown as dashed lines.

图1(b)是AO指数与同期各站冬季降水量的相关系数。当AO处于正位相时，我国大部分地区降水也是偏多的。只有极少数地区例外， 如西北个别站。最显著的相关出现在两个地区，一个是大约100?E以东30?~40?N之间的地区；另外一个相对较小的地区出现在华南。这些显著的地区相关系数在0.3~0.4左右。这说明这些最显著的地区冬季降水年际波动的10%~15%与AO有关。中国大陆上所有的站平均，得到的平均降水量序列与AO指数之间的相关系数达到0.47，也超过了95％的信度水平。
值得注意的是全国160站平均的温度序列和降水序列与AO指数的相关，都要明显高于单站资料计算的结果，这应该与单站气候要素受多种局地环境要素及天气因子等的影响有关，这些高频变化信号通常较强。而区域平均处理以后，可以有效地削弱这些干扰的影响而突出大尺度的低频气候信号。因此，如果AO的气候影响是存在的而且这些站之间的影响性质比较一致的话，则区域平均的温度与降水与AO指数之间应该得到比单站要高的相关。

3.2 AO与西伯利亚高压
过去有许多研究指出影响我国冬季气候的最重要的一个环流系统是西伯利亚高压[22~25]。文献[25]曾指出西伯利亚高压能解释中国冬季气温变化方差的43.6%。图2给出了全国160站冬季平均气温与同期北半球海平面气压的相关系数(1951/52~1998/99)。很明显中国的冬季气温受欧亚大陆高纬度环流的强烈影响。西伯利亚地区是显著的负相关，中心区的相关系数低于-0.6。过去的一些研究表明[4,10]当AO处于正位相时北极地区及欧亚大陆的大部分地区地面气压是偏低的。当AO偏强一个标准差时，西伯利亚地区的海平面气压比正常状况要偏低1~3hPa，即AO强时西伯利亚高压是偏弱的。图3给出了AO与海平面气压的相关，根据图中显示的特征看西伯利亚高压中心区的气压与AO

也是相反的变化性质。AO与西伯利亚高压之间的联系可能与它们之间的动力联系有关，当AO正异常时西风环流
强而平直，东亚大槽减弱，槽后的辐合下沉减弱，因此地面的西伯利亚高压也相应减弱[18]。

图2. 160站冬季平均气温与与北半球冬季海平面气压的相关系数(1951/52-1998/99). 通过95%信度水平的地区用阴影标出.
Fig 2. Correlation between 160-station average temperature in China and sea level pressure over the Northern Hemisphere in winter (1951/52-98/99). Areas above 95% significance level are shaded. Negative contours are shown as dashed lines. 图3. AO指数与北半球冬季海平面气压的相关系数(1958/59-1998/99). 通过95%信度水平的地区用阴影标出
Fig 3. Correlation coefficient between AO and winter sea level pressure over the Northern Hemisphere (1958-98/99). Areas above 95% significance level are shaded. Negative contours are shown as dashed lines.
图4同时给出了AO指数，西伯利亚高压强度，以及160站平均气温的时间序列。这里的西伯利亚高压强度定义为亚洲大陆中高纬度地区(30?~70?N，60?~130?E范围)海平面气压高于1028hPa所有格点气压的面积加权平均值，即表征高压中心地区单位面积上堆积的冷空气质量的多少[25]，为方便比较所有三个序列都参考1961~1990年时段进行了标准化。从图4中可以直观地看出AO指数和西伯利亚高压强度指数都与温度有很好的相关：AO指数与温度有相似的趋势；温度与西伯利亚高压之间有明显的反向性质的变化特征。而AO指数与西伯利亚高压强度指数之间的反向变化关系也很明显，二者之间的相关系数为-0.51，超过95％的信度水平。
因此，上一节计算的AO指数与我国温度和降水的相关是包含了西伯利亚高压的影响了的，并不完全是AO的独立贡献。统计上为了分析两种因子之间的真正相关，排除第三种或其它因子的影响，一般可以采用计算偏相关系数的方法。排除了要素c的影响后，要素a和要素b 之间的偏相关系数为[26]：
Rab·c= (1)
式(1)中Rab·c是a和b的偏相关系数，Rab是a和b的相关系数，Rac是a和c的相关系数，Rbc是b和c的相关系数。根据这个公式，我们计算了AO指数与我国冬季平均温度和平均降水的偏相关系数(表1)。

表1. AO指数与我国冬季气温及降水的相关系数统计(资料1958/59~1994/95)，显著水平超过95%的值以黑体标出.
Table 1. Correlation statistics for the AO, the intensity of Siberian High and wintertime climate in China. The considered epoch is 1958/59-1994/95. Correlation coefficients above the significant at the 95% confidence level are bold.
AO指数 西伯利亚高压强度 气 温 相关系数 +0.43 -0.67 偏相关

系数 +0.14 -0.58 降 水 相关系数 +0.47 -0.36 偏相关系数 +0.36 -0.16 R(AO, 西伯利亚高压) = -0.51


图4. AO指数，西伯利亚高压强度及160站平均气温的时间
序列. 为方便比较都已对1961~1990时段标准化.
Fig 4. Time series of AO, the intensity of Siberian High and the mean surface air temperature of 160-station in China during wintertime. To facilitate comparison all series are standardized regarding to 1961-90.


图5. (a)中国冬季平均降水与500hPa高度的相关(1951/52-1998/99)，(b)冬季AO指数与500hPa高度的相关(1958/59-1998/99). 阴影区达95%信度水平.
Fig 5. (a) Correlation coefficients between China mean precipitation and winter 500hPa geopotential heights(1951/52-1998/99). (b) Correlation between AO and winter 500 hPa geopotential heights (1958/59-1998/99). Areas above 95% significance level are shaded.

结果发现当西伯利亚高压的影响排除了以后，AO指数与我国平均气温的偏相关系数只有0.14，达不到显著信度水平。如果把AO的影响排除掉以后，西伯利亚高压与我国平均气温之间的偏相关系数高达-0.58。这说明西伯利亚高压对我国冬季气温的年际变化影响的确是非常重要的，与AO相比较其影响要强得多。不过AO与降水的关系却明显不同：当西伯利亚高压的影响排除了以后AO指数与160站平均降水的偏相关系数仍然有0.36，而当AO的影响排除了以后西伯利亚高压与降水的偏相关系数却只有-0.16。这说明AO对我国冬季降水的影响要强于西伯利亚。西伯利亚是一个浅薄系统，主要表现在近地面1~2km高度最明显。而AO对整个北半球从对流层到平流层低层的大气环流都有显著影响的，我国冬季降水的相当一部分与高空环流系统的变化特别是对流层中层槽脊活动、东亚西风急流的变化及切变活动等有关。所以AO与我国气温的弱相关及与降水的强相关可能说明AO对温度和降水影响的途径不同。上述关系也可以通过比较分析对流层中高层环流形式在AO不同位相时的变化得到进一步验证。分别计算500hPa高度场与AO指数、与我国平均气温和与我国平均降水的相关，发现AO和降水与500hPa环流形式的相关有很大的相似性，在东北亚地区是一个正的异常中心而在极地和中亚为负的相关中心(图5)。而气温与500hPa的相关特征则与此有显著差别：在我国北方上空为正的相关中心，在乌拉尔山以东地区为负的相关中心（图略）。这些都说明AO对我国冬季气温和降水的影响的方式是不一样的。


图6. 我国东部冬季平均降水和气温的长时间序列. 光滑线为10~40年带通滤波处理的结果. 均已经标准化处理.
Fig 6. Long-term variation of winter precipitation and temperature. Low frequent variations filtere

d by 10-40yr band-pass-filter are shown as smooth lines. Both time series are normalized.


图7. AO指数，平均气温及平均降水序列的年代际尺度变化分量.10－40年尺度带通滤波结果.
Fig 7. The filtered results of inte
rdecadal components for AO, temperature and precipitation on the time scale of 10-40yr..

4 近百年长期变化
4.1 年代际波动
这一节主要分析AO指数、西伯利亚高压及我国气候的长期变化。所有时间序列都首先通过低通滤波处理。图6给出了1880年以来的我国东部冬季平均气温和降水量的时间序列。降水是大陆东部33站(都位于100?E以东)的平均[27]，在1951到1999年期间这33站的平均降水序列与160站平均序列之间相关达到0.99，所以这33站的平均也能很好代表我国的整体平均情况。温度是北京和上海两站的平均，因为温度的异常通常有很高的空间一致性和较大的尺度，而很多经验正交函数分析的结果都发现我国冬季气温变化的第一个模态在我国绝大部分地区都是一致的符号[28]，所以只用少量的几个站来代表东部平均气温也有较高的可靠性。北京和上海两站平均气温与160站平均气温，在1951－1998年期间的相关系数也高达0.92。因此，本文就用这两站气温来代表我国东部的平均状况。
一些已有的工作发现中国的冬季气候及西伯利亚高压都有年代际尺度的变化，如文献[25]指出西伯利亚高压有明显的30~40年左右的波动。为了比较在年代际尺度上我国冬季气温、降水与西伯利亚高压及AO指数之间的关系，我们应用了带通滤波方法，即所有的时间序列都进行滤波处理，只保留下10~40年周期的变化，具体细节参考文献[29]。滤波结果见图7，为方便比较所有序列都已经标准化。
前面对近50年资料的分析说明AO与降水之间、温度和西伯利亚高压之间有显著的相关，很明显从图7中可以看到，在近百年来的年代际尺度上这种关系总体看还是存在的。不过进一步的分析表明在年代际尺度上AO对我国冬季气温和降水的影响都很重要。表2给出了对年代际尺度上AO与气温和降水的相关及偏相关系数(偏相关在括号中)。在所有相关系数中以降水与AO的相关最高，达到0.72；偏相关系数为0.70，也是所有偏相关中最高的。AO与气温的相关及偏相关系数也很高，分别达到了0.68和0.66。这是与年际尺度上分析的结果明显不同的。这些都说明在年代际尺度上行星尺度的AO对中国的气候影响可能比西伯利亚更为显著。

表2 我国气温降水与AO及西伯利亚高压强度之间的相关分析(根据图7中年代际分量计算. 括号中为偏相关系数).
Table 2 Mutual correlation coefficients. Values in the lower portion of

matrix are calculated using the interdecadal components as shown in Figure 7. The partial correlation coefficients are shown in parentheses. All data cover the period of 1899/00-1994/95.
气温 降水 AO 西伯利亚高压 气温 / 0.12 0.68 (0.66) -0.25(-0.11) 降水 0.12 / 0.72 (0.70) -0.35(-0.2
5) AO 0.68 (0.66) 0.72 (0.70) / -0.25 西伯利亚高压 -0.25(-0.11) -0.35(-0.25) -0.25 /

图8. 由AO和西伯利亚高压强度指数计算的我国冬季平均气温(上) 和降水(下)距平. 虚线为观测值，实线为计算值.
Fig 8. Temperature (upper panel) and precipitation (lower panel) changes associated with the AO and Siberian High. The observations are also shown as dashed lines.

需要指出的是年代际尺度上温度、降水与AO的关系有明显差别：降水与AO之间关系在整个20世纪都比较稳定，而温度与AO指数的关系则随时间有显著的波动，1970年代以前关系较弱，以后则较强。此外，二者与AO的关系在1970年代都发生了不同性质的变化，1970年代以前，AO略微超前降水，而最近20多年来则是降水变化位相略微超前AO。1970年代以前温度与AO大体是弱的反位相关系，而最近20多年则是很强的同位相关系。这一方面说明在年代际尺度上温度、降水与AO的联系机制不同，另外也说明在1970年代其关系都发生了显著变化。1970年代关系的变化可能与全球变暖有一定的关系。有研究指出北半球中纬度近地面西风指数与北半球冬季地面气温的关系随着全球变暖也发生了显著变化：1950年代以前二者是显著的反位相，而近几十年则变成同位相。尤其是1970年代以来二者都有强烈的上升趋势[30]。一些温室气体增加的气候模拟试验也得到类似结果 [31]。当然，中国温度、降水与AO关系的变化究竟是否由温室效应变暖造成的还需要更多资料的证实，其可能的机制也还需要更深入的研究。

4.2 回归分析
为了定量检查近百年来AO和西伯利亚高压和我国气温和降水的关系，本小节用回归分析方法来分析。将降水和气温分别当作因变量，AO指数和西伯利亚高压强度指数作自变量，因为资料的时段都不同，分析时都取到统一的1899-1994年。多元回归分析可以分开AO和西伯利亚高压各自对气温和降水变化的贡献率。AO和西伯利亚高压一起可以解释近百年来气温变化方差的35%，对降水方差的解释率为11％。多元回归分析结果的统计在表3中给出。图8给出了根据表3的回归关系，由AO指数和西伯利亚高压计算的各年气温和降水值。很明显计算的温度变化与观测结果更为一致，其中年代际尺度的波动也能有较好的反应，如1940年代到1950年代以及1980年代以来的持续正距平，1960年代的负距平等都更观测的情

况相吻合。不过在1930年代以前，AO和西伯利亚高压对气温的解释率比较低。这可能与早期海平面气压资料的缺乏和较大误差有一定关系。对于降水整体情况要比气温差些。不过自1970年代后期以来的上升趋势也与观测结果吻合。总的看这两个因子对我国冬季气温和降水变
化的贡献还只是有限的一部分，特别是降水的解释率还比较低。对于区域尺度的气候变化，除了行星尺度的AO和大陆尺度的西伯利亚高压之外，其它一些环流系统也有较大影响，如欧亚遥相关型，西太平洋遥相关型等，如果同时考虑这些因子，对我国冬季气候年际尺度和长期变化的解释率会有明显的提高[3,24,32]。

表3. 回归分析的统计指标. 气温和降水分别为因变量(y), AO指数和西伯利亚高压强度指数为自变量(x). 即y=ax1+bx2 , a和b为回归系数.
Table 3. Summary statistics from the multivariate regression using the AO and intensity of Siberian High as the independent variable and temperature and precipitation as dependent variables.
气温 回归系数 误差 t-值 P>|t| 西伯利亚高压 -0.3258 0.07079 -4.60218 <0.0001 AO 0.25076 0.08428 2.97528 0.00373 R=0.57 R2=0.35 降水 西伯利亚高压 -1.28061 1.69078 -0.75741 0.45072 AO 5.48867 2.01293 2.72671 0.00765 R=0.32 R2=0.11
5 结论
根据上面的分析可以得到以下结论。AO和西伯利亚高压对我国冬季气候都有很强的影响。当AO指数偏强时，我国大部分地区冬季气温偏高，同时降水也偏多。反之亦然。AO和西伯利亚高压对我国冬季气候的影响在年际和年代际尺度上有不同的特征， 在年际尺度上西伯利亚高压对我国气温的影响要远强于AO，160站平均气温与西伯利亚高压的偏相关系数有-0.58,气温与AO指数的偏相关系数只有0.14； 而AO对我国降水的影响则比西伯利亚高压的影响要显著，AO指数与160站平均降水的偏相关系数有0.36, 而西伯利亚高压与降水的之间的偏相关只有-0.16。在年代际尺度上，AO对气温和降水都有显著的影响。AO指数与平均气温和平均降水的偏相关系数分别有0.66和0.70, 都要高于与西伯利亚强度指数的偏相关(分别为-0.11和-0.25)。AO和西伯利亚高压一起能解释1899/00-1994/95期间我国冬季温度和降水变化的35%和11%。 当然本研究主要是根据统计分析得到的结果，而AO对区域气候的影响是一个比较复杂的问题，其影响机制等方面还需要进行更深入和细致的研究。

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Influence of Arctic Oscillation on winter climate over China

GONG Daoyi1, WANG Sh

aowu2
(1.Key Laboratory of Environmental Change and Natural Disaster
Institute of Resources Science, Beijing Normal University,Beijing,100875, China; 2. Department of Atmospheric Science, Peking University, Beijing 100871, China)

Abstract: In this study the relationship between the Arctic Oscillation and climate in China in boreal winter are investigated. The data used in this study include NCEP/NCAR Reanalysis monthly mean sea level pressure, 500 hPa geopotential heights, two Arctic Oscillation indices, and th
e observed temperature and precipitation.
Correlation analysis for the last 41yr shows that the winter temperature and precipitation in China change in phase with AO. High positive correlation between temperature and AO is above +0.4 and appears in the northern China. High correlation coefficients between precipitation and AO cover the southern China(closing to South China Sea) and the center China ( between 30?-40?N and east of ~100?E), with the values varying between +0.3 and +0.4.
The correlation between the 160-station-average temperature and the simultaneous sea level pressure show that the winter temperature of China is strongly connected to the sea level pressure over the high latitudes of Eurasia continent. The center locates in Siberia with values lower than -0.6. The partial correlation between the intensity of Siberian High and averaged temperature in China remains -0.58, when AO keeps constant. But the partial correlation between temperature and AO is only 0.14 when the influence of Siberian High is excluded. The relationship between AO and precipitation is also significant. The partial correlation between AO and mean precipitation of 160 stations is 0.36. But when the AO's influence is excluded, the partial correlation between the intensity of Siberian High and precipitation is only -0.16. This suggests that during the past several decades the precipitation was strongly affected by AO, but for the temperature the Siberian High plays more important role. AO and Siberian High correlate at -0.51, according to the data for period 1958/59-1994/95. The possible dynamical connection between AO and Siberian High needs further study.
Using the long-term series of AO and Siberian High spanning 1899/1900-1994/1995, their connections to climate in China are analyzed too. At the interdecadal time scale the AO shows significant influence on both temperature and precipitation. Partial correlation between AO and temperature is 0.66. For precipitation the correlation coefficient is 0.70. Multivariate regression analysis demonstrates that the AO and Siberian High related variance in temperature and precipitation is 35% and 11% respectively. For precipitation, however the portion is rather low, implying that some other factors may be responsible for the changes in precipitation, in addition to AO and Siberian High.

Keywords: Arctic Oscillation; China; climate

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期： ；修订日期：
基金项目：国家自然科学基金项目(40105007)和教育部优秀青年教师资助计划项目(EYTP-1964) [Foundation Item: The Natural Science Foundation of China, No. NSFC-40105007; the Excellent Young Teachers Program of MOE, No. EYTP-1964.]
作者简介：龚道溢(1969-), 男，副教授，主要从事气候变化及其影响研究, 发表论文70余篇。Email: gdy@https://www.wendangku.net/doc/df7869187.html,

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