LibreOffice/6.4.3.2$Linux_X86_64 LibreOffice_project/747b5d0ebf89f41c860ec2a39efd7cb15b54f2d8 0 0 14099 9999 true $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(userpath)/config/standard.sob 0 $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(userpath)/config/standard.soc $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(userpath)/config/standard.sod 1270 true true false true false $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(userpath)/config/standard.sog $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(userpath)/config/standard.soh false false true true false false true false false false $(brandbaseurl)/share/palette%3B$(userpath)/config/standard.soe false 7 4 false 0 low-resolution false true false 1 1 true 163 | Campus | V. XXV | No. 29 | enero-junio | 2020 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Comparación de tecnologías para la localización de conexiones ilegales de agua potable r EsumEn Uno de los principales problemas que enfrentan las entidades prestadoras es el hurto de agua potable, comúnmente denominado clandestinaje. Una de las formas más comunes del hurto de agua se produce a través de instalaciones ilegales, las cuales hasta hace poco han sido de difícil detección y localización. El presente artículo compara las diferentes tecnologías actualmente disponibles para la localización de instalaciones ilegales, destinadas a hurtar agua potable. Para ello expone las ventajas, desventajas, alcances y límites de cada una de las tecnologías identificadas para que las entidades prestadoras puedan escoger las más adecuadas para sus condiciones locales. Palabras clave: agua potable, hurto de agua, conexiones ilegales, localización de conexiones ilegales a BstraCt One of the main problems facing utilities is the unauthorized consumption of drinking water, commonly called clandestine appropriation or water theft. One of the most common forms of water theft occurs through illegal installations, which until recently have been difficult to detect and locate. This article compares the different technologies currently available for locating illegal installations, designed for clandestine appropriation of drinking water. To this end, it exposes the advantages, disadvantages, scope and limits of each of the identified technologies, so that the utilities can choose the most appropriate for their local conditions. Key words: drinking water, water theft, illegal connections, location of illegalconnections Stefan Ziemendorff 1a Michael Kersting 2,* 1 Autor corresponsal: Programa de Modernización y Fortalecimiento del Sector Agua y Saneamiento – PROAGUA ll, Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbHEmail: sziemendorff@gmail.com Licenciado en Administración de Empresas Supervisor industrial Comparison of technologies for the location of illegal drinking water connections Recibido: noviembre 10 de 2019 | Revisado: diciembre 13 de 2019 | Aceptado: enero 10 de 2020 https://doi.org/10.24265/campus.2020.v25n29.12 | Campus | V. XX IV | N. 28 | PP. 221-238 | julio-diciembre | 2019 | | Campus | V. XX IV | N. 28 | PP. 131-142 | julio-diciembre | 2019 | | Campus | V. XX V | N. 29 | PP. 163-176 | enero-junio | 2020 | © Los autores. Este artículo es publicado por la Revista Campus de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad de San Martín de Porres. Este artículo se distribuye en los términos de la Licencia Creative Commons Atribución No-comercial – Compartir-Igual 4.0 Internacional (https://creativecommons.org/licenses/ CC-BY), que permite el uso no comercial, distribución y reproducción en cualquier medio siempre que la obra original sea debidamente citada. Para uso comercial contactar a: revistacampus@usmp.pe. 164 | Campus | V. XXV | No. 29 | enero-junio | 2020 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Introducción El hurto de agua potable es, junto con las fugas de agua y el subregistro de medidores, una de las causas más importantes de elevados niveles de agua no facturada (ANF) en muchas entidades prestadoras de servicios de saneamiento, con efectos negativos tanto en el ámbito comercial como operativo. Las más frecuentes formas de hurto son mediante instalaciones ilegales permanentes, instaladas normalmente de tal forma que permanecen ocultas durante mucho tiempo y pueden ser encontradas solamente por casualidad o con esfuerzos proactivos de las entidades prestadoras. El presente artículo trata de estos esfuerzos proactivos que consisten en métodos de detección y localización de estas instalaciones ilegales, enfocados en instalaciones de PVC y HDPE, ya que estos materiales son las de mayor uso en los países de América Latina y el mundo. Estos métodos son en su mayoría insuficientemente conocidos, especialmente en lo que a la factibilidad de su aplicación en el campo bajo condiciones diferentes se refiere, conllevando en muchos casos a la adquisición de equipos costosos de aplicación muy limitada o incompleta. Por ello se presenta aquí un estudio comparativo de aquellos métodos, que bajo circunstancias bien definidas, pueden ayudar a las entidades prestadoras a disminuir sustancialmente las instalaciones ilegales de manera costo-eficiente. Método El hurto de agua potable se realiza de muchas formas diferentes, como a través de la manipulación de medidores de consumo (Figura 1 – A y B), la reapertura (o reconexión) ilegal de conexiones previamente cerradas (cortadas), por ejemplo, por la falta de pago del servicio (Figura 1 – C) y a través de instalaciones ilegales, con frecuencia también llamadas clandestinas o fraudulentas (Figura 1 – /9j/7gAOQWRvYmUAZAAAAAAB/9sAxQASDg4ODg4VDg4VGxISEhQaGRYWGRoeFxkhIRweIx4j ISwjHiMhLjMzMy4hPkJCQkI+REREREREREREREREREREARQRERURFBMRFRkYExQTFh0iGhoa HSEbHSIdGyEjICMkJCMgIyQkJCQkJCQsLCwsLCw0NDQ0ND09PT1EREREREQCFBERFREUExEV GRgTFBMWHSIaGhodIRsdIh0bISMgIyQkIyAjJCQkJCQkJCwsLCwsLDQ0NDQ0PT09PURERERE RP/dAAQAHv/AABEIAQ8B3wMAIgABEQECEQL/xAGiAAACAwEBAQADAQAAAAAAAAAEBQIDBgEA BwgJCgsBAAMBAQAABwAAAAAAAAAAAAECAwQABQYHCAkKCxAAAQMCAwMFBgMFEHMAAAAAAQID EQAEEiExBUFREyJhcYEGFDKRobEjQtE1UnOywQcICQoVFhcYGTM0Q2JydJIaJCUmJygpKjY3 ODk6REVGR0hJSlNUVVZXWFlaY2RlZmdoaWp1dnd4eXqCg4SFhoeIiYqTlJWWl5iZmqKjpKWm p6ipqrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4eLj5OXm5+jp6vDx8vP09fb3+Pn6EQAB AgIEAAQFO1UAAAAAAAABAAIDERIhMUEEIlGBMjNCYXEFBgcICQoTFBUWFxgZGiMkJSYnKCkq NDU2Nzg5OkNERUZHSElKUlNUVVZXWFlaYmNkZWZnaGlqcnN0dXZ3eHl6goOEhYaHiImKkZKT lJWWl5iZmqGio6SlpqeoqaqxsrO0tba3uLm6wcLDxMXGx8jJytHS09TV1tfY2drh4uPk5ebn 6Onq8PHy8/T19vf4+fr/2gAMAwAAARECEQA/AES7129v1PukqCgcI9Kgbh2USm65NOFIxdOl CBITIAjMz46Z7E2enaN8lpwEtISVuRlkMgJ6Sas1jWtpOFym55JotqQnfAV4SY4wfVollxKk rCScSkGAPCntpvtzYtjbWHfliCMCwFc4rBBOHeToazKVKQQpJggyDRotiCYEiEKTmGRMwn9m 6xdMBhQ545zLmeEExIJ0EkabjXnmihRDvNIMEndQmzwgpUDIlXKDLLPXy0bdjvy3LjRh9hOY M89AyxZ70+asxEiQtANU1Qq5YbXyalBSgkEpAzj+rTHZbb4Uq5UkJbWgBskg753dVZpSUpbU kLTymZUSDJnfNbKyRj2cwlce/SZEAgkUFxNS8VPBstvIbJSkhEKJyOQmRWOdsrrZxSl4ph3J Kkqz1mDIrXoKnCtt5JTgJTjEwZ0VvININuLRgt3W1YvR1JzBxaRmDmM66ZxkAljrZUoE8ddc 6pKsK8CQSJOYq4rSMpJVrET11BKA4QiSCdNN85VwRK4orIUJOELBEdXmyFcvGPRA4mMLqQsS QBJyUM+mrEDkxgWcGEmZHRU1w5ajFqyuR8NWNfHXTQQQaAbJPhDQpIPmqK3jgCHMxuO+ry4g DCkSmdwqLqUKRib8HSD4QIorkMleKBruonNawQfS4YAEAARuofADoM+mrUEhMDmqB03muXK0 DDAGaTJJHmqKMlg4gTPV4pqPKojk4gqJJJ00yFTt2sT6AcxiTluzNcuFyLvAbi0nUtHF2b6X tWyTzniQNQkeEe3dTS6BtlKaTorzVbsO0Yvtoot7kFTakLJAJTmBlmKrCYKJe6sCwJIrsNRF ptSvkbWI5HtK1T56rctURLJIPris/Ea2juz+51m/Rs5bTnLOAYYUsp50xnPRSbb2zGdmXSW2 FEtuoxhKjJTnETVBQfhZSmMRTwza5zks5GcVYkdFWrbUtwYAVFW4CTRzGx7x0AqAaB3rMHxC TUjDdOiBPLp6YkCakAhJWoITqogDtNPLnY7DbBLAWt7IJlWpnhXWdl2lo6h64uQS2rFAAAJH WaJuL/ZryeTU6QAQZQSD44qjIUgaV6R0SyViUJ2btJs4UsqSpeWIxAHjpzabOt7ROJxIcdAl Sz48qqS9sxQgPujpxn2oosO2jjeBt7VOGSQTpE0whtGXSF5OWTZthsoCgkc4A6carcs21jCQ DU2bpoNpRPgpCZ3GBG6rwoHMGai5pBsVQQRUs3ebDCTytoSy4NCnIeKkty68lzkrwYXdx9Ko cRW6cAIpFtbZ7d03ByUM0qGoNAGSDmzqWVdIoiwQ0W1F11DIJ8Jc6DgACTQJJMpVqkwR1Va4 y4nCkiJSFR0Gmmua2SPs1G5c5FhJWuCcIzJAzJq0ocHhJiDnNLbRTrL6XrckOtnECOiminlX RLy04VLPOAUSMW85+alJmnXUBIM8RXHHCCgcXER8WFd5MpMHTyVU8SHGkjMY0n8eFBFfTDpW d2l3TsWxLVmA8sZKV6QdXGiO6W+NnYFtBhy5JbB4CJUfF56x+zLBe0rxNsk4QQVLVrCRrVGM BBc6wJHuM6ItRx7ptqFWIKAHCBHmpls/urClBF+kJB0cSNOsepXXbLuZsXUWNyFKeUBKipZI xaElMAUo23s222e8jvV0OIcmUYgpSCOMbs6cBjqpSnYZJcM2uc5LetuodQlxshSFAFKhmCDX lOJTvrKdzO0HFIXYLOTYxtnoJ5w8ZmtET29NRcKJIVGmYBVingrLdUcQ41XJ46VFWYzNKirM Y6hXsSeuqeuupyHbXLlbi4V4kcKrB6a8TXLlLF0VzFUfLXM65cpE1yTUJSNTn11UX0pVCiBx JUK5criZFQndnVC760BCeWQVHcFCrSQoag0VyiSFf6cKgo1M5dVULxEyCO0T7WuXL//QQnUg 8T562fcuwi32cu7chBeWeerIYU5DM7pmsk+2QeVGitct/GiF7XvnLPvBSx3uEhOEISMk6CQJ 3VfJjABj4ylkDjPGWxsrNlWz3tnKuEXQcKyVJglPKGdAToc6wbrS2HVsuCFtqKVDpBirrK+u tnuKdtFBClpwqkBQImdDULh9++uC66QXXSMSoCU5CN2W6i1phkknCoE0pACtX2yFBtC8ykkk xqOHZRaLtDKyW5KhujL/AFVUgKZCSDuAiN0a1S4pIVhWI4GdazF0yTilaKMgBll6+a73cxtw WngHG8pBB1T2HKuK21tVUJS4WkJEBLaUpHmmrHZXYKwDEu3fBjXmug5eNNLhjUvApQkmIGQT 6pottnIHMpTZKcswiHNo7QICu+HSojPM+WhndoXdw1yNwoqwqkKIzMdmvTVq21pSSlWgO7Kh OWUFYFiZ0666UwTIVLhIGUypqeThhAw7uk9FX27ZS3iXzZAg7yaFU2lQxjIjdR3JuuKRgM5g kDQClNSYCaOKE3DSSQhR9MFZK66XPA26y2SVJXujh076ZJIWsJA0kqOh6BVb3JupKlEQ2YKo iONAYq7LJYoSkYQEgnhnVSHBCpAJzjoo59hLTa3ceJAIS3mCSTu0oNDc84jJIIHT00QuXE4V IBKgMvXTVyWkqAClDoVBnyiq22wAoqOWeEaZipykAhIiRrM1y5VvW5xEDMjMEQJrts48HEpV JBUkT0zXlKGEa82enI1azOJCUEEBYxcfEaKARm0SVLbURBwkHrFGdzHrXb9huey1TdNcs3IO aTM0HaXb9k+H7chDqQUyQFa5HI1aGaUMsFsipxRReHXFbe7uL5raKEMWIfaIQFXEQoTked0U l7rbVpp9q5Qo43goKSVE+DEEToM+qgvdy7Y+gyfv2j1KXXN1cXbnLXKy6s5SfMAKZkMggmQA SueCCKzNetrh63dKmE41qQRxiSM6vwbVuTLi1AHdOEeIU22Lss8ip10QtZzTwA0pkxZXCLlQ cCSx6UiMXRlE+Wg6KZkCxc1glMrOI2I6rNZNFs7BbUYWQgcTJ81ahNugCI0rvIiIiOmkLjip 5BZI7EQk83IdvqVW5spwDmEiNIrYcmEjneWoqZQsaA9lAOIvXSGIsSEX9orEkk9GvkNMrPbE HA/6Erjup6uybcTBFKL3ZGGVJzHEajrFOIpsNYSFgtFRTNNwFjPfvqp/MRSWzeet3Bbv+CfB VupsvNEg765zARSb3Bc1xBou7isdeNAbTUgCAohUeU0TDckiJNVL9H2g+/6VBwDzVVoSlAAQ FkBQjEdO2phOmIShIBBwqTvGtCpU2gFCFk86SNM66FlacJNcCMUwOdoIoEpgESlzGAhOtMbT ZPLPIeuZShJThRoSZnsFWbOsE2yUvPZuxkncn+rTIKlY+HDz0k04Zeh+7FKsNqv0oU4k9ZAI 81L+5Z9tnaeFwhPKtFCSfXpBA7YrVbXsBtGxct8gvJTZO5SdPHpXztaHGXC24C24hWY0IIrT Dk5hZes78K6ktDtrY+0Lnay3GWitt4ohwRhGQBnhEUBtjY42SpscsHeVmBhwqAG85mpt90m1 22w2HUqgQFKQFK8e+ltxcv3bpeuFl1xWUnM9AAFM0OEpkSAQJaZynMpl3NgnaRI0Syue0gCt findEUm2HYG0ty64Dyz0FSTkUgaJpriUDnIjtqMR1JxIVGCQXXXuTSTEncneTwpY9tZTWS+R bUNy3c/FFSublCG13TuTbSSUideB7axjgdfWu5WZxrkk8T0UiZag7bM/Ai1RG6VKnyiqztoH XaDCOpsnLy1muQO/TqmoG2BnOI7KNS6Sc3d8XloKLzvlABzSCgA8IAHjqixvrVrGm6uXWoVL aElZG+dKpsDbW2MvtqexRhGLABx40BeBq5uCu2bUhEQUkgkHrpZYadyakKNG9PlbV2Yg5XNy obwCoAnjnBqs7Y2ccoul8ZcMeLFSJNm5lzDn0irEsrUSEoEpMHMCmqSpyNuWIJCbFRjXEvnU KvbNvPNsk/bRnx5UGWFjwykdbk11q2C1hIUglRAMKzzrrFy0ey7ti7YUtTLbWFzDhGhBAO+m 6FpSgAmAkaaCKTbHt+90PN5KhaSDrqmnDakqSUmJTkR0eWhl1y8HAtIUmJI36DPorxBVEnLo yqPJJSmEgJB9KNK4kFIgHsmuXL//0VyF4sSCJAygCdasXs/GyLhvwSc0pzI6xUURmkGEkjKY FWMXrlq6plJC0qBkaRlM+rSkuFbDWnkDU4TVLFo2q45NxRKYJAHNmjr5NqxbcmygJMEEb5O/ poFBOSwcKoJzznsq19/lmYjnAyFDo6DRL3OtJKAaBYJKhLqire5GWWsb4rxbUX+coYYIKjlA Ok7q4vmjlIgK4DM1St1DjZgb/wCoeuguVyHcAuGUOADkjhM+EQoGPFNCMIzBOs15xDZQlSOb hAGQ1niaMtLS7fAVbtKUB6eMKR2mBWiCGFri4yUIxcC0NE1xxMpVHDMnIZ0teEEKAzBp6dmb QJVibSs7ocbKvFNKLtp1klFw2tonTEkjxUlEAkA1FGkapisKbaULQFEc4iJH+kUwaUC2MGSx 2UptlwMGZzyosuKbJwmT67rUiLVYFH20oxpgqMyTOWdA37hbUpKQUh6Mt0gwfJVjN8lAIWgh R0gVBxLt3hJnCmYFCcl0kGlK3JJBKG51mJ41xhS1NBIVjUglSUTunnerTRsthHJwTrKdZOmd BOC1bMMIAdEQcWhOWe6iCghi86EY0hOEqIz4xUm3eWRi0IMRViGw4wQsDnE78tdai0ORWWVZ Sk4SBr0UakK1LACmVaaRoJrgCkrTnkDl0VYnMmSUga14xuGtApgLCjGrhJBSTJ6d9GtbNt3W i66OcuIMwQN1J2QXH22x6dYHjNafBDSUDOQfKYHkFWgNqLsRJgl1jBek7ezA44uFkNJMAxmT wFNbLY7KSFBOJQ9OrOKYosgnA2nIJTmelRzNHISltAA0FBzyb6krWgDLqlq3DXg+MGDV2Aky CQOv+pUwQrSppG6lTLiSEmCZ4H2lWSkjqrhQDrURkYG7Q1y5QUlCjJ3VwHcAYqS0zzk5Eaiu ZqGWVcgvEVEpChXMSU5TJqUTXLkn2ls9Kkko5ucg8DuqgLPIyoEEJ5w6Rr5adkBaSDvNJr0J bU4SfBSfNVoBmSFOLUJrL3SRbFaE5c4nrnOaCbWAqDlNE7TXieI4AeYUMxGIkpxcKSIJEjLp 2TogophtxxYS0CoqMADWtHZ2LVokLcAW8cydyegerQmzGw01yyhCl5JHR/Vo5SlBOM5gbqiS rsbeUQVTma8HIWn4cPPQnfSTpUC8caY9eHnpCqSWouncCSlBlapgk6e0rPP2rF2vHdKxEGAo eFHWKMdaeccxrWCDuiJqQbRh56UmNMsgO2qAkWVLPakytiW8lSHHCkdA85qyztLW2exwVFMw TBM9GtMFJazx5BR4wPFVDzaG4WkkCREHFPT0US9xqJKAaBcmmJUJKTlOkbqpuXXOa2mCFnnH 4T/VqpN4hwjIkROulD3N2m0ZcuXYMJmBlJ9KkUqKVbcunLi6Rs1kc0FKlxvJ0HYKC2s4hjk7 e3hPJpClkayRkPFn20RYmWnNpPxKsZxHhqQPNSO6dU4VLWZUtRJ6znRvXKabpyZxnPpiu8uo nNXlpfUgaK5NrYhczmrF16jjQbwCXTomrbAgSfhXtKHuyeVJoXpBkZUw4ANfLXuUGsihgObi qIM5UydFFxO4iitmFKr9kT6efEKW0bsrLaDBiYV7Q1xXLYslKX3wn6h+Y0S0o5EDIlQOW8Gh EJSh53D6ZKFERHGjGowgQcjinpNLcF16sXPpdaEdeLRhSoPjoh4wghOp40vUtpCQjCFAGScw SY1mlJXL/9JSlLp0VBg5QAfHnUxZlQKw8ZVlBGY7RXg4pSxhGJRynfFWrbfWIUeadUjWaVNN Uyhr0NRCikkHfu/0zoi3Zdu1xbpkEziMgDpJ/wBDVKGgXAltMrVI5o0yrV7OtltWLSE5OGAp WXafFRAQJuWY2hYKtnEs4s1oJSTvIMbt1KVFbDhQ4Ckg6H/TOt/ti0DtsHUp5zJkHo0NIjat vXDDq041MyoJyggDIZ6510ks1LZ2yWmm0XF6nlHFQptgaJmSAU71eQb6OL6gefPNMBKVIhOW 9SoSOoUO5dhaVCVY3UHBgAlKQQka6FZNEot7WwS0vaY74u3BKGUgFCEjXI5AcScyaNlQXCut BF+1dfXjAKsBPv8ApVmnQDKJqi4uW3E4MKn0KSSUupw4DvOHTMbxnWkVYK2ilKnkIYYIlLYS krPSTGXZUhsOzwYVJB4HOa5csFeWyGVcta4uRMYknMoJ3TvHA1y3ukoPPTJIyNbh/uftHEqS 3LZIw6kpPWDWS2lsR/ZrgURKDpGY6wa4ia4FUu85wLECYM8IBqbCFuyQox0z5qobICirgBHD fRaTKek6RlSEJwqXMbeJtvLPMjwldE7qqat2SZXiKQchECfa0RCdM+PGpHCUAaGTFcKlyWuF YCylZASuEpjIjjV6kIcaCzzSM+maklhLqApeoUenTjUinVMDXt6KKAFZy6iW1cmETzyOd19l dWClJjMgxXmwskYOcCYzHlqSirCokCMJ0PRQTVeFVVo6EXzCp0cFam2VyuAdQ8RrEcoUqSpO qSCOytPZ3QkcF85J4E6itOBxNjheoYJOGa65a0DIkakDyVEoJqFncJfRBPPAz6emisSR0mpk EEgpmkEAhRbRhq4AVSh7ESCIg1YFUEV1ekVStLhUMCsKRqKtUCdKqwrmuXKQUZ1zqWBJOKM+ FQBAVg3kVZkkCuXKpaMBBSNa5hXMnIVepQGR1qh1aMJUtWECulNCxQeKWkF1RzSOOpNZq9eU tRbJ8JUrVujU50TtLaRVzUzyYyAIzNILu9xnAj00Yju6q1wYdATNpWeI7QQ0RYEp2iVKuioe mAPjqdk0t55DY0JlXUNa9dJPKpVGSkiOym2y2C20p1QguaH4SKzRZhxOKtMITAGImU4QAMgB AHVUVOnCRxqsryyqtbqBWcrUAhnnFNqxpOVcRc4ikzvHnoK7WUuH10121SpxYKRzcQz7aEkx 9Ytel8vZEkGdE6EcZO6rJUrJ2A2TlBiagu45pDCYAEkkQIryHkLl9SZwQBv6yBVFkXLktgBM Eq4bhVS31pATATGQ5vq1PvjEkhKQIk4iQTrXnwU2yW9FKMk69NBFVgglJxEqIzjIDPTLSk+2 nTcPtbOZzCSCo7gYyGXAUe9eItW1vqUOaggCAMR3ZddKtkNFSnL64VEBSyonjnMURUuXtolN u2iybySEhSwDIjdn0nPsFI3lYldVG3bynXFOqyKszOZjcPFS4nfRCC5FSziDURUxBHA8Iork XZ+ASB6b2lUviXCeAq63OBBB9e9pQ73v5lllQvSNyIruEclEbpnd1VQKlE1JRz8EJ6BTEzTq E5RRezJ7/Zj1/wBpQlFbNMXzPw/2lBctpzeWkaloT2K/q0QgKHOC8tCnKP8AXQy1+ioG8tqP lFXJS6QChYAjwSJmDNC7HXfAVjxSlSHSQlAkKnXPsNKrl5Lj6inmp3GOgbqMvVBTSd8KIO7O KAKYAkGeikKIX//TWWrjYXmTwA0oq4UBhgEkTjw7p3UIvBqyqToVDhwHq1c0pzDiTmnQ9HZQ RWpsNlW9qnGhMqWJKjmTIpkhIScIHVVOznhcWjbm8JCVDgRRSkyMtRmKZKvKTKCICpGh0PRW Yurdxq+ZaalAKypJEERhJiSONakGQCKFftQ4kLjnt4o7TOtBcs620+jaFsgpCWV3BCpAKgU4 lDPgdaaMWpuNp3T9xzkNqSlCTpCU5ecmrXk4kpWnUKGI7wOI6jU2mHLm3cSOY4p6VyYBMDSN 0aUVyPtilTQKPBkgT0E1bFU2rCrdoNqIVBJkdNXkga0EVGBQ19atXjBacHSk8DuoqKgrSiEF 82etyxcuNKkAKGXVNSSBBOcjwY3xnR3dClI2ipI9Msk/FRQKSpXNAkDxxSuCYGpeTOHEePCv KOWQkxAHCfa10knmDMCDPtKkEgp5xjdPTQRVLI5pBMySI31a5hWmIgZdFVoHJggkEzE5gmeF eGaSDxrly4lRgjTUHPM9FQdgNry9KTl1VIIUkEQJM6dJrjgVya0qgyhUcdK5clCOcoE6U3Yc OAKGSZ3bukUqSmIApjb40DCoEBYlJNaYBkoxq05s79SFALVhVPNWMgaeovuUAxKwmIkVjVKL Z4jhuq1i8LZhCiPhKvB7DWh0MPWdryw1WLb26CmVTiB30SXEpHOynScqyDO1SjM4kdKMx5KO b22lQALgV8OEH2lZ3YHcLK1cRgbaloAsnMEEcasJy6aRJ2yhIIGDx/1agvbeUYmxPTPtaXQF +Iu0Fan6VZZ68aoukIdbKXMkkQrPD5RFZ9W2SckrJ+Gj1KCe2ksyRl0rVHkzNMMDuNtSBjC6 taA3jFu3ybIxQIBJMDtOZpPd7VUtREhxfAZIHbSV6/S54ai58IAwo9U0I5cLcy0SNEjSrshN blykJc/LBGPXKlqzONZEToAOgV53Z77VuLlwYEKSFInIqkxlQKDzgTpRjjzu0XWbRKuYgRO4 cTTOMpXC/MLg0BE2Vj7qaENNt8qpOKSCQUzp0eOjbq0uLNsIU2UpSABTiwjZVogAgN54Ejwl HeT6tL7y6W87yjysU6DcBwFYY0QOJWqC0hJy8cJFCrdUDNEFp69uSizTiy5xOSR20wt9hNJ5 965iV64jIdprPbWtRIHwFm3lKUYGZO7Wm1jZ3akJwtFIEGVc0eWtE21a24AZbSiN4Anx1JTo jsNEqZNq6xyik4nSIOiY0ql5DaZUCkAbhmZ6zVTLTjoJCoA6dTVLpUjmrEKnTKIpiVFSRBOJ WXroFQfu+WUMGYEpT0k6kerXUlBSoqkZDSAAO3jQN1dKYSp1QBMc0e0oNrXFLb5xy4uG7JM8 1XO384+oKZXqUWtoi1SRz5U5uJSnQdpgdVC7ItlLWbt0iFSok5mBr1CqL58vuF7e4ZQJ0bGS cunM01pzC5APrJJHE50NVqjJJqumXLkVIGCOivAVICuQRDJ5p4TVLmazRNqEAHlJjPSh3PDJ 82dBI3InKFcOZzrterpqiiRwomxMXbJ+Fih6utAe+Wo9fFFBa9TpN2hJyHJkJnUmeHmoxslK hxKD5xlQjoT30zzROFWeuY089XoPPSQJiZpbsddfjK5baXEFKt+h4cDSpaShZbcMKHipwDxq DjTTsBxIUBpNAhcv/9RYlCcBUrJSpJ4T2ValeeAc2R1yagh70PEtOIDCJ0jdGVSUU8pCSeTI 8Lo47o0oJk77nbvA8phR5rxy+HDp6a1ByrAIC0hKoCRGIEHfugjqrY7LvhfWocM8ojmrB4xr 20wrSkIyClfwlWvQf6tLtrbScsC0loJUpwLJCgT4MaQRxplhGHDu8dAbQ2e3tBsIWSh1rNtz XXca5BJ7a+KwpSoQFTiGcZ9dN9lPgY2VKlRMpnLogUut9hvtkh1xOA8JJ7NKpvkvbPdQtola RAKiNNIn1a4YhQWsrxE0DZbTt7pCRiCHdCgnORw40dQIlamnNeNVOKCE4joKk4pKUElQRA1O 6s9tzbDaWuRYOKdSNDO7qohApFth3l73lU71GP6viqgBsN8oMirLtq1DQeaQpROIkmT11Xzk u4RCoPR1ZVz0Qh1trWFCPCGoyqbClBAQ9M6BUa/6qmcWKZlKfGaqWvpkJOIZaScKh5qRMrVJ QoYUZgjOdag2ACUzJAJE9FSwkpIEpIIz49tSIRiJwyviK5cuIRjGNMmeOsjUGoPA4F65BXTu oht1tAUAic89xB451U+pKkLwyBhPRRQStiA4meMeOj7oclhIMgGJ66WJJBHRRCgp9JcmcMCN 9asDyUIoM8srFrBE61QpWetcCoyPiqJzrWApSUkurR4KiKtTdupyyVO8poevDWuK6QRRuVH0 qfFUTduDQJHZVUVBVcuohWqvHiIxR1ZVSpalZkzUa9QcnAAXJqYNQNeBjOlRU1OYU9Jptsix dLgWchGJfQP6tD7E2cvad6RHobKcazunQDtrR3LRYbVaMxiyK1dJ3dg89Zo8WU2hUYyclVc3 ZeXi9KkYUjcAKALqrl0MN6nU8BQd484xzVAjpojYiwsqWdSZ7BWAzcZmxa2gNGMn9taNsoCG yUgaxEnrNWFhoGZVPXVaVwJmuLdpxJLIqLquSMHSqVODcalcOJWilwcAURQNqdomCmgUwGS2 lZAiV+vGd1BXTzYIw87CmIAMmq1KO6psEDEoqCdM5zMSYHXRJuWeSo5Z3CWliCoiRnMbxSm8 cN1cC3Tmls7uO+jrlZS2u4UTOYa3So6HqGtC7Nt0qxOOGACIXqZmjYMuutzCNeV3rZpYSnAp +UKByUEjNSuGmVJ7h0uLKoiYAHAAQB4qOvbgOPOPJMgnk2oOWBPhHtNLFmTRC5VHSuAVMpns GddCaJK5cAqYTXQmrUpmlJRkotmEntqsCc+NTmEK7avbtHy2lQbUQUggwd9FxkApwxW5CYK5 hotbC2zC0lM6SIqJYWNUkT0GlpKkkLFWW4h9vdzx56mWiNx8RryElLiSQRChnHTRmuWgUtzv hlKhhUlasgdQegcaPkJIVMAb+sGl98VpLbifDmU+pRCXA8yVLAKZ1PgGDr1VwvQNyObeSslC VBZABJSQddDl1VcKFtwyhPoUBOsgRmaImuBnWgal/9UC2eS0+lauYFT0jtFU3dyyq8OAAY0j Q8xR46UO2VvqIWrEMoMRXLlSlKAmCEwBAzk9VGa5MC4CkNk4oMZHcf6vnp5sJ1LbbgRAmFmC SIzTkT0islbuluZgH14an/TjTDZe0ha3KFvZNKPJqVkAArQx0GgETYt428l9uR4JkRNVuOJQ Mz4MRxFLg6ttwltUBQJ1yy41al5JSpa5KogA8einkkmrnr5LLBfd5qQM/HFZq724u6dLdu2O bPhmFHqGU/6ZUx2y6EbHWSQCsJA6ZUDWTPezpCXjhO5Y1FcCARVNdKYNya26nClb0kEAqPj6 q77rl42rCl3DOmJRA9rQbaXm0lDb4KFZGRPmNDKaaQrE44HFbhlAPVVXxWuGQ1qTIbmnIptT JW1Lm4WOVUSN4me3OqXDynEgmeuh0HPOIH+ntaKbz5qNB/pNQLleSIYCUM4SYKSRnpnnQwkl SzMGYziuqcWtCkFMQJxDh1VSpRTkDAPteIpSuXUkleA55STOn9WpYGMSkemWysDOc0jEPNVZ dbBhGQgArAyrqUhC0upVMKz4gHI611QXWqLalFoKEmImdc6lyqkKSSJG8Dh01BKkohGhkjin Xx1YrCFAjMkT05UEV1aQolKSASZJ6KrdSlttUKxEg7iBprnXCSVRpiTl0GqnG38SluOYkEK5 sngY3RlRAXTQIMVay4UK6FZEDLWqa71VWE+iUjxMJuNlsOW5cQ4UOAThVp1UrUlbay24M0mK d2V01ct8mv38AAI49NLto4UPCPDQSlXSBpV4MU0qJrBU3NqmhK6KlibVuw+UV4InwSD2+rWq amvVBWdTKcuHXVUnERqKWYRFa9XDXq5XEpguGokxXSarUam50gmAWt7l7gWaSlxMJuDjxfCU g1F/aDlzdKbY8J1RM6wKjdXjbGykoZKSpLaW0nfBEGleyHpuis64cvHXh0UlxJWmEALcZa9l lpSAgARwImenOq3NjtNq5W1AbUQZSBCT/VqxhYUATrRyVzkRNBoBCJJCzZuS0cDmRBg1Fd6n jTHa+yzcp5a2ADw1E5KHq1lnEusKKHkFKhqFa0KJCoCCJo/vvGqAcjrVS3Rj5uckClxuFRAE V5Cipac9489CSBeAnylEeEIJrjyC3IyJAE7gJ16669ksp0IyO+vKKHUJD4VIyC0mDHTRUELc m2fCUrWUhAyjPxivJ5BDXJNuYeaYITBzGRy4UQbTZ6lQCtRVAEqMTxqC9noSqRcZT4AQlZjo Jo1ZddWgHWGXAhCHAgNpwgYDnnmSZ1qI2U45zm3EKHUoe0pkLRIBKHEk7gpsT5DVoYfWIxIP RBSPFNGYXJT7pN0RCS2ZOYCuzeKj7pV6DGAfFhTYM3SCDyaVHiFEHy1Nank+Egk+uhWflFCo 3rksb2TcFBUsYFDwU5GfLXW9nvarhCYMKmZ6KYcs5vbcBBy0Ptakt8EYXEOYTmZRiHkmukF0 ysyUOBuMKs59KfUrUsJKGW08G0iOwVxFw2eYFkEZAYVJPiirCrGISQsHIyCRTGvGStqnl0q2 jm+AdyR5abtiEJGsJA8lVkMpPPCEkxrEndvruNJ0UDHBQ9WlDZTrtTEzuVsg1U+ByS5HpTUi og5Aq6hlXFAkQQY3jdTSQmh70KUWoggmMjmIiZohIUAEJ0SBlGW6oKQwogLSZCpEGM6msyol AJxCNI/10oEprpzkikYiBBmfCVVqchnmeOlVtiBGmQy7KnXIFf/Wy6rv0QLbERFecuS6BikK klSjvmgws6UQ02vJUgA8VAeSaFi5SUvnCN2VWuOtqSmQTEykHeaGdbdCpyV8NIV5ATUFKISk emgyO2utXLSWm1DcMotnTgWmB0LCdB1+ejDeOLVEcgyg5uOc0AdAkyeFZAKxDPsrpcOQUoqj SSTRmhJOds7VTfAMMApaZIVJ9N6WY6KVQ4cKwCUblQYNcZW3MKRjUqRmSB1ZUy2bdFu3cQMS RygKUiClIjPM511KVeIulVJdZdbDZSqBlQxacec9BB5uZVBIE8a1TT82ylLLWMtgghIJB10O tKrq8eUpSceMEGDhSNNdKLopcuaySUJUoEgjERzZHRlRSboo54MxkQapZw8nhXqSFBQyM8Jq JSlRxo5p9dO/drSzRRSbhUKV6/49Kr5QKVEZjjvqkrKZAGm7dUULSTnPZXSXIklCAnFMHWu4 sgRlnVSiFtkAFedTCVBIxc3Kc9fFQmipoWEElRlKjiEiYJOY8Yq5KxijWdBQhAU0tCecpBxJ J0j0w9rXmlxmmRukjLSigisi6ctCMjplXHZwKG4Awd+lcTmmDrrmc5qT60FlRTwII4HjXLko FemuTXQcqC6StZdUyvlE5GpuIdunC4jnk+OqQJpts5lCWw4oZqVzeof1aZkQsdMVoFswlBBS YOR4V4dFHbTtnQ5y/hFXhQI0yml6SDloa2swQ1wrqKkWFTmomrC0sZ6iqj5zFNoI1cGlRJqJ NFizWrLEgb/CEeeglmFEAzFTdFCYNXpmu8k4RiCTFG7Ntg+5KxIHirRN2zeDCQI6KzxI1wrV WQ7yspyqlt4Jy4VdZOci+k8cjRe0dnpZXyjOQOtK8SgqQMxUrU8pELbWz2XRTJDojjWcsbjG hBG8DKnLKwRBpAVQhHcqk6kCg72ytb9OFwc6IC0+EKmMAMkdtWJWnQSeyKaaWSx1/se52fz1 EONEwFp3cARuoJtKuUB0gjz1v3mG7hotOpCkKEETWYvNivWai40eUamfhSR00UhCmVkmT4Rk 56zXucSBpUThNdCoMa7qVKpjMkgRl2CuziOFRiASD1bqiCQgkDImK4VQIII4Vy5F27ZeUVq5 qRw81WvNJQMQVHXrQLVwpEpBISo5xqOkUV30lxGBxOOBkRvPHPSuQrUkqdUiAISkSTxzzArg fCVjCQRA109pVxLfJ8kkgEp0kb6XpEeENK4ozR7TmJW4kf6dNXBJxSMsjMDWaGs8BlQByyBO lFqOYMwN9cgock2oc5IVPHOfHVkqAyNRCuFczIk0UJqK0hYhcGKCfs2SQUtAmCJwhfn30aqM pNeEAwct+tcikqtjcmtDjbykCQVIXMHPMc0iBTNtpDWTG8yZJPnJyohZSElSjhSN+tdRGEKG cjUZTXLkKpTpIOQjMxNTSSogaUQCNQKrICjJHOScjXLlJpotzJmc6tAEmuAyMtfLXjB3TXIL /9fEDWrkKE9dbUNoPpRE5c0epXVlhrwsKMt4BmhaZATRlKucliQc8RgzRDqg2vk3UcpoRJhU ETrrWnN3ZkxzcugUQ2W3hLYSo9Qri1wrIIXAg1AgrGFNstXMUpsnQEYxn0iK8LRZ9+1JcIyg GFeJUVtOTSAQEpEdA1qsNoJJwpkfCRQmjRWM5NbS4UCkjOFCDRlpdtM4g4k88gynPjkUkgGt Q5hwgBIVpmR6s1UWwFDIFJzwgDxUJrqKWJuLcILSuUBIwhWHLED16VS5e2rFupvklrfWSAok JQCOjM76dlCVGFplKcgIzG/x17k21A8qkKjwcJGLxmK5GWXWUSoqy0yyzq3FzY1kx01oSgJU AoJk7gBArqUobMBPta6aFFJ0WnKQgkNkx4Rg1Dk0suFAYU4oevjm9gSfa05LeGVYZxDfn21A jPCkSMOf+hrsyuklh76UqW04AB4KQEp/Hak0boyFJMDUkSBR64ABznWJjTdXUAuCEJIOmpOo 6d9GpdJL3CtS0kARkMgNTkemuiMICSOrhRy2sEpWIUD/AKDKrAU4UocggJEaJPVpRAnlkDUl ZCkqCRlXFSQeTEyCCIzPVTBFqq4cDNshSlHdwHEk6CnCNgMWVsX3Dyj4KYUfBTmNB7WiGkoE gLFi2uZjklyfhB9SpKtLpCsC2XEqiYKFA+IitoE4VEnNQGSuHGYrofSvE/cCZyxqVGW7jNKJ kyvQpSWNRZ3iiEpack78CvUp+i1caCG8JlCQDkfHRh2pZpOGQBpIz7daItbyzuFSpYEeCmAV T201BwrIIC6kDelqrZ5wFIaWrLcknzUnudi3yfREMuEkyRyas/JW1Q+Uq5Q5NDLCmActD/p4 qObUcAJzNcGXzRnJYFi1uEsnl7R4ndCFA+agHdnX5WVItnglWY9DUT5q+o4jU055ycqaUr0J r5MrZu0jrbPffpfqVEbM2hPwFe+/S/Ur62CTrUgc+iukumsRszZj7TYCmlpMZykimwtXEp8A jsNaDfrUHYCSZgDdS0BPMp9BJCyxZHaFi662ShCiRug1mnbC9xkC3d7G1epX0kqTAk5SJG6g 39p2bCyFuiZ8EGTXUJXoaCE3LG2DN60rCWHfv2r1KfMJfIBU2sdaSKdM3LbkOtKCkmTI81Wm ViOOdDQMTnNPoMQJSCVhLsZJPiNWJbfI8BXxU0xSkKUkE5cKYNwlGXCuLJXoaCk3BI0pdQJU hQA3kGvLUlSFZwYIGfRTW8WDarIylIHjikDpGNI6Z8VENqJmgX1ykkiWbgfBa/ipqYaUE5Nu FUcMqdOLwg0vXccl1mklYBWuleUKLO9IkMOEH4QqPNXhaXRmGXDBgwg5b4Pjp/b90Vi3bttu k8olACgIwyOmaNtby2vCpTDoOKCUaKB6qYwyKyCEtJpqmskbe5TkWljrSagUPDItqBOgINbF y3xq8KAd8f1aqc2ay5BWtUjhA9oa6h3FNUsqltYGaV4p1jKK7DvrhPTFag7OtTqVeMepXBs2 03qWR8O/qV1ArqlmkquEjmJXB3AGuEXOqkrVO7M1qk2NonRJPWomru87RXNwQocDFCghUsvy l0EABJnScJmuTeRli6eb/UrSuWLAUEJJSsglIJBBgUp2mpdg2FPg8mTkUZAncknd211EoyCE ZU9ih0GIy5p18VWqWAZwrVlEBNS2cq5uULubpKUNqjkgkhRjOcwTRCzhIw5icxPO8VGgZTXS mgC4skhTalJMbsgPFXA88FYQhRRoITB69KatW7rvpCnpVAHq0SnZyfTqI4gUoANhmuopIt53 AC2hWKc5Tu7K4y7cLXCkGDwSZHRWhRZW6fSlXWTV6UBA5qQOoRRkhIJCWn4xBteY9cJqaWLg gYm1TGcJOtPgMqgp0p8FJJmgZBdRnYv/0O3l13s1IPoijCRr1ml9ns+82stzkClSmwCrGrDr PQeFe2qom5Sk5AIEdpOfkpx3He/118Mb85qrBQh0haVN5pvkbAgldy21kiQltXQHBPlApV6P aPFCgW3GzCknIgitLZXt37uV21Lq1MqddTyZJKQACRAOkRQnda2hG0ULSILjAKukhRAPipmu JNF0jMTSkACYmJFSZfTcMBxJgxChwO+ppSUpJEgzpS3ZThBcRqOaYPHMU2JWUpxc1CifJWeI 2i5wFi0MNJoJtQziwkSBmejSh1OuJkIMnfOVEONJV6aEknPeB00CUQqNDvNAIlWi5ezkAkGS aip5ak4YSNyc4zqPJCcQJIOudcSziCoGQGY6N5o1IVqKHFzIAnSQasQVZKVJk5GZqBSUnB4S p10AqeBYETO/T2tAohXqdURzM0wRNQbhUl1XOA5oAns3VW2vCjQZag7x2VXKRKUZFczEzXSm umFcoyrTrByz0phau2iE5SFlKoKgCJy6d1JitSeanKT4umrmm05IAKyQcIHTRkQhNWuLSXsa lEtiedGqjnmKasbFcu0JU9LaCecdFkdR89U2uz8vRSSCQSndlpWsQQpII3gUwNyDwRIqli2a t0BDQgDfvPWaqv0zbKG6U+zCjapuQCwsHTDPizogqaWv8lbWq3HUpIQJKsMmsc68/tC5SgGC 4sJQmYSJMAU121cu97FomUuLSSQnCIzIHkpRs74H23xIb9mFPCAol99csZCIaw25M/dq7W4N ffz+pQd9si92WlDtxhAWrCnCrEZAngK2O2G7RfJd9Xi7OMWHAvBi0nrisptlFq3yQtbxd4Di KsbmPCREeOmY9ziJ2Zj1qVzQ2fwU07n7o3s2zzkONDEkH0yTAOc6itIGMKcKCAOFYLYbim9r WxT6ZZSepSTNb4rjrpYgk6q9MwzFa8hAaTCszGu+oqWIgDKai4o0I7cpRiGIAo8KTCRPE+0o BpK50QNtqRuPLhVS7phow4tIPCZ81Z+72ugDC2S4eJ5qfF6tKXdovKJOQ7K1Q8BOdW7Cjwqy vwW41Q2g5crXL2raIklRVHrqTQNx3QWoyQ2tfXCay6rt1fpj2ZVXykDErPgOJq7cAwxW4k46 URozrS0ZgfBTPam1Lm8b5Jn0JESpEyo/6cKzKnFHfrR/KKCsU5zM1163ZcQbkymfCSmAJ0kc OmpYJwOGNpMFQtVoMUzDXm2w5fEVNntB22XzScKhmPa19At3A6whwZhSUkdomvmZAxc3Sct9 fRLCRZtfCUJHkFYloKObkvpPrucdlMG5CBOsUvZnlMRzGE+pTAzAw7iJ6qDkQgtpOQ0EevEe SkLiueonKIHtfaU32kqVpRwEmkN2vA06vfoPNXGpqItQt1fKOIp8EGJ3HhS9tL15cIYQZW6s JTJgSeJqy4aKLVl1WrylkZRzUgAeMk1LZHrUtfY6PPTwW0WF2VFTium6jcEf7tXa3Br7+f1K AvLK72S+lDxCXCnGkoVOUka5cK2W12LZ5bZfvlWRAVASsIxZjPPhWM2mlKLxbbb6rpCAAl1S sZIiTn1mmhuLrZWWSSuaG2eZWj2XtQXbADp9FRCVzlM6Htpjyg41jNluFu6gGApBnsg0/fui 2ErHOGUmgWyJVWGbQmhXXMcZ0El+UhW415T+XVRooozlM6sQ4QaB5UAA1alzcdRQLUUwU5iE tgKgZ65TQlyhu6t3LS8TzXBBy8R6xVQfmQDFD3dw6FJWlRMeEk6ETSUZLlm7Vd1sW+dts3rf ECuMhn4KxMZ9G+mdxchQDoI0BFD90BBQh1JhCknEnipOnnpFb3Tyk8grNI045nLy0ocQS25P IANItK+h7MvEXtuHfTA4V5YZIAziTxo8EUm2S17p1gFPkYgOUUOlW7yUfavrdaSXCkLKQpQE CMWYy6qlSEzKwlcQUVKJ/q16R/oa5i6R5K7rwPYKM0JLhINQbUpsqWocoVHLCAmB2mrMMngB uGVBOXrIWQDijLL/AEFcJkzXZZf/0aNtMGUXA0HMV0bxVnc9tO12a4+q6KgHEpCcKSrQmfPT NbSVtltwYkqTBBpFc7JdbM255RHA5KFPDeC2g6rEKWIwzptrT4bc7nmHl3bLKjcLklQbhRJ1 zUcprN7Sv3dpXSrlwYQQEoTqEpGgqrvS6JgNKnqo232Qswu6OET79g5kdJqk2MrnM5maST31 SkO4KWzWVttF1XwaZj4SND20a5mM5gHLORVpBICQISMgRu3VVBSCAedO/MGs5NMk4qvKiALl IOIACFmRGah1aRQywIMjjG81NThSkpcTGUBSRu41UFgQlRkqBhQzGddKWOunNR5NQzBEgTG6 ONVlSknIYTvIz8lXmAhKgQFGIOtRUnDmeOh14aV1y5VlZWsrWACRBgR5KmkgJIkDLLjUcCle ljXQbqsWoPlKAkJCU5YREjia6S6xBlChJEknX/VXUpWDiQfMezOii0qY8IxFV8iUHniR4xXT kulOpUKVBxk5RqMszuo7YqC64X1aHmpHVqaX3akhuIyUcs9KO2U5yTSUTEKyJozmJrmjDLUt tpTAo1tQSI3Ulbu1JPPq43yAJmgmLZpyTVT2bSwDEpOeu6ki9vNMg6LSPJ20GvupQ96E2wpY XzcSSYE5TMAb6aYUi0jLqm/ZW+wtlPPcJCgTqVJ3T1UjtHUs3bLzkhLbqFKykwlQJy7KeKWS qVJ4wZJMDf10DdbOleJk85QxEEyDOc00J4bNpsKV7STMWhPrrbfc7e4e+kKdwThxNqynXQjh SXa7+xHWEJ2Y1yboXKjhKebB4k76DTsraKkJcRbrUlYlJTBEUwsu5i/uVBVxFs1vJIUuOgD2 tUAY2ukZDLpTSNUh3Be7l7NT9/30R6HbAmfhahAHik1sl6TpwFQs7JjZ9sm3txhSMyT4RJ1J PGl23bvk2ww2spcXmqPXevppWgxogaLyue4QYZcbvMoTae0xhLDSpJyUoeYUgcfWoQVEgcTX HXM6FWs14xCgsgtAAmbycVeHEuiupOvuuCkpdUqVXCqarUaZzpKrWyUsWdccVDkTokeUTVRV FcUsKUpQ3xUy+cgqhvmFaDImmFuyq4ZSwmMThKROmdLtAKf7Fti+tK5hLKMXWozAqcd1GG6e J5lJKk5gG/h4RDPbF72w5Bw5YzMAZ7uitDaq9BCRVN2JFTtD6GU9IrwsLcU4YTiQD1D8ezo0 aUJa+AlJ4k+Siid1KVySX65eWfXcqR3pOBtoDnKzjpOY89NbleNSzxV7WlF0sLum8phSTHWR RdZjIttVl/auq2SyVph22KsYy0kg6UqsHm7e+YuHPAbdSpUCTAPCti+kLZMZjPI8KzF1sspU V23gnMoO7qNPBdSYAcRJFYaUwr+6HadrtNxlVqVENpUFYk4dSKS1Ypl5BwqQQeqpNW6XAovO C3CYyUlUkb9NKqJMEhYFOTnGxcZSUy8tDgbiEupHNBBznootq/y5J/eMjqD01125WlpLDKgW QghI0EHKkyVYCWVZgeATkR0VMurzKq0SEloGLkjmYp4e0qtraCkLwPZGf9BSpt5bZG+KncuB 440iO2TRmingu040lJlAkeOiw8CnDOY0NZFFwtOhzHHfTKz2ilasDmUCiCEZp0lzQ8DBohMr xJIxgcMzVKEAJDiBiykpVVi8LzRAUQ2oQpOkdFFy4JXtlsItgo6IWDB1E5Uh2bcto2ky46mW 8UKHHePKBTh51Vupdo6oraw4kYsyAciKWGxtsXKNOFMKBwgSBnpOVZIkg4zvCqC4tAFgK2Pf ezn8AeUoQoKAAKUmNJyzql63sXHzct3Vy0twCcBhMDQRFLEuucnhCiZGc5j2uVVoS8t0HEoo TqBkAKhOVieWKmoZSQo9/XJJ4hMeU1VF62fQb5ZO4LQI8xrlvbPPGWAQQTqCE+M7+qmDWzXC JfWB0JE+WmBbeJJSDWrHb8LaS03ixBABUebKozMCh20l0lSEE8Y0mj27FhGcYiN6j7Si0wBl l0DIVUOAsSEL/9JjikDOoKAkxzZ7a7pA0J3azxri+Akncd1TVFwE4gI7a6SdDkd9R5STCsu2 ohxTiwlHNjJROlcuK7hVziFbwc9AN4qtQaUdwKU558dKvS2CIWcXDcK93syknABKzKsteiac NIrSFwsVeDlEgGNMjQbtqUqBTI3g7qaqawhACYAAHXUSEqSZyCd/TVBWK6ikJrqShalJ8JMZ gzuyqRlUcDoeiiCgOqUSk8mJy0kgx4qN5BtTeHCMKREZ0hlYE7Sb0oSlSlK1w7z5KsAKAYHQ DGccK6pBSnE2CpAPOk9NegRJIwjTPTto5CBl0LV5SjhjEAQNSM9NKrKuaSrIjUVQu8tEL57o JB6x5K6Lyyckh0GRpnSkFNMWJZtB/wBFwDcB6tW2d8lJwOZZa7jS27eQ7cOKRknFkeoRUUqM yNacNqAKUurmFq2nnlCGiHE9PO8tVvyBC1jErRANKGX1OEkM4CcpCindRzduEJUsRiJ8KZ89 KQBemDiV5LLZkqGKDqTPimrERvEc4T0Qa4htZICs4Og00rqRCwpPrwkTI14UiZNQi3eIBdwB RGYTPZJohLIaWlm3GLEIKzM55ajKo27TRdKnm20YcwnlCCTGsRFE7OSFXTpAhDQgQQRJ6qIF YS1JmhIaQltJhKRA3VelSfBBk1S4nLIxwqbRSEjFrxqhFSSdaG2ntBFi0DGJxc4EzGmpNZC8 vFvuKcWZUrX1KZ90iYukLxE4m8knQQd3XWdcUB0mvE8Bwmthti2udOv1i8PwQ50SIWHIWmoe tUVrzqhSpryzvqAM1oJmUWtkF2Y1qtaq8vPOuTIqZNoVAL1CQa62BiO+oKEUTYWpuXVpBgpa UuOITqBUTEDHCcrVSiSDKa4dK1Hc+otrcUAFAMpEHp81ZxTPwsAdIIPipvZutthtYWpPKOFO XwjdS4KiNLCJ2ySw2kvaQMhmT3BNrgyT0bu2p2eQINUuqCwSN6o6attjkTumsAWlO7WMIPQf LU33MDa18EmPFUbf37SegVXeqw26vhRArr1ySLUYz1z81KVc65xbuUAnoBAppcKCQSMylKiP 9OylLZJWgK1C0z4xQf6xM1aZKSkKJJJMazA6M6DdRBy30WVLU68kkBCBkIOImQcXV1VWoFSA oGSkxFdAOEGZKaJalqgNFDEjeNcPTVJt21DSU5jgeFGqQtZK0IMIJEkhOfQMyR2VQhDiHFKJ SkLIlEEo6+g9VUpXJZJSq2LZKkSrLMSn2XKl18gghYEbjlBmtMu2DilJKi0NSCkOoM8FEUqu 7RAEABGKQQCYPTBzFA12IJQ256VWu41bPA0KqEqKScwYqxJJE6dNLTlajKaktM5jWq8S21Ba JSoacKuSNM6isNTmTlQMVuXmjQNq19pc8uy3cI8FaRIGcRkR2RRhZxAra3jMDfSjYC0qt1NI SQG1SQTJOLePFTpsloyZwkZiPLVg6k0EISkZJMu3R3+h18hKW8UpOWKRkB0E+LOqgwi+uFFl sFSFBKUIBSAD6ZRAPq0ftthD9uHQTzSCSnUigbLaKrIBtpBCZkggHEeJIANZY2RWymFVhk2o TM04Z2awgQ6hRIiQEmM/h00UhNo0YS1hw68wHt3mlyNvmfRGst4EzHbNDu7VbWtXevoQWRKi JWSOJNQIxJJpk2zWkSUrRiEgbsiOjoqOH1yBFZ9i9uE+FcKV0KzFN7S7Zf5q1BKgNN3SRXSJ QsRuLCNMwOyvYxvGfXlUZaBGFxKROYyzrkNryC0HrM09aWpf/9M1URmdOmK8jCdCBUVJC8o6 c67gAkdcx5KmqKrkg6SkmCIMa4q66vvdQamElMiMjnXlIAWMA4ZdtV3iG++Ww4rCFawSoiTp J6qLTI5ZBwmFelw4RGeIddE2yhMESdxpY5jtVrKZUykiFg6Txoll9KpJyBicqqHBymRJMHOM xrPVQCvR3CJKW0nI6Yj1HdXLm75RPIpzKhmdMhu7Yqu1bTJcKcRmCTmcuE0HORaL0aG0ryUO YNQMsuuuEoaSUoBiTGcmrsSRAGSDmKochUNiUqX2TGc+IUgTWIdtPKtjCDGfV00Lc7PQ8goW kx0T7SnKWylPNMJG6q1DefFVblKdayL+yHkghsylMmDr1DjQBZU2nNRbJkGcjHQK2jjIVJ3U BdbMbfHPGecHfXTF6Mllk26VZpVPwka+PSik2oTmRjEDIpznogmjk7HDK5LigDwHno1uyZTE qK8OhVnvndSlwCYAoZlgNJB0JG+iVTEAZEaD/QVeWiZ6K4EgpkHP/TKknenlJDcohKSmSFg5 A5CupUlbiAgHUGczOdceGFWLUqGm6p27SgtDpMnGARoMz/UoFM0E9wTFNotLxUqQFQQJkkU6 sSw0jkGxhWCSvKCo71dNBstKdUrPJB52Yg74yo9tKMcxJG+KdjTbcpEgXogwRnpUVOCMKREb 68tCjG+dKhgKM1ATvpxJIs93QtlbjS8cEIIz01rNrCgqD5MxTnbF47cupREcnjgjPLLI0q5y vDyBPD+pWqDGdDABrbiKT4YcSb8VDnMxVK+aRFXvgNKGcg0K5nBrWYocJtrU2tItXQc4qJyP RUATv8eld8I87ThNRfHAHIsRVDO4Jk3spxez1X6lAgxgQk4jE5kxp1VFtpbUPIJSQMiKK2Y+ m0UEkS09kUgTztxjp0rvKNh1bSUqS2Fc0KEEA7qwRXlxmVohSkhXHVEBKxmPNRFrcsot1NOA GFEx6YyNx7K4GFrItwMRJJxmICQN5OgFCKQhMlM6nIZkUlKaeUk7s3CtkiRIXoMgJ0FNLbSK Q7LUkpVAKSrDr0U+Y0NM2xTdanrIhtPUPNQe0lGW0DpPtKMZMoHVQG0CC+PhKPOa4WoJRcEE KPRA8dBITjfQBoVpnqBmirnNIjrqu1SFPAnQCPGaV16dtUk4xrUtwkZFB52m/IRQtu5Di2z6 YSOyriIfdyKQlOEc0QrKfCknLspctZbcS4MsKpo4Grh45RiZFjI5cOApBwq3GqCSOa4CD0ZV apKVGQclZpPXpUVKSBydxJT6VY3VQhKhbh5xkBTRxpPNPETmDBpO4nGcbiiSTmqZ/wBVOXrZ baMSPRGzmCOcjLMYknTsihHmA7z0gNLykpJKD0EESPLSrkiWnCoyM5OfRuqkGRE4TuE04Ts1 V64WkLShaEkmZwntGmtDO7JvEIxpRjbEBCwYxTlkDnUHGTi0lUAmAUAnEM5z6atS1iVJEnqo 33SVykPOIaeUicGalCDEHOP9ONaTZ9gi0YCggFxSY5QDCrWZ50mpueBZana03pbs2x2q0y49 aoQhSkjCHZGKDOQy8tRRtnaqVlq5YSlaTBSUqQfOafG9Q0kqWpIAOcqEjsmkTW0zfbQQ2UhI Spam1SSSd2ukgeOgIsQNIFyIY0uFK9G3Vw8ptCH2sKnMwlJxEeQUmxgFSTlBII38KfXTanFo WnVOauikV7buodDms5GPOa4xHPMnXWJzDaBNuOppcQcxB6Zg9VWYmtCOGlBIUEkJVOf+kVb0 A86aCRFpca1SDi1kZHLSr7d4tuJcTiCpxH1DQLU5GOuirUOOvIYyONUSJHaaE0VpUJUpAXJO MJOYBAnfkK6W0O5KCU55BQAJjfx31eQpKAlvWIE+CIqBSVCUnCoGDImipzX/1DVc0+Oq8ZI6 Bqai/wApClpToOupNZJk5E8ciIpFRVqAJKTqSDUkKt8Cm3UyFiSQJgjKONRWkJKTO85+aoOY lEEAR0GM64IFXqWO9uSOaYwjjQ1wyw20gMqKVp5pkznvGdSGfMIgnIbxpGtTValxHIKRiOuR ggnOZo5ipA5dBWyyt9KXEyrIxxGelM/RbchCAEpMnCpUnsNeShm0RBgvEQlOpqsqQ8JeIlIj D4OW+iarUBM2IxS0YQEKCgR/VqtSQt1tKSAUZzMxuPnoRTyUgxGemU6dVetVGStUla9c91c2 1F1Qy6cgiMCgDlqK6ppI8HfnQ6FgiJq5DkE9VUUssqy1mSf9DUFNHfnwoqUr3Z1FTYA5T11J 6qVzZ1p2m5AuMAp0oJduUGUZf6cKcltRRi3RMVSpAIpEyUFxaTzweEjSKlzdRnlOW6jHGcQ5 ufQaCcYKc05EV0l01BXo3NdIgZCooRhWkZkBY7M6ipSgecnCejSrrZRNw0Zz5RI8tCVyM71o WmkW7YQB0mMs6tbVCwQQJzjU1VdP8igqHhHJPXWdfuXEKC2j6KDII1181aBZJRNZJWvDpjI6 7yM6pckdIIM0uG27AAJdcDSwBjBmEk7pE9lEG7aeYUtlYWkoUQQeiulK5dNZi5UQcc5lSiCf EPNQbkocIJkTvrly4t8pabSVKJIiOJO+re9kNW4KiVPHNZJlPARRFqBsQd0nEgK9dNAqyz0p g9KkEbtchwrmzm23Ln0UDBCpJggGJ0PQKYzFiDZSrQrLUsuOKEyIT2b6oSrLPWmz7BbAQgnk yDhKYOUZDrpS63yLpbmYiMoOYmpk1ogGueLUi0nE3AJCkAKTGWc0/aQztGzbcXzVwZIyMjI0 gawtshRzUszHRuorZ96WVlpXgKJKeg/1a41rmGROIr1oeQSyuQY5qhvHChwossu4zK1pwp3a 6zTC5VyjaXU5FEkjdB1pbcrCmp9NIInfnUpSK0Agiu1HWRUFNySQBE6DxU/tUlZgVmLZQBHw kg61qLIyuRuzpmmpI8Vpw1ujSlV4tS3XSDGcA69FM0nCjEcoTPiFJ3TP20Z9rTJUE+ecQNBl UrRISQrTEoeeKrcgq7aIQjNKZgZAka9lIb8wnFyYvEAltKSYSslRHYB20luXWWs3VAGOOdPn bfkmFStbhI1WZPkikTjZSqU7+OXlpsDVQzmSjEMzjIizfRdWqXETCSUZiPB08lWkKGokHflS zZ10fdQds3PTICkgcU5keI048HMZDhqKoDNKh0h1uVs6b06g9lBLl1RbatnCsGOYqBx03U1w AnG2Qk8N1AXtxcN4gpSWmcUEAEqWSJgRGXTQK5CsuN2VyeVWMYacxBIxgKOiZBzPHdVh2yjm +hHClJThlKdY0ikzq8PoitVE4UxAy6BVCnlLOWSQIz48ayRBSeSrMMmgJwjals0tJQwAYAUJ BVzdM+H+k1277oHnRyNugNgjw5xEdG6kocKgUgBWI6k556VBKOdkIjdS0BabkZlSlYnOZJnX fXgpTa0uJMKSQQeqpgEJzEydemoLwkRvyIorlt7J9F3bIeOWNImNZ0NJ9rIU3iUg8Y66D2Tf i1VyDphtZkK4HTPoNOL5Klo0BBHXSEeEVGmcxihZHvx8DOCOMZ1xNyoKCpzma88wQ+ttGWGT 2VQlINVk0icrVAkgkYiYI2kQI8/q0fb37KUofK0JWh0HCBKoOuuopCWydKsbt8RGIxxNK5jc wmDjZKa+lJdeeZlgDHonEYEEZEwDRCQUIShRC1AZqIzJ4wKpsGeQZQkKKhgTB0kBIAMaaUSM hmc6UWTQNsl//9VgcWGNenoNVJbKRAzjWd9E4iczpXEpBbxcDSp0C+MKeog+KrFhIQFHVQkV a6grBSRrmDVOFKSEKJKRorcKC5QwrcPoeZEDtJApi6trZtulPhurBMnMmNSeig7dB79STohB UTOs5CuXay+VO45TICU7oGVMLEDWZIO3c5R5xxzJw69Qo8oQtEnOcpgCgu9yVByMCjOHUAjW rEPOMrwFAhQMAwY7aW9FQumhAQBAPDXrqpIeZ8HnAeOjUJK5U7ClHhuqwtoCRuJrpyXSmhmb ucqNbexaGgXLXGrm5K6Mqql1jwhpOlMHVYiUtThDqkmasD0jr37j0UqauUqTE1cHcKpBgHWn uS3puHgUaCajyaVJMZkUI28k5CiUuRS31pp1KtTW85TGuRqhxoK1FMC4lQ6emqygDz1xC5LF 26SNJodq1Db7ahIAcSfERTZTeXXVBRzgBxEUEELtW6Dig0DJxYUjSTqc+FBuFLLQSnnFREqO ZO/xUFfvJLjiVggpJA3ER01Rat390CQtISkGMWckaCI8tUyoG4FdVRIvIQ7pIxSZKnQVEbqK SpKgmUylO7OOuqzs3aJC3eSyJzTKZPGBNQQsIOBcpIyhQgirNcCoFpRnLpS2U4RCtEjKqVuL VikmJkJGQj2tQykEKBMGc66ZAlO40yAUSoKTHi3iuMtBTZzzkmOyoLBEGYEyOg8OqoNOKC4J 3xI01pTauIJaZIhtzCypBOU5g7uqqSjljjcGIEiJ8KBlOVXloKXyitPTDdUX0hSeaSkkRAy6 s6QgIBxkBXmVQ8tOMJEQkUODBkcZFWuCUJgaDPrGtU7qUqzRUjGLw4ym4I5IiFQM86taabVi XmpQnDwy30EhKOcVQZRlxmcqLtl4WymM0qJB39VI7FTsNyubyTyhyBOEjprR7NXLaTPhAT4q zyT6G5igiUqHYYNOtlklOHgcj2iuamf5gp6+Yt1dQHlpQ8qMxuGXbTC+cAZCeJ81KnFGB/pp RKUKuApY6DRTOa0zxB8WdDNDMmimjqRmSQBNLccwimVyuWjnlxrP3RUrJskEzzo8001T36rl e+2kNtgJ5PCvHOoM5DhSHbN6GEFto89cieApoNUNF9pSq1d5La7biVEgPgFROoPNMntraFtJ zVmfJXz+2Kg+gJGJRJAGuZBA89bizWt3Z7JfycSgIcEyQpOWcb4rmurIxV0qpq1SVekjpO+l d0lLj5S6CspiNRlFEvPuInk929RgCl4fVmoKxpUPDGUnMHKiSuSy5zehIgJ0FTf2Ze21uLl9 pTbalYQTkcxOmudPdlbLab+OttDJpAlpChr8KI83jqraZvtqJ5UJIbC+YCoJQmM5OIiTWV5k TM1kqrRMCVgWcCB4z2Z5xXsUKwJAy1O80bc7MuWUqcWAAkJUSDORMe1oJDZGZ6qEwb0ZLueG JMEVwoz6eo1clAjTPx+Ou4FRhyBjShOSMlSfBzyk052decugWzqsLiQAg7lD1aVKSZ0qVsst XDbxzCHASM4gHPyVxrCINEzR+0LFTK3XQg4lMGUgTv1y40gQJyFfTLa4YcSDao5VpRjGhOU9 IOdZXazbb9+4u3bSjAcKgkRiIOsDfTNcKAkZySkUnEykkrTKlPIRuUoTRTLCntoFpIJBewAT AzIGtWWiQq4Soelk9gFNNgWwful3ChIbJO+JJ89AuwuZKEpE5YLVNEBvmnEAAAd2VLtrbSXY FrAnGpwLlPQIz8tNAQEjdJrF91j7h2g220SS0zBj4UZ9pRAqllkBav/WZ4RISk9ZIzrxTzsI 7ajAkEjQdVTSodc60qddSADMyOFcWyhY4VJPVGVSJIlJy0gnIZ765chC2i0ZUpKsS1DU+QRQ Kg4CAISCMzGQPDKmLzYUmFEnPL1aHKVJzSJHDUVxXDzKi2XFspBJwqVoDOactRprU1IS0oRq NZiMqrSFJ8EwPHHVXVrCwlteZM9B/wBDQXK4O4gIIVAyyzFTCZyyrrYhAQd3QJ8dWARnXLlE MwM9TXDbFYgp6zRCsgOcCQJ6qiFKdODMAiQdN+tGSBKXPWOE80idddKHxLbVhUMt1O1NpDWQ JkiT56HcsQ4CeIkJ9WmExUEtRQbbwkEZTuott7tpdc2z7QCktyBqZiO2oNvOIGJYKQTEkZT1 1zq5XLgJJ2lyrUrpY1cBQ1olLo3UFyLUQVCMoFRCRiBOgIzqnlDrwqbLhLgk5YhRmJrkt2ts hq5eNwwrCtWqToenoqNlZd7ownM6k1oVpbk4EhR6RQvJnFkMp4cadKCUMUkpgbuFDXFu0tOF 1KVHpE+WmbjeQTHTwodYBMjIzwyooJKdk2xzwlPUTFUO7LAybWqBxp7yeKqnWiDlnNcJrlnz spe9eXVUfdLIkhZyEgRT8oyzqvkxOVGtBKWgHGkqIggEHdnUVNKIzgCJ1zphcowpxgaaxSp2 58JDYJVBk6xQIrU5SnVjzQ7kQRMkmhwmTFTlJ5vEf1aKYtzhC1CZE0XWp4c5SUmLVKnACYyz q9xoNLIGYyJ6d1WoZwmSIGQVxrjsKdwxoQOIqTpnMTV2gA4ygshR5gmUlJP9SmuyhgQVrPwY B5KCVakp5UJGBETBzzymKNsMfJrBHgrSTlxEDzVwqIRdYUyvVElKfXRSxwmQAYyz7aMfStSi vcaAVmpShvOXmolKFc1knrq9M8xHplEdnpjQ6BmBwolMHERkQmAeBOZ9pXGw5hdemDpWtiG1 AlQOgJ1rIbSbDD0PIW44pMgqEJE5DjWkaebS2pkyUcnnCozmOvtri7QOoCGSHOYkuJUCrGkn TEowBrpn1VnbGIFGpVMMTmZrHNW6OUDmMpWFYhhyiMxrWi2QQW7hgHwzjG4gnI+0pe9sJ63u QSpbduZJx4SodAzgj/Q161Nza3oWgg26TClGEkg9pp2uNIG3Lri0SxFcuxDr5aW4tInPnTPY aZbM2c08pTrqSi0tzCZyC8JJOu7id9TabFy6q5wFLSGyS4cgYzy8WdD7X2qh9Pe9qcNu0Mzm gLVGSQAJjz1R77hakaMVEP3Huq3XJIMW7QlKRqoAxijr0oxDDmIQ0AIOHISBpkazWyHwOVL7 qQ6tQ50kCE7iCBGuVOHLq2bLkOcngScOazJjOJVGdZXskZmZniKrXTFUhLFVt26wkqauFJBK SCjwjGE5QJ66yWFSVeCQkSEiDx3mqyi4Ky4XVJJOUGVeerEOXAGTy8W8mI8RFENDZ12rpk3W KQkGAd+teJKVZmRRKrbaKkhS2VKQrMHBrv3CaItrFLBRc3ieVUpRHepEHMwIJOZoVV1o1oNu 2uLs4WEFUE56JyGknKnVrsm3Zyfh85ZKEJTHbnRTLlq0kgWzzCQdyArtyJNSNzshwFKrkNnC QcaSkidfDFAtcbJSzKMxfPuCqvShHe1tbnCt7GUwpSExmqYQRQztgphl11KuUcCMScsIBnwp kyRuryrm0uts2zdusOoYZcGIEwObFH3QS5brbmCUKAISZgDOI4UHktLRlkW2LOWwEuPCMmlE 9CtDWg7m2wmy5TI8oqZHijdvrN26gGnxoSBmchEHdWv2Kts2TKERzGxIHWROg1imxAkNhRyo UYTOUgnsrI7c2co3Qd5NZUpMKKCVAgeD4QGg1rYb69iEwfFvppX3pF//12OODPDjXcUmMs91 VKUFEBOvCpJcIJjLKKWadWknUagV5RUoYlkqUSATNQQZIB37q6pQSDiygajyVy5eR4RSrwun zV5SEnORrUQTpv0k5mPHXHFHDJzSnXjXLlFaYkgf6uEVWUADTLWiAebnmAcjVagRmMtaC5Sa MpEGcv8ASampYQCSQAN50oNR5Ih0DTUTrxFUh1dy1y5EA5oQNMuM76MkJqbm0sSuTZH21kTG /I1e3dLjnHCCdQMzHGlHJOoIdA9EUTizyw76LU4lCU8mJxjmz46cCQqSG1NPdRbCsBwpKt6j lV4uSBzgTOQiFDxg0hUlvBidGJatZzGeVULtMMqbWpBjIJUQO2iDmV0k6fWXHQhZJQRMQE15 8co3hwJ5NOiQKSreuGxLi1LgCAVE59dMLd3lF8m7KTgJ4g8cxSOrM7U7aghUtHEoNKMpzCYn piasRcrbIS6konQ7jRCG20OLWkZqVl1VY0y2rJfPSVEQQDHDsoA3Jiyqa4HsSdatZUC4hJ1K hvPmoFxuFy3zAMzvTmY66uaKkPoQTizTmMunfXSrS1haFKEpTA3dtRKUwIEGopJAk7+2vBSg es+0q0lKaocUAdZqopAzNEKCI5w11qJQpIzAKTpxo4iCGxRnGW6q1meurnAQKpnOiFyrKcju qvfVqgSa5hEZ0VypcSFJKTmFAjx0nOz12xU2sFOcoczKSDxrQNoE4iMk5166DboKYz1BpShK azQtOTScBDji8gYySDqZNGtMpbCE6wADwyq8oKSQcxXkiTQkmFSg5zhgRMqMnsql9paUrCZI 5pmMsxA38RTBEHMbqOaKOTOIZjUagzpPRSFkgqB5ccZJIdWhTkgIwpSd+ue+r7NaitSFnwki Okp089TaskvJUtCsBJMDVPCu8g5bvIS5BJUM06eWKXETGsEJg4AEgzIGRFAXKClONGQSoHrE 50zdjIdkUDdJCkKTuKTlT2pLFBKgnEo6Cr0whoY9VAqVGue72lBtEKbbBzx4SfFJq59RKSB6 VClz1DLy0DejiLpdtrVwrVLWAEq5QgGTnE56dA35Umu+6C4cxd7rICDkoEjXfSFxT9wsuOqL izmSTNE29i840XEKAk4Sg744mpNhhtdpTOiFyZOd0TZAwMKWvDzluLmTGZgUVsc3G231NltD bDYBcdzMcAJOpqu02E2Wy++ECcwgFSgPH/VqN/tN1m37xskpt2hEhsYSqRmVE6mmsXV2lOto 7VtksO27BBZbBTKFEFQiCARu6qyqr4uJSMOHk0wkElUVQ4+6tMEZhAQDwG/tNVEKwgR5prpI TV1sqXOdpIUTpoc63Nrbth9zZV4pK2HgtVtmQooUAcjv3xvBFYe1BDoBGSgR4xRxvdpKbabV DyLY+hTCXEYRuWIMZUCERYtU73PbKZclDainDBlxaszkDVjrGzbBAfUylKpCUYUgqJ6B7Wlr W3kuWIecHo7cSkSJzgnKBn11fYrVfE3bxKlIMNpJ5okSdOuoPNZJxVVoqFasQb24eDqByDW8 EiSDqqI1o4qWlACuecshkOsmoITgIlMlMicshUlqlSUgQVEZnOATU0ym2tJkERnnIk8ZoJ96 9UpTfebNw0TAKlhEjpStJoxxgBQIJEEQRGp351wggjInhmPH2UwcWoSBS5t11lYDeygjEIK2 1tgZ9WcUXyjg8K3hIOocBnfkDBq11aW0yvIkgRrmchQrF56MptzD4QCMIOeZyzoFxdcF1QUx btPsOMsMC2C5xFSRvzJ6fHTBgMstpbSIwogCqFulBCdJklJ4AZ6DPOrE41JUpeYJyEQEjQDL WmBvQPhFapZSJiJ7TO4QK8VOAehwFb5BPtag0VAhBkqXJKtwPDqqi1N0pb5uAEjlTyScjCAB vFNNLK2xf//Z D, E y F). Figura 1. Algunas formas de hurto de agua potable: A – Medidor manipulado, separando su relojería del cuerpo; B – Medidor paralizado con un imán; C – Reconexión ilegal de una conexión previamente cerrada; D – Toma clandestina a una red pública; E – Conexión ilegal a una conexión legal vecinal por la pared del inmueble (derivación); F – Conexión ilegal a la propia conexión legal (bypass). Stefan Ziemendorff - Michael Kersting 165 | Campus | V. XXV | No. 29 | enero-junio | 2020 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Las formas de hurto de agua han sido clasificadas por el tipo de usuario que lo realiza y la forma de hurto (Alva et al., 2019, cap. 3) y son resumidas en la Tabla 1. Tabla 1 Formas de hurto por tipo de usuario. Aquellas formas de hurto que requieren ser localizadas con los métodos analizados en el presente artículo son marcadas en verde, las formas de hurto según tipo de usuario que no existen están marcadas en rojo, y en amarillo aquellas que necesitan ser combatidas de otra forma. Tipo de usuario Forma de hurto No clientes Clientes inactivos (con servicio cortado) Clientes activos Conexión ilegal directa a la red pública Conexión ilegal a una conexión vecinal (derivación) Conexión ilegal a la propia conexión legal (bypass) Manipulación del medidor de consumo Rehabilitación ilegal del servicio inactivo (reapertura ilegal) Conexión ilegal interna entre predios (servidumbre de paso) Abastecimiento de fuente externa servida por la entidad prestadora La presente publicación no abarcará todas estas formas principales de hurto de agua potable posibles, como el hurto a través de la manipulación de medidores (Ziemendorff et al., 2017) o a través de la reapertura ilegal de un servicio previamente clausurado o cortado (Ziemendorff et al., 2018) sino aquellos que se realizan a través de instalaciones ilegales en la vía pública (Figura 2), específicamente: (I) Conexión ilegal directa a la red pública; Estas son las frecuentemente llamadas conexiones clandestinas. La conexión puede ser la única en el caso de usuarios que no son clientes. También puede ser una conexión adicional a la legal en el caso de los clientes activos o inactivos. (II) Derivación ilegal de una conexión vecinal; nuevamente puede tratarse de la única conexión del usuario que no es cliente o de una derivación que es adicional a la conexión legal de los clientes activos o inactivos. (III) Bypass; también se trata de una derivación a una conexión legal como en el caso anterior, pero a diferencia de esta, la derivación no se hace a una conexión vecinal, sino a la conexión del mismo cliente para evitar que el agua pase por el medidor de consumo. Este tipo de instalación solo se halla en clientes activos con medidor y en ocasiones también en clientes inactivos (cortados), pero no en no clientes o en clientes sin medidor. Comparación de tecnologías para la localización de conexiones ilegales de agua potable 166 | Campus | V. XXV | No. 29 | enero-junio | 2020 | /9j/7gAOQWRvYmUAZAAAAAAB/9sAxQASDg4ODg4VDg4VGxISEhQaGRYWGRoeFxkhIRweIx4j ISwjHiMhLjMzMy4hPkJCQkI+REREREREREREREREREREARQRERURFBMRFRkYExQTFh0iGhoa HSEbHSIdGyEjICMkJCMgIyQkJCQkJCQsLCwsLCw0NDQ0ND09PT1EREREREQCFBERFREUExEV GRgTFBMWHSIaGhodIRsdIh0bISMgIyQkIyAjJCQkJCQkJCwsLCwsLDQ0NDQ0PT09PURERERE RP/dAAQAHf/AABEIAPsByAMAIgABEQECEQL/xAGiAAADAQEBAAIDAQAAAAAAAAAABQYEAwIB BwgJCgsBAQADAQABBQEAAAAAAAAAAAABAgMEBQYHCAkKCxAAAQMCAQQFCgUIewAAAAAAAQAC AwQRBRIhMUETIlFhgQYUMjRxcpGhscEVM0KC0QcICQpSYmOiFhcYGRojJCUmJygpKjU2Nzg5 OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqOkpaan qKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4eLj5OXm5+jp6vDx8vP09fb3+Pn6EQAB AgAEAwIJjQAAAAAAAAAAAQIDESExBBJBUWEFBgcICXGBkcEKExQVFhcYGRoiIyQlJicoKSoy MzQ1Njc4OTpCQ0RFRkdISUpSU1RVVldYWVpiY2RlZmdoaWpyc3R1dnd4eXqCg4SFhoeIiYqS k5SVlpeYmZqhoqOkpaanqKmqsbKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytHS09TV1tfY2drh4uPk5ebn 6Onq8PHy8/T19vf4+fr/2gAMAwAAARECEQA/ALhCEIAQhCAEIQgBCEIAQhCAEIQgBCEIAQhC AEIQgBCEIAQhK8Qx7D8PBa6QSzDREw5RvvkXA4UA0SnEeKHD8PJjc4yzDy7YL25pNgFI4lxR 1+IDIaeNou+I3EEjfdcXSdSiAb1vFJidY7avEEYN2sjFuZcm5XKPH8Yj5Gpdwhp6oS1CtEhA 6bxVYy3TK13PRt6wC7s4sMUbyTIX9tcOo5TyEiQFTHxZz+XtOw86SOqVrj4s6Q9m08g50tPV IUWhREgLxvFfhTuSEzOawHqOK7s4qcFdpmLeejf1gV9eISlJPsuPHcIl5CpYebdvVAWtlXTS dlysdzHBfVCEpSD7dBB0G6F9StkkbyL3N5jiOouzK+vj5CpmbzJXdyopST7UX13xSlzcanAJ GZh07rQs8eOYtHoqpHc84u6qy1dVPWzmoqHZUjgASBbQLBESIHgTSjQ93RXzxzUDRI7olcSb a18XO4pB9n4IXHCaUuNyYWkk6c+dMEmwHEqGahp6aOZuzRwta6MnJdcDPYG1+BOVUAhCEAIQ hACEIQAhCEAIQhACEIQAhCEAIQhAf//QuEIQgBCEIAQhCAEL4LgBc5gNZSurxiOImODxMd31 fajuVKIqzEOcjUjUYyzRQty5XBjd0lLHY7EHlrYy5up17dKyTzVE1Q7KmeXHf0DmBclokGlU wdDrjWRChZjVKeSDm8F+ouzcVoXeXlua1w6ymEKbm0ryLnnVxVtr6N2iZnCbdVdW1EDuRkae Y4KPQCRozKLmkrSbn1rCzDgdBuvlRzZpm8jI8cxxHXXUV1Y3RM/hdfqqLmlrSyQ6VUKxCl24 pXt8vb81rT1l2ZjVW3ksl3BbqKLm3E3PNryiS+vxmgw8HZ5Rsg0RtOU88AvbhSauxPEKpmRT y8ai22LRlOPCbEKekwuoe4vdKHuJuXOvc8OdLm1JudZWjSXG63F3PZBIaOJttqyxc6+67MRw JccJBJJlJJ0ktuequtDSS0rnmQghwFrEnRwBbrrRrEiMnwi0yxLIK+wgefvgv6qWPbkPczTk ki/MVNcKalzyv593VUPREiLwTldHGeUIQqGoIQhACEIQAhCEAIQhACF8L4vuID5vZfBJ5i9w wTVDxHC0vcdwZhzdxP6LAY47SVhErtTBcNHDmuiIqhViE1JQVVYRsTDka3nM0cJ0pjPxPysj DqeTZXgZ2kZN+Ybqha1rGhjAGtGgAWC+VdGoVpiHfHUUsgy2vhkboOdp4CneG8VddSEMq71c Wi5IDx26xvwpzNBDUNyJ2NkG+OuktXxP3JfRvA8Bvv0nZ1VWEo4saHGMPxADjeVpeRnjdtXj gNr8C3r6lfHU0koyw+GRpzOztPNBFk8w7irrqTaVl6uPUSQJBw2z8KpEWL5CX4fjNBiTQYJA H64nENkHBdMFABCEIAQhCAEIQgBCEIAQhCAEIQgP/9G4QhCAEIXGephpmZczskdE9BAqxSnZ YqvEYKXak5UlszRn6JSurxeWW7KfxLYc1yNserZLN9aNg45VMXw1RtvNVVX1FXmeQGXzMbmC yoQtUREmMFVVWNZVBCEIQCEIQAhCEAIQhACEIQAhC+L7ikHzdeSV0hglqH5EQyna9QCd0mGR QWfLt5PBRzAqq5ELtYrq5BG+KSNrXPaWh2dpOtYKjD4pbuZtHnoHmhXL2NkaWPGU06QUqqcH B21KbHWxxzcBVUeiyKXpHNlapDT00tObSDNqIzgrkqeaFzCYpm2OsFLKjDGnbU+Y98k5kVlV JSzYWo6RRWhepI3xOyJBkuC8qhqCEIQAhC+CbID5XkncXwSdaY0WEVNXZ5GxxHtR0kbwSVZh ML2hz3BrQXOOYAJ1RYDI+z605De+GnbcJzpxSYfTUQ8SW7Y6Xk3cVqVkZWkK45wQQ08YjhaG NGoLohCuVBCEIAQhCA8SxRzMMcrQ9p0gpNV8T7CC+idknvh5u3gNrp4hQqIojiIiennpJA2d pjcNB7ghOcO4q8QpMmOptUwjNnFpAN4i1+FPJI45mGOVoe06QUlq+J9jhlUTsg98PN28BsSq KysLI4rcOxvD8TzU8lpAM8bxkvHWPAmK+pp6aoo5A2ZpjeDcG/UITrDuKuvpS2OqtUwjNnAE gG8RYHhVFSIsX6Euw7GqDE81M/bgXMbhkvHWPAmKgAhCEAIQhACEIQAhCEB//9K4Xl72RtLn uDWjSSbBYarFIKcFrCJZO+WnNwnOkVRWVFU4mV5LdTRmaOBWaxVrkM3wqNr1GlXjLWkspQHd /m9uAZknkkklcXyOLnHWTdeELZGo2Y53Pc6cEIQpKghCEAIQhACEIQAhCEAIQhAC+CbIJ3F1 gppql1omkjW7UOFJpwiRnHO42GvUEypMKkl29ReNupvaj3CYUuHQ04DiA+TvojRzAtizc+sN 2QVV1uPEUUcLAyNoaBuL2hCoazAhCEB4lhimbkStDhvhKKnCHsGVTEvHfJtfo606QpRypMVc xHTkhNAHXinZY7jhnHRSqowxzdtAS8d8m1+ir6elgqBaVgJ1O0OHCEmqsLnhOVEDKzeG2HAr xo6eRTOJ0HNKhFua5pyXAtI1EWK8kgKhnpYZwRI3bbtrOCVTYZOxwEQ2UE2BzA8OdQrFSaVD RkKjpFkUwkk7y1UtBVVZGwsORreczRwlOKHAmMtLWbd2nY+0jhBzp0xjI2hjGhrRoAFgiMrS yurBdRYPTUhD3+J0m64DJHMGdMkIVooioIQhSAQhCAEIQgBCEIAQhCAEIQgPmKKOaojjlaJG ONi1wBB4Cs+IcR9PLlS0Ehhec+xuAMfMFrEdNa6bluLnk+WUJOlqLNmPrLsCxdlUyn43e2Rz tq8cgLdqyxm6a+xKCmlpKVkE0rqh7RtpHm5J7habIVCwIQhACEIQAhCEAIQhAf/TcVGCTNLn QODxckNN2nma0skjlhOTKwsO+LKzXl7GyNLXgOB1FaJCKk8pk6BRZpCNuEKgnwSmkBMV4nbx u3oG6TTUVRATmywDpbcq7Xo4xdBubXnBC+L6jmXyrFAQhCAEIQgBCEIAQheb3QHySixcQBnJ 0AZyu1NSTVTrRizdbjeyfUtDDSi7Rd5GdxzlQ5yJXl2waurkF1JhLnWkqcze+M9zzdFk4ZHH E0MjaGtGoZl6Qslcqm7WI2YEIQoLAhCEAIQhACEIQAhCEBjq6GnnaXZOS/voZuiNangHEFwF wDYlVcnInmFTtFyL+fWjFUo9iLXKco53xnTlN3CtzTlNDrWuNBXjYY8vLtn6S6KxVjVbHGoI QhC4IQhACF4MsTeSe0c0hc3VlM3tYPMzpGDuhYnYnTjQHO4B3K5OxXvhnRPcKKZCYlGSEoOJ 1B0Bo4CeqV0o6uomqAyR12kHMABqUUyCJRmhCFYgEIQgOlNy3FzyfJDTctxc1PllCTpaizQQ hCoWBCEIAQhCAEIQgBCEID//1LhCEIAS5/Ju54pilz+zHc8VKFXHCWnhm7Mbc7ug9JYpcMOm F3A7uQmSFZHKhmrUWoIJYZoTaRtumOiF4uqI2Isc4WaWgglzgZB3W2HSV0hK0osFWCdC1S4d MzPH4mDezHoXWVwew5LwQd8WV0VFqmatVJ0BfF18XutNPRyzm9shnfRHUCRxBEVZDOGueQ0C 5OgJpR4WHHKqc9rEMB6q0wU8VO2zBn1uOlaoNLuYFm58cxqyDinOrWtY0NaLAZgF8oQqGwZ0 Z0IQBnRnQhAGdGdCMw05kEYZ0Z15MsbdLgOFeDUwjtV+YCUiIpkQ6oXOKVst8nUuiEoscwIQ hAeZOQPMKnaLkX8+qKTkDzFO0XIv59XYQpqQhCuQCEIQAsuIcqu5reqtSzV/Kr+DqqFmUJOJ EIQszQEIQoALXh3LQ513UWRa8N5ZHOuUtnQhZlHKEIWpQEIQgOlNy3FzU+SGm5bi5qfLKEnt hZoIQhULAhCEAIQhACEIQAhCEB//1bhCEIAS6Tsx/PFMUvk7NfzylCrjwhCFJUEIQgBeXxRy C0jQ7mhekIJzI3DqdsmXnI75JBHUWsCwsMwCEKY45yEREmBdYOSdwLkusHJO4FBJ2QhCFgQh CAFjkqpGuLQALGy2JZN2a/nipaUhFVESKtPRqJndqtzMy5l7zpcTzSV8IVjCmVaoIQhSDZRa Hc0LUstFyLuaOotSos50QeEUBCEKCx5k5A8wqdouRfz6opOQPMKnaLkX88rsIU1IQhXIBCEI AWetz0snM660LhV8rSc6oUCJCELI0BCEIAWzDeWe2FY1tw3lg84espbOhCzKN0LNVVsNIBl7 Zx0NFr81YOxt180Qtz+fqLUzpkQcIWSkxCGqOSNo8dpcRn5hWrKaNaEpLNKdabluLmp8p2Co gZUxufI1oDs5LgFQg3AIzhZPVFW2F0arUlRUjrUPlCEKhIIQhACEIQAhCEAIQhAf/9a4QhCA Evl7NfzUwXh8TH8kLqUIVIxehan0vn2eArg6KRnJDNujOhWKI8IQhSQCEIQAhCEALrByTuYF yXSDkncwIDuhCELAhCEAJbP2c/nkyS2o7OfzespbOZwsyWs5oQhWMQQhCA2UXIu57rLUs1Fy Due6y0qqznQzCKAhK6/HKShcYs8so0tboHNJS5nFScrxMgGR36c/TKI1VCvStKOTkDzD1FO0 XIv55OKavpq+B0lO69szmkWcDbWk9Fok55WZIpKzGpCLheHTRMF3OAVlVECNVZkVbUh7Qsjs So2ZjJc7wJ6y10QfiERmpgMgOLbuzZxvKLnGxxRpGXdAwjUpnNc1K1UBcqnPTyc4Uybhk55N zRzLnrL27DYmMc6aR2S0Euta1gLnUivStKRKRYBOgXXsQzO0MceAptC+uqGHEKSljfhwJyWv c4VMjAbFzQ0hvMBTOajdT+JzAXwkZRB5Nl+qFRKVVijUlVVKkZNto6h5sG25q7DCqoNL3CzQ Lk2dmHQTqzXgOabEZ2uGYgrbT15uIqrM4mzXgbU7x3D0lLkimlIa+NYlkJHJo28lKXc4AVrw 91EZH7HIY3tYSNksMoAXsLa8yaYrxPx1OVUUdo5ybuaTZjurY9JSs0T4ZHQzNLHsNnNK53Qr 2OSNEpY50PKQFC0NREGqMc5IVGzLFPFUrUPEkrppTLJnLnXPM3FR4ZxrWyOpn0IipdjLhKco HmlxNs6mg3KcG6LkDPozquw2DGKd7WVskb6FsZac7SLAZrZgeiup6yIeIRFRyoqTLEpKSERT u2E3DJDkO05gcytTRU2MYdDI9uQ5zA5rm5iHWzqNrNhNXLxsPEoyHYxvXzK9wyB1NQQQvzOb GL805+uqwsqJGWgVVrlVFiVFkthEV1BUUExinF2nkXgHJcOada24Vjk1CWwzXkpty13N5m8r CopoqmJ0MzQ9jtIUfiuCTUBdNDeSm3b3c3m6My43MdBrTMlSsPNwNFQVFsSAohEa6o6vrqxS yhniqIxLC4PY4ZiDcLpdfXtBiNRh8myQG7XEZbDnae4KtMOxOmxCMviNnN5NjszgtGQiPrlr DjoqgoShljwlBrM5LibkLI/E6CN+xvnYHbl1pZIyRoexwc06CM4WhyRoekIQgBCEIAQhCA// 17hCEIAQhCAEIQgOboY36QL7utcXUpGdjr7xWpCRkRIovdHIzkmnqheEzK5PgjfntY7ozKYy KUwoWh9K4cgcrm5iuLmPbyQIUlYjyukPJO4FzXSHkjzEB3QhCFgQi4RcIAS6p7OdwdRbnyxx 2DyG5Wi+a/MWSUQveZC459QClpSESNESvM6FzmxDDKc5L3PL7cjkO6trLI/ihp25oaUv33OD esVDoZjZFU0gqAoiGRFYxVRZlqW+Y32J0AlexFIdDT0EmdxR1fl3DEzm3ceqFllxjEZdMxZv M2vcrNaJZUjU6mWBaIdFTRNtqXArqcGJh2Ta3N86y4licNPSSGKRhmtZjQ8F1zmvYG+ZSD56 iTsyWR9917j11ycBp1qjaIRz2pFIqznQ+wS6Cgnvp43NaqoiHunfE2obJUtMjASXtvndwm+t UMbcPxPC6mfjVlIYAcl7bXuBcZ7BIaKlNZVR0wcGZZzuOgAZydSocSoqxtKMPw+NopWDKfJs jA6QjObi4XW+KNKinh2zKs6E7R1c1HMJ4SL2sQb5JB1EAhdn19Q4ktLY8o3OQ3J65WangkqZ 2U8Qu+RwA7ngVHHxKPPZtQBzrO5csaJR6q2kWKSWI8jYMhKHg0hFh0RVjSljSNZpSedLM/k5 Hu5rjZeDk6T01XR8S1C3PJJK/euAOkFtiwXDItEDXb7wHHprmuZe6dTyC2E6Gg5IODjtiIQr WufmY0u3mgnqKr4l2TxQzMljfG0yBzS5pbe4sbX5idx08EfZcbGc60DqBdloyBpFpo41OSi7 CC0Sy5ukRrY455ZAXmRjZGOjeLte0tcN4ixXpC1OAnKqnrcIw5tLT1DjTmZkYl2M7JTxOJyn Xac9tANhZeMPxaGiMzZ6mSooRJGymqJrvkkeRtwDYZTW7trDdVK5ocCHAEHSDnCT1+GuZIa+ kjFRURxCOmp3ZLYYy42c8DNntp5iA6vpop2cd4e9rw8XyWkGN3MIzArLcPux4s4ZnMcM44Cl lJiVRhET6WKMSU9LMYzI5r8qaZzgZGtyczLF2YEG6onxU1eHPgeBJE8sc5uchzdLHDeurtfF IsxRzI5UnM1PVSUtmPvJDfTnLm9yF3rKGjxWDbWJ7RKy2UOHrLIdkjdsc7ch2rcdvgr5jfJT OMkOcHkozyJ3xuFS5iOSQQcK6DcixqiosikziGFVOHvOyguivZsoG1PN02PNWLb2ybm25fMv sNslNXxOY4BwIs+NwuRzQeqozF6Onoasw00he213NOll9Av/AEssHPfApJErUqLUPIUPBwFH QiNhEc2EXGzJltdYMeJ3D6GV4qZJRJMzPsBFsk6ib6VWr69w6Gplq2ClLmSX5Juaw133lfsB DQHZyALnfRkIsIlMs5nRlCtoWEpGOjRZa9LWe15c0EWOcHUvSFc5iaxbieyi6ooBZ+l0IsAe ZospcuexxAu0i7XaQd8FfZb75JtpsbL6yffLdlaco35t1MFBNp1fFKiGkLRsMsDcwro2qs9W JKkdYM2YHUGikrJXCPY2ZYjNnOI0gmxzXWagxCow+YSwuJb2qMk5LhzE0wp734RiTnuLzkAX JuczTuqfWyXupkWWI5FkpVSOM+y6aoZUwMnjN2SNDh3C7JRxOZXYVFld9PtzMpN1iqRKqGyS oighCFBIIQhAf//QuEIQgBCEIAQhCAEIQgBCEIAQQDpF0IQHF1PG7QMk73cLwynexxsQQVpQ kakRIctidrd0l8iEaySuiEjJiPGxsGpca6pjoKOase27YIy8gWubalpXiWKOeJ0MrQ5kjS1z ToIIsQgJ6OmxupjirqmaORkjmvNHkNaGMfuS2yg4A331pmhlpSNkOXGdEgHz7cWPE8PdSU9N TOdPUYa2YmeNgL5GsDdoza2dk30m91zw/FGYdFsE0Muw1Ez3wU+SXyQ04Gd7wbkAnRvKUcqW qsIc1HHeqo4apm2ADtThpSXsJrHT7BG0OOkG+SCqUwN2IVVCdmppGhzWt2xAOtpz3XIhkzb6 dYI0ghS+CZCyrPXXE1oejYehI2tWNq1FlS2Vgrj4mK9+d744+Fzj1AtcfEnbPLUk7zWW6pTS nriwiGq15hLoB3juJkM+hZXMNbOhsthKiITG8SLWIiCaLibw5lstrpDvucOkCtkWE4ZHyNNH m3W5XVut1kAWVka1JkQxdDwr8JPc61qpL4jxNSGUz4c4MBz7GSW2PfpzpczA8ZkdkEFo0Xc8 hvXVyhXR6zTmCwaKonwjBI8O8TZCJagi2UAQGjcF+qnFkIVVVVlUsiIiRIFkWCEISCEIQAhC EAIQhALqrDMsyTUTm01TKQXPLTJGSCNsYyckuGo2upyk47wzLY6SSSuqaqcsY9xjiawGz6iR o1EDMegrRZMQomV1JNTOOQZonR5drkA9a6AVU+IUFRFHRU7Jas5RsXE5RF88jXvNy0HWF2mh lpOzNvEdEgGjnu5S6qixOmqaZ79jkqRE6moY4Q7IaXNAfM8kZgANFim2E181XxxS1Ia99G5s b54zlRSEtubZhYjWFKOVCrmo4zkEHZIXZD7ZnjrjWFOVdHUsnJkJkMjrl+c3JVK6KO8r6F4m jieWSRNOUWOGcgad3QvFmTN3R0wVL2NhkrzShqKfQb1ciIsaVTTg2GtooQ94GzSDbHcHfPcp rZK6eudDaKpOU3Q2X8N3KZggi4zg6FWlpEiqIHwqwzlhHLGrljU+UIQhUFGY9g8tPM+rp2l0 EhJcGgksJ06NSs0EXUtcrVjQq5tMkRDQ486CEwMpoQ1zQHiwAdYWzi2dLpcud76lsWRGXZ8h to231XAsvsB+HUMjst8LC7dsuxgjMZhLRsZFi22aysr56VIlVJwxiI5qvvc1qpIRGG4vUYc4 NuZKfXHfRvgnQrKkraethE0D8oHSLjKG8RqUxi2APpsqoowXw6TGAS5vM03CU0tVPRzCendk uGkaiNwrkSEdBuifKi1TzL6FgaMg7naHia9ElbcFSop9jBCWYZjFPiDbDxLmGmMkX5o3Qmd1 uiosqSoeKex0G5WORWuSdFBCEKSp/9G4QhCAEIQgBCEIAQhCAEIQgBCEIAQhCAEIQgJ7ihmM c8TKx8kOGbG90r4Qct0gO1YSASB/S6x4VXspZ9lxaeQ1Bha1jMkubFA4jIMhYLZTs1zn4FWO Y14LXgOadIIuOgVOYlg0UQq6qW74JS6Z+x3bUZVgNjDhe7HW0EZkBQ7LHliLKGW5pcG3zkDS UsrcJdJszqEiGWte0VcpJLzEBYhl7gGyy0zOw2nlx3FR4qZWsGQM4iYSA2Jmndz7qftNwDui 6AksOrMTZsLYGkUwqRTxU7QxzGRscWuyyduHgC972KbtbT4hDx/QOyS8uvlbVrsklpuNWjSu 9dhcVW1xY59NI/sx8BET5AAbNc6xNlMRQjCoW0r2bE6KISYjUEbIQ1zzkU7N3L0G10RYpUIV EWRRzcOJjeLOHJNO/wAzMusFRJSENzvgHae1N5m8s8E5r5I6BtLxkYow/Je60jYjmaWZItbd C6yNkgk2KYWvyDxod3BWqOR8izmatVixpMOYpY5oxJGcprtBXtI2OkgfssBsTyTDyLubv76a UtUypaSNq9vJsOkHrqjmq21F2uR1rNCEIVSwIQhACEIQAhCEAIQhACEIQAhCEB5kYJGOYcwc CDY2OcW0pRV001Bh8eH4OzY2uJa6ZxuImZ3Peb5y46sxzpyggEWOe6AlMFxeKB8FBDCI6WZ+ TBcuNQ7KBcJXA5iHWOg3G4nlTRNlJmpyGynT3y7mqexqI0BdQ0gLIZYnzF73t8S2AkSRwggZ JINyL5xmC9UlXHhZe6CaKaSaNkraJgdTwiPIvlNLsoB5Ava+dEVUlQKkYxvtjFIMl7eSaV7g nkpDZu3hvnZrG+09ZdJazDq1lI1zi2Subl09mnLAyconRmHNXGRslO/Y5tfIPGh3VsVqio6R TJWqxY0mHEM8c8YkiOU08B5i6JG0vik2WE5LtY7S7mhMqWrbUi1smRvJM3N++sKjmxWou16O tZqQhc5J4YheR7W80qpY6IWB2K0ozRkyHca09UgLkcTnd2XBYbr39YKUaq1CFciVRmQkWLYA yqyqikAZOc7gTZju4K7Pq614sXtjHfrc/RJK4lj39mSyP3i826ClYKmSJ0RMHRLoFyPYqoqf SUlDHNTzZJBjmidq0gqpwvGZnx5Fcxxe3kXtaLO5ovp6S9NiibnDRfdtnXtQyh0ZHe5VSsN6 KsIrRTURYNqOTGyRxml2JuPZcLu3Fo6hK+OxKfz58GCzoWlIhxXOKf/SuEIQgBCEIAQhCAEI QgBCEIAQhCAEIQgBCEIAQhCAWYzh0+IxQsglEOxTtkdlMywcnRmuNBzqfiqq7DZ6ttMHzMgl DXvka6eaeXNmdkkFjSDtTYjfVmsVXh8czZpIAIaqWF0YmFwc4sCbWvbVuakB0p6+kqXOjhmj fIwbdjXtc5u7cA6l5rqOHEqV0D3ENcWua9hBIcw5TXA59BCnXRGhZT0dPTx0dbHE4zVgOXGy IW2SRzi0ZReRmB0bqZYLitHMGUcUMlLtXOgbICBJGDybSd297akBhq8OrYql545feojvU4g4 CNsMUZvkMF8xcdOfgTHC6mStw6SbEMkwte/Y5XNyMuJvIyEEm100mhiqI3QzND43izmuzgjc SjHKeZ1KGts3D6eN0lREy4fIIxtYgAMzTrz8CA5RO2SBtVT5clK8uyXuaQ8AG17HOWnUV6sH WkjdkuGdr26f6llwzFauKdsWIZLKZ8DpARG2OCFgAyMmQZnA3tntnTJ1PHKzjrDntkjcCclp ux3OkXsd5aNfUUzcyq0701eHnY6i0cmhp7S7mbh3lvSHaSghwzjS05nArRBWvp9pOTJHfM/S 5o390b6hzKqBr6izjZC8te14DmkOac4IzhelQ0BCEIAQhCAEIQgBCEIAQvguAFzmC4vraWPk pWX3A4E9AIDuhL3YrDe0bJH74bYdMrm7Eah2ZkQZvueSegArUjqwqrkSqMJoIahuRPGyVt75 L2h4vu2N0qxLAqWrJmBcy+SZYWODI5tjG0a4EW3r7i+HT1zztp8kbjWAdM514LS/sx75Oee4 joXU0i2ohYRLWGGQxUrn12ISRitnABYHAthYORiZYnMNe6ts1fSSMLMl0wOrINui4ALCIo28 i0DgXtTc2lapVYSuM7TOCQxlmdpy3XcOhpXyYpnuDjJkOabgsGS4cJJXdCvUiKR1TmWPf2ZL I/eLzboL5EUTc4aOgF7QgjVQQhfBc0ZyQEIPlC57NHoaco7jdsekvbG1Eh2kD+a4ZA6aRkxK tQ+ULqKGsfpMcfCXnqBdGYW6/ibO5w3GgM7lVV6EoxxlJA0lGU3dHRTEYbSDSzK33Oc7qlfP YfR+fTen3Ki5xKxS1za1qH//07hCEIAQhCAEIQgBCEIAQhCAEIQgBCEIAQhCAEIQgBCEIDhV 0lPWwmnqWbJE4tJbci+SbjRbWp3EoKylrm1Tp2QyVUvG8NQQNjpoWjKI22bKeRbP0VUrzJGy VpZI0Pa7S0i4KAVYFWT1TKhksvHMcE5jiqckNEoAFzZubMc1xpTcgHMV5YxkbQyMBrWiwAFg F6QEbjkD6WfYIozDRte2eOOMOdssriASDnAcwi4boKGYg3CHTvhdJNKKg8dPkiyI55M3iWzJ Lg1wvotnVklddhEM8vH0DGNrmNdsUjr5GWRYOc0abakBxmmhra/jSBjxURwh8koALI76I359 J6S8HKY8wyjJeOgd8HWEww3D4sOp9hYS57iXyyOzue92dzitE9PFUMyJRcaQRmIO6CrNfFJU KuYjrWKYZZKVxdHtozndHv7oO6m0FRHUMy4zfdB0g7hCUzxSUjvE3PGTZsnWO+uBqY4pNkik tKBbMC4HeIsrq1HSoURytkUokJZHiuVGLwvy9fIht+E3Xh1fWuO0ZGwd/XcelmVKRxenalUb L4JAFyQBv5kmdNVv5OYjeaGt6y4mCNxyn3ed1xJU3NrWlVhErxw+tpY+SlZfcBBPQCzuxaK9 o45H7+SAOiSsQa1uZoAXpTc2leQsItQ7uxGpcNpE1m+5xcegAFwdNXP5KfJB1NaB09KEKyNR KhVXqtU5GBjjeS7zuuJK9tY1uZoAXpCkiMEIXkua3kiAhB6QuQnjccll3ncaCV2bDVv5CEjf cWtHVukaISiKp8IXVlBWO5N8bBvXcenmXcYXH5eSSP4Q0dIKqvRC1zamIuaNJA5q8bNGczTl ncaMo9JNWYbRxnKbGCd1xLuqStIaGiwzDezKLnK4lIOvEjW1MnIQP5rhkDprsKGsdpdHH0Xn qBNkKtOtqLJBoLW4Xfs6ZzxuABnUXdmG0UZyhGCd1xLuqVrQoVyrVLI1EqHw1rWizQAN7Mvm yEKCQshCEAIQhAf/1LhCEIAQhCAEIQgBCEIAQhCAEIQgBCEIAQhCAEIQgBC5vnhj7Me1vNcB 1VwdiVI3Q/L5xrndQJEpEaVprQlr8Ude0UDnb7iGdI3K5murXaBHHwF56oVkY5SFe1Ko2uvg ua0XcQBv5kjcaiQ3fO/mNOQOksdZPTUex7Kx0skzsmNoBe5ztzOppK1SLnI5kjH0mJUUZyTI CdxoLuoFwfilz4kwufvlwYOndJ6fE6WSKWSQGmNM4NlZILOaTo6K+JMXpGQSzAuLoA3Kjc10 b9tmbmcAbHdUoxtrIVzqyIamurHaGsj6Lz1QuL3VMnJzvtuNOQOkk2G1FQ7FamOpjdAZoY5W xudl2ttTYjMvitnq5K6aiFQKVjIBNE4ABzs3I3J0XCm9qSxELTKsUdQYVJbAxrhGaiR8jWNB OfOdJJvmAXGfEoaOtFPPkxwGnMgkzk3DrEWCWQYg8yUtbWFzYKujfHJYOLMtriAQBfO5cqeC rFPQTspnTSUk8rDG4ZBLDnadsMyR1gpa0Zy14kqqKSllyqWpMkTrXG2ycxz6wuEOJyx0cMUN 5J31T6cOndlEEEkuJAF94LxDhdVJC6VzRTSGvbUxxkg5LRmI2u6tL8KpnCobJNkiap2eMss1 8bt450lF7Zpz4r5KwCKHZiypexxbHTssXFt9tlOJAbbV01rwqqdWUEM8md5aQ+3fTTY9RcmY VTvY1r2zVb2uLtkdlOcb2uMoAZs2hMIKKpjbsdPTNhjuTa7WjPrsEjiWNViCpGkSIp6QtDcO qHcnK1u81hJ6JK9twqG95JJH7xdYdABKdpFza2oxOe1ou4gLwJ2OOTHd53GglOWUdLHyMTL7 paCeiV2AAzDMoWErELJB1qiZsNa/kYMkbrnAdJd24dUO5OVrN5rST0SUzQq06rXEpBtSvF7c Ki0ySSP3sqw6AC0MoqWPkYmX3S0E9ErQhRGq1S0SJUPgAAWAsN5fKEKCQQhCAEIQgBCEIAQh CAEIQgBCEIAQhCA//9W4QhCAEIQgBCEIAQhCAELm+ogj7MkY3muAWV+KUzczS6TnG5XcKURV qERohuQlhxOR3ZcB5r3ZPSAK5Pq65/IvbEN5uUeiVNIpCvag4XN88MfZkjW81wCSubJL2fK6 ThyR0BZfDYYmci0BTc3XlVhEqDKTFKVnIl0vONyu4XI4o53ZcDu3uDeoCsyFZGJayqwint9X XP5FzYhvNyz0SuZM7uzJnu5jiweC2XyhTSolQqrlWqc9hjvctyjunbHp3XsADQAOYvlCkAhC 8GWJuYuF9y+dCD2lHFBG91HHNFcPgqI3gtF3DPkkjopoHyP7Likfvhpt0Su7KWseLhjY+edn 6ABUKqRRKpZqKiosRMSYbVnjmgF5RVZM8dU4G+Uw3yHkdJaW4Y6pimZURCB00YaZTM+eUuaQ QdsBmBCoRhk7jeScAbjWdcldm4VS+XgMh3XOPUBCqqtSvNInLXE5TUMkNUysq6sTTMjMdg0N aWnVp0r5qsOFdXw1JhM0TInskbkOz3ztIObQqyOCGIWjYG8wLoop6kQpFjjjqCSPD5zG2NkM cUbBtWu7TbcAaV3bhtQ43fOGjcay/TJTRCinW1EoxEMTcMpxyZdId9xA6AIXZlHSx8hEwb+S CeiV3QqxqtUmJEqHwBbMMwXyhCEghCEAIQhACEIQAhCEAIQhACEIQAhCEAIQhACEIQAhCEAI QhACEIQH/9a4Qg6ElxGrqIyWxvLRfVYJFGB1dcZaunh7Nka3huekp6J7588znP55xI6F1pbH G3kWgcAWiQdeUV8QwOK03l3lyc623z6y5PxKd3ZMIbvyHrNJWdCmkRK8osIp6NVXP5KRrB34 3ruuuT2GXs173811h0BZe0KYkSoRTKpzbDEzkWgLohCkqCEIQAhC8uJAQHpfF91YZJZDIG5R sdzN1E2oqWne0OkYHnv67urdFWlryyNjMjp4mmxdn3BnPSXtgll7Kie4btg0eDEJyyOOMbRj W8wAdRe1msJWIXSDSqonFHXu1Mj54knwW67Mw15HidMeYwADpgpkhQr1UsjGoYhhVHpc0yHv 5xPSFgtMcEUQtGwNG8F0QojVSYkQLIQhQSCEIQAhCEAIQhACEIQAhCEAIQhACEIQAhCEAIQh ACEIQAhCEAIQhACEIQAhCEAIQhACEIQAhCEB/9k= | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Figura 2. Instalaciones ilegales de agua potable en la vía pública: 1 – Conexión ilegal directa a la red pública; 2 – Derivación ilegal de una conexión vecinal; 3 – Bypass Metodología de comparación Los métodos de localización de instalaciones ilegales serán analizados uno por uno bajo los siguientes aspectos: (i) Alcances; se analizaría cuál de las tres variantes de instalaciones ilegales (conexión a la red, conexión a otra conexión, bypass) se puede localizar o no con cada método. (ii) Limitaciones; se analizará cuáles son las condiciones locales bajo las cuales se puede o no localizar instalaciones ilegales con cada método. (iii) Probabilidad de localizaciones erróneas; se analizará, para cada método, en qué casos y con qué frecuencia relativa pueden ocurrir detecciones de instalaciones ilegales que no son tales (falsos positivos). 1. Margen de error: Se analizaría la precisión con la cual se detectan instalaciones ilegales y cuáles son los factores que influyen. 2. Facilidad de uso: Se analizaría con qué necesidad de tiempo, equipos y/o materiales adicionales puede realizarse la localización de instalaciones ilegales. 3. Inversión requerida: Se compararán los métodos con referencia a los costos de adquisición. 4. Recursos humanos requeridos: Se analizará la cantidad de personal requerido y sobre todo el grado de capacitación y experiencia que este requiere. El análisis tomará en cuenta por un lado publicaciones previas, experiencias propias con los equipos, y experiencias de campo de algunas entidades prestadoras, especialmente de Perú, con los métodos. Métodos de localización de instalaciones de agua potable incluidos en el presente estudio Los métodos que se han analizado y comparado entre sí, bajo los aspectos indicados, son los que se detallan a continuación y que son mostrados en la Figura 3. Stefan Ziemendorff - Michael Kersting 167 | Campus | V. XXV | No. 29 | enero-junio | 2020 | /9j/7gAOQWRvYmUAZAAAAAAB/9sAxQASDg4ODg4VDg4VGxISEhQaGRYWGRoeFxkhIRweIx4j ISwjHiMhLjMzMy4hPkJCQkI+REREREREREREREREREREARQSEhcUFBcUGh8gHR0dICYuIyMj JjMnKSkpJzM+MzQ0NDQzPjtERERERDtEREREREREREREREREREREREREREQCFBISFxQUFxQa HyAdHR0gJi4jIyMmMycpKSknMz4zNDQ0NDM+O0REREREO0RERERERERERERERERERERERERE RP/dAAQAJv/AABEIAO8CXwMAIgABEQECEQL/xAGiAAACAgMBAAMBAAAAAAAAAAADBQQGAQIH AAgJCgsBAAMBAQAABwAAAAAAAAAAAAECAwQABQYHCAkKCxAAAgECAwMFBAcICHcAAAAAAQID ABEEEiEFMUETIlFhcTJCgZEGFCOhscHRFTNDUmKS4fAHJDVTcoKD0wgJChYXGBkaJSYnKCkq NDY3ODk6REVGR0hJSlRVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6hIWGh4iJipOUlZaXmJmaoqOk paanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tTV1tfY2dri4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6EQAB AwADAgQFO1UAAAAAAAABAAIRAyExEkEEUWFxEyIjMlIFBgcICQoUFRYXGBkaJCUmJygpKjM0 NTY3ODk6QkNERUZHSElKU1RVVldYWVpiY2RlZmdoaWpyc4GRoXR1dnd4eXqCg4SFhoeIiYqS k5SVlpeYmZqio6SlpqeoqaqxsrO0tba3uLm6wcLDxMXGx8jJytHS09TV1tfY2drh4uPk5ebn 6Onq8PHy8/T19vf4+fr/2gAMAwAAARECEQA/AA4pzHiRKbFWgj5K+42POAoE+0RKAhuFAtZf VNQJMRLIojdiUjByDqOpqyYvZESbHyxwoMRDBHM8oI5RiSTIpF72AIqwgBpN9SIkkYSR8uCM qErc7rWNuOo30bNysTrFzozKAGNydBqR7mj7QjwfrIweIwsPJF5ZFLE5nbLpcnt8VRcFKTC0 KAZmZrsei1+Fc6IuhhrgK4WzYeOIZQe+Fy9uPUCBWhSNmjjupBcC4AAtfqouLWPCsM7crJYO C2gAvuAHZQMMzy4hJG0uwNrbvBU7K0SZEBTciSMXibK6kWNwdSbeKouMiWYNKBlnj9fKOI4N 59bLKdBLlYc67WsRlNaq9sVLKOcoyhhfehUA+jRxEAb46VKO88Hp0/i+WPDfAG/SjSbEwiCd ou6UEFetSbjzjTSCUvhIRpzS6gg6WBv6dScrBMJRlkMh1v4Tuo7R5VVwAGYgF7knUW1oIR5S ytr3VnBC3O7pqUsJCojsjA2JOY5rjTwUqZeSBpJsmbOHGgIsb3sKcnA4TCwrNiXJMIHmhJ06 LAcL0uw8aJiFlfMqqNDmDaC50ANyTS/avkkOIRsNgog0bc0vKLsfgu4eGmbUlMlTIsQMRNJI kvK8617ZdANNKiTEtM9zc2tWuxWaeOSWY5pTKQz2AJ0B3AC2+vS35RjH0m56qW+USnUSnkot SuVRcdPN40vxDQtIx5MqqhlY5d7623ddM478kuuuUehUaOOdhIpKtz2zXFtfBVgplRgsPlad jIY8yuQgbTRdL1So4tlyiNTJJHIUUNoCC5tff2+d47q8rrhnLCPK0UmUk6khSD6OlULBKOUL Heo0rokgLgYEqe+zsCuglfqJAvboK8PHUabZykk4aTNqSEYZTbovxq17M2NHitmPJJEWmxCy tDLrZOTsFvr3xvQI4cF6yWmnwvI2iKxTFmMsk1+9UaZRx0p4ZZBthLLrVTGUqSrCxBsRTIJs nQmR7llutmsF0uSbb9+7wViWKOR8zqzG3esE8d1ao5GDXQpJf7KL8N0poyJwkwcCpPJbHyev 5S5W/cWANhpurCx7JKIXlkRsnPCqW51m4kDebUBFwjkBY5CTu80X4bojYaFO6ik329er8N1w o3ESAjdBFEex7sGmlsG5pC7xZdN28G9Zkg2SIWeOWZmIOQslhcAnLe1jwv7topXCKbGOQH7K D4bqQMW8eDlggLIg3qxVwRIbMO4B4UCxwk4S6V7JsnKRnfPZrHXLwtw7fdtSyjYWFZpcrSLE AL5n7neBbz6Z4yCMYpGgwyGFbE5JMySA8d+ngrmsc8w0EnEXEgWpTFk5ReU7jMM1t9r6+dTT ktiFWPKyDMxsLG687qGvN49NRZABPm5EKoQKY78ctr3FuOtawLlR1aESswIVr2tcEdfE3qmg amzB3TLroYYWJBgxh25NmaXlCBfcUubHdvtUWpnleXkAnJeaZyeUuNxFstu2t548+QR4fksv daglt3UOihoHpcwd0y66bhhawx7OaNTPI6Nl1Cgm5udN3Rassmz1YhXaRQ4sTdSVym/DQ3tX kVVxLyvh7xtfLHmFhc6a24VoE0lBh1ktyZzdxzr7uOmlHQNTZg7pl10MMIsMezTH5tIwchgb A6G62NrEbr1HVY1xqLCxeMTLlYixIzDhRSF8riMQ2lG+TNe+pO7hobVkIhbDyqAhEscbJfUk WJfw3pX0VIwS5rgMUQuBBXSMRPDBGzy6KLnnDeegddJpfJFGrEQx6cb6k+K1RvJLNJ5YSC5y CLPbpJJF/OpnNs7AeVZFSCMyDZ6zKAjq4bLq3KXy+DfQa1oAJrlBziSQKoUWLb0UpCzLlB0u PUNTsq2zIQQdSd4N+NIsZHgfWVh58HGyscQ6O7kF2yoDw0AudBUjY0skkDoSWETjL0AEXtXP aIuhVWixxm5NaaRzyxHKhPpeKpI2iFsso6sw3eEVEzqwIQWY9NRpOZd33CpKidDExydwwI6R 6FbZr7jVTOKflC8F4raXBsT00yg2jKqhJgZGOt7ZTbtFBcmcmKijlWBs2ZxpzWK+MC1ZdgBc 7qh+XS7ZIgb3INxbUdVeGd+6ObXp0pg1dK1kcBiek6UJrsLt4KJKuWx33vWp3ajhrpTQlQTp pWml63Y9AuLa0ItbXd0XoyuiVq72Nju4VoOPSda0LC5cnwk0CTGwpcAlvgIvUzSCwScZVFC6 JMNGGTCksda040KGdZlzKbi/Ya3zCiHSJSuZcmDBxkWM+aoB7Ovo1dRvb3eNUiI3lT4Gvo1Z NuYiTDbNnkiOVjlTMN4DMAT4qYVlTdUo+P8AJFhcM5iiHKupsTuW/G1t9Q4/JXzhykQy9RKn z70DYmFwcuAknxMaOwxSJmdHk5py3FkIPHfwo64HDxYzFRtgUGFglzSSsWkOQqCI0Ve+N79X GqZKJEWKeTGuU52bjVx0DTLYWJBXiLai9TCdB4apWwJ3i2usUd1jm5RGQ77AMy36xarodQO3 0qVwgwmaZCzw8NYPHtrBvw6a9Spln1a9WDXjQXLIrFevXqK5er1Yr19PBXLlGwh8zHax881v c5AAO+OvhqNhnsqn2k+iTRUkuqgDm3JDdt6UWJyK1ptPai7MwPKAXlkJWNevXU9Qqu7N29jE xYfFSvJG97qNbkjmix3a8RTTb2zzi4Ip1fKEupHC5OhqvYnAtg4FnDZ+coNtLXIrg8CooijL hdCxW3bTEYHENuPJDTt0t59RdgklJT0cmB4iaHjcTy2xZLm7oERxxF2UgHrsaLsHXCOxO+W3 tqL6tcDIBSubckjCK//QUTRBIMPlFpXZ7nqCqR6NambFB2lLyB3XKz5jdgRuJ4i1SccFXEwA 9wt/FlX1KM6K1sxOTMCFGgsVFUDoGGkLZS9RiJkWIFjErc25ORSd+lT4fetGI41LMQcxtxJ1 obFUiKqpzFmzEcOjhW64hZVCA5WUEkGw3m46L1ziSg2EeTzaJ3mQXCDov20rgYiZXvcE5beG 1SUPKKxcFyOavsqgbzoBrQpcOhjMkSshRt2u7w0ImF02kIxRAWUm1mcWtffQMDlOIkjc6PGQ TuqRd1covAjjfvR1io2FYx44luCtfjuW9cbyDb/SqPjSW5OS+uTLf4A1h51OEQHA4bQDMjk2 AGuc60mxJvhYid5Mh89adpps/CH6pP8ApZqb7VRlgxkZRIrAIjML90CLW30ZZ8NfnsUCiw7e 21t9RhiJE5MrlkJkAC6b7aEqeFKds4vFTSXkQRoxIBUABipse50oXCIdIFUKyGSNlKnMkg5p NrX17N9V/HQSYXaL4JPNHEgC6EXLAEejUxdsqMPC8l5OTVZHXddltYdma16FsiXlMdLtXGsW 5K8gFrl5WuFA7PSoijMYq4vF6xPsHDg9j4cQ4ti+Jks8gUi6k9pFQ3A5QtcMl7gjcVOtx4KV 42cuzTM3mjksbi7e4qbhI3jwypMCH3kHgGuwHn09KwMAw76SjddThKwNNEgUEG7LdVAubVCz KI7CGReBOvdNuGh66nnmxkghbAWJ4VCMswfIriQkh83NCg9pNBFCxXJLHeIS8yKQAEHdls3H SuewymJg3DjXQ8YZRFIyyIxWORQbi5Di50rnFdWIKIgyFYk2njgYXWZlMCARWsAFI00AsdOm iPtvaPI+V2nPJspTJlQCx0t3NQeSZhE5PM5GLN2ZBRJGw5GXCx3dBqxFya0NaCATCmRBtKz6 x9o4hVkXLGj6LmcDUcO2iYTC4HFN6zsVH5XkAZFxdyUaVdSnRQI41lJDyOqEZrkbm421qecR NPhhszEx8hh0Rnw75ee06AtqfarkUzmkARfPULgbyxiNiphy2EwMyzTRATGQ2XzMjdx1BFQV GMxmXCrlEraqBvJA9MV6LDxyQiRklEiOTIFuboddewip64KAhW2SzYnFOM1m5uRRrprv4VRo uRCBKjYfC4XFwyLiiYcYnrsXAUhdTQMZgsPh8FJJFNyjkxh16MxzD0KnNs3aWOTl4cPliUi7 X5x11HgO+ou0MAuFwUzRzrKFkjRwNCGNz4ha1JSxcPvrmmseYSaCJZpliZ1iDGxdu5HbVkGF 5KGJI3EqLEAHXcdTrVbw8SzTLEziIMbF27kacatiwGLCwRwty9ogMyaqdSdLXoYCMUp6CUuC nXLB0JQXgRjzlF/FWAioOaLUdgwNmBB6CLVowva/TXjAcTfqUAVqRQmWvNK4LALa269bKSy3 O+mEitNiqLLcbumhl141KdaAyC50q7SCEwIWg1F6xDhg0i4gyIMsyjJcZzZl4dd/OrcjooAi AmhlzrdpwuQHnjKVNyOg30rBmq64N6GPMFVorTjK9ba2WccvKQ+vor210IO9ar02N2qiHDYi aZUy5TGzEC263ZV2Zipsdev/AFUJ1Rwcyq3aK8CbSXNUSrOZNdipESYzEouGiDNGHuAdEVm0 Jqy4TBJgoBErEk6u44k+lU8KFFlGXqFvSoTG9wLMfFrXPpC7ECLWBuOozKV5ytbpB9WostpX aNrsoGpIsvg6aknCFiEvYsSS3ResjDQqblySp3gBVpQExKgLh4QGUaWOnE9NZQOSSwy20Fxa piolmsAbDf54rIw+nPOYmmAQlYhGY5jqw0JvvtapF9L0MKFYW0ABqFjNpxYcmOOzuNDroD0U SYCAElTZCSAei/pVGlxKAHXt/wBdKJdpTyizWuDw3DweCoru76sb7+vh7mlJebIGPWqDIbRW S44QqCYTY5BuNx1aDxmoUuMkkGXuQOi9xbt4eCgG19dbdPG3ueysE97wtY7+Gp6/Rrgy+STj rjSmIaA0Ygr6dYtbeLbri+hJ3a1kDnWsb7hp49DXrkcOdv6ASdw66zqLAcLgcNeJ4EU0KUyt oJOTmsO5kFh0XHHw1Mza0uYmwZd41Xp5uvn1LSTOocbiL0pqOOqjJm4rfMKZBflUv7Ovoirl icPFi4ZMNMLxyc0239R8FUqA+bJ9lF9EVejvNEKblSJ4dr7FZ4opJUhLEh4yQrcLm241Hi2j tUEpBPNd2uQpJJY8av5AINxfU0MJGouqgdgAql3iAqdxilJNhbIlgkbH40EYhr5VJuQG3ses 3p5xrIPPYdQ93zqwd9KTJlMBAhbepXq9wr3GgivV6sepWa5cvXrFe4V6uXLFYY6HqU+hWaG5 5jfAG9CuK4KFh9Yk+AD3fPo2gXTQAC3ZQsNzUA6I089axKxEUh4cm3nA0osCc2lVbankjnxM gghAXCwyXA76TLcXJ8Ogo0mLifDFnUCJ7OSdesAVWxrrRRI+QRsSYwb5b6UXMuoTUdLcBwiZ 8ypGGxk0Dloj3R1Dc9WHQwOh8NW/YmMSbCNkVY2EhLqL2u24ga2GlUgWuMotY9N/dtT7YOJG HkfNqGTzwR6tOBeUia5X/9FdtD17CTuOlH8rSZmOYKqhCBe5I4ansrTFx8vhuUTUxqHHgNm8 415C+JUuz2Kp3Cjgp0uTfpo3kL6LHh80789hYhsoOhB03VBxGGHJiZAdDlapBU3zqGzRka3s bE26a0KmwDb2UWzHTjuUejTApCLcRGRG8roEBW6620za7/PrKhoQeWAWMsASXJGotrRYzfDI G0KBlPo8aw7xSZUJzBnTS1wba2oG1MDUEBplDAoBlI0NtOFRVdfLzyWuAp0GnACpTFeUJJZj ZuNgNeqoiqDtA35q6sfgI1oIxUYUfHXXJF7LHcj4Eb+hTwaYDCX9+n/SzVdmlM87yNxvYdmg FPg/vQw19yxv+lmlciBV0iT47y1HIzyqQkpBV9QpG+3g8dYglM+HfBSvYE8pFc6Bxv8AARUn buUtFkYm2bMttFIsK9hMJg8VFG6ziKVFvKCCWAvYkXsK6ahK6JqCi4fzVWhy2KxZSdwBzj0h UkSLg4TBmzEm5tuva3bW20ORwzCLB85NLS5bXuL69prGC2c2MIxE5yxFrEKCSbcKsKRrG3Vp UnNJJBqAvKTsfDwTTHE4i7Kh5i77ka3PUKc4iRXnMtiFdwSCNevSpWGOHgCpFDzVW1goqPj2 Z5gXXkyVGhNzbgTWJtIaSkLy0jHI8wnZhJudQLC4NtD0VHl5RY3CoobKbNccdBwozWyBTfXQ Wvfd1VAxJgfDygBmePKr6m4JsbamtS5Rjh8blfETsrIkMmY5hcgITuFUzB4zCwIFnw4mIzgm 4Fw+Ww3Hdbz6vCRwxYOZ7GQGFg+nNBCEHt1Nc5pUQrKz4d2jmSPko3hj8zzFhbKBbXsqZhsd JAB5SwkZbiWF6xszA7JxWCw7Y2d45zHYIu7KCbHuTwFT1wnketpjJcq9F+z2StDHgNAg2IFl doUSbFTT2M+EBAbMBGLa7yKKrY1oTPtBRykcgxGHgtZiUNyOy1N4NmYJAGgxGIItcG9/22tv KmCxeJWflp5ZsMbA20HSO4tTGlFkGEuQ8UdSlD7axEpGLTBmHDuMslwOeN+lRlj2bI5k2fi/ K0r88BriwG9NONWGbZuEsHxU0qxICUjJAAA1vbLUYQ+RwIZFuyqQxIjJOnHRK5tILmoO6QLj R4oSsjEcn5d2fiW8qoSsik2N27vSle1FgOz2eJixVkXdYEXJDHrq1DC7CFsUkjiNh3Cg5Tfi UC3pb5J1wI2QThb3aSMgZcosLgcBQfSAscINd+EW0cEVhUmCMSyrGzrGGPdtoo0410HZvJYP YsWI9erHFvAtm5xFc+gjWWVY3dYgx1dr5RpxteujbPw+fY2GwakSRtEwMqdxbM2ovXh2Cqd1 DRy3bRAJxDanFEylcwUlbWukjGWzYeHHJDistg3Osd/YfFSXaMHI4lwg5ptbwirKypBGiLuQ ADwCkm0iGfPprqfBXiuac+kNHR3c5bf6heEUjmNwXSNo8tkwLwCrzizso4jp30SJubl0uDup pHgY5rEsum7idK2OzYlJ56jX3NeKGnbEVqhwQwVG3GSlw/R51BZH4qfFVjjwGEBBLhvD01Jk weFYWNt1LoKDaoJUjgxoMAE9IqhkfW4I0oCwDlVnMiC0yjITz9GQbvD5xp3jYIYm8zbN1CkU sQE6OHBLzWK98tiup7b1DNRpLugYePesK3YGeH5MMJdNzo2qkNv3G9DNySRu36Uqw8U6ziMT 5x0KQzDx1LbEyxTxQiF2SdTeXVspHc3toAa8FAlbTUhz3LE3I7DWkOKygq2ltxIOviqPtLG4 bDgiWXk3O4DVtOqkke1pJJsypaFSCwPOci+vULili+iK4VshCzRsQ99ddLa9layxvkEYW+u+ pWGijVM0Qyhwp1vfXXW9CdpSC1wB1dtUAqSEqPyXJxkHrNZdrC9bzMGRiL2t0aVExEyopzsE HWdfEKaxC1Qp9swpqpUdbH0qTswlY4hTmjkkNmsRrcEjWosuGMsoZzZR46ZRorYbkiMgzG2l iNBYi9LdSUxaQJKiXvp0+49WvZjv6f8AXWxjmDFchYjcQLg79aGS9zzbZdDfqI9SilWfS39g 9zWLaWO4XHi1NYBO5jbdc2671hmw6ixkvpbz78LVy5ZzW46k/kx6ewVjOh0vpuFuAHZ00IzQ dN/d8NbJJGwuCN/G9/FRXLfPfh3W/hpwFGguqkHde46r1o8ruAGYkDcNAPEK0jdhKq3uG016 aV1k4SZlZjDTPDm8qW9nX0RV841QsL6+QdDr6Iq/W1oAyJReCDBtCxwNY4VvawrWwFMkQ+/B 6U9A+5rY7xXiNVPaKyQCRegivdNY9SttBWoOo7KKCyfSr3uKx0dle4eAUFy90+Gve751etv8 NYrlyxQ5T5m/2Tb0K3Jt59BmPmMh6Im9CjeXC1R4BzTfgqD8kFDx5C4GZQcrPGVUnddhYejX lZgZANwIv4EWoe1GtClzYXLed7mlFiqBLoVLkhMLFGINujdWpqTtCJoZgsmjtGjEcRmuQD12 tUW9OLFM2mEWMFiqjexA8ZtVj2VsqCTPy8rEqSuRBkIIPEm9IdnwT4jEx8it8jqxNuaLG9Wd 9pYbZbEYg8riJCWdRvGbW5I6eilJMgBOxoIJPSL/0l+zsUgbkZiMrAgE7udbSsBpMJIVYEIb jfYMDu1pae4v1CmabUMcKqyB8qga8biulcRK8ZHeQqillYWuLbum1qOyywkI/DLZgN9ultbV qMagW0KBDyZvoN9r0OLaB5QLKM6ObXO8a0ZvIQbb63dmUM3MUF99828DhWcs8wM8elgAivpe 1ucN3RXp5sDDKRyWZ1N78LW0qA+NnkdizbzYW0AArpQDVNtjXb12UAvc3A7dag7QvFPo2Zig zHhc8KJi8XMSYsxAB18NQJCSbk3/ANdCUYvrQLdj2mncjIMHhlY2BVvDZyaTpq9t2jEnx0xj RlWMEgqUDRjiBnYG/adaBMEHCRIkEWIGMSVjkB5rqrNqDmB1G6/+us4DC5pCoIK83MW7jQ3C ipbYN5ZWSCxQG8jLrcnUgaD3FTjFkAQZSosLWsRp7ig56LWwoW0Y2EXNS3PuzZgQzHw6U+2G yjZMKjUZ3YG2t85urdYpPisIZoyoLICbqe6APRSWDaeOwbFIJSBm1XetxpexqVKw0lEWNMGe kQcDMrpAC3zL4QPUpZtAK+LjQAahQT0amqiNr7UmcL5Ya7EAZbLv7BViw5EBTliZbDnFt5JO +pUOBXUTrpxEnCQATqQkJdWCkbiQDS7AwBS8zSEM5UvaxBIJJNiDU1Z3kBaNQQrEEkkbt1bA uguzxoCbnqv4a2oKPLDAsExTO14pb3LEaqSd/Sd9c2w0BxEoiDKhYGxY2XQE7/BXS53HISqZ cw5KTRbeyntrl9cUQrtgsII4ocJOEdjEuWRWBTRmvYjXtprJgtnYJTLMhdGIRiNbkga9mtI9 m4nDJsmCBlkeWRTfIAeTUSPzxe992tT9n4bac0ttoqfKiqQhOW4XVgTc6bh51Wa7JRXASEVl bDCzxsZcLiuRwxsxLHwKrHqqR5W2tg4S2HxC2F3MQsWkG+6nfe+lHiTDrz8TIXijVpG5MHkb nmG4F9G3jhvr0C4cMGRTiEzLHFKdVETDMNeA11PTRu+l6RCFDgxYkKzbZVjKx5iBTkFjbJpx pm+Ilw0bTxYUTK1ssaWD24m1ui2lGlxEILxIVaNQeVdbEhraDTUHS97UqbKSDs6OVcXhl8xz DzLKxFi1zbnA2vvAoF11ejEmpdEFFV8W7M8WEOGxMnrs2BW3QfTpT5J8LLBsxmknWQtMhkRe DG5uBwG+nMeF8kkoMeLxUcSsAVeFQSNblTmt0+dSXyS4DZ+C2ZJyLNJi2mj5Z3JLNvJOum88 KDny2KrL1aIbBlU/DRLNOkTOsQY6u3cjS+tX3B4+PAYCDCo3LBIhZ1AsbknpNULDRJNOkckg hVjq7dyNL61bI4VjghjSRZVWFQHXuTvOl6OBqNtI+HCREqWC9cxWRXeqUmfaEs+7mjz6jsS/ da6Wryrwrfkja+leJgNbUKliaGMsCDu3Vo7Hib0VltQHvTtrVRBMoXKsCbHcKAcRNrztwNZz Ek9ZtWHRQDbiK0Na2awngYQQTO7KczXsOGm+o64cMUxJkXnTKOTuM+jqN1+uikHLY1H5NUmh lVwS82qDeuVwNdeNZM1QAUTAMy9Yr0NpXShFHExk3EAjwUl2i2OxeZcG8kWRCwCkqGtpl0IJ vT5wXBB42v6NRJUAubXtXhlGwRjp3PM4yoceDxbTgvDIbtqSDft1qXMnIgc2zWIYhbedVndG feTboveosmHibgMq8BoCfTrnYHab5TspiBEBSdjbUhxOEVJmMMsQCOrXXNYWDAnfe1S3eNYs zONRuvc7+qlzRhURRwI0rCrvNMKGL6UulFxeMBUrEN+mY6WvxtSOZueSSWYnUnU0wxU0UAXl DYubKOJNA5i3YDnEEk+Cs1MzJ4BqAV6N4ayYrKQz4rLMgtzAwL9JsdRwptFNHilM0N1QtbWw JsAD00klgllYFNdBe+lNtl4edMNYC9nN7MANbVzRFSVxJMlTNlxJjNq8liFzRRwswjO4m9gf PpxtrC4aPZUxiiSMpkIKqAe6A3+GluyFePbLAjneUyQL374U32wZG2XPyi5ebGd99cy3Hgp1 M2qjEiVXW9raE1G5CP38HirfXkpBxzG/joSJIRmUm3CxoJkVYIm0V7n3eFRybGjwo6yhm46a 1piEKuTwJuKC5bwyG4U63NSo7HERX3F1v4TS9SbjLvvU5CRJGTvDKdNONcbCmZl7cdT8EfNl H1VX9KrovE1znBnzZfsov6VXRj3Vz2UosRfavHcawRvrbjWvDsopFo26/Q3o14mw7Kz3htqb A+KtCdCD01yK3uCfBWoGorWMaAHXLurfdbtrkFjiOw17h4B6NYHdDtNe4eD065ctuPhrUnSs sRr7vCtCTauXLx3ke7xoGJ9cSfZNqKb3BPu76FPrC46VrjYuFoUKOxacnQcp5wAF/OqJOFxu IhjHrvMA3Ze5PZpR4CJY8RyhKqzyLfiBmtUZce8mMhw8CgKENy3sikDS3E6Us2BaGtqc7Cvq v4rDYnaWOxMzEI3LPmBBJAXQaAbgBW0GzMOrG8xeReAFgp33trei4t3LzG5Gd2vYkHUnQ2qJ Dh4C/fWPEEg0xo3k1OgJGUtE1tbLo3zKsiYnC4TF4PCQBc07ryxsBlFwLWHFqqu09No4odGI k/SjVo2JgsGs6uEDHU84Am9tDreqztRJJtqYsRKWPliQ2AvpmIpiy5MX1Mvu5OKv/9NAyDKQ NwFDPc26hUkRsRusNd+no1qIGbW3Dt9CgmWqMYwHGpA49YI9OtQDzPgRqUmDlcZQrG40008+ 1S4tjYyUDLE2hvc39IV0oKBjSHmDLr5kl+0CxoCDnHtqxp5GsQ5u9gLW4em3pVNh8jUSm7m5 PX6i+nXLlVJTy0he3dEbvFQzBIRfKeNtD01e02Dg1te+nAaeiTQMVhcEhaJI/M8OhkxL33C1 xGD0t5wrlypyxJGhknOWPUaWLufZQOqvNipZQqwRZQEyIt7tYNe99NdaPDEcfK8rsmGzBlw7 SDLELDSNSRbMbjedBrXsGzYHFrLi8OTJyVoYiBq5GRGPGxN/dtXLkXZmIRpnikHJSPYhbWGi 5SNeOlOowxPT260jxuGwkMwkfEHlhlZigBbMCxbTcButU6Da2EJCnMnWwuKRza5RBqTJo1Iu yAjiRdT52nnVSMnOlY7gzAdt6vZDZVYdywBVhqp6DVR2pEMNi5YF3FuU9v1tRo7UHWLGy480 3KndEL+E6CnjykILG5FrGlOzCORkA3l17dxqajCQ5N1+Pp0XnJlwsUyHHiGIRlc9iTc9JNzx rPrSkGiIq3421qIEzC441sI6W6K0No6OJjp1vNjsU0LqXsMjCw7KpgUk2Av2a1b5EAjkvpZG 9A1WMLjp8HrCRo2YXUNrlKcepjTNlTpQ0Rcq27BMi7Nw0iyqoHKIEfRWOdma500Cjx2pvKLq Z8ZKHjTMEKaxrGBe7WIJbS3aBYa0t2TiJcfgYOXKLynKIVMdkkAYsVGWwBFvDc0zhgeMkhBE RFmWFnzkOrXu1y2hsB4zVhYFnNpW0KpIRGrF1fLPnc5Cw4pYADKEtp1+GilR5nFBaSHFKxcF cpsb5bkDQagAdA0oJnWRjFGgkWNgcSESw5+hCPxIvc24AVMjw4iV1ZxJYm5dizKx9lJ11UjT xV1i5aJh4YHaGExLJcGVLc7KbAEHp07L0dJXuY3heNt5Y5bPa4vmXduqOxsoiRSgKnnNm5oI F1azZs26x7KOOVYiGxMQCguwDhiBzgBvHcnU9NA12rlGiWcM8WKmYmY2RL3I74m67rHS3QOu lPkrw8EexmkUBpuWiDyWsTcsd24ajW1WJl5RMsgMbZsodQM2oGoGvE0h8mEaJsdgCWdZYxcm 5sSePWRQJXAVqg4aOOWdI5ZBCjE3kIuBp0VbI0jighjiflUEKWccd5Pn6VU8OkUkoWZ+TQhr ta+oBIHhOlWpRHHBBHC/KIsC2fdffWjAWup6CVLBVbAMVbX1rYSEChEmxtvrNwBrXiRCyXMh eZrmhNWJHtoN9BEhKMd5p2tqlUDUEHnkddbudK0QG2Y8emsua0RWExQ5FAW9REhiMiS8qM5m TzPjflLHj0AHw1Idr6VDVVGKhKtmLSqWFrZTylreIXrDmqa5UfQvWKtALV1UrYHtPqVFlHDh vNThzsynUq3o1GlWxrw2jKdwrUNrCglACCR8BWjOwU79fGfAK1AYm9snWdWPqVaUqjuLNr3X BRuHbWmaNWCM6oWvbMwW9hcnWs4huTFktmNUraMqz4uR1LsL259ibjQgW4X3Ur33IqvpmtlS tp4+PFY1WiJ5KLmqemx1bw0aHaMUjZNQeF9xpNatkUtIqrvLADx1lJJMlVFVStOFCrZGUdKn pHR2imiAAWA8QqFFhzIgRrG246qQekEUVBj05mRZMu584W47Lb6CZaM7YDai451ZoGw5jZlF ypBvqK22ptbCYjCyQRh+VkCghlK6Ag8eyjxy+WAUdcpXMro1jY6aUujwEK4x20ZUylQxva40 39FqYFLcpHJEcrKFIJ9pNRcko7yx6RcGrvyQPX4jWhiXcVHirkYVLWORtWNrHje9FWMbmNxb ib63vVt8rxHei+2ik8mBY43kWPMZiSyrl0tfKOHVXIEQlPleM3693VRUW8iKuuo87fVh8pYe 1uTW1rbrnx1suGhj7lApPQNaBFRTNqcDhFQsJhiJVPDOp8+r6Tzb9BqqRpZ1A3Z19EVaRqhH RQAgALnuunExGItydx6axuNqwT5mDXjo3VYVyVahreJhWu4t46ydzDfru7a0uTa470Vy5bIQ dOgkVk7h8Coa6P4fSrZicrdorly9fX4PWM1hbtFY6/ahWCdbdtFctyb393hWhNeDXF+qtGb0 fToLlsT5w9I0KbWNgOr0a2Lbz1erQZnCxyse9S/iua42Ii0KBhSXw6sAdSxI372Nej5MSNZF Tk8gBAs3O1IrbBuowcQj3lfBe+81Djl81YPz+WktfsYAGpzW0K4GSvOEou2YuTxs6jczBh8G ANLMMDm13EkDwf66dbbYSTB+OSxPYdKWRjKkLH38ceBremK1NNTSspFZT7ZmXDqcQ+5ASfAK TeR5uX2jiZ2AZnQtr7W9zTOWUQbOlzb2jbL0G4y28+oPkZgMSS4htM9kUdQ1J8+lpDWiwL// 1H0ew9mR+wc3wJifTFSo8Dgo/XcEY+Cg+jejNYLqbCtQTpSordUVe5UDsAHoUp2nt7D4EmJP NZRvAOg6r1vtrHtgcGShtLLzUtw6TVdwWDmwzRbWx0PLYVtW1zMt90hXoFcuRm8ke1GUypCB GN5yMVHhqds7yTJiH5HFhYmbRHF8l+FxUraeOifDR4PCurtj+YpBGVYz3T+AUj8kGF2VDFG2 AdA6HK8aNmJHBjqdRxork6m2zLhoXjlQHEq1lIHmZHs3gqLtHF32TNHgxyo5MSYmZtNXIJXT ex6OAqs+XMRO6tO13YKil7KmQCyk2Hn0w9bDHANgmVYcOQUsAZGcnViTYak9lcuTLZ+OwsWw IcPIgxUs3KKuH0bMxdt/ADrNIZIzgJii8muJlOpViyRKdyKzE+Os4bJGWV0JXRgM/JjS/ere 57TUU4huVM9+eXBIIG6/Am9jXetRIINyRBF5bYqKKKMYdbvi2kKub3AZWIFukMCKsGA2Fhtp YOXEMOSkZykJU80CIBLkcczAk+dVcbEe9rlY0DOMypvOtiFfrIvVo2Odp43AxYfD2wOFhTLy w50zkd1lva2p31xQXvI3ipUll2PidTFmKA62KmzL2caUeSyBYtqBk3PChtw0uPSo8LR7N2/L kzSJGZBzmuxuBqT2mou39qrtKSMLGE5DMM17sb287SgLV15F8j2BkxiziNgiqUzXvxv0VYYt hRJoxY9eg8HGkvkVxZwvLhhmjcpuOoIv6Rq5RSxYhc0bZh54rnCTK4FLV2JDcks2XoFhRU2L hF1JduokD0KY6rv1rYa7q4BdJUCXAYWLDTFI1uIZLEi57g9N65JXZcUPerN9kZP0g1yDDpDy 6riiY4788gHMBbosaIQVs2EYW2VFDMnLh3mPJgHOApuSjcGN7bxpTiOONlAwrTLMTqHN3OTm rExAvkHHqNJtnyx4bBRxYPEEBZWY8qgjcNdSLZlbQi+vC9TI9oPG/KiVXkIIJeYezE97AvTV QHQIaT0lSUjFTTDzl5PKHJJhTCvPCOBIFbipF9CQL3N6lCFS9gzNka+m8WGqX1v131vS31pY N4VgkdFzIA7obEG++4UXtbSsrjtnRxokeIGVQUyurFrG2ocWN9PDTXDsxPTFBMlDRKwjzDmi Q3IdmY62FwejKT4q8Eadcx8xmYgNY80MpuyXHDTwntqCm1tnqhKyLHJcv3zc6/c3tuNz2X3V s+2MEQQswYSAB0Yk5R7SbDp49FDIb8xd0xXSpxfIpERILsIhm51iOJy6i4F9ekUk8lgYbCK2 somite5JGuuuu/pqf61tmi4WUWtlHN1003ix3Uo8k+0cNitkPFC5dhLGRe9rAnz9aBY4Ctp6 ZcIkKk4ZYXnRcQ5jiJ5zAZiNOirfhMBy2FgaF/MuSAViLMbE8Kp8CxNMqzsY4yecyjMQOzjV xj2nhtmxYbBZJJA0Y5J+ZZgx0Pdab+NNgekyG8mYqUMGilNEMhCXXQ6ZMIdmRKOdzzbjpUHG bPMZDobgHwiixbdjknfDJBIZEAzDNGN5AFjm11YVEk20mKglmiicJB68JK3Gtt1+utbMEgOk uC8PoqLBYeCWnFkhQ2R899LefWgTICDxr0uMMcMeJkiIimJCNdTe2/cdK9LI4xKYTkjy0igq uZSNb8b24VrGCqKy7C3XFJmKwx0sKjsH3b6KsjNJLEYyrQX5QMyi1tOnXWsLiEbDPiliYxRs FZrroTu0vfjTtwXQt20F1w8bZKj2Y8K0WLCLJC6SlpjLFmS2gOc5hu6LcalyGUCE8lpiT5lz l10B6dN431HlwkWGmw7tI3LySRuYivNAZ94cEg7qyZqGCKOlYwNcDBMwrUIcCZELpivbEEcG Yg+OvTprWs6FSXG4G5PEa0cMsy+1W1FeHNMFUcJCWstjcWBoT9tTZY7VClBrQDKmluKOUM54 AnxCqWbuzP7MSfGb1bNtSGHBPbe/N8e+q5h8NJMrsg5kSF3a2gA3eM6Cp0prATssUfLpTDZG F5SflWGibu2olrcKsWxIbYPlCL8pIx3X3WHpVEpwmcQUVKC6aUJEvawCjpvRxFKCRoRw1rkV BkUJjGe9h5XBck2GjEA+IVpCM2aVlKmUg2Nr5QLLf3eNSZsLnkMr3tZAyEaHKSRr0XNbgAm/ jrlyFlFtK1y61IK2HHtrQrbWuRlDNxxPjrUk8fSrY69le4WorkPwDxVqRr4OuiWN6wRXILCa OunfDj11ZF74VXUHPU+1D0asQ0lYUCgsD132GsEm4uNDYCsr3LrWL80dVBcsbmYe03rQG4Xs Po1mQkOetRQ787wn1a5cshzmI9qHnitidD2itD+3D1Kyx0Pu9FFcvcD2isMbefWuY3ItQ5nC KWYgKADcnTfXIowbTwGgvIFfXQAm9+0VCfaIuVgTPqecbhdeI4mgSeWpAZFtI5JOUiwG7dbf QlMGo2M2g0SEQoHY83nGyjffrO+or8ribSOxFxcqrcwg6EW8NAUWflMRfNc3twPZUhcQjDVd UA07mhamAhCUcnDlFxlDEDMbde7s41hAUiQnnAAMDxBNbzOgiNjYy2GuhuxtUkRZRawCnx28 NKBk2ME85Tx3eYSraIUsZC5blF0HAW19OorBjg1lXuY2sRbjfp8NTtsQ5YEcblktbtHuKhwg nZ2J6AY7eFta0NywY6zOy7pE1MSY7ZsYbgwJrURSwoEhIsOBFa7EnzQyQNqARap7BU1bcdxH uaWkEOTUdi//1bba9eAFbV7WlXKreSonl4F73kyR23pp60MFh8HDAnvYeSFVSCMZ2bmgWIG4 dN608kOz3xeFWaIZpICTlAuSp327N9KNhbTwmzw8eIQq0jX5YDMQLWynjbsopryBHsXEHGjD SRrG7IZVTlLIqk2tdQxNuipG2sPitn4WNeWiKSNlMUcIj7kXv12qVjdsYSPaOHxeHJxCpDIk mW66MbjeN9QCZtuY0SYkiKBNPaUX2UdLGuQTjY+ysO2CixOLiWSeQZyzjMbE83Q6bqTbV2bl m0XJGzOIgDzRzib2G7Sn0+1FgAiwqgqgAud1gLAAb6EvJbXjEcjhJkYvZRe2tjoTxoEVVJ6M tDwXWX1XJFKRFSVJVLG1r3AsDpUfASQRTKZUDezXAYFSbHffdVpTYWAJlUs0rA2fnBQpI00H V11WZYHwOIbDTWZCwDFcpzJe+h1tehBvqzqZgcC0SIIM317GxcuH2hhlWCCJssQRcjtrq5t7 vRR15bBRloJDyY1MZJHiO8UabGYdsJKFbM8qGMRcnlyi9152429CgO8mPcQxWjiBuqswAXrL aXorMj7GihxWNefGk5XuBqRdj1jXSg7ThwcWLnihjc65czG/OG87umm2FwDLGscQzkW1UEjt va1MDsRJJTNMymRjdiF49PCuXKv7Nw7RRm4IzNfzqsOzUmEuZBzNzk7rVMj2bhU3qWt0n0hU xVVRZQABuAooLNakey1tWOuuRQp3K4eVuKxOfEpNc4bbOJkyOxwubQ85WbpI1sTpfiT4tK6N ivllm+yMn6Qa46OFFolApxiMWmNKtiXiDoCvmbOFsTfvkY38NDC4P39X29vhqt4NpwRxxCTB RSmKPIjmwa43sdDfw0eLa+Bj7nZsPt192o3qeNa2YLpqNoY1xAFiUtBUcR4L39X29/hmtWGF WWONSGEhtn5QhV7bxA+IVvj8RHMIFjw0eGCx5rRsHzZrak20Om41Bbu4/gVPoMpyMvKW5E2J kIsF7/L7dJ8MVsIsF7/L45fhmoS0zikGzmK5Y8QJ4o2YHcL65T6YonBVNmbkLkIax4PhMnjl +Ga9NBh5YWiXEIme2tpm3G+7kxU+SMbSiidPKuFZma4zBGNtAWPAam3Z2Ury2NtNDbTqpDTv pGlrnEi+F1yAZgKFFs5XnljOIRFhtzyrnNfdZQL+OjnZkJ341NN3mc38jWYh72cR8Eqfh5+R 0EayEtcZt2oKm46NajcCDamuil42dEDmGOQHpEc1/QrX1mwqD73Usd45OXX8lq05WZ/Mo8CQ OaLNbOFN81tdDlqJNiPKkKjJhZTop5M3JBvvta+7f10sDCKMlV99nxBTlxaPlFwuSUXtw1W1 DiwqSRrNJiVjZr2UrIzAA23qDUqZg7u4ULmLHKNALm9hWuzpzDksFIkBQ5+5F23+CiWgLgUA 4WG5PlxLneckuv5LQhAvKGETqI8uYvZwptwy2vfwVY55hEDiFiwLrGjLlRucQzKLZbcPQvVc kYPOzWChgTlG4XN7DqpYCMrJhj097Sm27my6fktZjRRiIWEwlIljFrOCBmHswFSsN6xzAvlv lBMrHMEBKsCRbxDoqJHyflxOSvk5dct99s4tegQuXWpu5bp9zUUG2oNiOipU/cnt9OobW9Su XKSGEq862cC5tuPWKjSw7+qs8BwPCvPK2Uhja438dOIpg6EC1VTbLSY3Fps7CKZHRruB7NbQ X6ADrWNoyRbJ2emx4xedyJMWw3HiFB4293fVwhwsEAvFGqswuzWGYk7yTvNKcfsDy7iXlZ15 OQ3IIOYdlAukyjEKi8opPcnU2XXTtNXPZMfvSiGXKMu4X40NfIlCsnOlvFxABDeOnS4dIgFj FlGgHQBSorVYtNK3C86/VRMulesK5ctbdOorUwoeFjw8NbLzmufB4K3Y28VcuUdoFuANL8QT 6FDfDyblIPb7oqUDfUaitTb1K5FL3ikQEsug6DfzqGHA03dotTIsTrf1KjtZW5wuL765cojZ WuRr1ihAtexPC1MPK8EhzDf4jQXw+tlYi/TZvR1rlyAhIkX4EPRqxMbS36qQCGRZFNgRmG42 O/rp3muCeIvXILcGzN0Gsd6R0UMtdQayTqOuguWH5xU9VqHpyh7PSrzNbTroMk8cTAyHKLHr 9CiuRcw8Z9MVrPNHCM0rBRmtc9dLJdo51IiUjJck8ejcd1QVWXEycrirqpuVBN7npNC6wk9x hptJjWZb4Zcw1GY8Ou2+ojI0hDzMWYCwzDh2DStoiY7KBccD20U2fhY1yNiCii2VbbzprrWY XKOyv3J8BF6yUKtzx2VlgjIFOhUWBrkVnFQxkBxfNcXsLX6zUdlBFyRzdQakqxI5Nzdd16im 4Yp16H06ELkqxUUuJZJ4HQxwSAOjMEKtcam/A05TE2sso39GoqDJs7DzPyjAhr620vRnJVAt u5FhRQhY2rJC2Ddc24qUO8kg7u00rw0pjwmJBIKMgBHENmFqFJDiJ3Yyq59l4KDWMkmCw0qu LmXKBruF7nhTNdFV5I4SZTPYt+UYi+QKSx4a2Ap9ykYGo06aSbEKrAzKSSTZgbWFtfTp2I3c Z4iFvvvuPXXPcHGUWCAv/9a2HFYVd80Y7ZFHp1gYrCndPEfhRfVrmcT8qnJSC7p3J4nh4a3T DqjZjIqH2UAt491WyCKjKUuhdJbF4YKSJYzbhyi7+jfSPG7Mjx0pkUQ4VydTyoJN+JUaVWsO EWbMWVkJB4ixHUacxQ5pg7cTmv2bqIwODXdJTSxeUpfIzFk52IztwCgKvhNyaYYfY2EgFic9 t263n3rfB2yEcSfQAo46ONIaIAkShkY4S0bZuDJ3WBHBrDtoiYPCxgcmoRl3OLZ/HWMtYsVv rftoZCGGuyMcJY8o4YsXkJlY787lh4rgVFxmE8sRGHkIEiW9ncjTrGW1qOt7k1vkDoyMLhlI omiGGgKYm8k8HkcwIGebEGQdCMqr49TTPDYPZWFtyIiB6Sys3jJNIcCORlxGBN7Rm6dh1tXo 2jSISvYRjUnqNUGBhmXUI5FOErVy0Ci5kQDcOcoHo144nDDfNGL7ruo9OqPjMSI0EzrdjpBE RooPfN1mlnJT4hs8puTSGhEwDKcOMSQuljF4X3/i/Bi+rW6zwNosiN2Op9A1zlY0hWyi7E2G mpJ3CnGyEbLJFZRJG9mJAuptrY9d7eClpKO4EzJTsycwrgJEO5gfCKzmUbyNd2tK4lUFUWw4 UfEOVayi5VQR46ymmIe1gFsqmQ64lHxTL5Vm1HrmTj7Qa4+qSMOajNboBNdSxRPJOWGmQk67 wQdPFU3CQ4HAYPPAqwQlBIx4ai9yTVWuJSObABXI8kw9hv7afUr15F3o3iNdAxnkrju0eGju puMzb/ECLUol2qMQeeLE+D0zVS19oCQFhqJhVYO+7Ib9hrJaQlSUYZT0GrJhmHl2F76GUa9u lStobXZJHhw4uqmxa++lbSEEHCKcsCr2DniikDYnDyTJ0AEUzXaexx86+U+P1a9BtzF4cXik OQb0bVfEd3gp5gNspj7mwjdRqt7jUjUVd1M6lNdyDiCFmpKBpN0brpHEdQlHrX2F9IuXxn+S pfi8dhZZM2GwkkKW7kgn1at2MxjIFMQuVIJ1sN+46ijx4os/mlwXFwDvFuHgrPoFAJdLq+PH 4KvR05YZAGFWAVz04h1kaSOJrOADcHh4KycbONTER4D6lX2PEEwlAdElP6UTUTFzr5VnDnm2 A37ySPTqgBa2o2IOddvJIEnCVKOPkG9Pd8VYOPc97UrGas1/ZjUO3NvS3bl1yF7y45729DWZ 1QIFNh6dGhJBuOmpyNpbprroogBKuVf2U+KsZ2zZsp3W3U5z2Fmvb1a1QkXvqKF0UblJ7t7K fFRMNmOJi0Pr1OHtQpuGDLdTcVgnQdI43rpJXXK6RJkfm3Gp6RUM24keOqRhp/K8j3vYru6x W8mOmt3JCnpuAfQp2tJUy4BXS6kbxWFsXAJFr76pkGNMWuWyk9dvHTWNlljEiG6t7tqDgWoh wKtNxfePHWuZb3uPGKq+t7HhWjIjaMoN+qkukytWdfZh4xWt1vvHjFVGTCwkHm5dDqDaoeGw yzIzOSCGtodN1dK5Xm69I8YrBtvzAeEVS22ee8fx+4qPilxUcIDvmQuotfoufSrgZXK9KAvf A1scpI3VSoJ8bHBHZcyZFy6X0tpuNGXaMinzSPzyPRoyuVtOVTYaVoTbfSCLaUdxmRh4jXsb jIpoDFETdiL3BGgN/Srl0p6ALaHfWrrdbHWomGCiFFQ3AQajz6kC9chKE6suoOnnih5j21J7 a8bVy6UBHOZfgQ9Gma3zEUunk5OIkHXQCmjyAC5NgBr0VxKDnwgE+Zt1ekaw8qiNXJtrSLG+ SEBymHAIBsGOpPZ1VFTyQYlTzrEX4gekBTijcRKXImIm+JxshciAEWuMzA6nspfAszTO2ILN mY2JvuqVBtFMWl15rL3Qvfw9leMt266kZBgoimi91K8Y43PNGUjeeBPumsW54QajvtNNN2tS Y8PK65tQDUtMG2UE6jprgjkbE6lQV1S24Dd01mwAvpc9gpqsEKd0BurQwYVtCq0YRyNiJYXU 6X3dFaq2YHQgXtqKnSbNw7XK6dFqhy4CWFc6m4N9K5cKXEWQpte1x2E1h47jQHtsdKPgMa8D FZL5OI6OunysHUMpuGFwa6ERSYiqZjYEgKw8F6wYi40VvFVtIrB0owjkTEVS5BgL2PhFL9pR SZFbKWUNqLXq+CPN3W6ouNhATMotbiK5G7m8qtsuArg7AFXLM12BsevdTWJpCtmXnDeLG3bu qTBjnhkET6r09FOUcOuYUCF11VC//9dFKqxyHLoSoud1OsfhsDh1bBRYR3lTCpL5ZVmJuwBJ I3ZdaXYuIkh11IFiOqsttXaEmG8qPOxhyhcthfKO9va9q1PBuqlI35UvH4XBRbKwmIwmZmkk dXlYWZso6L6C+6jbLkkkwb3NyrZFJ6Drbz6UcvicRHHgVJdUZmjj00J1J6ab4GPkIYo97OxZ u0n3FNRAzGOldYrDCuVFYG1iw7aHysiPrqCaJBcx6aX1I7a1mTS4066AtMqSkI2cVkqV1tp1 6mgQm69Yo5NhuPaTekIgoixeRbism+81iPua21I7KBtRAqSDFryWMSTddGDdfRSPaWLaJUw0 VrR2zcRmOvnU92lriVA6SOy96rO0Y8uKlUa2lNVe4hgVaMSpWx8dBFO8O1Ry2GnuGZ9chPHs PnGxpgNgTSTE4GVZMKdUlJJIXoNgASO2kkaAorcNxqdgsbjNmsRhZMqE3MbAMh8B3eCpAEVg qhrVii2dhdlYR8RJ5pMASJHUZhpwGoUefSrYUuSd0lOUzKGBPE3N/ONR8RjsftaeKCeQZWcZ Y1siXGvHfu40wxUSh1mhFnjyjKAFKle9I8Hh31GkJsPSqlEK5TuBSZAx1G8eKtpec78Ta1uq 9aYGUyFpcwZbXFuHV26UAzz3JXKxN7qG1HRWJtdM84QA9arWlDnXk4TGiFuYy23tcqbW0NQ/ JFNPDszA4Y3QOg5UdaIvNPhNMIWGcO4CupCno5xqZtjZ0e0cKYW5rqc0T9DD1a00RAMlSppI hV6DDrHg8EMNgUxxxccjTMwOYMOAfctqGkKDZDyz4JEUxMsLKpeZpAfXhYDmqPPpY7bT2crY cvJDGxOYKxEZ6d2laetDaPI8ks8piy5MuY5MtrZey1aYvyLVnAJIAaZxkOCRlZiO9W/n2qPi J2c3JtrUqGI5HsrHQZ3ykKNdBUWaPXm7qg5wLyRYtWQnMaGutjppQCwtcjWsxztFIJEOVl1B FEiwkuIcRwgsx1tWcVs/EYdsoUnrrrsTEoZDdExUrjC4xWHjni5jsobSx1tuI4itGyzyBZGM MwB04P1qfSrGCgZMNHCiteNQLgE3030WXCyTKVeNu0g+OmDyEpY046g8o8IdGJvyi67r3vUP HTO2zZJjoDPGo7M1/SqfJg5HXI7G6sCXOt1A3dtQtuiLC7NjwqHWWcMb7+aLk+fTky2VKIfC U4zKCbcb+fUM6jSpeJ8em/huqGToRSJ1rEecRW7SHMAvA0Fe6t016+vhoLlMimB0beTR8yg2 1FxxGhpffiKYbOXy1iEw5Nlbum6ANTQJABJsCIrMLy2A5ulhu3VjW410uKe4XZWHhaZsWolC vaMZiNACSTY8aSOVeQsBkVnJUDgCdBSUdM2kcQ2cliu9WmewsAJvrOJUJIVBB5vDdxq3YidB A7zYiNsIdmLGsOdWPLW0IXXWqniVAUsosRre1qwMNNYFVzXF7itRg1ExCz1iTbKZYzFLiNjY cERxsmJkHJxgLYBAASN+vTWmy5ckUgY6Z+bfdu1qJHgZnbn+Zjid5pqkMccQSPRV3a+fSviL kYaLQZkrYygnQis5qjlBx9ChOWjNwSBcefUoTqXIeY3wE+hUTAHzNr+zelRCCwKljqLVpHh3 iFka436j1K5cpgFKNuSFUhiBtdmY+AW9Op+aUcAew+rUDEYWTH4wh0kyRxHuEzahS2+/Twrh VauTHA87CQn6pr5wouIAEDki/N07TUTAScjh1ickFLjnAqd/Qd1b42YGIIpHOb0KF9cpOzsP E8Id1DEk7/FUpsBh3723YTWMGojhRehRUoOKK5Q12cq35OR07D/qrU4XGJ67xBPaT7mp4K15 gCK6VyWtNj8OCXYMBxNiPSNZXH4nKGaMMCL3sRp59Yxdnljw/BmGbr19SmSqqqFUWAFgK6UI SuXFmYrmXKFO697mmG3JXXZ0uQkXyg29lLC9bNBGxuyg3IvpUjFJG0DRyAMJBlI6jRmsHCU6 S8k+xIppNmTNhoklnGLjHPRH5hy5u64WqfHhCcZipMJDE2CilvkSNGklfIA0QLaBbnWq3icB iMMzckS0V9CCb+EVGVMR3KBx1C4FVqdJuhWuDrFIwgkO0RGq5CzuCg3Aa3Hgqzw4dF1O/ppV srANCDPJblW0Bvew9zVpwUK8mCwux6ddKRxDnVJLTAW8eGfQnQdG81JWJFFrX7dah43auFwX NY55PZF3jtPCluL2xNyIeOVEd7ZUSzED2om9KqC5ZiqwZV6B4q9ycZ70eIVTjtjHPzXnKr7M osfOrQbXxu7yw/jrpRuhhK4mCI96B2aUFsKd4ObqO+q/h9u4yI3cjELbcbKR4QKdYLa0OKUF wYmJsMx5pPQD010rslKw0QykIApIIOgoGDmkws3leS5iY809Bps6Bx0HpFRJ4FKMrDndPpii hEKZWjDj0Gg4R3MeSXu0013kcDUg1yK2BFr1HmIfTvRW5Aocm63TpRhFLZoRq9tTXsPi2w4K ObrwPpVNdQy2pdKhVrUDhpgv/9Ba8gvYm3XUCWSEkgG56bWrLzBhvsfd6KA0l9cov01ofSSm DVlZGgdZojZ0IKnrFWLBSHEzRSHTm3NuBNvVqsWvq1PtluRKVHsiEeL3FdQuJccVJSgXKseF eRZTE4Gg0I3HX0alTtl4XXjUNpglnYjQAXqY9nivvB9OqOFYKzQtEXLcW0OoNFyl1vopHQb1 FilYXgJ0BuL7vPoyzpG2U5VB3kXNKQZXQpKCy61HfGRBJShuYVN+i/RXsbi4sPhyQbuwsoHS ag4ZVXD8mWF3OrdupNc1sguOGjYokxSDLNMSSsfKP0szE2HqVXHdpZ5JG1bNmIHtWppvtqQP i+TB0RRfopOQUl5Qaq9x4q55JhWoxVKPGgaLKNzA+fW8QWVLS6MmjerQ4Qykjeh3HoNbsecx AIWwztuHg66EwJTRWp+xvKz42RnfIscdkW4u7E6nXotwp1Jh+VTl4rPHk1IAFyddbb9d1qrG zsDNj5wyKpjVueSwUAb+OtXPDMISseIcFgQFC81dBcC2/S2826gBasrsmJVhktiiYf3qbOll UZmlewXcCd1q1gmDrmCBApseg6HQGi49wsMMYsC7FrAW3jTTw1hIubGyi4YG5vax37qyUOTB zsycemsVAtlWGRwUGa5BYHdofRpniJM0ZUaab+vhUBTla2hJOh4ab6mnUWOtaGX0j7QlE0bY +DkAnKODoDoNDvPVUbHYJdnJHns5cEk2sL9FWDZ0arG8y6cq7HwA2HoXpd5JUzYRHHeSDzwa aIBKvgalORmUdjSYKg4WXyxs3HwZRpEHHgPuKjjZMDPDFIpW4sZVO8m51BqT5Go+WbFK3cNE EPwa9HgkaOQ4KexkgbKG6RwPiqdITctIVaYNFPStjC8whQbOwuAYvHmcnidbeAVDxCtiMQY0 YLkGfQX3ajfTpiASPO31XtqFlYlOZmNtCQbb+FSBrkrqJt1koVsjZnijaNgqNGpGnO1HG9aG R72EqtY629C4JoWJjeXCKFOVuTSx67VXRimwWN5FnzI4AktrYncfBWoyIwisQAkjFVhd9fNQ LndpceMUGdcLKipKgsjZhpqT0G99KiHFvGDrcHveBrUYuIglgbdA1oSbxXXImSFVtqjLjJY1 N0z3F9NDrw7agAAaefTja+mMzrbLIim5Gotpal8yANdjdtQRcHw06mbSojEAnp0sa1FjvqSu EmmieeNSUiFyTx6h02qKBeguW27drTbY5EeecjUsiDsBzN6AFRIoQYL25zk2FuHDWmUMIw0c eHPdrz3t0vrbwC1K+sXOGnbUZwk02xNJh4pHW2VrBextKQxLJIM6xtlXnXykrYGxN7VYpMOu 0dmckTZkGUG17FdQfFWu0cYcFsxMPBzRljg4brc4+HWsVDSZCOQgJcXx0mGr0gNIA+8Gpfim YRkkA2HXWuCnDwrcgEG2+1YxrHkWC2uRaouCYxREFToSSRYg9dq8Tea1hbYnCm46fPoi2A6q hpkdQwAIPG1q3Mdu5dl7GPp3pCITojEXqPiQGj5unOX0RWjDELqsgbXvlB9C1Dd5mGWwbduF j6NcuUwC+tAfGqptHHJN1ovN8ZtWRJIAC0ZJtqAw9xW2CiaZY4kIRnsBfcCxtrbtpHuiIrkq +B6JtIXXRIDRNSB5exR7jCP8GIHpUSLHY6MkjCISQRcvfeLU1xGwsZhwC00Rv1P6lQmwWKX2 JH7a1I4PdUWjp1UUeBszcekUR8ZtBjcYVbWAsG00FumsQ45JZOQxEGR7ga2IFzYbwDUryvOi 52kQqCLgA31NuNAx6jLE4GtyCeq4I9CmZIIYRAipCkoaPIZpGEmDfTPDm6km9r2Gp4aVIVQR cE+caiYFuUwqHcbEeIkXqYvCqwsi3ykcfOrNpLaEHxj0qyBesiuuQhKhRwSriTPMubSy5Tfw 8Kl8oQbkEeA1sd2tCJZdQeFC5XLfywtwAQaLipCW6l0FQI1MshkbcNFv55qQ92NuJpXVQpvv IJQuD0cazHECcoG+pKQs/c7hvNGSELv4CgApmxQsRaNBwtXpNsNHByOF7sjnScQOqg7VkygI OJpXHieQYnKGuCCD0GuTNFUhbsXVeUcE57gXOW59moAnIB6bHoI17aHicXJiHMkh1AsoGiqO gCo2fS3irk4GGjtNc1nlid4HgFqjF143v4K1D10poCYxyaEkeG9qlI7EXubaedSlXqaJkv5m SRbjp4KIQLVZ9mbYZWEGKN03K/EdF+qnzKHXo6DvqgxOTu47wKtexcaZ4Rh5PXkQ0J4r7iiu BvFS1ujjSxBsakVrKl7NwG+sqbreiuiCsGhEnNbq1oxoPfE1yIWDUSeO5B41LNDbqroTL//R q+dOysG1YIrWxW3QaN1KqQsk8BTXAYgR5WbUMiqfgvDzqUampWGkUDkzprdT1mno3QUjhIVj lkEuqNmQXtrc2PTU3ZuNFjh5DYcDvpDBixG9pNA288PDRmIRwwN1J33rTIcFEtvKxSlo2Btd eB3ihStnYgKFXexHo1BTHMQsbMzKLVtiMYMrC7Dhrv3VwKW5Q3YTYhIhqq6366mMyRKC40ve 3HTW9QsJGxBlfmLfQnS9Ax2PQnKlmJBUNfmjrolwAklcG3RAUCeZZZnk53OY+IddFTATzYcT KLAEFV42qCJC75SfM1IzWG8VcMIIWw4aNgy5RuNYqWlIiFso2A2qqWZTZgVt0761bntYk2v2 1P2o6tiOTXS2ptUJBrQNIXNXXAaTfTjYMQOIJztEAp5NBua29mOl9eHT1CnoaO6X3u2Vr6nM dLk8TxPgqr4TleWUxSZWDLlGutjVvEZaZSbLkLF1A77geyo0jrljnYQK6wqJi0WXEhTY8moV Rxud+tZkmTDJZtwcbhfqNZl7sNYFC5fNxDbhWssfLZkBzg667lPbU6JtyxrcIJ1IsbrlG+2t SgLnKONRGcKeaAWJGZjuA9mNqnQreQdA1q7L6R95HjRYkWNdyiwpT5IPfPY8Cyjw3puxsb1X fJFiSsa4PKfNDymbhZeHbc0zstKbArS6no4zIFLNh4ieLHRwxsQkrc9dNbA092rgFkQzwqVm jBOZbC4GuU6jfwpLsCB32gsgF1iViTw1FhVqxGYoSvcto3jpGCWwVpzUHBuCAWwDcicdLsPh GgwwD86ZjcnfrxHYKqE6sMW8TG5EpUce+tXQbBlzG4v0HW1UjExCHa8gclwjcpcbzxFc9ogQ hgSmuTSE4Uq6Mo5G3QlvELVTdpYHkdoGVicsxLC+4WFiKtuDnjxGHDIwYgDMOIPQRSPyQZVV WWzOjEkb7AixqlRbX0ixibopfh50lQw3vJFob8RwIrZsyjuSeu9LMDioI55C458mitvUDT0a ZLMri45wv3pvY+C9InlLtoiWRleMZ1AsQd4oUey8RKyST+ZRNYtYjMRv0HXTcIArMd5Olxr4 q2d15MLuFMCkIrWAY8gigBWw1BGgFraUsfAYdQ7otmRL8cuptx40wBKR3BzMRfosOAqPiXCx M7nRRc23GiCuIqUBZ5IlAW1ujcey9bLi8ztK4sWbhqNeFRuVV0uAbX03XrUFTcbuIvpuokAl ICVZ9mYsB+RAJ5YqNDa3SageSGBssMoa0ZkIK9BJ0I8ArOwuc8kx9hJYdr6Dzr0LyQYjzWDD A6KQx6NTasJ1+NDbwybplpGuDib61aFStpJswHeqhDmiRRaHMuVToF6ABYVJ5p1FjWLM3cDM eHR4TXihgVlYa0LCqGmdVNuTNio3G+oNS3Kr29FAhwj4YM7PneRrswFre4oqgF+wVI4adDMR Y33A8KxGShyNUnL0a1HlAaRV8dJKK3JsCa22OL4rDD2tD54NBeFVjY9Cnj1VK2KPe9hx0Mvn Ckda3HWvAuWUx46rRjoS6Fydx3dVKIcM+LlaIGwXrt6FWCUBgQaUOs2EkaSGxLcDpWmjtNkx VKxmYgTbXCT4yMwF4GOqso8FwahY2eTyrHB3hkzWsL3HXv40xxcTmGSeXu3dST2mlGNPmUQ9 q9Oo0kGmGMttENOj5tlTMAZRhY8tra7x0k9BFTkeQb1DeG3pVGwNhhIr6Ar6dS1IBvTEwsS9 5aCaNHIOFwoYeca18uYcHUsh9qRh6VGPSKx26112uhajEYdtBKh6swB8+1DlY2yjUtoLa1u0 EL92ik9JAoT4OE6ouU33qSp86uDgVxRUQqthuotiupHZUMI67pZPCQfRBqaASuutCkEEKT7y k4ZubY1Ite7W36VGhNtN1qmdzHbqoBTtVW2y/vYUDgtJ5G4Uw2rJnxbe0gClbnW9KVZoqWC1 hrvoJNvDWWPTQSxvQlOtmbWvZx0Wod9a2FvDXLkcTkqFsBbjbU3qXC0aq4lBBZfMyNecDuPU RS0bwDUlLqct75TTArirTsyFcPgV2n68L8ojLwA7nx6V7AYnkcYkx0GezdjaUpwmMxMUbwRt aKTVkIuL9I6DUuO1hre6i/bemSG2VeyAy26RQ0Nwa0wUnKYSJ73JjFz2aVugIZgemuTm8tiK CPRNGbcaEN1FALVqG1ENDauTL//SrLLzrDS+tGGH5RBlrZ0TfFqo3E7zet4naI5ksekHjS2K 5EoXlQqhZr9RtceGgcmb038uwFDnQq9u0VEnaE85WBvwHTTSEsFCjkOXLJr0GjRyFQcpBHQR cUADhR1wGLdOUVCFIuDcC/n0W0hC4tCKmII6RbxURZs75lVpW32Ast/PrSCN4SnK2cNwOpB6 DTmKxUZdOzSiacioBFtCHCZSXFYzEEmJ+ba3NGgqJYtqdTTPasC3EoHUfRpYuug3ndSl5dWV 1wG1BNdkbNTFq7S3UEgIw3gjj10fG7PxOBXNHfKB68jNvGOFN8FhzBh41Qaoouek8aWbYnfK UubMbHoqQeZjDVCwRMxCTsxZrkl7cTr21slr61gAW66IF49BpylCk4PDtiZUiUFjm1A0JAOp q04Uyrh5NAXQsqHv7dDdd6X7JwZWEyAssjkBirAFV0bdqeNzU+fOsKqLhmck3N72FtbA6Go0 1Ya3MnD4KW0wgxCOMDnDW1rCwza7tKkkIi3AvYEk79DvNuJrQFiVI1V72K2PVqeqtZWjLAKS WViGPXTJ4leJCwTzHRmibfusqGw8+pezcTHLFHZgWeJGFuzWo0iZcNK97homAA+AmsbKGTZ2 HF72w6eeL0wMAlI4SYTd9D1UnxGBG05yztkhjGVMurFr6nXhWMXiCFy5iLm2+mGGChFA3AWo tddg1VJgHUMPBg3ivYbCQ4KAxQC2lyeJPSa3XcFboohYWtQ35PQMAbHMt7bxxHZenCkSXEkm SbSvOwXMegVU9oJbGM+oMkSsbdbMPSqyvzwes3v1VXtpyA40MdEaPKCOo9G+ucKulVKOqcZL ocS+Bm5ZXJW1nXpHg40zmK4hAym4axBpVioMSxMUKE3N85Nh0bt9StmJJhUMU5zKDoTwvqfB Untvi8qUbq4N9KNobPlwsjTQDNE+vWt6BgpJsO1w2W5q4cmmIVk0IZTfjpSefZ8GHBkklATT XKTa+ov4q4OqlB1HXUo8UxuWLFjvJqUjC5YgMQLrqCNeNuqgLLs5TkGIFz9UzQs2CueSxuW5 0BiJtfS2/dXB4xemKQtxunClvMxPOHN6ajS4jDrCwZgzEaL18KhTKxY5JWKniBlvbqualbOE CkxGMPiJGAjkZTIesAVS9JsSTXCXseIAW/ACwHZQGIO43vU/acMeHxTRorRgKpyupU3I1I36 XqDFFykqxr3zBR8GNvToAiJvIEVwrPsiDkMAjkWMzGQ/ARovpmh4vAeWn5RybhgQew3pplW4 jXRBZB1KgrzR2B1vasmBcnfSUxvmBjLTS5KxtHhCSojxq4IcKQeqt1QKoReaoFgKwhzMSeFF sNK3OqqWIYaGQLG/RQY1Fr9JrecmwUd8a2QWAHC1qW8itajkZpyeAFSiQB2VHhBbM1t5rhYS uXsSLQSH6pt6FIvWhiY3YKyrkYgcDoeqrC6h1ZHF1YEHsNKcVswojPE7SDjG1mNukHpFCBfE qjHloIBIlBbaeNQBpVIVtxzN6prMm0sQtiy6tawJOt6izTSTRpHIwHJnS4I9ECt55zNyZzoD GQd44UtzZV1K1ZEi6h1kRko6VFfaGMBySKI7i4zE2Pn1qMXJiI1EgF1ksLdl61Z5MbOi3Rm0 Vbc4cBc9QAphHsXEBgWlQgEkALlF7dQogAQYgqVJSEXTbolpsEJhDHyuzo03XQejUuNI03KA Da9tK0SLkcOsV75FAvRFGgpiagcVZr6KAAbg+nXmRst1PnXtWoOXdRVYcPDQkowhLyiizWY9 O7zq85IG61+NGZO+XdWrrzCRwsaINYqCUqPYjcdRR1tltWhAOtYB1txoONYlI8WKVCwLeGpz taM68KWocrgnib6C1SpnAia3RXA1KSqGMYtiJG9qNL36umrFgGC4ps1jdtxoPkh2dFhzHi8M uWOa4dRuDb93C9CKpVQ6u5VfkBHhFBN6MzXt1GhHeb0qdEwqq0gzi9S9oJCIlKKFcdFL1JU3 FbPIX6T2001IQZBWL5t/RU/D4dnwsuKvzYmVbdbUvFSoZHWNogeYxBI613ejRCJUqDU7wLC/ b1VPjJy+CoEKMCMwtpceGp6CwA6aKBV22Zl8ow5CSuTS+/eb+fRlvyr+D0K0wUfI4SGM71jW /ba5ry3MjW4nf2UV2EiOQFNacBaiGNSLWqOQYmC9427qNFcstQzW5obGuTL/00EAVgBcg6gj gKI3NUe6a0CFXvawaxPbXmzq2gzDh4aVaVkkW130MAb63IZxquXrNasSNN1cuWCbab6K2IxR QJnIVQLcNK0jVGvmNrVgHm3O4buyuXLUzT5wS17a2qx4SVZYgV35QRVdQIUYlsrXAG/jfTSm OzJWFoyeJFc4VAosNZCaSRRvh3aUXGU1X4o7Y1It6mQW7L3p1jMxVVVsilrP2UqZkXFRSLoF cL4KATvFiu0BtCSOFV/akbuhaxJDiw403wc+Usrag8KFj4bxN3t9RSXxiLoy4YaQDB4lIuXa MiMEDUgbzat42QSKxy2S7G+gOUXsb9Yrcz4ggqbZdQVIHXvrZZZOTXPGGViSpyK2o7RraqGF JN9iPMeXEt2kLKxB0PW2voVNxMjLPymXMFsOOgO8k0PAys0QZHUpkVcoXIASL8Rutr51Exh5 RuTja2UagAt2VMi6fN5o6kpRao0uIlh8xjXPmJJY6Edmlq3wkcoW772sfc1q+ctyrra9gQNb HrNGzFQSLkqQDrx4ca5UvLbEITDIUN15JwF4biQdaWeR/Eyy7PaKQ5mgCgHiAb2B7LU3vlje LKCvJnnX1JYG/ipZsfCR4UyIl/NEtY9K6iictKS+DhLEhztMH4QkrfpzLT2A+Zi4sbaiq/Oh M6ruDsFv2mn4E0emhHTejRWVJ6ewDFKMcvbQ3WLSR1BKghTbUX32PXatluRqMp7dKHJyJIkZ r5ARYNob23gb92lWWZRMRNZL2tfRV6TVdxLqGL3DPGwa/Gw0bwa07xTnknxTraNEJsRY2G4e E1UZPLWIYyWEZIICoLLr6NEtlqcPDSE/BAsxNgLA9QO6vSTR6jNdTusdRUfDvysO6xylXF9V IHGto7SNZRrbUjj06VE1TN5UU+CIoqDDLoxYy6nduFh20inxSSMcPIbMSU13a82/o04w+Ljw +PGElIUTRKFBYd1mY28IpXtzYskLNi8EpeMi7xDvekjpHoVko8EAPFGaroS03inpHkEi1KJt nSw5ilnEfdcmLstulTYimk2L2X5Sgm8oiIyAi4EZJKgrcjfa+oPp0qbGNiEjN8jwdwx52gHc k+hfsrWaZ8VJy2OXLZQqAKUUgaWuAQLVta4gV+YWUiV4MtzzrrbNv1HTp0VrHiXSdGiDA5hl YbvOvUYo8RfMCDlt7dai4AocQgcA2ZT266ii4y04xXNqIx0024+dopXN2eJVuN1wTe/XrWNi QK+J5dhzcOpYX3Zjovnm/gqTj8DDhRI8a5+dIgRyWVQVDKQOB0NF2PEYsEHbTlnLW9pTQeM3 rG+kDcDGDidOtLW3VPHS9ImKMnKGMnVVGluvWiMQwN+g1CPmi7yrqbqw3gnj1jpFbxYkPeN+ bImjr6BHUarQsuKNrcIV46FI66e4ryDJGL8d9eLVsdRYUMgi5voKqSsy1POkA4KKJQ0Opv31 biuMzC5DnOWM9dhXogAgNCxD57Ku4a3rZZVAANxRgwgiE0J31rzSqASDrwG6gFs2rm5PAaCl TASom13zYcA8WFJci2p1jYZJoQkdrhs2p3+GsYHZikZsQMxO5eApwQAjcklD2Q6xI5YHV1I0 vewNWWGVJVzL4QRrUFMHHGQALAbhUqLmOAOOlKTKa5gKSw5hNaLqoNEYEqeyhx3yi3XXbZ6V JfWe2vXturJrSguR45baNxqQY8y3GoIpfepWHnKnKe5NdK4haZdOyhyEI2bhxqdJEM913MLi os0ZzEEcd1F9sqTryxHZgbdoreVyYzffao8ZySC3WK3a5JB3UFO/CUpJyc2YHedfBTLFuuK2 dLCx1y5l6iutDGBbFRsIxz1vl6+qo0cjBGjbRl0IO8cK5EiSCq6wrVo9bAXvUl47E9RNDsV3 aEUIVlGI4VsBffuFFK3N21vvNeydFcFyGFF6kIu6sxwMx0F+vhRsgXTfbo9CmXKRCpZsznhT PZuHGJx0URF1vmbsXWgYHDxm74m9gO5Ghudwq1bI2euEjMzraWXh7KvAU0IWmMJMicqk9AoU PG9ZlOmUV5BlJHTrRXX0Wo+L9ck9Go8FHvUPFvmjyDe1BFevdQekVob3rZQRGoO8AVozWoor /9SAVA36UJg17jXo9SmWJziVhImWS5uMvG/GokgJBNhra9jx6bUkrWFDJsRcX8GleGHL84X1 Nt199E0Dc7nAHUbr1Pix8MKBIYQAWJOtyb9N+inYAZJSPJEQlTYdtQN66GsCIkAm4vw3U59a EKAgwKTv6L1sMbg3QqYLG+YHiD4qpcNUrtyWLFh4+UViXbmnceboCp1sONBWQRT50uqk31Ny KmY3kieVgujSsAVNrAACoM0eViuYEhiPFpSuF5MwkGUwmlaWMlDmAIPbbhSzEMxytbumvfr6 Kk4cJG4j5a125ylToOkGtuTQMsqSB1izOqSFYwddy3Ovo1OIVi6Qp2GxcjBZiwzKQrLuBvpT fG4jLhALeaMQqjedaT4AwTYTEspIkZwqxgDS+oYE9HGmk2OiiKeWUGdEJvfeQLX3caRxi9Ka b6SvKrOzNxY3G6p+CebERmMLlgXV5joqDebX5t9KjrjcMt5IsJHckm8jNJqddxNqNhdomabk 8acySWjSILaIAnoUjX3dKN041ARilSINuEm+ExMLKscERWEtkhl4EqNSei9FaQC+oEgNiNbW HoVJjjUKqw9wgIGp8+/+vrqEcsTs5LZC1hkW9r9NtbGuiABag2slbc2ZDKwJDCwHVxFq3SHQ FBrYKL3sLDhWi505jG8ZX4Npv3dXn1uskRuoJZCL27d1qCc2LaRuTsii5F723C43a1FjLI4Y DQW9zUsuj3jHRu763XUcqRqN9ML6VCx0ZXnLoVNwezWmWGxMWJTMsolFtRxHURvqI68pCOJA t6lVuaPkJWKgq4NwykqdesUaBsktQpjkjXdIVdDkk5lhkGm4G9UraWMkwm2GeBr8jILKdFsu 8ELbTfQ02vtLCsWSVm6pMsg8/Wlk+Kkmm5Z+6dyxIGlzqa0XNya1nupsVgxO2J9qRiARrDHn DNlJcsRuBJsLXo8eHzKFUXIGp09GlcCJHkOJPJO2ojA55HA2Pc36/FTOLFNMDERkC94Lnxnj TTIhnSm8lsMlCkWPBsZxeUOAJFXRbezX3kimMMivhxEqKuZw2dBYlBra/XUaWPNHpxG6gbMx IEzbPk0YBhG3CxGlZMEMuWOdaYKvROkgKB5IoledTHo4iU6dIJtUvY/klDKuD2nzXFlWY7j0 BuvrrXEbExUzZhiFzWNyQ1zUb4t+ZhdpY210JzDwbqxk4GpKFtG9wJaKjfBxFRzKQuLg01p3 jdh4LFFpIbQSyLrIgBG+/c7tenopG+zNpYJmCRpKhFyim8b24hTqjdmnDqqZg8DtXAXXDYmM xk3Mb5mX0LipzHHuLNyIPSHYfttRZTUlEbkUjKRmLb+nTrsgk1wQko2dDiMOWKNh7DXOpDK1 iba2BBIG7zqVYWB1flD3K31691qskuD2hMmV5Y8p4Zj/ACNRG2Niy1xNGBppma2hN+HGtdFT sE3T213pmEpon3mlOcfF5YwBCd3eNh8GAF/yaomJlXC4fKmioojSw320vW+L2n5Tw0cSKJGC qjG9hcLYa+Cq9iMbiJwqyWyre1hbU1nZROpLnMA4laJFHdE5cRUmUOJznmkX47qMV5RgyNkl j3EjeDwPSKTRuQcw5ugvrTHD4gOR1Gxres6a5bDqoMpyr26UUsFFzpUSaTOdOFM0SZUCtCxB 0rZneXmgW6a1Cki5rDXSzCnJBx1yMsYXUm5rYgWrVGzC9ZNTMooGJyiO/EkWoMYB1NExR0Ud ZNDjItahKdtiNlDVJhXXoqOtS4t1EJ1mQW1FbYdEIEhN2PiB6q1lsVOnCh4eQodNQd4rgJnD SvMQpxPNNaIy2tuNYzGU33AedWwsF3USA0QVOZrWbqRYEGsFCd3q1426K8VA6qFWKukrXKeN bIKzl9qIrwVwd96EDDXSjpMY8obVb+Ki4sWtIBpuPbUU52FjbfvqcBnBQ6qfRousAU3WpUAz OWtZakkFkuBcijvBlG7s6KFEWMjIq3A10oCpTcgYWXksQDwJANS9o7K8sq2JwYAlaxdem3EH p9GtZMIJPNY953jdupngZVZBGdGA8dMMIotIPSqiSwOCSRaxswtuNAaK/hroWN2ZhsapzjI/ B10Ph6aR4jyOYhCTEVlHVzT4j6tCFSsKs8nGBYqb9IatlRb81C3USSPOpm+y8XEbNC+nEKSP OvW6YLHMLJDKR1IR6ldC6UuKSkWYZR0bvOosUNmBAux3C16bw7Ax8ur5YQfZjc+IXp7gdk4b A85RykttXb0hwoo1qHsvY5jK4jFd1vWPo6z6lOnbKOs7h0msSSLGLnedwG81GZ80gLd0dyjh TALiYqW4ztLmYZQB46I2te1A1rBNcgFqxax1oKoO7PObpNGNCHc6VyZYJqLO5BAFHdgAb1Bd sxvv86gmaF//1bbiMDhsQc08aubWB3G3aLUi2nsABDLgS1yedGbEW6QdKtBFxY0M6UITNcRY VzSSKVRe/T2igMJl3G9XHbeylCNjMOAgFzIvDU2uPHrVaZQBYKLnvqEkLQCHCVAzTnU2NbrJ Nbd4QalGMMwA1v1VO2fhRJIczBY1Ul7gm6jQiw43OlGSgQLUuYzSWjOtiDfQ6AH1a8IZblnu SNbim/JRJC5y2djlQjoBoiYVilt2YHTp4g0LopgAkzYV5I2kMZLKAS9zuPG1RGhymx1APgp0 BLBNlViD3NwfOoLw4dgS7lHL85cl9eJFja3n0RWlNSDhcdPhcMYEjVlLFg243oLtLM/KSNcn pO6pMmFEKcoWuGK5Pagb3PVa3GhqihGY7zoPSrkZqQlZhzbC3D3bVM2ZAZ8fEJrBEJZRpqRr bUighSwIJG8Am3TVi2LsmSJjPIBziQNQbAaHgbX9CggTATRouQHKhrFxYjieio7BSqsVzEDc Be3b7mjNE6LyYkLgMbAi1uq/RQgWCtcBQD3S8d28UpQatIgSSxOt7EDqrdwpDW5o0UdPnUIs 6MvKMChcEnW+moFtaZwq0hzOq5Abqe+rgJXOdFaFhMIYQ8kmrFbAdAAqJY2139NOm1U/AT6F KdOOotTgKYcSSShQWLmPi6k+EG486lm0MKzHNbTcdbHzqa4d1OIYjgLDxUPFBSjm+ULqWte3 grqTKbw7ECajN21zTYSqe+EMkxjjS51O+wAG8kk2ArGIxEWDWLDwqJMQgzGXeiM+vNHEjpOg 4dNSsfiA+WOBcsUqhmO5m629TcKRSks5YnUmmc40kE1DC+CpXNxdBHhzSSlmcl2ubsSbnrp3 BiELR3Iz9yQdCf8AVSGAM7b8rDUGmEUjyMEQhHuM+hsbbiLbtKtRvAEBI5pKs5yiMk8Bx30q kVV2hh5V5rZ1t2XFx59S82ZVUnmgb+moIviMcmX2Dr0X41KmddNcMMFUoxBGOrC1gx8NRnHM UdD1q2MhZ+TuczbhbqoflzDgi7W06D6leXchPG2SvE2kVVqVlFalRQPL2H4N5x9SveXIODec fUpchvzEppxUQgVrYWOlBONhO5vOPqVqcXFYnN5x9SnFG/CKMjDSnaLAhYwRmaQm3UKiiPm2 OtbvCZpHkHFyy+lUqOEslwLXNj1EbxXjFEy4YGrDSvu3lyXZXU2Hn0wwmEkFppLqDYgdPRWz 4bQG+o19xTSVWyCRSMpAG7d4KqIUjYoskhYknfWqi5v0V6TQ2rKdz21RxhqgLVv19VYIBFjx r1ayNZCR0WqQtTIaBiDlawrbzYcb15NEHjrJYAXNMTWV0KLiJGzAPvArOHA7p6Ex5acso0Fg L9VGCHp16qQqrbFKQC+lSl3VDiBG83qSrcOimaiV6ViFNt/CtYlJsOvWvMwI51GiGl/DRmEj 7y3ByHpFEGo6uFYsDcHcTXkDXKgjTpo5cMVTsWSOisA1khxvArW9rXpbnCIRlb7q8SL9fGtR Ip6aySCL3oXJXLcG1u2meTJqaVqDoeynMgzc2uSuvKJJykq5U0INZih5O1t/GpKpk31tlU7x RAvqRF5QWcQMSx7rXpo65JLOt0c2PUa9icOpF9TS8yzYYADW7a3NxajOGhEWWp1HirHJLv6R UkSI24ika46JxlbmnThepkTRsNNRa9GMJMKQiohMbivZ1G8ioIRGG8jXpPpVpM2ChHml9D7U aMJg8k3lOaaMd8L+70UB8Q50QZRxZj6VLZdrYZBlw6EnsyioE+PnxLZe5X2UerQkBcZOInDY pF7nzWU8Pc8KkYeJl81kN3bXdu6qBgMMUjDyWuRcCppNFcFk1qeqvXrBNcmWG0oJYKSD00Rj aoU72fqIoIhazyXNqGkTzdxuHGvRRNiHsO5vqacwQrEmUCgnmAv/2Q== | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Figura 3. Métodos incluidos en el presente estudio: A1 – Georradar en operación (cortesía: Teony Alva); A2 – Pantalla del georradar mostrando una tubería; B1 – Método electroacústico, conexión de un oscilador; B2 – Método electroacústico, localización del sonido con un geófono; C1 – Cámara endoscópica es introducida a la red pública; C2 – Revisión de la pantalla de la cámara endoscópica para redes; D1 – Cámara endoscópica para conexiones; D2 – Foto endoscópica de una derivación a un conexión domiciliaria. El georradar capta los reflejos que se producen en las diferentes capas del terreno, las cuales se producen acorde a la conductividad del material. A partir del tiempo de tránsito entre la señal de transmisión y la señal del reflejo, calcula la profundidad donde se produce el reflejo. Para ello el equipo es empujado lentamente sobre la superficie del subsuelo a escanear (Figura 3 –A1). Los resultados del escaneo son mostrados en una pantalla incorporada al equipo (Figura 3 – A2). Esta tecnología se usa desde hace algunos años para la detección de conexiones ilegales en varios países como en Chile, Colombia y Perú. El método electroacústico, consiste en ubicar instalaciones ilegales induciendo un sonido en las tuberías de agua, el cual se propaga a través de las tuberías a cierta distancia y puede ser localizado desde la superficie con un geófono (Figura 3 – B2). El sonido es inducido mediante un oscilador que es colocado en algún punto de la tubería, como en un hidrante, pero más frecuentemente en una conexión. Hay dos tipos de osciladores: el primero se acopla directamente a la columna de agua y, al cerrarse, produce un impulso hidráulico que se propaga en el sistema produciendo sonidos audibles. El segundo tipo de oscilador también se coloca en algún punto de la tubería (Figura 3 – B1) y somete las tuberías a vibraciones al golpearlas desde afuera, como un martillo eléctrico. El método es usado a nivel mundial desde muchos años para la localización de tuberías plásticas. Inspección interna de redes con cámaras endoscópicas: consiste en la introducción de cámaras de video, previstas de diodos LED con cables en las redes de agua potable desde cualquier punto, como desde una válvula, aunque para la localización de conexiones ilegales en sitios definidos muchas veces es necesario perforar un hueco en la tubería para tener un punto de acceso cercano (Figura 3 – C1), el mismo tiene que ser reparado posteriormente. Estos cables son muy rígidos para que permitan conducir la cámara por largos trayectos Comparación de tecnologías para la localización de conexiones ilegales de agua potable 168 | Campus | V. XXV | No. 29 | enero-junio | 2020 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | de hasta 60 metros, empujándolas. En las redes de agua se usa tanto para la detección de fugas como para la detección de instalaciones ilegales, para lo cual es necesario cortar el servicio en la zona sondeada previamente, aunque también hay sistemas que funcionan bajo presión. Especialmente para la localización de conexiones ilegales se prefiere, sin embargo, sistemas que operan con la tubería vacía, debido a la más fácil operación y mejor visibilidad. Las imágenes captadas por la cámara son revisadas en una pantalla conectada al cable y pueden ser grabadas (Figura 3 – C2). Inspección interna de conexiones domiciliaras con cámaras endoscópicas, consiste en la introducción de cámaras de video, previstas de diodos LED, con cables flexibles en las conexiones domiciliarias de agua potable. Ello evita que puedan ser empujadas a muy largas distancias, lo cual tampoco es necesario ya que las conexiones raramente pasan los siete u ocho metros de largo, pero sobre todo porqué eventuales bypass o derivaciones a la conexión se encuentran más cerca al predio que a la red. A la vez tanto la cámara como el cable son necesariamente muy finos para que pueden penetrar tubos a partir de un diámetro de ½ “se introduce por la caja portamedidor hacía la red, pudiendo detectar y localizar derivaciones de la conexión y bypass. Las imágenes captadas por la cámara son revisadas en una pantalla incorporada al equipo (Figura 3 – D1 y D2), aunque también existen algunos que pueden ser conectados a celulares. La razón de tratar este método aparte del anterior consiste en que los resultados de los factores evaluados son sumamente diferentes para cada tipo de cámara endoscópica y que pueden ser usadas tanto en forma combinada como también cada uno por sí mismo en combinación con otros métodos. Resultados El georradar puede localizar tanto tuberías enterradas como, con frecuencia, las zanjas excavadas para enterrarlas, debido a que estas presentan con frecuencia una densidad diferente al terreno natural. Sin embargo, no puede distinguirse con este equipo dos tuberías cuando estas están muy cercanas entre ellas o la tubería que está justo por debajo de la caja del medidor, porque la señal electromagnética no penetra bien a través de este vacío. Sin embargo, Bypasses presentan con frecuencia justo estas características, y son por ello normalmente no detectables con el georradar. En el caso del método electroacústico la situación es parecida, el sonido inducido a la tubería llega a la superficie indistintamente si se trata de un tubo legal o uno ilegal, y cuando van cerca el uno del otro, como ocurre con los bypasses, es imposible localizarlo con ese método, mientras con tubos separados, como es normalmente el caso con conexiones directas a la red o derivaciones de otras conexiones, son localizables con facilidad. Tanto este método como el georradar si pueden hallar bypasses en aquellos casos aislados en las cuales el bypass fue instalado apartándose mucho de la conexión legal. En el caso de las cámaras endoscópicas es evidente que las cámaras previstas de revisar las redes solo pueden encontrar tomas ilegales en estas y equivalentemente las cámaras para conexiones solo hallan las derivaciones producidas en estas. Stefan Ziemendorff - Michael Kersting 169 | Campus | V. XXV | No. 29 | enero-junio | 2020 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | En resumen, ninguno de los diferentes métodos puede localizar los tres tipos de instalaciones ilegales. Dentro de las limitaciones de los métodos tenemos que el georradar no funciona de manera satisfactoria en subsuelos cuya conductividad eléctrica es muy alta, en los cuales, en consecuencia, se pierde la señal y no produce los rebotes necesarios para su funcionamiento correcto. Estos suelos son: salinos, sódicos, muy arcillosos y con gran humedad (Doolittle et al., 2007). Otros tipos de subsuelos pueden ser igualmente problemáticos cuando su conductividad es igual o muy parecida a aquella del tubo enterrado, como ocurre en el caso de tubos de PVC enterrados en arena de cuarzo. El georradar tampoco puede localizar aquellas tuberías que se encuentran enterradas debajo de superficies no planas, en las cuales la señal no penetra uniformemente o inaccesibles para el equipo como en bordes de casas, escaleras o veredas. En la práctica esta es una limitación bastante importante ya que las conexiones ilegales son instaladas con frecuencia en estos lugares porque se puede esconder más fácilmente las evidencias que deja la instalación que en plena vereda (huellas de concreto fresco / ralladuras). El método electroacústico es más difícil incluso imposible de aplicar en subsuelos que conducen muy bien sonidos, esto es en subsuelos muy compactos y rocosos. Bajo estas condiciones puede ocurrir con frecuencia que el sonido transmitido a través de las tuberías ya no sea distinguible del mismo sonido transmitido a través del subsuelo, aumentándose los falsos positivos y el margen de error hasta quedar totalmente inútil. Otra limitación consiste en que, para que los osciladores que inducen el sonido a las tuberías de agua funcionen requieren un acceso a la red. Ello en zonas urbanas es normalmente fácil, ya que se les puede conectar a las conexiones de agua en las cajas portamedidor. Sin embargo hay predios muy grandes, por ejemplo en áreas industriales donde hay cientos de metros de una conexión a la otra. Bajo estas condiciones el uso de los equipos de localización es sumamente limitado a distancias unos 50 a 60 metros contados a partir del punto en el cuál es instalado el oscilador de golpes de ariete y a la mitad para el oscilador tipo martillo eléctrico. Otra limitación adicional solamente válida para el oscilador que usa golpes de ariete, es que este equipo solo funciona en la horas de servicio y cuando la presión está encima de 15 mca (21 PSI aprox.) y llega a mayores distancias cuando la presión está por encima de 25 mca (33 PSI aprox.). Finalmente, independiente del tipo de oscilador que se usa no se recomienda su uso en zonas muy ruidosas en la horas de mayor ruido. Un limitante de las cámaras endoscópicas para redes es la dificultad de evitar que la cámara no pueda captar las imágenes cuando se ensucia o se moja. Esto en ciertos casos es sumamente difícil de asegurar, cuando se trate de redes con presencia de incrustaciones de cal o presencia de otras partículas de origen orgánico o inorgánico. Esto puede ser solucionado si la cámara endoscópica es introducida primero en un punto, y luego sacada, limpiada e introducida en otro punto a la distancia máxima permitida y luego llevada hacia atrás con menor posibilidad de ensuciarse. Cabe de indicar que esto requiere un mayor esfuerzo por garantizar dos puntos accesibles a la red. No solucionable con el mismo método es que en varios puntos Comparación de tecnologías para la localización de conexiones ilegales de agua potable 170 | Campus | V. XXV | No. 29 | enero-junio | 2020 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | de la red, específicamente en zonas sin pendiente de la red, el agua tiende a estancarse. Ello se debe a que las tuberías de agua se hunden en forma desigual, aunque por pocos centímetros, por el paso de los años y por la presión de las capas superiores a ellos. En estos puntos el agua puede estancarse con el resultado de que algunas gotas se quedan en la cámara. El principal y bastante frecuente limitante para el uso de cámaras endoscópicas para la inspección de conexiones son los obstáculos en las conexiones de agua, que no permiten su introducción. Su presencia depende de la forma que las conexiones fueron ejecutadas. Cuando sean de material rígido (PVC) tienen con frecuencia dos codos de 90° seguidos para bajar la tubería del nivel de la vereda hacía la red matriz. Si bien el cable conductor es lo suficiente flexible para pasar por curvas de hasta 90° si son del mismo tubo, ello no es el caso cuando se trata de accesorios con bordes. En los últimos años se ha hecho más frecuente la ejecución de conexiones con tubería flexible de polietileno de alta densidad, que facilitan la inspección interna de las conexiones con cámaras endoscópicas, sin embargo la gran mayoría de las conexiones instaladas aún son hechas con material rígido. Probabilidad de localizaciones erróneas De los métodos analizados el georradar presenta las mayores probabilidades de conllevar al operador a una interpretación errónea de los datos, en el sentido de que se identifica una instalación como ilegal que no lo es. Ello se debe a que con el georradar no se pueden distinguir tuberías de agua de otros objetos enterrados, por ejemplo, de ductos de otros servicios como gas, luz y telecomunicaciones. También la presencia de desagües pluviales, encofrados de hierro de construcción, raíces o muchas piedras grandes, aumenta la complejidad de la interpretación de los datos de tal forma que aún con mucha experiencia se pueden dar muchos falsos positivos hasta el extremo que en subsuelos muy comprometidos ello se vuelve una limitación. Con el método electroacústico no pueden darse falsos positivos por la presencia de otros servicios, salvo que estos estén en contacto con la tubería de agua de tal forma que el sonido pueda pasar a ellos y cuando estos ductos propagan mejor el sonido que la tubería de agua por ser de metal (ductos de gas, por ejemplo). Otras posibilidades de localizaciones erróneas pueden darse por la misma razón, objetos que son muy buenos conductores acústicos (en concreto, piedra o metal) llevan el sonidoa otro lado, lo cual es sin embargo poco frecuente. En el caso de las cámaras endoscópicas para redes, estas dejan muy poco margen de interpretación y pueden inducir a localizaciones erróneas solamente en muy contados casos, por ejemplo, cuando una conexión ilegal ya fue hallada y eliminada anteriormente, pero se dejó la abrazadera y es nuevamente detectada. Otro caso es en tramos con muchas conexiones de agua seguidas, pero de los cuales no todos están conectados directamente a la red, sino dos o más conexiones usan una sola toma. Si el catastro de la entidad prestadora no ha registrado correctamente esta información es prácticamente imposible distinguir entre tomas legales e ilegales en estos tramos. Stefan Ziemendorff - Michael Kersting 171 | Campus | V. XXV | No. 29 | enero-junio | 2020 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Con las cámaras endoscópicas para conexiones es posible hallar una derivación legal a una conexión legal y en caso que el catastro no haya registrado este hecho correctamente, pueda ser tomada erróneamente como una derivación ilegal, pero se trata nuevamente de casos muy aislados. Margen de error de la localización El georradar, en caso de que la identificación de una tubería ilegal ha sido correcta, tiene un margen de error mínimo con una precisión de pocos centímetros. En el caso del método electroacústico el margen de error de la localización es un poco mayor y depende principalmente de la profundidad de la tubería ilegal localizada – si está se encuentra cerca de la superficie (menos de medio metro) el margen de error no es mayor a 20 centímetros, pudiéndose aumentar hasta un margen de error de medio metro para tuberías enterradas a la profundidad de la red pública (entre 1 metro a 1.2 metros). En el caso de ambos métodos endoscópicos el margen de error es mínimo, debido a que los cables conductores cuentan con reglas impresas en ellas, el cual es luego medido en la superficie con ruedas de medición. Por la mayor longitud de los tramos recorridos en el caso de las cámaras endoscópicas para redes, el margen de error puede llegar a 10 o 20 centímetros, mientras en el caso de las cámaras para conexiones domiciliarias supera pocas veces los cinco centímetros. Esto si puede cambiar en aquellos casos donde los operarios desconocen la ubicación y dirección precisa de las tuberías inspeccionadas, cuando el margen de error puede aumentar considerablemente y superar un metro. En resumen, los márgenes de error son negables en los casos del georradar y las cámaras endoscópicas (en ese caso solo cuando se conoce la ubicación precisa de la tubería legal), mientras en el caso del método electroacústico es a veces necesario ampliar la excavación para descubrir la instalación ilegal. Facilidad de uso de los métodos La rapidez de la localización de una conexión ilegal existente con el georradar depende en alto grado de las condiciones ya indicadas en el apartado de limitaciones. Si la calidad del subsuelo es poco favorable, pero aún es posible la localización se tiende a demorar mucho más porque hay que calibrar el equipo muy exactamente. Esto se hace en una conexión cuya ubicación es conocida, pasando el georradar con diferentes configuraciones por encima de ella, hasta que se obtenga un resultado óptimo. Otro factor de demora puede ocurrir cuando se cuenta con varias detecciones de anomalías y se requiere confirmar cuál de las anomalías empalma con la red de agua (y que por ello es una conexión de agua). Para ello es necesario conocer la ubicación de la red y realizar el escaneo con “método de rejilla”, para lo cual se empuja la careta de forma paralela y transversal varias veces entre la red matriz y el predio. La procesadora interna combina las múltiples franjas escaneadas a una imagen 3D, que puede mostrar hacía donde va cada anomalía, según su respetiva profundidad. Finalmente, el equipo tiene que ser armado y desarmado en cada lugar y con todo ello es muy difícil superar el escaneo de cinco predios por día, exitosos o no. Comparación de tecnologías para la localización de conexiones ilegales de agua potable 172 | Campus | V. XXV | No. 29 | enero-junio | 2020 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | La facilidad de uso del método electroacústico depende de las condiciones ya mencionadas en la parte de las limitaciones, cuanto menor es la propagación de sonidos en el subsuelo más rápida es la localización. La demora de la localización propiamente dicha depende adicionalmente mucho de la longitud de la frente (o de los frentes) del predio a inspeccionar. La instalación del oscilador tipo martillo eléctrico no demora más que dos minutos, la del oscilador con golpes de ariete aproximadamente el doble. Con todo ello es posible localizar (o descartar la existencia) de hasta 10 instalaciones ilegales por día, siempre y cuando se realiza un trabajo bien programado. De los métodos analizados aquel que mayores dificultades en su aplicación presenta es el método con cámaras endoscópicos para redes, lo cual se debe a que se requieren puntos de acceso directo a la red pública de agua para introducir las cámaras. Ello implica que en la mayoría de los casos hay que romper la capa (asfáltica u otra) de las pistas, excavar hasta llegar a la red y perforar a la red para tener un acceso. Posterior a la inspección es preciso reparar la tubería de agua, de tal forma que no se ocasione una fuga, volver a llenar el hueco dejado por la excavación y reponer la pista. Costos, esfuerzos y el tiempo necesario para ello superan muchas veces los beneficios. Solo en ciertos casos, cuando hay presencia de cámaras de válvulas que permiten un acceso directo a la red, sin los trabajos mencionados, esto no es una limitación. Sin embargo, en casi todas las entidades prestadoras, las válvulas de las redes no cuentan con cajas accesibles. Si los trabajos preparatorios y posteriores son hechos de forma independiente de la inspección propiamente dicho es posible inspeccionar unos cinco tramos por día. Las cámaras endoscópicas para conexiones son de fácil transporte y uso. La principal dificultad y demora en el uso es que es necesario cerrar el circuito de agua en el sector donde se usa, lo cual obviamente no es necesario en momentos de desabastecimiento. Desarmar el medidor y sus accesorios en la caja portamedidor e introducir la cámara dificultosamente demora más de un minuto. Con todo ello es posible revisar hasta 20 conexiones diarias.Como se nota se trata, por lo menos para los tres primeros métodos y especialmente para el equipo georradar, de inversiones de importancia que hacen necesario una evaluación previa de las condiciones locales para poder conocer si los equipos podrán ser usados para el fin que fueron adquiridos. Adicionalmente, el georradar es un equipo complejo en su operación y calibración, pero sobre todo en la correcta interpretación de los datos obtenidos. Para ello, se requiere un personal altamente capacitado en el uso de la correcta configuración del equipo, mientras para la correcta interpretación de los datos obtenidos bajo las condiciones locales específicas se requiere personal experimentado en el uso del georradar. El georradar puede ser en teoría operado por una sola persona; sin embargo, en la práctica siempre se cuenta como mínimo con un auxiliar que ayuda en el armado y traslado del equipo, en la eliminación de obstáculos y en ocasiones para garantizar la seguridad, ya que se trata de un equipo bastante costoso. El método electroacústico requiere siempre de dos operarios, aquel que opera Stefan Ziemendorff - Michael Kersting 173 | Campus | V. XXV | No. 29 | enero-junio | 2020 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | el oscilador, para lo cual no se requiere mayor capacitación ni experiencia y aquel que opera el geófono. Especialmente los geófonos de última generación si requieren algo de capacitación previa para poder aprovechar sus funcionalidades completas, pero sobre todo se requiere de mucha experiencia práctica en el uso y de entrenamiento del oído, lo cual se podría hallar con frecuencia en operarios ya experimentados con equipos para la localización de fugas. Las cámaras endoscópicas de inspección de redes requieren de por si un mínimo de dos operarios, aquel que introduce y avanza la cámara hacía la red y aquel que revisa la pantalla. Normalmente se cuenta con, por lo menos, un auxiliar adicional a cargo de la excavación y el tapado del acceso a la red, así como de Tabla 2 Resumen de factores evaluados por método. Los campos rojos señalan factores desfavorables para el método, los verdes factores favorables y los amarillos factores intermedios la perforación y reparación posterior del acceso al tubo. La operación propiamente dicha del equipo es sumamente sencilla y no requiere mayor capacitación ni experiencia, aunque si algo más que las cámaras para conexiones. Para la operación de las cámaras endoscópicas de inspección de conexiones no se requiere más que una persona. No se requiere mayor capacitación ni experiencia para operar el equipo. Discusión Los resultados se resumen en la Tabla 2. Muestran que no existe un método único para la localización de instalaciones ilegales, sino que el método preferible depende de muchos factores. Para la operación de las cámaras endoscópicas de inspección de conexiones no se requiere más que una persona. No se requiere mayor capacitación ni experiencia para operar el equipo. DISCUSIÓN Los resultados son resumidos en la Tabla 2. Muestran que no existe un método único para la localización de instalaciones ilegales, sino que el método preferible depende de muchos factores. Tabla 2 Resumen de factores evaluados por método. Los campos rojos señalan factores desfavorables para el método, los verdes factores favorables y los amarillos factores intermedios iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAC0lEQVR42mNgQAcAABIAAeRV jecAAAAASUVORK5CYII= iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAIAAAACCAYAAABytg0kAAAAD0lEQVR42mNgYGD4z4AMAA4E AQAUnWWJAAAAAElFTkSuQmCC Comparación de tecnologías para la localización de conexiones ilegales de agua potable 174 | Campus | V. XXV | No. 29 | enero-junio | 2020 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Aunque también depende en alto grado de las condiciones locales y circunstanciales, queda claro que el esfuerzo relativo que se requiere para revisar si un predio cuenta con una instalación ilegal o no, es tan demandante en tiempo, recursos humanos y otros, que una pre identificación de predios sospechosos de hurto (Alva et al., 2019, cap. 4) y la exclusión de otras causas que puedan haber llevado a una sospecha no justificada (Ibíd., cap. 5) se hace siempre recomendable. Una excepción a esta regla puede presentar una revisión sistemática de todas las conexiones con cámaras endoscópicas en aquellos sitios donde son aplicables y que presentan altos índices de hurtos. Otro punto clave que indican los resultados del análisis es que, para una estrategia integral de localización masiva de instalaciones ilegales, casi siempre se requiere la aplicación combinada de dos o más métodos. Finalmente, lo que se desprende de los resultados presentados es que hay diversas combinaciones de factores desfavorables que pueden conllevar en la realidad a situaciones, en las cuales es imposible encontrar un método factible para localizar instalaciones ilegales. Para los casos de conexiones ilegales directas a la red o derivaciones de conexiones vecinales, ello es la excepción a la regla. Sin embargo, este problema puede presentarse con mayor frecuencia para aquellos bypasses ubicados cerca de la tubería legal y los cuales presentan obstáculos que inhiben la introducción de cámaras endoscópicas. Por ello, en ciertos casos si será necesario realizar excavaciones en la búsqueda de estos en un área limitada alrededor de la caja portamedidor, si previamente se han descartado las otras opciones de hurtos. Sin embargo, el desarrollo tecnológico continuo mejorará paulatinamente los métodos presentados como ayudará también a la aparición de nuevos métodos. Por ello el presente estudio no pretende presentar conclusiones definitivas sino presentar un avance y abrir de esta forma una discusión acerca de este tema de importancia en la gestión de las entidades prestadoras. Conclusiones Los cuatro métodos de localización de instalaciones ilegales analizadas son factibles dentro de los límites indicados. El uso efectivo de equipos de localización de instalaciones ilegales depende de una serie de factores locales y circunstanciales que deberían ser evaluados antes de adquirir y emplear los equipos. Independientemente de las circunstancias hay métodos que deberían ser descartados por ser de muy limitada aplicabilidad, ineficientes o no aplicables. Especialmente para el georradar y en menor grado también para el método electroacústico, la experiencia de los operarios de los equipos son claves para su aplicación exitosa. Con la tecnología disponible aquí analizada, solo con cámaras endoscópicas para conexiones se puede encontrar aquellos bypasses ubicados cerca de la tubería legal. Como no siempre son aplicables, en casos de sospecha de hurtos importantes, si será necesario realizar excavaciones alrededor de la caja portamedidor. Recomendaciones Para las entidades prestadoras que requieren realizar la localización de instalaciones ilegales se recomienda realizar análisis previos de la factibilidad Stefan Ziemendorff - Michael Kersting 175 | Campus | V. XXV | No. 29 | enero-junio | 2020 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | de usar uno o varios de los métodos. Para ello se recomienda tomar en cuenta los factores siguientes: características del subsuelo, características de las redes e instalaciones domiciliarias, recursos humanos y económicos disponibles. En caso de dudas, la realización de pruebas puntuales o proyectos pilotos puede dar respuestas definitivas. Para incrementar el costo-beneficio de la localización de instalaciones ilegales se sugiere enfocar los esfuerzos en aquellos predios donde existe una sospecha previa de hurto independientemente del método empleado. En la mayoría de las circunstancias locales, es recomendable una aplicación combinada de varios métodos de localización de instalaciones ilegales. Debido al hecho de que cierto tipo de instalaciones ilegales, bypasses cercanos a la tubería legal, son en muchas circunstancias imposibles de detectar, se hace recomendable la identificación de nuevas tecnologías para ello. Ageadecimientos Queremos agradecer a Ing. Lisbeth Quispe (SEDACUSCO S.A., Perú), Gregor Vitt (Hermann Sewerin GmbH, Alemania), Javier Rey (Sewerin Iberia, España), Henry Mallqui (H2O Instrument, Perú), Alberto Jiménez (Aqualogy/Suez, India), Mauricio Jiménez (GITEC Consult GmbH, Alemania), Henry Acevedo (Fluidis Servicios Asociados S.A.S., Colombia), Eloy Alarcón (AKUT PARTNER, Perú), Javier Carillo y Juan Carlos Mamani (EPS TACNA S.A., Perú) por sus importantes aportes. Finalmente queremos agradecer a la Cooperación Suiza SECO y la Cooperación Alemana al Desarrollo, implementada por la Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH, a través de PROAGUA II por haber hecho posible el presente estudio. Referencias Alva, T. y Ziemendorff S. Prevención y detección de hurtos. Manual 4 de la serie “Manuales de Gestión Comercial”. Lima: OTASS, 2019. AQUALOGY Idroloc: Características y funcionalidad. Recuperado de: www.enerlogy.aqualogy.net/ c l / e s / t e c n o l o g i a s - d e s t a c a d a s / idroloc#caracteristicas, 2014. Doolittle, J.A.; Minzenmayer, F.E.; Waltman, S.W.; Benham, E.C.; Tuttle, J.W. y Peaslee, S.D. “Ground-penetrating radar soil suitability map of the conterminous United States”. Geoderma, Vol. 141, N° 3-4, (2007): 416– 421. DOI: doi.org/10.1016/j. geoderma.2007.05.015 Enright, James T. “Water Dowsing: The ‘Scheunen’ Experiments”. Naturwissenschaften, Vol. 82, N° 8, (1995): 360-369. Ziemendorff, S. “Detección de conexiones clandestinas de agua potable con métodos acústicos – un nuevo método y su aplicación en campo”. Revista INDES, Vol. 3, N° 1 (2015): 5-17 Comparación de tecnologías para la localización de conexiones ilegales de agua potable 176 | Campus | V. XXV | No. 29 | enero-junio | 2020 | | ISSN (impreso): 1812-6049 | ISSN (en línea): 2523-1820 | Ziemendorff, S. y Perfecto O. “Comparación de técnicas de corte simple del servicio de agua potable”. CAMPUS, Vol. 22, N° 24 (2017): 229-250. DOI: doi.org/10.24265/ campus.2017.v22n24.08 Ziemendorff, S.; Perfecto O.; Mestanza, S. y Chuquizuta, C. “Comparación de técnicas de corte drástico del servicio de agua potable”. CAMPUS, Vol. 23, N° 25, (2018): 67-86. DOI: doi.org/10.24265/ campus.2018.v23n25.06 Ziemendorff, S. “Medidas indicativas y preventivas contra la manipulación fraudulenta de medidores de agua”. Tecnología y Ciencias del Agua, Vol. 11, N° 4 (2020). Stefan Ziemendorff - Michael Kersting