class SegmentTree:    #opには演算の関数、eには単位元を関数オブジェクトで与える
    #nは要素数、vはリスト(指定しなかった場合全ての葉が単位元になる)
    def __init__(self, op, e, n, v=None):
        self._n = n
        self._op = op
        self._e = e
        self._log = (n - 1).bit_length()
        self._size = 1 << self._log
        self._d = [self._e()] * (self._size << 1)
        if v is not None:
            for i in range(self._n):
                self._d[self._size + i] = v[i]
            for i in range(self._size - 1, 0, -1):
                self._d[i] = self._op(self._d[i << 1], self._d[i << 1 | 1])

    def set(self, p, x):    #p番目の要素をxに更新 O(f(N) log N)
        p += self._size
        self._d[p] = x
        while p:
            self._d[p >> 1] = self._op(self._d[p], self._d[p ^ 1])
            p >>= 1

    def get(self, p):    #p番目の要素を取得 O(1)
        return self._d[p + self._size]

    def prod(self, l, r):    #半開区間[l,r)の総積を取得 O(f(N) log N)
        sml, smr = self._e(), self._e()
        l += self._size
        r += self._size
        while l < r:
            if l & 1:
                sml = self._op(sml, self._d[l])
                l += 1
            if r & 1:
                r -= 1
                smr = self._op(self._d[r], smr)
            l >>= 1
            r >>= 1
        return self._op(sml, smr)

    def all_prod(self):    #全要素の総積を取得 O(1)
        return self._d[1]

    def max_right(self, l, f):    #l,f(関数/引数はbool値)が与えられたとき、f(prod(l,r))=Trueとなる最大のrを求める    O(f(N) log N)
        #ただしf(prod(x,r))=Trueのとき、x<y<rを満たす任意の整数yについてf(prod(y,r))=Trueであり、f(e)=Trueである必要がある
        assert 0 <= l <= self._n
        assert f(self._e())
        if l == self._n: return self._n
        l += self._size # 葉に移動
        sm = self._e() # 確定した区間の積を保持する変数
        while True:
            while l % 2 == 0: l >>= 1 # 右ノードになるまで
            if not f(self._op(sm, self._d[l])):
                # STEP2
                while l < self._size:
                    l <<= 1
                    if f(self._op(sm, self._d[l])):
                        sm = self._op(sm, self._d[l])
                        l += 1
                return l - self._size
            sm = self._op(sm, self._d[l])
            l += 1
            if l & -l == l: break # f(prod(l, N))=Trueが確定
        return self._n

    def min_left(self, r, f):#r,f(関数/引数はbool値)が与えられたとき、f(prod(l,r))=Trueとなる最小のlを求める    O(f(N) log N)
        #ただしf(prod(l,x))=Trueのとき、l<y<xを満たす任意の整数yについてf(prod(l,y))=Trueであり、f(e)=Trueである必要がある
        assert 0 <= r <= self._n
        assert f(self._e())
        if r == 0: return 0
        r += self._size
        sm = self._e()
        while True:
            r -= 1
            while r > 1 and r % 2: r >>= 1 # 左子ノードになるまで
            if not f(self._op(self._d[r], sm)):
                # STEP2
                while r < self._size:
                    r = 2 * r + 1 # 右子ノードに移動
                    if f(self._op(self._d[r], sm)):
                        sm = self._op(self._d[r], sm)
                        r -= 1
                return r + 1 - self._size
            sm = self._op(self._d[r], sm)
            if r & -r == r: break
        return 0
#出典:https://t276706.hatenablog.com/entry/2023/04/23/054317
def segfunc(x,y):
    return x+y
#self.lazyは1~indexed
#self.add(l,r,x)は0~indexdの開区間[l,r)
#self.get(i)は0~indexd
class cheapSegTree:
    def __init__(self,n,segfunc):
        self.segfunc=segfunc
        self.num = 1<<(n-1).bit_length()
        self.lazy = [0]*2*self.num
    
    def update(self,l,r,x):
        #下のコードで self.lazy[index]が[l,r)に含まれるindexを網羅できるらしい
        #ノーマルセグ木の区間取得とかでもつかえてすごいけど原理は分からない
        l+=self.num
        r+=self.num
        while l<r:
            if l&1:
                self.lazy[l]=self.segfunc(self.lazy[l],x)
                l+=1
            if r&1:
                self.lazy[r-1]=self.segfunc(self.lazy[r-1],x)
            l>>=1
            r>>=1

    def get(self,i):
        res=0
        i+=self.num
        while i:
            res=self.segfunc(res,self.lazy[i])
            i>>=1
        return res


N,M=map(int,input().split())
A=[0 for i in range(N)]
L=[0 for i in range(N)]
R=[0 for i in range(N)]
for i in range(N):
    A[i],L[i],R[i]=map(int,input().split())
    L[i]-=1
Q=int(input())
ans=0
#iwai[i]=i番目の岩井星人が住んでいる家の座標
iwai=[i for i in range(N)]
def op(x,y):
    return x+y
def e():
    return 0
tensaido=SegmentTree(op,e,M)
for i in range(N):
    tensaido.set(i,A[i])
ratenowa=cheapSegTree(M,op)
def seg():
    a=[]
    for i in range(M):
        a.append(tensaido.get(i))
    print(a)
def cheep():
    a=[]
    for i in range(M):
        a.append(ratenowa.get(i))
    print(a)
for i in range(N):
    ratenowa.update(L[i],R[i],1)
#天才度の初期値を計算
for i in range(N):
    ans+=(R[i]-L[i])*A[i]
    ans-=tensaido.prod(L[i],R[i])
#print(ans)
#seg()
#cheep()
for _ in range(Q):
    X,Y,U,V=map(int,input().split())
    X-=1
    Y-=1
    U-=1
    #自分が主体となる天才度を全体から引く
    tensaido.set(iwai[X],0)
    ans-=(R[X]-L[X])*A[X]-tensaido.prod(L[X],R[X])
    #print(ans)
    #自分の家を地元とする岩井星人の天才度の変化も計算する
    ans+=ratenowa.get(iwai[X])*A[X]
    #print(ans)
    #セグ木2本の値も変更
    ratenowa.update(L[X],R[X],-1)
    #引っ越し先について計算
    ratenowa.update(U,V,1)
    ans+=(V-U)*(A[X])-tensaido.prod(U,V)
    tensaido.set(Y,A[X])
    #print(ans)
    ans-=ratenowa.get(Y)*A[X]
    #print(ans)
    iwai[X]=Y
    L[X]=U
    R[X]=V
    print(ans)
    #print(L[X],R[X])
    #seg()
    #cheep()