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    value: "name"
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    value: "author"
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    value: "mailto:eg.guardia@gmail.com"
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    value: "contentUrl"
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    value: "creator"
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    value: "dateCreated"
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      lex: "2026-03-23 12:37:23.421624+00:00"
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    value: "datePublished"
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      lex: "2026-03-22 18:33:57.984278+00:00"
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Abstract\n               Attribution and disentanglement of the effects of global greenhouse gas and land-use changes on temperature extremes in urban areas is a complex and critical issue in the context of regional-to-local climate change mitigation and adaptation. Here, an innovative modelling framework based on a large ensemble of urban climate simulations, using SURFEX (a land-surface model) coupled to TEB (an urban canopy model), forced by E20C (a GCM-based reanalysis), is proposed, and applied to the capital of Portugal\342\200\224Lisbon. This approach allowed to disentangle the main drivers of change of extreme temperatures in Lisbon, while also improving the simulated summer temperature variability compared to E20C, using station observations as reference. The improvements were physically linked to the strong sensitivity of summer mean and extreme temperatures to local land-use properties. The sensitivity was systematically investigated and robustly demonstrated here, with built-fraction (buildings\302\240+\302\240roads), albedo and emissivity emerging as key surface parameters. The results revealed a very strong summer temperature increase between 1951\342\200\2231980 and 1981\342\200\2232010 periods: 0.90 \302\260C for daily maximum temperature (T\n                  max), and 0.76 \302\260C for daily minimum temperature (T\n                  max). These changes were sensitive to considering different (but constant throughout the simulation) land-uses, varying by about 10% for T\n                  max, and around 17% for T\n                  min. Regarding the temperature extremes (quantified by extreme hot days, EHD, and extreme hot nights, EHN, respectively defined as exceeding the 95th-percentile of T\n                  max and T\n                  min) the changes and their dependencies with the land-use are much more drastic. The isolated effect of changing land-use (keeping the climate forcing unchanged) from rural/natural (low built-fraction) towards dense urbanization (high built-fraction) caused a significant increase in EHN (up to \342\210\274+130 d per 30 years, larger than the effect due to climate forcing alone), and in EHD (\342\210\274+60 d per 30 years, which is similar to the effect due to climate forcing alone)."
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      lex: "application/ld+json"
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    o_literal {
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      lex: "A surface modelling approach for attribution and disentanglement of the effects of global warming from urbanization in temperature extremes: application to Lisbon"
    }
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    value: "166bdb74-d537-4061-a04a-122d0f1ed7fa"
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    value: "3ea5a81a-3261-4e0e-b2c6-e9e75c4203c8"
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    o_iri {
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    value: "4c329464-fb48-405f-abd9-d36ff038c31f"
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    o_iri {
    }
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    value: "4fe940ea-fc7d-458f-8df3-7d724b975cd9"
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    o_iri {
    }
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    value: "534a2ebe-7769-494d-8048-a03ff43092ea"
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    value: "606f5a6f-1213-439f-a65c-118c8ef253c2"
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    }
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    value: "6a6aa1eb-4140-4414-8f8c-a8702abd8e41"
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    value: "6abd1e14-aca9-4914-967a-6d2e4b34fa6f"
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    value: "787245fb-d7e0-4860-86fa-1561d202cdf9"
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    value: "7b072b78-bd2c-4efd-adb0-12e1f179f8c5"
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    value: "7e5a4239-395c-492c-883b-c47a5f750728"
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      lex: "Gonzalez, Esteban. \"A surface modelling approach for attribution and disentanglement of the effects of global warming from urbanization in temperature extremes: application to Lisbon.\" ROHub. Mar 22 ,2026. https://w3id.org/ro-id/ce925871-0304-45ba-adbf-782342f5c639."
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    value: "Place"
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    value: "geonames"
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    value: "Q597"
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    value: "FieldOfResearch"
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    value: "Lemma"
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    }
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    }
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      lex: "Mathematical Physics"
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    }
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "land-use"
    }
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    }
  }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "23.931623931623932"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.4"
    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "disentanglement of the effect"
    }
  }
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  name {
    value: "Phrase"
  }
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    }
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    p_iri {
      name_id: 112
    }
    o_literal {
      lex: "21.505376344086024"
    }
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    }
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      lex: "6.0"
    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "between 1951-1980"
    }
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    }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Climate change"
    }
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  name {
    value: "IPTC"
  }
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "path"
  }
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    }
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      lex: "Environment/Climate change"
    }
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    }
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    }
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      lex: "sensitivity"
    }
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    }
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    }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.333333333333334"
    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "6.8"
    }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "This approach allowed to disentangle the main drivers of change of extreme temperatures in Lisbon, while also improving the simulated summer temperature variability compared to E20C, using station observations as reference."
    }
  }
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  name {
    value: "Sentence"
  }
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    }
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "27.01525054466231"
    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "12.4"
    }
  }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "climate"
    }
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    }
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    }
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    p_iri {
    }
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      lex: "5.759803921568627"
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "4.7"
    }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Physical Sciences"
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "result"
    }
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    }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.61764705882353"
    }
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.4"
    }
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "maximum"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
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    }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.514705882352941"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.5"
    }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "mean temperature"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 11
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "11.151960784313726"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "9.1"
    }
  }
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  name {
    value: "622be628-9259-4ec3-a47c-75978a1d3720"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Physical and Technological"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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  name {
    id: 1
    value: "64816029-c548-4d04-81a9-7e4424ebeff8"
  }
}
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Climatology"
    }
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}
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  quad {
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    }
  }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Climate-ADAPT Adaptation Sectors"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 11
      name_id: 108
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
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    }
  }
}
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    s_iri {
      name_id: 53
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Geosciences"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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    }
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "mean temperature"
    }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 11
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 112
    }
    o_literal {
      lex: "18.233618233618234"
    }
  }
}
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.4"
    }
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Funding"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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      prefix_id: 11
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    }
  }
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  name {
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    value: "b240e105-0ef7-4951-ab24-5c8986798e08"
  }
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  quad {
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    }
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    }
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  quad {
    s_iri {
      name_id: 56
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "land-use property"
    }
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  quad {
    p_iri {
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      name_id: 10
    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 112
    }
    o_literal {
      lex: "27.24014336917563"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.6"
    }
  }
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 57
    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "temperature extreme"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 11
      name_id: 123
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 112
    }
    o_literal {
      lex: "11.965811965811966"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.2"
    }
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    id: 5
    value: "70680cc6-e41e-4627-b203-3f007c12bad3"
  }
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Extreme heat"
    }
  }
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  quad {
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    }
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    }
  }
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  quad {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Portugal"
    }
  }
}
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    }
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    }
  }
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  name {
    value: "2264397"
  }
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    }
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    }
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  name {
    value: "Q45"
  }
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    }
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    }
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
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      lex: "Statistics"
    }
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    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "meteorology"
    }
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    }
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      lex: "69.4267515923567"
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "10.9"
    }
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  quad {
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    p_iri {
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      lex: "T max"
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      lex: "E20C"
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    }
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      lex: "13.675213675213675"
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    }
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      lex: "4.8"
    }
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      lex: "Lisbon"
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      lex: "extrication"
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    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "Climate Hazard"
    }
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    }
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    }
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    }
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    value: "Organization"
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    }
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      lex: "Stakeholders"
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    value: "de7c722d-c121-4858-a27d-0328e4e54ec8"
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    }
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    }
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      lex: "land-use"
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  quad {
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  quad {
    p_iri {
    }
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      lex: "14.338235294117649"
    }
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  quad {
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    }
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      lex: "11.7"
    }
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    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "1981-2010 periods"
    }
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    }
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    }
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      lex: "Housing and urban planning policy"
    }
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    }
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    }
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      lex: "Politics/Government policy/Interior policy/Housing and urban planning policy"
    }
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  quad {
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    }
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      lex: "User Needs (RAST)"
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    value: "f9af23d6-3527-4f88-8fd6-8956ec764d28"
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    }
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      lex: "temperature"
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "13.357843137254903"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
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      lex: "10.9"
    }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "emissivity"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.637254901960784"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
    o_literal {
      lex: "4.6"
    }
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    }
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    }
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      lex: "Engineering"
    }
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    }
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    }
  }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Structural/physical: Ecosystem-based"
    }
  }
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    }
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    }
  }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Other Physical Sciences"
    }
  }
}
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    }
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    }
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Academic/ Institutional"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
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    }
  }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Science and Management"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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}
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Meteorology and climatology"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "The improvements were physically linked to the strong sensitivity of summer mean and extreme temperatures to local land-use properties."
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 112
    }
    o_literal {
      lex: "40.087145969498906"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "18.4"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 79
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "summer mean temperature"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 11
      name_id: 124
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 112
    }
    o_literal {
      lex: "21.14695340501792"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.9"
    }
  }
}
rows {
  name {
    id: 15
    value: "c2247f15-e432-42ea-a344-d18cf5d40990"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "none"
    }
  }
}
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "per 30 years"
    }
  }
}
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  quad {
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    }
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    }
  }
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  quad {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "fraction"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "6.004901960784315"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.9"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Atmospheric Sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 8
      name_id: 83
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "A surface modelling approach for attribution and disentanglement of the effects of global warming from urbanization in temperature extremes: application to Lisbon Abstract"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      lex: "Knowledge Sector (EEA)"
    }
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      lex: "Weather"
    }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Preparing the ground"
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      lex: "Esteban Gonzalez"
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    value: "http://xmlns.com/foaf/0.1/"
  }
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    value: "Agent"
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    value: "https://w3id.org/np/RAoDxt_qpM-asJ62dr_rGuN0Tt3hFMS9AaF7VfyOQLly4/"
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    value: "assertion"
  }
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    value: "https://api.rohub.org/api/ros/ce925871-0304-45ba-adbf-782342f5c639/crate/download/"
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    value: "http://www.w3.org/2001/XMLSchema#dateTime"
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    value: "pubinfo"
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      lex: "2026-05-12T12:56:51.480+02:00"
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    }
  }
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  name {
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    value: "creator"
  }
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    value: "https://w3id.org/kpxl/gen/terms/"
  }
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  name {
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    value: "RoCrateBot"
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    }
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    value: "http://purl.org/nanopub/x/"
  }
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    value: "introduces"
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    value: "https://w3id.org/ro-id/ce925871-0304-45ba-adbf-782342f5c639/"
  }
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    p_iri {
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    }
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    value: "https://w3id.org/fdof/ontology#"
  }
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    value: "FAIRDigitalObject"
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    }
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    value: "RoCrateNanopub"
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    o_iri {
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    }
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    value: "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
  }
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  name {
    value: "label"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "A surface modelling approach for attribution and disentanglement of the effects of global warming from urbanization in temperature extremes: application to Lisbon"
    }
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  name {
    id: 96
    value: "sig"
  }
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  name {
    value: "hasAlgorithm"
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  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 10
      name_id: 96
    }
    p_iri {
      prefix_id: 16
    }
    o_literal {
      lex: "RSA"
    }
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  name {
    value: "hasPublicKey"
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAxszSDYX5tuCSkP7UiCtftYPFNQVTjgNu0I5fwdML2DLRDlp0xzmsQXRk8oHuvwGvG1aMjj6cpUqO+0rz2Sg/wvHOgUpkRH8VJXvmlkhafMLCMtUtk5JIx7e+fkzCby+fnmD7kMkGLrT+OaExWwEDmNlCAt0TPKcHSdwsjso2isXjtAsGevyCMke8ufnFYpjs746JES1eNzVnHnn2Kp/lqcm60GM+J8dLgRZp7fX0anW098xhKym6+xXFzqeju0vYRIHBPerv+r7skWxwk+a7Sd8msqVeYEv6NTqnyWvyWb6Yh8cvj04N6qm/T6C5FUPLQhzSaQgMVMU6yLqjPuu9DwIDAQAB"
    }
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  name {
    value: "hasSignature"
  }
}
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "V7bFFMrbj5RSFO7uZG9PLc3c88hgtmnDSyonMql1h9SrnDv2VifcIYI03WjgBneJkp6kA9FaLCXo4nUzI/gtjqbP+vGVnEzNe1j0ADkAn9+uoJh0eCrCCNjh8MWnI6eghra0mRN+ZSq9GlwwgHUmcU0OPQDrGOucxlDMGP2j7gX4aa0u4GT5y5yHisMQGl4RHwey0JJsxxI8/OajjLZsgKOsNAxaENtd+uRxiwitJ+3aFyVTNtTfl5SeAivNO316t3UZMUMIOJZEPem5cTVLYdpRB8a4p9tDq70THr8e82E+unxDZnA0VttCt3OhGCHGbDdz6nL6EtpApvWdmim4Dg=="
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "hasSignatureTarget"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
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    }
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rows {
  name {
    value: "signedBy"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
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      prefix_id: 2
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}