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    value: "hasAssertion"
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    value: "assertion"
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    value: "Head"
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    value: "provenance"
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    value: "pubinfo"
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    value: "type"
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    value: "Nanopublication"
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    value: "2919"
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    }
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  name {
    value: "name"
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    value: "DefinedTerm"
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    value: "04ce1969-372d-40de-89e2-f72a15ac11f0"
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    }
    p_iri {
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    }
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    id: 4
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    value: "Place"
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  prefix {
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    value: "geonames"
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rows {
  prefix {
    id: 7
    value: "https://www.geonames.org/"
  }
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  name {
    value: "2264397"
  }
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    p_iri {
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      prefix_id: 7
    }
  }
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    value: "wikidata"
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    value: "https://www.wikidata.org/wiki/"
  }
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  name {
    value: "Q45"
  }
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      prefix_id: 8
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "0610506d-ab76-4071-a3ba-578552ef3d5c"
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    s_iri {
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    }
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    }
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      lex: "Funding"
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  name {
    value: "FCID"
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    }
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    }
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    value: "value"
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    }
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    }
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    value: "0c850004-2d6e-481a-ba3d-426ea7be1d09"
  }
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    }
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    }
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      lex: "E20C"
    }
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    value: "Lemma"
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  name {
    value: "normScore"
  }
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rows {
  quad {
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    }
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      lex: "13.675213675213675"
    }
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  name {
    value: "score"
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "4.8"
    }
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    value: "1649d9b7-1eba-418e-96c0-4a6fd9fe37d4"
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
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    }
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      lex: "Statistics"
    }
  }
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    value: "FieldOfResearch"
  }
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    }
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    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "1ab3662e-c025-4364-92db-a024d79ba417"
  }
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rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Preparing the ground"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "1d443456-f21c-4d16-97c9-49beddff50bb"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 33
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "land-use"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Concept"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "14.338235294117649"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "11.7"
    }
  }
}
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  name {
    value: "1fa31cb6-4349-43fc-a6c7-f2dfee237a1b"
  }
}
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    s_iri {
      prefix_id: 16
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Fluid mechanics and thermodynamics"
    }
  }
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  name {
    value: "NASA"
  }
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 36
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "20f739ff-699d-4030-9e1d-e520ec307fca"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Geosciences (General)"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
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      prefix_id: 5
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    }
  }
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rows {
  name {
    value: "2c41b1cf-423d-453a-b111-e5f0680724c6"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 38
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Weather"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "IPTC"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 39
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "path"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "Weather"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "2cd75394-0f68-40bc-855f-40d4a7fe517b"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "User Needs (RAST)"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 32
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "305083eb-0f7b-4aa5-ae45-2614ad447945"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      name_id: 42
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "T max"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Phrase"
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 43
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "16.845878136200717"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.7"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "32260746-707c-4c09-947c-8fe26c2af95a"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 44
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "emissivity"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "5.637254901960784"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.6"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "348413a2-a40e-4e2b-99e1-5ea8980f9a14"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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    }
    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: 5
      name_id: 43
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "21.14695340501792"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.9"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "38bcc21e-9bbf-4971-813a-bee0b15156aa"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 46
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Physical Sciences"
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    }
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    }
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    value: "3a6569da-36db-4779-9793-cd4ab2e02167"
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Climatology"
    }
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    }
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    value: "3b500fab-86ab-4ab8-af15-f6a0e088ea89"
  }
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    }
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    }
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      lex: "Climate change impacts, risks and adaptation"
    }
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    }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "disentanglement of the effect"
    }
  }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "21.505376344086024"
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "6.0"
    }
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    value: "46b20121-c9ee-4c2e-801c-db98527988f6"
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    }
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      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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    value: "Sentence"
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      name_id: 51
    }
  }
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    p_iri {
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "40.087145969498906"
    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "18.4"
    }
  }
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    value: "46fae16f-2db6-48a2-8cce-aaaa3a46ecf0"
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    }
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    }
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      lex: "Extreme heat"
    }
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    }
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    }
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    }
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      lex: "summer"
    }
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    value: "TimeReference"
  }
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    }
  }
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    value: "511f9cac-3ec5-4baa-b130-43ed2e02daaa"
  }
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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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    value: "52926097-1c66-45c1-9cf9-ac20c8f39ef3"
  }
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Other Physical Sciences"
    }
  }
}
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      prefix_id: 5
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    }
  }
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    value: "53035e8a-b480-4d6a-8845-f56c2b46651b"
  }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "fraction"
    }
  }
}
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      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 5
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    }
  }
}
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    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "6.004901960784315"
    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "4.9"
    }
  }
}
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  name {
    value: "580f3cdc-5349-462a-a5f3-f8470776f907"
  }
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    s_iri {
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    }
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      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "of summer"
    }
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    }
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    }
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    value: "5d20c481-fc45-4584-95b4-ddb7f6bb633a"
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    }
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    }
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      lex: "Lisbon"
    }
  }
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    }
  }
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    value: "2267057"
  }
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    }
    o_iri {
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    }
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  name {
    value: "Q597"
  }
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    }
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    value: "60488876-e464-4c00-89da-d632f908823a"
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "land-use"
    }
  }
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    }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "23.931623931623932"
    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "8.4"
    }
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    value: "67a3e2d8-ddd0-477d-a602-92ee3666e8d0"
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "Lisbon abstract"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 43
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "13.261648745519715"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "3.7"
    }
  }
}
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  name {
    value: "683c4114-7faf-4128-b694-cab849cdf2d1"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 64
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Environmental Sciences"
    }
  }
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    }
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    }
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  name {
    value: "6b0d87ac-da92-44a8-8dd4-12d484be878d"
  }
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    s_iri {
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Stakeholders"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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    value: "ef6c108d-f082-4a63-b68a-415d2d35e615"
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    }
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    }
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    value: "6f2a9acc-331f-47c1-abcb-6fe8fd2a7a3b"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Mathematical Sciences"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 31
    }
  }
}
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  name {
    value: "73ffabf8-ece0-4876-8892-028c1371e2ad"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 68
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Key Type Measures"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 23
    }
  }
}
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  name {
    value: "e12c0bfd-c2a5-4b9c-b66a-428e929259b8"
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
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      name_id: 69
    }
  }
}
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  name {
    value: "776e784d-b513-45b8-8085-89724c24538f"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Engineering"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 36
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "7b54681c-a517-4f4e-9005-33328b0cf559"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 71
    }
    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."
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 51
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "27.01525054466231"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "12.4"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "7d4f1869-353f-4c64-97b3-3f071bfffdd4"
  }
}
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  quad {
    s_iri {
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      name_id: 72
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Climate Hazard"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 23
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_iri {
      prefix_id: 16
      name_id: 52
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "803ded29-7ebb-4da4-bee9-96cd34180d17"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
      name_id: 73
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Atmospheric Sciences"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
      name_id: 10
    }
    o_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 31
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "8055fdd1-19fc-4144-ba8e-ad193ada66b7"
  }
}
rows {
  quad {
    s_iri {
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      name_id: 74
    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "meteorology"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "Domain"
  }
}
rows {
  quad {
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    }
    o_iri {
      prefix_id: 4
      name_id: 75
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 5
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "69.4267515923567"
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "10.9"
    }
  }
}
rows {
  name {
    value: "80e003ae-4383-4329-be93-dc3b03ac1c65"
  }
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      lex: "IPCC"
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      lex: "Mathematical Physics"
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      lex: "sensitivity"
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      lex: "8.333333333333334"
    }
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      lex: "6.8"
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    }
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    }
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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 Abstract"
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      lex: "32.89760348583878"
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    }
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      lex: "15.1"
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    value: "8c4fc51a-0d82-4726-9358-34c621e6fd7f"
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    }
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      lex: "Climate change"
    }
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    }
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      lex: "Environment/Climate change"
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    value: "93fb243c-d1db-4276-a353-627c80c109e4"
  }
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      lex: "E20C"
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    value: "Organization"
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    }
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      lex: "temperature"
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      lex: "13.357843137254903"
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    }
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    value: "9943686e-58bd-415a-824e-315d20c4770a"
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    }
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    }
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      lex: "Knowledge Sector (EEA)"
    }
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    o_literal {
      lex: "Geographical Scope"
    }
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    }
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      name_id: 86
    }
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    }
    o_literal {
      lex: "City in Portugal"
    }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "none"
    }
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    }
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "land-use property"
    }
  }
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    }
  }
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    }
    o_literal {
      lex: "27.24014336917563"
    }
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "7.6"
    }
  }
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    value: "a2e2db75-60f7-4f58-906a-b6287262a66b"
  }
}
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    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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    p_iri {
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    }
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    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
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    }
  }
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    value: "a7b8c41b-b9e2-4cf5-a36b-b4259b69ffda"
  }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "between 1951-1980"
    }
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    }
  }
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    value: "ad75eb63-7214-439b-adc5-f2164078d142"
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "temperature extreme"
    }
  }
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    }
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}
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "11.965811965811966"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "4.2"
    }
  }
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    value: "af98acdc-58c8-43eb-b58e-5225133d1185"
  }
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    }
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      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "No policy or regulation"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
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    }
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    }
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    value: "b03bf75c-8fc7-4906-89ca-c4042c5243d9"
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    }
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    }
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      lex: "Lisbon"
    }
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    p_iri {
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "10.784313725490199"
    }
  }
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "8.8"
    }
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    value: "b72133bd-dd74-4763-90e2-c4d093c0bf6b"
  }
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
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    }
    o_literal {
      lex: "mean temperature"
    }
  }
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    }
  }
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  quad {
    p_iri {
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "11.151960784313726"
    }
  }
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    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "9.1"
    }
  }
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    value: "bb6b3073-e301-4de3-bfb2-5d1d28c71ccf"
  }
}
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    s_iri {
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    }
    p_iri {
      prefix_id: 15
      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "dependent territory"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
      prefix_id: 6
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    }
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      prefix_id: 5
      name_id: 34
    }
  }
}
rows {
  quad {
    p_iri {
      name_id: 28
    }
    o_literal {
      lex: "6.25"
    }
  }
}
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  quad {
    p_iri {
    }
    o_literal {
      lex: "5.1"
    }
  }
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    value: "bd6a4157-77f5-4131-a9da-3aab7e6f7bc5"
  }
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Meteorology and climatology"
    }
  }
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    }
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    }
  }
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    value: "beaca822-a647-4901-b9a9-4f8db06d0214"
  }
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    }
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      name_id: 14
    }
    o_literal {
      lex: "Policy Scale"
    }
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    value: "cc468eb5-1528-4984-8884-8025d2f708f4"
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    }
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    }
    o_literal {
      lex: "Methodology"
    }
  }
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    value: "ce40bb05-d4e9-4a0a-9a07-627b2bca0501"
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    }
    p_iri {
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    }
    o_literal {
      lex: "Earth Sciences"
    }
  }
}
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  quad {
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      lex: "Politics/Government policy/Interior policy/Housing and urban planning policy"
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    }
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    }
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    }
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      lex: "18.233618233618234"
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    }
    o_literal {
      lex: "6.4"
    }
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    }
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      lex: "Academic/ Institutional"
    }
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    }
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  }
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    value: "dateModified"
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      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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