以下是使用Google Earth Engine (GEE) 下载长时间序列的年平均气温数据的代码：

// 设定感兴趣的区域
var region = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax]);

// 导入全球气候数据集（CRU TS4.03），截止2021年月分辨率
var climatology = ee.ImageCollection('COPERNICUS/CAMS/423_r_TSOI_1980_2019')
                  .select('t2m');

// 计算每年的平均气温
var annualTemperature = climatology.map(function(img){
  var year = ee.Date(img.get('system:time_start')).get('year');
  return img.set('year',year);
}).filterDate('1980-01-01','2019-12-31').filterBounds(region)
  .reduce(ee.Reducer.mean())
  .rename(['temp'])
  .multiply(0.1);

// 添加图层到Map
Map.centerObject(region, zoom);
Map.addLayer(annualTemperature.clip(region));

首先，我们通过定义一个矩形范围来确定感兴趣的地理区域。然后，我们使用`ee.ImageCollection()`函数导入全球气候数据集（CRU TS4.03），并仅选择其中的2米温度（t2m）。接着，我们使用`.map()`函数计算出每一年的平均气温，并将该年份信息存储在结果图像的属性表中。

针对最终输出图形，我们可以在链式结构中使用`filterdate()`函数来筛选出我们感兴趣的时间段数据。然后在输入到`reduce()`函数中，使用统计函数 `ee.Reducer.mean()`对每年的气温进行平均值计算，并将数据重命名为"temp"，同时乘以0.1。这里的乘以0.1是因为原始温度单位以0.1摄氏度为单位。

最后，根据所设定的区域范围及层级位置等设定可用于观察结果。

需要注意的是，在实际使用GEE时，除了确定xmin、ymin、xmax和ymax参数之外，还需要注意GEE中计算资源、存储空间的使用情况等问题。