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为给定的数据跨度的传统的异例(TA ) 引用框架和它的相应异例随着数据长度的扩展变化。在这研究，调制年度周期( MAC )，而不是广泛地使用的 climatological 平均数年度周期，作为一个其他的参考框架被使用计算气候异例学习表面空气温度的 multi-timescale 可变性(坐)在中国基于从 1952～2004 的一致每日的数据。整体实验模式分解(EEMD ) 方法被用来分开容纳进一个高频率部件，一个 MAC 部件，一个 interannual 部件，和一个 decadal-to-trend