地震目录是将地震事件发生的时空强参数，按照时间顺序进行汇总整理得到的目录资料.最小完整性震级(MC，Magnitude of Completeness)定义为在一个时空范围内所有地震被可靠检测到的最低震级(Rydelek and Sacks, 1989；Taylor et al., 1990；Wiemer and Wyss, 2000)，是地震目录的重要参数之一.对地震目录的完整性进行分析并准确评估其MC值具有重要意义.

由于地震台网的观测能力随着地震观测技术的进步、台站数量的增加在逐渐提高，MC通常随时间不断降低.而在较大地震发生以后，一些小地震无法从相对大的地震尾波中检测出来，导致MC在短时间内升高(Mignan and Woessner, 2012).因此MC在时间上的分布是不均匀的.同时，由于台站分布、地形、地壳结构等在空间上分布也是不一致的，不同地区的地震观测能力不同，MC在空间上的分布也是不均匀的.如在台网的中心区域和边缘区域，MC的值会有较大差异(Wyss et al., 1999；苏有锦等，2003)；在沿海地区和内陆地区，MC的值也是不一致的(Wyss et al., 1999).因此，评估地震目录最小完整性震级MC的时空分布是非常重要的工作.

目前分析地震目录完整性的方法从所采用的数据而言可以分为两类.第一类是基于波形数据的方法(Sereno and Bratt, 1989；Gomberg，1991；Kværna et al., 2002a, b；Von Seggern，2004)，其中较为常用的是基于概率的完整性震级评估方法(PMC，Probability-based Magnitude of Completeness)(Schorlemmer and Woessner, 2008).在评估地震台网的监测能力方面，这一方法已有较多应用(D′Alessandro and Ruppert, 2012；李智超和黄清华，2014；蒋长胜等，2015；王鹏等，2016；Schorlemmer et al., 2018).

第二类是基于地震目录的方法，通过对地震目录的统计分析进行MC值的评估.其中基于古登堡—里克特(G-R，Gutenberg-Richter)震级—频度关系(Gutenberg and Richter, 1944)，国内外发展了多种方法，主要有OK1993法(Ogata and Katsura, 1993)，最大曲率法(MAXC，Maximum Curvature)(Wiemer and Wyss, 2000)，拟合度检测法(GFT，Goodness-of-Fit Test)(Wiemer and Wyss, 2000)，稳定b值法(MBS，MC by b-value stability)(Cao and Gao, 2002；Woessner and Wiemer, 2005)，完整震级范围法(EMR，Entire Magnitude Range)(Ogata and Katsura, 1993；Woessner and Wiemer, 2005)以及基于中位数的分段斜率分析法(MBASS，Median-Based Analysis of the Segment Slope)(Amorese，2007).上述基于G-R关系的方法已有较多应用，并取得显著成效(李志海等，2011；Chen et al., 2011；冯建刚等，2012；郭秋娜等，2012；刘芳等，2013).此外还有学者提出了多种其他统计方法，如基于时间—累积频度分布的统计方法(Mulargia et al., 1987a, 1987b；Albarello et al., 2001；徐伟进和高孟潭，2014)，昼夜噪声调制R-S(Rydelek-Sacks)检验方法(Rydelek and Sacks, 1989)，震级—序号法(Ogata et al., 1991；Huang，2006).

在上述方法中，基于波形数据的方法常用于评估地震监测台网的效能，而不主要针对地震目录完整性水平的评估(张盛峰，2019).基于地震目录的方法中，一般的统计方法有较大限制，或是不能定量给出地震目录的MC值，或是对地震目录数据有一定要求(Wiemer and Wyss, 2003；Woessner and Wiemer, 2005；徐伟进和高孟潭，2014).基于G-R关系的方法最为常用.其中对于基于OK1993或EMR的合成地震目录，EMR、MAXC和GFT对地震事件的数量的依赖性较小；MBS和MBASS对地震事件的数量具有较强依赖性，在数量较少时会大大低估MC值；MAXC和GFT在MC值时空分布的不均匀时会低估MC值；EMR给出的结果一般介于MAXC和GFT与MBASS和MBS之间(Woessner and Wiemer, 2005；Mignan et al., 2011；Mignan and Woessner, 2012；黄亦磊等，2016).

中国地震科学实验场(CSES，China Seismic Experimental Site), 又称川滇地震科学实验场，于2018年5月12日宣布开始建设，位于川甘交界至云南南部，包括了四川和云南大部分地区及周边省份少部分地区，地质构造复杂、地震活动频繁而强烈，对实验场地区有现代仪器观测以来的地震目录的最小完整性震级进行评估是非常重要的工作.

目前在实验场地区已经开展了多方面的地震目录完整性分析.苏有锦等(2003)采用了类似GFT的方法，评估了川滇地区1970—2001年地震目录分时段、分区域的最小完整性震级；刘丽芳等(2012)采用了MAXC和GFT，对云南地区1970—2011年地震目录最小完整性震级的空间分布特征和分区时间演化特征进行了分析；王亚文和蒋长胜(2017)采用了PMC、EMR和震级—最大距离法(李克，2007)评估了2008—2015年南北地震带的地震目录完整性，并对南北地震带的地震监测台网的检测能力进行了评估；张盛峰(2019)采用了基于地震目录的多种方法对实验场地区整体1970—2019年地震目录的最小完整性震级进行了分析，并采用PMC评估了2018—2019年实验场地区的地震台网监测能力.

截至目前的研究，或是发表时间较早，没有近十年的研究结果；或是将实验场作为整体给出的结果，没有给出实验场内分地震区(带)的研究结果；或是没有给出实验场及各地震区(带)的最小完整性震级的时间演化分析或空间分布分析的研究结果.本文在上述方法讨论比较基础上，尝试采用震级—序号法、MAXC法和GFT法的联合方法，依据中国地震编目网1970—2018年地震目录，对川滇地震科学实验场最小完整性震级的空间分布特征和时间演化特征进行分析，并给出实验场及其内部主要地震区(带)在不同时间段内的最小完整性震级.

本文的研究区域为川滇地震科学实验场区域(CSES)，其范围为97.5°E—105.5°E，21°N—32°N的国内区域.研究区域位于欧亚板块和印度板块碰撞挤压变形地区，其中包含川滇菱形地块、巴颜喀拉地块等地块，分布有红河断裂、鲜水河—则木河—小江断裂、龙门山断裂等一系列活动断裂，地质构造复杂，现代构造运动强烈.研究区域主要位于我国大陆南北地震带的中、南段，历史上曾发生多次7级、8级及以上震级的强震，地震活动频繁而强烈.

本文采用的地震目录来自中国地震编目网，由全国小震目录、全国5级以上目录和全球7级以上目录组成，所采用的震级标度为地方震震级ML.目录包含了研究区域1970—2018年ML≥1.0的地震，其中包含余震，去除无效数据和信息缺失数据后共有290391个地震事件，其中ML≥4.0地震2503个，ML≥5.0地震483个，ML≥6.0地震87个，ML≥7.0地震13个.图 1为研究区域范围、主要断裂分布及1970—2018年ML≥4.0地震的空间分布图和M-t图，表 1为1970—2018年13个ML≥7.0地震事件参数，其中面波震级(MS)参数来源于《中国近代地震目录(公元1912—1990年，MS≥4.7)》(汪素云，1999)和中国地震台网(CSN)统一地震目录.

闻学泽和易桂喜(2003)根据地质构造和地震分布特点，将川滇地区划分为19个地震区(带).本文根据研究区域的范围，采用了其中的14个地震区(带)，分别为鲜水河带、阿坝区、松潘—龙门山带、名山—马边—昭通带、安宁河带、小江带、元谋区、楚雄—建水带、金沙江带、理塘—木里区、龙陵区、澜沧—耿马区、思普区和大理—丽江—盐源区，并将各地震区(带)分别编号为1—14，如图 2所示.为方便起见，川滇地震科学实验场整体的编号为0.

将地震目录按上述地震区(带)进行分区，其中澜沧—耿马区、思普区和大理—丽江—盐源区包含部分国外区域，对这三个地震区的地震目录相应部分进行了补充.研究区域及其内部各地震区(带)内地震目录的统计信息如表 2所示，其中震级中位数为地震目录按震级排列后取得的中位数，累积分布震级中位数为统计确定的震级—数量累积分布中整个震级范围去除无地震震级后的震级中位数.研究区域及其内部各地震区(带)内地震目录的震级M —频度N分布如图 3所示，其中圆点表示非累积的震级—频度分布，即频度N为震级档M内的地震数；三角点表示累积的震级—频度分布，即频度N为震级档≥ M的地震数.

根据现有地震目录完整性分析方法的特点和实际应用效果，本文采用震级—序号法、最大曲率法(MAXC)和拟合度检测法(GFT)相结合确定研究区域地震目录的最小完整性震级.首先依据震级—序号图像所反映的地震目录数量大小和MC值的大致水平将地震目录分为不同的时间段，然后采用MAXC和GFT确定不同时间段及地震区(带)地震目录的MC值.

震级—序号法将地震事件按时间顺序进行编号，并按照编号进行分组；统计每组内每个震级档内的地震数量，并进行可视化，即可展示出MC值的时序变化特征(Ogata et al., 1991；Huang，2006).震级—序号分布相比震级—时间分布，既可以避免大量余震或震群等丛集事件造成的不易观察，也可以反映出短时间内的台网监测能力变化.

最大曲率法(MAXC)是一种无参数计算MC值的方法，该方法计算快速、直接(Wyss et al., 1999；Wiemer and Wyss, 2000).MAXC通过计算累积震级—频度分布曲线的一阶导数，寻找一阶导数达到最大值，即曲率首次发生突变的点，作为MC的值.在非累积震级—频度分布曲线中，MC则对应地震数量记录达到最多的点(Woessner and Wiemer, 2005；张盛峰，2019).

拟合度检测法(GFT)是通过对实际观测地震目录的震级—累积频度分布和拟合的震级—累积频度分布进行比较从而计算MC值(Wiemer and Wyss, 2000；Woessner and Wiemer, 2005).GFT需要计算的参数为R，即每个震级档里实际观测的事件数量与拟合曲线估计的事件数量之间的差值与实际观测事件数量的比值.选取不同截止震级Mi，计算实际观测目录中M≥Mi事件的G-R关系的a值(记为ai)和b值(记为bi)，并据此生成拟合累积分布曲线，则R值按下式计算：

其中，Bk和Sk分别为截止震级Mi与最大震级Mmax之间某一震级档Mk的实际观测事件和拟合曲线估计事件的累积数量.一般取R值达到给定的拟合度(如R=90%或R=95%)或R值达到最大值时的首个截止震级Mi作为MC的值.

依据上述方法和处理方案进行研究区域地震目录的完整性分析.首先采用震级—序号法，根据震级—序号图像所反映的地震目录的数据量大小和MC值的大致水平将地震目录分为不同的时间段，再采用MAXC和GFT对各时间段的地震目录进行定量分析.在同一个区域和同一时间段，将MAXC确定的MC值(记为MCMAXC)、GFT拟合度分别达到95%和90%时取得MC值(分别记为MC95和MC90)按照MC95→MC90→MCMAXC的优先级选择最终采用的MC值.即GFT可以达到95%的拟合度时选用MC=MC95，无法达到95%但可以达到90%拟合度时选用MC=MC90，无法达到90%拟合度时选用MAXC的计算结果MC=MCMAXC.最后将时间演化分析和空间分布分析结果分别进行汇总，得到研究区域及其内部各地震区(带)的MC值综合评估结果.其中在对时间演化分析结果进行汇总时，采用所汇总区域各年份计算的MC值的最大值作为该区域该年份综合评估的MC值(Mignan and Woessner, 2012)；在对空间分布分析结果进行汇总时，采用所汇总区域各时间段计算的MC值的累积分布曲线的10%~90%的区间作为该区域该时间段综合评估的MC值范围(韩立波等，2012；王亚文和蒋长胜，2017).

对于MC值的不确定度δMC的评估，本文采用自举(Bootstrap)方法(Efron，1979；Chernick，1999)的蒙特卡洛近似来估计.Bootstrap方法通过对地震目录多次有放回的随机抽样计算多个MC值，这些MC值经验分布的二阶矩即标准差，即为MC值的不确定度δMC.对于Bootstrap抽样次数，Chernick(1999)认为应在100次以上，1000次效果较好.Woessner和Wiemer(2005)对人工合成目录进行了测试，认为200次以上Bootstrap结果即达到稳定.因此本文定量计算时均采用200次Bootstrap抽样来评估不确定度δMC，并采用δMC≤0.4的结果，误差较大(δMC＞0.4)的结果将被舍弃.

首先采用震级—序号法对研究区域整体MC的时序变化特征进行分析，分组大小为200个地震事件，得到震级—序号图像如图 4所示.从用不同颜色表示的地震数量分布来看，1970—1986年底MC值分布于ML2.0~3.0；1987—2000年左右，MC值突然升高至ML2.8~3.2；2000—2018年，MC值降低至ML1.0~2.0，并且随时间不断降低.此外，从图 4中可看出，MC值在强震发生过后会升高一段时间，之后逐渐恢复至正常水平，较为明显的有1970年云南通海MS7.8地震、1976年云南龙陵MS7.3地震和MS7.4地震、2008四川汶川MS8.0地震、2013年四川芦山MS7.2地震和2014年云南景谷MS6.6地震.

下面采用GFT和MAXC对研究区域整体和各地震区(带)MC值的时间演化进行定量分析.分析时按地震数量进行滑动计算，由于2000年前后地震目录的MC值和数据量有较大差别，将其分为1970—1999年和2000—2018年两部分，并分别采用不同的窗口长度和滑动长度.

首先对研究区域整体MC值的时间演化进行分析.对于1970—1999年部分，采用的计算窗口长度为600个事件，滑动长度为300个事件.计算结果如图 5所示，在1970—1985年，除1970年云南通海MS7.8地震、1976年云南龙陵MS7.3地震和MS7.4地震3个强震导致MC值分别升高至ML3.0以上和ML3.5以上外，MC值保持在ML2.0~2.5；1986—1999年MC值升高至ML2.5并保持稳定.

对于2000—2018年部分，采用的计算窗口长度为5000，滑动长度为3000.计算结果如图 6所示，2000年MC值从ML2.0以上下降至ML2.0以下；之后基本保持在ML1.0~2.0，并且随时间呈下降趋势.其中2000—2008年基本保持在ML1.6~1.8，2009—2018年基本保持在ML1.3~1.6.2008年四川汶川8.0级地震后MC值升高至ML2.5并保持了一段时间；2014年云南景谷MS6.6地震后MC值升高至ML2.0左右.

以上对研究区域整体的MC值进行了分析.如表 2和图 3所示，研究区域内不同地震区(带)的地震活动性存在显著差别，因此下面对各地震区(带)MC值的时间演化进行定量分析.针对不同地震区(带)不同时间段地震活动性的差异，采用了相应的窗口长度和滑动长度，如表 3所示.各地震区(带)1970—2018年MC值时间演化计算结果(如图 7)，总体上显示了与研究区域整体的相似性：1970—1985年为ML2.0~2.5，1986—1999年升高至ML2.5，2000年后降低至ML1.0~2.0.1970 —1986年，澜沧—耿马区和思普区的MC值要高于其他区域，基本保持在ML2.5以上，部分时间达到ML3.0；阿坝区、楚雄—建水带、金沙江带和龙陵区的MC值较高，大部分时间保持在ML2.5左右；其他区域MC值较低，保持在ML2.0左右.1987—1999年各地震区(带)基本保持在ML2.5~2.6.2000—2008年大部分地震区(带)保持在ML1.5~2.0，其中楚雄—建水带、理塘—木里区、澜沧—耿马区和思普区MC值较高，大部分时间保持在ML2.0左右；鲜水河带、小江带和元谋区MC值较低，大部分时间保持在ML1.5左右.2009—2018年各地震区(带)MC值相比2000—2008年有所降低，基本不超过ML1.7，其中阿坝区、龙陵区和大理—丽江—盐源区大部分时间低于ML1.5.

部分地震区(带)出现MC值在强震发生后一段时间内升高，之后恢复的现象.鲜水河带1973年四川炉霍MS7.6地震发生后，MC值升高至ML2.4以上，并保持了较长时间.松潘—龙门山带2008年四川汶川MS8.0地震和2013年四川芦山MS7.0地震，2008年MC值受到较大影响，MC值升高至ML3.5以上，2009年回落至ML2.5，2010年恢复至ML1.5；2013年MC值升高至ML2.0，并迅速恢复.名山—马边—昭通带1974年云南大关MS7.1地震，MC值升高至ML2.3，并保持较长时间，之后缓慢恢复至ML2.0.1970年云南通海MS7.8地震发生在小江带和楚雄—建水带交界处，小江带和楚雄—建水带1970年MC值升高至ML3.5，并迅速恢复.龙陵区1976年云南龙陵MS7.4地震和MS7.5地震，MC值升高至ML4.0并迅速恢复.思普区1979年云南普洱6.8级地震，MC值升高至ML3.0，并缓慢恢复；2014年云南景谷MS6.6地震，MC升高至ML1.7，之后迅速恢复至ML1.0~1.5.

为了进一步了解研究区域最小完整性震级在空间上的分布特征，根据研究区域时间演化分析结果，将地震目录分为1970—1986年、1987—1999年、2000—2008年、2009—2018年4个时间段进行MC值空间分布特征分析.计算时，采用0.1°×0.1°的空间格网，以每个格网中心为圆心，最大半径为70 km计算MC值，采用的最小地震数量为50，最大地震数量为500.

研究区域4个时间段的MC值空间分布计算结果如图 8所示，其中灰色部分由于地震事件数量过少无法计算.1970—1986年，位于研究区域北部和中部地区的鲜水河带、阿坝区、松潘—龙门山带、名山—马边—昭通带、安宁河带和大理—丽江—盐源区的MC值较低，且分布较为均匀，在ML2.0~2.4之间；位于四川西部的金沙江带和云南南部的龙陵区、澜沧—耿马区、思普区的MC值普遍较高，在ML2.5以上，其最南端达到了ML3.0以上，δMC也相对较高；小江带、元谋区和楚雄—建水带的MC值受1970年云南通海MS7.8地震影响，其交界处出现了MC值在ML3.0以上的聚集斑块.1987—1999年，研究区域的MC值分布较为均匀，除澜沧—耿马区、思普区的最南端地区和金沙江带有部分地区在ML2.7以上外，绝大部分地区在ML2.5~2.6；δMC也较为均匀，普遍不超过0.1.2000 —2008年，研究区域MC值和δMC空间分布的不均匀性较大，其中松潘—龙门山带、安宁河带、小江带、元谋区、楚雄—建水带和大理—丽江—盐源区MC值较低，在ML1.0~1.6；龙陵区、澜沧—耿马区和思普区在ML2.0以上，最南端达到了ML2.8以上；位于四川地区的鲜水河带、金沙江带、名山—马边—昭通带等地区出现了低MC值聚集的斑块.2009—2018年，研究区域的MC值空间分布较不均匀，其中位于四川东北部的松潘—龙门山带、名山—马边—昭通带、安宁河带和位于云南西部和南部的楚雄—建水带、思普区、大理—丽江—盐源区MC值较低，在ML1.6以下；金沙江带、理塘—木里区、鲜水河带、小江带、澜沧—耿马区等地震区(带)MC值则较高，普遍在ML1.6以上；δMC分布较为均匀，除少部分区域较高外，普遍在0.2及以下.

分别汇总时间演化和空间分布结果，并对研究区域内各地震区(带)的MC值进行综合评估.首先将研究区域及其内部各地震区(带)的MC值按年份取时间演化分析结果的最大值作为综合评估的结果，如图 9所示.

下面将研究区域及其内部各地震区(带)的空间分布分析结果按1970—1986年、1987—1999年、2000—2008年、2009—2018年4个时间段进行汇总.将4个时间段研究区域及其内部各地震区(带)空间分布分析结果作累积分布曲线，取10%~90%的区间作为综合评估的结果，如表 4所示.

本文概述了国内外常用最小完整性震级MC的评估方法，采用了目前较为流行的震级—序号法、最大曲率法(MAXC)和拟合度检测法(GFT)，对川滇地震科学实验场区域1970—2018年的ML≥1.0的地震目录进行了最小完整性震级MC的分析.相关研究获得如下认识：

(1) 研究区域MC值变化趋势大致分为4个时间段.综合时间演化分析和空间分布分析结果，1970—1986年为ML2.0~2.6，1987—1999年为ML2.5~2.6，2000—2008年为ML1.4~2.1，2009—2018年为ML1.2~1.9.除少部分区域受强震影响外，研究区域内各地震区(带)大致遵循这一规律.其中澜沧—耿马区和思普区在各时间段内普遍处于相对较高水平，1970—1986年部分时间达到ML3.0，1987—1999年部分时间达到ML2.7，2000—2008年保持在ML2.0左右，2009—2018年部分时间达到ML1.7~1.8；楚雄—建水带部分时间相对较高，1970—1986年大部分时间保持ML2.5，2000—2008年大部分时间保持在ML2.0，2009—2018年大部分时间保持在ML1.7左右；阿坝区、龙陵区和金沙江带在2000年之前相对较高，1970—1986年保持在ML2.2~2.5，在2000年后相对较低，2000—2008年保持在ML1.5~2.0，2009—2018年保持在ML1.6以下.

(2) 研究区域4个时间段内MC值的空间分布均有一定的不均匀性.其中1987—1999年分布的均匀性最好，绝大部分地区在ML2.5~2.6，仅有云南最南端少部分地区有较高MC值分布.2000—2008年空间分布最为不均匀，其中四川地区出现了高MC值和低MC值分别聚集的斑块.MC值的空间分布大致呈现东北部和西南部较低、西北部和东南部较高的特征，其中云南最南端部分地区在4个时间段内均达到了整个区域最高的MC值，四川西北部、川藏交界处部分地区MC值也普遍高于其他地区，四川东部、云南北部MC值则相对较低.在空间分布的综合评估结果中，龙陵区和澜沧—耿马区和思普区的区间范围较大，反映了该地震区内MC值空间分布的不均匀性较大；阿坝区和理塘—木里区区间范围较小，该地震区内MC值的空间分布相对较为均匀.

(3) 研究区域内强震的发生对MC值有不同程度的影响.在强震发生后MC值会突然升高，之后在一段时间内恢复至正常水平.MC值在强震后升高的水平与强震的震级大小大致相关，一般震级越大MC值升高越多，并且MC值升高的影响会随着远离强震震中而逐渐减弱；而强震后MC值升高的持续时间则没有明显规律.1970年云南通海MS7.8地震后，小江带和楚雄—建水带升高至ML3.2，研究区域整体升高至ML3.1；1976年云南龙陵MS7.3地震和MS7.4地震后，龙陵区由ML2.5升高至ML4.0，研究区域整体升高至ML3.9；1996年云南丽江MS7.0地震后，澜沧—耿马区由ML2.5升高至ML3.0，研究区域整体基本无变化；2008年四川汶川MS8.0地震后，松潘—龙门山带由ML1.5升高至ML4.0，研究区域整体升高至ML2.5；2014年云南景谷MS6.6地震后，龙陵区由ML1.5升高至ML2.3，研究区域整体升高至ML2.1.强震同样会对MC值的空间分布造成影响.鲜水河带、松潘—龙门山带和名山—马边—昭通带MC值区间范围在1970—1986年和1987—1999年较小，而在2000—2008年和2009—2018年区间范围较大，可能为受到2008年四川汶川MS8.0地震的影响，导致MC值在震中附近升高；同样的，小江带和楚雄—建水带在1970—1986年MC值区间范围较大，而在其他时间段内则较小，可能为受到1970年云南通海MS7.8地震影响.

影响地震监测能力和最小完整性震级的重要因素是地震台网的密度和分布情况，同时最小完整性震级的分布也对台网的布局设计和建设有重要的参考作用.研究区域内四川台网1970年后的发展大致分为4个阶段(杜方等，2012)：1970—1983年为地震台网模拟记录时期；1983—2000年为遥测地震台网时期；2001—2007年改造为数字化遥测地震台网；2007年后数字化升级改造，新建和升级了多个国家和区域数字台.类似的，云南台网1970年后的发展也大致分为4个阶段(刘丽芳等，2012；秦嘉政等，2012)：1970—1984年为区域台网初步建设时期；1985—1996年为区域遥测地震台网时期；1997—2007年为数字地震台网时期；2007年后数字化升级改造，台站密度进一步增加.本文的分析表明，研究区域的MC值随着台网的发展在逐步降低.如图 9所示，1983—1984年研究区域及其内部大部分地震区(带)的MC值均有所降低，降低幅度约为0.2~0.3；2007年前后，研究区域及其内部各地震区(带)MC值均有大幅降低，降低幅度约为0.3~0.4，之后受汶川地震影响，松潘—龙门山带和研究区域整体MC均大幅升高，但一段时间后恢复至降低后的水平；2017年后研究区域及其内部各地震区(带)MC值又有所降低，降低幅度约为0.2~0.3，据了解这是由于研究区域内新增一批示范工程台站的结果.

本文1987—1999年的MC值分析结果保持在ML2.5左右，相比1970—1986年较高，这是由于本文所采用的来自于中国地震编目网的全国地震目录在该时段由于某种原因被截断至ML2.5，因此本文在该时段的分析结果不能反映研究区域该时段的真实情况.若采用川滇目录或对该时段的缺失数据进行补充则可以得到真实的MC值评估结果.本文为了保证数据和分析结果的一致性，仅采用了缺失数据的全国地震目录进行分析，没有对该时段的数据进行补充或替换.

本文的各地震区(带)MC值时间演化分析结果与苏有锦等(2003)相比相对偏高，这一方面是由于本文采用按地震事件进行滑动计算，考虑到了强震事件对MC值的影响；另一方面本文采用地震目录在1987—1999年内的震级下限为ML2.5.而本文的时间演化分析结果与刘丽芳等(2012)的结果相比则基本相似.本文的各地震区(带)MC值空间分布分析结果与王亚文和蒋长胜(2017)和韩立波等(2012)南北地震带的空间分布分析结果相比，尽管所取时间段有所不同，但在空间分布特征上基本相似，都呈现出东北部和西南部较低、西北部和东南部较高的特征.在综合评估时，本文采用了累积分布曲线的10%~90%作为综合评估结果，若采取较低值，则可保证区域内有充足的数据量，并且大部分区域保证了地震目录的完整性；若采取较高值，则保证了绝大部分的区域地震目录的完整性，在使用时可根据对数据量的需要求和对地震事件缺失的容忍度进行选取.本文的MC值区间范围下限与王亚文和蒋长胜(2017)和韩立波等(2012)基本相同，而上限相对偏低0.1~0.2.根据Mignan和Woessner(2012)和黄亦磊等(2016)的意见，这是由于MAXC和GFT存在低估MC的情况，因此在实际使用时可以考虑对选取的值加上0.1的调整量.