2022-2023學(xué)年湖南省湘潭市兩校聯(lián)考高三（上）期中地理試卷
發(fā)布：2024/10/6 3:0:1
一、選擇題（共20題，每題2.5分，共50分）
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1．人口統(tǒng)計(jì)是了解一個(gè)國(guó)家基本國(guó)情的重要方法，統(tǒng)計(jì)結(jié)果是國(guó)家制定內(nèi)政外交政策的重要依據(jù)。下表為2019年和2020年沈陽(yáng)、鞍山、無(wú)錫和上海的人口統(tǒng)計(jì)情況。讀表完成1～2題。
城市 2020年戶籍人口（萬(wàn)人） 2020年總?cè)丝冢ㄈf(wàn)人） 2019年戶籍人口自然增長(zhǎng)率（‰） 2020年戶籍人口自然增長(zhǎng)率（‰） 沈陽(yáng) 762 829 0.04 -3.34 鞍山 336 344 -2.24 -5.19 無(wú)錫 508 659 1.18 -0.16 上海 1450 2487 -2.3 -1.8
2020年我國(guó)東北和長(zhǎng)三角部分地區(qū)同時(shí)出現(xiàn)戶籍人口自然負(fù)增長(zhǎng)，其直接原因是（ ?。?/h2>組卷：0引用：0難度：0.60 -
2．人口統(tǒng)計(jì)是了解一個(gè)國(guó)家基本國(guó)情的重要方法，統(tǒng)計(jì)結(jié)果是國(guó)家制定內(nèi)政外交政策的重要依據(jù)。下表為2019年和2020年沈陽(yáng)、鞍山、無(wú)錫和上海的人口統(tǒng)計(jì)情況。讀表完成12～13題。
城市 2020年
戶籍人口（萬(wàn)人）2020年
總?cè)丝冢ㄈf(wàn)人）2019年戶籍人口
自然增長(zhǎng)率（‰）2020年戶籍人口
自然增長(zhǎng)率（‰）沈陽(yáng) 762 829 0.04 -3.34 鞍山 336 344 -2.24 -5.19 無(wú)錫 508 659 1.18 -0.16 上海 1450 2487 -2.3 -1.8
近十年來(lái)，上海戶籍人口自然增長(zhǎng)率有緩慢增加的趨勢(shì)，與此關(guān)系最緊密的是（ ?。?/h2>組卷：0引用：0難度：0.60 -
3．首都鋼鐵廠老廠區(qū)坐落于北京市石景山區(qū)，首都鋼鐵老廠搬遷后，石景山對(duì)首鋼老廠區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展作了重新規(guī)劃。如圖為北京市首鋼舊址產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃示意圖。完成3～4題。
影響首鋼舊址發(fā)展工業(yè)設(shè)計(jì)、研發(fā)產(chǎn)業(yè)的主要區(qū)位因素是（ ）組卷：0引用：0難度：0.80
二、問(wèn)答題（本大題共4小題）
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19．閱讀圖文資料，完成下列要求。
云南省元江河谷位于橫斷山區(qū)邊緣，山高谷深。河谷兩岸植被常出現(xiàn)倒置垂直地帶性分布的現(xiàn)象：谷底幾乎寸草不生，而山頂卻有少量森林分布。為緩解水土流失問(wèn)題，當(dāng)?shù)剞r(nóng)民在河谷10°～20°的坡面上種植劍麻。劍麻是一種多年生熱帶經(jīng)濟(jì)作物，葉片及其枯落物均較多，根系發(fā)達(dá)。劍麻纖維韌性強(qiáng)，廣泛運(yùn)用在運(yùn)輸、漁業(yè)、石油、冶金等各種行業(yè)。劍麻的種植和加工還帶動(dòng)了當(dāng)?shù)剞r(nóng)民脫貧。如圖示意云南省元江河谷位置和劍麻景觀。
（1）元江河谷植被常出現(xiàn)倒置垂直地帶性現(xiàn)象，試推測(cè)其原因。
（2）運(yùn)用水循環(huán)的相關(guān)知識(shí)，說(shuō)明劍麻具有良好水土保持效應(yīng)的機(jī)理。
（3）根據(jù)劍麻生長(zhǎng)的氣候條件和用途，說(shuō)明我國(guó)國(guó)內(nèi)劍麻纖維產(chǎn)需矛盾較大的原因組卷：32引用：5難度：0.5 -
20．閱讀圖文材料，完成下列要求。
在全球變暖背景下，極端天氣事件日益頻發(fā)。2022年夏季，我國(guó)江淮流域大部分區(qū)域高溫干旱天氣持續(xù)了兩個(gè)多月，嚴(yán)重影響了生產(chǎn)生活及生態(tài)安全。歷史同期的2020年6月1日～7月28日，中央氣象臺(tái)共發(fā)布52天暴雨預(yù)警，江淮流域眾多河流、湖泊水位超高。西北太平洋副熱帶高壓（后面簡(jiǎn)稱“副熱帶高壓”）的推進(jìn)影響著我國(guó)鋒面雨帶的移動(dòng)。研究表明，這幾次降水異常與副熱帶高壓推進(jìn)時(shí)間、位置、范圍異常關(guān)聯(lián)較大。如圖示意2020年夏季長(zhǎng)江中下游梅雨分布及梅雨期副熱帶高壓脊線位置的逐日演變。
（1）據(jù)圖指出2020夏季副熱帶高壓脊位置與往年的主要差異，并據(jù)此分析2020年夏季江淮地區(qū)降水異常偏多的原因。
（2）與2020年相比，推測(cè)2022年夏季副熱帶高壓脊位置及強(qiáng)度變化。
（3）說(shuō)明2022年夏季長(zhǎng)江中下游地區(qū)高溫干旱的主要原因。組卷：0引用：3難度：0.5