（高三地理试卷）-427-湖北省七市（州）高三3月联合调研考试 文综地理的

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1、湖北省七市（州）教科研协作体年3月高三联合考试文综地理试卷一、选择题本大题共35小题，每小题4分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。OLED屏是新一代高清显示屏幕，韩国LGD公司在广州投资建设大型OLED面板工厂获得韩国政府批准。韩国政府批准的前提是LGD公司提高对韩国材料和设备的使用，加强技术安全检查淤积，以及新一代技术研发环节必须保留在韩国本土等。据此完成下列问题。1、LGD公司在中国广州建厂的主导因素是A、劳动力B、市场C、政策D、原料2、LGD公司在中国广州建厂，产生的主要影响是A、削弱韩国本土产业的竞争力B、促进广州城市化水平的提高C、减轻

2、中国的就业压力D、增强LGD公司的国际竞争力3、韩国政府提出严格的批准条件，其目的是①保持韩国在OLED产业的优势地位②带动韩国本土相关公司的发展③限制LGD公司在国外的产业规模④降低LGD公司的生产成本A、①④B、②③C、①②D、②④鄱阳湖水位季节变化明显，具有“枯水一线，洪水一片”的奇观。近年来，鄱阳湖北段发育的约400平方千米的沙山引起了人们的注意，沙山在临湖一侧发育有多条东北－西南走向的垄（脊）、槽（谷）。读图1，完成下列问题。4、图中沙山的沙源最可能来自A、甲B、乙C、丙D、丁5、图a中粗实线表示的地形及成因是A、垄流水侵蚀B、槽风力侵蚀C、垄风力侵蚀D、槽

3、流水侵蚀鲁冰花，原产北美南部墨西哥高原，闽南语中称为“路边花”，每年一到春天，它或开遍田野路旁，或点缀于各种高山植物与岩石之间。其根部有根瘤菌，能将空气中的游离氮元素固定到土壤中。台湾山地的茶农在种植高山云雾茶时，常常在茶山周边、甚至是茶树附近种上鲁冰花。据此完成下列问题。6、根据材料推测，下列可能不属于鲁冰花生长习性的是A、喜光喜热B、适应性强C、耐贫瘠D、根系发达7、台湾茶农常常在茶树附近种上鲁冰花，其原因主要是A、保持水土B、提高土地生产力C、减小昼夜温差D、改善局部小气候8、鲁冰花又名羽扇豆，根茎和果实都富含蛋白质，是上佳的饲料，被世界多国引种。引种鲁冰花最有

4、可能造成以下哪种环境问题A、水资源短缺B、土地退化C、生物多样性减少D、水体富营养化面临城市无限制低密度向外扩张的问题，美国规划师协会（APA）于2003年提出城市“精明增长”的理念，推行高效、集约、紧凑的城市发展模式。美国“精明增长”的先锋城市－－波特兰，通过制定严格的城市增长边界来控制城市向外蔓延，同时在城市增长边界内提高建筑密度，并采取增加绿色环境和公共空间、大力推行公交和慢行系统来缓解高密度带来的负面影响。经过数十年的努力，波特兰成为了一个家居、绿色、可持续的现代化城市。据此完成下列问题。9、“精明增长”理论的核心是限制了A、人口密度B、城市等级C、城市面积D

5、、服务范围10、波特兰通过“精明增长”的规划方案，可以A、保护城市边缘农田B、解决城市交通拥堵C、提高城市化水平D、优化城市产业结构11、波特兰城市规划建设对我国建设家居城市最具有借鉴意义的是A、进一步提高城市建筑密度B、积极开发老城区、棚户区C、大力推动郊区城市化D、兴建卫星城，疏解城市职能二、非选择题（一）必考题36、阅读下列材料，完成相关问题。（24分）图4为南海诸岛和西沙群岛及附近的海底地形图。甘泉岛（16°30’N，111°35’E）属于中国西沙群岛永乐环礁的一部分，是珊瑚环礁发育成的灰沙岛，在西沙群岛中出露最晚。甘泉岛呈椭圆形，面积0.3平方千米。岛上有土

6、壤、淡水、植被。（1）简要说出南海海底地形特征。（2）自古以来西沙群岛就是我国渔业生产作业的重要区域。简要评价西沙群岛渔业生产作业的自然条件。（3）三沙市拟在甘泉岛开发建设高档海岛旅游度假中心，简述甘泉岛在开发过程中基础设施建设的侧重点及必须注意的问题。37、阅读下列材料，完成相关问题。（22分）材料一高山积雪是干旱地区最重要的水源，研究高山积雪覆盖面积的变化规律，对区域水资源规划、融雪型灾害的防治具有重要意义。积雪覆盖变化率是相对于上一季节积雪面积的变化情况，积雪覆盖变化率大于0表明相对上一季节积雪增加。在高寒地带，积雪发生升华对积雪覆盖的减少有重要作用，同时风力作

7、用也会改变这些区域积雪的分布状况。材料二北半球中纬度干旱地区某高山冬夏两季积雪覆盖变化率与海拔的关系示意图。（图5）（1）简述该山夏季不同海拔积雪覆盖面积的变化特点，并简析原因。（2）该山冬季，高海拔地带（海拔3800m以上）积雪覆盖面积呈下降趋势，试分析其原因。（3）冰川泥石流是高山地区的主要地质灾害。说出冰川泥石流多发的季节，并简要分析原因。（二）选做题43、［地理－选修3：旅游地理］（10分）当前越来越多的旅游者利用络在智能移动终端预订旅游产品、撰写游记、点评、互相交流，由此产生了海量的非结构性、碎片化的数据，这便是旅游业中的“大数据”。表5为