2026年新高考5年真题高三地理湖南专版


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《2026年新高考5年真题高三地理湖南专版》

19. 阅读图文材料,完成下列要求。(18分)
我国西部某沙漠年降水量70—150毫米,冬季有一定厚度的稳定积雪。某些短期生植物在该沙漠广泛分布,其生长期在4—6月,根系深约30厘米。某中学地理小组为了研究沙垄不同地貌部位表层土壤水分与植被生长的关系,制定了如下调查方案:
在一条典型沙垄上选定A、B、C三个采样地(图10),合理设置样方,通过目测获取植被覆盖度,在样方中采集20厘米深度的土壤样品,密封后送实验室测量样品土壤含水量。在4—7月分7次按同样的方法进行采样调查。

通过调查和实验,获得了相关数据(表1)。

(1)某同学准备在同一坐标图中绘制A、B、C三个样地覆盖度与含水量折线图,在绘制了A样地折线图(图11)后,发现其中一条折线存在错误。请指出错误之处。(4分)

(2)描述沙垄植被覆盖度时空总体变化特征。(4分)
(3)分析C样地土壤含水量变化趋势的原因。(6分)
(4)请对上述调查方案提出优化措施。(4分)


答案: 19. 参考答案(1)植被覆盖度折线存在错误。4月25日至6月13日4个时间点植被覆盖度数值错误,是真实数据的10倍。
(2)4月至7月,沙垄植被覆盖度先增大后减小,5月植被覆盖度最大;由垄顶经垄坡至垄间,随海拔降低,植被覆盖度呈现增大趋势,垄顶植被覆盖度最小,垄间植被覆盖度最大。
(3)4月中上旬,随着积雪消融及沙垄来水向垄间汇集,土壤含水量呈增加趋势,并在4月13日达到最高;进入4月下旬后,积雪融水补给停止,气温升高,土壤水分蒸发增加,且植被覆盖度逐渐增加,植被生长耗水量及蒸腾量逐渐增加,导致土壤含水量持续减少,在7月14日降至最低值。
(4)增加沙垄样方数量;加入降水量与蒸发(腾)量数据。
命题意图 本题考查影响植被的因素、影响土壤的因素、自然环境整体性,意在考查考生获取和解读地理信息、调动和运用地理知识、描述和阐释地理事物、论证和探讨地理问题的能力。
解题思路 第(1)问,对比表中数据与图中数据差异,指出错误。从表中给定数据来看,A样地4月25日至6月13日的植被覆盖度实际数值分别为1%、4%、4%、2%,而在绘制的折线图中,这几个时间点折线对应的数值明显偏离实际数据,呈现出过高的覆盖度,将真实数据放大了10倍,这属于明显的绘制错误。这种错误可能由于在标注数据或绘图过程中出现误读或误写,导致折线图不能真实反映A样地植被覆盖度的变化情况。第(2)问,描述沙垄植被覆盖度时空总体变化特征,可以分别从表格中显示的时间变化和图中三个采样点的空间位置差异具体展开。时间变化:从表中4月至7月的数据纵向对比可以看出,4月植被处于萌芽初期,沙垄植被覆盖度较低;随着气温升高,5月植被进入快速生长期,植被覆盖度达到最大;6、7月,由于土壤水分逐渐减少,加上气温持续升高,蒸发加剧,植被生长受限并逐渐枯萎,植被覆盖度降低。整体呈现先增大后减小的趋势,5月植被覆盖度最高。空间变化:读图,横向对比A(垄顶)、B(垄坡)、C(垄间)三个样地的数据,A样地(垄顶)海拔最高,其植被覆盖度始终处于最低水平;B样地(垄坡)次之;C样地(垄间)海拔最低,植被覆盖度最大。这是因为在沙漠环境中,水分是植被生长的关键限制因素,垄顶地势高,积雪融水和降水容易快速流失,难以留存水分,土壤含水量低,不利于植被生长;而垄间地势低洼,积雪融水和降水易在此处汇聚,土壤含水量相对较高,能够为植被提供更好的水分条件,所以植被覆盖度更高。第(3)问,从水分来源和水支支出两方面分析C样地土壤含水量变化的趋势。读表可知,C样地4月份含水量较高且在4月13日达最高值,之后,土壤含水量减少,在7月14日达最小值。原因是4月中上旬,气温逐渐回升,冬季积累的稳定积雪融化,由于C样地位于垄间,地势较低,积雪融水较多,补给土壤水分也较多,因此土壤含水量呈增加趋势,并在4月13日达到最高值(5.6%)。进入4月下旬,积雪融水基本补给完毕,随着气温不断升高,蒸发量显著增加,土壤中的水分快速散失;与此同时,植被覆盖度逐渐增加,植被生长进入旺盛期,由于自身生长和蒸腾作用逐渐强烈,根系吸收土壤水分大幅增加;而该区域本身年降水量少(70—150毫米),无法及时补充土壤水分,多重因素叠加导致土壤含水量持续减少,直至7月14日降至最低值(0.7%)。第(4)问,原方案仅在一条典型沙垄上选取A、B、C三个采样地,样方数量较少,样本的代表性不足,可以通过增加沙垄样方数量,涵盖更多样本,降低因单一沙垄特殊性导致的误差,使调查结果更能反映该沙漠区域沙垄地貌土壤水分与植被生长关系的普遍规律。植被生长和土壤含水量变化不仅与地形有关,还受到气候因素的显著影响。降水量直接决定了土壤水分的补给来源,而蒸发(腾)量则影响着土壤水分的散失速度,因此加入降水量与蒸发(腾)量数据,建立起土壤含水量、植被生长与气候因素之间的关联模型,能更全面地分析土壤水分变化的驱动因素,以及这些因素如何共同作用于植被生长,从而提升调查研究的科学性和深度。

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