地理中考复习知识点
掌握每一个复习点，做好备战的准备。下面是学习啦小编为大家收集整理的地理中考复习知识点，相信这些文字对你会有所帮助的。
地理中考复习知识点(一)
学习啦在线学习网 冻漠土是冻土中具有干旱土壤水分状况，具有淡色表层，无盐积层和石膏层的土壤。地表多砾石，有多边形裂隙。
学习啦在线学习网 冻漠土(Frozen desert soil)
包括高山荒漠土(Alpin desert soil)、高山寒冻土(Alpine frozen soil)。该土壤主要发育在我国青藏高原等高山区冰雪活动带的下部。一般在海拔4000米以上。
冻漠土的土层浅薄，石多土少，剖面发育弱，地表多砾石，有多边形裂隙，具有0.5～1.5厘米厚的灰白色结皮层，有盐斑，结皮层下有浅灰棕色或棕色微显片状或层片状结构，砾石腹面有石灰薄膜，剖面构型为J—Ah—Bz—Ck型。
冻漠土有机质含量低，一般小于10克每千克，pH8.0～8.5，强石灰反应，CaCO3含量约50克每千克，石膏约5～10克每千克，易溶盐、石膏明显富集在地面结皮内，而碳酸钙则多在剖面的下层，表层的细土多被风吹失，亚表层粘粒含量相对增高。
学习啦在线学习网 我国把冻漠土分为三个亚类：
学习啦在线学习网 1.典型冻漠土(Typic frozen desert soils)具冻漠土类的典型特征。
学习啦在线学习网 2.盐化冻漠土(Salinized frozen desert soils)冻漠土中具盐积特性的土壤。
3.龟裂冻漠土(Takyric frozen desert soils)冻漠土中具有龟裂特征的土壤，主要分布于西藏羌塘高原北缘，帕米尔高原及昆仑山内部山脉。
总结：一般在海拔4200～4500米之间，成土母质中富含碳酸钙，湖泊周围淀积物中含盐量较高，气候非常干燥寒冷，地表有盐斑，小砾石和薄的龟裂结皮，碳酸盐沿剖面分布比较均一。
地理中考复习知识点(二)
冰沼土的有机质含量低，阳离子代换量低，呈微酸性至酸性反应，营养元素缺乏。
近代，地图才作为文档印刷出来。地图通过在在纸或羊皮上等其它材料上绘制道路、居民点和自然要素等。
学习啦在线学习网 冰沼土(Tundra soils)
学习啦在线学习网 又称苔原土，我国把冰沼土这一土壤名称，改为冰潜育土，分布于极地苔原气候区和我国黑龙江北部。
冰沼土是冻土中具有常潮湿土壤水分状况，具有碳氮比>13的潜育暗色表层和pH<4.0的斑纹AB层的土壤。
冰沼土土层浅薄，剖面由泥炭层和潜育层组成，土体构型为O-Oi-Cg或Oi-Cg型。
按布里奇斯(E.M. Bridges：World Soils)的材料归纳成以下几个亚类：
1.极地荒漠土(Arctic desert soils)相当于原始冰沼土。美国分类中的典型冰冻潮湿新成土(Typic cryaquent)，联合国分类中的冷冻粗骨土。
分布于北半球最高纬度地带，在北美的北极岛群北端、阿拉斯加和格陵兰北部、亚洲的北地群岛北部等都有分布。土壤粗骨性强，表层有极薄的粗腐殖质层(Ah)，其下即为砾石或岩石(R)，没有明显潜育化现象，由于岩石风化以冰冻风化为主，表土多裂为多边形，因此，也称多边形冰沼土。
学习啦在线学习网 2.极地潜育土(Arctic gley soils)相当于典型冰沼土，我国分类的典型冰潜育土，美国分类中的冷冻潮湿新成土(Cryaquents)，部分冷冻有机土，联合国分类中的冷冻潜育土，冰冻有机土。
学习啦在线学习网 广泛分布于前苏联、加拿大北部，系低地永冻层上发育而成。具有泥炭层(Oi)，厚约8厘米左右，其下为带有赭色斑点和暗色有机质花纹的浅蓝色潜育层(Bgsh)，母质富含粘粒。荷兰格尔岛的极地潜育土的潜育层可厚达44厘米，A层有机质含量达50克每千克。
学习啦在线学习网 3.极地棕色土(Arctic brown soils)相当于灰化冰沼土。美国分类中的冷冻淡色始成土(Cryochrept)，联合国分类中的冰冻始成土。
总结：在地势较高处，发育程度稍高，除了泥炭层和潜育层之外，还有灰化现象阿拉斯加极地棕色土，土色暗棕色，A层细碎屑呈块状结构，B层是暗黄棕色的砂壤土，其下是破碎砂岩。
地理中考复习知识点(三)
学习啦在线学习网 人类使用地图已经有了很悠久的历史。但是直到近代，地图才作为文档印刷出来。地图通过在在纸或羊皮上等其它材料上绘制道路、居民点和自然要素等。
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学习啦在线学习网 地图是地理信息的抽象。地图的使用者不同，那么所得到的对地图信息的理解也会有不同。对于特定的使用目的，地图将表现特定的信息。地图将一些复杂的并且内部结构隐藏着的数据进行简化。同时，也可以在地图上对数据进行描述——如，用标注(label)表示名称、种类(categories)、类型 (types)和其它信息。 数据建模的目的就是设计一种能够创建包含丰富信息量和美学特点的地图的数据结构。理解地图信息的表达方式，是创建“恰当”的数据模型的前提。