1. IPCC. Изменение климата 2021: Физическая научная основа. Вклад Рабочей группы I в Шестой оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата. Cambridge: Cambridge University Press, 2021. DOI:https://doi.org/10.1017/9781009157896.

2. IPCC. Изменение климата 2022: Воздействия, адаптация и уязвимость. Вклад Рабочей группы II в Шестой оценочный доклад МГЭИК. Cambridge: Cambridge University Press, 2022.

3. FAO, IFAD, UNICEF, WFP, WHO. The State of Food Security and Nutrition in the World 2022. Repurposing food and agricultural policies to make healthy diets more affordable. Rome: FAO, 2022.

4. Creese A., Washington R., Jones R. Climate change in the Congo Basin: processes related to wetting in the December–February dry season // Climate Dynamics. 2019. Vol. 53. P. 3583–3602. DOI:https://doi.org/10.1007/s00382-019-04728-x.

5. Worden S., Washington R., New M., et al. Where does moisture come from over the Congo Basin? // Journal of Geophysical Research: Biogeosciences. 2021. Vol. 126. e2020JG006024. DOI:https://doi.org/10.1029/2020JG006024.

6. Cook K.H., Liu Y., Vizy E.K. Congo Basin drying associated with poleward shifts of the African thermal lows // Climate Dynamics. 2020. Vol. 54. P. 863–883. DOI:https://doi.org/10.1007/s00382-019-05033-3.

7. Vizy E.K., Manoj H., Cook K.H. Is the climate of the Congo Basin becoming less able to support a tropical forest ecosystem? // Journal of Climate. 2023. Vol. 36. No. 23. P. 8171–8193. DOI:https://doi.org/10.1175/JCLI-D-23-0275.1.

8. Funk C., Peterson P., Landsfeld M., et al. The climate hazards infrared precipitation with stations—a new environmental record for monitoring extremes // Scientific Data. 2015. Vol. 2. 150066. DOI:https://doi.org/10.1038/sdata.2015.66.

9. Muñoz-Sabater J., Dutra E., Agustí-Panareda A., et al. ERA5-Land: a state-of-the-art global reanalysis dataset for land applications // Earth System Science Data. 2021. Vol. 13. P. 4349–4383. DOI:https://doi.org/10.5194/essd-13-4349-2021.

10. Fick S.E., Hijmans R.J. WorldClim 2: new 1‑km spatial resolution climate surfaces for global land areas // International Journal of Climatology. 2017. Vol. 37. No. 12. P. 4302–4315. DOI:https://doi.org/10.1002/joc.5086.

11. Beck H.E., Zimmermann N.E., McVicar T.R., Vergopolan N., Berg A., Wood E.F. Present and future Köppen–Geiger climate classification maps at 1‑km resolution // Scientific Data. 2018. Vol. 5. 180214. DOI:https://doi.org/10.1038/sdata.2018.214.

12. Huete A., Didan K., Miura T., Rodriguez E.P., Gao X., Ferreira L.G. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices // Remote Sensing of Environment. 2002. Vol. 83. No. 1–2. P. 195–213. DOI:https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00096-2.

13. Hengl T., Mendes de Jesus J., Heuvelink G.B.M., et al. SoilGrids250m: global gridded soil information based on machine learning // PLoS ONE. 2017. Vol. 12. No. 2. e0169748. DOI:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169748.

14. Tatem A.J. WorldPop, open data for spatial demography // Scientific Data. 2017. Vol. 4. 170004. DOI:https://doi.org/10.1038/sdata.2017.4.

15. Lehner B., Verdin K., Jarvis A. New global hydrography derived from spaceborne elevation data // Eos, Transactions, American Geophysical Union. 2008. Vol. 89. No. 10. P. 93–94.

16. Lehner B., Grill G. Global river hydrography and network routing: baseline data and new approaches to study the world’s large river systems // Hydrological Processes. 2013. Vol. 27. No. 15. P. 2171–2186. DOI:https://doi.org/10.1002/hyp.9740.

17. Hansen M.C., Potapov P.V., Moore R., et al. High‑resolution global maps of 21st‑century forest cover change // Science. 2013. Vol. 342. No. 6160. P. 850–853. DOI:https://doi.org/10.1126/science.1244693.

18. Tyukavina A., Hansen M.C., Potapov P.V., et al. Congo Basin forest loss dominated by increasing smallholder clearing // Science Advances. 2018. Vol. 4. No. 11. eaat2993. DOI:https://doi.org/10.1126/sciadv.aat2993.

19. Curtis P.G., Slay C.M., Harris N.L., Tyukavina A., Hansen M.C. Classifying drivers of global forest loss // Science. 2018. Vol. 361. No. 6407. P. 1108–1111. DOI:https://doi.org/10.1126/science.aau3445.

20. Malczewski J. GIS-based multicriteria decision analysis: a survey of the literature // International Journal of Geographical Information Science. 2006. Vol. 20. No. 7. P. 703–726. DOI:https://doi.org/10.1080/13658810600661508.

21. Saaty T.L. Decision making with the analytic hierarchy process // International Journal of Services Sciences. 2008. Vol. 1. No. 1. P. 83–98. DOI:https://doi.org/10.1504/IJSSCI.2008.017590.

22. Осипов А.Г., Дмитриев В.В., Ковязин В.Ф. Методика оценки и картографирования природно‑аграрного потенциала ландшафтов // Геодезия и картография. 2021. № 9. С. 11–20. DOI:https://doi.org/10.22389/0016-7126-2021-975-9-11-20.

23. Ковязин В.Ф., Данг Тхи Лан Ань, Данг Вьет Хунг. Разработка карт состояния земельных угодий национального парка Трам Чим (Вьетнам) по результатам мониторинга // Геодезия и картография. 2020. № 9. С. 53–64. DOI:https://doi.org/10.22389/0016-7126-2020-963-9-53-64.

24. Головин П.Н., Богданов В.Л. Применение ГИС‑технологий для оценки и повышения эффективности использования сельскохозяйственных земель в агроландшафтах на основе дистанционных и полевых данных // Вестник СГУГиТ. 2024. Т. 29. № 1. С. 73–87. DOI:https://doi.org/10.33764/2411-1759-2024-29-1-73-87.