Атлантическое долгопериодное колебание (АДК), связанное с изменением океанического переноса тепла в Северной Атлантике и Атлантическом секторе Арктики, оказывает значительное влияние на климат Северного полушария (СП). С 1970-х по начало 2000-х гг. наблюдался рост индекса АДК, совпадающий с трендом глобального потепления. Для оценки вклада АДК в сезонные изменения температуры в СП проанализированы численные эксперименты с совместной моделью общей циркуляции атмосферы ECHAM5 и термодинамической моделью верхнего перемешанного слоя океана с использгван6ием аномальных потоков океанической конвергенции тепла, связанных с АДК. При этом исследовался относительный вклад аномальных потоков тепла в Атлантике и в Арктике. Показано, что АДК может объяснять около 40% наблюденных температурных изменений в последние 30 лет в зимний и летний сезоны. Вертикальная структура температурных изменений, связанных с АДК, также имеет много общего с эмпирическими оценками, в частности воспроизводит арктическое усиление с максимальными трендами у поверхности в высоких широтах СП. АДК в модели приводит к увеличению вероятности формирования аномально холодных температурных режимов в феврале на территории России, несмотря на рост средней температуры для февраля. Также отмечено увеличение вероятности формирования аномально жарких июлей, в том числе на европейской территории России. Показано, что важный вклад в сезонные изменения вносят аномальные потоки тепла в Арктике, которые обычно не учитываются при моделировании эффекта долгопериодных колебаний в Северной Атлантике. Полученные результаты указывают на важную роль АДК в формировании погодно-климатических аномалий.

В течение последних нескольких десятилетий наблюдается смещение к полюсу таких элементов общей циркуляции атмосферы, как ячейка Гадлея и штормтреки. На основе результатов численного моделирования динамики климата с использованием идеализированной модели климатической системы показано, что тенденция к смещению штормтреков Северного полушария в условиях потепления климата (по сценарию RCP-8.5) к полюсам будет продолжаться. Обсуждаются также другие особенности динамики общей циркуляции в условиях меняющегося климата, обнаруженные в ходе численного эксперимента.

Приведены результаты структурирования поля приземной температуры Северного полушария для периода современных климатических изменений. В основе предложенной классификации - гипотеза географической обусловленности особенностей фазовой модуляции температурного сигнала. Критерием служит согласованность, а именно фазированность колебаний температуры в отдельных географических районах.Полагаем, что изменения режимов синхронизации природно-климатических процессов в условиях меняющегося климата приводят к пространственной трансформации структуры температурного поля, что есть модулированное колебание. Совокупность внешних и внутренних возмущающих воздействий, оказываемых на климатическую систему, формирует сложный вид фазовой модуляции, но она находится в некотором соответствии этим возмущениям. Исходное пространство 8181 температурных рядов структурировано в 17 региональных кластеров. В них изменения температуры происходят синхронно. Проанализированы свойства полученных структур и их соответствие известным климатическим классификациям. Алгоритм дает возможность исследователю выбирать степень дифференциации исследуемого поля в зависимости от поставленной задачи. Для выявления особенностей трансформации внешнего сигнала в поле приземной температуры была получена оценка индекса фазовой модуляции. Величина отклонения индексов от известных закономерностей для гармонической фазовой модуляции позволяет количественно оценить роль региональных климаторегулирующих факторов. Модуляция, наиболее близкая к гармонической, выявлена в районе Североатлантического термогалинного конвейера.Предложенный подход может использоваться как аналитическая основа для изучения изменений климата в любом пространственном масштабе только по данным о приземной температуре до заданного исследователем качественного уровня. Поиск синхронизации в нелинейных хаотических системах, чувствительных к начальным условиям, может стать одним из перспективных путей оптимизации прогнозных моделей.