В результате анализа результатов наземных и спутниковых измерений, а также численного моделирования получены следующие результаты: (а) Изменчивость общего содержания озона в Антарктике имеет четко выраженный отрицательный тренд в течение 1979-2017 годов, причем основное уменьшение озона отмечается в период с 1980 до 1995 годов, а в дальнейшем тренд близок к нулевому; (б) Отрицательный тренд изменения ОСО в Арктике практически незаметен; (в) Как в Антарктике так и в Арктике восстановления содержания озона в ХХI, в отличие от средних широт, не наблюдается; (г) Сравнение результатов наземных и спутниковых измерений показывает, что эти измерения хорошо согласуются друг с другом, однако в периоды резкого краткосрочного уменьшения содержания озона в зимний период спутниковые данные OMI лучше согласуются с наземными измерениями, чем спутниковые данные SBUV. Теоретическое моделирование межгодовой изменчивости фотохимических и динамических факторов, влияющих на формировании зон пониженного содержания озона в полярных районах показало, что (а) Использование глобальной модели газового состава с достаточно грубым пространственным разрешением, тем не менее, позволяет воспроизводить большинство как сезонных, такт и короткопериодных колебаний содержания озона в Арктике и Субарктике; (б) Использование данных ре-анализа, как MERRA, так и ERA-INTERIM, в численной модели газового состава атмосферы позволяет добиться хорошего соответствия результатов моделирования с результатами измерений на отдельных станциях, особенно при воспроизводстве фаз кратковременного увеличения и уменьшения содержания озона; (в) Достаточно грубое пространственное разрешение глобальной модели состава нижней и средней атмосферы часто приводит к недооценке амплитуд короткопериодных колебаний из-за того, что в модели с грубым разрешением атмосферные характеристики рассчитываются в среднем для большого региона (около 200х200 км); (г) Хорошее соответствие между результатами численного моделирования и измерениями в целом по региону Арктики и Субарктики позволяет использовать численную модель для выделения основных влияющих процессов на наблюдаемые особенности изменения содержания озона в исследуемом регионе.