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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012précipitation et la température printanière, peuvent affecter significativement la réponseglaciaire au cours de la période estivale d’ablation suivante.L’évaluation croisée montre comment le modèle est toujours fiable pour estimer le retraitdes glaciers dans le nord-ouest italien dans un proche avenir, tout en tenant compte du fait quele modèle empirique nécessite l'hypothèse de stationnarité des prédicteurs. En considérant à lafois l'hypothèse de stationnarité (prédicteurs qui offrent la meilleure modélisation du frontglaciaire moyen dans les 50 dernières années), à la fois l'hypothèse inverse (prédicteurschoisis au hasard parmi tous ceux disponibles à travers une technique de type Monte-Carlo),on a fait des projections sur l'évolution future du front glaciaire moyen en différents scenariide changement climatique. La tendance moyenne la plus probable est un retrait qui dans lescas les plus dramatiques peut être de l'ordre de kilomètres. La situation la plus critique estprévue dans le scénario A1B des différents modèles régionaux du projet ENSEMBLE agrégésgrâce à la technique de Multimodel SuperEnsemble. À cet égard, il est cependant nécessairede souligner le fait que les différences entre les scenarii RCP et SRES A1B peuvent être dues,en plus de la diversité du même scénario, également au fait que les scenarii RCP ont étésimulés sur un modèle global GCM, tandis que le SRES A1B l’a été sur des modèlesrégionaux RCM. En outre, pour chaque cas analysé, il est cependant nécessaire de prendre encompte le fait que pour de forts retraits du front glaciaire, l'hypothèse de réponse linéaire auxchangements climatiques peut-être moindre, et donc les projections des cas les plusdramatiques pourrait être moins fiable.Références bibliographiquesCane D., Milelli M., 2006 : Weather forecasts obtained with a Multimodel SuperEnsemble Technique in acomplex orography region. Meteorologische Zeitschrift, 15, 2, 207-214.Cane D., Milelli M., 2010 : Can a Multimodel SuperEnsemble technique be used for precipitation forecasts?Advances in Geoscience, 25, 17-22Jouvet G., Huss M.,Blatter H., Picasso M., Rappaz J., 2009 : Numerical simulation of Rhonegletscher from 1874to 2100. Journal of Computational Physics, 228, 6426-6439.Kalnay E., 2003 : Atmospheric modeling, data assimilation and predictability. Cambridge University Press, 341pp.Krishnamurti T.N., Kishtawal C.M., LaRow T.E., Bachiochi D.R., Zhang Z., Williford C.E., Gadgil S. andSurendran S., 1999 : Improved weather and seasonal climate forecasts from Multimodel SuperEnsemble.Science, 285, 1548-1550.IPCC, 2007 : Climate Change 2007 : The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the FourthAssessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Solomon, S., D. Qin, M. Manning, Z.Chen, M. Marquis, K.B. Averyt, M. Tignor and H.L. Miller (eds.)], Cambridge University Press, Cambridge,United Kingdom and New York, NY, USA, 996 pp.Moss R., Babiker M., Brinkman S., Calvo E., Carter T., Edmonds J., Elgizouli I., Emori S., Erda L., Hibbard K.,Jones R., Kainuma M., Kelleher J., Lamarque J.F., Manning M., Matthews B., Meehl J., Meyer L., Mitchell J.,Nakicenovic N., O’Neill B., Pichs R., Riahi K., Rose S., Runci P., Stouffer R., van Vuuren D., Weyant J.,Wilbanks T., van Ypersele J.P., and Zurek M., 2008 : Towards New Scenarios for Analysis of Emissions,Climate Change, Impacts, and Response Strategies. Technical Summary. Intergovernmental Panel on ClimateChange, Geneva, 25 pp.Ronchi C., De Luigi C., Ciccarelli N., Loglisci N., 2008 : Development of a daily gridded climatological airtemperature dataset based on a optimal interpolation of ERA-40 reanalysis downscaling and a local highresolution thermometers network. Poster presentation at 8th EMS Annual Meeting & 7th European Conferenceon Applied Climatology, 29 September–3 October 2008, Amsterdam, The Netherlands.146