La réduction du risque microbiologique dans les eaux de baignade nécessite des données de terrain précises. Aujourd’hui, des données fiables de terrain suffisamment denses dans le temps et dans l’espace sont difficiles, voire impossibles à recueillir à cause du manque d’appareils de mesure permettant de le faire, de la complexité logistique pour prélever et analyser les échantillons, avec des coûts élevés. Nous présentons une méthodologie innovante avec l’instrumentation associée pour évaluer à moindre coût l’impact microbiologique en rivière de pollutions. Connaître la pollution microbiologique en rivière relève de la modélisation hydrodynamique couplée à des estimations de concentration des sources de pollution et à l’évolution de la microbiologie dans le milieu. Les résultats permettent d’obtenir une estimation de l’évolution des pollutions microbiologiques, mais restent très dépendants des paramètres locaux de calage pour estimer localement un niveau de pollution. La méthodologie présentée ici permet d’obtenir des concentrations précises directement dans le milieu, pour une gamme importante d’événements polluants, en déployant sur site une technologie automatisant les prélèvements et les analyses microbiologiques n’importe où souhaité. Nous présentons une étude de cas où nous avons d’abord quantifié l’impact ponctuel des rejets, colorés à la fluorescéine (traceur) et déclenchés de manière coordonnée, de cinq bateaux, au moyen de mesures à haute densité de la concentration de bactéries Escherichia coli (E. coli) et de la concentration relative (CR) de traceur permettant de calculer les facteurs de dilution. Le prélèvement a été réalisé manuellement à la canne, et de manière automatique avec un drone aquatique ciblant le panache de pollution. Nous avons ensuite évalué l’impact sanitaire des rejets des cinq bateaux sur un mois entier au moyen de l’instrumentation de microbiologie rapide Alert, placée à l’amont et à l’aval du groupe de bateaux, pour distinguer l’impact des rejets des bateaux sur le bruit de fond des E. coli dans la Marne. Tous les instruments utilisés sont actionnés automatiquement, fonctionnent sur batteries et transmettent leurs données sans fil, ce qui dispense du besoin d’un laboratoire pour analyser les prélèvements.

Risk reduction approaches in urban waters requires accurate field data in order to conduct a proper risk assessment. Currently, relevant field data is difficult or impossible to obtain due to lack of adequate instrumentation, and to high logistic complexity and costs. We present an innovative field methodology, and the associated instrumentation, for the accurate and cost-efficient in-situ determination of microbiological impact from localized or diffuse pollution sources. Estimating effects of urban microbiological pollution currently relies on hydrodynamic models coupled with rough estimates of source concentrations, sometimes aided by stochastic or artificial intelligence approaches. Such models can provide reasonable insight into the dynamics of a pollution event but are geographically limited and parameter-dependent. The novel methodology presented here enables accurate in-situ assessment of microbiological impacts for a wide range of pollution events. It uses novel and automated sampling and field measurement technologies that greatly simplify the complexity and reduce the cost. We present a case study applying this new methodology to monitoring both short-term response to triggered pollution events and longer-term sanitary impacts of normal-usage houseboat wastewater discharges in the Marne river upstream of Paris, France. E. coli measurements at the source and in the receiving river, as well as independently-measured dilution factors, were calculated on sample time series collected both manually and using an automated aquatic drone. Actual impact over the background bacterial levels was measured using rapid field quantification of E. coli, using both portable and in-situ automated instrumentation. Automated analyzers were installed upstream and downstream of the group of boats under study. They were operated autonomously, using battery and wireless data transmission, thus obviating the need for an actual laboratory and enabling a wide range of field studies.