Le milieu littoral est soumis à diverses sources de contamination microbiologique d’origine fécale. Le réseau de contrôle microbiologique (REMI) a pour but de surveiller les zones de production de coquillages exploitées par les professionnels, vis-à-vis de la présence de pathogènes d’origine fécale, sur la base de dénombrements dans les coquillages d’Escherichia coli (E. coli). Le REMI est organisé en deux volets : la surveillance régulière et la surveillance en alerte. Dans le cadre de la surveillance en alerte, la pluviométrie est utilisée comme facteur indirect de risque de contamination. Dans une perspective d’optimisation du dispositif REMI, la présente étude a pour objectif de développer un outil statistique, basé sur une approche bayésienne, permettant de déterminer : (i) quels sont les lieux de surveillance REMI pour lesquels la contamination est sensible à la pluviométrie ; (ii) sur ces lieux sensibles, quelles seraient les probabilités d’une contamination supérieure aux seuils microbiologiques en fonction du seuil de pluviométrie choisi pour le lieu ; (iii) l’impact sur l’effort de surveillance en fonction du seuil de pluviométrie.
A partir des données de pluviométrie journalière issues de 61 stations Météo France, neuf variables supplémentaires ont été calculées : les cumuls de pluie sur 24 heures pour les cinq jours précédents et les cumuls de pluie sur 48 à 120 heures, jusqu’à la veille. Chaque lieu de surveillance microbiologique a été associé à une ou deux station(s) météorologique(s) représentative(s) de la pluviométrie locale, puis l’effet de chacune de ces neuf variables sur la contamination microbiologique a été testé. Plusieurs périodes temporelles et plusieurs types de transformation des covariables pluviométriques (log vs racine carrée) ont été testés. Le meilleur modèle a ensuite été sélectionné au moyen de son coefficient de détermination. L’outil tel que proposé dans ce rapport permet notamment, pour chaque triplet {lieu de surveillance, station météorologique, taxon} d’estimer les probabilités de dépassement des seuils microbiologiques et fournit ainsi des éléments d’aide à la définition de seuils d’alerte pluviométrique.