Des études récentes démontrent que les périodes d’étiage des rivières du sud du Québec seront plus sévères et plus fréquentes en raison du réchauffement climatique attendu. Les municipalités s’approvisionnant en eau brute à même ces rivières devront s’adapter à cette nouvelle réalité. L’objectif de l’étude présentée est de déterminer le prélèvement ultime en eau brute qu’une ville peut effectuer en rivière sans compromettre l’intégrité du milieu naturel. Une étude d’impact en conditions de changements climatiques est effectuée et des mesures d’adaptation sont proposées pour assurer la viabilité à long terme du prélèvement à la prise d’eau. L’étude porte sur la prise d’eau de la ville de Bromont, située sur le tronçon centre de la rivière Yamaska. Une approche de soutien d’étiage en utilisant le lac Brome est retenue. Le modèle hydrologique SWAT est utilisé pour reconstituer les apports naturels sur le bassin versant. Il est également utilisé pour produire des séries de débits en période de référence et en période future pour sept projections climatiques. Un modèle de simulation maison est utilisé pour reproduire la gestion du barrage au lac Brome. Le débit prélevable est déterminé en utilisant quatre méthodes différentes pour le calcul des débits réservés écologiques. Les résultats démontrent que la ville de Bromont est en mesure de prélever de l’eau jusqu’à la quantité permise par son certificat d’autorisation sans avoir d’impact sur l’intégrité du milieu naturel uniquement pour une des quatre méthodes de détermination du débit réservé écologique et ce uniquement au printemps, à l’été et à l’automne. Avec les changements climatiques, le prélèvement jusqu’à la valeur autorisée engendre le non-respect des débits réservés écologiques pour toutes les méthodes. Finalement, les méthodes d’adaptation sont en mesure de pallier l’impact des changements climatiques et de permettre un prélèvement équivalent à celui prévu au certificat d’autorisation de la ville.

La littérature fait suspecter mais n’indique pas clairement un lien entre la contamination du réseau d’eau et les infections nosocomiales à Pseudomonas aeruginosa. Les recommandations de prélèvements d’eau sont différentes selon les pays. Notre travail s’appuie sur les données des résultats des prélèvements d’eau et des prélèvements positifs à P. aeruginosa chez les patients (colonisation ou infections nosocomiales), réalisés au CHU de Dijon entre 2005 et 2013. Les contaminations des points d’eau étaient fréquentes (17%, IC95% 15,5-18,2). Des modèles mixtes n’ont pas montré de diminution d’incidence des cas de P. aeruginosa dans le nouveau bâtiment, moins souvent contaminé, pour les unités qui ont déménagé d’un bâtiment à un autre. La méthode de Kulldorff a permis de détecter peu d’agrégats temporels de cas. Des modèles GEE (Generalized Estimated Equations) ont montré une association positive entre la proportion de prélèvements d’eau positifs dans le trimestre dans le bâtiment et l’incidence des cas nosocomiaux. Cette association était retrouvée dans les analyses en sous-groupe des données de réanimation mais ne l’était plus lorsque les unités de réanimation et d’hématologie étaient exclues.Peu d’arguments en faveur d’un rôle du réseau d’eau dans la survenue de cas de P. aeruginosa sont apportés, en dehors des services de réanimation ou d’hématologie. En raison du coût associé aux prélèvements et aux mesures correctrices, il pourrait être proposé de limiter les prélèvements à ces unités à risque. Des études prospectives génotypiques devraient être conduites afin de mieux explorer l’association entre qualité microbiologique de l’eau à l’hôpital et infections nosocomiales. / Scientific literature allows suspecting but does not clearly indicate a link between water network contamination and Pseudomonas aeruginosa healthcare-associated infections. Guidelines for water samples vary across countries.Our work is based on water samples and P. aeruginosa patients’ samples (healthcare-associated colonizations or infections) in Dijon University hospital between 2005 and 2013.Water outlets contaminations were frequent (17%, CI95% 15.5-18.2). Mixed models on units that moved from a building to another did not show a lower incidence of P. aeruginosa cases in the new building than in the others, although it was less contaminated. Kulldorff’s method allowed detecting few temporal clusters of cases. GEE (Generalized Estimated Equations) models showed a positive association between the proportions of positive water samples in the building in the quarter and the incidence of healthcare-associated cases. This association was still observed in subgroup analyses of intensive care units but was no more observed in the database excluding hematology and intensive care units. Few arguments for an association between water network contamination and P. aeruginosa healthcare-associated colonizations or infections are provided, except in hematology and intensive care units. Given the costs associated with the samples and correctives measures, it could be proposed to limit the samples to these units at risk. Prospective studies with molecular typing methods should be conducted in order to better understand the association between hospital water network microbiologic quality and healthcare-associated infections.