Des stations de mesure de la qualité de l’eau sont utilisées pour mesurer la qualité de l'eau à haute fréquence. Pour une gestion efficace de ces mesures, la qualité des données doit être vérifiée. Dans une méthode univariée précédemment développée, des points aberrants et des fautes étaient détectés dans les données mesurées par ces stations en employant des modèles à lissage exponentiel pour prédire les données au moment suivant avec l’intervalle de confiance. Dans la présente étude, ne considérant que le cas univarié, la détection de points aberrants est améliorée par l’identification d’un modèle autorégressif à moyenne mobile sur une fenêtre mobile de données pour prédire la donnée au moment suivant. Les données de turbidité mesurées à l'entrée d'une station d'épuration municipale au Danemark sont utilisées comme étude de cas pour comparer la performance de l’utilisation des deux modèles. Les résultats montrent que le nouveau modèle permet de prédire la donnée au moment suivant avec plus de précision. De plus, l’inclusion du nouveau modèle dans la méthode univariée présente une performance satisfaisante pour la détection de points aberrants et des fautes dans les données de l'étude de cas.Water quality monitoring stations are used to measure water quality at high frequency. For effective data management, the quality of the data must be evaluated. In a previously developed univariate method both outliers and faults were detected in the data measured by these stations by using exponential smoothing models that give one-step ahead forecasts and their confidence intervals. In the present study, the outlier detection step of the univariate method is improved by identifying an auto-regressive moving average model for a moving window of data and forecasting one-step ahead. The turbidity data measured at the inlet of a municipal treatment plant in Denmark is used as case study to compare the performance of the use of the two models. The results show that the forecasts made by the new model are more accurate. Also, inclusion of the new forecasting model in the univariate method shows satisfactory performance for detecting outliers and faults in the case study data
