Los números de Wolf en los anteriores listados se han corregido para conseguir una serie más homogénea, reduciendo en lo posible las diferencias ocasionadas por las condiciones de observación, así como los altibajos producidos por observaciones muy discrepantes, procurando no eliminar demasiados datos para conservar la continuidad. En la serie final, aproximadamente el 1% de los días carece de datos.

El método utilizado es el siguiente:

1.- Primero se revisó toda la serie para eliminar datos duplicados, erróneos, y partes que no sean individuales (partes colectivos confeccionados por asociaciones o grupos de observación), porque estos últimos ya han sido tratados previamente, o carecen de la homogeneidad necesaria para ser tratados posteriormente.

Algunos partes están confeccionados por un observador principal, pero incluyen datos de otros observadores para completar los días no observados. Cuando se pueden identificar, se han conservado solo los datos del observador principal.

La serie comienza en 1996 porque en fechas anteriores los datos y observadores son demasiado escasos para ser tratados adecuadamente.

2.- Cada dato Rij se identifica por 2 subíndices, asociados respectivamente al día y al observador. Se calculan los promedios diarios de todos los datos Ri cuando el número de datos n > 2

3.- Se calculan los factores Kij para cada día y observador:  Kij = Ri / Rij   excluyendo Rij = 0

4.- Para cada observador se calculan los promedios mensuales de Kij y su desviación típica s, siempre que n > 2

5.- Se eliminan los valores Kij cuya discrepancia con Kj sea mayor que s.  Abs (Kij - Kj) > s

6.- Se vuelven a calcular los promedios Kj  cuando n > 2

7.- Aquellos meses en los que n < 3, Kj se determina promediando los valores de los 3 meses anteriores. Cuando ello tampoco sea posible, se suprimen los datos de ese observador durante ese mes.

8.- Se multiplican los datos Rij por los Kj correspondientes para obtener los valores corregidos R'ij  Se incluyen todos los Rij = 0, dado que es indiferente que se multipliquen o no por Kj.

9.- Se calculan los promedios diarios R'i y su desviación típica, cuando n > 2

10.- Se eliminan los valores R'ij cuya discrepancia de R'i es mayor que 2*s.  Abs (R'ij - R'i) > 2 * s     Al no haber muchos observadores, un valor de 1*s nos dejaría con una serie muy incompleta.

11.- Se vuelven a calcular los promedios diarios cuando n > 2, para obtener los valores de R definitivos.

Aquellos días en que n = 1, los valores de R'ij no se eliminan directamente, sino que se filtran de la siguiente manera. Primero se interpola el valor para ese día a partir de los datos de R inmediatamente anterior y posterior. Después se calcula la desviación típica s, utilizando los 10 días anteriores y posteriores. Si la diferencia entre R'ij y el valor interpolado es menor que s, R'ij se incluye en la serie definitiva; en caso contrario se considera que ese día carece de datos. Si n = 2 se hace lo mismo con el promedio de ambos datos.

Este tipo de filtro elimina algunas observaciones más discrepantes en función de la actividad solar. Cuando la actividad es estable, permite menos valores discrepantes que cuando presenta fuertes altibajos. El semiintervalo de 10 días se ha elegido empíricamente, observado su efecto en diferentes instantes de la serie. Utilizar menos días, en general hace que el filtro sea algo más severo, eliminando más medidas. Por el contrario, es muy permisivo usando un intervalo mayor, haciendo su efecto insignificante.

El tratamiento descrito actúa sobre todo, reduciendo algo la dispersión en los valores diarios, especialmente en las fases de mayor actividad. En principio, el promedio no debería variar, al utilizarlo como referencia para calcular los factores K. Sin embargo, el hecho de que el tratamiento reduzca o elimine los picos asociados a días con pocos observadores, y que no altere los días con Rij = 0, tiende a disminuir en cierta medida los promedios mensuales.

El primer listado incluye los promedios diarios y las columnas corresponden a la fecha, número de Wolf, desviación típica y número de observaciones incluidas en el promedio. Cuando n<3, se ha tomado s=999.99 para evitar entradas vacías.

El segundo listado incluye los promedios mensuales. Las columnas corresponden al mes en formato "aaaamm", número de Wolf, y desviación típica.