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RainfallToSPI.R
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#1. 設定所需的時間：
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* TDP.d1：每一旬的第一天
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#2. 按照測站分割資料：
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* STN.rain：對dataframe資料進行時，刪除第一個欄位後，還是dataframe
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* N.days：對dataframe資料進行時，存下第一個欄位，形成array
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* lapply() 回傳 list，而 sapply() 會簡化成向量
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* rain.date：紀錄每個測站的資料時間點，如果不連續則代表有遺失值
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#3. TDP rainfalls：
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* 比對真實資料SSS和連續時間(Day.ini~Day.fin)：
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SSS中的DR(Daily Rain)[可能為不連續資料] --> Rain.Daily(list dtype)[必為連續性資料，但可能有NA值]
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#3A yearlyTDPs：TDP.class：旬編號(從起始日2021/1/1-2025/12/31)
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#3B TDP calculation：
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* TDP.Station：計算每個測站每一旬的雨量加總
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* 水文年：5上~4下
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* HYR.TDP.Station：每個測站的旬雨量用矩陣紀錄，欄位是旬次(13~36, 1~12，也就是水文年)，每一列表示不同年的資料
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* STN_ID：刪除測站名稱中的空白
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# Updating TDP rainfalls：
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* Mayrain10_OLD.rds：
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* 過去資料，格式和HYR.TDP.Station相同，有資料的時間是1992~2020，2021只有五月的旬資料
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* 測站只有295個，HYR.TDP.Station測站有313個
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* 配對不到的測站名稱："C0A9A0" "C0M830" "C0R420"
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* 將配對得到的測站資料更新，配對不到的並上NA讓每個測站的資料維度一致
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* Clustering：
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* "group295.csv"已紀錄測站分群(8群)
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* 計算每一群在不同旬中的平均雨量值，算平均時忽略NA值
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* 同一群的測站的雨量若有NA值，則使用對應的平均取代
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# 台灣地圖和水庫識別
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* station：測站經緯度
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* map.twd97：台灣縣市位置資料
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* waterid：台灣縣市編號
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* rmap：水庫位置資料
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* mainlandre：對應於rmap中的index，找出在台灣本島的水庫
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* reserid：mainlandre的水庫對應的測站
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* usere：有對應測站的水庫index(對應於rmap)
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* usereid：有對應測站的水庫的對應測站index(對應於station)
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# 各分區平均雨量：
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* station測站可進行的分區：水庫集水區、cluster、灌區、流域、所屬水庫(usereid)
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資料特殊處理：
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1. 雨量為負，轉換成0[default]/雨量為負或NA，轉換成0：轉換成旬累積雨量後，前者資料較少。在顯示水文年矩陣時，可能因為當旬中有位記錄到的雨量，就沒有資料了。
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2. 測站複製：
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zzz[[40]]=zzz[[43]] # Replace the Dazhi station by the Neihu station
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zzz[[123]]=zzz[[250]] # Replace the Shanmei station by the Longmei station
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zzz[[146]]=zzz[[261]] # Replace the MuDan station by the Shihmen-Shan station
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zzz[[148]]=zzz[[263]] # Replace the MuDan-Chishan by the Shou-Ka station
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