<jupyter_start><jupyter_text>* Open climatology files<jupyter_code>##open climatolgy file with modified fresh water point source 
clim_rivers_edit = nc.Dataset('/ocean/jieliu/research/meopar/river-treatment/rivers_month_nole.nc','r' )
criverflow_edit = clim_rivers_edit.variables['rorunoff']
lat = clim_rivers_edit.variables['nav_lat']
lon = clim_rivers_edit.variables['nav_lon']
riverdepth = clim_rivers_edit.variables['rodepth']
criverflow_edit[0,500,395]
for r in arrow.Arrow.range('day', startdate, enddate):
    print (r)
    driverflow = calculate_daily_flow(r, criverflow_edit)
    storeflow = calculate_daily_flow(r, criverflow_edit)
    step1 = fraserflow[fraserflow[:,0] == r.year]
    step2 = step1[step1[:,1] == r.month]
    step3 = step2[step2[:,2] == r.day]
#    print r.year, r.month, r.day, step3[0,3]
    runoff = fraser_correction(pd, step3[0,3] , r, afterHope, nonFraser, fraserratio, otherratio,
                              driverflow)
    write_file(r,runoff,lat,lon,riverdepth)
ig = 500
jg = 395
print (criverflow_edit[7:10,500,395], driverflow[ig,jg])
print (storeflow[ig,jg], driverflow[ig,jg])
#ig = 351; jg = 345
#print storeflow[ig,jg], driverflow[ig,jg]
#ig = 749; jg=123
#print storeflow[ig,jg], driverflow[ig,jg]

# jan 0, feb 1, mar 2, apr 3, may 4, jun 5
# jul 6, aug 7, sep 8<jupyter_output>2015-06-15T00:00:00+00:00
15 6
31 days, 0:00:00 1.0 0.0
15 6
31 days, 0:00:00 1.0 0.0
15 6
31 days, 0:00:00 1.0 0.0
15 6
31 days, 0:00:00 1.0 0.0
15 6
31 days, 0:00:00 1.0 0.0
15 6
31 days, 0:00:00 1.0 0.0
15 6
31 days, 0:00:00 1.0 0.0
15 6
31 days, 0:00:00 1.0 0.0
15 6
31 days, 0:00:00 1.0 0.0
15 6
31 days, 0:00:00 1.0 0.0
15 6
31 days, 0:00:00 1.0 0.0
15 6
31 days, 0:00:00 1.0 0.0
2015-06-16T00:00:00+00:00
16 6
30 days, 0:00:00 0.03333333333333333 0.9666666666666667
16 6
30 days, 0:00:00 0.03333333333333333 0.9666666666666667
16 6
30 days, 0:00:00 0.03333333333333333 0.9666666666666667
16 6
30 days, 0:00:00 0.03333333333333333 0.9666666666666667
16 6
30 days, 0:00:00 0.03333333333333333 0.9666666666666667
16 6
30 days, 0:00:00 0.03333333333333333 0.9666666666666667
16 6
30 days, 0:00:00 0.03333333333333333 0.9666666666666667
16 6
30 days, 0:00:00 0.03333333333333333 0.9666666666666667
16 6
30 days, 0:00:00 0.03333333333333333 0.9666666666666667
16 6
30 days, 0:00:00 0.033333333333333[...]
{'fraction_non_alphanumeric': 0.13513513513513514, 'fraction_numerical': 0.2977262977262977, 'mean_word_length': 4.578947368421052, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 4, '<?xml version=': 0, '>': 4, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 19, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '1', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '7943', 'license': 'Apache-2.0', 'n_tokens_mistral': 1478, 'n_tokens_neox': 1032, 'n_words': 256, 'path': 'jie/RFraserDischargeFile.ipynb', 'repo_name': 'SalishSeaCast/analysis', 'size': '2331'}