R确定随机事件的多个时间序列的相似性

如何解决R确定随机事件的多个时间序列的相似性

我正在使用 R 进行分析。

我有五个数据集：一年 365 次降雨测量；同一年位于彼此靠近的径流排水沟中的 4 x 365 高度值。

排水数据的图表显示出非常相似的模式。模式中的大部分差异是由于设备故障引起的随机分布的缺失值所致。

降雨数据似乎与排水管数据大致相似。在降雨量出现峰值的地方，排水数据也会出现峰值。我还不知道降雨量和排水量数据之间是否存在滞后。

降水和排水数据的平行图：

我有两个问题涉及确定非周期性数据时间序列之间的相似性。

1. 我可以根据哪些标准合理地合并排水数据集以“填充”缺失的数据？

2. 我如何将降雨数据与排水数据进行比较，以便我可以得出一个在多大程度上导致另一个？

我曾短暂尝试在 R 中使用 arima()，但我不明白如何使用输出。

我怀疑我应该使用 grangertest() 函数，但我不知道如何在两个或更多数据集上实现它。

真诚地感谢任何帮助或建议。