library(lubridate)
library(ggplot2)
library(StreamMetabolism)
library(xts)
library(reshape)
library(scales)
Hochemmingen <- sunrise.set(48.02846,8.570408000000043, "2024/01/01", timezone="MET", num.days=370)
sunrise <- Hochemmingen$sunrise
sunset <- Hochemmingen$sunset
sunrise <- strftime(sunrise, format="%R", tz="MET")
sunset <- strftime(sunset, format="%R", tz="MET")
Hochemmingen["sr"] <- as.POSIXct(sunrise, format = "%H:%M")
Hochemmingen["ss"] <- as.POSIXct(sunset, format = "%H:%M")
Hochemmingen["timestamp"] <- align.time(Hochemmingen$sunrise, 60*10)
Hochemmingen <- Hochemmingen[c("timestamp", "sr", "ss")]
locsrss <- ggplot(Hochemmingen, aes(x=Hochemmingen$timestamp)) + geom_line(aes(y=Hochemmingen$sr)) + geom_line(aes(y=Hochemmingen$ss)) + labs(title = " Sonnenauf-/Sonnenuntergang - Hochemmingen 2024", x = "Datum", y = "Zeit")
pdf("Hochemmingen_SA_SU.pdf", paper="a4r", width=11)
locsrss
dev.off()
png(filename="Hochemmingen_SA_SU.png", width = 1400, height = 800, units = "px")
locsrss
dev.off()
Hochemmingen["Sonnenaufgang"] <- strftime(Hochemmingen$sr, format="%H:%M")
Hochemmingen["Sonnenuntergang"] <- strftime(Hochemmingen$ss, format="%H:%M")
write.table(Hochemmingen, file="Hochemmingen_SaSu.csv", dec=',', sep=';', row.names=FALSE)