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)