library(lubridate)
library(ggplot2)
library(StreamMetabolism)
library(xts)
library(reshape)
library(scales)
Großlangenfeld <- sunrise.set(50.22029209999999,6.2524954000000434, "2024/01/01", timezone="MET", num.days=370)
sunrise <- Großlangenfeld$sunrise
sunset <- Großlangenfeld$sunset
sunrise <- strftime(sunrise, format="%R", tz="MET")
sunset <- strftime(sunset, format="%R", tz="MET")
Großlangenfeld["sr"] <- as.POSIXct(sunrise, format = "%H:%M")
Großlangenfeld["ss"] <- as.POSIXct(sunset, format = "%H:%M")
Großlangenfeld["timestamp"] <- align.time(Großlangenfeld$sunrise, 60*10)
Großlangenfeld <- Großlangenfeld[c("timestamp", "sr", "ss")]
locsrss <- ggplot(Großlangenfeld, aes(x=Großlangenfeld$timestamp)) + geom_line(aes(y=Großlangenfeld$sr)) + geom_line(aes(y=Großlangenfeld$ss)) + labs(title = " Sonnenauf-/Sonnenuntergang - Großlangenfeld 2024", x = "Datum", y = "Zeit")
pdf("Großlangenfeld_SA_SU.pdf", paper="a4r", width=11)
locsrss
dev.off()
png(filename="Großlangenfeld_SA_SU.png", width = 1400, height = 800, units = "px")
locsrss
dev.off()
Großlangenfeld["Sonnenaufgang"] <- strftime(Großlangenfeld$sr, format="%H:%M")
Großlangenfeld["Sonnenuntergang"] <- strftime(Großlangenfeld$ss, format="%H:%M")
write.table(Großlangenfeld, file="Großlangenfeld_SaSu.csv", dec=',', sep=';', row.names=FALSE)