library(lubridate)
library(ggplot2)
library(StreamMetabolism)
library(xts)
library(reshape)
library(scales)
Kommern <- sunrise.set(50.614074,6.647839999999974, "2024/01/01", timezone="MET", num.days=370)
sunrise <- Kommern$sunrise
sunset <- Kommern$sunset
sunrise <- strftime(sunrise, format="%R", tz="MET")
sunset <- strftime(sunset, format="%R", tz="MET")
Kommern["sr"] <- as.POSIXct(sunrise, format = "%H:%M")
Kommern["ss"] <- as.POSIXct(sunset, format = "%H:%M")
Kommern["timestamp"] <- align.time(Kommern$sunrise, 60*10)
Kommern <- Kommern[c("timestamp", "sr", "ss")]
locsrss <- ggplot(Kommern, aes(x=Kommern$timestamp)) + geom_line(aes(y=Kommern$sr)) + geom_line(aes(y=Kommern$ss)) + labs(title = " Sonnenauf-/Sonnenuntergang - Kommern 2024", x = "Datum", y = "Zeit")
pdf("Kommern_SA_SU.pdf", paper="a4r", width=11)
locsrss
dev.off()
png(filename="Kommern_SA_SU.png", width = 1400, height = 800, units = "px")
locsrss
dev.off()
Kommern["Sonnenaufgang"] <- strftime(Kommern$sr, format="%H:%M")
Kommern["Sonnenuntergang"] <- strftime(Kommern$ss, format="%H:%M")
write.table(Kommern, file="Kommern_SaSu.csv", dec=',', sep=';', row.names=FALSE)