library(lubridate) library(ggplot2) library(StreamMetabolism) library(xts) library(reshape) library(scales) Bodo_Euro <- sunrise.set(67.2803556,14.404915999999957, "2023/01/01", timezone="MET", num.days=370) sunrise <- Bodo_Euro$sunrise sunset <- Bodo_Euro$sunset sunrise <- strftime(sunrise, format="%R", tz="MET") sunset <- strftime(sunset, format="%R", tz="MET") Bodo_Euro["sr"] <- as.POSIXct(sunrise, format = "%H:%M") Bodo_Euro["ss"] <- as.POSIXct(sunset, format = "%H:%M") Bodo_Euro["timestamp"] <- align.time(Bodo_Euro$sunrise, 60*10) Bodo_Euro <- Bodo_Euro[c("timestamp", "sr", "ss")] locsrss <- ggplot(Bodo_Euro, aes(x=Bodo_Euro$timestamp)) + geom_line(aes(y=Bodo_Euro$sr)) + geom_line(aes(y=Bodo_Euro$ss)) + labs(title = " Sonnenauf-/Sonnenuntergang - Bodo_Euro 2023", x = "Datum", y = "Zeit") pdf("Bodo_Euro_SA_SU.pdf", paper="a4r", width=11) locsrss dev.off() png(filename="Bodo_Euro_SA_SU.png", width = 1400, height = 800, units = "px") locsrss dev.off() Bodo_Euro["Sonnenaufgang"] <- strftime(Bodo_Euro$sr, format="%H:%M") Bodo_Euro["Sonnenuntergang"] <- strftime(Bodo_Euro$ss, format="%H:%M") write.table(Bodo_Euro, file="Bodo_Euro_SaSu.csv", dec=',', sep=';', row.names=FALSE)