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)