library(lubridate)
library(ggplot2)
library(StreamMetabolism)
library(xts)
library(reshape)
library(scales)
Colijnsplaat <- sunrise.set(51.605841309770696,3.839264406268285, "2023/01/01", timezone="MET", num.days=370)
sunrise <- Colijnsplaat$sunrise
sunset <- Colijnsplaat$sunset
sunrise <- strftime(sunrise, format="%R", tz="MET")
sunset <- strftime(sunset, format="%R", tz="MET")
Colijnsplaat["sr"] <- as.POSIXct(sunrise, format = "%H:%M")
Colijnsplaat["ss"] <- as.POSIXct(sunset, format = "%H:%M")
Colijnsplaat["timestamp"] <- align.time(Colijnsplaat$sunrise, 60*10)
Colijnsplaat <- Colijnsplaat[c("timestamp", "sr", "ss")]
locsrss <- ggplot(Colijnsplaat, aes(x=Colijnsplaat$timestamp)) + geom_line(aes(y=Colijnsplaat$sr)) + geom_line(aes(y=Colijnsplaat$ss)) + labs(title = " Sonnenauf-/Sonnenuntergang - Colijnsplaat 2023", x = "Datum", y = "Zeit")
pdf("Colijnsplaat_SA_SU.pdf", paper="a4r", width=11)
locsrss
dev.off()
png(filename="Colijnsplaat_SA_SU.png", width = 1400, height = 800, units = "px")
locsrss
dev.off()
Colijnsplaat["Sonnenaufgang"] <- strftime(Colijnsplaat$sr, format="%H:%M")
Colijnsplaat["Sonnenuntergang"] <- strftime(Colijnsplaat$ss, format="%H:%M")
write.table(Colijnsplaat, file="Colijnsplaat_SaSu.csv", dec=',', sep=';', row.names=FALSE)