library(lubridate)
library(ggplot2)
library(StreamMetabolism)
library(xts)
library(reshape)
library(scales)
Cuglieri <- sunrise.set(40.18779869999999,8.565210500000035, "2024/01/01", timezone="MET", num.days=370)
sunrise <- Cuglieri$sunrise
sunset <- Cuglieri$sunset
sunrise <- strftime(sunrise, format="%R", tz="MET")
sunset <- strftime(sunset, format="%R", tz="MET")
Cuglieri["sr"] <- as.POSIXct(sunrise, format = "%H:%M")
Cuglieri["ss"] <- as.POSIXct(sunset, format = "%H:%M")
Cuglieri["timestamp"] <- align.time(Cuglieri$sunrise, 60*10)
Cuglieri <- Cuglieri[c("timestamp", "sr", "ss")]
locsrss <- ggplot(Cuglieri, aes(x=Cuglieri$timestamp)) + geom_line(aes(y=Cuglieri$sr)) + geom_line(aes(y=Cuglieri$ss)) + labs(title = " Sonnenauf-/Sonnenuntergang - Cuglieri 2024", x = "Datum", y = "Zeit")
pdf("Cuglieri_SA_SU.pdf", paper="a4r", width=11)
locsrss
dev.off()
png(filename="Cuglieri_SA_SU.png", width = 1400, height = 800, units = "px")
locsrss
dev.off()
Cuglieri["Sonnenaufgang"] <- strftime(Cuglieri$sr, format="%H:%M")
Cuglieri["Sonnenuntergang"] <- strftime(Cuglieri$ss, format="%H:%M")
write.table(Cuglieri, file="Cuglieri_SaSu.csv", dec=',', sep=';', row.names=FALSE)