library(lubridate)
library(ggplot2)
library(StreamMetabolism)
library(xts)
library(reshape)
library(scales)
Erftstadt <- sunrise.set(50.7948075,6.777460700000006, "2023/01/01", timezone="MET", num.days=370)
sunrise <- Erftstadt$sunrise
sunset <- Erftstadt$sunset
sunrise <- strftime(sunrise, format="%R", tz="MET")
sunset <- strftime(sunset, format="%R", tz="MET")
Erftstadt["sr"] <- as.POSIXct(sunrise, format = "%H:%M")
Erftstadt["ss"] <- as.POSIXct(sunset, format = "%H:%M")
Erftstadt["timestamp"] <- align.time(Erftstadt$sunrise, 60*10)
Erftstadt <- Erftstadt[c("timestamp", "sr", "ss")]
locsrss <- ggplot(Erftstadt, aes(x=Erftstadt$timestamp)) + geom_line(aes(y=Erftstadt$sr)) + geom_line(aes(y=Erftstadt$ss)) + labs(title = " Sonnenauf-/Sonnenuntergang - Erftstadt 2023", x = "Datum", y = "Zeit")
pdf("Erftstadt_SA_SU.pdf", paper="a4r", width=11)
locsrss
dev.off()
png(filename="Erftstadt_SA_SU.png", width = 1400, height = 800, units = "px")
locsrss
dev.off()
Erftstadt["Sonnenaufgang"] <- strftime(Erftstadt$sr, format="%H:%M")
Erftstadt["Sonnenuntergang"] <- strftime(Erftstadt$ss, format="%H:%M")
write.table(Erftstadt, file="Erftstadt_SaSu.csv", dec=',', sep=';', row.names=FALSE)