library(lubridate)
library(ggplot2)
library(StreamMetabolism)
library(xts)
library(reshape)
library(scales)
Fleury_aude <- sunrise.set(43.229413,3.13470499999994, "2023/01/01", timezone="MET", num.days=370)
sunrise <- Fleury_aude$sunrise
sunset <- Fleury_aude$sunset
sunrise <- strftime(sunrise, format="%R", tz="MET")
sunset <- strftime(sunset, format="%R", tz="MET")
Fleury_aude["sr"] <- as.POSIXct(sunrise, format = "%H:%M")
Fleury_aude["ss"] <- as.POSIXct(sunset, format = "%H:%M")
Fleury_aude["timestamp"] <- align.time(Fleury_aude$sunrise, 60*10)
Fleury_aude <- Fleury_aude[c("timestamp", "sr", "ss")]
locsrss <- ggplot(Fleury_aude, aes(x=Fleury_aude$timestamp)) + geom_line(aes(y=Fleury_aude$sr)) + geom_line(aes(y=Fleury_aude$ss)) + labs(title = " Sonnenauf-/Sonnenuntergang - Fleury_aude 2023", x = "Datum", y = "Zeit")
pdf("Fleury_aude_SA_SU.pdf", paper="a4r", width=11)
locsrss
dev.off()
png(filename="Fleury_aude_SA_SU.png", width = 1400, height = 800, units = "px")
locsrss
dev.off()
Fleury_aude["Sonnenaufgang"] <- strftime(Fleury_aude$sr, format="%H:%M")
Fleury_aude["Sonnenuntergang"] <- strftime(Fleury_aude$ss, format="%H:%M")
write.table(Fleury_aude, file="Fleury_aude_SaSu.csv", dec=',', sep=';', row.names=FALSE)