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)