用matlab写一个计算日出日落时间的程序

以下是一个简单的MATLAB程序，用于计算给定日期和位置的日出和日落时间。它使用了US Naval Observatory的一些基本算法和公式，其中包括计算太阳和地球的位置以及大气折射等因素。

function [sunrise, sunset] = calculate_sunrise_sunset(lat, lon, date)
% 计算给定日期和位置的日出和日落时间
% 输入参数：
%   lat：纬度，单位为度
%   lon：经度，单位为度
%   date：日期，格式为“yyyy-mm-dd”
% 输出参数：
%   sunrise：日出时间，格式为“hh:mm:ss”
%   sunset：日落时间，格式为“hh:mm:ss”

% 计算一天的总秒数
one_day = 24 * 60 * 60;

% 计算儒略日
date_vec = datevec(date);
year = date_vec(1);
month = date_vec(2);
day = date_vec(3);
if month <= 2
    year = year - 1;
    month = month + 12;
end
a = floor(year / 100);
b = 2 - a + floor(a / 4);
jd = floor(365.25 * (year + 4716)) + floor(30.6001 * (month + 1)) + ...
    day + b - 1524.5;

% 计算儒略日的小数部分
jd_frac = mod(datenum(date) + 0.5, 1) - 0.5;

% 计算黄赤交角
jde = jd + jd_frac;
t = (jde - 2451545) / 36525;
eps = 23.43929111 - (46.815 * t + 0.00059 * t.^2 - 0.001813 * t.^3) / 3600;

% 计算太阳的平均位置
n = jd - 2451545;
L = mod(280.460 + 0.9856474 * n, 360);
g = mod(357.528 + 0.9856003 * n, 360);
lambda = mod(L + 1.915 * sind(g) + 0.02 * sind(2 * g), 360);

% 计算太阳的真实位置
R = 1.00014 - 0.01671 * cosd(g) - 0.00014 * cosd(2 * g);
O = 125.04 - 0.052954 * n;
lambda = lambda - 0.00569 - 0.00478 * sind(O);
alpha = atan2d(cosd(eps) * sind(lambda), cosd(lambda));
delta = asind(sind(eps) * sind(lambda));
alpha = mod(alpha + 360, 360);

% 计算日出和日落时间
hour_ang = acosd((sind(-0.83) - sind(lat) * sind(delta)) / ...
    (cosd(lat) * cosd(delta)));
t_rise = (alpha - hour_ang) / 15 + 12;
t_set = (alpha + hour_ang) / 15 + 12;

% 考虑大气折射
t_rise = t_rise - (0.26667 / (t_rise - 7.83333));
t_set = t_set + (0.26667 / (18.65 - t_set));

% 转换为时分秒格式
sunrise = datestr(datenum([0 0 0 floor(t_rise) ...
    floor(mod(t_rise * 60, 60)) floor(mod(t_rise * 3600, 60))]), 'HH:MM:SS');
sunset = datestr(datenum([0 0 0 floor(t_set) ...
    floor(mod(t_set * 60, 60)) floor(mod(t_set * 3600, 60))]), 'HH:MM:SS');

你可以使用此函数，例如：

lat = 39.9;
lon = 116.3;
date = '2022-06-10';
[sunrise, sunset] = calculate_sunrise_sunset(lat, lon, date);
disp(['Sunrise: ', sunrise, ', Sunset: ', sunset]);

注意，此函数中省略了一些复杂的细节和修正因素，因此结果可能会有一些误差。实际应用中，您可能需要使用更为精确的算法，并考虑诸如海拔高度等因素的影响。