Как исправить значение определенного цвета Легенды?

Я пытаюсь использовать два набора данных Data1 и Data2, чтобы нарисовать урожайность (median_mafruit) в одной и той же области. Я хочу исправить цвета между различными областями значений легенды. Мой код выглядит следующим образом:

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(readr)

color_breaks <- c(0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.0)
colors <- c("#E31A1C", "#FF7F00","#FDBF6F","#E9E4A6", "#A4D4A9", "#B2DF8A", "#33A02C", "#1F78B4")

p1<-ggplot(merged_data, aes(x = longitude, y = latitude, z = median_mafruit)) +
  stat_summary_2d(bins = 30) + 
  scale_fill_gradientn(
    colors = colors,
    values = scales::rescale(color_breaks),
    breaks = color_breaks,
    labels = scales::number_format(accuracy = 0.1)
  ) +
  labs(
    title = "Data2",
    x = "Longitude",
    y = "Latitude",
    fill = expression("Amount")
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
    plot.subtitle = element_text(size = 14, face = "italic"),
    legend.title = element_text(size = 12),
    legend.text = element_text(size = 10)
  )
p1

Но цвет не соответствует моим ожидаемым настройкам, хотя значение не равно 3,5, все равно используется синий цвет (см. рисунок ниже).

Я надеюсь, что независимо от того, какой набор данных основан на всех цветах, они соответствуют определению, приведенному ниже:

[0, 0.5) → "#E31A1C",[0.5, 1) → "#FF7F00",[1, 1.5) → "#FDBF6F",[1.5, 2) → "#E9E4A6",[2, 2.5) → "#A4D4A9",[2.5, 3) → "#B2DF8A",[3, 3.5) → "#33A02C"****[3.5, 4) → "#1F78B4"

Даже если median_mafruit не достигнет 3 в исходных данных, я также надеюсь сохранить эти два значения [3, 3.5), [3.5, 4) в легенде и соответствующие цвета «#33A02C», «#1F78B4».

Идеальная легенда похожа на следующий рисунок:

Даже если исходные данные различаются, я хочу, чтобы легенды Data1 и Data2 были согласованными.

Часть Data2 показана ниже:

merged_data <- structure(list(Order = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 
13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20), latitude = c(43.2143, 43.3697, 
43.3909, 43.3926, 43.3961, 43.3978, 43.066, 43.2215, 43.368, 
43.435, 43.4434, 43.4623, 43.4895, 43.4856, 43.3738, 43.4761, 
43.5102, 43.5118, 43.5062, 43.4933), longitude = c(-4.479, -4.4804, 
-4.4606, -4.4484, -4.4241, -4.412, -4.1046, -4.1049, -4.1031, 
-4.0818, -4.021, -3.9502, -3.8184, -3.7798, -3.7279, -3.7147, 
-3.5971, -3.5849, -3.5585, -3.5177), median_mafruit = c(2.73, 
1.095, 1.115, 2.73, 0.527, 0.527, 0.962, 1.039, 1.039, 2.73, 
2.73, 2.73, 2.73, 2.73, 0.544, 2.73, 2.73, 2.73, 0.478, 2.73)), row.names = c(NA, 
-20L), spec = structure(list(cols = list(Order = structure(list(), class = c("collector_double", 
"collector")), latitude = structure(list(), class = c("collector_double", 
"collector")), longitude = structure(list(), class = c("collector_double", 
"collector")), median_mafruit = structure(list(), class = c("collector_double", 
"collector"))), default = structure(list(), class = c("collector_guess", 
"collector")), delim = ","), class = "col_spec"), problems = <pointer: 0x0000024c6289c0f0>, class = c("spec_tbl_df", 
"tbl_df", "tbl", "data.frame"))

Любые предложения приветствуются! Заранее спасибо!