रेस समय भविष्यवक्ता – रीगल सूत्र कैलकुलेटर

रेस टाइम पूर्वानुमान कैसे काम करता है: रीगेल का सूत्र

रेस टाइम पूर्वानुमान की आधारशिला विभिन्न दूरियों पर प्रदर्शन के बीच गणितीय संबंध पर आधारित है। सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला मॉडल पीटर रीगेल का सूत्र है, जो 1977 में अमेरिकन साइंटिस्ट में प्रकाशित हुआ था:

T2 = T1 × (D2/D1)^1.06

जहां T1 एक ज्ञात रेस टाइम है, D1 वह दूरी है जिसके लिए टाइम है, D2 लक्ष्य दूरी है, और T2 अनुमानित समाप्ति समय है। सूचकांक 1.06 यह दर्शाता है कि प्रदर्शन दूरी के साथ तेजी से कम होता है - लंबी दौड़ छोटी दौड़ की तुलना में अनुपात में कठिन होती है।

उदाहरण के लिए, 5K के लिए 22:00 का समय है जो मैराथन के लिए 22:00 × (42.195/5)^1.06 = 22:00 × 9.12 = 200.6 मिनट = 3:20:38 है।

रीगेल का सूत्र प्रशिक्षित दौड़ने वालों के लिए 5K से मैराथन तक की दूरी के लिए बहुत सटीक है। मुख्य सीमा: यह दोनों दूरियों के लिए समान तैयारी का निर्धारण करता है। यदि आप 5K के लिए प्रशिक्षित हैं लेकिन लंबी दौड़ नहीं की है, तो आपका मैराथन अनुमानित समय से बहुत धीमा होगा।

दूरी के बीच पूर्वानुमान टेबल

अपने ज्ञात प्रदर्शन के आधार पर दूरियों के लिए अनुमानित समाप्ति समय प्राप्त करने के लिए इस संदर्भ टेबल का उपयोग करें। मान Riegel का सूत्र (सूचकांक 1.06) का उपयोग करते हैं:

इन अनुमानों को ध्यान दें कि ये स्तरीय पाठ्यक्रमों पर 10-15°C के बीच मौसम की स्थितियों में और दोनों दूरियों के लिए प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त हैं।

क्यों अनुमान गलत होते हैं और कैसे समायोजित करें

रीगेल का सूत्र एक सांख्यिकीय औसत अनुमान देता है - लेकिन आप एक सांख्यिकीय औसत नहीं हैं। कई प्रणालीगत कारक व्यक्तिगत अनुमानों को गलत होने का कारण बनते हैं:

• दूरी विशेषज्ञता: पूर्ण गति दौड़ने वाले (जो 5K के लिए प्रशिक्षित हैं) आमतौर पर 5K के लिए बेहतर प्रदर्शन करते हैं लेकिन मैराथन के लिए अनुमानित समय से अधिक होते हैं। दीर्घायु विशेषज्ञ इसके विपरीत दिखाते हैं - उनके मैराथन उनके 5K के अनुमानित समय से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। यदि आपका प्रशिक्षण एक प्रकार के काम को अधिक विशेष रूप से पसंद करता है, तो अनुमान के अनुसार समायोजित करें।
• प्रशिक्षण आयाम: 30 मील/सप्ताह के साथ एक दौड़ने वाला मैराथन को अपने 5K समय के अनुमान के अनुसार नहीं कर सकता है जो 70 मील/सप्ताह के साथ। लंबी दौड़ प्रशिक्षण मैराथन प्रदर्शन के लिए आवश्यक है जो केवल श्वास क्षमता से अधिक है।
• गुना: 15°C के प्रत्येक 5°C के लिए 1-3% धीमी प्रदर्शन की अपेक्षा करें। यह प्रभाव जोड़ता है - 30°C मैराथन का दिन 8-15% धीमा हो सकता है।
• कोर्स कठिनाई: नेट ऊंचाई, कुल चढ़ाई और सतह प्रकार सभी अनुमानों को प्रभावित करते हैं। अधिकांश पूर्वानुमान सूत्र स्तरीय सड़क पाठ्यक्रमों का उपयोग करते हैं।
• श्वास मaturity: नए दौड़ने वालों को आमतौर पर अपने आधार-दूरी दौड़ और लंबे अनुमानित समय के बीच बड़े सुधार दिखाई देते हैं - उनके श्वास प्रणाली अभी तक अपने सीमा तक नहीं पहुंची है।

आम तौर पर, मैराथन के लिए सबसे सटीक पूर्वानुमानकारी मैराथन के लिए हाफ मैराथन का समय होता है (इसे दोगुना करें और 10-15 मिनट के रूप में एक सामान्य शुरुआती बिंदु के रूप में जोड़ें, या Riegel का सूत्र का उपयोग करें।

अन्य रेस पूर्वानुमान मॉडल

रीगेल के सूत्र के साथ प्रतिस्पर्धा करने वाले कई वैकल्पिक मॉडल हैं। प्रत्येक के अपने अलग-अलग बल हैं:

• कैमरन मॉडल: एक अधिक जटिल गणितीय समीकरण का उपयोग करता है। आमतौर पर अत्यधिक दूरी (उल्ट्रामैराथन) के लिए रीगेल की तुलना में अधिक सटीक होता है जहां वह प्रदर्शन को अधिक अनुमानित करता है।
• वीडीओटी पद्धति (जैक डेनियल्स): अपने रेस टाइम को वीडीओटी स्कोर में परिवर्तित करें, फिर अन्य दूरियों के लिए समान समय देखें। 1500m-मैराथन के बीच की दूरी के लिए बहुत सटीक है जब वीडीओटी को वास्तविक अधिकतम प्रयास से प्राप्त किया जाता है।
• VO2max पद्धति: अपने रेस टाइम से VO2max अनुमानित करें, फिर अन्य दूरियों के लिए अपेक्षित समय की गणना करें जो दौड़ने की ऑक्सीजन लागत के समीकरणों का उपयोग करते हैं। शारीरिक रूप से सिद्धांतों पर आधारित है, लेकिन अधिक गणना की आवश्यकता है।
• विश्व एथलेटिक्स स्कोरिंग टेबल: स्कोरिंग के लिए डिज़ाइन किए गए, लेकिन ये टेबल दूरियों के बीच समान प्रदर्शन को निहित करते हैं और अनुमानित करने के लिए उपयोग किए जा सकते हैं।

प्रैक्टिकल रेस प्लानिंग के लिए, रीगेल का सूत्र सबसे सरल और 5K-मैराथन की दूरी के लिए सबसे सटीक है। महत्वपूर्ण लक्ष्य निर्धारण के लिए कई मॉडलों का उपयोग करें और उन्हें औसत करें।

रेस पूर्वानुमान का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षण

रेस समय की भविष्यवाणियां केवल लक्ष्य निर्धारण के लिए उपयोगी नहीं हैं - वे एक शक्तिशाली प्रशिक्षण उपकरण भी हैं। यहाँ कोच कैसे भविष्यवाणियों का उपयोग करते हैं:

• पूर्वानुमान की पुष्टि करें: यदि आपका 5K समय 3:30 में मैराथन की भविष्यवाणी करता है लेकिन आप 3:15 का लक्ष्य रखते हैं, तो आप जानते हैं कि आपको अधिक प्रशिक्षण की आवश्यकता है या एक अधिक संरक्षक लक्ष्य की आवश्यकता है।
• असफलताओं की पहचान करें: यदि आपका 10K समय मैराथन की तुलना में बहुत तेजी से मैराथन की भविष्यवाणी करता है, तो आपको लंबी दौड़ की तैयारी में एक प्रशिक्षण की कमी होने की संभावना है।
• अंतरिम लक्ष्य निर्धारित करें: भविष्यवाणी का उपयोग करके मैराथन प्रशिक्षण चक्र के भीतर 5K और 10K के लिए उपयुक्त लक्ष्य निर्धारित करें। छोटी दूरी पर रेसिंग का समान प्रयास के साथ भविष्यवाणी के समान है - यह एक मूल्यवान प्रशिक्षण प्रेरणा है।
• फिटनेस का बेंचमार्क: 20 सप्ताह के योजना में सप्ताह 8 में एक समय परीक्षण (5K या 10K) का आयोजन करें जो रेस के प्रयास में हो। भविष्यवाणी का उपयोग करके यह जांचें कि आपका प्रशिक्षण आपके लक्ष्य के लिए तैयार है या नहीं।

जैक डैनियल्स VDOT दृष्टिकोण विशेष रूप से शक्तिशाली है: एक बार जब आप किसी भी रेस से VDOT की गणना करते हैं, तो आपके पास सभी मानक दूरियों के लिए निर्धारित प्रशिक्षण गति और भविष्यवाणियां होती हैं।

उम्र-ग्रेडेड रेस प्रदर्शन

नैसर्गिक रूप से उम्र के साथ रेस समय कम होता है - वीओ2मैक्स, निम्नतम हृदय गति की कमी, धीमी पुनर्प्राप्ति, कम मांसपेशियों की मात्रा। उम्र-ग्रेडेड प्रदर्शन तालिकाएं इन परिवर्तनों के लिए समायोजित करती हैं, जिससे विभिन्न उम्रों में प्रदर्शन की तुलना करने के लिए निष्पक्ष तुलना होती है।

विश्व एथलेटिक्स (पूर्व IAAF) उम्र-ग्रेडेड तालिकाएं बनाए रखता है। 60 वर्षीय व्यक्ति जो मैराथन में 4:30 में दौड़ता है, 72% का उम्र-ग्रेडेड स्कोर प्राप्त कर सकता है, जिसका अर्थ है कि उनका प्रदर्शन उनकी उम्र और लिंग के लिए विश्व रिकॉर्ड स्तर का 72% है। एक आम प्रतियोगी शौकिया धावक किसी भी उम्र में 55-65% का स्कोर करता है; शीर्ष श्रेणी के उम्र-वर्ग धावक 75-85% का स्कोर करते हैं।

उम्र-ग्रेडेड समय का उपयोग भविष्यवाणी के लिए भी किया जा सकता है: यदि आप अपने उम्र-ग्रेडेड कारक को जानते हैं, तो आप जानते हैं कि आप 10 या 20 वर्षों पहले समान रेस को कितनी तेजी से दौड़ सकते थे - या आपका वास्तविक समय लक्ष्य कैसे समायोजित होना चाहिए।

नियम का सुझाव: वीओ2मैक्स 25 वर्ष के बाद प्रति दशक लगभग 10% कम होता है - लेकिन 5-7% प्रति दशक केवल उन लोगों के लिए जो निरंतर ऑक्सीजन-आधारित प्रशिक्षण बनाए रखते हैं। सक्रिय रहने से दौड़ने की प्रदर्शन में उम्र से संबंधित गिरावट को धीमा किया जा सकता है।

डैनियल्स का VDOT एक रेस भविष्यवाणी प्रणाली

जबकि रीगेल का सूत्र एक सटीक गणितीय मॉडल है, जैक डैनियल्स का VDOT प्रणाली एक शारीरिक रूप से आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करती है जो रेस समय की भविष्यवाणी करती है। डैनियल्स रनिंग फॉर्मूला में, उन्होंने विभिन्न दूरियों से 1500m से मैराथन तक के लिए किसी भी रेस प्रदर्शन को समान समय के लिए समानांतरित करने के लिए VDOT तालिकाएं विकसित कीं।

रीगेल की तुलना में VDOT की भविष्यवाणी की कुंजी: डैनियल्स की तालिकाएं वास्तविक एथलीट प्रदर्शनों से प्राप्त होती हैं - केवल एक गणितीय अनुमान नहीं। वे दूरी और प्रदर्शन के बीच असमान संबंध को अधिक सटीक रूप से दर्शाते हैं, विशेष रूप से परिणामों के बाहर (बहुत छोटी और बहुत लंबी दूरी)।

VDOT भविष्यवाणी उदाहरण रीगेल की तुलना में:

रीगेल और VDOT की भविष्यवाणियों के बीच अंतर के लिए अधिकांश व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए छोटा है - आमतौर पर मैराथन के लिए 1-2 मिनट। हालांकि, VDOT का महत्वपूर्ण लाभ यह है कि यह आपके प्रशिक्षण गति भी निर्धारित करता है, जिससे यह एक अधिक पूर्ण प्रणाली हो जाती है जो भविष्यवाणी और तैयारी के लिए उपयोग की जा सकती है।

डैनियल्स की चेतावनी है कि VDOT समानताएं समान प्रशिक्षण विशिष्टता के लिए सहमत होती हैं। एक पूर्ण ट्रैक धावक अपने VDOT-भविष्यवाणी किए गए मैराथन समय को प्राप्त नहीं कर सकता है बिना विशिष्ट मैराथन तैयारी के। इसके विपरीत, एक धावक जो केवल मैराथन के लिए प्रशिक्षित करता है वह अपने VDOT समतुल्य को 5K के लिए प्राप्त करने में असमर्थ हो सकता है क्योंकि वह गति कार्य की कमी है।

Pfitzinger के दौड़ समय समतुल्यों की दृष्टिकोण

Pete Pfitzinger, दोनों Advanced Marathoning और Faster Road Racing में, दौड़ समय भविष्यवाणियों का उपयोग करने के लिए एक प्रशिक्षण संदर्भ में व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान करते हैं। उनकी दृष्टिकोण का महत्व विशिष्टता की तैयारी को किसी भी गणितीय भविष्यवाणी का मुख्य संशोधक है।

Pfitzinger तीन स्तरों की भविष्यवाणी की विश्वसनीयता की पहचान करते हैं:

• उच्च विश्वसनीयता (संबंधित दूरियाँ): 10K से 5K की हाल की भविष्यवाणी, या आधी मैराथन से हाल की 10K की। ये दूरियाँ इतनी करीब हैं कि प्रशिक्षण का ओवरलैप महत्वपूर्ण है। सटीकता: 1-2% के भीतर।
• मध्यम विश्वसनीयता (2-4x दूरी अनुपात): आधी मैराथन से मैराथन की भविष्यवाणी, या आधी मैराथन से 5K की। पर्याप्त दूरी विशिष्ट प्रशिक्षण की आवश्यकता है। सटीकता: 3-5% के साथ उचित तैयारी के साथ।
• निम्न विश्वसनीयता (अत्यधिक अनुपात): मैराथन से 1500m या मील समय की भविष्यवाणी। शारीरिक मांगें इतनी अलग हैं कि गणितीय भविष्यवाणी अकेले अस्वीकार्य है। 10%+ बिना मैराथन विशिष्ट प्रशिक्षण के हो सकता है।

Pfitzinger का मैराथन भविष्यवाणी के लिए व्यावहारिक नियम आधी मैराथन समय को दोगुना करना और 5-15 मिनट जोड़ना है , जिसमें अच्छी तरह से प्रशिक्षित दौड़ने वालों के लिए निचला अंत (60+ मील/साप्ताहिक) और कम दूरी के दौड़ने वालों के लिए उच्च अंत (30-40 मील/साप्ताहिक)। "दोगुना प्लस" नियम मैराथन के दूसरे भाग के लिए व्यावहारिक थकान को दर्शाता है।

उनका भी जोर है कि भविष्यवाणी की सटीकता मौसमी है। 6 महीने पहले का दौड़ समय एक कम विश्वसनीय पूर्वानुमान है कि 4-6 सप्ताह पहले का है, क्योंकि फिटनेस के परिवर्तन - दोनों सकारात्मक और नकारात्मक - भविष्यवाणी की प्रभावशीलता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं।

हैंसन्स कंप्यूटेटिव फैटिग मॉडल और रेस प्रेडिक्शन

हैंसन्स पद्धति एक अनोखा दृष्टिकोण प्रदान करती है: रेस प्रेडिक्शन के लिए वे केवल गणितीय फॉर्मूलों पर निर्भर नहीं करते हैं, बल्कि वे फैटिग के तहत प्रशिक्षण प्रदर्शन को रेस क्षमता का सीधा पूर्वानुमान के रूप में उपयोग करते हैं।

हैंसन्स प्रणाली में, प्रमुख प्रशिक्षण बेंचमार्क रेस के लिए तैयारी का संकेत देते हैं:

हैंसन्स की रेस प्रेडिक्शन की दृष्टिकोण है कि यदि आप थके हुए पैरों पर अपने प्रशिक्षण बेंचमार्क हासिल कर सकते हैं, तो आपका रेस लक्ष्य हासिल करने योग्य है। यदि आप लगातार प्रशिक्षण में गति लक्ष्यों को छूटते हैं, तो गणितीय पूर्वानुमान की परवाह किए बिना आपका शरीर लक्ष्य को समायोजित करने की आवश्यकता है।

यह प्रशिक्षण-आधारित पूर्वानुमान दृष्टिकोण रीगेल और वोडॉट के साथ एक वास्तविक-दुनिया की पुष्टि परत जोड़ता है। सबसे अच्छे रेस पूर्वानुमान में शामिल हैं: (1) एक हाल के रेस समय से एक गणितीय मॉडल, (2) रेस-विशिष्ट प्रयासों पर प्रशिक्षण प्रदर्शन की पुष्टि, और (3) रेस दिन की स्थितियों (मौसम, कोर्स, ऊंचाई) के लिए समायोजन।