Predictor de timp de cursa -- Predict orice cursa terminarea timp

Exemple de predicție de la 5 km la maraton

Cea mai căutată întrebare: "Ce timp de maraton pot să alerg pe baza celor 5 km?" Iată formula lui Riegel care prezintă predicțiile pentru cele mai frecvente 5 km:

Principalele criterii de referință:

• Am nevoie de unMaraton sub 4 ore?-> Scopul pentru un 5K sub ~ 27:15 (cu pregătire maraton corespunzătoare)
• Am nevoie de unMaratonul sub 3:30?-> Scopul pentru un 5K sub ~ 22:30
• Am nevoie de unMaraton sub 3 ore?-> Scopul pentru un 5K sub ~ 19:00

Pentru a prezice o jumătate de maraton: dublați timpul de jumătate de maraton și adăugați 5 - 15 minute (extremul inferior pentru alergătorii cu kilometraj mare; extremul superior pentru 30 - 40 de mile pe săptămână). Sau introduceți timpul de jumătate de maraton direct în calculatorul de mai sus.

Cum funcționează predicția timpului cursei: Formula lui Riegel

Predicția timpului de cursă se bazează pe relația matematică dintre performanța la diferite distanțe.Om de ştiinţă americanîn 1977:

T2 = T1 x (D2/D1) ^ 1,06

Exponentul 1.06 reflectă faptul fiziologic că performanța se degradează mai repede decât liniar pe măsură ce distanța crește - cursele mai lungi sunt proporțional mai dificile decât cele mai scurte.

Exemplu: un alergător cu un timp de 5K de 22:00 prezice un timp de maraton de: 22:00 x (42.195/5) ^ 1.06 = 22:00 x 9.12 = 200.6 minute = 3:20:38.

Formula lui Riegel este remarcabil de precisă pentru alergătorii antrenați care concurează pe distanțele lor obișnuite. Principala limitare: presupune pregătire egală pentru ambele distanțe. Dacă v-ați antrenat în mod specific pentru 5K, dar nu ați făcut niciodată curse lungi, maratonul va fi mult mai lent decât se prevede.

Tabelul de predicție pe distanțe

Utilizați acest tabel de referință pentru a găsi timpii de finalizare preconizați pe distanțe bazate pe performanța dvs. cunoscută.

Observați că aceste previziuni presupun cursuri plate în condiții meteorologice moderate (10 - 15 grade C) cu pregătire corespunzătoare specifică cursei pentru ambele distanțe.

De ce greşesc previziunile şi cum să le ajustezi

Formula lui Riegel oferă o predicţie medie statistică, dar tu nu eşti o medie statistică.

• Specializare la distanță:Alergătorii de viteză pură (care se antrenează pentru 5K) au de obicei performanțe mai bune la distanțe scurte decât cele prezise pentru maratoane. Specialiștii în rezistență arată invers - maratoanele lor depășesc previziunile lor pentru 5K. Dacă antrenamentul dvs. favorizează foarte mult un anumit tip de muncă, ajustați previziunile în consecință.
• Volumul de instruire:Un alergător cu 30 de mile pe săptămână nu poate efectua un maraton așa cum este prevăzut de timpul lor de 5K față de un alergător cu 70 de mile pe săptămână.
• Căldură:Pentru fiecare 5 grade Celsius peste 15 grade Celsius, aşteptaţi o performanţă mai lentă cu 1-3% în cursele mai lungi. Acest efect se agravează - o zi de maraton cu 30 de grade Celsius poate însemna 8-15% mai lentă.
• Dificultatea cursului:Înălțimea netă, ascensiunea totală și tipul de suprafață influențează toate previziunile.
• Maturitate aerobă:Alergătorii noi văd adesea îmbunătățiri mai mari între cursele de bază și cele mai lungi - sistemele lor aerobice nu au atins încă plafonul.

Pentru majoritatea alergătorilor de recreere, cel mai precis predictor al timpului de maraton este un timp recent de cursă de jumătate de maraton (dublați-l și adăugați 10 - 15 minute ca un punct de plecare aproximativ sau utilizați formula lui Riegel).

Alte modele de predicție a cursei

Mai multe modele alternative concurează cu formula lui Riegel. Fiecare are diferite puncte forte:

• Modelul Cameron:Utilizează o ecuație exponențială mai complexă. În general, mai exactă la distanțe extreme (ultramaratoni), unde Riegel tinde să prezică performanța.
• Metoda VDOT (Jack Daniels):Convertiti timpul cursei intr-un scor VDOT, apoi cautati timpuri echivalente pentru alte distante.
• Metoda VO2max:Estimează VO2max din timpul cursei, apoi calculează timpul estimat la alte distanţe folosind costul de oxigen al ecuaţiilor de alergare.
• Tabelul de punctaj al World Athletics:În timp ce au fost concepute pentru punctaj, aceste tabele modelează implicit performanțe echivalente la distanțe și pot fi utilizate pentru predicții brute.

Pentru planificarea practică a cursei, formula lui Riegel este cea mai bună pentru simplitatea și acuratețea sa în intervalul 5K - maraton.

Folosirea predicţiilor despre curse pentru antrenament

Predicțiile timpului de cursă nu sunt utile doar pentru stabilirea obiectivelor de cursă, sunt un instrument puternic de antrenament.

• Confirmă pregătirea:Dacă timpul tău de 5K prezice un maraton la 3:30 dar tu te concentrezi la 3:15, vei şti că ai nevoie fie de mai mult antrenament, fie de un obiectiv mai conservator.
• Identificaţi punctele slabe:Dacă timpul tău de 10K prezice un maraton mult mai rapid decât performanța ta reală de maraton, probabil că ai un deficit de antrenament în rezistență pe termen lung.
• Stabiliţi-vă obiective intermediare:Utilizați predicția cursei pentru a stabili obiective de cursă adecvate de 5K și 10K în cadrul unui ciclu de antrenament pentru maraton.
• Aptitudinea de referință:Fă un cronometru (5K sau 10K) la efort de cursă în săptămâna 8 dintr-un plan de 20 de săptămâni.

ProiectulJack Daniels VDOT abordareeste deosebit de puternic aici: odată ce ați calculat VDOT de la orice cursă, ați prescris pași de antrenament și ați prezis timpuri pentru toate distanțele standard simultan.

Performanța cursei clasificată pe vârstă

Timpurile de curse brute scad în mod natural odată cu vârsta din cauza schimbărilor fiziologice - scăderea VO2max, scăderea frecvenței cardiace maxime, recuperarea mai lentă, scăderea masei musculare. Tabelele de performanță clasificate în funcție de vârstă se ajustează pentru aceste schimbări, permițând compararea corectă a performanțelor la diferite vârste.

World Athletics (fostul IAAF) menține tabele de clasificare în funcție de vârstă. O persoană în vârstă de 60 de ani care a alergat 4:30 într-un maraton ar putea primi un scor de 72% în funcție de vârstă, ceea ce înseamnă că performanța lor este egală cu 72% din nivelul recordului mondial pentru vârsta și sexul lor.

Timpurile clasificate în funcție de vârstă pot fi, de asemenea, folosite pentru predicții: dacă știți factorul clasificat în funcție de vârstă, puteți estima cât de repede ați fi alergat aceeași cursă acum 10 sau 20 de ani - sau puteți proiecta cum ar trebui să se ajusteze obiectivul dvs. de timp absolut pe măsură ce îmbătrâniți.

Regula generală: VO2max scade cu aproximativ 10% pe deceniu după vârsta de 25 de ani pentru persoanele sedentare - dar doar 5 - 7% pe deceniu pentru cei care mențin un antrenament aerobic consecvent.

VDOT lui Daniels ca sistem de predicție a cursei

În timp ce formula lui Riegel este un model matematic pur, sistemul VDOT al lui Jack Daniels adoptă o abordare fiziologic fundamentată pentru predicția timpului cursei.Formula lui Daniels, el a dezvoltat tabele VDOT din zeci de ani de date de antrenament care mapă orice performanță de cursă la timpuri echivalente la toate distanțele standard de la 1500m la maraton.

Avantajul cheie al VDOT față de Riegel: Tabelele lui Daniels sunt derivate empiric din performanțele reale ale atletului - nu doar o extrapolare matematică.

Exemple de predicție VDOT în comparație cu Riegel:

Pentru cele mai multe scopuri practice, diferența dintre predicțiile Riegel și VDOT este mică - de obicei 1 - 2 minute pentru un maraton. Cu toate acestea, VDOT are avantajul semnificativ de a vă prescrie și pașii de antrenament, făcându-l un sistem mai complet atât pentru predicție, cât și pentru pregătire.

Daniels avertizează că echivalenţele VDOT presupunspecificitatea formării egaleUn alergător pe pistă pură nu poate atinge timpul de maraton prevăzut de VDOT fără pregătire specifică pentru maraton.

Abordarea lui Pfitzinger cu privire la echivalențele timpului cursei

Pete Pfitzinger, în ambeleMaraton avansatșiCurse pe drumuri mai rapide, oferă îndrumări practice privind utilizarea predicţiilor timpului de curse în contextul antrenamentului.specificitatea preparatuluica principalul modificator al oricărei predicţii matematice.

Pfitzinger identifică trei niveluri de fiabilitate a predicției:

• Reliabilitate ridicată (distanțe adiacente):Predicerea unui 10K de la un 5K recent, sau a unui semi-maraton de la un 10K recent. Aceste distanțe sunt suficient de apropiate încât suprapunerea antrenamentului este substanțială.
• fiabilitate moderată (2 - 4x raport distanță):Prezicerea maratonului de la un semimaraton sau a unui semimaraton de la un 5K necesită o pregătire adecvată specifică distanței.
• Fiabilitate scăzută (proporții extreme):Predicerea maratonului de la 1500m sau de la o milă. Cerințele fiziologice sunt atât de diferite încât predicția matematică singură nu este de încredere. Poate fi eronat cu 10% + fără pregătire specifică maratonului.

Regula practică a lui Pfitzinger pentru prezicerea maratonului dintr-un semi-maraton:dublează timpul pentru jumătate de maraton şi adaugă 5 - 15 minute, cu capătul inferior pentru alergătorii bine pregătiți (60+ mile/săptămână) și capătul superior pentru alergătorii cu kilometraj mai mic (30-40 mile/săptămână).

El subliniază, de asemenea, că precizia predicției este sezonieră. Un timp de cursă de acum 6 luni este un predictor mai puțin fiabil decât unul de acum 4 - 6 săptămâni, deoarece schimbările de fitness - atât pozitive, cât și negative - afectează validitatea predicției în mod semnificativ.

Modelul de oboseală cumulativă al lui Hanson și predicția cursei

Metoda lui Hanson oferă o perspectivă unică asupra predicției rasei: mai degrabă decât să se bazeze exclusiv pe formule matematice, ei folosescperformanța în condiții de obosealăca un predictor direct al capacităţii rasei.

În sistemul Hansons, punctele de referință cheie de pregătire prezic pregătirea pentru cursă:

Abordarea lui Hanson la predicție este practică în mod fundamental: dacă poți atinge obiectivele de antrenament pe picioarele obosite, obiectivul de cursă este realizabil. Dacă în mod constant ratezi obiectivele de viteză în antrenament, predicția matematică este irelevantă - corpul tău îți spune că obiectivul are nevoie de ajustări.

Această abordare de predicție bazată pe antrenament completează Riegel și VDOT prin adăugarea unui strat de validare în lumea reală. Cele mai bune predicții de cursă combină: (1) un model matematic dintr-un timp de cursă recent, (2) confirmarea din performanța de antrenament la eforturi specifice cursei și (3) ajustarea pentru condițiile zilei de cursă (vremea, cursul, altitudinea).