Versenyidő előrejelzés

Riegel formula versenyteljesítmény előrejelzés

Formátum: MM:SS vagy Ó:MM:SS

Mi Az Verseny-Idő Előrejelzés?

A versenyzési idő-előrejelzés becsüli meg, hogy mennyire gyorsan tudsz futni egy megadott távolságot egy közelmúlt teljesítménye alapján egy másik távolságban. Az alapfeltételezés az, hogy az állóképességi teljesítmény előjelezhetően skálázódik a távolsággal — az aerób kapacitást, a futási gazdaságosságot és a kimerültség ellenálló képességét kombinálja, hogy karakterisztikus teljesítménygörbét hozzunk létre. A matematikai modellek ezer verseny-eredményen képzettje meg ezt a görbét, és olyan távolságok felé vetítik, amelyeket még nem futottál, segítve a reális célok meghatározását és az edzési ütemek kalibrálását.

Az előrejelzések akkor a legmegbízhatóbbak, ha a referencia verseny közelmúltbeli (8–12 héten belül), maximális erőfeszítéssel futt a hasonló tanövényen, és a céltávolság a referencia távolság két lépésén belül van — például előre jelezve egy félmaratonot a 10K-ból, nem maratont az 5K-ből. Minél távolabb a referencia és céltávolság, annál nagyobb a hibahatár.

Hogyan működik a versenyidő-előrejelző

Ez a számológép a Riegel-formulát használja, amelyet Pete Riegel publikált 1977-ben, és amely továbbra is a legszélesebb körben használt versenyidő-előrejelzési modell:

T₂ = T₁ × (D₂ / D₁)^1.06

Ahol T₁ az ismert időd, D₁ az ismert távod, D₂ a céltáv, és 1,06 a fáradtsági kitevő. A kitevő figyelembe veszi, hogy a hosszabb versenyek arányosan több időt igényelnek — nem tudod végtelenségig tartani ugyanazt a tempót.

Korlátok

A Riegel-formula fiziológiailag elérhető időt ad optimális tempóelosztás, megfelelő edzés és sík pályák feltételezésével. Hajlamos:

  • Alulbecsülni a maratoni időket olyan futóknál, akik csak 5K/10K távokra edzenek
  • Kissé túlbecsülni a teljesítményt ultratávokon (50K+)
  • Nem veszi figyelembe a hőséget, a szintkülönbséget vagy a versenynapi körülményeket

Mennyire pontosak a versenyidő-előrejelzések?

A Riegel-képlet figyelemreméltóan jól működik 5K és maraton között, tipikus pontossága 2–5%. Az 1.06-os kitevő egyenlő edzettséget feltételez. A képlet nem veszi figyelembe a pályaadottságokat. A legjobb előrejelzés egy közelmúltbeli versenyből származik a legközelebbi távon.

Hogyan Lehet Alkalmazni a Verseny Előrejelzéseket az Edzésben

A versenyidő-előrejelzés elsődleges felhasználása az edzési ütemek beállítása. A legtöbb strukturált tréning terv — Daniels' Running Formula, Pfitzinger, Hanson — referencia versenyt használ az ütem-zónák definiálásához: könnyű ütem, maraton ütem, küszöb ütem (nagyjából 10K – félmaraton ütem), és intervallum ütem (5K ütem). Ha nincs közelmúltban versenye, egy nehéz tesztelési idő egy mért távolságon megbízható bemenetet hoz létre. Az eszköz előrejelzett időpontjai minden standard távolsághoz a teljes edzési célok egy erőfeszítésből.

Használja a verseny előrejelzéseket a célokra vonatkozó valóságellenőrzésként. Ha a jelenlegi 5K 25:00 és fél maratoni célja 2 óra alatt van, a Riegel-képlet körülbelül 2:05-et jósol — ez azt jelenti, hogy először fel kell javítania az 5K-t körülbelül 23:30-ra. Az visszavezetés a célidőből az egyenértékű 5K vagy 10K célra rendkívül hasznos módszer annak megtervezésére, hogy mely versenyek és edzési blokkok összpontosítanak az év során.

Gyakori Előrejelzési Hibák

A rossz napi verseny bemenetként történő használata pesszimista előrejelzéseket hoz — egy 10K futás melegben, betegséggel, vagy konzervatív ütemben alulbecsüli a jelenlegi edzettséget. Ezzel szemben a múlt hónapokból való csúcsteljesítmény túlbecsüli. Az edzettség jelentősen csökken 10–12 hétben, specifikus edzés nélkül. Mindig használja a legújabb eredményt a tényleges maximális erőfeszítésből. A Parkrun (5K) heti eredmények a brit és észak-európai futók konzisztens referencia-időinek kitűnő forrása.

Használd edzéscélként és a célod valóságellenőrzéseként, ne garanciaként.

Verseny-Idő Előrejelzés Adaptív Sportolók Számára

A Riegel-képlet ugyanolyan jól működik a kerekesszékes versenyekhez, kézikerékpárhoz és más adaptív állóképességi sportokhoz — a távolság és az idő alapján van, nem az futási biomechanika sajátosságán. Használjon a közelmúltban 5K, 10K, vagy félmaratoni kerékesszékes időt referenciaként. A kerekesszékes verseny előrejelzések különösen értékesek az úton versenyekhez, ahol a szabványos távolságok (5K-től a maratonig) közvetlenül az elérhető adatok leképezése. A futáshoz hasonlóan az előrejelzés pontossága csökken a nagyon hosszú távolságok és azok a sportolók számára, akiknek az edzése elsősorban távolság-specifikus volt.

Gyakran Ismételt Kérdések

Milyen közelmúltnak kell lennie a referencia versenyemnek?

Ideális esetben 6–8 héten belül. Az edzettség gyorsan változik — különösen az aerób kapacitás egy strukturált tréningblokk után. Ha a legutóbbi versenye 3–4 hónapja volt, az előrejelzések hasznos közelítést adnak, de az eredményt közelítőnek tekintse. A Parkrun időpróbája kifejezetten a jelenlegi referencia beszerzésére vezet több mint egy félmaratont hat hónapja. Ha következetesen edzett a referencia versenytől, az előrejelzés alulbecsülheti a jelenlegi edzettséget.

Meg tudom-e jósolni az ultramaratoni végrajtási időket ezzel az eszközzel?

A Riegel-képlet egyre kevésbé megbízható a maratonnál túl. Az ultrateljesítmény elsősorban az ütemezési stratégiára, a tápanyag-végrehajtásra, az alvás-irányításra és a terep vonatkozik — olyan változók, amelyeknek nincs megfelelő a rövidebb versenyekben. A 50K és felett használjon speciális ultramaratoni előrejelzési forrásokat, amelyek magukban foglalják a magasság-profilt, a pálya körülményeit és az ultraspecifikus tapasztalatot. A képlet továbbra is érdekes referencia pontot adhat, de nagyon közelítő alsó límiteként kezelje az ultramarathon-időt.

© 2026 raacon/. Ingyenes edzési eszközök sportolóknak.

raacon is a trademark of Raadig AS (NO 833 209 132)

Nem áll kapcsolatban semmilyen sportmárkával.

mail@raadig.no

Adatvédelmi szabályzat

Sütiket használunk analitikához és hirdetésekhez (Google AdSense). A fitneszeszközökből semmilyen személyes adat nem hagyja el a böngésződet. Adatvédelmi szabályzat