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Predittore tempo maratona

Previsione del tempo di arrivo a qualsiasi distanza da un risultato di gara noto tramite la formula di Riegel.

01Input
02Risultati
Tempo target previsto
5 km
10 km
Mezza maratona
Maratona
Tempo di arrivo previsto vs distanza (curva di Riegel)

La formula di Riegel t₂ = t₁ · (d₂ / d₁)^k presuppone allenamento e sforzo equivalenti. Un k più basso (1,04) è adatto ai corridori allenati; un k più alto (1,10) riflette un calo più marcato per i corridori meno allenati che aumentano la distanza.

03Come funziona

Perché questo calcolo

I corridori che aumentano la distanza — da 5 km a 10 km, da 10 km a mezza maratona, da mezza maratona a maratona, da maratona a ultra — hanno bisogno di un tempo target difendibile prima di presentarsi sulla linea di partenza. Il piano di allenamento, la strategia di ritmo il giorno della gara e il recupero post-gara dipendono tutti dal sapere approssimativamente quale tempo di arrivo è realistico. Il predittore più utilizzato negli ambienti della corsa è la formula di Riegel, pubblicata da Pete Riegel in Runner's World nel 1977: cattura la relazione empirica tra i tempi di gara a diverse distanze utilizzando un singolo esponente di legge di potenza. La formula è semplice, falsificabile e accurata entro circa il 3% per corridori ben allenati che aumentano la distanza di due volte o meno. Si rompe agli estremi — velocisti che cercano di prevedere una maratona, o maratoneti che cercano di prevedere un 5 km dalla maratona — ma per la popolazione di corridori di fascia media (5 km a maratona) è lo standard d'oro.

Questo calcolatore prende un risultato di gara noto, proietta alla distanza target e delinea anche una curva di tempi previsti per l'intero intervallo da 1 km a 50 km, in modo che i corridori possano verificare la previsione rispetto alla propria performance a distanze intermedie. I punti di ritmo gara evidenziano le distanze di riferimento canoniche (5 km, 10 km, mezza maratona, maratona).

La formula

Legge di equivalenza di Riegel:

t₂ = t₁ · (d₂ / d₁)^k

con t₁, d₁ il tempo e la distanza noti, t₂, d₂ il tempo e la distanza target, e k l'esponente di fatica. Il valore originale di Riegel, adattato empiricamente a migliaia di gare, è k = 1.06 — il che significa che raddoppiare la distanza moltiplica il tempo per 2¹·⁰⁶ = 2.085, cioè il passo per distanza rallenta di circa il 4.3% per raddoppio.

L'esponente dipende dall'allenamento e dal profilo del corridore:

  • Corridori di endurance altamente allenati: k = 1.04 a 1.05 (curva di fatica molto piatta).
  • Corridore amatoriale medio: k = 1.06 (predefinito di Riegel).
  • Meno allenato, aumentando la distanza: k = 1.07 a 1.10.
  • Non allenato o aumentando drasticamente: k > 1.12.

Un k più basso significa un minor decadimento del ritmo con la distanza — il segno distintivo di alta capacità aerobica e buona resistenza muscolare. I triatleti e gli ultra-corridori tendono ad avere k ≈ 1.04; gli sprinter puri che puntano a un 10 km potrebbero avere k > 1.12.

Il calcolatore limita l'input a [1.00, 1.15]. k = 1.00 significherebbe nessuna fatica (passo perfetto a qualsiasi distanza); k = 1.15 significa affaticamento severo. Al di fuori di questo intervallo la formula perde significato fisico.

Come usarlo

Inserisci la distanza di gara nota in km. Le distanze di riferimento standard sono pre-caricate nel menu a tendina degli esempi: 5 km, 10 km, mezza maratona (21.0975 km), maratona completa (42.195 km). Inserisci il tempo di quella gara in minuti e secondi (combinati in secondi totali per il calcolo). Inserisci la distanza target per cui vuoi fare la previsione. Imposta l'esponente di Riegel. Il pannello dei risultati mostra il tempo target previsto in formato hh:mm:ss come KPI, il ritmo target al km e i tempi previsti alle quattro distanze canoniche (5 km, 10 km, mezza maratona, maratona) in modo da poterli vedere nel contesto.

Il grafico traccia l'intera curva di Riegel da 1 km a 1.05 volte il maggiore tra (distanza_target, 42.195). L'asse orizzontale è la distanza, quello verticale il tempo. I punti di riferimento segnano le distanze canoniche lungo la curva. La concavità della curva è l'impronta visiva dell'esponente di fatica — una curva più piatta significa un k più basso.

Esempio pratico

Gara di 10 km in 50:00, previsione maratona a k = 1.06:

  • t₁ = 50 × 60 = 3 000 s. d₁ = 10. d₂ = 42.195. k = 1.06.
  • t₂ = 3 000 × (42.195 / 10)^1.06 = 3 000 × 4.2195^1.06 = 3 000 × 4.617 = 13 851 s.
  • 13 851 s = 3 h 50 m 51 s. Maratona prevista: 3:50:51.
  • Ritmo maratona: 13 851 / 42.195 = 328.3 s/km = 5:28 / km.

Stesso 10 km, ma k = 1.04 (corridore più in forma): t₂ = 3 000 × 4.2195^1.04 = 3 000 × 4.534 = 13 601 s = 3:46:41. Differenza di cinque minuti.

5 km in 22:00, previsione mezza maratona a k = 1.06:

  • t₁ = 22 × 60 = 1 320 s. d₂ = 21.0975.
  • t₂ = 1 320 × (21.0975 / 5)^1.06 = 1 320 × 4.2195^1.06 = 1 320 × 4.617 / (4.2195/4.2195 ... aspetta, ricalcola)
  • In realtà (21.0975 / 5)^1.06 = 4.2195^1.06 = 4.617.
  • t₂ = 1 320 × 4.617 = 6 094 s = 1:41:34.

Mezza maratona in 1:45 (105 min = 6 300 s), previsione maratona:

  • (42.195 / 21.0975)^1.06 = 2^1.06 = 2.085.
  • t₂ = 6 300 × 2.085 = 13 136 s = 3:38:56.

Trappole

Profilo del percorso e meteo. Riegel assume un percorso equivalente. Un 10 km veloce e pianeggiante che prevede una maratona collinare e calda sovrastimerà. Sottrai il 5-8% dalla previsione per percorsi collinari, il 5-10% per condizioni calde.

Assunzione di ciclo di allenamento simile. La formula presuppone che tu stia mantenendo l'allenamento che ha prodotto il tempo noto. Se il tuo record personale sui 10 km risale a tre anni fa e ti sei fermato, la previsione è estremamente ottimistica.

Gara contro time-trial. Le tattiche del giorno di gara (adrenalina iniziale, gruppo a metà gara) producono tipicamente tempi più veloci dell'1-3% rispetto ai time-trial individuali alla stessa condizione fisica. Usa il calcolatore con input di contesto gara per previsioni di contesto gara.

Estremi del rapporto di distanza. La formula è empirica e ben adattata per rapporti inferiori a 4x (ad es. 10 km → maratona). Prevedere un ultra (100 km) da un 5 km non rientra nel regime di Riegel — usa predittori specifici per ultra.

Stranezza dello sprinter. Sotto gli 800 m, il sistema energetico è diverso (dominanza anaerobica). Prevedere una maratona da uno sprint di 200 m non ha senso anche con k molto alto.

Invecchiamento. Il k di Riegel aumenta lentamente con l'età dopo i 35 anni circa (un po' più di decadimento del passo con la distanza per i corridori più anziani). L'effetto è piccolo (< 0.01 per decennio) ma cumulativo.

Camminata. Le maratone di marcia hanno un'energetica completamente diversa. Riegel era adatto ai corridori.

Componente mentale. Gli ultimi 8 km della maratona sono notoriamente dove i corridori non allenati "sbattano sul muro" — esaurimento del glicogeno e affaticamento mentale. La formula non lo modella; presuppone che il tuo allenamento abbia sviluppato la resistenza per estendere il passo.

Regolazione di k in base alla storia personale. Migliore pratica: risolvi per il tuo k personale da due risultati di gara noti a distanze diverse, quindi usa quel k per le previsioni. Il k predefinito del calcolatore, 1.06, è una media della popolazione.

Non per previsioni al ribasso. Prevedere un 5 km da un tempo di maratona tende a sottostimare il 5 km, perché la capacità anaerobica del corridore non viene testata al ritmo della maratona. Usa un k più basso (1.04) quando prevedi distanze più brevi da quelle più lunghe.

Variazioni

  • Formula di Cameron: alternativa a Riegel per distanze ultra; sostituisce l'esponente costante con uno dipendente dalla distanza.
  • VDOT (Daniels): tabelle della formula di Jack Daniels per la corsa — equivalenti nello spirito, anche basate su lookup.
  • Calcolatore di equivalenza ritmo: stessa logica inversa, dato un tempo obiettivo alla distanza B, qual è il tempo equivalente alla distanza A.
  • Previsione basata sulla frequenza cardiaca: da una frequenza cardiaca di tempo di soglia e ritmo, previsione del ritmo gara tramite estrapolazione della soglia del lattato.
  • Adattamento k personale: dalla tua storia di gare a distanze multiple, adatta tramite regressione l'esponente che meglio predice il tuo gradiente di fatica.

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