प्रिडिक्टर कैसे काम करता है
कैलकुलेटर Peter Riegel के 1981 एंड्योरेंस समीकरण का उपयोग करता है, रनिंग में सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला रेस-पूर्वानुमान सूत्र। यह एक ज्ञात परिणाम लेता है और इसे किसी भी अन्य दूरी पर T2 = T1 * (D2 / D1)^1.06 से मापता है, जहाँ T1 और D1 आपके ज्ञात समय और दूरी हैं, T2 और D2 पूर्वानुमानित समय और लक्षित दूरी हैं, और 1.06 थकान घातांक है।
वह घातांक ही पूरा विचार है। यदि आप समान पेस हमेशा के लिए बनाए रख सकते, तो घातांक 1.0 होता और समय दूरी के साथ रैखिक रूप से मापता। वास्तव में जैसे-जैसे दूरी बढ़ती है पेस घटती है, इसलिए घातांक 1.0 से थोड़ा ऊपर है। Riegel ने रनिंग, स्विमिंग और साइक्लिंग के हज़ारों परिणामों में 1.06 फ़िट किया, और यह लगभग 3.5 मिनट से 4 घंटे तक के एंड्योरेंस आयोजनों के लिए अच्छी तरह टिका है।
अपने पूर्वानुमानित समय पढ़ना
एक ईमानदार, हालिया रेस दर्ज करें और कैलकुलेटर 5K, 10K, हाफ मैराथन और मैराथन के लिए समतुल्य समय लौटाता है, हर एक अपने समतुल्य प्रति किलोमीटर पेस के साथ। आपकी इनपुट दूरी से मेल खाने वाली पंक्ति हाइलाइट होती है और आपका वास्तविक परिणाम दिखाती है; अन्य तीन पूर्वानुमान हैं।
पूर्वानुमान तब सबसे विश्वसनीय होते हैं जब आपकी ज्ञात और लक्षित दूरी के बीच का अंतर छोटा हो। एक 10K एक हाफ मैराथन का अच्छा पूर्वानुमान लगाता है, और एक हाफ एक मैराथन का उचित रूप से। बहुत लंबी छलांग लगाना, उदाहरण के लिए एक 5K से एक मैराथन का पूर्वानुमान, मॉडल को खींचता है और तब तक आशावादी रहता है जब तक आपका एंड्योरेंस आधार इसका समर्थन न करे।
सूत्र क्या मानता है
Riegel का समीकरण सभी दूरियों में समान ट्रेनिंग और विशिष्टता मानता है। यह नहीं जानता कि आपने वे लंबी दौड़ें की हैं या नहीं जिनकी एक मैराथन माँग करती है, न ही यह कि गर्मी, पहाड़ियों, हवा या खराब पेसिंग ने आपकी इनपुट रेस को बिगाड़ा या नहीं। कचरा अंदर, कचरा बाहर: एक साफ़ पूर्वानुमान के लिए इसे एक ठीक से पेस किया गया, समतल, हालिया परिणाम दें।
प्रिडिक्टर को एक पेसिंग लक्ष्य और एक फ़िटनेस जाँच के रूप में उपयोग करें, गारंटी के रूप में नहीं। कई कोच एक हाफ से एक Riegel मैराथन पूर्वानुमान को एक सर्वोत्तम-स्थिति छत मानते हैं और एक छोटा बफ़र जोड़ते हैं, क्योंकि एक मैराथन का अंतिम 10K एंड्योरेंस में किसी भी अंतर को दंडित करता है जिसे सूत्र नहीं देख सकता।
हल किया गया उदाहरण
एक धावक 10K को 45:00 (4:30 /km) में रेस करता है:
| रेस इनपुट | 10K in 45:00 |
| पूर्वानुमानित 5K | 21:35 |
| पूर्वानुमानित हाफ मैराथन | 1:39:17 |
| पूर्वानुमानित मैराथन | 3:27:01 |
हर पूर्वानुमान एकल 45:00 इनपुट से T2 = 2700 * (D2/10000)^1.06 के ज़रिए आता है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
एक रेस टाइम प्रिडिक्टर कितना सटीक है?
Riegel का सूत्र कुछ प्रतिशत के भीतर सटीक है जब आपकी ज्ञात और लक्षित दूरियाँ करीब हों और आपने दोनों के लिए ट्रेनिंग की हो। एक हाफ मैराथन का पूर्वानुमान लगाने वाला एक 10K आमतौर पर विश्वसनीय होता है। बड़ी छलांगों के लिए सटीकता गिरती है, जैसे एक 5K से एक मैराथन, जहाँ यह अधिकांश धावकों के बनाए रखने योग्य से तेज़ समय का पूर्वानुमान लगाता है।
घातांक 1.06 क्यों है?
घातांक यह पकड़ता है कि जैसे-जैसे दूरी बढ़ती है रनिंग पेस कैसे घटती है। 1.0 का मान मतलब होता कि आप किसी भी दूरी पर समान पेस बनाए रखते हैं, जो असंभव है। Peter Riegel ने 1981 में हज़ारों एंड्योरेंस परिणामों में 1.06 फ़िट किया, और यह लगभग 3.5 मिनट से 4 घंटे तक चलने वाले आयोजनों के लिए मानक बना हुआ है।
सबसे अच्छे पूर्वानुमान के लिए मुझे कौन-सी रेस दर्ज करनी चाहिए?
अपनी सबसे हालिया, ईमानदारी से पेस की गई रेस समतल इलाके पर दर्ज करें, आदर्श रूप से अपने लक्ष्य के करीब की दूरी में। एक मैराथन का पूर्वानुमान लगाने के लिए, एक हालिया हाफ मैराथन एक 5K की तुलना में कहीं बेहतर अनुमान देती है। आपकी इनपुट दूरी जितनी करीब उस दूरी के होगी जिसे आप पूर्वानुमानित करना चाहते हैं, त्रुटि उतनी ही छोटी होगी।
क्या यह पहाड़ियों, गर्मी या हवा का हिसाब रखता है?
नहीं। सूत्र केवल समय को दूरी से मापता है, इसलिए यह मानता है कि आपकी इनपुट रेस समान पेसिंग के साथ एक समतल रास्ते पर अच्छी परिस्थितियों में दौड़ी गई। यदि आपका ज्ञात परिणाम एक पहाड़ी, गर्म या हवादार दिन पर आया, तो यह धीमा पढ़ेगा और आपके पूर्वानुमान निराशावादी होंगे। सबसे अच्छी सटीकता के लिए एक साफ़ परिणाम का उपयोग करें।
क्या मैं एक हाफ मैराथन से मैराथन पूर्वानुमान पर भरोसा कर सकता हूँ?
इसे एक सर्वोत्तम स्थिति मानें। Riegel मानता है कि आपने मैराथन-विशिष्ट ट्रेनिंग की है, खासकर लंबी दौड़ें। यदि आपका एंड्योरेंस आधार पतला है, तो वास्तविक मैराथन पूर्वानुमान से धीमी होगी क्योंकि अंतिम 10K उन अंतरों को उजागर करता है जिन्हें सूत्र नहीं देख सकता। कई धावक पूर्वानुमानित समय में एक छोटा बफ़र जोड़ते हैं।
स्रोत
- Riegel PS (1981). "Athletic Records and Human Endurance." American Scientist 69(3):285-290. The endurance equation T2 = T1 * (D2/D1)^1.06 and its fatigue exponent. लिंक
- Riegel PS (1977). "Time Predicting." Runner's World, August 1977. The original popularisation of the distance-time prediction model for runners.