ペース · Riegel持久モデル

ランニングレースタイム予測ツール

レースタイム予測ツールは、Riegelの式 T2 = T1 × (D2/D1)^1.06 を使い、ある距離の結果から別の距離のフィニッシュタイムを推定します。たとえば最近の10K 45:00を入力すると、5Kでおよそ21:35、ハーフで1:39:17、マラソンで3:27:01と予測します。

あなたの数値

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あなたの10K

45:00

4:30 /km

予測される相当タイム

5K4:19 /km21:35
10K推奨4:30 /km45:00
ハーフマラソン4:42 /km1:39:17
マラソン4:54 /km3:27:01
  • Riegelの指数1.06は、距離をまたいで同等のトレーニングをしていることを前提とします。距離の差が非常に大きい場合、予測の精度は下がります。
  • 5Kから予測したマラソンは、長い距離が要求する持久力の土台を築いていない限り、楽観的になりがちです。
  • Riegel PS (1981)「Athletic Records and Human Endurance」American Scientist 69(3):285-290 に基づく。

パーソナライズされた結果のPDFと、いつでも再表示できるQRコード付き。

予測ツールのしくみ

この計算ツールはPeter Riegelの1981年の持久式、T2 = T1 * (D2 / D1)^1.06を使います。T1とD1は既知のタイムと距離、T2とD2は予測タイムと目標距離。指数1.06は距離とともにペースがどう落ちるかを表します。Riegelは数千の結果から当てはめ、約3.5分から4時間の種目で成り立ちます。

予測タイムの読み方

最近のレースを1つ入力すると、5K、10K、ハーフマラソン、マラソンの相当タイムとペースが返ります。予測は距離が近いほど信頼できます。5Kからのマラソンは楽観的になりがちです。

この式が前提としていること

Riegelは距離をまたいで同等のトレーニングと、公平なペースの平坦な入力レースを前提とします。マラソン用のロング走の不足、暑さ、坂、風は見えません。多くのコーチは、ハーフからのマラソン予測を最良の場合の上限として扱い、バッファを足します。

計算例

あるランナーが10Kを45:00(4:30 /km)で走ります:

レース入力10K in 45:00
予測5K21:35
予測ハーフマラソン1:39:17
予測マラソン3:27:01

すべての予測は、T2 = 2700 × (D2/10000)^1.06 を通じて、たった1つの45:00の入力から導かれます。

よくある質問

レースタイム予測ツールはどのくらい正確ですか?

Riegelの式は、既知の距離と目標距離が近く、両方のトレーニングを積んでいれば数パーセント以内の正確さです。10Kからハーフマラソンの予測は通常信頼できます。5Kからのマラソン予測はたいてい速すぎます。

なぜ指数は1.06なのですか?

指数1.06は、距離が増えるにつれてランニングのペースがどう落ちるかを捉えます。1.0ならどの距離でも同じペースを保つ意味になります。Peter Riegelは1981年に数千の持久結果から1.06を当てはめ、今も標準です。

最良の予測にはどのレースを入力すべきですか?

最近の、平坦な地形を均等なペースで走ったレースを、できるだけ目標に近い距離で入力します。マラソンを予測するなら、最近のハーフマラソンが5Kよりはるかに優れています。

坂、暑さ、風は考慮されますか?

いいえ。レースタイム予測はタイムを距離でスケールするだけなので、平坦なコース、公平な条件、均等なペースを前提とします。坂が多い、暑い、風の強い結果は遅く読まれ、すべての予測が悲観的になります。

ハーフマラソンからのマラソン予測は信頼できますか?

ハーフからのマラソン予測は最良の場合として扱いましょう。Riegelはマラソン専用のロング走をこなしたことを前提とします。持久力の土台が薄いと、最後の10Kは予測より遅くなります。多くのランナーは小さなバッファを足します。

出典

  • 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. リンク
  • Riegel PS (1977). "Time Predicting." Runner's World, August 1977. The original popularization of the distance-time prediction model for runners.

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