免费工具
预测您的 5 公里、10 公里、半程和马拉松时间。
根据最近的一场比赛结果预测任意距离的比赛结束时间。 The Riegel formula projects 5K to 10K, 10K to half marathon, half to full marathon, and any custom distance you enter - assuming you train for it.免费、无需注册、在浏览器中运行，数学方法与精英教练自 1981 年以来使用的方法相同。
10 km 47:30变为马拉松 3:39
免费 · 无需注册 · 文件保留在你的设备上
您已知的种族
小时
分钟
秒
预计比赛时间
| 距离 | 时间 | 配速/公里 | 配速/英里 |
|---|---|---|---|
| 5K | 22:00 | 4:24 | 7:05 |
| 10K | 45:52 | 4:35 | 7:23 |
| 半程马拉松 | 1:41:12 | 4:48 | 7:43 |
| 马拉松 | 3:31:00 | 5:00 | 8:03 |
定制距离
时间
1:10:30
配速/公里
4:42
配速/英里
7:34
原理说明
- 1
选择最近的一场比赛
在平坦、中性的条件下使用过去 4-6 周的 5 公里、10 公里或半程马拉松时间。
- 2
输入结果
距离以 km 或英里为单位，完成时间以小时/分钟/秒为单位。
- 3
阅读预测
基于 Riegel 的 5 公里、10 公里、半程马拉松、马拉松和自定义距离预测。
- 4
转化为培训
预测的比赛配速是您的目标。围绕它计划节奏和阈值训练。
计算方法
Riegel 公式使用固定指数根据距离缩放时间：
T₁ 和 D₁ 是您已知的比赛时间和距离。 T2 是距离 D2 处的预测时间。 1.06 指数编码减速 - 如果它恰好是 1.0，加倍距离将恰好加倍时间（不可能维持）。
工作示例：22:00 5K → 半程马拉松
D₁ = 5000 米。 T₁ = 1320 秒。 D2 = 21097.5 m。 T2 = 1320 × (21097.5 ÷ 5000)^1.06 = 1320 × 4.219^1.06 ≈ 1320 × 4.598 ≈ 6,069 秒 ≈ 1:41:09。因此，如果 22:00 5K 跑步者训练了这个距离，他的腿部速度可以在半程内突破 1:42。
工作示例：40:00 10K → 马拉松
D₁ = 10000 米。 T₁ = 2400 秒。 D2 = 42195 米。 T2 = 2400 × (42195 ÷ 10000)^1.06 = 2400 × 4.62 ≈ 11,090 秒 ≈ 3:04:50。 40 分钟的 10K 跑可以转化为不到 3 分 05 秒的马拉松——对于那些能够保持纪律和长期跑基础的跑步者来说。
卡梅伦的超跑公式
Cameron（1998）使用可变指数来平滑马拉松距离之外的减速。它更适合 50K 及更长的距离。我们在这里使用 Riegel，因为 5K 到马拉松是最常见的情况；对于超级投影，手动插入卡梅伦或检查值得信赖的超级跑步者在您同等的短距离健身中达到的分叉。
为什么公式限制很重要
当两个种族都需要相同的主要能量系统时，里格尔效果最好。预测马拉松 800m 的成绩是无稽之谈——它们是不同的生理事件。对于训练有素的跑步者来说，最佳选择是 5 公里到半程马拉松。
如何在训练中使用它
- 具体设定比赛目标。 “低于 1:40 一半”的目标需要 4:44/公里的目标。预测器将抽象的健身转化为具体的配速。
- 校准每周节奏和阈值 训练。 节奏配速比半程马拉松配速大约慢 15-20 秒/公里。阈值 (LT) 大约为 10K 比赛配速。按照预期的一半速度，两个目标都落空了。
- 发现培训差距。 如果您预测的马拉松时间是 3:30，但您的最长跑步时间是 22 km，则您没有基础来提供预测。专门训练距离。
- 将其用于计时赛选择。 如果预测显示您的半程马拉松时间具有竞争力，但您的马拉松时间则不然，请进行半程比赛，直到您建立耐力。
- 每次关键计时赛后重新运行。 一个小的 5K PR 就是信息。重新预测马拉松时间并重新设定训练配速。
常见错误和误解
使用“健身基准”而不是全面测试
以 90% 的努力跑 5 公里并不是 5 公里比赛时间。预测器假设输入是最大努力。垃圾进来，垃圾出去。
在没有长期跑步基础的情况下相信马拉松预测
只有当你的每周里程和长跑距离支持时，出色的 10K 才能预示着一场出色的马拉松。如果训练中没有30公里以上的长跑，马拉松预测就会失败5-15分钟。
使用旧的 PR
两岁的比赛时间反映了两岁的跑步者。使用过去六周的结果进行当前预测。
忽略课程简介
里格尔假定平坦。丘陵目标路线会较慢；净下坡路线速度更快。手动调整 - 通常每 100m 海拔增益增加 2-3%。
将预测视为保证
比赛当天的天气、胃肠道不适、配速错误和缺乏燃料的训练骑行都位于预测值和结果之间。这个数字是可以实现的，但不是保证的。
从冲刺中预测
1 英里的惊人时间并不能可靠地预测半程马拉松的时间。指数假设这两个项目都是有氧运动。坚持使用 5K 或更长时间作为输入。
相关工具
常见问题解答
里格尔公式是什么？
Pete Riegel 于 1977 年发布了该公式，作为对比赛时间数据的统计拟合。它表示，将距离加倍会产生略多于两倍的时间，用固定指数 1.06 表示。它是教练和平台使用的标准比赛预测器。
为什么指数是1.06？
根据经验，在 Riegel 的原始分析中，1.06 在数千个比赛结果中产生了最低的残差误差。指数代表随着距离增加步伐减慢的速率 - 接近 1.0 意味着步伐衰减更平坦，接近 1.10 意味着更陡峭。
Riegel 对 5K 时间的马拉松预测有多准确？
对于训练有素的跑步者来说出奇地好 - 通常在 5-10% 之内 - 但它始终高估了尚未建立特定耐力的跑步者的马拉松表现。如果没有长期跑的基础，快速的 5 公里并不会自动产生快速的马拉松。
Riegel 适用于超距离吗？
它超越了马拉松。卡梅伦公式于 1998 年发布，使用更适合较长事件的可变指数。超过 50K 时，将您的数据输入 Cameron，或者使用完成该距离的与您体能水平相当的跑步者的可比比赛配速数据。
我应该使用我最好的 5K 成绩还是最近的一场比赛？
最近的一场比赛，状况良好。三年前，当您处于最佳状态时，您取得的最佳 5K 成绩已不再是您今天的健康水平。使用过去六周的时间；否则，预测反映的是你是谁，而不是你是谁。
为什么我的实际马拉松时间比预测的慢？
里格尔假设每个距离的训练针对性都相同，但大多数跑步者都会进行专门训练。一名 20 分钟 5 公里跑者在训练中跑动次数没有超过 15 km，则无法达到公式预测的 3 分 08 秒的马拉松成绩。数字是潜力，而不是命运。
海拔高度如何影响预测？
海平面比赛时间并不能完全转移到海拔高度。 1500m 以上每海拔 1000m 大约减去 1-2%，以便进行诚实的比较。该公式不知道您的场地。
Riegel 适合自行车计时赛吗？
它是定向工作的，但误差线更宽。自行车空气动力学和步速物理学是不同的。对于 TT 预测，请使用基于 FTP 的模型，而不是基于速度的外推法。
我可以将其用于下坡或净海拔损失比赛吗？
不。里格尔假设平坦、中性的条件。像波士顿马拉松或 Tunnel Vision 这样的净下坡路线将比公式预测的时间更快；净上坡路线会更慢。
Riegel 与 VDOT 有何关系？
VDOT 由 Jack Daniels 开发，将比赛时间映射到单个体能数据，以预测跨距离的表现。基本假设（一次比赛时间意味着可用于其他地方的健康水平）是相同的。里格尔更简单； VDOT 更直接地根据生理学进行校准。