预测马拉松成绩的几种科学方法

文摘   体育   2024-10-12 13:19   广东  

实用技术文章,真实案例分析
文 | 老Q
黑练几个月,全马成绩到底能提升多少?业余跑者对这种话题的兴趣向来是很大的。这就涉及到对自己全程马拉松成绩的预测,当然不能是一拍脑门,或者找个地摊让小仙算一卦,咱们还是要讲点科学逻辑的。
最简单的是通过跑量,前阵子发过一篇文章:这个最简单:用跑量预测全马成绩。准不准确呢?看文章后面数量不少的留言(跑友现身说法),大家心里多少会有个判断。老Q个人的建议是看看趋势就好。
今天说说其它一些办法,欢迎大家验证。

1. 半程马拉松成绩法

这是最直接且常用的预测方式。通过已有的半程马拉松成绩,可以大致预测全程马拉松的时间。当然不可能是直接时间X2,常见的公式是:

全程马拉松时间=2×半程马拉松时间×110%

这个公式基于跑者在全程马拉松中的速度下降情况。尽管具体的增幅因人而异,但10%的补偿适用于大多数业余跑者。

2. Yasso 800s(亚索八百) 训练法

亚索800,很多严肃跑友应该很熟悉。这个方法由美国教练巴特·亚索(Bart Yasso)提出。它的核心是通过一组800米的间歇跑来预测全程马拉松成绩。
具体操作是:跑者进行10次800米间歇跑,每次的平均时间(分钟和秒)可预测其全程马拉松的小时数和分钟数。例如,如果跑者的800米间歇跑下来平均为3分30秒,那么预测出来他的马拉松成绩时间为3小时30分钟。
注:每跑一个800米,需要休息差不多的时间。
老粉们应该还记得老Q当年翻译过亚索的这本书吧:

3. Tanda公式

这个公式基于跑者的每周训练量和速度来预测马拉松成绩。它的计算方式较为复杂,但通常被认为比单一的时间对比更精准。Tanda公式考虑了:
  • 每周跑步的总距离(公里)
  • 最佳10公里比赛成绩(分钟)
    详细公式为:
马拉松时间(分钟)=a×(每周公里数)+b×(10公里时间)+c
(a、b、c为公式中的常数,需要由研究确定。)
具体的a、b、c常数是根据研究人员对大规模跑者群体的分析结果提出的。在Tanda公式的研究中,通常需要大量的训练数据才能获得个性化的公式版本,因此,直接使用标准常数时,其准确性会在大样本统计上表现得比较好,但可能与个体的实际情况有所偏差。
注:这个公式当中a是负数。所以我们大概可以看出马拉松成绩的相关性趋势。


4. McMillan Running Calculator

这是由教练Greg McMillan开发的一个在线跑步计算器,基于已有比赛成绩(如10公里、半程马拉松)和训练强度来预测马拉松成绩。该计算器提供的预测不仅考虑跑者的体能状态,还包括建议的配速、训练强度等。

5. Riegel公式

Riegel公式是最常用的马拉松成绩预测方法之一,基于跑者在较短距离(如10公里或半程马拉松)的成绩来预测全程马拉松的时间。

马拉松时间=短距离时间×(马拉松距离/短距离)^1.06


例如,10公里跑出42分钟,那么全马预测时间=42X(42/10)^1.06≈192分钟,即3小时12分。


6. 马拉松配速训练法

通过训练中跑马拉松配速的长跑来预测马拉松成绩。跑者可以定期进行20-30公里的马拉松配速长跑,监测其心率、配速和疲劳程度。如果在这些长跑中配速稳定且感觉良好,那这个配速就可以大致反映其马拉松时的表现。

7. Jack Daniels(杰克.丹尼尔斯) VDOT Table

VDOT是基于VO2max的训练指标,适用于不同比赛距离的成绩预测。根据跑者的VDOT值,可以估算出不同距离的比赛时间。Jack Daniels的训练表可以帮助跑者从10公里、半程等成绩推算出马拉松成绩,同时考虑跑者的耐力和有氧能力。
注:老Q非常推荐的RQ跑力值(RQRun app),就是源于这个VDOT。
8. 心率监测预测法
这种方法基于训练时的心率数据,尤其是基于乳酸阈最大心率的训练。这种方法需要长期监测训练时的心率,结合心率区间训练,来逐步提升跑者的耐力水平,进而推算出马拉松成绩。
例如:
  • 通过监测乳酸阈心率,跑者可以知道自己在不超过乳酸阈的情况下能维持多快的速度。用这个速度可以预测在马拉松比赛中能保持多久,从而推算完成时间。

9. 跑步功率预测法

跑步功率是一种基于功率计的新方法,通过监测跑者的能量输出来推算出马拉松时间。通过测量跑者在不同心率下的功率输出水平,跑者可以确定最经济的功率输出范围,用于预测比赛成绩。
注:心率监测和跑步功率提供更加科学的预测方法,但需要长期的数据积累和工具支持。

* 部分图片由 智谱清言AI绘制

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