Herramienta de carrera
Predictor de tiempos de carrera
Dale una carrera reciente y sincera, y estimará tu tiempo en cualquier otra distancia, con un rango en lugar de una falsa promesa. Es el mismo cálculo que la app Step Step aplica a tus propios entrenamientos grabados.
Cómo funciona
Tus tiempos de carrera se predicen a partir de una carrera real reciente con un modelo de resistencia respaldado por la ciencia. Aquí está exactamente cómo, y dónde puede inducir a error.
La fórmula de Riegel
Pete Riegel ajustó una única ley de potencia a rendimientos de resistencia en distintas distancias. Para predecir un tiempo T2 en una nueva distancia D2 a partir de un tiempo conocido T1 en la distancia D1:
T2 = T1 × (D2 / D1)1.06
- T1 tu tiempo de carrera conocido
- D1 la distancia de esa carrera
- T2 el tiempo predicho
- D2 la distancia objetivo
- k = 1,06 el exponente de fatiga, más abajo
El factor de fatiga
Si pudieras mantener tu ritmo para siempre, duplicar la distancia duplicaría exactamente tu tiempo, un exponente de 1,0. En la realidad el ritmo decae con la distancia por el agotamiento del glucógeno, la fatiga muscular y el calor. El exponente 1,06 recoge ese descenso: duplicar la distancia multiplica tu tiempo por 21,06, unos 2,08, no 2. Cuanto mayor es el número, más te frenas con la distancia.
Por qué el maratón sale optimista
El 1,06 de Riegel se ajustó a datos de récords mundiales, así que favorece a los corredores aficionados en las distancias más largas. En un estudio con 2.303 corredores, el maratón predicho a partir de una media maratón salió más de 10 minutos demasiado rápido para cerca de la mitad de ellos. Falta la resistencia: predecir un maratón a partir de una carrera corta supone que tu entrenamiento de tiradas largas puede sostener el ritmo. Si no has acumulado los kilómetros, toma la estimación del maratón como el mejor de los casos.
Tu factor de fatiga personal
Con dos esfuerzos de carrera en distancias distintas podemos calcular tu propio exponente en lugar de suponer 1,06. Es simplemente la pendiente de tus tiempos en un gráfico log-log:
k = ln(T2 / T1) / ln(D2 / D1)
Un k más bajo, alrededor de 1,04 a 1,05, significa que mantienes bien el ritmo con la distancia, típico de corredores de mucho kilometraje. Por encima de 1,08 aproximadamente, las carreras más largas te cuestan proporcionalmente más. Limitamos el ajuste entre 1,00 y 1,15 para descartar datos con ruido.
El rango de confianza
El rango junto a cada predicción se amplía cuanto más extrapolamos, y se inclina hacia tiempos más lentos en carreras largas para reflejar el optimismo de arriba. Es una banda sincera, no una garantía. El clima, el terreno, la alimentación y el reparto del ritmo influyen en el resultado real.
Referencias
- Riegel, P.S. (1981). Athletic Records and Human Endurance. American Scientist, 69(3), 285 a 290. Contexto sobre Peter Riegel
- Vickers, A.J. & Vertosick, E.A. (2016). An empirical study of race times in recreational endurance runners. BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation, 8:26. Leer el estudio
Válido desde aproximadamente 1,5 km hasta el maratón. No predecimos distancias de ultra.