레이스 타임 예측기

리겔 공식의 지수 1.06은 피로 계수를 나타냅니다. 레이스 거리가 늘어날수록 단위 거리당 얼마나 더 느려지는지를 나타냅니다. 피트 리겔은 1981년 연구에서 수천 개의 세계 기록을 분석하여 거리가 증가할수록 성능이 예측 가능하게 저하된다는 것을 발견했으며, 1.06이 대부분의 러너에게 통계적으로 최적의 값임을 확인했습니다. 이것은 레이스 거리를 두 배로 늘리면 시간이 두 배보다 약간 더 걸린다는 것을 의미합니다. 지수는 글리코겐 고갈, 누적된 근육 피로, 그리고 유산소에서 점점 더 무산소 에너지 시스템으로의 전환을 고려합니다. 엘리트 러너는 피로 계수가 낮을 수 있으며(약 1.04~1.05), 레크리에이션 러너는 종종 더 높은 값을 경험합니다.

리겔 공식은 주로 1,500미터에서 마라톤까지의 레이스를 기준으로 보정되었습니다. 마라톤 거리를 넘어서면 추가 변수들이 성능에 크게 영향을 미칩니다. 필수 휴식, 영양 및 수분 관리, 긴 이벤트에서의 수면 부족, 심리적 요인이 지배적이 됩니다. 근육 손상이 비선형적으로 누적되고 위장 문제가 더 빈번해짐에 따라 선형 피로 가정이 무너집니다. 울트라 마라톤은 더 많은 걷기, 지형 탐색, 날씨 노출도 포함합니다. 50km를 초과하는 거리의 경우 예측은 완주 시간을 10~30% 과소평가할 수 있습니다.

환경 조건은 리겔 공식의 예측을 넘어 레이스 성능을 크게 변경할 수 있습니다. 1,500미터 이상의 고도는 산소 가용성을 줄입니다. 고도 1,000미터마다 3~6% 느린 시간을 예상하세요. 더위는 성능에 실질적인 영향을 미칩니다. 15°C(59°F) 이상의 기온은 5°C 증가마다 마라톤 시간을 약 1~2% 느리게 합니다. 높은 습도는 땀의 증발을 방해하여 열 스트레스를 악화시킵니다. 바람 저항은 짧은 레이스에 비례적으로 더 크게 영향을 미칩니다. 정확한 예측을 위해 유사한 조건에서의 레이스 시간을 사용하거나 예상 조건에 따른 조정 계수를 적용하세요.

현재 체력 수준을 반영하는 경우 가장 정확한 예측을 위해 지난 8~12주의 가장 최근 레이스 시간을 사용하세요. 역대 개인 최고 기록은 나이, 훈련 변화, 체력 변동으로 인해 더 이상 현재 능력을 나타내지 않을 수 있습니다. 그러나 최근 레이스가 질병, 열악한 조건, 페이스 오류의 영향을 받았다면 잠재력을 과소평가할 수 있습니다. 이상적인 입력은 강하게 완주하고 최대 노력을 발휘했다고 느낀 잘 실행된 레이스입니다. 안정성을 위해 마지막 2~3개의 비교 가능한 성과를 평균화하는 것을 고려해 보세요.

하프 마라톤 성능이 5K 기반 예측을 초과하는 데는 몇 가지 요인이 있습니다. 첫째, 5K의 요구에 충분히 훈련되지 않았을 수 있습니다. 짧은 레이스는 많은 장거리 러너가 개발하는 것보다 더 많은 속도 훈련과 무산소 능력을 필요로 합니다. 둘째, 일부 러너는 자연적으로 "지구력 지향적"이며, 근육 섬유 구성과 유산소 시스템이 긴 거리를 선호하여 개인 피로 지수가 낮습니다. 셋째, 레이스 실행이 중요합니다. 5K는 최적의 페이스 유지가 더 어렵고 너무 빠르게 시작하기 쉽습니다. 마지막으로 훈련 특이성이 역할을 합니다. 인터벌보다 장거리 달리기와 템포 훈련을 강조한다면 5K가 유산소 체력을 완전히 반영하지 못할 것입니다.

리겔 공식은 고저 차이가 최소인 평탄한 포장 코스를 가정합니다. 언덕이 많은 코스는 일반적으로 100피트(약 30m) 상승마다 마일당 12~15초를 추가하지만, 언덕 달리기 능력이 뛰어난 러너는 덜 느려질 수 있습니다. 트레일 러닝은 추가 변수를 도입합니다. 더 느린 발 착지가 필요한 기술적 지형, 달리기 경제성을 5~10% 감소시키는 부드러운 표면, 누적 고저 변화 등입니다. 트레일 하프 마라톤은 도로 동등 거리보다 20~40% 더 오래 걸릴 수 있습니다. 예측을 사용할 때 입력 레이스와 목표 레이스가 유사한 지형 프로필을 가지고 있는지 확인하세요.