比赛时间预测器
使用已知成绩预测任意距离比赛的完成时间。本计算器使用 Riegel 方程（1977年），这是比赛时间预测最受验证的公式。输入近期比赛结果，查看其他距离的真实预测。
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时间
参考文献
常见问题
里格尔公式中的指数1.06代表疲劳因子——随着比赛距离增加，你每单位距离会慢多少。皮特·里格尔在1981年的研究中分析了数千项世界纪录，发现随着距离增加，成绩会以可预测的方式下降，1.06是大多数跑者的统计最优值。这意味着将比赛距离翻倍，所需时间将略超过原来的两倍。该指数考虑了糖原耗尽、累积的肌肉疲劳，以及身体从有氧能量系统向越来越无氧系统的转变。精英跑者的疲劳因子可能更低（约1.04~1.05），而休闲跑者通常会有更高的值。
里格尔公式主要基于1500米至马拉松的比赛进行校准。超过马拉松距离后，额外的变量会显著影响成绩：必须的休息站、营养和补水管理、较长赛事中的睡眠剥夺，以及心理因素变得至关重要。由于肌肉损伤以非线性方式累积，肠胃问题变得更加普遍，线性疲劳假设便不再成立。超马还涉及更多步行、地形导航和天气暴露。对于超过50公里的距离，预测可能会将完赛时间低估10%至30%。
环境条件可以显著改变比赛成绩，超出里格尔公式的预测范围。海拔1500米以上会降低氧气供应——每升高1000米预计慢3%~6%。高温对成绩影响显著：15°C（59°F）以上的温度每升高5°C会使马拉松成绩减慢约1%~2%。高湿度通过阻碍汗液蒸发来加重热应激。风阻对较短比赛的影响比例更大。为了获得准确预测，请使用类似条件下的比赛成绩，或根据预期条件应用调整系数。
只要能反映你目前的体能水平，请使用过去8至12周内最近的比赛时间以获得最准确的预测。由于年龄、训练变化或体能波动，你的历史个人最好成绩可能已不再代表你的实际能力。但是，如果你最近的比赛受到疾病、恶劣条件或配速失误的影响，它可能低估了你的潜力。理想的输入数据是一场执行良好的比赛，你在其中强势冲线并感觉发挥了最大努力。可以考虑取最近2~3次可比成绩的平均值以提高稳定性。
有几个因素可以导致半马成绩超过基于5公里的预测。首先，你可能对5公里的要求训练不足——较短的比赛需要更多速度训练和无氧能力，而许多长跑运动员未必发展了这些能力。其次，一些跑者天生具有"耐力导向"特质，肌肉纤维构成和有氧系统更适合长距离，导致个人疲劳指数较低。第三，比赛执行很重要：5公里比赛更难保持最佳配速，也更容易起跑过快。最后，训练特异性也起着作用——如果你的训练更注重长距离跑和配速跑而非间歇跑，你的5公里成绩将无法完全反映你的有氧体能。
里格尔公式假设是起伏极小的平坦铺装赛道。丘陵赛道通常每英里每30米爬升会增加12至15秒，但擅长爬坡的跑者损失可能更少。越野跑引入了额外变量：需要更谨慎落脚的技术地形、使跑步经济性降低5%~10%的软质路面，以及累积的高度变化。越野半马可能比公路同等距离多花20%~40%的时间。使用预测时，请确保你的参考比赛和目标比赛具有相似的地形特征。