比賽時間預測器
使用已知表現預測任何比賽距離的完成時間。本計算器使用 Riegel 方程式（1977），這是最經過驗證的比賽時間預測公式。輸入最近的比賽結果以查看其他距離的實際預測。
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時間
參考文獻
常見問題
里格爾公式中的指數1.06代表疲勞因子——隨著比賽距離增加，你每單位距離會慢多少。皮特·里格爾在1981年的研究中分析了數千項世界紀錄，發現隨著距離增加，成績會以可預測的方式下降，1.06是大多數跑者的統計最優值。這意味著將比賽距離加倍，所需時間將略超過原來的兩倍。該指數考慮了肝醣耗盡、累積的肌肉疲勞，以及身體從有氧能量系統向越來越無氧系統的轉變。精英跑者的疲勞因子可能更低（約1.04～1.05），而休閒跑者通常會有更高的值。
里格爾公式主要基於1500公尺至馬拉松的比賽進行校準。超過馬拉松距離後，額外的變數會顯著影響成績：必須的補給站、營養和補水管理、較長賽事中的睡眠剝奪，以及心理因素變得至關重要。由於肌肉損傷以非線性方式累積，腸胃問題變得更加普遍，線性疲勞假設便不再成立。超馬還涉及更多步行、地形導航和天氣暴露。對於超過50公里的距離，預測可能會將完賽時間低估10%至30%。
環境條件可以顯著改變比賽成績，超出里格爾公式的預測範圍。海拔1500公尺以上會降低氧氣供應——每升高1000公尺預計慢3%～6%。高溫對成績影響顯著：15°C（59°F）以上的溫度每升高5°C會使馬拉松成績減慢約1%～2%。高濕度透過阻礙汗液蒸發來加重熱應激。風阻對較短比賽的影響比例更大。為了獲得準確預測，請使用類似條件下的比賽成績，或根據預期條件應用調整係數。
只要能反映你目前的體能水平，請使用過去8至12週內最近的比賽時間以獲得最準確的預測。由於年齡、訓練變化或體能波動，你的歷史個人最佳成績可能已不再代表你的實際能力。但是，如果你最近的比賽受到疾病、惡劣條件或配速失誤的影響，它可能低估了你的潛力。理想的輸入資料是一場執行良好的比賽，你在其中強勢衝線並感覺發揮了最大努力。可以考慮取最近2～3次可比成績的平均值以提高穩定性。
有幾個因素可以導致半馬成績超過基於5公里的預測。首先，你可能對5公里的要求訓練不足——較短的比賽需要更多速度訓練和無氧能力，而許多長跑運動員未必發展了這些能力。其次，一些跑者天生具有「耐力導向」特質，肌肉纖維構成和有氧系統更適合長距離，導致個人疲勞指數較低。第三，比賽執行很重要：5公里比賽更難保持最佳配速，也更容易起跑過快。最後，訓練特異性也起著作用——如果你的訓練更注重長距離跑和配速跑而非間歇跑，你的5公里成績將無法完全反映你的有氧體能。
里格爾公式假設是起伏極小的平坦鋪裝賽道。丘陵賽道通常每英里每30公尺爬升會增加12至15秒，但擅長爬坡的跑者損失可能更少。越野跑引入了額外變數：需要更謹慎落腳的技術地形、使跑步經濟性降低5%～10%的軟質路面，以及累積的高度變化。越野半馬可能比公路同等距離多花20%～40%的時間。使用預測時，請確保你的參考比賽和目標比賽具有相似的地形特徵。