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🏃 賽事時間預測器

輸入近期比賽的距離與時間,透過 Riegel 公式預測您的 5K、10K、半程馬拉松與馬拉松完賽時間與配速。

已知成績 — 時間

公式:T2 = T1 × (D2 ÷ D1)^1.06

預測比賽時間
⚠️ 請注意

Riegel 公式是統計估算模型。實際完賽時間會受訓練水平、路線地形、天氣與配速策略影響有很大差異 — 此結果僅供參考,不保證精準。

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指南

瞭解更多

01

什麼是 Riegel 公式?比賽時間預測如何運作

本計算器採用里格爾式距離時間模型。T1是你在距離D1上的已知用時,T2是距離D2的預測用時。計算公式為T2=T1×(D2÷D1)^1.06。其中,1.06是本計算器固定使用的指數。Peter Riegel在1977年的文章中在配速公式裡使用了0.0689,而他在1981年的論文中則提出了不同運動項目與群體各自對應的不同指數。因此,不應把1.06視為對每位跑者和每個距離都完全準確的常數。這個結果是根據一次比賽成績得出的統計估計。實際用時會受到訓練狀態、賽道、天氣和配速策略影響,因此這項估計不保證個人成績。

02

賽事時間預測模型的限制

Riegel 公式是統計平均估計,未納入個人的訓練背景、耐力特質或受傷狀況。當已知距離與目標距離差距擴大時,預測誤差通常會增加——例如,從 5K 成績推估馬拉松,遠不如從 10K 成績推估半程馬拉松可靠,因為短距離速度與長距離耐力依賴不同生理系統。此公式也忽略路線起伏、溫度、濕度、風、比賽當日狀態與配速策略(例如起跑過快)。請將預測結果視為訓練規劃參考,並結合長距離訓練數據與比賽當天感受設定實際目標時間。

常見問題

這個預測器準確嗎?
Riegel 公式在相近距離間(例如 10K 到半程馬拉松)的預測通常相當準確,但距離差距越大,誤差越大(例如 5K 到馬拉松)。實際完賽時間會受訓練量、身體狀態與天氣影響,因此請把它視為參考,而非保證。
可以用 5K 成績預測馬拉松成績嗎?
可以,但準確度會下降。5K 是偏向短距離、速度主導的賽事,而馬拉松則很大程度取決於耐力與能量管理,因此兩者所需生理需求不同。使用距離更接近馬拉松的成績,例如 10K 或半程馬拉松,會得到更可靠的預測。
為什麼 1.06 的指數很重要?
指數 1.06 反映了隨著比賽距離增加,因為疲勞,身體速度會逐步下降的傾向。若指數恰好為 1,將假設不論距離都維持同一配速,但實際完賽配速在較長距離會放慢,因此 1.06 在統計上用來校正這點。