賽事成績預測

賽事預測回答一個誘人的問題——「我的全馬能跑多少？」——而且只需要你已有的一筆成績。 幾乎所有預測工具（包括我們的）都使用 Riegel 公式：一條 1977 年提出、 至今表現驚人的單行模型。誠實使用，它是真正有用的規劃工具；天真使用，它開出的支票你的訓練還兌現不了。

開啟跑步配速計算機

公式

T1 是你在距離 D1 的已知成績；T2 是在 D2 的預測成績。指數就是全部的關鍵：若配速永不衰減， 指數會恰好是 1（距離加倍、時間加倍）。真實的耐力會衰減——1.06 表示距離加倍時，耗時比兩倍 再多約 6%，與訓練有素的跑者從 1,500 m 到全馬的實測結果相符。

實例演算

從 25:00 的 5K 出發，配速計算機的預測如下：

注意其內建的務實性：每往上一個距離，預測配速都變慢——沒有人被期待用 5K 配速跑完 42 km。這些配速在各距離對應的完賽時間，完整列在 跑步配速對照表。

何時可信——何時過於樂觀

Riegel 隱含的假設是對目標距離有等量訓練。從 5K 預測 10K 通常相當可靠—— 兩項賽事在生理上相近。從 5K 預測全馬則假設你具備全馬耐力，而 5K 成績對此毫無說明； 缺乏長距離基礎的跑者，實際完賽通常比預測慢 10–20 分鐘。兩條實用原則：用你近期比過、 離目標最近的距離來預測，並把跨距過大的預測當作上限。然後在訓練中驗證——任何目標配速的累計檢查點時間， 都能從跑步配速計算機指南所述的分段表取得。

常見問題

什麼是 Riegel 公式？
T2 = T1 × (D2/D1)^1.06——由 Peter Riegel 於 1977 年提出。指數 1.06 描述配速隨賽事距離增加而衰減的幅度； 距離加倍，耗時比兩倍再多約 6%。

為什麼我的全馬預測太快？
Riegel 假設你對目標距離有等量訓練。從 5K 預測全馬，等於假設你具備全馬等級的耐力訓練量； 缺少長距離跑量時，實際成績會比預測慢。

用哪場比賽當基準預測最準？
離目標最近的近期距離。半馬預測全馬遠比 5K 準確，因為外插的跨距更小。