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運動生理週訊運動生理週訊電子報
Online ISSN : 1814-7712
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主題:馬拉松成績預測服務
發言 : scwang 時間 : 14/01/31(21:30:25) From : 220.143.104.80 分類 : 訓練概論
運動生理週訊(第285期)

馬拉松成績預測服務(January.31.2014)

王順正、林玉瓊

  馬拉松可以跑多快?一直是很多熱愛跑步朋友的追求目標。網路中也有很多不同的跑者網站,提供了讓熱愛跑步的網友推算馬拉松成績預測的服務,例如RunnerSpace.com (http://tools.runnerspace.com)、RunnersWorld.com (http://www.runnersworld.com)、McmillanRunning.com (http://www.mcmillanrunning.com/)、RunningforFitness.org (http://www.runningforfitness.org/)。Runningfreeonline.com (http://www.runningfreeonline.com) 則整理不同的跑步成績預測公式,進行一個整合6種不同成績預測資訊,進行線上的跑步成績預測服務,可以說是最完整的線上跑步成績預測免費服務網站。附上不同線上馬拉松成績預測服務的網站連結,提供給網友參考與使用。

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運動生理週訊第285期 馬拉松成績預測服務
Runningfreeonline.com

  有鑑於網路中的相關資訊都是英文,也沒有提供比較完整與詳細的計算依據說明。運動生理學網站也提供了一個馬拉松成績預測服務的網頁 (http://www.epsport.net/epsport/program/run.asp),提供給有興趣參與馬拉松活動的跑友參考。基本上,只要輸入跑者在任何一個距離 (800公尺、1500公尺、3000公尺、5000公尺、10公里、半程馬拉松、或者馬拉松) 的跑步成績 (下圖),就可以很容易的推算出不同距離的跑步成績資訊 (請參閱下圖的成績推算服務結果圖)。

  由於用來進行跑步成績預測的方法眾多,運動生理學網站以Riegel's Model:t2 = t1 * (d2 / d1)^1.06 (t2、d2是要推算的距離與跑步時間,t1、d1是使用者提供的距離與跑步時間,Riegel,1977),以及Cameron's Model:a = 13.49681 - (0.000030363 * old_dist) + (835.7114 / (old_dist^0.7905))、b = 13.49681 - (0.000030363 * new_dist) + (835.7114 / (new_dist^0.7905))、new_time = (old_time / old_dist) * (a / b) * new_dist。並且以VO2max Predictor:運動生理週訊第285期 馬拉松成績預測服務的方式 (速度 v 的單位為m/min,時間 t 的單位為min),進行馬拉松 (含不同距離) 成績預測服務。系統並提供三種跑步成績預測結果的平均跑步成績,讓使用者參考與應用。

運動生理週訊第285期 馬拉松成績預測服務

  以2013年全國運動會馬拉松比賽女子選手A為例,A選手5000公尺的跑步成績為19分33秒,半程馬拉松 (21.097公里) 成績的Riegel成績預測為 1小時 29分 56秒,Cameron成績預測為 1小時 29分 47秒,VO2max成績預測為 1小時 29分 57秒,實際的個人最佳成績為 1小時 29分 51秒;馬拉松(42.195公里)成績的Riegel成績預測為 3小時 7分 30秒,Cameron成績預測為 3小時 10分 48秒,VO2max成績預測為 3小時 7分 30秒,實際的個人最佳成績為 3小時 7分 55秒。A選手預測成績與Riegel成績預測結果相當接近;以Cameron模式預測時,則有短距離預測結果過快、成距離預測結果過慢的趨向。Riegel與VO2max成績預測似乎適合專業的跑者,Cameron成績預測或許比較適合一般業餘跑者。

運動生理週訊第285期 馬拉松成績預測服務

  依據江承鴻 (2008) 的研究發現,Riegel模型推算的馬拉松成績誤差在15分鐘之內約六成二,作者建議若能考量到跑者的年齡、每週練習量、以及跑馬次數等因素,15分鐘誤差之內的人數可以增加到八成。Downie (2009) 以Mcmillian、Running for Fitness、The Riegel Formula不同的跑步成績預測公式,進行跑步俱樂部約218名至856名跑者 (不同距離跑者人數不同) 的跑步成績預測,結果發現Mcmillian的誤差率平均3.11%,Running for Fitness的誤差率平均3.29%、The Riegel Formula的誤差率平均3.25%。如果以馬拉松跑步3小時的時間來看,3.2%的平均誤差率,代表馬拉松跑步成績的預測誤差可能達到5.8分鐘之多。

  事實上,這種成績預測的方式沒有考量到運動者的性別、年齡、身體肥胖程度、心肺功能基礎、運動訓練狀況、參加馬拉松比賽的經驗、......,能夠很準確預測也是很神奇的結果。而且,透過不同的成績預測方法,會有不同的成績預測結果的事實,跑者應該瞭解到,實際的運動訓練方式與參與比賽經驗,可能比預測自己可以跑多快還重要。

引用文獻

江承鴻 (2008)。台灣馬拉松選手之成績預測。未出版之碩士論文,國立中山大學應用數學系研究所,高雄市。

Downie, J. (2009). Prediction of long distance race performance. http://www.enm.bris.ac.uk/teaching/projects/ 2008_09/jd5670/Report.pdf

Riegel, P. (1977). Time predicting. Runner's World, August.

Mcmillanrunning
RunnerSpace
RunnersWorld
Runningforfitness
Runningfreeonline.com

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