预测马拉松成绩的几种科学方法

预测马拉松成绩的几种科学方法

马拉松是一项极具挑战性的运动项目，对于许多跑步爱好者来说，如何科学地预测自己的马拉松成绩是一个重要问题。本文将介绍9种科学预测马拉松成绩的方法，帮助跑者更好地了解自己的训练水平和比赛潜力。

1. 半程马拉松成绩法

这是最直接且常用的预测方式。通过已有的半程马拉松成绩，可以大致预测全程马拉松的时间。当然不可能是直接时间X2，常见的公式是：

全程马拉松时间=2×半程马拉松时间×110%

这个公式基于跑者在全程马拉松中的速度下降情况。尽管具体的增幅因人而异，但10%的补偿适用于大多数业余跑者。

2. Yasso 800s（亚索八百）训练法

亚索800，很多严肃跑友应该很熟悉。这个方法由美国教练巴特·亚索（Bart Yasso）提出。它的核心是通过一组800米的间歇跑来预测全程马拉松成绩。

具体操作是：跑者进行10次800米间歇跑，每次的平均时间（分钟和秒）可预测其全程马拉松的小时数和分钟数。例如，如果跑者的800米间歇跑下来平均为3分30秒，那么预测出来他的马拉松成绩时间为3小时30分钟。

注：每跑一个800米，需要休息差不多的时间。

3. Tanda公式

这个公式基于跑者的每周训练量和速度来预测马拉松成绩。它的计算方式较为复杂，但通常被认为比单一的时间对比更精准。Tanda公式考虑了：

• 每周跑步的总距离（公里）
• 最佳10公里比赛成绩（分钟）

详细公式为：

马拉松时间（分钟）=a×(每周公里数)+b×(10公里时间)+c

（a、b、c为公式中的常数，需要由研究确定。）

具体的a、b、c常数是根据研究人员对大规模跑者群体的分析结果提出的。在Tanda公式的研究中，通常需要大量的训练数据才能获得个性化的公式版本，因此，直接使用标准常数时，其准确性会在大样本统计上表现得比较好，但可能与个体的实际情况有所偏差。

注：这个公式当中a是负数。所以我们大概可以看出马拉松成绩的相关性趋势。

4. McMillan Running Calculator

这是由教练Greg McMillan开发的一个在线跑步计算器，基于已有比赛成绩（如10公里、半程马拉松）和训练强度来预测马拉松成绩。该计算器提供的预测不仅考虑跑者的体能状态，还包括建议的配速、训练强度等。

5. Riegel公式

Riegel公式是最常用的马拉松成绩预测方法之一，基于跑者在较短距离（如10公里或半程马拉松）的成绩来预测全程马拉松的时间。

马拉松时间=短距离时间×(马拉松距离/短距离)^1.06

例如，10公里跑出42分钟，那么全马预测时间=42X（42/10）^1.06≈192分钟，即3小时12分。

6. 马拉松配速训练法

通过训练中跑马拉松配速的长跑来预测马拉松成绩。跑者可以定期进行20-30公里的马拉松配速长跑，监测其心率、配速和疲劳程度。如果在这些长跑中配速稳定且感觉良好，那这个配速就可以大致反映其马拉松时的表现。

7. Jack Daniels（杰克.丹尼尔斯） VDOT Table

VDOT是基于VO2max的训练指标，适用于不同比赛距离的成绩预测。根据跑者的VDOT值，可以估算出不同距离的比赛时间。Jack Daniels的训练表可以帮助跑者从10公里、半程等成绩推算出马拉松成绩，同时考虑跑者的耐力和有氧能力。

注：老Q非常推荐的RQ跑力值（RQRun app），就是源于这个VDOT。

8. 心率监测预测法

这种方法基于训练时的心率数据，尤其是基于乳酸阈或最大心率的训练。这种方法需要长期监测训练时的心率，结合心率区间训练，来逐步提升跑者的耐力水平，进而推算出马拉松成绩。

例如：

• 通过监测乳酸阈心率，跑者可以知道自己在不超过乳酸阈的情况下能维持多快的速度。用这个速度可以预测在马拉松比赛中能保持多久，从而推算完成时间。

9. 跑步功率预测法

跑步功率是一种基于功率计的新方法，通过监测跑者的能量输出来推算出马拉松时间。通过测量跑者在不同心率下的功率输出水平，跑者可以确定最经济的功率输出范围，用于预测比赛成绩。

注：心率监测和跑步功率提供更加科学的预测方法，但需要长期的数据积累和工具支持。

部分图片由智谱清言AI绘制