输入
结果
预测成绩
3:50:01
- 预测每公里配速
- 5:27
- 预测成绩（秒）
- 13,801
≈基于所述模型和假设的估算
关于此结果的说明
- 预测假设您已针对目标距离进行同等训练。外推超过约 4 倍距离或用于极短比赛时可靠性较低。
对于财务、薪资和健康类计算器，输入绝不会加入链接。
假如……？
选择一个输入项并拖动滑块，查看结果如何变化。
此计算器的用途
Riegel 公式模拟了距离增加时配速的下降幅度，因此近期的一场比赛可以预测另一距离上的等效成绩。
公式与方法
T₂ = T₁ × (D₂ ÷ D₁)^1.06
计算示例
由本工具使用默认输入计算得出：
输入
- 近期比赛距离: 10 公里
- 您的成绩（h:mm:ss 或 mm:ss）: 50:00
- 预测距离: 马拉松
- 疲劳指数: 1.06
结果
- 预测成绩: 3:50:01
- 预测每公里配速: 5:27
- 预测成绩（秒）: 13,801
如何解读结果
预测假定您已为更长的距离做了同等的训练，这对马拉松尤其重要。
假设与局限
- 大幅外推（例如从一英里推到马拉松）时可靠性较低。
健康结果是针对成年人的一般估算，不能替代医疗建议、诊断或治疗。请就个人情况咨询合格的医疗专业人士，尤其是在怀孕期间或患有疾病时。
问题
可以改变指数吗？
可以——耐力训练较少的跑者往往减速更多，这对应略高的指数。
参考来源
- Riegel PS. Athletic records and human endurance. American Scientist. 1981;69(3):285–290.
方法与验证
- 结果类型
- 基于所述模型和假设的估算
- 公式版本
- 1.0
- 自动验证
- 3 个参考与验证测试用例，与独立计算的数值进行比对。只要其中任何一个失败，网站就无法构建。
- 编辑审核
- 尚待人工编辑审核。说明文字在 AI 协助下起草；公式和示例已由上述自动测试验证。
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