La lógica detrás de la predicción del tiempo de carrera
Un predictor de tiempo de carrera estima el tiempo de llegada que un corredor podría lograr en una distancia a partir de un rendimiento en otra distancia. La observación subyacente, formalizada por el ingeniero Peter Riegel en un artículo de American Scientist de 1981, es que la velocidad sostenible promedio disminuye de forma predecible a medida que aumenta la distancia de carrera: al graficar los tiempos récord contra la distancia en ejes logarítmicos se obtiene una línea casi recta con una pendiente de aproximadamente 1,06 en un amplio rango de distancias y duraciones de carrera, desde aproximadamente 3,5 minutos hasta 230 minutos.
El exponente 1,06 significa que duplicar la distancia de carrera multiplica el tiempo predicho por aproximadamente 2,085 en lugar de exactamente 2 -- el 4-5% adicional refleja el ritmo sostenible más lento requerido en la distancia mayor. Este «factor de fatiga» es lo que distingue a la fórmula de Riegel de una simple escala lineal del ritmo.
La fórmula de Riegel
La fórmula escala un tiempo conocido T1 en la distancia D1 a un tiempo predicho T2 en la distancia D2 usando una ley de potencia con exponente 1,06: T2 = T1 x (D2 / D1)^1,06.
Ejemplo práctico: un corredor completa un 5K en 22:00 (1.320 segundos). Para el maratón (42,195 km), la razón de distancia es 42,195 / 5 = 8,439, y 8,439^1,06 es aproximadamente 9,591, dando un tiempo de maratón predicho de 1.320 x 9,591 = 12.660 segundos, o aproximadamente 3:31:00. El mismo resultado de 5K predice una media maratón (21,0975 km) de aproximadamente 1:41:12, usando una razón de distancia de 4,2195 y un factor de aproximadamente 4,600, y un 10K de aproximadamente 45:52, usando una razón de distancia de 2 y un factor de aproximadamente 2,085.
La fórmula es simétrica: también puede predecir una distancia más corta a partir de una más larga. Una predicción hacia abajo, como de tiempo de maratón a 5K, conlleva la advertencia inversa -- asume la velocidad de punta que exige una carrera corta, algo que el entrenamiento de alto volumen para maratón no siempre preserva.
Por qué los saltos de distancia más pequeños son más confiables
Las predicciones que abarcan una brecha de distancia pequeña, como de 10K a media maratón, son generalmente más confiables que las predicciones que abarcan una brecha grande, como de 5K a maratón. Esto se debe a que el exponente de Riegel es un valor promedio único ajustado en todas las distancias de carrera, mientras que la verdadera relación entre velocidad y demanda de resistencia varía según el individuo y según cuán bien se ajuste el entrenamiento del corredor a la distancia objetivo. Cuanto más cercanas estén la distancia de entrada y la distancia objetivo, menos espacio hay para que esa variación individual se acumule.
Limitaciones honestas: el supuesto de entrenamiento
La fórmula de Riegel asume que el corredor está igualmente entrenado y preparado para ambas distancias. En la práctica, un resultado rápido en 5K refleja principalmente velocidad y no garantiza la base de resistencia aeróbica que exige un maratón. Investigaciones sobre corredores recreativos de Vickers y Vertosick (2016), publicadas en BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation, encontraron que el exponente estándar de Riegel tiende a subestimar los tiempos de llegada del maratón para corredores no élite típicos, a menudo por un margen significativo, con predicciones que mejoran cuando se tiene en cuenta el volumen de entrenamiento semanal junto con el resultado de la carrera más corta.
Debido a esto, muchos entrenadores tratan una predicción de maratón de Riegel a partir de una carrera corta como un escenario optimista de mejor caso, en lugar de un resultado esperado. El perfil del recorrido, el clima, la altitud y la ejecución del ritmo el día de la carrera pueden cada uno desplazar un resultado real de maratón en minutos más allá de lo que cualquier fórmula captura.
Usar una predicción con responsabilidad
Una predicción es más útil como referencia de planificación que como un objetivo fijo. Las predicciones generadas a partir de una carrera reciente de esfuerzo máximo son más significativas que las de una marca personal antigua, ya que reflejan la condición física actual. Los corredores que se preparan para una distancia objetivo más larga que su carrera de entrada, particularmente un maratón predicho a partir de un 5K o 10K, se benefician de tratar el tiempo predicho como un límite superior de ambición y de incorporar un margen de ritmo en lugar de comprometerse con él como un tiempo de llegada garantizado.
Preguntas frecuentes
¿Qué tan precisa es la fórmula de Riegel para predecir el tiempo de maratón?
El exponente 1,06 de Riegel se ajusta bien a rendimientos de nivel récord en un rango de distancias, pero un estudio de 2016 sobre corredores recreativos de Vickers y Vertosick encontró que tiende a subestimar los tiempos reales de maratón para corredores no élite típicos, con el déficit creciendo cuando el volumen de entrenamiento semanal es bajo. Las predicciones a partir de un resultado de media maratón son generalmente más cercanas a los resultados reales que las predicciones a partir de un 5K o 10K.
¿Qué tiempo de maratón predice un 5K de 22 minutos?
Usando la fórmula de Riegel, T2 = 1.320 segundos x (42,195 / 5)^1,06, lo que resulta en aproximadamente 12.660 segundos, o cerca de 3:31:00. Esto asume que el corredor tiene el entrenamiento de resistencia apropiado para un maratón; para muchos corredores recreativos el tiempo realista es más lento, razón por la cual los entrenadores a menudo tratan las proyecciones de maratón de Riegel a partir de carreras cortas como un escenario de mejor caso.
¿Por qué el exponente de Riegel es 1,06?
Peter Riegel graficó tiempos récord contra la distancia en ejes logarítmicos y encontró que los rendimientos de carrera caen en una línea casi recta con una pendiente de aproximadamente 1,06 para duraciones entre aproximadamente 3,5 y 230 minutos. El exponente captura la tasa empírica a la que el ritmo sostenible disminuye a medida que aumenta la distancia; un exponente de exactamente 1,0 implicaría que el ritmo nunca se ralentiza con la distancia, lo cual no es lo que muestran los datos.
¿Qué distancia de carrera da la predicción de maratón más confiable?
Un resultado de media maratón generalmente da la predicción de maratón más confiable, porque está lo suficientemente cerca en distancia como para que la relación ritmo-resistencia se transfiera razonablemente bien, mientras que un resultado de 5K mide principalmente velocidad. El análisis de Vickers y Vertosick sobre corredores recreativos encontró que las predicciones mejoran cuanto más se acerca la distancia de la carrera de entrada a la distancia objetivo.
¿Puede un predictor de tiempo de carrera funcionar a la inversa, de maratón a 5K?
Matemáticamente sí -- la fórmula de Riegel escala en ambas direcciones. La predicción inversa conlleva una advertencia especular: asume la velocidad de punta que exige un 5K, algo que el entrenamiento de alto volumen para maratón no siempre preserva, por lo que una predicción de maratón a 5K puede ser optimista de la misma manera que puede serlo una predicción de 5K a maratón.
Referencias
- Riegel PS. Athletic records and human endurance. American Scientist 1981; 69(3): 285-290.
- Vickers AJ, Vertosick EA. An empirical study of race times in recreational endurance runners. BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation 2016; 8: 26.
- Tucker R, Lambert MI, Noakes TD. An analysis of pacing strategies during men's world-record performances in track athletics. International Journal of Sports Physiology and Performance 2006; 1(3): 233-245.
- World Athletics. Competition and technical rules -- certified road-race distances (half marathon 21.0975 km, marathon 42.195 km).
- American College of Sports Medicine. ACSM's Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 11th edition. Wolters Kluwer, 2021.