A lógica por trás da previsão de tempo de prova
Um preditor de tempo de prova estima o tempo de conclusão que um corredor poderia alcançar em uma distância com base em um desempenho em outra distância. A observação subjacente, formalizada pelo engenheiro Peter Riegel em um artigo de 1981 na American Scientist, é que a velocidade média sustentável diminui de forma previsível à medida que a distância da prova aumenta: plotar tempos recordes contra a distância em eixos logarítmicos gera uma linha quase reta com uma inclinação de cerca de 1,06 em uma ampla gama de distâncias e durações de corrida, de aproximadamente 3,5 minutos a 230 minutos.
O expoente 1,06 significa que dobrar a distância da prova multiplica o tempo previsto por cerca de 2,085, em vez de exatamente 2 -- o adicional de 4-5% reflete o ritmo sustentável mais lento exigido na distância mais longa. Esse «fator de fadiga» é o que distingue a fórmula de Riegel de um simples escalonamento linear do ritmo.
A fórmula de Riegel
A fórmula escala um tempo conhecido T1 na distância D1 para um tempo previsto T2 na distância D2, usando uma lei de potência com expoente 1,06: T2 = T1 x (D2 / D1)^1,06.
Exemplo prático: um corredor completa um 5K em 22:00 (1.320 segundos). Para a maratona (42,195 km), a razão de distância é 42,195 / 5 = 8,439, e 8,439^1,06 é aproximadamente 9,591, dando um tempo de maratona previsto de 1.320 x 9,591 = 12.660 segundos, ou aproximadamente 3:31:00. O mesmo resultado de 5K prevê uma meia maratona (21,0975 km) de aproximadamente 1:41:12, usando uma razão de distância de 4,2195 e um fator de aproximadamente 4,600, e um 10K de aproximadamente 45:52, usando uma razão de distância de 2 e um fator de aproximadamente 2,085.
A fórmula é simétrica: também pode prever uma distância mais curta a partir de uma mais longa. Uma previsão para baixo, como de tempo de maratona para 5K, carrega a ressalva espelhada -- ela pressupõe a velocidade de ponta que uma prova curta exige, o que o treino de alta quilometragem para maratona nem sempre preserva.
Por que saltos de distância menores são mais confiáveis
Previsões que abrangem uma pequena diferença de distância, como de 10K para meia maratona, geralmente são mais confiáveis do que previsões que abrangem uma grande diferença, como de 5K para maratona. Isso ocorre porque o expoente de Riegel é um único valor médio ajustado a todas as distâncias de corrida, enquanto a verdadeira relação entre velocidade e exigência de resistência varia de acordo com o indivíduo e com o quão bem o treino do corredor está ajustado à distância-alvo. Quanto mais próximas as distâncias de entrada e de destino estiverem, menos espaço essa variação individual tem para se acumular.
Limitações honestas: a suposição de treino
A fórmula de Riegel pressupõe que o corredor está igualmente treinado e preparado para as duas distâncias. Na prática, um resultado rápido de 5K reflete principalmente velocidade e não garante a base de resistência aeróbica que uma maratona exige. Pesquisas com corredores recreativos de Vickers e Vertosick (2016), publicadas na BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation, constataram que o expoente padrão de Riegel tende a subestimar os tempos de conclusão de maratona para corredores típicos não elite, muitas vezes por uma margem significativa, com previsões melhorando quando o volume de treino semanal é levado em conta junto com o resultado da prova mais curta.
Por causa disso, muitos treinadores tratam uma previsão de maratona pela fórmula de Riegel, a partir de uma prova curta, como um cenário otimista e de melhor caso, e não como um resultado esperado. O perfil do percurso, o clima, a altitude e a execução do ritmo no dia da prova podem, cada um, alterar o resultado real de uma maratona em minutos, além do que qualquer fórmula capta.
Usando uma previsão com responsabilidade
Uma previsão é mais útil como referência de planejamento do que como um alvo fixo. Previsões geradas a partir de uma prova recente, de esforço máximo, são mais significativas do que as de um recorde pessoal antigo, já que refletem a aptidão atual. Corredores que se preparam para uma distância-alvo mais longa do que a prova de entrada, particularmente uma maratona prevista a partir de um 5K ou 10K, se beneficiam ao tratar o tempo previsto como um limite superior de ambição e ao criar margem de ritmo, em vez de se comprometer com ele como um tempo de conclusão garantido.
Perguntas frequentes
Qual é a precisão da fórmula de Riegel para prever o tempo de maratona?
O expoente de 1,06 de Riegel se ajusta bem a desempenhos de nível recorde em várias distâncias, mas um estudo de 2016 com corredores recreativos, de Vickers e Vertosick, constatou que ele tende a subestimar os tempos reais de maratona para corredores típicos não elite, com a diferença aumentando quando o volume de treino semanal é baixo. Previsões a partir de um resultado de meia maratona geralmente são mais próximas dos resultados reais do que previsões a partir de um 5K ou 10K.
Que tempo de maratona um 5K de 22 minutos prevê?
Usando a fórmula de Riegel, T2 = 1.320 segundos x (42,195 / 5)^1,06, o que resulta em aproximadamente 12.660 segundos, ou cerca de 3:31:00. Isso pressupõe que o corredor tem o treino de resistência apropriado para a maratona; para muitos corredores recreativos, o tempo realista é mais lento, razão pela qual os treinadores costumam tratar as projeções de maratona de Riegel a partir de provas curtas como um cenário de melhor caso.
Por que o expoente de Riegel é 1,06?
Peter Riegel plotou tempos recordes contra a distância em eixos logarítmicos e constatou que os desempenhos de corrida caem em uma linha quase reta com uma inclinação de cerca de 1,06 para durações entre aproximadamente 3,5 e 230 minutos. O expoente capta a taxa empírica em que o ritmo sustentável diminui à medida que a distância aumenta; um expoente de exatamente 1,0 implicaria que o ritmo nunca desacelera com a distância, o que não é o que os dados mostram.
Qual distância de prova dá a previsão de maratona mais confiável?
Um resultado de meia maratona geralmente dá a previsão de maratona mais confiável, porque está próxima o suficiente em distância para que a relação entre ritmo e resistência se transfira razoavelmente bem, enquanto um resultado de 5K mede principalmente velocidade. A análise de Vickers e Vertosick com corredores recreativos constatou que as previsões melhoram à medida que a distância da prova de entrada se aproxima da distância-alvo.
Um preditor de tempo de prova pode funcionar ao contrário, de maratona para 5K?
Matematicamente, sim -- a fórmula de Riegel escala nas duas direções. A previsão reversa carrega uma ressalva espelhada: ela pressupõe a velocidade de ponta que um 5K exige, o que o treino de alta quilometragem para maratona nem sempre preserva, então uma previsão de maratona para 5K pode ser otimista da mesma forma que uma previsão de 5K para maratona pode ser.
Referências
- 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.