Preditor Riegel de tempo de prova
Uns 10 km corridos em 40:00 preveem 1:28:15 na meia maratona pela fórmula de Riegel, com o expoente clássico de 1,06. Informe uma prova que você já correu e a distância que está planejando para ter um tempo-alvo. Grátis no seu navegador.
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Exemplo resolvido
- Distância conhecida
- 10
- Tempo conhecido
- 2.400
- Distância-alvo
- 21,0975
- Tempo previsto
- 5.295,36739456
- Tempo previsto em segundos
- 5.295,36739456
- Tempo previsto formatado
- 1:28:15
- Tempo conhecido em segundos
- 2.400
A fórmula de Riegel é a regra clássica de escala de endurance que corredores usam para transformar um resultado de prova em uma meta realista para outra distância. Dada uma distância conhecida D1, um tempo de chegada conhecido T1 e uma distância-alvo D2, o tempo previsto é T2 igual a T1 vezes a razão D2 sobre D1 elevada à potência um ponto zero seis. O expoente ligeiramente acima de um codifica como o ritmo médio desacelera à medida que as provas se alongam, de modo que um recorde pessoal de dez quilômetros não se dobra ingenuamente em uma projeção de vinte quilômetros. Esta calculadora aplica essa predição de forma fechada exatamente, devolve segundos mais uma string de relógio legível e rejeita distâncias ou tempos não positivos para que diários de treino inválidos nunca produzam uma meta falsa. Use-a para planejar meias maratonas a partir de provas de dez quilômetros, checar prontidão de maratona a partir de meias, ou construir ferramentas de coaching que precisem de uma projeção transparente e auditável.
Como funciona a predição de tempo de prova de Riegel
Comece de uma prova concluída com distância medida confiável e um tempo de chip ou de pistola em que você confie. Converta essa chegada em segundos para a aritmética ficar limpa de unidades: quarenta minutos em dez quilômetros equivalem a dois mil e quatrocentos segundos, e noventa minutos em meia maratona equivalem a cinco mil e quatrocentos segundos. Escolha a distância que deseja projetar a seguir, usando a mesma unidade de comprimento da prova conhecida — quilômetros com quilômetros, milhas com milhas ou metros com metros.
A fórmula de Riegel então define T2 igual a T1 multiplicado pela quantidade D2 dividida por D1, tudo elevado ao expoente clássico de endurance um ponto zero seis (1.06). Quando o alvo é mais longo que a prova conhecida a razão excede um e o tempo previsto cresce um pouco mais rápido que a escala linear de distância, o que combina com a observação comum de que o ritmo de maratona é mais lento que o de meia maratona mesmo em atletas bem treinados.
Quando o alvo é mais curto a razão é menor que um e a fórmula prevê um tempo absoluto mais rápido com ritmo médio um pouco mais rápido, ainda sem inventar novos dados de treino. O expoente fica fixo em 1.06 por reprodutibilidade; esta capacidade não ajusta expoentes personalizados a partir de históricos multi-prova. Distâncias ou tempos não positivos falham cedo porque comprimento ou duração zero ou negativa não pode representar um resultado real de prova.
Após avaliar a potência, a resposta limpa ruído de ponto flutuante a dígitos significativos estáveis, formata as durações conhecida e prevista como strings de relógio e informa a razão de distâncias e ritmos por unidade para que técnicos auditem os passos intermediários à mão.
Onde preditores de tempo de prova Riegel aparecem no trabalho real
Treinadores de corrida e programas de endurance traduzem constantemente um resultado recente de cinco ou dez quilômetros em faixas de meta de meia maratona e maratona, e um oráculo confiável que devolve segundos mais uma string de relógio legível acelera a escrita de planos e conversas com atletas. Diretores de prova e apps de eventos que mostram faixas de chegada projetadas para grupos de ritmo precisam de uma fórmula documentada que atletas possam recomputar à mão em vez de uma estimativa de aprendizado de máquina caixa-preta.
Engenheiros de dados que preparam conjuntos sintéticos de provas para painéis de ritmo precisam de rótulos de chegada determinísticos a partir de distâncias e tempos conhecidos sem chamadas de rede ou deriva de modelo. Se mais tarde precisar de conversão pura de unidades de ritmo entre minutos por quilômetro e milhas por hora, pontuação por idade ou ajuste de expoente personalizado multi-prova, trate isso como intenções de busca e landings separadas em vez de sobrecarregar esta página do preditor de tempo de prova Riegel.
Sempre enquadre resultados como estimativas educacionais de planejamento, não garantias médicas ou de desempenho; subidas do percurso, clima, abastecimento e mudanças de forma podem afastar chegadas reais de qualquer projeção de forma fechada.
Casos de uso
Definição de metas de treino
Transforme uma chegada recente de 5K ou 10K em uma meta transparente de meia maratona ou maratona com escala Riegel para planos de coaching.
Matemática de endurance em sala
Gere projeções Riegel determinísticas para lições de ciência do esporte para que professores e autoavaliadores compartilhem uma única verdade de base.
Perguntas frequentes
O que é a fórmula de Riegel?
T2 = T1 × (D2/D1)^1.06, em que T1 é o tempo de chegada conhecido, D1 a distância da prova conhecida e D2 a distância-alvo. O expoente 1.06 modela como o ritmo desacelera à medida que a distância cresce.
O que acontece se uma distância ou tempo for zero ou negativo?
Distâncias e tempos não positivos são rejeitados porque não podem representar um resultado real de prova para a predição de Riegel.
Quanto custa?
A ferramenta no navegador é grátis e roda localmente.
Que tempo de meia maratona uns 10 km em 40 minutos preveem?
1:28:15. A meia maratona é 2,10975 vezes mais longa que os 10 km, e elevar essa razão a 1,06 estica os 40 minutos um pouco mais do que a distância sozinha faria.
Posso usar milhas em vez de quilômetros?
Sim, qualquer unidade de comprimento serve, desde que a prova que você correu e a prova-alvo usem a mesma: milhas com milhas, quilômetros com quilômetros ou metros com metros.
Ferramentas relacionadas
Para desenvolvedores — acesso via API
Tudo nesta página está disponível via API. Esta seção é para equipes que querem integrar a ferramenta aos próprios sistemas; quem não precisa disso pode simplesmente usar a ferramenta acima.
Endpoint
Autenticação por token Bearer. Um único POST coloca a tarefa na fila; o resultado chega por webhook ou link assinado.
Chame do seu código
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/health/race-time-predictor \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"known_distance":10,"known_time":2400,"target_distance":21.0975}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/health/race-time-predictor", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"known_distance": 10,
"known_time": 2400,
"target_distance": 21.0975
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/health/race-time-predictor",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"known_distance": 10,
"known_time": 2400,
"target_distance": 21.0975
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/health/race-time-predictor", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"known_distance":10,"known_time":2400,"target_distance":21.0975}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"known_distance":10,"known_time":2400,"target_distance":21.0975}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/health/race-time-predictor", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Exemplo de requisição
{
"known_distance": 10,
"known_time": 2400,
"target_distance": 21.0975
}Exemplo de resposta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "health.race_time_predictor",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}A API é assíncrona: cada chamada devolve um task_id na hora. Se preferir polling, consulte o status a até 1 requisição por segundo.
Preço
Preço publicado, sem tokens nem créditos escondidos. Tarefa que falha não é cobrada.
Erros
| HTTP | Código | O que significa |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Token ausente ou inválido. Confira o header Authorization. |
402 | insufficient_balance | Saldo insuficiente para esta tarefa. Faça uma recarga e tente de novo. |
404 | unknown_type | Esse tipo de tarefa não existe. Confira o campo type no catálogo. |
429 | rate_limited | Muitas requisições em pouco tempo. Espere um instante e tente de novo. |
Notas técnicas
Como funciona a predição de tempo de prova de Riegel
O pipeline é apenas aritmética de ponto flutuante determinística: sem sementes aleatórias, sem carimbos de relógio, sem chamadas de rede e sem deriva de modelo, de modo que distância conhecida, tempo conhecido e distância-alvo idênticos sempre produzem o mesmo JSON. Campos ausentes e números não finitos também falham com invalid_input em vez de coercionar silenciosamente para zero.
O que você envia e o que recebe de volta
Os três campos são obrigatórios. Checagens clássicas de fumaça incluem uma prova de dez quilômetros em dois mil e quatrocentos segundos projetada a meia maratona em 21.0975 quilômetros, e uma de cinco quilômetros em mil e duzentos segundos projetada a dez quilômetros; ambas produzem tempos previstos positivos estáveis adequados a gabaritos. Envie três campos. known_distance é o comprimento da prova concluída e deve ser um número finito estritamente maior que zero; aliases distance1, d1 e known_d são aceitos. known_time é o tempo de chegada dessa prova em segundos e também deve ser finito e positivo; aliases time1, t1, known_time_seconds e seconds são aceitos. target_distance é o comprimento da prova que você quer prever, na mesma unidade de known_distance, e deve ser finito e positivo; aliases distance2, d2 e target_d são aceitos. Campos ausentes, strings não numéricas, NaN, Infinity, zero e valores negativos falham com invalid_input e não são cobrados. Em sucesso a resposta devolve predicted_time e predicted_time_seconds como a mesma contagem de segundos limpa, predicted_time_formatted como string H:MM:SS ou M:SS, known_distance, known_time, known_time_seconds, known_time_formatted e target_distance limpos, distance_ratio D2 sobre D1, o expoente fixo 1.06, pace_known_sec_per_unit e pace_predicted_sec_per_unit, formula T2 igual a T1 vezes (D2/D1) elevado a 1.06, method riegel, unit_time seconds e unit_distance same_as_input. O preço de chamadas API bem-sucedidas é a base publicada de US$ 0,002 por item; falhas de validação não consomem saldo pré-pago. Converta horas e minutos em segundos totais antes de chamar se seus formulários coletarem strings de relógio, porque a aritmética publicada assume known_time apenas em segundos.
Onde preditores de tempo de prova Riegel aparecem no trabalho real
Salas de ciência do esporte ainda ensinam escala de Riegel ao lado de tabelas VDOT e modelos de velocidade crítica, de modo que casar a aritmética manual com a saída da API importa mais que o custo assintótico. Como esta capacidade é um motor de parse puro, o preço da API é a base publicada de US$ 0,002 por item bem-sucedido e a validação falha não consome saldo.
Casos de integração
Fixtures de app e API
Produza em lote JSON golden de chegadas previstas para apps de prova e testes de regressão sem chamadas de rede nem modelos não determinísticos.
Perguntas técnicas
Quais unidades devo usar?
Use qualquer unidade de comprimento desde que known_distance e target_distance a compartilhem (km, milhas ou metros). known_time deve ser o tempo total de chegada em segundos.
Como devo formatar a entrada?
Envie known_distance e target_distance como números positivos na mesma unidade, e known_time como segundos positivos (p. ex. 2400 para uma prova de 40 minutos). Números JSON ou strings numéricas são aceitos.