Jak funguje korekce

Funkce f(d) = a + b × e^(-d/c) klesá s rostoucí vzdáleností. Pro jakýkoli závod delší než ~10 km se exponenciální člen blíží nule a f(d) ≈ a.

Při předpovídání z krátké vzdálenosti (5 km) je f(D1) výrazně větší než f(D2), takže poměr přesahuje 1 — což předpovídá konzervativnější (pomalejší) čas maratonu. To odráží realitu, že výkon na 5 km závisí více na VO2max a rychlosti než na aerobní vytrvalosti potřebné pro maraton.

Při předpovídání ze střední vzdálenosti (10 km) je korekce malá — 10 km je již dobrým aerobním prediktorem — takže Cameron dává o něco optimističtější odhad maratonu.

Příklad

Zaběhli jste 10 km za 42:00. Jaký je váš předpokládaný maraton?

f(10) = 0.000495 + 0.000985 × e^(-10/1.4485) ≈ 0.000496

f(42.2) ≈ 0.000495 (exponential ≈ 0)

T2 = 2520 × (42.195/10) × (0.000496/0.000495)

T2 ≈ 10,666 s ≈ 2:57:46

Riegel dává pro stejný vstup ~3:13:00 — rozdíl ~15 min.

Cameron vs. Riegel — kdy použít který

Známé → Cílové	Cameron	Riegel	Rozdíl
5K (20:00) → 10K	42:24	41:41	+43 s (Cameron je konzervativnější)
5K (20:00) → Marathon	2:59:23	3:11:49	−12 min (Cameron je optimističtější)
10K (42:00) → Marathon	2:57:46	3:13:00	−15 min (Cameron je optimističtější)

Žádný vzorec nezohledňuje terén, tréninkovou historii ani podmínky v den závodu. Používejte je jako referenční body, nikoli jako záruky.

Cameronův vzorec: Kdy a jak jej používat

Cameronův vzorec, který vyvinul Dave Cameron v roce 1997, předpovídá časy závodů pomocí exponenciálního korekčního faktoru, který se mění v závislosti na známé vzdálenosti. Na rozdíl od Riegelova přístupu s pevným exponentem používá Cameron větší korekci, když je výchozí vzdálenost krátká — kde hraje větší roli anaerobní kapacita — a menší korekci, jak se vzdálenost blíží k 10 km a dále.

V praxi bývá Cameron při předpovídání dlouhých závodů z krátkých výkonů (např. 5 km na maraton) konzervativnější než Riegel a při předpovídání ze středních vzdáleností (např. půlmaraton na maraton) o něco optimističtější. Pro předpovědi mezi sousedními vzdálenostmi se oba vzorce téměř shodují. Prediktor na Calcpace spouští oba vzorce paralelně, abyste je mohli porovnat.

Žádný ze vzorců není univerzálně přesnější — oba jsou empirické modely s určitými omezeními. Nejužitečnějším přístupem je brát rozsah mezi těmito dvěma výstupy jako interval spolehlivosti pro váš cílový čas. Pokud Riegel předpovídá 3:10 a Cameron 3:18, realistický cíl leží někde v tomto koridoru, za předpokladu, že váš trénink odpovídá cílové vzdálenosti.

Jak to funguje?

Kdy mám použít Cameronův vzorec místo Riegelova?

Cameronův vzorec použijte při předpovídání dlouhého závodu z krátkého výkonu, zejména z 5 km na maraton. Cameron je v tomto scénáři konzervativnější, protože zohledňuje skutečnost, že 5 km závisí více na rychlosti než na aerobní vytrvalosti potřebné pro maraton. Pro předpovědi mezi sousedními vzdálenostmi (10 km na půlmaraton) dávají oba vzorce velmi podobné výsledky.

Který vzorec je přesnější?

Žádný není univerzálně lepší. Oba byly odvozeny z rozsáhlých databází závodů a zachycují různé aspekty vztahu mezi vzdáleností a rychlostí. Skutečná přesnost závisí na kvalitě vynaloženého úsilí, profilu trati, počasí a specifičnosti tréninku — nic z toho ani jeden ze vzorců nemodeluje. Spusťte oba a pracujte s rozmezím.

Mohu tyto předpovědi použít pro ultramaratony?

Ne — oba vzorce byly kalibrovány na datech ze silničních závodů do délky maratonu. U ultra vzdáleností (50 km, 100 km, 100 mil) v výkonu dominují faktory jako doplňování energie, spánek, terén a psychická odolnost, které žádný vzorec založený na tempu nezachycuje. Pro ultra závody jsou mnohem spolehlivější databáze specifické pro danou trať a rady trenéra.