Nell’articolo precedente abbiamo preso confidenza con la descrizione della fisica della corsa, gli strumenti per registrare la potenza nella corsa e il modo in cui usiamo la potenza nelle tre dimensioni.

Ora siamo pronti per applicare questo apparato teorico ad allenamenti e gare. Il primo passo da fare è capire che tipo di runner siamo e quindi quali sono le nostre caratteristiche, il nostro livello, nelle diverse aree che influiscono sulla nostra prestazione.

la potenza nella corsa: Running Effectiveness e Riegel Factor

Per costruire la nostra carta d’identità dobbiamo aggiungere alle nostre conoscenze qualche parametro “evoluto”.

Il primo è la Running Effectiveness (RE), inventata da Andrew Coggan, capace di descrivere quanto il runner sia efficace nel trasformare la potenza in velocità. E’ definita come velocità su potenza, ovvero (m/s)/(W/kg). Perché in fondo quello che ci interessa è correre più velocemente, e non produrre più potenza. No?

Basta guardare la formula che lega velocità, RE e potenza per capire la sua forza:

Velocità = RE x Potenza

Significa che conoscendo RE e Potenza siamo in grado di sapere la velocità e quindi il tempo in cui il nostro atleta chiuderà la gara. Non solo, sapremo che a parità di potenza erogata (quindi della componente strettamente metabolica) l’atleta dovrà essere in grado di tenere agganciata una certa efficacia (che ha implicazioni più meccanico-cinematiche) per ottenere il risultato cercato. Significa in sostanza sapere dove andare a mettere le mani, dirigendo la programmazione degli allenamenti verso gli aspetti che richiedono più miglioramenti, o in aree che consentono un margine di miglioramento.

Il secondo parametro è il cosiddetto Fattore di Riegel, cioè il coefficiente con cui la prestazione degrada al passare del tempo. Per convenzione è definito come

V2/V1 = (D2/D1)^-0,07

Ovvero

2^-0.07 = 0,95

Cioè in sostanza “al raddoppio della distanza la velocità diminuisce del 5%”. Avendo noi a disposizione la potenza (che è più indicativa del reale costo della prestazione essendo un input e che ci permette di distingure tra costo metabolico e efficienza biomeccanica) troveremo il coefficiente di regressione della nostra corsa semplicemente sostituendo P a V.

P2/P1 = (D2/D1)^-0,07

Ovvero

2^-0.07 = 0,95

Questo è un valore tipico dei runner elite (Riegel 0,07, appunto) ma può variare moltissimo da individuo a individuo. È sufficiente per noi ricordare che un degrado del 4% corrisponde a Riegel 0,06, del 6% a Riegel 0,08 e così via (tenetelo in mente perché alla prossima puntata ci servirà per analizzare il record del mondo di Kipchoge). Riegel in un certo senso traduce in modo utile dal punto di vista dei calcoli il concetto di efficacia di corsa e ci semplifica la vita nello stimare quanta potenza nella corsa possiamo sostenere per un determinato range temporale, corrispondente al tempo che desideriamo ottenere in gara. Naturalmente è fondamentale essere onesti nella previsione di tempo altrimenti il giochino non funziona.

Vediamo 2 esempi per modelli di prestazione molto diversi tra loro, anzi…10 volte diversi tra loro!

Stima gara 10 km

61,5 kg (maschio)
FTP 252 Watt (4,1 W/kg – Valori Stryd)
RE media a FTP 0,95

Ipotizzando una RE di 0,94/0,95 la Potenza sostenibile per 41’40” (stimando quindi 10 km a 4’16”/km) è di 255 Watt, al 101,1/101,3 % di FTP, con un Riegel factor coerente tra i 4 e il 5%.

L’atleta è stato quindi mandato in gara con il target di 255 Watt, un piano eseguito meticolosamente e che gli ha consentito di ritoccare il suo PB, con una perdita di potenza nella corsa tra la prima e la seconda metà del 4% (Riegel -0.06) e la RE finale misurata è risultata di 0.94 (m/s)/(W/kg) e ECOR di 1,07 kJ/kg/km (il lavoro necessario per kg per km), verificando la correttezza delle stime iniziali.

 Stima gara 100 km

 54 kg (femmina)
FTP 254 Watt (Valori Garmin, quindi scala differente e non comparabile con il caso precedente)
RE media a FTP non disponibile (al momento non è possibile elaborare metriche evolute per ragioni tecniche legate al modo in cui il canale dati viene nominato dalle app Running Power by Garmin Labs) 

In una gara da oltre 10 ore come la 100 km del Passatore i margini di errore diventano statisticamente più ampi, eppure questo processo di calcolo, unito a una buona conoscenza dell’atleta e dei dati ricavati da numerosi allenamenti e gare di preparazione, ha portato a un risultato sorprendente.

Per arrivare alla scelta delle 10h30’ come target “onesto” di gara e alla identificazione di una forchetta Riegel tra -0.09 e -0.1 è stato seguito lo stesso processo illustrato nel calcolatore qui sopra, confrontando 3 maratone e 2 gare da 50 km corse nei 6 mesi precedenti la A Race.

Una volta determinata la stabilità dei valori sulle due distanze, aver usato zone di lavoro basate sull’intensità (che indicano per 100 km una forchetta tra 77 e 81% di FTP) e aver lavorato un po’ con le proporzioni non è stato difficile selezionare il target, pur permanendo una certo grado di incertezza sul degrado della prestazione, non avendo mai corso più di 50 km di fila in allenamento (abbiamo preferito un approccio basato sul cross training e in particolare la bici, privilegiando la qualità a scapito dei volumi, e simulando l’affaticamento senza rischiare di compromettere l’integrità fisica dell’atleta, che peraltro aveva come obiettivo un duathlon lungo dopo 3 mesi dal Passatore).

Ancora una volta l’indicazione di una race strategy ben calcolata e l’esecuzione perfetta dell’atleta – che aveva fatto tutti i compiti per bene! – ha permesso di centrare l’obiettivo, come si vede dalla potenza nella corsa normalizzata media finale (198 NP, 78% di FTP) con cui si sono ottenute 10h31’.

Photo by Seth Macey