公式
彼得·里格尔于 1977 年发表了它。时间并不随距离线性增长：距离翻倍所付出的时间多于翻倍，因为配速保持得越久越难维持。指数正是这份额外代价。
T₂ = T₁ × (D₂ ÷ D₁) ^ 1.06
1.06 不是生理学定律。里格尔是把它拟合到比赛成绩上的，它描述的是一名训练有素的跑者在相邻距离之间的换算。从 5 公里推 10 公里时效果最好，从 5 公里推马拉松时最差。
一个算例
你 5 公里跑了 25:00，想估算半程马拉松。距离之比是 21.0975 ÷ 5 = 4.2195，取 1.06 次方得 4.6002。乘以 1500 秒，预测为 6900 秒，即 1:55:00。
为什么马拉松给的是一个区间
公式知道你的速度，却不知道你的耐力，而马拉松恰恰由耐力决定。对大量业余成绩的分析一再表明：从短距离外推得到的马拉松预测偏快，且周跑量越低，偏差越大。因此这里任何长距离外推都以区间呈现，马拉松尤其如此：快的一端用里格尔的 1.06，慢的一端用较保守的 1.10。以 5 公里 25:00 为例，区间从 3:59:47 到 4:21:08，宽达二十一分钟；以 10 公里 45:00 为例，区间收窄到 3:27:01 至 3:39:17，因为外推的跨度只有一半。跨度越短，公式真正知道的就越多。
由 5 公里成绩推算的等效成绩
按 1.06 的里格尔预测，旁边是保守的马拉松一列。马拉松请读作两列之间的区间，而不是其中任何一个单独的数字。
| 5 公里 | 10 公里 | 半马 | 全马 | 全马 · 保守 |
|---|---|---|---|---|
| 16:00 | 33:22 | 1:13:36 | 2:33:27 | 2:47:07 |
| 18:00 | 37:32 | 1:22:48 | 2:52:38 | 3:08:01 |
| 20:00 | 41:42 | 1:32:00 | 3:11:49 | 3:28:54 |
| 22:00 | 45:52 | 1:41:12 | 3:31:00 | 3:49:48 |
| 24:00 | 50:02 | 1:50:24 | 3:50:11 | 4:10:41 |
| 26:00 | 54:12 | 1:59:36 | 4:09:22 | 4:31:35 |
| 28:00 | 58:23 | 2:08:48 | 4:28:33 | 4:52:28 |
| 30:00 | 1:02:33 | 2:18:00 | 4:47:44 | 5:13:22 |
| 32:00 | 1:06:43 | 2:27:12 | 5:06:55 | 5:34:15 |
每一格都由上方计算器所用的同一个函数算出，表格与计算器不会出现分歧。
公式无法知道的东西
首先是周跑量：周跑 30 公里和周跑 80 公里的人，同样跑出 5 公里 25:00，会得到相同的马拉松预测，而这本不应该。其次是高温与湿度，它们在 42 公里上以分钟计，在 5 公里上只以秒计。再次是赛道：爬升、路面、第一公里有多拥挤。还有补给，它只在一个半小时之后才成为变量，却足以终结一场公式认为你已准备好的比赛。这些在距离之比里一个都看不到。
怎样用得好
用你近期跑过的、距离最接近的成绩去预测，而不是用你生涯最好成绩：上个月的 10 公里比两年前的 5 公里个人最好成绩更有用。把结果当作状态好时的上限，而不是计划——只有一个 5 公里成绩就按预测的马拉松配速出发，是最后 10 公里走回终点的经典方式。每次比赛后重新预测一次：这套公式描述你现在在哪里，远比承诺你将会在哪里更可靠。
常见问题
跑步成绩预测有多准？
在相邻距离之间相当准：训练有素的跑者用 5 公里推 10 公里，通常落在百分之一二的误差内。用短距离推马拉松则会朝一个特定方向失准——偏快——而且周跑量越低，误差越大。请把马拉松结果当作上限而非预报。
什么是里格尔公式？
T₂ = T₁ × (D₂ ÷ D₁) ^ 1.06，由彼得·里格尔于 1977 年发表。预测成绩等于已知成绩乘以两个距离之比的 1.06 次方。它是使用最广的成绩等效公式，你在网上见到的绝大多数预测器都是它换了个名字。
指数为什么是 1.06？
这是经验拟合值，不是推导出来的常数。里格尔从不同距离的比赛成绩中得到它。它刻画的是这样一个观察：随着比赛变长，配速会缓慢而稳定地下降。不同人群拟合出的指数不同：精英跑者略低于 1.06，而外推到马拉松的业余跑者则高于它。
可以用 5 公里成绩预测马拉松吗？
可以，但这是这套公式给出的最弱的预测。半程马拉松预测全马要好得多，10 公里也比 5 公里好。如果你只有 5 公里成绩，请取区间中保守的一端，并对照自己的周跑量做个判断。
它和 VDOT 或 VO₂max 计算器有什么区别？
VDOT 一类的表格先把比赛成绩换算成一个体能分数，再从该分数读出等效成绩。在相邻距离上，它们给出的数字与里格尔接近，因为两者拟合的是同一类比赛数据。两者都不知道你的训练量，所以都解决不了马拉松这个问题。
成绩需要多新？
在六到八周之内，预测才有意义。竞技状态在两个方向上都变化很快，上个赛季的成绩描述的是一个已经不存在的跑者。