为一场马拉松做准备，如何客观评估训练是非常重要的一环。客观的评估可以更准确、科学的计算出在比赛中的表现。很多跑者会根据自己的训练情况做出完赛目标。但是在实际比赛中，跑者常常发现，这些预估过于乐观，导致他们比赛中的感受和训练大相径庭，尤其是在后半段让他们感到更加沮丧。

最近，来自法国和芬兰的科学家们通过跑者的跑步数据，建立了一个可以预测马拉松完赛成绩的模型。根据这个模型，他们预测了超过1000名跑者的完赛成绩，结果误差在2%以内。也就是说3小时完赛的选手，最终成绩误差在3分30秒左右。

研究者法国巴黎萨克莱大学的 Thorsten Emig 说，这种预测适用于所有跑者，包括精英选手和6小时完赛的跑者。

但是预测也有很多不安定因素，比如预测不会考虑到天气，生病，或者地形等情况。这种预测只适用于良好的地形，没有生病，好天气的情况下。但是在一个小的实验中，Thorsten Emig运用了一个变体模型，当他把这个变体模型应用在专业选手时，发现预测的惊人的准确。莫法拉的最好成绩为2小时05分11秒，预测的误差在9秒以内，格布雷西拉西耶的最好成绩为2小时03分59秒，预测的误差在8秒以内，二基普乔格的世界纪录为2小时01分39秒，预测的误差为56秒。

做这样的数据并非Thorsten Emig心血来潮。因为他是一名马拉松爱好者，个人最好成绩是2小时58分。而他又是一名理论物理学家，研究的方向是统计物理。所以Thorsten Emig是一名有着深厚数学功底的跑步爱好者。

Thorsten Emig表示，一般情况下科学家想评估跑者的潜力，他们会把跑者放在实验室里，测量最大摄氧量等生理因素，从而预估跑者的完赛成绩。但是每个人都知道最大摄氧量并不能很好的预测比赛表现。除此之外影响表现的还有跑步效率，乳酸阈值等因素。这些可以在实验室中测量，但是不是每个人都可以进入实验室。

随着智能手表的出现，这些数据可以不用来自于实验室。在芬兰一家公司的帮助下，Thorsten Emig从14000名马拉松跑者的160万次训练中搜集了总计高达2000万公里的训练数据。Thorsten Emig通过自己的模型，从每个跑者的数据中梳理出两条至关重要的信息。

一个是跑者在最大摄氧量下的跑步速度，训练有素的跑者可以维持这个速度长达六分钟左右，即使跑者没有在这段时间里全力跑，也可以通跑者在这段时间的跑步距离进行推算。

另一个重要的信息是耐力，这是被Thorsten Emig用一个称之为E的耐力因子量化了这个指标。跑者用90%的最大有氧速度(大致为乳酸阈门槛的速度)跑步所用的时间除6。

耐力是可变的量。比如最大有氧速度为每秒5米的跑者的耐力系数为12(他们可以在72分钟内保持90%的速度)。如果耐力系数3，那么意味着他们只维持90%的速度18分钟。这就是2小时40分和3小时30分跑者的区别，尽管他们的有氧速度相同。

Thorsten Emig的数学模型需要搜集跑者马拉松比赛前六个月的跑步数据，才能得到这些指标参数，并算出预测完赛成绩。从数据中寻找最快的5公里，10公里和半马时间。从这些数据中估计最大有氧速度和E的耐力因子。

当然，这些假设是建立在跑者进行了一段艰苦训练的基础上。即使跑者在训练中不努力，他们也不会在比赛中跑出好成绩，所以预测完赛时间仍然是准确的。

预测完赛成绩并不是模型的全部。这个模型还可以发现训练过度的潜在迹象。为了做到这一点，Thorsten Emig使用了一个叫做TRIMP的指标。

Thorsten Emig通过一个复杂的公式来评估每个人每次跑步的潜力，该公式基于跑步的持续时间和跑步时最大有氧速度的分数。例如一名男子以马拉松的速度跑90分钟将获得大约220分。同一名男子轻松跑90分钟将获得大约150分。

基于跑者比赛前六个月的训练数据，Thorsten Emig发现TRIMP的分数越高，跑着的耐力就越好。但是这个分数值有一个天花板，有些跑者累积到了20000分左右就进入平台期，而如果超过25000分，耐力值反而会有近25%的下降。