Viento y meteorología por hora de paso (ETA): efecto sobre el plan de potencia
Meteorología
51 s
Tiempo ahorrado en un modelo de contrarreloj de 40 km con tramos alternos de viento de cara y a favor al variar la potencia ±10 % en paralelo con el viento.
Atkinson et al. (2007), potencia media de 289 W y viento de 4,4 m/s. La estrategia requiere saber en qué tramos soplará el viento de cara durante el paso del ciclista.
Muchas herramientas de planificación del ritmo tratan la meteorología como una condición fija: toman el viento previsto a la hora de salida y lo aplican a todo el recorrido. En una prueba corta, esta simplificación puede ser aceptable; en una prueba de varias horas, el ciclista atraviesa cada tramo en un momento distinto y las condiciones previstas para ese momento pueden diferir de las iniciales.
El viento en la ecuación de potencia
El viento no modifica la potencia gravitatoria ni la de rodadura, sino la aerodinámica, porque esta depende de la velocidad relativa al aire. El modelo de Martin et al., validado en carretera, incorpora explícitamente la velocidad del aire1:
P_aero = ½ · ρ · CdA · (v + v_w)² · v
Donde ρ es la densidad del aire (kg/m³), CdA el área de arrastre aerodinámico (m²), v la velocidad de marcha (m/s) y v_w la componente del viento proyectada sobre la dirección de marcha (m/s; positiva con viento de cara y negativa con viento a favor). Lo relevante no es la velocidad del viento en sí, sino esa componente efectiva, que cambia cada vez que el recorrido cambia de dirección y cada vez que el viento rota o varía de intensidad.
Como muestra la Figura 1, con los supuestos indicados una componente de 15 km/h de cara reduce la velocidad de 43,6 a 34,6 km/h a igual potencia, y la misma componente a favor la eleva a 53,6 km/h. La asimetría es relevante: el tiempo perdido en los tramos de viento de cara, que se recorren más despacio, no se recupera por completo en los tramos de viento a favor.
Evidencia sobre el reparto de potencia con viento
Swain predijo mediante un modelo que, en una contrarreloj de 40 km con tramos alternos de viento de cara y a favor de 16 km/h, variar la potencia un 10 % en paralelo con el viento ahorraba 29 s respecto a la potencia constante2. Con el modelo validado de Martin, Atkinson et al. estimaron un ahorro de 51 s en ese mismo recorrido3. En condiciones de laboratorio, Atkinson y Brunskill simularon 16,1 km con viento de cara en la primera mitad y a favor en la segunda: la estrategia variable (+5 % con viento de cara) mejoró el tiempo en 12 s respecto a la prueba de ritmo libre, con el menor esfuerzo percibido y la menor variación de lactato de las tres condiciones4. La revisión de Atkinson et al. recomienda variar la potencia en paralelo con los cambios de viento o pendiente para reducir la variabilidad de la velocidad y el tiempo total5.
Aplicar esta estrategia exige conocer, antes de la salida, qué tramos se recorrerán con viento de cara y cuáles con viento a favor. Esa información depende tanto de la orientación de cada tramo como del viento previsto en el momento en que el ciclista pasará por él.
Qué es la meteorología por ETA
El procedimiento consta de dos pasos. Primero se estima a qué hora pasará el ciclista por cada tramo, lo que depende de su potencia, su CdA y el perfil del recorrido. Después se consulta el pronóstico para esa hora concreta y ese punto. Así, cada segmento del plan utiliza su propio viento, su temperatura y su probabilidad de precipitación. Dado que el tiempo de paso depende a su vez del viento, una estimación de ETA que ignore el viento introduce un error en la propia selección del pronóstico.
Densidad del aire
La densidad del aire multiplica toda la resistencia aerodinámica y depende de la presión y de la temperatura. Disminuye con la altitud, lo que reduce el coste aerodinámico de una misma velocidad6. A presión constante de 1013,25 hPa, la ecuación de estado de los gases ideales da una densidad de 1,269 kg/m³ a 5 °C y de 1,164 kg/m³ a 30 °C; con los supuestos de la Figura 1, mantener 40 km/h en llano exige unos 249 W en el primer caso y 231 W en el segundo (cálculo de modelo). En una prueba que empieza con aire frío y termina con temperaturas más altas, la potencia necesaria para una misma velocidad varía a lo largo del recorrido.
Implementación en AthletePro
AthletePro Super Record calcula la ETA por tramo y consulta el pronóstico de Open-Meteo para esa hora y ese punto, con muestreo en varios puntos en recorridos largos. El plan muestra flechas de viento sobre el mapa, una rosa de vientos relativa al ciclista, un histograma del ángulo de guiñada (yaw) y una tabla meteorológica por tramos, y todo ello se incorpora al reparto de potencia y al tiempo estimado. La precisión del resultado queda limitada por la del propio pronóstico meteorológico.
Aplicación práctica
Un plan de potencia que varía con el viento solo es útil si el ciclista puede sostener esas variaciones; conocer su potencia crítica y su reserva anaeróbica permite fijar márgenes realistas para cada tramo.
Referencias
- Martin JC, Milliken DL, Cobb JE, McFadden KL, Coggan AR. Validation of a mathematical model for road cycling power. J Appl Biomech. 1998;14(3):276–291. doi:10.1123/jab.14.3.276
- Swain DP. A model for optimizing cycling performance by varying power on hills and in wind. Med Sci Sports Exerc. 1997;29(8):1104–1108. doi:10.1097/00005768-199708000-00017
- Atkinson G, Peacock O, Passfield L. Variable versus constant power strategies during cycling time-trials: prediction of time savings using an up-to-date mathematical model. J Sports Sci. 2007;25(9):1001–1009. doi:10.1080/02640410600944709
- Atkinson G, Brunskill A. Pacing strategies during a cycling time trial with simulated headwinds and tailwinds. Ergonomics. 2000;43(10):1449–1460. doi:10.1080/001401300750003899
- Atkinson G, Peacock O, St Clair Gibson A, Tucker R. Distribution of power output during cycling: impact and mechanisms. Sports Med. 2007;37(8):647–667. doi:10.2165/00007256-200737080-00001
- Capelli C, di Prampero PE. Effects of altitude on top speeds during 1 h unaccompanied cycling. Eur J Appl Physiol Occup Physiol. 1995;71(5):469–471. doi:10.1007/BF00635883
