O que realmente me impressionou foi que as velocidades médias realmente não mudaram muito
O gráfico varia de cerca de 25km/h a mais de 40km/h, e isso é uma grande mudança. Como outros já mencionaram, aumentar a sua velocidade média requer um aumento não linear da potência aplicada aos pedais.
Por outras palavras, aumentar a velocidade média de 25km/h para 26km/h é mais fácil do que aumentar de 40km/h para 41km/h
Digamos que eu ia roubar uma máquina do tempo, voltar atrás e percorrer cada percurso TdF, usando exactamente a mesma bicicleta. Para igualar a velocidade média dos vencedores, esta é a potência que eu precisaria de produzir (bem, uma aproximação muito grosseira):
(mais uma vez, este é um gráfico muito grosseiramente aproximado, concebido para ilustrar um ponto! Ignora coisas como o vento, o terreno, o desenho, a costura, a superfície das estradas e muitas outras coisas)
De cerca de 60 watts para 240 watts é uma mudança enorme, e é muito improvável que os concorrentes da TdF tenham aumentado tanto a sua potência ao longo do tempo…
Parte do aumento será devido a ciclistas mais poderosos (graças a uma melhor formação e nutrição), mas certamente não a toda.
O resto é provavelmente devido a melhorias tecnológicas. Por exemplo, uma bicicleta mais aerodinâmica irá diminuir a potência necessária para uma dada velocidade média, o mesmo acontecendo com uma bicicleta mais leve ao subir colinas.
Fonte para gráficos: Embora o meu argumento deva permanecer válido independentemente de quão impreciso é o gráfico acima, aqui está o script confuso que usei para o gerar
Utiliza os dados de aqui , exportados para CSV (de este documento )
A velocidade média para o cálculo dos watts necessários poderia ser grandemente simplificada, mas foi mais fácil para mim apenas modificar o script de a minha resposta aqui !
#!/usr/bin/env python2
"""Wattage required to match pace of TdF over the years
Written in Python 2.7
"""
def Cd(desc):
"""Coefficient of drag
Coefficient of drag is a dimensionless number that relates an
objects drag force to its area and speed
"""
values = {
"tops": 1.15, # Source: "Bicycling Science" (Wilson, 2004)
"hoods": 1.0, # Source: "Bicycling Science" (Wilson, 2004)
"drops": 0.88, # Source: "The effect of crosswinds upon time trials" (Kyle,1991)
"aerobars": 0.70, # Source: "The effect of crosswinds upon time trials" (Kyle,1991)
}
return values[desc]
def A(desc):
"""Frontal area is typically measured in metres squared. A
typical cyclist presents a frontal area of 0.3 to 0.6 metres
squared depending on position. Frontal areas of an average
cyclist riding in different positions are as follows
http://www.cyclingpowermodels.com/CyclingAerodynamics.aspx
"""
values = {'tops': 0.632, 'hoods': 0.40, 'drops': 0.32}
return values[desc]
def airdensity(temp):
"""Air density in kg/m3
Values are at sea-level (I think..?)
Values from changing temperature on:
http://www.wolframalpha.com/input/?i=%28air+density+at+40%C2%B0C%29
Could calculate this:
http://en.wikipedia.org/wiki/Density_of_air
"""
values = {
0: 1.293,
10: 1.247,
20: 1.204,
30: 1.164,
40: 1.127,
}
return values[temp]
"""
F = CdA p [v^2/2]
where:
F = Aerodynamic drag force in Newtons.
p = Air density in kg/m3 (typically 1.225kg in the "standard atmosphere" at sea level)
v = Velocity (metres/second). Let's say 10.28 which is 23mph
"""
def required_wattage(speed_m_s):
"""What wattage will the mathematicallytheoretical cyclist need to
output to travel at a specific speed?
"""
position = "drops"
temp = 20 # celcius
F = Cd(position) * A(position) * airdensity(temp) * ((speed_m_s**2)/2)
watts = speed_m_s*F
return watts
#print "To travel at %sm/s in %s*C requires %.02f watts" % (v, temp, watts)
def get_stages(f):
import csv
reader = csv.reader(f)
headings = next(reader)
for row in reader:
info = dict(zip(headings, row))
yield info
if __name__ == ' __main__':
years, watts = [], []
import sys
# tdf_winners.csv downloaded from
# http://www.guardian.co.uk/news/datablog/2012/jul/23/tour-de-france-winner-list-garin-wiggins
for stage in get_stages(open("tdf_winners.csv")):
speed_km_h = float(stage['Average km/h'])
dist_km = int(stage['Course distance, km'].replace(",", ""))
dist_m = dist_km * 1000
speed_m_s = (speed_km_h * 1000)/(60*60)
watts_req = required_wattage(speed_m_s)
years.append(stage['Year'])
watts.append(watts_req)
#print "%s,%.0f" % (stage['Year'], watts_req)
print "year = c(%s)" % (", ".join(str(x) for x in years))
print "watts = c(%s)" % (", ".join(str(x) for x in watts))
print """plot(x=years, y=watts, type='l', xlab="Year of TdF", ylab="Average watts required", ylim=c(0, 250))"""