ルート５

昨年の秋頃から有酸素運動を目指し、歩幅を大きくするような歩き方を心がけた結果、歩幅を大きくすると歩行ピッチ（単位時間あたりの歩数）も上がるということに気付きました。

歩数計により１日単位で累積された“歩数”と“歩行時間”から“平均の歩行ピッチ”が算出されます。これまで歩行記録の１指標として歩行ピッチを記録してきました。昨年１年間に記録した歩行ピッチのデータをグラフにすると、次のようになります。

グラフを見ると、１年間同じ歩行ピッチで歩いているわけではなく、寒い時期には速くなり、暑い時期には遅くなるという傾向があることが分かります。最近になって急激に歩行ピッチが上がっているのは、上述の“有酸素運動を目指した歩き方を心がけた”からだと思われます。

これまで、歩行記録の別の指標として“歩行距離”も記録してきました。歩行距離の算出方法としては、歩幅の検証により得られた平均的な値（詳しくはこちら）に歩数を乗ずるという単純なものでした。

ところが冒頭に述べたように、歩幅の変化に伴って歩行ピッチも変化しているということが分かったので、歩行距離を求める方法としては、歩行ピッチの値に応じた歩幅を用いるのが合理的であろうと考えられます。

そこで、歩行ピッチに応じた歩幅が求められる「歩幅推定モデル」を作成することにしました。

これまでは散歩時の歩幅として72cmという値を使っていました。また別の検証によって、散歩時の歩行ピッチが116歩／分程度であることが確認できています（詳しくはこちら）。一方最近になって、歩幅を極力大きくする歩き方をした場合には、歩幅が78cmほどになり、そのような歩き方をしたときの歩行ピッチは120歩／分ほどになることが分かりました。

歩行ピッチと歩幅の関係がどのような関数になるのか正確には把握できていませんが、最近いろいろ試みた結果に基づいて、次の１次関数（直線）で表すことにしました。
　　＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
　　　［歩幅］＝1.50×［歩行ピッチ］－102.0
　　――――――――――――――――――――――
この関数で表される歩行ピッチと歩幅の関係が“歩幅推定モデル”です。これを図にすると、次のようになります。

この歩幅推定モデルを使って歩行距離を求める際の手順は以下のとおりです。
　① 歩数計により得られる“歩数”と“歩行時間”から“歩行ピッチ”を求める。
　② 求めた“歩行ピッチ”から“歩幅推定モデル”による“歩幅”を求める。
　③ 求めた“歩幅”に、上記①の“歩数”を乗じて“歩行距離”を求める。

このような方法で“歩行距離”を求めることにより、ほんの少しだけ精密な値が得られるようになると思われます。

2015年の歩行実績を記録する際には、上記モデルを使って“歩行距離”を算出しようと思います。

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蛇足ながら付記すると、最近では［スマホ＋GPSアプリ］を使えば簡単に歩行経路や歩行距離が記録として残せるみたいですが、残念ながら私はスマホを持っていませんので......