Estava fent un petit script amb NodeJS per extreure la informació dels meus tracks de BTT. Aquesta és la informació bàsica que es pot extreure:
$ node xml_stats.js ../rutesgps/montnegreopenmtb_32.gpx track: ../rutesgps/montnegreopenmtb_32.gpx 2020-11-05 29.4 Km (distància total) 02:25:40 (temps en moviment) 02:58:01 (temps total) 1121 m (desnivell acumulat) 886 m (desnivell acumulat amb filtre) 143m -> 650m (altitud min and max)
La dificultat principal està en entendre què significa i com es calcula el desnivell acumulat. Posem per cas una excursió bastant planera com fer tot el Passeig de les Aigües de Barcelona. Tenint en compte que la resolució del meu GPS és de 1 metre (sense decimals), el fet de recórrer una superfície plana fa que es vagi acumulant els metres de desnivell d’una manera exagerada (encara que el GPS tingués més resolució també passaria). El primer que hauríem de fer és recalcular les elevacions del meu track amb algun servei online que doni les altures exactes, i amb algun decimal. Després, la solució passa per filtrar les dades, fer un suavitzat, és a dir, fer una mitjana. Per exemple, per cada punt agafem el valor de l’elevació fent la mitjana entre el punt actual i els punts anterior i posterior. Seria una mitjana de tres punts. Com que cada punt es grava als 4 segons, seria una mitjana de 12 segons. Ara bé, puc fer filtrats de 5, 7, 9 o 11 punts, i dóna com a resultat valors de pendent acumulat cada vegada més petits. Quin criteri seguir? El cas és que els diferents sistemes (el meu GPS, el wikiloc, etc…) donen valors diferents. Això fa que la mesura de l’elevació acumulada en una excursió no sigui una mesura massa fiable. Aquest efecte no és massa problemàtic en les excursions amb baixades i pujades llargues i constants. Per contra, amb excursions amb zones planes i terreny irregular l’efecte s’acumula més.
Tots aquests càlculs donen peu a programar un altre script per calcular pujades on podem definir unes cronoescalades, pujades que es van repetint en els entrenaments i es podrà extreure informació per comparar. En parlarem en el proper post…