logo logo logo

Comparte en

  • Facebook
  • Twitter
  • Linkedin
  • WhatsApp
logo logo logo   | 2017
  • Media
  • Maratón
  • Trail
  • Ultra
    • Facebook
    • Twitter
    • Linkedin
    • WhatsApp
  • LOLO
  • EDUARDO
  • General
 VER GRÁFICAS  
SALIDA EL FILO PORTILLO PIEDRA PASTORES TIGAIGA META
  • GENERAL
  • LOLO
  • EDUARDO
<< Volver a Home Trail 2017
  • LOLO ACOSTA MARRERO
  • Dorsal 1008
  • 11:51:39 h
  • 10:46 min/km velocidad media
  • 231º de 327 finalistas en la General
  • 18º de 29 finalistas en Veteranos B Masculino
  • Equipo CLUMONFIR
    JOSE MARIA RODRIGUEZ PERDOMO141º
    LUIS SANTANA SANTANA212º
    JORGE SANTANA DENIZ213º
    LOLO ACOSTA MARRERO231º
    JOSE MANUEL NAVARRO MORENONO INICIA

  • EDUARDO JAVIER MARTINEZ GARCIA
  • Dorsal 1381
  • 11:27:20 h
  • 10:24 min/km velocidad media
  • 188º de 327 finalistas en la General
  • 66º de 112 finalistas en Veteranos A Masculino
  • Equipo AIIIIIADELANTE TEAM
    FELIX DIAZ CAÑIZARES187º
    EDUARDO JAVIER MARTINEZ GARCIA188º
    ALBERTO VILLAR MARTINNO INICIA
    MIGUEL ANGEL HERNANDEZ GOMEZNO INICIA
    FRANCISCO JAVIER EXPOSITO VIVASNO FINALIZA
VER GRÁFICAS  
 

A continuación mostramos varias gráficas interactivas con los datos más relevantes de LOLO ACOSTA MARRERO vs EDUARDO JAVIER MARTINEZ GARCIA en los puntos oficiales de control.

Comparativa entre el tiempo de LOLO ACOSTA MARRERO, el de EDUARDO JAVIER MARTINEZ GARCIA, el tiempo medio de la general y el tiempo medio de la categoría.

 



 

Posición general de LOLO ACOSTA MARRERO frente a posición general de EDUARDO JAVIER MARTINEZ GARCIA en los puntos de control.

 



 

Tiempo de LOLO ACOSTA MARRERO frente al tiempo de EDUARDO JAVIER MARTINEZ GARCIA y tiempo medio de carrera en los puntos de control.

 

Si algo no te cuadra, por favor contacta con nosotros en: cajamardatalab@bcc.es

Cajamardatalab   logo
  • cajamardatalab@bcc.es
  • síguenos
  • Política de cookies
  • Nota legal
  • Política de tratamiento de datos

Hecho con favorite desde Cajamar

Copyright © Cajamar Data Lab