RACING DATA
2022-02-26 3歳未勝利(阪神3R)
一般競走 · ダート 1,400m · 13頭 · 天候 晴 · 馬場 良
発走前の近隣気象観測
- 気温
- 7℃
- 相対湿度
- 56%
- 風速
- 2.3m/s
- 1時間降水量
- 0mm
- 24時間降水量
- 0mm
- 72時間降水量
- 0mm
神戸観測所(競馬場から約16.4km)・2022/2/26 9:00:00(日本時間)。発走115分前。競馬場内の測定値ではありません。
気象庁の後日確定観測から結合。取得:2026/10/27 4:19:50。出典を見る →
当日の馬場測定
| 測定日 | クッション値 | 芝含水率 ゴール前 / 4角(%) | ダート含水率 ゴール前 / 4角(%) | 測定時刻・出典 |
|---|---|---|---|---|
| 2022-02-26 | 9.9 | 9.1 / 10.8 | 3.9 / 4.2 | クッション 記録なし 含水率 記録なし 公式測定資料 |
後日取得した測定値です。時刻の記録がない資料は、発走前に判明していた値とは扱いません。不明瞭なセル・未抽出日の補足は、当時の報道として出典を区別しています。金曜測定値を土日値として使っていません。
レース結果
1着はアランチャータ。記録は確定後の結果です。結果の読み方
| 着順 | 馬番 | 馬名 | 性齢 | 騎手 | 調教師 | 馬体重(増減) | 走破秒 | 上がり3F | 確定単勝 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 12 | アランチャータ | 牝3 | 富田暁 | 上村洋行 | 464kg (+10) | 86.1 | — | 18.3 |
| 2 | 11 | ブラックサウザー | 牡3 | 国分恭介 | 大根田裕之 | 426kg (+8) | 86.4 | — | 6.8 |
| 3 | 5 | ハイパーストーム | 牝3 | 岩田望来 | 須貝尚介 | 452kg (+4) | 86.6 | — | 3 |
| 4 | 1 | クリノミニスター | 牡3 | 太宰啓介 | 荒川義之 | 468kg (+2) | 86.9 | — | 6.7 |
| 5 | 4 | ネヴァイナフ | 牡3 | 和田竜二 | 小崎憲 | 474kg (0) | 87.2 | — | 2.7 |
| 6 | 9 | ディーズルージュ | 牝3 | 幸英明 | 岡田稲男 | 466kg (-10) | 87.5 | — | 29.5 |
| 7 | 13 | ブラックラスター | 牡3 | 横山典弘 | 鈴木伸尋 | 514kg (-4) | 88.2 | — | 6.8 |
| 8 | 6 | ティグル | 牡3 | 服部寿希 | 中竹和也 | 468kg (+4) | 88.5 | — | 168 |
| 9 | 3 | アイファーラニオー | 牡3 | 藤井勘一郎 | 鮫島一歩 | 476kg (-2) | 89 | — | 242.6 |
| 10 | 7 | テンダーメモリー | 牝3 | 和田翼 | 大橋勇樹 | 446kg (+4) | 89 | — | 369.4 |
| 11 | 10 | ストームサージ | せん3 | 秋山真一郎 | 高橋義忠 | 474kg (-4) | 90.1 | — | 58.2 |
| 12 | 8 | メイショウゲンパク | 牡3 | 国分優作 | 南井克巳 | 478kg (—) | 90.8 | — | 236.9 |
| 13 | 2 | モズテンクウ | 牡3 | 団野大成 | 清水久詞 | 492kg (+16) | 91.9 | — | 141.7 |
ラップタイム
区間タイム(秒):12.3 / 10.7 / 11.8 / 12.5 / 12.6 / 12.6 / 13.6
前半3F:未収録秒 / レース上がり3F:38.8秒
単勝・複勝払戻(100円あたり)
| 券種 | 馬番 | 払戻(円) |
|---|---|---|
| 単勝 | 12 | 1830 |
| 複勝 | 12 | 440 |
| 複勝 | 11 | 170 |
| 複勝 | 5 | 160 |
コーナー通過順
| 1コーナー | 2コーナー | 3コーナー | 4コーナー |
|---|---|---|---|
| 未収録 | 未収録 | 5,12(2,4,13)(1,10)(6,9)-(3,11)(7,8) | (5,12)(4,13)2(1,10)9,6,11,3,8,7 |
馬連・馬単・3連系などを含む収録全項目は、分析画面または公開JSONで確認できます。データ閲覧は登録不要です。
出典:JRA公式成績PDF。公式資料から項目を抽出・正規化。元CSVと同じ列に対応させた値は、元資料の原文そのものではありません。出典と加工内容