【专业前沿】训练负荷监控:过去,现在和未来(下)

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发表于 2017-6-17 23:49:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
                                                                                                   

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02The Present

从20世纪80年代开始,随着技术的发展( 无线电心率监测系统,便携式血乳酸分析仪,快速响应的呼吸气体分析仪) 科学界在训练和竞赛中的生理监测能够提供更好的生理反应标志,内部训练负荷的概念开始出现。

从Matti Karvonen关于储备心率的开创性研究开始,我们开始了一个更好的个性化训练的过程。同样地,训练强度区域与离散代谢阈值相关的概念创造了更为个性化方式监测训练的能力。

尽管能够更精确地分解训练强度的价值,但是仍然没有将训练负荷(频率×强度×时间)与任何定量模型下的运动表现链接在一起。从20世纪70年代中期开始,Eric Banister和他的同事提出了“训练刺激量”即TRIMP的概念。这一概念,意识到,根据心率储备百分比乘以非线性因子(等同于强度和血乳酸的关系)再乘以持续时间所产生的数字(TRIMP)就代表了训练课程所产生的适应能力和疲劳程度的增加。如果这个数字在一个合适的时期(1周)计算出来,训练量和训练强度的乘积就比较有价值。认识到健身和疲劳有明显的“影响曲线”和他们相关,Banister他们表示运动表现可以通过整合适应度与疲劳影响曲线来解释。此刻,训练监测的概念从根本上向前进了一步,使得训练上的细节可以在数量上和时间上和运动表现相关。


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图一.历史上使用间歇训练重复的次数和每次重复时间的示意图来监测训练的进展。运动员的训练任务是(每四天为一个周期)每个1分30秒跑200米,重复31到33次。在几个星期的时间里,重复次数稳定增加,跑步速度也有所提高或者是保持。当因为重复次数增加而导致跑步速度变慢时(第25天),训练量的增加就要停止,直到运动员又能跑到期望的速度。因此训练量和强度可用于监测进步情况,通过进行高频率的评估,可保证训练计划的修改以保持训练进度。


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图二.跑步速度和心率(HR)及血乳酸的原理图。运动员跑步速度越快,通常在3到5分钟这个阶段,可保持血液和肌肉乳酸的平衡。心率和血乳酸绘制为速度的函数。绘制了乳酸阈值的参考标记(例子中是2.5mmol/L),以及被认为是最大乳酸稳定状态的第二个阈值(例子中是OBLA=4mmol/L),将这与心率关联(这在日常训练中比较实用)。本例中,运动员的心率阈值范围是159到179.速度在16km/小时,心率在159以下的低强度和高训练量的训练便可以完成。速度在16-18km/小时且心率在阈值范围内的高强度训练(维持10到30分钟)也能够完成。速度大于18km/小时且心率大于179次的间歇强度(例如6组1600 m,中间慢跑400米恢复)也能够完成。原则上,随着运动员适应训练和变得更加强大,运动员可重新评估并且调整定义训练区间的速度和心率。

TRIMP的概念基本上来说是出色的。它在数学上也挺复杂的,它是基于稳态训练(例如最大储备心率的平均值)和普通运动员的基础上提出来的。在接下来的几年中,基本的TRIMP概念被修改为通过允许心率区间来替代TRIMP,通过利用无线心率监测系统和阈值提供的新陈代谢状况,解决了预设的近稳态最大储备心率和非线性乘法的复杂性。

然而,这些方法仅限于心率和强度的关系已经建立的前提下操作(需要通过实验室测试)。对于正在使用多种训练模式进行训练的运动员来说,这个操作起来有点困难,因为“心率门槛”通常是针对特定训练模式来设定的。利用感知力(RPE)评级与最大储备心率和血液/肌肉乳酸盐之间良好关联性的性质,我们将RPE瞬时评级修改为代表整个训练周期的训练后评级(RPE周期或sRPE),在允许包含多种训练模式,非稳态,甚至竞争性的游戏类型下,保留最大储备心率和血乳酸之间的关系。如果运动负荷量是RPE乘以训练持续时间,那么在训练负荷方面,就有一个可以替代TRIMP分数且比原来的Banister概念简单得多的方式,不用依赖于心率的精确测量,可以与多种训练模式一起使用,包括抗阻训练。由于它的简单性,运动负荷量(它是由Gastin同时首次提出的,并用于对澳大利亚足球运动员的训练进行规划和定期监测)已被广泛使用。由于运动负荷量的简单性,可以使用它来分析导出的数据,以检验训练负荷与运动表现之间的关系,并证明衍生变量如单调和紧张而导致的训练不良反应。

多年来大家比较有兴趣的是,最大运动量训练期间的反应是否可以作为评判运动员运动反应的替代标记。早在20世纪70年代中期,Astrand和Rhyming最初用于预测最大摄氧量的技术就适用于计算PWC170,这是一个可以反应健身变化的标记。这提高了在训练前执行次最大训练量作为训练监测技术的可能性(例如热身),可以频繁地测量运动员的状态,从而允许教练快速做出关于计划训练是否需要修改的日常决策。到目前为止,这个概念最有吸引力的模型是Lamberts和Lambert次最大循环试验,它能够以一种可预测后续循环表现的方式记录训练变化。鉴于这可为教练提供适合高频率评估和足够简单的工具,帮助做出日常的决策,当然这方面就需要做更多的工作。鉴于心率测量时可能会被打断,并且有技术的要求,因此在标准热身中使用RPE评估是一种更简单的方法,因为对于预测最大摄氧量这是一种有效的策略。


正如sRPE被证明是监测运动强度的有用方法一样,系统地询问运动员“你感觉如何”的过程对于监测训练反应也是比较有潜力的一种方式。Steven Seiler把“谷物里头发”与在早餐桌上观察运动员的行为联系在了一起。对训练反应不佳的运动员往往是低着头不与人交流,他们的头发经常会在早餐桌的谷物里。如果教练或支持人员善于在早餐桌上观察,这种简单的行为标记可能与用于监测训练的任何“生理学”标记一样有用。这一概念通过使用心境状态量表(POMS),在多年前已经被证实。从那时起,一些用于解决这些问题的有效问卷已经被开发出来了。它们简单,易于操作,并为教练提供高频评估和快速决策提供可能。

开发用于监测健身人员步行量的可靠的步数计数器,给外部训练负荷概念带来了新的希望。很快,出现了与健康状况有关的步数标准。随着高分辨率视频分析和用于分析训练强度的数字加速计,以及三维运动分析成为可能,通过对教练提供有用信息的方式,便可分析复杂的体育运动。这些技术在战术分析方面已经具有明确的价值,提供了对外部训练负荷进行深刻分析的可能。此外,随着适用于自行车和其他“转动”类运动的高精度功率计的开发,基于传感器的训练监测现状已经发生改变。

最近,出现了一个非常简单的谈话测试的概念,它允许使用代谢区的概念。这不需要实验室的测试,心率监测技术以及血乳酸的测量。

03The Future

训练监测的未来可能会由新兴技术主导,这些新兴技术使得相对于外部训练负荷分析存在新的可能性。然而,由于训练监测是关于个人的事情, 是关于让教练更好地了解他自己的运动员,因此内部训练负荷将依然很重要。

特别是将已经被认为是内部训练负荷中的一部分元素整合到一起似乎很重要。例如我们知道的完整的训练负荷,训练强度分布模型,训练负荷的日常变化(例如千篇一律)都与运动表现息息相关。

是否存在某种方法可以整合这些元素为某个单一的变量,能够预测训练的反应(好或者坏)?我们知道,存在着一种可预测通过减少短期训练负荷从而改善短期运动表现的模型。运动表现几乎肯定与最近的训练负荷相关,在这个逐渐降低的过程中,大重量的训练肯定比小重量更有影响。这是否可以用训练量来表述?如果可以的话,在管理训练负荷方面,教练就能够有个性化管理的理性依据。

一系列的调查表明,教练设计的训练项目并不总是能够被运动员很好地执行。实际上,教练员在观察训练的过程中,他们的感觉也并非能够很好地和运动员的实际感受相吻合。最后,我们要记得的是,运动员提供的对训练后身体感受的反应信息是很有限的。在健康的非运动员中进行了许多良好的对照性训练研究,但是在竞技性运动员中却几乎没有,特别是高水平竞技运动员,特别是在建立运动员培训计划的很长时间的基础上都没有。此外,由于高水平的竞技性运动员的职业周期相对较短,所以进行充足的对照性研究的可能性相对较低。此外,因为对运动员运动表现改善意义相对较小,所以即使可行的话,我们采用怎样的合适的统计模型来评估这些训练数据也很困难。

训练监测在上个世纪得到了显著的发展。在评估内部训练负荷上,虽然实际的训练(外部训练负荷)和训练体会(内部训练负荷)存在矛盾,并且这两个因素相互作用后,在提高运动员的运动表现方面都有所贡献,但是实质上不存在因场地比较敏感和训练组数是否一致而影响评估。我们只是慢慢地认识到,运动科学家是保障教练和运动员之间的首位重要人员。我们有各种各样的监测手段(训练负荷,训练强度分布,训练单调性和应变性,训练减量)但是并不完全融入统一的理论领域中。

有证据表明,我们需要更好的工具将教练的计划和运动员的训练经验进行匹配。作为告知教练关于运动员状态日常变化的工具,我们知道,却又没有足够的证据证明训练频率和次最大评估的价值。关于训练负荷变化如何影响高水平运动员运动表现的基本理解,我们仍然存在严重不足。最后,当代训练监测的一个现实是,我们可以利用的技术能力可为我们提供大量的信息,但是“只注重细节而看不到整体”对教练来说又成为一个非常现实的问题。也许我们需要在组数训练中考虑“走向未来”(这受益于当代训练监视器)的看法,监测热身的过程,这可使我们在几乎任何努力中都可以遵循下面这句广泛使用的格言,“KISS”(保持简单和愚蠢)这是训练监测最重要的因素。


作者名单Carl FosterJose A. Rodriguez-MarroyoJos J. de Koning


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