Selvitä tiede tehokkaiden harjoittelualueiden takana

Huippusuoritusten saavuttaminen urheilussa ei ole vain kovaa työtä, omistautumista ja tehokasta tekniikkaa – se on myös kehon energiajärjestelmien ja aineenvaihduntareittien hallintaa. Ymmärtämällä nämä monimutkaiset prosessit urheilijat ja valmentajat voivat optimoida harjoitusohjelmat ja parantaa suorituskykyä merkittävästi. Tässä artikkelissa selvitämme nämä keskeiset käsitteet ja selitämme, kuinka ne vaikuttavat harjoitussuunnitteluun ja vyöhykkeiden suunnitteluun.

Edellisessä artikkelissamme "Uintiharjoitusalueet: Intensiteettireseptin parantaminen – Parempien työkalujen tarve" korostimme yksilöllisen intensiteettireseptin tärkeyttä. Vaikka uudet teknologiat, kuten tekoäly, tarjoavat suuren potentiaalin, ne eivät pysty ratkaisemaan kaikkia urheiluharjoittelun ongelmia yksin. Pelkkä tekoälyn syöttäminen tieteellisille kirjoituksille ja datalle ei riitä. Tekoäly ei voi vielä arvioida ja integroida kaikkia vivahteikkaan urheiluteorioita tehokkaasti. Siksi on erittäin tärkeää ensin tarkentaa käsitteellisiä mallejamme, kuten harjoitusalueita, jotta voimme tarjota vankan perustan, jolle tekoäly voi rakentaa tarkempia ja tehokkaampia harjoitusstrategioita.

Harjoitusalueiden tarkistamisen tarve

Harjoitusalueet ovat tiettyjä harjoituksen intensiteettialueita, jotka on suunniteltu ohjaamaan ja optimoimaan urheilullista harjoittelua. Fysiologisten merkkien, kuten sykkeen (HR), laktaattipitoisuuden, koetun rasituksen ja VO2 max -prosentin määrittämänä, jokainen vyöhyke kohdistaa tiettyihin fysiologisiin mukautuksiin ja vastaa erilaisia ​​rasitustasoja. Nämä vyöhykkeet perustuvat harjoitusfysiologiseen tutkimukseen, jossa korostetaan, kuinka keho reagoi vaihteleviin harjoitusten intensiteettiin. Ajan myötä harjoitusvyöhykkeiden käsite on kehittynyt urheilutieteen, lääketieteen ja valmennuksen vaikutuksiin. Tärkeimmät fysiologiset markkerit, kuten laktaattikynnys, VO2 max ja sykevaihtelu, ovat auttaneet määriteltäessä näitä vyöhykkeitä, koska ne saavat aikaan erilaisia ​​fysiologisia vasteita ja mukautuksia eri harjoituksen intensiteetillä.

Vaikka harjoitusalueet ovat perustavanlaatuisia tehokkaiden harjoitusohjelmien suunnittelussa ja arvioinnissa, monet olemassa olevat järjestelmät eivät vastaa uimareiden ainutlaatuisiin tarpeisiin. Yleisiltä harjoittelualueilta, erityisesti sellaisilla, joissa on enintään viisi vyöhykettä tai jotka perustuvat pelkästään syketietoihin, puuttuu usein optimaalisen suorituskyvyn parantamiseen vaadittava tarkkuus. Harjoittelualueet ovat tärkeitä useista syistä:

• Spesifisyys: Niiden avulla urheilijat voivat kohdistaa tiettyihin energiajärjestelmiin ja lihaskuituihin, mikä johtaa tehokkaampiin harjoitussopeutumiseen.

• Optimointi: Harjoittelu sopivalla intensiteetillä auttaa urheilijoita optimoimaan suorituskykyä ja välttämään yli- tai aliharjoittelun.

• Seuranta: Harjoitusvyöhykkeet tarjoavat puitteet harjoituksen intensiteetin seurannalle ja säätämiselle varmistaen, että urheilijat harjoittelevat oikealla tasolla saavuttaakseen tavoitteensa.

• Toipuminen: Ne auttavat suunnittelemaan palautumisistuntoja, jotka ovat ratkaisevan tärkeitä vammojen ehkäisyssä ja pitkän aikavälin urheilullisen kehityksen edistämisessä.

• Personointi: Harjoitusalueet voidaan räätälöidä yksittäisille urheilijoille heidän ainutlaatuisten fysiologisten vasteidensa perusteella, mikä tekee harjoittelusta henkilökohtaisempaa ja tehokkaampaa.

Kattavat harjoitusvyöhykejärjestelmät voivat parantaa merkittävästi urheiluharjoittelun tekoälytyökalujen kehittämistä ja käyttöönottoa seuraavilla tavoilla:

• Data-Driven Insights: AI-työkalut voivat analysoida suuria määriä harjoitusten dataa ja antaa oivalluksia siitä, miten urheilijat reagoivat eri harjoitusalueisiin. Tämä auttaa hienosäätämään harjoitusohjelmia optimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi.

• Personointi: Tekoäly voi käyttää kattavien harjoitusvyöhykejärjestelmien tietoja luodakseen yksilöllisiä harjoitussuunnitelmia, jotka vastaavat yksittäisten urheilijoiden ainutlaatuisia fysiologisia reaktioita.

• Seuranta ja palaute: AI-työkalut voivat jatkuvasti seurata harjoituksen intensiteettiä ja volyymia ja antaa reaaliaikaista palautetta urheilijoille ja valmentajille. Tämä varmistaa, että urheilijat harjoittelevat oikealla intensiteetillä ja tekevät tarvittavat säädöt.

• Vammojen ehkäisy: Analysoimalla harjoituskuormitusta ja palautumista koskevia tietoja tekoälytyökalut voivat tunnistaa kuvioita, jotka voivat johtaa ylikuormitukseen ja vammoihin, mikä mahdollistaa harjoitusohjelmien ennakoivan muokkaamisen.

• Suorituskyvyn optimointi: Tekoäly voi käyttää kattavien harjoitusvyöhykejärjestelmien tietoja tunnistaakseen tehokkaimmat harjoitusstrategiat suorituskyvyn parantamiseksi, mukaan lukien eri harjoitusalueiden välisen tasapainon optimointi tiettyjen tavoitteiden saavuttamiseksi.

• Sopeutuvuus: AI-työkalut voivat mukautua nopeasti urheilijan kunnon tai suorituskyvyn muutoksiin ja tarjoavat dynaamisia muutoksia harjoitusohjelmiin varmistaakseen, että harjoittelu pysyy tehokkaana ja merkityksellisenä.

Tarkastelemalla ja laajentamalla harjoitusaluejärjestelmiä voimme hyödyntää tekoälytyökaluja luodaksemme tarkempia, yksilöllisempiä ja tehokkaampia harjoitusohjelmia, jotka parantavat urheilullista suorituskykyä ja edistävät pitkän aikavälin kehitystä.

Training Zones Foundations

Energiajärjestelmien vuorovaikutuksen ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää tehokkaiden urheiluharjoittelu- ja kunto-ohjelmien kehittämisessä. Perinteisesti ATP:n – lihasten primäärienergiavaluutan – uudelleensynteesi on liitetty kolmeen integroituun järjestelmään: ATP-PCr-järjestelmään, anaerobiseen glykolyysiin ja aerobiseen järjestelmään. Viimeaikaiset tutkimukset kuitenkin korostavat näiden järjestelmien monimutkaisuutta ja päällekkäisyyttä harjoituksen aikana, mikä haastaa tämän yksinkertaistetun näkemyksen.

ATP-PCr-järjestelmä tarjoaa välitöntä energiaa lyhyisiin, erittäin intensiivisiin ponnistuksiin, mutta se tyhjenee nopeasti. Harjoittelun jatkuessa anaerobisesta glykolyysistä tulee hallitseva ATP:n lähde, mikä johtaa laktaatin kertymiseen. Vastoin vanhentunutta käsitystä, että aerobinen järjestelmä tulee merkitykselliseksi vasta pitkittyneen harjoituksen aikana, se alkaa osallistua energiantuotantoon paljon aikaisemmin ja huomattavasti enemmän kuin aiemmin on ajateltu. Tämä aerobisen järjestelmän varhainen sitoutuminen auttaa ylläpitämään korkean intensiteetin ponnistuksia ja viivästyttää väsymystä.

Swanwickin ja Matthewsin (2018) ja Gastinin (2001) tutkimuksessa korostetaan, että kaikki fyysiset aktiviteetit aktivoivat jokaista energiajärjestelmää vaihtelevassa määrin harjoituksen intensiteetin ja keston mukaan. Tämä vuorovaikutus varmistaa jatkuvan ATP:n saannin ja korostaa kaikkien energiajärjestelmien koulutuksen tärkeyttä suorituskyvyn optimoimiseksi. Esimerkiksi korkean intensiteetin, 60-120 sekuntia kestävän harjoituksen aikana sekä anaerobinen että aerobinen reitti on merkittävä osa, mikä osoittaa, että huippuhapenottokyky (VO2max) voidaan saavuttaa jopa perinteisessä anaerobisessa toiminnassa.

Tunnustamalla energiajärjestelmien dynaamisen vuorovaikutuksen valmentajat ja urheilijat voivat suunnitella harjoitusohjelmia, jotka kohdistuvat tiettyihin aineenvaihduntareitteihin, mikä johtaa tehokkaampiin sopeutumiseen ja parempaan suorituskykyyn. Tämä kattava ymmärrys korostaa perinteisen 5 vyöhykkeen sykemallin rajoituksia, sillä se yksinkertaistaa liikaa energian käyttöä ja josta puuttuu kilpailuharjoittelussa tarvittava spesifisyys. Ottamalla käyttöön vivahteikkaampi lähestymistapa, kuten yksityiskohtainen monivyöhykejärjestelmä, voidaan paremmin vastata eri urheilulajien ainutlaatuisiin energiatarpeisiin ja optimoida urheilullinen kehitys.

Kunkin energiajärjestelmän prosenttiosuus kokonaisenergiahuollosta harjoituksen aikana, perustuu Swanwick & Matthewsin (2018) tietoihin.

Miksi et käyttäisi olemassa olevia harjoitusalueita?

Nykyisistä harjoitusvyöhykejärjestelmistä puuttuu usein kattavan koulutuksen edellyttämä spesifisyys ja sopeutumiskyky. Useimmat niistä on suunniteltu yleiskuntoa ajatellen, eivätkä ne ota huomioon tietyn urheiluharjoittelun fysiologisia vaatimuksia. Yleiset vyöhykkeet voivat johtaa riittämättömiin harjoitusärsykkeisiin, turhaan ponnisteluihin ja lisääntyneeseen loukkaantumisriskiin, eivätkä ne sovellu tukemaan tekoälytyökalujen kehittämistä ja käyttöönottoa yksilölliseen urheiluharjoitteluun.

5-alueen tai vähemmän harjoitusjärjestelmien haitat:

• Intensiteetin pääasiallinen käyttö: Useimmat harjoitusvyöhykejärjestelmät, etenkään ne, jotka viittaavat vain sykkeeseen, eivät ota huomioon muita tärkeitä muuttujia, kuten kestoa, lepoa, harjoitusmenetelmiä ja tiheyttä. Nämä muuttujat ovat välttämättömiä tehokkaan harjoituksen määräämiseksi. Näiden muuttujien vaihtelut tai poisjättäminen jättävät harjoituskuormitusvaikutukset tuntemattomiksi. Kattavat järjestelmät integroivat nämä muuttujat tarjotakseen täydellisemmän ja tehokkaamman koulutusohjelman.

• Rajoitettu spesifisyys harjoitussovituksissa: Yksinkertaistetut järjestelmät eivät välttämättä tarjoa spesifisyyttä, jota tarvitaan eri lihassäietyyppien ja aineenvaihduntareittien tehokkaaseen kohdistamiseen. Kattavat järjestelmät, kuten 9 vyöhykkeen malli, mahdollistavat tarkemmat harjoittelun mukautukset kohdistamalla tiettyihin energiajärjestelmiin ja lihaskuituihin.

• Aerobisten ja anaerobisten kapasiteettien riittämätön kehittäminen: Yksinkertaistettu järjestelmä ei välttämättä kehitä riittävästi sekä aerobista että anaerobista kapasiteettia. Kattavat järjestelmät voivat vastata paremmin urheilijoiden erityistarpeisiin tarjoamalla kohdennettua harjoittelua sekä aerobisille että anaerobisille energiajärjestelmille.

• Alennettu kyky optimoida suorituskykyä: Kattavat järjestelmät mahdollistavat harjoittelun intensiteetin ja volyymin tarkemman hallinnan, mikä johtaa parempaan suorituskyvyn optimointiin. Yksinkertaistetusta järjestelmästä saattaa puuttua tarkkuus, jota tarvitaan harjoituksen hienosäätämiseen huippusuorituskykyä varten.

• Yli- tai aliharjoittelun mahdollisuus: Ilman kattavan järjestelmän yksityiskohtaista rakennetta urheilijoilla voi olla suurempi riski yli- tai aliharjoittelusta. Yksityiskohtaiset järjestelmät tarjoavat selkeät ohjeet palautumisesta ja intensiteetistä, mikä vähentää harjoitusvirheiden riskiä.

• Yksityiskohtaisen seurannan ja palautteen puute: Yksinkertaistetut järjestelmät eivät välttämättä tarjoa yksityiskohtaista seurantaa ja palautetta, jota tarvitaan edistymisen seuraamiseen ja tarvittavien säätöjen tekemiseen. Kattavat järjestelmät tarjoavat tarkempia mittareita koulutuksen tehokkuuden arviointiin.

• Eivät pysty käsittelemään yksilöllisiä eroja: Urheilijoilla on ainutlaatuiset fysiologiset reaktiot harjoitteluun. Kattava järjestelmä voi ottaa paremmin huomioon yksilölliset erot tarjoamalla laajemman valikoiman harjoitusintensiteettejä ja palautumisprotokollia.

• Menetyt mahdollisuudet erityisiin mukautuksiin: Kattavat järjestelmät voivat kohdistaa tiettyihin mukautuksiin, kuten laktaattikynnyksen parantamiseen, VO2max-arvon parantamiseen ja anaerobisen tehon kehittämiseen. Yksinkertaistetuista järjestelmistä saattaa puuttua nämä erityiset mukautukset laajemman luokittelun vuoksi.

• Pienempi joustavuus harjoittelun suunnittelussa: Yksinkertaistetut järjestelmät voivat rajoittaa joustavuutta sellaisten harjoitusohjelmien suunnittelussa, jotka vastaavat erilaisten uintitapahtumien ja yksittäisten urheilijoiden tarpeita. Kattavat järjestelmät tarjoavat enemmän joustavuutta koulutusohjelmien räätälöimiseen.

Näiden ongelmien ratkaisemiseksi Wise Racer kehitti kattavan harjoitusvyöhykejärjestelmän, joka yhdistää syvemmän ymmärryksen energiajärjestelmistä ja aineenvaihduntareiteistä. Perinteisiä harjoitusalueita uudistamalla pyrimme tarjoamaan entistä tarkempaa ja yksilöllisempää koulutustukea valmentajille, urheilijoille ja kuntoilijoille. Pysy kuulolla seuraavaa artikkelia varten, jossa perehdymme keskeisiin aineenvaihduntareitteihin, jotka vaikuttavat uintisuoritukseen ja miten niitä voidaan optimoida kohdistetulla harjoittelulla.

Yhteenveto

Kehon energiajärjestelmien ja aineenvaihduntareittien ymmärtäminen ja hallitseminen on ratkaisevan tärkeää urheilullisen suorituskyvyn optimoinnissa. Perinteisistä harjoittelualueista, vaikka ne ovat perustavanlaatuisia, puuttuu usein urheiluharjoitteluun vaadittava spesifisyys. Näiden vyöhykkeiden tarkistaminen tarkempiin merkintöihin mahdollistaa kohdistetumman ja tehokkaamman harjoittelun. Tekoälyn integroiminen koulutukseen tarjoaa merkittäviä etuja, mukaan lukien henkilökohtaiset suunnitelmat ja reaaliaikainen palaute, mutta se perustuu hyvin määriteltyihin koulutusmalleihin. Energiajärjestelmien monimutkaisuuden tunnustaminen korostaa kokonaisvaltaisten koulutusmenetelmien tarvetta. Yksinkertaistetut järjestelmät voivat johtaa epäoptimaalisiin tuloksiin, mikä korostaa Wise Racerin kehittämän kaltaisen vivahteikkaamman ja yksityiskohtaisemman harjoitusvyöhykejärjestelmän etuja. Järjestelmän tavoitteena on parantaa yksilön suorituskykyä ja vähentää harjoitteluun liittyviä riskejä.

Haluamme kuulla sinusta!

Haluaisimme kuulla ajatuksesi tässä artikkelissa käsitellyistä käsitteistä. Kuinka sisällytät energiajärjestelmien ymmärtämisen harjoitteluun tai valmennuskäytäntöihisi? Oletko kokeillut erilaisia ​​harjoitusvyöhykejärjestelmiä ja mitä tuloksia olet nähnyt?

Viitteet

• Alghannam, A. F., Ghaith, M. M., & Alhussain, M. H. (2021). Regulation of Energy Substrate Metabolism in Endurance Exercise. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(9), 4963. https://doi.org/10.3390/ijerph18094963. Retrieved from NCBI.
• Baker, J., (McCormick) G. M. C., & Robergs, R. (2010). Interaction among Skeletal Muscle Metabolic Energy Systems During Intense Exercise. Journal of Nutrition and Metabolism, 2010, 905612. https://doi.org/10.1155/2010/905612. Retrieved from ResearchGate.
• Barclay, C. J. (2017). Energy demand and supply in human skeletal muscle. Journal of Muscle Research and Cell Motility, 38(2), 143-155. https://doi.org/10.1007/s10974-017-9467-7. Retrieved from PubMed.
• Brooks, G. A. (2018). The Science and Translation of Lactate Shuttle Theory. Cell Metabolism, 27(4), 757-785. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2018.03.008. Retrieved from PubMed.
• Garmin. (n.d.). Forerunner 245/245 Music - Heart Rate Features. Retrieved from Garmin.
• Gastin, P. B. (2001). Energy system interaction and relative contribution during maximal exercise. Sports Medicine, 31(10), 725-741. https://doi.org/10.2165/00007256-200131100-00003. Retrieved from PubMed.
• Ghosh, A. K. (2004). Anaerobic threshold: its concept and role in endurance sport. The Malaysian Journal of Medical Sciences: MJMS, 11(1), 24-36. Retrieved from NCBI.
• Hargreaves, M., & Spriet, L. L. (2020). Skeletal muscle energy metabolism during exercise. Nature Metabolism, 2(9), 817-828. https://doi.org/10.1038/s42255-020-0251-4. Retrieved from PubMed.
• Hearris, M. A., Hammond, K. M., Fell, J. M., & Morton, J. P. (2018). Regulation of Muscle Glycogen Metabolism during Exercise: Implications for Endurance Performance and Training Adaptations. Nutrients, 10(3), 298. https://doi.org/10.3390/nu10030298. Retrieved from PubMed.
• Maglischo, E. W. (1997). Swim Training Theory. Kinesiology, Volume 2, No. 1, pp. 4-8, 1997. Retrieved from ResearchGate.
• Olbrecht, J. (2011). Lactate Production and Metabolism in Swimming. World Book of Swimming: From Science to Performance, 255-275. Retrieved from ResearchGate.
• Olbrecht, J., & Mader, A. (2005). Individualisation of training based on metabolic measures. Retrieved from ResearchGate.
• Parolin, M. L., Chesley, A., Matsos, M. P., Spriet, L. L., Jones, N. L., & Heigenhauser, G. J. (1999). Regulation of skeletal muscle glycogen phosphorylase and PDH during maximal intermittent exercise. American Journal of Physiology, 277(5), E890-900. https://doi.org/10.1152/ajpendo.1999.277.5.E890. Retrieved from PubMed.
• Polar. (n.d.). Running Heart Rate Zones: Basics. Retrieved from Polar.
• Seifert, L., Chollet, D., & Mujika, I. (Eds.). (2011). World Book of Swimming: From Science to Performance. Rodriguez, M. Energy Systems in Swimming. Retrieved from ResearchGate.
• Swanwick, E., & Matthews, M. (2018). Energy Systems: A New Look at Aerobic Metabolism in Stressful Exercise. MOJ Sports Medicine, 2. https://doi.org/10.15406/mojsm.2017.02.00039. Retrieved from ResearchGate.
• Tanner, R., & Bourdon, P. (2006). Standardisation of Physiology Nomenclature. Retrieved from ResearchGate.
• van der Zwaard, S., Brocherie, F., & Jaspers, R. T. (2021). Under the Hood: Skeletal Muscle Determinants of Endurance Performance. Frontiers in Sports and Active Living, 3, 719434. https://doi.org/10.3389/fspor.2021.719434. Retrieved from NCBI.
• Vorontsov, A. (1997). Development of Basic and Special Endurance in Age-Group Swimmers: A Russian Perspective. Swimming Science Bulletin. Retrieved from ResearchGate.