Odkrywanie nauki stojącej za efektywnymi strefami treningowymi

Osiągnięcie szczytowych wyników w sporcie nie polega tylko na ciężkiej pracy, poświęceniu i wydajnej technice — chodzi również o opanowanie systemów energetycznych organizmu i szlaków metabolicznych. Dzięki zrozumieniu tych złożonych procesów sportowcy i trenerzy mogą optymalizować programy treningowe i znacznie zwiększać wydajność. W tym artykule obalamy mity na temat tych podstawowych pojęć i wyjaśniamy, jak wpływają one na planowanie treningu i projektowanie stref.

W naszym poprzednim artykule „Strefy treningu pływackiego: rozwijanie przepisywania intensywności — potrzeba lepszych narzędzi” podkreśliliśmy znaczenie spersonalizowanego przepisywania intensywności. Chociaż nowe technologie, takie jak AI, oferują ogromny potencjał, nie są w stanie same rozwiązać wszystkich problemów w treningu sportowym. Samo dostarczanie AI artykułów naukowych i danych nie wystarczy. AI nie jest jeszcze w stanie skutecznie ocenić i zintegrować wszystkich niuansów teorii sportowych. Dlatego też kluczowe jest, aby najpierw dopracować nasze modele koncepcyjne, takie jak strefy treningowe, aby zapewnić solidną podstawę, na której AI może budować bardziej precyzyjne i skuteczne strategie treningowe.

Potrzeba zmiany stref treningowych

Strefy treningowe to określone zakresy intensywności ćwiczeń, które mają na celu kierowanie i optymalizację treningu sportowego. Każda strefa, zdefiniowana przez takie wskaźniki fizjologiczne jak tętno (HR), stężenie mleczanu, odczuwany wysiłek i procenty VO2 max, ma na celu określone adaptacje fizjologiczne i odpowiada różnym poziomom wysiłku. Strefy te opierają się na badaniach fizjologii wysiłku, podkreślając, w jaki sposób ciało reaguje na różne intensywności ćwiczeń. Z biegiem czasu koncepcja stref treningowych ewoluowała pod wpływem nauki o sporcie, medycyny i coachingu. Kluczowe wskaźniki fizjologiczne, takie jak próg mleczanowy, VO2 max i zmienność tętna, odegrały zasadniczą rolę w definiowaniu tych stref, ponieważ wywołują różne reakcje fizjologiczne i adaptacje przy różnych intensywnościach ćwiczeń.

Chociaż strefy treningowe są podstawą do tworzenia i oceny skutecznych programów treningowych, wiele istniejących systemów nie uwzględnia unikalnych potrzeb pływaków. Ogólne strefy treningowe, szczególnie te z pięcioma lub mniejszą liczbą stref lub te oparte wyłącznie na danych dotyczących tętna, często nie zapewniają precyzji wymaganej do optymalnego zwiększenia wydajności. Strefy treningowe są kluczowe z kilku powodów:

• Specyficzność: Umożliwiają sportowcom ukierunkowanie na określone systemy energetyczne i włókna mięśniowe, co prowadzi do skuteczniejszych adaptacji treningowych.

• Optymalizacja: Trening o odpowiedniej intensywności pomaga sportowcom zoptymalizować wydajność i uniknąć przetrenowania lub niedotrenowania.

• Monitorowanie: Strefy treningowe zapewniają ramy do monitorowania i dostosowywania intensywności treningu, zapewniając sportowcom trening na odpowiednim poziomie, aby osiągnąć swoje cele.

• Regeneracja: Pomagają w planowaniu sesji regeneracyjnych, co jest kluczowe dla zapobiegania kontuzjom i promowania długoterminowego rozwoju sportowego.

• Indywidualizacja: Strefy treningowe można dostosować do poszczególnych sportowców na podstawie ich unikalnych reakcji fizjologicznych, dzięki czemu trening jest bardziej spersonalizowany i skuteczny.

Kompleksowe systemy stref treningowych mogą znacznie usprawnić rozwój i wdrażanie narzędzi AI do treningu sportowego w następujący sposób:

• Wnioski oparte na danych: Narzędzia AI mogą analizować duże ilości danych z sesji treningowych, dostarczając informacji na temat tego, jak sportowcy reagują na różne strefy treningowe. Pomaga to w dopracowaniu programów treningowych w celu uzyskania optymalnych wyników.

• Personalizacja: AI może wykorzystywać dane z kompleksowych systemów stref treningowych do tworzenia spersonalizowanych planów treningowych, które uwzględniają unikalne reakcje fizjologiczne poszczególnych sportowców.

• Monitorowanie i informacje zwrotne: Narzędzia AI mogą stale monitorować intensywność i objętość treningu, dostarczając sportowcom i trenerom informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym. Dzięki temu sportowcy trenują z odpowiednią intensywnością i dokonują niezbędnych korekt.

• Zapobieganie urazom: Analizując dane dotyczące obciążenia treningowego i regeneracji, narzędzia AI mogą identyfikować wzorce, które mogą prowadzić do przetrenowania i kontuzji, umożliwiając proaktywne dostosowywanie programów treningowych.

• Optymalizacja wydajności: AI może wykorzystywać dane z kompleksowych systemów stref treningowych do identyfikacji najskuteczniejszych strategii treningowych w celu poprawy wydajności, w tym optymalizacji równowagi między różnymi strefami treningowymi w celu osiągnięcia określonych celów.

• Adaptowalność: Narzędzia AI mogą szybko dostosowywać się do zmian w kondycji lub wydajności sportowca, zapewniając dynamiczne dostosowania programów treningowych, aby zapewnić, że trening pozostaje skuteczny i istotny.

Dzięki rewizji i rozszerzeniu systemów stref treningowych możemy wykorzystać narzędzia AI do tworzenia bardziej precyzyjnych, zindywidualizowanych i skutecznych programów treningowych, które zwiększają wydajność sportową i promują długoterminowy rozwój.

Podstawy stref treningowych

Zrozumienie interakcji systemów energetycznych ma kluczowe znaczenie dla opracowania skutecznych programów treningowych i fitnessowych. Tradycyjnie resynteza ATP — podstawowej waluty energetycznej w mięśniach — była przypisywana trzem zintegrowanym systemom: systemowi ATP-PCr, glikolizie beztlenowej i systemowi tlenowemu. Jednak ostatnie badania podkreślają złożoność i nakładanie się tych systemów podczas ćwiczeń, kwestionując ten uproszczony pogląd.

System ATP-PCr zapewnia natychmiastową energię do krótkich, intensywnych wysiłków, ale szybko się wyczerpuje. W miarę trwania ćwiczeń, glikoliza beztlenowa staje się dominującym źródłem ATP, co prowadzi do gromadzenia się mleczanu. Wbrew przestarzałemu poglądowi, że system tlenowy staje się istotny tylko podczas długotrwałych ćwiczeń, zaczyna przyczyniać się do produkcji energii znacznie wcześniej i znacznie bardziej niż wcześniej sądzono. To wczesne zaangażowanie systemu tlenowego pomaga utrzymać wysiłki o wysokiej intensywności i opóźnia zmęczenie.

Badania przeprowadzone przez Swanwick i Matthews (2018) oraz Gastina (2001) podkreślają, że wszystkie aktywności fizyczne aktywują każdy system energetyczny w różnym stopniu w zależności od intensywności i czasu trwania ćwiczeń. Ta interakcja zapewnia ciągłe dostarczanie ATP i podkreśla znaczenie trenowania wszystkich systemów energetycznych w celu optymalizacji wydajności. Na przykład podczas ćwiczeń o wysokiej intensywności trwających 60-120 sekund, występuje znaczne zaangażowanie zarówno ścieżek beztlenowych, jak i tlenowych, co pokazuje, że szczytowe pobieranie tlenu (VO2max) można osiągnąć nawet w przypadku tradycyjnie beztlenowych aktywności.

Dzięki uznaniu dynamicznego współdziałania systemów energetycznych trenerzy i sportowcy mogą projektować programy treningowe ukierunkowane na konkretne ścieżki metaboliczne, co prowadzi do skuteczniejszych adaptacji i lepszych wyników. To kompleksowe zrozumienie podkreśla ograniczenia tradycyjnego modelu tętna 5-strefowego, który nadmiernie upraszcza wkład energii i nie ma specyfiki potrzebnej do treningu wyczynowego. Przyjęcie bardziej zniuansowanego podejścia, takiego jak szczegółowy system wielostrefowy, może lepiej sprostać unikalnym wymaganiom energetycznym różnych sportów i zoptymalizować rozwój sportowy.

Procentowy udział każdego systemu energetycznego w całkowitym zaopatrzeniu w energię podczas ćwiczeń na pełnych obrotach, na podstawie danych Swanwick & Matthews (2018).

Dlaczego nie używać istniejących stref treningowych?

Istniejącym systemom stref treningowych często brakuje specyficzności i adaptacyjności wymaganych do kompleksowego treningu. Większość z nich jest projektowana z myślą o ogólnej sprawności fizycznej i nie uwzględnia odrębnych wymagań fizjologicznych konkretnego treningu sportowego. Ogólne strefy mogą prowadzić do niewystarczających bodźców treningowych, zmarnowanego wysiłku i zwiększonego ryzyka kontuzji i nie nadają się do wspierania rozwoju i wdrażania narzędzi AI do spersonalizowanego treningu sportowego.

Wady systemów treningowych z 5 lub mniejszą liczbą stref:

• Dominujące wykorzystanie intensywności: Większość systemów stref treningowych, zwłaszcza tych, które odnoszą się tylko do tętna, nie bierze pod uwagę innych kluczowych zmiennych, takich jak czas trwania, odpoczynek, metody treningu i gęstość. Zmienne te są niezbędne do skutecznego przepisywania ćwiczeń. Zmiany lub pominięcia którejkolwiek z tych zmiennych pozostawiają nieznane efekty obciążenia treningowego. Kompleksowe systemy integrują te zmienne, aby zapewnić bardziej kompletny i skuteczny program treningowy.

• Ograniczona specyficzność w adaptacjach treningowych: Uproszczone systemy mogą nie zapewniać specyficzności potrzebnej do skutecznego ukierunkowania różnych typów włókien mięśniowych i szlaków metabolicznych. Kompleksowe systemy, takie jak model 9-strefowy, umożliwiają bardziej precyzyjne dostosowanie treningu poprzez ukierunkowanie na określone systemy energetyczne i włókna mięśniowe.

• Niewystarczający rozwój wydolności tlenowej i beztlenowej: Uproszczony system może nie rozwijać odpowiednio zarówno wydolności tlenowej, jak i beztlenowej. Kompleksowe systemy mogą lepiej odpowiadać na specyficzne potrzeby sportowców, zapewniając ukierunkowany trening zarówno dla systemów energetycznych tlenowych, jak i beztlenowych.

• Zmniejszona zdolność do optymalizacji wydajności: Kompleksowe systemy umożliwiają bardziej precyzyjną kontrolę intensywności i objętości treningu, co prowadzi do lepszej optymalizacji wydajności. Uproszczonemu systemowi może brakować granularności potrzebnej do precyzyjnego dostrojenia treningu w celu uzyskania maksymalnej wydajności.

• Potencjał przetrenowania lub niedotrenowania: Bez szczegółowej struktury kompleksowego systemu sportowcy mogą być bardziej narażeni na przetrenowanie lub niedotrenowanie. Szczegółowe systemy zapewniają jasne wytyczne dotyczące regeneracji i intensywności, zmniejszając ryzyko błędów treningowych.

• Brak szczegółowego monitorowania i informacji zwrotnej: Uproszczone systemy mogą nie zapewniać szczegółowego monitorowania i informacji zwrotnej potrzebnych do śledzenia postępów i wprowadzania niezbędnych korekt. Kompleksowe systemy oferują dokładniejsze wskaźniki oceny skuteczności treningu.

• Brak możliwości uwzględnienia indywidualnych różnic: Sportowcy mają unikalne reakcje fizjologiczne na trening. Kompleksowy system może lepiej uwzględniać indywidualne różnice, zapewniając szerszy zakres intensywności treningu i protokołów regeneracji.

• Utracone możliwości konkretnych adaptacji: Kompleksowe systemy mogą być ukierunkowane na konkretne adaptacje, takie jak poprawa progu mleczanowego, zwiększenie VO2max i rozwój mocy beztlenowej. Uproszczone systemy mogą pomijać te konkretne adaptacje z powodu szerszej kategoryzacji.

• Mniejsza elastyczność w projektowaniu treningu: Uproszczone systemy mogą ograniczać elastyczność w projektowaniu programów treningowych, które odpowiadają zróżnicowanym wymaganiom różnych wydarzeń pływackich i indywidualnym potrzebom sportowców. Kompleksowe systemy oferują większą elastyczność w dostosowywaniu programów treningowych.

Aby rozwiązać te problemy, Wise Racer opracował kompleksowy system stref treningowych, który integruje głębsze zrozumienie systemów energetycznych i szlaków metabolicznych. Poprzez rewizję tradycyjnych stref treningowych, chcemy zapewnić bardziej precyzyjne i zindywidualizowane wsparcie treningowe trenerom, sportowcom i entuzjastom fitnessu. Bądź na bieżąco z kolejnym artykułem, w którym zagłębimy się w kluczowe szlaki metaboliczne, które napędzają wydajność pływania i jak można je zoptymalizować poprzez ukierunkowany trening.

Podsumowanie

Zrozumienie i opanowanie systemów energetycznych organizmu i szlaków metabolicznych ma kluczowe znaczenie dla optymalizacji wyników sportowych. Tradycyjne strefy treningowe, choć podstawowe, często nie mają specyfiki wymaganej do treningu sportowego. Rewizja tych stref w celu uwzględnienia bardziej precyzyjnych znaczników umożliwia bardziej ukierunkowany i skuteczny trening. Integracja sztucznej inteligencji w treningu oferuje znaczące korzyści, w tym spersonalizowane plany i informacje zwrotne w czasie rzeczywistym, ale opiera się na dobrze zdefiniowanych modelach treningowych. Rozpoznanie złożoności systemów energetycznych podkreśla potrzebę kompleksowych podejść treningowych. Uproszczone systemy mogą prowadzić do suboptymalnych wyników, podkreślając zalety bardziej zniuansowanego, szczegółowego systemu stref treningowych, takiego jak ten opracowany przez Wise Racer, którego celem jest poprawa indywidualnych wyników i zmniejszenie ryzyka związanego z treningiem.

Chcemy usłyszeć od Ciebie!

Chcielibyśmy poznać Twoje przemyślenia na temat koncepcji omówionych w tym artykule. W jaki sposób włączasz zrozumienie systemów energetycznych do swoich praktyk treningowych lub coachingowych? Czy eksperymentowałeś z różnymi systemami stref treningowych i jakie widziałeś rezultaty?

Odniesienia

• 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.