Раскрываем науку, стоящую за эффективными тренировочными зонами

Достижение пиковых спортивных результатов — это не только упорный труд, самоотдача и эффективная техника. Это также требует достаточно глубокого понимания энергетических систем и метаболических путей организма, чтобы принимать более обоснованные тренировочные решения. Делая эти процессы более понятными, спортсмены и тренеры могут точнее организовывать тренировки, оценивать, был ли достигнут запланированный стимул, и поддерживать долгосрочное развитие результатов. В этой статье мы объясняем эти ключевые концепции и их влияние на планирование тренировок и построение зон.

В нашей предыдущей статье «Тренировочные зоны в плавании: совершенствование дозирования интенсивности — потребность в лучших инструментах» мы подчеркнули важность индивидуального дозирования интенсивности. Несмотря на то что новые технологии, такие как ИИ, обладают большим потенциалом, они не могут самостоятельно решить все проблемы спортивной тренировки. Простого ввода в ИИ научных статей и данных недостаточно. ИИ пока не способен эффективно оценивать и интегрировать все тонкие спортивные теории. Поэтому важно сначала усовершенствовать наши концептуальные модели, например тренировочные зоны, чтобы создать прочную основу, на которой впоследствии смогут строиться более точные и полезные инструменты с поддержкой ИИ.

Эта статья открывает такой разговор. Цель состоит не в том, чтобы отвергнуть традиционные системы зон, которые по-прежнему могут быть полезны для коммуникации, общей физической подготовки и широкой организации тренировок. Цель — объяснить, почему в соревновательном плавании может потребоваться более высокая детализация: зоны с низким разрешением способны скрывать различные внутренние нагрузки под одним и тем же ярлыком, размывать задействованные метаболические пути и затруднять оценку того, что реально дало занятие.

Ключевая идея: Традиционные тренировочные зоны — полезная отправная точка, но соревновательному плаванию нужна модель, способная разграничивать интенсивность, продолжительность, отдых, плотность, технику и внутреннюю нагрузку.

Необходимость пересмотра тренировочных зон

Тренировочные зоны — это конкретные диапазоны интенсивности нагрузки, предназначенные для направления, организации и оценки спортивных тренировок. Каждая зона обычно определяется физиологическими и практическими маркерами: частотой сердечных сокращений (ЧСС), концентрацией лактата, ощущением нагрузки, темпом и процентными значениями от VO2 max. Зоны призваны акцентировать определённые тренировочные требования и уровни усилий. Они основаны на исследованиях физиологии упражнений и тренерской практике, особенно на том, как организм реагирует на различную интенсивность нагрузок. Со временем концепция тренировочных зон развивалась в рамках спортивной науки, медицины и тренерства. Такие ключевые физиологические маркеры, как лактатный порог, VO2 max и вариабельность сердечного ритма, помогли определить эти зоны, поскольку различные диапазоны интенсивности связаны с разными физиологическими реакциями и тренировочными целями.

Тренировочная зона: Практический диапазон интенсивности, используемый для организации, назначения, мониторинга или оценки тренировок, как правило определяемый с помощью таких маркеров, как темп, ЧСС, лактат, ощущение нагрузки, потребление кислорода или специфические для данного вида спорта показатели.

Внутренняя нагрузка: Физиологический и психологический стресс, испытываемый спортсменом в ответ на тренировку; отличается от предписанной или выполненной внешней работы.

Хотя тренировочные зоны фундаментальны для структурирования и оценки эффективных тренировочных программ, многие существующие системы не учитывают уникальные потребности пловцов. Универсальные тренировочные зоны, в особенности те, что содержат пять или менее зон или основаны исключительно на данных ЧСС, могут не обеспечивать точности, необходимой для соревновательного плавания. Плавание привносит специфическую для вида спорта сложность: темп, механика гребков, продолжительность отдыха, плотность серий, лактатная реакция, ощущение усилия, требования соревновательных дистанций и ограничения измерений в воде — всё это может влиять на то, что означает «зона» на практике. Когда эти переменные сводятся к широким категориям, один и тот же ярлык зоны может отражать совершенно разные внутренние нагрузки и тренировочные эффекты. Последние работы, специфические для плавания, поддерживают сочетание физиологических и биомеханических маркеров, а не опору на единственный маркер. Литература по тренировочной нагрузке также поддерживает совместную интерпретацию внешней работы и внутренней реакции, а не предположение о том, что один маркер отражает всю картину (Borresen & Lambert, 2009; Dudley et al., 2023; Fernandes et al., 2024; Pyne & Sharp, 2014). Тренировочные зоны важны по ряду причин:

• Специфичность: Они помогают спортсменам и тренерам акцентировать внимание на конкретных энергетических системах, типах мышечных волокон и технических требованиях, что может облегчить целенаправленность и контроль планируемых тренировочных адаптаций.
• Оптимизация: Тренировки с соответствующей интенсивностью помогают спортсменам лучше использовать тренировочное время и избегать несоответствия между запланированным и фактическим стимулом.
• Мониторинг: Тренировочные зоны создают основу для контроля и корректировки тренировочной интенсивности, помогая спортсменам тренироваться на правильном уровне для достижения своих целей.
• Восстановление: Они помогают планировать низкоинтенсивные и восстановительные занятия, которые важны для управления усталостью и поддержки долгосрочного спортивного развития.
• Индивидуализация: Тренировочные зоны можно адаптировать к индивидуальным спортсменам с учётом их физиологических реакций, истории тренировок и требований соревновательных дистанций, делая тренировки более персонализированными и эффективными.

Комплексные системы тренировочных зон также могут укрепить разработку и внедрение инструментов ИИ для спортивных тренировок при условии валидации этих инструментов и их построения на высококачественных данных:

• Аналитика на основе данных: Инструменты ИИ могут анализировать большие объёмы тренировочных данных и помогать выявлять, как спортсмены реагируют на различные тренировочные зоны. Это может поддерживать более обоснованные корректировки тренировочных программ.
• Персонализация: ИИ может использовать структурированные данные зон для создания тренировочных планов, лучше отражающих уникальные физиологические реакции и тренировочный контекст отдельных спортсменов.
• Мониторинг и обратная связь: Инструменты ИИ могут помогать отслеживать интенсивность и объём тренировок, предоставляя обратную связь спортсменам и тренерам при наличии чётких правил качества данных и их интерпретации.
• Анализ рисков: Анализируя тренировочную нагрузку, восстановление и паттерны реакций, инструменты ИИ могут помогать выявлять ситуации, связанные с чрезмерной нагрузкой или недостаточным восстановлением. Это следует рассматривать как поддержку принятия решений, а не как гарантию предотвращения травм.
• Поддержка результатов: ИИ может помогать сравнивать тренировочные стратегии и реакции спортсменов, поддерживая принятие более взвешенных решений относительно баланса между различными тренировочными зонами и целями.
• Адаптивность: Инструменты ИИ могут помогать обновлять тренировочные рекомендации при изменении состояния, результатов или контекста спортсмена, однако эти рекомендации по-прежнему требуют тренерской оценки и валидации.

Пересматривая и расширяя системы тренировочных зон, мы можем обеспечить инструментам ИИ лучшую основу для более точной, индивидуализированной и полезной тренировочной поддержки. Ценность состоит не в том, что ИИ заменяет тренерское суждение, а в том, что лучшие концептуальные модели и лучшие данные делают будущие инструменты более способными поддерживать тренеров и спортсменов.

Основы тренировочных зон

Понимание взаимодействия энергетических систем важно для разработки эффективных программ спортивных тренировок и фитнеса. Традиционно ресинтез АТФ — основной энергетической валюты в мышцах — приписывался трём интегрированным системам: системе АТФ-КрФ, анаэробному гликолизу и аэробной системе. Эта модель по-прежнему полезна как обучающее упрощение, но она может создавать впечатление о более чистой физиологии, чем это есть на самом деле. Более практичный современный взгляд — мыслить в терминах широких анаэробных и аэробных вкладов, признавая при этом, что каждая «система» сама состоит из взаимодействующих подсистем и метаболических путей, участвующих в энергообеспечении движения. Современные и классические исследования подчёркивают эту сложность и перекрытие во время упражнений, оспаривая простой последовательный взгляд (Baker et al., 2010; Gastin, 2001; Gastin & Suppiah, 2026; Hargreaves & Spriet, 2020).

Система АТФ-КрФ обеспечивает немедленную энергию для коротких высокоинтенсивных усилий, но быстро истощается. При более длительных высокоинтенсивных усилиях гликолитический вклад существенно возрастает, а продукция лактата становится важным маркером метаболического стресса и энергообмена. Лактат не следует рассматривать просто как отходы или прямую причину усталости — он является частью нормального метаболического обмена и может также служить топливом, предшественником и сигнальной молекулой (Brooks, 2018). Вопреки устаревшему представлению о том, что аэробная система становится значимой лишь при длительной нагрузке, она начинает вносить вклад в энергопроизводство значительно раньше и в большей мере, чем предполагают многие упрощённые модели. Это раннее включение аэробной системы помогает поддерживать высокоинтенсивные усилия.

Исследования Swanwick и Matthews (2018), Gastin (2001), а также Gastin и Suppiah (2026) подчёркивают, что все физические активности задействуют каждую энергетическую систему в разной степени в зависимости от интенсивности и продолжительности нагрузки. Это взаимодействие обеспечивает непрерывный синтез АТФ и подчёркивает важность тренировки всех энергетических систем для поддержания результатов. Например, при высокоинтенсивной нагрузке продолжительностью 60–120 секунд наблюдается значительное участие как анаэробных, так и аэробных путей, что демонстрирует возможность достижения пикового потребления кислорода (VO2max) даже в активностях, которые нередко описывают как анаэробные.

Признавая динамическое взаимодействие энергетических систем, тренеры и спортсмены могут разрабатывать тренировочные программы, нацеленные на конкретные метаболические пути, при этом учитывая факт их перекрытия. Это всестороннее понимание подчёркивает ограниченность традиционной 5-зонной модели ЧСС при использовании её в качестве единственной тренировочной призмы. Простая модель ЧСС может быть полезна для коммуникации, но она может чрезмерно упрощать энергетические вклады и не обладать специфичностью, необходимой для соревновательного плавания. Принятие более тонкого подхода, например детальной многозонной системы, может лучше учитывать уникальные энергетические потребности различных видов спорта и поддерживать более индивидуализированное спортивное развитие.

Это проблема разрешения. Если одна широкая зона содержит усилия с разной продолжительностью, интервалами отдыха, плотностью, требованиями к технике гребка и преобладающим стрессом метаболических путей, зафиксированная зона может выглядеть похоже, тогда как реальная внутренняя нагрузка различается. Это затрудняет понимание того, развило ли занятие намеченную способность, создало ли запланированное утомление или обеспечило ли правильный запрос на восстановление.

Почему это важно: Если два набора упражнений несут один и тот же ярлык зоны, но создают разный стресс метаболических путей и запрос на восстановление, тренировочный дневник может выглядеть точным, тогда как реальный тренировочный эффект остаётся размытым.

Сглаженная визуализация Wise Racer на основе Swanwick и Matthews (2018), Таблица 2. Рисунок предназначен как концептуальный визуальный итог изменения вклада энергетических систем в зависимости от продолжительности максимальной нагрузки, а не как точный инструмент предписания.

Почему не использовать существующие тренировочные зоны?

Многие существующие системы тренировочных зон могут не обладать специфичностью и адаптивностью, необходимыми для комплексной тренировки. Многие из них полезны для общего фитнеса, оздоровительных тренировок и простой коммуникации, но они не в полной мере учитывают особые физиологические и технические требования соревновательного плавания. Универсальные зоны могут обусловливать недостаточный тренировочный стимул, напрасные усилия или неверную интерпретацию при использовании без специфического для данного вида спорта контекста. Они также являются более слабой основой для персонализированной спортивной тренировки с поддержкой ИИ, если базовая модель не охватывает переменные, реально определяющие тренировочный эффект.

Ограничения тренировочных систем с 5 зонами или менее:

• Преимущественное использование интенсивности: Большинство систем тренировочных зон, особенно те, что ссылаются только на ЧСС, не учитывают другие важные переменные: продолжительность, отдых, методы тренировки и плотность. Эти переменные важны при назначении нагрузки и интерпретации вероятного тренировочного эффекта. Вариации или упущения любой из этих переменных делают тренировочные эффекты нагрузки трудно интерпретируемыми. Комплексные системы интегрируют эти переменные для создания более полной тренировочной основы.
• Ограниченная специфичность тренировочных адаптаций: Упрощённые системы могут не обеспечивать достаточной специфичности для акцентирования различных типов мышечных волокон и метаболических путей. Более детальная модель, например предлагаемая Wise Racer 9-зонная система, призвана обеспечивать более точные тренировочные цели, разграничивая акценты на энергетических системах и тренировочные задачи.
• Недостаточное развитие аэробных и анаэробных возможностей: Упрощённая система может неадекватно описывать развитие как аэробных, так и анаэробных возможностей. Более детальные системы могут лучше описывать потребности спортсмена, разделяя тренировку с акцентом на аэробные и анаэробные энергетические системы.
• Сниженная возможность точной настройки соревновательной работы: Более комплексная модель может обеспечивать более точный контроль над интенсивностью, объёмом, отдыхом и плотностью тренировок, поддерживая более качественное принятие решений, ориентированных на результат. В упрощённой системе может не хватать детализации, необходимой для точной настройки тренировок к пиковому результату.
• Риск перетренированности или недотренированности: Без детальной структуры комплексной системы спортсменам проще тренироваться слишком интенсивно, слишком легко или с неправильной структурой восстановления. Детальные системы обеспечивают более чёткое руководство по интенсивности и восстановлению, снижая неоднозначность в построении тренировок.
• Недостаток детального мониторинга и обратной связи: Упрощённые системы могут не обеспечивать детального мониторинга и обратной связи, необходимых для отслеживания прогресса и внесения необходимых корректировок. Комплексные системы могут предлагать более точные метрики для оценки эффективности тренировок.
• Неспособность учитывать индивидуальные различия: Спортсмены имеют уникальные физиологические реакции на тренировку. Комплексная система может лучше учитывать индивидуальные различия, предоставляя более широкий диапазон интенсивности тренировок, структур восстановления и вариантов мониторинга.
• Упущенные возможности специфических адаптаций: Комплексные системы могут разрабатываться с акцентом на специфические адаптации, такие как развитие лактатного порога, развитие VO2max, анаэробная мощность и восстановительные возможности. Упрощённые системы могут упускать эти специфические адаптации из-за более широкой категоризации.
• Сниженная гибкость в построении тренировок: Упрощённые системы могут ограничивать гибкость в разработке тренировочных программ, учитывающих разнообразные требования различных соревновательных дистанций в плавании и индивидуальные потребности спортсменов. Комплексные системы могут предлагать большую гибкость в адаптации тренировочных программ.

Для решения этих проблем Wise Racer разработал комплексную систему тренировочных зон, интегрирующую более глубокое понимание энергетических систем и метаболических путей. Пересматривая традиционные тренировочные зоны, мы стремимся обеспечить более точную и индивидуализированную тренировочную поддержку тренерам, спортсменам и любителям фитнеса. Это приложение модели Wise Racer: оно информировано источниковым ландшафтом, но должно совершенствоваться через тренерскую практику, данные спортсменов и постоянную валидацию.

Эта статья — лишь первый шаг. В следующей статье мы подробнее рассмотрим метаболические пути и подсистемы, способствующие результатам в плавании. После этого мы соотнесём эти составляющие с более комплексной системой тренировочных зон для соревновательной подготовки, основанной на идее нацеливания на преобладающий стимул для конкретных путей в течение соответствующих продолжительностей нагрузки. В последующей статье будут заложены отдельные основы системы зон, ориентированной на фитнес, где цели, границы безопасности и необходимое разрешение иные.

Итоги

Понимание энергетических систем и метаболических путей организма важно для принятия более обоснованных решений, ориентированных на результат. Традиционные тренировочные зоны, хотя и являются основополагающими, нередко не обладают специфичностью, необходимой для соревновательной спортивной тренировки. Когда зоны слишком широки, они могут скрывать важные различия во внутренней нагрузке, стрессе метаболических путей, запросе на восстановление и тренировочном эффекте. Пересмотр этих зон с включением более точных маркеров может поддержать более целенаправленную тренировку. Интеграция ИИ в тренировки открывает значительный потенциал, включая персонализированные планы и обратную связь, однако опирается на чётко определённые тренировочные модели, высококачественные данные и тщательную валидацию. Признание сложности энергетических систем подчёркивает необходимость комплексных тренировочных подходов. Упрощённые системы могут приводить к менее качественным решениям при использовании за пределами их исходного назначения. Это обосновывает ценность более тонкой системы тренировочных зон, подобной разработанной Wise Racer, которая предназначена для поддержки индивидуального развития результатов и анализа тренировочных рисков, оставаясь адаптируемой по мере развития доказательной базы и практики.

Хотим услышать вас!

Мы будем рады узнать ваше мнение о концепциях, обсуждаемых в этой статье. Как вы включаете понимание энергетических систем в свои тренировки или тренерскую практику? Пробовали ли вы разные системы тренировочных зон, и какие результаты получили?

Примечание: Эта статья была первоначально написана на английском языке и переведена на другие языки с помощью автоматизированных инструментов ИИ, чтобы мы могли поделиться этой информацией с большим числом людей. Мы прилагаем все усилия для обеспечения точности и понятности переводов и приветствуем помощь сообщества в их улучшении. Если что-либо в переведённой версии неясно, неточно или расходится с английской версией, официальным считается оригинальный английский текст.

Источники

• 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. S., McCormick, M. C., & Robergs, R. A. (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.
• Borresen, J., & Lambert, M. I. (2009). The quantification of training load, the training response and the effect on performance. Sports Medicine, 39(9), 779-795. https://doi.org/10.2165/11317780-000000000-00000.
• 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.
• Dudley, C., Johnston, R., Jones, B., Till, K., Westbrook, H., & Weakley, J. (2023). Methods of monitoring internal and external loads and their relationships with physical qualities, injury, or illness in adolescent athletes: A systematic review and best-evidence synthesis. Sports Medicine, 53, 1559-1593. https://doi.org/10.1007/s40279-023-01844-x.
• Fernandes, R. J., Carvalho, D. D., & Figueiredo, P. (2024). Training zones in competitive swimming: A biophysical approach. Frontiers in Sports and Active Living, 6, 1363730. https://doi.org/10.3389/fspor.2024.1363730.
• 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.
• Gastin, P. B., & Suppiah, H. T. (2026). Anaerobic and aerobic energy system contribution during maximal exercise: A systematic review. Sports Medicine. https://doi.org/10.1007/s40279-026-02414-7.
• 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.
• Leckey, C., van Dyk, N., Doherty, C., Lawlor, A., & Delahunt, E. (2025). Machine learning approaches to injury risk prediction in sport: A scoping review with evidence synthesis. British Journal of Sports Medicine, 59(7), 491-500. https://doi.org/10.1136/bjsports-2024-108576.
• 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. In L. Seifert, D. Chollet, & I. Mujika (Eds.), World book of swimming: From science to performance (pp. 255-275). Nova Science Publishers. https://www.researchgate.net/publication/286580355_Lactate_production_and_metabolism_in_swimming.
• Olbrecht, J., & Mader, A. (2006). Individualisation of training based on metabolic measures. In P. Hellard, M. Sidney, & D. Lehenaff (Eds.), First International Symposium Sciences and Practices in Swimming (pp. 109-115). Atlantica. 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.
• Pyne, D. B., & Sharp, R. L. (2014). Physical and energy requirements of competitive swimming events. International Journal of Sport Nutrition and Exercise Metabolism, 24(4), 351-359. https://doi.org/10.1123/ijsnem.2014-0047.
• Rodriguez, F. A., & Mader, A. (2011). Energy systems in swimming. In L. Seifert, D. Chollet, & I. Mujika (Eds.), World book of swimming: From science to performance (pp. 225-240). Nova Science Publishers. https://www.researchgate.net/publication/256696190_Energy_systems_in_swimming.
• Swanwick, E., & Matthews, M. (2018). Energy Systems: A New Look at Aerobic Metabolism in Stressful Exercise. MOJ Sports Medicine, 2(1), 15-22. https://doi.org/10.15406/mojsm.2018.02.00039. 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.
• Vec, V., Tomazic, S., Kos, A., & Umek, A. (2024). Trends in real-time artificial intelligence methods in sports: A systematic review. Journal of Big Data, 11, 148. https://doi.org/10.1186/s40537-024-01026-0.
• Vorontsov, A. (1997). Development of Basic and Special Endurance in Age-Group Swimmers: A Russian Perspective. Swimming Science Bulletin. Retrieved from ResearchGate.