Раскрытие научных данных об эффективных тренировочных зонах

Достижение пиковых результатов в спорте — это не только упорный труд, самоотверженность и эффективная техника, но и овладение энергетическими системами организма и метаболическими путями. Понимая эти сложные процессы, спортсмены и тренеры могут оптимизировать режимы тренировок и значительно повысить производительность. В этой статье мы демистифицируем эти основные концепции и объясняем, как они влияют на планирование тренировок и дизайн зон.

В нашей предыдущей статье «Зоны тренировок по плаванию: усовершенствование рецепта интенсивности — потребность в лучших инструментах» мы подчеркнули важность персонализированного рецепта интенсивности. Хотя новые технологии, такие как ИИ, обладают большим потенциалом, они не могут решить все проблемы в спортивных тренировках сами по себе. Простого снабжения ИИ научными работами и данными недостаточно. ИИ пока не может эффективно оценивать и интегрировать все тонкие спортивные теории. Поэтому крайне важно сначала усовершенствовать наши концептуальные модели, такие как тренировочные зоны, чтобы обеспечить прочную основу, на которой ИИ сможет строить более точные и эффективные стратегии тренировок.

Необходимость пересмотра зон тренировок

Зоны тренировок — это определенные диапазоны интенсивности упражнений, предназначенные для руководства и оптимизации спортивных тренировок. Каждая зона определяется физиологическими маркерами, такими как частота сердечных сокращений (ЧСС), концентрация лактата, воспринимаемое напряжение и процент VO2 max, и нацелена на определенные физиологические адаптации и соответствует различным уровням усилий. Эти зоны основаны на исследованиях физиологии упражнений, подчеркивающих, как организм реагирует на различные интенсивности упражнений. Со временем концепция зон тренировок развивалась под влиянием спортивной науки, медицины и тренерства. Ключевые физиологические маркеры, такие как порог лактата, VO2 max и вариабельность частоты сердечных сокращений, сыграли важную роль в определении этих зон, поскольку они вызывают различные физиологические реакции и адаптации при различных интенсивностях упражнений.

Хотя зоны тренировок имеют основополагающее значение для структурирования и оценки эффективных программ тренировок, многие существующие системы не учитывают уникальные потребности пловцов. Общие зоны тренировок, особенно те, которые имеют пять или меньше зон или те, которые основаны исключительно на данных о частоте сердечных сокращений, часто не обладают точностью, необходимой для оптимального повышения производительности. Тренировочные зоны имеют решающее значение по нескольким причинам:

• Специфика: они позволяют спортсменам воздействовать на определенные энергетические системы и мышечные волокна, что приводит к более эффективной адаптации к тренировкам.

• Оптимизация: тренировки с соответствующей интенсивностью помогают спортсменам оптимизировать производительность и избегать перетренированности или недотренированности.

• Мониторинг: тренировочные зоны обеспечивают основу для мониторинга и корректировки интенсивности тренировок, гарантируя, что спортсмены тренируются на правильном уровне для достижения своих целей.

• Восстановление: они помогают в планировании восстановительных сессий, что имеет решающее значение для предотвращения травм и содействия долгосрочному спортивному развитию.

• Индивидуализация: тренировочные зоны могут быть адаптированы для отдельных спортсменов на основе их уникальных физиологических реакций, что делает тренировки более персонализированными и эффективными.

Комплексные системы тренировочных зон могут значительно улучшить разработку и внедрение инструментов ИИ для спортивных тренировок следующими способами:

• Аналитика на основе данных: инструменты ИИ могут анализировать большие объемы данных с тренировочных сессий, предоставляя информацию о том, как спортсмены реагируют на различные тренировочные зоны. Это помогает точно настраивать программы тренировок для достижения оптимальных результатов.

• Персонализация: ИИ может использовать данные из комплексных систем зон тренировок для создания персонализированных планов тренировок, которые соответствуют уникальным физиологическим реакциям отдельных спортсменов.

• Мониторинг и обратная связь: Инструменты ИИ могут непрерывно отслеживать интенсивность и объем тренировок, предоставляя обратную связь в режиме реального времени спортсменам и тренерам. Это гарантирует, что спортсмены тренируются с правильной интенсивностью и вносят необходимые коррективы.

• Профилактика травм: Анализируя данные о тренировочной нагрузке и восстановлении, инструменты ИИ могут выявлять закономерности, которые могут привести к перетренированности и травмам, что позволяет вносить упреждающие коррективы в программы тренировок.

• Оптимизация производительности: ИИ может использовать данные из комплексных систем зон тренировок для выявления наиболее эффективных стратегий тренировок для повышения производительности, включая оптимизацию баланса между различными зонами тренировок для достижения конкретных целей.

• Адаптивность: Инструменты ИИ могут быстро адаптироваться к изменениям в состоянии или производительности спортсмена, обеспечивая динамическую корректировку программ тренировок, чтобы гарантировать, что тренировки остаются эффективными и актуальными.

Пересматривая и расширяя системы зон тренировок, мы можем использовать инструменты ИИ для создания более точных, индивидуальных и эффективных программ тренировок, которые улучшают спортивные результаты и способствуют долгосрочному развитию.

Основы зон тренировок

Понимание взаимодействия энергетических систем имеет решающее значение для разработки эффективных программ спортивных тренировок и фитнеса. Традиционно ресинтез АТФ — основной энергетической валюты в мышцах — приписывался трем интегрированным системам: системе АТФ-ФКР, анаэробному гликолизу и аэробной системе. Однако недавние исследования подчеркивают сложность и перекрытие этих систем во время упражнений, что ставит под сомнение эту упрощенную точку зрения.

Система АТФ-ФКР обеспечивает немедленную энергию для коротких, высокоинтенсивных усилий, но быстро истощается. По мере продолжения упражнений анаэробный гликолиз становится доминирующим источником АТФ, что приводит к накоплению лактата. Вопреки устаревшему представлению о том, что аэробная система становится значимой только во время длительных упражнений, она начинает способствовать выработке энергии гораздо раньше и значительно больше, чем считалось ранее. Это раннее включение аэробной системы помогает поддерживать высокоинтенсивные усилия и отсрочивает усталость.

Исследования Свонвика и Мэтьюза (2018) и Гастина (2001) подчеркивают, что все физические упражнения активируют каждую энергетическую систему в разной степени в зависимости от интенсивности и продолжительности упражнений. Это взаимодействие обеспечивает непрерывную поставку АТФ и подчеркивает важность тренировки всех энергетических систем для оптимизации производительности. Например, во время высокоинтенсивных упражнений, длящихся 60–120 секунд, происходит существенное вовлечение как анаэробных, так и аэробных путей, что демонстрирует, что пиковое потребление кислорода (VO2max) может быть достигнуто даже при традиционно анаэробных упражнениях.

Признавая динамическое взаимодействие энергетических систем, тренеры и спортсмены могут разрабатывать программы тренировок, нацеленные на конкретные метаболические пути, что приводит к более эффективной адаптации и повышению производительности. Это всестороннее понимание подчеркивает ограничения традиционной модели сердечного ритма с 5 зонами, которая чрезмерно упрощает энергетические вложения и не имеет специфичности, необходимой для соревновательной подготовки. Принятие более тонкого подхода, например, детальной многозонной системы, может лучше удовлетворить уникальные энергетические потребности различных видов спорта и оптимизировать спортивное развитие.

Процентный вклад каждой энергетической системы в общее энергоснабжение во время тотальных упражнений на основе данных Swanwick & Matthews (2018).

Почему бы не использовать существующие тренировочные зоны?

Существующие системы тренировочных зон часто не обладают специфичностью и адаптивностью, необходимыми для комплексной тренировки. Большинство из них разработаны с учетом общей физической подготовки и не учитывают особые физиологические требования конкретных спортивных тренировок. Общие зоны могут привести к неадекватным тренировочным стимулам, напрасным усилиям и повышенному риску травм и не подходят для поддержки разработки и внедрения инструментов ИИ для персонализированных спортивных тренировок.

Недостатки систем тренировок с 5 или менее зонами:

• Преобладающее использование интенсивности: Большинство систем тренировочных зон, особенно тех, которые ссылаются только на частоту сердечных сокращений, не учитывают другие важные переменные, такие как продолжительность, отдых, методы тренировки и плотность. Эти переменные необходимы для эффективного назначения упражнений. Изменения или пропуски любой из этих переменных оставляют неизвестными эффекты тренировочной нагрузки. Комплексные системы интегрируют эти переменные для обеспечения более полного и эффективного режима тренировок.

• Ограниченная специфичность в адаптации тренировок: Упрощенные системы могут не обеспечивать специфичности, необходимой для эффективного воздействия на различные типы мышечных волокон и метаболические пути. Комплексные системы, такие как 9-зонная модель, позволяют более точно адаптировать тренировку, нацеливаясь на определенные энергетические системы и мышечные волокна.

• Неадекватное развитие аэробных и анаэробных возможностей: Упрощенная система может неадекватно развивать как аэробные, так и анаэробные возможности. Комплексные системы могут лучше удовлетворять конкретные потребности спортсменов, обеспечивая целевую тренировку как для аэробных, так и для анаэробных энергетических систем.

• Сниженная способность оптимизировать производительность: Комплексные системы позволяют более точно контролировать интенсивность и объем тренировки, что приводит к лучшей оптимизации производительности. Упрощенной системе может не хватать детализации, необходимой для тонкой настройки тренировки для достижения пиковой производительности.

• Потенциал перетренированности или недотренированности: Без подробной структуры комплексной системы спортсмены могут подвергаться более высокому риску перетренированности или недотренированности. Подробные системы дают четкие рекомендации по восстановлению и интенсивности, снижая риск ошибок в тренировках.

• Отсутствие детального мониторинга и обратной связи: Упрощенные системы могут не обеспечивать детального мониторинга и обратной связи, необходимых для отслеживания прогресса и внесения необходимых корректировок. Комплексные системы предлагают более точные показатели для оценки эффективности тренировок.

• Неспособность учитывать индивидуальные различия: У спортсменов уникальные физиологические реакции на тренировки. Комплексная система может лучше учитывать индивидуальные различия, предоставляя более широкий диапазон интенсивности тренировок и протоколов восстановления.

• Упущенные возможности для конкретных адаптаций: Комплексные системы могут быть нацелены на конкретные адаптации, такие как улучшение порога лактата, повышение VO2max и развитие анаэробной мощности. Упрощенные системы могут упускать эти конкретные адаптации из-за более широкой категоризации.

• Сниженная гибкость в разработке тренировок: Упрощенные системы могут ограничивать гибкость в разработке программ тренировок, которые учитывают различные требования различных видов плавания и индивидуальные потребности спортсменов. Комплексные системы предлагают большую гибкость в адаптации программ тренировок.

Для решения этих проблем Wise Racer разработала комплексную систему зон тренировок, которая объединяет более глубокое понимание энергетических систем и метаболических путей. Пересматривая традиционные зоны тренировок, мы стремимся предоставлять более точную и индивидуальную поддержку тренировок тренерам, спортсменам и любителям фитнеса. Оставайтесь с нами для следующей статьи, в которой мы углубимся в ключевые метаболические пути, которые определяют эффективность плавания, и как их можно оптимизировать с помощью целевых тренировок.

Резюме

Понимание и освоение энергетических систем и метаболических путей организма имеют решающее значение для оптимизации спортивных результатов. Традиционные зоны тренировок, хотя и являются основополагающими, часто не обладают специфичностью, необходимой для спортивных тренировок. Пересмотр этих зон с целью включения более точных маркеров обеспечивает более целенаправленную и эффективную тренировку. Интеграция ИИ в тренировки дает значительные преимущества, включая персонализированные планы и обратную связь в реальном времени, но опирается на четко определенные модели тренировок. Осознание сложности энергетических систем подчеркивает необходимость комплексных подходов к тренировкам. Упрощенные системы могут привести к неоптимальным результатам, подчеркивая преимущества более тонкой, подробной системы зон тренировки, подобной той, что разработана Wise Racer, которая направлена на повышение индивидуальной производительности и снижение рисков, связанных с тренировками.

Мы хотим услышать от вас!

Мы хотели бы услышать ваши мысли о концепциях, обсуждаемых в этой статье. Как вы включаете понимание энергетических систем в свою тренировочную или тренерскую практику? Экспериментировали ли вы с различными системами зон тренировки и какие результаты вы получили?

Ссылки

• 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.